#Machine_learning 💎۱۰۰ تمرین برای یادگیری پکیج Numpy

🤔بیاین با یکی دیگه از الگوریتم‌های معروف ماشین لرنینگ، یعنی جنگل تصادفی، آشنا شیم: الگوریتم Random Forest مانند گروهی از درختان تصمیم است که با هم کار می‌کنند تا تصمیمات بهتری بگیرند. بیایید با یک مثال ساده آن را بررسی کنیم: تصور کنید در حال گرفتن یک تصمیم هستید: امروز بر اساس آب و هوا چه بپوشید. اکنون، به جای اینکه فقط از یک دوست (یک درخت تصمیم) مشاوره بخواهید، تصمیم می‌گیرید از تعدادی از دوستانی که معمولاً نکات خوبی درمورد فشن ارائه می‌دهند، بپرسید. هر دوست (درخت تصمیم) به آب و هوا نگاه می‌کند و لباسی را پیشنهاد می‌کند. در این‌جا نحوه عملکرد Random Forest را داریم: 🟠ایجاد یک گروه از درختان تصمیم: یک گروه از دوستان (درخت تصمیم) را کنار هم جمع می‌کنید، فرض کنید ۱۰ نفر. 🔴از هر دوست (درخت تصمیم) مشاوره می‌گیرید: هر دوست (درخت تصمیم) به آب و هوا نگاه می‌کند، دما، رطوبت، باد و عوامل دیگر را بررسی می‌کند. بر اساس این عوامل، یک لباس را پیشنهاد می‌کند. 🔵شمارش آرا: تمام پیشنهادات لباس را جمع و شمارش می‌کنید تا ببینید کدام لباس بیشترین رای را به دست آورده است. 🟢محبوب‌ترین لباس را می‌پوشید: لباسی که بیشترین رای را داشته باشد، انتخاب نهایی شما برای آن روز است. درواقع شما به تصمیم گروهی از دوستانتان، بیشتر از یک دوست به تنهایی اعتماد دارید. 🟡چرا جنگل تصادفی؟ ترکیب دانش: با درخواست از چندین "دوست" (درخت تصمیم)، تصمیم قابل اعتمادتری می‌گیرید. یک نفر ممکن است اشتباه کند، اما کمتر احتمال دارد که چند نفر باهم به یک شکل اشتباه کنند. مدیریت پیچیدگی: می‌تواند تصمیمات پیچیده را با در نظر گرفتن بسیاری از عوامل (فیچرها) هندل کند، درست مثل گروهی از دوستان با تخصص‌های مختلف. در یادگیری ماشین، Random Forest کاری مشابه مثالی که داشتیم، انجام می‌دهد. از مجموعه‌ای از درختان تصمیم برای پیش‌بینی استفاده می‌کند. هر درخت به جنبه‌های مختلف داده‌ نگاه می‌کند و پیش‌بینی نهایی براساس آرا یا میانگین‌های همه درختان است. به عنوان مثال، در یک کار تشخیص پزشکی، Random Forest می‌تواند به داده‌های مختلف بیمار (سن، علائم، نتایج آزمایش) نگاه کند و بر اساس گروهی از درختان تصمیم، تشخیص دقیق‌تری ارائه دهد. بنابراین، Random Forest مانند دریافت مشاوره از گروهی از متخصصان (درخت تصمیم) برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بهتر در یادگیری ماشین است. 🔺این پست رو ChatGPT نوشته! #AI_Generated #Machine_Learning

📝 جمع بندی بیش برازش (Overfitting)، کم برازش (Underfitting) و برازش مناسب (Just right) در یادگیری ماشین #Machine_Learning

🟡پلاگین‌های کارآمد ChatGPT در زمینه دیتاساینس این پلاگین‌ها توانایی تفسیر داده‌ها، ایجاد مدل‌های پیش‌بینی، انجام تحلیل‌های احتمالاتی و بسیاری از وظایف مرتبط با علم داده رو در اختیار شما قرار می‌دن. با استفاده از این پلاگین‌ها می‌تونین به سادگی پروژه‌های تحلیل داده رو بهبود ببخشین و به اطلاعات ارزشمندی دسترسی پیدا کنین. علاوه بر این با دقت و کارایی بالا طراحی شدن تا نیازهای حوزه داده‌ رو به بهترین شکل برآورده کنن. #Machine_Learning #Data_Science @codeclinic

📝 جمع بندی متدهای کاربردی پکیج Pandas #Machine_Learning

📝 نگاهی خلاصه به روند ایجاد پاپ‌لاین از داده خام #Data_Science #Machine_Learning

📺 تفاوت بین هوش‌مصنوعی، ماشین‌لرنینگ و دیپ‌لرنینگ ممکنه براتون سوال باشه که فرق بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دقیقاً چیه؟ توی ویدئوی بالا جواب این سؤال رو می‌گیرین. وبینار رایگان آینده هوش مصنوعی روز پنجشنبه، ۱۸ آبان، ساعت۱۷ توسط رضا شکرزاد برگزار میشه. سرفصل‌ها 🔵 بررسی آینده ماشین‌لرنینگ 🔵 آیا هوش مصنوعی جایگزین انسان‌ها در مشاغل می‌شه؟ 🔵 چه رشته‌هایی باید ماشین‌لرنینگ رو یاد بگیرن؟ 🔵 مسیرها و پیش‌نیازها برای ماشین‌لرنینگ 🔵 بررسی وضعیت بازار کار رشته‌های مختلف با ماشین‌لرنینگ 🔵 #Machine_Learning #Artificial_Intelligence #Deep_Learning

🔊 ۲. بیاین با منحنی یادگیری یا Learning Curve آشنا بشیم منحنی‌های یادگیری مودارهایی هستن که برای نشون‌دادن عملکرد یک مدل با افزایش اندازه‌ی مجموعه‌ی آموزشی یا در طول یه زمان مشخص استفاده می‌شن. 🟢این‌جا می‌تونین بیشتر درموردش مطالعه #Data_science #Machine_Learning #Podcast 🔆 @codeclinic

🔊 ۱۷. الگوریتم بیز ساده الگوریتم بیز ساده، مبتنی بر قضیه بیز، یک رویکرد قدرتمند و کارآمد در یادگیری ماشینه که برای طبقه‌بندی داده‌ها با فرض استقلال بین ویژگی‌ها استفاده می‌شه. 🟡صدا: نوید حقوقی #Machine_Learning #Podcast @codeclinic

📝 برنامه مطالعاتی دیتا ساینس و ماشین لرنینگ برای یک ‌سال 🔵 سه ماه اول: ماه اول باید به یادگیری مقدمات مقدمات پایتون سپری شه. ماه دوم به یادگیری آمار و احتمالات و ماه سوم به یادگیری پایتون پیشرفته اختصاص داره. 🔵 سه ماه دوم: یادگیری مصورسازی داده‌ها در ماه چهارم پیشنهاد میشه. ماه پنجم به یادگیری ماشین و ماه ششم به دستکاری داده‌ها اختصاص داره. 🔵 سه ماه سوم: ماه هفتم یادگیری استقرار (Deployment) مد نظره. یادگیری عمیق در ماه هشتم و ماه نهم به کار با متن و یادگیری بینایی ماشین (CV/NLP) اختصاص داره. 🔵 سه ماه چهارم: آمادگی برای مصاحبه در ماه دهم و در نهایت ماه یازدهم به انجام پروژه و آماده‌سازی رزومه اختصاص داره. در صورت داشتن استمرار در ماه دوازدهم شما آماده دریافت شغل در زمینه دیتا هستین. #Machine_Learning #Data_Science @codeclinic

🔊 ۲۱. شبکه عصبی بازگشتی شبکه‌ی RNN نوعی شبکه‌ی عصبیه که ساختارش به‌شکلی طراحی شده که امکان مدل‌کردن داده‌های ترتیبی رو بده. 🟡صدا: نوید حقوقی #Machine_Learning #Podcast @codeclinic