🕸️ گراف دانش با یه خط کد: روابط داده‌ها رو کشف کن! 🚀

می‌خوای از متن یه گراف دانش (Knowledge Graph) بسازی که روابط رو نشون بده؟ با spaCy می‌تونی این کارو سریع انجام بدی! بیا ببینیم چطور! 🧠

گراف دانش چیه و چه فایده‌ای داره؟ 💡

گراف دانش یه نقشه از موجودیت‌ها (مثل افراد، مکان‌ها) و روابطشونه. 🛠️ مثلاً، از متن "علی تهران رو دوست داره" می‌فهمه "علی" و "تهران" به هم ربط دارن. خوبی‌هاش؟ تحلیل معنایی قوی، بهبود جست‌جو (مثل گوگل)، و کشف الگوهای مخفی تو داده‌های متنی. 📈 چالشش استخراج دقیق رابطه‌هاست.

📦 اول پکیج رو نصب کن:

pip install spacy  

🛠 حالا این کد رو بزن:

import spacy
# بارگذاری مدل زبان spaCy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# متن ورودی برای پردازش
text = "Ali loves Tehran."
# پردازش متن و استخراج موجودیت‌ها
doc = nlp(text)
# ساخت گراف دانش ساده (موجودیت‌ها و نوعشون)
kg = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
print(kg)

🔍 این کد چیکار می‌کنه؟

- مدل en_core_web_sm از spaCy رو لود می‌کنه و متن رو پردازش می‌کنه. 🖥️

- موجودیت‌های نام‌دار (مثل "Ali" به‌عنوان PERSON و "Tehran" به‌عنوان GPE) رو استخراج می‌کنه.

- یه لیست از تاپل‌ها (نام موجودیت، نوع) به‌عنوان گراف دانش ساده تولید می‌کنه، مثلاً [('Ali', 'PERSON'), ('Tehran', 'GPE')].

📌 یه نکته:

برای گراف‌های پیچیده‌تر، افزونه‌های spaCy (مثل Textacy) یا مدل‌های Relation Extraction رو تست کن. اگه به مشکلی خوردید، از نصب spaCy و مدل en_core_web_sm مطمئن شید.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

⚙️ پارامتر چیه؟ قلب تپنده آمار و هوش مصنوعی! 🧠

پارامتر تو آمار و هوش مصنوعی چیه که انقدر مهمه؟ این اعداد جادویی داده‌ها و مدل‌ها رو تعریف می‌کنن! بیا ببینیم داستانشون چیه! 🚀

پارامتر در آمار و احتمال چیه؟ 🔍

پارامتر یه ویژگی عددی از یه جامعه آماریه. 🛠️ مثلاً، میانگین (μ) یا انحراف معیار (σ) تو توزیع نرمال. این اعداد رفتار داده‌ها رو توصیف می‌کنن، مثل میانگین قد مردم یه شهر. 📈 چالش اینه که باید از نمونه‌ها (مثل 100 نفر) تخمینشون بزنی، که ممکنه خطا داشته باشه.

پارامتر در هوش مصنوعی و علوم داده چیه؟ 💡

- وزن‌ها و بایاس‌ها: تو شبکه‌های عصبی، پارامترها وزن‌های اتصالات و بایاس‌ها هستن. مثلاً، GPT-3 با 175 میلیارد پارامتر پیش‌بینی‌های پیچیده می‌کنه. 🖥️

- بهینه‌سازی: الگوریتم‌هایی مثل SGD یا Adam این وزن‌ها رو با تابع ضرر تنظیم می‌کنن تا خطا کم بشه، گاهی تا 30٪ دقت رو بالا می‌برن.

- هایپرپارامترها: نرخ یادگیری یا تعداد لایه‌ها، که دستی تنظیم می‌شن. تنظیم درستشون (مثل Grid Search) می‌تونه F1-Score رو تا 20٪ بهبود بده.

- چالش‌ها: تعداد زیاد پارامترها (مثل LLaMA 70B) مصرف محاسباتی رو بالا می‌بره و Overfitting ریسک داره. تکنیک‌هایی مثل Regularization (L2) این مشکل رو کم می‌کنن.

- کاربردها: از تشخیص تصویر (مثل ResNet) تا NLP (مثل BERT)، پارامترها مدل رو برای وظایف چندوجهی هدایت می‌کنن.

جمع‌بندی 📌

پارامترها در آمار داده‌ها رو تعریف می‌کنن و در هوش مصنوعی مدل‌ها رو شکل می‌دن. تنظیم دقیقشون کلید پیش‌بینی‌های قوی و تحلیل‌های عمیقه! 🧑‍💻

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧩 توکن‌ها در هوش مصنوعی: قطعات پازل زبان! 🚀

توکن‌ها تکه‌های کوچیک داده‌ان که قلب مدل‌های هوش مصنوعی مثل ChatGPT رو می‌سازن! می‌خوای بدونی چطور جادو می‌کنن؟ بیا ببینیم! 🧠

توکن چیه؟ 🔍

توکن یه واحد داده‌ست؛ می‌تونه یه کلمه، زیرکلمه یا حتی علامت نقطه باشه. مثلاً جمله «من عاشق کتابم» به توکن‌هایی مثل ["من", "عاشق", "کتابم"] شکسته می‌شه. مدل‌های زبانی متن رو به این توکن‌ها می‌شکنن تا بهتر معنی و ساختار جمله رو یاد بگیرن. توکنایزیشن خوب (مثل BPE تو GPT) مصرف حافظه رو تا ۳۰٪ کاهش می‌ده، ولی زبان‌های پیچیده مثل فارسی معمولاً توکن‌های بیشتری تولید می‌کنن.

توکن‌ها چه کارایی دارن؟ 💡

- چت‌بات‌ها رو باهوش‌تر می‌کنن؛ توکن‌ها به Transformerها (مثل BERT) کمک می‌کنن مسیر درست پاسخ رو پیدا کنن.

- توکنایزیشن خوب باعث می‌شه Google Translate جمله‌ها رو دقیق‌تر بفهمه و ترجمه رو تا ۲۰٪ بهتر کنه.

- تو تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)، توکن‌ها نقش کلیدی تو کشف احساسات دارن.

- البته محدودیت هم دارن؛ مثلاً GPT-4 Turbo فقط می‌تونه حداکثر ۱۲۸هزار توکن رو تو هر درخواست پردازش کنه.

- در APIهای OpenAI، هزینه پردازش هر ۱۰۰۰ توکن بسته به مدل متفاوته؛ برای GPT-4 Turbo معمولاً حدود ۰.۰۱ دلار برای ورودی و ۰.۰۳ دلار برای خروجیه.

جمع‌بندی 📌

در نهایت، توکن‌ها زبان طبیعی رو برای مدل‌های هوش مصنوعی قابل‌فهم می‌کنن و از چت‌بات تا ترجمه و تحلیل متن می‌درخشن! ✨

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / @datayad

تحلیل احساسات چندزبانه با یه خط کد! 🚀🎭

قبلاً درباره تحلیل احساسات حرف زدیم و دیدیم چقدر باحاله! حالا می‌خوایم یه روش ساده‌تر با پایتون و یه مدل چندزبانه رو امتحان کنیم. آماده‌ای؟ بیا ببینیم چطور میشه احساسات متن رو تشخیص داد! 🧠

چطور مدل تحلیل احساسات رو استفاده کنیم؟ 💡

تحلیل احساسات بهت می‌گه یه متن مثبت، منفی، یا خنثیئه. مثلاً، "عاشق این فیلمم" مثبت حساب می‌شه. مدل‌های چندزبانه (مثل XLM-RoBERTa) متن‌های فارسی، انگلیسی، یا هر زبونی رو می‌فهمن و احساسش رو حدس می‌زنن. خوبی‌ش؟ نیازی به داده زیاد یا آموزش مدل نیست، ولی برای متن‌های خیلی پیچیده ممکنه خطا بده.

📦 اول پکیج رو نصب کن:

pip install transformers  

🛠 حالا این کد رو بزن:

from transformers import pipeline
# فراخوانی مدل چندزبانه برای تحلیل احساسات
nlp = pipeline("sentiment-analysis", model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment")
# تحلیل متن ورودی
result = nlp("عاشق این فیلمم!")
print(result)

🔍 این کد چیکار می‌کنه؟

- مدل nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment رو لود می‌کنه که متن چندزبانه رو پردازش می‌کنه.

- متن ورودی (مثل "عاشق این فیلمم") رو تحلیل می‌کنه و خروجی می‌ده، مثلاً {'label': '5 stars', 'score': 0.95} برای احساس مثبت.

📌 یه نکته:

اگه نتیجه دقیق نبود، مدل‌های تخصصی‌تر (مثل DistilBERT) یا داده‌های آموزشی خودت رو تست کن.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 توجه در هوش مصنوعی: راز باهوشی ترانسفورمرها! 🚀

قبلاً درباره مدل‌های زبانی حرف زدیم، اما چرا ترانسفورمرها انقدر باهوشن؟ چون به جای همه‌چیز، فقط به "بعضی چیزا" توجه می‌کنن! می‌خوای بدونی چطور؟ بیا ببینیم! 🧠

توجه چطور کار می‌کنه؟ 💡

مکانیزم توجه (Attention) به ترانسفورمرها کمک می‌کنه روی بخش‌های مهم داده تمرکز کنن. مثلاً، تو جمله "این فیلم خیلی قشنگه"، کلمه "قشنگه" برای معنی جمله کلیدی‌تره. Attention با امتیازدهی به توکن‌ها (از طریق Query، Key، Value) وزن بیشتری به بخش‌های مرتبط می‌ده. این روش مصرف محاسباتی رو تا 40٪ کم می‌کنه و مدل مسیر اطلاعات رو سریع‌تر پیدا می‌کنه. چالش؟ تنظیم وزن‌ها برای متن‌های پیچیده.

کاربردهای توجه چیه؟ 💡

توجه ترانسفورمرها رو تو NLP متحول کرده:
- تو چت‌بات‌ها (مثل BERT) جوابای دقیق و طبیعی می‌سازه.
- تو ترجمه (مثل Google Translate) تا 25٪ خطا رو کم می‌کنه چون روی کلمات مهم تمرکز می‌کنه.
- تو تحلیل متن، احساسات کلیدی (مثل "عالی") رو سریع پیدا می‌کنه.
- ولی محدودیت داره؛ مدل‌های بزرگ گاهی تو متن‌های طولانی تمرکز رو از دست می‌دن.
توجه داده‌ها رو قابل‌فهم‌تر می‌کنه و ترانسفورمرها رو بی‌نظیر کرده! ✨

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧬 شبکه‌های عصبی ساده: مغز مصنوعی چطور کار می‌کنه؟ 🚀

شبکه‌های عصبی ساده مثل یه مغز کوچیک داده‌ها رو می‌فهمن و تصمیم می‌گیرن! می‌خوای بدونی چطور این جادو اتفاق می‌افته؟ بیا ساده و دقیق ببینیم! 🧠

شبکه عصبی چیه و چطور ساخته می‌شه؟ 💡

شبکه عصبی یه مدل ریاضیه که از مغز انسان الهام گرفته. از لایه‌های نورون (گره) تشکیل شده: لایه ورودی، مخفی، و خروجی. هر نورون مثل یه کارمند باهوشه که داده رو می‌گیره، با یه وزن (اهمیت) ضرب می‌کنه و یه بایاس (تنظیم‌کننده) اضافه می‌کنه. بعد، تابع فعال‌سازی (مثل ReLU یا Sigmoid) تصمیم می‌گیره کدوم اطلاعات مهم‌ترن. مثلاً، تو تشخیص یه گربه تو عکس، نورون‌ها به ویژگی‌هایی مثل گوش یا دم وزن بیشتری می‌دن. وزن‌ها و بایاس‌ها با داده‌های اولیه رندومن، ولی بعداً یاد می‌گیرن بهتر بشن. چالش؟ اگه لایه‌ها کم باشن، مدل برای مسائل پیچیده ضعیفه.

شبکه عصبی چطور یاد می‌گیره؟ 💡

یادگیری مثل تنظیم یه رادیوئه! داده‌ها (مثل عکس گربه) وارد لایه ورودی می‌شن. نورون‌ها داده رو پردازش می‌کنن و لایه خروجی جواب می‌ده، مثلاً "گربه با 90٪ احتمال". اگه جواب اشتباه باشه، تابع ضرر (مثل MSE) خطا رو می‌سنجه. بعد، الگوریتم گرادیان نزولی (مثل Adam) وزن‌ها و بایاس‌ها رو کم‌کم تغییر می‌ده تا خطا کمتر شه. این پروسه بارها تکرار می‌شه (تا هزاران بار) و دقت رو تا 70٪ بالا می‌بره. ولی اگه داده کم باشه یا مدل ساده، ممکنه Overfitting پیش بیاد.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

⚙️ اتوماسیون در علم داده: AutoML چطور کارو راحت می‌کنه؟ 🚀

می‌خوای مدل‌های علم داده رو بدون دردسر بسازی؟ AutoML مثل یه دستیار باهوشه که کارای سخت رو خودکار می‌کنه! بیا ساده و دقیق ببینیم چطور! 🧠

ابزار AutoML چیه و چطور کار می‌کنه؟ 💡

ابزار های AutoML ابزارایی مثل Google Cloud AutoML یا H2O هستن که مراحل ساخت مدل (مثل پیش‌پردازش داده، انتخاب مدل، و تنظیم هایپرپارامترها) رو خودکار می‌کنن. مثلاً، برای پیش‌بینی قیمت خونه، داده‌ها رو آپلود می‌کنی، AutoML خودش داده رو تمیز می‌کنه، مدل‌های مختلف (مثل رگرسیون یا درخت تصمیم) رو تست می‌کنه، و بهترین مدل رو با معیارهایی مثل RMSE انتخاب می‌کنه. این کار تا 80٪ زمان مدل‌سازی رو کم می‌کنه. چطور؟ با الگوریتم‌های جست‌وجو (مثل Grid Search) و بهینه‌سازی (مثل Bayesian). ولی برای مسائل خیلی خاص، ممکنه دقتش کم باشه.

ابزار AutoML چطور مدل می‌سازه؟ 💡

فرآیند مثل یه آشپز خودکاره: اول داده‌ها رو می‌گیره و تمیز می‌کنه (مثل پر کردن مقادیر گمشده). بعد، مدل‌های مختلف رو امتحان می‌کنه و هایپرپارامترها (مثل نرخ یادگیری) رو تنظیم می‌کنه. در آخر، مدل بهینه رو با دقت بالا (مثلاً 90٪ تو طبقه‌بندی) تحویل می‌ده. این کار با یادگیری تقویتی یا NAS (Neural Architecture Search) انجام می‌شه. ولی اگه داده‌ها کثیف باشن، نتیجه خراب می‌شه. AutoML علم داده رو سریع و در دسترس کرده!

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎯 دنبال یه منبع درجه‌یک برای یادگیری شبکه‌های عصبی و دیپ‌لرنینگ می‌گردی؟

📘 کتاب Neural Networks and Deep Learning: A Textbook نوشته Charu C. Aggarwal یه گنج واقعیه!
از پایه‌های شبکه‌های عصبی شروع می‌کنه و با زبانی روان به موضوعات پیچیده مثل CNN و RNN می‌رسه. پر از مثال‌های کاربردیه و تئوری رو با عمل قشنگ ترکیب کرده.

نه بیش از حد سنگینه، نه زیادی ساده. اگه می‌خوای یادگیری عمیق رو قدم‌به‌قدم و اصولی یاد بگیری، این کتاب رفیق راهته. برای تازه‌کارها تا سطح متوسط که عاشق فهم عمیقن عالیه!

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

📌 فایل پی دی اف کتاب Neural Networks and Deep Learning: A Textbook

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧬 انواع شبکه‌های عصبی: کدوم برای کار تو بهتره؟ 🚀

شبکه‌های عصبی قلب یادگیری عمیقن و هرکدوم برای یه کار خاص طراحی شدن. می‌خوای بدونی چه شبکه‌ای برای چه مشکلی مناسبه؟ بیا ساده و قشنگ ببینیم! 🧠

انواع شبکه های عصبی 💡

شبکه‌های عصبی مدل‌هاییه که از مغز انسان الهام گرفتن. انواع مهمشون شامل ایناست:
- شبکه عصبی مصنوعی (ANN): مثل یه ماشین حساب همه‌کاره، برای داده‌های جدولی و مسائل ساده (مثل پیش‌بینی قیمت) خوبه، ولی برای تصاویر پیچیده ضعیفه.

- شبکه پیچشی (CNN): متخصص تصاویر! ویژگی‌های بصری (مثل لبه‌ها تو عکس) رو خودکار استخراج می‌کنه و تو تشخیص چهره تا 95٪ دقت داره.

- شبکه بازگشتی (RNN): برای داده‌های ترتیبی (مثل متن یا سری زمانی) عالیه، ولی تو دنباله‌های بلند گاهی گمراه می‌شه.

- حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM): نسخه پیشرفته RNN، برای ترجمه یا تشخیص گفتار تا 20٪ خطا رو کم می‌کنه.
چالش؟ انتخاب مدل مناسب و تنظیمات درست برای داده‌های پیچیده.

چه شبکه‌ای برای چی خوبه؟ 💡

هر شبکه یه کاربرد خاص داره:
شبکه عصبی مصنوعی برای مسائل خطی و ساده، شبکه پیچشی برای تصاویر و ویدئو، شبکه بازگشتی و حافظه کوتاه‌مدت طولانی برای متن و صوت. مثلاً، تو تشخیص گربه تو عکس، شبکه پیچشی بهتره، ولی برای تحلیل نظرات مشتری، حافظه کوتاه‌مدت طولانی قویه.

برای مقایسه کامل و درک عمیق این شبکه‌ها، میتونید مقاله انواع شبکه‌های عصبی در یادگیری عمیق تو سایت دیتایاد رو بخونید: لینک مقاله ✨

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎨 شبکه‌های مولد رقابتی (GAN): جادوی ساخت تصاویر جعلی! 🚀

شبکه‌های مولد رقابتی (GAN) تصاویری مثل چهره‌های جعلی می‌سازن که انگار واقعی‌ان! می‌خوای بدونی چطور این جادو اتفاق می‌افته؟ بیا دقیق و حرفه‌ای ببینیم! 🧠

شبکه مولد رقابتی چیه؟ 💡

شبکه مولد رقابتی از دو مدل تشکیل شده: مولد (Generator) و تشخیص‌دهنده (Discriminator). مولد تصاویر جعلی می‌سازه (مثل نقاشی یه چهره)، و تشخیص‌دهنده چک می‌کنه که تصویر واقعیه یا جعلی. این دو با هم رقابت می‌کنن تا مولد تصاویر بهتر بسازه. مثلاً، مولد از نویز تصادفی شروع می‌کنه و با یادگیری (گرادیان نزولی) چهره‌هایی می‌سازه که تا 90٪ واقعی به نظر می‌رسن. چالش؟ اگه داده کم باشه یا آموزش بد تنظیم شه، تصاویر تار می‌مونن.

چطور تصویر جعلی می‌سازه؟ 💡

مولد نویز رندوم رو می‌گیره و تصویر اولیه می‌سازه. تشخیص‌دهنده با مقایسه با تصاویر واقعی (مثل دیتاست CelebA) بهش امتیاز می‌ده. مولد وزن‌هاشو تنظیم می‌کنه تا تشخیص‌دهنده گول بخوره. این کار بارها (تا ده‌ها هزار بار) تکرار می‌شه تا تصویر جعلی عین واقعی شه. کاربرد؟ از خلق چهره تو بازی‌ها تا هنر دیجیتال. ولی حواست باشه، ممکنه برای دیپ‌فیک سوءاستفاده بشه!

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎯 دوره جامع متخصص علم داده، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (متخصص هوش مصنوعی)

✨از پایه تا پیشرفته، قدم‌به‌قدم و پروژه محور

📌 ویژگی‌های دوره متخصص علم داده دیتایاد:

✅ آموزش کامل علم داده، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

✅ تدریس مفهومی با مثال‌های واقعی و پروژه‌محور

✅ آموزش مباحث ریاضی از صفر و با زبان ساده

✅ کدنویسی همزمان با استاد، بدون استفاده از کد آماده

✅ پشتیبانی کامل ازطریق گروه خصوصی تلگرام

✅ آپدیت‌های رایگان همیشگی برای همه دانشجویان

✅ دسترسی دائمی به ویدیوها، بدون محدودیت زمانی

💼 پروژه‌هایی که توی دوره با هم کار می‌کنیم:

📊 تحلیل داده‌ها
(Data Analysis)
🧹 پاکسازی داده‌ها
(Data Cleaning)
🧠 دسته‌بندی مشتریان
(Customer Segmentation)
🔍 تشخیص تقلب و ناهنجاری
(Fraud Detection)
🖼 دسته‌بندی تصاویر
(Image Classification)
🧬 بخش‌بندی تصاویر
(Image Segmentation)
🗣 پردازش زبان طبیعی
(NLP)
📝 دسته‌بندی متن
(Text Classification)
❤️ تحلیل احساسات
(Sentiment Analysis)

🎁 آموزش بدون پیش‌نیاز و از پایه

📞 دریافت مشاوره رایگان

🌐 لینک دوره جامع متخصص علم داده

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧑‍💻 علم داده چیه؟ راز کار یه دیتا ساینتیست! 🚀

شاید خیلی‌هاتون بدونید علم داده چیه، ولی دقیقاً کار یه دیتا ساینتیست چطوره؟ این رشته داده‌ها رو به بینش‌های ارزشمند تبدیل می‌کنه! بیا ساده و حرفه‌ای ببینیم داستان چیه! 🧠

علم داده چیه؟ 💡

علم داده ترکیب آمار، برنامه‌نویسی، و دانش کسب‌وکاره که از داده‌ها بینش استخراج می‌کنه. مثلاً، از خریدای مشتری پیش‌بینی می‌کنه کی ممکنه جنس رو برگردونه. یه دیتا ساینتیست داده‌ها رو جمع می‌کنه، تمیز می‌کنه (مثل حذف مقادیر گمشده)، تحلیل می‌کنه (با ابزارهایی مثل Pandas)، و مدل‌های یادگیری ماشین (مثل رگرسیون) می‌سازه. این کار تا 80٪ تصمیم‌گیری‌های تجاری رو دقیق‌تر می‌کنه. چالش؟ داده‌های کثیف یا پیچیده می‌تونن دردسر درست کنن.

دیتا ساینتیست چی کار می‌کنه؟ 💡

- داده‌ها رو آماده می‌کنه: جمع‌آوری و پاکسازی داده (مثل نرمال‌سازی با Python).

- مدل‌سازی می‌کنه: مدل‌های پیش‌بینی می‌سازه (مثل تشخیص تقلب با 95٪ دقت).

- داستان‌گویی با داده: بینش‌ها رو با نمودارهای واضح (مثل Seaborn) به تیم‌های تجاری ارائه می‌ده.

- ابزارهای حرفه‌ای: با SQL برای دیتابیس، TensorFlow برای مدل‌های عمیق، و Power BI برای داشبورد و کلی ابزار های دیگه کار می‌کنه.

علم داده داده‌های خام رو به تصمیم‌های هوشمند تبدیل می‌کنه!

برای بررسی دقیق‌تر این موضوع و کاربردهای علم داده، میتونید مقاله علم داده چیست؟ تو سایت دیتایاد رو مطالعه کنید: لینک مقاله 🔗

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎨 ساخت مدل 3D از متن با هوش مصنوعی! 🚀

حتماً شنیدید هوش مصنوعی چطور مدل‌های 3D می‌سازه، ولی می‌خوای با چند خط کد از متن یه شیء 3D بسازی؟ بیا ببینیم چطور این جادو رو با Shap-E انجام بدیم! 🧠

چطور مدل 3D از متن تولید کنیم؟ 💡

ابزارهایی مثل Shap-E از OpenAI متن (مثل "یه ماشین") رو به مدل سه‌بعدی تبدیل می‌کنن. Shap-E با پردازش زبان طبیعی و الگوریتم‌های مولد، یه مش 3D می‌سازه که تو بازی، انیمیشن یا پرینت 3D استفاده می‌شه. خوبی‌ش؟ نیازی به مدل‌سازی دستی نیست، ولی برای مدل‌های پیچیده ممکنه جزئیات کم باشه.

📦 اول پکیج رو نصب کن:

pip install shap-e  

🛠 حالا این کد رو بزن:

from shap_e.models import load_model
model = load_model("text300M")
mesh = model.generate("a car")

🔍 این کد چه کاری انجام می‌ده؟

- مدل text300M از Shap-E رو لود می‌کنه که برای تولید 3D از متن آموزش دیده.

- متن ورودی ("a car") رو می‌گیره و یه مش سه‌بعدی (مثل مدل ماشین) تولید می‌کنه.

📌 یه نکته:

اگه مش خراب شد، مطمئن شو GPU داری و Shap-E درست نصب شده. برای جزئیات بیشتر، مدل‌های دیگه مثل Meshy.ai رو تست کن.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

💥دوره جامع بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر:

بیش از ۶۰ ساعت دوره پیشرفته از مبانی و مفاهیم مقدماتی تا موضوعات تخصصی دنیای بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر

ویژگی های دوره بینایی

✅ توجه به مفاهیم و پروژه در کنارهم
✅ کدنویسی همزمان با استاد، بدون استفاده از کد آماده
✅ پشتیبانی کامل ازطریق گروه خصوصی تلگرام
✅ آپدیت‌های رایگان همیشگی برای همه دانشجویان
✅ دسترسی دائمی به ویدیوها، بدون محدودیت زمانی

قراره چی یاد بگیریم:

✅درک تصویر و ساختار انواع تصویر
✅پردازش تصویر با OpenCV
✅تحلیل ویدیو
✅یادگیری عمیق در بینایی کامپیوتر
✅تشخیص اشیا با یادگیری عمیق
✅ردیابی اشیا و بررسی انواع الگوریتم ردیابی اشیا
✅تشخیص چهره
✅تحلیل تصاویر پزشکی و ماهواره ای
✅KalmanFilter, DeepSort, SIFT
✅Generative adversarial network (GAN)
✅single-shot detector (SSD)
✅Few-Shot Object Detection
✅SegNet
✅YuNet
✅ViT(vision Transformers)
و ......

🔥اینها یه بخشی از مباحث آموزشی این دوره ست

🌐 ویدیو معرفی دوره در سایت رو از دست نده

📞 نیاز به مشاوره رایگان داری؟
مشاوره رایگان

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎨 انتقال سبک عصبی: جادوی نقاشی روی عکس‌ها! 🚀

حتماً دیدید که جدیداً مردم با هوش مصنوعی عکس‌هاشونو به سبک استودیو جیبلی یا ون‌گوگ درست می‌کنن! می‌خوای بدونی چطور می‌تونیم سبک یه نقاشی رو به عکس بندازیم؟ بیا ساده و حرفه‌ای ببینیم! 🧠

انتقال سبک عصبی چیه؟ 💡

انتقال سبک عصبی (Neural Style Transfer) از شبکه‌های عصبی (مثل VGG) استفاده می‌کنه تا سبک یه نقاشی (مثل تابلوی ون‌گوگ) رو به یه عکس معمولی منتقل کنه. شبکه عصبی ویژگی‌های محتوایی (مثل شکل سوژه تو عکس) و ویژگی‌های سبکی (مثل قلم‌موهای نقاشی) رو جدا می‌کنه، بعد اونا رو ترکیب می‌کنه. مثلاً، یه سلفی می‌تونی به سبک جیبلی بشه با حفظ چهره‌ت! این کار با بهینه‌سازی تصویر تا 90٪ شباهت به سبک هدف انجام می‌شه. چالش؟ نیاز به GPU و زمان محاسباتی زیاده.

چطور کار می‌کنه و کجا استفاده می‌شه؟ 💡

شبکه عصبی (معمولاً CNN) دو تصویر (محتوا و سبک) رو تحلیل می‌کنه. الگوریتم ضرر محتوا و سبک رو کم می‌کنه تا تصویر نهایی هم شبیه عکس اصلی باشه هم سبک نقاشی رو داشته باشه. کاربرد؟ تو هنر دیجیتال، فیلترهای اینستاگرام، و حتی انیمیشن‌سازی. مثلاً، مردم با ابزارایی مثل ChatGPT سلفی‌هاشونو به سبک جیبلی درست می‌کنن! ولی برای تصاویر پیچیده ممکنه جزئیات گم شه. انتقال سبک عصبی خلاقیت و تکنولوژی رو یکی کرده!

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🛒 هوش مصنوعی در خرید و فروش: جادوی آمازون و نتفلیکس! 🚀

حتماً دیدید که آمازون و نتفلیکس انگار ذهنتونو می‌خونن! یه محصول یا فیلم پیشنهاد می‌دن که دقیقاً همون چیزیه که می‌خواید. رازشون چیه؟ هوش مصنوعی! بیا خیلی مختصر ببینیم چطور از AI تو خرید و فروش استفاده می‌کنن! 🧠

هوش مصنوعی تو خرید و فروش چیه؟ 💡

هوش مصنوعی تو خرید و فروش یعنی استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته (مثل یادگیری ماشین) برای تحلیل رفتار مشتری و پیشنهاد محصولات یا محتوا. آمازون و نتفلیکس با AI داده‌های عظیم (مثل تاریخچه خرید یا تماشا) رو پردازش می‌کنن تا تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده بسازن. مثلاً، آمازون با تحلیل کلیک‌ها تا 35٪ فروششو از پیشنهادات می‌گیره! نتفلیکس هم 75٪ بازدیدهاشو از توصیه‌های AI داره. چالش؟ حفظ حریم خصوصی و مدیریت داده‌های حساسه.

آمازون و نتفلیکس چطور از AI استفاده می‌کنن؟ 💡

- آمازون:
- پیشنهاد محصول: با فیلتر مشارکتی (Collaborative Filtering) محصولاتی مثل کیف یا شارژر رو بر اساس خریدهای مشابه پیشنهاد می‌ده.
- شخصی‌سازی بلادرنگ: صفحه اصلی آمازون برای هر کاربر با تحلیل کلیک‌ها و جست‌وجوها تغییر می‌کنه.
- مدیریت انبار: AI موجودی و لجستیک رو بهینه می‌کنه تا تحویل سریع‌تر شه.

- نتفلیکس:
- توصیه فیلم: با الگوریتم‌های ترکیبی (Collaborative و Content-Based Filtering) فیلم‌های مختلفی رو بر اساس سلیقه‌ت پیشنهاد می‌ده.
- بازاریابی شخصی: مثلا برای House of Cards، نتفلیکس 10 تریلر مختلف برای گروه‌های مختلف ساخت!
- بهینه‌سازی محتوا: AI حتی تامنیل‌ها رو عوض می‌کنه تا بیشتر کلیک کنی.

هوش مصنوعی خرید و فروش رو به یه تجربه شخصی فوق‌العاده و هوشمند تبدیل کرده!

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

💥دوره آموزش ریاضیات برای علم داده و یادگیری ماشین:

🤖بنیان علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بر اساس ریاضیات بنا شده. اگه میخوای وارد این مسیر بشی ریاضیات خشت اوله.

🍀ترسم نداره چون قرار نیست مسئله ریاضی حل کنی فقط باید مفاهیم رو درک کنی پس نگران نباش اگه ریاضیت خوب نیست.

خیلی ها با ترس از ریاضی وارد شدن و دیدن چقدر ریاضی شیرینه.👌

ویژگی های دوره ریاضیات

✅ آموزش ریاضی، آمار و احتمال
✅تدریس مفاهیم پله پله و از پایه
✅ همراه با پیاده سازی در پایتون
✅ پیشنیاز ورود به علم داده و یادگیری ماشین

قراره چی یاد بگیریم:

✅ نصب ابزار های اولیه
✅ کتابخونه های پایه ای پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین
✅ آمار و احتمال کاربردی
✅ آزمون فرض آماری
✅ جبر خطی و ریاضیات پایه
✅ تحلیل ابعادی داده
✅ حساب دیفرانسل و انتگرال
✅ بهینه سازی

‏
🔥هیچ پیشنیاز ریاضی لازم نداری فقط ضرب و تقسیم بلد باشی کافیه

🌐 لینک دوره در سایت دیتایاد

📞 مشاوره رایگان

✨هایلایت ریاضیات رو تو اینستاگرام دیتایاد ببین. مفصل درباره نقش ریاضیات در علم داده و یادگیری ماشین صحبت کردیم‌

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧪 داده‌های مصنوعی: جادوی ساخت داده‌های جعلی! 🚀

حتماً شنیدید که داده‌ها سوخت هوش مصنوعیه، ولی چی می‌شه اگه داده واقعی نداشته باشیم؟ داده‌های مصنوعی وارد می‌شن! می‌خوای بدونی چطور داده‌های جعلی برای مدل‌ها ساخته می‌شه؟ بیا ساده و حرفه‌ای ببینیم! 🧠

داده‌های مصنوعی چی‌ان؟ 💡

داده‌های مصنوعی داده‌هایی هستن که با الگوریتم‌های هوش مصنوعی (مثل GAN یا شبیه‌سازها) ساخته می‌شن، نه از دنیای واقعی. مثلاً، به جای عکس‌های واقعی بیمار، می‌تونی تصاویر مصنوعی MRI بسازی. این داده‌ها ویژگی‌های داده واقعی (مثل توزیع آماری) رو تقلید می‌کنن، ولی هیچ اطلاعات شخصی ندارن. مثلاً، یه مدل GAN می‌تونه تا 95٪ داده‌هایی شبیه دیتاست اصلی بسازه. ولی یه چالشی داره! اگه الگوریتم بد تنظیم شه، داده‌ها غیرواقعی می‌شن.

چطور ساخته می‌شه و کجا استفاده می‌شه؟ 💡

- ساخت: با GANها (مثل تولید چهره جعلی) یا شبیه‌سازی (مثل داده‌های ترافیک مجازی) داده تولید می‌شه.
- حریم خصوصی: تو پزشکی، داده مصنوعی جای داده حساس بیمار رو می‌گیره تا حریم خصوصی حفظ شه.
- تست نرم‌افزار: شرکت‌ها از داده مصنوعی برای تست اپلیکیشن‌ها (مثل بانکداری) بدون خطر نشت اطلاعات استفاده می‌کنن.
- آموزش مدل: داده مصنوعی کمبود داده واقعی رو جبران می‌کنه، مثلاً تو زبان‌های کم‌منبع.
داده‌های مصنوعی دنیای هوش مصنوعی رو امن‌تر و چابک‌تر کرده!

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 یادگیری فعال: هوش مصنوعی که خودش داده انتخاب می‌کنه! 🚀

حتماً شنیدید که مدل‌های هوش مصنوعی به داده‌های زیادی نیاز دارن، ولی چی می‌شه اگه بتونن خودشون داده‌های مهم رو انتخاب کنن؟ یادگیری فعال اینجاست! بیا ساده و حرفه‌ای ببینیم چطور کار می‌کنه! 🧠

یادگیری فعال چیه؟ 💡

یادگیری فعال (Active Learning) روشیه که هوش مصنوعی به جای استفاده از همه داده‌ها, داده‌های کلیدی رو برای یادگیری انتخاب می‌کنه. مثلاً، تو طبقه‌بندی تصاویر، مدل می‌گه کدوم عکس‌ها برای برچسب‌گذاری مهم‌ترن (مثل تصاویری که مدل روش شک داره). این کار با الگوریتم‌هایی مثل عدم قطعیت (Uncertainty Sampling) انجام می‌شه و تا 50٪ هزینه برچسب‌گذاری رو کم می‌کنه. چالش؟ اگه انتخاب داده بد باشه، دقت مدل افت می‌کنه.

چطور کار می‌کنه و کجا استفاده می‌شه؟ 💡

- انتخاب داده: مدل داده‌هایی رو که بیشترین تاثیر رو روی یادگیری دارن (مثل نمونه‌های مرزی) اولویت‌بندی می‌کنه.
- کاهش هزینه: تو پزشکی، به جای برچسب زدن هزاران اسکن MRI، فقط چند نمونه کلیدی برچسب می‌خوره.
- افزایش دقت: با تمرکز روی داده‌های سخت، دقت مدل (مثل تشخیص سرطان) تا 20٪ بیشتر می‌شه.
- کاربرد: تو NLP (مثل تحلیل نظرات) یا تشخیص تقلب، داده‌های مهم رو سریع پیدا می‌کنه.
یادگیری فعال هوش مصنوعی رو هوشمندتر و ارزون‌تر کرده!

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@