🔥 5 دلیل که Accuracy بالا لزوماً نشونه مدل خوب نیست:

1️⃣ مدل فقط روی Training Data خوبه (Overfitting)
2️⃣ دیتا Imbalanced بوده و Accuracy گول‌زننده‌ست
3️⃣ Metric درست برای مسئله انتخاب نشده
4️⃣ داده‌های Outlier حذف نشده بودن
5️⃣ مدل در دنیای واقعی تست نشده

📌 به جای Accuracy، به Precision، Recall و F1 نگاه کن.

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 دلیل که مدل ML تو دنیای واقعی خراب می‌شه:

1️⃣ Drift داده‌ها (Data Drift) اتفاق افتاده
2️⃣ Feature Engineering ناقص بوده
3️⃣ مدل به Noise حساسه
4️⃣ تو محیط Production latency بالاست
5️⃣ Data Pipeline پایدار نیست

مدل خوب باید “تاب‌آوری” داشته باشه😎


🔵 @DataScience_Function

🔥 5 دلیل که مدل شما توی Production دوام نمیاره:

1️⃣ دیتاهای ورودی ناقص یا Missing Values دارن
2️⃣ الگوریتم به Hyperparameterهای حساس وابسته‌ست
3️⃣ حجم دیتا باعث Memory Error می‌شه
4️⃣ تیم ML با تیم DevOps هماهنگ نبوده
5️⃣ فرآیند Retraining مدل تعریف نشده

💎 مدل قدرتمند فقط مدلیه که دائم Update بشه.

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 دلیل که مدل‌های ML تو Production خراب می‌شن:

🟡 مدل روی Data Leakage آموزش دیده بوده
🟡 دیتای Training با دیتای واقعی تفاوت جدی داره
🟡 الگوریتم Scale نمی‌شه و روی حجم زیاد کند می‌شه
🟡 سرویس‌دهی API پایدار نیست
🟡 تیم ML روی Logging و Monitoring سرمایه‌گذاری نکرده

📌 ‏ Production یعنی آزمون واقعی مدل‌ها.


🔵 @DataScience_Function

🔥 5 اشتباه رایج در Data Cleaning که مدل‌هات رو زمین می‌زنه:

🟡 حذف رکوردهای ناقص بدون بررسی الگوهای Missingness
🟡 نرمال‌سازی یا Scale نکردن فیچرهای با دامنه متفاوت
🟡 تبدیل‌های نامناسب (مثلاً Log روی داده‌های صفر)
🟡 نادیده گرفتن Outlierهای معنادار به‌جای تصحیح‌شون
🟡 استفاده از Encoding ناصحیح برای متغیرهای دسته‌ای

🔔 تمیزکاری دقیق، پیش‌نیاز هر پروژه دیتاساینس موفقه!

🔵 @DataScience_Function

🔥 4 نکته برای سریع‌تر کردن Training مدل‌ها:

1️⃣ استفاده از Mixed Precision (float16) برای کاهش حافظه
2️⃣ ‏Data Pipeline موازی با Prefetching
3️⃣‏ Warm-up Learning Rate برای شروع پایدار
4️⃣ ‏Early Stopping به‌جای Epoch ثابت

📌 سرعت بالاتر، هزینه کمتر و شانس تست بیشتر در Production!

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 چالش Common در Data Annotation:

1️⃣ ‏Labeler Bias و پیچیدگی دستورالعمل

2️⃣‏ Consistency بین چند Annotator

3️⃣ ‏Quality Control (Gold Standard Test)

🔍 نکته: همیشه یک نمونه “Ground Truth” داشته باش!

🔵 @DataScience_Function

🔥‏ 4 Framework محبوب برای MLOps:

🟡‏ Kubeflow برای Pipeline اتوماتیک
🟡‏ MLflow برای Tracking Experiments
🟡‏ Airflow برای Scheduling Jobs
🟡‏ Seldon Core برای Serving مدل

🚀‏ MLOps یعنی پل بین Data Science و DevOps!


🔵 @DataScience_Function

🔥 3 چالش اخلاقی در AI که باید بدونی:

1️⃣‏ Bias در دیتاست‌ها

2️⃣‏ Privacy کاربران

3️⃣ ‏Transparency در تصمیمات مدل

🤖 ‏ AI اخلاقیات رو هم باید به‌روز نگاه داشت.


🔵 @DataScience_Function

🔥 4 کتابخانهٔ قدرتمند Python برای مصورسازی داده‌ها:

🟡‏ Matplotlib برای ساخت انواع نمودارهای پایه
🟡‏ Seaborn برای گراف‌های آماری زیبا و خوانا
🟡‏ Plotly برای داشبوردهای تعاملی تحت وب
🟡‏ Altair برای تعریف چارت‌ها با سینتکس ساده

📊 انتخاب درست لایبرری، داستان داده‌هات رو جذاب می‌کنه!

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 تکنیک برای ارتقاء کیفیت داده‌ها قبل از مدل‌سازی:

1️⃣‏ Deduplication: حذف رکوردهای تکراری
2️⃣‏ Imputation: پر کردن مقادیر از دست‌رفته با میانگین/میانه
3️⃣‏ Normalization: یکسان‌سازی دامنه فیچرها

💡 دیتای تمیز، پایه‌ی هر مدل دقیقیه!

🔵 @DataScience_Function

🔥 4 نکته برای Debugging در کد ML:

1️⃣ ‏ Print Shapes: ابعاد Tensor/Array‌رو چک کن
‏2️⃣ Sanity Check: یک نمونه‌دیتا با Label دستی تست کن
‏ 3️⃣ Gradient Monitoring: مطمئن شو گرادیانت‌ها ناپدید یا منفجر نمی‌شن
4️⃣ ‏ Unit Test: تابع پیش‌پردازش، Evaluation و Metrics رو جداگانه تست کن

💡 دیباگ اصولی، تأخیر تو پروژ‌ه رو کاهش می‌ده!

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 کتاب رایگان برای یادگیری Deep Learning:

🟡 ‏ Dive into Deep Learning” (MXNet, PyTorch)
🟡‏ “Neural Networks and Deep Learning” (Michael Nielsen)
🟡 ‏ Deep Learning” (Goodfello– Online Draft)

📚 منابع آزاد، پایه‌تونو قوی می‌کنه!

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 تاکتیک ساده برای جلوگیری از Data Drift:

1️⃣ مانیتور کردن توزیع فیچرها به‌صورت دوره‌ای
2️⃣ مقایسه Performance فعلی با Baseline قبلی
3️⃣ استفاده از Retraining Trigger زمانی که افت قابل‌توجه می‌بینی

😀 داده وقتی تغییر کنه، مدل بدون مراقبت خراب می‌شه—پایش رو اتومات کن!

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 روش سریع برای ارزیابی مدل بدون دیتای جدید:

‏🟡 Cross-Validation به‌جای یک تقسیم ساده
‏🟡 Learning Curve برای دیدن under/overfit بودن
‏🟡 Permutation Feature Importance برای فهم اینکه کدوم فیچر واقعا اثر داره

🔍 مدل بدون فهم درست از رفتار، فقط شانسه—این سه تا رو حتما اجرا کن!

🔵 @DataScience_Function

🔥 4 اشتباه رایج در Feature Engineering:

🟡 استفاده از تمام فیچرها بدون انتخاب
🟡 نساختن تعاملات معنادار (Feature Interaction)
🟡 نادیده گرفتن زمان/سری زمانی در داده‌های ترتیبی
🟡 نرمال‌سازی نادرست قبل از تقسیم Train/Test

😵 فیچر خوب، نیمی از مدل خوبه.

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 ابزار رایگان برای جمع‌آوری داده‌های با کیفیت:
‏🟡 Kaggle Datasets برای دیتای آماده
‏ Google Forms + API برای نظرسنجی سفارشی
‏🟡 Open Data Portals (مثلاً data.gov)

⚠️ داده‌های خوب از هیچ شروع نمی‌شن؛ منابع رو بلد باش.

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 ابزار رایگان برای جمع‌آوری داده‌های با کیفیت:

‏🟡 Kaggle Datasets برای دیتای آماده
‏🟡 Google Forms + API برای نظرسنجی سفارشی
‏🟡 Open Data Portals (مثلاً data.gov)

🔔 داده‌های خوب از هیچ شروع نمی‌شن؛ منابع رو بلد باش.

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 نشانهٔ Data Leakage که مدل رو فریب می‌ده

1️⃣ فیچرهایی که بعد از رخداد برچسب جمع‌آوری شدن (آینده در دادهٔ گذشته!)
2️⃣ اشتراک شناسه/ردپای کاربر بین Train و Test (نشت هویتی)
3️⃣ پیش‌پردازش روی کل دیتا قبل از Split (میانگین/نرمال‌سازی مشترک)

💡 قبل از آموزش، نشت رو ببند—وگرنه دقتِ ظاهری، تو تولید دود می‌شه!

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 روش اعتبارسنجی مطمئن برای سری‌های زمانی (Time Series CV):

‏🟡 Expanding Window: هر بار دادهٔ آموزش بزرگ‌تر می‌شود، افق پیش‌بینی ثابت می‌ماند.
‏ 🟡 Sliding Window: پنجرهٔ ثابت، به‌صورت لغزان روی زمان حرکت می‌کند.
‏🟡 Blocked K-Fold: تاهای زمانیِ پشت‌سرهم بدون قاطی‌شدن گذشته و آینده.

🔔 با CV زمان‌محور، از نشت آینده جلوگیری کن و برآورد واقع‌بینانه بگیر!

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 ابزار رایگان برای جمع‌آوری داده‌های با کیفیت:

‏🟡 Kaggle Datasets برای دیتای آماده
‏🟡 Google Forms + API برای نظرسنجی سفارشی
‏🟡 Open Data Portals (مثلاً data.gov)

💡 داده‌های خوب از هیچ شروع نمی‌شن؛ منابع رو بلد باش.

🔵 @DataScience_Function