علیرضا نجیمی

---

### 1. یادگیری ماشین (Machine Learning)

- مثال: پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس متراژ

- ورودی کاربر: متراژ خانه (مثلاً 150 متر مربع)

- خروجی مدل: قیمت پیش‌بینی شده خانه (مثلاً 500,000 دلار)

- نقش آمار: از رگرسیون خطی (یک روش آماری) استفاده می‌شود تا رابطه بین متراژ و قیمت خانه مدل‌سازی شود. آمار به تعیین ضرایب مدل و ارزیابی دقت پیش‌بینی کمک می‌کند.

---

### 2. یادگیری عمیق (Deep Learning)

- مثال: تشخیص عدد دست‌نویس

- ورودی کاربر: تصویر یک عدد دست‌نویس (مثلاً عدد "۵")

- خروجی مدل: تشخیص عدد (خروجی: "۵")

- نقش آمار: از توزیع‌های احتمالی و روش‌های آماری مانند گرادیان کاهشی برای آموزش شبکه عصبی استفاده می‌شود تا مدل بتواند الگوهای تصویر را تشخیص دهد.

---

### 3. پردازش زبان طبیعی (NLP)

- مثال: پیش‌بینی کلمه بعدی در جمله

- ورودی کاربر: "من امروز به ..."

- خروجی مدل: "مدرسه" (پیش‌بینی کلمه بعدی)

- نقش آمار: از مدل‌های زبانی آماری مانند n-gram استفاده می‌شود تا احتمال وقوع کلمه بعدی بر اساس داده‌های قبلی محاسبه شود.

---

### 4. بینایی ماشین (Computer Vision)

- مثال: تشخیص چهره در تصویر

- ورودی کاربر: یک تصویر حاوی چهره

- خروجی مدل: تشخیص چهره (مثلاً "این چهره متعلق به علی است")

- نقش آمار: از روش‌های آماری مانند PCA (تحلیل مؤلفه‌های اصلی) برای کاهش ابعاد داده و استخراج ویژگی‌های مهم چهره استفاده می‌شود.

---

### 5. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)

- مثال: پیش‌بینی احتمال بارش باران

- ورودی کاربر: داده‌های هواشناسی (مثلاً رطوبت ۷۰٪ و ابری بودن آسمان)

- خروجی مدل: احتمال بارش باران (مثلاً ۸۰٪)

- نقش آمار: از شبکه‌های بیزی برای محاسبه احتمال بارش باران بر اساس داده‌های ورودی و روابط احتمالی بین متغیرها استفاده می‌شود.

---

### 6. داده‌کاوی (Data Mining)

- مثال: خوشه‌بندی مشتریان

- ورودی کاربر: داده‌های خرید مشتریان (مثلاً میزان خرید و دفعات خرید)

- خروجی مدل: گروه‌بندی مشتریان به خوشه‌های مختلف (مثلاً "مشتریان وفادار"، "مشتریان جدید")

- نقش آمار: از الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند k-means (یک روش آماری) برای گروه‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت‌ها استفاده می‌شود.

---

### 7. بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری

- مثال: انتخاب بهترین مسیر برای رسیدن به مقصد

- ورودی کاربر: موقعیت فعلی و مقصد (مثلاً "تهران به اصفهان")

- خروجی مدل: بهترین مسیر پیشنهادی (مثلاً "از طریق آزادراه")

- نقش آمار: از روش‌های آماری برای تحلیل ترافیک و پیش‌بینی زمان رسیدن به مقصد استفاده می‌شود تا بهترین تصمیم گرفته شود.

---

### 8. پیش‌بینی و پیش‌گویی (Forecasting)

- مثال: پیش‌بینی فروش ماه آینده

- ورودی کاربر: داده‌های فروش ماه‌های گذشته

- خروجی مدل: پیش‌بینی فروش ماه آینده (مثلاً ۱۰۰۰ واحد)

- نقش آمار: از مدل‌های آماری مانند ARIMA برای تحلیل روند فروش و پیش‌بینی آینده استفاده می‌شود.

---

### 9. ارزیابی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)

- مثال: پیش‌بینی دمای هوا با فاصله اطمینان

- ورودی کاربر: داده‌های هواشناسی (مثلاً دما و رطوبت)

- خروجی مدل: پیش‌بینی دما با فاصله اطمینان (مثلاً "۲۵ درجه با فاصله اطمینان ±۲ درجه")

- نقش آمار: از روش‌های آماری برای محاسبه فاصله اطمینان و ارزیابی عدم قطعیت پیش‌بینی استفاده می‌شود.

---

### 10. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)

- مثال: تولید تصاویر مصنوعی از چهره‌ها

- ورودی کاربر: داده‌های تصاویر واقعی چهره‌ها

- خروجی مدل: تصاویر مصنوعی چهره‌ها (مثلاً یک چهره جدید که وجود ندارد)

- نقش آمار: از توزیع‌های آماری و روش‌هایی مانند GAN (شبکه‌های مولد تخاصمی) برای تولید داده‌های مصنوعی که شبیه به داده‌های واقعی هستند، استفاده می‌شود.

---

### نتیجه‌گیری

در هر یک از این مثال‌ها، آمار به عنوان ابزاری برای تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی روابط، پیش‌بینی نتایج و ارزیابی عدم قطعیت استفاده می‌شود. این نقش‌ها باعث می‌شوند مدل‌های هوش مصنوعی دقیق‌تر و قابل اعتمادتر عمل کنند.