🤩 بزرگ‌ترین دیتاست پرامپت‌های LLM

👨🏻‍💻 اخیراً به یه ریپوی گیت‌هاب برخوردم که توش 15140 پرامپت از مدل‌های زبان بزرگ مختلف مثل ChatGPT تهیه شده، که از جاهای مختلفی مثل دیسکورد، ردیت و یه سری دیتاست اوپن سورس جمع آوری شده.

✔️ نکته جالب اینه که 1405 تا از این پرامپت‌ها، جیلبریک هستن.

⏪ پرامپت جیل‌بریک؛ پرامپت‌هایی هستن که عمداً طراحی شدن تا محدودیت‌های امنیتی ChatGPT رو دور بزنن و مدل رو مجبور کنن به سوالاتی که نباید، جواب بده، در حالی که در حالت عادی این سوال رو رد می‌کنه!👇

┌ 💸 ChatGPT Prompts
├ 💰 Website
└ 🐱 GitHub-Repos


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🔹 جزوه موفقیت در مصاحبه‌های ML

👨🏻‍💻 همیشه وقتی نزدیک تایم مصاحبه‌هام می‌شدم، فکر می‌کردم که ای کاش یه مرجع خوب داشتم تا سریع مفاهیم اصلی یادگیری ماشین رو مرور کنم و بهترین عملکرد رو در مصاحبه‌هام داشته باشم. حالا خودم دست به کار شدم و یه نوت‌بوک جامع برای این کار ساختم!

✏️ توی این نوت‌بوک، همه اون‌چه که برای موفقیت در مصاحبه‌های یادگیری ماشین نیاز دارین رو از پایه تا پیشرفته براتون آماده کردم؛ از انواع داده و شرط‌ها گرفته تا کار با کتابخونه‌های کاربردی مثل NumPy و Pandas. دیگه لازم نیست برای هر سوال کلی گوگل کنین، اینجا همه چیز آمادست!


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

▶️ چطور «یادگیری ماشین» رو شروع کنیم؟

👩🏻‍💻 اگه دنبال یه روش درست و اصولی برای شروع پروژه یادگیری ماشین هستین، این ویدئو همون چیزیه که نیاز دارین.

✔️ توی این ویدئو اول با مفهوم یادگیری ماشین و اینکه چطوری توی زندگی روزمره و جوامع مختلف کاربرد داره، آشنا می‌شین. بعد قدم به قدم یاد می‌گیرین که چطوری داده‌ها رو جمع‌آوری کنین، اون‌ها رو آماده کنین، مدل رو آموزش بدین، نتایج رو بررسی کنین و در نهایت مدل رو بهینه کنین تا دقیقاً به هدفتون برسین.

⏪ علاوه بر این، توی این ویدئو، ابزارها و کتابخونه‌های مهمی که برای شروع یه پروژه یادگیری ماشین لازم دارین رو معرفی می‌کنم. با دو تا زبان معروف پایتون و R هم کار می‌کنیم تا با روش‌های مختلف آشنا بشین.


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🖊 جزوه یادگیری ماشین کاربردی با پایتون

👨🏻‍💻 همیشه دنبال یه جزوه بودم که جدا از مباحث تئوری، ماشین لرنینگ رو به‌ صورت خلاصه و کاربردی آموزش بده. این جزوه به روش‌های مدرنی مثل XGBoost, SHAP و CatBoost پرداخته که خیلی توی پروژه‌های واقعی به کارتون میان. اینا جزو آخرین تکنیک‌های یادگیری نظارت‌شده هستن که حسابی کار راه‌اندازن.

✏️ خلاصه این کتاب یه راهنمای جامع و عملی برای تسلط به مباحث کاربردی ML و پیاده‌سازی‌شون با پایتونه.


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

✅ آپدیت لحظه‌ای مدل‌ها با کتابخونه River
🏳️‍🌈 کتابخونه‌ای برای یادگیری ماشین آنلاین

👨🏻‍💻 تا حالا فکر کردین چطور می‌تونین یه مدل یادگیری ماشین رو بدون این که از اول آموزش بدین، دائم با داده‌های جدید آپدیت کنین؟ اینجاست که River به میدون میاد!

⏪ کتابخونه River برای یادگیری ماشین آنلاینه؛ یعنی می‌تونین به‌جای این که کل دیتاست رو به یکباره بخونین، هر لحظه مدل رو با streaming data آپدیت کنین.

✔️ کتابخونه River بهتون این امکان رو میده تا با مدل‌های یادگیری ماشین روی دیتاست‌های بزرگ کار کنین بدون این که نیاز به استفاده از کل دیتاست برای هر بار آموزش داشته باشین.

💸 یکی از ویژگی‌های خفن این کتابخونه اینه که می‌تونه روی کلی الگوریتم آنلاین مثل KNN، مدل‌های درختی و سیستم‌های پیشنهاددهنده پیاده‌سازی بشه.👇

┌ 🏳️‍🌈 River
├ 💰 Website
└ 🐱 GitHub-Repos


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

✅ شروع دوره جدید و رایگان "مهندسی ML"
🗓 از دوشنبه 26 شهریورماه
✅ آموزش تمامی مباحث یادگیری ماشین!

👨🏻‍💻 الکسی گریگورف از دانشمندان داده و موسس DataTalks.Club امسال نیز همانند سال پیش، دوره رایگان "مهندسی یادگیری ماشین" رو در 4 ماه و از دوشنبه 16 سپتامبر 2024 برگزار می‌کنه.

⏪ این بوت کمپ شامل سرفصل‌های مبانی یادگیری ماشین، مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، رگرسیون، یادگیری عمیق، درخت تصمیم و... میشه.


✏️ پیش نیازهای این دوره:

1️⃣پایتون (در طول دوره هم می‌تونین یاد بگیرین)
2️⃣آشنایی قبلی با جبرخطی (مثلا در دوره دانشگاه)
3️⃣تجربه قبلی برنامه‌نویسی.

🟣 می‌تونید از طریق لینک‌ زیر ثبت نام کنین تا به محض شروع دوره، یادگیری رو شروع کنین.👇


🖥 بوت‌ کمپ مهندسی یادگیری ماشین
┤ 💰 لینک ثبت نام: ML Zoomcamp
┤ 🏷 اطلاعات بیشتر: GitHub-Repos
┘ 🗓 شروع دوره از 16 سپتامبر / 26 شهریورماه


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

✅ پنج تا از بهترین وبلاگ‌هایی حوزه یادگیری ماشین که همیشه دنبال می‌کنم:


1️⃣ وبلاگ Lilian Weng

┤ ⏪ تجربیات و مطالب جدیدی درباره یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی، به زبانی ساده و کاربردی.

┘ 💰 لینک: Blog


2️⃣ وبلاگ Meri Nova

┤ ⏪ نکاتی کاربردی درباره پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در سیستم‌های تولیدی.

┘ 💰 لینک: Blog


3️⃣ وبلاگ Chip Huyen

┤ ⏪ آموزش یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد برای همه سطوح.

┘ 💰 لینک: Blog


4️⃣ وبلاگ Jay Alammar

┤ ⏪ توضیح مفاهیم پیچیده یادگیری ماشین با کمک تصاویر و نمودارها.

┘ 💰 لینک: Blog


5️⃣ وبلاگ Sebastian Ruder

┤ ⏪ مقالات تخصصی در زمینه پردازش زبان طبیعی و تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین.

┘ 💰 لینک: Blog


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

📔 جزوه معیارهای ارزیابی مدل‌های ML
✅ با روش دسته بندی

👨🏻‍💻 وقتی داریم روی پروژه‌های یادگیری ماشین کار می‌کنیم، فقط ساختن مدل کافی نیست! باید بدونیم که چطور عملکردش رو بررسی کنیم. ارزیابی مدل‎های یادگیری ماشین هم با دو روشه: دسته بندی و رگرسیون.

💰 من وقتی روی پروژه‌ها کار می‌کنم، همیشه از معیارهایی مثل صحت (Accuracy)، دقت پیش‌بینی (Precision)، بازیابی (Recall)، و امتیاز اف‌وان F1-Score استفاده می‌کنم تا بتونم بفهمم مدل چقدر خوب کار می‌کنه.

📄 توی این راهنما، ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین رو بر اساس الگوریتم طبقه بندی کامل توضیح دادم. اگه می‌خوای از مدل‌هات بهترین نتیجه رو بگیری و تصمیم‌های هوشمندانه‌تری بگیری، این جزوه رو حتماً مطالعه کن!


🌐 #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🤩 ساخت چت‌بات شخصی به ساده‌ترین شکل!
✅ با ابزار Lobe Chat

👨🏻‍💻 تا حالا به این فکر کردی که چطور می‌تونی یه چت‌بات شخصی مثل ChatGPT یا Claude برای خودت بسازی؟ با Lobe Chat این کار خیلی ساده‌تر از چیزیه که فکر می‌کنی!

🏷 این ابزار اوپن سورس بهت این امکان رو می‌ده که هر مدل زبانی دلخواهت رو توش پیاده‌سازی کنی و حتی امکانات جذاب مثل تبدیل متن به گفتار، پشتیبانی از چندین نوع ورودی مثل متن، تصویر و... رو داشته باشی.👇

┌ 🤖 Lobe Chat
├ 💰 Website
└ 🐱 GitHub-Repos


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

📚 3 چیت شیت کاربردی یادگیری ماشین
✅ برگه تقلب CV, LLM, ANN

👨🏻‍💻 با این چیت شیت‌ها می‌تونین تو کمترین زمان هم کلی نکته مهم رو مرور کنین، هم ازشون توی پروژه‌ها و مصاحبه‌های شغلی‌تون استفاده کنین. من خودم همیشه اینا رو دم دست دارم تا هم یه مرور سریع از هر چیزی که نیاز دارم داشته باشم و هم کارم جلو بره.

🔢چیت شیت بینایی ماشین: سریع‌ترین راه برای یاد گرفتن پردازش تصویر و شناخت معماری‌های یادگیری عمیق مثل CNN.

🔢 چیت شیت LLM: همه‌چیز درباره‌ی مدل‌های زبان بزرگ و چالش‌ها و راهکارهای استفاده ازشون توی یه نگاه.

🔢 چیت شیت شبکه‌های عصبی مصنوعی: از پرسپترون تا شبکه‌های عمیق، همراه با راه‌حل‌های مشکلات‌شون.


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🗂 راهنمای جامع الگوریتم‌های ML

👨🏻‍💻 اگه دنبال یه راهنمای جمع‌ و جور، ولی جامع و کاربردی برای یادگیری الگوریتم‌های ماشین لرنینگ می‌گردین، توی این فایل، اکثر الگوریتم معروف ML پوشش داده شده.

💰 از الگوریتم درخت تصمیم، رگرسیون خطی و جنگل تصادفی بگیرین تا حتی الگوریتم‌های پیچیده‌تر مثل XGBoost و LightGBM، تمام این‌ها همراه با خلاصه‌ای از هر الگوریتم و مقایسه مزایا و معایب هر الگوریتم برای تصمیم‌گیری بهتر، پوشش داده شده.


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🤔 کامل‌ترین منابع رایگان
🤩 یادگیری هوش مصنوعی مولد در 2024


1️⃣ دوره LLM University
┘ 📎 لینک: Course Homepage


2️⃣ دوره‌های آموزشی مایکروسافت
┤ 📎 لینک: AI for Beginners
┘ 📎 لینک: Gen AI for Beginners


3️⃣ ریپوی‌های آموزشی AWS
┤ 📎 لینک: Gen AI Workshop
┤ 📎 لینک: Build Gen AI Applications
┤ 📎 لینک: Gen AI on AWS
┘ 📎 لینک: Gen AI on AWS Curriculum


4️⃣ ریپوی‌های آموزشی گوگل
┤ 📎 لینک: Gen AI
┘ 📎 لینک: Gen AI Resources


5️⃣ کارگاه آموزشی IBM
┘ 📎 لینک: Gen AI Workshop


6️⃣ دوره RAG برای تولید
┘ 📎 لینک: RAG for Production


7️⃣ دوره Full Stack LLm
┘ 📎 لینک: Course Homepage


8️⃣ آکادمی LangChain
┘ 📎 لینک: LangChain Academy


9️⃣ منابع آموزشی LLM
┘ 📎 لینک: Learn LLM


1️⃣ منابع آموزشی مهندسی سریع
┤ 📎 لینک: Learn Prompt Engineering
┘ 📎 لینک: Prompt Engineering Guide


1️⃣ بوت‌کمپ Full Stack LLM
┘ 📎 لینک: Bootcamp Homepage


1️⃣ دوره‌های هوش مصنوعی مولد
┘ 📎 لینک: DeepLearning AI


1️⃣ ریپوی Awesome LLM
┘ 📎 لینک: GitHub-Repos


1️⃣ ریپوی Awesome Gen AI
┘ 📎 لینک: GitHub-Repos


1️⃣ دوره مهندسی هوش مصنوعی مولد کاربردی
┘ 📎 لینک: Course Homepage


1️⃣ ریپازیتوری‌های NLP/NLU/LLM
┘ 📎 لینک: GitHub-Repos


⚫️ ریپوی Awesome Gen AI Guide
┘ 📎 لینک: GitHub-Repos


🟣 ریپوی تکنیک‌های RAG
┘ 📎 لینک: GitHub-Repos


4️⃣ مجموعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مولد
┘ 📎 لینک: GitHub-Repos


8️⃣ دوره ورود به LLM و هوش مصنوعی مولد
┘ 📎 لینک: Course Homepage


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🤩 دوره رایگان «آموزش جامع RAG»

👨🏻‍💻 سیستم‌های RAG (بازخوانی و تولید) یکی از موضوعات جدید، جذاب و کاربردی تو هوش مصنوعیه و این دوره بهت یاد میده چطور این سیستم‌ها رو به مرحله تولید برسونی و فقط به ایده اولیه بسنده نکنی.

⏪ این دوره تمرکز اصلیش روی بهینه‌سازی عملکرد، کاهش هزینه‌ها و افزایش دقت و ارتباط نتایج هست. اکثر دوره‌های RAG فقط مباحث ابتدایی رو پوشش میدن ولی این دوره عمیق‌تره و موضوعات پیشرفته‌تری مثل نحوه جذب داده‌ها، بهبود کوئری‌ها و بهینه‌سازی تأخیر و کارایی سیستم رو هم آموزش میده.

✏️ دوره شامل 51 درس کاربردی که بهت تکنیک‌های عملی و حرفه‌ای رو آموزش میده تا توی پروژه‌هات بتونی بهتر عمل کنی و نتایج دقیق‌تر و اقتصادی‌تری رو به دست بیاری.👇

┌ 🥇 RAG++
└ ➡️ Course Homepage


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

✅ پروژه یادگیری ماشین من
1️⃣ شناسایی ایمیل‌های مخرب

👨🏻‍💻 یکی از پروژه‌هایی که تو دو هفته گذشته روش کار کردم، با هدف تقویت امنیت ایمیل‌ها و شناسایی ایمیل‌های مخرب انجام شد.

📚 تو این پروژه، از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) استفاده کردم تا محتوای ایمیل‌ها رو دقیقاً بررسی و هر نوع مورد مشکوکی رو شناسایی کنم. سیستم نه تنها می‌تونه محتوای مشکوک رو پیدا کنه، بلکه تحلیل‌های دقیقی هم در مورد تهدیدات ارائه می‌ده.

1️⃣ بهینه‌سازی مدل: من مدل پایه LLaMA2 رو با استفاده از کتابخانه Hugging Face و کارت گرافیک NVIDIA T4 توی گوگل کولب بهینه‌سازی کردم تا بتونم میزان مخرب بودن ایمیل‌ها رو پیش‌بینی کنم.

2️⃣ رابط کاربری ساده: اپلیکیشن وبی که با Flask ساختم، یه رابط کاربری خیلی راحت و کاربر پسند داره و برای همه، استفاده ازش خیلی آسونه.

3️⃣ استقرار پروژه: این سیستم رو با استفاده از Docker مستقر کردم که همه امکاناتش از طریق یه ایمیج آماده در دسترسه.


⏪ از کد نویسی گرفته تا آنالیز و نتایج پروژه، همگی در لینک‌ زیر موجوده.👇

┌ 💸 Malicious Mail Detector
└ 🐱 GitHub-Repos


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🚀 افزایش سرعت الگوریتم KMeans
✅ تا 20 برابر بیش‌تر!

👨🏻‍💻 ما همیشه الگوریتم خوشه‌بندی KMeans رو اینطوری اجرا می‌کنیم که:

1️⃣ تعیین تعداد خوشه‌ها (K)

2️⃣ انتخاب K عدد تصادفی از داده‌ها به عنوان مختصات مراکز خوشه‌ها

3️⃣ تخصیص تمام نقاط (داده‌ها) به نزدیک‌ترین مرکز خوشه

4️⃣ انتخاب میانگین وزن‌دار داده‌های هر خوشه به عنوان مرکز آن

5️⃣ تکرار گام‌های ۳ و ۴ تا زمانی که معیار توقف برقرار شود. (همگرایی).

❔ حالا مشکل اصلی کجاست؟ توی مرحله سومه، باید برای هر داده نزدیک‌ترین مرکز رو پیدا کنیم که این کار به صورت پیش‌فرض خیلی سنگین و زمان‌بره، مخصوصاً وقتی که تعداد داده‌ها خیلی زیاد باشه.

✔️ راه حل چیه؟ استفاده از Faiss! این کتابخونه یه جستجوی نزدیک‌ترین همسایه خیلی سریع‌تر رو ارائه میده و از یه ساختار بهینه به اسم "Inverted Index" استفاده می‌کنه که به شدت فرآیند جستجو و دسته‌بندی رو بهینه‌تر می‌کنه.👇

┌ 💡 Faiss
├ 📄 Documentation
└ 🐱 GitHub-Repos


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🖥 جزوه «آمار و احتمال یادگیری ماشین»
✅ کامل‌ترین منبع برای یادگیری آمار و احتمال

👨🏻‍💻 جزوه «آمار و احتمال یادگیری ماشین» دکتر روزبه سنایی؛ متخصص یادگیری ماشین و مدل‌سازی ریاضی، یه راهنمای کامل درباره آمار و احتماله که بهت کمک می‌کنه مباحث آمار و احتمال مورد نیاز برای یادگیری ماشین رو به صورت جامع و کامل فرا بگیری.

💸 نکته‌ای که این جزوه رو متمایز می‌کنه، توضیحات ساده و کامل برای درک بهتر مفاهیم آماری هست، که باعث می‌شه حتی پیچیده‌ترین موضوعات هم قابل فهم باشن.👌


🌐 #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

📚 جزوه فارسی «یادگیری ماشین مقدماتی»
👨‍🦱 دکتر محمد‌علی زارع چاهوکی

👨🏻‍💻 جزوه یادگیری ماشین دکتر محمد‌علی زارع چاهوکی، استاد دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه یزد، تمام مبانی و اصول یادگیری ماشین رو بر پایه ریاضیات، جبرخطی و آمار و احتمال پوشش میده.

✔️ این جزوه با تمرین‌های عملی که در انتهای هر فصل قرار داده، کمک می‌کنه تا بتونین هر مبحث رو با مثال‌های کاربردی و چالش‌برانگیز، بهتر و کاربردی‌تر یاد بگیرین.👌


🌐 #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🔹 7 مرحله مهم در پروژه‌های یادگیری ماشین
👱‍♀️ دکتر مریم صادقی / دکترای AI

👩🏻‍💻 اگه میخواین مراحل پروژه‌های یادگیری ماشین رو با یه روش درست و اصولی یاد بگیرین، این ویدئو رو حتما سیو کنین.

✔️ توی این ویدئو قراره با 7 مرحله اصلی تو پروژه‌های یادگیری ماشین آشنا بشین و یاد بگیرین چطوری با الگوریتم‌های یادگیری ماشین مدل‌های پیش‌بینی بسازید.

1️⃣ اول از همه، مسئله رو تعریف می‌کنیم.

2️⃣ بعدش میریم سراغ جمع‌آوری داده‌ها.

3️⃣ وقتی داده‌ها آماده شد، مدل‌ها رو با الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین آموزش میدیم.

4️⃣ تو مرحله بعد، مدل رو با داده‌های تست ارزیابی می‌کنیم و اگه لازم باشه بهبودش میدیم.

5️⃣ بعد هم با داده‌های جدید مدل رو برای پیش‌بینی آماده می‌کنیم.

6️⃣ حالا که مدل آماده‌ست، پیش‌بینی‌ها رو انجام می‌دیم.

7️⃣ و آخر سر هم نتایج رو تحلیل می‌کنیم تا به نتیجه برسیم.


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

✅ نقشه راه جامع یادگیری ماشین با منابع رایگان!

👨🏻‍💻 اگه به دنیای یادگیری ماشین علاقه دارین و دوست دارین تو این زمینه کار کنین، من اینجا یه نقشه راه جامع برای تبدیل شدن به یه مهندس موفق یادگیری ماشین براتون آماده کردم تا با کلی منابع رایگان تو این مسیر کمکتون کنم. فقط یادتون نره که یادگیری مداوم و تمرین عملی، کلید موفقیت در یادگیری ماشینه.


1️⃣ گام اول: یادگیری پایتون
⏪ پایتون محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشینه.

📎 دوره پایتون
📎 کتاب "خودکارسازی کارهای تکراری با پایتون"


2️⃣ گام دوم: تسلط بر اصول ریاضی
⏪ پایه‌های ریاضی قوی برای یادگیری ماشین ضروریه.

📎 دوره ریاضیات
📎 دوره"جوهر جبر خطی"


3️⃣ گام سوم: آشنایی با آمار و احتمالات
⏪ به ستون فقرات بیشتر الگوریتم‌های یادگیری ماشین معروفن.

📎 دوره آمار و احتمالات
📎 دوره "تفکر آماری برای علم داده و تحلیل"


4️⃣ گام چهارم: ورود به تحلیل داده و تجسم
⏪ آنالیز و مصورسازی داده‌ها، کلید ساخت مدل‌های یادگیری ماشینه.

📎 دوره تحلیل داده با پایتون
📎 کتاب "علوم داده با پایتون"


5️⃣ گام پنجم: یادگیری مبانی ماشین لرنینگ
⏪ مفاهیم پایه یادگیری ماشین برای یه مهندس ML ضروریه.

📎 دوره یادگیری ماشین اندرو نگ
📎 دوره فشرده یادگیری ماشین


6️⃣ گام ششم: کاوش در یادگیری عمیق
⏪ یادگیری عمیق برای کاربردهای پیشرفته یادگیری ماشین حیاتیه.

📎 دوره تخصص یادگیری عمیق
📎 کتاب "یادگیری عمیق با پایتون"


7️⃣ گام هفتم: انجام پروژه‌های عملی یادگیری ماشین
⏪ تجربه عملی برای تسلط بر یادگیری ماشین بسیار مهمه.

📎 مسابقات Kaggle
📎 پروژه‌های یادگیری ماشین در GitHub


8️⃣ گام هشتم: فهم مهندسی AI و استقرار
⏪ چگونگی استقرار مدل‌ها برای مهندسان یادگیری ماشین ضروریه.

📎 دوره "AI برای همه" اندرو نگ
📎 مستندات TensorFlow Serving


9️⃣ گام نهم: شبکه‌سازی و ارتباط با جامعه
⏪ ایجاد شبکه به یادگیری و پیدا کردن فرصت‌ها کمک می‌کنه.

📎 عضویت در گروه‌های LinkedIn مرتبط با یادگیری ماشین
📎 شرکت در انجمن‌هایی مثل Kaggle و Reddit's r/MachineLearning


🌐 #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

👨🏻‍💻 بالاخره یه نفر پیدا شد و یه وبسایت عالی مثل LeetCode برای الگوریتم‌های ماشین لرنینگ درست کرد که نتیجه‌اش فراتر از تصوراتتونه!

✔️ وبسایت Deep-ML پر از تمرین‌های چالش‌برانگیز توی زمینه‌های مختلف مثل یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و جبر خطیه. از مسائل ساده مثل محاسبه‌ی ماتریس تا تمرین‌های پیشرفته مثل پیاده‌سازی رگرسیون خطی و توابع فعال‌ساز، همه رو اینجا پیدا می‌کنین. تمرین‌ها بر اساس سختی مرتب شدن؛ از آسون تا سخت. هر تمرین هم راهنمایی‌ها و توضیحات لازم رو داره که اگه گیر کردین، کمکتون می‌کنه.

⏪ با حل تمرین‌ها می‌تونین مهارت‌هاتون رو ارتقا بدین و پیشرفتتون رو دنبال کنین. این وبسایت برای همه‌ی سطوح از مبتدی تا حرفه‌ای مناسبه و یه جای عالی برای یادگیری و تمرینه.👇

┌ 💸 Deep-ML
└ 💰 Website

🌐 #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir