import numpy as np

# ایجاد یک آرایه
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# انجام عملیات ضرب اسکالر
result = arr * 2

print(result)

  # خروجی: [2 4 6 8 10]

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

💥کانال تی اس ام.آینده

* Pandas

   * کاربرد: تحلیل داده‌های ساختاریافته با استفاده از ساختار داده‌ای DataFrame.

این کتابخانه برای خواندن،
تمیز کردن و
آماده‌سازی داده‌ها
بسیار مفید است.

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

   * مثال:👇🏻

import pandas as pd

# خواندن داده‌ها از یک فایل CSV

df = pd.read_csv('data.csv')

# نمایش چند سطر اول داده‌ها

print(df.head())

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

💥کانال تی اس ام.آینده

* Matplotlib

* کاربرد:

ایجاد انواع مختلف نمودار

برای تجسم داده‌ها، از جمله
نمودارهای خطی،
هیستوگرام،
نمودار پراکندگی و ...

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

* مثال:👇🏻

import matplotlib.pyplot as plt

# ایجاد داده‌های نمونه
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# رسم نمودار خطی
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.title('نمودار سینوسی')
plt.show()

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

💥کانال تی اس ام.آینده

* Scikit-learn:

   * کاربرد: پیاده‌سازی طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین،
از جمله رگرسیون، طبقه‌بندی با SVM، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد.

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

   * مثال:👇🏻

from sklearn.model_selection
import train_test_split
from sklearn.linear_model
import LinearRegression

# تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و تست
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# ساخت مدل رگرسیون خطی
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# پیش‌بینی روی داده‌های تست
y_pred = model.predict(X_test)

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

امروز 4 کتابخانه همراه با کاربرد و مثال یاد گرفتین:

1.NumPy
2.pandas
3.Matplotlib
4.Scikit-learn

اما این داستان ادامه دارد😉....

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

نحوه نصب کتابخانه‌ها:

برای نصب کتابخانه‌ها در پایتون، از دستور pip استفاده می‌شود. به عنوان مثال، برای نصب کتابخانه NumPy:

pip install numpy

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

#Test #تست

پاسخ رو در poll ایجاد شده در زیر بگید😊🌹

با پاسخ به این تست های کوچیک میتونی خودتو به چالش بکشی و یک سری کدنویسی رو واسه خودت جا بندازی پس فکر نکن کار بیهوده ای داری انجام میدی😉

1403/06/12


جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

در آخرین روز زندگیت روی زمین، شخصی که از خود ساختی، شخصی که می‌تونستی باشی را ملاقات خواهد کرد امیدوارم مسیری رو انتخاب کنی که شرمنده خودت نشی رفیق😊🌹


جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

خب خب !!

بریم امروز مورخ 1403/06/14 به ادامه معرفی کتابخانه‌ها بپردازیم😊🌹

* TensorFlow و Keras

* کاربرد: ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
برای انجام وظایفی مانند:
تشخیص تصویر،
پردازش زبان طبیعی
و تولید متن.

#code14

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

*مثال:👇🏻

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models
import Sequential
from tensorflow.keras.layers
import Dense

# ساخت یک مدل ساده
model = Sequential([
    Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100),
    Dense(units=10, activation='softmax')
])

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

* PyTorch:

   * کاربرد: مشابه TensorFlow، اما با ساختار و سینتکس متفاوت.

PyTorch
معمولاً برای تحقیقات و پروژه‌های پیشرفته‌تر استفاده می‌شود.

کتابخانه‌های تخصصی‌تر:

* NLTK:
پردازش زبان طبیعی
(Natural Language Processing)

* OpenCV:
پردازش تصویر
(Computer Vision)

* SciPy:
محاسبات علمی پیشرفته

* Statsmodels:
مدل‌سازی آماری

* Gensim:
پردازش مدل‌های موضوعی و کلمه‌های توزیع‌شده




جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

OpenCV

یکی از قدرتمندترین کتابخانه‌های پردازش تصویر است که به طور گسترده‌ای در پروژه‌های بینایی کامپیوتر استفاده می‌شود. این کتابخانه مجموعه‌ای غنی از توابع و الگوریتم‌ها را برای پردازش تصاویر دیجیتال فراهم می‌کند.

کاربردهای OpenCV:

* تشخیص اشیاء: شناسایی اشیاء خاص در تصاویر یا ویدیوها
(مثلاً تشخیص چهره، تشخیص پلاک خودرو)

* ردیابی اشیاء: دنبال کردن حرکت اشیاء در طول زمان

* قطعه‌بندی تصاویر: تقسیم یک تصویر به مناطق معنایی مختلف

* تشخیص ویژگی‌ها: استخراج ویژگی‌های کلیدی از تصاویر برای مقایسه و تطبیق

* تبدیل تصاویر: اعمال تغییراتی مانند چرخش، تغییر اندازه، تغییر رنگ و فیلتر کردن تصاویر

* کاربردهای پیشرفته OpenCV:

مثل تشخیص حرکت،
ردیابی اشیاء با استفاده از الگوریتم‌های ردیابی مانند Kalman filter

* تطبیق ویژگی‌ها: پیدا کردن نقاط مشترک بین دو تصویر

* شبکه‌های عصبی کانولوشنال: توضیح مفاهیم پایه CNN و کاربرد آن در پردازش تصویر

* تشخیص اعداد دست‌نویس: استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای تشخیص اعداد دست‌نویس در تصاویر.

* قطعه‌بندی تصاویر پزشکی: جداسازی اندام‌ها و بافت‌های مختلف در تصاویر پزشکی.

* تشخیص عیوب در محصولات صنعتی: استفاده از پردازش تصویر برای شناسایی عیوب در محصولات تولید شده.


جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

* خواندن و نمایش یک تصویر:
import cv2

# خواندن تصویر
img = cv2.imread('image.jpg')

# نمایش تصویر
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 * تبدیل تصویر به خاکستری:
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

 * تشخیص لبه‌ها با Canny:
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

 * تشخیص چهره با Haar Cascades:
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

* معرفی کتابخانه‌های دیگر پردازش تصویر: مانند
Scikit-image،
SimpleCV

مفاهیم کلیدی در پردازش تصویر با OpenCV:

* فضای رنگ: RGB، HSV، GrayScale

* عملیات پایه: خواندن، نوشتن، نمایش تصاویر، تبدیل بین فضاهای رنگ

* فیلترها: Gaussian blur، Median blur, Bilateral filter

* تشخیص لبه: Canny edge detection

* تبدیلات هندسی: چرخش، تغییر اندازه، وارون سازی

* تشخیص ویژگی‌ها: SIFT, SURF

* قطعه‌بندی تصاویر: Thresholding, Region-based segmentation

* یادگیری عمیق: استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای وظایفی مانند تشخیص اشیاء پیچیده


* نصب OpenCV:

برای نصب OpenCV می‌توانید از دستور

pip install opencv-python

استفاده کنید.


جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

یه هدیه ویژه برات دارم! 😍🌹

دوره رایگان فوق‌العاده‌ای که بهت کمک می‌کنه تا مسیر زندگیت رو پیدا کنی و به سمت موفقیت حرکت کنی.

این دوره پر از نکات کاربردی و انگیزشی هست که توسط کسی ارائه شده که همیشه میگه:

«امروز کارهایی رو انجام میدم که دیگران حاضر نیستند انجام بدن تا فردا کارهایی رو انجام بدم که دیگران قادر نیستند انجامش بدن».

برات آرزوی موفقیت دارم.❤️

برای شروع این مسیر جذاب، همین حالا روی لینک زیر کلیک کن:

https://www.bishtarazyek.com

#code14

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

این داستان😉🌹

💥یادگیری ماشین، عمیق و تقویتی: دنیای هوش مصنوعی را بهتر بشناسیم!

تا حالا به این فکر کردید که چطور گوشی‌تون میتونه عکس‌هاتون رو تشخیص بده یا چطور ماشین‌های خودران میتونن بدون تصادف رانندگی کنن؟ 🤷‍♀️

همه این‌ها به لطف یادگیری ماشین و شاخه‌های مختلف اون مثل یادگیری عمیق و تقویتی ممکن شده.💁‍♀️

یادگیری ماشین چیست؟

به زبان ساده، یادگیری ماشین به این معنیه که به کامپیوتر یاد میدیم تا بدون اینکه صریحاً برنامه‌نویسی شده باشه، از داده‌ها یاد بگیره و تصمیم بگیره. مثلاً به یه کامپیوتر یه عالمه عکس از گربه و سگ نشون میدیم، بعد از مدتی کامپیوتر خودش یاد میگیره که چه ویژگی‌هایی یه عکس رو به گربه یا سگ تبدیل می‌کنه.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق یه زیرمجموعه از یادگیری ماشینه که از شبکه‌های عصبی مصنوعی الهام گرفته شده. این شبکه‌ها شبیه به مغز انسان کار می‌کنن و میتونن الگوهای پیچیده‌ای رو در داده‌ها پیدا کنن. مثلاً با استفاده از یادگیری عمیق می‌تونیم به کامپیوتر یاد بدیم که تصاویر رو با دقت بیشتری تشخیص بده یا حتی متن‌های پیچیده رو ترجمه کنه.

یادگیری تقویتی چیست؟

یادگیری تقویتی به این شکل عمل می‌کنه که یه عامل (مثلاً یه ربات) در یک محیط قرار می‌گیره و با انجام عمل‌های مختلف، پاداش یا تنبیه دریافت می‌کنه. هدف عامل اینه که با آزمون و خطا، یاد بگیره چه عملی رو انجام بده تا پاداش بیشتری دریافت کنه. مثلاً به یه ربات یاد میدیم که چطور یه بازی ویدیویی رو انجام بده. ربات با انجام هر حرکت، امتیاز می‌گیره یا از دست میده و به مرور زمان یاد می‌گیره که چطور بازی رو ببره.

کاربردهای یادگیری ماشین، عمیق و تقویتی:

تشخیص تصویر:

تشخیص اشیاء در عکس‌ها، تشخیص چهره، تشخیص پلاک خودرو

پردازش زبان طبیعی:

ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات، تولید متن
* سیستم‌های توصیه‌گر: پیشنهاد محصولات، فیلم‌ها، موسیقی

خودروهای خودران:

تشخیص موانع، تصمیم‌گیری در رانندگی

بازی‌ها:

آموزش هوش مصنوعی برای بازی کردن

جمع‌بندی:
یادگیری ماشین، عمیق و تقویتی ابزارهای قدرتمندی هستند که در حال تغییر دنیای اطراف ما هستند. این فناوری‌ها در آینده نقش مهمی در حل چالش‌های بزرگ بشریت ایفا خواهند کرد.🙂

#یادگیری_ماشین #یادگیری_عمیق #یادگیری_تقویتی #هوش_مصنوعی #تکنولوژی

#code16

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin