📚 الگوریتم های یادگیری ماشین (قسمت سیو ششم )

✔️ الگوریتم Gradient Boosting(درس چهارم)

🟣مزایایgradient boosting:

• چون یادگیریش گروهیه ، تفسیر و مدیریت داده¬ها آسان تره.

•  نسبت به الگوریتم‌های دیگه دقیق‌تر و با روش‌های پیشرفته مانند خوشه بندی، جنگل تصادفی و درخت تصمیم، نتایج دقیقی بهمون میده.

•  نه تنها از مجموعه داده های عددی ، بلکه برای مدیریت داده های طبقه بندی و گسسته شده نیز کارآمده.

•  یک روش انعطاف‌پذیر که به راحتی مجموعه داده‌های آموزشی رو بررسی می‌کنه.

🟣معایب gradient boosting:

•   حساس به نقاط پرت در یک مجموعه داده است که باعث پیچیدگی حافظه میشه.

•  چون تلاش میکنه  هر خطای گره های قبلی رو حل کنه منجر به برازش بیش از حد مدل می شه.

•  می‌تونند از نظر محاسباتی پرهزینه باشن و زمان بیشتری برای آموزش مدل کامل بر روی پردازنده‌ها نیاز باشه.

#آموزش   #یادگیری_ماشین  #machine_learning
#الگوریتم_یادگیری_ماشین

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

🚗 آمریکا به‌منظور کاهش تصادفات جاده‌ای طرحی برای صحبت‌کردن خودروها با همدیگه معرفی کرد

⚫️وزارت حمل‌و‌نقل ایالات متحده (DOT) طرح ایمنی جاده‌ای جدیدی برای سراسر این کشور ارائه کرده که درنهایت منجر به ارتباط خودروها با همديگه می‌شه. این وزارتخانه امیدواره استقرار گسترده این طرح با نام V2X «تعهد برای پیگیری رویکردی جامع به‌منظور کاهش تعداد تخلفات جاده‌ای به‌سمت صفر» رو افزایش بده.

⚫️طرح V2X باعث می‌شه وسایل نقلیه با یکدیگر و عابران پیاده، دوچرخه‌سواران و زیرساخت‌های کنار جاده در تماس باشن. در واقع به اون ها اجازه می‌ده اطلاعاتی مثل موقعیت و سرعت خودشونو همچنین شرایط جاده رو به اشتراک بگذارن.

#اخبار_هوش_مصنوعی

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

✅مرحله ششم MLOps: پایش و نگهداری مدل (Model Monitoring and Maintenance)

(قسمت هشتم)

🔴خب، رسیدیم به یک مرحله بسیار مهم در چرخه عمر یک مدل یادگیری ماشین: پایش و نگهداری. تصور کنید مدل شما مثل یک ماشین است. بعد از اینکه ماشین را تولید کردید و به جاده زدید، آیا آن را رها می‌کنید؟ قطعا نه! شما به طور مرتب آن را بررسی می‌کنید، روغن آن را عوض می‌کنید و در صورت نیاز تعمیرش می‌کنید. برای مدل‌های یادگیری ماشین هم همینطور است.

⬅️چرا پایش و نگهداری مدل مهم است؟

🔴تغییرات در داده‌ها: داده‌ها به طور مداوم در حال تغییر هستند. ممکنه الگوهایی که مدل در زمان آموزش یاد گرفته، دیگه در داده‌های جدید وجود نداشته باشه.

🔴انحراف مفهومی: ممکنه توزیع داده‌های جدید به طور قابل توجهی با داده‌های آموزشی متفاوت باشه. این پدیده رو انحراف مفهومی می‌نامند.

🔴تغییرات در محیط: ممکنه شرایط محیطی که مدل در اون اجرا می‌شه تغییر کنه. مثلاً اگه مدلی برای پیش‌بینی تقاضای یک محصول ساخته شده باشه، تغییر در الگوهای مصرف می‌تونه بر عملکرد مدل تأثیر بگذاره.

⬅️چه کارهایی در مرحله پایش و نگهداری انجام می‌شه؟

🔴نظارت بر عملکرد مدل: به طور مداوم عملکرد مدل رو با استفاده از معیارهای ارزیابی مختلف بررسی می‌کنیم.

🔴شناسایی انحراف: اگه عملکرد مدل به طور قابل توجهی کاهش یافت، به دنبال علل اون می‌گردیم.

🔴به‌روزرسانی مدل: اگه علت کاهش عملکرد، تغییر در داده‌ها یا محیط باشه مدل رو با استفاده از داده‌های جدید آموزش می‌دیم.

🔴تغییر پارامترها: ممکنه با تغییر پارامترهای مدل، عملکرد اون رو بهبود ببخشیم.

بازنشستگی مدل: اگه مدل دیگه عملکرد قابل قبولی نداشته باشه، اون رو بازنشسته کرده و مدل جدیدی رو جایگزین می‌کنیم.

⬅️ابزارهای پایش و نگهداری مدل

🔴برای انجام این کارها، از ابزارهای مختلفی مثل:
داشبوردهای نظارتی: برای نمایش بصری عملکرد مدل
سیستم‌های هشدار: برای اطلاع رسانی در صورت بروز هرگونه مشکل
ابزارهای اتوماسیون: برای خودکارسازی فرآیندهای پایش و نگهداری

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

😍 استارتاپ Exists هوش مصنوعی بازی ساز GenAI رو معرفی کرد.

🔘استارتاپ هوش مصنوعی Exists از پلتفرم جدیدی برای تبدیل متن به بازی رونمایی کرده.

🔘 این پلتفرم به کاربرانش اجازه می‌ده در چند دقیقه بازی‌ باکیفیت بسازند، بدون اینکه مهارت‌های کدزنی بلد باشند یا خودشون بخوان از نظر فنی دست به کار بشن.

🔘 استارتاپ Exists کار با این ابزار را تا حد امکان کاربرپسند کرده که کاربران فقط با تایپ چیزی که در نظرشون هست، یک بازی بسازن.

➡️ http://Exists.ai/

#ابزار_هوش_مصنوعی

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

🚘تسلا برای آموزش ربات اپتیموس، کارمند استخدام می‌کنه

⚫️تسلا افرادی رو با عنوان شغلی اپراتور جمع‌آوری داده‌ با دستمزد ۴۸ دلار در ساعت برای آموزش ربات انسان‌نمای این شرکت استخدام می‌کنه. در این شغل افراد باید لباس‌های ضبط حرکت و هدست‌های واقعیت مجازی بپوشن. کارشناسان می‌گن تسلا قصد داره حجم وسیعی از داده‌ها رو جمع‌آوری کنه تا ربات انسان‌نمای اپتیموس خودشو برای انجام کارهای مشابه انسان آموزش بده.

⚫️در یکی از شرایط استخدام اومده که فرد متقاضی باید بتونه با تجهیزاتی که حدوداً ۱۳ کیلوگرم وزن دارن، ۷ ساعت در روز پیاده‌روی کنه. همچنین این فرد باید بتونه برای مدتی طولانی از هدست واقعیت مجازی استفاده کنه.

#اخبار_هوش_مصنوعی

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

➕این هوش مصنوعی متخصص حل سوالات ریاضیه!

▪️این هوش مصنوعی همه سوالات ریاضی رو پاسخ میده کافیه براش عکس سوال رو بفرستین یا خودی سوال رو بنویسید یا حتی ویس بگیرید.

▪️علاوه بر این یک کیبورد مخصوص هم داره که تمام علائم ریاضی رو ساپورت می‌کنه و به بهترین شکل و رایگان پاسخ سوال شمارو متنی عکسی و حتی با صدا میده

➡️ https://www.mathgptpro.com/

#ابزار_هوش_مصنوعی

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

✅مرحله هفتم MLOps: مدیریت نسخه‌ها (Model Versioning)

(قسمت نهم)

🟡تصور کنید شما یک برنامه نویس هستید و در حال توسعه یک نرم‌افزار هستید. هر بار که تغییری در کد ایجاد می‌کنید، یک نسخه جدید از نرم‌افزار رو ایجاد می‌کنید. این کار به شما اجازه می‌ده تا تغییرات رو پیگیری کنید، به نسخه‌های قبلی برگردید و خطاها رو برطرف کنید. در MLOps هم همین اتفاق می‌افتد. مدل‌های یادگیری ماشین هم مانند کدهای نرم‌افزاری، به طور مداوم در حال تغییر و بهبود هستند. بنابراین، مدیریت نسخه‌های مدل بسیار مهم است.

⬅️چرا مدیریت نسخه مدل مهمه؟

🟡پیگیری تغییرات: با مدیریت نسخه، می‌تونید به راحتی تغییرات ایجاد شده در مدل ر پیگیری کنید و ببینید که هر نسخه چه تغییراتی نسبت به نسخه قبلی داشته.

🟡بازگشت به نسخه‌های قبلی: اگر تغییری که ایجاد کردید باعث کاهش عملکرد مدل بشه می‌تونید به راحتی به نسخه قبلی برگردید.

🟡تست A/B: می‌تونید نسخه‌های مختلف مدل رو با هم مقایسه و بهترین نسخه رو انتخاب کنید.

🟡همکاری تیمی: اگر چندین نفر روی یک پروژه کار می‌کنند، مدیریت نسخه به شما کمک می‌کنه تا تغییرات ایجاد شده توسط افراد مختلف رو هماهنگ کنید.

⬅️چطور نسخه‌های مدل رو مدیریت کنیم؟

🟡ابزارهای کنترل نسخه: از ابزارهایی مثل Git برای مدیریت نسخه‌های مدل استفاده کنید.

🟡متادیتا: برای هر نسخه از مدل، متادیتاهایی مثل تاریخ ایجاد، توضیحات تغییرات، عملکرد مدل و ... رو ذخیره کنید.

🟡محیط‌های مجزا: برای هر نسخه از مدل، یک محیط مجزای تست و تولید ایجاد کنید.

⬅️مزایای مدیریت نسخه مدل

🟡افزایش سرعت توسعه: با استفاده از مدیریت نسخه، می‌تونید به سرعت تغییرات رو ایجاد کرده و آزمایش کنید.

🟡کاهش خطا: با پیگیری تغییرات و بازگشت به نسخه‌های قبلی، می‌تونید خطاها رو به سرعت برطرف کنید.

🟡افزایش قابلیت اطمینان: با داشتن نسخه‌های مختلف از مدل، می‌تونید اطمینان حاصل کنید که همیشه یک نسخه پایدار از مدل در دسترس هست.

#MLOPS

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

🧠 قابلیت Fine-tuning برای بهینه‌سازی مدل‌های GPT-4o و GPT-4o mini عرضه شد

🔻کمپانی OpenAI قابلیت تنظیم دقیق یا Fine-tuning رو برای GPT-4o و GPT-4o mini فراهم کرده که یکی از درخواست‌های پرتکرار توسعه‌دهندگان بوده.

🔻الان با پشتیبانی مدل‌های جدید این شرکت از Fine-tuning، توسعه‌دهندگان می‌تونند مدل‌های GPT-4o مینی و GPT-4o رو با استفاده از مجموعه داده‌های سفارشی خودشون برای دستیابی به عملکرد بالاتر با هزینه کمتر آموزش بدن.

🔻ممکنه بخواید مدل هوش مصنوعی در زمینه خاصی مثل معماری تخصص بیشتری داشته باشه؛ اینجاست که باید با قابلیت تنظیم دقیق یا Fine-tuning اون مدل رو با داده‌های تخصصی بیشتری بهبود بدید. با این کار، دیگه نیازی نیست مثال‌های مختلفی به مدل ارائه بدید که هزینه‌ها و سرعت پاسخگویی مدل رو افزایش می‌ده.

#اخبار_هوش_مصنوعی

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

📃 جزوه آموزشی MLOps

#آموزش #Mlops

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

🤖گوگل روی افزونه‌ای برای جستجوی تصاویر با جمینای کار می‌کنه

➖ در نسخه بتا 15.33.36.29.arm64 گوگل، کدهایی دیده شده که با مشاهده اون ها، به حضور احتمالی قابلیت Ask Photos پی می‌بریم. به‌ نظر می‌رسه این ویژگی به‌عنوان یک افزونه به برنامه Google Photos اضافه میشه.

➖با ویژگی جدید جمینای، می‌تونید دستورات متنی یا صوتی خودتونو بفرستید تا خودش برنامه تصاویر مدنظرتون رو نشون دهد. مثلاً اگه از جمینای بپرسید: «بهترین تصاویر من در ساحل، کدام عکس‌ها هستند؟»، چت‌بات گوگل بین عکس‌های گالری سوژه موردنظرتون رو پیدا می‌کنه. همچنین جمینای احتمالاً گزینه‌هایی مثل اشتراک‌گذاری این تصاویر رو نیز ارائه می‌کنه.

#اخبار_هوش_مصنوعی

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

تا حالا به این فکر کردین که ربات ها به جای شما خرید کنن؟🤔👀

این ربات با مزه لیست خریدو از شما میگیره و براتون خرید انجام میده😍

#ربات #robot

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

✅مرحله هشتم MLOps: مدیریت داده‌ها (Data Management)

(قسمت دهم)

🟡داده‌ها، قلب تپنده هر پروژه یادگیری ماشینی هستند. بدون داده‌های باکیفیت و سازمان‌دهی شده، حتی بهترین مدل‌ها هم نمی‌توانند عملکرد خوبی داشته باشند. به همین دلیل، مدیریت داده‌ها یکی از مهم‌ترین مراحل در MLOps است.

⬅️چرا مدیریت داده‌ها مهمه؟

🟡کیفیت داده‌ها: داده‌های با کیفیت پایین می‌تونند منجر به مدل‌های با عملکرد پایین بشن
.
🟡دسترسی به داده‌ها: تیم‌های مختلف باید به راحتی به داده‌ها دسترسی داشته باشن.

🟡نسخه‌های مختلف داده: ممکنه در طول زمان تغییراتی در داده‌ها ایجاد بشن و نیاز به مدیریت نسخه‌های مختلف داده باشه.

🟡امنیت داده‌ها: داده‌ها باید به صورت ایمن ذخیره و مدیریت بشن.

⬅️چه کارهایی در مرحله مدیریت داده‌ها انجام می‌شه؟

🟡جمع‌آوری داده‌ها: داده‌ها از منابع مختلفی مانند پایگاه داده‌ها، فایل‌های CSV، APIها و ... جمع‌آوری می‌شن.

🟡تمیز کردن داده‌ها: داده‌ها تمیز شده و از خطاها، ناسازگاری‌ها و داده‌های پرت پاک می‌شن.

🟡تبدیل داده‌ها: داده‌ها به فرمتی تبدیل می‌شن که برای مدل مناسب باشه.

🟡برچسب‌گذاری داده‌ها: در مسائل یادگیری نظارت‌شده، داده‌ها برچسب‌گذاری می‌شن.

🟡ذخیره‌سازی داده‌ها: داده‌ها در یک مخزن داده مرکزی ذخیره می‌شن.

🟡نسخه‌بندی داده‌ها: از نسخه‌های مختلف داده نگهداری می‌شه.

امنیت داده‌ها: داده‌ها با استفاده از روش‌های رمزنگاری و کنترل دسترسی محافظت می‌شن.

⬅️ابزارهای مدیریت داده‌ها

🟡پایگاه داده‌های رابطه‌ای: برای ذخیره داده‌های ساخت‌یافته

🟡پایگاه داده‌های NoSQL: برای ذخیره داده‌های غیرساخت‌یافته

🟡پایگاهData Lakes: برای ذخیره حجم عظیمی از داده‌ها در فرمت خام

🟡ابزارهای ETL: برای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها

⬅️مزایای مدیریت داده‌ها

🟡افزایش کیفیت مدل‌ها: با استفاده از داده‌های با کیفیت، می‌شه مدل‌های دقیق‌تری ایجاد کرد.

🟡افزایش سرعت توسعه: با داشتن یک سیستم مدیریت داده‌های کارآمد، می‌شه به سرعت به داده‌ها دسترسی پیدا کرد و اون هارو پردازش کرد.

🟡کاهش هزینه‌ها: با جلوگیری از تکرار کارها و بهبود بهره‌وری، می‌شه هزینه‌های مربوط به داده‌ها رو کاهش داد.

#Mlops

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

📌نورالینک از تاثیر مثبت ایمپلنت مغزی خودش در دومین بیمارش خبر داده

🔸شرکت نورالینک اعلام‌کرده که جراحی دومین بیمار دریافت‌کننده ایمپلنت مغزی اون به‌خوبی پیش رفته و بیمار الان می‌تونه اشیاء سه‌بعدی طراحی کنه و بازی‌های ویدیویی مثل Counter-Strike 2 رو انجام بده.

🔸در این جراحی نورالینک همچنین موفق‌شده تا مشکل پیش‌آمده برای بیمار اول، یعنی نولاند آرباگ که دچار انقباض غیرمنتظره الکترودها در مغزش شد رو برطرف کنه.

🔸نورالینک همچنین اعلام کرده که روی قابلیت‌های جدیدی برای ایمپلت مغزی خودش با نام Link کار می‌کنه که درحال‌حاضر به بیماران اجازه می‌ده تا نشانگرهای روی صفحه و دستگاه‌های دیجیتال رو کنترل کنن. در آینده، Link می‌تونه چندین قابلیت حرکتی دیگه رو به بیماران ارائه کنه و به بیماران کمک کنه تا سریع‌تر بنویسن.

#اخبار_هوش_مصنوعی

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram