📌 یادگیری تعاملی و بصری «جبر خطی»

اگر توی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی فعالیت می‌کنید، حتما با جبر خطی سر و کار داشتید. اما قبول کنیم که یادگیری این مبحث می‌تونه سخت و انتزاعی باشه!

🔹 راه‌حل چیه؟ یادگیری بصری و تعاملی!

کتابی که اینجا معرفی می‌کنیم، جبر خطی رو با مثال‌های واقعی و قابل فهم آموزش می‌ده. دیگه نیازی به حفظ فرمول‌ها نیست، چون این روش کمک می‌کنه تا مفاهیم رو عمیقاً درک کنید!

📖 اگر دوست دارید جبر خطی رو به زبان ساده و کاربردی یاد بگیرید، حتما این کتاب رو بررسی کنید!



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

💠 راهنمای مفاهیم یادگیری ماشین
یه کتاب کاربردی و منظم از صفر تا پیشرفته، با توضیحات ساده، مثال‌های واقعی و کدهای قابل اجرا.

✔مثل یه نقشه راه برای ورود به دنیای Machine Learning!

#یادگیری_ماشین #یادگیری_عمیق #برنامه‌نویسی #داده_کاوی #هوش_مصنوعی #machinelearning #AI #data


🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

🔴Instagram
🔵Telegram

📂 ۹ مفهوم مهم یادگیری ماشین که هر مهندس ML باید بدونه!


1️⃣ چهار روش برای آموزش با چند GPU

✏️ اگه با مدل‌های سنگین کار می‌کنی، این استراتژی‌ها می‌تونه سرعت کارت رو چند برابر کنه!

                     ➖ ➖ ➖ ➖ ➖

2️⃣ پنج روش تست مدل توی محیط واقعی

✏️ آره، تست تو پروداکشن خطرناکه... ولی راه داره!

                     ➖ ➖ ➖ ➖ ➖

3️⃣ زمان آموزش و پیش‌بینی ۱۰ الگوریتم ML

✏️ می‌خوای بدونی کِی چه الگوریتمی به‌صرفه‌تره؟ این جدول رو ببین.

                     ➖ ➖ ➖ ➖ ➖

4️⃣ تابع زیان در رگرسیون و طبقه‌بندی

✏️ یه نگاه بنداز به اینکه چه تابعی، کجا کاربرد داره.

                     ➖ ➖ ➖ ➖ ➖

5️⃣ یادگیری انتقالی، Fine-tuning، یادگیری چندوظیفه‌ای

✏️ ۴ تا روش یادگیری پیشرفته که باید تصویری یادشون بگیری.

                     ➖ ➖ ➖ ➖ ➖

6️⃣ ترجمه Pandas به SQL و PySpark و Polars

✏️ همیشه بین این چهار تا گیر می‌کنی؟ این ویژوال راه نجاتته!

                     ➖ ➖ ➖ ➖ ➖

7️⃣ یازده نمودار مهم در علم داده

✏️ واسه تحلیل خوب، باید خوب هم نشون بدی. این نمودارها پایه‌ کارتن.

                     ➖ ➖ ➖ ➖ ➖

8️⃣ یازده نوع متغیر در دیتاست‌ها

✏️ قبل از مهندسی ویژگی، بدون با چه داده‌ای طرفی.

                     ➖ ➖ ➖ ➖ ➖

9️⃣ چیت‌شیت NumPy برای دیتا ساینتیست‌ها

✏️ نامپای سریع‌تر = کد سریع‌تر. این رو پرینت کن بزن به دیوار اتاقت!



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک
(اسمارت نکست)

🔴Instagram
🔵Telegram

📚 4 کتاب رایگان برای «یادگیری ماشین»

👨🏻‍💻 اگه دنبال کتاب‌های رایگان برای یادگیری ماشین لرنینگ هستین، این ۴ تا کتاب فوق العاده که روی سایت arxiv به رایگان منتشر شدن رو از دست ندین !


1️⃣ کتاب Introduction to ML    

✏️ این کتاب بی‌نظیر، یه شروع عالی برای تازه‌کارهاست. خیلی خوب و واضح مفاهیم پایه رو توضیح داده.


2️⃣ کتاب Machine Learning: The Basics

✏️ این کتاب به زبان ساده مفاهیم ML رو توضیح داده و برای کسایی که می‌خوان یه نگاه سریع و کلی داشته باشن، عالیه.


3️⃣ کتاب Intro to ML for Engineers

✏️ یه کتاب جامع برای توضیح و کاربرد یادگیری ماشین در رشته‌های مهندسی. تمرکز زیادی هم روی کاربردهای عملی ML داره.


4️⃣ کتاب Machine Learning for Physicists

✏️ این کتاب بیشتر مناسب فیزیکدان‌هاست، ولی اگه می‌خواین یادگیری ماشین رو از زاویه علمی‌تر ببینین، پیشنهاد می‌کنم حتما بخونینش.



#یادگیری_ماشین #MachineLearning

🚀مرکز نوآوری هوش مصنوعی اسمارت نکست (اسمارتک)

🔴Instagram
🔵Telegram

📱 کنترل کامپیوتر با چشم! با پایتون 👁️

✅با استفاده از کتابخونه پایتون رایگان EyeGestures که با دوربین لپ‌تاپ یا گوشی، حرکت چشم، پلک زدن و خیره شدن رو تشخیص میده و تبدیلشون می‌کنه به دستوراتی مثل حرکت موس!

⚙️ ویژگی‌های جذاب این کتابخانه:

⬅️ردیابی نگاه (Gaze Tracking): حرکت چشم‌ها رو به کنترل موس تبدیل کنید.
⬅️ ردیابی خیرگی (Fixations): تشخیص خیره شدن به یک نقطه خاص.
⬅️ تشخیص پلک زدن (Blink Detection): هر پلک زدن می‌تونه یک رویداد خاص مثل کلیک کردن باشه.

🤔 چطور شروع کنیم؟
نصبش خیلی ساده‌ست:
python3 -m pip install eyeGestures

📱 حتی نسخه جاوااسکریپت هم داره که می‌تونید مستقیماً تو مرورگر اجراش کنید.

🔗داکیومنت

#️⃣ #پایتون #Python #EyeTracking #AI #MachineLearning #OpenSource #EyeGestures


🔴Instagram
🔵Telegram

📚 دانلود رایگان کتاب معروف یادگیری ماشین
💬 ۳۰ سؤال و جواب مهم در ML و AI


👨🏻‍💻 سباستین راشکا نویسنده کتاب معروف «30 پرسش و پاسخ مهم در حوزه یادگیری ماشین و AI» تصمیم گرفته کل ۳۰ فصل کتابشو تا آخر تابستون رایگان، در اختیار همه بذاره!

✅ برای همه کسانی که دارن روی مباحث متوسط تا پیشرفته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کار می‌کنن و می‌خوان قبل مصاحبه‌ها یه مرور حسابی داشته باشن، توصیه می‌کنم این کتاب رو به هیچ وجه از دست ندن.

📝 محتوای کتاب به ۵ بخش اصلی  تقسیم شده که شامل:

⬅️ شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
⬅️ بینایی کامپیوتر
⬅️ پردازش زبان طبیعی
⬅️ پیاده‌سازی و دیپلوی مدل
⬅️ ارزیابی و بهبود عملکرد مدل


┌ 📖 Machine Learning Q and AI
└ 🔗 Link



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning

🔴Instagram
🔵Telegram

📖 جزوه جامع «جبر خطی»


👨🏻‍💻 اگه می‌خوای توی یادگیری ماشین حرفه‌ای بشی، باید به جبر خطی مسلط بشی؛ چون پایه‌ی بیشتر الگوریتم‌ها همینه.

🖥 این جزوه‌ی ۱۲۰ صفحه‌ای فقط فرمول و اثبات نیست؛ بلکه با یه نگاه تجربی، مثال‌های واقعی و توضیح‌های ساده و روون، کاری می‌کنه که واقعا مفاهیم جبرخطی توی ذهنت تثبیت بشه.



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning

🔴Instagram
🔵Telegram

📚 ۶ کتاب یادگیری ماشینی که امسال خوندم!


1⃣ کتاب مهندسی هوش مصنوعی

📄 جزئیات طراحی و ساخت LLM، پیاده‌سازی RAG و انتخاب بهینه زیرساخت.


2⃣ کتاب ماجراهای آلیس در دنیای مشتق‌پذیر

📄 مفاهیم پایه طراحی شبکه‌های عصبی، از گرادیان و لایه‌ها تا ساختارهای پیچیده مثل ترنسفورمرها.


3⃣ کتاب Writing for Developers

📄 اصول تولید محتوای فنی، نگارش مؤثر برای جامعه‌ی توسعه‌دهندگان و تبدیل تجربه‌ی برنامه‌نویسی به روایت الهام‌بخش.


5⃣ کتاب Pen & Paper Exercises in ML

📄 تمرین‌های ریاضی و تحلیلی برای درک مفاهیم پایه‌ی ML مثل بهینه‌سازی، احتمال و مدل‌سازی آماری بدون نیاز به کدنویسی.


5⃣ کتاب مبانی مهندسی داده

📄 طراحی پایپ‌لاین‌های داده، پردازش جریانی و ساخت زیرساخت پایدار برای تغذیه‌ی مدل‌های یادگیری ماشین.


6⃣ کتاب مدل‌های زبان بزرگ

📄 جزئیات طراحی و ساخت LLM، پیاده‌سازی RAG و انتخاب بهینه زیرساخت برای اجرای مدل‌های مقیاس‌پذیر.



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning

🔴Instagram
🔵Telegram

💠 ۱۵ تا کتابخونه‌ی ML، که خیلیا هنوز اسمشون رو هم نشنیدن!


🥇 کتابخونه Pyro

✏️ کتابخونه‌ای قوی برای مدل‌سازی احتمالاتی و بیزی که روی پایتورچ ساخته شده، برای ساخت مدل‌های مولد و تحلیل آماری پیشرفته.

                   ➖ ➖ ➖

🥈 کتابخونه cvxpyLayers

✏️ یه لایه‌ی بهینه‌سازی محدب قابل تفکیک برای پایتورچ و TensorFlow. مناسب برای آموزش مدل‌هایی با محدودیت‌های ریاضی خاص.

                   ➖ ➖ ➖

🥉 کتابخونه Cleanlab

✏️ کتابخونه‌ای برای شناسایی و اصلاح خطاهای برچسب در دیتاست‌ها، که باعث بهبود کیفیت داده‌ی آموزشی مدل‌هات می‌شه.

                   ➖ ➖ ➖

4️⃣ کتابخونه STUMPY

✏️ کتابخونه‌ای برای تحلیل داده‌های سری زمانی که در تشخیص ناهنجاری، الگوهای تکرارشونده و تقسیم‌بندی داده‌ها استفاده می‌شه.

                   ➖ ➖ ➖

5️⃣ کتابخونه HyperTools

✏️ کتابخونه‌ای برای نمایش بصری داده‌های چندبعدی با استفاده از embedding، انیمیشن و تبدیلات هندسی.

                   ➖ ➖ ➖

6️⃣ کتابخونه PyGWalker

✏️ ابزاری برای تحلیل داده بدون نیاز به کدنویسی که پایتون رو با GraphWalker ترکیب می‌کنه تا بتونی به‌صورت تعاملی داده‌هاتو بررسی کنی.

                   ➖ ➖ ➖

7️⃣ کتابخونه Featuretools

✏️ یه ابزار خودکار برای تولید ویژگی‌های جدید از داده‌های سری زمانی یا دیتاست‌های رابطه‌ای.

                   ➖ ➖ ➖

8️⃣ کتابخونه Shapash

✏️ کتابخونه‌ای برای توضیح خروجی مدل‌های ML. به‌طوری که بتونی راحت بفهمی هر ویژگی چقدر روی پیش‌بینی تأثیر گذاشته.

                   ➖ ➖ ➖

9️⃣ کتابخونه AIX360

✏️ یه جعبه ‌ابزار برای توضیح‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی که چندین الگوریتم برای تحلیل مدل‌های بلک‌باکس و شفاف داره.

                   ➖ ➖ ➖

🔟 کتابخونه PyCaret

✏️ کتابخونه‌ای برای خودکارسازی یادگیری ماشین. از آماده‌سازی داده‌ها تا انتخاب مدل و تنظیم هایپر پارامترها.

                   ➖ ➖ ➖

⏺ کتابخونه Taipy

✏️ فریم‌ورک پایتونی با کدنویسی خیلی کم برای ساخت اپلیکیشن‌های تعاملی علم داده، مثل پایپ‌لاین‌ها و داشبوردها.

                   ➖ ➖ ➖

⏺ کتابخونه PySINDy

✏️ یه کتابخونه برای کشف روابط و معادلات اصلی از داده‌های سری زمانی. مخصوص مدل‌سازی سیستم‌های دینامیکی.

                   ➖ ➖ ➖

⏺ کتابخونه reloading

✏️ یه ابزار کوچیک برای بارگذاری خودکار ماژول‌های پایتون، تا مجبور نباشی هر بار کرنل نوت‌بوک رو ری‌استارت کنی.

                   ➖ ➖ ➖

⏺ کتابخونه Mito

✏️ یه رابط شبیه اکسل برای ژوپیتر نوت‌بوک که می‌تونی داده‌هاتو به‌صورت تعاملی تغییر بدی و خودش به‌صورت خودکار کد پایتون معادلش رو تولید کنه.

                   ➖ ➖ ➖

⏺ کتابخونه Nevergrad

✏️ یه کتابخونه‌ی پایتونی برای بهینه‌سازی تکاملی و بدون مشتق. به درد تنظیم هایپرپارامترها و بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده می‌خوره.



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning


🔴Instagram
🔵Telegram