دسته: علم داده

مقدمه: عبور از مه‌آلودگیِ فرضیات به شفافیتِ داده‌ها

تاریخ تمدن بشری تا به امروز، جدالی نابرابر میان «اندیشیدن» و «یافتن» بوده است. برای قرن‌ها، به دلیل نبود ابزارهای دقیقِ سنجش، فیلسوفان ناچار بودند حفره‌های خالی دانش بشر را با «فرضیات» و «بافته‌های ذهنی» پر کنند. اما امروز، در سپیده‌دم عصر داده‌های کلان (Big Data)، آن دوران به سر آمده است. مسیر پی بردن به حقایق، هرچقدر هم که این حقایق پیچیده یا چندلایه باشند، اکنون کاملاً روشن است: این مسیر از تجمیع، پالایش و تحلیل داده‌ها می‌گذرد، نه از تاملات انتزاعی پشت درهای بسته. در این دنیای نوین، فلسفه نه به عنوان راهگشای حقیقت، بلکه به عنوان دانشی که تنها به «خودش» و ضرورتِ (یا عدم ضرورت) وجودش می‌اندیشد، در حاشیه قرار گرفته است.

ادامه خواندن “در عصر داده تنها فلسفه‌ای که باقی می‌ماند فلسفه فلسفه است!”

مقدمه

در عصر حاضر، داده‌ها دیگر صرفاً مجموعه‌ای از اعداد و ارقام ذخیره شده در حافظه‌های دیجیتال نیستند؛ آن‌ها به عنوان «نفت قرن بیست و یکم» و شریان حیاتی اقتصاد مدرن شناخته می‌شوند. اما تفاوت اساسی داده با نفت در این است که برخلاف منابع فیزیکی، داده‌ها با مصرف شدن تمام نمی‌شوند، بلکه با تحلیل و ترکیب، ارزش افزوده بیشتری خلق می‌کنند. این مقاله به بررسی دو جنبه حیاتی می‌پردازد: ارزش ذاتی داده‌ها و پتانسیل تحول‌آفرینی که در مسیر خلق ارزش دارند.

ادامه خواندن “داده | ارزشی که دارد و ارزشی که می‌سازد”

مقدمه

در دنیای پیچیده و پویای بازارهای مالی، اغلب تصور بر این است که تصمیمات سرمایه‌گذاری بر پایه تحلیل‌های منطقی، اطلاعات دقیق مالی و ارزیابی‌های عقلانی از ریسک و بازده شکل می‌گیرد. با این حال، واقعیت بازارهای مالی فراتر از معادلات ریاضی و مدل‌های اقتصادی صرف است. بازارهای مالی، صحنه‌ای پویا از تعاملات انسانی هستند که در آن احساسات، هیجانات، باورها و رفتار جمعی نقش بسزایی در تعیین قیمت‌ها و روند بازار ایفا می‌کنند. ظهور و توسعه حوزه رفتارشناسی مالی (Behavioral Finance) در دهه‌های اخیر، دریچه‌ای نو به سوی درک این جنبه انسانی و اجتماعی بازارهای مالی گشوده است. در این میان، رفتارشناسی اجتماعی مالی (Social Behavioral Finance) به عنوان شاخه‌ای تخصصی‌تر، بر تأثیر متقابل رفتار اجتماعی و پویایی بازارهای مالی تمرکز دارد.

ادامه خواندن “رفتارشناسی اجتماعی در بازارهای مالی | تخمین برآیندهای رفتار در فراز و نشیب بازار”

مقدمه

در دنیای پردازش داده‌ها و متن، نیاز به ابزارهایی برای جستجو، دستکاری و اعتبارسنجی الگوهای متنی به طور فزاینده‌ای حیاتی شده است. عبارات باقاعده یا Regular Expressions (regex یا regexp) به عنوان یک زبان قدرتمند و انعطاف‌پذیر، پاسخی کارآمد به این نیاز ارائه می‌دهند. عبارات باقاعده، الگوهایی هستند که برای تطبیق رشته‌ها بر اساس قوانین خاصی تعریف می‌شوند. این الگوها به ما امکان می‌دهند تا با استفاده از ترکیبی از کاراکترهای معمولی و کاراکترهای خاص (متاداده‌ها)، الگوهای پیچیده را برای جستجو و دستکاری متن ایجاد کنیم.

توانایی عبارات باقاعده در توصیف الگوهای متنی، آن‌ها را به ابزاری ضروری در زمینه‌های مختلف از توسعه نرم‌افزار و وب گرفته تا تحلیل داده‌ها و امنیت سایبری تبدیل کرده است. یادگیری و تسلط بر عبارات باقاعده، مهارت ارزشمندی است که به متخصصان در صنایع گوناگون اجازه می‌دهد تا وظایف مربوط به پردازش متن را به طور موثرتر و کارآمدتر انجام دهند.

ادامه خواندن “مروری بر مهمترین کاربردهای عبارات باقاعده”

مقدمه

در عصر دیجیتال امروز، داده‌ها به عنوان نفت جدید شناخته می‌شوند و حجم عظیمی از آن‌ها به طور مداوم تولید، جمع‌آوری و پردازش می‌شوند. این حجم فزاینده از داده‌ها، که به عنوان کلان داده شناخته می‌شود، فرصت‌های بی‌شماری را برای کسب‌وکارها، دولت‌ها و جوامع به ارمغان آورده است، اما در عین حال چالش‌های قابل توجهی را نیز ایجاد می‌کند. یکی از مهم‌ترین این چالش‌ها، ذخیره‌سازی کلان داده است. در این مقاله به بررسی عمیق‌تر کلان داده، مسئله ذخیره‌سازی آن و راهکارهای موجود برای مقابله با این چالش خواهیم پرداخت.

ادامه خواندن “کلان داده و مسئله ذخیره‌سازی”

مقدمه

در دهه‌های اخیر، توسعه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به سرعت در حال پیشرفت بوده و ابزارها و کتابخانه‌های متعددی جهت تسهیل این فرایندها به وجود آمده‌اند. پایتون به عنوان یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب و قدرتمند، به دلیل سادگی و انعطاف‌پذیری خود در میان توسعه‌دهندگان و محققان حوزه یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی جایگاه ویژه‌ای یافته است. در این مقاله، به معرفی و بررسی چند کتابخانه مهم در حوزه‌های یادگیری ماشین سنتی و شبکه‌های عصبی پرداخته و تفاوت‌ها، مزایا و معایب آن‌ها را به طور جامع مورد بررسی قرار می‌دهیم.

ادامه خواندن “معرفی و مقایسه کتابخانه‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی در پایتون”

مقدمه

مبدل‌های آنالوگ به دیجیتال (ADC) جزء حیاتی بسیاری از سیستم‌های میکروکنترلری مدرن هستند. آنها نقش مهمی در تبدیل سیگنال‌های آنالوگ دنیای واقعی (مانند دما، فشار، صدا و غیره) به داده‌های دیجیتالی قابل پردازش توسط میکروکنترلر ایفا می‌کنند. یکی از مهم‌ترین مشخصات یک مبدل ADC، نرخ نمونه‌برداری آن است که تعیین می‌کند مبدل با چه سرعتی می‌تواند سیگنال آنالوگ را نمونه‌برداری و تبدیل کند. نرخ نمونه‌برداری بالاتر اجازه می‌دهد تا سیگنال‌های با پهنای باند بیشتر و تغییرات سریع‌تر را به دقت دیجیتالی کنیم، که برای کاربردهایی مانند پردازش سیگنال‌های صوتی و تصویری، سیستم‌های کنترل سریع و جمع‌آوری داده با سرعت بالا بسیار مهم است. با این حال، نرخ نمونه‌برداری مبدل‌های ADC در میکروکنترلرها نمی‌تواند به طور نامحدود افزایش یابد و توسط عوامل متعددی محدود می‌شود. در این مقاله، به بررسی جامع این عوامل محدودکننده نرخ نمونه‌برداری می‌پردازیم.

ادامه خواندن “عوامل محدودکننده نرخ نمونه‌برداری مبدل‌های ADC در میکروکنترلرها”

مقدمه

در عصر دیجیتال امروز، زیرساخت‌های داده شریان حیاتی سازمان‌ها و جوامع مدرن به شمار می‌روند. این زیرساخت‌ها شامل سیستم‌ها، شبکه‌ها و تأسیساتی هستند که برای ذخیره، پردازش و انتقال داده‌ها حیاتی بوده و عملکردهای اساسی از ارتباطات روزمره و خدمات دولتی گرفته تا تجارت الکترونیک و نوآوری‌های علمی را پشتیبانی می‌کنند. با افزایش روزافزون وابستگی ما به داده‌ها، امنیت و پایداری این زیرساخت‌ها از اهمیت بی‌سابقه‌ای برخوردار شده است. متاسفانه، زیرساخت‌های داده به طور فزاینده‌ای در معرض تهدیدات سایبری قرار دارند که می‌توانند منجر به اختلالات گسترده، از دست رفتن اطلاعات حساس، خسارات مالی سنگین و آسیب به اعتماد عمومی شوند.

ادامه خواندن “آسیب‌پذیری زیرساخت‌های داده در برابر حملات سایبری | انواع متداول حملات”