مقاله ها

علم داده: مبانی، فرآیندها و چالش‌ها

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.

52 سید جلیل علوی

آینده زبان برنامه‌نویسی R: مسیر تکامل یا افول؟

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.

47 سید جلیل علوی

معرفی کامل بسته tidymodels در یادگیری ماشین با استفاده از R

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.

98 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.

290 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.

85 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.

209 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.

58 سید جلیل علوی