💰 نقشه‌راه ورود به حوزه FinTech 🐍

پایتون ستون فقرات توسعه نرم‌افزارهای مالی مدرن است. در سال ۲۰۲۵، ترکیب مهارت برنامه‌نویسی پایتون با دانش تحلیل داده و امور مالی، مسیر شغلی پررونقی را در حوزه فناوری مالی(FinTech) ایجاد کرده است.

🗺 مراحل کلیدی یادگیری:

● تسلط بر مبانی پایتون و کتابخانه‌های داده مانند Pandas، NumPy و Matplotlib
● یادگیری فریم‌ورک‌هایی چون Django برای ساخت اپلیکیشن‌های امن و مقیاس‌پذیر
● طراحی مدل‌های مالی برای پرداخت‌ها، تحلیل ریسک، معاملات الگوریتمی و کشف تقلب
● پیاده‌سازی امنیت داده با رمزنگاری، احراز هویت و تست آسیب‌پذیری
● توسعه اپلیکیشن‌های بلاک‌چینی و رمزارزی با Web3.py


✅️ نمونه‌های کاربردی:

■ کیف‌پول‌های دیجیتال و درگاه‌های پرداخت
■ مدل‌های پیش‌بینی سهام و الگوریتم‌های اعطای وام
■ سیستم‌های تشخیص تقلب
■ اپلیکیشن‌های رمزارز و بلاک‌چین


💼 موقعیت‌های شغلی پرتقاضا:

● FinTech Developer
ساخت اپلیکیشن‌های مالی امن و مقیاس‌پذیر

● Quantitative Analyst
طراحی مدل‌های ریسک و معاملات الگوریتمی

● Data Scientist
تحلیل داده‌های مالی و تصمیم‌سازی مبتنی بر داده

● Blockchain Developer
ساخت راهکارهای مالی غیرمتمرکز (DeFi)

● Security Engineer
تضمین امنیت داده‌های مالی و انطباق با مقررات



📚 منابع:

🔘 Top Python Libraries for FinTech in 2025

🔘 Fintech App Development in 2025

🔘 Using Python for FinTech Solution

🔘 Next-gen FinTech Software Development in 2025


#️⃣ #فینتک #برنامه‌نویسی #پایتون #تحلیل_داده #امنیت_سایبری #توسعه_وب #یادگیری_ماشین #بلاکچین #هوش_مصنوعی #پرداخت_دیجیتال #مدل_مالی #تحلیل_ریسک #پای_ویژن
#FinTech #Python #DataScience #MachineLearning #Blockchain #CyberSecurity #WebDevelopment #DigitalPayments #FinancialModeling #AI #QuantitativeAnalysis #PythonForFinance #PyVision

🌐 @PyVision

🎨 کتابخانه Seaborn، زیباتر کردن مصورسازی داده‌ها

اگر بخواهیم نمودارهای حرفه‌ای‌تر و قابل تحلیل‌تر بسازیم، پس باید با Seaborn آشنا شویم.
کتابخانه Seaborn در واقع یک لایه‌ی گرافیکی زیبا روی Matplotlib است که کار رسم نمودار را ساده‌تر، هوشمندانه‌تر و جذاب‌تر می‌کند.


🔹 ماهیت آن چیست؟
کتابخانه Seaborn یک کتابخانه برای مصورسازی آماری است که به‌طور ویژه برای کار با داده‌های جدولی (DataFrameهای Pandas) طراحی شده است.

🔹 یک مثال ساده: نمودار پراکندگی (Scatter Plot)

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [10, 15, 13, 25, 30]}

df = pd.DataFrame(data)

sns.scatterplot(data=df, x='x', y='y')

plt.show()

🔹 کاربردها:
● تحلیل آماری داده‌ها با نمودارهای جذاب
● مصورسازی سریع داده‌های جدولی
● مناسب برای پروژه‌های Data Science و Machine Learning


📌 منبع:
🔘 Seaborn Documentation

#️⃣ #پایتون #مصورسازی_داده #تحلیل_داده #کتابخانه_پایتون #پای_ویژن
#Python #Seaborn #DataVisualization #DataScience #TeachPython #PyVision

🌐 @PyVision

🔥 قابلیت مهم Seaborn: ساخت Heatmap برای تحلیل همبستگی و الگوهای داده

نقشه حرارتی یا Heatmap یکی از پرکاربردترین نمودارها در تحلیل داده است.
این نمودار به ما کمک می‌کند روابط بین ویژگی‌ها، شدت تغییرات و الگوهای پنهان را تشخیص دهیم.


🔹 یک مثال ساده

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# ساخت دیتافریم نمونه
df = pd.DataFrame({
    "A": [1, 3, 2, 5, 4],
    "B": [10, 12, 15, 17, 20],
    "C": [5, 3, 4, 2, 1]
})

# محاسبه ماتریس همبستگی
corr = df.corr()

# رسم Heatmap
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

📤 خروجی:
• نمایش همبستگی (Correlation) بین ستون‌ها
• اعداد روی هر خانه (با annot=True)
• رنگ‌های متمایز برای تحلیل سریع روابط


🔹 کاربردها
● تحلیل همبستگی (Correlation) در پروژه‌های علم داده 📊
● یافتن ویژگی‌های وابسته یا مستقل
● بررسی الگوهای پنهان در داده‌ها
● آماده‌سازی داده‌ها قبل از مدل‌سازی
● مصورسازی ماتریس‌ها و داده‌های شبکه‌ای

نقشه‌های حرارتی به‌طور گسترده در علم داده (Data Science) و یادگیری ماشین (Machine Learning) و آمار و تحلیل های مالی استفاده می‌شوند.


📌 منبع:
🔘 Seaborn Documentation

#️⃣ #پایتون #مصورسازی_داده #سیبورن #تحلیل_داده #کتابخانه_پایتون #پای_ویژن
#Python #Seaborn #Heatmap #DataVisualization #DataScience #PyVision

🌐 @PyVision

🎨 کتابخانه Plotly، تعاملی‌کردن مصورسازی داده‌ها

اگر به دنبال نمودارهای زیبا، تعاملی و قابل انتشار در وب هستیم، کتابخانه Plotly یکی از بهترین گزینه‌هاست. این کتابخانه به ما اجازه می‌دهد نمودارهای پویا بسازیم؛ نمودارهایی که با حرکت ماوس، زوم و کلیک می‌توانند اطلاعات بیشتری نمایش دهند.

🔹 ماهیت آن چیست؟
کتابخانه Plotly یک کتابخانهٔ قدرتمند برای ساخت نمودارهای تعاملی در پایتون است که برای تحلیل داده، داشبوردسازی و ارائه‌های حرفه‌ای استفاده می‌شود.

🔹 مثال ساده: نمودار خطی (Line Plot)

import plotly.express as px
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "x": [1, 2, 3, 4, 5],
    "y": [10, 14, 12, 22, 28]
})

fig = px.line(df, x="x", y="y", title="Simple Line Plot")
fig.show()

🔹 چرا Plotly محبوب است؟
به‌خاطر سازگاری عالی با Jupyter Notebook، امکان ذخیرهٔ نمودارها در قالب HTML و تنوع بالای نمودارها (۳بعدی، نقشه، هیستوگرام و …)

📌 منبع:
🔘 Plotly documentation

#️⃣ #پایتون #مصورسازی_داده #تحلیل_داده #پای_ویژن
#python #plotly #datavisualization #datascience #machinelearning #PyVision

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت هجدهم

Introduction to Probability for Data Science

نویسنده:
Stanley H. Chan

📊 سطح: متوسط
🗣 زبان‌: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● آموزش احتمال با رویکرد علمِ داده
● تاکید بر کاربردهای عملی در تحلیل داده و یادگیری ماشین
● ارائه مثال‌های واقعی از پروژه‌های داده‌کاوی

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● پیوند مستقیم تئوریِ احتمال با مسائل علم داده
● آموزش از مبانی پایه تا پیشرفته با زبانی قابل فهم
● دسترسی رایگان از طریق انتشارات دانشگاه میشیگان

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● اصول پایه احتمال و توزیع‌ها
● متغیرهای تصادفی و انتظار ریاضی
● قوانین حدی و تقریب‌ها
● کاربردهای احتمال در یادگیری ماشین
● روش‌های مونت کارلو و شبیه‌سازی

📎 این کتاب پایه‌های دانش احتمال مورد نیاز برای درک الگوریتم‌های یادگیری ماشین و علم داده را فراهم می‌کند.

📌 منبع:
🔘 Michigan Publishing


#️⃣ #احتمال #علم_داده #یادگیری_پایتون #هوش_مصنوعی #کتاب_هجدهم #پای_ویژن
#Probability #DataScience #AI #MachineLearning #PyVision

🌐 @PyVision

📘اصطلاحات پرکاربرد دنیای یادگیری ماشین (Machine Learning)
قسمت اول

1️⃣ Machine Learning (یادگیری ماشین)
شاخه‌ای از هوش مصنوعی که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه‌نویسی دقیق تصمیم بگیرند.

2️⃣ Dataset (دیتاست)
مجموعه‌ای از داده‌ها که برای آموزش، ارزیابی یا آزمایش مدل استفاده می‌شود.

3️⃣ Feature (ویژگی)
ویژگی یا خصوصیت داده‌ها که به عنوان ورودی به مدل داده می‌شود.

4️⃣ Label / Target (برچسب / هدف)
خروجی یا پاسخ صحیح هر نمونه داده که مدل باید آن را پیش‌بینی کند.

5️⃣ Supervised Learning (یادگیری نظارت‌شده)
یادگیری با داده‌های برچسب‌خورده برای پیش‌بینی خروجی. شامل مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون است.

6️⃣ Classification (طبقه‌بندی)
پیش‌بینی یک دسته یا کلاس برای داده‌ها، مانند تشخیص اسپم یا غیر اسپم.

7️⃣ Regression (رگرسیون)
پیش‌بینی مقادیر پیوسته، مانند پیش‌بینی قیمت یک خانه بر اساس ویژگی‌های آن.

8️⃣ Overfitting (بیش‌برازش)
وقتی مدل خیلی به داده‌های آموزش تطبیق می‌یابد و عملکرد ضعیفی در داده‌های جدید دارد.

9️⃣ Accuracy (دقت)
نسبت پیش‌بینی‌های صحیح به کل نمونه‌ها. یکی از معیارهای ارزیابی مدل.

🔟 Cross-Validation
روش ارزیابی مدل که در آن داده‌ها به چند بخش تقسیم می‌شوند تا از آن‌ها برای آموزش و ارزیابی مدل استفاده شود.


📌 منبع:
🔘 Scikit-Learn

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #علم_داده #آموزش_ماشین_لرنینگ
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #DataScience #MLBasics #PyVision

🌐 @PyVision

📘معرفی ویژگی‌ها و قابلیت‌های Scikit-Learn
بخش اول: Supervised Learning

در مسیر آشنایی با کتابخانه‌ی Scikit-Learn، یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین بخش‌ها،
یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) است؛
جایی که مدل‌ها با داده‌های برچسب‌خورده آموزش می‌بینند و یاد می‌گیرند چگونه پیش‌بینی کنند.

🔹️ این بخش مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و ابزارها را در اختیار ما می‌گذارد برای:

✔️ طبقه‌بندی (Classification)
برای پاسخ به سؤال‌هایی مثل:
«این داده متعلق به کدام دسته است؟»

✔️ رگرسیون (Regression)
برای پیش‌بینی مقادیر عددی مانند قیمت، زمان، میزان و…

🔹 چرا Scikit-Learn در این حوزه محبوب است؟
چون:

■ الگوریتم‌ها با یک الگوی ساده و یکسان (fit و predict) کار می‌کنند
■ پیاده‌سازی‌ها استاندارد و قابل مقایسه هستند
■ یادگیری مفاهیم پایه تا سطح کاربردی را ساده می‌کند

🔹 کاربردهای رایج Supervised Learning
■ پیش‌بینی روندها (بسان پیش‌بینی قیمت‌ها، پیش‌بینی روندهای آماری)
■ تحلیل رفتار کاربران
■ طبقه‌بندی داده‌های متنی و عددی و...


📌 منبع:
🔘 Scikit-Learn

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #آموزش_پایتون #علم_داده #یادگیری_نظارت_شده #پای_ویژن
#SupervisedLearning
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #ScikitLearn #DataScience #PyVision


🌐 @PyVision

📘 هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) چیست؟

هوش مصنوعی به زبان ساده یعنی طراحی سیستم‌ها و برنامه‌هایی که می‌توانند رفتارهای هوشمندانه شبیه انسان از خود نشان دهند؛
مثل یادگیری از تجربه، تحلیل داده‌ها، تصمیم‌گیری و حل مسئله.
این سیستم‌ها به‌جای پیروی از دستورهای کاملاً ثابت، با داده‌ها آموزش می‌بینند و به‌مرور دقیق‌تر می‌شوند. 🤖✨

🔹 زیرمجموعه‌های اصلی هوش مصنوعی

1️⃣ یادگیری ماشین (Machine Learning)
در این روش، ماشین با بررسی داده‌ها الگوها را یاد می‌گیرد و بدون برنامه‌نویسی مستقیم، عملکرد خود را بهبود می‌دهد.
⚪️ مثال: سیستم‌های پیشنهاددهنده فیلم، موسیقی یا کالا

2️⃣ یادگیری عمیق (Deep Learning)
شاخه‌ای پیشرفته از یادگیری ماشین که از شبکه‌های عصبی چندلایه الهام‌گرفته از مغز انسان استفاده می‌کند.
⚪️ مثال: تشخیص چهره، تشخیص گفتار و تحلیل تصاویر پزشکی

3️⃣ پردازش زبان طبیعی (NLP)
این حوزه به ماشین کمک می‌کند زبان انسان را بفهمد، پردازش کند و پاسخ مناسب تولید کند.
⚪️ مثال: چت‌بات‌ها، ترجمه ماشینی و خلاصه‌سازی متن

4️⃣ بینایی ماشین (Computer Vision)
توانایی تحلیل و درک تصاویر و ویدئوها توسط سیستم‌های کامپیوتری.
⚪️ مثال: خودروهای خودران و سیستم‌های نظارت تصویری

5️⃣ سیستم‌های خبره (Expert Systems)
سیستم‌هایی که دانش و تجربه‌ی یک متخصص انسانی را شبیه‌سازی می‌کنند.
⚪️ مثال: سیستم‌های تشخیص بیماری یا تحلیل ریسک


✅️ در پست‌های بعدی، هر یک از این زیرشاخه‌ها را به‌صورت جداگانه و ساده بررسی می‌کنیم و با کاربردهای آن‌ها بیشتر آشنا می‌شویم.

📌 منابع:
🔘 www.ibm.com
🔘developers.google.com
🔘web.stanford.edu

#️⃣ #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #فناوری #تحلیل_داده #برنامه_نویسی
#ArtificialIntelligence #MachineLearning #DeepLearning #AI #DataScience #PyVision

🌐 @PyVision

📘 یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟

یادگیری ماشین یکی از مهم‌ترین زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این توانایی را می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌نویسی صریح برای هر حالت، عملکرد خود را به‌مرور بهبود دهند.
به بیان ساده، به‌جای اینکه همه‌چیز را مرحله‌به‌مرحله به ماشین بگوییم، داده در اختیارش می‌گذاریم تا الگوها را خودش کشف کند. 🤖📊

🔹 انواع اصلی یادگیری ماشین

1️⃣ یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
مدل با داده‌های برچسب‌دار آموزش می‌بیند؛ یعنی جواب درست از قبل مشخص است.
⚪️ مثال: تشخیص ایمیل اسپم، پیش‌بینی قیمت خانه

2️⃣ یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
مدل بدون دانستن جواب درست، الگوها و ساختارهای پنهان داده را پیدا می‌کند.
⚪️ مثال: خوشه‌بندی کاربران، تحلیل رفتار مشتریان

3️⃣ یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
سیستم با آزمون‌وخطا و دریافت پاداش یا جریمه یاد می‌گیرد بهترین تصمیم را بگیرد.
⚪️ مثال: بازی‌های هوشمند، ربات‌ها، خودروهای خودران

✨ یادگیری ماشین پایه‌ی بسیاری از فناوری‌های امروزی است؛
از سیستم‌های پیشنهاددهنده گرفته تا تشخیص تصویر، گفتار و تحلیل داده‌های عظیم.

✅️ در پست‌های بعدی، هرکدام از این انواع را جداگانه و همراه با مثال‌های واقعی بررسی می‌کنیم.

📌 منابع:
🔘 IBM
🔘 Google
🔘 Stanford University

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #علم_داده #برنامه_نویسی #پای_ویژن
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #DataScience #AI

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت بیستم

Practical Statistics for Data Scientists

نویسندگان:
Peter Bruce & Andrew Bruce

📊 سطح: پیشرفته
🗣 زبان: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● آموزش آمار با رویکرد کاملاً عملی و پروژه‌محور
● تأکید بر کاربرد مفاهیم آماری در یادگیری ماشین
● ارائه مثال‌های واقعی با استفاده از کتابخانه‌های مدرن پایتون

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● تبدیل تئوری‌های آماری به راهکارهای عملی برای علم داده
● مناسب برای دانشمندان داده، تحلیلگران و مهندسان ML
● تمرکز بر درک نتایج و تفسیر خروجی مدل‌ها به جای فرمول‌های نظری

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● اکتشاف و مصورسازی داده‌ها
● آزمون فرضیه (Statistical hypothesis test) و بازه اطمینان
● رگرسیون و پیش‌بینی (Prediction)
● طبقه‌بندی (Classification) و یادگیری ماشین
● اعتبارسنجی و ارزیابی مدل

📌 منبع:
🔘 O'Reilly

#️⃣ #آمار_کاربردی #علم_داده #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #کتاب_بیستم
#PracticalStatistics #DataScience #AI #MachineLearning

🌐 @PyVision

📘 ۱۰ اصطلاح پایه و مهم در یادگیری ماشین (Machine Learning)
قسمت اول

1️⃣ Machine Learning
یادگیری سیستم‌ها از داده‌ها بدون برنامه‌نویسی مستقیم

2️⃣ Dataset
مجموعه داده‌های مورد استفاده برای آموزش و ارزیابی مدل

3️⃣ Feature
ویژگی‌ها یا متغیرهای ورودی داده

4️⃣ Label
خروجی یا پاسخ صحیح داده‌ها

5️⃣ Model
نمایش ریاضی الگوهای موجود در داده

6️⃣ Algorithm
روش یا دستورالعمل یادگیری الگو از داده

7️⃣ Training Data
داده‌هایی که مدل با آن‌ها آموزش می‌بیند

8️⃣ Test Data
داده‌هایی برای سنجش عملکرد نهایی مدل

9️⃣ Supervised Learning
یادگیری با داده‌های برچسب‌دار

🔟 Unsupervised Learning
یادگیری از داده‌های بدون برچسب

✨ آشنایی با این مفاهیم، اولین گام ورود به دنیای یادگیری ماشین است.

📌 منابع:
🔘 Google
🔘 Scikit-learn
🔘 Stanford

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #علم_داده #آموزش_ماشین
#MachineLearning #AI #DataScience #MLBasics

🌐 @PyVision

📘 ۱۰ اصطلاح مهم در یادگیری ماشین
قسمت دوم

1️⃣1️⃣ Training
فرآیند آموزش مدل با استفاده از داده‌های آموزشی

1️⃣2️⃣ Validation
بررسی عملکرد مدل در حین آموزش برای جلوگیری از خطا

1️⃣3️⃣ Overfitting
یادگیری بیش‌ازحد داده آموزش و عملکرد ضعیف روی داده جدید

1️⃣4️⃣ Underfitting
ساده بودن بیش‌ازحد مدل و ناتوانی در یادگیری الگوها

1️⃣5️⃣ Bias
خطای ناشی از ساده‌سازی بیش‌ازحد مدل(سوگیری)

1️⃣6️⃣ Variance
حساسیت بیش‌ازحد مدل به داده‌های آموزشی

1️⃣7️⃣ Cross Validation
روش ارزیابی مدل با تقسیم داده به چند بخش

1️⃣8️⃣ Accuracy
درصد پیش‌بینی‌های درست مدل

1️⃣9️⃣ Precision
نسبت پیش‌بینی‌های درست مثبت به کل پیش‌بینی‌های مثبت

2️⃣0️⃣ Recall
نسبت نمونه‌های مثبت شناسایی‌شده به کل نمونه‌های مثبت واقعی

✨ این مفاهیم برای ارزیابی، تحلیل و بهبود مدل‌ها ضروری هستند.

📌 منابع:
🔘 Google Machine Learning Glossary
🔘 Scikit-learn Documentation
🔘 Stanford CS229

#️⃣ #یادگیری_ماشین #مدل_سازی #تحلیل_داده #هوش_مصنوعی
#MachineLearning #MLMetrics #DataScience #AI #PyVision

🌐 @PyVision

📘 ۱۰ اصطلاح تکمیلی و پیشرفته یادگیری ماشین
قسمت سوم

2️⃣1️⃣ Loss Function
معیاری برای اندازه‌گیری میزان خطای پیش‌بینی مدل

2️⃣2️⃣ Cost Function
میانگین خطاهای مدل روی کل داده‌ها

2️⃣3️⃣ Optimization
فرآیند کمینه‌سازی خطا و بهبود عملکرد مدل

2️⃣4️⃣ Gradient Descent
الگوریتم بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان تابع خطا

2️⃣5️⃣ Learning Rate
میزان تغییر پارامترهای مدل در هر گام آموزش

2️⃣6️⃣ Hyperparameter
تنظیماتی که قبل از آموزش مدل تعیین می‌شوند

2️⃣7️⃣ Feature Scaling
نرمال‌سازی مقادیر ویژگی‌ها برای بهبود آموزش

2️⃣8️⃣ Regularization
کاهش پیچیدگی مدل برای جلوگیری از بیش‌برازش

2️⃣9️⃣ Confusion Matrix
جدول ارزیابی عملکرد مدل‌های دسته‌بندی

3️⃣0️⃣ Pipeline
زنجیره‌ای از مراحل پردازش داده و آموزش مدل

✨ این مفاهیم نقش کلیدی در بهینه‌سازی و حرفه‌ای‌سازی مدل‌ها دارند.

📌 منابع:
🔘 Google Machine Learning Glossary
🔘 Scikit-learn Documentation
🔘 Stanford CS229

#️⃣ #یادگیری_ماشین #بهینه_سازی #مدل_سازی #علم_داده #پای_ویژن
#MachineLearning #Optimization #DeepLearning #DataScience

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت بیست و یک

The Hundred‑Page Machine Learning Book

نویسنده:
Andriy Burkov

📊 سطح: متوسط
🗣 زبان: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت، SVM، شبکه‌های عصبی، کاهش ابعاد و سایر مفاهیم اصلی، همگی تنها در حدود ۱۰۰ صفحه
● دسترسی به یک ویکی به‌روزشده با پرسش‌وپاسخ، قطعه‌کدها و منابع تکمیلی.
● دسترسی رایگان به کتاب
● مورد تحسین رهبران فنی شرکت‌هایی مانند LinkedIn، Amazon و eBay قرار گرفته است.

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
این کتاب با رویکردی مستقیم مبانی و مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین را یکجا جمع می‌کند. نویسنده، خود یک متخصص با ۱۰ سال سابقه رهبری تیم‌های فعال در حوزه هوش مصنوعی است و کتاب را بر اساس تجربه عملی نوشته تا ما را سریعاً به نتیجه برساند.

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
● ماشین بردار پشتیبانی (SVM) و شبکه‌های عصبی
● روش‌های Ensemble و کاهش ابعاد
● مهندسی ویژگی و تنظیم ابرپارامترها
● خودرمزنگارها (Autoencoders) و یادگیری انتقالی

📌 اطلاعات بیشتر:
🔘 themlbook.com

#️⃣ #کتاب_بیست_و_یک
#MachineLearning #AI #DataScience

🌐 @PyVision

📘 محیط‌های توسعه، اجرا و تست در هوش مصنوعی

در مسیر یادگیری و اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی، فقط دانستن الگوریتم‌ها کافی نیست؛
باید بدانیم کجا کدنویسی کنیم، کجا تست کنیم و کجا پروژه را اجرا کنیم.
به همین دلیل، در این پست با محیط‌های معروف و پرکاربرد توسعه (IDE) آشنا می‌شویم.

🔹 ۱️ Jupyter Notebook
● آموزش
● تحلیل داده
● آزمایش سریع مدل‌ها
مزیت:
● اجرای مرحله‌به‌مرحله کد
● دیدن فوری خروجی‌ها


🔹 ۲️ Google Colab
● اجرای پروژه‌های AI بدون نیاز به سیستم قوی
● دسترسی به GPU و TPU
مزیت:
● اجرا در فضای ابری
● مناسب یادگیری عمیق


🔹 ۳️ VS Code
Visual Studio Code
● توسعه حرفه‌ای پروژه‌های AI
● مدیریت کد، محیط مجازی و دیباگ
مزیت:
● اجرای Notebook داخل محیط
● مناسب کارهای دانشگاهی، تیمی و پروژه‌های منعطف


🔹 ۴️ PyCharm
JetBrains – PyCharm
● توسعه ساختاریافته و پروژه‌محور
مزیت:
● مدیریت حرفه‌ای پروژه
● مناسب پروژه‌های ساختاریافته و تیمی


🔹 ۵️ Spyder / Anaconda
● محاسبات علمی
● کارهای پژوهشی
مزیت:
● محیط یکپارچه مخصوص دیتا و ML


■ محیط Jupyter ⬅️ برای آموزش و تحلیل
■ محیط Colab ⬅️ برای بدون سخت‌افزار قوی
■ محیط های VS Code / PyCharm ⬅️ برای پروژه‌های حرفه‌ای‌تری و سنگین‌تر

🔵 پس از این در پست‌های آینده به‌جای تکرار، به این پست مرجع اشاره خواهیم کرد.

#️⃣ #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #پایتون #برنامه_نویسی #محیط_توسعه
#ArtificialIntelligence #MachineLearning #Python #DataScience

🌐 @PyVision

📘 ابزارهای تخصصی یادگیری ماشین (Machine Learning)

در این پست، فقط روی ابزارها و کتابخانه‌هایی تمرکز می‌کنیم که مخصوص خودِ یادگیری ماشین هستند؛
یعنی ابزارهایی که مستقیماً برای مدل‌سازی، آموزش و ارزیابی الگوریتم‌های ML به کار می‌روند.


🔹 ۱️ کتابخانه‌ی اصلی یادگیری ماشین

⭐ scikit-learn
مهم‌ترین و استانداردترین کتابخانه‌ی یادگیری ماشین در جهان

● الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification)
● الگوریتم‌های رگرسیون (Regression)
● خوشه‌بندی (Clustering)
● کاهش بُعد (PCA)
● انتخاب ویژگی (Feature Selection)
● ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها


🔹 ۲️ الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین (درون scikit-learn)

این الگوریتم‌ها ستون فقرات ML هستند:

● Linear & Logistic Regression
● Decision Tree
● Random Forest
● Support Vector Machine (SVM)
● K-Nearest Neighbors (KNN)
● Naive Bayes


🔹 ۳️ پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده برای ML
(بخش حیاتی قبل از آموزش مدل)

● مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
● تبدیل داده‌های غیرعددی
● آماده‌سازی داده برای الگوریتم‌ها

ابزارهای رایج (در scikit-learn):
● StandardScaler
● MinMaxScaler
● LabelEncoder
● OneHotEncoder

■ بدون پیش‌پردازش درست، مدل یاد نمی‌گیرد.


🔹 ۴️ ارزیابی، اعتبارسنجی و تحلیل مدل

برای پاسخ به سؤال کلیدی:
«آیا این مدل قابل اعتماد است؟»

ابزارها و معیارها:
● Accuracy
● Precision / Recall
● F1-score
● Confusion Matrix
● Cross Validation

■ این مرحله تفاوت مدل آزمایشی با مدل قابل استفاده را مشخص می‌کند.


🔹 ۵️ مصورسازی مخصوص تحلیل مدل‌های ML

● Matplotlib
● رسم نمودار خطا
● بررسی خروجی مدل‌ها

● Seaborn
● تحلیل آماری نتایج
● نمایش الگوها و همبستگی‌ها

■ مصورسازی کمک می‌کند بفهمیم مدل چرا خوب یا بد عمل کرده است.


🔹 ۶️ کتابخانه‌های پیشرفته

● SciPy
● بهینه‌سازی
● محاسبات آماری
● الگوریتم‌های علمی

● Statsmodels
● مدل‌های آماری
● تحلیل رگرسیون کلاسیک
● تفسیر آماری نتایج


🔹 ۷️ الگوریتم‌های Boosting
ابزارهای بسیار قدرتمند
● XGBoost
● LightGBM
● CatBoost

● افزایش دقت مدل
● عملکرد عالی در مسابقات و پروژه‌های صنعتی
● مناسب داده‌های واقعی و بزرگ




✨ پیش‌پردازش ⬅️ مدل‌سازی ⬅️ ارزیابی ⬅️ بهینه‌سازی

📌 منابع:
🔘 IBM — Machine Learning Overview
🔘 Google — ML Developer Guides
🔘 Stanford University — CS229 Machine Learning

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #مدل_سازی #تحلیل_داده
#MachineLearning #DataScience #ML #AI

🌐 @PyVision

🔹️ این نمودار، تصویر روشنی از ساختار و ارتباط زیرشاخه‌های اصلی هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.
🔸️ از هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان مفهوم کلی، تا یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) به‌عنوان رویکردهای داده‌محور، و در نهایت کاربردهایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی ماشین (Computer Vision).
🔹️ در کنار این‌ها، سیستم‌های خبره نماینده‌ی نسل کلاسیک هوش مصنوعی هستند که مبتنی بر قوانین و دانش انسانی عمل می‌کنند.
🔸️ درک این ارتباط‌ها، پایه‌ای مهم برای ورود اصولی به دنیای هوش مصنوعی است.


#️⃣ #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #یادگیری_عمیق #علوم_داده
#ArtificialIntelligence #MachineLearning #DeepLearning #DataScience

🌐 @PyVision