⚙️ قابلیت مهم SciPy: بهینه‌سازی (Optimization) با scipy.optimize

یکی از قدرتمندترین بخش‌های SciPy ماژول scipy.optimize است؛ ابزاری برای پیدا کردن کمینه‌ها، بیشینه‌ها و ریشه‌ی توابع ریاضی.
بهینه‌سازی در بسیاری از حوزه‌ها ضروری است، از یادگیری ماشین گرفته تا مهندسی، اقتصاد، داده‌کاوی و حتی مدل‌سازی های علمی.
با استفاده از کتابخانه SciPy این کار را تنها می‌توان با چند خط کد انجام داد.


🔹 یک مثال ساده: یافتن کمینهٔ یک تابع

در این مثال می‌خواهیم کمینهٔ تابع زیر را پیدا کنیم:

f(x) = x^2 + 5x + 6

کد:

from scipy import optimize

def f(x):
    return x**2 + 5*x + 6

result = optimize.minimize(f, x0=0)  # مقدار اولیه x0
print(result.x)

📤 خروجی:

[-2.49999998]

خروجی به ما می‌گوید کمینهٔ این تابع در x = -2.5 قرار دارد، دقیقاً مشابه همان چیزی که با حل معادلان ریاضی هم می‌توان آن دست یافت.

🔹 کاربردهای این قابلیت
● تنظیم پارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین 🤖
● حل مسائل مهندسی و بهینه‌سازی طراحی ⚙️
● محاسبات اقتصادی و تحقیق در عملیات
● حل معادلات غیرخطی و سیستم‌های پیچیده


📚 منبع:

🔘 SciPy documentation

#️⃣ #پایتون #کتابخانه_پایتون #بهینه_سازی #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #SciPy #Optimization #MachineLearning #ScientificComputing #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

🟦 اصطلاحات آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق(Deep Learning)
قسمت دوم

1️⃣1️⃣ Backpropagation
• الگوریتمی برای محاسبه گرادیان خطا و اصلاح وزن‌ها در لایه‌های شبکه.

1️⃣2️⃣ Gradient Descent
• روش تکراری برای کمینه‌سازی تابع خطا با حرکت در جهت منفی گرادیان.

1️⃣3️⃣ Learning Rate
• نرخ تغییر وزن‌ها در هر مرحله آموزش.

1️⃣4️⃣ Epoch
• یک عبور کامل کل داده‌های آموزشی از شبکه.

1️⃣5️⃣ Batch Size
• تعداد نمونه‌هایی که هم‌زمان برای به‌روزرسانی وزن‌ها استفاده می‌شوند.

1️⃣6️⃣ Overfitting
• یادگیری بیش از حد داده‌های آموزش و افت عملکرد روی داده جدید.

1️⃣7️⃣ Underfitting
• ناتوانی مدل در یادگیری الگوهای اصلی داده.

1️⃣8️⃣ Regularization
• روش‌هایی برای کنترل پیچیدگی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش.

1️⃣9️⃣ Dropout
• غیرفعال‌سازی تصادفی نورون‌ها هنگام آموزش برای افزایش تعمیم‌پذیری.

2️⃣0️⃣ Optimizer
• الگوریتمی برای تنظیم وزن‌ها مانند Adam یا SGD.

📌 منابع:
🔘 Deep Learning Book
🔘 Stanford CS231n – Optimization
🔘 PyTorch Optimization Docs

#️⃣ #آموزش_مدل #بهینه_سازی #یادگیری_عمیق #پای_ویژن
#Optimization #Backpropagation #DeepLearning

🌐 @PyVision