ایلان ماسک ویدیویی از یک میمون را به اشتراک گذاشته که بازی های ویدیویی را با ذهن خود انجام می دهد. استارت آپ مغز و کامپیوتر Elon Musk ، کمپانی Neuralink ، از میمونی رونمایی کرده است که قادر است…

یک محدودیت عمده در ایجاد واسط مغز-کامپیوتر این است که، دستگاه‌ها برای خواندن فعالیت‌های عصبی به جراحی مغزی، از نوع تهاجمی، نیاز دارند. اما اکنون در Caltech یک گروهی توانسته‌اند تا نوع جدیدی از واسط مغز و ماشین را با…

پیاده‌سازی مقاله یکی از چالشهای اساسی برای دانشجویان می‌باشد. معمولا اکثر دانشجویان در پیاده‌سازی مقالات تخصصی مشکل دارند و شروع کار براشون سخت هست. در این بخش توضیح میدهیم که چطور میتوان یک مقاله تخصصی را در کوتاه‌ترین زمان ممکن…

ماشین بردار پشتیبان(svm) یکی از معروفترین الگوریتمها در مسائل طبقه‌بندی هست که برای اولین بار توسط آقای Vladimir Vapnik در سال 1995 با عنوان support vectors networks مطرح شد. SVM در ابتدا برای مسائل طبقه‌بندی دو کلاسه خطی مطرح شده…

وقتی یک داده‌ای دارید که تعداد نمونه‌های گروه‌ها خیلی متفاوت هستند، یا به اصطلاح یک داده نامتعادل دارید، دقت کلاسبندی به تنهایی به هیچ عنوان نمی‌تواند پارامتر مناسبی برای ارزیابی باشد. در این حالت بهترین کار اینه که سایر پارامترهای…

برخی از طبقه‌بندهای یادگیری ماشین، مثل SVM برای مسائل دو کلاسه طراحی شده‌اند و اگر یکی بخواهد از این الگوریتمها در مسائل چند کلاسه استفاده کند، مجبور است که با کمک تـکنیکهایی طبقه‌بند را برای مسائل چندکلاسه تعمیم دهد. تکنیک…

احتمالا تا الان براتون پیش اومده که در یک پروژه‌ای از دو مدل یادگیری ماشین استفاده کرده‌اید و مشاهده کردید هر دو تقریبا مثل هم عمل می‌کنند و بعد در انتخاب بین دو مدل به مشکل خورده‌اید یا براتون سوال…

بسته به اینکه از چه روش برای ثبت سیگنالهای مغزی استفاده می‌شود، واسط مغز و کامپیوتر را (BCI) را میتوان به سه دسته کلی تقسیم‌بندی کرد. روشهای زیادی برای ثبت سیگنالهای مغزی وجود دارد که به طور کلی میتوان BCI…

وقتی یک مدل یادگیری ماشین عملکرد خیلی خوبی روی داده آموزشی داشته باشد ولی روی داده جدید عملکرد خیلی پایینی داشته باشد، در این صورت به احتمال بسیار زیاد overfitting رخ داده است. در این مقاله میخواهیم در ابتدا با…

بسیاری از الگوریتمهای نظارت شده و غیرنظارتی، از معیارهای فاصله در پروسه یادگیری استفاده میکنند. برای مثال معیارهایی از قبیل فاصله اقلیدسی در الگوریتمهایی مثل knn, kmeans زیاد استفاده می‌شود. درک اینکه از کدام معیار فاصله در الگوریتمها استفاده کنیم…

انحراف معیار(standard deviation) و خطای استاندارد(standard error) هر دو معیاری از پراکندگی هستند. انحراف معیار پراکندگی نمونه‌ها حول میانگین را مشخص می‌کند. در حالی خطای استاندارد میزان انحراف میانگین‌های تخمین زده شده از زیرمجموعه‌های یک جمعیت را مشخص می‌کند. در…

تست آماری ttest یک روش انتخاب ویژگی است که برپایه یک فرضیه آماری به ویژگی‌ها براساس تفکیک‌‎پذیری آنها یک pvalue اختصاص می‌دهد و سپس براساس مقدار pvalue‌ها، ویژگی‌های مناسب را انتخاب می‌کند. میخواهیم در این بخش روش آماری ttest و همچنین…