با آموزش‌های جدید باگتو در استفاده از هوش مصنوعی در پروژه‌های دات نت خود بهره‌برداری کنید.

به زودی، دوره رایگان آموزش مقدماتی یادگیری ماشین در زبان برنامه‌نویسی سی شارپ روی وبسایت باگتو منتشر خواهد شد.

🚀 سلام به برنامه‌نویسان سی شارپ 🚀

🎯 دوره رایگان ما در یادگیری ماشین با ML.Net به زبان#C به شما کمک می‌کند تا مهارت‌هایتان را ارتقا دهید و هوش مصنوعی را به پروژه‌هایتان اضافه کنید.

🔎 با مطالعه 1-2 ساعته روزانه، در کمتر از یک هفته، پروژه پیش‌بینی قیمت مسکن در تهران را اجرا کنید.

🌱 این دوره مناسب برنامه‌نویسان متوسط و پیشرفته است.

🔗 برای شروع دوره و آموزش‌های بیشتر به کانال تلگرام ما مراجعه کنید:
[ https://news.1rj.ru/str/bugeto]

🔥 فرصتی است برای ارتقاء دانش یادگیری ماشین شما! لینک دانلود دوره:

لینک دانلود دوره:
[ https://bugeto.net/m/tfarsi ]

📝از تاریخ یکشنبه 24 اردیبهشت  ثبت نام دوره ستارگان ماشین لرنینگ آغاز می شود  و تا چهارشنبه 27 اردیبهشت مهلت دارید که  از تخفیفات و هدایای ویژه بهرمند شوید.


قیمت دوره: 7.960.000 تومان



هدایای خرید این دوره در اولین فروش ویژه :


۱. ۳.۰۰۰.۰۰۰ تومان تخفیف
۲. یک عدد پاور بانک
۳. ترجمه 3 کتاب در حوزه یادگیری ماشین برای شما


 🎁 🎁این هدایا و تخفیفات  فقط  برای ثبت نام در این تاریخ است.


⭐ برای افرادی که دوره های ستارگان سایت را خریداری کرده اند به ازای خرید هر دوره 500 هزار تومان تخفیف بیشتر دریافت خواهند کرد.

اگه 3 دوره را قبل تهیه کرده اید 1.500.000 تومان تخفیف بیشتر دریافت خواهید کرد.

اولین فروش ویژه ستارگان Machine Learning فردا، روز یکشنبه ساعت ۱۰ صبح شروع می شود.

🔊ثبت نام دوره


ستارگانMachine Learning

آغاز شد

کتاب "Data Science for Business"

توسط دو نویسنده به نام‌های Foster Provost و Tom Fawcett نوشته شده است.

هدف اصلی این کتاب، توضیح اصول و مفاهیم پایه‌ای علم داده و یادگیری ماشین برای کسانی است که در کسب‌وکارها با داده کار می‌کنند.

این کتاب را برای افرادی که در اولین فروش ویژه ستارگان Machine Learning ثبت نام می کنند به زبان فارسی ترجمه می کنیم.


فقط تا پایان روز چهارشنبه می توانید در فروش ویژه ستارگان Machine Learning ثبت نام کنید و هدایای ويژه اي دریافت کنید.


اطلاعات بیشتر در مورد کتاب:

https://bugeto.net/blog/review-data-science-for-business

در این مقاله با نحوه استفاده کتابخانه HtmlAgilityPack آشنا میشویم یک کتابخانه قدرتمند .NET است که به برنامه‌نویسان سی‌شارپ امکان تجزیه، پیمایش، جستجو و تغییر سند HTML را می‌دهد. این کتابخانه رابط برنامه‌نویسی را ساده می‌کند و اجازه می‌دهد که با اسناد HTML به‌راحتی کار کنید، مانند یک سند XML. 

فراگیری XPath: ابزار قدرتمند برای جمع آوری داده در یادگیری ماشین

همه ما با استفاده از نقشه برای پیداکردن مسیر در شهر یا جستجو برای یک‌خانه خاص، آشنایی داریم. XPath، مانند یک نقشه دیجیتال برای داده‌هاست. این ابزار قدرتمند به ما اجازه می‌دهد تا با ساختار یک سند XML یا HTML، آشنا شویم و مسیر ما را به اطلاعاتی که نیاز داریم، پیدا کنیم. اما چرا XPath برای یادگیری ماشین اهمیت دارد؟ این مقاله تلاش می‌کند تا پاسخ به این سؤال را به شکلی ساده و قابل‌فهم ارائه دهد

ما در یادگیری ماشین به داده‌ها نیاز داریم، ولی این داده‌ها در فرمت‌های مختلفی هستند. بعضی از آن‌ها ساختاریافته هستند، مانند جداول SQL، و بعضی دیگر ساختار نیافته، مانند متون طبیعی. XML و HTML از این فرمت‌های ساختاریافته هستند که برای نگهداری و انتقال داده‌ها بسیار مفید هستند. XPath به ما کمک می‌کند تا در این فضای داده‌ها "بگردیم" و اطلاعات موردنظرمان را پیدا کنیم

♦️ تزریق وابستگی (Dependency Injection) یکی از مهمترین مفاهیم در برنامه‌نویسی شی‌گرا است و برای طراحی برنامه‌هایی که Modular و تست پذیری بالا دارند، بسیار مهم است.

در ادامه به برخی از دلایل استفاده از تزریق وابستگی اشاره می‌شود:



1️⃣ کاهش وابستگی: با استفاده از تزریق وابستگی، وابستگی‌های ماژول‌ها و کلاس‌های برنامه شما کاهش می‌یابد و از این رو، Modularity بیشتری را به برنامه‌ی شما اضافه می‌شود.



2⃣ افزایش قابلیت تست: با استفاده از تزریق وابستگی، می‌توانید UnitTest های برنامه‌ی خود را به صورت جداگانه از سایر واحدهای برنامه بررسی کنید. این کار مزیت‌هایی از جمله پایداری بیشتر برنامه و تشخیص اشکالات آن را برای شما به ارمغان می‌آورد.



3⃣ کاهش تکرار کد: با استفاده از تزریق وابستگی، می‌توانید کدهای مشابه را در چندین قسمت از برنامه‌ی خود به کار برده و در نتیجه، از تکرار کد کمتری رنج ببرید.



4⃣ افزایش قابلیت نگهداری: با استفاده از تزریق وابستگی، امکان انجام تغییرات در وابستگی‌های برنامه را به راحتی فراهم می‌کند و از این رو، قابلیت نگهداری برنامه را افزایش می‌دهد.

اگر شما کسی هستید که در برنامه‌نویسی با #C تجربه دارد، پس احتمالا با قدرت زبان‌های برنامه‌نویسی در استخراج و تحلیل اطلاعات آشنایی دارید. پس بیایید در این مطلب، راجع به داده‌کاوی صحبت کنیم و ببینیم چطور می‌توانیم از این روش در فضای شبکه‌های اجتماعی بهره ببریم.
داده‌کاوی، به ما کمک می‌کند تا داده‌های بزرگ و پیچیده را بررسی کنیم و اطلاعات مخفی درون آن‌ها را پیدا کنیم. مثل یک گنجینه پر از ارزش‌هایی که منتظرند تا کشف شوند. برای یک برنامه‌نویس، هر داده می‌تواند یک گنج باشد که با استفاده از داده‌کاوی، می‌توانیم به آن دست پیدا کنیم.
حالا به جایی می‌رویم که داده‌ها وجود دارند، شبکه‌های اجتماعی. این شبکه‌ها هر روز داده‌های بسیار زیادی را تولید می‌کنند، از توییت‌ها و ایمیل‌ها تا پست‌های اینستاگرام و ویدیوهای یوتیوب. همه‌ی این داده‌ها می‌توانند حاوی اطلاعات مفید باشند. داده‌کاوی در شبکه‌های اجتماعی می‌تواند به ما کمک کند تا این اطلاعات را استخراج کنیم.

سلام برنامه نویسان عزیز! 🖐️


آیا می‌دانید که یادگیری ماشین چیست؟ 🤔
یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به ما امکان می‌دهد تا برنامه‌ها و سیستم‌هایی را بسازیم که بتوانند از تجربیات یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند. این یعنی این سیستم‌ها می‌توانند خودشان را با مرور زمان و با داده‌های بیشتر، بهتر کنند! 🚀

یادگیری ماشین روشی است که به ما اجازه می‌دهد تا سیستم‌هایی ایجاد کنیم که می‌توانند بدون برنامه‌ریزی مشخص، مشکلاتی را حل کنند و از داده‌ها یاد بگیرند. 👨‍💻👩‍💻

در این سری از مطالب، ما برای شما بهترین و جذاب‌ترین مباحث یادگیری ماشین را آماده کرده‌ایم.

همراه ما باشید تا دنیای جذاب یادگیری ماشین را کشف کنیم و ببینید چگونه می‌توانید از آن برای ساختن برنامه‌های قدرتمند و هوشمندتر استفاده کنید

https://news.1rj.ru/str/bugeto

آیا می‌دانید یادگیری ماشین به سه بخش اصلی تقسیم می‌شود؟

این بخش‌ها عبارتند از: یادگیری نظارتی، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی. هر کدام از این روش‌ها کاربردها و ویژگی‌های خاص خود را دارند. 🧠🚀

1️⃣ یادگیری نظارتی: در این روش، از مجموعه داده‌ای استفاده می‌کنیم که شامل ورودی‌ها و خروجی‌های مرتبط با آن‌ها است. مدل ما با استفاده از این مجموعه داده، یاد می‌گیرد چگونه برای یک ورودی جدید، خروجی مناسب را ایجاد کند. 🎯

2️⃣ یادگیری بدون نظارت: در این روش، فقط از داده‌های ورودی استفاده می‌کنیم و سپس به مدل می‌گوییم تلاش کند تا الگوهای پنهان در این داده‌ها را کشف کند. 🕵️‍♂️

3️⃣ یادگیری تقویتی: این روش به نوعی مانند یک بازی است. در اینجا، یک عامل (یعنی مدل ما) در محیطی حرکت می‌کند و با انجام کارهای متفاوت، جوایز یا تنبیه‌هایی را دریافت می‌کند. هدف عامل این است که یاد بگیرد چگونه با انجام کارهایی که جایزه بیشتری دارند، امتیاز خود را افزایش دهد. 🏅

همان‌طور که یکی از پژوهشگران برجسته در زمینه یادگیری ماشین می‌گوید: "یادگیری ماشین به معنای زندگی با داده‌ها، یادگیری از آن‌ها و سپس بکارگیری این دانش برای ایجاد خلاقیت در کارهایمان است". پس بیایید با هم این مسیر پرجذابیت را طی کنیم و ببینیم چه کشف‌های شگفت‌انگیزی در انتظارمان است! 🚀
https://news.1rj.ru/str/bugeto

سلام بر همگی! 👋

امروز قصد داریم درباره یکی از مفاهیم اولیه و کلیدی یادگیری ماشین صحبت کنیم: رگرسیون خطی. این ابزار ساده، اما قدرتمند، یکی از روش‌های اولیه‌ای است که بسیاری از ما در زمینه یادگیری ماشین با آن آشنا می‌شویم. 🚀

رگرسیون خطی در واقع یک روش پیش‌بینی است.این روش سعی می‌کند رابطه‌ی مستقیم بین دو متغیر را پیدا کند.

به عنوان مثال، فرض کنید می‌خواهید بفهمید که چگونه قیمت یک خانه بر اساس مساحت آن تعیین می‌شود. اینجا جایی است که رگرسیون خطی به کمک ما می‌آید! 🏡

رگرسیون خطی، با استفاده از داده‌های موجود، یک خط را پیدا می‌کند که به بهترین شکل می‌تواند نسبت بین مساحت و قیمت را نشان دهد. این خط به ما می‌گوید که با افزایش هر واحد در مساحت، چقدر قیمت خانه تغییر می‌کند. و برعکس، با کاهش هر واحد در مساحت، چقدر قیمت خانه کاهش می‌یابد. 🔢📈


رگرسیون خطی، با وجود سادگی‌اش، یک ابزار فوق‌العاده برای درک مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین است. اگر شما هم دوست دارید با داده‌ها بازی کنید و از آن‌ها چیزی یاد بگیرید، پس حتماً با رگرسیون خطی آشنا شوید. 🎓💡


https://news.1rj.ru/str/bugeto

سلام به همه دوستان عزیز! 👋

امروز درباره رگرسیون لجستیک صحبت خواهیم کرد. ممکنه این اسم اولین باری باشه که می‌شنویدش، اما اگه قصد دارید روی یادگیری ماشین کار کنید، باهاش خیلی آشنا خواهید شد! 🎓

رگرسیون لجستیک یکی از روش‌های محبوب در یادگیری ماشینه. اون به ما اجازه می‌ده تا پیش‌بینی‌هایی بر اساس اطلاعاتی که داریم انجام بدیم. این پیش‌بینی‌ها معمولاً مربوط به دو وضعیت متفاوت هستند، مثل "بله" یا "خیر". مثلاً، یه ایمیل اسپمه یا نیست؟ یه تراکنش مالی مشکوکه یا نیست؟ و این دست موارد. 📩💰

نحوه کار رگرسیون لجستیک خیلی شبیه به رگرسیون خطیه که قبلاً درباره‌اش صحبت کردیم، با این تفاوت که رگرسیون لجستیک برای مواردی است که پاسخ ما دو حالته، نه یک خط مستقیم.

در نهایت، همچنان با استفاده از داده‌های موجود، رگرسیون لجستیک سعی می‌کند یک خط بین داده‌ها بکشد، اما این بار با یک تابع خاص که "سیگموید" نامیده می‌شود. این تابع به ما این اجازه را می‌دهد که خروجی ما بین دو مقدار 0 و 1 باشد، که دقیقاً همین چیزیه که ما برای پیش‌بینی "بله" یا "خیر" می‌خواهیم. 📊🎯

رگرسیون لجستیک یکی از ابزارهای قدرتمند در جعبه ابزار یادگیری ماشین می باشد. 🎯🚀



https://news.1rj.ru/str/bugeto