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

راهنمای تحلیل اکتشافی داده ها (EDA): مفاهیم، تکنیک ها و ابزارها


داده‌ها مثل یک جعبه گنج پنهان‌شده در دست شما هستند. در این جعبه، اطلاعات با ارزشی نهفته است که می‌تواند به شما در فهمیدن دنیای اطراف کمک کند. حال مسئله این است که چگونه این گنج را کشف کنیم؟ اینجاست که "اکتشاف داده‌ها" یا همان "EDA" به ما کمک می‌کند.

سلام به همه دوستان عزیز! 👋

می‌دونید که وقتی ما در مدرسه یا دانشگاه درس می‌خونیم، یک معلم یا استاد داریم که بهمون می‌آموزد. حالا تصور کنید ما می‌خواهیم به یک کامپیوتر یاد بدیم چطوری یک کاری رو انجام بده. چه کسی معلم کامپیوتر خواهد بود؟ 🤔🎓

در یادگیری ماشین، این "معلم" مجموعه‌ای از داده‌ها هست که به کامپیوتر می‌دهیم. این داده‌ها شامل مثال‌هایی از ورودی‌ها و خروجی‌های مورد انتظار ما هستند. وقتی ما به کامپیوتر می‌گوییم: "این یک تصویر از یک گربه است" یا "این یک ایمیل اسپم است"، در واقع ما داریم به کامپیوتر یاد می‌دهیم چطوری یک گربه یا یک ایمیل اسپم را تشخیص بده. این فرایند را "یادگیری با نظارت" می‌گویند. 🖥🐱📧

در یادگیری با نظارت، ما ابتدا یک مجموعه داده‌ای را به کامپیوتر می‌دهیم که شامل ورودی‌ها (مثل تصاویر یا متن‌ها) و خروجی‌های مورد انتظار (مثل "گربه" یا "اسپم") است. سپس، کامپیوتر سعی می‌کند الگوهایی را در این داده‌ها بیابد که به آن کمک کند تا پیش‌بینی‌های درست را در آینده انجام دهد. 📊🧠

این یک فرآیند یادگیری خیلی قوی است، و با استفاده از آن، ما می‌توانیم به کامپیوترها یاد بدهیم که چطوری کارهای بسیار پیچیده‌ای را انجام دهند. اما همیشه باید به یاد داشت که "معلم" خوبی برای کامپیوتر باشیم و داده‌های درست و کافی به آن بدهیم. 🎯💡

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

زبان برنامه‌نویسی R یک ابزار محبوب در میان دانشمندان داده و برنامه‌نویسان است. این زبان با قابلیت‌های قدرتمند خود در تحلیل و ساخت مدل‌های پیچیده از داده، محبوبیت ویژه‌ای پیدا کرده است.
از سوی دیگر، ML.Net، کتابخانه‌ای از مایکروسافت است که به برنامه‌نویسان امکان می‌دهد تا بدون نیاز به دانش عمیق ماشین لرنینگ، از قابلیت‌های یادگیری ماشین استفاده کنند. این کتابخانه می‌تواند به صورت مستقیم در برنامه‌های .Net استفاده شود و باعث می‌شود تا توسعه دهندگان به سرعت و بدون نیاز به تجربه یادگیری ماشین، مدل‌های پیچیده را توسعه دهند و پیاده‌سازی کنند.
با این حال، با وجود امکانات ML.Net، زبان برنامه‌نویسی R می‌تواند برای پیش‌پردازش داده‌ها، تحلیل اکتشافی داده‌ها، و سایر وظایف مرتبط با داده کاربرد فراوانی داشته باشد. همچنین، با استفاده از R، توسعه‌دهندگان می‌توانند از مجموعه گسترده‌ای از پکیج‌های آماده و توابع تجزیه و تحلیل داده استفاده کنند که ممکن است در ML.Net در دسترس نباشند.

🔢  "یادگیری بدون نظارت: آزادی در یادگیری"

سلام دوباره، دوستان برنامه‌نویس! 🖐

امروز درباره یک تکنیک بسیار جذاب و متفاوت در یادگیری ماشین صحبت می‌کنیم: یادگیری بدون نظارت. تا حالا فکر کرده‌اید که چه اتفاقی می‌افته اگر به کامپیوتر یاد بدیم که خودش از داده‌ها چیزی یاد بگیره، بدون اینکه ما بهش بگیم دقیقا چه باید بیاموزه؟ 🧐🎲

یادگیری بدون نظارت دقیقا همین کار را انجام می‌دهد. به جای اینکه به کامپیوتر بگوییم: "این تصویر یک گربه است" یا "این ایمیل اسپم است"، ما فقط به کامپیوتر می‌گوییم: "اینجا تعداد زیادی تصویر و ایمیل داریم، برو و خودت چیزی از این داده‌ها یاد بگیر". 🖥📩

یادگیری بدون نظارت درموارد زیادی قابل استفاده استت . برای مثال، می‌توانیم از آن برای کشف الگوهای مخفی در داده‌ها، شناسایی خوشه‌بندی (clustering) در داده‌ها، یا کاهش بُعد داده‌ها استفاده کنیم. این تکنیک‌ها به ما اجازه می‌دهند که در داده‌های بزرگ و پیچیده، ساختار و الگوهای مفید را پیدا کنیم. 🔍📊

پس، آیا آماده‌اید که در دنیای یادگیری بدون نظارت گام بگذارید و به کامپیوتر خود اجازه دهید که خودش در مورد داده‌ها یاد بگیرد؟ اگر جوابتان بله است، پس به ما بپیوندید و از این فناوری شگفت‌انگیز یاد بگیرید! 💡🚀



https://bugeto.net/courses/machine-learning-stars

💡اگه با سی شارپ (C#) و کلاس Random کار می‌کنید؟ پس این پست برای شماست!

⚙️ 1- 'راز Seeding در کلاس Random' - اینکه چگونه 'seed' برای کلاس Random تعیین می‌شود، تاثیر زیادی بر رفتار تولید اعداد تصادفی دارد. ببینید چگونه از آن به صورت صحیح استفاده کنید.

🎲 2- 'استفاده هوشمندانه' - آیا می‌دانید اگر چندین نمونه از کلاس Random را در یک زمان خیلی کوتاه ایجاد کنید، ممکن است الگوهای پیش‌بینی‌پذیری در اعداد تصادفی شما به وجود آید؟ ببینید چگونه از آن جلوگیری کنید.

🔐 3- 'حفظ امنیت در برابر خطرات چند نخی' - برنامه‌نویسی چندنخی می‌تواند باعث بروز خطاها و مشکلاتی شود. ما نشان می‌دهیم چگونه با استفاده از ThreadSafe و lock، امنیت خود را حفظ کنید.

⚠️ 4- 'تصادفی، امن نیست!' - برای کاربردهایی که نیاز به امنیت بالا دارند مانند رمزگذاری، کلاس Random کافی نیست. در این مورد با کلاس RNGCryptoServiceProvider آشنا می‌شویم.



#Csharp #Programming #Coding #Developer #Random #SecureCoding #ThreadSafety #Encryption #Seeding

🔹 پست امروز: دلیگیت (Delegate) در C#

دلیگیت ها در C# چیست؟ 👀

دلیگیت ها در سی شارپ نوع خاصی از متغیرها هستند که به جای داده، اشاره‌گر بر روی توابع هستند.

به این ترتیب، می‌توانیم یک تابع را به عنوان پارامتر به تابع دیگری بفرستیم یا حتی لیستی از توابع را درون یک دلیگیت نگه داری کنیم.💡



چه کاربردی دارند؟ 🛠️

1️⃣ زمانی که نیاز است به صورت پویا تصمیم بگیریم کدام تابع اجرا شود، از دلیگیت استفاده می‌کنیم.

2️⃣ برای ایجاد رویدادها و کال بک ها (Callback) نیز از دلیگیت ها استفاده می شود. به این ترتیب می‌توانیم در حین اجرای برنامه، پاسخی به یک رویداد خاص بدهیم.

برای مثال👇

public delegate int MyDelegate(string s);

MyDelegate m = new MyDelegate(Method);

int result = m("Example");

در این مثال، MyDelegate یک دلیگیت است که به تابع Method اشاره می‌کند.

#csharp

🔍دستورات Async و Await در C#


⭕️ کلمات کلیدی Async و Await دو کلیدواژه در C# هستند که به شما امکان می‌دهند به طور غیرهمزمان کد بنویسید. ولی چه فایده‌ای دارد؟



🌟 چرا از آن‌ها استفاده می‌کنیم؟

1️⃣ پاسخگویی بیشتر:
وقتی یک برنامه یا وب‌سایت منتظر یک عملیات طولانی مانند بارگذاری یک فایل است، با استفاده از async و await می‌توانید از “گیر کردن” برنامه جلوگیری کنید و به کاربر امکان استفاده موازی را بدهید.


2️⃣ مدیریت منابع بهتر:
به جای اینکه منابع سیستم را با انتظار برای تکمیل یک عملیات طولانی مصرف کنید، غیرهمزمان بودن به شما اجازه می‌دهد تا منابع را به صورت بهینه‌تری استفاده کنید.


3️⃣کد خواناتر:
با استفاده از async و await، کد غیرهمزمان شما به نظر می‌رسد و خواندن آن آسان‌تر است، در حالی که همان کارکرد را حفظ می‌کند.



🟢 به طور خلاصه، Async و Await به شما کمک می‌کنند تا برنامه‌ها و وب‌سایت‌های پاسخگوتر و کارآمدتری داشته باشید، بدون اینکه به پیچیدگی زیادی برخورده باشید.

#AsyncAwait #CSharp #برنامه_نویسی_مدرن

🔍 تفاوت بین DateTime و DateTimeUtc در C#

🟢 ساختار های DateTime و DateTimeUtc هر دو با تاریخ و زمان کار می‌کنند، اما به شیوه‌های متفاوتی.



1️⃣ DateTime:
این نوع زمان بدون در نظر گرفتن منطقه زمانی ذخیره می‌شود. وقتی یک تاریخ و زمان با این نوع ذخیره می‌کنید، اطلاعات آن به منطقه زمانی کنونی سیستم شما بستگی دارد.


2️⃣ DateTimeUtc:
همان‌طور که از نامش پیداست، این نوع زمان به شکل زمان جهانی هماهنگ (UTC) ذخیره می‌شود. این یعنی اطلاعات زمانی که با این نوع ذخیره می‌شود، بدون توجه به منطقه زمانی محلی ثبت می‌شود.



🎯 چرا این مهم است؟
وقتی با برنامه‌هایی کار می‌کنید که در مناطق زمانی مختلف اجرا می‌شوند یا داده‌ها را بین مناطق زمانی مختلف اشتراک می‌گذارید، استفاده از DateTimeUtc می‌تواند اطمینان حاصل کند که زمان به طور صحیح تفسیر و نمایش داده شود.


#DateTime_CSharp #زمان_جهانی #برنامه_نویسی

🔍 پنج قابلیت مهم در زبان #C



1️⃣ LINQ (Language-Integrated Query):

      دستورات  LINQ به شما امکان می‌دهد تا با استفاده از یک سینتکس یکنواخت و خواندنی، بر روی مجموعه‌های مختلفی مانند آرایه‌ها، لیست‌ها و حتی پایگاه‌های داده پرس و جو انجام دهید. این امکان به شما کمک می‌کند تا به سادگی با داده‌ها کار کنید.



2️⃣ Properties و Auto-Properties:

       زبان #C ویژگی‌هایی به نام Properties و Auto-Properties دارد که به شما اجازه می‌دهد به طور ایمن و خواندنی بر روی متغیر‌های کلاس کار کنید، با قابلیت مدیریت کامل بر روی دسترسی‌ها.



3️⃣ Delegates و Events:

        با استفاده از Delegates، شما می‌توانید به توابع ارجاع دهید. این ویژگی با Events همراه می‌شود و به شما اجازه می‌دهد تا رویدادهایی را ایجاد و مدیریت کنید، که به برنامه‌نویسان امکان پاسخ به وقوع یک رویداد خاص را می‌دهد.



4️⃣ Attributes و Reflection:

        با Attributes، شما می‌توانید اطلاعات اضافی به کدها بیافزایید. با استفاده از Reflection، شما می‌توانید به طور دینامیک به این اطلاعات دسترسی پیدا کنید و با آن‌ها کار کنید.



6️⃣ Async/Await:

        دستورات  Async/Await به شما اجازه می‌دهد تا کدهای غیرهمزمان بنویسید، که به بهبود عملکرد و پاسخگویی برنامه‌ها کمک می‌کند.

🟢  زبان #Cیک زبان برنامه‌نویسی پیشرفته و قدرتمند است که با ویژگی‌های زیادی برای ساخت برنامه‌های مدرن و کارآمد مجهز شده است.


#CSharp #ویژگی‌های_سی_شارپ #برنامه_نویسی_پیشرفته

🔍 قابلیت Extension Methods در C#


🟢 قابلیت Extension Methods در سی شارپ اجازه می‌دهند تا به نوع‌های موجود توابع جدیدی اضافه کنید. بدون اینکه نیازی به تغییر در کد اصلی نوع یا ایجاد یک کلاس جدید داشته باشید.


🌟 به چه دردی می‌خورد؟

1️⃣گسترش کتابخانه‌ها:
می‌توانید توابع جدید را به کلاس‌های موجود در کتابخانه‌های .NET اضافه کنید.



2️⃣کاهش تکرار کد:
با اضافه کردن توابع مشترک به نوع‌ها، می‌توانید از تکرار کد در برنامه جلوگیری کنید.



3️⃣نوشتن کد تمیزتر:
با استفاده از Extension Methods، می‌توانید کدی منظم‌تر و خواناتر بنویسید.


#ExtensionMethods_CSharp #برنامه_نویسی_پیشرفته

🔍 ویژگی Auto-Properties در C#


🟢 در زبان سی شارپ Auto-Propertie یکی از ویژگی‌های جذاب برای کار با خصوصیات (Properties) است. وقتی می‌خواهیم مقدار یک خصوصیت را ذخیره یا بازیابی کنیم، معمولاً از یک متغیر خصوصی (private variable) به عنوان backing field استفاده می‌کنیم. اما با استفاده از Auto-Properties، نیازی به تعریف چنین متغیری نیست.



🌟 چرا از Auto-Properties استفاده می‌کنیم؟



1️⃣سادگی:
بدون نیاز به نوشتن کدهای اضافی برای مدیریت backing field.



2️⃣خواندنی‌تر: کد شما تمیزتر و ساختارمندتر خواهد شد، چرا که تعداد خطوط کدها کاهش می‌یابد.


3️⃣قابلیت پویا: با استفاده از auto-implemented properties، می‌توانید به آسانی خصوصیات را اضافه یا تغییر دهید بدون تغییرات گسترده در سایر قسمت‌ها.



📝 نحوه استفاده:
در مقابل نام خصوصیت، به جای نوشتن کدهای getter و setter، فقط کلمه get; و set; را می‌نویسید. به این ترتیب، C# به طور خودکار یک متغیر پشت صحنه برای آن خصوصیت ایجاد می‌کند.

public string Name { get; set; }

قابلیت Auto-Properties در سی شارپ یک ویژگی فوق‌العاده است که به شما کمک می‌کند تا با حداقل کدنویسی، خصوصیات قوی و موثری داشته باشید.

#AutoProperties #CSharp #ساختار_کد