Data Science Tools.pdf
2.8 MB
✴️Data Science Tools sheet:
1- Data retrieval with SQL
2-Working with data with R
3- Working with data with Python
4- Engineering productivity tips with Git, Bash and Vim
#datascience #sheet
✅Massachusetts Institute of Technology
Credit: Afshine Amidi and Shervine Amidi
https://www.mit.edu/
🔳کانال تلگرام
🔹پیج اینستاگرام
🔖کانال یوتیوب
📣تویتر
1- Data retrieval with SQL
2-Working with data with R
3- Working with data with Python
4- Engineering productivity tips with Git, Bash and Vim
#datascience #sheet
✅Massachusetts Institute of Technology
Credit: Afshine Amidi and Shervine Amidi
https://www.mit.edu/
🔳کانال تلگرام
🔹پیج اینستاگرام
🔖کانال یوتیوب
📣تویتر
MACHINE LEARNING CHEATSHEET.pdf
1.3 MB
❇️Here is an awesome 5 page #MachineLearning Cheatsheet!!
✴️Scikit-learn website, for python implementation
http://scikit-learn.org/
🔳کانال تلگرام
🔹پیج اینستاگرام
🔖کانال یوتیوب
📣تویتر
✴️Scikit-learn website, for python implementation
http://scikit-learn.org/
🔳کانال تلگرام
🔹پیج اینستاگرام
🔖کانال یوتیوب
📣تویتر
بهترین راه برای یادگرفتن پایتون، تمرین کردنه.
☑️سایت تمرین پایتون:
https://www.w3resource.com/python-exercises/
🔳کانال تلگرام
🔹پیج اینستاگرام
🔖کانال یوتیوب
📣تویتر
☑️سایت تمرین پایتون:
https://www.w3resource.com/python-exercises/
🔳کانال تلگرام
🔹پیج اینستاگرام
🔖کانال یوتیوب
📣تویتر
w3resource
Python Exercises, Practice, Solution - w3resource
Python Exercises, Practice, Solution: Python is a widely used high-level, general-purpose, interpreted, dynamic programming language. Its design philosophy emphasizes code readability, and its syntax allows programmers to express concepts in fewer lines of…
Python for Artificial Intelligence.pdf
1.9 MB
❇️کتاب Python برای هوش مصنوعی
Python for Artificial Intelligence
✴️چرا پایتون بهترین زبان برنامه نویسی برای AI و ML است؟
Why Python is the best programming language for AI and ML?
1. A great library ecosystem
2. A low entry barrier
3. Flexibility
4. Platform independence
5. Readability
6. Good visualization options
7. Community support
8. Growing popularity
Credit: David L. Poole and Alan K. Mackworth
🔳کانال تلگرام
🔹پیج اینستاگرام
🔖کانال یوتیوب
📣تویتر
Python for Artificial Intelligence
✴️چرا پایتون بهترین زبان برنامه نویسی برای AI و ML است؟
Why Python is the best programming language for AI and ML?
1. A great library ecosystem
2. A low entry barrier
3. Flexibility
4. Platform independence
5. Readability
6. Good visualization options
7. Community support
8. Growing popularity
Credit: David L. Poole and Alan K. Mackworth
🔳کانال تلگرام
🔹پیج اینستاگرام
🔖کانال یوتیوب
📣تویتر
✅۷ تکنیک که با استفاده شون میتونید دیتا رو بالانس کنید
✴️7 Techniques to Handle Imbalanced Data
https://www.kdnuggets.com/2017/06/7-techniques-handle-imbalanced-data.html
@machinelearningir
www.instagram.com/dr.maryrahbar
https://youtu.be/yFtpz54RGuA
✴️7 Techniques to Handle Imbalanced Data
https://www.kdnuggets.com/2017/06/7-techniques-handle-imbalanced-data.html
@machinelearningir
www.instagram.com/dr.maryrahbar
https://youtu.be/yFtpz54RGuA
KDnuggets
7 Techniques to Handle Imbalanced Data - KDnuggets
This blog post introduces seven techniques that are commonly applied in domains like intrusion detection or real-time bidding, because the datasets are often extremely imbalanced.
علم داده و یادگیری ماشین
آیا مایلید در مورد نحوه گرفتن ویزای تلنت استرالیا یک وبینار برگزار کنم و در مورد تجربه خودم هم توضیح بدم؟
با سلام خدمت شما عزیزان،
همانطور که قول داده بودم، در ۲ ویس زیر تجربیات خودم را باهاتون به اشتراک گذاشتم، شرایط و نحوه گرفتن ویزای تلنت استرالیا را توضیح دادم:
✅Global Talent Visa Program(GTI)
۱- ویس اول: شرایط گرفتن ویزای تلنت استرالیا چیست؟
🔺لینک ویس اول🔻
۲- ویس دوم: نحوه اقدام گرفتن ویزای تلنت استرالیا چگونه است؟
🔸لینک ویس دوم🔸
↩️لینک جهت اقدام:
https://immi.homeaffairs.gov.au/visas/working-in-australia/visas-for-innovation/global-talent-independent-program
🔳کانال تلگرام
🔹پیج اینستاگرام
🔖کانال یوتیوب
همانطور که قول داده بودم، در ۲ ویس زیر تجربیات خودم را باهاتون به اشتراک گذاشتم، شرایط و نحوه گرفتن ویزای تلنت استرالیا را توضیح دادم:
✅Global Talent Visa Program(GTI)
۱- ویس اول: شرایط گرفتن ویزای تلنت استرالیا چیست؟
🔺لینک ویس اول🔻
۲- ویس دوم: نحوه اقدام گرفتن ویزای تلنت استرالیا چگونه است؟
🔸لینک ویس دوم🔸
↩️لینک جهت اقدام:
https://immi.homeaffairs.gov.au/visas/working-in-australia/visas-for-innovation/global-talent-independent-program
🔳کانال تلگرام
🔹پیج اینستاگرام
🔖کانال یوتیوب
Telegram
علم داده و یادگیری ماشین
✴️ویس اول: شرایط گرفتن ویزای تلنت استرالیا را چیست؟
@machinelearningir
www.instagram.com/dr.maryrahbar
https://youtu.be/yFtpz54RGuA
@machinelearningir
www.instagram.com/dr.maryrahbar
https://youtu.be/yFtpz54RGuA
Forwarded from Sona 🙃
✴️ویس اول: شرایط گرفتن ویزای تلنت استرالیا را چیست؟
@machinelearningir
www.instagram.com/dr.maryrahbar
https://youtu.be/yFtpz54RGuA
@machinelearningir
www.instagram.com/dr.maryrahbar
https://youtu.be/yFtpz54RGuA
Forwarded from Sona 🙃
✴️۲- ویس دوم: نحوه اقدام گرفتن ویزای تلنت استرالیا چگونه است؟
@machinelearningir
www.instagram.com/dr.maryrahbar
https://youtu.be/yFtpz54RGuA
@machinelearningir
www.instagram.com/dr.maryrahbar
https://youtu.be/yFtpz54RGuA
Morghe Sahar
Mohammadreza Shajarian
روحتان شاد خسروی آواز ایران🖤
در آرامش باشید، صدای شما ماندگار است❤️
در آرامش باشید، صدای شما ماندگار است❤️
🔸What is the meaning of the Overfitting in Machine Learning?🔸
Overfitting refers to a model that models the training data too well.
Overfitting happens when a model learns the detail and noise in the training data to the extent that it negatively impacts the performance of the model on new data. This means that the noise or random fluctuations in the training data is picked up and learned as concepts by the model. The problem is that these concepts do not apply to new data and negatively impact the models ability to generalize.
🔳کانال تلگرام
🔹پیج اینستاگرام
🔖کانال یوتیوب
📣تویتر
Overfitting refers to a model that models the training data too well.
Overfitting happens when a model learns the detail and noise in the training data to the extent that it negatively impacts the performance of the model on new data. This means that the noise or random fluctuations in the training data is picked up and learned as concepts by the model. The problem is that these concepts do not apply to new data and negatively impact the models ability to generalize.
🔳کانال تلگرام
🔹پیج اینستاگرام
🔖کانال یوتیوب
📣تویتر
🔸How to Prevent Overfitting🔸
The possible solutions are:
• To simplify the model by selecting one with fewer parameters, or by reducing the number of features
• To gather more training data
• To reduce the noise in the training data (e.g., fix data errors and remove outliers)
• Cross-validation
• Early stopping
• Regularization
• Ensembling
🔳کانال تلگرام
The possible solutions are:
• To simplify the model by selecting one with fewer parameters, or by reducing the number of features
• To gather more training data
• To reduce the noise in the training data (e.g., fix data errors and remove outliers)
• Cross-validation
• Early stopping
• Regularization
• Ensembling
🔳کانال تلگرام
📌استخدام کارشناس زیرساخت
📌شرکت: هلدینگ مالی بانکی
📌 محل کار: تهران
✅مهارت و تخصصهای مورد نیاز:
🔺تسلط به تنظیمات فایروالها و UTMها و آشنایی کامل با رخدادهای آنها
🔺تسلط به مجازی سازیVMware و نرم افزارهای مرتبط
🔺تسلط به VCenter و VMware view، virtualization
🔺آشنا و مسلط به راهاندازی خصوصیات پیشرفته مثلStorage DRS، DRs،VMotion،FT،HA
🔺آشنا و مسلط به مجازی سازی دسکتاپ (VDI)
🔺 آشنا و مسلط بهStorage and SAN Switch Optimization
🔺مسلط به پیاده سازی و نگهداری زیر ساخت پشتیبانگیری از سیستمهای مجازی و فیزیکی
🔺 مسلط به نرم افزار مانیتورینگVMware vROPS و Veeam ONE
🔺آشنا و مسلط به راهاندازی،نگهداری و بهروز رسانی انواع سرورهایHP
🔺مسلط به مفاهیمMCITP
🔺آشنایی با ساختارهای Container و Orchestration
🔺آشنایی با ساختار های ابری
✅توانایی عمومی:
🔹انجام کار گروهی
🔹استفاده روان از متون انگلیسی تخصصی مرتبط
🔹دارای پشتکار ،پیگیر و توانایی پیشبرد اهداف سازمانی
🔹آشنایی کلی با مفاهیم خدمات فناوری اطلاعات
🔹۵سال سابقه کار مفید مرتبط همراه با رزومه مناسب
🔈قرارداد همکاری به صورت پاره وقت و پروژه محورتنظیم خواهد شد.
📣ارسال رزومه به
quant.job.recruitment@gmail.com
🔘خواهشمند است، رزومه خود را با عنوان کارشناس زیر ساخت ارسال بفرمایید.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔗کارشناس #زیر_ساخت
#استخدام
#پاره_وقت
#mcitp #vm #vmware #sys_admin
📌شرکت: هلدینگ مالی بانکی
📌 محل کار: تهران
✅مهارت و تخصصهای مورد نیاز:
🔺تسلط به تنظیمات فایروالها و UTMها و آشنایی کامل با رخدادهای آنها
🔺تسلط به مجازی سازیVMware و نرم افزارهای مرتبط
🔺تسلط به VCenter و VMware view، virtualization
🔺آشنا و مسلط به راهاندازی خصوصیات پیشرفته مثلStorage DRS، DRs،VMotion،FT،HA
🔺آشنا و مسلط به مجازی سازی دسکتاپ (VDI)
🔺 آشنا و مسلط بهStorage and SAN Switch Optimization
🔺مسلط به پیاده سازی و نگهداری زیر ساخت پشتیبانگیری از سیستمهای مجازی و فیزیکی
🔺 مسلط به نرم افزار مانیتورینگVMware vROPS و Veeam ONE
🔺آشنا و مسلط به راهاندازی،نگهداری و بهروز رسانی انواع سرورهایHP
🔺مسلط به مفاهیمMCITP
🔺آشنایی با ساختارهای Container و Orchestration
🔺آشنایی با ساختار های ابری
✅توانایی عمومی:
🔹انجام کار گروهی
🔹استفاده روان از متون انگلیسی تخصصی مرتبط
🔹دارای پشتکار ،پیگیر و توانایی پیشبرد اهداف سازمانی
🔹آشنایی کلی با مفاهیم خدمات فناوری اطلاعات
🔹۵سال سابقه کار مفید مرتبط همراه با رزومه مناسب
🔈قرارداد همکاری به صورت پاره وقت و پروژه محورتنظیم خواهد شد.
📣ارسال رزومه به
quant.job.recruitment@gmail.com
🔘خواهشمند است، رزومه خود را با عنوان کارشناس زیر ساخت ارسال بفرمایید.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔗کارشناس #زیر_ساخت
#استخدام
#پاره_وقت
#mcitp #vm #vmware #sys_admin
📌استخدام کارشناس دادهکاوی
📌شرکت: هلدینگ مالی بانکی
📌محل کار: تهران
✅ تخصص مورد نیاز:
🔍تسلط به زبان برنامه نویسیPython
🔍تسلط به مفاهیم web/Social Media Scraping و توانایی و تجربه ساخت انواع Crawler با کتابخانه های پایتون
🔍آشنایی با مفاهیم دادههای ساختار یافته و غیر ساختار یافته و نیز پایگاه دادههای SQL و NoSQL
🔍آشنایی کافی با مفاهیم تحلیل کلان داده ،دستهبندی و خوشهبندی دادهها،گرافکاوی و تحلیل شبکهها
🔍آشنایی کافی با روشها و ماژولهای متنکاوی،پردازش زبان طبیعی(NLP) و یادگیری ماشین
🔍آشنایی با سیستم عامل لینوکس، Docker و بازارهای مالی امتیاز محسوب میشود.
📍فارغ التحصیل رشتههای فنیمهندسی(به ویژه مهندسی کامپیوتر )،علوم پایه،اقتصاد،آمار،مهندسیمالی و ریاضیات مالی
🔹حداقل دوسال سابقه کارمرتبط و اجرای حداقل یک پروژه مرتبط
🔹قرارداد همکاری به صورت پارهوقت و پروژهمحورتنظیم خواهد شد. در صورت جلب نظرکارفرما امکان تبدیل به قرارداد تمام وقت نیز وجود دارد .
🔹فرآیند مصاحبه با افراد واجد شرایط، شامل آزمون فنی میشود.
🔹داشتن کارت معافیت خدمت برای آقایان ضروری نیست.
🔹توانایی همکاری بلندمدت توانایی حل مساله ،علاقمند به کار تیمی،باانگیزه و اخلاق مدار،خلاق و نوآور،دقیق و منظم،پیگیر و متعهد
📣ارسال رزومه به :
quant.job.recruitment@gmail.com
🔘خواهشمند است رزومه خود را با عنوان کارشناس دادهکاوی ارسال بفرمایید.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔗کارشناس #داده_کاوی
#استخدام
#پاره_وقت
#متن_کاوی #پایتون
📌شرکت: هلدینگ مالی بانکی
📌محل کار: تهران
✅ تخصص مورد نیاز:
🔍تسلط به زبان برنامه نویسیPython
🔍تسلط به مفاهیم web/Social Media Scraping و توانایی و تجربه ساخت انواع Crawler با کتابخانه های پایتون
🔍آشنایی با مفاهیم دادههای ساختار یافته و غیر ساختار یافته و نیز پایگاه دادههای SQL و NoSQL
🔍آشنایی کافی با مفاهیم تحلیل کلان داده ،دستهبندی و خوشهبندی دادهها،گرافکاوی و تحلیل شبکهها
🔍آشنایی کافی با روشها و ماژولهای متنکاوی،پردازش زبان طبیعی(NLP) و یادگیری ماشین
🔍آشنایی با سیستم عامل لینوکس، Docker و بازارهای مالی امتیاز محسوب میشود.
📍فارغ التحصیل رشتههای فنیمهندسی(به ویژه مهندسی کامپیوتر )،علوم پایه،اقتصاد،آمار،مهندسیمالی و ریاضیات مالی
🔹حداقل دوسال سابقه کارمرتبط و اجرای حداقل یک پروژه مرتبط
🔹قرارداد همکاری به صورت پارهوقت و پروژهمحورتنظیم خواهد شد. در صورت جلب نظرکارفرما امکان تبدیل به قرارداد تمام وقت نیز وجود دارد .
🔹فرآیند مصاحبه با افراد واجد شرایط، شامل آزمون فنی میشود.
🔹داشتن کارت معافیت خدمت برای آقایان ضروری نیست.
🔹توانایی همکاری بلندمدت توانایی حل مساله ،علاقمند به کار تیمی،باانگیزه و اخلاق مدار،خلاق و نوآور،دقیق و منظم،پیگیر و متعهد
📣ارسال رزومه به :
quant.job.recruitment@gmail.com
🔘خواهشمند است رزومه خود را با عنوان کارشناس دادهکاوی ارسال بفرمایید.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔗کارشناس #داده_کاوی
#استخدام
#پاره_وقت
#متن_کاوی #پایتون
🔸Why are convolutional neural networks better than other neural networks in processing data such as images and video?🔸
The reason why Convolutional Neural Networks (#CNNs) do so much better than classic neural networks on images and videos is that the convolutional layers take advantage of inherent properties of images.
♦️1 Convolutions
- Simple feedforward neural networks don’t see any order in their inputs. If you shuffled all your images in the same way, the neural network would have the very same performance it has when trained on not shuffled images.
- CNN, in opposition, take advantage of local spatial coherence of images. This means that they are able to reduce dramatically the number of operation needed to process an image by using convolution on patches of adjacent pixels, because adjacent pixels together are meaningful. We also call that local connectivity. Each map is then filled with the result of the convolution of a small patch of pixels, slid with a window over the whole image.
♦️2 Pooling layers
a)There are also the pooling layers, which downscale the image. This is possible because we retain throughout the network, features that are organized spatially like an image, and thus downscaling them makes sense as reducing the size of the image. On classic inputs you cannot downscale a vector, as there is no coherence between an input and the one next to it.
🔳کانال تلگرام
The reason why Convolutional Neural Networks (#CNNs) do so much better than classic neural networks on images and videos is that the convolutional layers take advantage of inherent properties of images.
♦️1 Convolutions
- Simple feedforward neural networks don’t see any order in their inputs. If you shuffled all your images in the same way, the neural network would have the very same performance it has when trained on not shuffled images.
- CNN, in opposition, take advantage of local spatial coherence of images. This means that they are able to reduce dramatically the number of operation needed to process an image by using convolution on patches of adjacent pixels, because adjacent pixels together are meaningful. We also call that local connectivity. Each map is then filled with the result of the convolution of a small patch of pixels, slid with a window over the whole image.
♦️2 Pooling layers
a)There are also the pooling layers, which downscale the image. This is possible because we retain throughout the network, features that are organized spatially like an image, and thus downscaling them makes sense as reducing the size of the image. On classic inputs you cannot downscale a vector, as there is no coherence between an input and the one next to it.
🔳کانال تلگرام
کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کار - ۱۰
سید مصطفی کلامی هریس
مجموعه پادکست
کاربردهای هوش مصنوعی در کسب و کار
بخش دهم: امریکن اکسپرس
برخی مطالب پوشش داده شده:
- تاریخچه و سوابق
- اطلاعات مالی و عملکردی
- مشکلات موجود در حوزه پرداخت اعتباری
- تشخیص تقلب
- حفظ و بهبود تجربه مشتریان
- تشخیص پرداختهای تقلب و غیر مجاز
- دستیار Mezi
- افزایش امنیت تراکنشها با دستیار شخصی
- آشنایی با Apache Hadoop
- بررسی نتایج به دست آمده
📚 مراجع:
1️⃣ کتاب Artificial Intelligence in Practice، انتشارات وایلی، 2019
2️⃣ مدخل American Express در ویکیپدیا
3️⃣ گزارش مصور شرکت Amex در سال 2018
4️⃣ گزارش نیلسون در زمینه ابعاد مالی تقلب در کارت اعتباری
5️⃣ بررسی کاربردهای یادگیری ماشین در تشخیص تقلب
6️⃣ رویکرد Amex برای استفاده از یادگیری ماشین
7️⃣ شرکت Amex چطور از کلانداده و هوش مصنوعی استفاده میکند؟
8️⃣ یادگیری ماشین در شرکت American Express
✴️ شنیدن این اپیزود در دیگر پلتفرمها
🔗 کستباکس [+]
🔗 اینستاگرام [+]
#پادکست #هوش_مصنوعی
ـــــــــــــــــــــــــــــــــ
سید مصطفی کلامی هریس
وبسایت: kalami.ir
کانال رسمی: @KalamiHeris
کانال پرسش و پاسخ: @Kalami_QA
کاربردهای هوش مصنوعی در کسب و کار
بخش دهم: امریکن اکسپرس
برخی مطالب پوشش داده شده:
- تاریخچه و سوابق
- اطلاعات مالی و عملکردی
- مشکلات موجود در حوزه پرداخت اعتباری
- تشخیص تقلب
- حفظ و بهبود تجربه مشتریان
- تشخیص پرداختهای تقلب و غیر مجاز
- دستیار Mezi
- افزایش امنیت تراکنشها با دستیار شخصی
- آشنایی با Apache Hadoop
- بررسی نتایج به دست آمده
📚 مراجع:
1️⃣ کتاب Artificial Intelligence in Practice، انتشارات وایلی، 2019
2️⃣ مدخل American Express در ویکیپدیا
3️⃣ گزارش مصور شرکت Amex در سال 2018
4️⃣ گزارش نیلسون در زمینه ابعاد مالی تقلب در کارت اعتباری
5️⃣ بررسی کاربردهای یادگیری ماشین در تشخیص تقلب
6️⃣ رویکرد Amex برای استفاده از یادگیری ماشین
7️⃣ شرکت Amex چطور از کلانداده و هوش مصنوعی استفاده میکند؟
8️⃣ یادگیری ماشین در شرکت American Express
✴️ شنیدن این اپیزود در دیگر پلتفرمها
🔗 کستباکس [+]
🔗 اینستاگرام [+]
#پادکست #هوش_مصنوعی
ـــــــــــــــــــــــــــــــــ
سید مصطفی کلامی هریس
وبسایت: kalami.ir
کانال رسمی: @KalamiHeris
کانال پرسش و پاسخ: @Kalami_QA
🔸What Will Happen If the Learning Rate Is Set Too Low or Too High?🔸
♦️- When your learning rate is too low, training of the model will progress very slowly as we are making minimal updates to the weights. It will take many updates before reaching the minimum point.
♦️-If the learning rate is set too high, this causes undesirable divergent behavior to the loss function due to drastic updates in weights. It may fail to converge (model can give a good output) or even diverge (data is too chaotic for the network to train).
#learning_rate
♦️- When your learning rate is too low, training of the model will progress very slowly as we are making minimal updates to the weights. It will take many updates before reaching the minimum point.
♦️-If the learning rate is set too high, this causes undesirable divergent behavior to the loss function due to drastic updates in weights. It may fail to converge (model can give a good output) or even diverge (data is too chaotic for the network to train).
#learning_rate
🔸What Is Dropout and Batch Normalization?🔸
🔻Dropout: is a technique of dropping out hidden and visible units of a network randomly to prevent overfitting of data (typically dropping 20 percent of the nodes). It doubles the number of iterations needed to converge the network.
🔺Batch normalization: is the technique to improve the performance and stability of neural networks by normalizing the inputs in every layer so that they have mean output activation of zero and standard deviation of one.
🔳کانال تلگرام
🔻Dropout: is a technique of dropping out hidden and visible units of a network randomly to prevent overfitting of data (typically dropping 20 percent of the nodes). It doubles the number of iterations needed to converge the network.
🔺Batch normalization: is the technique to improve the performance and stability of neural networks by normalizing the inputs in every layer so that they have mean output activation of zero and standard deviation of one.
🔳کانال تلگرام
🔸What Is Data Normalization, and Why Do We Need It?🔸
🔻The process of standardizing and reforming data is called “Data Normalization.” It’s a pre-processing step to eliminate data redundancy. Often, data comes in, and you get the same information in different formats. In these cases, you should rescale values to fit into a particular range, achieving better convergence.🔺
🔳کانال تلگرام
🔻The process of standardizing and reforming data is called “Data Normalization.” It’s a pre-processing step to eliminate data redundancy. Often, data comes in, and you get the same information in different formats. In these cases, you should rescale values to fit into a particular range, achieving better convergence.🔺
🔳کانال تلگرام