یادگیری نظارتی (Supervised Learning) یادگیری نظارتی یکی از زیرمجموعههای اصلی یادگیری ماشین است که در آن به الگوریتم دادههای ورودی و خروجی صحیح داده میشود تا الگوریتم بتواند یک تابع را یاد بگیرد که ورودی را به خروجی نگاشت کند. چگونه کار میکند؟ دادههای آموزشی: مجموعه دادهای شامل ورودیها و خروجیهای صحیح (برچسبدار) تهیه میشود. […]
آرشیو نویسنده: هادی محمدیان
TensorFlow یک کتابخانه متنباز قدرتمند برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که توسط گوگل توسعه یافته است. این کتابخانه به شما امکان میدهد تا مدلهای پیچیده یادگیری ماشین را پیادهسازی کرده و آموزش دهید. در این راهنما، به صورت مفصل به نصب، محیط کاری، ساختار کلی و مزایای استفاده از TensorFlow خواهیم پرداخت. 1. […]
یادگیری ماشین (Machine Learning) شاخهای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها توانایی یادگیری و بهبود عملکرد بدون نیاز به برنامهنویسی مستقیم را میدهد. به عبارت دیگر، به جای اینکه به کامپیوتر بگوییم دقیقاً چه کاری انجام دهد، به آن دادههای زیادی میدهیم و اجازه میدهیم خودش الگوها و روابط بین دادهها را پیدا کند […]
چگونگی کارکرد سیستمهای توصیهگر و استفاده از یادگیری عمیق در تشخیص بیماریها سیستمهای توصیهگر سیستمهای توصیهگر با تحلیل دادههای کاربران و ایجاد یک پروفایل شخصی از آنها، سعی میکنند محصولات یا خدماتی را که احتمالاً مورد علاقه کاربر است، پیشنهاد دهند. این سیستمها در پلتفرمهای مختلفی مانند نتفلیکس، آمازون و یوتیوب به طور گسترده مورد […]
تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو زیرمجموعه هوش مصنوعی هستند و به سیستمها توانایی یادگیری از دادهها و بهبود عملکردشان بدون برنامهنویسی صریح را میدهند. اما تفاوتهای مهمی بین این دو وجود دارد. یادگیری ماشین تعریف: یادگیری ماشین به مجموعهای از الگوریتمها گفته میشود که به سیستمها امکان […]
چالشهای پردازش زبان طبیعی در تشخیص طنز و کنایه پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از حوزههای جذاب و پرکاربرد هوش مصنوعی است که به کامپیوترها توانایی درک و پردازش زبان انسان را میدهد. با این حال، یکی از پیچیدهترین چالشهای NLP، تشخیص و تفسیر ظرافتهای زبانی مانند طنز و کنایه است. چرا تشخیص طنز و […]
چالشهای پردازش زبان طبیعی در حوزه لهجهها و اصطلاحات عامیانه پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان شاخهای از هوش مصنوعی، به کامپیوترها توانایی درک، تفسیر و تولید زبان انسان را میدهد. با این حال، این حوزه با چالشهای مختلفی روبرو است که یکی از مهمترین آنها، برخورد با لهجهها و اصطلاحات عامیانه است. چرا لهجهها […]
چالشهای درک معنایی در پردازش زبان طبیعی (Contextual Understanding) درک معنایی یا Contextual Understanding یکی از چالش برانگیزترین حوزههای پردازش زبان طبیعی (NLP) است. این چالش به دلیل پیچیدگیهای ذاتی زبان طبیعی و تفاوتهای ظریفی که در معنای کلمات و عبارات بسته به زمینه استفاده وجود دارد، به وجود میآید. چرا درک معنایی در NLP […]
ابهام در پردازش زبان طبیعی: چالشی پیچیده ابهام (Ambiguity) یکی از بزرگترین چالشهایی است که در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) با آن مواجه هستیم. این پدیده زمانی رخ میدهد که یک کلمه، عبارت یا جمله بتواند بیش از یک معنا داشته باشد و این مسئله باعث میشود که کامپیوترها در درک صحیح و تفسیر […]
برچسبگذاری بخش گفتار (Part-of-Speech Tagging یا POS Tagging) یکی از مراحل مهم در پیشپردازش متن در پردازش زبان طبیعی (NLP) است. در این فرآیند، به هر کلمه در یک متن، یک برچسب اختصاص داده میشود که نشاندهنده نقش دستوری آن کلمه در جمله است. برای مثال، کلمه “سیب” ممکن است با برچسب “اسم” و کلمه […]