📘 ۱۰ اصطلاح تکمیلی و پیشرفته یادگیری ماشین
قسمت سوم

2️⃣1️⃣ Loss Function
معیاری برای اندازه‌گیری میزان خطای پیش‌بینی مدل

2️⃣2️⃣ Cost Function
میانگین خطاهای مدل روی کل داده‌ها

2️⃣3️⃣ Optimization
فرآیند کمینه‌سازی خطا و بهبود عملکرد مدل

2️⃣4️⃣ Gradient Descent
الگوریتم بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان تابع خطا

2️⃣5️⃣ Learning Rate
میزان تغییر پارامترهای مدل در هر گام آموزش

2️⃣6️⃣ Hyperparameter
تنظیماتی که قبل از آموزش مدل تعیین می‌شوند

2️⃣7️⃣ Feature Scaling
نرمال‌سازی مقادیر ویژگی‌ها برای بهبود آموزش

2️⃣8️⃣ Regularization
کاهش پیچیدگی مدل برای جلوگیری از بیش‌برازش

2️⃣9️⃣ Confusion Matrix
جدول ارزیابی عملکرد مدل‌های دسته‌بندی

3️⃣0️⃣ Pipeline
زنجیره‌ای از مراحل پردازش داده و آموزش مدل

✨ این مفاهیم نقش کلیدی در بهینه‌سازی و حرفه‌ای‌سازی مدل‌ها دارند.

📌 منابع:
🔘 Google Machine Learning Glossary
🔘 Scikit-learn Documentation
🔘 Stanford CS229

#️⃣ #یادگیری_ماشین #بهینه_سازی #مدل_سازی #علم_داده #پای_ویژن
#MachineLearning #Optimization #DeepLearning #DataScience

🌐 @PyVision

📚 مرور کتاب‌ها
قسمت دوم

در این پست مروری داریم بر مجموعه از کتاب‌های منتخب حوزه ریاضیات و آمار، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق که در کانال معرفی شده است.

🔹 فهرست کتاب‌ها:
1. Mathematics for Machine Learning

2. Deep Learning

3. The Elements of Statistical Learning

4. Introduction to Mathematical Statistics

5. Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory

6. Probabilistic Machine Learning: An Introduction

7. Linear Algebra Done Right

8. Introduction to Probability for Data Science

9. The Mathematical Engineering of Deep Learning

10. Practical Statistics for Data Scientists

✳️ این مجموعه برای کسانی مناسب است که می‌خواهند پایه‌های ریاضی و آماری لازم برای کار حرفه‌ای در Data Science و Machine Learning را عمیق‌تر یاد بگیرند.

✳️ This series is suitable for those who want to learn more deeply the mathematical and statistical foundations necessary for professional work in Data Science and Machine Learning.

📥 برای دانلود و مطالعه، به پست‌های مربوطه در کانال مراجعه کنید.

🌐 @PyVision

آخرین تحولات پایتون و هوش مصنوعی در پست بعدی 👇🏽

#️⃣ #اخبار_فناوری #هوش_مصنوعی #پایتون
#TechNews #ArtificialIntelligence #Python

🌐 @PyVision

📰 خبر های فناوری | پایتون و هوش مصنوعی

بر اساس تازه‌ترین مطالب منتشرشده در وب‌سایت GeeksforGeeks، دنیای Python و Artificial Intelligence در سال ۲۰۲۵ با دو روند مهم همراه است:
تکامل تدریجی پایتون و رشد شتابان هوش مصنوعی چندوجهی(Multimodal AI).

🔹 آخرین وضعیت Python
مطابق گزارش GeeksforGeeks، انتشار نسخه‌ای با عنوان Python 4.0 در آیندهٔ نزدیک برنامه‌ریزی نشده است. توسعه‌دهندگان اصلی، از جمله خالق پایتون، ترجیح می‌دهند مسیر Python 3.x را با انتشار نسخه‌های بهینه‌تر (مانند 3.11، 3.12 و 3.13) ادامه دهند.
تغییرات بنیادین مثل حذف GIL یا ناسازگاری گسترده با افزونه‌های C تنها دلایل احتمالی برای یک جهش بزرگ به نسخه ۴ خواهند بود.

🔹 اکوسیستم کتابخانه‌های پایتون
مقالات جدید این سایت نشان می‌دهد که در سال ۲۰۲۵، قدرت اصلی پایتون همچنان در تنوع و بلوغ کتابخانه‌های آن است؛ موضوعی که این زبان را برای حوزه‌هایی مانند علم داده، یادگیری ماشین و توسعه نرم‌افزار بسیار جذاب نگه می‌دارد.

🔹 هوش مصنوعی در ۲۰۲۵
خبرها در GeeksforGeeks تمرکز ویژه‌ای بر روندهای نوین AI دارد؛ از جمله:

● مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
● هوش مصنوعی مولد
● سیستم‌های چندوجهی (Multimodal AI) که متن، تصویر و ویدئو را هم‌زمان پردازش می‌کنند

این اخبار بیشتر جنبهٔ کاربردی دارند و، ابزارها و روندهای روز را برای توسعه‌دهندگان معرفی می‌کنند.

🔹 روندهای کلان AI و ML
موضوعاتی مانند توضیح‌پذیری مدل‌ها، Edge AI، یادگیری فدرال (Federated Learning / با یادگیری محلی متفاوت است)، اخلاق و کاهش سوگیری الگوریتم‌ها همچنان در مرکز توجه قرار دارند.

✳️ به طور خلاصه، پایتون با ثبات و تکامل تدریجی مسیر خود را ادامه می‌دهد، در حالی که هوش مصنوعی با سرعت بالا و رویکردهای چندوجهی در حال تغییر شکل آیندهٔ فناوری است.

🔮 شما کدام را محتمل‌تر می‌دانید؟
ادامهٔ تکامل آرام پایتون یا یک جهش بزرگ؟
هوش مصنوعی تک‌وجهی یا کاملاً چندوجهی؟
نظرتان را با ما به اشتراک بگذارید.

📌 منابع:
🔘 Latest Update on Python 4.0
🔘 Top 20 Python Libraries To Know in 2025
🔘 Future of AI in 2025: Top Trends and Predictions
🔘 Artificial Intelligence Archives – GeeksforGeeks
🔘 Top 20 Trends in AI and ML to Watch in 2024

#️⃣ #پایتون #هوش_مصنوعی #اخبار_فناوری #برنامه_نویسی
#Python #ArtificialIntelligence #AITrends #TechNews

🌐 @PyVision

🟦 اصطلاحات پایه یادگیری عمیق (Deep Learning)
قسمت اول

1️⃣ Deep Learning
رویکردی از یادگیری ماشین که با شبکه‌های عصبی چندلایه، الگوهای پیچیده را از داده‌های حجیم یاد می‌گیرد.

2️⃣ Neural Network (NN)
مدلی محاسباتی متشکل از نورون‌های مصنوعی که روابط غیرخطی بین ورودی و خروجی را یاد می‌گیرد.

3️⃣ Artificial Neuron
واحد پایه شبکه عصبی که مجموع وزن‌دار ورودی‌ها را پردازش می‌کند.

4️⃣ Layer
مجموعه‌ای از نورون‌ها در یک سطح مشخص از شبکه عصبی.

5️⃣ Hidden Layer
لایه‌های میانی که ویژگی‌های پنهان و سطح بالای داده را استخراج می‌کنند.

6️⃣ Weights
پارامترهای قابل یادگیری که اهمیت هر ورودی را مشخص می‌کنند.

7️⃣ Bias
پارامتر کمکی برای افزایش انعطاف‌پذیری مدل و جابه‌جایی تابع تصمیم.

8️⃣ Activation Function
تابعی غیرخطی که توان یادگیری روابط پیچیده را به شبکه می‌دهد.

9️⃣ Loss Function
معیاری برای سنجش فاصله پیش‌بینی مدل از مقدار واقعی.

🔟 Training
فرآیند تنظیم وزن‌ها با هدف کمینه‌سازی خطا.

📌 منابع:
🔘 Deep Learning Book
🔘 Stanford CS231n – Neural Networks
🔘 TensorFlow Glossary

#️⃣ #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی
#DeepLearning #NeuralNetworks #AI

🌐 @PyVision

❓️ خروجی کد زیر چیست؟
❓️What's the output?

def add(x, y=[]):
    y.append(x)
    return y

print(add(1))
print(add(2))
print(add(3))

#️⃣ #تعریف_تابع #چالش_پایتون #آموزش_پایتون #برنامه_نویسی
#PythonFunctions #PythonChallenge #CodingConcepts #LearnPython

🌐 @PyVision

🔢 خروجی کد:

[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]

✅️ گزینهٔ صحیح: B


🟩 در این مثال، نکتهٔ بسیار مهمی از منطق تعریف تابع در پایتون بررسی می‌شود:

● مقدار پیش‌فرض پارامتر y یک لیست است.
● در پایتون، آرگومان‌های پیش‌فرض فقط یک‌بار در زمان تعریف تابع ساخته می‌شوند، نه در هر بار فراخوانی.

بنابراین:
۱. در فراخوانی اول، لیست خالی ساخته می‌شود و 1 به آن اضافه می‌شود → [1]
۲. در فراخوانی دوم، همان لیست قبلی استفاده می‌شود و 2 به آن اضافه می‌شود → [1, 2]
۳. در فراخوانی سوم، باز هم همان لیست استفاده می‌شود و 3 به آن اضافه می‌شود → [1, 2, 3]

✳️ نتیجه:
لیست y بین تمام فراخوانی‌های تابع مشترک است.

✔ راه‌حل درست این است که از None به‌عنوان مقدار پیش‌فرض استفاده کنیم.


🟩 This challenge demonstrates an important concept in Python function definitions:

● The default value of parameter y is a list, which is a mutable object.
● In Python, default arguments are evaluated only once, when the function is defined—not each time it is called.

As a result:
1. First call → the list becomes [1]
2. Second call → the same list is reused → [1, 2]
3. Third call → the same list is reused again → [1, 2, 3]

✳️ Conclusion:
The default list y is shared across all function calls.

✔ The correct way is to use None as the default value and create a new list inside the function.

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت بیست و یک

The Hundred‑Page Machine Learning Book

نویسنده:
Andriy Burkov

📊 سطح: متوسط
🗣 زبان: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت، SVM، شبکه‌های عصبی، کاهش ابعاد و سایر مفاهیم اصلی، همگی تنها در حدود ۱۰۰ صفحه
● دسترسی به یک ویکی به‌روزشده با پرسش‌وپاسخ، قطعه‌کدها و منابع تکمیلی.
● دسترسی رایگان به کتاب
● مورد تحسین رهبران فنی شرکت‌هایی مانند LinkedIn، Amazon و eBay قرار گرفته است.

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
این کتاب با رویکردی مستقیم مبانی و مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین را یکجا جمع می‌کند. نویسنده، خود یک متخصص با ۱۰ سال سابقه رهبری تیم‌های فعال در حوزه هوش مصنوعی است و کتاب را بر اساس تجربه عملی نوشته تا ما را سریعاً به نتیجه برساند.

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
● ماشین بردار پشتیبانی (SVM) و شبکه‌های عصبی
● روش‌های Ensemble و کاهش ابعاد
● مهندسی ویژگی و تنظیم ابرپارامترها
● خودرمزنگارها (Autoencoders) و یادگیری انتقالی

📌 اطلاعات بیشتر:
🔘 themlbook.com

#️⃣ #کتاب_بیست_و_یک
#MachineLearning #AI #DataScience

🌐 @PyVision

📘 محیط‌های توسعه، اجرا و تست در هوش مصنوعی

در مسیر یادگیری و اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی، فقط دانستن الگوریتم‌ها کافی نیست؛
باید بدانیم کجا کدنویسی کنیم، کجا تست کنیم و کجا پروژه را اجرا کنیم.
به همین دلیل، در این پست با محیط‌های معروف و پرکاربرد توسعه (IDE) آشنا می‌شویم.

🔹 ۱️ Jupyter Notebook
● آموزش
● تحلیل داده
● آزمایش سریع مدل‌ها
مزیت:
● اجرای مرحله‌به‌مرحله کد
● دیدن فوری خروجی‌ها


🔹 ۲️ Google Colab
● اجرای پروژه‌های AI بدون نیاز به سیستم قوی
● دسترسی به GPU و TPU
مزیت:
● اجرا در فضای ابری
● مناسب یادگیری عمیق


🔹 ۳️ VS Code
Visual Studio Code
● توسعه حرفه‌ای پروژه‌های AI
● مدیریت کد، محیط مجازی و دیباگ
مزیت:
● اجرای Notebook داخل محیط
● مناسب کارهای دانشگاهی، تیمی و پروژه‌های منعطف


🔹 ۴️ PyCharm
JetBrains – PyCharm
● توسعه ساختاریافته و پروژه‌محور
مزیت:
● مدیریت حرفه‌ای پروژه
● مناسب پروژه‌های ساختاریافته و تیمی


🔹 ۵️ Spyder / Anaconda
● محاسبات علمی
● کارهای پژوهشی
مزیت:
● محیط یکپارچه مخصوص دیتا و ML


■ محیط Jupyter ⬅️ برای آموزش و تحلیل
■ محیط Colab ⬅️ برای بدون سخت‌افزار قوی
■ محیط های VS Code / PyCharm ⬅️ برای پروژه‌های حرفه‌ای‌تری و سنگین‌تر

🔵 پس از این در پست‌های آینده به‌جای تکرار، به این پست مرجع اشاره خواهیم کرد.

#️⃣ #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #پایتون #برنامه_نویسی #محیط_توسعه
#ArtificialIntelligence #MachineLearning #Python #DataScience

🌐 @PyVision

📘 ابزارهای تخصصی یادگیری ماشین (Machine Learning)

در این پست، فقط روی ابزارها و کتابخانه‌هایی تمرکز می‌کنیم که مخصوص خودِ یادگیری ماشین هستند؛
یعنی ابزارهایی که مستقیماً برای مدل‌سازی، آموزش و ارزیابی الگوریتم‌های ML به کار می‌روند.


🔹 ۱️ کتابخانه‌ی اصلی یادگیری ماشین

⭐ scikit-learn
مهم‌ترین و استانداردترین کتابخانه‌ی یادگیری ماشین در جهان

● الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification)
● الگوریتم‌های رگرسیون (Regression)
● خوشه‌بندی (Clustering)
● کاهش بُعد (PCA)
● انتخاب ویژگی (Feature Selection)
● ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها


🔹 ۲️ الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین (درون scikit-learn)

این الگوریتم‌ها ستون فقرات ML هستند:

● Linear & Logistic Regression
● Decision Tree
● Random Forest
● Support Vector Machine (SVM)
● K-Nearest Neighbors (KNN)
● Naive Bayes


🔹 ۳️ پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده برای ML
(بخش حیاتی قبل از آموزش مدل)

● مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
● تبدیل داده‌های غیرعددی
● آماده‌سازی داده برای الگوریتم‌ها

ابزارهای رایج (در scikit-learn):
● StandardScaler
● MinMaxScaler
● LabelEncoder
● OneHotEncoder

■ بدون پیش‌پردازش درست، مدل یاد نمی‌گیرد.


🔹 ۴️ ارزیابی، اعتبارسنجی و تحلیل مدل

برای پاسخ به سؤال کلیدی:
«آیا این مدل قابل اعتماد است؟»

ابزارها و معیارها:
● Accuracy
● Precision / Recall
● F1-score
● Confusion Matrix
● Cross Validation

■ این مرحله تفاوت مدل آزمایشی با مدل قابل استفاده را مشخص می‌کند.


🔹 ۵️ مصورسازی مخصوص تحلیل مدل‌های ML

● Matplotlib
● رسم نمودار خطا
● بررسی خروجی مدل‌ها

● Seaborn
● تحلیل آماری نتایج
● نمایش الگوها و همبستگی‌ها

■ مصورسازی کمک می‌کند بفهمیم مدل چرا خوب یا بد عمل کرده است.


🔹 ۶️ کتابخانه‌های پیشرفته

● SciPy
● بهینه‌سازی
● محاسبات آماری
● الگوریتم‌های علمی

● Statsmodels
● مدل‌های آماری
● تحلیل رگرسیون کلاسیک
● تفسیر آماری نتایج


🔹 ۷️ الگوریتم‌های Boosting
ابزارهای بسیار قدرتمند
● XGBoost
● LightGBM
● CatBoost

● افزایش دقت مدل
● عملکرد عالی در مسابقات و پروژه‌های صنعتی
● مناسب داده‌های واقعی و بزرگ




✨ پیش‌پردازش ⬅️ مدل‌سازی ⬅️ ارزیابی ⬅️ بهینه‌سازی

📌 منابع:
🔘 IBM — Machine Learning Overview
🔘 Google — ML Developer Guides
🔘 Stanford University — CS229 Machine Learning

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #مدل_سازی #تحلیل_داده
#MachineLearning #DataScience #ML #AI

🌐 @PyVision

🟦 اصطلاحات آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق(Deep Learning)
قسمت دوم

1️⃣1️⃣ Backpropagation
• الگوریتمی برای محاسبه گرادیان خطا و اصلاح وزن‌ها در لایه‌های شبکه.

1️⃣2️⃣ Gradient Descent
• روش تکراری برای کمینه‌سازی تابع خطا با حرکت در جهت منفی گرادیان.

1️⃣3️⃣ Learning Rate
• نرخ تغییر وزن‌ها در هر مرحله آموزش.

1️⃣4️⃣ Epoch
• یک عبور کامل کل داده‌های آموزشی از شبکه.

1️⃣5️⃣ Batch Size
• تعداد نمونه‌هایی که هم‌زمان برای به‌روزرسانی وزن‌ها استفاده می‌شوند.

1️⃣6️⃣ Overfitting
• یادگیری بیش از حد داده‌های آموزش و افت عملکرد روی داده جدید.

1️⃣7️⃣ Underfitting
• ناتوانی مدل در یادگیری الگوهای اصلی داده.

1️⃣8️⃣ Regularization
• روش‌هایی برای کنترل پیچیدگی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش.

1️⃣9️⃣ Dropout
• غیرفعال‌سازی تصادفی نورون‌ها هنگام آموزش برای افزایش تعمیم‌پذیری.

2️⃣0️⃣ Optimizer
• الگوریتمی برای تنظیم وزن‌ها مانند Adam یا SGD.

📌 منابع:
🔘 Deep Learning Book
🔘 Stanford CS231n – Optimization
🔘 PyTorch Optimization Docs

#️⃣ #آموزش_مدل #بهینه_سازی #یادگیری_عمیق #پای_ویژن
#Optimization #Backpropagation #DeepLearning

🌐 @PyVision

📊 کتابخانه Statsmodels ابزاری متفاوت برای تحلیل داده‌هاست؛
جایی که «تفسیر آماری» از «صرفاً پیش‌بینی» مهم‌تر می‌شود.
اگر می‌خواهید بدانید این کتابخانه دقیقاً چه کاری انجام می‌دهد و چه زمانی باید از آن استفاده کرد،
👇🏽پست بعدی را دنبال کنید.

🌐 @PyVision

📘 معرفی کتابخانه Statsmodels
تحلیل آماری و مدل‌سازی کلاسیک در پایتون

کتابخانه Statsmodels یک کتابخانه‌ی تخصصی پایتون برای تحلیل آماری، مدل‌سازی داده‌ها و استنباط علمی است.
این کتابخانه بیشتر از آن‌که به دنبال صرفاً «پیش‌بینی» باشد، روی فهم رابطه‌ی بین متغیرها و تفسیر نتایج تمرکز دارد.
به همین دلیل، Statsmodels در حوزه‌هایی مانند تحلیل داده، اقتصادسنجی(Econometrics)، علوم اجتماعی و پژوهش‌های دانشگاهی بسیار پرکاربرد است.

🔹 چه کاری برای ما انجام می‌دهد؟

با استفاده از Statsmodels می‌توانیم:
● روابط بین متغیرها را به‌صورت آماری بررسی کنیم
● اثر هر متغیر را به‌طور شفاف تحلیل کنیم
● معنی‌داری آماری نتایج را بسنجیم
● خروجی‌هایی قابل استناد برای گزارش و مقاله تولید کنیم
■ این کتابخانه کمک می‌کند بفهمیم چرا یک مدل کار می‌کند، نه فقط این‌که چقدر دقیق است.

🔹 قابلیت‌های اصلی این کتابخانه

1️⃣ مدل‌های رگرسیون کلاسیک
● رگرسیون خطی (OLS)
● رگرسیون لجستیک
● مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
■ در خروجی این مدل‌ها اطلاعاتی مانند ضرایب، مقدار p-value، بازه اطمینان و شاخص‌های برازش مدل ارائه می‌شود.


2️⃣ تحلیل آماری و آزمون فرضیه
● آزمون‌های آماری پرکاربرد
● بررسی توزیع داده‌ها
● تحلیل همبستگی
● تحلیل واریانس (ANOVA)
■ این بخش برای تصمیم‌گیری علمی و داده‌محور اهمیت زیادی دارد.

3️⃣ تحلیل سری‌های زمانی (Time Series)
● مدل‌های AR، MA، ARIMA و SARIMA
● بررسی روند، فصل‌پذیری و نوسانات
● پیش‌بینی داده‌های وابسته به زمان
■ مناسب برای داده‌های اقتصادی، مالی، فروش و هر نوع داده‌ی زمانی واقعی

4️⃣ تمرکز بر تفسیر نتایج (نقطه قوت اصلی)
کتابخانه Statsmodels خروجی‌هایی ارائه می‌دهد که:
● کاملاً قابل تفسیر هستند
● برای گزارش‌های علمی و مدیریتی مناسب‌اند
● نشان می‌دهند کدام متغیرها اثرگذار و کدام بی‌تأثیرند


🔹 کتابخانه Statsmodels در کنار یادگیری ماشین

در پروژه‌ها، Statsmodels اغلب در کنار کتابخانه‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود:
● یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
● کتابخانه Statsmodels برای تحلیل و تفسیر آماری
■ این ترکیب، دید عمیق‌تری نسبت به داده‌ها ایجاد می‌کند.

🔹 چه زمانی Statsmodels انتخاب مناسبی است؟

✔ وقتی تفسیر آماری نتایج اهمیت دارد
✔ وقتی پروژه پژوهشی یا تحلیلی انجام می‌دهیم
✔ وقتی نیاز به آزمون فرضیه داریم
✔ وقتی گزارش علمی یا تحلیلی می‌نویسیم


📌 منبع:
🔘 Statsmodels Docs

#️⃣ #تحلیل_آماری #مدل_سازی #علم_داده #پایتون
#Statsmodels #Statistics #DataAnalysis #Python

🌐 @PyVision

❓️ خروجی کد زیر چیست؟
❓️ What's the output?

nums = [1, 2, 3]
funcs = [lambda x: x + n for n in nums]

print([f(10) for f in funcs])

#️⃣ #پایتون #چالش_پایتون #تابع_لامبدا
#ListComprehension #PythonChallenge #Lambda #LearnPython

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت بیست و دوم
Data Science from Scratch
نویسنده:
Joel Grus

📊 سطح: مقدماتی تا متوسط
🗣 زبان: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● آموزش اصول علم داده و یادگیری ماشین بدون وابستگی به کتابخانه‌های از پیش ساخته.
● ما الگوریتم‌های کلیدی را خودمان از صفر کدنویسی می‌کنیم (با پایتون) تا درک شهودی کاملی پیدا کنیم.
● پوشش همزمان پایتون، آمار، ریاضیات و الگوریتم‌های ماشین لرنینگ در یک جلد.
● مملو از مثال‌ها، کدها و پروژه‌های واقعی برای درک کاربرد مفاهیم.

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
این کتاب به جای آموزش صرفِ استفاده از ابزارها (مانند Scikit-learn)، پایه‌های ریاضی و الگوریتمی پشت آنها را آموزش می‌دهد. این رویکرد، درک ما را از چرایی و چگونگی کار مدل‌ها به شدت تقویت کرده و ما را به یک متخصص مبدل می‌سازد.

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● مبانی پایتون برای علم داده
● آمار توصیفی و احتمال
● مفاهیم جبر خطی و آنالیز عددی
● پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین (k-NN، رگرسیون، درخت تصمیم، خوشه‌بندی و ...)
● کار باداده، بصری‌سازی و شبکه‌های عصبی مقدماتی

📌 منبع:
🔘 O'Reilly Media

#️⃣ #کتاب_بیست_و_دوم

🌐 @PyVision

🔢 خروجی کد:

[13, 13, 13]

✅ گزینهٔ صحیح:B


🟩 در این چالش با یک رفتار مهم پایتون در ترکیب list comprehension و lambda روبه‌رو هستیم:
● توابع lambda مقدار متغیر n را در لحظهٔ تعریف ذخیره نمی‌کنند.
● در عوض، آن‌ها فقط به نام متغیر n ارجاع می‌دهند.
● مقدار واقعی n در زمان اجرای تابع بررسی می‌شود، نه هنگام ساخته‌شدن لیست.

در این کد:

funcs = [lambda x: x + n for n in nums]

● حلقه تمام می‌شود
● مقدار نهایی n برابر 3 است
● هر سه تابع lambda به همین n اشاره می‌کنند

بنابراین:

● f(10) برای هر تابع → 10 + 3 = 13

✳️ این رفتار در پایتون با نام Late Binding شناخته می‌شود.

✔ برای جلوگیری از این رفتار باید مقدار n را هنگام تعریف bind کنیم:

funcs = [lambda x, n=n: x + n for n in nums]

🟩 This challenge demonstrates an important Python concept involving list comprehensions and lambda functions:
● Lambda functions do not capture variable values at definition time.
● Instead, they reference variables, which are evaluated when the function is called.

In this code:

funcs = [lambda x: x + n for n in nums]

● The loop finishes execution
● The final value of n is 3
● All lambda functions reference the same n

Therefore:

● Each function computes → 10 + 3 = 13

✳️ This behavior is known as Late Binding in Python.

✔ To avoid this, bind the variable at definition time:

lambda x, n=n: x + n

🌐 @PyVision

🟦 اصطلاحات معماری‌ و مفاهیم پیشرفته یادگیری عمیق (Deep Learning)
قسمت سوم

2️⃣1️⃣ Convolutional Neural Network (CNN)
• شبکه‌ای تخصصی برای پردازش تصویر و داده‌های مکانی.

2️⃣2️⃣ Recurrent Neural Network (RNN)
• مدلی برای داده‌های ترتیبی با وابستگی زمانی.

2️⃣3️⃣ LSTM
• نوعی RNN با حافظه بلندمدت برای حل مشکل محوشدن گرادیان.

2️⃣4️⃣ Transformer
• معماری مبتنی بر Attention و پایه مدل‌های مدرن NLP.

2️⃣5️⃣ Attention Mechanism
• مکانیزمی برای تمرکز مدل روی بخش‌های مهم ورودی.

2️⃣6️⃣ Pretrained Model
• مدلی که قبلاً روی داده‌های بزرگ آموزش دیده است.

2️⃣7️⃣ Transfer Learning
• استفاده از دانش مدل‌های آماده برای مسائل جدید.

2️⃣8️⃣ Fine-Tuning
• تنظیم مجدد وزن‌های مدل پیش‌آموزش‌دیده.

2️⃣9️⃣ Autoencoder
• شبکه‌ای برای یادگیری نمایش فشرده و کاهش بُعد داده.

3️⃣0️⃣ Vanishing Gradient
• کوچک‌شدن گرادیان‌ها در شبکه‌های عمیق که یادگیری را مختل می‌کند.

📌 منبع:
🔘 Stanford CS231n: Deep Learning for Computer Vision

#️⃣ #یادگیری_عمیق #پایتون #هوش_مصنوعی
#DeepLearning #Python #AI

🌐 @PyVision

📘 ابزارهای تخصصی یادگیری عمیق (Deep Learning)

در این پست فقط به ابزارها و فناوری‌هایی می‌پردازیم که مخصوص یادگیری عمیق هستند؛
یعنی ابزارهایی که مستقیماً برای طراحی، آموزش، پایش و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌شوند.

🔹 ۱️. فریم‌ورک‌های اصلی یادگیری عمیق

⭐ PyTorch
کاربرد:
● ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
● پیاده‌سازی CNN، RNN، LSTM و Transformer
● کنترل کامل روی فرآیند آموزش و گرادیان‌ها
■ انتخاب اول در بسیاری از مقالات علمی و پژوهش‌ها


⭐ TensorFlow
فریم‌ورک صنعتی و مقیاس‌پذیر توسعه‌یافته توسط Google

کاربرد:
● توسعه مدل‌های Deep Learning در مقیاس بزرگ
● استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
● پشتیبانی از وب، موبایل و سرویس‌های ابری
■ انتخاب رایج در پروژه‌های صنعتی


🔹 ۲️. رابط های برنامه‌نویسی کاربردی (API) سطح بالاتر برای ساده‌سازی ساخت مدل

این ابزارها کار با فریم‌ورک‌ها را ساده‌تر می‌کنند:
● Keras (بر پایه TensorFlow)
کاربرد:
● تعریف سریع لایه‌ها و مدل‌ها
● نمونه‌سازی سریع شبکه‌های عصبی
● مناسب یادگیری و پروژه‌های متوسط

● PyTorch Lightning
کاربرد:
● ساختاردهی کد آموزش
● تمرکز روی معماری به‌جای جزئیات آموزشی
■ کاهش پیچیدگی کدنویسی Deep Learning


🔹 ۳️. معماری‌ها و بلوک‌های اصلی شبکه‌های عصبی

این معماری‌ها هسته‌ی Deep Learning مدرن هستند و در فریم‌ورک‌ها پیاده‌سازی شده‌اند:
● CNN (برای داده‌های تصویری)
● RNN / LSTM / GRU (برای داده‌های ترتیبی)
● Transformers (برای متن، تصویر و مدل‌های چندوجهی)

⚠️ انتخاب معماری درست، نقش کلیدی در موفقیت مدل دارد.


🔹 ۴️. پلتفرم Hugging Face

⭐ Hugging Face
پلتفرم Hugging Face یک پلتفرم کامل هوش مصنوعی است که ابزارهای مختلف Deep Learning را در کنار هم فراهم می‌کند.

کاربردها:
● دسترسی به هزاران مدل ازپیش‌آموزش‌دیده
● استفاده، آموزش و Fine-tuning مدل‌های عمیق
● مدیریت مدل‌ها و دیتاست‌ها

■ درون این پلتفرم، کتابخانه‌هایی بسان زیر استفاده می‌شوند:

● transformers (مدل‌های عمیق و زبانی)
● datasets (مدیریت داده)
● tokenizers (پردازش سریع متن)


🔹 ۵️. ابزارهای پایش و تحلیل فرآیند آموزش

برای بررسی رفتار مدل هنگام آموزش:

● TensorBoard
کاربرد:
● نمایش loss و accuracy
● بررسی روند آموزش شبکه‌های عصبی

● Weights & Biases
کاربرد:
● مقایسه آزمایش‌ها
● تحلیل و گزارش عملکرد مدل‌ها

■ برای تشخیص overfitting و بهینه‌سازی آموزش ضروری است.


🔹 ۶️. کتابخانه‌های مخصوص Deep Learning

● Torchvision / Torchaudio / Torchtext
کاربرد:
● کار با داده‌های تصویری، صوتی و متنی در PyTorch

● ONNX
کاربرد:
● انتقال مدل بین فریم‌ورک‌ها
● استفاده از مدل در محیط‌های مختلف


✨ ابزارهای اختصاصی یادگیری عمیق مستقیماً با این مراحل درگیر هستند:
طراحی معماری ⬅️ آموزش شبکه ⬅️ پایش ⬅️ بهینه‌سازی

اگر این ابزارها را بشناسید و بدانید هر کدام چه نقشی دارند، پایه‌ای محکم و حرفه‌ای برای ورود به دنیای Deep Learning خواهید داشت. ✅️


📌 منابع:
🔘 IBM — Deep Learning Overview
🔘 MIT — Deep Learning Basics
🔘 Stanford University — CS231n
🔘 Google — TensorFlow Overview

#️⃣ #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی #مدل_عمیق
#DeepLearning #NeuralNetworks #AI #DL

🌐 @PyVision