✅ «نقشه راه من» برای شروع یادگیری ماشین


👨🏻‍💻 وقتی می‌خواستم یادگیری ماشین رو شروع کنم، کلی ویدیو دیدم، دوره آنلاین ثبت‌نام کردم و مستقیم رفتم سراغ پروژه‌های ساده Kaggle. فکر می‌کردم اگه یه سری پروژه اجرا کنم، متخصص این حوزه میشم :))) اما خیلی زود فهمیدم بدون ساختن پایه‌ قوی در یادگیری ماشین، این کار بیشتر شبیه سرهم‌بندی نتایج آماده‌ست تا یادگیری واقعی!


✏️ خیلی‌ها مثل من این اشتباه رو می‌کنن که یادگیری ماشین رو فقط توی کدنویسی یا اجرای مدل‌ها خلاصه می‌کنن. ولی باید بدونیم که یادگیری ماشین فقط ابزارهای جذاب مثل TensorFlow یا scikit-learn نیست؛ این علم روی ستون‌های قوی مثل جبر خطی، آمار و احتمال، حساب دیفرانسیل و انتگرال و بهینه‌سازی ساخته شده!

✅ این‌ها نه تنها ستون‌های اصلی یادگیری ماشین هستن، بلکه مثل یک نقشه‌ی راه بهت کمک می‌کنن که بهتر مسائل رو تحلیل کنی و الگوریتم‌ها رو بفهمی.


❓ حالا چرا باید یادگیری ML رو از پایه شروع کنیم؟

💸 دنیای امروز پر شده از پروژه‌های آماده و اسکریپت‌های "Copy-Paste". ممکنه وسوسه بشین از همون اول برین سراغ مسابقات Kaggle یا مدل‌های آماده. اما وقتی پایه‌ها رو یاد نگرفتین، بعداً توی تحلیل عمیق مسائل و توسعه مدل‌های خودتون به مشکل می‌خورین!

⏪ برای اینکه کار رو برای کسایی که تازه یادگیری ML رو شروع کردن راحت‌تر کنم، یه دوره رایگان توی کانال یوتیوبم درست کردم. اسم این دوره رو گذاشتم: "پایه‌های یادگیری ماشین".

💰 توی این دوره، از صفر شروع کردم و قدم‌به‌قدم مفاهیم یادگیری ماشین رو توضیح دادم:👇


1️⃣ معرفی دوره

2️⃣ جبر خطی

3️⃣ تبدیل خطی به‌عنوان ضرب ماتریسی

4️⃣ محصول دو ماتریس به‌عنوان ترکیب تبدیل‌ها

5️⃣ تبدیل خطی در فضای سه‌بعدی

6️⃣ شهود فیزیکی برای دترمینان

7️⃣ تبدیل با ماتریس‌های غیرمربع (۲D به ۳D)

8️⃣ معکوس ماتریس و مفهومش در تبدیل‌ها

9️⃣ ارتباط ضرب نقطه‌ای با تبدیل‌ها

1️⃣ شهود ساده برای مقادیر و بردارهای ویژه

1️⃣ آمار و احتمال

1️⃣ مقدمه‌ای بر احتمال شرطی

1️⃣ شهود و مفاهیم اولیه قضیه بیز

1️⃣ توزیع‌های احتمالی

1️⃣ آزمون فرضیه


📚 بعد از این دوره چیکار کنیم؟

📌 وقتی پایه‌ یادگیری ماشین‌تون رو قوی کردین، وقتشه که خودتون دست به کار بشین و مدل‌های یادگیری ماشین بسازین! پیشنهاد می‌کنم از این دوتا پلی‌لیست فوق‌العاده استفاده کنین:👇


1⃣ آموزش ML + انجام پروژه‌ها در ۳۷ جلسه

🔢 ساخت شبکه‌های عصبی از پایه در ۳۴ جلسه



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

📱 5 تا از بهترین منابع رایگان
🗂برای تازه وارد‌های حوزه یادگیری ماشین


👨🏻‍💻 2025 نزدیکه و گفتم بد نیست بهترین منابع رایگان برای یادگیری ماشین لرنینگ رو که خودم امسال ازشون استفاده کردم و به نظرم فوق‌العاده بودن، بهتون معرفی کنم.


1️⃣ دوره مقدمه‌ای به یادگیری ماشین

💰 یادگیری مفاهیم پایه یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها و کاربردهاش توی مسائل دنیای واقعی.
✂️ ✂️ ✂️ ✂️ ✂️


2️⃣ دوره سیستم‌های چندعاملی AI با crewAI

💰 آموزش اصول طراحی مؤثرترین عامل‌های هوش مصنوعی برای انجام وظایف پیچیده و چندمرحله‌ای.
✂️ ✂️ ✂️ ✂️ ✂️


3️⃣ دوره پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق

💰 بررسی مبانی پردازش زبان طبیعی و کاربردهای یادگیری عمیق در این حوزه.
✂️ ✂️ ✂️ ✂️ ✂️


4️⃣ دوره یادگیری برنامه‌نویسی پایتون

💰 شروع یادگیری پایتون از صفر، از مفاهیم ابتدایی گرفته تا استفاده از کتابخانه‌های مختلف برای حل مسائل مختلف.
✂️ ✂️ ✂️ ✂️ ✂️


5️⃣ دوره مقدمه‌ای به برنامه‌نویسی پایتون

💰 یادگیری مبانی پایتون به شکلی ساده و کاربردی، برای شروع برنامه‌نویسی.



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

🔹 دوره فارسی و جامع «یادگیری ماشین»

✅ قسمت پنجاه و ششم: "Adaptive Boosting"
🔹 مدت زمان: 21:42
⚙️ محصولی از: Pista Academy


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

💼 چطور تو مصاحبه‌های «طراحی سیستم» موفق بشیم؟
✅ تجارب و راهکارهای من


👨🏻‍💻 طراحی سیستم یکی از مهارت‌های مهم در مسیر شغلی ماست، به‌ویژه اگر هدفمون شرکت‌های بزرگی مثل آمازون یا گوگل باشه. یادمه اولین باری که با این نوع سؤالات مواجه شدم، نمی‌دونستم از کجا باید شروع کنم. اما با گذشت زمان، استراتژی‌هایی پیدا کردم که خیلی کمکم کرد. حالا می‌خوام این نکات رو با شما به اشتراک بذارم.


💸 نکات کلیدی برای سؤالات طراحی سیستم

🔢 درک سیستم: قبل از هر چیز، باید بدونیم سیستم مورد نظر چه ویژگی‌هایی داره، چه چالش‌هایی پیش رو داریم و چه میزان ترافیکی رو باید مدیریت کنیم. این شفافیت خیلی مهمه!

🔢 بیان تصمیم‌ها و معاوضه‌ها: در هر طراحی، باید مزایا و معایب انتخاب‌هامون رو توضیح بدیم. مثلاً وقتی بین پایگاه داده‌های رابطه‌ای و NoSQL تصمیم می‌گیریم، باید بدونیم کدوم گزینه برای سناریوی خاص مناسب‌تره.

🔢 پرسش‌های شفاف‌کننده: اگه سؤالی مبهم به نظر میاد، با پرسیدن سؤالات دقیق می‌تونیم شرایط رو روشن کنیم و نشون بدیم که به‌طور عمیق به موضوع فکر می‌کنیم.

🔢 بیان فرضیات: قبل از شروع طراحی، حتماً فرضیاتی که داریم رو مشخص کنیم. مثلاً "فرض می‌کنیم سیستم ۱ میلیون کاربر فعال داره." این کار به شفافیت بحث کمک می‌کنه.

🔢 فناوری‌های نوظهور: در پایان، اگه بتونیم به کاربردهای یادگیری ماشین یا تکنولوژی‌های جدید اشاره کنیم، دیدگاه پیشرفته‌مون رو نشون می‌دیم.

🔢 شناخت معماری: معماری‌های میکروسرویس (Microservices) الان خیلی محبوب هستن، چون مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری بالایی دارن. اگه بتونیم این‌ها رو با سیستم‌های قدیمی ترکیب کنیم، کارمون عالیه!


✏️ 12 سؤال طراحی سیستم که ممکنه تو مصاحبه‌ها باهاشون مواجه بشیم:


1️⃣ طراحی یه سرویس چت مثل واتساپ

2️⃣ طراحی یه سرویس حمل‌ونقل مثل اوبر

3️⃣ طراحی یه سرویس کوتاه‌کننده لینک

4️⃣ طراحی یه فید خبری برای شبکه اجتماعی

5️⃣ طراحی یه پلتفرم مشابه Quora

6️⃣ طراحی اینستاگرام

7️⃣ طراحی Google Docs

8️⃣ طراحی یه محدودکننده نرخ (API Limiter)

9️⃣ طراحی یه وب کراولر (Web Crawler)

1️⃣ طراحی Typeahead (پیشنهاد سریع متن)

1️⃣ طراحی Google Maps

1️⃣ طراحی شبکه توزیع محتوا (CDN)



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

📂 تمامی دوره‌های رایگان یادگیری ماشین
💻 دانشگاه استنفورد

👨🏻‍💻 من امسال این دوره‌ها رو گذروندم و واقعا بهم کمک کرد دید عمیق‌تری نسبت به پردازش زبان طبیعی (NLP)، ترنسفورمرها، یادگیری تقویتی و حتی ساخت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) پیدا کنم.

✏️ یکی از نکات مثبت این دوره‌ها اینه که، اساتید این دوره‌ها از بهترین‌ها هستن (مثل اندرو ان جی که نیازی به معرفی نداره!) و همه چیز به زبون ساده و کاربردی توضیح داده. از احتمال و توضیح‌پذیری مدل‌ها گرفته تا یادگیری ماشین با گراف‌ها.


1️⃣ تئوری احتمالات برای دانشمندان کامپیوتر

2️⃣ یادگیری ماشین با تدریس Andrew Ng

3️⃣ پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق

4️⃣ توضیح‌پذیری در یادگیری ماشین

5️⃣ یادگیری تقویتی

6️⃣ مدل‌های مولد یادگیری عمیق

7️⃣ ساخت مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

8️⃣ یادگیری ماشین با گراف‌ها

9️⃣ همه چیز درباره ترنسفورمرها



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

🔹 دوره فارسی و جامع «یادگیری ماشین»

✅ قسمت پنجاه و هفتم: "Gradient Boosting Classifier"
🔹 مدت زمان: 20:06
⚙️ محصولی از: Pista Academy


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

👨🏻‍💻 می‌دونم تا الان کلی دوره و منبع برای یادگیری هوش مصنوعی، بهتون معرفی کردن، ولی بنظرم این یکی با همشون فرق می‌کنه!

✏️ من چند وقت پیش با یه منبع فوق‌العاده به اسم AI Engineering Academy برخوردم که پر از دوره‌ها و مسیرهای آموزشی جدیده که می‌تونی باهاش جدیدترین تغییرات هوش مصنوعی رو به صورت آپدیت شده کاربردی یاد بگیری!


✔️ بذار چند تا از این مسیرها رو برات بگم:

1️⃣ مهندسی پرامپت: چطور بهترین ورودی‌ها رو برای مدل‌های هوش مصنوعی طراحی کنی.

2️⃣ تولید تقویت شده با بازیابی (RAG): ترکیب هوش مصنوعی با سیستم‌های بازیابی اطلاعات.

3️⃣ فاین‌تیون کردن: تنظیم مدل‌ها برای انجام کارهای خاص.

4️⃣ استقرار مدل: پیاده‌سازی هوش مصنوعی توی پروژه‌های واقعی.

5️⃣ ایجنت‌های هوش مصنوعی: ساخت سیستم‌هایی که به طور خودکار و هوشمند کار کنن.


💡 دیگه کجا منبعی پیدا می‌کنی که جدیدترین تغییرات هوش مصنوعی رو به صورت دوره بهت یاد بده، تازه به صورت مرتبم آپدیت بشه!👇


┌ 🤩 AI Engineering Academy
└ 🐱 GitHub-Repos



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

🔹 دوره فارسی و جامع «یادگیری ماشین»

✅ قسمت پنجاه و هشتم: "پروژه اول ML "
📂 دیتاست پروژه: LINK
🔹 مدت زمان: 25:53
⚙️ محصولی از: Pista Academy


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

📄 جزوه فارسی آموزش «هوش مصنوعی»

👨🏻‍💻 یه جزوه خیلی خوب هوش مصنوعی می‌خوام بهتون معرفی کنم که مباحث اصلی AI رو هم ساده توضیح داده و هم کاربردی.

این جزوه اومده هر مبحث رو با مثال‌های کاربردی توضیح داده تا کاملا به هر بخش مسلط بشین و دید خوبی نسبت به این حوزه پیدا کنین.



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

🔹 دوره فارسی و جامع «یادگیری ماشین»

✅ قسمت پنجاه و نهم: "پروژه دوم ML"
📂 دیتاست پروژه: LINK
🔹 مدت زمان: 23:43
⚙️ محصولی از: Pista Academy


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

👨🏻‍💻تو این یکی دو سال اخیر چندتا اصطلاح جدید و مهم تو حوزه هوش مصنوعی اومده که یادگیری و فهم درست ازشون خیلی می‌تونه تو انتخاب مسیر درست برای رسیدن به اهداف کسب‌ و کارمون تاثیرگذار باشه.

✅ من اینجا این سه تا اصطلاح رو کامل توضیح دادم:

1⃣ عامل‌های هوش مصنوعی (Agentic AI)
🔢 هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
🔢 یادگیری ماشین سنتی (Traditional ML)


⏪ این مقایسه کمک می‌کنه تا با نقاط قوت هر روش آشنا بشیم و بتونیم بهترین تصمیم رو برای کسب و کارمون بگیریم.


1️⃣ عامل‌های هوش مصنوعی (Agentic AI):

✏️ هدف: خودمختاری. به‌صورت مستقل عمل می‌کنه و خودش رو با محیط تطبیق می‌ده.

💰 مثال‌ها: سیستم‌های خودکار بازاریابی، عامل‌های هوشمند کسب‌وکار.

👨‍🦱 تعامل انسانی: حداقل.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖


2️⃣ هوش مصنوعی مولد (Generative AI):

✏️ هدف: خلاقیت. محتوای جدیدی مثل متن یا تصویر تولید می‌کنه.

💰 مثال‌ها: GPT-4، DALL-E.

👱‍♀️ تعامل انسانی: انعطاف‌پذیری بالا با ورودی‌های کاربران.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖


3️⃣ یادگیری ماشین سنتی (Traditional ML):

✏️ هدف: تصمیم‌گیری مبتنی بر داده. الگوها رو شناسایی و پیش‌بینی می‌کنه.

💰 مثال‌ها: شناسایی تقلب، مدل‌های رگرسیون.

👨‍🦱 تعامل انسانی: نیازمند ورودی برای آموزش و به‌روزرسانی.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖


📣 چرا مهمن؟ چون هر کدوم از این رویکردها مزایای خاص خودشون رو دارن:

✅رویکرد Agentic AI برای خودمختاری،
✅رویکرد Generative AI برای خلاقیت،
✅رویکرد Traditional ML برای تحلیل و پیش‌بینی داده، عالی هستن.



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

🔹 دوره فارسی و جامع «یادگیری ماشین»

✅ قسمت شصتم: "پروژه سوم ML"
📂 دیتاست پروژه: LINK
🔹 مدت زمان: 17:55
⚙️ محصولی از: Pista Academy


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

📚 4 کتاب رایگان برای «یادگیری ماشین»

👨🏻‍💻 اگه دنبال کتاب‌های رایگان برای یادگیری ماشین لرنینگ هستین، من ۴ تا کتاب فوق العاده پیدا کردم که روی سایت arxiv به رایگان منتشر شدن. خودم هم این منابع رو خیلی پیشنهاد می‌کنم:


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

🔹 دوره فارسی و جامع «یادگیری ماشین»

✅ قسمت شصت و یکم: "پروژه چهارم ML"
📂 دیتاست پروژه: LINK
🔹 مدت زمان: 12:25
⚙️ محصولی از: Pista Academy


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

🖥 جزوه «یادگیری ماشین»
🖥 دانشگاه شریف

👨🏻‍💻 یه جزوه عالی برای یادگیری ماشین که واقعاً محتوای فوق‌العاده‌ای داره. در 600 صفحه مفاهیم اصلی یادگیری ماشین رو به زبان ساده توضیح می‌ده و برای کسی که می‌خواد مباحث این حوزه رو یاد بگیره، یه منبع کامله!

🖥 از مباحث مقدماتی مثل آمار و احتمال، جبرخطی و بهینه سازی تا موضوعات پیشرفته‌تر مثل رگرسیون خطی و لجستیک و شبکه‌های عصبی رو پوشش میده. علاوه بر این، مثال‌های عملی و توضیحات کاملی توی این جزوه هست که یادگیری رو خیلی راحت‌تر می‌کنه.👌🏼



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

🥇 بهترین مدل یادگیری ماشین رو برای داده‌هات پیدا کن!


👨🏻‍💻 فرض کن می‌خوای بهترین مدل یادگیری ماشین رو برای داده‌هات پیدا کنی. معمولاً مهندسای یادگیری ماشین برای بررسی داده‌ها و ساخت مدل‌ها از Jupyter استفاده می‌کنن.

✅ ولی اگه تمرکزت روی خروجی و نتیجه‌ست و نه خود کدنویسی، یه اپ تعاملی مثل Taipy می‌تونه خیلی به کارت بیاد.

✏️ این یه فریمورک، متن‌باز و مبتنی بر پایتونه و برای ساخت اپ‌های داده طراحی شده. باهاش می‌تونی یه اپلیکیشن تعاملی بسازی که هم قدرتمنده و هم انعطاف‌پذیر.

◀️چهار بخش اصلی داره:

🔢 بخش Data Node: جایی برای نگهداری داده‌ها (مثل متن، عدد، اشیاء، فایل‌های CSV و غیره).

🔢 بخش Task: یه تابع که داده‌ها رو می‌گیره، پردازش می‌کنه (مثلاً تمیز کردن داده) و خروجی رو به یه Data Node دیگه می‌ده.

🔢 بخش Pipeline: یه توالی مرتب از Taskها که قابلیت اجرای موازی و ذخیره موقت (Caching) رو هم داره.

🔢 بخش Scenario: تنظیمات Pipeline رو تعریف می‌کنه. هر اجرای جدید با ورودی‌های مختلف به‌عنوان یه Scenario جدید ذخیره می‌شه.


📺 تو ویدئوی بالا، می‌بینی که چطور با Taipy یه اپ ساخته شده که مدل‌های مختلف scikit-learn رو روی داده‌های شما مقایسه می‌کنه. اما اگه می‌خوای آموزش کاملش رو یاد بگیری از لینک‌های زیر استفاده کن:👇

┌ 🏷 Taipy
├ 💰 Website
├ 📄 Article
├ 😉 Youtube Channel
└ 🐱 GitHub-Repos

pip install taipy

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

🔹 دوره فارسی و جامع «یادگیری ماشین»

✅ قسمت شصت و دوم: "ادامه پروژه چهارم ML"
📂 دیتاست پروژه: LINK
🔹 مدت زمان: 23:16
⚙️ محصولی از: Pista Academy


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