‌
✔️ یادگیری تقویتی یکی از شاخه‌های مهم یادگیری ماشین است که برای حل مسائل تصمیم‌گیری در شرایطی که محیط به صورت پویا و تغییرکننده است، استفاده می‌شود.

✔️ در یادگیری تقویتی، یک عامل با محیط تعامل دارد و برای رسیدن به هدف مشخص، با استفاده از روش‌های تجربی و آزمایشی تصمیم‌های بهینه برای عمل در محیط گرفته و از اعمال قبلی خود در محیط یاد می‌گیرد.

✔️ یادگیری تقویتی در کاربردهای گوناگونی از جمله بازی‌های رایانه‌ای، رباتیک، مدیریت مالی، تصمیم‌گیری‌های مدیریتی و زیست‌شناسی مورد استفاده قرار می‌گیرد. همچنین در مسائلی که در آنها نمی‌توان به راحتی الگوی ثابتی برای تصمیم‌گیری تعیین کرد، یادگیری تقویتی می‌تواند به عنوان یک راه‌حل مناسب مورد استفاده قرار گیرد.

✔️ به طور کلی، یادگیری تقویتی به شما این امکان را می‌دهد که با استفاده از تجربه و تلاش مداوم، بتوانید رفتارهای بهینه را در محیط‌های پویا و پیچیده یاد بگیرید.


🛍 در لینک زیر می‌توانید آموزش یادگیری تقویتی را به صورت رایگان مشاهده نمایید:

🧨 آموزش یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
‌

📌 کانال اختصاصی آموزش علم داده [@Fara_DS] را دنبال کنید.‌‌
‌
‌

‌
🔥 از قافله عقب نمانید ...

🛍 فقط تا پایان روز سه‌شنبه، ۱۶ آبان ماه فرصت دارید تا «آموزش فن بیان و اصول سخنوری» را به صورت رایگان از فرادرس دریافت نمایید.

💲 هزینه اصلی آموزش: ۳۵۹,۰۰۰ تومان

🎁 هزینه با احتساب هدیه ویژه فرادرس: رایگان

👈 کد تخفیف ۱۰۰ درصدی: FRAW89

🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]

📚 یادگیری، همیشه، همه‌جا؛ فرادرس

‌@FaraDars — فرادرس
‌‌‌‌‌

‌
🎉 دسترسی به جدیدترین کدهای تخفیف فرادرس

🛍 همراه با فرصت‌های ویژه فرادرس، یادگیری را شروع کنید:

🔗 صفحه مشاهده پیشنهادات ویژه فرادرس - [کلیک کنید]



‌‏⭐ تا ۴۸۰ هزار تومان تخفیف در جشنواره مهر آموزش

🎁 کد تخفیف: MAZ89
_______________‏

‌‏⭐ ۱۵۰ هزار تومان هدیه آموزشی، مخصوص اپلیکیشن فرادرس

🎁 کد تخفیف: FRAPP

📆 اعتبار: تا پایان روز ۳۰ آبان ۱۴۰۲
_______________‏

⭐ ۵۵ درصد تخفیف برای ثبت اولین سفارش خرید

🎁 کد تخفیف: FRSTRD

📆 اعتبار: تا پایان روز ۳۰ آبان ۱۴۰۲
_______________‏

⭐ ۵۵ درصد تخفیف ویژه آموزش‌های طراحی و گرافیک کامپیوتری

🎁 کد تخفیف: FRGRAPH72

📆 اعتبار: تا پایان روز ۲۵ آبان ۱۴۰۲
_______________‏

⭐ ۵۵ درصد تخفیف ویژه آموزش‌های توسعه مهارت‌های فردی

🎁 کد تخفیف: FRSKD73

📆 اعتبار: تا پایان روز ۲۰ آبان ۱۴۰۲
_______________‏

⭐ جهت اطلاع از تمامی کدهای تخفیف فعال در فرادرس و نحوه استفاده از آن‌‌ها، به لینک زیر مراجعه کنید:

🔗 فرصت‌های ویژه فرادرس - [کلیک کنید]


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌
⭐ یادگیری عمیق چیست ؟

🔸 یادگیری عمیق به عنوان یکی از زیرشاخه‌های حوزه یادگیری ماشین تلقی می‌شود. هدف یادگیری عمیق طراحی سیستم‌های کامپیوتری هوشمندی است که بتوانند مشابه انسان درباره موضوعی خاص، راه‌حل ارائه کنند و مفاهیم جدیدی را یاد بگیرند.

🔸 این حوزه از فناوری، شاخه‌ای مهم در «علم داده» (Data Science) است، زیرا اصلی‌ترین مباحث این شاخه، آمار و مدل‌سازی برای پیش‌بینی مسائل مختلف را شامل می‌شود. مهندسان علم داده با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق می‌توانند جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر حجم عظیمی از داده‌ها را سریع‌تر و آسان‌تر انجام دهند.

🔸 الگوریتم‌های یادگیری عمیق با در اختیار داشتن ورودی‌های مختلفی از دنیای بیرون مانند تصاویر، صوت و متن، به دنبال پیدا کردن الگوهایی هستند که با استفاده از آن‌ها بتوانند پیش‌بینی خاصی را پیرامون موضوع مطرح شده انجام دهند.


👈 برخی از کاربردهای یادگیری عمیق

✔️ تشخیص کلاه‌برداری: از مدل‌های یادگیری عمیق می‌توان به منظور شناسایی تراکنش‌های غیرعادی کاربران استفاده کرد. به عبارتی، با در اختیار داشتن داده‌های مربوط به مشتریان مانند موقعیت مکانی، بازه‌های زمانی خرید و الگوهای خرید از کارت اعتباری می‌توان فعالیت‌های مشکوک کاربران در رابطه با کارت‌های اعتباری را شناسایی کرد.

✔️ خودکارسازی عملیات در حوزه کشاورزی: کشاورزان می‌توانند از ابزارهای مبتنی بر یادگیری عمیق برای تشخیص حیوانات وحشی، پیش‌بینی وضعیت آب و هوا، پیش‌بینی بازدهی محصولات و ماشین‌های کشاورزی خودران استفاده کنند.

✔️ خدمات پزشکی: با جمع‌آوری شرح حال بیماران و آماده کردن آن‌ها در قالب داده‌های مناسب برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق، می‌توان ابزاری قدرتمند به منظور تشخیص بیماری تهیه کرد تا اطلاعات جامعی را در اختیار پزشکان و متخصصان قرار دهد و در راستای تشخیص بهترین راه درمان به آن‌ها کمک کند.


مطالعه ادامه مطلب: 👇👇

🔗 یادگیری عمیق چیست؟ - [کلیک کنید]


🚀 برای مشاهده آموزش‌های ویدئویی علم داده و داده‌کاوی، کلیک کنید 👇

🔗 مجموعه آموزش علم داده و داده‌کاوی


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی‌
‌

‌
‌🔔 رایگان شد...

📗 همین حالا می‌توانید «آموزش فتوشاپ – ترمیم و افزایش کیفیت عکس‌های قدیمی» را از فرادرس به صورت رایگان دریافت کنید. 🎉

🔖 در این آموزش، نه‌تنها سعی شده است به‌صورت خلاصه و مفید روش ترمیم عکس‌های قدیمی نشان داده شود، بلکه تا حد امکان سعی شده مطالب ساده بیان شود تا مخاطبین مبتدی نیز بتوانند به‌راحتی از این آموزش استفاده کنند. از طرفی، نکاتی جالب، کاربردی و شگفت‌انگیز مانند حذف سوژه در یک عکس پرجزئیات نیز مازاد بر محتوی، آموزش داده خواهد شد.

🔖 در این آموزش قصد داریم به شما نشان دهیم که چگونه با یک رویکرد گام‌ به‌ گام، عکس‌های قدیمی را در فتوشاپ بازسازی کنید. این فرادرس به مخاطبان کمک می‌کند که تا علاوه بر اینکه بتوانند عکس‌هایی را که به‌لحاظ فیزیکی قابل ترمیم نیستند، به‌صورت دیجیتالی ترمیم کنند، بتوانند کیفیت آن‌ها را نیز بهبود ببخشند.

🎯 مناسب برای: علاقه‌مندان به هنر عکاسی | علاقه‌مندان به ادیت تصویر | ترمیم عکس‌های قدیمی | گرافیک

💲 هزینه اصلی آموزش: ۳۲۹۰۰۰ تومان

🎁 هزینه با احتساب هدیه ویژه فرادرس: رایگان

👈 کد تخفیف ۱۰۰ درصدی: FRBE92

❗️ اعتبار: تا پایان روز جمعه ۲۶ آبان ۱۴۰۲

🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]

👈 راهنمای دریافت رایگان آموزش فتوشاپ – ترمیم و افزایش کیفیت عکس‌های قدیمی — [کلیک کنید] 👉


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌

‌
🎉 ۵۰ درصد تخفیف در «جشنواره پاییز، فصل آموختن» فرادرس

🎁 در این جشنواره می‌توانید تمامی آموزش‌های فرادرس را با ۵۰⁒ تخفیف ویژه دریافت کنید.

🛍 لینک ورود به صفحه جشنواره – [کلیک کنید]


💢 همچنین برای سهولت در دسترسی به آموزش‌های علم داده و داده‌کاوی می‌توانید از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇


🔸 آموزش کلان داده و پردازش با Hadoop‌

🔸 آموزش مصورسازی داده‌ها و پردازش داده

🔸 آموزش داده کاوی، متن کاوی، وب کاوی و ...

🔸 آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی و داده کاوی


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌

‌‌‌
⏳ ساعات پایانیِ استفاده از «طرح تخفیف ۵۰ درصدی» را از دست ندهید!

🟢 همین حالا روی لینک زیر بزنید و آموزش‌های مورد علاقه خود را با نصف قیمت تهیه کنید. 👇

🌟 ورود به صفحه طرح ویژه یادگیری — [مشاهده آموزش‌ها]


🔻 در ادامه برخی از آموزش‌های پرطرفدار فرادرس، آمده است. جهت دسترسی سریع‌تر، روی عنوان مورد نظر خود کلیک کنید. 👇

🔸 آموزش برنامه‌نویسی

🔸 آموزش پایتون

🔸 آموزش اکسل

🔸 آموزش فتوشاپ

🔸 آموزش طراحی سایت

🔸 آموزش بورس و بازارهای مالی

🔸 آموزش تــوسعه مهـارت فــردی


⭐ پرمخاطب‌ترین آموزش‌های فرادرس - [کلیک کنید]

📚 فرادرس | دانش در دسترس همه؛ همیشه و همه جا

@FaraDars - فرادرس
‌

‌
📚 آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون – سریع و آسان در ۱۸۰ دقیقه ⏰


⭐ یادگیری ماشین (Machine‎ Learning‎) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی و یکی از موضوعات مورد توجه در علوم کامپیوتر است که به سیستم‌های کامپیوتری، توانایی یادگیری از داده‌ها را می‌دهد. در واقع یادگیری ماشین، بررسی می‌کند که چگونه کامپیوترها می‌توانند بر اساس داده یاد بگیرند.

⭐ از کاربردهای یادگیری ماشین می‌توان به فیلتر کردن هرزنامه‌ها در شبکه‌های اجتماعی، تشخیص افراد مریض و دید کامپیوتری برای ماشین‌های خودران اشاره کرد. یادگیری ماشین دارای چند حوزه مهم از جمله یادگیری نظارت شده، بدون نظارت، نیمه نظارتی و تقویتی است.


💢 برای شروع یادگیری، روی لینک زیر بزنید: 👇👇

▫️ آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون – سریع و آسان در ۱۸۰ دقیقه



🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]‎


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی

‌
⭐ یادگیری ماشین

🔸با گسترش کاربردهای فناوری اطلاعات در حوزه های مختلف، نیاز به خودکار نمودن فرایندهای تصمیم گیری، روند فزاینده ای را داشته است. دانش هوش مصنوعی به عنوان یک راهکار اصلی، برای رفع این نیازها از روش های مبتنی بر یادگیری ماشین استفاده می کند.

🔸 در واقع می توان یادگیری ماشین را به عنوان مجموعه ای از ابزارهای پایه برای هوشمند سازی فرایندها در کاربردهای مختلف، به کار گرفت.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش یادگیری ماشین

▫️ یادگیری ماشین با Python

▫️ آموزش ریاضی برای یادگیری ماشین + پیاده سازی در پایتون

▫️ یادگیری ماشین و پیاده سازی در Python – بخش یکم

▫️ یادگیری ماشین و پیاده سازی در Python – بخش دوم

▫️ انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین در Python

▫️ آموزش پاکسازی داده‌ها در پایتون برای یادگیری ماشین

▫️ یادگیری ماشین به زبان R



🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]‎


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌
⭐ تحلیل شبکه های اجتماعی و علمی

🔸 از آنجایی‌ که شبکه‌های اجتماعی نقش کلیدی در موفقیت‌‌های تجاری و پیشرفت‌های کاری ایفا می‌کنند، شبکه‌ها راه‌هایی برای جمع‌آوری اطلاعات برای شرکت‌ها مهیا می‌کنند که باعث می‌شود، از رقابت بپرهیزند و حتی برای تنظیم قیمت‌ها و سیاست‌ها با هم همکاری نمایند.

🔸 در آموزش‌های زیر شما می‌توانید به بررسی و تحلیل شبکه‌های اجتماعی بانرم‌افزارهای مختلفی از قبیل NodeXL، Gephi و Pajek پرداخته شده است.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی و علمی

▫️ آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی با نرم افزار NodeXL

▫️ آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی با نرم افزارهای Gephi و Pajek

▫️ آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی با زبان R و متن کاوی



🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]‎


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌
⭐ ترکیب، تلفیق و تحلیل داده‌ها

🔸 منظور از ترکیب داده یا اطلاعات، ادغام توامان اطلاعات دریافتی از منابع مختلف برای دستیابی به درک بهتر محیط مساله و در نتیجه، اتخاذ تصمیمات دقیق تر است. بر این اساس، ترکیب اطلاعات می تواند به عنوان ابزاری قدرتمند در خدمت داده کاوی و اکتشاف معرفت به کار گرفته شود.

🔸 روش تلفیق داده ها به ترکیب داده های حاصل از حسگرهای مختلف برای پیش بینی دقیق تر خواص و حالات یک سیستم می پردازد. این تکنیک به ترکیب داده های جمع آوری شده از منابع مختلف پرداخته و با ربط دادن اطلاعات حاصل شده به شرایط سامانه مورد تحلیل، به سمت بهترین تصمیم گیری حرکت می کند.

🔸 یادگیری تجزیه‌و‌تحلیل و آماده‌سازی داده‌ها، یکی از مهارت‌های بسیار مهم و حیاتی برای تحلیل داده‌ها و ایجاد الگوریتم‌های هوشمند است. امروزه داده‌ها به عنوان یکی از باارزش‌ترین دارایی‌ها در دنیای تجارت و صنعت شناخته شده‌اند و شرکت‌ها به دنبال استخراج اطلاعات مفید از داده‌های خود هستند.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش ترکیب اطلاعات

▫️ آموزش تلفیق داده

▫️ آموزش pandas برای تحلیل اطلاعات در پایتون

▫️ تحلیل و پردازش اطلاعات با انواع ماشین

▫️ تحلیل داده های فروش محصولات با Python

▫️ تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با Python


🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]‎


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌
⭐ الگوریتم‎‌های یادگیری ماشین

🔸یادگیری ماشین در حقیقت الگوریتمی برای یاد گرفتن و تعمیم دادن از روی داده‌های ثبت‌ شده ورودی و خروجی است که هدف آن، پیش‌بینی نتایج برای داده‌های ورودی جدید است.

🔸 در فهرست زیر با الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پایتون و متلب آشنا خواهید شد.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش کتابخانه scikit-learn در پایتون

▫️ آموزش الگوریتم‌های بهینه‌سازی در یادگیری ماشین

▫️ آموزش پیش بینی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پایتون



🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]‎


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌‌‌‌‌
🎉 هر آموزش فقط ۵۹ هزار تومان در جشنواره «شگفتی آموختن»

💢 با وارد کردن کد تخفیف AMG86 هزینه هر کدام از ۴۰۰ آموزش ارائه شده در این طرح، ۵۹ هزار تومان محاسبه خواهد شد!

🔗 ورود به صفحه جشنواره و مشاهده ۴۰۰ آموزش - [کلیک کنید]


🔸 در ادامه، بعضی از آموزش‌های این طرح را مشاهده می کنید. برای مشاهده هر آموزش، روی لینک آن بزنید 👇👇

▫️ آموزش زبان بدن

▫️ آموزش اکسل Excel

▫️ آموزش برنامه نویسی Python

▫️ آموزش فتوشاپ – روتوش چهره

▫️ آموزش برنامه نویسی جاوا Java

▫️ آموزش طراحی و گرافیک با Corel

▫️ آموزش طراحی لوگو با Illustrator

▫️ آموزش ترفندهای کاربردی در Excel

▫️ آموزش ChatGPT در تدریس و یادگیری

▫️ آموزش انواع هک و روش های مقابله با آن

🔥 400+ آموزش جذاب دیگر، هر آموزش فقط 59 هزار تومان!


🔗 ورود به صفحه جشنواره و مشاهده ۴۰۰ آموزش - [کلیک کنید]


📚 یادگیری، همیشه، همه‌جا؛ فرادرس

‌@FaraDars — فرادرس
‌‌‌

‌
⭐ یادگیری عمیق Deep Learning

🔸 یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین علوم حوزه هوش مصنوعی است که با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، برای پردازش و تحلیل داده‌های پیچیده و با ابعاد بالا به کار می‌رود.

🔸 مزایا یادگیری یادگیری عمیق:

_ یادگیری خودکار ویژگی‌ها
_ یادگیری چندلایه ویژگی‌ها
_ دقت بالا در نتایج
_ قدرت تعمیم بالا و شناسایی داده‌های جدید
_ پشتیبانی گسترده سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
_ پتانسیل ایجاد قابلیت‌ها و کاربردهای بیشتر در آینده


🔻 در ادامه با آموزش‌های کاربردی و مهم در حوزه یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش مبانی یادگیری عمیق یا Deep Learning

▫️ یادگیری عمیق – شبکه های GAN با پایتون

▫️ پیاده سازی بازی مار در پایتون با یادگیری عمیق

▫️ یادگیری عمیق با کتابخانه PyTorch در پایتون

▫️ مکان یابی اشیا با TensorFlow

▫️ یادگیری عمیق با پایتون – TensorFlow و Keras

▫️ برنامه نویسی یادگیری عمیق با کتابخانه TensorFlow ۲

▫️ بخش‌ بندی معنایی تصویر با الگوریتم یادگیری عمیق U-Net در Spyder



🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]‎


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌