💡سوال مصاحبه: چطور میشه چالش‌های مقیاس‌پذیری و پراکندگی رو در سیستم‌های توصیه‌گر مدیریت کرد؟

🔵 مقیاس‌پذیری (Scalability)

🔵استفاده از الگوریتم‌هایی که به طور خاص برای کار با حجم بالای داده طراحی شدن مثل Matrix Factorization و شبکه‌های عصبی عمیق.

🔵میشه از پایگاه‌های داده NoSQL برای ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها یا پردازش موازی و توزیع‌شده (مثلا Apache Spark) استفاده کرد.

🔵 پراکندگی (Scalability)

🔵استفاده از تکنیک‌های فیلتر کردن برای کاهش تعداد آیتم‌هایی که باید به کاربر توصیه شه.

🔵استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رتبه‌بندی آیتم‌ها برای توصیه به کاربران.

❗️هیچ راه‌حل واحدی برای مقابله با این چالش‌های در سیستم‌های توصیه‌گر وجود نداره. بهترین راه‌حل بسته به نوع سیستم توصیه‌گر و داده‌های مورد استفاده انتخاب میشه.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا

فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering) یک روش در سیستم‌های توصیه‌گره که بر اساس تجزیه و تحلیل ویژگی‌های آیتم‌هایی که کاربر قبلاً بهشون تمایل نشون داده، کار می‌کنه. در این روش، هدف اینکه آیتم‌های جدیدی که دارای ویژگی‌های مشابهی هستن، شناسایی و به کاربر پیشنهاد شن.

🔵 نحوه کارکرد

برای اجرای فیلترینگ مبتنی بر محتوا، اول باید ویژگی‌های هر آیتم (مثل عنوان، دسته‌بندی، تگ‌ها، توضیحات) رو استخراج کنیم. این فرایند با استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای متن، تحلیل تصویر برای عکس‌ها یا حتی تحلیل صدا برای فایل‌های صوتی انجام میشه.

در ادامه یک پروفایل کاربری، شامل ویژگی‌های آیتم‌هایی که کاربر در گذشته باهاشون تعامل داشته، ایجاد میشه. این پروفایل به ما کمک می‌کنه تا ترجیحات کاربر رو درک کنیم.

در نهایت، با استفاده از یک الگوریتم تطبیق، آیتم‌های جدیدی که بیشترین شباهت رو به پروفایل کاربر دارن، شناسایی و به عنوان پیشنهاد ارائه می‌شن.

🔵 مزایای Content-Based Filtering

🔵شخصی‌سازی بالا: چون پیشنهادات بر اساس علایق و ترجیحات فردی کاربر ایجاد می‌شن، سطح بالایی از شخصی‌سازی رو ارائه می‌دن.

🔵نیاز به کمترین اطلاعات کاربر: بر خلاف روش‌های دیگه مثل فیلترینگ همکارانه، نیازی به داده‌های رفتاری کاربران دیگه ندارن.

🔵 معایب Content-Based Filtering

🔵محدودیت در تنوع: ممکنه کاربران فقط به آیتم‌هایی، شبیه به مواردی قبلاً دیدن، معرفی شن و از تجربه تنوع کمتری برخوردار باشن.

🔵مشکل در شناسایی ویژگی‌های مهم: تعیین اینکه کدوم ویژگی‌ها برای شناسایی ترجیحات کاربر مهمن، می‌تونه چالش‌برانگیز باشه.

🔵 چالش‌های موجود

🔵مقیاس‌پذیری: با افزایش حجم داده‌ها و تعداد کاربران، اطمینان از اینکه سیستم‌های توصیه‌گر بتونن به طور موثر مقیاس‌پذیری باشن، چالش‌برانگیزه و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها و استفاده از معماری‌های قابل توسعه ضروریه.

🔵حریم خصوصی: جمع‌آوری و پردازش داده‌های کاربران نگرانی‌هایی در مورد حفظ حریم خصوصی ایجاد کرده. رعایت مقررات حفاظت از داده‌ها مثل GDPR و ارائه شفافیت و کنترل به کاربران در مورد داده‌های جمع‌آوری شده و نحوه استفاده ازشون مهمه.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡سوال مصاحبه: چه مزایایی در استفاده از رویکردهای مبتنی بر همسایه برای سیستم‌های توصیه‌گر وجود داره؟

مزایای استفاده از رویکردهای مبتنی بر همسایگی شامل سادگی پیاده‌سازی، توانایی توصیه محصولات بر اساس ترجیحات مشابه کاربران و قابلیت ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی شده است.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ

فیلترینگ همکاری‌محور (Collaborative Filtering) یکی از رویکردهای اصلی در ساخت سیستم‌های توصیه‌گره که بر اساس رفتار گذشته و ترجیحات کاربران کار می‌کنه. این روش با جمع‌آوری و تحلیل داده‌های کاربران و پیدا کردن الگوهای مشترک بین‌شون، پیشنهادهای مرتبط رو ارائه می‌ده.

🔵 انواع فیلترینگ همکاری‌محور

🔵مبتنی بر کاربر (User-Based): این روش با مقایسه شباهت بین کاربران و پیدا کردن کاربرانی که ترجیحات مشابهی دارن، پیشنهادات رو ارائه می‌ده.

🔵مبتنی بر مورد (Item-Based): در این روش، شباهت بین موارد (مثل کالاها یا محتوا) بررسی می‌شن و بر اساس موارد مشابه مورد علاقه کاربر، پیشنهادهای جدید ارائه می‌شن.

🔵 چالش‌ها و راهکارها

🔵شروع سرد (Cold Start): زمانیکه کاربر یا مورد جدیدی وارد سیستم می‌شه و داده کافی برای تحلیلش وجود نداره.

🔵مقیاس‌پذیری: با افزایش تعداد کاربران و موارد، محاسبات پیچیده و زمان‌بر میشن.

🔵کمبود داده‌ها: در بسیاری از مواقع، کاربران تنها به تعداد کمی از موارد واکنش نشون می‌دن که در نتیجه داده‌ها ناکافی و ناکامل میشن.

برای مقابله با این چالش‌ها، رویکردهای مختلفی وجود داره:

🔵راهکارهای مقابله با شروع سرد: استفاده از روش‌های فیلترینگ محتوا-محور یا تکنیک‌های هیبریدی که ترکیبی از فیلترینگ محتوا و همکاری‌محور هستن.

🔵بهبود مقیاس‌پذیری: استفاده از الگوریتم‌های کاهش بعد مثل تجزیه ماتریس یا شبکه‌های عصبی برای کاهش پیچیدگی محاسبات.

🔵کاهش نقص داده‌ها: استفاده از تکنیک‌هایی مثل افزایش داده (Data Augmentation) یا مدل‌های پیش‌بینی برای پر کردن داده‌های گمشده.

🔵 دو زیرمجموعه اصلی Collaborative Filtering

🔵روش SVD (تجزیه مقادیر منفرد)

روش تجزیه مقادیر منفرد یا SVD، یک تکنیک ریاضیاتی قدرتمنده که برای کاهش ابعاد ماتریس‌های بزرگ داده‌های تعاملی کاربران به کار می‌ره.

این روش با تجزیه ماتریس تعاملات کاربر-آیتم به سه ماتریس جداگانه عمل می‌کنه: ماتریس U که کاربران رو نشون می‌ده، ماتریس Σ (سیگما) که دارای مقادیر منفرده و اهمیت نسبی ویژگی‌های پنهان رو نشون می‌ده، و ماتریس V که آیتم‌ها رو نمایش می‌ده.

استفاده از SVD امکان کشف الگوهای پنهان در داده‌های رو ایجاد می‎کنه. در نتیجه ترجیحات کاربران و ویژگی‌های آیتم‌ها رو در فضاهای کم‌بعد رسم می‌کنه. این کاهش ابعاد به بهبود کارایی محاسباتی و دقت پیش‌بینی‌ها کمک می‌کنه.

🔵روش Embedding

روش Embedding به مدل‌ها امکان می‌ده ترجیحات کاربران و ویژگی‌های آیتم‌ها رو به صورت بردارهای کم‌بعد نشون بدن.

این بردارها در فضایی قرار می‌گیرن که میزان شباهت یا تفاوت بین کاربران و آیتم‌ها رو قابل محاسبه و قابل تفسیر می‌کنن.

روش Embedding در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق محبوبیت زیادی داره. چون این روش‌ها می‌تونن اطلاعات پیچیده‌ رو از داده‌های تعاملی استخراج و درک عمیق‌تری از ترجیحات کاربران و خصوصیات آیتم‌ها ارائه بدن.

استفاده از روش‌های تعبیه به سیستم‌های پیشنهاد دهنده اجازه می‌ده تا با دقت بالاتری پیشنهادهای شخصی‌سازی شده ارائه بدن.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡سوال مصاحبه: چطور بین سیستم توصیه‌گر همسایگی مبتنی بر کاربر و مبتنی بر آیتم انتخاب می‌کنید؟

انتخاب بین سیستم توصیه‌گر مبتنی بر کاربر و مبتنی بر آیتم به عواملی مثل اندازه دیتاست، تنوع ترجیحات کاربر و نیاز به سرعت پاسخ‌گویی بستگی داره. سیستم‌های مبتنی بر کاربر معمولاً وقتی ترجیح داده می‌شن که تعداد کاربران نسبت به تعداد آیتم‌ها کمتر باشه و برعکس برای سیستم‌های مبتنی بر آیتم.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق

یادگیری عمیق، شاخه‌ای از هوش مصنوعیه که با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق به مدل‌سازی و پردازش داده‌ها می‌پردازه.

در سیستم‌های توصیه‌گر، یادگیری عمیق برای پیدا کردن الگوهای پیچیده در داده‌های کاربر و بهبود دقت پیشنهادها استفاده میشه.

🔵 انواع مدل‌های یادگیری عمیق در سیستم‌های پیشنهاددهنده

🔵شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs): برای پردازش تصاویر محصولات و تحلیل محتوا استفاده می‌شن.

🔵شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): برای پیش‌بینی سلسله مراتبی از تعاملات کاربران و تحلیل متن استفاده می‌شن.

🔵ماشین‌های بلتزمن محدود (RBMs) و شبکه‌های عصبی خودکدگذار (Autoencoders): برای کاهش بعد و یادگیری ویژگی‌های پنهان داده‌ها.

🔵 فیلترینگ مبتنی بر محتوا و همکاری در یادگیری عمیق

🔵فیلترینگ مبتنی بر محتوا: مدل‌های یادگیری عمیق با تحلیل دقیق محتوا، پیشنهادهای مرتبط‌تری در این روش ارائه میدن.

🔵فیلترینگ همکاری: شبکه‌های عصبی عمیق در پیدا کردن ارتباطات پیچیده و غیرخطی بین کاربران و محصولات، کارآمدن.

🔵 مکانیزم توجه (Attention Mechanisms) به مدل اجازه می‌ده تا روی بخش‌های خاصی از داده‌های ورودی تمرکز کنه، که می‌تونه در بهبود دقت پیشنهادها، مخصوصا در متن‌های طولانی یا سری‌های زمانی پیچیده، بسیار مفید باشه.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡سوال مصاحبه: چطور میشه یک سیستم توصیه‌گر رو با استفاده از الگوریتم k-NN پیاده‌سازی کرد؟

اول باید داده‌های امتیازات کاربران رو جمع‌آوری کرد. بعد با استفاده از این داده‌ها، میشه مدل k-NN رو آموزش داد تا کاربرانی که سلیقه‌های مشابهی دارن رو پیدا کرد.

بر این اساس، میشه امتیازاتی که کاربران مشابه به آیتم‌ها دادن رو برای پیش‌بینی امتیازات کاربر جاری استفاده کرد و توصیه‌هایی براساس این امتیازات ارائه داد.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning - RL) به مدل‌ها اجازه می‌ده تا در یک محیط پویا با آزمون و خطا و دریافت پاداش، رفتارش رو بهینه‌سازی کنه.

🔵 یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر

یادگیری تقویتی از روش‌های زیر به بهبود قابلیت‌های سیستم‌های توصیه‌گر کمک می‌کنه:

🔵شخصی‌سازی پویا: با توجه به رفتار پویای کاربران، سیستم پیشنهاداتی رو ارائه می‌ده که با زمان و تغییر علایق کاربر هماهنگ باشن.

🔵بهینه‌سازی طولانی‌مدت: به جای تمرکز روی حداکثرسازی کلیک یا معیارهای کوتاه‌مدت، یادگیری تقویتی امکان مدیریت اهداف طولانی‌مدت مثل افزایش رضایت کاربر رو فراهم می‌کنه.

🔵کشف موارد جدید: سیستم‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی به طور فعال موارد جدیدی رو کشف می‌کنن که احتمالا توسط کاربران مورد پسند قرار می‌گیرن و به این ترتیب، تنوع پیشنهادات افزایش پیدا می‌کنه.

🔵 چالش‌ها و راه‌حل‌ها

استفاده از یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر چالش‌هایی رو به همراه داره:

🔵مقیاس‌پذیری: با توجه به حجم زیاد داده‌های کاربران و محصولات، آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی بسیار پرهزینه است.

استفاده از روش‌های کاهش بعد و فناوری‌های محاسباتی پیشرفته به حل این مشکل کمک می‌کنه.

🔵تاخیر در پاداش‌: در بعضی موارد پاداش یک پیشنهاد ممکنه بلافاصله قابل مشاهده نباشه.

استراتژی‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر تخمین پاداش‌های آینده این مشکل رو مدیریت می‌کنن.

🔵اکتشاف در برابر بهره‌وری: تعادل بین کشف موارد جدید و بهره‌برداری از چیزی که قبلاً به عنوان آیتم موفق شناخته شده، یک چالش مهمه.

استراتژی‌های مختلفی مثل Epsilon-Greedy یا UCB (Upper Confidence Bound) برای حل این چالش پیشنهاد میشن.

🔵 استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق Deep Reinforcement Learning (DRL) در یادگیری تقویتی برای پردازش حجم بالایی از داده‌ها و کشف روابط پیچیده بین ویژگی‌های کاربران و محصولات موثره. DRL به سیستم‌های توصیه‌گر امکان می‌ده تا در محیط‌های بسیار پیچیده و با اطلاعات ناکامل عمل کنن.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡سوال مصاحبه: هدف استفاده از ALS در سیستم‌های توصیه‌گر چیه؟

مربعات کمینه متناوب یا ALS (Alternating Least Squares) یک الگوریتم بهینه‌سازیه که در مدل‌های یادگیری ماشین و به خصوص در سیستم‌های توصیه‌گر برای پیدا کردن پارامترهای مدل به کار می‌ره.

هدف از استفاده ALS در سیستم‌های توصیه‌گر، حل مشکل مقیاس‌پذیری و کارایی برای داده‌های بزرگه. ALS به‌طور متناوب بین دو مجموعه متغیر، مثل ویژگی‌های کاربر و ویژگی‌های محصول، بهینه‌سازی می‌کنه تا یک مدل تجزیه ماتریسی رو برای پیش‌بینی امتیازات جدید آموزش بده. این روش در مواردی که داده‌ها دارای پراکندگی هستن، کارآمده.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

⏰ پست‌های هفته‌ای که گذشت رو این‌جا پیدا کنین!

🔺 آموزشی

🔵اهداف و کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/301

🔵انواع متدهای سیستم‌های توصیه‌گر
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/304

🔵سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/307

🔵سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/310

🔵سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/313

🔵سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری تقویتی
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/316

🔺 کوئیز

🔵کوییز شماره ۸۵: مواجهه با چالش شروع سرد در سیستم‌های توصیه‌گر
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/302

🔵کوییز شماره ۸۶: معماری سیستم سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/305

🔵کوییز شماره ۸۷: سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/308

🔵کوییز شماره ۸۸: روش‌های مبتنی بر حافظه و مدل
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/311

🔵کوییز شماره ۸۹: ساختار سیستم توصیه‌گر نتفلیکس
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/314

🔵کوییز شماره ۹۰: کاربرد DRL در سیستم‌های توصیه‌گر
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/317

🔺 نکته

🔵اهمیت اتفاقی بودن، نوآوری و تنوع در سیستم‌های توصیه‌گر
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/303

🔵چالش‌های مقیاس‌پذیری و پراکندگی در سیستم‌های توصیه‌گر
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/306

🔵استفاده از رویکردهای مبتنی بر همسایه
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/309

🔵 سیستم توصیه‌گر همسایگی مبتنی بر کاربر و مبتنی بر آیتم
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/312

🔵پیاده سازی سیستم توصیه‌گر با k-NN
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/315

🔵هدف استفاده از ALS در سیستم‌های توصیه‌گر
👉🔗 https://t.iss.one/data_ml/318

#Weekend
#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👩‍🎓 برنامه آموزشی هفته: شبکه‌های عصبی مصنوعی یا Artificial Neural Networks

🟠شنبه: شبکه‌های کاملاً متصل

🔵یک‌شنبه: معماری نورون‌ها و لایه‌ها

🟢دوشنبه: توابع فعال‌ساز

🔴سه‌شنبه: بهینه‌سازی

🟠چهارشنبه: تابع هزینه

🔵پنج‌شنبه: تکنیک‌های تنظیم

🟢جمعه: جمع بندی

#Deep_Learning
#Artificial_Neural_Networks

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

🟡 وبینار رایگان: ماشین لرنینگ در MBA

🔺 سرفصل‌ها

🔵تفاوت ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی
🔵تفاوت ماشین لرنینگ و آنالیز داده
🔵ماشین لرنینگ در مارکتینگ
🔵نحوه ترکیب ماشین لرنینگ با MBA
🔵پرسش و پاسخ

🗓 دوشنبه ۱۴ اسفند، ساعت ۲۰

🟢 رایگان ثبت‌نام کنین:‌ فرم ثبت نام

🟢 لینک وبینار: اتاق مجازی انجمن علمی

@DSLanders | دی‌اس‌لندرز

👨‍🎓 شبکه‌های کاملاً متصل در شبکه‌های عصبی مصنوعی

شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها هستن که برای تقلید از توانایی‌های تصمیم‌گیری مغز انسان طراحی شدن.

از بین انواع مختلف شبکه‌های عصبی، شبکه‌های کاملاً متصل یا Dense Nets، به خاطر سادگی و کارایی بالا، کاربردهای گسترده‌ای دارن.

🔵 مفاهیم پایه

شبکه‌های کاملاً متصل، که گاهی اوقات بهشون Dense Layers یا Fully Connected Layers هم گفته می‌شه، از واحدهایی به نام نورون‌ها تشکیل شدن.

هر نورون در یک لایه با تمام نورون‌های لایه قبل و بعد از خودش ارتباط داره. این ارتباطات به معنی انتقال داده‌ها و پیشروی سیگنال‌ها در شبکه است.

🔵 معماری

معماری شبکه‌های کاملاً متصل ساده است: داده‌ها از لایه ورودی وارد میشن و بعد از عبور از چندین لایه مخفی (Hidden Layers) (هر کدوم شامل نورون‌هایی با اتصالات کامل به لایه قبلی و بعدی)، به لایه خروجی می‌رسن.

در هر نورون، اول ورودی‌ها با اعمال یک تابع ترکیبی خطی و اضافه کردن bias پردازش میشن؛ بعد به منظور تعیین فعال یا غیرفعال بودن نورون، یک تابع فعال‌ساز روی نتیجه حاصل اجرا می‌شه.

🔵 پارامترها و ویژگی‌های کلیدی

تعیین تعداد لایه‌های مخفی و تعداد نورون‌ها در هر لایه تأثیر زیادی روی عملکرد مدل داره. لازمه برای حل مشکلات مختلف، با آزمون و خطا، تعداد بهینه لایه‌ها و نورون‌ها رو پیدا کنیم.

یادگیری در شبکه‌های عصبی از طریق تنظیم وزن‌ها و Bias انجام می‌شه. این پارامترها اول به صورت تصادفی مقداردهی و بعد طی فرآیندی به نام بازگشت، بر اساس خطای محاسبه شده به‌روزرسانی می‌شن.

🔵 توابع فعال‌ساز

توابع فعال‌ساز نقش مهمی در شبکه‌های عصبی دارن. اونها با اعمال یک تابع غیرخطی روی ورودی‌های نورون تصمیم می‌گیرن که آیا یک نورون باید فعال شه یا نه. مثال‌های رایج توابع فعال‌ساز شامل ReLU، سیگموئید، و تانژانت هایپربولیک هستن.

🔵 پیشروی و بازگشت

فرآیند یادگیری در شبکه‌های کاملاً متصل از دو مرحله اصلی تشکیل شده: پیشروی (Forward Propagation) و بازگشت (Backpropagation).

در پیشروی، داده‌ها از لایه ورودی به سمت لایه خروجی حرکت می‌کنن و خروجی محاسبه می‌شه. در بازگشت، تفاوت بین خروجی پیش‌بینی شده و خروجی مورد انتظار (هدف) ارزیابی میشه و این اختلاف خطا برای به‌روزرسانی وزن‌های شبکه کاربرد داره.

🔵 یادگیری عمیق

شبکه‌های کاملاً متصل بخش مهمی از معماری‌های یادگیری عمیق هستن. اونها می‌تونن به عنوان لایه‌های اولیه در شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر مثل شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) یا شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) استفاده شن.

🔵 چالش‌ها و بهینه‌سازی‌ها

یکی از چالش‌های اصلی در استفاده از شبکه‌های کاملاً متصل، مقیاس‌پذیری اونهاست. به دلیل تعداد زیاد اتصالات بین نورون‌ها، این شبکه‌ها می‌تونن بسیار سنگین و زمان‌بر باشن.

برای مقابله با این مشکل، تکنیک‌هایی مثل Dropout و Regularization استفاده میشن تا از بیش‌برازش جلوگیری و کارایی شبکه بهبود پیدا کنه.

در روش Dropout بعضی از نورون‌ها به طور تصادفی در هر دوره آموزش غیرفعال می‌شن، که در نتیجه به توزیع بهتر وزن‌ها و جلوگیری از وابستگی بیش از حد مدل به داده‌های خاص کمک می‌کنه.

روش Regularization با اضافه کردن جریمه به تابع هزینه برای محدود کردن اندازه وزن‌ها استفاده می‌شه. این کار به جلوگیری از اختصاص مقادیر بسیار بزرگ برای وزن‌ها کمک می‌کنه.

#Deep_Learning
#Artificial_Neural_Networks

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡سوال مصاحبه: تفاوت بین لایه‌های کاملا متصل و لایه‌های کانولوشنی در یک شبکه چیه؟

تفاوت اصلی بین لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected Layers) و لایه‌های کانولوشنی (Convolutional Layers) در شبکه‌های عصبی در نحوه پردازش اطلاعات و اتصال نورون‌هاست:

🔵 لایه‌های کاملاً متصل

🔵این نوع برای پردازش ویژگی‌هایی که از لایه‌های قبل استخراج شدن مناسبه و معمولاً در انتهای شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تصمیم‌گیری نهایی استفاده می‌شه.

🔵لایه‌های کاملاً متصل می‌تونن نقش Classifier رو ایفا کنن، یعنی داده‌ها رو شناسایی و در دسته‌های مختلف طبقه‌بندی کنن.

🔵 لایه‌های کانولوشنی

🔵در لایه‌های کانولوشنی، نورون‌ها تنها به یک منطقه محلی از لایه قبلی متصل هستن که این منطقه با استفاده از یک فیلتر کانولوشنی مشخص می‌شه.

🔵این نوع لایه برای تشخیص الگوهای محلی در داده‌ها مثل لبه‌ها و نقاط در تصاویر، مناسبه.

🔵لایه‌های کانولوشنی در استخراج ویژگی‌های سطح بالا از داده‌های ورودی بسیار مؤثره و به طور گسترده‌ای در شبکه‌های عصبی مورد استفاده برای پردازش تصویر و تشخیص الگو به کار می‌رن.

در کل، لایه‌های کانولوشنی برای تشخیص ویژگی‌ها در داده‌های دوبعدی مثل تصاویر و لایه‌های کاملاً متصل برای تصمیم‌گیری و دسته‌بندی بر اساس ویژگی‌های استخراج شده به کار می‌رن.

#Deep_Learning
#Artificial_Neural_Networks

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ