🟣 باستان شناسان در ایتالیا از هوش‌مصنوعی استفاده می‌کنن! 🔻 باستان‌شناسان در ایتالیا در حال کار روی رباتی هستن که از هوش مصنوعی برای بازسازی آثار باستانی از تیکه‌های پراکنده‌ی اون‌ها استفاده می‌کنه. 🔻 فناوری RePair برای حل پازل‌های پیچیده طراحی شده که ممکنه تیکه‌های اون‌ها شکسته، محو، پراکنده یا به طور کلی گم شده باشن. 🔻 این هوش‌ مصنوعی می‌تونه مثلاً تیکه‌های یه گلدون رومی با قدمت چند صدساله رو تجزیه و تحلیل کنه و بفهمه که چطور باید کنار هم قرار بگیرن. 🔻 بعد یه جفت بازوی رباتیک اون تیکه‌ها رو جمع می‌کنه و کنار هم قرار می‌ده. #خبر #هوش_مصنوعی #AI #یادگیری_ماشین #Machine_Learning ————————— 💠 پایگاه خبری تحلیلی فناوری های هوشمند 🌐 @ainews_ir

⭕️ هوش مصنوعی جدید ناسا 🟢 ناسا یه سیستم هوش مصنوعی به نام DAGGER رو منتشر کرده که در واقع یه مدل پیش‌بینی طوفان خورشیدی مبتنی بر هوش مصنوعیه. DAGGER مخفف Deep Learning Geomagnetic Perturbation است. ❓ حالا کارش چیه؟ 🟢 به زبان ساده، این مدل طوفان‌های خورشیدی رو 30 دقیقه قبل از وقوع اون‌ها پیش‌بینی می‌کنه. 🟢 پیش‌بینی‌ها رو در کمتر از 1 ثانیه تولید می‌کنه. 🟢 پیش‌بینی‌ها هر دقیقه به روز می‌شن. 🟢 داده‌های هوش‌ مصنوعی و ماهواره رو ترکیب می‌کنه. #هوش_مصنوعی #AI #یادگیری_ماشین #Deep_Learning ————————— 💠 پایگاه خبری تحلیلی فناوری های هوشمند 🌐 @ainews_ir

🟢 اصول اولیه یادگیری ماشین ✍️یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که در آن کامپیوترها از داده‌ها یاد می‌گیرند تا بدون برنامه‌نویسی صریح، تصمیم‌گیری کنند. سه نوع اصلی وجود دارد: 1️⃣ یادگیری با نظارت‌ (Supervised Learning): الگوریتم روی مجموعه‌داده‌های برچسب‌دار آموزش داده می‌شود و یاد می‌گیرد که ورودی را به خروجی نگاشت کند. برای مثال، می‌تواند قیمت خانه را بر اساس ویژگی‌هایی مانند اندازه و موقعیت پیش‌بینی کند. 2️⃣ يادگيری بدون نظارت (Unsupervised Learning): الگوریتم الگوهای داده را بدون برچسب‌های صریح کشف می‌کند. خوشه‌بندی یک وظیفه رایج است که نقاط داده مشابه را گروه‌بندی می‌کند. یک مثال، بخش‌بندی مشتری برای بازاریابی هدفمند است. 3️⃣ یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): الگوریتم با تعامل با یک محیط یاد می‌گیرد. بازخورد را به شکل پاداش یا جریمه دریافت می‌کند و عملکرد خود را با گذشت زمان بهبود می‌بخشد. هوش مصنوعی بازی و کنترل رباتیک از کاربردها هستند. 📖 مفاهیم کلیدی عبارتند از: ✅ ویژگی‌ها و برچسب‌ها (Features and Labels): ویژگی‌ها متغیرهای ورودی هستند و برچسب‌ها خروجی مورد نظر هستند. مدل یاد می‌گیرد که ویژگی‌ها را در طول آموزش به برچسب‌ها نگاشت کند. ✅ آموزش و آزمایش (Training and Testing): مدل روی زیرمجموعه‌ای از داده‌ها آموزش داده می‌شود و سپس روی داده‌های دیده نشده آزمایش می‌شود تا عملکرد آن ارزیابی شود. ✅ بیش‌برازش و کم‌برازش (Overfitting and Underfitting): بیش‌برازش زمانی رخ می‌دهد که یک مدل بیش از حد پیچیده باشد و داده‌های آموزشی را خیلی دقیق برازش کند و عملکرد ضعیفی روی داده‌های جدید داشته باشد. کم‌برازش زمانی اتفاق می‌افتد که مدل خیلی ساده باشد و نتواند الگوهای زیربنایی را پیدا کند. ✅ الگوریتم‌ها (Algorithms): الگوریتم‌های مختلف برای وظایف مختلف مناسب هستند. موارد رایج شامل رگرسیون خطی برای پیش‌بینی مقادیر عددی و درخت‌های تصمیم برای وظایف دسته‌بندی هستند. 🔍 به طور خلاصه، یادگیری ماشین شامل آموزش مدل‌ها روی داده‌ها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری است. یادگیری نظارت‌شده از داده‌های برچسب‌دار استفاده می‌کند، یادگیری بدون نظارت الگوها را در داده‌های بدون برچسب پیدا می‌کند و یادگیری تقویتی از طریق تعامل با یک محیط یاد می‌گیرد. ملاحظات کلیدی شامل ویژگی‌ها، برچسب‌ها، بیش‌برازش، کم‌برازش و انتخاب الگوریتم مناسب برای کار است. #یادگیری_ماشین 🌐http://www.ainews.ir

⭕️ دستیار هوش مصنوعی Claude: یک رقیب جدی برای ChatGPT ✍️ دستیار Claude، ساخته‌ی شرکت Anthropic، یک هوش مصنوعی پیشرفته برای پردازش زبان طبیعی است که در زمینه‌های مختلف مانند تولید محتوا، برنامه‌نویسی، تحلیل داده و پاسخ‌گویی به سؤالات کاربرد دارد. ویژگی‌های کلیدی: ✅ پاسخ‌های دقیق و حرفه‌ای ✅ حفظ تاریخچه مکالمات برای تعاملات طولانی ✅ خلاصه‌سازی و تحلیل متون ✅ برنامه‌نویسی و حل مسائل فنی ✅ خلاقیت در تولید محتوا ✅ امنیت و اخلاق هوش مصنوعی نحوه استفاده 🔹 وب‌سایت: ورود به claude و استفاده آنلاین 🔹 اپلیکیشن: دسترسی راحت از موبایل store نسخه‌ها ◽️ رایگان: محدودیت در تعداد درخواست‌ها و پردازش 💎 پولی (Pro/Advanced): 🔸پاسخ‌های سریع‌تر 🔸تعامل طولانی 🔸مدل‌های پیشرفته‌تر چرا Claude؟ 🔘 در مقایسه با ChatGPT و Google Gemini، دستیار Claude: تمرکز بر ایمنی و اخلاق، درک بهتر متون طولانی، کدنویسی بهتر ✔️ اگر به دنبال یک هوش مصنوعی هوشمند، امن و حرفه‌ای هستید، Claude گزینه‌ای ایده‌آل است! #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین 🌐http://www.ainews.ir

📢 توضیح‌پذیری در مدل‌های یادگیری ماشین با Shapash 🔹 چالش جعبه سیاه در یادگیری ماشین مدل‌های یادگیری ماشین اغلب به‌عنوان جعبه سیاه عمل می‌کنند؛ بدین معنا که خروجی را ارائه می‌دهند اما نحوه تصمیم‌گیری آن‌ها شفاف نیست. این مسئله در حوزه‌هایی مانند بانکداری، بیمه و پزشکی که نیاز به توضیح‌پذیری و شفافیت دارند، یک چالش اساسی محسوب می‌شود. 🔹 راه‌حل: استفاده از Shapash کتابخانه Shapash ابزاری قدرتمند برای توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین است که قابلیت‌های زیر را ارائه می‌دهد: ✔️ نمایش داشبورد تعاملی برای بررسی نحوه تصمیم‌گیری مدل ✔️ تولید گزارش‌های شفاف و دقیق برای ارائه به مدیران و کاربران ✔️ کمک به توسعه مدل‌های قابل اعتماد و قابل تفسیر 📌 اطلاعات بیشتر درباره Shapash: 🔗 وب‌سایت رسمی Shapash 🔗 مستندات Shapash 🔗گيت هاب shapash #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #توضیح_پذیری #Shapash #شفافیت_مدل #ExplainableAI 🌐http://www.ainews.ir

یادگیری ماشین به زبان ساده : اگر ماشین از برخی رفتارهای گذشته درس می‌گیرد و در نتیجه میزان موفقیت آن در حال بهبود است؛ به این یادگیری، یادگیری ماشین می‌گوییم. #یادگیری_ماشین برگرفته از کتاب: دستنامه مدیر محصول هوش مصنوعی 🌐http://www.ainews.ir