دسته: شبکه‌های عصبی

مقدمه

در دنیای پویای امروزی که داده‌ها به طور مداوم تولید و در حال تغییر هستند، نیاز به روش‌های یادگیری ماشین که بتوانند با این جریان مستمر داده‌ها سازگار شوند، بیش از پیش احساس می‌شود. روش‌های سنتی یادگیری ماشین که معمولاً بر آموزش دسته‌ای (Batch Learning) تکیه دارند، در مواجهه با این چالش‌ها ناکارآمد هستند. یادگیری افزایشی (Incremental Learning)، که گاهی اوقات به عنوان یادگیری مداوم (Continuous Learning) یا یادگیری آنلاین (Online Learning) نیز شناخته می‌شود، به عنوان یک رویکرد قدرتمند برای غلبه بر این محدودیت‌ها و سازگاری با جریان‌های داده‌ای پویا ظهور کرده است.

ادامه خواندن “یادگیری افزایشی”

مقدمه

یادگیری ماشین به عنوان یک حوزه پیشرو در هوش مصنوعی، توانایی سیستم‌های کامپیوتری را برای یادگیری از داده‌ها بدون برنامه‌ریزی صریح فراهم می‌کند. قلب تپنده هر سیستم یادگیری ماشین، فرایند آموزش مدل است. آموزش مدل فرآیندی حیاتی است که در آن الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌ها، الگوها و روابط پنهان در آن‌ها را کشف کرده و دانش لازم برای انجام وظایف خاص را کسب می‌کنند. پارادایم‌های مختلفی برای آموزش مدل وجود دارد که هر کدام رویکردها و فرضیات خاص خود را دارند و برای انواع مختلفی از مسائل و داده‌ها مناسب هستند. در این مقاله به بررسی جامع این پارادایم‌های کلیدی می‌پردازیم.

ادامه خواندن “آشنایی با پارادایم‌های آموزش مدل در یادگیری ماشین”

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”