خانه » مفاهیم پیشرفته

مفاهیم پیشرفته

تجزیه و تحلیل مشتریان مبتنی بر مدل RFM

مدل RFM یک روش محبوب و کارا برای تجزیه و تحلیل مشتریان است. در این روش از ۳ معیار اخرین خرید مشتری، تعداد دفعات خرید و مبلغ خرید استفاده می شود. با استفاده از این معیار ها مدل RFM طراحی می شود. با روش های مصور سازی داده اطلاعات بدست آمده از مدل نمایش داده می شود.

آموزش ساخت شبکه عصبی از ابتدا در پایتون بدون tensorflow

انگیزه: برای درک بهتر از Deep Learning ، تصمیم گرفتم ساخت شبکه عصبی را از ابتدا و بدون کتابخانه یادگیری عمیق مانند TensorFlow انجام دهم. به اعتقاد من  درک عملکرد  یک شبکه عصبی بسیار با اهمیت است. شبکه عصبی چیست؟ …

آموزش ساخت شبکه عصبی از ابتدا در پایتون بدون tensorflow ادامه مطلب »

پیش بینی مقادیر مفقود شده با رگرسیون خطی و جنگل تصادفی در پایتون

در این پست ما در مورد چگونگی ساختن مدلهای یادگیری ماشین برای پیش بینی مقادیر مفقود شده در داده ها پرداختیم. در ابتدا ما یک مدل رگرسیون خطی آموزش داده شده بر روی ویژگی “امتیاز” برای پیش بینی قیمت نوشیدنی ساختیم. سپس ما یک مدل جنگلی تصادفی راکه بر روی ویژگی “امتیاز” و متغیرهای کیفی آموزش دادیم تا قیمت نوشیدنی را پیش بینی کنیم. ما دیدیم که مدل جنگلهای تصادفی به طور قابل توجهی از مدل مبتنی بر رگرسیون خطی بهتر است.

اموزش عملی ماشین بردار پشتیبان(SVM) با پایتون

یکی از الگوریتم های طبقه بندی داده ها الگوریتم SVM یا ماشین برداز پشتیبان است. در این مطلب با این الگپریتم اشنا می شویم و با یک مثال عملی آن را پیاده سازی می کنیم.

چگونه با استفاده از بهینه سازها ، شبکه عصبی را سریعتر آموزش دهیم؟

بهینه سازی الگوریتم های یادگیری ماشین بهینه سازی (Optimization) فرآیندی برای جستجوی پارامترهایی است که توابع ما را به حداقل یا حداکثر می رساند. وقتی مدل یادگیری ماشین را آموزش می دهیم ، معمولاً از بهینه سازی غیرمستقیم استفاده می …

چگونه با استفاده از بهینه سازها ، شبکه عصبی را سریعتر آموزش دهیم؟ ادامه مطلب »

بهینه ساز شبکه عصبی

راهنمای جامع آموزش شبکه های عصبی کانولوشن – روش ELI5

در سال های اخیر هوش مصنوعی شاهد رشد چشمگیری بوده است. محققان و علاقه مندان روی جنبه های مختلفی از این زمینه کار می کنند. یکی از از این جنبه ها بینایی ماشین (Computer Vision) است. هدف ما این این …

راهنمای جامع آموزش شبکه های عصبی کانولوشن – روش ELI5 ادامه مطلب »

مثال کاربردی از کاهش ابعاد با تحلیل مولفه اساسی (PCA)

کاهش ابعاد یکی از مباحث زمینه ای پرکاربرد در حوزه علم داده است.
در این مقاله قصد داریم به صورت کاربدی مساله کاهش ابعاد یا (PCA) را بررسی کنیم

نمونه گیری Oversampling و Undersampling در داده های نامتوازن

در یادگیری ماشین نمونه گیری Undersampling و نمونه گیری Oversampling دو روش هستند که با در برخورد با داده های نامتوازن به کار می روند.می توانید از کلاس اکثریت کم نمونه گیری کنید یا روی کلاس اقلیت را بیش نمونه گیری انجام دهید یا از ترکیب هر دو روش استفاده کنید

به بالای صفحه بردن