🕰 ۱۰ مدل برتر پیش‌بینی سری‌های زمانی


1️⃣ مدل TCN

✏️ مدل کانولوشنی برای درک الگوهای بلندمدت در سری‌های زمانی.

✔️ خوبیش اینه که: سریع، موازی و پایدار آموزش می‌بینه.

❌ بدیش اینه که: ساختارش برای بعضیا که با RNN کار کردن، ممکنه گیج‌کننده باشه.

💡 کاربرد: سیگنال‌های پرنوسان، سری‌های با حافظه طولانی، داده‌های حسگر یا بازار مالی.

➖ ➖ ➖

2️⃣ مدل TS-Mixer

✏️ مدل سبک و سریع مبتنی بر شبکه عصبی MLP برای سری‌های پیچیده.

✔️ خوبیش اینه که: سریع، قابل توسعه و مناسب داده‌های سنگین و پرتراکم.

❌ بدیش اینه که: هنوز بیشتر در فاز تحقیقاتی استفاده می‌شه.

💡 کاربرد: داده‌های چندمتغیره و پرتکرار مثل قیمت رمزارز، ترافیک شبکه یا داده‌های صنعتی.

➖ ➖ ➖

3️⃣ مدل TimesNet

✏️ مدل عمیق برای یادگیری الگوهای چندلایه و بلندمدت زمانی.

✔️ خوبیش اینه که: برای پیش‌بینی‌های بلندمدت با چند فصل‌پذیری عملکرد عالی داره.

❌ بدیش اینه که: هنوز کاربردهای تجاری زیادی براش منتشر نشده.

🔧 کاربرد: سری‌های پیچیده مثل آب‌وهوا، مصرف انرژی یا تحلیل روند بلندمدت بازار.

➖ ➖ ➖

4️⃣ مدل N-BEATS

✏️ مدل یادگیری عمیق بدون فرض خاص روی ساختار سری زمانی.

✔️ خوبیش اینه که: انعطاف‌پذیر و مستقل از ساختار خاصیه.

❌ بدیش اینه که: نیاز به داده زیاد داره و تفسیر نتایجش ساده نیست.

🔧 کاربرد: پیش‌بینی روند و فصل‌پذیری در سری‌های بدون الگوی مشخص.

➖ ➖ ➖

5️⃣ مدل DeepAR / DeepVAR

✏️ مدل دنباله‌ای مبتنی بر RNN برای پیش‌بینی توزیعی

✔️ خوبیش اینه که: با تعداد زیادی سری مشابه خیلی خوب مقیاس‌پذیره.

❌ بدیش اینه که: تو درک وابستگی‌های خیلی طولانی ممکنه ضعف داشته باشه.

💡 کاربرد: پیش‌بینی فروش در فروشگاه‌های مختلف یا عملکرد شعب مختلف یک سیستم.

➖ ➖ ➖

6️⃣ مدل Temporal Fusion Transformer

✏️ مدل attentionمحور برای تحلیل سری‌های چندمتغیره پیچیده.

✔️ خوبیش اینه که: هم اطلاعات گذشته رو خوب می‌فهمه، هم وضعیت فعلی رو.

❌ بدیش اینه که: تنظیماتش پیچیده‌ست و دیتای زیاد می‌خواد.

💡 کاربرد: پیش‌بینی‌های بلندمدت با ورودی‌های متنوع مثل قیمت، دما، تقویم و رویداد.

➖ ➖ ➖

7️⃣ مدل Prophet

✏️ مدل جمع‌پذیر با توانایی تشخیص روند، فصل‌پذیری و مناسبت‌ها.

✔️ خوبیش اینه که: استفاده‌ش راحته و خودش فصل‌ها و تعطیلات رو تشخیص می‌ده.

❌ بدیش اینه که: تو نوسانات سریع یا جهش‌های ناگهانی دقیق نیست.

💡 کاربرد: داده‌های کسب‌وکار، تحلیل فروش، کمپین‌های بازاریابی و گزارش‌های فصلی.

➖ ➖ ➖

8️⃣ مدل Gradient Boosting با ویژگی‌های lag

✏️ مدل درخت تصمیم با ویژگی‌های مهندسی‌شده زمانی (مثل lag و rolling mean).

✔️ خوبیش اینه که: با الگوهای پیچیده و داده‌های غیرخطی خوب کنار میاد.

❌ بدیش اینه که: باید خودت دستی ویژگی‌های زمانی بسازی.

💡 کاربرد: سری‌های چندمتغیره با متغیرهای خارجی مثل تبلیغات، قیمت یا شرایط آب‌وهوا.

➖ ➖ ➖

9️⃣ مدل Exponential Smoothing

✏️ مدل آماری برای سری‌هایی با روند یا فصل‌پذیری نرم.

✔️ خوبیش اینه که: سریع، ساده و قابل تفسیر توسط افراد غیرمتخصص هم هست.

❌ بدیش اینه که: توی داده‌های پرنوسان یا با تغییرات شدید عملکرد ضعیفی داره.

💡 کاربرد: داده‌های آرام و فصلی مثل مصرف انرژی یا تولید ماهانه کارخانه‌ها.

➖ ➖ ➖

1️⃣ مدل ARIMA / SARIMA

✏️ مدل کلاسیک آماری برای سری‌های خطی و فصلی.

✔️ خوبیش اینه که: توی داده‌های پایدار و فصلی عالی کار می‌کنه.

❌ بدیش اینه که: برای داده‌های غیرخطی یا وقتی متغیر بیرونی داریم، ضعف داره.

💡 کاربرد: پیش‌بینی فروش، دما، یا روندهای کوتاه‌مدت تک‌متغیره.



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖

🔖 پروژه پایانی دوره کارشناسی
✅ موضوع «تحلیل احساسات نظرات اسنپ‌فود»

👩🏻‍💻 برای این پروژه، دیتاست 70000 تایی از نظرات کاربرای اسنپ‌فود رو بررسی کردم. با الگوریتم XGBoost مدلی رو آموزش دادم که می‌تونه احساسات (مثبت یا منفی) رو تشخیص بده.

🖊 پردازش زبان طبیعی روی داده‌های فارسی یه خورده پیچیده‌تره، ولی همین چالش باعث شد کلی چیز جدید یاد بگیرم.

🖥 ابزارهای مورد استفاده: برای پیش‌پردازش داده‌ها از کتابخونه Hazm استفاده کردم و تونستم مدلی با دقت 84% بسازم. در آخر هم برای Deployment از فریم‌ورک Flask استفاده کردم تا کار رو نهایی کنم.

⏪ کلیه کدها و مستندات پروژه رو توی گیت‌هابم گذاشتم. می‌تونین از لینک زیر بررسی کنین.👇


┌ 💡 Analysis of Snappfood Comments
└ 🐱 GitHub-Repos


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @rss_ai_ir

📊 ارزیابی و تست مدل‌های یادگیری ماشین
🔎 و مانیتورینگ حرفه‌ای داده‌ها و مدل‌ها
🏳️‍🌈 با ابزار Evidently

👨🏻‍💻 تست کردن مدل‌ها و داده‌ها توی یادگیری ماشین از اهمیت بالایی برخورداره! اگه مدل و داده‌هاتون رو تست نکنیت، ممکنه توی محیط واقعی با مشکلات بزرگی مواجه بشین.

✅ برای جلوگیری از این مشکل و ارزیابی دقیق مدل‌تون، می‌تونین از ابزاری به نام Evidently استفاده کنین. Evidently یه ابزار اُپن سورس رایگانه که گزارش‌های دقیق و کاملی برای بررسی مدل‌ها و داده‌ها ارائه می‌ده. این ابزار می‌تونه:

1️⃣ نقاط ضعف مدل‌هات رو نشون بده،
2️⃣ کیفیت و پایداری داده‌هات رو بررسی کنه،
3️⃣ و تغییرات در هدف و داده‌ها رو ردیابی کنه.

⏪ ابزار Evidently هم به صورت کتابخونه پایتون و هم به عنوان پلتفرم ابری موجوده و ابزاری قدرتمند برای مانیتورینگ مدل‌ها و داده‌هاست.👇


┌ 💸 Evidently
├ 📄 Documentation
├ 😉 Youtube Channel
└ 🐱 GitHub-Repos

pip install evidently

🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @rss_ai_ir

📂 ۸ تا ریپوی برتر گیت‌هاب
✅ برای یادگیری «ماشین لرنینگ»


🖥 ریپوی ML System Design Pattern

✏️ پترن‌های تست‌شده برای ساخت سیستم‌های ML مقیاس‌پذیر.
➖ ➖ ➖
🖥 ریپوی ML Projects

✏️ پروژه‌های کاربردی تو حوزه ML که با ابزارهای شناخته‌شده‌ای مثل scikit-learn ,TensorFlow ,PyTorch و OpenCV ساخته شدن.

➖ ➖ ➖

🖥 ریپوی MLOps Basics

✏️ برنامه مطالعاتی ۹ هفته‌ای برای تسلط بر مفاهیم MLOps با پیاده‌سازی عملی.

➖ ➖ ➖

🖥 ریپوی MLE & MLOps

✏️ یادگیری MLE و MLOps در 7 مرحله با طراحی، ساخت و استقرار یک سیستم دسته‌ای ML.

➖ ➖ ➖

🖥 ریپوی ML Project

✏️ صفر تا صد ساخت و دیپلوی یه پروژه ML.

➖ ➖ ➖

🖥 ریپوی Made With ML

✏️ چطور یه اپلیکیشن ML رو طراحی، توسعه، دیپلوی و بعدش ارتقا بدی.

➖ ➖ ➖

🖥 ریپوی MLOps Zoomcamp

✏️ یادگیری مفاهیم تولید، دیپلوی و اجرای مدل‌های ML.

➖ ➖ ➖

🖥 ریپوی Applied ML

✏️ تجربه واقعی کار با یادگیری ماشین؛ از تست مدل تا اجرا و زیرنظر گرفتنش.



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @rss_ai_ir

😎 با این کتابخونه، همیشه مدل‌های یادگیری ماشینت زنده و آپدیت شدن!


👨🏻‍💻 اگه دنبال مدلی هستی که وسط کار با دیتاها، خودش رو آپدیت کنه و نیاز نباشه هر بار کل دیتاست رو از اول آموزش بدی، حتماً یه بار River رو امتحان کن!

◀️من خودم وقتی اولین بار ازش استفاده کردم، واقعاً فرقش رو با مدل‌های سنتی فهمیدم. مثلاً توی پروژه‌ای که داده‌ها لحظه‌به‌لحظه آپدیت می‌شدن، به‌جای اینکه هر بار کل مدل رو retrain کنم، با river راحت می‌تونستم هر نمونه جدید رو بفرستم تو مدل و همون موقع یاد بگیره.


🚨 و جالبیش اینه که فقط برای مدل‌های ساده نیست؛ از KNN آنلاین گرفته تا درخت تصمیم و حتی سیستم‌های توصیه‌گر رو هم پشتیبانی می‌کنه.


┌ 🏳️‍🌈 River
├ 🌎 Website
└ 🐱 GitHub-Repos

pip install river


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @rss_ai_ir

💥 خبر فوق‌العاده برای علاقه‌مندان به هوش مصنوعی!

🧠 سرویس هوش مصنوعی Manus AI حالا به همه کاربران روزانه اعتبار رایگان می‌ده — بدون نیاز به پرداخت اولیه یا اشتراک پولی!

📌 با فقط یک ثبت‌نام ساده، 1000 اعتبار رایگان دائمی دریافت کن! این اعتبار بدون تاریخ انقضاست و برای انجام کارهای مختلف هوش مصنوعی قابل استفاده است.


---

🎯 چند نمونه از قابلیت‌های Manus AI و هزینه‌های تقریبی هر Task:

📊 تحلیل داده و رسم نمودار حرفه‌ای: فقط با 200 اعتبار
🌐 طراحی یک وب‌سایت ساده: تنها 360 اعتبار
📱 ساخت اپلیکیشن پیشرفته (موبایل/وب): تا 900 اعتبار
🧾 تولید کد در زبان‌های مختلف برنامه‌نویسی
📚 خلاصه‌سازی مقالات یا استخراج نکات کلیدی
🌍 ترجمه حرفه‌ای به زبان‌های مختلف با حفظ دقت و سبک
🎨 تولید تصاویر با هوش مصنوعی (AI Image Generation)
🤖 ساخت بات یا ابزارهای تعاملی هوشمند
و ده‌ها قابلیت دیگه در زمینه‌ی برنامه‌نویسی، طراحی، دیتا ساینس، مارکتینگ و...


---

🆓 تنها محدودیت نسخه رایگان:
🔹 هر کاربر رایگان می‌تونه فقط یک Task در روز ارسال کنه.
(برای استفاده بیشتر، امکان ارتقا به نسخه حرفه‌ای هم هست)


---

📲 قابل استفاده در همه پلتفرم‌ها: 📱 Android | 🍏 iOS | 💻 Web

🔗 برای ثبت‌نام و دریافت اعتبار رایگان وارد سایت شوید:
🌐 manus.ai


---

📌 اگر به دنیای هوش مصنوعی علاقه‌مند هستی، حتماً این فرصت رو از دست نده!

📚
📢 کانال ما: @rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #ManusAI #AI_Tools #ابزار_هوش_مصنوعی #فناوری #تکنولوژی #خبر #دیتا_ساینس #برنامه‌نویسی #DataScience #MachineLearning #DeepLearning

💡 تبدیل هر مقاله ML به یه ریپازیتوری کامل کد!


👨🏻‍💻 با Paper2Code هر مقاله یادگیری ماشین رو می‌تونی مستقیم به یه پروژه عملی و ریپوی قابل اجرا تبدیل کنی، بدون دردسر!

✏️ پشت این کار، یه سیستم مولتی‌ایجنت مبتنی بر LLM هست که هر عاملش یه وظیفه تخصصی داره:

1️⃣ برنامه‌ریزی
2️⃣ تحلیل عمیق
3️⃣ تولید کد نهایی

┌ 🏳️‍🌈 Paper2Code
└ 🐱 GitHub-Repos



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @rss_ai_ir

📉 آموزش مدل در یادگیری ماشین: تعادل بین Underfitting و Overfitting

در مسیر آموزش مدل‌های یادگیری ماشین، همیشه باید دنبال یک «نقطه تعادل» بین دقت بالا و تعمیم‌پذیری مناسب باشیم. تصویر زیر به‌خوبی سه وضعیت مختلف را نمایش می‌دهد:

---

🔵 مدل ضعیف و ساده Underfitting
وقتی مدل شما نتواند حتی روی داده‌های آموزشی عملکرد خوبی داشته باشد، دچار Underfitting شده‌اید.

📌 علائم:

* دقت پایین روی داده‌های آموزش و تست
* کاهش خطا بسیار کند است
* منحنی‌های خطای آموزش و اعتبارسنجی بسیار به هم نزدیک‌اند

🛠 راهکارها:

* استفاده از مدل‌های پیچیده‌تر (افزودن لایه در شبکه عصبی یا درخت‌های بیشتر در Random Forest)
* آموزش بیشتر (افزایش epochs)
* کاهش regularization (کاهش مقدار λ در L2 یا L1)
* اضافه‌کردن ویژگی‌های جدید یا مهندسی بهتر ویژگی‌ها (feature engineering)

---

🟠 مدل بیش‌از‌حد یادگرفته Overfitting
مدل بیش‌از‌حد خودش را با داده‌های آموزشی تطبیق داده و قدرت تعمیم به داده‌های جدید را از دست داده.

📌 علائم:

* خطای آموزش خیلی پایین، ولی خطای اعتبارسنجی بالا می‌رود
* شکاف زیاد بین منحنی Train و Validation
* عملکرد بد روی داده‌های جدید یا واقعی

🛠 راهکارها:

* استفاده از تکنیک‌های Regularization (مثل L1/L2، Dropout)
* کاهش پیچیدگی مدل
* افزایش داده با Data Augmentation
* استفاده از EarlyStopping
* استفاده از Cross-validation برای انتخاب مدل عمومی‌تر

---

🟢 — نقطه تعادل Best Fit
مدلی که هم روی داده‌های آموزشی و هم اعتبارسنجی عملکرد خوبی دارد.

📌 ابزارهای تشخیص خودکار نقطه تعادل:

*ابزار EarlyStopping: توقف خودکار آموزش زمانی که خطای اعتبارسنجی کاهش نمی‌یابد
* ابزار Learning Curve: رسم نمودار Train/Validation Loss برای پیدا کردن نقطه جدایی
* ابزار Cross-Validation: اعتبارسنجی با داده‌های مختلف برای تشخیص تعمیم بهتر

---

📌 نکته نهایی:
دقت بالا به‌تنهایی ملاک خوبی نیست. مدل خوب، مدلی‌ست که بتواند روی داده‌های جدید نیز عملکرد مطلوبی داشته باشد، نه فقط داده‌هایی که دیده.


🧠 با ما در مسیر حرفه‌ای شدن در یادگیری ماشین همراه باشید!

#MachineLearning #Overfitting #Underfitting #هوش_مصنوعی
🎓 @rss_ai_ir| آموزش‌های تخصصی و حرفه‌ای هوش مصنوعی

🧠 چه زمانی باید از یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) استفاده کنیم؟
@rss_ai_ir

---

یادگیری چندوظیفه‌ای یا Multi-Task Learning (MTL) یکی از رویکردهای قدرتمند در یادگیری ماشین است که با آموزش هم‌زمان چند وظیفه مرتبط، باعث بهبود دقت، تعمیم‌پذیری و کاهش overfitting می‌شود. اما آیا همیشه استفاده از آن منطقی است؟ نه! فقط در شرایط خاصی باید سراغ MTL رفت. 👇

---

✅ ۱. وجود چند هدف مرتبط (Correlated Tasks):
اگر چند خروجی یا برچسب در داده‌ها داری که به‌صورت مفهومی یا آماری به هم وابسته‌اند (مثل تشخیص سن، جنسیت و حالت چهره)، یادگیری هم‌زمان آن‌ها می‌تونه باعث بهبود عملکرد همه وظایف بشه.

---

✅ ۲. کمبود داده برای برخی وظایف:
وقتی داده کافی برای یک وظیفه نداری ولی برای وظیفه‌های مرتبط داده موجوده، MTL به مدل کمک می‌کنه از دانش وظایف دیگر برای بهبود یادگیری استفاده کنه.

---

✅ ۳. جلوگیری از Overfitting در وظایف کوچک:
با اشتراک‌گذاری پارامترها بین وظایف، مدل از حافظه بیش‌از‌حد روی یک وظیفه خاص جلوگیری می‌کنه و بهتر تعمیم می‌یابد.

---

✅ ۴. اشتراک ساختار در ورودی یا ویژگی‌ها:
در مسائلی که ویژگی‌های ورودی بین چند وظیفه مشترک است (مثلاً یک تصویر ورودی برای چند برچسب مختلف)، پیاده‌سازی یک معماری MTL بسیار مؤثر است.

---

✅ ۵. نیاز به بهره‌وری در منابع:
به‌جای آموزش چند مدل جداگانه، یک مدل MTL می‌تونه چندین وظیفه را هم‌زمان با منابع محاسباتی کمتر انجام دهد.

---

⚠️ چه زمانی استفاده نکنیم؟
🔸 زمانی که وظایف کاملاً بی‌ربط یا متضادند
🔸 وقتی یکی از وظایف به دقت بسیار بالا نیاز دارد و باقی فقط مزاحمند
🔸 وقتی داده‌ها در فرمت و توزیع بسیار متفاوت هستند

---

📊 یادگیری چندوظیفه‌ای می‌تونه یک استراتژی فوق‌العاده باشه، اما فقط وقتی درست به‌کار بره!

#یادگیری_چندوظیفه‌ای #MultiTaskLearning #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #MTL

📡 کانال ما رو دنبال کن:
🔗 https://yangx.top/rss_ai_ir