eitaa logo
اندیشکده عقل مصنوعی🧠
15.1هزار دنبال‌کننده
1.8هزار عکس
871 ویدیو
217 فایل
آموزش مهارت ها با رویکرد و دیدگاهی کاربردی و واقعی به پدیده های علمی و فناورانه 🏅🧑‍💻 اینجا هستیم که شما را با نگاهی به آینده با به روز ترین روش آموزش دهیم 🔥📯 مشاوره ی رایگان پروژه ها ، سوالات درسی 👇 💎پشتیبانی : @receptionist developer.company🎖
مشاهده در ایتا
دانلود
Introduction to Pandas and NumPy.pdf
536.3K
✅ معرفی پانداس و نامپای دو کتابخانه مهم و کاربردی در دیتاساینس🔥🔥 ✅ کوتاه، به زبان ساده و بسیار کاربردی 🦦🦦 AIwithParissan | AI Tutorials
📌 Explore over 8000+ datasets for machine learning research. بیش‌از ۸ هزار دیتاست یادگیری ماشین همراه با مقالات در حوزه‌های مختلف یادگیری ‌ماشین/ پردازش زبان، تسک‌ها، مدل‌ها و زبان‌های مختلف. 🔗 paperswithcode.com/datasets 🏆
@MachineLearning_ir - Top 100 Interview Questions on ML.pdf
1.64M
🔴 کتاب 100 سوال برتر مصاحبه ML 👨🏻‍💻 یه منبع خوب برای مصاحبه‌‌های یادگیری ماشین پیدا کردم. این راهنما "100 سوال برتر مصاحبه یادگیری ماشین" رو که از سوالات مصاحبه های علوم داده شرکت های بزرگ فناوری جمع آوری شده، در بر‌ می‌گیره. ◼️ 100 سوال مصاحبه‌های یادگیری ماشین که با دقت زیادی انتخاب شده تا اکثر مباحث ML رو پوشش بده. ◻️ مفاهیم اساسی تا تکنیک‌های پیشرفته ◼️ توضیحات و پاسخ‌های نمونه برای درک بهتر هر سوال. #️⃣ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡
@MachineLearning_ir - Debugging ML Models with Python.pdf
29.74M
📕 کتاب "رفع اشکالات مدل‌های یادگیری ماشین با پایتون" 📑 استفاده عملی از مباحث تئوری ML 👨🏻‍💻 اگه مباحث پایه رو در مورد یادگیری ماشین و کار با مدل های ML بلدین، بیان سراغ این کتاب. این کتاب با مثال‌های عملی و توضیحات کامل و ساده، میاد مهارت‌های ضروری برای ساخت مدل‌های قابل اعتماد و با عملکرد خوب رو بهتون یاد میده. ✅ در واقع این کتاب میاد بین مباحث تئوری یادگیری ماشین و پیاده سازی و کاربردش، پلی ایجاد می‌کنه تا شما یاد بگیرین که چطوری عملکرد یه مدل رو ارزیابی کنین و مشکلات رو شناسایی و برطرف کنین.💯 #️⃣ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
@MachineLearning_ir - Top 100 Interview Questions on ML.pdf
1.64M
🔴 کتاب 100 سوال برتر مصاحبه ML 👨🏻‍💻 یه منبع خوب برای مصاحبه‌‌های یادگیری ماشین پیدا کردم. این راهنما "100 سوال برتر مصاحبه یادگیری ماشین" رو که از سوالات مصاحبه های علوم داده شرکت های بزرگ فناوری جمع آوری شده، در بر‌ می‌گیره. ◼️ 100 سوال مصاحبه‌های یادگیری ماشین که با دقت زیادی انتخاب شده تا اکثر مباحث ML رو پوشش بده. ◻️ مفاهیم اساسی تا تکنیک‌های پیشرفته ◼️ توضیحات و پاسخ‌های نمونه برای درک بهتر هر سوال. #️⃣ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡
@MachineLearning_ir - How to become very good at ML.pdf
2.89M
⭕️ چگونه در یادگیری ماشین عالی شویم! 👨🏻‍💻 حتی اگه کسی هستید که با تمام وجود از یادگیری ماشین متنفرین، این پست رو از دست ندین! من قصد دارم تو این پست تجربیاتم رو در قالب یک فایل PDF، برای تسلط به مفاهیم دشوار یادگیری ماشین به صورت خودآموز و بدون مدرک کارشناسی ارشد یا پرداخت هزینه برای بوت کمپ ها و دوره های گرون باهاتون به اشتراک بگذارم. 📚 تو این فایل قرار نیس به شما بگم که به Kaggle برین یا پروژه های شخصی رو انجام بدین. من تجربه‌ای رو باهاتون به اشتراک می‌ذارم که به شما کمک می‌کنه بینش بسیار جامع تری نسبت به موضوعاتی که در مورد یادگیری ماشین وجود داره، بدست بیارین. #️⃣ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡
@MachineLearning_ir - ML Project Ckecklist.pdf
445.3K
🗂 چک لیست "پروژه‌های ML" ✅ 8 مرحله گام به گام پروژه‌های ML 👨🏻‍💻 %87 از پروژه های علوم داده هرگز به مرحله تولید نمی رسند! پس وقتی یه پروژه یادگیری علوم داده رو شروع می‌کنین، داشتن یه برنامه عملیاتی واضح و چک لیستی از وظایف ضروریه! 📌 فایل بالا یه چک لیست ساده اما مؤثر برای هر پروژه یادگیری ماشینه. این چک لیست به شما کمک می‌کنه که بخش‌های مختلف پروژه رو سازماندهی کنین، اشتباهاتونو کاهش بدین و خروجی بهتر و کارآمدتری داشته باشین.👌🏼 #️⃣ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡
@MachineLearning_ir - Deep Learning Roadmap with Python.pdf
5.87M
📜 نقشه راه یادگیری عمیق با پایتون 📂 یادگیری DL در 7 مرحله + منابع 👩🏻‍💻 یکی از مشکلات مهندسای ML اینه که تکنیک های یادگیری ماشین رو سریع یاد می‌گیرن، اما وقتی که می‌خوان پروژه های یادگیری عمیق رو اجرا کنن به چالش های زیادی بر می‌خورن. ✅ من تو این فایل، همه‌یِ چیزی رو که باید در مورد یادگیری عمیق بدونین رو در یه نقشه راه 7 مرحله‌ای براتون ارائه دادم. اینم "همیشه یادتون باشه که برای تسلط به یادگیری عمیق، باید با دیتاست‌های واقعی زیاد تمرین کنین".👌🏼 #️⃣ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
@MachineLearning_ir - Building ML Projects.pdf.pdf
1.87M
🚧 مراحل انجام یک پروژه ML ✅ پروژه یادگیری ماشین بعدی خود را با این الگو انجام دهید! 👨🏻‍💻 شروع کردن در اغلب موارد مشکل‌ترین بخش انجام یک پروژه یادگیری ماشینه! در این فایل من یه الگوی جامع برای انجام پروژه‌های یادگیری ماشین ایجاد کردم، که به تجمیع بهترین روش‌هایی که در طول همه این سال‌ها در مورد ساختاردهی پروژه‌های علوم داده یادگرفته‌ام، می‌پردازده. ┌ 🏷 Building ML Projects ├ 📃 Article └ 🗃 Template #️⃣ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
@MachineLearning_ir - Building ML Projects.pdf.pdf
1.87M
🚧 مراحل انجام یک پروژه ML ✅ پروژه یادگیری ماشین بعدی خود را با این الگو انجام دهید! 👨🏻‍💻 شروع کردن در اغلب موارد مشکل‌ترین بخش انجام یک پروژه یادگیری ماشینه! در این فایل من یه الگوی جامع برای انجام پروژه‌های یادگیری ماشین ایجاد کردم، که به تجمیع بهترین روش‌هایی که در طول همه این سال‌ها در مورد ساختاردهی پروژه‌های علوم داده یادگرفته‌ام، می‌پردازده. ┌ 🏷 Building ML Projects ├ 📃 Article └ 🗃 Template #️⃣ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡
@MachineLearning_ir - Statistics & ML in Python.pdf
10.99M
📊 استفاده عملی از مفاهیم آماری و روش‌های یادگیری ماشین در پایتون 👨🏻‍💻 اگه به مفاهیم آماری مسلطین و دنبال این هستین که روش‌های آماری و یادگیری ماشین رو به صورت عملی در پایتون پیاده‌سازی کنین این کتاب رو از دست ندین! 💯 🛑 این کتاب به شما ابزارها، تکنیک‌ها و مطالب عملی لازم رو ارائه میده تا بتونین به بهترین شکل ممکن از داده‌هاتون استفاده کنین و مدل‌های یادگیری ماشین مؤثری رو ایجاد کنین.👌🏼 #️⃣ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡
@MachineLearning_ir - Understanding DL.pdf
22.31M
📕کتاب "درک یادگیری عمیق" 📂 از تئوری تا عمل + تمرین 👨🏻‍💻 یکی از مشکلاتی که در فهم مباحث یادگیری عمیق وجود داره، عدم فهم درست مفاهیم به دلیل پیچیدگی مباحثه. این کتاب میاد تعادلی بین مباحث تئوری و عملی ایجاد می‌کنه و به روز ترین مفاهیم و تکنولوژی‌های یادگیری عمیق رو در فصول کوتاه و متمرکز به شما ارائه میده تا فهم مطالب آسون‌تر بشه. ✅ از طرفی این کتاب مفاهیم یادگیری عمیق رو در قالب تصاویر و اشکال ریاضی و با رویکردی عملی تشریح می‌کنه و این امکان رو به شما میده تا این مفاهیم رو به بهترین شکل ممکن یاد بگیرین.💯 ┌ 🏷 Understanding DL ├ 🌐 Homepage └ 🗃 GitHub #️⃣ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡
@MachineLearning_ir - Python ML Blueprints.pdf
37.99M
🔴 پیاده سازی مفاهیم یادگیری ماشین در پروژه‌های واقعی با کتابخانه‌های پایتون 👨🏻‍💻 یه کتاب فوق العاده برای یادگیری مفاهیم ماشین لرنینگ به صورت عملی و پروژه‌محور. در این کتاب شما با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های معروفی مثل Scikit-learn, TensorFlow و Keras، می‌تونین مفاهیمی که یاد گرفتین رو در پروژه‌های واقعی و هوشمندانه به کار ببرین.👌🏼 #️⃣ ➖➖➖➖➖➖➖➖