یادگیری در شبکه‌های عصبی ژرف (Deep Neural Networks) یکی از کلیدی‌ترین جنبه‌های هوش مصنوعی است. این شبکه‌ها به صورت گسترده‌ای در بسیاری از کاربردهای عملی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، و سیستم‌های توصیه‌گر استفاده می‌شوند. در این پست به بررسی انواع مختلف یادگیری در شبکه‌های عصبی عمیق می‌پردازیم. یادگیری
مقدمه در دنیای امروز، داده‌ها به قلب تپنده‌ی سازمان‌ها و کسب‌وکارها تبدیل شده‌اند. هر تصمیم، هر تعامل با مشتری، و حتی هر حرکت کوچک در یک زنجیره تأمین می‌تواند مقادیر عظیمی از داده تولید کند. این داده‌ها نه تنها اطلاعاتی درباره گذشته ارائه می‌دهند، بلکه با تحلیل درست می‌توانند راهنمایی
مقدمه: کلان‌داده‌ها، ابزارهای تحلیل و انقلاب دیجیتال در عصر دیجیتال، حجم عظیمی از داده‌ها هر روز تولید می‌شوند؛ داده‌هایی که می‌توانند اطلاعات ارزشمندی برای تصمیم‌گیری‌های تجاری، علمی و اجتماعی ارائه دهند. این حجم از اطلاعات که به آن کلان‌داده‌ها (Big Data) گفته می‌شود، نه تنها یک چالش، بلکه فرصتی بزرگ
دیپ‌سیک یک مدل زبانی بزرگ (LLM) پیشرفته است که برای مقابله با چالش‌های توسعه نرم‌افزار، پردازش زبان طبیعی و اتوماسیون کسب‌وکار طراحی شده است. دلایلی که این مدل را برجسته می‌کند عبارتند از: طراحی کارآمد:تنها ۳۷ میلیارد از ۶۷۱ میلیارد پارامتر خود را برای هر وظیفه فعال می‌کند، با استفاده
مقدمه در دنیای امروز، داده‌ها به گنجینه‌ای پنهان برای کسب‌وکارها تبدیل شده‌اند، اما تنها زمانی ارزش واقعی خود را نشان می‌دهند که به درستی تحلیل و استفاده شوند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، ابزارهایی هستند که این گنجینه را به بینش‌هایی عملی و کاربردی تبدیل می‌کنند. این فناوری‌ها به شما
