آرشیو دسته بندی: آموزش

پس‌انتشار (Backpropagation) یکی از الگوریتم‌های اساسی در یادگیری عمیق (Deep Learning) است که برای آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANNs) استفاده می‌شود. این الگوریتم با استفاده از قاعده زنجیره‌ای (Chain Rule) در حسابان، گرادیان تابع هزینه نسبت به پارامترهای مدل را محاسبه می‌کند و سپس این گرادیان‌ها را برای به‌روزرسانی پارامترها استفاده می‌کند. این بخش قلب فرآیند آموزش شبکه […]

شرح مفصل هیپرپارامترها در یادگیری ماشین مقدمه: هیپرپارامترها چه هستند؟ هیپرپارامترها (Hyperparameters) تنظیمات خارجی یک مدل یادگیری ماشین هستند که مقدار آن‌ها قبل از شروع فرآیند یادگیری (آموزش) تعیین می‌شود. برخلاف پارامترهای مدل (Model Parameters) مانند وزن‌ها (weights) و بایاس‌ها (biases) در یک شبکه عصبی که مقادیرشان در طول فرآیند آموزش و از طریق یادگیری […]

مقدمه منظم‌سازی (Regularization) یکی از مفاهیم بنیادین و تکنیک‌های ضروری در یادگیری ماشین (Machine Learning) و به خصوص یادگیری عمیق (Deep Learning) است. هدف اصلی آن مقابله با یک مشکل رایج به نام بیش‌برازش یا افراط در یادگیری (Overfitting) است. بیش‌برازش (Overfitting): این پدیده زمانی رخ می‌دهد که یک مدل یادگیری ماشین آنقدر بر روی […]

مقدمه یادگیری انتقالی (Transfer Learning – TL) و یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning – MTL) دو استراتژی قدرتمند در حوزه یادگیری ماشین و به‌ویژه یادگیری عمیق هستند. هدف اصلی هر دوی این رویکردها، فراتر رفتن از آموزش مدل‌ها به‌صورت مجزا و از صفر برای هر وظیفه است. آن‌ها با بهره‌گیری هوشمندانه از دانش کسب‌شده در وظایف […]

تشخیص اشیاء (Object Detection) یکی از وظایف مهم در حوزه بینایی کامپیوتر (Computer Vision) است که شامل شناسایی و مکان‌یابی اشیاء در تصاویر یا ویدیوها می‌شود. برخلاف دسته‌بندی تصاویر (Image Classification) که تنها کلاس تصویر را تشخیص می‌دهد، تشخیص اشیاء علاوه بر تشخیص کلاس شیء، موقعیت آن را نیز در تصویر مشخص می‌کند. این موقعیت معمولاً به‌صورت یک جعبه مرزی (Bounding […]

ترجمه ماشینی (Machine Translation – MT) به فرآیند استفاده از نرم‌افزارهای کامپیوتری برای ترجمه خودکار متن یا گفتار از یک زبان (زبان مبدأ) به زبان دیگر (زبان مقصد) اشاره دارد. این فناوری یکی از زیرشاخه‌های مهم پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP) است و هدف آن تسهیل ارتباط بین افراد و سازمان‌ها در سراسر جهان است. […]

یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) یکی از رویکردهای نوین در یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) است که هدف آن یادگیری مدل‌ها بدون نیاز به داده‌های برچسب‌دار است. در این روش، مدل از ساختار و اطلاعات موجود در داده‌ها برای تولید برچسب‌های خود استفاده می‌کند و سپس از این برچسب‌ها برای آموزش استفاده می‌کند. این رویکرد به‌طور گسترده‌ای […]

یادگیری فدرال و حفظ حریم خصوصی (Federated Learning and Privacy Preservation) یادگیری فدرال (Federated Learning) یک پارادایم نوین در حوزه یادگیری ماشین است که به سازمان‌ها و شرکت‌ها امکان می‌دهد مدل‌های هوش مصنوعی را بدون نیاز به اشتراک‌گذاری داده‌های خام کاربران آموزش دهند. این روش به طور خاص برای حفظ حریم خصوصی کاربران و کاهش […]

یادگیری عمیق سبک‌وزن (Lightweight Deep Learning) یادگیری عمیق سبک‌وزن به مجموعه‌ای از روش‌ها و تکنیک‌ها اشاره دارد که هدف آن‌ها کاهش پیچیدگی، اندازه و نیازهای محاسباتی مدل‌های یادگیری عمیق است، بدون اینکه عملکرد مدل به طور قابل توجهی کاهش یابد. این موضوع به ویژه در محیط‌هایی با منابع محدود، مانند دستگاه‌های همراه (موبایل‌ها)، اینترنت اشیا […]

GAN یا Generative Adversarial Network (شبکه‌های مولد تخاصمی) یک نوع از مدل‌های یادگیری عمیق است که برای تولید داده‌های جدید و واقع‌گرایانه استفاده می‌شود. این شبکه‌ها از دو بخش اصلی تشکیل شده‌اند: مولد (Generator) و متمایزکننده (Discriminator). این دو بخش به‌صورت رقابتی با هم کار می‌کنند تا داده‌های تولید‌شده توسط مولد، شبیه به داده‌های واقعی شوند. GAN از دو شبکه عصبی […]