تام و جری رو یادت هست؟

هر بار تام تله می‌چید، جری باهوش‌تر از قبل فرار می‌کرد 😎

نرم‌افزاری که طراحی می‌کنی هم باید همین‌قدر تاب‌آور باشه؛
خطا و مشکل همیشه هست، اما سیستم باید دوباره بلند شه و به کاربر خدمات بده 👌


حالا سؤال اینه:
چطور می‌تونیم یه نرم‌افزار واقعاً تاب‌آور بسازیم؟

چه راه‌حلی وجود داره؟ 🤔⚙️


خبر خوب اینه که مثل خیلی از چالش‌های برنامه‌نویسی،
غول‌های نرم‌افزاری دنیا هم قبلاً با این مشکل روبه‌رو شدن و
راه‌حل‌هایی براش ساختن که خودشون سال‌هاست ازش استفاده می‌کنن 💙

و ما فقط کافیه این راه‌حل‌ها رو بشناسیم و
به‌درستی به کار ببریم؛


✅به این می‌گن استراتژی‌های تاب‌آوری در نرم‌افزار.


الان یا ماه گذشته روی چه پروژه‌ای کار می‌کردی؟
آیا استراتژی‌های تاب‌آوری رو توی اون پروژه پیاده‌سازی کردی؟

نرم‌افزاری که ساختی، در برابر خطاها و اختلال‌ها مقاومه؟
یا با یکی دو مشکل ساده، کل سیستم از کار می‌افته؟

🧠 تعریف ساده تاب‌آوری یا همون Resilience اینه که نرم‌افزارت وقتی با مشکل روبه‌رو می‌شه

مثل:

😵 خطا،
🙅‍♂️ قطعی شبکه
🤯 یا ترافیک سنگین

یا مشکلات دیگه....

👌 هنوز به‌کارش ادامه بده یا سریع درست بشه.


مثل یه فنره که وقتی روش فشار میاد، جمع می‌شه ولی نمی‌شکنه و دوباره به حالت اولش برمی‌گرده.

❌تاب‌آوری، جان سخت بودن نیست!

خیلیا فکر می‌کنن وقتی می‌گیم یه سیستم تاب‌آوره، یعنی هیچ‌وقت خراب نمی‌شه.

اما تاب‌آوری یعنی وقتی خراب شد، سریع بتونه برگرده به حالت نرمال و به کارش ادامه بده.

یه سیستم تاب‌آور می‌پذیره که خطا هست،
اما برای مقابله باهاش آماده‌ست.

⚠️

به زودی برنامه‌نویسانی که به یادگیری ماشین مسلط‌اند، قابلیت‌های کلیدی نرم‌افزارها را خواهند ساخت؛ بدون این مهارت، تنها گزینه‌ی شما نگهداری از کدهای قدیمی است.


🪫واقعیتی که آینده‌ی شغلی شما را تغییر می‌دهد؛ آن را جدی بگیرید.

🚨 پیش‌بینی فروش با یادگیری ماشین برای فروشگاه اینترنتی

با الگوریتم‌هایی مثل FastTree یا LightGbm توی ML.NET
می‌تونی پیش‌بینی  کنی که از هر محصول چقدر فروش میره.

دیگه حدس نزن—با داده تصمیم بگیر!


🚩🚩

🛡 یکی از بزرگ‌ترین پروژه‌های امنیتی دنیا داره با ML.NET کار میکنه!

🔐 مایکروسافت دیفندر هر روز داره ۱ تریلیون سیگنال امنیتی رو چک می‌کنه و هر ماه ۵ میلیارد تهدید جدید رو می‌گیره!

🔸 با روش طبقه‌بندی (Classification) در یادگیری ماشین، تونسته ۳۵٪ از بدافزارها رو قبل از اینکه حتی وارد سیستم بشن نابود کنه؛ اونم با دقتی که ۲۰٪ بهتر از روش‌های دستی و قدیمی‌تره.

😀 نتیجه چیه؟
امنیت واقعی برای نیم میلیارد کامپیوتر در کل دنیا؛ همه به کمک ML.NET!


🌐 اگه دوست داری بدونی دقیقاً چطوری این سیستم کار می‌کنه و مقاله کاملش رو بخونی، از لینک‌های زیر استفاده کن:


📎 ترجمهٔ کامل به فارسی در سایت باگتو

📎 لینک مقالهٔ اصلی در سایت مایکروسافت.

💻اگه تا حالا فرصت نکردی بری سراغ ماشین لرنینگ، این تعطیلات آخر هفته بهترین زمانشه.

ما یه دوره‌ی فشرده و کاربردی داریم:

۵ ساعت آموزش رایگان یادگیری ماشین با زبان سی‌شارپ
(ML.NET)


https://bugeto.net/courses/beginner-machine-learning-course

🔻اگر هنوز فکر می‌کنی ML.NET فقط برای پروژه‌های کوچک استفاده می‌شه، بهتره بدونی یکی از مهم‌ترین ابزارهای مایکروسافت یعنی Power BI، پشت پرده از ML.NET استفاده می‌کنه.

📊نرم افزار Power BI برای تحلیل داده‌ها و شناسایی عوامل کلیدی تأثیرگذار (Key Influencers) به ML.NET تکیه کرده تا به سؤالات استراتژیک کسب‌وکارها جواب بده؛

مثلاً:

❓«چرا بعضی مشتری‌ها نارضایتی بیشتری دارن؟»

❓«چه عواملی بیشترین تأثیر رو روی قیمت مسکن داره؟»


می‌خوای بدونی دقیقاً ML.NET چطور به Power BI کمک می‌کنه؟

جزئیات جذاب این ماجرا رو از دست نده:

مطالعه کامل مقاله در باگتو

📱📱پایتون یا سی‌شارپ؟ انتخاب درست برای ماشین لرنینگ چیست؟

اگر برنامه‌نویس سی‌شارپ هستید و به یادگیری ماشین علاقه دارید، احتمالاً این پرسش‌ها ذهن شما را درگیر کرده است:

آیا واقعاً برای یادگیری ماشین مجبورم سی‌شارپ را کنار بگذارم و به سراغ پایتون بروم؟

کتابخانه‌های محبوب و قدرتمند پایتون مثل TensorFlow، PyTorch، Keras و NumPy را می‌توانم در پروژه‌های دات‌نت خودم استفاده کنم؟

چطور بدون ترک دنیای دات‌نت، از قدرت پایتون و مدل های از قبل آموزش دیده پایتون برای یادگیری ماشین بهره ببرم؟

آیا می‌توان از مدل های که گوگل و شرکت های بزرگ دنیا برای پایتون ارائه کرده اند در دات نت استفاده کرد؟


پاسخ همه این سؤالات را در ویدئوی زیر ببینید:
📱

https://youtu.be/XLHsVQ_vbGY?si=uu-pzfHXXfKGbgMd




🚩🚩🚩🚩🚩🚩🚩

🔥داستانی کوتاه از موفقیتِ Scancam و ML.NET

🔻فرض کنید در یک پمپ بنزین هستیم. یک خودرو به آرامی به نازل سوخت نزدیک می‌شود و راننده شروع به سوخت‌گیری می‌کند. فقط چند ثانیه فرصت هست؛ در این چند ثانیه، باید تصمیم گرفت که آیا می‌شود به این راننده اعتماد کرد یا نه؟

این راننده قرار است پول بنزین را پرداخت کند، یا مثل بعضی‌ها بدون پرداخت فرار خواهد کرد؟

هر سال میلیون‌ها دلار از دستِ صاحبان پمپ‌بنزین‌ها در استرالیا به دلیل همین سرقت‌ها می‌رود. تا این که شرکت استرالیایی Scancam تصمیم گرفت این مشکل را برای همیشه حل کند.

شرکت Scancam از ترکیب قدرتمندِ ML.NET و بینایی کامپیوتر🚀 استفاده کرده است.
🏎 وقتی خودرو به نازل سوخت نزدیک می‌شود، یک دوربین پلاک خودرو را تشخیص داده و فوراً بررسی می‌کند که آیا این پلاک قبلاً در لیست بدهکاران قرار دارد یا نه.

همه این‌ها ظرف کمتر از ۳۰۰ میلی‌ثانیه و به کمک ML.NET اتفاق می‌افتد! اگر خودرو جزو پلاک‌های مشکوک باشد، 🔔اپراتور پمپ هشدار را دریافت کرده و می‌تواند از راننده بخواهد اول 💰پول را پرداخت کند و بعد بنزین بزند.

نتیجه چیست؟ کاهش قابل‌توجه سرقت سوخت، صرفه‌جویی میلیون‌ها دلار در سال، و افزایش چشمگیر امنیت مالیِ کسب‌وکارهای سوخت در سراسر استرالیا.

این داستان موفقیت‌آمیز واقعی، قدرت ML.NET را نشان می‌دهد:
یک فناوری کاملاً دات‌نتی، ساده، و قابل پیاده‌سازی که حتی بدون تسلط به مفاهیم پیچیدهٔ یادگیری ماشین، به شما اجازه می‌دهد از قدرت بینایی کامپیوتر استفاده کنید.

👇
برای خواندن جزئیاتِ فنیِ بیشتر:

https://bugeto.net/blog/scancam-uses-ml-net-to-prevent-fuel-theft