دادههای اسمی Nominal Data چیست؟
دادههای اسمی(Nominal Data) یکی از اساسیترین انواع دادهها در تجزیه و تحلیل دادهها است. شناسایی و تفسیر آن در بسیاری از زمینهها از جمله آمار، علوم کامپیوتر، روانشناسی و بازاریابی ضروری است. این مقاله ویژگیها، کاربردها و تفاوتهای دادههای اسمی را با سایر انواع دادهها را بررسی میکند. دادههای اسمی چیست؟ دادههای اسمی برخلاف دادههای […]
حاشیهنویسی متن در هوش مصنوعی
حاشیهنویسی داده به الگوریتمهای یادگیری ماشین اجازه میدهد تا اطلاعات را درک و تفسیر کنند. حاشیهنویسیها برچسبهایی هستند که دادهها را شناسایی و طبقهبندی میکنند یا قطعات مختلف اطلاعات را با یکدیگر مرتبط میکنند. الگوریتمهای هوش مصنوعی از آنها به عنوان حقایق پایه برای تنظیم وزن خود استفاده میکنند. برچسبها وابسته به وظیفه متفاوت هستند […]
هوش مصنوعی در باستان شناسی چه کاربردهای میتواند داشته باشد؟
مکانهای باستانشناسی ممکن است ثابت باشند، اما فرهنگهایی که آنها را تولید کردهاند، پویا و متنوع بودند. برخی از آنها کاملاً عشایری بودند و مرتباً موقعیت خود را تغییر میدادند. برخی از آنها فواصل بسیار زیادی را مهاجرت کردند، در حالی که برخی دیگر مهاجرت فصلی را طبق الگوهای قابل پیشبینی انجام دادند. برخی دیگر، […]
با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید: تشخیص اشیاء تک مرحلهای کاملاً کانولوشنال
تشخیص اشیاء یک کار مهم در بینایی کامپیوتر است که با رسم کادرهای محدود کننده در اطراف اشیاء شناسایی شده، مکان یک شی را در یک تصویر شناسایی و مکانیابی میکند. اهمیت تشخیص اشیاء را نمیتوان به اندازه کافی بیان کرد. این موضوع امکان استفاده از بینایی ماشین را در زمینههای مختلف را فراهم میکند، […]
تصویربرداری چند طیفی، دیدی جدید فراسوی نور مرئی
تصویربرداری چند طیفی تکنیکی است که نور را در طیف وسیعی از باندهای طیفی، فراتر از آنچه چشم انسان میتواند ببیند، از جمله نور مادون قرمز و ماوراء بنفش، ثبت میکند. این رویکرد به طور قابل توجهی از تصویربرداری رنگی سنتی با آشکار کردن جزئیات نامرئی با چشم غیرمسلح پیشی میگیرد. استفاده از این روش […]
با سایت Kaggle آشنا شوید! دریچهای رو به دنیای اجتماع متخصصان هوش مصنوعی
یادگیری ماشین (Machine Learning) و علم داده (Data Science) موضوعاتی هستند که در تمامی بخشهای فناوری اطلاعات در مورد آن بحث و گفتگو وجود دارد. امروزه همه چیز در حال خودکار شدن است، و برنامههای کاربردی نیز به سرعت در حال رشد هستند، بنابراین فضا برای تحقیق و نوآوری بیشتر ایجاد شده است. در این […]
مفهوم شبکههای مولد متخاصم GANs در حوزه یادگیری ماشین
شبکههای متخاصم مولد(Generative Adversarial Networks) یک کلاس از چارچوبهای یادگیری ماشین است. بر اساس مجموعه دادههای آموزشی، یک GANs یاد میگیرد که دادههای جدید را با همان آمار مجموعه آموزشی تولید کند. دادههای ایجاد شده توسط GANs میتواند هر چیزی باشد، مانند تصاویر، فیلمها یا متن. در حالت کلی یک مدل مولد نوعی الگوریتم یادگیری […]
یادگیری بازنمایی Representation Learning چیست؟
یادگیری بازنمایی فرآیندی است که دادههای خام را به الگوهای قابل درک برای یادگیری ماشین ساده میکند. این نوع یادگیری قابلیت تفسیر را افزایش میدهد، ویژگیهای پنهان را آشکار میکند و به یادگیری انتقال کمک میکند. دادهها به شکل خام (کلمات و حروف در متن، پیکسلها در تصاویر) برای ماشینها پیچیدهتر از آن است که […]
مکانیسم توجه Attention Mechanism در یادگیری عمیق
مکانیسم توجه (Attention Mechanism) به مدلهای هوش مصنوعی اجازه میدهند تا به صورت پویا روی عناصر فردی در دادههای بصری تمرکز کنند. این تکنیک روشی را تقلید میکند که انسانها در یک زمان روی عناصر بصری خاص تمرکز میکنند. این قابلیت تفسیرپذیری سیستمهای هوش مصنوعی را برای کاربردهای متنوع در بینایی کامپیوتر و پردازش زبان […]
هوش ازدحامی Swarm intelligence تلاقی طبیعت و هوش مصنوعی
ما میتوانیم از رفتارهای دسته جمعی در طبیعت چیزهای زیادی بیاموزیم. عوامل موجود در طبیعت مانند زنبورها، پرندگان، ماهیها و مورچهها در زندگی اجتماعی خود با هم همکاری میکنند و دانش کسب شده خود را به اشتراک میگذارند تا وظایف خاصی را انجام دهند. ماهیت مرتبط این موجودات به عنوان هوش ازدحام (Swarm intelligence) طبقهبندی […]
پردازش ابر نقاط Point Cloud در بینایی کامپیوتر
در بسیاری از کاربردهای بینایی کامپیوتر، مهندسان دادهها را به صورت دستی جمع آوری میکنند. پردازش ابر نقاط (Point Cloud Processing) شامل مجموعهای از نقاط کوچک در فضای سه بعدی است، یعنی نقاطی که توسط یک اسکنر لیزری سه بعدی گرفته میشوند. هر نقطه در این ابر حاوی اطلاعات غنی است، مانند مختصات سه بعدی […]
مدلهای عمل بزرگ Large Action Models چیست؟
مدلهای عمل بزرگ (LAMs) مدلهای یادگیری عمیق هستند که هدفشان درک دستورالعملها و اجرای وظایف و اقدامات پیچیده بر اساس آن است. LAM ها همچنین درک زبان را با استدلال و عوامل نرم افزاری ترکیب میکنند. اگرچه این مدلها هنوز در دست تحقیق و توسعه هستند، اما میتوانند در دنیای هوش مصنوعی (AI) تحول آفرین […]
مقدمهای بر ژوپیتر نوتبوک Jupiter Notebook برای یادگیری ماشین
ژوپیتر نوتبوک(Jupyter Notebook) یک پلتفرم وب منبع باز است که به توسعه دهندگان اجازه میدهد اسنادی را ایجاد و به اشتراک بگذارند که شامل متن روایت، کد زنده، تجسمها و معادلات است. این پلتفرم مبتنی بر تجسم دادهها، تمیز کردن و تبدیل دادهها، یادگیری ماشین (ML)، شبیهسازی عددی و مدلسازی آماری است. ژوپیتر نوتبوک که […]
مفهوم EfficientNet در یادگیری عمیق
مفهوم EfficientNet یک معماری شبکه عصبی کانولوشن (CNN) است که از یک روش مقیاسبندی ترکیبی برای مقیاسبندی یکنواخت عمق، عرض و وضوح استفاده میکند و دقت بالا را به همراه کارایی محاسباتی را ارائه میکند. CNN (شبکههای عصبی کانولوشنال) وظایف بینایی کامپیوتر مانند تشخیص اشیاء و طبقهبندی تصویر را تقویت میکند. توانایی آنها در یادگیری […]
مفهوم یادگیری گروهی Ensemble Learning چیست؟
یادگیری گروهی(Ensemble Learning) یک روش یادگیری ماشین است که در آن الگوریتمهای یادگیری مختلف آموزش داده میشوند و سپس برای به دست آوردن یک پیشبینی نهایی ترکیب میشوند. روشهای یادگیری گروهی بهجای تکیه بر یک مدل واحد، چندین مدل یادگیری را آموزش میدهند تا ضعفها و سوگیریهای یکدیگر را جبران کنند. این روش پیشبینیهای دقیقتری […]
مقایسه هوش مصنوعی Midjourney و هوش مصنوعی Stable Diffusion
تولید آثار هنری توسط هوش مصنوعی شامل استفاده از سیستمهای هوش مصنوعی برای ایجاد یا کمک به خلق هنرهای بصری است. این فناوری از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای درک و تکرار سبکهای هنری، تولید تصاویر جدید یا حتی همکاری با هنرمندان انسانی استفاده میکند. این گام یک جهش بزرگ به جلو در دموکراتیزه کردن خلق […]