👨‍💻 برنامه‌نویسی در عصر هوش مصنوعی: چطور باید به روز باشیم؟

دنیای برنامه‌نویسی امروز دیگه مثل گذشته نیست! همه‌چیز داره تغییر می‌کنه و هوش مصنوعی حالا تبدیل به یه بخش جدایی‌ناپذیر از دنیای نرم‌افزار شده و دیگه فقط کدنویسی به تنهایی کافی نیست.

- چیکار باید بکنیم ؟ ⚠️

برای اینکه بتونید تو این دنیای پیچیده پیش برید، باید تبدیل به یه معمار نرم‌افزار بشید. یعنی علاوه بر کدنویسی، باید بتونید ساختار کلی سیستم‌ها رو طراحی کنید، تصمیم بگیرید کدوم ابزارها و تکنولوژی‌ها بهتر هستن، چه الگوریتم هایی رو در چه جایی پیاده سازی کنیم و چطور باید اجزای مختلف سیستم با هم کار کنن. 🚀

- چطور باید به روز باشیم؟ ✨

🛠 ابزارهایی مثل سرویس‌های ابری می‌تونن پروژه‌ها رو مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر کنن.
💡مثلا API های هوش مصنوعی مثل OpenAI و Google AI این امکان رو به شما میدن که ویژگی‌های هوشمند رو به اپلیکیشن‌ها اضافه کنید.
⚙️ ابزارهای اتوماسیون هم می‌تونن به شما کمک کنن فرآیندهای کدنویسی رو سریع‌تر و کارآمدتر کنید.

- نتیجه‌گیری 📌

باید بدونید چطور یک سیستم رو طراحی کنید، کجا از الگوریتم‌های هوشمند استفاده کنید و چطور هوش مصنوعی رو به خدمت بگیرید تا سرعت توسعه‌تون چند برابر بشه. 🌐 در این عصر، به‌روز بودن یعنی ساخت نرم‌افزارهایی که نه تنها کار می‌کنن، بلکه به‌صورت هوشمند رشد می‌کنن و توسعه‌شون سریع‌تر و کارآمدتره! 🤖

@datayad / دیتایاد

🔮 چطور با داده‌ها می‌شه آینده رو پیش‌بینی کرد؟

تو دنیای امروز، تصمیم‌گیری بدون تحلیل داده‌ها مثل راه رفتن توی یه اتاق تاریکه! 📊 اما چطور می‌شه از داده‌های گذشته برای پیش‌بینی آینده استفاده کرد؟ بیاید باهم بررسی کنیم. 👇🏻


📌 ۱. تحلیل روندهای گذشته

همه چیز از بررسی داده‌های گذشته شروع می‌شه. وقتی الگوها و روندهای تکراری رو توی داده‌ها پیدا کنیم، می‌تونیم حدس بزنیم که آینده چطور پیش می‌ره. مثلاً:

✅ تحلیل رفتار مشتری‌ها برای پیش‌بینی فروش محصولات 🛒
✅ بررسی داده‌های بورس برای پیش‌بینی قیمت سهام 📈
✅ تحلیل آب‌وهوا برای پیش‌بینی تغییرات جوی ☁️

🧠 ۲. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین

بعد از اینکه داده‌ها رو بررسی کردیم، وقتشه که مدل‌های هوش مصنوعی رو وارد کار کنیم. چند مدل پرکاربرد:

🔹 رگرسیون (Regression): پیش‌بینی عددی مثل قیمت دلار یا فروش آینده یک محصول.
🔹 مدل‌های سری زمانی (Time Series): مثل ARIMA برای تحلیل داده‌های متوالی (مثلاً تغییرات قیمت در طول زمان).
🔹 شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق: وقتی داده‌ها پیچیده هستن، این مدل‌ها می‌تونن روابط پنهان رو پیدا کنن.

🔍 ۳. تمیز کردن و آماده‌سازی داده‌ها

مدل‌ها وقتی درست کار می‌کنن که داده‌های باکیفیت داشته باشیم! یعنی:

✅ حذف داده‌های نادرست یا نامعتبر 🚫
✅ جایگزینی مقادیر گمشده 🛠
✅ نرمال‌سازی داده‌ها برای بهبود دقت ⚖️

🎯 ۴. کاربردهای واقعی پیش‌بینی داده‌ها

پیش‌بینی فقط برای کارهای علمی نیست! خیلی از شرکت‌ها ازش استفاده می‌کنن:

📊 مارکتینگ: پیش‌بینی رفتار مشتری و تبلیغات هدفمند 🎯
💰 اقتصاد و بورس: تحلیل روند بازار و پیشنهاد بهترین زمان خرید و فروش 🏦
🏥 پزشکی: پیش‌بینی احتمال بیماری‌های مزمن برای تشخیص زودهنگام 🩺

⚠️ ۵. همیشه عدم قطعیت وجود داره!

حتی قوی‌ترین مدل‌ها هم ۱۰۰٪ دقیق نیستن! همیشه باید به فاکتورهای خارجی و اتفاقات غیرمنتظره هم فکر کنیم.

✅ استفاده از داده‌های به‌روز و معتبر 📆
✅ تست مدل‌ها روی داده‌های واقعی ⚡️
✅ در نظر گرفتن سناریوهای مختلف برای کاهش ریسک 🚀

📢 جمع‌بندی
داده‌ها قدرت زیادی دارن، اما تا وقتی که بتونیم درست ازشون استفاده کنیم! پیش‌بینی آینده با تحلیل داده‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین ممکنه، اما همیشه باید آماده‌ی غافلگیری هم باشیم. ✨

@datayad / دیتایاد

مهندسی ویژگی (Feature Engineering) چیه و چرا مهمه؟ 🚀

مهندسی ویژگی فرآیند تبدیل داده خام به ویژگی‌های معنادار و موثرتر برای مدل‌های یادگیری ماشینه. توی این مرحله، داده‌ها رو پاک‌سازی، ترکیب، تغییر شکل یا ساختاردهی می‌کنیم تا مدل‌هامون دقیق‌تر و کارآمدتر بشن.

🔹 چرا مهندسی ویژگی مهمه؟

✅ افزایش دقت مدل – داده‌های بهتر یعنی پیش‌بینی‌های دقیق‌تر!
✅ کاهش پیچیدگی مدل – ویژگی‌های بهینه می‌تونن نیاز به مدل‌های پیچیده رو کم کنن.
✅ بهبود کارایی و سرعت آموزش – مدل با داده‌های پردازش‌شده، سریع‌تر یاد می‌گیره.
✅ کاهش Overfitting – ویژگی‌های مناسب، مدل رو از یادگیری بیش از حد داده‌ها حفظ می‌کنن.

🔹 چطور ویژگی‌های خوب بسازیم؟

🔹 انتخاب ویژگی (Feature Selection) – حذف ویژگی‌های بی‌فایده یا کم‌اهمیت
🔹 ایجاد ویژگی جدید (Feature Creation) – ترکیب چند متغیر برای ساخت اطلاعات جدید
🔹 تبدیل ویژگی (Feature Transformation) – مثل نرمال‌سازی داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل
🔹 رمزگذاری ویژگی‌ها (Feature Encoding) – تبدیل داده‌های متنی به عددی (مثلاً One-Hot Encoding)

مهندسی ویژگی یه ترکیب از هنر + علمه! اگه این مرحله رو خوب انجام بدی، حتی با یه مدل ساده هم می‌تونی به نتایج عالی برسی! 🚀

@datayad / دیتایاد

منبع
@datayad / دیتایاد

🚀 چطوری کد تمیز تری بنویسیم؟

کتاب Clean Code یه راهنمای بی‌نظیر برای برنامه‌نویساییه که می‌خوان کدهایی خوانا، قابل نگه‌داری و حرفه‌ای بنویسن! 📘 این کتاب که توسط رابرت سی. مارتین (عمو باب!) نوشته شده، با کلی مثال واقعی و پروژه‌های دنیای واقعی، اصول و تکنیک‌های کدنویسی تمیز رو بهت یاد می‌ده.

اگه دلت می‌خواد کدهای تمیز تر و بهینه تری بنویسی، همکاری با بقیه برنامه‌نویس‌ها راحت‌تر بشه و توی کار تیمی حرفه‌ای‌تر باشی، این کتاب یه انتخاب عالیه! 🚀

@datayad / دیتایاد

📌فایل پی دی اف کتاب Clean Code
@datayad / دیتایاد

🤔 فرق بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیه؟

🔹 یادگیری ماشین (Machine Learning)

یعنی آموزش کامپیوتر با داده‌ها تا الگوها رو پیدا کنه و تصمیم‌گیری کنه. این مدل‌ها معمولاً وابسته به ویژگی‌هایی هستن که ما بهشون می‌دیم (Feature Engineering) و از روش‌هایی مثل رگرسیون خطی، درخت تصمیم، SVM و Random Forest برای یادگیری استفاده می‌کنن. اغلب نیاز به پیش‌پردازش داده و انتخاب ویژگی‌های مناسب دارن تا عملکرد بهتری داشته باشن.

🔹 یادگیری عمیق (Deep Learning)

یه زیرمجموعه از یادگیری ماشین هست که از شبکه‌های عصبی مصنوعی (Neural Networks) چندلایه استفاده می‌کنه. این مدل‌ها می‌تونن ویژگی‌های مهم داده رو خودشون به‌صورت خودکار استخراج کنن و معمولاً برای پردازش داده‌های پیچیده مثل تصویر، صوت و متن استفاده می‌شن. مدل‌هایی مثل CNN (برای بینایی کامپیوتری) و RNN (برای پردازش زبان طبیعی و داده‌های ترتیبی) توی این دسته قرار دارن و اغلب با مقدار زیادی داده و پردازش سنگین روی GPU کار می‌کنن.

✨ فرق اصلی؟
یادگیری ماشین برای داده‌های کوچیک‌تر و با ویژگی‌های مشخص بهتره، اما یادگیری عمیق برای داده‌های حجیم و پیچیده فوق‌العاده‌س! 💡


@datayad / دیتایاد

یه آزمایش با Gibberlink🔥
دو عامل هوش مصنوعی به‌طور خودکار گفتگوی صوتی خودشون رو رمزگذاری می‌کنن! 🔐🤖
منبع : X
@datayad / دیتایاد

🚀 رازهای GPT: هوش مصنوعی چطور متن می‌سازه؟ 🤖✨

مدل GPT یه مدل هوش مصنوعیه که متن می‌فهمه و می‌نویسه، اما چطور؟ 🤔

🔹 یادگیری از کوه‌های داده 🏔📚

مدل با خوندن کلی متن از اینترنت، کتاب‌ها و مقالات، الگوهای زبانی رو یاد می‌گیره و متوجه می‌شه که کلمات معمولاً چطور کنار هم قرار می‌گیرن.

🔹 حدس زدن کلمه بعدی! 🎯

وقتی یه جمله رو شروع می‌کنی، GPT مثل یه شعبده‌باز ✨ پیش‌بینی می‌کنه که کلمه بعدی چی می‌تونه باشه. مثلاً اگه بگی:
"هوش مصنوعی می‌تواند..."
مدل احتمال می‌ده که بعدش کلماتی مثل "یاد بگیرد"، "تصمیم بگیرد" یا "اشتباه کند" بیاد.

🔹 جادوی شبکه‌های عصبی 🧠⚡️

این حدس‌ها با استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) و یه معماری خاص به اسم Transformer انجام می‌شه که باعث می‌شه مدل متن‌های طبیعی و هوشمندانه‌ای تولید کنه.

🔹 هر روز باهوش‌تر از دیروز! 🔄📈

با بازخورد کاربران و داده‌های جدید، مدل بهتر و دقیق‌تر می‌شه و یاد می‌گیره متن‌هایی طبیعی‌تر، جذاب‌تر و منطقی‌تر بسازه.

🔥 جمع‌بندی:
مدل GPT در اصل یه ماشین حدس‌زننده فوق‌پیشرفته‌ست که با پیش‌بینی کلمه بعدی، می‌تونه متن‌هایی طولانی، معنادار و گاهی حتی خلاقانه بسازه! 🚀💡

@datayad / دیتایاد

🚀 چرا داده از الگوریتم مهم‌تره؟ 📊🤖

تو دنیای هوش مصنوعی و علوم داده، همیشه حرف از الگوریتم‌های پیچیده و مدل‌های قوی می‌شه، اما داده چقدر اهمیت داره؟ 🤔

🔹 آشغال بدی، آشغال می‌گیری! 🗑➡️🗑

یه الگوریتم هرچقدر هم پیشرفته باشه، اگه داده‌های ورودی بی‌کیفیت باشن، خروجی هم بی‌کیفیته! به این می‌گن Garbage In, Garbage Out (GIGO).

🔹 داده‌های بهتر = یادگیری بهتر 🎯

حتی یه مدل ساده اگه داده‌های تمیز، متنوع و درست داشته باشه، نتایج دقیق‌تر و باکیفیت‌تری می‌ده. برعکس، بهترین الگوریتم هم با داده‌های اشتباه شکست می‌خوره.

🔹 مثال واقعی: چرا چت‌بات‌ها نژادپرست می‌شن؟ 😱

بعضی چت‌بات‌های هوش مصنوعی توی اینترنت حرف‌های نامناسب یاد گرفتن چون داده‌های آموزشی‌شون پُر از تعصب و سوگیری بود. این نشون می‌ده داده خام می‌تونه الگوریتم رو خراب کنه!

🔹 قبل از مدل‌سازی، داده رو تمیز کن! 🧼📊

داده‌کاوی (Data Cleaning) که در پست های قبلی بهش اشاره کردیم از طراحی الگوریتم مهم‌تره. حذف داده‌های پرت، بررسی داده‌های گمشده و متعادل کردن مجموعه داده‌ها، مدل رو باهوش‌تر و دقیق‌تر می‌کنه.

💡 نتیجه‌گیری:
داده خوب بدون الگوریتم قوی می‌تونه جواب بده، ولی الگوریتم قوی بدون داده خوب هیچ‌کاری نمی‌کنه! 🔥

@datayad / دیتایاد

دیپ‌فیک چیه و چجوری کار می‌کنه؟ 🎭🔮

حتماً ویدیوهایی دیدی که یه نفر داره حرفی می‌زنه یا کاری می‌کنه که به نظر غیرواقعی میاد، اما ظاهراً انگار خودشه! 🤯 اینا همون ویدیوهای دیپ‌فیکن که با یه مدل هوش مصنوعی ساخته می‌شن.

دیپ‌فیک یعنی چی؟ 🤖

یه تکنیک هوش مصنوعیه که باهاش می‌شه چهره، صدا یا حتی حرکات یه نفر رو تو ویدیوهای دیگه شبیه‌سازی کرد. برای این کار، هوش مصنوعی کلی اطلاعات جمع می‌کنه و کم‌کم یاد می‌گیره چطوری یه ویدیو جعلی بسازه.

مراحل ساخت دیپ‌فیک ⚙️

✅ جمع کردن دیتا – اول از یه فرد کلی عکس و فیلم تهیه می‌شه. هر چی بیشتر، بهتر!
✅ آموزش مدل – یه مدل یادگیری عمیق (مثلاً GAN) روی این دیتا آموزش می‌بینه و نسخه‌های تقلبی می‌سازه.
✅ ساخت خروجی نهایی – یه ویدیوی جدید تولید می‌شه که ممکنه از واقعیت قابل تشخیص نباشه! 😵

کجاها ازش استفاده می‌کنن؟ 🎭
✅ کاربردهای خوب:

- تو صنعت سینما برای تغییر چهره بازیگرا یا بازسازی شخصیت‌های قدیمی
- تو دوبله فیلم‌ها و هماهنگ کردن لب‌ها با زبان‌های مختلف
- تو آموزش برای جذاب‌تر کردن ویدیوها

❌ جایی که می‌تونه دردسرساز بشه:

- پخش اخبار جعلی و فریب دادن مردم
- کلاهبرداری و جعل هویت
- نقض حریم خصوصی و سو‌ءاستفاده از تصاویر افراد

چطور بفهمیم یه ویدیو دیپ‌فیکه؟ 🔍

👀 حرکات غیرعادی چشم یا لب
🌗 تفاوت توی نور و سایه‌ها
🎥 بهم‌ریختگی تصویر توی حرکات سریع

دیپ‌فیک یه تکنولوژی خیلی قدرتمنده که هم می‌تونه مفید باشه، هم خطرناک و باید همیشه حواسمون باشه کجا و چجوری داره استفاده می‌شه! ⚡️⚠️

@datayad / دیتایاد

مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین به زبان ساده 📚🧠

🔹 یادگیری ماشین چیه؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی هست که به کامپیوترها یاد می‌ده بدون برنامه‌نویسی مستقیم، از داده‌ها الگو یاد بگیرن و تصمیم‌گیری کنن. به زبون ساده، مثل وقتی که یه بچه با دیدن چند تا گربه، یاد می‌گیره که گربه چه شکلیه! 😺📊

🔹 انواع یادگیری ماشین
یادگیری ماشین سه نوع اصلی داره:
1️⃣ یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)

📌 در این روش، یه مدل با داده‌های برچسب‌دار آموزش داده می‌شه. یعنی ورودی و خروجی مشخصه، و مدل باید الگوی بین اون‌ها رو یاد بگیره.
✅ مثال: تشخیص ایمیل‌های اسپم ✉️🚫 (مدل یاد می‌گیره که کدوم ایمیل‌ها اسپم هستن و کدوم نه.)

2️⃣ یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

📌 اینجا داده‌ها برچسب ندارن، و مدل باید خودش الگوها و ساختارهای مخفی رو پیدا کنه.
✅ مثال: گروه‌بندی مشتریان تو یه فروشگاه بر اساس رفتار خریدشون 🛍📊

3️⃣ یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

📌 مدل مثل یه بازیگره که با آزمون و خطا یاد می‌گیره بهترین تصمیم رو بگیره.
✅ مثال: رباتی که بازی شطرنج رو یاد می‌گیره و کم‌کم حرفه‌ای می‌شه 🤖♟

🔹 چرا داده مهمه؟

مدل‌های یادگیری ماشین بدون داده، مثل دانش‌آموزی هستن که کتاب درسی نداره! 📚❌ هرچی داده بیشتر و تمیزتر باشه، مدل بهتر یاد می‌گیره و نتایج دقیق‌تری می‌ده. داده‌ها معمولاً پردازش و تمیزکاری می‌شن تا نویزها و اطلاعات غیرضروری حذف بشن.

🔹 آیا یادگیری ماشین همیشه درسته؟

نه همیشه! 😅 مدل‌ها ممکنه اشتباه کنن، به‌خصوص اگه داده‌هاشون ناقص یا مغرضانه باشه. مثلاً اگه یه مدل تشخیص چهره فقط با عکس‌های یه نژاد خاص آموزش ببینه، ممکنه تو تشخیص بقیه دچار خطا بشه. این مشکل رو Bias (سوگیری) می‌گن.

🔹 جمع‌بندی

یادگیری ماشین یکی از پایه‌های هوش مصنوعیه که به کامپیوترها توانایی تصمیم‌گیری از روی داده‌ها رو می‌ده. سه نوع یادگیری اصلی داره: نظارت‌شده، بدون نظارت و تقویتی. داده‌ها نقشی حیاتی دارن و کیفیت اون‌ها تأثیر زیادی روی عملکرد مدل داره. البته یادگیری ماشین همیشه بی‌نقص نیست، ولی با پیشرفت تکنولوژی، روزبه‌روز هوشمندتر می‌شه! 🚀

📌 اگه به یادگیری ماشین علاقه داری، از کتابخونه‌هایی مثل scikit-learn و TensorFlow شروع کن و با پروژه‌های ساده، یادگیری رو عملی کن! 😃🔥

@datayad / دیتایاد

مفهوم Bias در مدل‌های هوش مصنوعی – چطور جلوی تعصب رو بگیریم؟ ⚖️🤔

🔍 بایاس (Bias) چیه؟

بایاس (Bias) یا تعصب توی مدل‌های هوش مصنوعی یعنی وقتی یه الگوریتم، به‌صورت ناعادلانه به نفع یا ضرر یه گروه خاص عمل می‌کنه. این اتفاق معمولاً به‌خاطر داده‌های آموزشی رخ می‌ده، مثلاً اگه یه مدل تشخیص چهره بیشتر با تصاویر افراد سفیدپوست آموزش ببینه، ممکنه دقتش روی افراد رنگین‌پوست کمتر باشه.

🚨 چرا Bias خطرناکه؟

باعث تصمیم‌گیری‌های ناعادلانه توی استخدام، سیستم‌های وام‌دهی، پزشکی و حتی قضاوت‌های قضایی می‌شه. می‌تونه باعث تبعیض نژادی، جنسیتی یا اجتماعی بشه و اعتماد عمومی به هوش مصنوعی رو کاهش می‌ده.

🛠️ چطور جلوی Bias رو بگیریم؟

✅ داده‌های متنوع جمع‌آوری کنیم تا مدل، دید جامع‌تری داشته باشه. ✅ از الگوریتم‌های بررسی Bias برای شناسایی و اصلاح تعصب استفاده کنیم. ✅ مدل رو با داده‌های متوازن و متنوع‌تر آموزش بدیم. ✅ از فریمورک‌های شفاف و ابزارهای Fairness AI مثل IBM Fairness 360 و Google What-If Tool استفاده کنیم.

💡 حرف آخر
هوش مصنوعی قراره تصمیم‌های بهتری از ما بگیره، نه اینکه تبعیض‌های ما رو تکرار کنه! پس لازمه که با بررسی و اصلاح Bias، مدل‌های هوشمندتر و عادلانه‌تری بسازیم. 🚀

@datayad / دیتایاد

🚀 مایکروسافت Dragon Copilot: دستیار هوشمند پزشکی

مایکروسافت یه دستیار هوش مصنوعی جدید به اسم Dragon Copilot معرفی کرده که کارای اداری پزشکی رو کمتر می‌کنه! این ابزار با ترکیب Dragon Medical One و DAX Copilot، توی مستندسازی، جستجوی اطلاعات و خودکارسازی وظایف پزشکی کمک می‌کنه.🔥

📝 یادداشت‌برداری هوشمند | 🔍 دسترسی سریع به اطلاعات پزشکی | ⚡ انجام خودکار کارای اداری

📅 زمان عرضه: اردیبهشت توی آمریکا و کانادا، بعدشم اروپا!

@datayad / دیتایاد

مدل‌های مولد (Generative AI) چطور کار می‌کنن؟ 🎨🤖

🔹 تعریف کلی

مدل‌های مولد هوش مصنوعی، سیستم‌هایی هستن که می‌تونن داده‌های جدید مثل متن، تصویر، صدا یا ویدیو تولید کنن. این مدل‌ها از الگوهای موجود توی داده‌های آموزشی خودشون یاد می‌گیرن و محتوای جدیدی می‌سازن که شباهت زیادی به نمونه‌های واقعی داره.

🔹 چطور کار می‌کنن؟
🔸 یادگیری از داده‌ها

مدل روی حجم زیادی از داده‌های مرتبط آموزش می‌بینه. مثلاً یه مدل تولید متن، با خوندن میلیون‌ها جمله یاد می‌گیره چطور جملات طبیعی بسازه.

🔸 ساختار ریاضی پیچیده

از شبکه‌های عصبی، مخصوصاً مدل‌های مثل ترنسفورمرها (مثل GPT) و شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)، برای تحلیل و تولید داده استفاده می‌شه.

🔸 تولید خروجی جدید

بعد از آموزش، مدل می‌تونه بر اساس ورودی کاربر، داده‌ی جدیدی تولید کنه. مثلاً یه مدل تصویرسازی مثل DALL·E می‌تونه بر اساس توضیحات متنی، یه تصویر خلق کنه.

🔹 کاربردها

✅ تولید متن (مثل ChatGPT)
✅ خلق تصاویر و آثار هنری (مثل DALL·E)
✅ تولید موسیقی و صدا
✅ ایجاد ویدیوهای جدید
✅ شبیه‌سازی صدا و دیالوگ‌ها

🔹 چالش‌ها و محدودیت‌ها

⚠️ ممکنه اطلاعات غلط تولید کنن
⚠️ برخی مدل‌ها سوگیری دارن
⚠️ نیاز به قدرت پردازشی بالا دارن

📌 جمع‌بندی
مدل‌های مولد یکی از جذاب‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی هستن که به خلاقیت دیجیتالی قدرت می‌دن. اما همچنان چالش‌هایی مثل دقت، مسئولیت‌پذیری و مسائل اخلاقی دارن که باید مدیریت بشن.

@datayad / دیتایاد

مایکروسافت اج: "کدوم قابلیت اج رو بیشتر استفاده می‌کنید؟"
اوپرا GX: این یکی! 🔥😂

@datayad / دیتایاد

کامپیوترها چطور تصویر و ویدیو رو درک می‌کنن؟ 🤖📸

🔹 بینایی ماشین یکی از شاخه‌های هوش مصنوعیه که به کامپیوترها کمک می‌کنه تصاویر و ویدیوها رو مثل انسان پردازش و تحلیل کنن. اما برخلاف ما که با چشم جزئیات رو می‌بینیم، کامپیوترها فقط یک ماتریس از اعداد (پیکسل‌ها) رو می‌فهمن!👁️

🔹 چطور این داده‌ها پردازش می‌شن؟
🔸 پردازش تصویر:

اول، تصاویر به فرمت عددی تبدیل می‌شن. فیلترها و الگوریتم‌های پردازش تصویر مثل تشخیص لبه‌ها یا بهبود کیفیت تصویر این داده‌ها رو آماده می‌کنن.

🔸 استخراج ویژگی‌ها:

الگوریتم‌هایی مثل SIFT یا HOG ویژگی‌های مهم رو از تصویر جدا می‌کنن، مثل لبه‌ها، گوشه‌ها یا الگوهای خاص.

🔸 مدل‌های یادگیری عمیق:

شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) روی این داده‌ها آموزش داده می‌شن تا الگوهای پیچیده رو تشخیص بدن. این مدل‌ها می‌تونن چهره‌ها، اشیا یا حتی حرکات در ویدیو رو شناسایی کنن.

🔹 جمع‌بندی

بینایی ماشین به کامپیوترها امکان می‌ده که دنیای بصری رو پردازش کنن و بفهمن. با استفاده از پردازش تصویر، استخراج ویژگی‌ها و یادگیری عمیق، سیستم‌های هوشمند می‌تونن اشیا، چهره‌ها و حتی حرکات رو تحلیل کنن. این تکنولوژی، پایه‌ی بسیاری از پیشرفت‌های مدرن، از تشخیص چهره گرفته تا خودروهای خودران، محسوب می‌شه و آینده‌ی تعامل ما با ماشین‌ها رو متحول می‌کنه.

@datayad / دیتایاد

چطور با مدل‌های Gemini گوگل فایل آپلود کنید و ازش سوال بپرسید؟

🔹 می‌تونید یه فایل بدید و مدل براتون تبدیل صدا به متن (transcribe) کنه.
🔹 می‌تونید درباره کل فایل سوال بپرسید.
🔹 حتی می‌تونید درباره یه بخش خاص از فایل سوال کنید!

هر ۳ حالت رو توی عکس بالا موجود هست. برای جزئیات بیشتر، مستندات API رو مشاهده کنید.

🔗 منبع

@datayad / دیتایاد

🔍 مهندسی ویژگی (Feature Engineering) دقیقا چیه؟

مهندسی ویژگی یعنی تغییر و آماده‌سازی داده‌ها به شکلی که مدل یادگیری ماشین راحت‌تر الگوها رو تشخیص بده. 🎯

مثلاً فرض کن قراره با یه مدل یادگیری ماشین پیش‌بینی کنیم که هوا بارونی می‌شه یا نه. اگه فقط "دما" رو به مدل بدیم، شاید خوب کار نکنه، اما اگه یه ویژگی جدید مثل "اختلاف دمای امروز و دیروز" بسازیم، مدل بهتر می‌فهمه که کاهش دما ممکنه نشونه‌ی بارون باشه! 🌧️🔍

پس مهندسی ویژگی یعنی از داده‌های خام، اطلاعات ارزشمندتری بسازیم تا مدل تصمیمات بهتری بگیره! 🚀

@datayad / دیتایاد

💰 اولین مشاور املاک هوش مصنوعی، فروش ۱۰۰ میلیون دلاری رقم زد!

یه استارتاپ پرتغالی به اسم eSelf AI یه مشاور املاک هوشمند ساخته که ۲۴ ساعته آنلاین جواب میده و اطلاعات کاملی از املاک ارائه میده 🏠🤖 این سیستم باعث شد شرکت Porta da Frente Christie’s بتونه معاملاتش رو به ۱۰۰ میلیون دلار برسونه!

🔹 مشتریا میتونن با این هوش مصنوعی حرف بزنن، املاک مناسب رو ببینن و حتی تور مجازی داشته باشن!
🔹 این فناوری، مثل تأثیری که سینما روی کتاب‌ها داشت، دنیای املاک رو دگرگون کرده 🎬🏡
🔹 مشتریای بین‌المللی، مخصوصاً از آمریکا و برزیل، راحت‌تر از همیشه میتونن ملک بخرن 🌎

منبع : دیجیاتو

@datayad / دیتایاد