📘 معرفی کتابخانه‌ی Scikit-Learn، ستون اصلی یادگیری ماشین در پایتون

اگر بخواهیم وارد دنیای یادگیری ماشین (Machine Learning) شویم، یکی از اولین کتابخانه‌هایی که باید با آن آشنا شویم، Scikit-Learn است؛ ابزاری قدرتمند برای ساخت، آموزش و ارزیابی مدل‌های مختلف.

🔹 ماهیت آن چیست؟
یک کتابخانه‌ی متن‌باز پایتونی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین که روی کتابخانه‌های NumPy، SciPy و Matplotlib ساخته شده است. این ابزار به ما کمک می‌کند تا بدون پیچیدگی‌های ریاضی، مدل‌ها را پیاده‌سازی و تست کنیم.

🔹 چه قابلیت‌هایی دارد؟
✔️ الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) مثل SVM، KNN، Decision Tree
✔️ الگوریتم‌های رگرسیون (Regression) مثل Linear Regression و SVR
✔️ الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) مثل K-Means و DBSCAN
✔️ ابزارهای پیش‌پردازش داده‌ها (Scaling, Encoding, Normalization)
✔️ ابزارهای انتخاب ویژگی (Feature Selection)
✔️ ابزارهای ارزیابی مدل‌ها (Confusion Matrix، Cross-Validation و…)

🔹 یک مثال ساده: آموزش یک مدل طبقه‌بندی

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# بارگذاری دیتاست
X, y = load_iris(return_X_y=True)

# تقسیم داده‌ها
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# ایجاد و آموزش مدل
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# دقت مدل
print(model.score(X_test, y_test))

🔹 کاربردها:
این کتابخانه کاربرد های گسترده‌ای دارد از جمله برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی، طبقه‌بندی، تحلیل داده، هوش مصنوعی، و آموزش مفاهیم پایه تا متوسط یادگیری ماشین.

📌 منبع:
🔘 Scikit-Learn

#️⃣ #پایتون #یادگیری_ماشین #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #تحلیل_داده #پای_ویژن
#Python #ScikitLearn #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

📚 معرفی کتاب:
قسمت نوزدهم

The Mathematical Engineering of Deep Learning

نویسندگان:

Benoit Liquet, Sarat Moka, Yoni Nazarathy

📊 سطح: پیشرفته
🗣 زبان‌: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● رویکرد مهندسی ریاضی به جای صرفاً نظری
● ترکیب مباحث پیشرفته ریاضی با پیاده‌سازی عملی
● منبع اختصاصی برای درک ریاضیات شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● آموزش ریاضیات پیشرفته به زبانی مهندسی و کاربردی
● تمرکز بر شبکه‌های عصبی عمیق و معماری‌های مدرن
● ارائه کدهای عملی و مثال‌های پیاده‌سازی شده

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● مبانی ریاضی شبکه‌های عصبی
● بهینه‌سازی درفضای‌های ابعاد بالا
● نظریه تقریب (Approximation theory) و عمق شبکه‌ها
● یادگیری عمیق احتمالاتی
● ریاضیات پشتِ مکانیزیم توجه (Attention) و ترنسفورمرها

▫️این کتاب برای کسانی که می‌خواهند پایه‌های ریاضی قوی برای کاربا شبکه‌های عصبی عمیق بسازند، ایده‌آل است.

📌 منبع:
🔘 deeplearningmath.org

#️⃣ #ریاضیات_یادگیری_عمیق #مهندسی_ریاضی #هوش_مصنوعی #کتاب_تخصصی #کتاب_نوزدهم
#DeepLearningMath #AI #MachineLearning #NeuralNetworks #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

📘 یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟

یادگیری عمیق یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین و در نتیجه هوش مصنوعی است که از شبکه‌های عصبی چندلایه الهام‌گرفته از مغز انسان استفاده می‌کند.
در این روش، سیستم می‌تواند ویژگی‌ها و الگوهای پیچیده را به‌صورت خودکار از داده‌های خام (مثل تصویر، صدا یا متن) استخراج کند. 🧠🤖
به زبان ساده:
اگر یادگیری ماشین «یاد گرفتن از داده‌ها» باشد،
یادگیری عمیق یعنی یاد گرفتن عمیق‌تر، دقیق‌تر و در مقیاس بزرگ‌تر.


🔹 چرا یادگیری عمیق مهم است؟

● حجم داده‌ها بسیار زیاد باشد
● الگوها پیچیده باشند
● داده‌ها غیرساختاریافته باشند (تصویر، ویدئو، صدا، متن)

به همین دلیل، بسیاری از پیشرفت‌های بزرگ هوش مصنوعی در سال‌های اخیر، مدیون Deep Learning هستند.


🔹 نمونه کاربردهای یادگیری عمیق

⚪️ بینایی ماشین (Computer Vision)
● تشخیص چهره
● شناسایی اشیاء در تصاویر
● تحلیل تصاویر پزشکی

⚪️ پردازش گفتار و زبان (Speech & NLP)
● تبدیل گفتار به متن
● ترجمه ماشینی
● چت‌بات‌ها و مدل‌های زبانی

⚪️ سیستم‌های هوشمند
● خودروهای خودران
● سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
● تشخیص تقلب و الگوهای غیرعادی

✨ یادگیری عمیق قلب بسیاری از فناوری‌های هوشمند امروزی است و بدون آن، پیشرفت‌هایی مثل تشخیص چهره، دستیارهای صوتی و مدل‌های زبانی ممکن نبود.

✅️ در پست‌های بعدی، به‌صورت جداگانه معماری‌های مهم یادگیری عمیق و کاربردهای واقعی آن‌ها را بررسی می‌کنیم.

📌 منابع:
🔘 IBM — Deep Learning Overview
🔘 MIT — Deep Learning Basics

#️⃣ #یادگیری_عمیق #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #فناوری #پای_ویژن
#DeepLearning #ArtificialIntelligence #MachineLearning #AI

🌐 @PyVision

📘 پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing | NLP) چیست؟

پردازش زبان طبیعی یکی از زیرمجموعه‌های مهم هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این توانایی را می‌دهد تا زبان انسان (متن و گفتار) را درک کنند، تحلیل کنند و پاسخ مناسب تولید کنند.
هدف NLP این است که ارتباط بین انسان و ماشین تا حد ممکن طبیعی و شبیه گفت‌وگوی انسانی شود. 💬🤖

به زبان ساده:
پردازش زبان طبیعی (NLP) به کامپیوتر یاد می‌دهد بفهمد ما چه می‌گوییم و چه می‌نویسیم.


🔹پردازش زبان طبیعی دقیقاً چه کارهایی انجام می‌دهد؟

● درک معنای متن
● تحلیل ساختار جملات
● تشخیص احساسات و نیت کاربران
● تولید متن یا پاسخ هوشمند
● پردازش گفتار انسان

🔹 نمونه کاربردهای پردازش زبان طبیعی

⚪️ تحلیل متن (Text Analysis)
● تحلیل احساسات (مثبت، منفی، خنثی)
● دسته‌بندی متون
● استخراج کلمات کلیدی

⚪️ پردازش گفتار (Speech Processing)
● تبدیل گفتار به متن (Speech to Text)
● تبدیل متن به گفتار (Text to Speech)

⚪️ سیستم‌های مکالمه‌ای
● چت‌بات‌ها
● دستیارهای هوشمند
● پاسخ‌گویی خودکار به کاربران

⚪️ ترجمه و تولید زبان
● ترجمه ماشینی
● خلاصه‌سازی متن
● تولید متن هوشمند

✨ پردازش زبان طبیعی یکی از پرکاربردترین شاخه‌های هوش مصنوعی است و نقش کلیدی در موتورهای جستجو، شبکه‌های اجتماعی، پشتیبانی آنلاین و ابزارهای هوشمند دارد.

✅️ در پست‌های بعدی، اجزای اصلی NLP و کاربردهای واقعی آن را به‌صورت جداگانه بررسی می‌کنیم.

📌 منابع:
🔘 IBM — Natural Language Processing
🔘 Stanford University — Speech and Language Processing
🔘 Google — Natural Language Understanding

#️⃣ #پردازش_زبان_طبیعی #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #فناوری
#NLP #ArtificialIntelligence #MachineLearning #AI #PyVision

🌐 @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

📘 وقتی می‌گوییم «یادگیری ماشین» یعنی چه؟
(به زبان بسیار ساده)

وقتی می‌گوییم یادگیری ماشین (Machine Learning)، منظور این است که:
❝ به‌جای اینکه تمام قوانین را خودمان به کامپیوتر بگوییم،
به آن داده می‌دهیم تا خودش الگوها را یاد بگیرد و تصمیم بگیرد. ❞
یعنی ماشین تجربه کسب می‌کند، درست بسان انسان.


مثال: پیشنهاد فیلم در نتفلیکس 🎬
فرض کنید:
● شما چند فیلم اکشن را کامل تماشا می‌کنید
● فیلم‌های عاشقانه را نیمه‌کاره رها می‌کنید

❌ نتفلیکس به‌صورت دستی برنامه‌نویسی نشده که:

«اگر فلان کاربر، فلان فیلم را دید، این فیلم را پیشنهاد بده»

✅ بلکه این اتفاق می‌افتد:
1️⃣ رفتار شما (تماشا، توقف، امتیاز دادن) به‌عنوان داده ذخیره می‌شود
2️⃣ الگوریتم یادگیری ماشین این داده‌ها را بررسی می‌کند
3️⃣ الگو را یاد می‌گیرد:
«این کاربر به فیلم‌های اکشن علاقه دارد»
4️⃣ در آینده، فیلم‌های مشابه را پیشنهاد می‌دهد

✳️ هرچه داده‌ی بیشتری از شما ببیند، پیشنهادها دقیق‌تر می‌شوند

● این یعنی یادگیری از تجربه
● این یعنی یادگیری ماشین


🧩 مثال ساده‌تر (غیر دیجیتالی)

👶 یاد گرفتن تشخیص حیوانات
کودکی را تصور کنید که:
● چند بار به او نشان می‌دهیم و می‌گوییم: «این گربه است»
● چند بار دیگر: «این سگ است»
بعد از مدتی:
● خودش بدون کمک می‌گوید: «این گربه است»
■ کودک قانون دقیق ننوشته
■ فقط با دیدن مثال‌ها الگو را یاد گرفته

🤖 یادگیری ماشین دقیقاً همین کار را با داده‌ها انجام می‌دهد.


● برنامه‌نویسی سنتی:
قانون + داده → نتیجه

● یادگیری ماشین:
داده + نتیجه → یاد گرفتن قانون

به همین دلیل است که یادگیری ماشین در مسائلی بسان تصویر، صدا، متن و رفتار انسان فوق‌العاده موفق است.

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

🌐 @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

📘 معرفی فریم‌ورک TensorFlow


⭐ TensorFlow
یک فریم‌ورک متن‌باز یادگیری عمیق است که توسط Google توسعه داده شده و تمرکز اصلی آن روی مقیاس‌پذیری، استقرار در مقیاس صنعتی و تولید مدل‌های Deep Learning است.

🔹 فریم‌ورک ‌TensorFlow دقیقاً چه کاری انجام می‌دهد؟
ابزاری است برای:
• طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق
• آموزش مدل‌ها روی داده‌های حجیم
• استقرار (Deployment) مدل‌ها در محیط های واقعی

• این فریم‌ورک کل مسیر از تحقیق و آزمایش تا محصول نهایی را پشتیبانی می‌کند.


🔹 کاربردهای اصلی
● پیاده‌سازی معماری‌های رایج مانند:
• CNN
• RNN / LSTM
• Transformers

● آموزش مدل‌ها روی:
• CPU
• GPU
• TPU

● استفاده و استقرار در:
• وب (TensorFlow.js)
• موبایل و دستگاه‌های لبه (Edge Devices) (TensorFlow Lite)
• سیستم‌های ابری و مقیاس بزرگ

• به همین دلیل، TensorFlow انتخاب رایج در پروژه‌های صنعتی و تجاری است.


🔹رابط Keras؛ API سطح بالای TensorFlow

در قلب TensorFlow، Keras قرار دارد که امکان:
• تعریف سریع لایه‌ها و مدل‌ها
• نمونه‌سازی و آزمایش آسان شبکه‌های عصبی
• کاهش پیچیدگی کدنویسی
را فراهم می‌کند.

● رابط Keras باعث شده TensorFlow هم برای یادگیری و هم برای توسعه‌ی صنعتی مناسب باشد.


🔹 ابزار پایش و بصری‌سازی TensorBoard

فریم‌ورک TensorFlow همراه با TensorBoard ارائه می‌شود که برای:
• نمایش روند آموزش (loss / accuracy)
• تحلیل رفتار مدل در طول زمان
• تشخیص overfitting و underfitting
استفاده می‌شود.

✨ به طور خلاصه، این فریم‌ورک برای
✳️ پروژه‌های بزرگ
✳️ استقرار در دنیای واقعی
✳️ و محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی
مناسب و کاربردی ست، شناخت و تسلط بر TensorFlow یعنی یک گام مهم به سمت Deep Learning حرفه‌ای و کاربردی.

✅️ در پست‌های بعدی، به‌صورت دقیق‌تر وارد جزئیات کار با این فریم‌ورک می‌شویم.

📌 منابع:
🔘 Google — TensorFlow Overview
🔘 Google Developers — TensorFlow Lite
🔘 IBM — What is Deep Learning?
🔘 MIT — Introduction to Deep Learning

#️⃣ #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی
#TensorFlow #DeepLearning #NeuralNetworks #AI #MachineLearning

🌐 @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

📚 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