۱۰ الگوریتم مهم یادگیری ماشین که هر متخصص داده باید بشناسد
در این مقاله با ۱۰ الگوریتم مهم و پرکاربرد یادگیری ماشین آشنا میشویم که درک آنها میتواند پایه مناسبی برای ورود به دنیای حرفهای Machine Learning باشد.
شبکه عصبی مصنوعی (ANN) چیست؟ هر آنچه باید درباره مغز هوش مصنوعی بدانید
شبکه عصبی مصنوعی یکی از مهمترین و پرکاربردترین الگوریتمهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است
چگونه وارد دنیای رباتیک شویم؟ نقشه راه کامل یادگیری رباتیک از صفر
رباتیک یکی از پیشرفتهترین و میانرشتهایترین شاخههای علوم مهندسی است که دانشهای مختلفی مانند مکانیک، الکترونیک، برنامهنویسی را شامل میشود
توابع عضویت در منطق فازی چیست؟ معرفی کامل انواع توابع عضویت و کاربردهای آنها
تابع عضویت یک تابع ریاضی است که میزان تعلق یک مقدار به یک مجموعه فازی را مشخص میکند. خروجی این تابع همیشه عددی بین ۰ تا ۱ است.
سیستم های خبره و یادگیری ماشین چه تفاوتی هایی با یکدیگر دارند؟
سیستمهای خبره و یادگیری ماشین دو رویکرد مهم و بنیادین در حوزه هوش مصنوعی هستند که هر کدام با هدف حل مسائل پیچیده و تصمیمگیری هوشمند طراحی شدهاند،
کاربرد NLP در موتورهای جستجو و سئو مدرن
این مقاله به بررسی نقش پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحول موتورهای جستجو و تغییرات سئو مدرن از روشهای سنتی به رویکردهای هوشمند و معنایی میپردازد.
یادگیری ماشین توضیحپذیر (Explainable AI) چیست؟
یادگیری ماشین توضیحپذیر مجموعهای از روشها، تکنیکها و ابزارهاست که به انسانها کمک میکند بفهمند یک مدل هوش مصنوعی چگونه به یک نتیجه یا تصمیم خاص رسیده است.
AdaBoost؛ الگوریتم تقویتی برای بهبود عملکرد مدلهای ضعیف
یکی از محبوبترین الگوریتمهای تقویتی، AdaBoost است که با ویژگی منحصر به فرد خود، بهطور پویا روی نمونههای دشوار تمرکز میکند.
آینده رباتهای انساننما در دهه ۲۰۳۰
در سال 2030 منتظر چه چیزی از ربات های انسان نما باشیم و چه تحولاتی برای سال 2030 در زمینه رباتیک در راه است؟
چرا منطق فازی برای دنیای واقعی مناسبتر است؟
اهمیت منطق فازی در دنیای وقعی و اینکه چرا این منطق برای هعصر هوش مصنوعی کنونی حیاتی است
سیستمهای خبره مبتنی بر Case-Based Reasoning (CBR)
Case-Based Reasoning (CBR) روشی در هوش مصنوعی است که حل مسئله را بر اساس استفاده مجدد از Caseها یا تجربیات حلشده قبلی انجام میدهد
لماتیزیشن و استمینگ در NLP و تفاوتها و کاربردها
لماتیزیشن و استمینگ در چردازش زبان طبیعی چیست و چگونه به مدل های پردازش زبانی کمک میکنند؟
نقش Feature Engineering در موفقیت مدلهای یادگیری ماشین
Feature Engineering به مجموعهای از تکنیکها و تصمیمها گفته میشود که با هدف استخراج، ساخت، تبدیل یا انتخاب ویژگیها از دادههای خام انجام میگیرد
الگوریتم یادگیری تقویتی Deep Q-Network (DQN) و کاربردهای آن
Deep Q-Network یا به اختصار DQN الگوریتمی در حوزه یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) است که توسط شرکت DeepMind در سال ۲۰۱۳ معرفی شد.
تفاوت رباتهای سنتی با رباتهای مبتنی بر یادگیری ماشین
در این مقاله بهصورت جامع و سئو محور به بررسی تفاوتهای بنیادین میان رباتهای سنتی و رباتهای مبتنی بر یادگیری ماشین میپردازیم
حباب هوش مصنوعی چیست و چه تاثیری دارد؟
آیا ما با یک رشد طبیعی و پایدار روبهرو هستیم یا در حال شکلگیری یک حباب هوش مصنوعی هستیم؟
منطق چندارزشی در سیستمهای خبره چیست؟
منطق چندارزشی شاخهای از منطق ریاضی است که برخلاف منطق کلاسیک ارسطویی تنها به دو مقدار «درست» و «نادرست» محدود نمیشود.
مفهوم توکنسازی (Tokenization) و نقش آن در پردازش زبان طبیعی
توکنسازی فرآیندی است که در آن متن خام به واحدهای کوچکتری به نام توکن تقسیم میشود. توکنها میتوانند کلمه، زیرکلمه، حرف یا حتی کاراکتر باشند.
Data Augmentation چیست و چه نقشی در یادگیری ماشینی دارد؟
Data Augmentation یا «افزایش داده» یکی از استراتژیهای اساسی در یادگیری ماشینی است که هدف آن افزایش حجم و تنوع دادههای آموزشی است
آشنایی با الگوریتمLightGBM ، نسخه سبکتر گرادیان بوستینگ
LightGBM بهطور خاص برای یادگیری روی دادههای بزرگ (Big Data) و محیطهای محاسبات توزیعشده طراحی شده است


شاهین آقامعلی

















