یادگیری ماشین

پارامترهای ارزیابی در مسائل رگرسیون و طبقه بندی

پارامترهای ارزیابی در مسائل رگرسیون و طبقه بندی

در طراحی و تعیین پارامترهای یک مدل یادگیری ماشین، روشها و پارامترهای ارزیابی نقش بسیار مهمی دارند. چرا که به ما کمک می‌کنند دید درستی به مدل طراحی شده داشته باشیم و متوجه بشویم که مدل یادگیری ماشین underfit ،overfit…
یادگیری انتقالی

درک یادگیری انتقالی در یادگیری عمیق

استفاده مجدد از یک مدل از پیش آموخته شده برای یک مسئله‌ی جدید، یادگیری انتقالی نام دارد. مفهوم یادگیری انتقالی به طور خاص در یادگیری عمیق بسیار محبوب است زیرا این قابلیت را دارد که شبکه‌های عصبی عمیق را با…
شروع کار با یادگیری عمیق: 5 موردی که باید حتماً بدانید

شروع کار با یادگیری عمیق: 5 موردی که باید حتماً بدانید

می‌خواهید حرفه‌ی یادگیری عمیق خود را آغاز کنید؟ یادگیری عمیق می‌تواند یک حوزه‌ی پیچیده و دلهره آور برای تازه واردان باشد. مفاهیمی مانند لایه‌های پنهان، شبکه‌های عصبی کانولوشنال، پس انتشار خطا و مسائل جدیدی که هر روزه مطرح می‌شوند و…
انواع یادگیری در یادگیری ماشین

انواع مختلف یادگیری در یادگیری ماشین

با توجه به اینکه تمرکز اصلی حوزه‌ی یادگیری ماشین «یادگیری» است، انواع مختلف یادگیری وجود دارد که باید به عنوان متخصص به آنها مسلط باشیم. برخی از انواع یادگیری، زیرمجموعه‌هایی دارند که شامل انواع مختلف الگوریتم‌هاست مانند «یادگیری با ناظر».…
هنر و هوش مصنوعی

هنر و هوش مصنوعی

ما به دلایل متعددی به هنر روی می آوریم: برای بیان عاطفه یا احساس، برای یادآوری رویدادها و احساسات گذشته، برای ارتباط برقرار کردن و برای تحصیل. به طور خلاصه، هنر چیزی است که خلق می‌کنیم تا بدانیم چه کسی…
درک شبکه‌های عصبی بازگشتی و LSTM

درک شبکه‌های عصبی بازگشتی و LSTM

اگر تابحال از Apple’s Siri و Google voice search یا Google Translate استفاده کرده‌اید، باید بدانید که این اپلیکیشن‌ها از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) استفاده می‌کنند که جدیدترین الگوریتم‌ها برای داده‌های توالی هستند. RNN اولین الگوریتمی است که به دلیل…
تکنیکهای آموزش شبکه های عصبی بزرگ

تکنیکهای آموزش شبکه های عصبی بزرگ

ممکن است شبکه‌های عصبی عظیم، گزینه‌ی مناسبی برای پروژه‌ی شما باشند اما نگران روند آموزش آنها باشید. شبکه‌های عصبی بزرگ، مرکز اصلی پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی هستند، اما آموزش این شبکه‌ها چالش پژوهشی و مهندسی دشواری است که مستلزم…
5 روش برای جلوگیری از بیش‌برازش شبکه عصبی

5 روش برای جلوگیری از بیش‌برازش شبکه عصبی

در پیاده سازی شبکه هایی عصبی، عمده ترین مشکلی که باهاش مواجه می شویم overfitting  یا همان بیش برازش مدل هست. در این پست میخواهیم در مورد بیش‌برازش و روش‌هایی جلوگیری از آن در شبکه عصبی صحبت کنیم.
مطالعات فرسایشی یاAblation studies در هوش مصنوعی

مطالعات فرسایشی یا Ablation studies در هوش مصنوعی

مطالعات فرسایشی به طور سیستماتیکی سعی می‌کنند که بخش‌هایی از یک سیستم را حذف کنند، تا شناسایی کنند که عملکرد اصلی مدل دقیقاً از کجا می‌آید. اگر شما بدانید که X+Y+Z نتایج خوبی می‌دهد، X, Y, Z, X+Y, X+Z و…
تحلیل سه مدل شبکه عصبی در یادگیری عمیق: ANN، CNN و RNN

تحلیل سه مدل شبکه عصبی در یادگیری عمیق: ANN، CNN و RNN

شبکه‌های عصبی چه قابلیت‌هایی دارند که الگوریتم‌های یادگیری ماشین فاقد آنها هستند؟ از طرف دیگر، با وجود آنکه شبکه‌های عصبی به حجم زیادی داده نیاز دارند، آیا استفاده از این شبکه‌ها، ارزشش را دارد؟! در این پست، سه مدل شبکه…
10 IDE برتر برای برنامه نویسی پایتون

10 IDE برتر برای برنامه نویسی پایتون

IDE که مخفف Integrated Development Environment است یک برنامه‌ی نرم افزاری است که محیطی را برای برنامه نویسان فراهم می‌کند تا بتوانند کدهای خود را توسعه دهند. اکثر اوقات IDE شامل یک ویرایشگر کد (Code Editor)، ابزارهای خودکارسازی (Automation Tools)…
آموزش ماشین بردار پشتیبان به زبان ساده

توضیح رویکرد ماشین بردار پشتیبان به زبان ساده

ماشین بردار پشتیبان(support vector machine) یکی از معروفترین الگوریتمهای یادگیری ماشین در مسائل طبقه بندی و البته رگرسیون هست. SVM به خاطر رویکرد منحصر به فردی که دارد باعث شده هم در مسائل طبقه بندی و هم در مسائل رگرسیون…