3693
Website of qorpi Engineering Qorpi Academy : https://rooydadestan.ir/anjoman_elmi/qorpi/ تیم هوش مصنوعی و پاسخ گویی به سوالات: @qorpi_ad تبادلات: @Qorpi_Courses تیم عمران کورپی @civil_q
💠 هرمس ایجنت چیست؟ راهنمای جامع نصب، حافظه، مهارت‌ها و خودکارسازی
🔸 اگر از یک دستیار هوش مصنوعی فقط پاسخ متنی می‌خواهید، یک گفت‌وگوی ساده کافی است. اما اگر می‌خواهید دستیار در پروژه شما فایل بخواند، فرمان اجرا کند، از تجربه‌های قبلی یادداشت و روش کار بسازد، گفت‌وگوی قبلی را بازیابد و در صورت نیاز از پیام‌رسان هم در دسترس باشد، به یک عامل هوشمند نیاز دارید. Hermes Agent، پروژه متن‌باز شرکت Nous Research، برای همین نوع کار ساخته شده است. این مقاله توضیح می‌دهد هرمس دقیقا چه چیزی است، چگونه کار می‌کند، چگونه آن را به‌صورت مرحله‌ای راه‌اندازی کنید و چه زمانی استفاده از آن منطقی است.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 اکوسیستم هوش مصنوعی گوگل؛ راهنمای انتخاب ابزار مناسب برای هر کار
🔸اگر از خودتان می‌پرسید «برای خلاصه‌کردن یک گزارش باید سراغ Gemini بروم یا Gemini Notebook؟»، «برای ساخت دستیار مشتریان AI Studio کافی است؟» یا «تفاوت Gemini در Workspace با خدمات Google Cloud چیست؟»، این راهنما برای شماست. گوگل مجموعه‌ای از مدل‌ها، برنامه‌های آماده، ابزار توسعه و خدمات سازمانی دارد که هرکدام در نقطه‌ای از مسیر کار قرار می‌گیرند. انتخاب درست با نام محبوب‌ترین مدل شروع نمی‌شود؛ با تعریف خروجی، منبع داده و سطح کنترل موردنیاز شروع می‌شود.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 تصحیح خطای کوانتومی چگونه رایانش کوانتومی کاربردی را ممکن می‌کند؟
🔸 شرکت IBM در سپتامبر ۲۰۲۶ مسیر خود را نه به‌صورت جهش ناگهانی از دستگاه‌های نویزی به رایانه کاملاً مقاوم به خطا، بلکه به شکل یک پیوستار معرفی کرد: کاهش خطا، آشکارسازی خطا، پس‌انتخاب، تصحیح احتمالاتی و سرانجام تصحیح کامل خطای کوانتومی. نتایج تازه شامل حدود ۱۰ برابر کاهش مؤثر خطای گیت در یک مدار سخت و کاهش تا ۶۳ برابری سربار نمونه‌برداری در یک روش ترکیبی است؛ اما این اعداد متعلق به آزمایش‌ها و معیارهای مشخص‌اند و به معنی ساخته‌شدن رایانه کوانتومی عمومی و بی‌خطا نیستند.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠لایه تصمیم گیری HmmPy چیست؟ آموزش تصمیم‌گیری احتمالاتی با پایتون و مقایسه با Jev
🔸یک کتابخانهٔ پایتون برای تبدیل پاسخ مدل‌های زبانی سازگار با OpenAI به تصمیم‌های نوع‌دار است. در این راهنما نصب، خروجی‌های boolean و choice و score، سیاست امتناع، هزینه، محدودیت کالیبراسیون و تفاوت معماری آن با Jev را با مثال بررسی می‌کنیم.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 مدل Jev چیست؟ آموزش کامل مدل تصمیم‌گیری TypeSafe و مقایسه با LLMها
🔸 مدل Jev چیست؟ Jev نخستین مدل عمومی «System One» شرکت TypeSafe AI است؛ مدلی که به‌جای نوشتن متن، درباره وضعیت یک نرم‌افزار تصمیم‌های محدود و ساخت‌یافته می‌گیرد. شما یک پیام، رکورد JSON، گزارش رخداد یا وضعیت عامل هوش مصنوعی را همراه با پرسش‌هایی با پاسخ‌های از پیش تعریف‌شده می‌فرستید و Jev انتخاب، امتیاز یا احتمال بله و خیر برمی‌گرداند. این خروجی را می‌توان مستقیماً در کد برای مسیریابی، اولویت‌بندی، کنترل ریسک یا ارجاع به انسان استفاده کرد.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 محاسبات کوانتومی در اقتصاد و بازارهای مالی؛ کاربردها و آینده
🔸 محاسبات کوانتومی در اقتصاد و بازارهای مالی می‌تواند شیوه حل برخی مسائل سنگین مانند بهینه‌سازی سبد، قیمت‌گذاری مشتقات، شبیه‌سازی ریسک و تحلیل سناریو را تغییر دهد. اما این گزاره به معنای سریع‌تر بودن رایانه کوانتومی در همه محاسبات مالی نیست. در سال ۲۰۲۶، بخش بزرگی از کاربردها هنوز پژوهشی یا آزمایشی‌اند و مزیت اقتصادی پایدار فقط با مقایسه دقیق با بهترین روش کلاسیک معنا پیدا می‌کند.
🌐ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 چرا پروژه‌های هوش مصنوعی در مرحله Production شکست می‌خورند؟
🔸 بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی در آزمایشگاه موفق به نظر می‌رسند، اما پس از ورود به محیط واقعی با افت دقت، افزایش هزینه، تأخیر، نارضایتی کاربر یا حتی توقف کامل مواجه می‌شوند. دلیل اصلی معمولاً «ضعیف بودن الگوریتم» نیست؛ مشکل در فاصله میان مدل، داده، نرم‌افزار، فرایند کسب‌وکار و نگهداری مداوم سیستم است.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 آیا هوش مصنوعی قضیه آخر فرما را حل کرده است؟
🔸 آیا هوش مصنوعی قضیه آخر فرما را حل کرده است؟ پاسخ کوتاه این است که خود قضیه تازه حل نشده؛ Andrew Wiles و Richard Taylor اثبات پذیرفته‌شده آن را در دهه ۱۹۹۰ تکمیل کردند. دستاورد تازه این است که Anthropic می‌گوید Claude در ۱۱ روز نخستین اثبات کامل و سرتاسری قضیه را در Lean نوشته است؛ یعنی زنجیره‌ای حدوداً ۱۳ میلیون‌خطی که رایانه می‌تواند تک‌تک استنتاج‌های آن را بررسی کند. این تفاوت میان «کشف اثبات جدید» و «Formalization ماشینی یک اثبات موجود» برای فهم درست خبر ضروری است.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 در مصاحبه کاری مهندس هوش مصنوعی چه می‌گذرد؟ مراحل و سوالات تخصصی
🔸 در این راهنما مراحل استخدام را از ارسال رزومه تا پیشنهاد شغلی توضیح می‌دهیم، پیش‌نیازهای عمومی و تخصصی هر گرایش را مشخص می‌کنیم و برای هر حوزه، سؤال‌های رایج را همراه با نکته‌ای که مصاحبه‌کننده در پاسخ شما ارزیابی می‌کند می‌آوریم. هدف حفظ‌کردن جواب نیست؛ هدف ساختن چارچوبی است که بتوانید با آن مسئله جدید را جلوی مصاحبه‌کننده تحلیل کنید.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 کامپیوتر کوانتومی چگونه ساخته می‌شود؟ مقایسه ۷ فناوری کیوبیت
🔸 ساخت کامپیوتر کوانتومی به معنی کنار هم گذاشتن چند «کیوبیت» نیست. یک رایانه کوانتومی عملی باید بتواند کیوبیت‌ها را با کیفیت تکرارپذیر بسازد، از محیط جدا کند، مقداردهی اولیه کند، با پالس‌های دقیق کنترل کند، میان آن‌ها درهم‌تنیدگی ایجاد کند، نتیجه را بخواند و خطاها را سریع‌تر از انباشته‌شدنشان تشخیص دهد. همه این مراحل نیز باید همراه با الکترونیک کنترل، نرم‌افزار کامپایل، کالیبراسیون و سامانه کلاسیک بلادرنگ مقیاس بگیرند.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 طراحی سامانه هوشمند اختصاصی برای کسب‌وکار؛ راهنمای جامع از ایده تا اجرا
🔸طراحی سامانه هوشمند اختصاصی زمانی ارزشمند است که یک مسئله واقعی، داده قابل استفاده و معیار موفقیت روشن وجود داشته باشد. نقطه شروع، انتخاب مدل هوش مصنوعی یا خرید API نیست؛ ابتدا باید بدانیم کدام تصمیم، فرایند یا تجربه کاربری قرار است بهتر شود و نتیجه را چگونه اندازه می‌گیریم. این راهنما کمک می‌کند پیش از سفارش پروژه، نیازها، معماری، هزینه، ریسک و مسیر اجرا را دقیق‌تر بشناسید.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 ریبالانس سبد سرمایه‌گذاری چیست؟ راهنمای روش‌ها، محاسبه و سناریوها
🔸 ریبالانس سبد سرمایه‌گذاری یعنی بازگرداندن وزن دارایی‌ها به محدوده‌ای که در سیاست سرمایه‌گذاری تعیین شده است؛ نه تلاش برای پیش‌بینی حرکت بعدی بازار. وقتی بعضی دارایی‌ها سریع‌تر از بقیه رشد یا افت می‌کنند، ترکیب سبد و در نتیجه سطح ریسک آن تغییر می‌کند. یک برنامه ریبالانس منضبط کمک می‌کند این انحراف را با درنظرگرفتن هزینه معامله، مالیات، نقدشوندگی و شرایط شخصی مدیریت کنید.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 یادگیری ماشین کوانتومی چیست و چه تفاوتی با یادگیری ماشین کلاسیک دارد؟
🔸یادگیری ماشین کوانتومی (QML) نقطه تلاقی محاسبات کوانتومی و Machine Learning است. در این حوزه، مدار کوانتومی می‌تواند برای نمایش داده، محاسبه Kernel، تولید ویژگی یا بخشی از مدل به‌کار رود و یک بهینه‌ساز کلاسیک پارامترها را تنظیم کند. بااین‌حال، QML جایگزین عمومی و آماده‌ای برای یادگیری ماشین کلاسیک نیست و برای بیشتر داده‌های رایج هنوز باید با یک Baseline کلاسیک قوی مقایسه شود.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 برای یادگیری هوش مصنوعی از کجا شروع کنیم؟ نقشه راه یادگیری ماشین تا Deep Learning
🔸برای یادگیری هوش مصنوعی از کجا شروع کنیم؟ پاسخ کوتاه این است: ابتدا Python و کار با داده را تا سطح حل مسئله یاد بگیرید، سپس آمار و جبر خطی کاربردی، یادگیری ماشین کلاسیک، ارزیابی صحیح مدل و در نهایت Deep Learning را دنبال کنید. شروع مستقیم از مدل‌های پیچیده یا ابزارهای آماده شاید سریع به نظر برسد، اما معمولاً باعث می‌شود Data Leakage، بیش‌برازش و خطاهای داده دیده نشوند.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
سلام دوستان
🙋♂️ ما در بازارچه ویرا قراره یه وبینار کاملا رایگان درباره اضافه کردن فیچرهای AI به پروداکت برگزار کنیم. بدون اینکه پروژه سنگین و پرهزینه بشه یا به تیم تخصصی AI نیاز بشه.
💥 میخوایم این مسیر رو از ایده تا اجرا شناسایی و بررسی کنیم، و بپردازیم به اولویت‌بندی فیچرهای AI برای محصولاتتون، با کمترین ریسک و بدون نیاز به تغییر در معماری یا ساختار تیم.
💥 بعد از وبینار:
📌امکان مشاوره سازمانی و فنی رو با تیم ویرا خواهید داشت
لینک ثبت نام (ظرفیت محدود)
🔗 https://B2n.ir/hd7500
💠 تقسیم وظیفه در ایجنت‌های هوش مصنوعی؛ چگونه مدل کوچک‌تر از مدل بزرگ‌تر جلو می‌زند؟
🔸 فرض کنید از یک ایجنت می‌خواهید «فروش سه ماه اخیر را تحلیل کن، علت افت را پیدا کن، گزارش مدیریتی بنویس و پیشنهاد قابل اجرا بده». اگر تمام این کار را در یک درخواست طولانی به یک مدل بسپارید، ممکن است ستون اشتباه را بخواند، میان همبستگی و علت‌ومعلول اشتباه کند یا در گزارش نهایی عددی بسازد. راه دیگر این است که مسئله به کارهای کوچک با ورودی، خروجی و معیار پذیرش روشن تقسیم شود؛ محاسبه با کد انجام شود، تحلیل‌ها مستقل بررسی شوند و گزارش فقط از نتایج تأییدشده ساخته شود.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 وقتی هوش مصنوعی هم گران‌تر است و هم ضعیف‌تر
🔸 یک پژوهش جدید از MIT CSAIL و MIT FutureTech تعداد ۲۵۰۷ مقایسه مستقیم میان AI، آمار کلاسیک و محاسبات علمی را در ۲۷ رشته بررسی کرده است. نتیجه دوگانه است: AI اغلب از روش‌های آماری عملکرد بهتری دارد، اما هزینه محاسباتی بیشتری می‌پردازد؛ و در نزدیک به یک‌چهارم مقایسه‌ها هم گران‌تر و هم ضعیف‌تر است. در برابر شبیه‌سازی‌های علمی، AI معمولاً ارزان‌تر اما historically کم‌دقت‌تر بوده—هرچند از سال ۲۰۲۰ به بعد در بیش از نیمی از مقایسه‌ها عملکرد بهتر گزارش شده است.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 آیا سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی یک حباب مالی ساخته است؟
🔸گزارش موقت چشم‌انداز اقتصادی OECD در سپتامبر ۲۰۲۶ پاسخ ساده‌ای نمی‌دهد. سرمایه‌گذاری در دیتاسنتر، تراشه، تجهیزات و نرم‌افزار AI واقعاً به تولید، تجارت و رشد برخی اقتصادها کمک کرده است؛ اما اتکای فزاینده این موج به تأمین مالی بیرونی، ارزش‌گذاری‌های بالا و انتظار بازده سریع، احتمال اصلاح قیمت دارایی‌ها را نیز بیشتر می‌کند. بنابراین باید میان «رونق فناوری مولد» و «قیمت‌گذاری مالی بیش از ظرفیت درآمدی» تفاوت گذاشت.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 آیا Claude یک سیستم شبیه CRISPR کشف کرده است؟ بررسی علمی کشف ART
🔸آیا Claude یک سیستم شبیه CRISPR کشف کرده است؟ Anthropic در ۲۳ سپتامبر ۲۰۲۶ اعلام کرد گروهی از عامل‌های Claude هنگام جست‌وجوی بانک‌های بزرگ توالی DNA، یک سامانه زیستی ناشناخته را در باکتریوفاژها شناسایی کرده‌اند. این سامانه که پژوهشگران آن را ART یا Array-associated Reverse Transcriptases نامیده‌اند، یک آنزیم رونوشت‌بردار معکوس، یک آرایه تکراری غیرکدکننده و یک پروتئین همراه با عملکرد نامعلوم دارد. این ترکیب از نظر معماری یادآور مسیر کشف سامانه‌هایی مانند CRISPR است؛ اما هنوز نمی‌دانیم ART دقیقاً چه کاری انجام می‌دهد و آیا ابزار ویرایش ژن خواهد شد یا نه.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
📡 معرفی «رادار هوشمند مالی»
💠 تیم مهندسی کورپی، کانال تخصصی «رادار هوشمند مالی» را راه‌اندازی کرده است؛ فضایی برای پایش هوشمند بازارهای مالی، تحلیل داده‌ها، بررسی خبرهای اثرگذار، آموزش‌های کوتاه و ارزیابی سناریوهای معاملاتی.
این کانال توسط «عامل هوش مصنوعی اختصاصی سامانه تصمیم‌یار سرمایه‌گذاری بازارهای مالی کورپی» اداره می‌شود؛ سامانه‌ای که به‌صورت خودکار داده‌های بازار، روندهای چندبازه‌زمانی، اخبار مهم و شرایط روز بازار را بررسی کرده و محتوای تحلیلی ساختاریافته منتشر می‌کند.
در این کانال می‌توانید دنبال کنید:
• تحلیل روزانه بازار و وضعیت بیت‌کوین و اتریوم
• مرور و بررسی خبرهای مهم اقتصادی و مالی
• معرفی و تحلیل دارایی منتخب روز
• آموزش کوتاه شاخص‌ها، نماگرهای فنی، اقتصاد و روان‌شناسی معامله‌گری
• بررسی شرایط بازار پیش از آغاز معاملات آمریکا
• جمع‌بندی تحولات روز بازار
هدف این پروژه، کمک به تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر، منظم‌تر و مبتنی بر داده در بازارهای مالی است؛ نه ارائه وعده سود یا پیشنهاد قطعی برای خرید و فروش.
📢 کانال:
@risk_lab_report
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 Cursor چیست؟ آموزش جامع برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی و راهنمای کاربردی
🔸 Cursor چیست و چگونه با آن برنامه‌نویسی کنیم؟ این راهنما از نصب و شناخت پروژه شروع می‌شود و با نمونه پرامپت، تمرین Python، قواعد پروژه، امنیت، هزینه و چک‌لیست بازبینی ادامه پیدا می‌کند. اگر نام آن را به شکل Curser دیده‌اید، املای ابزار مورد بحث Cursor است.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 آیا ایجنت‌های هوش مصنوعی از نیروی انسانی گران‌ترند؟ محاسبه هزینه واقعی
🔸 نقل‌قولی از Bryan Catanzaro، معاون Applied Deep Learning انویدیا، موجی از تیترها ساخت: هزینه Compute در تیم او بسیار بیشتر از هزینه کارکنان است. این مشاهده مهم است، اما ثابت نمی‌کند هر Agent برای انجام همان کار از هر انسان گران‌تر است. برای مقایسه درست باید هزینه هر خروجی پذیرفته‌شده را با احتساب پیاده‌سازی، Token، ابزار، Retry، بازبینی انسانی، خطا، امنیت و نگهداری سنجید؛ نه فقط قیمت API را با حقوق ماهانه مقایسه کرد.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 یادگیری ماشین آگاه از فیزیک (PINN) چیست؟ راهنمای جامع شبکه عصبی آگاه از فیزیک
🔸 ادگیری ماشین آگاه از فیزیک یا Physics-Informed Machine Learning رویکردی است که داده، شبکه عصبی و قوانین حاکم بر یک سامانه را در یک مدل واحد ترکیب می‌کند. شناخته‌شده‌ترین عضو این خانواده، شبکه عصبی آگاه از فیزیک یا PINN است. در PINN، مدل فقط از نمونه‌های ورودی و خروجی یاد نمی‌گیرد؛ بلکه هنگام آموزش بابت نقض معادلات فیزیکی، شرایط مرزی و شرایط اولیه نیز جریمه می‌شود.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 مدل زبانی بزرگ (LLM) چیست؟ از فهم زبان تا AI Agent
🔸 این مقاله از پایه توضیح می‌دهد LLM چیست، هوش مصنوعی چگونه زبان انسان را پردازش می‌کند، «فهم» در این زمینه چه معنایی دارد و چگونه از یک مولد متن به Agent ابزارمحور می‌رسیم. همچنین RAG، حافظه، Function Calling، حلقه Agent، Multi-Agent، خطاها، امنیت، روش ارزیابی و مسیر ساخت یک Agent واقعی را بررسی می‌کنیم.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 سامانه تصمیم‌یار سرمایه‌گذاری چیست و چگونه ریسک سبد دارایی را تحلیل می‌کند؟
🔸 سامانه تصمیم‌یار سرمایه‌گذاری داده‌های بازار، اطلاعات بنیادی، وضعیت سبد، مدل‌های ریسک و سناریوهای فرضی را در یک فرایند قابل ردیابی کنار هم قرار می‌دهد تا کاربر بتواند گزینه‌ها را منظم‌تر مقایسه کند. تصمیم‌یار نباید به‌جای سرمایه‌گذار تصمیم بگیرد یا نتیجه را قطعی جلوه دهد؛ ارزش اصلی آن، آشکارکردن داده، فرض، محدودیت و پیامد احتمالی هر انتخاب است.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 واکنش رسمی Clay به حل ناویر–استوکس؛ تأیید نهایی یا یک گام تا پذیرش؟
🌐 ادامه مطلب
🖥 تیم مهندسی کورپی
@qorpi
www.qorpico.com
💠 سامانه تصمیم‌یار سرمایه‌گذاری چیست و چگونه ریسک سبد دارایی را تحلیل می‌کند؟
🔸 سامانه تصمیم‌یار سرمایه‌گذاری داده‌های بازار، اطلاعات بنیادی، وضعیت سبد، مدل‌های ریسک و سناریوهای فرضی را در یک فرایند قابل ردیابی کنار هم قرار می‌دهد تا کاربر بتواند گزینه‌ها را منظم‌تر مقایسه کند. تصمیم‌یار نباید به‌جای سرمایه‌گذار تصمیم بگیرد یا نتیجه را قطعی جلوه دهد؛ ارزش اصلی آن، آشکارکردن داده، فرض، محدودیت و پیامد احتمالی هر انتخاب است.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 لگوریتم‌های کوانتومی پرکاربرد؛ از Grover و Shor تا VQE و QAOA
🔸الگوریتم کوانتومی صرفاً نسخه سریع‌تر یک برنامه کلاسیک نیست؛ طراحی آن از Superposition، Interference، Entanglement و Measurement برای حل ساختاری خاص از مسئله استفاده می‌کند. Grover، Shor، QFT، QPE، VQE و QAOA اهداف و الزامات یکسانی ندارند و نمی‌توان آن‌ها را فقط با عبارت «سرعت کوانتومی» مقایسه کرد.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 آیا OpenAI مسئله هزاره ناویر–استوکس را حل کرده است؟
🔸 پاسخ دقیق در تاریخ ۱۹ شهریور ۱۴۰۵ (۱۰ سپتامبر ۲۰۲۶) این است: OpenAI یک مدعای ریاضی جدی، یک دست‌نوشته ۱۶۶ صفحه‌ای و یک Formalization عمومی در Lean منتشر کرده که اگر پس از بررسی مستقل درست تشخیص داده شود، گزینه‌های C و D صورت‌بندی رسمی Clay را ثابت می‌کند. بااین‌حال، این نتیجه هنوز به معنای «حل رسمی و پذیرفته‌شده» نیست؛ صفحه Clay همچنان مسئله را حل‌نشده معرفی می‌کند، مقاله داوری مستقل و اجماع عمومی را پشت سر نگذاشته و خود OpenAI نیز گفته برای جایزه یک میلیون دلاری ادعایی ندارد.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi
💠 تفاوت یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه عصبی چیست؟
🔸یادگیری ماشین، شبکه عصبی و یادگیری عمیق سه اصطلاح هم‌معنی نیستند. یادگیری ماشین حوزه گسترده‌ای از روش‌های یادگیری الگو از داده است؛ شبکه عصبی یک خانواده مدل در این حوزه محسوب می‌شود؛ و یادگیری عمیق معمولاً به شبکه‌های عصبی دارای چندین لایه و بازنمایی پیچیده اشاره دارد. انتخاب روش مناسب به نوع مسئله، حجم و کیفیت داده، هزینه خطا، محدودیت سخت‌افزار و نیاز به توضیح‌پذیری بستگی دارد.
🌐 ادامه مطلب
🖥 Qorpi
@qorpi