💡 متن کاوی (Text Mining)؛ استخراج طلا از انبوه کلمات! 🚀

امروز تقریباً همه داده‌ها به شکل متنی هستن، مثل ایمیل‌های مشتری‌ها گرفته و..، اگه ندونی چطور این حجم عظیم از کلمات رو تحلیل کنی، انگار یه معدن طلای اطلاعاتی رو نادیده گرفتی. 🧠

🔎 متن کاوی چطور کار می‌کنه؟

متن کاوی در واقع استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و آمار برای پیدا کردن الگوها و اطلاعات جدید در اسناد متنیه. برخلاف تصور، این فرایند فقط کلمه‌شماری نیست؛ بلکه شامل تحلیل احساسات، خوشه‌بندی موضوعات و.. از دل داده های خام هم هست.

📊 داده‌های متنی چه اعتباری به کسب‌وکارها میدن؟

سازمان‌ها به‌شدت به داده‌های متنی برای تصمیم‌گیری نیاز دارن. شرکت‌های بزرگ از این روش برای تحلیل بازخوردها، پیش‌بینی نارضایتی مشتری و.. استفاده می‌کنن. این ابزار به کسب‌وکارها اجازه میده تا بفهمن مشتری‌ها واقعاً چه حسی نسبت به برند یا محصولشون دارن. ✅

اگه کنجکاوی چطور می‌تونی از این ابزار استفاده کنی و اصول اون رو یاد بگیری، مقاله «متن کاوی (Text Mining) چیست؟» در دیتایاد رو از دست نده:
🔗 متن کاوی (Text Mining) چیست؟
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🤖 شرکت OpenAI با‌قدرت برگشت: معرفی GPT-5.2 بعد از Code Red گوگل

رقابت بین OpenAI و گوگل داره هر روز داغ‌تر میشه. بعد از اینکه گوگل برای مقابله با مدل‌های جدید OpenAI حالت Code Red اعلام کرد، حالا نوبت OpenAI بود که جواب بده، و نتیجه‌ش شد GPT-5.2: سریع‌تر، دقیق‌تر و ساخته‌شده برای کارهای جدی و حرفه‌ای. ✅⚡

⚡ چه جهشی تو GPT-5.2 اتفاق افتاده؟

مدل GPT-5.2 فقط یه آپدیت نیست؛ یه ارتقای جدی برای استفاده واقعی و روزمره‌ست:

درک بهتر وظایف پیچیده مثل ساخت گزارش، فایل‌های اکسل و کدنویسی چندمرحله‌ای 🧠

کاهش توهم و اشتباهات نسبت به نسخه‌های قبلی 🤷

مدل پایدارتر برای ورودی‌های طولانی و پروژه‌های چندمرحله‌ای 🤖

عملکرد بهتر در حالت‌های مختلف مدل: Instant، Pro و Thinking 🦾

در کل GPT-5.2 رو میشه «جواب مستقیم OpenAI» به جهش اخیر گوگل تو Gemini دونست، و رقابت تازه داره جذاب‌تر میشه.🚀

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧬 الگوریتم ژنتیک؛ انقلاب تکاملی در حل مسائل سخت 🚀

شاید فکر کنید هوش مصنوعی فقط شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیقه؛ اما الگوریتم ژنتیک (GA) با الهام از طبیعت و قانون بقای اصلح داروین، یکی از خلاقانه‌ترین روش‌های حل مسائل پیچیده‌ست.
اینکه یک مدل خودش رو نسل‌به‌نسل بهتر کنه واقعاً جادویی نیست؟ 🧠

🔹 تکامل کروموزوم‌ها در AI ⚙️

الگوریتم ژنتیک از یک جمعیت اولیه از راه‌حل‌ها شروع می‌کنه که به هرکدومشون «کروموزوم» می‌گن.
بعد چی میشه؟

- بهترین‌ کروموزوم‌ها با «تابع برازندگی» انتخاب می‌شن

- با Crossover ترکیب می‌شن تا ویژگی‌هاشون منتقل بشه

- با Mutation کمی تغییر می‌کنن

- نسل‌های جدید به‌مرور بهتر، سریع‌تر و بهینه‌تر می‌شن

قدرت اصلی GA اینه که می‌تونه فضای راه‌حل‌های خیلی بزرگ رو جستجو کنه، جاهایی مثل بهینه‌سازی مسیرهای پیچیده (مثلاً لجستیک آمازون) که تعداد حالت‌ها سرسام‌آوره.

اگه می‌خوای ببینی GA چطور حتی وزن‌های شبکه عصبی رو هم بهینه می‌کنه و نمونه کد پایتونش چیه، مقاله کاملش در دیتایاد رو ببین 👇
🔗 الگوریتم ژنتیک در هوش مصنوعی
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

✨ مسیر صفر تا تخصص در هوش مصنوعی ✨

⛔️ یادگیری هوش مصنوعی با منابع پراکنده فقط وقتت رو تلف می‌کنه. برای متخصص شدن، نیاز به یک مسیر جامع و قدم‌به‌قدم داری.

🚀 دیتایاد با آموزش های جامع این مسیر رو برات هموار کرده!

1️⃣ دوره جامع متخصص علم داده و یادگیری ماشین
(از پایتون و ریاضیات تا دیپ لرنینگ)

2️⃣ دوره جامع LLM و NLP
(جامع ترین دوره LLM و NLP در ایران)

3️⃣ دوره جامع بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
(مسیر مهندسی بینایی کامپیوتر)

💎 چرا دیتایاد؟
✅ کاملاً پروژه‌محور (مناسب بازار کار)
✅ پشتیبانی نامحدود و اختصاصی تلگرامی.
✅ دسترسی دائمی + آپدیت‌های رایگان

☎️ اگه نمیدونی از کجا شروع کنی از مشاوره رایگان استفاده کن:
لینک درخواست مشاوره رایگان

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎯 پروژه GeoAI؛ پیوند هوش مصنوعی با داده‌های جغرافیایی 🌍

این پروژه اوپن‌سورس، یه پکیج پایتونه که کار با داده‌های مکانی (مثل تصاویر ماهواره‌ای، عکس‌های هوایی و نقشه‌های برداری) رو با ابزارهای هوش مصنوعی یک‌جا کرده، از دریافت و آماده‌سازی داده تا آموزش مدل، تشخیص شیء، طبقه‌بندی و بخش‌بندی. 🌍

از این ابزار می‌تونی هم برای تحقیق و پژوهش استفاده کنی، هم برای پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی در حوزه‌هایی مثل نظارت زیست‌محیطی، برنامه‌ریزی شهری، تشخیص تغییرات زمین و تحلیل مکانی. 🌲♻️

🔗 ریپو GeoAi
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 تصمیم‌گیری داده‌محور در کسب‌وکارها 🧠

شاید تصمیم‌گیری داده‌محور یه مفهوم ساده به نظر بیاد، اما در عمل می‌تونه مسیر یک کسب‌وکار رو کامل عوض کنه. یعنی به‌جای حدس و حس درونی، تصمیم‌ها با عدد و تحلیل گرفته می‌شن؛ کاری که فقط مخصوص غول های کسب‌و‌کار نیست و هر تیمی می‌تونه ازش استفاده کنه 🧠

🔹 چرا داده‌ها از شهود قوی‌ترن؟ 📊

قبلاً تصمیم‌ها بیشتر بر اساس تجربه مدیران بود، اما امروز داده‌ها نقش اصلی رو دارن. از قیمت‌گذاری تا بازاریابی، وقتی انتخاب‌ها بر پایه تحلیل باشن، خطا کمتر می‌شه. آمارها نشون می‌ده شرکت‌های داده‌محور به‌طور متوسط حدود ۲۳٪ سود بیشتر نسبت به رقبا دارن.

🔹 نمونه واقعی از دنیای استریم 🎬

پلتفرم‌هایی مثل نتفلیکس رفتار کاربران رو موشکافانه تحلیل می‌کنن؛ از زمان تماشا تا لحظه توقف و علایق. نتیجه این تحلیله که باعث میشه حدود ۸۰٪ محتوای دیده‌شده، از طریق پیشنهادهای داده‌محور انتخاب می‌شه.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🌎 وب‌گردی، این‌بار هوشمندتر از همیشه 🤖

گوگل لبز با پروژه‌ی آزمایشی Disco اومده سراغ یکی از دردهای همیشگی ما: تب‌های زیاد و شلوغ 😵‍💫
قابلیت جدیدش، GenTabs، تب‌های باز شما رو می‌فهمه و با کمک Gemini 3 ازشون ابزارهای تعاملی می‌سازه؛ دقیقاً متناسب با کاری که دارید انجام می‌دید.

فقط کافیه بگید چه ابزاری می‌خواید؛ از برنامه‌ریزی سفر تا تحقیق عمیق.
همه‌چیز با زبان طبیعی، و مهم‌تر اینکه خروجی‌ها همیشه به منابع اصلی وب لینک می‌مونن 🌐

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 راه آینده هوش مصنوعی؛ از ANI تا ASI 🧠

احتمالاً زیاد اسم ANI، AGI و ASI رو می‌شنوی، اما فرقشون دقیقاً چیه؟
این‌ها فقط برچسب‌های تئوریک نیستن؛ دارن مسیر آینده‌ی AI رو مشخص می‌کنن. توی این پست، خیلی خلاصه می‌بینیم هر کدوم دقیقاً کجا ایستادن 🧠

🔹 ANI | هوش مصنوعی تخصصیِ امروز
مفهوم ANI همون چیزیه که الان همه‌جا می‌بینیم. مدل‌هایی که برای یک کار مشخص ساخته شدن: پیشنهاد محتوا در نتفلیکس، تشخیص چهره، ترجمه، چت‌بات‌ها.
این مدل‌ها می‌تونن توی حوزه‌ی خودشون فوق‌العاده قوی باشن، اما خارج از همون وظیفه، هیچ درک عمومی ندارن. تقریباً تمام پروژه‌های صنعتی فعلی، روی ANI سوارن.

🔹 AGI | هدف بزرگ صنعت هوش‌مصنوعی
مفهوم AGI یعنی مدلی که بتونه مثل انسان، یاد بگیره، تعمیم بده و استدلال کنه. نه فقط توی یک تسک، بلکه بین تسک‌های مختلف.
مدل‌های ترنسفورمری جدید دارن به بعضی جنبه‌هاش نزدیک می‌شن، اما AGI واقعی یعنی استدلال چندمرحله‌ای پایدار، یادگیری مستقل و درک مفهومی عمیق؛ چیزی که هنوز بهش نرسیدیم.

🔹 ASI | فراتر از هوش انسانی
و اما ASI مرحله‌ایه که هوش مصنوعی در همه‌ی ابعاد مثل تحلیل، خلاقیت، حل مسئله، از انسان جلو می‌زنه.
فعلاً بیشتر موضوع بحث‌های فلسفی و آینده‌پژوهیه، اما مسئله‌هایی مثل کنترل، اخلاق و هم‌راستاسازی (Alignment) از همین امروز جدی گرفته می‌شن.

اگه می‌خوای تفاوت این سه سطح رو دقیق‌تر و کنار هم ببینی، مقاله‌ی کاملش در دیتایاد رو از دست نده 👇
🔗 انواع هوش مصنوعی؛ تفاوت ANI، AGI و ASI
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 هوش مصنوعی اما جیبی؛ Tiiny AI Pocket Lab

استارتاپ آمریکایی Tiiny AI دستگاه جدیدی به اسم Pocket Lab معرفی کرده که رکورد جهانی گینس برای «کوچک‌ترین مینی‌پی‌سی قدرتمند برای اجرای مدل‌های بزرگ زبانی به‌صورت لوکال» رو ثبت کرده. این دستگاه تقریبا اندازه یه پاوربانکه و می‌تونه مدل‌های زبانی تا ۱۲۰ میلیارد پارامتر رو بدون نیاز به اینترنت یا کلود اجرا کنه. 📦🌍

مینی‌ پیسی Pocket Lab با پردازنده‌ی ۱۲ هسته‌ای ARM و NPU قدرتمند (~190 TOPS) ساخته شده، به‌علاوه ۸۰ گیگابایت حافظه LPDDR5X و ۱ ترابایت SSD که اجازه می‌ده مدل‌های سنگین AI رو روی خود دستگاه اجرا و آزمایش کنی، نه تو سرور ابری. ✅

این یعنی هوش مصنوعی‌های بزرگ دیگه فقط مخصوص دیتاسنترها نیستن؛ می‌تونی قدرت AI رو روی دستگاه شخصی داشته باشی، حریم خصوصیت حفظ بشه و حتی بدون اینترنت به مدل‌های قدرتمند دسترسی داشته باشی، چیزی که قبلاً فقط رویا بود.

🔗 منبع TechPowerUp
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 ابزار PCA؛ داده‌های بزرگی که قابل‌فهم می‌شن 🧠

وقتی با دیتاست‌های خیلی بزرگ کار می‌کنیم، مدل‌ها هم کند می‌شن هم مستعد Overfitting. اینجاست که کاهش ابعاد می‌تونه نجات‌دهنده باشه. PCA (تحلیل مؤلفه‌های اصلی) یکی از کلاسیک‌ترین و درعین‌حال مؤثرترین ابزارهای علم داده‌ست که کمک می‌کنه بدون از دست دادن اطلاعات مهم، مدل رو ساده‌تر و سریع‌تر کنیم 🧠

🔹 اما PCA چطور این کار رو انجام می‌ده و چرا مهمه؟

تکنیک PCA به‌جای حذف کورکورانه‌ی ویژگی‌ها، داده‌ها رو به چند «مؤلفه‌ی اصلی» تبدیل می‌کنه؛ جهت‌هایی که بیشترین واریانس و اطلاعات رو توی خودشون دارن. مثلاً از بین ۱۰۰۰ ویژگی، می‌تونه فقط با ۳۰ مؤلفه حدود ۹۸٪ اطلاعات اصلی رو نگه داره.
نتیجه چی می‌شه؟
سرعت آموزش مدل بالاتر می‌ره و مصرف حافظه کمتر می‌شه. به‌همین دلیله که PCA توی دنیای واقعی، از بینایی ماشین و تشخیص چهره گرفته تا سیستم‌های پیشنهاددهی بزرگی، نقش کلیدی داره.

اگه دوست داری PCA رو عمیق‌تر، با مثال واقعی و پیاده‌سازی پایتون یاد بگیری، مقاله کاملش تو دیتایاد منتظرته 👇
🔗 ابزار PCA در یادگیری ماشین
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 پشت‌صحنه ChatGPT؛ جایی که رفتار مدل شکل می‌گیره 🚀

اگه تا حالا برات سوال بوده که ChatGPT «چرا اینجوری جواب می‌ده»، بخش بزرگی از جواب توی چیزی به اسم System Prompt پنهانه.
این ریپو دقیقاً میاد همون لایه‌ی نامرئی رو نشون می‌ده؛ دستوراتی که مشخص می‌کنن مدل چطور فکر کنه، چی بگه و چی نگه. 🧠

🔍 این ریپو دقیقاً چیه؟

ریپو chatgpt_system_prompt یه مجموعه اوپن‌سورس از System Promptهاست؛
از دستورهای پایه‌ی رفتار مدل گرفته تا مثال‌هایی برای ساخت GPTهای سفارشی و حتی نکات امنیتی مثل جلوگیری از Prompt Injection.

چرا مهمه؟
چون اگه بدونی مدل با چه دستوراتی هدایت می‌شه،
می‌تونی:

- مدل های GPT دقیق‌تر بسازی

- مهندسی پرامپت (Prompt engineering) رو عمیق‌تر بفهمی

- رفتار مدل رو بهتر کنترل کنی

یه منبع خیلی کاربردی برای هرکسی که با مدل‌های زبانی جدی‌تر کار می‌کنه. 🧩

🔗 ریپو chatgpt_system_prompt
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

⚡️ مرحله Inference؛ جایی که هوش مصنوعی بیشترین کار رو می‌کنه 🧠

معمولاً وقتی از هوش مصنوعی حرف می‌زنیم، همه ذهن‌ها می‌ره سمت آموزش مدل (Training).
اما واقعیت اینه که چیزی که ما هر روز باهاش سر و کار داریم، نه Training ـه، نه دیتا…
بلکه Inference‌عه؛ همون لحظه‌ای که مدل «جواب می‌ده». 🤖

🔹 مرحله Inference دقیقاً یعنی چی؟

فاز Inference یعنی وقتی مدلِ از قبل آموزش‌دیده، یه ورودی می‌گیره و خروجی تولید می‌کنه.
مثلاً وقتی یه سؤال از چت‌بات می‌پرسی، یا یه تصویر رو می‌دی، یا کد تولید می‌شه، همه‌ی این‌ها Inference هستن.
اینجا دیگه خبری از یادگیری نیست؛ فقط محاسبه‌ی سریع، دقیق و بهینه‌ست.

فاز Training معمولاً یه‌باره، ولی Inference میلیون‌ها بار تکرار می‌شه.
هزینه‌ی واقعی AI، مصرف رم، GPU، تأخیر پاسخ و مقیاس‌پذیری دقیقاً تو همین مرحله مشخص می‌شه.
به‌همین دلیله که تکنیک‌هایی مثل Quantization، FlashAttention و Model Serving این‌قدر مهم شدن.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 تکنیک RAG یا CAG؟ مسئله فقط «جستجو» نیست، حافظه هم مهمه

تکنیک RAG عالیه، اما هر سؤال = یه بار سرچ توی Vector DB
حتی وقتی اطلاعات ماه‌هاست تغییری نکرده 😐

🔁 اما CAG (Cache-Augmented Generation) میاد میگه: دانش ثابت رو یک‌بار بذار تو حافظه KV مدل،
نه اینکه هر بار دوباره دنبالش بگردی.

⚡ نتیجه؟ Inference سریع‌تر
هزینه کمتر
و حذف کارِ تکراری

🎯 بهترین حالت؟ ترکیب RAG + CAG

داده‌های ثابت → Cache
داده‌های به‌روز → Retrieval

تفکیک «دانش سرد» و «دانش داغ»
هم سرعت رو بالا می‌بره، هم سیستم رو قابل‌اعتماد نگه می‌داره.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 مدل Gemini 3 Flash؛ سریع‌تر، سبک‌تر و بهینه‌تر

گوگل مدل Gemini 3 Flash رو منتشر کرده، نسخه‌ای از Gemini که برای پاسخ‌های سریع و جریان‌های سبک‌تر بهینه شده. این نسخه جدید تو تست‌های Inference نسبت به Gemini 2.5 Pro زمان پاسخ‌گویی به‌مراتب پایین‌تری داشته، حتی با ورودی‌های سنگینِ چندهزار توکنی.

📊 تو این مقایسه می‌بینی:

مدل Gemini 3 Flash با ورودی‌های مشابه، زمان Thinking و Output رو سریع‌تر پردازش می‌کنه
در حالی که Gemini 2.5 Pro در همون سناریوها زمان و توکن بیشتری صرف می‌کنه

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 مدل GPT Image 1.5 منتشر شد؛ رقیب اصلی Nano banana 🖼️

شرکت OpenAI جدیدترین مدلش برای تولید و ادیت تصویر رو معرفی کرد: GPT Image 1.5، حالا بخش تصاویر(images) ChatGPT از این مدل استفاده می‌کنه و دسترسی بهش برای همه کاربرها و API فراهم شده.

🔹 چی چیزش فرق کرده؟

✔ سرعت تولید تصاویر تا ۴ برابر سریع‌تر از نسخه قبلیه
✔ ویرایش دقیق‌تر و حفظ جزئیات مثل نور، چهره و ترکیب‌بندی
✔ دنبال‌کردن دستورات پیچیده بهتر شده و متن داخل تصویر هم بهتر رندر می‌شه
✔ واسه API هم هزینه ورودی/خروجی حدود ۲۰٪ کمتر شده

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀مدل FunctionGemma؛ مدلی که برای Function Calling بهینه شده⚙️

گوگل مدل جدیدی معرفی کرده به اسم FunctionGemma، نسخه‌ای خاص از Gemma 3 270M که برای استفاده‌ از توابع (Function Calling) بهینه شده. یعنی به‌جای صرفاً جواب دادن، می‌تونه دستورات زبان طبیعی رو به فراخوانی API و توابع واقعی تبدیل کنه. ✅

این مدل سبک و بهینه‌ست و برای ساخت ایجنت‌های سریع، خصوصی و لوکال (on-device) طراحی شده؛ جایی که می‌خوای مدل مستقیماً روی موبایل، مرورگر یا سیستم‌های لبه(edge) اجرا بشه و کارهایی مثل اجرای API یا وظایف چندمرحله‌ای رو انجام بده. 🤖⚡

📰 جزئیات بیشتر
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 برچسب‌گذاری داده؛ جایی که هوش مصنوعی می‌تونه درست یاد‌ بگیره 🤖

شاید فکر کنی مدل‌های هوش مصنوعی خودشون همه‌چی رو یاد می‌گیرن،
اما واقعیت اینه که بدون برچسب‌گذاری داده (Data Labeling)، عملاً چیزی برای یاد گرفتن ندارن. 🏷️

🔹 برچسب‌گذاری داده دقیقاً یعنی چی؟

یعنی ما به داده‌های خام «معنا» می‌دیم.
مثلاً:

این تصویر ⬅️ «گربه» 🐱

این ایمیل ⬅️ «اسپم» 📩

این جمله ⬅️ «احساس مثبت» 🙂


مدل با دیدن هزاران نمونه‌ی برچسب‌خورده یاد می‌گیره که الگوها رو تشخیص بده و بعداً روی داده‌های جدید تصمیم بگیره.

🔹 چرا این مرحله انقدر مهمه؟

چون کیفیت مدل، مستقیم به کیفیت برچسب‌ها وصله.
اگه داده اشتباه، مبهم یا ناهماهنگ برچسب بخوره:

- دقت مدل کاهش پیدا میکنه📉

- سوگیری (Bias) ایجاد می‌شه

- و مدل تو دنیای واقعی بد تصمیم می‌گیره

🔹 همه مدل‌ها به برچسب نیاز دارن؟ نه دقیقاً.

یادگیری نظارت‌شده (Supervised) کاملاً وابسته به برچسبه،
اما روش‌های جدیدتر مثل Self-Supervised سعی می‌کنن وابستگی به برچسب انسانی رو کمتر کنن، هرچند هنوز هم بی‌نیاز ازش نیستن.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎯 دوره جامع متخصص علم داده، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

تخفیف + اقساط + مشاوره رایگان
✨از پایه تا پیشرفته، قدم‌به‌قدم و پروژه محور

📌 ویژگی‌های دوره متخصص علم داده دیتایاد:

✅ آموزش کامل علم داده، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
✅ تدریس مفهومی با مثال‌های واقعی و پروژه‌محور
✅ آموزش مباحث ریاضی از صفر و با زبان ساده
✅ کدنویسی همزمان با استاد، بدون استفاده از کد آماده
✅ پشتیبانی کامل ازطریق گروه خصوصی تلگرام
✅ آپدیت‌های رایگان همیشگی برای همه دانشجویان
✅ دسترسی دائمی به ویدیوها، بدون محدودیت زمانی

💼 پروژه‌هایی که توی دوره با هم کار می‌کنیم:

📊 تحلیل داده‌ها
(Data Analysis)
🧹 پاکسازی داده‌ها
(Data Cleaning)
🧠 دسته‌بندی مشتریان
(Customer Segmentation)
🔍 تشخیص تقلب و ناهنجاری
(Fraud Detection)
🖼 دسته‌بندی تصاویر
(Image Classification)
🧬 بخش‌بندی تصاویر
(Image Segmentation)
🗣 پردازش زبان طبیعی
(NLP)
📝 دسته‌بندی متن
(Text Classification)
❤️ تحلیل احساسات
(Sentiment Analysis

🎁 بدون پیش‌نیاز
📞 دریافت مشاوره رایگان
🌐 لینک دوره

🔴 لینک آموزش های بیشتر اینجاست

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧪 ابزار Dllm؛ تبدیل مدل های autoregressive به Diffusion 🤖

تو دنیای مدل‌های زبانی، بیشتر مدل‌ها به‌صورت autoregressive کار می‌کنن؛ یعنی توکن‌به‌توکن جلو می‌رن.
پروژه‌ی dLLM دقیقاً اینجاست که یه مسیر متفاوت نشون می‌ده: تبدیل هر مدل زبانی ترتیبی به یک Diffusion Language Model، اون هم با حداقل هزینه‌ی محاسباتی 🚀

ابزار dLLM یه کتابخانه‌ی پایتونه که آموزش و ارزیابی Diffusion LMها رو یکپارچه کرده و اجازه می‌ده بدون بازطراحی سنگین، رفتار مدل رو عوض کنی.
همه‌چیز هم کاملاً اوپن سورسه 👀✅

🔗 ریپو DLLM
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 الگوریتم CNB؛ راهکار بهتر برای داده‌های نامتوازن در طبقه‌بندی 🧠

اگه با مدل‌های Naive Bayes کار کرده باشی، می‌دونی که تو شرایطی که تعداد نمونه‌ها بین کلاس‌ها نامتقارن باشه، عملکردش پایین میاد. Complement Naive Bayes (CNB) نسخه‌ای بهبود یافته از همین الگوریته که دقیقاً برای همین مشکل طراحی شده و با استفاده از اطلاعات کلاس‌های مکمل، احتمال واقعی رو بهتر تخمین می‌زنه.

📊 چرا CNB ارزش فکر کردن داره؟

تو داده‌های نامتوازن، مدل‌های سنتی ممکنه به سمت کلاس پرجمعیت‌تر تعصب پیدا کنن، اما CNB با بهره‌گیری از اطلاعات سایر کلاس‌ها دقت پیش‌بینی رو بالا می‌بره، مخصوصاً در طبقه‌بندی متن، تحلیل احساسات، تشخیص اسپم و دسته‌بندی خبرها.

📌 اگه می‌خوای دقیق‌تر متوجه شی CNB چطور کار می‌کنه و چطور می‌تونی تو پروژه‌های واقعی ازش استفاده کنی، مقاله کامل دیتایاد رو بخون 👇
🔗 الگوریتم مکمل بیز ساده (CNB)
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🐉 یه شاهکار دیگه از چین؛ این‌بار در رباتیک 🤖

اگه DeepSeek رو نقطه عطف رقابت چین و غرب تو مدل‌های زبانی بدونیم،
حالا Unitree دقیقاً همون نقش رو تو دنیای ربات‌ها بازی می‌کنه.

ربات‌هایی که روی صحنه کنسرت با این نرمی و دقت حرکت می‌کنن، فقط «نمایش» نیستن؛
خروجی مستقیم پیشرفت چین در کنترل حرکتی، سخت‌افزار ارزان و مقیاس پذیر و یادگیری حرکته.✅⚡

🔹 غرب سال‌ها تو رباتیک پیشرو بود،
اما حالا چین داره با مدل سریع‌تر، ارزان‌تر و عملیاتی‌تر وارد می‌شه؛
دقیقاً همون الگویی که تو AI دیدیم.

رقابت فقط روی مدل‌های زبانی نیست؛
بدن‌های فیزیکی هوش مصنوعی هم دارن وارد بازی می‌شن… و چین خیلی جدیه. ⚔️🤖

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@