در آموزش های پیشین یادگیری ماشین با Python، ما پیش بینی را با استفاده از رگرسیون انجام دادیم و سپس با ماژول Matplotlib این پیش بینی را صورت دادیم. اکنون در اینجا درباره بعضی مراحل بعدی صحبت خواهیم کرد.

به یاد می آورم، اولین بار که من در تلاش بودم تا در مورد یادگیری ماشین بیاموزم، بسیاری از نمونه های تشریحی تنها تا آموزش و آزمون را پوشش می دادند، و سپس کاملا و بیکباره به قسمت پیش بینی پرش می کردند. از منابعی که آموزش، آزمون و پیش بینی بخشی را انجام می دادند، من حتی یک مورد را پیدا نکردم که الگوریتم را به وضوح شرح دهد. با مثال ها، و داده های کلی که اساسا بسیار کوچک هستند، بنابراین روند آموزش، آزمون و پیش بینی نسبتا سریع است. با این حال، در دنیای واقعی، داده ها احتمالا بزرگتر هستند و پردازش بسیار طولانی تر است. از آنجا که هیچ کس واقعا درباره این مرحله مهم صحبت نکرده بود، در اینجا قصد من این است که مطالب اطلاعاتی در مورد پردازش زمان و صرفه جویی در الگوریتم شما را شامل شود.

خوش آمدید به بخش پنجم مبحث یادگیری ماشین از مجموعه آموزش Python. تا به اینجا، محتوای آموزشی رگرسیون را پوشش می دهد. پیش از این، ما داده ها را جمع آوری کرده ایم، آن ها کمی اصلاح شده، طبقه بندی شده آموزش داده و حتی طبقه بندی ها آزمون شده اند. در این قسمت، ما قصد داریم از طبقه بندی ها استفاده کنیم تا در واقع برخی از پیش بینی ها برای ما انجام شود. کد تا این لحظه که ما استفاده می کنیم به صورت زیر است:

به ابتکار و پیشنهاد علی‌اکبر صالحی معاون رئیس‌جمهوری و رئیس سازمان انرژی اتمی، برای اولین بار در کشور، استفاده از روش سرمایش ترموالکتریک برای تولید آب از رطوبت هوا مورد تحقیق و دستگاه تولید آب آشامیدنی در مقیاس آزمایشگاهی با ظرفیت نیم تا ۲ لیتر آب در روز بسته به شرایط رطوبت در هوای شهری در پژوهشگاه علوم و فنون هسته‌ای سازمان انرژی اتمی ایران طراحی و ساخته شد.

ررسی پارامترهای مؤثر جهت بهینه‌سازی و افزایش مقیاس برای تولید انبوه دستگاه فوق صورت پذیرفته است و در آینده‌ای نزدیک طراحی و ساخت دستگاهی مشابه در مقیاس صنعتی و با ظرفیت بالا مورد بهره‌برداری قرار خواهد گرفت.

خوش آمدید به بخش چهارم از آموزش ماشین با سری آموزش Python. در آموزش های قبلی، داده های اولیه را به دست آوردیم، ما آن را به صورت دلخواهی تغییر دادیم و دستکاری و اصلاح کردیم، و سپس شروع به تعریف ویژگی هایمان کردیم. Scikit-Learn اساسا نیازی به کار با Pandas و فریم های داده ندارد، من فقط ترجیح می دهم اطلاعات مربوط به آن را مدیریت کنم، زیرا سریع و کارآمد است. در عوض، Scikit-learn اساسا نیاز به آرایه های numpy دارد. داده های فرعی پانداها به راحتی می توانند به آرایه های NumPy تبدیل شوند، بنابراین فقط برای انجام کار برای ما صورت می پذیرد.

مدیرعامل شرکت آب منطقه‌ای گلستان گفت: میانگین بارندگی استان از ابتدای سال آبی تاپایان شهریور 96 حدود 383.5 میلی‌متر بوده است که نسبت به مدت مشابه سال گذشته کاهش 38 درصدی و نسبت به درازمدت کاهش 21 درصدی را نشان می‌دهد.

به منظور نمایش اطلاعات لحظه ای

اپلیکیشن تلفن همراه ایستگاه‌های سنجش در خوزستان راه‌اندازی شد

معاون مطالعات پایه و طرح های جامع منابع آب سازمان آب و برق خوزستان از راه اندازی اپلیکیشن تلفن همراه به منظور نمایش اطلاعات لحظه ای ایستگاه های سنجش آب و هواشناسی در این سازمان خبر داد.

بر اساس آموزش قبلی ریاضی یادگیری ماشین، بر پایه اطلاعات قیمت سهام ما رگرسیون را انجام خواهیم داد. کد تا این نقطه به صورت زیر بود:

شکل 1: یک لایه پنهان MLP.

مدل Perceptron چند لایه

یک الگوریتم یادگیری تحت نظارت است که یک تابع  را  با تمرین در یک مجموعه دادهیاد میگیرد، آنجا که  تعداد ابعاد ورودی است و o تعداد از ابعاد خروجی با توجه به مجموعه ای از ویژگی های  و یک هدف y، می توان یک تقریبنده تابع غیر خطی را برای هر دو طبقه بندی یا رگرسیون یاد گرفت. این تفاوت از رگرسیون لجستیک است، در حالی که بین ورودی و لایه خروجی، می تواند یک یا چند لایه غیر خطی وجود داشته باشد که لایه های مخفی هستند. شکل 1 یک MLP مخفی با خروجی اسکالر را نشان می دهد.

به یک دوره آموزشی فراگیر و عمیق خوش آمدید.

به مقدمه ای بر بخش رگرسیون یادگیری ماشین با مجموعه آموزشی Python خوش آمدید. با این حال، شما Scikit-Learn را از قبل نصب کرده اید. اگر نه، آن را دریافت کنید، همراه با پانداها و matplotlib!

اگر توزیع علمی پیمایشی قبل از کامپایل پایتون مانند ActivePython را داشته باشید، باید قبلا numpy، scipy، scikit-learn، matplotlib و pandas را نصب کرده باشید. اگر نه، دستورهای زیر را انجام دهید:

به یک دوره آموزشی فراگیر و عمیق خوش آمدید.

هدف این درس این است که به شما یک درک کامل از یادگیری ماشین، نظریه پوشش، کاربرد و عملکرد درونی الگوریتم های یادگیری نظارت شده، بدون نظارت و یادگیری عمیق بدهد.

در این سری، رگرسیون خطی، نزدیک ترین K همسایگان، ماشین های بردار پشتیبانی (SVM)، خوشه تخت، خوشه بندی سلسله مراتبی و شبکه های عصبی را پوشش می دهیم.

آغاز سال آبی با کاهش 6 درصدی حجم مخزن سدها

همزمان با شروع سال آبی جدید و در ابتدای مهرماه، سدهای کشور 6 درصد نسبت به مدت مشابه سال گذشته کمتر آب در مخزن خود ذخیره دارند. براساس ارزیابی صورت گرفته حجم مخزن سدهای کشور در شهریورماه سال جاری 23.53 میلیارد مترمکعب، ورودی به سدها 38.39 میلیارد مترمکعب و خروجی 39.55 میلیارد مترمکعب بوده و حدود 47 درصد مخازن سدها نیز پر هستند.

مدیرعامل شرکت آب منطقه ای آذربایجان شرقی از تصویب استفاده از تسهیلات مالی خارجی برای اجرای طرح انتقال آب ارس به دشت شبستر و دریاچه ارومیه طی روزهای اخیر در شورای اقتصاد خبر داد.

"غلامرضا هاشمی" با اعلام این خبر همچنین خاطرنشان کرد: تأمین آب شرب سالم و مورد نیاز بهداشت و صنعت کلان شهر تبریز به عنوان یکی از مهم‌ترین مراکز جمعیتی و صنعتی کشور و سایر شهرها و روستاهای واقع در مسیر خط انتقال در شهرستان‌های تبریز، شبستر، مرند و جلفا یکی از مهم‌ترین اهداف این طرح است.

یک کارشناس حوزه آب گفت: با قطعیت می‌توان اعلام کرد میزان ھدر رفت از شبکه انتقال آب در کشور و به ویژه شھر تھران قابل توجه بوده و در بھترین شرایط از ۳۰ درصد بیشتر است. آمارھا نشان می دهند که مصرف سرانه آب کشور بیش از میزان استانداردھای جھانی است.

این رقم به ویژه در تھران به بیش از دوبرابر می رسد. در این میان به نظر می رسد ھنوز متولیان منابع آب و مصارف آن فکری به حال این اوضاع نکرده اند و از طرفی فرسودگی زیرساخت و نبود فرھنگ استفاده صحیح از منابع آب بین مردم ھدررفت آب را بیشتر کرده است.