اینکه شما با انواع دیتاست یا همان مجموعه‌داده ها آشنا شوید بسیار مهم است. پایه علمی قوی در مسیر تبدیل شدن به یک دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشینی بسیار مهم است و در صورتی که مفاهیم داده و انواع دیتاست و مجموعه داده را ...
یادگیری ماشین (به انگلیسی: Machine learning) یا اِم‌اِل (اختصاری ML)، مطالعهٔ الگوریتم‌ها و مدلهای آماری مورد استفادهٔ سیستم‌های کامپیوتری است که به‌جای استفاده از دستورالعمل‌های واضح، از الگوها و استنباط برای انجام وظایف ...
مدلهای متنوع: پوشش طیف گسترده‌ای از خودروهای اسپرت، لوکس، کلاسیک و مسابقه‌ای. مقیاس‌های مختلف: تولید ماکت در مقیاس‌های مختلف مانند 1:18، 1:43 و 1:64.
قابلیت مقیاس‌پذیری (1-10) پشتیبانی از تحلیل پیشرفته (1-10) امکان همکاری تیمی (1-10) ... است که از داده‌های رمزنگاری‌شده و مدلهای یادگیری ماشینی ارائه‌شده توسط دانشمندان داده در سراسر جهان ...
الگوریتم‌های استفاده شده برای طبقه بندی در یادگیری ماشین از داده‌های آموزشی ورودی، برای پیش‌بینی احتمال عضویت داده‌ها در یکی از دسته‌بندی‌های از پیش‌تعیین شده استفاده می‌کنند. یکی از پراستفاده‌ترین اپلیکیشن ...
ماکت ماشین / DieCast Car ، آشنایی با انواع ماکت فلزی خودرو و ماشین های کلکسیونی قدیمی همچون سبک های، اسپرت، کلاسیک و یا سایر سبک های Model Cars.
زمان بندی بهینه: زمان‌بندی برای اطمینان از اجرای یکپارچه مدلهای یادگیری ماشینی شما مهم است. با افزایش مقیاس ml، متوجه خواهید شد که عناصر خاصی در خط لوله ml چندین بار توسط تیم استفاده می شود ...
ساخت مدل ناییو بیز در یادگیری ماشینی آسان است و به ویژه برای مجموعه داده‌های بسیار بزرگ مفید می‌باشد. با وجود سادگی این الگوریتم، مشخص شده است که حتی از روش‌های طبقه‌بندی بسیار پیچیده نیز ...
مدل های مقیاس پذیری ... بخشی از مقاله (ترجمه ماشینی) چکیده: اینترنت اشیا (IoT) به مرحله بعدی تعامل انسان با فناوری منجر می شود. با کمک اینترنت اشیا، می توان به اشیاء فیزیکی توانایی تولید، دریافت و ...
مقیاس 1:32 - مقیاس رایج برای اسلات ماشین. 1:43 مقیاس - محبوب ترین مقیاس برای ماشین های مدل diecast. به طور سنتی به عنوان "مقیاس گردآورنده" شناخته شده است که اجازه می دهد تا ترکیب خوبی از جزئیات و قیمت.
بیشتر مدلهای یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق برای عملکرد خوب، به شدت به مقدار و تنوع داده‌ها متکی هستند. ... از نظر مقیاس‌پذیری، داده‌های افزوده شده باید مقیاس‌پذیر باشند تا مدلهای مختلف ...
مقیاس‌گذاری در یادگیری ماشینی به فرآیند تبدیل ویژگی‌های یک مجموعه داده به یک محدوده ثابت اشاره دارد. این یک مرحله پیش پردازش ضروری است که هدف آن عادی سازی داده ها و آوردن آنها به یک قالب استاندارد است. هدف از مقیاس بندی ...
مدلهای زبان بزرگ (LLM) مانند GPT-4، Claude و LLaMA محبوبیت زیادی پیدا کرده‌اند. ... برای کارهای ترجمه ماشینی، ... آنها کیفیت پاسخ‌ها را اغلب با استفاده از مقیاس‌های رتبه‌بندی و روبریک‌ها ارزیابی می ...
در این مقاله به بررسی مدلهای محبوب ماکت مایستو مانند فورد موستانگ، شورلت، و کوروت می‌پردازیم و نگاهی جامع به مقیاس‌های 1:18 و 1:24 خواهیم داشت. با ما همراه باشید تا دنیای پرجزئیات ماکت‌های ...
توضیحات کتاب به فارسی (ترجمه ماشینی) این کتاب استراتژی ها ، فناوری و روش های جدیدی را برای ایجاد مدلهای پیشرفته در مقیاس معماری ، از جمله اصول مدل سازی nurbs دیجیتال ، مدل سازی پارامتری و تولید مدل در بر می گیرد.آموزش های بی ...
در این مطلب به معرفی مدل های زبانی به زبان ساده می‌پردازیم و می‌خواهیم بدانیم منظور از Language Model در هوش مصنوعی و chatGPT چیست. ... مقیاس و پیچیدگی ... افزون از هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری، نیاز به ...
ویژگی های یادگیری ماشینی. یادگیری ماشینی یک فناوری داده محور است. روزانه مقدار زیادی داده توسط سازمان ها تولید می شود و آنها را قادر می سازد تا روابط قابل توجه را شناسایی کرده و تصمیمات بهتری بگیرند.
از زمان معرفی فناوری دایکست برای ساخت ماکت‌ها، شاهد عرضه انواع مختلفی از مدلهای خودرو در سایزهای متفاوت و با کیفیت‌های گوناگون بوده‌ایم.
هدف از مقیاس بندی ویژگی این است که همه ویژگی‌ها، به طور یکسان در فرآیند یادگیری ماشین مشارکت کنند تا ویژگی خاصی تاثیر بیشتری از بقیه داشته نداشته باشد. در این مقاله به این موضوع می‌پردازیم که چه زمانی مقیاس بندی ویژگی ...
آموزش مدلهای یادگیری ماشین بر روی مجموعه داده‌های بزرگ یک عمل رایج در زمینه هوش مصنوعی است. با این حال، توجه به این نکته مهم است که اندازه مجموعه داده می‌تواند چالش‌ها و سکسکه‌های بالقوه را در طول فرآیند آموزش ایجاد ...
روش‌های یادگیری ماشینی به صورت کلی به چهار دسته اصلی تقسیم می‌شوند: یادگیری نظارتی (Supervised Learning)، یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)، یادگیری شبه نظارتی (Semi-Supervised Learning) و یادگیری تقویتی (Reinforcement ...
از انواع مدل های یادگیری ماشین طبقه‌بندی برای پیش‌بینی مقادیر گسسته از متغیرهای مستقل استفاده می‌کنیم. در اینجا متغیر وابسته همیشه یک «کلاس» یا «دسته» است. به عنوان مثال، پیش‌بینی احتمال ...
تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، مدل‌سازی، و آموزش را طلب می‌نماید.
تنوع بی‌نظیر ماکت‌های مدل ... این راهنما به شما کمک می‌کند تا با مقیاس‌های رایج و کمتر رایج ماکت، از جمله 1/12, 1/4, 1/50, 1/18، 1/24، 1/43 و 1/64 آشنا شوید و سای... ادامه مطلب ...
دانلود و دریافت مقاله بررسی مدل های ریزمقیاس نمایی lars-wg و sdsm در مطالعات انجام شده ... دارای دقت فضایی مناسبی برای ارزیابی اقلیمی بوده و همچنینفرآیند های ریز مقیاس نمایی جوی و اقلیمی تا حد ممکن ...
چالش های مقیاس پذیری: تنظیم دقیق مدل های عظیمی مانند gpt-3 به منابع محاسباتی عظیمی نیاز دارد که ممکن است برای بسیاری از سازمان ها غیرممکن باشد. تنظیم دقیق کارآمد تا حدی این امر را کاهش می دهد اما ...
از آن‌جایی که آموزش مدلهای نظارت شده با داده‌های برچسب‌دار انجام می‌شود، دقت عملکرد نهایی بالا خواهد بود. ... ، بررسی «مقادیر ناموجود» (Missing Values) و «مقیاس‌بندی داده» (Data Scaling). «تحلیل سبد ...
ظهور مدلهای GPT، همراه با سایر مدلهای زبان بزرگ اتورگرسیو یا AR، عصر جدیدی را در زمینه یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی پدید آورد. مدلهای GPT و اتورگرسیو اغلب هوش عمومی و تطبیق‌پذیری را نشان می‌دهند که با وجود داشتن مقداری
این محتوا بر اساس مدلهای ماکت ماشین با مقیاس‌های 1:18، 1:24 و 1:43 (بدون در نظر گرفتن موتورسیکلت و خودروهای سنگین) و تا دسامبر 2016 تهیه شده است.
