https://virgool.io/feed/@mindmoveracademy ” هدف ما آموزش آنلاین تخصص های روز دنیا ویژه بازار کار٬ ارتقاء شغلی و کسب و کار با بهترین کیفیت و امکانات قابل دسترس است.” fa 2026-06-16 18:15:21 https://files.virgool.io/upload/users/912691/avatar/HTp8RU.jpeg?height=120&width=120 https://virgool.io/@mindmoveracademy https://virgool.io/@mindmoveracademy/%D8%AA%D8%AC%D8%B2%DB%8C%D9%87-%D9%88-%D8%AA%D8%AD%D9%84%DB%8C%D9%84-%D9%87%D9%85%D8%A8%D8%B3%D8%AA%DA%AF%DB%8C-%D8%AF%D8%B1-%D9%BE%D8%A7%DB%8C%D8%AA%D9%88%D9%86-correlation-analysis-in-python-ebhwc8fiikli آمار و علم داده اغلب در مورد روابط بین دو یا چند متغیر (یا ویژگی) یک مجموعه داده هستند. هر نقطه داده در مجموعه داده یک مشاهده (observation) است و ویژگی ها, خواص آن observation هستند.هر مجموعه داده ای که با آن کار می کنید از متغیرها و مشاهدات استفاده می کند. برای مثال، ممکن است علاقه مند به درک موارد زیر باشید:ارتباط قد بسکتبالیست ها با دقت شوت آنهااینکه آیا بین تجربه کاری کارمند و حقوق رابطه وجود دارد یا خیر.چه وابستگی ریاضی بین تراکم جمعیت و تولید ناخالص داخلی کشورهای مختلف وجود دارد. و غیرهدر مثال‌های بالا، قد، دقت تیراندازی، سال‌ها تجربه، حقوق، تراکم جمعیت و تولید ناخالص داخلی ویژگی‌ها یا متغیرها هستند. داده های مربوط به هر بازیکن، کارمند، و هر کشور مشاهدات هستندهنگامی که داده ها به شکل جدول نمایش داده می شوند، ردیف های آن جدول معمولاً مشاهدات هستند، در حالی که ستون ها ویژگی ها هستند. به این جدول کارمندان نگاه کنید:در این جدول، هر ردیف نشان دهنده یک مشاهده یا داده های مربوط به یک کارمند (اعم از آن، راب، تام یا آیوی) است. هر ستون یک ویژگی یا ویژگی (نام (name)، تجربه (years of experience) یا حقوق سالانه (annual salary)) را برای همه کارکنان نشان می دهد.اگر هر دو ویژگی از یک مجموعه داده را تجزیه و تحلیل کنید، آنگاه نوعی همبستگی (ارتباط) بین آن دو ویژگی پیدا خواهید کرد. ارقام زیر را در نظر بگیرید:هر یک از این نمودارها یکی از سه شکل مختلف همبستگی را نشان می دهد: همبستگی منفی (نقاط قرمز): در نمودار سمت چپ، مقادیر y با افزایش مقادیر x تمایل به کاهش دارند. این همبستگی منفی قوی را نشان می دهد، که زمانی رخ می دهد که مقادیر بزرگ یک ویژگی با مقادیر کوچک دیگری مطابقت داشته باشد و بالعکس.همبستگی ضعیف یا بدون همبستگی (نقاط سبز): نمودار وسط هیچ روند واضحی را نشان نمی دهد. این یک شکل از همبستگی ضعیف است، که زمانی رخ می دهد که ارتباط بین دو ویژگی آشکار نباشد یا به سختی قابل مشاهده باشد.همبستگی مثبت (نقاط آبی): در نمودار سمت راست، مقادیر y با افزایش مقادیر x تمایل به افزایش دارند. این نشان‌دهنده همبستگی مثبت قوی است، که زمانی رخ می‌دهد که مقادیر بزرگ یک ویژگی با مقادیر بزرگ دیگری مطابقت داشته باشد و بالعکس.شکل بعدی داده های جدول کارمند بالا را نشان می دهد:همبستگی بین تجربه و حقوق مثبت است زیرا تجربه بالاتر با حقوق بیشتر مطابقت دارد و بالعکس.توجه: وقتی در حال تجزیه و تحلیل همبستگی هستید، همیشه باید در نظر داشته باشید که همبستگی نشان دهنده علت نیست. قدرت رابطه بین ویژگی های یک مجموعه داده را کمیت می کند. گاهی اوقات، این ارتباط توسط یک عامل مشترک با چندین ویژگی مورد علاقه ایجاد می شود.همبستگی به شدت با مقادیر آماری دیگر مانند میانگین، انحراف معیار، واریانس و کوواریانس مرتبط است.چندین آمار وجود دارد که می توانید از آنها برای تعیین کمیت همبستگی استفاده کنید. در این آموزش با سه ضریب همبستگی آشنا خواهید شد:Pearson’s rSpearman’s rhoKendall’s tauhttps://mindmover.academy/correlation-analysis-in-python/ MindMover.Academy MindMover.Academy Sat, 20 Nov 2021 10:09:59 +0330 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%D8%B9%D9%84%D9%88%D9%85-%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87-%D8%AF%D8%B1-%D8%B5%D9%86%D8%B9%D8%AA-%D8%AA%D9%88%D9%84%DB%8C%D8%AF-fbkmfdwjmbdv در چند سال گذشته، علوم داده شاهد هجوم گسترده ای در کاربردهای صنعتی مختلف در سراسر جهان بوده است. امروزه می‌توانیم علم داده را در مراقبت‌های بهداشتی، خدمات مشتری، دولت‌ها، امنیت سایبری، مکانیک، هوافضا و سایر کاربردهای صنعتی مشاهده کنیم. در این میان، تولید برای دستیابی به هدف ساده Just-in-Time (JIT) اهمیت بیشتری پیدا کرده است. در 100 سال گذشته، تولید چهار انقلاب صنعتی بزرگ را پشت سر گذاشته است. در حال حاضر، انقلاب صنعتی چهارم را پشت سر می گذاریم، جایی که داده ها از ماشین ها، محیط زیست و محصولات جمع آوری می شوند تا به آن هدف ساده Just-in-Time نزدیکتر شویم..“ساخت محصولات مناسب در مقادیر مناسب در زمان مناسب.”ممکن است بپرسید چرا JIT در تولید بسیار مهم است؟ پاسخ ساده این است که هزینه ساخت را کاهش و محصولات را برای همه مقرون به صرفه تر می کند.تاثیر علوم داده بر تولیدکاربردهای علوم داده در تولید کاربردهای مختلفی دارد که می توان به چند مورد اشاره کرد:پیش بینی تعمیر و نگهداریپیش بینی کیفیتپیش بینی فروشنظارت بر امکانات کارخانهتجزیه و تحلیل ایمنیاتوماسیون سفارش خریدپیش بینی تعمیر و نگهداریخرابی ماشین در ساخت بسیار گران است. توقف برنامه ریزی نشده تنها عامل اصلی هزینه های سربار تولید است که به طور متوسط 2 میلیون دلار در طول سه سال گذشته برای کسب و کارها هزینه داشته است. در سال 2014 میانگین هزینه توقف در هر ساعت 164000 دلار بود. تا سال 2016، این آمار با 59 درصد افزایش به 260000 دلار در ساعت رسید. این امر منجر به استقبال از فناوری هایی مانند نظارت بر شرایط و پیش بینی تعمیر و نگهداری شده است. داده‌های حسگر از ماشین‌ها به طور مداوم برای تشخیص ناهنجاری‌ها (با استفاده از مدل‌هایی مانند PCA-T2، SVM یک کلاس، رمزگذار خودکار و رگرسیون لجستیک)، تشخیص حالت‌های خرابی (با استفاده از مدل‌های طبقه‌بندی مانند SVM،  درخت‌های تصمیم‌گیری و  شبکه های عصبی) , پیش‌بینی زمان شکست (TTF) (با استفاده از ترکیب تکنیک‌هایی مانند مدل‌های تحلیل بقا، تاخیر، برازش منحنی و رگرسیون) و پیش‌بینی زمان نگهداری بهینه (با استفاده از تکنیک‌های تحقیق در عملیات) مورد بررسی و نظارت قرار می گیرند.پیش بینی فروشپیش‌بینی روندهای آتی همواره به بهینه‌سازی منابع برای سودآوری کمک کرده است. این امر در صنایع مختلف مانند تولید، خطوط هوایی و گردشگری صادق بوده است. در تولید، دانستن حجم تولید پیش از موعد به بهینه سازی منابعی مانند زنجیره تامین، تعادل ماشین-محصول و نیروی کار کمک می کند. امروزه تکنیک هایی از مدل های رگرسیون خطی، ARIMA، تا مدل های پیچیده تر مانند LSTM برای بهینه سازی منابع استفاده می شود.پیش بینی کیفیتکیفیت محصولات خروجی از ماشین ها قابل پیش بینی است. تکنیک‌های کنترل فرآیند آماری رایج‌ترین ابزارهایی هستند که در سطح تولید پیدا می‌کنیم و به ما می‌گویند که آیا فرآیند تحت کنترل است یا خارج از کنترل است. استفاده از تکنیک‌های آماری مانند رگرسیون خطی در زمان و کیفیت محصول در این مورد نتیجه می‌دهد.بزرگی علوم داده در تولیدطبق یک برآورد برای ایالات متحده، «تجزیه و تحلیل کلان داده در بازار صنعت تولید در سال 2019, 904.65 میلیون دلار ارزش داشت و انتظار می‌رود تا سال 2025 به 4.55 میلیارد دلار برسد،. در برآورد دیگری، «TrendForce پیش‌بینی می‌کند که اندازه بازار جهانی راه‌حل‌های تولید هوشمند از 320 میلیارد دلار آمریکا تا سال 2020 فراتر خواهد رفت.  در گزارش دیگری بیان شد که «اندازه بازار جهانی تولید هوشمند طبق یک مطالعه جدید توسط Grand View Research, Inc، برآورد شده است تا سال 2025 به 395.24 میلیارد دلار برسد و CAGR 10.7٪ را ثبت کند.چالش های علوم داده در تولیدچالش های مختلفی برای به کارگیری علم داده در تولید وجود دارد. برخی از رایج ترین موارد آنها عبارتند از:https://mindmover.academy/data-science-in-manufacturing/ MindMover.Academy MindMover.Academy Tue, 16 Nov 2021 14:48:50 +0330 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%DA%A9%D8%AA%D8%A7%D8%A8-%D8%A7%D9%84%DA%AF%D9%88%D8%B1%DB%8C%D8%AA%D9%85-%D9%87%D8%A7%DB%8C-%D9%BE%D8%A7%DB%8C%D8%AA%D9%88%D9%86-zei1exr5weys این کتاب برای دو گروه از افراد در نظر گرفته شده است: برنامه نویسان پایتون، که می خواهند الگوریتم های خود را تقویت کنند، و دانش آموزانی که دروس الگوریتم را می گذرانند، که می خواهند مکملی برای کتاب درسی الگوریتم های ساده خود داشته باشند.در این کتاب مفاهیم زیر را یاد خواهید گرفت:فصل 1 مقدمه. یک نمای کلی از کتاب ارائه می دهد.فصل 2: ​​مبانی. این شامل مفاهیم اساسی و اصطلاحات، و همچنین برخی از ریاضیات اساسی است.فصل 3: شمارش 101. ریاضیات بیشتر – برخی ترکیبات اولیه برای تجزیه و تحلیل زمان اجرای الگوریتم ها و همچنین مقدمه ای برای روابط بازگشتی و بازگشت وجود دارد.فصل 4: استقرا و بازگشت … و کاهش. سه عبارت در عنوان بسیار مهم هستند و ارتباط نزدیکی با هم دارند. در فصل با استقرا و بازگشت کار می کنید که هم برای طراحی الگوریتم های جدید و هم برای اثبات درستی، عملاً تصاویر آینه ای از یکدیگر هستند. همچنین نگاهی مختصرتر به ایده کاهش ، که به عنوان یک رشته مشترک تقریباً در تمام کارهای الگوریتمی اجرا می شود.فصل 5: پپیمایش: یک کلید اسکلت الگوریتمی. پیمایش را می توان با استفاده از ایده های استقرا و بازگشت درک کرد، اما از بسیاری جهات تکنیک مشخص تر و خاص تر است. چند تا از الگوریتم های این کتاب به سادگی پیمایش های تقویت شده هستند، بنابراین تسلط بر پیمایش یک شروع واقعی را به شما می دهد.فصل 6: تقسیم کن، ترکیب کن و غلبه کن. هنگامی که مسائل را می توان به زیرمسئله های مستقل تجزیه کرد، می توانید به صورت بازگشتی این مسائل فرعی را حل کنید و در نتیجه معمولاً الگوریتم های کارآمد و صحیحی بدست آورید. این اصل چندین کاربرد دارد که همه آنها کاملاً واضح نیستند و ابزاری ذهنی است که ارزش به دست آوردن آن را دارد.فصل 7: الگوریتم های حریص که معمولاً به راحتی ساخته می شوند. حتی می توان یک طرح کلی را فرموله کرد که اکثر، اگر نه همه، الگوریتم های حریصانه از آن پیروی می کنند و یک راه حل plug-and-play به دست می دهد. نه تنها ساخت آنها آسان است، بلکه معمولا بسیار کارآمد هستند. مشکل این است که نشان دادن درستی آنها می تواند سخت باشد (و اغلب اینطور نیست). این فصل به چند مثال معروف و چند روش کلی تر برای ساختن اثبات صحت می پردازد.فصل 8: وابستگی های درهم و یادداشت. این فصل در مورد روش طراحی (یا، از نظر تاریخی، مسئله) است و تا حدودی گیج کننده، برنامه نویسی پویا نامیده می شود. این یک تکنیک پیشرفته است که تسلط بر آن دشوار است، اما برخی از پایدارترین بینش ها و راه حل های ظریف در این زمینه را نیز به همراه دارد.برای دانلود وارد این صفحه شوید :https://mindmover.academy/python-algorithms-book/ MindMover.Academy MindMover.Academy Fri, 12 Nov 2021 12:12:10 +0330 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%DA%A9%D8%A7%D8%B1%D8%A8%D8%B1%D8%AF-%D9%87%D9%88%D8%B4-%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C-%D8%AF%D8%B1-%D8%B5%D9%86%D8%A7%DB%8C%D8%B9-%D8%A8%D8%B2%D8%B1%DA%AF-furt7uri8d3x فهرست مطالبصنعت تولیدخرده فروشی و تجارت الکترونیکخدمات بانکی و مالیمراقبت های بهداشتیلجیستیک و حمل و نقلمسافرتسرگرمی و بازینتیجه گیری در مورد استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کاراگر بخواهیم تأثیرگذارترین فناوری را نام ببریم که تأثیری دگرگون کننده بر تقریباً هر صنعت روی کره زمین دارد، مطمئناً آن هوش مصنوعی خواهد بود. اصطلاح هوش مصنوعی در اواسط قرن بیستم پدیدار شد، اما امروزه اجرای گسترده هوش مصنوعی در تجارت در حال انجام است. طبق گزارش IDC، در سال 2022، پیش بینی می شود که شرکت ها 77.6 میلیارد دلار برای سیستم های هوش مصنوعی هزینه کنند. منابع دیگر ادعا می‌کنند که بازار راه‌حل‌های هوش مصنوعی در سال 2025 از 190 میلیارد دلار فراتر خواهد رفت. در این مقاله، برخی از کاربردهای فعلی هوش مصنوعی در هفت صنعت بزرگ که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند را بررسی می‌کنیم.با این حال، قبل از اینکه ادامه دهیم، لازم به ذکر است که هوش مصنوعی در اصل یک اصطلاح چتر برای تعدادی از فناوری‌ها است. الگوریتم‌هایی که فرآیندهای روتین را در یک شرکت خودکار می‌کنند و یک ربات چت که به مشتریان کمک می‌کند بهترین پوشاک را انتخاب کنند، هر دو نمونه‌هایی از جنبه‌های مختلف هوش مصنوعی و اجرای آن در مشاغل هستند.صنعت تولیدفرآیند تولید بسیار پیچیده است و شامل تعداد زیادی عملیات به هم پیوسته است. در تولید، کاربردهای هوش مصنوعی تقریباً به اندازه خود فرآیند تولید چندوجهی است. در طراحی محصول، فناوری هوش مصنوعی به ایجاد نمونه‌های اولیه و آزمایش آن‌ها قبل از عرضه به تولید کمک می‌کند. فرآیند تولید به خودی خود توسط روبات هایی تسهیل می شود که می توانند در کنار انسان کار کنند و کارهای پر خطری را انجام دهند که قبلاً به کار فیزیکی نیاز داشتند. سیستم‌های ERP مبتنی بر هوش مصنوعی مجموعه‌ای از معیارها را در مورد هر جنبه‌ای از فرآیند تولید جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کنند و بینش‌هایی درباره مدیریت بهتر منابع، برنامه‌ریزی و کنترل کیفیت ارائه می‌دهند. همراه با فناوری اینترنت اشیا (IoT)، هوش مصنوعی با کمک به نظارت بر وضعیت دارایی‌ها و تجهیزات، تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده موفقیت‌آمیز به حساب آورده شده است.. خرده فروشی و تجارت الکترونیککاربردهای هوش مصنوعی در خرده فروشی، بدون شک برخی از چشمگیرترین و گویاترین کاربردها هستند. مهم نیست برای چه چیزی خرید می کنیم، خرید هوش مصنوعی قبلاً تجربه مشتری را کاملاً متحول کرده است. تجزیه و تحلیل رفتاری یک ابزار هوش مصنوعی است که توسط اکثر خرده فروشان آنلاین و آفلاین مدرن برای شناسایی الگوهای رفتار مشتری و تغییر دادن پیشنهادات آنها به منظور افزایش فروش استفاده می شود. موتورهای توصیه به مشتریان کمک می کنند تا محصولاتی را که دوست دارند بر اساس انتخاب های قبلی خود انتخاب کنند.شغل فروشندگان نیز دستخوش تحولی اساسی شده است. با وجود ربات‌های چت که به رایج‌ترین و متداول‌ترین سؤالات پاسخ می‌دهند، مداخله انسان در حال حاضر تنها در شرایط بسیار خاص مورد نیاز است.- خدمات بانکی و مالیدر صنعت مالی، هوش مصنوعی ظهور یک بخش کاملاً جدید – فین تک را به حساب آورده است. خدمات مالی همراه با هوش مصنوعی، اکنون از تجزیه و تحلیل داده ها برای دسترسی دقیق به اعتبار مشتریان، ارائه بیمه، ارائه مشاوره مالی و کشف تقلب استفاده می کنند. هوش مصنوعی در بانکداری فرآیند اخذ و مدیریت وام را ساده و تسریع می‌کند و نرم‌افزارهای بانکی موجود در نسخه‌های دسکتاپ و موبایل، نیاز به مراجعه به یک بانک فیزیکی برای انجام چک‌های موجودی و نقل و انتقال پول را از بین برده است. امتیازدهی اعتباری هوش مصنوعی به مشتریان کمک می کند رتبه اعتباری خود را ردیابی و ارزیابی کنند و ببینند چه اقداماتی برای بهبود آن می توان انجام داد.مراقبت های بهداشتیتحول دیجیتال مراقبت های بهداشتی، در میان عوامل دیگر، با ظهور هوش مصنوعی هدایت می شود. هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی و توانایی آن برای پردازش مقادیر زیادی از داده‌ها و تشخیص تغییرات ظریف در هر فرآیند، آینده فناوری مراقبت‌های بهداشتی را درخشان‌تر از همیشه نشان می‌دهد. از امروز، هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی به شناسایی بیماری‌ها قبل از ظهور و مهار آنها در مراحل اولیه کمک می‌کند. با هدایت هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل داده ها به تسریع و پیشبرد کشف داروی جدید کمک می کند.در تصویربرداری پزشکی، تشخیص تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی برای تشخیص هنجار از آسیب شناسی و در نتیجه تسهیل کار پرسنل پزشکی استفاده می شود. در زمینه های وثیقه مانند خدمات به مشتریان مراقبت های بهداشتی، هوش مصنوعی به نگهداری و به روز رسانی سوابق پزشکی الکترونیکی، مدیریت کار سازمان های مراقبت های بهداشتی و ایجاد تجربه بهتر برای بیمار کمک می کند.لجستیک و حمل و نقلهوش مصنوعی همچنین در خط مقدم تغییرات پیشگامانه ای است که در صنعت لجستیک و حمل و نقل رخ می دهد. هوش مصنوعی در لجستیک نه تنها از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای انبارداری، مدیریت ناوگان و برنامه‌ریزی مسیر استفاده می‌کند، بلکه شامل استفاده از ربات‌ها برای رهایی پرسنل انبار از کار سخت فیزیکی می‌شود. استفاده از هوش مصنوعی در حمل و نقل نیز عامل ظهور وسایل نقلیه خودران است. هوش مصنوعی در حمل و نقل نیز با موفقیت برای مدیریت شهر هوشمند به منظور مدیریت ترافیک، جلوگیری از ازدحام و ایمن‌تر کردن جاده‌ها برای رانندگان و عابران پیاده استفاده می‌شود.ادامه مطالب در:https://mindmover.academy/ai-in-major-industries/کاربرد هوش مصنوعی در صنایع بزرگ MindMover.Academy MindMover.Academy Mon, 08 Nov 2021 13:18:04 +0330 https://virgool.io/@mindmoveracademy/9-%D9%BE%D8%A7%DB%8C%D8%A7%D9%86-%D9%86%D8%A7%D9%85%D9%87-%DB%8C%D8%A7%D8%AF%DA%AF%DB%8C%D8%B1%DB%8C-%D9%85%D8%A7%D8%B4%DB%8C%D9%86-%D8%AF%D8%B1-%D9%85%D9%82%D8%B7%D8%B9-%D8%AF%DA%A9%D8%AA%D8%B1%D8%A7-urvhibetcwks هدف از تحقیقات انجام شده در این پایان نامه ها ، کشف و توسعه تکنیک های دقیق و قابل سنجش و یادگیری ماشینی برای تحقیقات و زمینه های مختلف است. در ادامه به 9پایان نامه با استفاده از الگوهای مختلف یادگیری ماشین می پردازیم.Fitting Convex Sets to Data: Algorithms and Applicationsاین پایان نامه یادگیری ماشین مربوط به مشکل هندسی یافتن یک مجموعه محدب است که بیشترین تطابق را با مجموعه داده داده شده دارد. سوال جامع برای تحلیل داده ها که در طیف وسیعی از کاربردهای علمی و مهندسی با تمرکز بر دو مورد خاص ایجاد می شود ، عمل می کند:(1) یک چالش کلیدی که در حل مشکلات معکوس بوجود می آید، بد بودن به دلیل عدم وجود اندازه گیری است. روشهای برجسته ای برای پرداختن به چنین مسائلی مبتنی بر  بهینه سازی با یک تابع محدب است تا ساختار مورد نظر را در راه حل القا کند. این توابع معمولاً با استفاده از دانش قبلی در مورد داده ها انتخاب می شوند. این پایان نامه همچنین مشکل یادگیری توابع محدب را مستقیماً از داده ها می گیرد که در آن ما تخصص کافی برای انتخاب تابع پنالتی نداریم. راه حل بر این است که مشکل یادگیری عملکرد پنالتی را به یک کار مناسب تبدیل کند.(ii) مشکل برازش مجموعه های محدب توصیف شده با توجه به مقدار بهینه عملکردهای خطی که در جهات مختلف ارزیابی شده اندSampling for Streaming Dataپیشرفت در فناوری اکتساب داده ها، تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده های جریان (streaming data) را با چالش مواجه می کند. نمونه گیری یک ابزار طبیعی و در عین حال قدرتمند برای تجزیه و تحلیل چنین مجموعه داده هایی به دلیل دقت برآورد مناسب و هزینه محاسباتی پایین است. متأسفانه، روشهای نمونه گیری و ویژگیهای آماری آنها برای جریان داده ها (time series data)، به ویژه جریانهای سری زمانی ، به خوبی مطالعه نشده است. در همین حال، برآورد ساختار وابستگی داده های سری زمانی جریان چند بعدی در زمان واقعی چالش برانگیز است. با حجم زیادی از داده های جریان، مشکل وقتی پیچیده تر می شود که داده های چند بعدی به صورت ناهموار در گره های توزیع شده جمع آوری شوند، که ما را محبور می کند تا از داده های نماینده از جریانها نمونه برداری کنیم. این پایان نامه یادگیری ماشین مجموعه ای از روش های نمونه گیری مبتنی بر امتیاز را برای جریان داده های سری های زمانی ارائه می دهد. مطالعات شبیه سازی و تجزیه و تحلیل داده های واقعی برای اعتبار سنجی روش های پیشنهادی انجام می شود. تجزیه و تحلیل نظری رفتارهای مجانبی برآورد کننده حداقل مربعات بر اساس نمونه های فرعی توسعه یافته است.Model Selection and Estimation for High-dimensional Data Analysisهدف این پایان نامه توسعه روش های آماری قابل تکرار است که توضیحات مکانیکی پدیده مشاهده شده در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را ارائه می دهد. این تحقیق شامل دو بخش است: انتخاب متغیر و برآورد مدل. بخش اول نحوه اندازه گیری و تفسیر مفید بودن یک متغیر ورودی با استفاده از رویکردی به نام “یادگیری اهمیت متغیر” را بررسی می کند و ابزارهایی (روش شناسی و نرم افزار) را ایجاد می کند که می تواند به طور گسترده مورد استفاده قرار گیرد. دو معیار اهمیت متغیر ، اندازه گیری پارامتری SOIL و اندازه گیری غیر پارامتری CVIL ، با استفاده از ایده  ترکیب مدل و cross-validation، پیشنهاد شده است.بخش دوم بر چگونگی برآورد اثر یک متغیر ورودی در مواردی که تعامل دو متغیر ورودی وجود دارد ، تمرکز می کند. میزان حداقل همگرایی برای تخمین رگرسیون در مدلهای خطی پراکنده با ابعاد بالا با فعل و انفعالات دو طرفه مورد بررسی قرار گرفته و یک برآوردگر تطبیقی ​​ایجاد می کند که بدون در نظر گرفتن شرایط واقعی و شاخصهای پراکنده به حداقل همگرایی برسد.Asymptotics and Interpretability of Decision Trees and Decision Tree Ensemblesدرخت تصمیم (Decision tree) یک درخت دوتایی است که بصورت بازگشتی فضای متغیر را در امتداد جهت مختصات تقسیم می کند تا مستطیل های بزرگ را به عنوان واحدهای پیش بینی اولیه برای برازش مقادیر ثابت در هر یک از آنها ایجاد کند. مجموعه درخت تصمیم چندین درخت تصمیم را به صورت موازی یا متوالی ترکیب می کند تا انعطاف پذیری و دقت مدل را افزایش داده و واریانس پیش بینی را کاهش دهد.این پایان نامه تجزیه و تحلیل در مورد مجانب درختی از دیدگاه گره های پایانی درخت ، مجموعه های درختی و مدل هایی که به ترتیب مجموعه های درختی را شامل می شوند ارائه می دهد. این مطالعه چند چارچوب یادگیری مرتبط با درخت را معرفی می کند که ضمانت ها و تفسیرهای آماری قابل اثبات را ارائه می دهد. مطالعه بر روی شاخص جینی (Gini index) مورد استفاده در الگوریتم درخت ، توزیع محدود آن را آشکار می کند و منجر به ایجاد یک آزمایش تقسیم بهتر می شود که به اندازه گیری بهینه نامشخص تقسیم درخت تصمیم کمک می کند.Statistical approaches for spatial prediction and anomaly detectionاین پایان نامه شرح سه پروژه است. در ابتدا با یک روش برای پیش بینی فضایی و برآورد پارامتر برای داده های نامنظم و non-Gaussian شروع می شود. با جایگزینی منطقی احتمال با یک احتمال تجربی در مدل سلسله مراتبی Bayesian ، می توان توزیع های تقریبی خلفی برای میانگین و پارامترهای کوواریانس را بدست آورد. با توجه به ماهیت پیچیده مدل سلسله مراتبی (hierarchical model)، روش های استاندارد زنجیره مارکوف مونت کارلو (Markov chain Monte Carlo) را نمی توان برای نمونه از توزیع های پسین استفاده کرد. برای غلبه بر این مسئله ، از یک الگوریتم متوالی کلی مونت کارلو استفاده شده است.پروژه دوم بر تشخیص ناهنجاری داده های عملکردی (functional data) تمرکز می کند. با تقریب هر تابع به عنوان مجموع درجه پایین توابع پایه خطی ، ضرایب برای هر مبنا در هر تابع مقایسه می شود. ایده این است که اگر دو تابع مشابه باشند ، ضرایب مربوطه آنها نباید تفاوت قابل توجهی داشته باشد. این پروژه با استفاده از روش پیشنهادی برای تشخیص رفتارهای غیرعادی کاربران ابر رایانه در NREL به پایان می رسد.روژه نهایی توسعه پروژه دوم به داده های دو بعدی است. این پروژه با هدف تشخیص مکان و ناهنجاری های زمانی از داده های حرکت زمین از یک کابل فیبر نوری با استفاده از سنجش آکوستیک توزیع شده (DAS) انجام می شود.Structured Tensors and the Geometry of Dataاین پایان نامه یادگیری ماشین داده ها را تجزیه و تحلیل می کند تا درک کمی از جهان ایجاد کند. جبر خطی پایه الگوریتم هایی است که قدمت آن برای استخراج ساختار از داده ها به صد سال پیش می رسد. فناوری های مدرن داده های متعددی را ارائه می دهد که در آن می توان متغیرها یا عوامل متعددی را به طور همزمان مقایسه کرد. برای سازماندهی و تجزیه و تحلیل چنین مجموعه داده هایی می توانیم از یک تنسور ، آنالوگ مرتبه بالاتر ماتریس استفاده کنیم. با این حال ، بسیاری از چالش های نظری و عملی در گسترش جبر خطی تا تنظیم تنسورها بوجود می آید. بخش اول پایان نامه به بررسی و توسعه نظریه جبری تنسورها می پردازد. بخش دوم پایان نامه سه الگوریتم برای داده های تنسور ارائه می دهد. الگوریتم ها از ساختار جبری و هندسی برای تضمین بهینه استفاده می کنند.برای ادامه مطالب و دانلود منابع لطفا به صفحه آکادمی مراجعه نمایید. https://mindmover.academy/machine-learning-for-phd/ MindMover.Academy MindMover.Academy Sat, 23 Oct 2021 12:37:04 +0330 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%DA%A9%D8%A7%D8%B1-%D8%A8%D8%A7-%D9%BE%D8%A7%DB%8C%D8%AA%D9%88%D9%86-%D8%A8%D8%AE%D8%B4-%D8%AF%D9%88%D9%85-xfk3dirn6dql Concatenate Strings (بهم پیوسته)ما می توانیم رشته ها را با استفاده از نمادهای اضافی به هم متصل یا ترکیب کنیم ، و نتیجه یک رشته جدید است که ترکیبی از هر دو است:“Name = “Michael Jackson“Statement = Name + “is the bestStatementبرای تکرار مقادیر یک رشته ، ما به سادگی رشته را در تعداد دفعاتی که می خواهیم آن را تکرار کنیم ضرب می کنیم. در این مثال، عدد سه است. نتیجه یک رشته جدید است و این رشته جدید شامل سه نسخه از رشته اصلی است:3 * “Michael Jackson”می توانید یک رشته جدید را با تنظیم متغیر اصلی ایجاد کنید. در نتیجه با یک رشته جدید ، نتیجه یک رشته جدید است که از مایکل جکسون به “مایکل جکسون بهترین است” تبدیل می شود.Name = “Michael Jackson”Name = Name + ” is the best”NameEscape Sequences (توالی فرار)Back slash (\) شروع توالی های فرار را نشان می دهد. دنباله های فرار رشته هایی را نشان می دهد که ورود آنها ممکن است مشکل باشد. به عنوان مثال ، Back slash “n” نشان دهنده یک خط جدید است. پس از مواجه شدن با n\ ، خروجی توسط یک خط جدید داده می شود:print(” Michael Jackson \n is the best” )به طور مشابه ، t/ نشان دهنده یک tab است:print(” Michael Jackson \t is the best” )اگر می خواهید یک بک اسلش پشت رشته خود قرار دهید ، از یک بک اسلش دوتایی استفاده کنید:print(” Michael Jackson \\ is the best” )ما همچنین می توانیم یک “r” را قبل از رشته قرار دهیم تا بک اسلش را نمایش دهیم:print(r” Michael Jackson \ is the best” )String Operationsروشهای عملیات رشته ای زیادی در پایتون وجود دارد که می توان از آنها برای دستکاری داده ها استفاده کرد. در اینجا ما قصد داریم از چند عملیات رشته اصلی بر روی داده ها استفاده کنیم.Upper:بیایید با روش upper شروع کنیم. این متد حروف کوچک را به حروف بزرگ تبدیل می کند:A = “Thriller is the sixth studio album”print(“before upper:”, A)B = A.upper()print(“After upper:”, B)Replace:جایگزینی ، قسمتی از رشته را جایگزین می کند ، یعنی یک رشته فرعی با یک رشته جدید. ما قسمتی از رشته را که می خواهیم تغییر دهیم وارد می کنیم. بحث دوم این است که ما می خواهیم بخش را با چه چیزی عوض کنیم ، و در نتیجه یک رشته جدید با تغییر بخش تغییر می کند:A = “Michael Jackson is the best”B = A.replace(‘Michael’, ‘Janet’)BFind:متد find یک زیر رشته پیدا می کند. آرگیومنت زیر رشته ای است که می خواهید پیدا کنید ، و خروجی اولین شاخص دنباله است. ما می توانیم jack یا el زیر رشته را پیدا کنیم.ادامه در :https://mindmover.academy/python-2/ MindMover.Academy MindMover.Academy Mon, 04 Oct 2021 10:20:07 +0330 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%DA%A9%D8%A7%D8%B1-%D8%A8%D8%A7-%D9%BE%D8%A7%DB%8C%D8%AA%D9%88%D9%86-%D8%A8%D8%AE%D8%B4-%D8%A7%D9%88%D9%84-vkmblstyr6qa اجرای برنامه آناکوندابرنامه آناکوندا را اجرا کنید. بعد از اجرا با این پنجره رو به رو خواهید شد. Jupyterlab را لانچ کنید.بعد از لانچ کردن, یک پنجره در گوگل گروم برای شما به شکل زیر باز خواهد شد. روی پایتون 3 کلیک کنید.بعد از کلیک کردن بر روی پایتون یک پنجره برای شما باز خواهد شد کی می توانید تمامی کد ها خود را در داخل آن اجرا کنید. لطفا به ترتیب دستوراتی که قرار می دهم به همین ترتیب کد ها اجرا کنید. عکس زیر را به عنوان مثال قرار دادم.Variables (متغیرها)ما از متغیرها برای ذخیره موقت داده ها در حافظه کامپیوتر استفاده می کنیم.price = 10rating = 4.9’course_name=’Python for Beginnersis_published = Trueدر مثال بالا ،• price قیمت یک عدد صحیح integer است (یک عدد کامل بدون نقطه اعشار)• rating رتبه یک شناور float است (عددی با نقطه اعشار)• course_name یک رشته string (دنباله ای از کاراکترها) است• is_published بولین boolean است. مقادیر بولی می تواند درست (True) یا غلط (False) باشد.Comments (نظرات)ما از نظرات برای افزودن یادداشت به کد خود استفاده می کنیم. نظرات خوب نحوه و چرایی ها را توضیح می دهد ، نه اینکه کد چه کار می کند. این باید در خود کد منعکس شود. از نظرات برای افزودن یادآوری به خود یا سایر توسعه دهندگان یا توضیح مفروضات خود و دلایلی که کد را به روش خاصی نوشته اید توضیح دهید.#This is a comment انواع داده ها در پایتون Data types in PythonStringListTupleSetDictionaryدوستان برنامه نویسی زبان پایتون به زبان انگلیسی هست و لطفا فقط به انگلیسی یاد بگیرید. اگر تمایل دارید می توانید معانی کلمات را از دیکشنری پیدا کنید. اما در اینجا من فقط در صورت لزوم فارسی کلمات را خواهم گذاشت.String (رشته)“هر چیزی که در پایتون در تک نقل قول (‘ ‘) یا نقل قول های مضاعف (” “) نوشته شود به عنوان یک رشته تلقی می شود.علاوه بر اعداد ، پایتون همچنین می تواند رشته ها را دستکاری کند. رشته ها می توانند در نقل قول های واحد (‘…’) یا نقل قول های دوگانه (“…”) با نتیجه یکسان قرار گیرند. از \ برای فرار از نقل قول ها ، یعنی برای استفاده از نقل قول درون خود رشته استفاده کنید:ادامه در :https://mindmover.academy/python-1/ MindMover.Academy MindMover.Academy Mon, 27 Sep 2021 10:04:03 +0330 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%D8%B4%D8%B1%D9%88%D8%B9-%DA%A9%D8%A7%D8%B1-%D8%A8%D8%A7-%D9%BE%D8%A7%DB%8C%D8%AA%D9%88%D9%86-rbc1amv4l2mf فهرست مطالب- پایتون چیست؟- نصب پایتون- آناکوندا Anaconda- هدایتگر آناکوندا Anaconda Naigator- تاریخچه پایتون- نوع داده های جمع آوری پایتون Python collection data type- انواع داده پایه در پایتون Basic Data Types in Python- توکن های پایتون Python tokens- کامنت ها COMMENTS- عملگرهای حسابی و توابع داخلی - استفاده از پایتون به عنوان ماشین حساب Arithmetic Operators and Built-in Functions - Using Python as a calculator- کلمات کلیدی رزرو شده در پایتون Reserved keywords in Pythonپایتون چیست؟پایتون یک زبان برنامه نویسی قابل اعتماد ، انعطاف پذیر ، آسان برای یادگیری ، رایگان و محبوب برای استفاده در تمام سیستم عامل ها است که توسط یک جامعه توسعه دهنده قوی و بسیاری از کتابخانه های رایگان پشتیبانی می شود.پایتون از همه شیوه های توسعه ، از جمله برنامه های وب ، خدمات وب ، برنامه های دسکتاپ، اسکریپت ، علم داده ، محاسبات علمی و نوت بوک های Jupyter پشتیبانی می کند. پایتون زبانی است که بسیاری از دانشگاه ها ، دانشمندان ، توسعه دهندگان معمولی و توسعه دهندگان حرفه ای از آن استفاده می کنند.نصب پایتونپایتون یک نرم افزار زبان برنامه نویسی منبع باز است. شما می توانید از روشهای زیر آن را نصب کنید:1- آن را مستقیماً از وب سایت پایتون دانلود کنید (www.python.org)2- یا (من معمولاً این راه را پیشنهاد می کنم) آن را از anaconda (www.anaconda.com) نصب کنیدآناکوندا (Anaconda) یک سیستم توزیع است. مانند پکیجی است که در بازار موجود است. پکیج های اطلاعاتی در Anaconda شامل موارد زیر است: -Pandas -Numpy -Matplotlib -and -Seaborn (اگر پایتون را مستقیماً از وب سایت پایتون نصب می کنید ، این پکیج باید در نسخه رایگان شما نصب شود)آناکوندا Anacondaاز وب سایت anaconda و قسمت محصولات (Product) برگه ویرایش فردی (Individual Edition) ، بر اساس نوع سیستم خودتان دانلود اختیاری وجود دارد که می توانید از آنها استفاده کنید و همچنین بسته های پیش فرض همراه با آن را استفاده کنید. مانند Scipy ، Pandas، Matplotlib و غیره.پس از نصب Anaconda ، اگر نرم افزار را اجرا کنید (در سیستم anaconda navigator خود جستجو کنید یا می توانید آن را از ابتدا در جایی که آن را نصب کرده اید پیدا کنید) صفحه کاربر را مشاهده خواهید کرد که شامل پکیج ها می باشد.برای پی بردن به اینکه کدام پکیج ها به صورت پیش فرض یا default نصب شده اند ، می توانید با تایپ کردن این دستور یا کامند آن را بررسی کنید:pip list (PiP: Packege management system)برای این کار, از منوی استارت ویندوز آناکوندا رو پیدا کنید و بعد روی anaconda prompt کلیک کنید و این دستور را تایپ کنید.اگر می خواهید پکیجی را نصب و یا حذف کنید (برای مثال Numpy)نصب: pip install Numpyحذف: pip uninstall Numpyاگر pip برای شما کار نکرد و به ارور و یا خطا برخورد کردید می توانید از کلمه conda به جای اون استفاده کنید. conda install Numpyهدایتگر آناکوندا Anaconda Naigatorبه محض اینکه برنامه آناکوندا را نصب کنید با این صفحه رو به رو خواهید شد.... (لطفا صفحه آکادمی را چک کنید)تا حالا این سوال توی ذهن شما پیش آمده که کلمه Jupyter از کجا گرفته شده ؟مردم از “Jupyter” استفاده می کنند زیرا در علم داده و جامعه برای حل مشکلات بسیار مشهور است. در Jupyter ما سه زبان برنامه نویسی را اجرا می کنیم:1- Julia2- Python3- Rو برای همین هست که بهش می گیم Jupyter.وقتی Jupyter را اجرا می کنید ، یک صفحه سیاه اجرا می شود و همراه آن می آید ، آن را نبندید زیرا هسته ها در آنجا اجرا می شوند.Spyder هم همان محیط پایتون هست که می توانید از آن استفاده کنید.تاریخچه پایتون1- Python 1 ----- 1994 2- Python 2 ----- 2000 3- Python 3 ----- 2008 4- Python 3.6.3 ----- 2016 5- Python 3.8.2 ----- 2020 6- Python 3.9 ------ 2020لطفا برای ادامه مطالب به صفحه آکادمی مراجعه کنید. https://mindmover.academy/getting-started-with-python/ MindMover.Academy MindMover.Academy Fri, 10 Sep 2021 13:14:43 +0430 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%D9%86%D9%85%D9%88%D9%86%D9%87-%D9%87%D8%A7%DB%8C-%D9%85%D9%88%D8%B1%D8%AF%DB%8C-%D8%A7%D8%B2-%D9%85%D9%84%D8%A7%D8%AD%D8%B8%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D8%AE%D9%84%D8%A7%D9%82%DB%8C-%D9%87%D9%88%D8%B4-%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C-jggwnik2obe3 فهرست مطالباستخداماجرای قانونتشخیص چهرهتشخیص صداهوش مصنوعی در سیاستنتیجه گیریبا استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی برای تصمیم گیری در تغییر زندگی در زمینه هایی مانند استخدام ، اجرای قانون و امور مالی ، توجه به سوگیری الگوریتمی مهم است تا اطمینان حاصل شود جامعه طعمه تصمیمات نادرست و نامناسب نمی شود که با داده های نادرست و نادرست ارائه می شوند.در بخشهایی که دنبال می کنید ، این فرصت را خواهید داشت که با مثالهای خاصی از تعصب الگوریتمی در بخشها و فناوریهای مختلف درگیر شوید.استخدامدر سال 2014 ، آمازون شروع به استفاده از الگوریتمی برای بررسی CV )رزومه( برای تعیین استعدادهای برتر کرد. بسته به معیارهای خاصی ، از این الگوریتم برای رتبه بندی متقاضیان از یک تا پنج ستاره استفاده شد. یک سال بعد در سال 2015 ، آمازون استفاده از الگوریتم در استخدام را متوقف کرد زیرا به نظر می رسید جنسیست در توصیه خود از متقاضیان برای موقعیت های خاص است. به نظر می رسد دلیل تعصب این باشد که این الگوریتم با برنامه های شغلی عمدتا از نامزدهای مرد آموزش دیده است. اگر داده های گذشته افراد به عنوان داده های ورودی استفاده شود ، بی عدالتی آن در نهایت در آینده منتشر می شود ، و این امر باعث می شود که سوگیری جنسیتی و نژادی بر تصمیمات استخدام تأثیر بگذارد . اگر الگوریتمی آموزش داده شود تا معیارهایی را که بر مناسب بودن آنها تأثیر نمی گذارد، مانند نام یک نامزد ، تعصب را کاهش می دهد.برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد کاربرد AI در فرآیند استخدام ، فیلم زیر را تماشا کنید.(لطفا برای تماشای فیلم ها به صفحه آکادمی مراجعه فرمایید)اجرای قانونجنبه های اجرای قانون به طور فزاینده ای به برنامه های هوش مصنوعی برای پردازش مقدار زیادی از اطلاعات موجود و تصمیم گیری های لازم سپرده می شوند . یکی از زمینه های کاربرد هوش مصنوعی در اجرای قانون ، تقاضای آزادی مشروط است. مسئله این است که این الگوریتم ها با استفاده از داده های گذشته آموزش داده می شوند. بنابراین داده های گذشته گروه خاصی از افراد را بدون زمینه تغییراتی که از آن زمان در جامعه روی داده ، مورد توجه قرار می دهد. بنابراین افراد متقاضی آزادی مشروط با استفاده از داده های انحرافی اندازه گیری می شوند.مثال داستانی زیر را در نظر بگیرید. شخص A در حال رانندگی با اتومبیلی است که در تیراندازی استفاده شده است. وقتی افسر پلیس متوجه شد این وسیله نقلیه ای است که به دنبالش بودند ، شروع به تعقیب می کند. شخص الف دور می شود اما سرانجام دستگیر می شود. پس از دستگیری ، شخص الف به اتهام فرار از افسر خود را گناهکار می داند. هنگام محکومیت ، قاضی پرونده با استفاده از یک نرم افزار هوش مصنوعی که برای اختصاص امتیاز به بزهکاران در دادگاه آموزش داده شده است ،تصمیم می گیرد که بر اساس احتمال تکرار رفتار مجرمانه توسط مجرم ، آموزش دیده است. برنامه هوش مصنوعی عوامل مختلفی را در نظر می گیرد ، از جمله عناصر جمعیتی و جغرافیایی پیرامون مجرم خاص. بر اساس نمره تخصیص داده شده به شخص الف ، قاضی حکمی را به میزان شش سال زندان تعیین می کند. این حکم فرجام خواهی است ، اما لغو نمی شود.نظر شما در مورد کاربرد سیستم های AI در مواردی از این دست چیست؟ آیا هنگامی که در دادگاه محاکمه می شوید ، می خواهید توسط این نرم افزار رتبه بندی شوید؟چه اتفاقی خواهد افتاد اگر نرم افزار تشخیص چهره که توسط پلیس در شهری مستقر شده است ، فردی را به عنوان یک مجرم خشن شناسایی کند و منجر به دستگیری آن فرد در حالی که در یک ناهار تجاری با مشتریان و همکاران برجسته خود بوده است ، باشد؟ آیا استفاده از نرم افزاری که منجر به دستگیری نادرست شود ، اخلاقی است؟این نگرانی وجود دارد که الگوریتم ها بخاطر داده های آموزشی استفاده شده برای آموزش آن ها ، تمایل به تعصب نژادی دارند. به عنوان مثال ، یک الگوریتم ممکن است نشان دهد که در یک محله عمدتا آفریقایی آمریکایی میزان جرم و جنایت بالاتری وجود دارد ، اما دلیل آن ممکن است صرفاً این باشد که بازداشت ها در گذشته مغرضانه بوده است. داده های معمولی که این الگوریتم ها به آنها اعتماد می کنند شامل سوابق دستگیری ، کد پستی ، روابط اجتماعی و درآمد است که اغلب از نظر نژادی کدگذاری می شوند و منجر به تصمیمی می شود که بالقوه نادرست است.حتی اگر این فناوری (فناوری تشخیص چهره) برای جامعه مفید باشد ، تعصب الگوریتمی این توانایی را دارد که در زندگی افراد تأثیر منفی بگذارد ، درصورتی که این برنامه ها پیش بینی های نادرستی انجام دهند و در نتیجه نابرابری های نژادی ایجاد شود. به همین دلیل ، بسیار مهم است که محدودیت های این فناوری در نظر گرفته شود.فیلم زیر را تماشا کنید ، که نشان می دهد چگونه اداره پلیس سانتا کروز ایالات متحده هوش مصنوعی را برای کمک به کاهش جرایم اعمال می کند.تشخیص چهرهدر سال 2015 ، Google برنامه جدید Photos خود را راه اندازی کرد که تصاویر کاربران را بر اساس اشیا موجود در تصاویر طبقه بندی می کند و آنها را در پوشه های جداگانه ذخیره می کند. ایده این بود که الگوریتم هنگام دریافت اطلاعات بیشتر یاد می گیرد.بلافاصله پس از راه اندازی ، گوگل مجبور شد این واقعیت را توضیح دهد که نرم افزار تشخیص تصویر آنها افراد آفریقایی آمریکایی را به طور نادرست به عنوان گوریل شناسایی می کند. افراد تحت تأثیر این الگوریتم توضیحاتی را از Google درخواست کردند تا توضیح دهد چه مجموعه داده های آموزشی برای آموزش آن استفاده می شود. گوگل که از این خطا وحشت زده شده بود ، با برداشتن برچسب گوریل ، همراه با برچسب های شامپانزه و میمون پاسخ داد.این مسئله به یکی از سه مشکل هوش مصنوعی یعنی همانند سازی بازمی گردد ، از این رو Google قادر به شناسایی دلیل اینکه الگوریتم آن دسته بندی خاص افراد را در عکس کرده است نبود. اگر برنامه نویسان نتوانند توضیح دهند که چرا الگوریتم تصمیمات خاصی را اتخاذ می کند ، استقرار نرم افزار مشابه با وسایل نقلیه خودمختار با توجه به نادرست بودن در شناسایی انسان ها ، چقدر ایمن است ؟فقط گوگل نبود که توضیحاتی برای انجام این کار ارائه می داد. فلیکر همچنین فناوری را توسعه داده است که به عنوان ماده قفقازی و یک مرد آفریقایی آمریکایی به عنوان میمون شناخته شده است. پاسخ فلیکر این بود که الگوریتم ها صرفاً اشکال ، رنگها و الگوها را مشخص می کنند تا به نتیجه ای برسند که تصویر نشان می دهد ، که اثبات شده است انجام کار برای ماشین آلات بسیار پیچیده تر از انسان است. حتی دوربین های تشخیص چهره نیکون به دلیل عدم توانایی در تشخیص افراد آفریقایی آمریکایی به تعصب نژادی متهم شدند. این دوربین همچنین به اشتباه متوجه شد که کاربران هنگام عکسبرداری از افراد آسیایی چشمک می زنند.بعدها گوگل از کاربران خود معذرت خواهی کرد و فیلم مربوط به این خطا از صفحات اجتماعی حذف شد.توجه به این نکته مهم است که سیستم ها و برنامه های موجود در دسترس مردم معمولاً بیشتر در معرض عدم دقت هستند. هدف اصلی آنها جمع آوری داده ها و نه لزوماً ارائه خدمات خاص حل مسئله است و در نتیجه دقت می تواند کمتر باشد. بنابراین جامعه باید مراقب سیستم های مختلفی باشد که برای حل مشکلات خاص استفاده می شود.برای بهبود نرم افزار شناسایی تصویر هنوز هم باید کارهای عظیمی انجام شود . به ویژه بسیار دشوار است که یک الگوریتم را بی طرفانه تربیت کرد ، بدون اینکه تنوعی در روند آموزش لحاظ شود.تشخیص صداhttps://mindmover.academy/ai-ethics/ MindMover.Academy MindMover.Academy Wed, 01 Sep 2021 12:15:35 +0430 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%DA%A9%D8%AA%D8%A7%D8%A8-big-data-application-architecture-qa-aectpyyua5wd داده های بزرگ فرصت های جدیدی را برای سرمایه گذاران ایجاد می کند تا از حجم عظیمی از داده ها در زمان واقعی و در انواع مختلف داده های وابسته و غیر وابسته درک و بینش استخراج کنند. معماری تحقق این فرصت ها بر اساس زیرساخت های نسبتاً ارزان تر و ناهمگن نسبت به گزینه های سنتی یکپارچه و بسیار گران قیمت موجود در حال حاضر است.با این حال ، ناهمگونی , گزینه های متعددی را برای حل مشکل یکسان و همچنین نیاز به ارزیابی توافقات و تأیید “مناسب بودن برای هدف” راه حل, به همراه دارد.تعداد بیشماری چارچوب منبع باز، پایگاه های داده، توزیع های Hadoop ، و ابزارهای تجسم و تجزیه و تحلیل موجود در بازار وجود دارد که هریک از آنها بهترین راه حل را نوید می دهند.این کتاب شامل معماری برنامه های مختلف به منظور دستیابی به یک راه حل داده بزرگ است که نه تنها Hadoop ، بلکه مسائل تجزیه و تحلیل و تجسم را نیز در بر می گیرد.همه موارد استفاده از داده های بزرگ و داستانهای Walmart و EBay را می دانند ، اما هیچ کس معماری مورد نیاز برای درک این موارد استفاده را توصیف نمی کند.دانلود:https://mindmover.academy/big-data-application-architecture/ MindMover.Academy MindMover.Academy Mon, 30 Aug 2021 20:16:15 +0430 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%D8%B9%D9%84%D9%88%D9%85-%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87-data-science-%D8%A8%D8%AE%D8%B4-%D8%A2%D8%AE%D8%B1-%D9%85%D8%AF%D9%84-%D8%B3%D8%A7%D8%B2%DB%8C-%D9%88-%D8%A8%D9%87-%DA%A9%D8%A7%D8%B1-%DA%AF%DB%8C%D8%B1%DB%8C-iidtfvv57ppz سلام همراهان عزیز آکادمی مایند مووربا آخرین بخش علوم داده و به کارگیری آن در کسب و کار در خدمتتون هستیم. در این بخش به مدلسازی و ارزیابی مدل می پردازیم.بعد از اتمام این بخش وارد یادگیری پایتون از صفر تا صد خواهیم شد. از نحوه نصب نرم افزار و شروع برنامه نویسی تا یادگیری ماشین و الگوریتم های آن.مدل سازی داده ها (Data Modeling)اهداف– تعیین ویژگیهای داده بهینه شده برای مدل یادگیری ماشین – تعیین مدل یادگیری ماشین مفید جهت پیش بینی هدف– ایجاد یک مدل یادگیری ماشین مناسب برای تولید.مراحل انجام:در این مرحله سه وظیفه اصلی مطرح می شود:مهندسی ویژگی: ایجاد ویژگی های داده از داده های خام برای تسهیل آموزش مدل.آموزش مدل: مدلی را پیدا کنید که با مقایسه معیارهای موفق به سوال شما دقیق تر پاسخ می دهد.تعیین کنید که آیا مدل شما برای تولید مناسب است یا خیر.مهندسی ویژگی (Feature engineering)مهندسی ویژگی شامل گنجاندن ، گردآوری و تبدیل متغیرهای خام برای ایجاد ویژگی های مورد استفاده در تجزیه و تحلیل است. اگر می خواهید بدانید که چه چیزی باعث ایجاد یک مدل می شود، باید نحوه ارتباط ویژگی ها با یکدیگر و نحوه استفاده الگوریتم های یادگیری ماشین از این ویژگی ها را درک کنید.این مرحله نیاز به ترکیبی خلاقانه از تخصص دامنه (domain expertise) و درک های به دست آمده از مرحله اکتشاف داده ها (data exploration) دارد. مهندسی ویژگی یک عمل متوازن برای یافتن و شامل متغیرهای مفید و آموزنده است، اما در عین حال سعی می کند از بسیاری از متغیرهای غیر مرتبط جلوگیری کند. متغیرهای مفید نتیجه شما را بهبود می بخشد. متغیرهای غیر مرتبط در  مدل اختلال وارد می کنند. شما همچنین باید این ویژگی ها را برای داده های جدیدی که در حین ثبت به دست آمده ایجاد کنید. در نتیجه ، تولید این ویژگی ها فقط می تواند به داده های موجود در زمان ثبت و احتساب بستگی داشته باشد.آموزش و ارزیابی مدل (Model Training & Evaluation)بسته به نوع سوالی که می خواهید به آن پاسخ دهید ، الگوریتم های مدل سازی زیادی در دسترس است که در آینده به آنها می پردازیمفرایند آموزش مدل شامل مراحل زیر است:– (Split the input data) داده های ورودی را به طور تصادفی برای مدل سازی به یک مجموعه داده آموزشی (training data) و یک مجموعه داده آزمایشی (test data) تقسیم کنید– (Build the models) با استفاده از مجموعه داده های آموزشی مدل ها را بسازید.– (Evaluate) آموزش و مجموعه داده های تست را ارزیابی کنید. از مجموعه ای از الگوریتم های یادگیری ماشین به همراه پارامترهای مختلف تنظیم مربوطه (معروف به جارو پارامترها(parameter sweep)) استفاده کنید که به منظور پاسخگویی به سوال مرتبط با داده های فعلی است.– (Determine) با مقایسه معیارهای موفق بین روش های جایگزین ، “بهترین” راه حل برای پاسخ به سوال را تعیین کنید.ادامه در :https://mindmover.academy/data-science-4/ MindMover.Academy MindMover.Academy Mon, 23 Aug 2021 12:17:29 +0430 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%DB%8C%D8%A7%D8%AF%DA%AF%DB%8C%D8%B1%DB%8C-%D9%85%D8%A7%D8%B4%DB%8C%D9%86-machine-learning-%DA%86%DB%8C%D8%B3%D8%AA-bykl61urjxo1 یادگیری ماشین (ML) یک روش هوش مصنوعی است که از الگوریتم های ریاضی برای ایجاد مدل های پیش بینی استفاده می کند. یک الگوریتم برای تجزیه و تحلیل زمینه های داده و “یادگیری” از آن داده ها با استفاده از الگوهای موجود در آن برای ایجاد مدل استفاده می شود. سپس از این مدلها برای پیش بینی یا تصمیم گیری آگاهانه در مورد داده های جدید استفاده می شود.مدل های پیش بینی کننده بر اساس داده های شناخته شده اعتبارسنجی می شوند ، با معیارهای عملکرد انتخاب شده برای سناریوهای تجاری خاص اندازه گیری می شوند و سپس در صورت نیاز تعدیل می شوند. این فرآیند یادگیری و اعتبار سنجی را آموزش می نامند. از طریق بازآموزی دوره ای ، مدلهای ML با گذشت زمان بهبود می یابند.هر باری که ایمیل خود را چک می کنید و دسته بندی های اسپم و غیر اسپم انجام میدهید, هر باری که در موتوهای جستجوگر شروع به جستجو مطلبی می کنید, در واقع دارید از یادگیری ماشین استفاده می کنید.  الگوریتم یادگیری ماشین آنها را درک کرده و رتبه بندی و طبقه بندی می کند.دو کتاب پیش رو مفاهیم کلی و تخصصی در مورد یادگیری ماشین رو توضیح می دهند. الگوریتم های یادگیری ماشین در کتاب توماس شرح داده شده اند.https://mindmover.academy/machine-learning-book/ MindMover.Academy MindMover.Academy Tue, 17 Aug 2021 18:22:10 +0430 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%D8%B9%D9%84%D9%88%D9%85-%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87-data-science-%D8%A8%D8%AE%D8%B4-%D8%B3%D9%88%D9%85-%D8%A7%DA%A9%D8%AA%D8%B3%D8%A7%D8%A8-%D9%88-%D8%AF%D8%B1%DA%A9-%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87-%D9%87%D8%A7-joed1xoo5uvf داده های مورد نیاز (Data requirements)جمع آوری داده ها (Data collection )درک داده ها (Data understanding)آماده سازی داده ها (Data Preparation)اهدافشناسایی داده های مورد نیاز مرحله الزامات داده در متدولوژی علم داده را برآورده می کند.– یک مجموعه داده تمیز و با کیفیت بالا (clean and high-quality data) تولید کنید که ارتباط آن با متغیرهای مورد نظر مشخص باشد.در مرحله اولیه جمع آوری داده ها ، دانشمندان داده ها (data scientists) منابع داده موجود را شناسایی و جمع آوری می کنند. اینها می توانند به صورت داده های ساختار یافته (structured) ، بدون ساختار (unstructured) و حتی نیمه ساختار (semi-structured data) یافته مربوط به مشکل سازمان باشند.– مجموعه داده ها را در محیط تجزیه و تحلیل مناسب قرار دهید تا آماده مدل سازی باشید.– توسعه یک راه حل از خطوط داده ها (data pipeline), که به طور مرتب داده ها را تازه (refresh) و نمره گذاری (scoring) می کند.وقتی که مرحله جمع آوری داده ها به پایان رسید، دانشمندان داده ها معمولاً از آمار توصیفی و تکنیک های تجسم برای درک بهتر داده ها و آشنایی با آنها استفاده می کنند. دانشمندان داده ، اساساً ، داده ها را برای چند دلیل کاوش می کنند:درک محتوا, ارزیابی کیفیت, و همچنین کشف هر گوته شرایطی برای تعیین اینکه آیا داده های اضافی برای پر کردن هرگونه خلأ در داده ها ضروری است یا خیر.چگونه انجامش بدهیم:در این مرحله سه وظیفه اصلی مطرح می شود:1- داده ها را در محیط تحلیلی مورد نظر وارد کنید.فرآیند انتقال داده ها را از منابع به مکان های هدف که در آن عملیات تجزیه و تحلیل را انجام می دهید ، مانند آموزش (training) و پیش بینی (predictions)، تنظیم کنید.2- کاوش اطلاعات (explore) برای تعیین اینکه آیا کیفیت داده ها کافی است یا خیر.قبل از آموزش (training) مدل های خود ، باید درک درستی از داده ها ایجاد کنید. مجموعه داده های دنیای واقعی غالباً شلوغ هستند ، مقادیر گمشده (missing values) دارند یا دارای تناقضات هستند. می توانید از خلاصه سازی و تجسم داده ها برای بررسی کیفیت داده های خود و ارائه اطلاعات مورد نیاز برای پردازش داده ها قبل از آماده شدن برای مدل سازی استفاده کنید. این فرایند اغلب تکراری است.پس از اطمینان از کیفیت داده های تمیز شده ، گام بعدی درک بهتر الگوهای اصلی داده ها است. این تجزیه و تحلیل داده ها به شما کمک می کند تا یک مدل پیش بینی مناسب برای هدف خود انتخاب و توسعه دهید. به دنبال شواهدی باشید که نشان دهد میزان ارتباط داده ها با هدف چقدر است. سپس تعیین کنید که آیا اطلاعات کافی برای حرکت در مراحل بعدی مدل سازی وجود دارد یا خیر. باز هم ، این فرایند اغلب تکراری است. ممکن است لازم باشد منابع داده جدیدی با داده های دقیق تر و مرتبط تر پیدا کنید تا مجموعه داده هایی که در مرحله قبل در ابتدا شناسایی شده اند را افزایش دهید.3- یک خطوط ارتباط داده برای امتیاز دهی به داده های جدید یا به روز شده تنظیم کنید.علاوه بر وارد کردن و پاکسازی اولیه داده ها ، شما معمولاً باید فرایندی را برای امتیاز دهی به داده های جدید یا به روزرسانی منظم داده ها به عنوان بخشی از یک فرایند یادگیری مداوم تنظیم کنید. نمره گذاری ممکن است با خطوط ارتباط داده یا گردش کار تکمیل شود.در این مرحله ، شما طرح راه حل خط ارتباط داده را توسعه می دهید. شما خط ارتباط را به موازات مرحله بعدی پروژه علم داده توسعه می دهید. بسته به نیازهای تجاری شما و محدودیت های سیستم های موجود که این راه حل در آنها ادغام شده است ، خط ارتباط می تواند یکی از گزینه های زیر باشد:ادامه در :https://mindmover.academy/data-science-3/ MindMover.Academy MindMover.Academy Thu, 12 Aug 2021 15:59:42 +0430 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%DA%A9%D8%AA%D8%A7%D8%A8-scikit-learn-cookbook-e9iy9hgm6js6 درباره این کتاببا استفاده ازscikit-learn، بدون دردسر انواع الگوهای یادگیری ماشین را انجام دهید. یادگیری تحت نظارت(Supervised Learning)و بدون نظارت (Unsupervised Learning) را با سهولت انجام دهید و عملکرد مدل خود را ارزیابی کنید. دستور العمل های کاربردی و آسان برای درک الگوریتم یادگیری ماشین .این کتاب برای چه کسانی مناسب است؟این کتاب برای تحلیلگران داده (Data Analysts) که از قبل با پایتون آشنا هستند اما چندان با scikit-learn آشنا نیستند ، که می خواهند راه حل های سریع مشکلات رایج یادگیری ماشین را پیدا کنند ، این کتاب بسیار مفید خواهد بود. اگر شما یک برنامه نویس پایتون هستید که می خواهید به صورت عملی به دنیای یادگیری ماشین بپردازید ، این کتاب نیز به شما کمک می کند.آنچه خواهید آموخت....https://mindmover.academy/scikit-learn-cookbook/https://virgool.io/@mindmoveracademy/%DA%A9%D8%AA%D8%A7%D8%A8-scikit-learn-cookbook-e9iy9hgm6js6 MindMover.Academy MindMover.Academy Sun, 08 Aug 2021 13:45:50 +0430 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%D8%B9%D9%84%D9%88%D9%85-%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87-%D9%88-%D8%B4%D9%86%D8%A7%D8%AE%D8%AA-%D9%88-%D8%A8%D9%87-%DA%A9%D8%A7%D8%B1%DA%AF%DB%8C%D8%B1%DB%8C-%D8%AF%D8%B1-%DA%A9%D8%B3%D8%A8-%D9%88-%DA%A9%D8%A7%D8%B1-snuqdr3crpr4 درک کسب و کار (Business understanding)چارت زیر متدولوژی علم داده است ، یک نمودار جریان که با درک کسب و کار شروع می شود.چرا این مرحله خیلی مهم است؟چون به شما کمک می کنه به هدف نهایی خودتان فکر کنید. اگر دقت کنید این مدل انتها ندارد . این به این معنا است که مدل شما مدام در حال یادگیری, بکارگیری و نتیجه گیری است.هدف از این مرحله:تعیین متغیرهای کلیدی که قرار است به عنوان اهداف مدل مورد استفاده قرار گیرند و معیارهای مربوط به آنها که موفقیت پروژه را مشخص می کنند.شناسایی منابع داده های مربوطه را که کسب و کار شما به آنها دسترسی دارد یا باید به آنها دست یابید.چگونه انجام بدهیم:در این مرحله دو وظیفه اصلی وجود دارد:1- اهداف را مشخص کنید:برای درک و شناسایی مشکلات تجاری با مشتری و سایر ذینفعان همکاری کنید. سوالاتی تنظیم کنید که اهداف تجاری را که تکنیک های علم داده می توانند هدف قرار دهند، تعریف کنند.هدف اصلی این مرحله شناسایی متغیرهای کلیدی کسب و کار است که تجزیه و تحلیل باید پیش بینی کند. ما از این متغیرها به عنوان اهداف مدل یاد می کنیم و از معیارهای مرتبط با آنها برای تعیین موفقیت پروژه استفاده می کنیم. دو تا مثال از این اهداف می تواند مثل پیش بینی فروش یا احتمال تقلبی بودن سفارش است.اهداف پروژه را با طرح و اصلاح سوالات “تیز ” مرتبط ، مشخص و بدون ابهام مشخص کنید. علم داده فرایندی است که از اسامی و اعداد برای پاسخ به چنین سوالاتی استفاده می کند. شما معمولاً از علم داده یا یادگیری ماشینی برای پاسخ به پنج نوع سوال استفاده می کنید:چقدر یا چند؟ (پسرفت)کدام دسته؟ (طبقه بندی)کدام گروه؟ (خوشه بندی)آیا این عجیب است؟ (تشخیص ناهنجاری)کدام گزینه باید انتخاب شود؟ (توصیه)تعیین اینکه کدام یکی از این سوالات را می خواهید بپرسید و چگونگی پاسخ به آن , شما را به اهداف تجاریتان می رساند.قدم بعدی , تیم پروژه را با مشخص کردن نقش ها و مسئولیت های اعضای آن تعریف کنید. یک برنامه عطف سطح بالا ایجاد کنید.معیارهای موفقیت را تعریف کنید. به عنوان مثال ، ممکن است بخواهید به پیش بینی افزایش مشتری برسید. تا پایان این پروژه سه ماهه به میزان دقت “x” درصد نیاز دارید. با استفاده از این داده ها ، می توانید تبلیغات مشتری را برای کاهش رکود ارائه دهید. معیارها باید SMART باشند:ادامه در :https://mindmover.academy/data-science-2/ MindMover.Academy MindMover.Academy Fri, 06 Aug 2021 13:47:56 +0430 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%DB%8C%D8%A7%D8%AF%DA%AF%DB%8C%D8%B1%DB%8C-%D8%B9%D9%85%DB%8C%D9%82-deep-learning-%D8%A8%D9%87-%D9%87%D9%85%D8%B1%D8%A7%D9%87-%DA%A9%D8%AA%D8%A7%D8%A8-%D8%A2%D9%85%D9%88%D8%B2%D8%B4%DB%8C-pi6nrhbpnsbb یادگیری عمیق (Deep learning) چیست؟یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است. در اصل یک شبکه عصبی با سه یا چند لایه است که این شبکه های عصبی سعی می کنند رفتار مغز انسان را شبیه سازی کنند – هرچند به دور از توانایی آنها – اما به آنها اجازه می دهد از حجم زیادی از داده ها “یاد بگیرند”. در حالی که یک شبکه عصبی با یک لایه هنوز می تواند پیش بینی های تقریبی داشته باشد ، لایه های مخفی اضافی می تواند بهینه سازی و بهبود را انجام دهد.یادگیری عمیق بسیاری از برنامه ها و خدمات هوش مصنوعی (AI) را پیش می برد که اتوماسیون را بهبود می بخشد ، کارهای تحلیلی و فیزیکی را بدون دخالت انسان انجام می دهد. فناوری یادگیری عمیق در پشت محصولات و خدمات روزمره (مانند دستیاران دیجیتالی ، کنترل از راه دور تلویزیون و تشخیص تقلب در کارت اعتباری) و همچنین فناوری های نوظهور (مانند اتومبیل های خودران) نهفته است.برنامه های کاربردی یادگیری عمیقبرنامه های کاربردی یادگیری عمیق در دنیای واقعی بخشی از زندگی روزمره ما هستند ، اما در بیشتر موارد ، آنقدر به خوبی با محصولات و خدمات ادغام شده اند که کاربران از پردازش پیچیده داده ها که در پس زمینه در حال انجام است ، بی اطلاع هستند. برخی از این نمونه ها شامل موارد زیر است:اجرای قانونالگوریتم های یادگیری عمیق می توانند با تجزیه و تحلیل و آموختن داده ها، الگوهای خطرناکی را که احتمال فعالیت متقلبانه یا جنایتکارانه را نشان می دهند، شناسایی کنند. تشخیص گفتار ، بینایی رایانه ای و سایر کاربردهای یادگیری عمیق می تواند با استخراج الگوها و شواهد از ضبط صدا ، تصاویر و اسناد ، ضوابط و شواهد را افزایش دهد و این امر به نیروهای انتظامی در تجزیه و تحلیل مقادیر زیاد داده ها سریعتر و دقیقتر کمک می کند.خدمات مالیموسسات مالی به طور مرتب از الگوریتم های یادگیری عمیق جهت تجزیه و تحلیل پیش بینی برای پیشبرد معاملات الگوریتمی سهام ، ارزیابی ریسک های تجاری برای تصویب وام ، تشخیص تقلب و کمک به مدیریت سبد اعتباری و سرمایه گذاری برای مشتریان استفاده می کنند.خدمات مشتریبسیاری از سازمانها فناوری یادگیری عمیق را در فرایندهای خدمات رسانی به مشتریان خود قرار می دهند. Chatbots – که در انواع برنامه ها ، خدمات و پورتال های خدمات مشتری استفاده می شود – یک فرم مستقیم از AI است. ربات های چت سنتی از زبان طبیعی و حتی تشخیص بصری استفاده می کنند که معمولاً در منوهای مرکز تماس یافت می شود. با این حال ، راه حل های پیچیده چت بات سعی می کنند، از طریق یادگیری ، پاسخ های متعددی به سوالات مبهم بدهند.دستیاران مجازی مانند Apple Siri ، Amazon Alexa یا Google Assistant با فعال کردن قابلیت تشخیص گفتار ، ایده چت بات را گسترش می دهند.مراقبت های بهداشتیاز زمان دیجیتالی شدن پرونده ها و تصاویر بیمارستان ، صنعت مراقبت های بهداشتی از قابلیت های یادگیری عمیق بسیار بهره مند شده است. برنامه های کاربردی تشخیص تصویر می توانند از متخصصان تصویربرداری پزشکی و رادیولوژیست ها پشتیبانی کرده و به آنها در تجزیه و تحلیل و ارزیابی تصاویر بیشتر در زمان کمتر کمک کنند.جهت دانلود کتاب یادگیری عمیق لطفا وارد صفحه شوید:https://mindmover.academy/deep-learning-book/ MindMover.Academy MindMover.Academy Thu, 05 Aug 2021 14:49:14 +0430 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87-%D9%87%D8%A7%DB%8C-%DA%A9%D9%84%D8%A7%D9%86-big-data-tyia5rxcub5l گاهی به اطراف نشان می ‌دهد که روزانه حجم عظیمی از اطلاعات توسط فناوری های دیجیتال، رایانش ابری و سیستم های اطلاعاتی پیشرفته تولید و ارائه می‌شوند. برای تحلیل این حجم عظیم از داده ها نیاز به تلاش فراوان داریم. تحلیل این داده ها را big data یا داده های کلان می نامند. داده های کلان به مجموعه تلاش هایی که در سطوح مختلف جهت کسب اطلاعات مناسب به منظور کمک به تصمیم گیری انجام می گیرد، گفته می شود. امروزه پژوهش های فراوانی حول تغییر داده های کلان در حال انجام است. این پروژه به یک حوزه علمی و صنعتی تبدیل شده است. با این حال کماکان نیازمند تحقیقات بیشتر جهت کسب اطلاعات گوناگون خواهیم بود.داده های این زمینه از مجموعه  تراکنش ها، ایمیل ها، ویدیوها، درخواست های جستجو، یادداشت های درست، کلیک کردن ها، داده‌های علمی، تعاملات شبکه های اجتماعی، ارسال ها و دریافت های تلفن های همراه و همچنین برنامه های کاربردی به دست می آیند. تجزيه و تحلیل های بیگ ‌دیتا مورد توجه تجارت های مدرن و مراکز علوم است. برای پژوهشگران Big data افق های جدیدی را قرار می دهد. پژوهشگران با توسعه راهکارهایی به موضوعات مورد نیاز و چالش های روزانه خواهند پرداخت.داده های کلان یا Big data چیستقبل از تعریف Big data ابتدا باید با مفهوم دیتا یا داده آشنا شویم. داده یا دیتا به مجموعه مقادیر سمبل ها و کاراکترهایی گفته می شود که تمام پردازش های کامپیوتری بر روی آنها انجام می شود. داده ها بصورت سیگنال های الکتریکی ذخیره یا انتقال داده می شوند. همچنین می توانید داده ها را بر روی دیسک های نوری، مغناطیسی یا مکانیکی ذخیره کنید.بیگ دیتا یا داده های کلان همان داده ها در ابعاد بسیار بزرگتر و مقادیر فوق العاده بیشتر هستند. به تعریفی دیگر داده هایی بسیار حجیم که به صورت نمایی بزرگ در طول زمان به دست می آیند. این حجم از داده ها به حدی بزرگ است که هیچ کدام از ابزارهای سنتی قدرت مدیریت آن را نخواهند داشت. این شرایط موجب می شود که نگهداری یا پردازش بهینه آنان با روش های سنتی قابل دسترسی نباشد. Big data اصطلاحی است که برای داده هایی با حجم بسیار زیاد با ساختار پیچیده و جهت تحلیل و تصویرسازی و به دست آوردن نتایج با پردازش های بیشتر استفاده می شود. سازمان ها و شرکت های مختلف با اطلاعات مفیدی که از تحلیل این داده ها کسب می کنند می توانند با درک مفاهیم عمیق تر به موفقیت در کسب و کار خود دست یابند. شرایط بالا موجب می شود که جهت بهره مندی و اجرای دقیق داده ها نیاز به تحلیل  آن ها به صورت ویژه باشد.چرا Big data مهم استصرفاً به دلیل برخورداری از حجم زیادی از اطلاعات نمی ‌توان گفت داده های کلان ها مهم هستند. بلکه قسمت مهم در نحوه تحلیل و بهره برداری شما اطلاعات خواهد بود. در حالت کلی می توان گفت علت اهمیت بیگ  دیتا این است که یک منبع اطلاعاتی بسیار مهم در  زمینه های مختلف برای کاربران خواهد بود. شما نیاز دارید که اطلاعات را به صورت دقیق و موثق گردآوری کنید. کمپانی ها و شرکت های تجاری بزرگ امروزه برای اهداف خود از این اطلاعات استفاده می‌کنند.شرکتهای تجاری، افراد و وب سایت ها در وهله اول با مقایسه و تحقیق و تحلیل داده ها، اطلاعات فعلی خود را به روز می کنند. این عمل موجب می شود که از تکنیک های بازاریابی و استفاده از ترند ها عقب نمانند. در مرحله بعدی با بررسی و آنالیز دقیق اطلاعات، روش های کاربردی برای خود دست و پا خواهند کرد. بهره مندی از این روش ‌ها می ‌تواند مزایایی همچون کاهش مصرف زمان، کاهش هزینه ها، توسعه  فعالیت های اقتصادی و گسترش فعالیت های تجاری و اقتصادی داشته باشد.تحقیقات نشان می دهد که شرکت های تجاری بزرگ از Big data جهت  پیشرفت در تولید محصولات و سرویس های خود استفاده می کنند. با این عمل می ‌توان فروش خود را چندین برابر افزایش داده و کاربران بیشتری را به خود جذب کنند.برای افراد نیز بیگ دیتا می تواند یک منبع اطلاعاتی مفید جهت اخذ تصمیمات هوشمندانه باشد. شما می توانید با استفاده اصولی از داده های به دست آمده آن ها را آنالیز سیستماتیک کنید. با کسب اطلاعات مهم می توانید نقاط ضعف و دلایل شکست خود را پوشش داده و این نقاط را تقویت کنید. چنانچه شما مشغول به فعالیت و کسب و کار هوشمند هستید می ‌توانید با بهره مندی از Big data از نیازهای مشتریان و مصرف کنندگان خود شناخت دقیقی به دست آورید. کسب اطلاعات مهم می ‌تواند در بازاریابیB2C موفقیت های چشمگیری برای شما داشته باشد.چالش های حوزه Big data یا داده های کلاندر بحث داده های کلان ما نیاز به مدیریت صحیح اطلاعات  به منظور کشف دانش و استخراج مناسب اطلاعات و در نهایت تصمیم گیری مناسب در خصوص مسائل بنیادی خواهیم داشت. مدیریت بیگ دیتا به ما می ‌گوید که باید در ۵ حوزه بتوانیم عملکرد مناسبی داشته باشیم. این 5 حوزه عبارتند از: جمع آوری، ذخیره سازی و به اشتراک گذاری، جستجو و تحلیل داده ها.در حوزه داده های کلان تاکنون با چالش‌های زیادی مواجه شده ایم. از جنبه تئوری مشکلات مختلفی از این حوزه بیان شده‌ اند. در ابتدا چالش ها در سه دسته مهم که به عنوان3V مشهور بودن مطرح شدند. این دسته ها شامل نرخ تولید، تنوع و حجم داده می شدند. با این حال و با گذشت زمان چالش ‌های بیشتری توسط محققان مطرح شده است. برخی از این چالش ها را برای شما بیان می کنیم....https://mindmover.academy/big-data/Big Data MindMover.Academy MindMover.Academy Mon, 19 Jul 2021 18:00:26 +0430 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%DA%86%DA%AF%D9%88%D9%86%D9%87-%D8%A8%D8%B1%D9%86%D8%A7%D9%85%D9%87-%D9%86%D9%88%DB%8C%D8%B3%DB%8C-%D8%B1%D8%A7-%D8%B4%D8%B1%D9%88%D8%B9-%DA%A9%D9%86%DB%8C%D9%85-esxcgqllffgs برنامه نویسی از جمله مشاغل بسیار کاربردی و پولساز در دنیاست. امروزه گرایش بسیار قدرتمندی برای انتقال کسب و کارها به فضای مجازی و آنلاین وجود دارد؛ به همین دلیل بیش از هر زمان دیگری نیاز به برنامه نویس ها احساس می شود. ممکن است شما هم به این حوزه علاقه داشته باشید، اما ندانید که چگونه برنامه نویسی را شروع کنید.برنامه نویسی حوزه های تخصصی متعددی دارد؛ هر روز هم حیطه های برنامه نویسی تخصصی تر و دقیق تر از قبل می شوند و حتی حوزه های جدیدی در آن به وجود می آیند. با وجود تخصصی بودن برنامه نویسی و نیاز به مهارت بالا در آن، یادگیری برنامه نویسی کار چندان دشوار و پیچیده ای نیست.خوشبختانه امروزه منابع بسیار گسترده ای برای یادگیری برنامه نویسی وجود دارند. وجود اینترنت و انجمن های مختلف برای بحث و تبادل نظر میان برنامه نویس ها، امکان پیشرفت در این حوزه را به خوبی فراهم کرده. همه این ها در کنار یکدیگر باعث شده اند تا شروع و یادگیری برنامه نویسی آسان تر و جذاب تر از قبل باشد.اگر به دنبال یادگیری برنامه نویسی هستید و در این باره سوالاتی در ذهن دارید، این مطلب برای شماست؛ ممکن است در حال حاضر سوالات مختلفی برایتان مطرح باشند؛ مانند این که از کجا و چگونه برنامه نویسی را شروع کنیم؟ چه زبانی را یاد بگیریم؟ از کجا آموزش ببینیم؟ کسب مهارت و تسلط در برنامه نویسی چقدر طول می کشد؟ و…در ادامه این مطلب، نقشه راه یادگیری برنامه نویسی را به شما نشان خواهیم داد؛ هم چنین به تمامی این سوالات پاسخ مناسبی می دهیم.برای شروع برنامه نویسی چه پیش نیازهایی لازم است؟قدم گذاشتن در هر مسیر و یادگیری هر مهارتی، یک سری پیش نیاز لازم دارد. برای شروع برنامه نویسی نیز باید واجد برخی پیش نیازها باشیم. پیش نیازهایی که هر چه در سطح بهتری آن ها را داشته باشیم، ادامه مسیر برایمان راحت تر خواهد بود.علاقه:شاید مهم ترین پیش نیاز برنامه نویسی، علاقه به این حوزه و تمام مسائل مربوط به آن باشد. برنامه نویسی حوزه ای بسیار تخصصی است و برای موفقیت در آن باید بسیار زحمت کشید. در تمام مسیر برنامه نویسی، شما باید بتوانید با مسائل مختلفی سر و کله بزنید.صادقانه از خود بپرسید که چقدر به برنامه نویسی علاقه دارید؟ آیا علاقه شما آن قدر هست که حتی پس از ساعت ها کد نوشتن و وقت گذاشتن بر روی یک پروژه، با وجود به نتیجه نرسیدن آن، دلسرد نشوید؟واقعیت آن است که یک برنامه نویس، حتی در سطح حرفه ای، باید بارها و بارها کد خود را بررسی و اصلاح کند. او باید بتواند مسائل را با دیدی منطقی و ریاضی ببیند و شاید لازم باشد چندین روز را صرف یک بخش کوچک از پروژه بکند. تمامی این ها با داشتن علاقه و پشتکار زیاد قابل انجام است.زبان انگلیسی:یکی دیگر از پیش نیازهای مهم در برنامه نویسی، تسلط بر زبان انگلیسی است. زبان انگلیسی مهم ترین زبان بین المللی برای ارتباط برقرار کردن است. اگر چه زبان های برنامه نویسی هم با کلمات و اصطلاحات انگلیسی به وجود آمده اند، اما دلیل اصلی نیاز به زبان انگلیسی چیز دیگری است.شما برای آن که بتوانید از منابع پیشرفته و حرفه ای برنامه نویسی استفاده کنید، باید دانش خوبی از زبان انگلیسی داشته باشید. هم چنین ممکن است در حین اجرای یک پروژه با مشکلاتی برخورد کنید و برای رفع آن ها به فروم ها و شبکه های تخصصی برنامه نویسی (مثل stack over flow) سر بزنید. در این شرایط تسلط بر زبان انگلیسی یک نیاز اساسی برای شما خواهد بود.الگوریتم و فلوچارت:یک برنامه نویس باید بتواند به مسائل با دید ریاضیاتی نگاه کند. به عبارت دیگر، برای برنامه نویسی لازم است رویدادها را مانند مسائل ریاضیاتی و منطقی ببینیم و برای آن ها به دنبال راه حل بگردیم. مهارت حل مسئله به صورت منطقی و ریاضیاتی، اساسی ترین مهارت در طول برنامه نویسی به شمار می رود. مهارتی که باید بر ذهن برنامه نویس حاکم باشد.در همین راستا، کسانی که می خواهند در زمینه برنامه نویسی فعالیت کنند، لازم است توانایی حل مسائل با الگوریتم و فلوچارت را داشته باشند. داشتن مهارت در زمینه الگوریتم و فلوچارت از همان ابتدای کار، برنامه نویسی را برای افراد آسان می کند. حتی در مواجهه با سخت ترین مسائل و چالش ها نیز این مهارت می تواند گره گشا باشد.لازم به ذکر است که نیاز نیست در تمامی این مهارت ها به سطح حرفه ای رسیده باشید تا بتوانید برنامه نویسی را شروع کنید. همان طور که پیش از این هم گفه شد، هر چه در پیش نیازهای برنامه نویسی غنی تر باشیم، ادامه مسیر برایمان راحت تر خواهد بود.بنابراین، حتی با داشتن پیش زمینه نه چندان قوی هم می توانید برنامه نویسی  را شروع کنید؛ مهم آن است که رفته رفته مهارت های جانبی خود را بهبود ببخشید. بسیاری از برنامه نویس ها در حین یادگیری برنامه نویسی این مهارت ها را در خود تقویت کرده اند.پیش از شروع برنامه نویسی، حوزه فعالیت خود را مشخص کنیدیک سوال اساسی در همان ابتدای شروع یادگیری برنامه نویسی این است: می خواهید در چه شاخه ای از برنامه نویسی فعالیت کنید؟تقسیم بندی های مختلفی برای برنامه نویسی وجود دارد؛ اما رایج ترین و مهم ترین آن ها، تقسیم شاخه ها و زبان های برنامه نویسی بر اساس پلتفرم آن هاست. بر این اساس، زبان های برنامه نویسی را می توان در سه گروه کلی جای داد:برنامه نویسی برای موبایلبرنامه نویسی برای وببرنامه نویسی برای دسکتاپبرنامه نویسی برای موبایلیکی از مهم ترین و محبوب ترین شاخه های برنامه نویسی، برنامه نویسی برای موبایل است. این شاخه از برنامه نویسی در سال های گذشته با سرعت بیشتری رشد کرده است؛ علاوه بر آن در حال حاضر بازار کار خوبی هم برای آن وجود دارد.با ظهور دستگاه های هوشمند جدید مانند ساعت ها و تلویزیون های هوشمند، اکنون برنامه نویسان این حوزه به ساخت و توسعه اپلیکیشن برای ساعت و تلویزیون هم اقدام می کنند.زبان های برنامه نویسی موبایل خود به دو مجموعه تقسیم می شوند:برنامه نویسی اندرویدبرنامه نویسی IOSنیاز به برنامه نویسی برای اندروید بیشتر از برنامه نویسی برای IOS است؛ چرا که بیشتر دستگاه های هوشمند و گوشی های همراه با این سیستم عامل کار می کنند. کسانی که در زمینه برنامه نویسی موبایل فعالیت می کنند، می توانند اپلیکیشن های مختلفی را توسعه بدهند.برنامه نویسی برای وببرنامه نویسی  وب یکی دیگر از شاخه های بسیار کاربردی و مهم در برنامه نویسی به شمار می رود. با توجه به گسترش روزافزون کاربرد اینترنت و نیاز به صفحات اینترنتی، برنامه نویسی وب بازار کار بسیار خوبی دارد. کسانی که در زمینه برنامه نویسی وب مشغول فعالیتند به کارهایی مانند طراحی قالب سایت، طراحی صفحات اینترنتی، ساماندهی و طراحی پایگاه داده و… می پردازند.برنامه نویسی برای وب خود دو حوزه فرعی دارد: بک اند و فرانت اند. بخش بک اند، مربوط به کد نویسی و ساختار دهی به سرور وب می شود. بخش فرانت اند مربوط به آن ویژگی های سایت است که کاربر مستقیما با آن ها در ارتباط بوده و استفاده می کند.بیشتر کسانی که به برنامه نویسی وب علاقمند هستند، یکی از دو شاخه بک اند یا فرانت اند را انتخاب می کنند. با این حال، افرادی هم هستند که در هر دو زمینه مهارت دارند. این دسته از افراد بسیار کم هستند، اما به دلیل مهارت بسیار بالای خود درآمد بیشتری هم دارند.برنامه نویسی برای دسکتاپاگر می خواهید نرم افزارهایی را بسازید که بر روی رایانه قابل اجرا هستند، باید برنامه نویسی برای دسکتاپ را انتخاب کنید. برنامه نویسی برای دسکتاپ یکی از شاخه های قدیمی و کاربردی در برنامه نویسی به حساب می آید. برنامه نویسی برای دسکتاپ، مربوط به ساخت و توسعه نرم افزارهای قابل اجرای بر روی ویندوز، لینوکس و مک می شود.برنامه نویسی دسکتاپ از دوران اوج خود فاصله گرفته، اما هنوز هم اهمیت بسیار بالایی دارد. تمام نرم افزارها و اپلیکیشن هایی که بر روی رایانه خود مورد استفاده قرار می دهید، نتیجه همین شاخه از برنامه نویسی هستند؛ مانند آنتی ویروس ها، پخش کننده های مولتی مدیا، نرم افزارهای آفیس و…روش های یادگیری برنامه نویسیپس از آن که حوزه مورد علاقه خود در برنامه نویسی را انتخاب کردید، نوبت به فراگیری زبان مورد نظر می رسد. این که برنامه نویسی را با یادگیری کدام زبان شروع کنید، کاملا به انتخاب شما در مرحله قبل بستگی دارد. به عنوان مثال اگر می خواهید در زمینه برنامه نویسی وب فعالیت کنید، php می تواند یک انتخاب خوب برای شما باشد.شما در ابتدای مسیر باید حوزه برنامه نویسی مورد علاقه خود و زبان برنامه نویسی را انتخاب کنید. پس از آن باید به دنبال منابع آموزشی مناسب و معتبر برای آن زبان برنامه نویسی باشید. برای یادگیری برنامه نویسی روش های مختلفی وجود دارد.مهم ترین روش های یادگیری برنامه نویسی عبارتند از:https://mindmover.academy/%da%86%da%af%d9%88%d9%86%d9%87-%d8%a8%d8%b1%d9%86%d8%a7%d9%85%d9%87-%d9%86%d9%88%db%8c%d8%b3%db%8c-%d8%b1%d8%a7-%d8%b4%d8%b1%d9%88%d8%b9-%da%a9%d9%86%db%8c%d9%85%d8%9f/ MindMover.Academy MindMover.Academy Mon, 28 Jun 2021 22:27:00 +0430 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%DA%86%D8%B1%D8%A7-%D8%A8%D8%A7%DB%8C%D8%AF-%D8%B2%D8%A8%D8%A7%D9%86-%D8%A8%D8%B1%D9%86%D8%A7%D9%85%D9%87-%D9%86%D9%88%DB%8C%D8%B3%DB%8C-%D9%BE%D8%A7%DB%8C%D8%AA%D9%88%D9%86-%DB%8C%D8%A7%D8%AF-%D8%A8%DA%AF%DB%8C%D8%B1%DB%8C%D8%AF-qxnfpsnyphzq تقریبا همه کسانی که با دنیای تکنولوژی و برنامه نویسی آشنایی دارند، نام زبان پایتون را شنیده اند. امروزه زبان های برنامه نویسی بسیار متعددی وجود دارند و در بین آن ها، پایتون جز معروف ترین هاست. زبان برنامه نویسی پایتون به دلیل ویژگی هایی مانند کاربرد عمومی یا General purpose بودن و یادگیری آسان، جز پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی به شمار می رود.پایتون جز زبان های بسیار پر نفوذ است. این زبان بازار کار خوبی داشته و یادگیری آن فرصت های شغلی بسیار خوبی را در پیش روی انسان قرار می دهد. علاوه بر این، پایتون برای کاربردهای بسیار متعددی مورد استفاده قرار می گیرد؛ شما با پایتون می توانید کارهایی از طراحی صفحات وب گرفته تا ماشین لرنینگ و توسعه هوش مصنوعی را به انجام برسانید.نکته جالب در مورد پایتون آن است که این زبان به راحتی یاد گرفته می شود. اگرچه تسلط بر زبان پایتون به تمرین، ممارست و پشتکار زیادی نیاز داشته و زمان می برد، اما پایتون به هیچ وجه زبان پیچیده ای نیست.بسیاری از تازه کاران و علاقمندان به حوزه برنامه نویسی نمی دانند کار خود را باید از کجا شروع کنند؛ آن ها نمی دانند برنامه نویسی را با کدام زبان آغاز کرده و در چه حیطه ای فعالیت کنند. ممکن است خود شما هم جز این دسته از افراد باشید.در ادامه این مطلب، به معرفی زبان پایتون می پردازیم. ضمن معرفی ویژگی های این زبان برنامه نویسی محبوب، نشان می دهیم که چرا باید زبان برنامه نویسی پایتون را یاد بگیرید. هم چنین به سوالات مرتبط با آن پاسخ خواهیم داد. سوالاتی مثل این که پایتون چه کاربردهایی دارد؟ مزایا و معایب پایتون چیست؟ یا بازار کار پایتون چگونه است؟زبان برنامه نویسی پایتون چیست؟پایتون یک زبان برنامه نویسی قدرتمند و سطح بالا است که برای مواردی چون توسعه نرم افزارها و اپلیکیشن های موبایل، طراحی و ساخت صفحات وب، توسعه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، تحلیل داده و… مورد استفاده قرار می گیرد.زبان برنامه نویسی پایتون از لحاظ الگوی برنامه نویسی در گروه زبان های شی گرا قرار می گیرد. به دلیل برخورداری از پویایی بالا و سادگی (به اصطلاح تخصصی تر، داشتن ویژگی های Dynamic Types و Dynamic Binding) پایتون برای توسعه سریع نرم افزارها به کار می رود.این زبان جز زبان های سطح بالا بوده و به زبان انسانی نزدیک است. درک و یادگیری این زبان برنامه نویسی بسیار راحت بوده و افراد تازه کار می توانند بدون هیچ تجربه خاصی، کار خود را با پایتون آغاز کنند. از جمله مزیت های پایتون، امکان کدنویسی ماژولار و دسترسی رایگان به کتابخانه های آن است. پایتون زبان توانمندی است که حتی از سوی بزرگ ترین شرکت ها و غول های تکنولوژی مورد استفاده قرار گرفته است.تاریخچه پایتونپیشینه زبان برنامه نویسی پایتون به حدود سال 1990 باز می گردد. در آن زمان فردی به نام گیدو فن روسوم، در حال کار بر روی پروژه توسعه یک زبان برنامه نویسی همه منظوره بود. نتیجه تلاش های او به معرفی زبان پایتون منجر شد.زبان برنامه نویسی پایتون در سال 1990 میلادی معرفی شده و در سال بعد با افزوده شدن ویژگی هایی مانند Class و String تکامل پیدا کرد. پایتون در چند مرحله اصلاح شده و بهبود پیدا کرد. نتیجه این تغییرات امکان برنامه نویسی تابعی پایتون به آسانی و بدون زحمت بود.بعدها و در سال 2000 میلادی، نسخه 2 از این زبان برنامه نویسی با قابلیت های جدید معرفی شد. این نسخه از زبان پایتون نسبت به نسخه قبلی پیشرفت های زیادی داشت و با استقبال خوبی از سوی برنامه نویس ها روبرو شد. البته در سال 2008 نسخه شماره 3 پایتون هم عرضه شد نسبت به نسخه های قبلی بهتر هم بود. هم اکنون بسیاری از شرکت ها از نسخه های 2 و 3 زبان پایتون استفاده می کنند.ویژگی های زبان پایتونزبان پایتون در طول سال های طولانی جز پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی بوده. دلیل این امر، ویژگی های کاربردی آن است. در یک توصیف کلی و ساده، پایتون را می توان زبانی ساده، شی گرا و دارای انعطاف پذیری بالا معرفی کرد.مهم ترین ویژگی های زبان برنامه نویسی پایتون عبارتند از:اولین و بارزترین ویژگی زبان برنامه نویسی پایتون سادگی آن است. این زبان برنامه نویسی به راحتی آموخته شده و مورد استفاده قرار می گیرد.درک دستورات پایتون آسان است. به همین دلیل برای شروع کار در برنامه نویسی گزینه مناسبی محسوب می شود.پایتون یک زبان برنامه نویسی شی گراست. به دلیل شی گرا بودن، می توان از پایتون برای کدنویسی های پیشرفته استفاده کرد.پایتون جز زبان های برنامه نویسی سطح بالا قرار می گیرد. دستورات پایتون به زبان انسانی نزدیک بوده و درک آن ها راحت است.پایتون یک زبان برنامه نویسی مفسری است؛ به عبارت دیگر دستورات و کدهایی که به زبان پایتون نوشته شده اند، توسط مفسر به صورت خط به خط تفسیر می شوند.تست و اجرای کد در محیط توسعه یکپارچه یا همان IDM بسیار آسان بوده و به سرعت انجام می شود.زبان برنامه نویسی پایتون کتابخانه ها و ماژول هایی دارد. با بهره گیری از این کتابخانه ها و ماژول ها می توان قابلیت های این زبان برنامه نویسی را توسعه داد. ضمن آن که می توان از ماژول های ساخته شده در پروژه های دیگر نیز استفاده کرد.می توان از زبان برنامه نویسی پایتون به رایگان استفاده کرد. دانلود پایتون رایگان بوده و لایسنس های آن نیز بدون پرداخت هزینه در دسترس هستند. علاوه بر این، لایسنس های متن باز یا Open Source هم برای این زبان برنامه نویسی ارائه شده اند.یکی از مهم ترین ویژگی های پایتون، قابلیت سازگاری بالای آن با پلتفرم ها و سیستم های گوناگون است. پایتون به خوبی با ویندوز، مک و لینوکس سازگار است.وجود یک رابط مشابه بین سیستم عامل های مختلف در پایتون، باعث می شود تا جابجایی و انتقال بین دو سیستم عامل برای کاربران آسان باشد.کاربردهای زبان برنامه نویسی پایتونhttps://mindmover.academy/%da%86%d8%b1%d8%a7-%d8%a8%d8%a7%db%8c%d8%af-%d8%b2%d8%a8%d8%a7%d9%86-%d8%a8%d8%b1%d9%86%d8%a7%d9%85%d9%87-%d9%86%d9%88%db%8c%d8%b3%db%8c-%d9%be%d8%a7%db%8c%d8%aa%d9%88%d9%86-%db%8c%d8%a7%d8%af-%d8%a8/ MindMover.Academy MindMover.Academy Sat, 26 Jun 2021 21:39:37 +0430 https://virgool.io/@mindmoveracademy/%D8%AF%D8%B1%D8%A2%D9%85%D8%AF-%D8%AA%D9%88%D9%84%DB%8C%D8%AF-%D9%85%D8%AD%D8%AA%D9%88%D8%A7-krckmqpyjfgz گسترش شبکه جهانی اینترنت به گونه ای بوده که مشاغل جدیدی در استفاده از این تکنولوژی پدید آمده است. یکی از جذاب ترین کسب و کارها در حوزه اینترنت تولید و فروش محتوا است. پتانسیل درآمد زایی فوق ‌العاده‌ای که در فروش محتواوجود دارد هر کاربری را وسوسه می‌ کند که از این روش استفاده کنند.البته واضح است که در دنیای دیجیتال روش‌های نامحدودی برای کسب درآمد وجود دارد. با این حال تولید‌ محتوا توانسته به خوبی به عنوان یک روش مطمئن عمل کند.تولید محتوا علاوه بر ارزش هایی که توسط شما ایجاد می کند می تواند روش مناسبی برای کسب درآمد و ثروت سازی باشد. این شیوه درامد زایی موجب شده که از کارهای اداری و خسته کننده بتوانیم جدا شده و به راحتی در همه مکان ها اقدام به تولید محتوا کنیم. درآمد تولید محتوا نیز به گونه ای است که نیازهای کاربران را درخصوص یک شغل مناسب برطرف خواهد کرد.تولید محتوا چیستقبل از بررسی راه های درآمد تولید محتوا باید تعریفی از تولید محتوا ارائه دهیم. تولید محتوا در واقع ارائه اطلاعات برای مخاطبان مشخص با هدف خاص و انتشار در کانال ها و وب سایت ها و شبکه های اجتماعی مشخص خواهد بود. تولید محتوا یک روش عالی جهت انتقال اطلاعات به افراد، موسسه ها و ارگان های مختلف است.به طور کلی تمام مطالبی که در وب سایت‌ ها، کانال شبکه‌ های اجتماعی و انواع خدمات در بستر اینترنت مشاهده می کنیم را محتوا می گویند. محتوا می تواند هر نوع اطلاعات قابل درک است. این اطلاعات در قالب متن، عکس، ویدیو و صدا به دست مخاطبان می رسند. تولید محتوای مناسب می تواند به خوبی در میان کاربران محبوبیت پیدا کند. همچنین محتوای مناسب می تواند وب سایت شما در موتورهای جستجو به رده های بالا برساند.انواع تولید محتوابرای بالا بردن درآمد تولید محتوا می توانید انواع محتوا را جهت استفاده در مکان های مختلف تولید کنید. استفاده از محتوا در شبکه ‌های مختلف می ‌تواند با تفاوت ‌هایی روبرو باشد. انواع محتوای متنی جهت ارائه در این شبکه ها عبارتند از:- محتوای متنی جهت ارائه در وبلاگ ها و وب سایت ها- محتوای متنی برای صفحات خاص مانند توضیحات در مورد یک برند مختلف- محتوای متنی جهت ارائه در لندینگ پیج ها- محتوای متنی برای معرفی خصوصیات یک محصول و یا خدمات یک کسب و کار- محتوایی متنی جهت ارائه و رپورتاژ به وب سایت های دیگرچرا به تولید محتوا نیاز داریمهمانگونه که می‌ دانید محتوا به عنوان یک جزء مهم جهت درخشش در فضای اینترنت محسوب می شود. در حالت کلی شما برای رقابت با سایر وب سایت ها و فروشگاه ها نیاز به تولید محتوای با کیفیت خواهید داشت. تولید محتوا می تواند شما را برای دیده شدن یاری کند. افراد و سازمان هایی که می خواهند در موتور جستجوی گوگل بیش از پیش به چشم بیایند نیاز به تولید محتوا و سئو کردن سایت خود خواهند داشت.چنانچه قصد دارید میزان درآمد تولید محتوا خود را رونق دهید باید مطابق با سلیقه کاربران محتوای خود را ارائه دهید. ارائه محتوای مناسب می تواند بیش از هر چیزی در وب سایت به چشم کاربران بیاید.تصور کنید شما دارای یک وب سایت با طراحی عالی، رنگ های مناسب، فونت ها و تصاویر گوناگون باشید. چنانچه در وب سایت شما محتوای مناسب وجود نداشته باشد نمی توانید مورد بازدید کاربران قرار گیرید.آشنایی با شغل تولید محتوا ....https://mindmover.academy/content-production-revenue/ MindMover.Academy MindMover.Academy Wed, 16 Jun 2021 17:08:58 +0430