💥 خبر فوق‌العاده برای علاقه‌مندان به هوش مصنوعی!

🧠 سرویس هوش مصنوعی Manus AI حالا به همه کاربران روزانه اعتبار رایگان می‌ده — بدون نیاز به پرداخت اولیه یا اشتراک پولی!

📌 با فقط یک ثبت‌نام ساده، 1000 اعتبار رایگان دائمی دریافت کن! این اعتبار بدون تاریخ انقضاست و برای انجام کارهای مختلف هوش مصنوعی قابل استفاده است.


---

🎯 چند نمونه از قابلیت‌های Manus AI و هزینه‌های تقریبی هر Task:

📊 تحلیل داده و رسم نمودار حرفه‌ای: فقط با 200 اعتبار
🌐 طراحی یک وب‌سایت ساده: تنها 360 اعتبار
📱 ساخت اپلیکیشن پیشرفته (موبایل/وب): تا 900 اعتبار
🧾 تولید کد در زبان‌های مختلف برنامه‌نویسی
📚 خلاصه‌سازی مقالات یا استخراج نکات کلیدی
🌍 ترجمه حرفه‌ای به زبان‌های مختلف با حفظ دقت و سبک
🎨 تولید تصاویر با هوش مصنوعی (AI Image Generation)
🤖 ساخت بات یا ابزارهای تعاملی هوشمند
و ده‌ها قابلیت دیگه در زمینه‌ی برنامه‌نویسی، طراحی، دیتا ساینس، مارکتینگ و...


---

🆓 تنها محدودیت نسخه رایگان:
🔹 هر کاربر رایگان می‌تونه فقط یک Task در روز ارسال کنه.
(برای استفاده بیشتر، امکان ارتقا به نسخه حرفه‌ای هم هست)


---

📲 قابل استفاده در همه پلتفرم‌ها: 📱 Android | 🍏 iOS | 💻 Web

🔗 برای ثبت‌نام و دریافت اعتبار رایگان وارد سایت شوید:
🌐 manus.ai


---

📌 اگر به دنیای هوش مصنوعی علاقه‌مند هستی، حتماً این فرصت رو از دست نده!

📚
📢 کانال ما: @rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #ManusAI #AI_Tools #ابزار_هوش_مصنوعی #فناوری #تکنولوژی #خبر #دیتا_ساینس #برنامه‌نویسی #DataScience #MachineLearning #DeepLearning

🧠 چه زمانی باید از یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) استفاده کنیم؟
@rss_ai_ir

---

یادگیری چندوظیفه‌ای یا Multi-Task Learning (MTL) یکی از رویکردهای قدرتمند در یادگیری ماشین است که با آموزش هم‌زمان چند وظیفه مرتبط، باعث بهبود دقت، تعمیم‌پذیری و کاهش overfitting می‌شود. اما آیا همیشه استفاده از آن منطقی است؟ نه! فقط در شرایط خاصی باید سراغ MTL رفت. 👇

---

✅ ۱. وجود چند هدف مرتبط (Correlated Tasks):
اگر چند خروجی یا برچسب در داده‌ها داری که به‌صورت مفهومی یا آماری به هم وابسته‌اند (مثل تشخیص سن، جنسیت و حالت چهره)، یادگیری هم‌زمان آن‌ها می‌تونه باعث بهبود عملکرد همه وظایف بشه.

---

✅ ۲. کمبود داده برای برخی وظایف:
وقتی داده کافی برای یک وظیفه نداری ولی برای وظیفه‌های مرتبط داده موجوده، MTL به مدل کمک می‌کنه از دانش وظایف دیگر برای بهبود یادگیری استفاده کنه.

---

✅ ۳. جلوگیری از Overfitting در وظایف کوچک:
با اشتراک‌گذاری پارامترها بین وظایف، مدل از حافظه بیش‌از‌حد روی یک وظیفه خاص جلوگیری می‌کنه و بهتر تعمیم می‌یابد.

---

✅ ۴. اشتراک ساختار در ورودی یا ویژگی‌ها:
در مسائلی که ویژگی‌های ورودی بین چند وظیفه مشترک است (مثلاً یک تصویر ورودی برای چند برچسب مختلف)، پیاده‌سازی یک معماری MTL بسیار مؤثر است.

---

✅ ۵. نیاز به بهره‌وری در منابع:
به‌جای آموزش چند مدل جداگانه، یک مدل MTL می‌تونه چندین وظیفه را هم‌زمان با منابع محاسباتی کمتر انجام دهد.

---

⚠️ چه زمانی استفاده نکنیم؟
🔸 زمانی که وظایف کاملاً بی‌ربط یا متضادند
🔸 وقتی یکی از وظایف به دقت بسیار بالا نیاز دارد و باقی فقط مزاحمند
🔸 وقتی داده‌ها در فرمت و توزیع بسیار متفاوت هستند

---

📊 یادگیری چندوظیفه‌ای می‌تونه یک استراتژی فوق‌العاده باشه، اما فقط وقتی درست به‌کار بره!

#یادگیری_چندوظیفه‌ای #MultiTaskLearning #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #MTL

📡 کانال ما رو دنبال کن:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir

🔧 برای اجرای موفق پروژه‌های هوش مصنوعی در صنعت، به چه تخصص‌هایی در تیم نیاز داریم؟

اجرای یک پروژه صنعتی مبتنی بر AI فقط به یک برنامه‌نویس نیاز ندارد! برای رسیدن به نتایج دقیق، قابل‌اعتماد و کاربردی، تیم باید چندتخصصی باشد.

📌 مهم‌ترین نقش‌ها:

1️⃣ مهندس داده (Data Engineer)
مسئول جمع‌آوری، پاک‌سازی و ساختاردهی داده‌ها از تجهیزات صنعتی یا سیستم‌های ERP و SCADA.

2️⃣ دانشمند داده (Data Scientist)
تحلیل داده‌ها، انتخاب ویژگی‌های مهم، ساخت مدل‌های اولیه و ارزیابی دقیق نتایج.

3️⃣ متخصص یادگیری ماشین / یادگیری عمیق
طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند برای تشخیص خطا، پیش‌بینی عملکرد یا بهینه‌سازی فرآیند.

4️⃣ متخصص دامنه صنعتی (Domain Expert)
فردی آشنا با فرآیندهای صنعتی که به تیم کمک می‌کند داده‌ها را به‌درستی تفسیر کند و خروجی مدل‌ها را کاربردی نماید.

5️⃣ مهندس نرم‌افزار / پیاده‌سازی
برای تبدیل مدل به یک سیستم واقعی، رابط کاربری، اتصال به تجهیزات صنعتی یا نصب در بستر صنعتی (on-premise).

6️⃣ مدیر پروژه یا رهبر فنی
هماهنگ‌کننده اعضا، زمان‌بندی، ارتباط با مشتری و تضمین هم‌راستایی فنی و تجاری.


---

🎯 در دنیای واقعی، تیم‌های کوچک ممکن است این نقش‌ها را با ترکیب چند تخصص در یک فرد انجام دهند. اما برای پروژه‌های بزرگ‌تر یا حیاتی، حضور این تخصص‌ها حیاتی است.

#هوش_مصنوعی #AI_صنعتی #پروژه_صنعتی
#تخصص_های_AI #SCADA #DataScience
@rss_ai_ir 👨‍🏭👩‍💻

🚀 تکنیک بوستینگ (Boosting) در یادگیری ماشین

بوستینگ یکی از قدرتمندترین تکنیک‌ها در یادگیری تجمعی (Ensemble Learning) است که هدف آن ترکیب چندین مدل ضعیف (Weak Learners) برای ساخت یک مدل قوی با خطای کم است.

🔹 ایده اصلی
در بوستینگ، مدل‌ها به‌صورت پیاپی (Sequential) آموزش داده می‌شوند. هر مدل جدید تلاش می‌کند خطاهای مدل‌های قبلی را اصلاح کند. به این ترتیب، وزن بیشتری به نمونه‌هایی داده می‌شود که در مراحل قبلی به‌درستی پیش‌بینی نشده‌اند.

🔹 مراحل کلی

1. شروع با یک مدل ضعیف (مثلاً درخت تصمیم کوچک)
2. محاسبه خطاها و افزایش وزن داده‌های سخت
3. آموزش مدل بعدی با تمرکز بر داده‌های دارای خطای بالا
4. ترکیب خروجی مدل‌ها (مثلاً با میانگین وزنی یا جمع‌بندی)



🔹 انواع معروف بوستینگ

AdaBoost → اولین نسخه مشهور بوستینگ، تغییر وزن نمونه‌ها پس از هر مرحله

Gradient Boosting → استفاده از گرادیان برای کاهش خطا به‌صورت مرحله‌ای

XGBoost → نسخه بهینه‌سازی‌شده با سرعت و دقت بالا

LightGBM → سریع و مناسب داده‌های حجیم

CatBoost → بهینه برای داده‌های دسته‌ای (Categorical)


🔹 مزایا

♻️دقت بالا در مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون
♻️توانایی مدیریت داده‌های پیچیده
♻️کاهش Bias و بهبود Generalization


🔹 معایب

♻️حساس به نویز و داده‌های پرت
♻️هزینه محاسباتی بالا در مجموعه داده‌های بزرگ


📌 بوستینگ در بسیاری از مسابقات داده‌کاوی (Kaggle) و پروژه‌های صنعتی، انتخاب اول برای رسیدن به بالاترین دقت است.

#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #Boosting #DataScience #MachineLearning #EnsembleLearning #AI #XGBoost #LightGBM #CatBoost #GradientBoosting

@rss_ai_ir 🤖

🧠 انتخاب ابزار مناسب: شبکه عصبی سنتی (NN) یا شبکه کانولوشنی (CNN)؟ 🤔

در دنیای هوش مصنوعی، انتخاب معماری درست برای شبکه عصبی، کلید موفقیت پروژه شماست. دو تا از معروف‌ترین سربازهای این میدان، شبکه‌های عصبی سنتی (که بهشون MLP هم میگن) و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) هستند.

اما سوال اصلی اینجاست: کِی و چرا باید از هرکدوم استفاده کنیم؟ بیایید یک بار برای همیشه این موضوع را روشن کنیم! 👇

---

📊 ۱. شبکه‌های عصبی سنتی (NN / MLP): تحلیلگر داده‌های ساختاریافته

این شبکه‌ها مثل یک تحلیلگر خبره هستند که با جداول داده (مثل فایل اکسل) کار می‌کنند. هر ورودی برای آن‌ها یک ویژگی مستقل است.

🔑 چه موقع از NN استفاده کنیم؟
وقتی داده‌های شما ساختاریافته (Structured) و جدولی (Tabular) هستند و موقعیت مکانی داده‌ها نسبت به هم اهمیتی ندارد.

مثال‌های عالی:
♻️ پیش‌بینی قیمت مسکن: ورودی‌ها: متراژ، تعداد اتاق، سال ساخت، محله. (ترتیب این ستون‌ها مهم نیست). 🏠
♻️ تشخیص ریزش مشتری (Churn): ورودی‌ها: سن مشتری، نوع اشتراک، میانگین خرید ماهانه. 📈
♻️ اعتبارسنجی بانکی: ورودی‌ها: درآمد، سابقه وام، میزان بدهی. 💳

💡 قانون سرانگشتی: اگر داده‌های شما در یک فایل CSV یا جدول اکسل به خوبی جا می‌شوند، به احتمال زیاد NN گزینه مناسبی برای شماست.

---

🖼️ ۲. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): استاد تشخیص الگوهای فضایی

قدرت اصلی CNN در درک روابط فضایی (Spatial Relationships) بین داده‌هاست. این شبکه‌ها دنیا را مثل ما می‌بینند: به جای دیدن پیکسل‌های جدا، الگوها، لبه‌ها، بافت‌ها و اشکال را تشخیص می‌دهند.

🔑 چه موقع از CNN استفاده کنیم؟
وقتی داده‌های شما ساختاری شبیه به شبکه (Grid-like) دارند و همسایگی و موقعیت داده‌ها بسیار مهم است.

مثال‌های عالی:
♻️ پردازش تصویر: تشخیص چهره، دسته‌بندی عکس‌ها (سگ یا گربه؟)، پیدا کردن اشیاء در تصویر. 📸
♻️ تحلیل ویدئو: تشخیص حرکت یا فعالیت در ویدئو. 📹
♻️ تصویربرداری پزشکی: تشخیص تومور در اسکن‌های MRI یا CT-Scan. 🩺
♻️ تحلیل صدا: با تبدیل صدا به تصویر (اسپکتروگرام)، می‌توان الگوهای صوتی را با CNN تحلیل کرد. 🔊

💡 قانون سرانگشتی: اگر با داده‌هایی مثل عکس، ویدئو یا هر نوع داده‌ای که در آن "پیکسل‌های همسایه" با هم مرتبط هستند کار می‌کنید، CNN پادشاه بی‌رقیب است.

---

✅ خلاصه نهایی:

♻️ داده‌های جدولی و بدون وابستگی مکانی؟ 👈 NN سنتی
♻️ داده‌های تصویری، ویدیویی یا با ساختار شبکه‌ای؟ 👈 CNN

انتخاب درست ابزار، نیمی از مسیر موفقیت است! 🚀

#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #پردازش_تصویر #علم_داده #ماشین_لرنینگ #آموزش_هوش_مصنوعی #CNN #NeuralNetworks #DeepLearning #DataScience

در این ویدیو، مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین به‌صورت بصری نمایش داده می‌شوند. 📊
از جمله:
🔹 نحوه تغییر وزن‌ها در طول آموزش

🔹 روند بهبود Accuracy در هر Epoch
این نوع ویژوال‌سازی‌ها باعث می‌شوند درک مفاهیم پیچیده‌ی یادگیری ماشین ساده‌تر و عمیق‌تر شود.
@rss_ai_ir

#MachineLearning #DeepLearning #DataScience #AI #Visualization

🧠 DeepAnalyze:
مدل عامل‌محور برای علم داده‌ی خودکار (Autonomous Data Science)

پژوهشگران دانشگاه Renmin چین مدل جدیدی با نام DeepAnalyze معرفی کرده‌اند — چارچوبی مبتنی بر Agentic LLM که می‌تواند به‌صورت مستقل فرآیند کامل علم داده را انجام دهد: از تحلیل اولیه و پاک‌سازی داده‌ها تا مدل‌سازی و تفسیر نتایج. ⚙️📊

✨ ویژگی‌ها:

✳️طراحی‌شده برای خودکارسازی کامل چرخه علم داده
✳️مجهز به عامل‌های تخصصی (agents) برای تحلیل، مدل‌سازی و ارزیابی
✳️توانایی استدلال چندمرحله‌ای و تصمیم‌گیری داده‌محور
✳️یکپارچه با LLM و ابزارهای داده مانند pandas و sklearn


🔗 منابع:
🖥 GitHub:
github.com/ruc-datalab/DeepAnalyze
📕 Paper:
huggingface.co/papers/2510.16872
🌐 Project Page:
ruc-deepanalyze.github.io

@rss_ai_ir
#AI #DataScience #LLM #AutonomousAI #DeepAnalyze #OpenSource

✨ Relational Visual Similarity

📝 Summary:
اینکه Vision-Language مدل‌های آموزش‌دیده روی کپشن‌های ناشناس‌شده می‌توانند شباهت رابطه‌ای بین تصاویر را تشخیص دهند؛ قابلیتی که در معیارهای فعلی شباهت بصری وجود ندارد.

🔹 Publication Date: Dec 8

🔹 Paper Links:
• arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2512.07833
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2512.07833
• Project Page: https://thaoshibe.github.io/relsim/
• Github: https://github.com/thaoshibe/relsim

==================================


#AI #DataScience #MachineLearning #HuggingFace #Research

🌐 گراند اسلو، موو فست — مدل پایه‌ای دوگانه برای ناوبری ویژنی-زبانی

📝 خلاصه:
مدل DualVLN یک سیستم دوگانه برای Vision-Language Navigation است که دو جزء اصلی دارد:

1. یک برنامه‌ریز جهانی مبتنی بر VLM برای فهم سطح بالا،


2. یک سیاست محلی سریع برای اجرای روانِ اکشن‌ها.



این ترکیب باعث می‌شود ربات‌ها بتوانند در محیط‌های پویا، در زمان واقعی و در مأموریت‌های طولانی‌مدت با پایداری بالا حرکت کنند.

🔹 تاریخ انتشار: 9 دسامبر

🔗 لینک‌ها:
• arXiv: https://arxiv.org/abs/2512.08186
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2512.08186
• پروژه:
https://internrobotics.github.io/internvla-n1-dualvln.github.io/

• Github:
https://github.com/InternRobotics/InternNav

🔗 مدل‌های مرتبط:
• https://huggingface.co/InternRobotics/InternVLA-N1-System2
• https://huggingface.co/InternRobotics/InternVLA-N1-w-NavDP
• https://huggingface.co/InternRobotics/InternVLA-N1-DualVLN

==================================


#AI #DataScience #MachineLearning #HuggingFace #Research

✨ روش COREA: هم‌ترازی سه‌بعدی Coarse-to-Fine بین Gaussianهای سه‌بعدی قابل‌نوردهی مجدد و SDF با نظارت دوطرفه 3D-to-3D

📝 خلاصه:
روش COREA یک چارچوب نوآورانه است که نمایش سه‌بعدی Gaussians و توابع فاصله علامت‌دار (SDF) را به‌صورت دقیق و مرحله‌به‌مرحله (coarse-to-fine) با یکدیگر هم‌تراز می‌کند.
این مدل یادگیری هندسه را مستقیماً در فضای سه‌بعدی انجام می‌دهد و با نظارت دوطرفه 3D-to-3D، محدودیت‌های روش‌های قبلی را برطرف می‌کند.

🔍 مزایا و دستاوردها:

♻️تولید هندسه بسیار دقیق‌تر

♻️نورپردازی مجدد طبیعی‌تر و سازگارتر

بهبود چشمگیر در
• ساخت مش (Mesh Reconstruction)
• رندرینگ فیزیکی مبتنی بر نور (PBR)
• بازسازی دیدهای جدید (Novel View Synthesis)

یکپارچه‌سازی Gaussian Splatting با نمایش SDF



---

🔹 تاریخ انتشار: ۸ دسامبر

🔹 لینک‌ مقاله‌ها و پروژه
• Arxiv:
https://arxiv.org/abs/2512.07107
• PDF:
https://arxiv.org/pdf/2512.07107
• Project Page:
https://cau-vilab.github.io/COREA/
• Github:
https://github.com/CAU-VILab/COREA-arXiv

==================================


#AI #DataScience #MachineLearning #HuggingFace #Research

✨ مدل EgoEdit: ویرایش ویدئوهای اول‌شخص به صورت بلادرنگ

📝 خلاصه:
مدل EgoEdit یک مدل و دیتاست جدید برای ویرایش ویدئوهای اول‌شخص (Egocentric Video Editing) است که می‌تواند در زمان واقعی و تنها با دستورهای متنی، ویدئو را تغییر دهد.
این سیستم برای شرایط چالشی مثل لرزش شدید دوربین، حرکت بدن و تعامل دست–شی‌ء طراحی شده و نسبت به روش‌های موجود عملکرد دقیق‌تر و پایدار‌تری دارد.

🔸 ویژگی‌ها:

♻️ویرایش لحظه‌ای ویدئوهای POV بدون نیاز به ماسک‌گذاری دستی

♻️مدیریت هوشمند egomotion (حرکت شدید دوربین روی سر/چشم)

♻️تشخیص بهتر تعامل دست با اشیا

♻️مدل سبک و سریع برای استفاده روی دستگاه‌های کاربردی

♻️معرفی یک دیتاست و بنچ‌مارک استاندارد برای ارزیابی سیستم‌های ویرایش اول‌شخص


🔹 تاریخ انتشار: ۵ دسامبر

🔗 لینک‌ها:
• ArXiv:
https://arxiv.org/abs/2512.06065
• PDF:
https://arxiv.org/pdf/2512.06065
• صفحه پروژه:
https://snap-research.github.io/EgoEdit/
• گیت‌هاب:
https://github.com/snap-research/EgoEdit

==============================


#AI #DataScience #MachineLearning #HuggingFace #Research

🧠 قدرت Support Vector Machines (SVM) در یادگیری ماشین 🚀

الگوریتم‌های SVM یکی از قدرتمندترین روش‌های یادگیری نظارت‌شده برای طبقه‌بندی و رگرسیون هستند و سال‌هاست در مسائل پیچیده دنیای واقعی استفاده می‌شوند.

🔹 چرا SVM مهم است؟

1️⃣ مقاومت بالا (Robustness)
قابلیت کار با داده‌های با ابعاد بالا و مقاومت در برابر نویز و داده‌های پرت.

2️⃣ بیشینه‌سازی حاشیه (Margin Maximization)
یافتن بهترین ابرصفحه با بیشترین فاصله بین کلاس‌ها برای تعمیم بهتر روی داده‌های جدید.

3️⃣ ترفند کرنل (Kernel Trick)
امکان حل مسائل غیرخطی با نگاشت داده‌ها به فضاهای با بعد بالاتر.

4️⃣ Regularization
استفاده از L1 و L2 برای جلوگیری از overfitting و بهبود تعمیم‌پذیری.

5️⃣ انعطاف‌پذیری بالا
پشتیبانی از انواع مختلف مانند C-SVM، ν-SVM و ε-SVM برای سناریوهای متفاوت.

6️⃣ قابلیت تفسیرپذیری
نقش کلیدی Support Vectorها در تصمیم‌گیری مدل، برخلاف بسیاری از مدل‌های بلک‌باکس.

🎯 با وجود موج مدل‌های عمیق، SVM همچنان یکی از ابزارهای کلاسیک و قابل‌اعتماد برای حل مسائل پیچیده است.

#MachineLearning #SVM #DataScience #ArtificialIntelligence #AI
@rss_ai_ir

✨ MoCapAnything:
کپچر حرکتی سه‌بعدی برای هر نوع اسکلت از ویدئوی تک‌دوربینه 🎥🦴

این پژوهش یک فریم‌ورک مرجع‌محور معرفی می‌کند که می‌تواند انیمیشن‌های مبتنی بر چرخش را تنها از یک ویدئوی معمولی بازسازی کند؛ آن هم برای هر مدل سه‌بعدی ریگ‌شده—حتی بین گونه‌های مختلف (انسان، حیوان، موجودات فانتزی).

🔹 نکات کلیدی

✳️بازسازی حرکت سه‌بعدی از ویدئوی تک‌دوربینه

✳️پشتیبانی از اسکلت‌های دلخواه و ریگ‌های متنوع

✳️ریتارگتینگ بین‌گونه‌ای (cross-species)

✳️مقیاس‌پذیر برای تولید انیمیشن 3D


📅 تاریخ انتشار: 11 دسامبر
📄 مقاله:
• arXiv: https://arxiv.org/abs/2512.10881
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2512.10881

https://animotionlab.github.io/MoCapAnything

@rss_ai_ir

#AI #DataScience #MachineLearning #ComputerGraphics #MotionCapture #3DAnimation

📊 الگوریتم K-means؛ یکی از پایه‌ای‌ترین روش‌های خوشه‌بندی در علم داده و یادگیری ماشین

الگوریتم K-means با تکرار چند مرحله ساده، داده‌ها را به خوشه‌هایی معنادار تقسیم می‌کند. قلب این الگوریتم «همگرایی» است؛ جایی که مراکز خوشه‌ها و تخصیص نقاط به‌تدریج پایدار می‌شوند. 🔁

✅ چرا K-means محبوب است؟

🚀 همگرایی سریع روی اغلب دیتاست‌ها

🧩 ساختار ساده و قابل‌تفسیر برای کشف گروه‌ها

📈 مقیاس‌پذیری بالا برای داده‌های بزرگ


❌ محدودیت‌ها:

🎯 وابستگی شدید به مقداردهی اولیه مراکز

📐 حساسیت به مقیاس ویژگی‌ها

⚠️ امکان ایجاد خوشه‌های خالی یا ناپایدار


🛠️ برای رسیدن به همگرایی پایدار:

از k-means++ برای انتخاب هوشمند مراکز اولیه استفاده کنید

نرمال‌سازی ویژگی‌ها را فراموش نکنید

آستانه همگرایی و تعداد تکرارها را منطقی تنظیم کنید


🔍 در فرآیند همگرایی، ابتدا هر نقطه به نزدیک‌ترین مرکز تخصیص داده می‌شود، سپس مرکز هر خوشه به‌عنوان میانگین نقاط آن به‌روزرسانی می‌گردد. این چرخه تا زمانی ادامه پیدا می‌کند که مراکز تغییر محسوسی نداشته باشند.

📌 یادگیری درست K-means یعنی خوشه‌بندی قابل اعتماد و قابل تحلیل.

👉 @rss_ai_ir

#علم_داده #یادگیری_ماشین #KMeans #خوشه_بندی #DataScience #MachineLearning