📚 معرفی کتاب
قسمت بيست و سوم

Machine Learning for Absolute Beginner
(3rd Edition)
نویسنده:
Oliver Theobald

📊 سطح: مقدماتی
🗣 زبان: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصربه‌فرد کتاب
■ نوشته‌شده با زبان ساده
■ مناسب افرادی که هیچ پیش‌زمینه‌ای در یادگیری ماشین یا برنامه‌نویسی ندارند
■ تمرکز بر «درک مفهومی» به‌جای فرمول‌های پیچیده
■ توضیح گام‌به‌گام مفاهیم پایه با مثال‌های قابل‌فهم
■ معرفی اولیه ML بدون وابستگی سنگین به ابزارها

🌟 چه چیزی این کتاب را خاص می‌کند؟
● مخاطب کتاب، مبتدی است
■ کمک می‌کند بفهمید:
• یادگیری ماشین چیست؟
• چه تفاوتی با برنامه‌نویسی سنتی دارد؟
• چرا داده نقش اصلی را دارد؟
■ پلی مناسب قبل از ورود به منابع فنی‌تر ML با Python

📚 سرفصل‌های کلیدی کتاب
■ تعریف یادگیری ماشین و کاربردهای آن
■ تفاوت AI، ML و Deep Learning
■ مفاهیم پایه داده، مدل و یادگیری
■ انواع یادگیری ماشین:
• یادگیری نظارت‌شده
• یادگیری بدون نظارت
■ آشنایی مفهومی با الگوریتم‌ها
■ نگاهی ساده به Python در یادگیری ماشین

#️⃣ #یادگیری_ماشین #مسیر_یادگیری #کتاب_بیست_و_سوم
#MachineLearning #AI_Books #Python

🌐 @PyVision

🤖 آینده‌ی بازار کار در عصر AI از نگاه سرمایه‌گذاران

هوش مصنوعی در حال تغییر "ماهیت کار" است، نه صرفاً حذف شغل‌ها.
جزئیات این پیش‌بینی مهم و اینکه چرا ۲۰۲۶ نقطه‌ی عطف محسوب می‌شود را
در پست بعدی بخوانید. 👇🏽

🌐 @PyVision

🧠 سرمایه‌گذاران: تأثیر واقعی هوش مصنوعی بر نیروی کار از ۲۰۲۶ آغاز می‌شود.

بر اساس گزارشی از TechCrunch، گروهی از سرمایه‌گذاران و فعالان فناوری معتقدند که سال ۲۰۲۶ نقطه‌ی عطفی برای تأثیر واقعی هوش مصنوعی بر بازار کار خواهد بود.

🔍 محور اصلی این پیش‌بینی چیست؟

به‌گفته‌ی سرمایه‌گذاران:
🔹️هوش مصنوعی بیش از آنکه «شغل‌ها را حذف کند»،
نوع کارها را تغییر می‌دهد
🔹️ نقش‌های تکراری، اداری و قابل‌اتوماسیون
بیشترین تأثیر را خواهند گرفت
🔹️ تمرکز آینده روی:
🔹️ بهره‌وری بالاتر
🔹️ تیم‌های کوچک‌تر اما توانمندتر
🔹️ ترکیب انسان + AI در محیط کار است

🤖 چرا این موضوع حالا مهم شده؟

پیشرفت سریع:
🔹️ مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
🔹️ ابزارهای خودکارسازی
🔹️دستیارهای هوش مصنوعی AI Agent
باعث شده شرکت‌ها و استارتاپ‌ها بازطراحی ساختار نیروی انسانی را جدی‌تر از قبل دنبال کنند.

این گزارش نشان می‌دهد چالش اصلی آینده:
🔹️ «جایگزینی انسان با ماشین» نیست،
🔹️ بلکه تطبیق مهارت‌ها با دنیای AIمحور است.

برای توسعه‌دهندگان، متخصصان داده و علاقه‌مندان AI:
🔹️ یادگیری ابزارهای جدید
🔹️ درک عمیق‌تر از AI
🔹️ و نقش‌آفرینی خلاقانه
بیش از هر زمان دیگری اهمیت پیدا می‌کند.

📌 لینک:
🔘 www.techrunch.com

#️⃣ #هوش_مصنوعی #آینده_کار #بازار_کار #فناوری
#ArtificialIntelligence #FutureOfWork #AIJobs #TechCrunch #Automation #PyVision

🌐 @PyVision

🔥 چالش همراه با جایزه 🔥

❓ خروجی کد زیر چیست؟

nums = [1, 2, 3]
funcs = [lambda x: x + n for n in nums]

print([f(10) for f in funcs])

⏰ مهلت ارسال پاسخ: امروز تا ساعت ۲۲
📩 ارسال پاسخ فقط در پی‌وی ادمین:
🆔️ @its_poryaa
🎁 جایزه: ۵۰ هزار تومان شارژ همراه

🎯 بین پاسخ‌های صحیح قرعه‌کشی می‌شود

⛔ ارسال پاسخ در کانال = حذف
⛔ ویرایش پاسخ = حذف
⛔ هر نفر فقط یک پاسخ

#️⃣ #چالش_پایتون #پایتون #برنامه_نویسی #چالش_جایزه_دار #آموزش_پایتون #کدنویسی
#PythonChallenge #PythonQuiz #LearnPython #PythonTricks #CodingChallenge #Programming

🌐 @PyVision

⏳ ۱۵ دقیقه تا پایان چالش!

✅ نتیجه‌ی چالش اعلام شد

از بین شرکت‌کنندگان،
یک نفر پاسخ صحیح ارسال کرد 👏

🎯 پاسخ درست:
[13, 13, 13]

🏆 برنده‌ی چالش:
👤 @Userlast20

🎁 جایزه: ۵۰ هزار تومان شارژ همراه 💳

سپاس از مشارکتتون 🙏 🔥

🟩 خروجی:

[13, 13, 13]

در کد زیر:

nums = [1, 2, 3]
funcs = [lambda x: x + n for n in nums]

سه تابع lambda ساخته می‌شود، اما متغیر n در زمان ساخت تابع ذخیره نمی‌شود.
در پایتون، متغیرهای آزاد داخل توابع (closure) از قاعده‌ی Late Binding پیروی می‌کنند؛ یعنی مقدار آن‌ها در زمان اجرای تابع بررسی می‌شود، نه هنگام تعریف آن.

بعد از پایان حلقه:

n = 3

در نتیجه، هر سه تابع هنگام اجرا این محاسبه را انجام می‌دهند:

10 + 3 = 13

به همین دلیل خروجی نهایی برنامه چنین است:

[13, 13, 13]

🟩 Output:

[13, 13, 13]

In the following code:

nums = [1, 2, 3]
funcs = [lambda x: x + n for n in nums]

three lambda functions are created, but the variable n is not captured at definition time.

Python closures follow late binding, meaning free variables like n are evaluated when the function is executed, not when it is defined.

After the loop finishes:

n = 3

So each lambda computes:

10 + 3 = 13

That’s why the final output is:

[13, 13, 13]

🌐 @PyVision

در ادامه یک آشنایی کوتاه با کتابخانه NLTK خواهیم داشت.
ابزاری قدیمی و مهم در دنیای پردازش زبان طبیعی که مسیر NLP از آن شروع می‌شود.
اگر می‌خواهید بدانید NLTK دقیقاً چیست، پست بعدی را از دست ندهید. 👇🏽

🌐 @PyVision

📘 معرفی کتابخانه‌ی NLTK

⭐ کتابخانه NLTK (Natural Language Toolkit)

در پست قبلی گفتیم که NLTK یکی از کتابخانه‌های پایه و کلاسیک پردازش زبان طبیعی است.
حالا دقیق‌تر ببینیم NLTK دقیقاً چیست و چه نقشی در NLP دارد 👇🏽

🔍 کتابخانه NLTK، یک کتابخانه متن‌باز پایتونی برای آموزش و پژوهش است.
این کتابخانه بیشتر از آن‌که روی سرعت و مقیاس صنعتی تمرکز داشته باشد،
روی درک مفهومی پردازش زبان طبیعی تمرکز دارد.

به همین دلیل:
■ بسیار رایج در آموزش دانشگاهی است
■ انتخاب اول برای یادگیری اصول NLP محسوب می‌شود


⚙️ کاربردها و قابلیت‌های اصلی NLTK

🔹 پیش‌پردازش متن
● Tokenization (تقسیم متن به کلمه و جمله)
● Normalization
● حذف Stopwordها

🔹 تحلیل زبانی
● Stemming و Lemmatization
● Part-of-Speech Tagging (برچسب‌گذاری نقش کلمات)
● Parsing و تحلیل ساختار جمله

🔹 منابع زبانی (Corpus)
● WordNet
● Brown Corpus
● Gutenberg Corpus

🔹 آموزش الگوریتم‌های کلاسیک NLP
■ مناسب برای درک این‌که متن چگونه به داده قابل پردازش تبدیل می‌شود


🎯 مناسب برای:
● دانشجویان و علاقه‌مندان NLP
● کسانی که می‌خواهند «منطق NLP» را بفهمند، نه فقط از مدل آماده استفاده کنند
● پروژه‌های آموزشی و تحقیقاتی
● یادگیری مراحل اولیه‌ی پردازش زبان طبیعی


⚠️ محدودیت‌های NLTK
🔸 مناسب پروژه‌های صنعتی بزرگ و Real-Time نیست
🔸 سرعت پردازش آن از spaCy کمتر است
🔸 مدل‌های عمیق و Transformer را به‌صورت مستقیم پوشش نمی‌دهد


✳️ اگر به چرخه استاندارد NLP که گفتیم نگاه کنیم:

پردازش متن ⬅️ نمایش عددی ⬅️ مدل‌سازی زبانی ⬅️ تحلیل و تولید زبان

✳️ کتابخانه NLTK بیشترین نقش را در مرحله‌ی «پردازش متن و درک مفاهیم پایه» دارد

✅️ در پست‌های بعدی سراغ spaCy می‌رویم.

📌 منابع:
🔘 Official NLTK Documentation
🔘 Natural Language Processing with Python
Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper
🔘 IBM — Natural Language Processing (NLP)
🔘 Real Python — NLP with NLTK

#️⃣ #پردازش_زبان_طبیعی #هوش_مصنوعی #تحلیل_متن
#AI #NLP #NLTK

🌐 @PyVision

🤖 شرکت OpenAI از GPT-5.3-Codex رونمایی کرد.

نسل جدید مدل‌های کدنویسی هوش مصنوعی با تمرکز بر وظایف پیچیده و عامل‌محور.
جزئیات و نکات مهم را در پست بعدی بخوانید. 👇🏽

🌐 @PyVision

🤖 شرکت OpenAI نسخه‌ی جدید GPT-5.3-Codex را معرفی کرد

شرکت OpenAI از نسخه‌ی پیشرفته‌تری از ابزار هوش مصنوعی خود برای توسعه‌دهندگان رونمایی کرد: GPT-5.3-Codex — قوی‌ترین و پیشرفته‌ترین مدل کدنویسی هوش مصنوعی تا به امروز.

🔹 این مدل در چهار بنچ‌مارک مهم از جمله SWE-Bench Pro و Terminal-Bench به بهترین عملکرد صنعت دست یافته است.
🔹چت جی‌پی‌تی کدکس GPT-5.3-Codex تنها کد نمی‌نویسد، بلکه می‌تواند وظایف طولانی، پیچیده و چندمرحله‌ای را با ترکیب استدلال حرفه‌ای و اجرای ابزارها انجام دهد.
🔹 نکته‌ی جذاب این است که نسخه‌های اولیه‌ی خودش در توسعه‌اش نقش داشته‌اند و به رفع اشکال و بهبود عملکرد کمک کرده‌اند، اتفاقی بی‌سابقه در تاریخ توسعه مدل‌ها!
🔹 این مدل اکنون برای کاربران پولی در تمام محیط‌های Codex (وب، CLI، IDE) دردسترس است و سطح جدیدی از همکاری هوش مصنوعی و کدنویسی را فراهم می‌کند.

🚀 سرعت بالاتر،
🔧 کدنویسی بهتر،
📚 توانایی اجرای پروژه‌های بزرگ‌تر
🥇همه در یک مدل!

📌 منبع خبر:
🔘 openai.com

#️⃣ #هوش_مصنوعی #کدنویسی
#AI #GPT53 #OpenAI #Codex #PyVision
#ArtificialIntelligence #AIProgramming #DeveloperTools #TechNews

🌐 @PyVision

بعد از آشنایی با NLTK، نوبت کتابخانه spaCy است.
کتابخانه‌ای سریع و کاربردی برای پروژه‌های NLP ✅️
با ما همراه باشید.👇🏽

🌐 @PyVision

📘 معرفی ابزارهای NLP

⭐ کتابخانه spaCy

در ادامه‌ی معرفی ابزارهای پردازش زبان طبیعی،
بعد از NLTK می‌رسیم به spaCy؛
کتابخانه‌ای مدرن که برای پردازش سریع، دقیق و صنعتی متن طراحی شده است.


🔍 کتابخانه spaCy چیست؟
یک کتابخانه متن‌باز پایتونی برای پردازش زبان طبیعی در مقیاس بالا است که تمرکز اصلی آن روی:
● سرعت
● دقت
● استفاده در پروژه‌های واقعی و تولیدی (Production)
■برخلاف NLTK که آموزشی‌تر است،
کتابخانه spaCy از ابتدا با نگاه کاربردی و صنعتی توسعه داده شده است.

⚙️ قابلیت‌ها و ابزارهای اصلی spaCy

🔹 پیش‌پردازش و تحلیل متن
● Tokenization بسیار سریع
● Sentence Segmentation
● Normalization

🔹 تحلیل زبانی پیشرفته
● Part-of-Speech Tagging
● Dependency Parsing
● Named Entity Recognition (NER)

🔹 مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده
● پشتیبانی از زبان‌های مختلف
● مدل‌های بهینه‌شده برای سرعت و دقت

🔹 یکپارچگی با اکوسیستم NLP
● سازگار با scikit-learn
● قابل استفاده در کنار Hugging Face
● مناسب Pipelineهای پیچیده NLP


🎯 مناسب برای:
● توسعه‌دهندگان و مهندسان NLP
● پروژه‌های صنعتی و Production
● تحلیل متن در مقیاس بالا
● ساخت سیستم‌های واقعی مثل:

• تحلیل متن
• استخراج اطلاعات
• پردازش اسناد
• سیستم‌های NER


🪜 جایگاه spaCy در مسیر NLP
اگر چرخه استاندارد NLP را در نظر بگیریم:

پردازش متن ⬅️ نمایش عددی ⬅️ مدل‌سازی زبانی ⬅️ تحلیل و تولید زبان

✅️ کتابخانه spaCy بیشترین نقش را در مرحله‌ی «پردازش متن، تحلیل زبانی و استخراج اطلاعات» دارد

✅ در پست‌های بعدی:
وارد دنیای مدل‌های زبانی عمیق، Transformerها می‌شویم.

📌 منابع:
🔘 Official spaCy Documentation
🔘 Explosion AI Blog
🔘 Stanford University — Speech and Language Processing
🔘 IBM — Natural Language Processing Overview

#️⃣ #پردازش_زبان_طبیعی #هوش_مصنوعی #تحلیل_متن
#NLP #spaCy #AI

🌐 @PyVision

🤖 هوش مصنوعی Claude Opus 4.6 وارد میدان شد.

نسخه‌ی جدید Claude با تمرکز بر کارهای پیچیده و تیمی معرفی شد.

📝 جزئیات این خبر مهم را در پست بعدی بخوانید. 👇🏽

🌐 @PyVision

🤖 گام جدید Anthropic به‌سوی هوش مصنوعی همکار

بر اساس گزارشی از VentureBeat، شرکت Anthropic از نسخه‌ی جدید مدل پیشرفته‌ی خود با نام Claude Opus 4.6 رونمایی کرده است؛ مدلی که تمرکز آن بر کمک تأثیرگذار به انجام کارهای پیچیده است، نه صرفاً پاسخ‌دادن به سؤال‌ها.

🔍 چه چیزی در این نسخه تغییر کرده است؟

🔹 هوش مصنوعی Claude حالا می‌تواند حجم بسیار زیادی از اطلاعات را هم‌زمان بررسی کند
(مثلاً یک پروژه‌ی بزرگ، اسناد طولانی یا کدهای زیاد)

🔹 معرفی قابلیت Agent Teams
یعنی چند «دستیار هوش مصنوعی» که می‌توانند:
● هرکدام روی بخشی از یک کار تمرکز کنند
● و در نهایت، نتیجه‌ای هماهنگ ارائه دهند

🔹 عملکرد بهتر در کارهای:
● برنامه‌نویسی
● تحلیل پروژه‌های طولانی
● انجام وظایف چندمرحله‌ای

✳️ اهمیت ماجرا کجاست؟

این خبر نشان می‌دهد که هوش مصنوعی در حال عبور از مرحله‌ی:
«ابزار پاسخ‌گو»، به مرحله‌ی «همکار دیجیتال» است.

برای توسعه‌دهندگان، تیم‌های فنی و کسب‌وکارها، یعنی:
● کمک AI در پروژه‌های بزرگ‌تر
● مدیریت ساده‌تر کارهای پیچیده
● و استفاده‌ی عملی‌تر از هوش مصنوعی در کارهای روزمره

❇️ از نگاه ما، این اتفاق نشانه‌ای از آینده‌ای است که در آن:
✅️ چند هوش مصنوعی، مثل یک تیم واقعی، در کنار انسان روی یک مسئله کار می‌کنند.

📌 لینک خبر:
🔘 venturebeat.com

#️⃣ #هوش_مصنوعی #فناوری
#Claude #PyVision
#ArtificialIntelligence #LLM #AgenticAI #TechNews #VentureBeat

🌐 @PyVision

«انسان می‌تواند آنچه را که می‌خواهد انجام دهد، اما نمی‌تواند خواستنِ آنچه را که می‌خواهد اختیار کند.»

“A man can do what he wills but he cannot will what he wills.”

— Arthur Schopenhauer


#️⃣ #نقل_قول

🌐 @PyVision

از همراهی و مشارکت شما صمیمانه سپاسگزارم 🙏🏽
نتیجه این نظرسنجی برای من بسیار ارزشمند بود.

خوشحالم که بر اساس رأی شما،
اکثریت از محتوای کانال رضایت بالایی داشته‌اند 🌟

این بازخورد مثبت، مسئولیت من را دوچندان می‌کند تا محتوایی دقیق‌تر، کاربردی‌تر و ساده‌تر ارائه دهم ✅

ما این مسیر را با هم ادامه خواهیم داد 🫱🏻‍🫲🏼
و تلاش می‌کنم کیفیت محتوا را همواره ارتقا دهم.

به‌زودی نظرسنجی بعدی را نیز برگزار می‌کنم تا با همراهی شما، قدم‌های دقیق‌تری برداریم.

سپاس از همراهی ارزشمند شما ☘️

🌐 @PyVision

📘 معرفی کتاب
قسمت بیست و چهارم

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
✍️🏼 نویسندگان:
Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Christopher J. Pal

💎 ویژگی‌های منحصربه‌فرد کتاب
● از معتبرترین منابع دانشگاهی Data Mining و Machine Learning
● ترکیب مفاهیم نظری و پیاده‌سازی عملی
● آموزش الگوریتم‌ها با مثال‌های کاربردی
● استفاده از WEKA برای اجرای عملی
● رویکرد مرحله‌به‌مرحله از آماده‌سازی داده تا ارزیابی مدل

🌟 چه چیزی این کتاب را خاص می‌کند؟
● نگاه عملی به یادگیری ماشین
● آموزش فرآیند داده‌کاوی از پیش‌پردازش تا تفسیر نتایج
● توضیح الگوریتم‌های اصلی بدون ریاضیات سنگین
● مناسب دانشجویان و پژوهشگران
● پلی میان داده‌کاوی کلاسیک و کاربردهای مدرن ML

📚 سرفصل‌های کلیدی
● مفاهیم پایه داده‌کاوی و ML
● پیش‌پردازش داده
● طبقه‌بندی و رگرسیون
● درخت تصمیم
● قوانین انجمنی
● خوشه‌بندی
● انتخاب ویژگی
● ارزیابی مدل‌ها
● کار با WEKA

📌 منبع:
🔘 sciencedirect.com

#️⃣ #یادگیری_ماشین #داده_کاوی #علوم_داده #کتاب_بیست_و_چهارم
#MachineLearning #DataMining #DataScience #WEKA #AI_Books

🌐 @PyVision