کانال آموزشی لُب متلَب

🔰 توضیح چندین مفهوم پایه در شبکه های عصبی و یادگیری عمیق ✅انواع الگوریتم های یادگیری ماشین مبتنی بر گرادیان نزولی ✅تشریح کامل گرادیان نزولی ✅مرور سه مفهوم Batch, Epoch, Iteration ✅راه های مقابله با underfitting vs overfitting 🆔@Lobematlabir

مکانیزم توجه امروزه اکثر مدل های پردازش زبان طبیعی از مکانیزم توجه استفاده میکنند و همچنین مدل های بینایی ماشین و پردازش سیگنال از این روش برای بهبود نتایج در مدل های یادگیری عمیق بهره می برند مقاله انواع مکانیزم های توجه 🆔@Lobematlabir

سلام دوستان امیدوارم حالتون خوب باشه برای عزیزانی که بله دارند یه گروه مشابه رفع اشکال کد نویسی زدم دوست داشتید میتونید اونجا جوین بشید سوالاتتون بپرسید در حد وسعم راهنماییتون خواهم کرد «گروه آموزشی لب متلب» 🆔 https://ble.ir/lobematlab

👨‍💻 انجام پروژه و آموزش در زمینه : ✅ شبکه های عصبی (Neural Networks) ✅ یادگیری عمیق (Deep Learning) ✅ یادگیری ماشین (Machine Learning) ✅ بینایی کامپیوتر (Computer Vision) ✅ پردازش تصویر (Image Processing) ✅ پردازش سیگنال (Signal Processing) ✅ شناسایی الگو (Pattern Recognition) ✅ پردازش زبان طبیعی (NLP) 👨‍💻 انجام پروژه های متلب 👨‍💻 انجام پروژه های پایتون 👨‍💻 مسلط به tensorflow و keras  و sklearn و opencv #matlab , #python آیدی جهت ارتباط تلگرام 🆔 @Lobematlab_admin ایتا 🆔 @Lobematlab بله 🆔 @Lobematlabir

الگوریتم t-SNE این الگوریتم برای مصور سازی داده های چند بعدی در یک فضای دو یا سه بعدی به کار می زود که قابلیت تفکیک پذیری ویژگی ها را نشان می دهد. متن مقاله سایت به همراه مثال کد پایتون و متلب 🆔@Lobematlabir

تا حالا شده برای ارایه نتایج کارت سر در گم بشی؟! در مقاله جدید سایت تمام متریک هایی که در مسایل کلاس بندی لازم دارید رو به صورت کامل دسته بندی کردم و بهترین گزینه ها رو با توجه به مدل و داده ها پیشنهاد شده است. متن مقاله متریک های کلاس بندی 🆔 @Lobematlabir

رگرسیون معرفی انواع الگوریتم های حل مساله رگرسیون شامل رگرسیون خطی رگرسیون غیر خطی رگرسیون نرمال سازی شده و .... ادامه مطالب 🆔@Lobematlabir

رگرسیون خطی و چند جمله ای بهمراه منظم سازی مقاله جدید سایت به مفهوم منظم‌سازی و سه روش رایج آن یعنی Ridge، Lasso و Elastic Net پرداخته شده است. همچنین برای درک بهتر این مفاهیم، یک مثال ساده به همراه کد پایتون ارائه شده است. مقاله سایت 🆔@Lobematlabir

تشخیص داده های پرت Outlier در مقاله جدید سایت، با مفهوم داده‌های پرت، تأثیر آن‌ها بر تحلیل داده و روش‌های مدیریتشان آشنا می‌شویم. همچنین روش‌های تشخیص Outlier، تفاوت آن با Anomaly و مزایا و محدودیت‌های هر روش را بررسی می‌کنیم. ادامه مطلب… 🆔@Lobematlabir

داده‌های نامتوازن همیشه یه دردسر بزرگه! تو این مقاله خیلی ساده توضیح دادیم که چطور با چند تکنیک کاربردی، جلوی اشتباهات مدل رو بگیریم و کلاس‌های کمیاب رو بهتر شناسایی کنیم. اگر می‌خوای دقت مدل‌هات بالاتر بره، این مطلب برای توئه. ادامه مطلب… 🆔@Lobematlabir

یادگیری فدرال یکی از موضوعات مهم و پرکاربرد در یادگیری ماشین امروز است. تو این مطلب خیلی ساده و روشن توضیح دادیم که این روش چطور بدون جابه‌جایی داده‌های خام، امکان آموزش مشترک مدل را فراهم می‌کند. مطالعه روش‌های نوین آموزش مدل ادامه مطلب… 🆔@Lobematlabir

فقط یکبار نگاه کن YOLO یکی از مهم‌ترین مدل‌های تشخیص شیء در بینایی ماشین است که با رویکردی سریع و یک‌مرحله‌ای، تغییر مهمی در این حوزه ایجاد کرد. این مقاله به‌صورت کلی به معرفی YOLO، منطق عملکرد آن و مسیر تکامل این خانواده مدل‌ها می‌پردازد. ادامه مطالب 🆔@Lobematlabir

🔰 سر فصل های و مطالب تدریسی در دوره پایتون مقدماتی 1. آموزش نصب پایتون در ویندوز 2. معرفی پایتون و محیط های توسعه: 3. متغیرها و عملگرها در پایتون 4. اندیس‌گذاری، Slicing و تبدیل داده‌ها در پایتون 5. حلقه for در پایتون 6. ساختار شرطی if در پایتون 7. حلقه while در پایتون 8. ساختارهای داده اصلی در پایتون 9. مفاهیم ماژول‌ها، پکیج‌ها، کتابخانه‌ها و شی‌گرایی در پایتون 10. ساختار داده لیست (List) در پایتون 11. ساختار داده دیکشنری در پایتون 12. ساختار داده تاپل (Tuple) در پایتون 13. ساختار داده مجموعه (Set) در پایتون 14. توابع نویسی در پایتون 15. متد ها و توابع کاربردی انواع داده در پایتون 16. نوع داده رشته در پایتون 17. ماژول random در پایتون 18. ماژول math در پایتون

آموزش کتابخونه Numpy بخش اول معرفی کتابخانه و آرایه بخش دوم ساخت آرایه بخش سوم اتصال آرایه ها 🆔@Lobematlabir

🔰آموزش کتابخانه پانداس فصل اول:اصول اولیه پانداس (pandas) – لب متلب بخش دوم: پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در پانداس بخش سوم: تحلیل پیشرفته، ادغام داده‌ها 🆔@Lobematlabir

🔰آموزش صفر تا صد کتابخانه matplotlibs  با مثال های کاربردی بخش اول: مبانی، معماری Matplotlib و رسم نمودارهای پایه بخش دوم: تکنیک‌های پیشرفته، مصورسازی تخصصی 🆔 @Lobematlabir