آموزش کتابخانه Theano برای پایتون 🐍

📌 Theano یک کتابخانه پایتون برای محاسبات عددی است که به ویژه برای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود. این کتابخانه توسط تیم تحقیقاتی دانشگاه مونترال توسعه یافته است و اولین بار در سال 2008 معرفی شد. نسخه پایدار نهایی آن 1.0.5 در سپتامبر 2017 منتشر شد.

ویژگی‌های کلیدی Theano 📊

- محاسبات کارآمد: محاسبات عددی با کارایی بالا، به ویژه برای GPU.
- دیفرانسیل‌گیری خودکار: محاسبه خودکار گرادیان‌ها برای بهینه‌سازی مدل‌ها.
- سازگاری با NumPy: استفاده آسان از آرایه‌های NumPy.
- پشتیبانی از توزیع و پردازش موازی: استفاده از توان پردازشی GPU و CPU به صورت همزمان.

## نصب کتابخانه Theano 🚀
ابتدا باید کتابخانه را نصب کنید. برای این کار از دستور زیر استفاده کنید:

pip install theano

ایجاد یک مدل ساده 📈
در این بخش، یک مدل ساده با استفاده از Theano ایجاد می‌کنیم. این مدل دو عدد را با هم جمع می‌کند.

توضیحات کد:

import theano
import theano.tensor as T

# تعریف متغیرها
x = T.dscalar('x')
y = T.dscalar('y')

# تعریف تابع
z = x + y

# کامپایل کردن تابع
f = theano.function([x, y], z)

# استفاده از تابع
result = f(2, 3)
print(result)  # خروجی: 5

🔹 تعریف متغیرها: در این قسمت، دو متغیر ورودی x و y با نوع dscalar (عدد اعشاری) تعریف شده‌اند.
🔹 تعریف تابع: تابع z به صورت جمع دو متغیر x و y تعریف شده است.
🔹 کامپایل کردن تابع: تابع f با استفاده از theano.function کامپایل شده است که ورودی‌های x و y را گرفته و z را محاسبه می‌کند.
🔹 استفاده از تابع: با فراخوانی f(2, 3)، تابع جمع دو عدد 2 و 3 را محاسبه و نتیجه 5 را برمی‌گرداند.

پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده 🧠
در این قسمت، یک شبکه عصبی ساده با Theano ایجاد می‌کنیم.

توضیحات کد:

import numpy as np

# تعریف متغیرهای ورودی و وزن‌ها
X = T.dmatrix('X')
W = theano.shared(np.random.randn(2, 1), name='W')
b = theano.shared(0., name='b')

# تعریف تابع شبکه عصبی
output = T.nnet.sigmoid(T.dot(X, W) + b)

# کامپایل کردن تابع
predict = theano.function([X], output)

# ورودی نمونه
X_sample = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# پیش‌بینی
predictions = predict(X_sample)
print(predictions)

🔹 تعریف متغیرهای ورودی و وزن‌ها: متغیر X به صورت ماتریس (dmatrix) تعریف شده است. وزن‌ها W و بایاس b نیز به صورت shared تعریف شده‌اند که به شبکه عصبی اجازه می‌دهد که آنها را در طول آموزش تغییر دهد.
🔹 تعریف تابع شبکه عصبی: تابع output با استفاده از sigmoid از theano.tensor.nnet تعریف شده است که خروجی شبکه عصبی را محاسبه می‌کند.
🔹 کامپایل کردن تابع: تابع predict با استفاده از theano.function کامپایل شده است که ورودی X را گرفته و خروجی شبکه را محاسبه می‌کند.
🔹 ورودی نمونه: یک نمونه ورودی X_sample به صورت آرایه‌ای از NumPy تعریف شده است.
🔹 پیش‌بینی: با فراخوانی predict(X_sample)، پیش‌بینی شبکه عصبی برای ورودی‌های نمونه محاسبه و نتیجه نمایش داده می‌شود.

نتیجه‌گیری
کتابخانه Theano ابزار قدرتمندی برای انجام محاسبات ریاضی پیچیده و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین است. با استفاده از این آموزش، شما می‌توانید شروع به کار با این کتابخانه کنید و پروژه‌های خود را بهبود بخشید.

[اینم کانال منه]

#Theano #Python #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #آموزش_پایتون #یادگیری_ماشین #شبکه_عصبی

جدیدترین کتابخانه‌های پایتون و به‌روزرسانی‌های مهم

سلام دوستان! می‌خواهیم به معرفی چند کتابخانه‌ی جدید و به‌روزرسانی‌های مهم کتابخانه‌های معروف پایتون بپردازیم. 📚🐍

کتابخانه‌های جدید:
1. PyScript:
این کتابخانه به شما اجازه می‌دهد که از جاوااسکریپت در پایتون استفاده کنید و اپلیکیشن‌های وب مدرن بسازید. PyScript با یکپارچگی ساده و پشتیبانی از بسته‌های پایتون، ابزاری قدرتمند برای توسعه‌دهندگان وب است.

2. DataWiz:
DataWiz یک کتابخانه‌ی تحلیل داده‌های جدید است که ابزارهای قدرتمندی برای تجسم داده‌ها و تحلیل‌های آماری فراهم می‌کند. این کتابخانه برای دانشمندان داده و تحلیل‌گران بسیار مفید است.

3. MLBoost:
MLBoost کتابخانه‌ای است که فرآیندهای یادگیری ماشین را بهینه می‌کند و ابزارهای مختلفی برای پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب ویژگی‌ها، و مدل‌سازی ارائه می‌دهد.

به‌روزرسانی‌های مهم:
1. NumPy 1.25:
کتابخانه‌ی معروف NumPy که برای محاسبات علمی و آرایه‌های چند‌بعدی استفاده می‌شود، به نسخه‌ی 1.25 به‌روزرسانی شده است. این نسخه شامل بهبودهای کارایی و رفع اشکالات مختلف است.

2. Pandas 2.1:
کتابخانه‌ی Pandas که برای تحلیل داده‌ها و ساختارهای داده‌ای استفاده می‌شود، نسخه‌ی 2.1 خود را منتشر کرده است. این نسخه شامل ویژگی‌های جدیدی مانند بهبود پشتیبانی از داده‌های زمان‌بندی شده و بهینه‌سازی‌های کارایی است.

3. Scikit-Learn 0.25:
کتابخانه‌ی Scikit-Learn که برای یادگیری ماشین و مدل‌سازی آماری استفاده می‌شود، به نسخه‌ی 0.25 به‌روزرسانی شده است. این نسخه شامل الگوریتم‌های جدید، بهبودهای کارایی و مستندسازی بهتر است.


[کانال ما]

(اموزش پایتون)

#Python #Programming #Libraries #DataScience #MachineLearning #Updates #PythonLibraries

🟢 4 خبر مهم Python امروز 🟢

1. انتشار Python 3.13 RC2
نسخه آزمایشی دوم Python 3.13 منتشر شد. این نسخه تمرکز ویژه‌ای بر بهبود عملکرد و امکانات جدید زبان دارد. همچنین، سیستم مدیریت خطا در این نسخه تقویت شده است و قبل از انتشار نسخه نهایی قابل تست است.
⚙️ #Python3 #RC2 #PerformanceBoost

2. معرفی ابزار مدیریت وابستگی‌های جدید به نام uv
ابزار جدید uv که توسط تیم سازنده Ruff ساخته شده است، به عنوان یک جایگزین سریع‌تر و قوی‌تر برای ابزارهای مدیریت پکیج پایتون مثل pip معرفی شد. این ابزار که با زبان Rust نوشته شده، سرعت بسیار بیشتری دارد و در حال تبدیل شدن به یک استاندارد جدید برای توسعه‌دهندگان پایتون است.
⚡️ #uv #PythonTools #RustPowered

3. نتایج نظرسنجی 2023 توسعه‌دهندگان پایتون
نظرسنجی امسال نشان می‌دهد که توسعه وب و علم داده همچنان محبوب‌ترین حوزه‌های استفاده از پایتون هستند. همچنین افزایش علاقه به خودکارسازی و هوش مصنوعی در میان توسعه‌دهندگان پایتون به چشم می‌خورد.
📊 #PythonSurvey #WebDevelopment #DataScience

4. اعلام برنامه‌های PyCon US 2024
برنامه کامل کنفرانس PyCon 2024 که در پیتسبورگ برگزار خواهد شد، اعلام شد. این کنفرانس با ثبت تعداد بی‌سابقه‌ای از پیشنهادات سخنرانی و حضور سخنرانان کلیدی، در ماه می برگزار خواهد شد.
🎤 #PyConUS2024 #PythonCommunity #KeynoteSpeakers

(اینجا کلیک کن تا بیشتر بدونی)

#پایتون #اخبار_پایتون #مدیریت_پکیج #هوش_مصنوعی #PyCon

برای یادگیری بیشتر در مورد تحلیل و ارزیابی مدل‌های CNN و نحوه استفاده از آن‌ها در پروژه‌های واقعی، به کانال تلگرام ما بپیوندید! 💬
🔗 [لینک کانال تلگرام]

#MachineLearning #CNN #ModelEvaluation #DataScience