مقاله ها

تفاوت بین شبکه‌های عصبی کم‌عمق و عمیق

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.

25 سید جلیل علوی

یادگیری عمیق: از تئوری تا کاربردهای عملی در هوش مصنوعی

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.

28 سید جلیل علوی

الگوریتم و مدل در یادگیری ماشین

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.

39 سید جلیل علوی

مروری جامع بر زبان برنامه‌نویسی R: ویژگی‌ها، کاربردها و مقایسه با سایر زبان‌ها

زبان برنامه‌نویسی R یک ابزار متن‌باز و رایگان است که به‌طور گسترده در تحلیل داده‌ها، آمار و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. این زبان با داشتن کتابخانه‌های متنوع، قابلیت‌های پیشرفته و پشتیبانی از تحلیل‌های آماری پیچیده، به یکی از محبوب‌ترین ابزارها در میان محققان تبدیل شده است. با وجود برخی محدودیت‌ها در مقایسه با زبان‌هایی مانند Python، R به دلیل تمرکز بیشتر بر آمار و تحلیل داده‌ها همچنان جایگاه خود را حفظ کرده و با توسعه مداوم بسته‌های جدید، به‌سرعت با نیازهای جدید سازگار می‌شود.

35 زهرا نوری

معرفی برترین کتابخانه‌های R برای علم داده در سال 2024

این مقاله به معرفی برترین کتابخانه‌های R برای علم داده در سال 2024 می‌پردازد. در این مقاله، کتابخانه‌هایی معرفی می‌شوند که برای کارهای مختلف از جمله دستکاری داده‌ها (dplyr و tidyr)، خواندن داده‌ها (readr)، کار با رشته‌ها (stringr)، بصری‌سازی (ggplot2 و plotly)، و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین (mlr3 و caret) کاربرد دارند. همچنین ابزارهایی برای تولید گزارش‌های پویا (knitr و markdown)، تحلیل سری‌های زمانی (Prophet و tseries)، و مدیریت پایگاه‌های داده (RSQLite) نیز بررسی می‌شوند.

78 سید جلیل علوی

زبان برنامه نویسی R: قدرتمند، انعطاف پذیر و محبوب

زبان برنامه نویسی R به دلیل قابلیت های قدرتمند آماری، انعطاف پذیری و محبوبیت گسترده، به یک ابزار ضروری برای محققان، دانشمندان داده و تحلیلگران تبدیل شده است. این مقاله به بررسی ویژگی های کلیدی R، کاربردهای متنوع آن در حوزه های مختلف، و اهمیت آن در ترویج تحقیقات تکرارپذیر می پردازد. همچنین به مزایای یادگیری R و ارزش آن در بازار کار با رشد روزافزون علم داده اشاره می کند.

34 سید جلیل علوی

منحنی یادگیری در زبان برنامه نویسی R

منحنی یادگیری R با شیب تند، یادگیری این زبان قدرتمند را برای مبتدیان ممکن است چالش‌برانگیز کند. دلایل این پیچیدگی شامل ساختار منحصر به فرد، اکوسیستم گسترده بسته‌ها، نیاز به درک مفاهیم آماری و رابط خط فرمان است. با این حال، با تمرکز بر مفاهیم پایه، استفاده از منابع مناسب، تمرین عملی، مشارکت در جامعه R و پشتکار می‌توان بر این چالش‌ها غلبه کرد. یادگیری R یک سفر مادام‌العمر است که درهای بسیاری را در زمینه تحلیل داده، یادگیری ماشین و تصویرسازی می‌گشاید.

82 سید جلیل علوی