Machine Learning | یادگیری ماشین

🐱 ۱۰ ریپوی گیت‌هاب، برای یادگیری مفاهیم مهم ایجنت‌های هوش مصنوعی 👨🏻‍💻 ساختن یه ایجنت AI به این سادگی نیست که یه مدل رو انتخاب کنی و چند تا API بهش وصل کنی. برای اینکه سیستمت واقعاً تو پروداکشن جواب بده و قابل‌اعتماد باشه، باید بتونی کانتکست رو مدیریت کنی، روی مسیر اجرا کنترل دقیق داشته باشی، ورک‌فلو و مموری بسازی و بدونی چطور باید عملکرد این ایجنت رو به‌درستی تست و ارزیابی کنی. ⬅️ این ۱۰ ریپو هرکدوم روی یکی از بخش‌های مهم مهندسی ایجنت تمرکز دارن: 💯 ریپوی Awesome Harness Engineering 📃 مجموعه‌ای از مقاله‌ها، راهنماها، ابزارها و پروژه‌های اوپن‌سورس برای طراحی زیرساختی که ایجنت‌ها روی اون کار می‌کنن؛ از مدیریت کانتکست و ارزیابی تا امنیت و کنترل اجرای ایجنت. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 💯 ریپوی Loop Engineering 📃 یاد بگیر چطور به‌جای پرامپت دادن مداوم، یک چرخه‌ی کاری بسازی که وظایف رو پیدا کنه، به ایجنت‌ها بسپره، خروجی رو بررسی کنه و وضعیت کار رو نگه داره. این ریپو الگوها و ابزارهای CLI هم برای شروع داره. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 💯 ریپوی Awesome Context Engineering 📃 مجموعه‌ای از منابع، مقاله‌های پژوهشی و ابزارها برای مدیریت اطلاعاتی که در هر مرحله در اختیار مدل قرار می‌گیره؛ از RAG و حافظه گرفته تا مدیریت Context Window و جلوگیری از شلوغ شدن کانتکست. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 💯 ریپوی Model Context Protocol Servers 📃 برای آشنایی عملی با MCP، ساختار سرورها و اتصال مدل‌ها به ابزارها و منابع خارجی. این ریپو شامل پیاده‌سازی‌ها و نمونه‌هایی از MCP Serverهاست که می‌تونی بررسی‌شون کنی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 💯 ریپوی Awesome Agent Memory 📃 فهرستی از سیستم‌ها، فریم‌ورک‌ها، بنچمارک‌ها و پژوهش‌های مرتبط با حافظه‌ی ایجنت‌ها؛ برای اینکه بفهمی چطور اطلاعات بین سشن‌ها حفظ بشن و در زمان مناسب دوباره در دسترس قرار بگیرن. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 💯 ریپوی Awesome Agent Orchestration 📃 منابعی برای شناخت فریم‌ورک‌هایی مثل LangGraph ،CrewAI و AutoGen و یادگیری الگوهای هماهنگ‌سازی چند ایجنت؛ از اجرای ترتیبی و موازی تا معماری‌های مبتنی بر Supervisor. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 💯 ریپوی Awesome AI Guardrails 📃 مجموعه‌ای از

🤖 ۲۰ پروژه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی 🥲 از سطح مبتدی تا پروداکشن 👩🏻‍💻 اگه می‌خوای تو مهندسی هوش مصنوعی پیشرفت کنی و حرفه‌ای بشی، باید بعد از دیدن آموزش‌ها، دست‌به‌کار بشی و سیستم AI خودتو بسازی! ⭕️ از یادگیری ماشین کلاسیک شروع کن، بعد برو سراغ یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، بازیابی اطلاعات، ایجنت‌ها و فاین‌تیون مدل‌ها؛ در نهایت هم یاد بگیر چطور مدل‌هات رو دیپلوی کنی و به مرحله‌ی اجرا برسونی. 🕐 مقدماتی | ساخت اولین مدل‌های یادگیری ماشین 1⃣ ساخت سیستم طبقه‌بندی متن 📄 یادگیری تبدیل متن به ویژگی‌های عددی و آموزش مدل برای دسته‌بندی متن‌ها. 2⃣ طبقه‌بندی داده‌های ساختاریافته 📄 ساخت مدل طبقه‌بندی با داده‌های جدولی و شبکه عصبی در Keras. 3⃣ طبقه‌بندی تصویر با یادگیری انتقالی 📄 استفاده از مدل ازپیش‌آموزش‌دیده برای ساخت یک مدل طبقه‌بندی تصویر. 4⃣ ساخت مدل تحلیل احساسات 📄 استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای تشخیص احساسات در متن. 5⃣ ساخت سیستم پیش‌بینی سری زمانی 📄 پیش‌بینی مقادیر آینده با استفاده از داده‌های تاریخی و TensorFlow. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🕒 متوسط | حل مسائل کاربردی با یادگیری ماشین 6⃣ تشخیص تقلب در تراکنش‌ها 📄 ساخت مدل برای شناسایی تراکنش‌های مشکوک در دیتاست‌های نامتوازن. 7⃣ ساخت موتور پیشنهاددهنده فیلم 📄 یادگیری بازیابی و پیشنهاد فیلم‌های متناسب با علایق کاربران. 8⃣ ساخت سیستم تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) 📄 شناسایی نام افراد، سازمان‌ها، مکان‌ها و سایر موجودیت‌ها در متن. 9⃣ ساخت سیستم بخش‌بندی تصویر (Image Segmentation) 📄 تشخیص ناحیه‌های مختلف تصویر و اختصاص برچسب به پیکسل‌ها. 🔟 آموزش مدل تشخیص اشیا 📄 آموزش مدل YOLO روی تصاویر اختصاصی برای شناسایی اشیا. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🕤 پیشرفته | مدل‌های زبانی، پردازش گفتار و جست‌وجوی معنایی 1⃣ ساخت سیستم تبدیل گفتار به متن 📄 آشنایی با مدل‌های تشخیص گفتار مثل Wav2Vec2. 1⃣ ساخت مدل پاسخ‌گویی به سؤال 📄 استخراج پاسخ از متن و ساخت سیستم‌های پرسش‌وپاسخ. 1⃣ ساخت خلاصه‌ساز اسناد 📄 استفاده از مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن‌های طولانی. 1⃣ ساخت سیستم ترجمه ماشینی 📄 استفاده از مدل‌های ترنسفورمری برای ترجمه متن بین زبان‌ها. 1⃣ ساخت موتور جست‌وج

😸 ۱۰ ریپوی گیت‌هاب برای مهندس‌های DevOps؛ ⬅ از Kubernetes تا زیرساخت AI 👨🏻‍💻 کار کردن با Docker ،Kubernetes و پایپ‌لاین‌های CI/CD بخش جدانشدنی DevOps حساب می‌شه؛ اما کافی نیست! باید سراغ مفاهیم دیگه‌ای هم بری: از مدیریت چرخه‌ی عمر مدل و سرو کردن مدل‌های LLM گرفته تا مدیریت منابع GPU، اسکیل کردن خودکار و مانیتورینگ پرفورمنس سیستم‌های AI. ✏️ این مجموعه ۱۰ ریپوی متن‌باز رو در چهار حوزه معرفی می‌کنه؛ از خودکارسازی دیپلوی و مدیریت زیرساخت گرفته تا آموزش و سرو مدل‌های یادگیری ماشین و مانیتورینگ سیستم‌های توزیع‌شده. 🕡 گیت‌آپس و مهندسی پلتفرم 1️⃣ ریپوی Argo CD 📄 خودکارسازی دیپلوی روی Kubernetes با GitOps؛ وضعیت کلاستر رو با تنظیمات تعریف‌شده در Git هماهنگ نگه می‌داره و تغییرات رو به‌صورت کنترل‌شده اعمال می‌کنه. 2️⃣ ریپوی KEDA 📄 مقیاس‌پذیری خودکار ورک‌لودهای Kubernetes بر اساس رویدادها و متریک‌ها؛ مثلاً افزایش تعداد پادها بر اساس طول صف پیام‌ها یا کاهش تعدادشون تا صفر، وقتی کاری برای انجام‌دادن وجود نداره. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🕑 پلتفرم‌های MLOps 3️⃣ ریپوی Kubeflow 📄 مجموعه‌ای از ابزارهای متن‌باز برای اجرای ورک‌لودهای داده و یادگیری ماشین روی Kubernetes؛ از پایپ‌لاین‌های ML و آموزش توزیع‌شده گرفته تا فاین‌تیون و سرو مدل. 4️⃣ ریپوی MLflow 📄 مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین؛ از ثبت آزمایش‌ها، پارامترها و معیارهای ارزیابی تا نسخه‌بندی مدل‌ها و آماده‌سازی برای دیپلوی. قابلیت‌های جدیدترش، ارزیابی و پایش اپلیکیشن‌های LLM و ایجنت‌ها رو هم پوشش می‌ده. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🕗 مشاهده‌پذیری و مانیتورینگ 5️⃣ ریپوی Prometheus 📄 جمع‌آوری و ذخیره متریک‌های سیستم، بررسی روند تغییرات و تعریف هشدار؛ برای پایش سلامت سرویس‌ها و شناسایی مشکلات عملکردی. 6️⃣ ریپوی Grafana 📄 ساخت داشبوردهای مانیتورینگ و بررسی متریک‌ها، لاگ‌ها و تریس‌ها از منابع مختلف؛ برای اینکه وضعیت سیستم و مشکلات احتمالی رو سریع‌تر تشخیص بدی. 7️⃣ ریپوی OpenTelemetry Collector 📄 دریافت، پردازش و ارسال داده‌های مشاهده‌پذیری شامل متریک، لاگ و تریس؛ بدون اینکه برای هر مقصد به یک ابزار جمع‌آوری جداگانه نیاز داشته باشی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🕧 زیرساخت استنتاج و سر

🤍 ۱۲ خانواده الگوریتم یادگیری ماشین که باید بشناسی! 👨🏻‍💻 تنوع بالای الگوریتم‌های ماشین لرنینگ ممکنه اول کار مسیر یادگیری رو برات پیچیده کنه؛ اما وقتی اون‌ها رو بر اساس نوع مسئله دسته‌بندی کنی، راحت‌تر می‌فهمی هر الگوریتم کجا کاربرد داره و چه زمانی باید سراغش بری. 📁 در فایل زیر، ۱۲ خانواده اصلی الگوریتم‌های یادگیری ماشین رو دسته‌بندی کردم؛ از رگرسیون، درخت تصمیم و خوشه‌بندی گرفته تا ماشین بردار پشتیبان، کاهش بُعد، شبکه‌های عصبی، یادگیری عمیق، روش‌های ترکیبی و یادگیری تقویتی، همراه با الگوریتم‌های شاخص هر دسته و کاربردشون. 📄 جزوه فارسی: PDF 📎 منبع: لینک 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

📊 داده‌ها را به تصمیم‌های هوشمند تبدیل کنید! در دنیای کسب‌وکار، صرفاً داشتن داده کافی نیست؛ مهم این است که بتوانید داده‌ها را تحلیل کنید، الگوها را شناسایی کنید و از نتایج آن‌ها برای تصمیم‌گیری بهتر استفاده کنید. 💻 دوره آموزشی نرم‌افزار Microsoft Power BI با یادگیری Power BI، مهارت‌های خود را در زمینه تحلیل و مصورسازی داده‌ها توسعه دهید و گزارش‌های حرفه‌ای و داشبوردهای مدیریتی ایجاد کنید. 🔹 آشنایی با قابلیت‌های نرم‌افزار Power BI 🔹 تحلیل و مصورسازی داده‌ها 🔹 تهیه گزارش‌های کاربردی و داشبوردهای مدیریتی 🔹 ارتقای مهارت‌های تحلیل داده برای تصمیم‌گیری مؤثرتر 🎯 اگر به دنبال تقویت مهارت‌های خود در حوزه تحلیل داده و هوش تجاری هستید، این دوره می‌تواند گامی مؤثر در مسیر یادگیری شما باشد. برای ثبت‌نام میتونی به سایت ما مراجعه کنی🔗 https://link.sharif.ac/Msfiy ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️ مشاوره و ثبت‌نام: 02167641999 📲 مشاوره بله: https://ble.ir/Jdsharif_626 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔹 جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص..

🤖 از داده‌ها یاد بگیرید؛ با پایتون مدل‌های هوشمند بسازید! امروزه یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها در دنیای هوش مصنوعی و تحلیل داده است؛ مهارتی که به شما کمک می‌کند از داده‌های خام، الگوهای ارزشمند استخراج کنید و مدل‌هایی بسازید که بتوانند پیش‌بینی، طبقه‌بندی و تصمیم‌گیری کنند. در دوره ماشین لرنینگ با پایتون، مسیر یادگیری از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی الگوریتم‌های کاربردی را به‌صورت عملی دنبال می‌کنید و با ابزارها و کتابخانه‌های پرکاربرد پایتون در حوزه Machine Learning کار خواهید کرد. اگر می‌خواهید پایتون را از یک زبان برنامه‌نویسی به ابزاری برای ساخت مدل‌های هوشمند تبدیل کنید، این دوره می‌تواند شروعی جدی برای ورود شما به دنیای Machine Learning باشد. برای ثبت‌نام میتونی به سایت ما مراجعه کنی🔗 https://link.sharif.ac/yfgJa ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️ مشاوره و ثبت‌نام: 02167641999 📲 مشاوره بله: https://ble.ir/Jdsharif_626 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔹 جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص...