نام‍پای(NumPy) یک کتابخانه مشهور در هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین است. این کتابخانه برای کار با آرایه ها و ماتریس های بزرگ چندبعدی بهینه سازی شده است و مجموعه ای از عملیات ریاضی بر روی این آرایه ها فراهم می کند. در زیر برخی از مزایای استفاده از NumPy در هوش مصنوعی آورده شده است:

۱. عملکرد عالی: نامپای برای عملیات و محاسبات عددی بهینه سازی شده است، این ویژگی باعث افزایش سرعت آن نسبت به ساختارهای داده ای استاندارد پایتون می شود. این امر آن را به یک ابزار مناسب برای کار با مجموعه داده های بزرگ و عملیات ریاضی پیچیده در AI و یادگیری ماشین تبدیل کرده است.

۲. عملیات روی آرایه های چند بعدی: NumPy مجموعه قدرتمندی از عملیات بر روی آرایه را فراهم می کند، این امر ساده سازی فرآیند تحلیل و تبدیل آرایه های بزرگ را ممکن می کند. این امر باعث می شود تا پردازش و تحلیل مجموعه داده های بزرگ، که یک نیاز اساسی در AI است، ساده تر شود.

۳. Broadcasting: یک ویژگی در NumPy است که امکان انجام عملیات بین آرایه هایی با اشکال و اندازه های مختلف را فراهم می کند. این امر امکان انجام عملیات ریاضی پیچیده روی آرایه هایی با شکل های مختلف را بدون نیاز به ساختار آن ها فراهم می کند.

۴. سازگاری با سایر کتابخانه ها: NumPy با کتابخانه های دیگر مانند SciPy ،Pandas و Matplotlib سازگار است، ادغام با ابزارهای دیگر که معمولاً در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی استفاده می شود را آسان می کند.

۵. کارآیی حافظه: آرایه‌های NumPy به شدت کارآمد در استفاده از حافظه هستند و نیاز به کمترین حافظه نسبت به ساختارهای داده ای مرسوم پایتون دارند. این موضوع در کار با مجموعه داده‌های بزرگ بسیار مهم است و می‌تواند منابع محاسباتی مورد نیاز برای انجام عملیات بر روی این مجموعه داده‌ها را به شدت کاهش دهد.

۶. منبع باز: NumPy یک کتابخانه منبع باز است، به این معنی که برای هر کسی که می‌خواهد از آن استفاده کند، به صورت رایگان در دسترس است. این باعث شده است که یک جامعه بزرگ و فعال از توسعه دهندگان به کتابخانه کمک کرده و پشتیبانی از ویژگی‌ها و رفع باگ‌های جدید را فراهم کند.

بطور کلی می‌توان گفت که NumPy یک مجموعه قدرتمند ابزار برای کار با آرایه‌ها و ماتریس‌های چند بعدی بزرگ و بهینه است. این موضوع باعث شده که این کتابخانه برای همه کسانی که در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کار می‌کنند، ضروری باشد.

• مزایای کتابخانه Numpy
• آرایه ها در Numpy
• اعداد تصادفی در Numpy
• Reshaping کردن آرایه ها در Numpy
• اندیس ها و برش ها در Numpy
• عملگرهای ریاضی در Numpy
• جبرخطی در Numpy

Pandas یک کتابخانه محبوب منبع باز برای تحلیل و مدیریت داده‌ها در پایتون است. این کتابخانه، ساختارها و توابع گسترده‌ای را ارائه کرده است که باعث سهولت در کار با مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده می‌شود. در زیر، چند مزیت Pandas در زمینه هوش مصنوعی آورده شده است:

۱. کار با داده‌ها: یکی از اصلی‌ترین مزایای Pandas، توانایی این کتابخانه در کار با مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده به شکل کارآمد است. این کتابخانه، مجموعه قدرتمندی از ابزارهایی را برای پاکسازی، تبدیل و گروه‌بندی داده‌ها ارائه می‌دهد که برای هر پروژه هوش مصنوعی مبتنی بر داده، ضروری هستند.

۲. مصورسازی داده: پانداس از توابعی برای مصورسازی داده‌ها پشتیبانی می‌کند، که ایجاد نمودارها و چارت های مختلف برای بررسی و تحلیل داده‌ها را آسان می‌کند. این امر برای درک الگوها و روابط در داده‌ها که معمولاً اولین مرحله در ساخت مدل‌های پیش‌بینی است، بسیار مهم است.

۳. ادغام با سایر کتابخانه‌ها: پانداس به راحتی با کتابخانه‌های هوش مصنوعی دیگر مانند Numpy ،scikit-learn و TensorFlow قابل ادغام است. این امر باعث سهولت در ساخت یک پایپ لاین پردازش کامل برای هوش مصنوعی می‌شود که شامل پیش‌پردازش داده‌ها، استخراج ویژگی‌ها و یادگیری مدل است.

۴. از جمله مزیت‌های Pandas در حوزه هوش مصنوعی، انعطاف پذیری این کتابخانه است. پانداس یک کتابخانه بسیار انعطاف پذیر است که قابلیت کار با انواع مختلفی از فرمت ها و ساختار داده‌ها را داراست. این کتابخانه می‌تواند با داده‌های ساختاری، نیمه ساختاری و بدون ساختار، و همچنین با داده‌هایی از منابع مختلف مانند فایل‌های JSON، CSV، پایگاه داده‌های SQL و رابط‌های برنامه نویسی کار کند.

به طور کلی، Pandas یک کتابخانه قدرتمند و چند منظوره است که ابزارهای گسترده‌ای برای تحلیل و مدیریت داده‌ها ارائه می‌دهد و به همین دلیل یکی از ابزارهای مهم هر پروژه هوش مصنوعی می‌باشد.

• خواندن داده ها در Pandas بصورت دیتافریم
• فیلتر کردن سطرها
• فیلتر کردن ستون ها
• ادغام کردن دیتافریم ها
• مرتب سازی توابع روی دیتافریم ها
• Pivot & Crosstab
• عملگرهای ریاضی با Where

نمایش داده‌ها یکی از جنبه‌های مهم تحلیل داده در هوش مصنوعی است، زیرا به ما اجازه می‌دهد تا نتایج و یافته‌های خود را به صورت واضح و معنادار ارائه و نمایش بدهیم. پایتون، چندین کتابخانه قدرتمند برای تجسم داده ارائه می‌دهد، از جمله Matplotlib ،Seaborn و Plotly.

Matplotlib: یک کتابخانه چندمنظوره برای ایجاد نمودارهای ایستای دوبعدی همچون نمودارهای خطی، پراکندگی، نمودار میله‌ای و هیستوگرام.

Seaborn: یک کتابخانه سطح بالاتر برای تحلیل آماری ساخته شده بر روی Matplotlib و با امکان ارائه گام به گام یک دامنه از نمودارها و سبک‌های پیش‌فرض برای تحلیل آماری.

Plotly: یک کتابخانه برای ایجاد نمودارهای تعاملی و داشبوردها به منظور بررسی مجموعه‌داده‌های پیچیده و ارائه یافته‌ها به صورت پویا و جذاب.

به طور کلی، استفاده از نمایش داده‌ها در هوش مصنوعی و پایتون می‌تواند به طور قابل توجهی فهم و ارتباط با نتایج حجیم و پیچیده را تسهیل کند. این کار به کاربران و دیگر صاحب‌نظران کمک می‌کند تا نتایج عمیق‌تری بدست آورند و تصمیم‌گیری‌های بهتری بگیرند.

• نمایش داده ها با Matplotlib:
  • Line Plots
  • Titles, Labels, and Legends
  • Plotting Using CSV and TSV files
  • Scatter Plots
  • Bar Plots
  • Histograms
  • Pie Charts
• نمایش داده ها با Seaborn:
  • Dist Plot
  • Joint Plot
  • Pair Plot
  • The Bar Plot
  • The Count Plot
  • The Box Plot
  • The Violin Plot
• نمایش داده ها با Pandas:
  • Histograms
  • Line Plots
  • Scatter Plots
  • Bar Plots
  • Box Plots

استنتاج آماری و فرضیه های آماری آمار، بخشی ضروری از تجزیه و تحلیل داده و مدل سازی در پایتون است.

۱. تجزیه و تحلیل داده: آمار، ابزارهایی برای تجزیه و خلاصه سازی داده ها فراهم می کند، که به شما اجازه می دهد تا به داده های بزرگ دسترسی داشته باشید و الگوها و روندها را شناسایی کنید. این امر برای تصمیم گیری های بر اساس داده ها مهم است.

۲. یادگیری ماشین: الگوریتم های یادگیری ماشین برای پیش بینی بر اساس داده ها اغلب به مدل ها و تکنیک های آماری وابسته هستند. این شامل تحلیل رگرسیونی، خوشه بندی و الگوریتم های طبقه بندی است.

۳. آزمون فرضیه: آزمون فرضیه به شما اجازه می دهد بررسی کنید که آیا یک فرضیه داده شده بر اساس نمونه داده صحیح است یا خیر. این برای تصمیم گیری های بر اساس داده ها و ارزیابی کارآیی مداخلات یا درمان ها مهم است.

۴. مدل سازی احتمالاتی: مدل سازی احتمالی برای مدل سازی رویدادهای تصادفی و پیش بینی بر اساس احتمال بسیار حیاتی است. این شامل کار با انواع توزیع های احتمال، مانند توزیع نرمال، توزیع دو جمله ای و توزیع پوآسون است

۵. کتابخانه آماری پایتون از نوع متن باز است و هر کسی می تواند آن را استفاده و تغییر دهد. این موضوع باعث شده تا جامعه بزرگی از توسعه دهندگان به کتابخانه، ویژگی های جدیدی اضافه کرده و رفع باگ ها را انجام دهند.

به طور کلی، آمار یک عنصر اساسی در تحلیل داده ها، مدل سازی و یادگیری ماشین در پایتون است. کتابخانه آماری پایتون یک رده از ابزارها و تکنیک های گوناگون برای کار با داده ها و تصمیم گیری های اطلاعاتی بر اساس تجزیه و تحلیل آماری ارائه می دهد.

• متغیرها و داده های آماری
• میانگین، میانه و مد
• توزیع های آماری
• توزیع پواسون، بانومیال، نرمال
• ضریب همبستگی پیرسون
• تابع توزیع تجمعی
• استنتاج آماری و فرضیه های آماری

پیش‌پردازش یک مرحله مهم در داده‌کاوی است که به تهیه داده برای تجزیه و تحلیل بیشتر و دقیق تر کمک می‌کند. هدف از پیش‌پردازش، تمیز کردن، تبدیل و کاهش مجموعه داده است تا برای تجزیه و تحلیل بعدی، مدیریت‌پذیرتر و مفیدتر شود. برخی از دلایل کلیدی که نشان دهنده اهمیت پیش‌پردازش در داده‌کاوی هستند عبارتند از:

۱- بررسی داده‌های گم شده یا ناقص: فنون پیش‌پردازش برای برخورد با داده‌های گم شده یا ناقص مورد استفاده قرار می‌گیرند که ممکن است در بسیاری از مجموعه‌های داده‌ای مشکل ساز باشد. به‌عنوان مثال، فنونی مانند تخمین، به‌طوری‌که مقادیر گم‌شده بر اساس داده‌های موجود برآورد شود، مورد استفاده قرار می‌گیرند.

۲- تبدیل داده: پیش‌پردازش می‌تواند به‌منظور تبدیل داده به‌طرق مختلفی مانند نرمال‌کردن یا مقیاس‌بندی، برای سازگار شدن با تکنیک‌های تحلیلی که استفاده می‌شود، مورد استفاده قرار گیرد. به‌عنوان مثال، برخی از تکنیک‌های تحلیلی ممکن است نیاز داشته‌ باشند که داده به‌ طور استاندارد با میانگین صفر و انحراف معیار یک باشد.

۳. تشخیص نقاط پرت: پیش‌پردازش می‌تواند برای تشخیص و مدیریت نقاط پرت در داده‌ها مورد استفاده قرار گیرد. نقاط پرت، مقادیری هستند که به طور قابل توجهی با سایر مقادیر در مجموعه داده متفاوت هستند. نقاط پرت می‌توانند برای بسیاری از تکنیک‌های تحلیلی مشکل ساز باشند، بنابراین شناسایی و مدیریت مناسب آنها بسیار حائز اهمیت است.

۴. انتخاب ویژگی: پیش پردازش می‌تواند برای شناسایی و انتخاب ویژگی‌های مهم ترین (یعنی متغیرها) مجموعه داده برای تحلیل استفاده شود. این می‌تواند شامل تکنیک‌های کاهش بعدی باشد که در آن تعداد ویژگی‌ها کاهش داده می‌شود در حالی که اطلاعات اصلی را تا جای ممکن حفظ می‌کند.

بطور کلی، پیش پردازش در داده کاوی مهم است زیرا باعث می‌شود داده‌ها تمیز، مرتبط و مناسب برای تحلیل شوند. این می‌تواند دقت و قابلیت اطمینان نتایج به دست آمده از تکنیک‌های تحلیل داده ها را بهبود بخشد.

• پیش پردازش داده ها:
  • کار با داده های گمشده
  • کار با داده های رسته ای
  • تقسیم داده ها به داده های آموزشی و تست
  • انتخاب فیچرها
• کاهش ابعاد:
  • کاهش ابعاد بدون نظارت با استفاده از تحلیل مولفه های اصلی
  • کاهش ابعاد با نظارت با استفاده از LDA
  • کاهش ابعاد خیرخطی و مصورسازی

خوشه بندی یک تکنیک متداول در کسب و کار است که برای تقسیم بندی مشتریان یا محصولات به گروه‌هایی بر اساس شباهت در خصوصیات و ویژگی‌هایشان استفاده می‌شود. این کمک می‌کند تا کسب و کارها الگوها و روندهایی بر اساس مشتریان یا محصولاتشان شناسایی کنند و استراتژی‌های بازاریابی یا توسعه محصول خود را مطابق با آن تنظیم کنند.

برای مثال، یک خرده‌فروشی می‌تواند از خوشه بندی برای تقسیم بندی مشتریان خود بر اساس عواملی مانند تاریخچه خرید، جمعیت‌شناسی و رفتار خرید استفاده کند. این می‌تواند به آن‌ها کمک کند تا گروه‌های مشتری با ارزش بالا را شناسایی کنند و به منظور جذب و حفظ این مشتریان، کمپین‌های بازاریابی هدفمند یا تخفیفات را توسعه دهند.

به طور مشابه، خوشه بندی می‌تواند در توسعه محصول برای گروه‌بندی محصولات بر اساس شباهت در خصوصیات یا ویژگی‌هایشان مانند قیمت، عملکرد و یا تقاضای مشتری استفاده شود. این امر می‌تواند به کسب و کارها کمک کند تا فرصت هایی در محصولات خود یا فرصت‌هایی برای توسعه محصول جدید شناسایی کنند.

خوشه بندی به طور کلی می‌تواند یک ابزار قدرتمند برای کسب و کارها باشد تا برای به دست آوردن دیدگاه‌هایی در مورد مشتریان و محصولات خود استفاده کنند و تصمیمات مبتنی بر داده بگیرند تا رقابت‌پذیری کسب و کار خود را افزایش دهند.

• خوشه بندی با k-means
• تعیین مراکز اولیه خوشه ها
• خوشه بندی سخت و نرم
• اندازه گیری مدل خوشه بندی
• ایجاد خوشه ها به عنوان درخت سلسله مراتبی
• انجام خوشه بندی سلسله مراتبی از روی ماتریس فاصله
• پیاده سازی خوشه بندی تجمعی
• خوشه بندی از طریق DBSCAN

یادگیری ماشین چندین مزیت دارد که آن را به یک ابزار قدرتمند در صنایع، کسب و کار و زمینه‌های مختلف تبدیل می‌کند. در زیر برخی از اصلی‌ترین مزایای یادگیری ماشین آورده شده است:

۱. اتوماسیون: یکی از بزرگترین مزایای یادگیری ماشین این است که اجازه می‌دهد وظایفی که نیاز به ورود انسان داشته باشند، به صورت خودکار انجام شود. این می‌تواند زمان و هزینه را صرفه‌جویی کند و همچنین خطاها و ناهمخوانی‌ها را کاهش دهد.

۳. قابلیت مقیاس‌پذیری: الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادر به پردازش مقادیر زیادی از داده‌ها به سرعت و با کارآیی بالا هستند که امکان پردازش داده‌های بزرگ را که به صورت دستی غیر ممکن یا غیر عملی است، فراهم می‌کند.

۴. یادگیری پیوسته: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به طور پیوسته به داده‌های جدید یاد بگیرند و با گذشت زمان دقت و عملکرد آن‌ها را بهبود بخشند.

۵. تحلیل پیش‌بینی: یادگیری ماشین می‌تواند برای پیش‌بینی بر اساس الگوها و روندهای موجود در داده‌ها استفاده شود. این می‌تواند برای پیش‌بینی روندهای آینده، شناسایی ریسک‌ها و فرصت‌های بالقوه، و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها استفاده شود.

۶. بهبود کارآیی: یادگیری ماشین می‌تواند به بهینه‌سازی فرآیندها و جریان کارها کمک کند، با کاهش تلفات و بهبود کارآیی در صنایع مختلف از جمله تولید، حمل و نقل و سیستم های سلامت.

در کل، یادگیری ماشین پتانسیلی برای تحول کسب و کارها و صنایع دارد و این امکان را فراهم می‌کند که بینش‌ها و فرصت‌های جدیدی که با روش‌های سنتی قبلاً امکان‌پذیر نبودند، بوجود بیاید.

• انتخاب نوع الگوریتم
• رگرسیون لجستیک
• ماشین بردار پشتیبان
• حل مسائل غیرخطی با Kernel SVM
• الگوریتم یادگیری درخت تصمیم
• الگوریتم knn
• ارزیابی مدل و تنظیم پارامترها
• ساده کردن گردش کار با pipeline
• استفاده از k-fold cross-validation برای ارزیابی مدل
• الگوریتم های اشکال زدایی با منحنی های یادگیری و اعتبارسنجی
• تنظیم مدل‌های یادگیری ماشینی از طریق grid search
• معیارهای مختلف ارزیابی عملکرد مدل

تکنیک‌های یادگیری ماشین گروهی، چندین مدل را ترکیب می‌کنند تا دقت و قابلیت اطمینان پیش‌بینی را بهبود بخشند. برخی از مزایای یادگیری ماشین گروهی عبارتند از:

۱. بهبود دقت: مدل‌های یکپارچه معمولاً نسبت به مدل‌های تکی عملکرد بهتری دارند، به‌ویژه وقتی که نویز و تغییر پذیری قابل توجهی در داده‌ها وجود دارد. با ترکیب پیش‌بینی‌های چندین مدل، یادگیری یکپارچه می‌تواند به کاهش خطاها و بهبود دقت کمک کند.

۲. قابلیت اطمینان: مدل‌های گروهی به میزان بیشتری مقاومت نسبت به overfitting دارند، که ممکن است زمانی رخ دهد که یک مدل بیش از حد پیچیده شود و به جای الگوهای اصلی، نویز داده‌ها را fit کند. با ترکیب چندین مدل، یادگیری گروهی می‌تواند به کاهش تأثیر overfitting و بهبود قابلیت اطمینان پیش‌بینی‌ها کمک کند.

۳. چند منظوره‌بودن: یادگیری یکپارچه می‌تواند با گستره وسیعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از جمله درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی و ماشین‌های بردار پشتیبان، استفاده شود. این امر یک تکنیک چند منظوره را فراهم می‌کند که می‌تواند برای حل مسائل و داده‌های مختلف به کار گرفته شود

۴. تفسیرپذیری: برخی از تکنیک‌ها مانند جنگل‌های تصادفی، اهمیتی از ویژگی ها را ارائه می‌دهند که می‌توان از آن برای درک این استفاده کرد که مدل چگونه پیش‌بینی‌های خود را انجام می‌دهد. این در شرایطی که درک عوامل پایه‌ایی پیش‌بینی‌ها ارزشمند است.

به طور کلی، یادگیری ماشین انباشته می‌تواند یک تکنیک قدرتمند برای بهبود دقت و قدرت انعطاف‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین باشد و می‌تواند برای یک مجموعه گسترده از داده و مشکلات به کار گرفته شود.

• ترکیب طبقه بندی ها از طریق اکثریت آرا
• Bagging – ساخت مجموعه ای از طبقه بندی کننده ها از نمونه های بوت استرپ
• جنگل تصادفی
• ارزیابی اهمیت ویژگی با جنگل های تصادفی
• adaptive boosting
• پیاده سازی AdaBoost
• Gradient boosting
• استفاده از XGBoost

یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که به دلیل توانایی حل مسائل پیچیده و بزرگ با دقت زیاد، در سال‌های اخیر توجه زیادی به خود جلب کرده است. اهمیت یادگیری عمیق در قابلیت آن برای یادگیری خودکار داده‌ها از طریق ترکیب چندین لایه از شبکه‌های عصبی قرار دارد. این امکان را فراهم می‌آورد تا مدل‌های پیچیده‌ای ایجاد شود که می‌تواند ویژگی‌های مرتبط را از داده‌های خام استخراج کرده و وظایفی مانند تشخیص اشیاء، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و موارد دیگر را انجام دهد.

مدل‌های یادگیری عمیق در زمینه‌های مختلفی مانند تشخیص تصاویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و حتی بازی‌های رایانه‌ای نسبت به مدل‌های سنتی یادگیری ماشین، بهترین عملکرد را از خود نشان داده‌اند. علاوه بر این، یادگیری عمیق امکانات جدیدی را در زمینه‌هایی مانند بینایی ماشین، اتوموبیل های خودران، کشف دارو و ژنومیک فراهم کرده است.

علاوه بر این، تکنیک‌های یادگیری عمیق می‌توانند برای داده‌های بدون ساختار مانند تصاویر، ویدئوها و متن‌ها به کار گرفته شوند، که این امکان را فراهم می‌آورد تا از منابع اطلاعاتی جدیدی بهره‌مند شویم. این به پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه‌هایی مانند پزشکی منجر شده است، جایی که یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی و کمک به تشخیص بیماری‌ها استفاده می‌شود.

بطور خلاصه، اهمیت یادگیری عمیق در توانایی حل مسائل پیچیده با دقت بالا، ایجاد مدل‌های پیچیده تر و پیشرفته‌تر، و امکان کاربرد در گستره وسیعی از حوزه‌ها با استفاده از داده‌های بدون ساختار است.

• Sequential API در کراس
• Functional API در کراس
• Subclassing API در کراس
• Preprocessing API در کراس
• رگرسیون خطی:
  • توابع هزینه در رگرسیون خطی
  • رگرسیون Lasso و Ridge
  • رگرسیونlogistic
• رگرسیون غیرخطی
• شبکه های عصبی:
  • شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه
  • توابع فعالسازی
  • توابع هزینه
  • الگوریتم backpropagation
  • مروری بر سایر الگوریتمها
  • معیارهای ارزیابی مدل
• شبکه های CNN:
  • پیاده سازی یک شبکه ساده CNN
  • پیاده سازی CNN پیشرفته
  • یادگیری مجدد مدل های موجود CNN
• شبکه های بازگشتی:
  • شبکه های RNN
  • شبکه LSTM
• شبکه Autoencoder

Regularization and Dropout دو تکنیک مهم در یادگیری عمیق هستند که برای جلوگیری از بیش‌برازش و بهبود قابلیت عمومی سازی مدل آموزش دیده استفاده می‌شوند.

بیش‌برازش در مدل زمانی اتفاق می‌افتد که مدل بسیار پیچیده می‌شود و شروع به بسیار نزدیک شدن به داده‌های آموزش می‌کند، این باعث کاهش عملکرد مدل بر روی داده‌های جدید و ناشناخته می‌شود. Regularization یک تکنیک است که برای حل این مسئله با افزودن یک عبارت جریمه به تابع هزینه به کار می‌رود که از بیش برازش مدل جلوگیری می‌کند. این عبارت جریمه می‌تواند از نوع‌های مختلفی مانند رگولاریزاسیون L1 یا L2 باشد و به کاهش پیچیدگی مدل و بهبود قابلیت عمومی سازی آن کمک می‌کند.

Dropout تکنیک دیگری است که برای جلوگیری از بیش‌برازش با حذف تصادفی برخی از نورون‌ها در زمان آموزش استفاده می‌شود. این بدان معناست که در هر بار آموزش، یک زیرمجموعه از نورون‌ها خاموش می‌شوند و مدل با استفاده از نورون‌های باقیمانده آموزش داده می‌شود. این امر کمک می‌کند که مدل به تناسب زیادی به یک مجموعه خاص از نورون‌ها نیاز نداشته باشد و برای یادگیری ویژگی‌های مقاومت‌پذیر و پایدار برای پیش‌بینی در داده‌های جدید عملکرد بهتری داشته باشد.

در کل، Regularization and Dropout از تکنیک‌های مهم در یادگیری عمیق هستند زیرا از بیش‌برازش مدل جلوگیری کرده و به بهبود قابلیت تعمیم مدل آموزش دیده کمک می‌کنند که برای دستیابی به عملکرد بالا در داده‌های جدید و ناشناخته ضروری است.

• مقدمه ای بر منظم سازی: Ridge and LassoL1 and L2 Regularization
  Linear Regression
  • ElasticNet Regularization
  • K-Fold Cross-validation with Keras
  • Regression vs Classification K-Fold Cross-Validation
  • Out-of-Sample Regression Predictions with K-Fold Cross-Validation
  • Classification with Stratified K-Fold Cross-Validation
  • Training with both a Cross-Validation and a Holdout Set
  • L1 and L2 Regularization to Decrease Overfitting
  • Drop Out for Keras to Decrease Overfitting
  • Benchmarking Regularization Techniques
  • Additional Reading on Hyperparameter Tuning
  • Bootstrapping for Regression
  • Bootstrapping for Classification

تحلیل سری زمانی یکی از اجزای حیاتی داده کاوی است زیرا ما را قادر می سازد الگوها، روندها و روابط موجود در داده هایی که با گذر زمان تغییر می کنند، شناسایی کنیم. داده های سری زمانی به داده هایی اطلاق می شود که در طول زمان جمع آوری شده اند و به صورت مرتب شده زمانی هستند. مثال هایی از داده های سری زمانی شامل قیمت های سهام، الگوهای آب و هوا، ترافیک وب سایت و داده های سنسور از دستگاه های IoT می باشند.

با تحلیل داده های سری زمانی، می توانیم برای یک سیستم اطلاعاتی به دست آوریم، پیش بینی انجام دهیم و تصمیمات کاربردی بگیریم. تحلیل سری زمانی می تواند به ما در موارد زیر کمک کند.

پیش بینی مقادیر آینده: تحلیل سری زمانی می تواند بر اساس روندها و الگوهای گذشته، مقادیر آینده را پیش بینی کند. این امر می تواند برای کسب و کارهایی که می خواهند فروش یا تقاضای آینده محصولات خود را پیش بینی کنند، مفید باشد.

شناسایی روندها: تحلیل سری زمانی می تواند به ما کمک کند تا الگوهای روندی و فصلی در داده ها را شناسایی کنیم. به عنوان مثال، یک خرده فروش می تواند از تحلیل سری زمانی برای شناسایی روند فروش در طول زمان و تنظیم استراتژی بازاریابی و موجودی خود استفاده کند.

شناسایی آنومالی: تحلیل سری زمانی می تواند به ما کمک کند تا رویدادها و داده های آنومالی در داده ها را شناسایی کنیم. به عنوان مثال، تیم امنیت سایبری می تواند از تحلیل سری زمانی برای شناسایی الگوهای آنومالی در ترافیک شبکه استفاده کند که ممکن است نشان دهنده یک حمله سایبری باشد.

ارزیابی اثربخشی مداخلات: تحلیل سری زمانی می تواند برای ارزیابی اثربخشی مداخلات یا تغییرات اعمال شده در یک سیستم استفاده شود. به عنوان مثال، یک ارائه دهنده خدمات بهداشتی می تواند از تحلیل سری زمانی برای ارزیابی اثربخشی یک پروتکل درمانی جدید استفاده کند

به طور کلی، تجزیه و تحلیل سری زمانی ابزاری قدرتمند در داده کاوی است که می‌تواند به ما در کشف دانش ارزشمند و تصمیم‌گیری‌های آگاهانه بر اساس الگوهای داده‌های تاریخی کمک کند.

• کار با داده های سری زمانی
• تبدیل داده ها به داده های سری زمانی
• مدیریت داده های گمشده در سری زمانی
• ساختار اجزا سری زمانی (روند، فصلی، دوره ای و …)
• نمایش داده های سری زمانی
• تجزیه داده های سری زمانی
• تعیین outlier ها در سری زمانی
• پیش بینی baseline سری زمانی:
  • Naïve forecast
  • Moving average forecast
  • Seasonal naive forecast
  • Exponential smoothing (ETS)
    ARIMA
  • Fast Fourier Transform forecast
• معیارهای اندازه گیری پیش بینی و ارزیابی مدل ها
• مهندسی ویژگی ها در پیش بینی سری زمانی
• تبدیلات در سری های زمانی

پیش بینی سری های زمانی:

• مقدمه ای بر رگرسیون خطی
• پیاده سازی مدل رگرسیون خطی حداقل مربعات
• برازش یک رگرسیون پایدار
• ارزیابی مدل رگرسیون
• رگرسیون چند جمله ای
• رگرسیون درخت تصمیم
• رگرسیون تصادفی جنگل Random forest
• مدل های پیش بینی global
• یادگیری عمیق در پیش بینی سری های زمانی:
  • MLP
  • RNN
  • LSTM
  • CNN
• مدلسازی الگوها در سری های زمانی:
  • رویکرد Single-step-ahead
  • رویکرد Sequence-to-sequence
• پیش بینی چند گامی
• معیارهای ارزیابی و استراتژی های اعتبار سنجی پیش بینی سری زمانی
• مباحث پیشرفته در سری زمانی

پردازش زبان طبیعی (NLP) و استخراج معنا (Semantic Mining) دو تکنیک مهم در زمینه داده کاوی هستند. NLP با تجزیه و تحلیل، درک و تولید زبان انسانی سر و کار دارد، در حالی که استخراج معنا بر روی کشف و استخراج معنای کلمات و عبارات از داده های متنی بدون ساختار تمرکز دارد.

اهمیت NLP و استخراج معنا در قابلیت آنها برای به دست آوردن ارزش داده های بدون ساختار است که بخش عمده ای از داده های موجود امروزی را تشکیل می دهد. این شامل داده های متنی از رسانه های اجتماعی، بازخورد مشتری و دیگر منابع است که می تواند برای تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، روند بازار و سایر عوامل مهمی که ممکن است بر روی کسب و کار تأثیر بگذارند، به عنوان اطلاعاتی ارزشمند خدمت کند.

با استفاده از تکنیک های NLP و استخراج معنا برای تجزیه و تحلیل این داده های بدون ساختار، کسب و کارها می توانند به درک عمیق تری از مشتریان و نیازهایشان برسند و از این اطلاعات برای بهبود محصولات، خدمات و تجربه کلی مشتری استفاده کنند. به عنوان مثال، آنها می توانند از تحلیل احساسات استفاده کنند تا نظرات مشتری درباره برند و محصولاتشان را شناسایی کرده و از این اطلاعات برای بهبود کمپین های بازاریابی یا خدمات مشتری استفاده کنند.

بطور کلی، اهمیت پردازش زبان طبیعی و مدل‌سازی معنایی در این قرار دارد که با در نظر گرفتن ارزش داده‌های بدون ساختار، که بیشتر داده‌های موجود را تشکیل می‌دهند، به کسب تصمیماتی که بر اساس رفتار مشتریان و گرایشات بازار می‌توانند بگیرند، کمک می‌کنند.

• مقدمه ای بر bag-of-words
• تبدیل کلمات به بردار
• word term frequency و document frequency
• پاکسازی داده ها
• توکن کردن متن
• آموزش مدل رگرسیون لجستیک برای طبقه بندی اسناد
• کار با داده های بزرگ
• مدلسازی با latent Dirichlet allocation
• تجزیه اسناد متنی با LDA

‍پردازش زبان طبیعی:

• داده های متنی و مدیریت آنها
• استخراج و پردازش داده های متنی
• تبدیل داده های متنی
• حذف علائم نگارشی
• حذف کلمات توقف
• استاندارد کردن متن
• تصحیح کلمات
• نشانه گذاری متن (توکن سازی)
• Stemming
• Lemmatizing
• کاوش داده های متنی
• ساخت pipeline پیش پردازش متن
• تبدیل متن به ویژگی ها
• تبدیل متن به ویژگی ها با استفاده از One-Hot
• تبدیل متن به ویژگی ها با استفاده از Count Vectorizer
• رویکرد n-gram
• تشکیل ماتریس Co-occurrence
• Hash Vectorizing
• تبدیل متن به ویژگی ها با استفاده از TF-IDF
• پیاده سازی Word Embeddings
• پیاده سازی fastText
• پردازش پیشرفته زبان طبیعی
• استخراج عبارات اسمی
• یافتن شباهت بین متون
• برچسب گذاری بخشی از گفتار
• استخراج موجودیت ها از متن
• استخراج موضوعات از متن
• طبقه بندی متن
• یادگیری عمیق در پردازش متن
• انجام تجزیه و تحلیل احساسات
• مباحث پیشرفته

بینایی ماشینی و پردازش تصویر دو فناوری مهمی هستند که در کاربردهای مختلفی در صنایع مختلف استفاده می‌شوند. بینایی ماشینی شامل استفاده از الگوریتم‌های بینایی ماشین و سخت‌افزار برای تحلیل تصاویر و جریان‌های ویدیویی جهت استخراج اطلاعات درباره اشیاء داخل آن‌ها می‌شود. پردازش تصویر شامل استفاده از تکنیک‌های مختلف برای دستکاری تصاویر دیجیتالی به منظور بهبود کیفیت یا استخراج اطلاعات از آن‌ها است. برخی از کاربردهای مشترک تصویربرداری ماشینی و پردازش تصویر عبارتند از:

۱. کنترل کیفیت: بینایی ماشینی اغلب در خطوط تولید و مونتاژ برای شناسایی عیوب و اطمینان از اینکه محصولات به استانداردهای کیفیتی مشخصی برسند، استفاده می‌شود. به عنوان مثال، بینایی ماشینی می‌تواند برای بازرسی و شناسایی عیوب در قطعات الکترونیکی، محصولات غذایی و دارویی استفاده شود.

۲. رباتیک و اتوماسیون: تصویربرداری ماشینی نیز در رباتیک و اتوماسیون برای امکان انجام وظایفی که به درک بصری نیاز دارند، مانند شناسایی و محل‌یابی اشیاء، استفاده می‌شود.

۳. امنیت و نظارت: همچنین در سیستم‌های امنیتی و نظارتی از بینایی ماشین و پردازش تصویر برای شناسایی و ردیابی اشیاء یا افراد در زمان واقعی استفاده می‌شود. به عنوان مثال، این تکنولوژی‌ها می‌توانند در فرودگاه‌ها، بانک‌ها و سایر مکان‌های عمومی برای شناسایی و ردیابی فعالیت‌ها یا رفتارهای مشکوک به کار روند.

۴. تصویربرداری پزشکی: پردازش تصویر در تصویربرداری پزشکی به طور گسترده‌ای برای بهبود کیفیت تصاویر، استخراج اطلاعات مفید و کمک به تشخیص استفاده می‌شود. این شامل تکنیک‌هایی مانند کاهش نویز، تشخیص لبه‌ها و تجزیه و تحلیل تصاویر است.

۵. کشاورزی: بینایی ماشین در کشاورزی برای بهینه سازی عملکرد محصولات و بهبود کارایی استفاده می‌شود. به عنوان مثال، بینایی ماشین می‌تواند برای شناسایی بیماری‌های محصولات، اندازه‌گیری رشد گیاهان و شناسایی رسیده بودن میوه‌ها و سبزیجات استفاده شود.

بطور کلی، بینایی ماشین و پردازش تصویر تکنولوژی‌های چندکاره‌ای هستند که در صنایع مختلف می‌توانند بهبود کارایی، کنترل کیفیت و تصمیم‌گیری را بهبود بخشند.

• پردازش تصویر در پایتون
• ایجاد تصاویر در پایتون
• تبدیل تصاویر
• استاندارد کردن تصاویر
• اضافه کردن نویز به تصاویر
• پیش پردازش تصاویر
• کتابخانه keras در تشخیص تصاویر
• بینایی ماشین
• شبکه های کانولوشنی (CNNs)
• لایه های کانولوشنی(Convolution Layers)
• لایه های Max Pooling
• شبکه های کانولوشنی رگرسیونی
• یادگیری تقویتی در در بینایی ماشین
• استفاده از ساختار ResNet
• استفاده از سایر ساختارها از قبیل YOLO5
• استفاده از YOLO در پایتون
• بخش بندی تصاویر(Image segmentation)

GANها (شبکه‌های مولد متخاصم) نوعی مدل هوش مصنوعی هستند که به دلیل قابلیت تولید داده‌های با کیفیت واقع‌گرایانه، در سال‌های اخیر اهمیت زیادی به دست آورده‌اند.

GANها از دو شبکه عصبی تشکیل شده‌اند، یک مولد و یک تشخیص‌دهنده، که با همکاری یکدیگر، داده‌های مصنوعی تولید می‌کنند که به شدت شبیه داده‌های واقعی هستند. اهمیت GANها در چندین حوزه قابل مشاهده است، از جمله:

۱. تولید تصویر و ویدئو: GANها می‌توانند تصاویر و ویدئوهای واقع‌گرایانه تولید کنند که می‌توانند برای ایجاد آثار هنری دیجیتالی تا تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌های بینایی ماشین استفاده شوند.

۲. افزایش داده: GANها می‌توانند داده‌های اضافی تولید کنند که برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گیرند و دقت آن‌ها را بهبود دهند و نیاز به دیتاست‌های بزرگ را کاهش دهند.

۳. تشخیص ناهنجاری: GANها می‌توانند برای تشخیص ناهنجاری در داده‌ها، مانند تراکنش‌های تقلبی یا آنومالی پزشکی در تصاویر پزشکی آموزش داده شوند.

۴. انتقال سبک(Style): GANها می‌توانند برای انتقال ساختار یک تصویر به تصویر دیگر استفاده شوند که امکان ایجاد تصاویر جدید با سبک بصری منحصر به فرد را فراهم می‌کنند.

در کل، GANها به یک ابزار مهم برای تولید داده‌های واقع‌گرایانه تبدیل شده‌اند و پتانسیل انقلابی در چندین صنعت از سرگرمی تا بهداشت را دارند.

• مقدمه ای بر GANS برای تولید تصویر و داده
• تولید چهره با StyleGAN و Python
• استفاده از GAN در Google CoLab
• اجرای StyleGAN با کد پایتون
• بررسی Latent Vector
• یادگیری StyleGAN3 با تصاویر
• راه اندازی محیط جدید
• تبدیل تصاویر
• پاکسازی تصاویر
• مباحث ویژه در GANs

XAI یا هوش مصنوعی قابل توضیح، یک زمینه رو به رشد است که با هدف شفافیت و قابل فهم تر نمودن مدل های یادگیری ماشینی برای انسان ها کار می کند. در زیر چند مثال از کاربردهای XAI آورده شده است:

۱. بهداشت: در حوزه پزشکی، XAI می تواند به پزشکان کمک کند تا درک کنند که چگونه الگوریتم های هوش مصنوعی به یک تشخیص یا توصیه درمانی رسیدند. این می تواند به ایجاد اعتماد به تکنولوژی کمک کند و شفافیت بیشتری را برای بیماران فراهم کند.

۲. خدمات مالی XAI: می تواند برای بهبود مدل های ارزیابی ریسک و شناسایی تقلب استفاده شود. با ارائه توضیحاتی برای تصمیماتی که توسط مدل گرفته می شود، می تواند مسئولیت پذیری را افزایش دهد و احتمال تعصب را کاهش دهد.

۳. خودروهای خودران XAI: می تواند به کمک مردم درک کنند که خودروهای خودران چگونه تصمیماتی می گیرند، به خصوص در شرایطی که احتمال آسیب وجود دارد. این می تواند به ایجاد اعتماد به تکنولوژی کمک کند و آن را برای عموم قابل قبول تر کند.

۴. Legal: XAI می تواند برای تجزیه و تحلیل مقادیر بزرگی از داده های حقوقی مانند قوانین یا قراردادها برای کمک به وکلا در فرآیند تصمیم گیری استفاده شود. با ارائه توضیحات واضح برای توصیه های آن، می تواند به وکلا کمک کند تا دلیل تصمیمات هوش مصنوعی را بیشتر درک کنند.

۵. Customer Service: XAI می تواند برای بهبود چت بات ها و دستیاران مجازی استفاده شود، این امر به آنها امکان می دهد تا درخواست های کاربران را بهتر درک کرده و پاسخ دقیق تری را ارائه دهند. با ارائه توضیحات برای چگونگی رسیدن هوش مصنوعی به پاسخ خود، می تواند به ایجاد اعتماد در کاربران و افزایش رضایت مشتری کمک کند.

• تعریف تفسیرپذیری
• مدل های قابل تفسیر
• روش های مدل-آگنوستیک
• توضیحات مبتنی بر نمونه
• روش های مدل گلوبال-آگنوستیک
• روش های مدل محلی-آگنوستیک
• تفسیر شبکه های عصبی

انتقال یادگیری، این امکان را به مدل‌های یادگیری ماشین می‌دهد که از دانشی که در یک وظیفه به دست آورده‌اند بتوانند عملکردشان را در وظیفه دیگری ارتقا ببخشند. به جای آموزش یک مدل برای هر وظیفه جدید، انتقال یادگیری، استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش داده شده را ممکن می‌سازد که می‌تواند میزان داده و زمان مورد نیاز برای آموزش را به شدت کاهش دهد. این به ویژه در شرایطی که مقدار داده‌های برچسب‌دار در دسترس، محدود است یا آموزش مدل‌ها از ابتدا هزینه محاسباتی زیادی دارد، بسیار مفید است.

انتقال یادگیری همچنین به حل مشکل بیش‌برازش کمک می‌کند که در آن مدل ممکن است در داده‌های آموزش خوب عمل کند اما در داده‌های جدید ناشناخته بد عمل کند. با انتقال دانشی که از مجموعه داده‌های بزرگ یاد گرفته شده است، مدل می‌تواند بهتر تعمیم دهد و در کار با داده‌های جدید و ناشناخته، کارآیی بیشتری داشته باشد.

در کل، یادگیری انتقالی یک تکنیک مهم در حوزه یادگیری ماشین است، زیرا می‌تواند کارآیی و اثربخشی توسعه مدل را بهبود بخشد و ایجاد مدل‌های دقیق‌تر و قدرتمندتر را ممکن سازد.

• مقدمه ای بر یادگیری انتقالی در کراس
• شبکه های Pretrained معروف در کراس:
  • DenseNet
  • InceptionResNetV2 and InceptionV3
  • MobileNet
  • NASNet
  • ResNet, ResNetV2, ResNeXt
  • VGG16 and VGG19
  • Xception
• یادگیری انتقالی برای بینایی ماشین
• یادگیری انتقالی برای مهندسی ویژگی ها

یادگیری تقویتی نوعی یادگیری ماشین است که شامل یک عامل است که از طریق آزمون و خطا تصمیم‌گیری می‌کند. عامل با محیطی تعامل دارد و براساس اعمال خود پاداش یا مجازات دریافت می‌کند و با گذشت زمان یاد می‌گیرد که چگونه می‌تواند پاداش خود را به حداکثر برساند. از طریق این فرآیند، عامل می‌تواند استراتژی بهینه برای دستیابی به اهداف خود در محیط موردنظر توسعه دهد
استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در بسیاری از زمینه‌های مختلف از جمله بازی‌های رایانه‌ای، رباتیک، خودروهای خودران، مدیریت منابع، مالی، صنعتی و… می‌تواند مفید واقع شود.

برخی از مثال‌های کاربردی یادگیری تقویتی شامل:

• آموزش ربات‌ها برای انجام وظایف مختلف مانند تشخیص شیء، گرفتن یک شیء و جابجایی آن در محیط.
• طراحی الگوریتم‌های خودران برای خودروهای هوشمند تا بتوانند به طور خودکار رانندگی کنند.
• طراحی سیستم‌های تحلیل مالی هوشمند که بر اساس یادگیری تقویتی، قادر به پیش‌بینی بازده سرمایه‌گذاری‌ها و انجام معامله باشند.
• طراحی سیستم‌های مدیریت منابع در شبکه‌های مخابراتی که بتوانند با بهینه‌سازی مصرف منابع، کیفیت خدمات را افزایش دهند.
• طراحی سیستم‌های هوشمند برای کنترل پروسه‌های صنعتی و بهینه‌سازی خط تولید و مونتاژ