🎯 معرفی Keras Tuner – ابزار بهینه‌سازی هایپرپارامترها

کتابخونه Keras Tuner یه ابزار قدرتمند برای تنظیم خودکار هایپرپارامترها توی مدل‌های یادگیری عمیق Keras و TensorFlow هست. با این ابزار، به جای اینکه دستی مقدار بهینه‌ی هایپرپارامترها رو پیدا کنی، می‌تونی به‌صورت خودکار بهترین تنظیمات رو پیدا کنی.

📌اصلا چرا از Keras Tuner استفاده کنیم؟

یکی از چالش‌های اصلی در شبکه‌های عصبی اینه که هایپرپارامترها خیلی زیادن (مثل تعداد نورون‌ها، نرخ یادگیری، تعداد لایه‌ها و …) و پیدا کردن مقدار بهینه برای اون‌ها کار ساده‌ای نیست. Keras Tuner می‌تونه این مشکل رو حل کنه و فرآیند جستجو رو خودکار کنه! 🚀

🚀 ویژگی‌های Keras Tuner

✅ جستجوی خودکار هایپرپارامترها بدون نیاز به تست دستی
✅ پشتیبانی از چندین روش جستجو مثل Random Search، Bayesian Optimization و Hyperband
✅ یکپارچگی کامل با Keras بدون نیاز به تغییرات اساسی در کد
✅ سادگی در استفاده – فقط مدل رو به‌عنوان یه تابع تعریف کن و جستجو رو شروع کن

🔧 نحوه استفاده از Keras Tuner

- نصب کتابخونه از طریق pip:
pip install keras-tuner
- تعریف مدل به‌صورتی که برخی مقادیر مثل تعداد نورون‌ها یا نرخ یادگیری متغیر باشن
- انتخاب روش جستجو و اجرای فرآیند پیدا کردن بهترین هایپرپارامترها
- دریافت بهترین تنظیمات و اعمال اون‌ها روی مدل اصلی

🔥 چرا باید از Keras Tuner استفاده کنی؟

📌 بهینه‌سازی اتوماتیک هایپرپارامترها و صرفه‌جویی در زمان
📌 افزایش دقت مدل بدون نیاز به تنظیمات دستی
📌 سادگی در پیاده‌سازی با چند خط کد

با Keras Tuner، دیگه لازم نیست دستی مقدار بهینه‌ی هایپرپارامترها رو پیدا کنی. این ابزار خودش این کار رو برات انجام می‌ده و بهترین مدل ممکن رو برات می‌سازه! 🚀

📌 برای اطلاعات بیشتر، می‌تونی به مستندات رسمی Keras Tuner سر بزنی: 
🔗 keras.io/keras_tuner

@datayad / دیتایاد

📌این هم یه نمونه کد برای پیدا کردن پارامتر های بهینه شبکه عصبی عمیق با استفاده از Keras-tuner 📊

@datayad / دیتایاد

🔥 اگه می‌خوای Keras Tuner رو بهتر یاد بگیری و بهینه‌ترین هایپرپارامترها رو برای مدل‌هات پیدا کنی، حتماً پست جدید اینستاگرام دیتایاد رو از دست نده! 💡

🔍 تو این پست، مفصل بررسی کردیم که چطور می‌تونی بهینه‌ترین هایپرپارامترها رو برای مدل‌های یادگیری عمیقت پیدا کنی! 🚀

📌 یه سر به اینستاگرام دیتایاد بزن و از این آموزش عملی استفاده کن! 😎
🔗 لینک پست جدید

🔢 نقش ریاضیات در هوش مصنوعی

هوش مصنوعی بدون ریاضی هیچ کاری از دستش برنمیاد! 🤯 مدل‌های هوش مصنوعی برای یادگیری و تصمیم‌گیری، به چند شاخه مهم از ریاضیات وابسته‌اند:

🔹 جبر خطی

شبکه‌های عصبی از اعداد و ماتریس‌ها ساخته شدن. هر بار که یه مدل ورودی رو پردازش می‌کنه، داره کلی عملیات ریاضی روی ماتریس‌ها انجام می‌ده.

🔹 آمار و احتمال

مدل‌های یادگیری ماشین باید حدس بزنن که یه جواب چقدر درسته. مثلاً یه سیستم تشخیص چهره می‌گه: "با ۹۵٪ احتمال این تصویر متعلق به علی‌ست."

🔹 حساب دیفرانسیل و انتگرال

وقتی یه مدل یاد می‌گیره، باید خطاهاش رو کم کنه. این کار با استفاده از یه روش ریاضی به اسم گرادیان کاهشی انجام می‌شه که از مشتق‌گیری استفاده می‌کنه.

🔹 بهینه‌سازی

هدف مدل‌های هوش مصنوعی اینه که بهترین نتیجه رو با کمترین خطا پیدا کنن، و این همون چیزیه که تو ریاضیات بهینه‌سازی بررسی می‌شه.

📌 خلاصه؟ هوش مصنوعی یه مدل ریاضی غول‌پیکره که بدون این مفاهیم، اصلاً کار نمی‌کنه! 😃

@datayad / دیتایاد

حالا که بحث ریاضیات در هوش مصنوعی شد... وقتشه یه پیشنهاد ویژه بهتون بدم! 🎯✨

🔥 دیتایاد یه دوره فوق‌العاده کاربردی درباره ریاضیات برای علم داده و یادگیری ماشین داره که هر کسی می‌خواد تو این حوزه حرفه‌ای بشه، نباید از دستش بده! 📊🧠

📌 سرفصل‌های دوره:
✔️ آموزش NumPy, Pandas, Matplotlib 🐍📊
✔️ آمار و احتمال کاربردی + تحلیل اکتشافی داده (EDA) 📈
✔️ جبر خطی و تحلیل ابعادی داده 🧩
✔️ حساب دیفرانسیل و انتگرال 🏹
✔️ بهینه‌سازی و کاربردهای آن در یادگیری ماشین 🚀

👈 تمام مفاهیم دوره به‌صورت کاربردی در علم داده، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بررسی شده و همراه با پیاده‌سازی در پایتون هست! 💻🔍

🟣 مدرس: صابر کلاگر
📢 این فرصت طلایی رو از دست نده! همین حالا ثبت‌نام کن 👇

🔗 لینک ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر

🔥 گوگل مدل جدید هوش مصنوعی خودش به نام Gemma 3 رو معرفی کرد که بهینه‌تر، قوی‌تر و سریع‌تر از نسخه‌های قبلیه!

🔹 مصرف کمتر منابع ⚡ نسبت به مدل‌های قبلی، عملکرد بهتری روی سخت‌افزارهای ضعیف‌تر داره.
🔹 پشتیبانی از چندین زبان 🌍 دقت و تطبیق‌پذیریش بالاتر رفته و توی بیش از ۳۵ زبان کار می‌کنه.
🔹 تحلیل چندرسانه‌ای پیشرفته 📸 علاوه بر متن، تصاویر و ویدئوهای کوتاه رو هم پردازش می‌کنه.
🔹 رمزگذار تصویری قوی‌تر 🎨 تصاویر غیرمربعی و با وضوح بالا رو بهتر می‌فهمه.
🔹 ایمنی و فیلترهای هوشمندتر 🛡 محتوای نامناسب رو بهتر تشخیص می‌ده و خروجی‌های تمیزتری داره.

🚀 خلاصه، Gemma 3 سریع‌تر، کم‌مصرف‌تر و هوشمندتر از همیشه‌ست!

@datayad / دیتایاد

چطور فروشگاه‌های آنلاین با داده، فروششون رو چند برابر می‌کنن؟ 🚀🛍️

اگه فکر می‌کنی فروشگاه‌های آنلاین فقط به شانس و تبلیغات وابسته‌ان، سخت در اشتباهی! 😏 داده (Data) توی دنیای فروش، مثل یه نقشه گنج عمل می‌کنه. ببین چطور می‌شه ازش استفاده کرد:

🎯 هدف‌گیری دقیق مشتری‌ها (Personalization)

فروشگاه‌های حرفه‌ای با تحلیل رفتار کاربران، به هر کس همون چیزی رو نشون می‌دن که دوست داره! مثلا اگه زیاد دنبال لپ‌تاپ گیمینگ می‌گردی، پیشنهادهای مخصوص گیمینگ رو می‌بینی، نه یه پرینتر اداری! 😆

📊 تحلیل رفتار خرید (Customer Insights)

الگوریتم‌ها بررسی می‌کنن که کاربرها چه ساعتی بیشتر خرید می‌کنن، کدوم محصولا رو تو سبد می‌ذارن ولی نمی‌خرن و... بعد فروشگاه با تخفیف‌های هدفمند یا ارسال نوتیفیکیشن، اون‌ها رو به خرید نهایی می‌کشونه! 🛍️

🤖 پشتیبانی با هوش مصنوعی (AI-Powered Support)

چت‌بات‌ها و سیستم‌های پیشنهاد هوشمند، تجربه خرید رو سریع‌تر و راحت‌تر می‌کنن. اگه سوالی داشته باشی، یه هوش مصنوعی سریع راهنماییت می‌کنه، بدون اینکه مجبور بشی تو صف پشتیبانی بمونی! 🤖💬

🔄 فروش بیشتر با پیشنهادهای هوشمند (Recommendation Engine)

حتما دیدی که بعد از خرید گوشی، بهت قاب و گلس پیشنهاد می‌شه! این سیستم‌های پیشنهادی باعث می‌شن مشتریا خریدهای بیشتری انجام بدن و میانگین ارزش سبد خرید بالا بره. 🛒📈

🏆 نتیجه؟ فروش چند برابر! 💰
وقتی فروشگاه‌ها از داده استفاده کنن، هم مشتریا راضی‌تر می‌شن، هم فروش می‌ترکونه! 🔥

@datayad / دیتایاد

🎯 ساختمان داده، پیش‌نیاز ورود به دنیای هوش مصنوعی و دیتا ساینس!

اگه می‌خوای توی دیتا ساینس و هوش مصنوعی حرفه‌ای بشی، باید پایه‌هات رو قوی کنی! 💡 ساختمان داده یکی از اون مفاهیمی هست که با ندونستنش حل مسائل پیچیده و کار با حجم بالای داده‌ها سخت می‌شه.

📕 کتاب Grokking Data Structures یه کتاب جذابه که مفاهیم ساختمان داده رو به زبون ساده و با مثال‌های کاربردی توضیح می‌ده. پس اگه دنبال یادگیری ساختمان داده بدون پیچیدگی‌های اضافه‌ای، این کتاب می‌تونه یه انتخاب عالی باشه! 🚀

@datayad / دیتایاد

📌فایل پی دی اف کتاب Grokking Data Structures
@datayad / دیتایاد

🛠️ فلسفه Zero-Shot و Few-Shot در یادگیری ماشین چیه و چرا مهمه؟

🔹 اول بریم سراغ اصل داستان! یادگیری ماشین معمولاً نیاز داره که کلی داده برای آموزش ببینه تا بتونه کار کنه. ولی همیشه این حجم از داده در دسترس نیست. اینجاست که دو روش Zero-Shot و Few-Shot وارد بازی می‌شن!

🎯 روش Zero-Shot Learning: بدون آموزش، بدون دردسر!

تو این روش، مدل هیچ نمونه‌ای از یه دسته‌بندی خاص ندیده، ولی باز هم سعی می‌کنه درست حدس بزنه. چطور؟ با تکیه بر دانش قبلی و درک ارتباط بین مفاهیم!
🛠 مثال واقعی:
فرض کن یه مدل زبانی مثل ChatGPT قبلاً چیزی در مورد «فیل‌های پرنده» ندیده، ولی می‌تونه بفهمه که «فیل» سنگینه و «پرنده» پرواز می‌کنه، پس می‌فهمه که این یه چیز تخیلیه.
✅ مزیت: نیازی به داده‌های زیاد نیست!
❌ چالش: ممکنه مدل جواب‌های اشتباه ولی قانع‌کننده بده!

🏆 روش Few-Shot Learning: با چند نمونه، یه استاد شو!

اینجا مدل فقط با تعداد خیلی کمی نمونه (مثلاً ۵ تا ۱۰ تا) یاد می‌گیره که یه کار خاص رو انجام بده. این روش توی مدل‌های زبانی مدرن، مثل GPT، خیلی رایجه!
📌 مثال واقعی:
تو از یه مدل می‌خوای که یه متن رو به فارسی خلاصه کنه. اگه فقط ۲-۳ نمونه بهش بدی و بعد یه متن جدید بدی، مدل می‌فهمه که باید خلاصه‌ش کنه و نه چیز دیگه‌ای!
✅ مزیت: خیلی سریع سازگار می‌شه!
❌ چالش: اگه داده‌ها کیفیت خوبی نداشته باشن، جواب‌های بدی می‌ده!

🚀 چرا مهمه؟

🔹 کاهش هزینه و زمان: به جای هزاران نمونه، با چندتا نمونه هم جواب می‌گیریم!
🔹 کاربردی برای زبان‌های کم‌داده: مثلاً برای ترجمه زبان‌هایی که دیتای زیادی ندارن، عالیه!
🔹 مدل‌های انعطاف‌پذیرتر: می‌تونن توی موقعیت‌های جدید بهتر عمل کنن.

📌 جمع‌بندی:

روش های Zero-Shot و Few-Shot باعث می‌شن که مدل‌ها بدون نیاز به کلی داده، عملکرد خوبی داشته باشن. این یعنی هزینه کمتر، انعطاف بیشتر و هوش مصنوعی‌ای که توی موقعیت‌های جدید هم می‌تونه خودشو وفق بده! 🚀

@datayad / دیتایاد

📉 کاهش هزینه‌ی آموزش مدل‌های زبانی با LoRA و QLoRA!

💡 مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) خیلی قوی هستن، ولی آموزش دادن یا حتی تغییر کوچیک توشون هزینه‌ی بالایی داره! 😵 اما خوشبختانه، دو روش LoRA و QLoRA اومدن که این مشکل رو حل کنن.

🎯 روش LoRA: آموزش مدل، ولی کم‌هزینه‌تر!

تو روش LoRA (Low-Rank Adaptation)، به جای اینکه همه‌ی وزن‌های مدل رو تغییر بدیم، فقط یه بخش کوچیک و مهم ازش رو آپدیت می‌کنیم. یعنی چی؟ یعنی مدل اصلی دست نخورده می‌مونه، ولی یه سری ماتریس‌های کوچیک (که کم‌هزینه‌تر هستن) بهش اضافه می‌شن تا تغییرات لازم رو ایجاد کنن.

✅ نتیجه؟ آموزش سریع‌تر، مصرف رم و پردازنده کمتر، ولی بدون افت کیفیت! 🚀

🏋️ روش QLoRA: همون LoRA، ولی بهینه‌تر!

روش QLoRA (Quantized LoRA) یه قدم جلوتر می‌ره! علاوه بر استفاده از تکنیک LoRA، کاری می‌کنه که مدل اصلی فشرده‌تر بشه و از عددهای کم‌دقت‌تر استفاده کنه (به این کار Quantization می‌گن). این یعنی:

🔹 مصرف رم خیلی کمتر
🔹 قابل اجرا روی کارت گرافیک‌های ضعیف‌تر 🎮
🔹 همون کیفیت مدل، ولی چند برابر بهینه‌تر 🤩

✨ جمع‌بندی
🔹 روش LoRA: فقط بخش‌های مهم مدل رو تغییر می‌ده، هزینه‌ی آموزش رو کم می‌کنه
🔹 روش QLoRA: علاوه بر LoRA، مدل رو فشرده می‌کنه تا رم و پردازنده‌ی خیلی کمتری مصرف کنه.

👨‍💻 اگه می‌خوای یه مدل زبانی رو شخصی‌سازی کنی و نمی‌خوای هزینه‌ی زیادی بدی، این دو روش انتخاب‌های عالی‌ای هستن! 🔥

@datayad / دیتایاد

تاریخچه شبکه‌های عصبی: از ایده تا انقلاب هوش مصنوعی 🧠💡

🔥 جرقه‌های اولیه

شبکه‌های عصبی از دهه ۱۹۴۰ شروع شدن، وقتی که وارن مک‌کالوک و والتر پیتس اولین مدل ریاضی برای شبیه‌سازی نورون‌های مغزی رو طراحی کردن. این شروع کار بود، اما هنوز راه طولانی‌ای داشت.

💡 پرسیپترون: آغاز انقلاب

دهه ۱۹۵۰، فرانک روزنبلات با پرسیپترون اومد و اولین شبکه عصبی قابل آموزش رو معرفی کرد. این مدل ساده بود ولی پایه‌گذار تحقیقات بعدی شد.

🚀 پس‌انتشار خطا و جهش بزرگ

دهه ۱۹۸۰ هم یه تغییر اساسی داشت! معرفی الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation) توسط روملهارت، هینتون و ویلیامز باعث شد شبکه‌های عصبی به عمق بیشتری برن و وارد دنیای کاربردی بشن.

💥 عصر طلایی یادگیری عمیق

اما داستان اینجا تموم نمی‌شه! دهه ۲۰۱۰ با پیشرفت‌های قدرت پردازشی و ورود GPUها به دنیای یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی واقعاً قدرت گرفتن. حالا دیگه تو هر چیزی از تشخیص تصویر گرفته تا مدل‌های زبانی سر و کله‌شون پیدا میشه.

🔮 آینده شبکه‌های عصبی

اگر فکر می‌کنید اینجا تموم شده، سخت در اشتباهید! آینده شبکه‌های عصبی پر از تحولاتیه که می‌تونه حتی تصورات ما رو هم جابجا کنه. از توسعه مدل‌های پیچیده‌تر و سبک‌تر برای کاربردهای روزمره، تا توانایی‌های بیشتر در یادگیری از داده‌های کمتر. شبکه‌های عصبی قراره هر روز بیشتر با زندگی‌مون گره بخورن!

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

🚀 کارت‌ گرافیک، از بازی تا هوش مصنوعی 🎮➡️🤖

کارت‌های گرافیک دیگه فقط برای بازی نیستن! با رشد سریع هوش مصنوعی، تقاضا برای پردازنده‌های گرافیکی قدرتمند مثل انویدیا H100 و A100 سر به فلک کشیده. اما چی باعث شده این کارت‌ها برای یادگیری ماشین بهتر از مدل‌های معمولی باشن؟💡

🔹 حافظه‌ی بیشتر

مثلا مدل H100 تا 80 گیگابایت HBM3 داره، در حالی که کارت RTX 4090 فقط 24 گیگابایت GDDR6X.

🔹 بهینه‌سازی برای محاسبات ماتریسی (Tensor Cores)

این بهینه سازی با استفاده از این هسته ها انجام میشه. هسته‌های تنسور (Tensor Cores) واحدهای پردازشی خاصی هستن که برای انجام ضرب و جمع ماتریس‌ها طراحی شدن. این عملیات در یادگیری عمیق و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی مثل شبکه‌های عصبی کاربرد زیادی داره و باعث افزایش سرعت پردازش نسبت به هسته‌های معمولی می‌شه.

🔹 پشتیبانی از دقت متغیر (Mixed Precision)

پردازنده‌های جدید علاوه بر محاسبات با دقت 32 بیتی (FP32)، از دقت‌های پایین‌تر مثل 16 بیتی (FP16) و حتی 8 بیتی (FP8) پشتیبانی می‌کنن. این ویژگی باعث کاهش مصرف حافظه و افزایش سرعت اجرا بدون کاهش محسوس در دقت مدل می‌شه.

آینده‌ی پردازنده‌های گرافیکی دیگه فقط درباره‌ی نرخ فریم نیست، بلکه قدرت پردازش مدل‌های هوشمنده! 🚀

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

🌐 شبکه‌های عصبی گرافی (GNN): تحلیل روابط پیچیده در داده‌ها

📌 شبکه‌ های عصبی گرافی چیه؟

شبکه‌های عصبی گرافی (Graph Neural Networks یا GNN) یه مدل یادگیری عمیقه که روی گراف‌ها کار می‌کنه. گراف‌ها ساختارهایی هستن که از نود (گره) و لبه (اتصال) تشکیل شدن. مثلا، یه شبکه اجتماعی رو در نظر بگیر، هر کاربر یه نوده و ارتباط بینشون یه لبه. GNN می‌تونه این روابط رو تحلیل کنه و الگوهای پیچیده رو استخراج کنه.

🎯 به چه دردی می‌خوره؟

پیشنهاد محتوا 🎵 (مثلا یوتیوب ازش استفاده می‌کنه که بفهمه چه ویدیویی برات مناسبه)

تشخیص جرائم 💳 (تو بانک‌ها برای کشف تراکنش‌های مشکوک)

پردازش شبکه‌های اجتماعی 📱 (تحلیل رفتار کاربران در اینستاگرام یا توییتر)

بیوانفورماتیک 🧬 (بررسی ارتباط بین پروتئین‌ها و داروها)

⚙ چجوری کار می‌کنه؟

تو GNN، هر نود اطلاعات خودش رو داره، ولی چیزی که مهمه تأثیر نودهای همسایه روی اون نود خاصه. مدل با پیام‌رسانی بین نودها یاد می‌گیره که هر نود رو بر اساس همسایه‌هاش تحلیل کنه.

🎓 مثال ساده

فرض کن می‌خوایم تشخیص بدیم که یه کاربر جدید تو یه شبکه اجتماعی احتمالاً به کدوم موضوع علاقه داره. اگه بیشتر دوستاش پیج‌های مرتبط با برنامه‌نویسی رو فالو کردن، احتمال زیاد خودش هم علاقه داره. GNN این ارتباطات رو بررسی می‌کنه و با توجه به اطلاعات همسایه‌ها، یه پیش‌بینی هوشمند انجام می‌ده.

⏭ جمع‌بندی

شبکه‌های عصبی گرافی تو دنیای داده‌های به‌هم‌پیچیده عالی عمل می‌کنن. هرجا که روابط بین اجزا مهم باشه، GNN می‌تونه با تحلیل این ارتباطات، نتایج ارزشمندی بده. از پیشنهاد فیلم و موسیقی گرفته تا تحلیل پروتئین‌ها، این مدل آینده‌ی پردازش داده‌های پیچیده رو شکل می‌ده!🔥🤖

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

🎯 چرا متخصص‌های داده عاشق پایتون هستند؟
💡 سادگی و خوانایی

پایتون سینتکس ساده‌ای داره که کدنویسی رو سریع‌تر و فهم کدها رو راحت‌تر می‌کنه. این ویژگی برای دانشمندای داده که می‌خوان روی تحلیل تمرکز کنن، عالیه!

📦 کتابخونه‌های قدرتمند

پایتون کلی کتابخونه تخصصی برای علم داده و هوش مصنوعی داره مثل:
- کتابخانه NumPy و Pandas برای پردازش داده
- کتابخانه Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی
- کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
- کتابخانه TensorFlow و PyTorch برای یادگیری عمیق

🚀 اجرا روی پلتفرم‌های مختلف

پایتون روی سیستم‌عامل‌های مختلف اجرا می‌شه و حتی با ابزارهایی مثل Docker می‌تونی مدل‌های هوش مصنوعی رو به راحتی دیپلوی کنی.

🤝 جامعه‌ی فعال و منابع زیاد

یه جامعه بزرگ از توسعه‌دهنده‌ها همیشه در حال بهبود ابزارهای پایتون هستن و اگه جایی به مشکل بخوری، احتمال زیاد توی Stack Overflow یا مستندات رسمی جوابش رو پیدا می‌کنی.

🔗 یکپارچگی با زبان‌های دیگه

پایتون می‌تونه با زبان‌هایی مثل C و Java ترکیب بشه و از کتابخونه‌های سریع‌تر هم بهره ببره.

📌 نتیجه‌گیری

سادگی، کتابخونه‌های قوی، جامعه‌ی بزرگ و قابلیت اجرا روی پلتفرم‌های مختلف، پایتون رو به یکی از بهترین زبان‌ها برای علم داده و هوش مصنوعی تبدیل کرده! 🚀🔥

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

رگ (RAG) چیه و چطوری کار می‌کنه؟ 🚀🤖

🔍 تعریف رگ

رگ (RAG) یه روش هوشمنده که به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) کمک می‌کنه به جای اینکه فقط از دانش قبلی خودشون استفاده کنن، اطلاعات جدید رو از منابع خارجی بگیرن و بعد متن تولید کنن. این یعنی مدل‌ها می‌تونن به‌روز، دقیق و کاربردی‌تر باشن.

⚙️ چطور کار می‌کنه؟

- بازیابی (Retrieval): مدل اول از یه دیتابیس، API یا اسناد ذخیره‌شده، اطلاعات مرتبط رو پیدا می‌کنه. مثلا یه چت‌بات پزشکی وقتی ازش بپرسی "آخرین درمان دیابت چیه؟"، به جای جواب دادن بر اساس اطلاعات قدیمی خودش، می‌ره و آخرین مقالات پزشکی رو چک می‌کنه.

- تولید (Generation): حالا مدل با ترکیب دانش خودش + اطلاعات بازیابی‌شده، یه پاسخ دقیق می‌سازه. توی مثال قبل، چت‌بات یه متن جدید می‌نویسه که هم بر اساس دانش کلیشه‌ای خودش باشه و هم از جدیدترین داده‌های پزشکی استفاده کنه.

🎯 چرا مهمه؟

✅ اطلاعات همیشه به‌روز می‌مونه (دیگه مدل‌ها محدود به دیتای زمان آموزش‌شون نیستن)
✅ جواب‌ها قابل توضیح‌تر می‌شن (چون می‌شه منبع اطلاعات رو مشخص کرد)
✅ فاین‌تیون لازم نیست (به جای آموزش دوباره مدل، فقط منبع داده‌ها رو آپدیت می‌کنیم)

🔎 کاربردها

🔹 چت‌بات‌های پشتیبانی: می‌تونن همیشه از آخرین داکیومنت‌های شرکت برای جواب دادن استفاده کنن.
🔹 موتورهای جستجو: گوگل یا بینگ می‌تونن ترکیبی از بازیابی و تولید متن رو ارائه بدن.
🔹 تحلیل داده‌های سازمانی: شرکت‌ها می‌تونن گزارش‌های داخلی رو اسکن کنن و پاسخ‌های هوشمند تولید کنن.

⚠️ چالش‌ها

❌ اگه اطلاعات بازیابی‌شده غلط باشه، جواب مدل هم غلط می‌شه.
❌ سرعت پردازش پایین میاد چون باید هم اطلاعات رو بازیابی کنه و هم متن تولید کنه.

🚀 نتیجه‌گیری

رگ باعث می‌شه مدل‌های زبانی دقیق‌تر، به‌روزتر و کاربردی‌تر بشن و دیگه فقط به حافظه‌ی محدود خودشون وابسته نباشن. این تکنیک توی چت‌بات‌ها، جستجو، تحلیل داده و خیلی زمینه‌های دیگه آینده‌ی پردازش زبان طبیعی رو متحول می‌کنه! 😎

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

📊 تشخیص مقادیر پرت با Z-Score در پایتون

گاهی داده‌هایی داریم که نسبت به بقیه خیلی متفاوتن و می‌تونن روی مدل‌های یادگیری ماشین تأثیر منفی بذارن. یکی از روش‌های سریع برای شناسایی این مقادیر، Z-Score هست.

✏️ فرمول Z-Score:

Z = (x - μ) / σ
که توش:
متغیر x مقدار داده
متغیر μ (میانگین)
متغیر σ (انحراف معیار) داده‌هاست.

👨‍💻 کد پایتونی برای تشخیص مقادیر پرت:

import numpy as np
from scipy.stats import zscore

data = [10, 12, 14, 13, 12, 100, 11, 13, 12]  # ۱۰۰ یه مقدار پرته
z_scores = np.abs(zscore(data))

# انتخاب مقادیر پرت با Z-Score > 2
outliers = np.where(z_scores > 2)

print("مقادیر پرت:", np.array(data)[outliers])

💡 نکته

حد استاندارد برای مقادیر پرت معمولاً Z > 2 یا Z > 3 در نظر گرفته می‌شه.

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

مشتق و گرادیان 🚀 مغز متفکر یادگیری ماشین

اگه بخوای یه مدل یادگیری ماشین آموزش بدی، باید یاد بگیره که چطور خطاهاش رو کم کنه. ولی از کجا بفهمه که تو کدوم جهت حرکت کنه؟🤖 اینجاست که مشتق و گرادیان به کمکش میان!

📌 مشتق

یعنی هر چقدر یه مقدار تغییر کنه، خروجی چقدر تغییر می‌کنه. اگه مشتق یه تابع مثبت باشه یعنی باید مقدارش رو کم کنیم، اگه منفی باشه یعنی باید زیادش کنیم، تا به کمترین مقدار خطا برسیم.

🧠 گرادیان

همون مشتقه، ولی تو دنیای چندبعدی! یعنی وقتی مدل چند تا پارامتر داره (مثل وزن‌های یه شبکه عصبی)، گرادیان نشون می‌ده که هر پارامتر چقدر روی خطا تأثیر داره و چطور باید تغییرش بدیم.

💡همین ؟

نه دیگه! حالا مشکل اینه که مدل از کجا بفهمه چقدر باید پارامترهاشو تغییر بده؟ اگه تغییرات خیلی کوچیک باشه، یادگیری کند می‌شه، اگه خیلی بزرگ باشه، مدل ممکنه سرگردون بشه! 🤯 اینجاست که "نزول گرادیان (Gradient Descent)" وارد می‌شه.

📊 نزول گرادیان ( Gradiant Descent )

⚡ نزول گرادیان یه الگوریتم بهینه‌سازیه که کمک می‌کنه مدل مرحله‌به‌مرحله و با اندازه مناسب تغییرات رو اعمال کنه. توی هر مرحله، مقدار پارامترها رو یه مقدار کوچیک در جهت منفی گرادیان تغییر می‌ده، تا خطا رو کم کنه. یه جورایی مثل پایین اومدن از یه سراشیبیه، ولی با قدم‌های حساب‌شده!

✅ خلاصه‌ش اینه که بدون مشتق، گرادیان و نزول گرادیان، یادگیری ماشین نمی‌تونه خودش رو بهبود بده!

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

📚 ریاضیات برای علم داده و یادگیری ماشین 🚀

توی پست قبل دیدیم که مشتق و گرادیان چطور مغز متفکر یادگیری ماشین هستن 🤖
اما این فقط یه تکه از پازل ریاضیه!
اگه می‌خوای مدل‌های یادگیری ماشین رو واقعا درک کنی، باید پایه‌ی ریاضیاتی قوی داشته باشی.

📌 توی این دوره، ریاضیات کاربردی برای علم داده و یادگیری ماشین رو یاد می‌گیری، اونم به همراه کدنویسی پایتون و مثال‌های عملی!🐍🤖🔥

✅کتابخونه های Numpy, Pandas, Matplotlib برای کار با داده‌ها 📊
✅ آمار و احتمالات کاربردی + EDA برای تحلیل داده‌ها 🤓
✅ جبر خطی و تحلیل ابعادی داده‌ها برای فهم ماتریس‌ها و فضاهای برداری 🧮
✅ حساب دیفرانسیل و انتگرال برای فهم تغییرات و گرادیان‌ها 🔢
✅ بهینه‌سازی برای کاهش خطا در مدل‌های یادگیری ماشین 🚀

🔹 یادگیری ماشین بدون ریاضی مثل رانندگی بدون فرمونه! این دوره کمکت می‌کنه مفاهیم پیچیده رو ساده و عملی یاد بگیری.

اینجا کلیک کن 👉

📍 برای اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام:
🔗 وبسایت دیتایاد | 🔗 چنل تلگرام | 🔗 اینستاگرام

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