پشتیبانی:9114596785(98+)
علم داده فرآیندی است که به تحلیل و تبدیل دادهها به اطلاعات کاربردی میپردازد. این حوزه شامل آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر است و مراحل مختلفی از وارد کردن دادهها، پاکسازی، تحلیل پیچیده و مدلسازی را شامل میشود. ابتدا دادهها از منابع مختلف وارد شده و به فرمتهای مناسب تبدیل میشوند. سپس با مرتبسازی دادهها و ایجاد متغیرهای جدید، آماده تحلیلهای پیچیده و مدلسازی میشوند. هدف این فرآیند استخراج بینشهای ارزشمند برای تصمیمگیری بهتر و پیشبینی دقیقتر است.
زبان برنامهنویسی R بهعنوان ابزاری تخصصی در علم داده و تحلیلهای آماری، جایگاه خود را در میان ابزارهای پیشرفته حفظ کرده است. این زبان با داشتن اکوسیستمی غنی از بستههای کاربردی مانند ggplot2 و dplyr، برای مصورسازی دادهها و مدیریت دادهها بهطور گسترده مورد استفاده قرار میگیرد. اگرچه زبانهایی مانند Python چالشهایی را برای R ایجاد کردهاند، اما قابلیتهای آماری منحصر به فرد و ابزارهای یکپارچهسازی مانند reticulate، R را به ابزاری حیاتی در صنایع داروسازی، مالی و پژوهشهای علمی تبدیل کردهاند.
بسته tidymodels مجموعهای از ابزارهای جامع در زبان R است که فرآیندهای مختلف یادگیری ماشین از پیشپردازش و نمونهگیری تا تنظیم ابرپارامترها و ارزیابی مدل را با یکپارچگی کامل و بر اساس اصول tidy داده فراهم میکند.
این مقاله به بررسی خطای 00LOCK در زمان نصب یا بهروزرسانی بستههای R پرداخته و راهکارهای متنوعی برای رفع این مشکل ارائه میدهد. با درک علل بروز این خطا و استفاده از روشهای ساده برای حذف فایل قفل، کاربران R میتوانند به راحتی مشکلات نصب را حل کنند.
در این مقاله، تفاوتهای کلیدی بین شبکههای عصبی کمعمق (SNN) و عمیق (DNN) مورد بررسی قرار گرفته است. شبکههای عصبی به عنوان مدلهای پیشرفتهای که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شدهاند، به دو دسته کمعمق و عمیق تقسیم میشوند. این تفاوتها شامل مواردی همچون معماری، ظرفیت یادگیری، ریسک بیشبرازش، نیازهای دادهای، و تفسیرپذیری است. انتخاب صحیح بین این دو نوع شبکه به عواملی نظیر پیچیدگی وظیفه، حجم دادههای موجود و منابع محاسباتی بستگی دارد.
یادگیری عمیق که زیرمجموعهای از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است، به کمک شبکههای عصبی چندلایه توانسته در دهه اخیر تحولاتی اساسی در تحلیل دادهها و حوزههایی همچون تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار ایجاد کند. پیشرفتهای اخیر در قدرت محاسباتی و دسترسی به دادهها آن را به یکی از پرکاربردترین و پیشرفتهترین حوزههای هوش مصنوعی تبدیل کرده است.
این مقاله به بررسی تفاوتهای الگوریتم و مدل در یادگیری ماشین می پردازد. الگوریتمها به عنوان دستورالعملهای گامبهگام در یادگیری ماشین، وظیفه ایجاد مدلهایی را دارند که قادر به پیشبینی و تحلیل دادههای جدید هستند. یادگیری ماشین امروزه به عنوان یکی از ارکان هوش مصنوعی، الگوها و ساختارهای پنهان در دادهها را استخراج کرده و برای کاربردهای خودکار و پیشبینی دقیق استفاده میکند. با مطالعه این مقاله میتوانید درک عمیقی از تفاوت های الگوریتمها و مدلها در تحلیل داده به دست آورید.