کشف الگوهای پنهان در داده‌ها: معرفی جامع تکنیک‌های خوشه‌بندی در یادگیری

خوشه‌بندی ()، یکی از شیوه‌های کاربردی در حوزه یادگیری ماشین بدون نظارت است که از آن برای کشف ساختارها و الگوهای مخفی در مجموعه‌های بزرگ داده استفاده می‌شود.این فرایند، داده‌ها را بر اساس شباهت‌های ذاتی به گروه‌هایی ...

تفاوت طبقه بندی و خوشه بندی در یادگیری ماشین چیست؟ – ۳ فرق کلیدی

یادگیری نظارت شده انواع مختلفی همچون «رگرسیون» (Regression) و طبقه‌بندی دارد. هدفِ الگوریتم‌های یادگیری در مسائل طبقه‌بندی، رسیدن به تابعی است که با بررسی مجموعه‌ای از ویژگی‌ها، قادر به پیش‌بینی خروجی از نوع «گسسته ...

مقیاس درجه بندی سازگاری اجتماعی- ۱۰ رویداد پر استرس زندگی-درجه بندی

مقیاس درجه بندی سازگاری اجتماعی (srrs) هولمز و راهه (۱۹۶۷) پرسشنامه‌­ای با عنوان مقیاس درجه بندی سازگاری اجتماعی (srrs) برای شناسایی رویدادهای پر استرس زندگی ایجاد کردند.

اخلاق ماشین: چالش‌ها و رویکردهای مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی و ابرهوش

این شامل مسائل مربوط به حریم خصوصی (.12.1) و دستکاری (.22.2) ، تیرگی (.32.3) و تعصب (.42.4) ، تعامل انسان و ربات (§2.5) ، اشتغال (§ 2.6) ، و اثرات خودمختاری ( 2.7) سپس سیستم های هوش مصنوعی به عنوان موضوع ، یعنی اخلاق ...

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و الگوریتم‌های مرتبط با آن‌ها

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟ ... تحت نظارت در ماشین لرنینگ بیشتر به 2 زیر حوزه تقسیم می شود، طبقه‌بندی و رگرسیون. ... مجدد با داده‌های جدید دارد تا با تکنیک‌های جدید تقلب، آن را به روز ...

7 فصل مهم در مورد یادگیری ماشینی: پرده برداری از موفقیت و چالش ها

2. درجه بندی خودکار و بازخورد. یادگیری ماشینی همچنین می تواند به مربیان در درجه بندی تکالیف و ارائه بازخورد به دانش آموزان کمک کند.

10 دستاورد انقلابی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تولید

جهان در آغاز مسیر تحولی بزرگی قرار دارد که از آن به انقلاب صنعتی چهارم، یا به طور خلاصه صنعت 4.0 (Industry 4.0) یاد می‌شود. در این دوره صنایع جدید به رسمیت شناخته شده و فناوری‌هایی همچون هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، کلان داده‌ها ...

یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست و چه کاربردی دارد؟

دانستن اینکه مفهوم یادگیری ماشین چیست و چه کاربردی دارد می‌تواند دریچه جدیدی در هوش مصنوعی برای شما باز کند و باعث فراتر رفتن شما می‌شود.

معیارهای ارزیابی در یادگیری ماشین – به زبان ساده – فرادرس

تقسیم مجموعه‌داده به دو گروه آموزش و آزمون به ما کمک می‌کند تا به مشکلاتی همچون بیش‌برازش پی‌برده و توانایی مدل یادگیری ماشین در برابر داده‌های جدید را محک بزنیم.

اخلاق ماشین: چالش‌ها و رویکردهای مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی و ابرهوش

در این مقاله با استفاده از نظریه اخلاق گفتمانی، جنبه‌های اخلاقی مطرح در مسائل گوناگون، معیار عملکرد ما برای مواجهه با این مسائل، و جهانی که این مسائل به آن تعلق دارند، تشریح شد.

ملاحظات اخلاقی کلیدی و خطرات بالقوه مرتبط با استقرار مدل‌های پیشرفته

برای بررسی ملاحظات اخلاقی و خطرات بالقوه مرتبط با استقرار مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین، چارچوب‌ها و دستورالعمل‌های اخلاقی مختلفی توسط سازمان‌ها، محققان و سیاست‌گذاران ایجاد شده‌اند.

پیش‌بینی آینده هوش مصنوعی با یادگیری ماشین

در این مقاله می‌خواهیم در مورد پیش‌بینی آینده هوش مصنوعی با شبکه دانش و یادگیری ماشین که به صورت تصاعدی در حال رشد است صحبت کنیم.

اخلاق ماشین: چالش‌ها و رویکردهای مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی و ابرهوش

در این مقاله با استفاده از نظریه اخلاق گفتمانی، جنبه های اخلاقی مطرح در مسائل گوناگون، معیار عملکرد ما برای مواجهه با این مسائل، و جهانی که این مسائل به آن تعلق دارند، تشریح شد.

اخلاق هوش مصنوعی چیست و چرا اهمیت دارد؟ | کافه‌تدریس

هدف هوش مصنوعی تکرار یا شبیه‌سازی هوش انسانی در ماشین‌ها برای درک و حل مشکلات پیچیده، انطباق با موقعیت‌های جدید و تعامل با انسان‌ها یا محیط اطراف‌شان به‌شیوه‌ای هوشمندانه و مستقل است.

انقلابی کردن کلاس درس: عصر جدید یادگیری با هوش مصنوعی

درگیر کردن دانش آموزان همیشه برای مربیان یک وظیفه مهم بوده است. آن سرهای چرت زدن و خمیازه کشیدن در یک کلاس درس سنتی را به خاطر دارید؟ بله، آنها هنوز در اطراف هستند. معلمان همه چیز را امتحان می‌کنند - از فعالیت‌های تعاملی ...

تغییر نگرش‌های مولد: نگاهی به تحولات اخیر هوش مصنوعی (۱)

آموزش یادگیری ماشین کتاب‌ها و درس‌های دانشگاهی معمولا با یک تقسیم‌بندی حول مقوله «دادۀ برچسب‌خورده» آغاز می‌شود: یادگیری بانظارت ، یادگیری بدون‌نظارت و پس از آن‌ها یادگیری تقویتی ؛ اما ...

صفر تا صد یادگیری ماشین: آشنایی کامل با ماشین لرنینگ به زبان ساده

یادگیری ماشین در درجه اول شامل الگوریتم هایی مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم و شبکه های عصبی است. ... در درجه اول برای وظایف داده محور مانند طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی و سیستم های توصیه ...

توزیع داده و انواع آن در یادگیری ماشین: چرا شناخت آن برای هر داده‌کاوی

توزیع داده و انواع آن در یادگیری ماشین به الگوهای داده‌های ورودی اشاره دارد و شناخت آن بر دقت مدل‌های پیش‌بینی تأثیر می‌گذارد. برای مطالعه بیشتر کلیک کنید.

یادگیری ماشین چیست و چه کاربردی دارد؟

یادگیری عمیق فناوری متفاوت‌تر و پیشرفته‌تری از یادگیری ماشین است. در واقع یادگیری عمیق با الهام از عملکرد مغز انسان عمل می‌کند و نتایجی را محقق می‌سازد که تا پیش از این غیرممکن به نظر می‌رسید.

الگوریتم های یادگیری ماشین و انواع معروف ترین آن‌ها

برای مبتدیان یادگیری ماشین که مشتاق درک اصول ماشین لرنینگ (Machine Learning) یا یادگیری ماشین هستند، در ادامه به ۱۰ الگوریتم های یادگیری ماشین در داده کاوی و مورد استفاده توسط دانشمندان علوم داده می‌پردازیم.

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟ آیا این دو یک چیز هستند؟

آیا یادگیری ماشین و یادگیری عمیق یکی است؟ پیش از پرداختن به تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بیایید اندکی به محل نزاع این پرسش بپردازیم. از نظر بیشتر افراد اصطلاحات یادگیری عمیق (Deep Learning) و یادگیری ماشین (Machine Learning) در ...

ساختار عاملی و اعتباریابی پرسش‌نامه درجه‌بندی رفتاری کارکردهای اجرایی

زمینه و اهداف اعتبار‌سنجی مقیاس درجه‌بندی رفتاری کارکردهای اجرایی می‌تواند به شناسایی کارکردهای اجرایی در دانش‌آموزان دچار اختلال یادگیری کمک کند. هدف از پژوهش حاضر، بررسی ساختار عاملی و اعتباریابی فرم الکترونیکی ...

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: مرز جدید برای نوآوری و بهینه سازی مرکز داده

با پیاده سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، شرکت‌ها می‌توانند مراکز داده مستقلی ایجاد کنند که بسیاری از وظایف مهندسی داده را به صورت بهینه اجرا می‌کنند. ... ارائه یک نمای ۳۶۰ درجه از عملیات و ...

اخلاق ماشین: چالش‌ها و رویکردهای مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی و ابرهوش

اخلاق ماشین: چالش‌ها و رویکردهای مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی و ابرهوش . هوش مصنوعی (ai) و رباتیک فناوری های دیجیتالی هستند که در آینده نزدیک تأثیر بسزایی در توسعه بشریت خواهند داشت.

خوشه بندی در یادگیری ماشین

موارد بیشتر برای شما خوشه بندی در یادگیری ماشین انسانها مدت‌ها قبل از وجود هوش مصنوعی به جستجوی الگوها می‌پرداختند. این ماهیت کنجکاوی انسان است که توجه دارد به شباهت‌ها در جهان و کشف معنای جدید و دانش پنهانی اساسی در ...

Overfitting در یادگیری ماشین چیست؟ – توضیح به زبان ساده

در این مطلب، ابتدا یاد می‌گیریم بیش‌برازش یا همان Overfitting در یادگیری ماشین چیست و سپس با نحوه تشخیص و شناسایی آن آشنا می‌شویم. ... ای درجه ۱، ۳ و ۱۲ مانند زیر است: ... الگوهای مهم به نمونه‌های ...

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یادگیری ماشین چیست؟ یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل آموزش ماشین‌ها برای یادگیری از داده‌ها، تشخیص الگوها و تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی بدون برنامه‌ریزی صریح است.

آموزش نظارت‌نشده‌ها، توصیه‌گرها و یادگیری تقویتی در ماشین‌لرنینگ

یادگیری تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت: از جمله خوشه‌بندی و تشخیص ناهنجاری. ... به دنبال ورود به دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستید، این دوره جدید یادگیری ماشین بهترین مکان برای شروع است.

میدونی

انواع روش های بی نظارت خوشه بندی (Clustering) هنگام صحبت از یادگیری بی نظارت، خوشه بندی مفهومی مهم می باشد که عمدتا به یافتن یک ساختار یا الگو در مجموعه ای از داده های دسته بندی نشده می پردازد.

یادگیری ماشین چیست و چطور کار میکند؟ + کاربردها

ایجاد سیستم‌های ماشین لرنینگ خوب به چه مواردی نیاز دارد؟ ایجاد یک مدل یادگیری ماشین متغیر، قابل اطمینان و چابک که بتونه عملیات‌ها رو تسهیل و برنامه ریزی‌های کسب و کار رو تقویت کنه نیازمند صبر، آمادگی و پشتکار هستش.