Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
یا "single" نامیده می شود که به معنای "مقدار ممیز شناور با دقت یکتاً است. یک شناور ۶۴ بیتی گاهی اوقات "real64" یا "double" نامیده می شود که به معنای "مقدار ممیز شناور با دقت دوگانه" است. رابطه بین اعداد و الگوهای بیت برای راحتی در کارهای رایانه انتخاب شده است. هشت بایت ذخیره شده در حافظه کامپیوتر ممکن است نشان دهنده یک real64 بیتی، دو عدد real32 بیتی، یا چهار عدد صحیح علامت دار یا بدون علامت، یا نوع دیگری از داده ها باشد که در هشت بایت قرار می گیرند. تنها تفاوت این است که چگونه کامپیوتر آنها را تفسیر می کند. اگر رایانه چهار عدد صحیح بدون علامت را ذخیره می کرد و سپس آنها را از حافظه به عنوان واقعی ۶۴ بیتی می خواند، تقریباً همیشه یک عدد واقعی کاملاً معتبر خواهد بود، اگرچه داده های ناخواسته است. فقط یک بازه محدود از اعداد خقیقی را می توان با تعداد مشخصی از بیت ها نشان داد. عملیات حسابی می تواند سرریز یا زیر سرریز شود و مقداری را تولید کند که به دلیل اینکه خیلی بزرگ یا خیلی کوچک هست. قابل نمایش نیست. نمایش دقت محدودی دارد. به عنوان مثال، تنها ۱۵ رقم اعشاری را می توان با واقعی ۶۴ بیتی نشان داد. اگر یک عدد ممیز شنا
ور بسیار کوچک به عدد بزرگ اضافه شود، نتیجه فقط عدد بزرگ است. عدد کوچک آنقدر کوچک بود که حتی با وضوح ۱۵ یا ۱۶ رقمی نشان داده نمی شد و کامپیوتر عملاً آن را کنار می گذارد. تجزیه و تحلیل اثر دقت محدود یک مسئله به خوبی مطالعه شده است. برآورد بزرگی خطاهای دور کردن و روش هایی برای محدود کردن تأثیر آنها بر محاسبات بزرگ، بخشی از هر پروژه محاسباتی بزرگ است. حد دقت با حد دامنه متفاوت است، زیرا بر ضریب علمی تأثیر می گذارد، نه توان. ضریب علمی یک کسر باینری است که لزوماً با کسر اعشاری مطابقت ندارد. در بسیاری از موارد مجموع توانهای متقابل ۲ با کسر اعشاری خاصی مطابقت ندارد و نتایج محاسبات کمی کاهش می یابد. به عنوان مثال، کسر اعشاری "۰٫۱" معادل یک کسر باینری بی نهایت تکراری است: 0.000110011. . . اعداد در زبان های برنامه نویسی. برنامه نویسی به زبان اسمبلی به برنامه نویس نیاز دارد که نمایش اعداد را پیگیری کند. در مواردی که پردازنده از عملیات ریاضی مورد نیاز پشتیبانی نمی کند، برنامه نویس باید یک الگوریتم و دنباله دستورالعمل مناسب را برای اجرای عملیات ایجاد کند. در برخی از ریزپردازنده ها، حتی ضرب اعداد صحیح باید در نرم افزار انجا
م شود. زبان های برنامه نویسی سطح بالا مانند Ruby و Python یک عدد انتزاعی را ارائه می دهند که ممکن است یک نوع "توسعه یافته" "مانند rational" , bignum یا "complex" باشد. عملیات ریاضی توسط روال های کتابخانه ای که توسط پیاده سازی زبان ارائه می شود انجام می شود. یک نماد ریاضی داده شده در کد منبع، با بارگذاری بیش از حد اپراتور، کد شی متفاوتی را که برای نمایش نوع عددی مناسب است فراخوانی می کند. عملیات ریاضی روی هر عددی - اعم از علامت دار، بدون علامت، گویا، ممیز شناور، نقطه ثابت، انتگرال یا مختلط - دقیقاً به همین ترتیب نوشته می شود. برخی از زبان ها، مانند REXX و جاوا، عملیات ممیز شناور اعشاری را ارائه می کنند که خطاهای گرد کردن به شکل متفاوتی را ارائه می کنند. یادداشت ها و مراجع. The initial version of this article was based on a public domain article from Greg Goebel's Vectorsite.
کیم می-سو (؛ – ) بازیگر اهل کره جنوبی بود. حرفه. او به خاطر ایفای نقش در "انقلاب رژلب" و "دنیای کیونگ می" شناخته شد. او همچنین در درام "سلام خداحافظ مامان!" حضور پیدا کرد. کیم می-سو اخیراً به خاطر به تصویر کشیدن نقش یک فعال دانشجویی یو جونگ-مین در درام شبکهٔ جی تی بی سی، "گل برفی" (۲۰۲۱–۲۰۲۲) مورد توجه قرار گرفته است. درگذشت. کیم می-سو در تاریخ ۵ ژانویه ۲۰۲۲ در سن ۲۹ سالگی، به دلایل نامعلومی درگذشت.
ولتاژ هسته CPU (V CORE) ولتاژ منبع تغذیه ای است که به CPU (که یک مدار دیجیتال است)، GPU یا دیگر دستگاه های شامل یک هسته پردازشی داده می شود. مقدار توانی که CPU استفاده می کند که معادل است با مقدار گرمایی که تولید می کند، محصول این ولتاژ و جریانی است که می کشد. در CPUهای مدرن، که مدارهای CMOS هستند، جریان تقریباً متناسب با سرعت ساعت است، CPU تقریباً هیچ جریانی بین چرخه های ساعت نمی کشد. (اما نشت زیر آستانه را ببینید .) صرفه جویی در انرژی و سرعت ساعت. برای صرفه جویی در مصرف برق و مدیریت گرما، بسیاری از پردازنده های لپ تاپ و دسکتاپ دارای یک ویژگی مدیریت انرژی هستند که نرم افزار (معمولاً سیستم عامل) می تواند از آن برای تنظیم سرعت ساعت و ولتاژ هسته به صورت پویا استفاده کند. اغلب یک ماژول تنظیم کننده ولتاژ از ۵ ولت یا ۱۲ ولت یا برخی ولتاژهای دیگر به هر ولتاژ هسته CPU مورد نیاز CPU تبدیل می شود. روند به سمت ولتاژهای هسته پایین تر است که باعث صرفه جویی در مصرف انرژی می شود. این امر طراح CMOS را با چالشی روبرو می کند، زیرا در CMOS ولتاژها فقط به زمین می روند و ولتاژ منبع، دروازه و پایانه های تخلیه FET ها فقط ولتاژ تغذ
یه یا ولتاژ صفر را در سرتاسر خود دارند. فرمول ماسفت: formula_1 می گوید که جریان formula_2 عرضه شده توسط FET متناسب با ولتاژ منبع گیت است که با یک ولتاژ آستانه کاهش می یابد. formula_3 که به شکل هندسی کانال و گیت FET و خصوصیات فیزیکی آنها به ویژه ظرفیت خازنی بستگی دارد. برای کاهش formula_3 (برای کاهش ولتاژ تغذیه و افزایش جریان ضروری است) باید ظرفیت خازن را افزایش داد. با این حال، باری که رانده می شود یک گیت FET دیگر است، بنابراین جریان مورد نیاز آن متناسب با ظرفیت است، که در نتیجه طراح را ملزم می کند که ظرفیت خازن را پایین نگه دارد. بنابراین، گرایش به سمت ولتاژ تغذیه پایین تر برخلاف هدف سرعت کلاک بالا عمل می کند. فقط بهبود در فتولیتوگرافی و کاهش ولتاژ آستانه به هر دو امکان می دهد یکباره بهبود پیدا کنند. فرمول نشان داده شده در بالا برای ماسفت های کانال طولانی است. با نصف شدن مساحت ماسفت ها هر ۱۸ تا ۲۴ ماه (قانون مور)، فاصله بین دو پایانه سوئیچ ماسفت که طول کانال نامیده می شود، کمتر و کوچکتر می شود. این امر ماهیت رابطه بین ولتاژ و جریان پایانه را تغییر می دهد. اورکلاک یک پردازنده سرعت کلاک آن را به قیمت ثبات سیست
م افزایش می دهد. تحمل سرعت کلاک بالاتر اغلب به ولتاژ هسته بالاتر نیاز دارد که به قیمت مصرف انرژی و اتلاف گرما نیاز تمام می شود. به این حالت "اورولتینگ" می گویند. Overvolting معمولاً شامل اجرای یک پردازنده بدون مشخصات آن است که ممکن است به آن آسیب برساند یا عمر CPU را کوتاه کند. سی پی یو دو ولتاژ. یک CPU "دو ولتاژ" از "طراحی اسپلیت ریل استفاده می کند" تا هسته پردازنده بتواند از ولتاژ پایین تری استفاده کند، در حالی که ولتاژهای ورودی/خروجی خارجی (I/O) برای سازگاری با عقب در ۳٫۳ ولت باقی می مانند. یک "CPU تک ولتاژ" از یک ولتاژ برق واحد در سراسر تراشه استفاده می کند که هم برق ورودی/خروجی و هم توان داخلی را تأمین می کند. طبق آمار سال ۲۰۰۲ ریزپردازنده# بازار، اکثر CPUها CPUهای تک ولتاژی هستند. همه CPUهای قبل از Pentium MMX CPUهای تک ولتاژی هستند. CPUهای جفت ولتاژ برای افزایش کارایی زمانی که افزایش سرعت کلاک و فرآیندهای ساخت نیمه هادی ظریف تر باعث تولید گرمای بیش از حد و نگرانی های منبع تغذیه می شد، به خصوص در مورد رایانه های لپ تاپ معرفی شدند. با استفاده از یک رگولاتور ولتاژ، سطوح ولتاژ ورودی/خروجی خارجی به ولتاژهای
پایین تر تبدیل شد تا توان مصرفی کاهش یابد و در نتیجه گرمای کمتری برای توانایی کار در فرکانس های بالاتر ایجاد شود. "VRT" یک ویژگی در پردازنده های قدیمی اینتل P5 Pentium است که معمولاً برای استفاده در یک محیط تلفن همراه در نظر گرفته شده است. این به جدا کردن منبع ولتاژ هسته از ولتاژ I/O اشاره دارد. یک پردازنده VRT دارای ولتاژ هسته 3.3 VI/O و ۲٫۹ ولت است که در مقایسه با یک پردازنده پنتیوم معمولی با ولتاژ ورودی/خروجی و هسته ۳٫۳ ولت در مصرف انرژی صرفه جویی می کند. تمام پردازنده های Pentium MMX و بعد از آن از این منبع تغذیه به اصطلاح اسپلیت ریل استفاده کردند.
کامپایلر تعاملی الگول ۶۸ توسط پیتر کراون از "نرم افزار الگول" از سال ۱۹۸۴. ساخته شده است سپس در سال از سال ۱۹۹۴ تا سال ۲۰۰۴ توسعه یافت
فندقی، زنگاری یا خرمایی ، یک رنگ قهوه ای با رنگ قرمز مایل به نارنجی است. رنگ خرمایی از رنگ های رایج فارسی است که برای رنگ چشم و مو نیز به کار می رود. به عنوان یک رنگ ترکیبی سوم، فندقی ترکیبی مساوی از رنگدانه های نارنجی و بنفش است. نخستین کاربرد ثبت شده از این رنگ به عنوان نام یک رنگ در انگلیسی در سال ۱۵۶۲ میلادی بود. در عمل، این نام رنگ انگلیسی برای طیفی از رنگ های حنایی، خرمایی و فندقی به کار می رود که قهوه ای روشن و طلایی تا قهوه ای مایل به سرخ و حتی قهوه ای تیره را دربر می گیرد که در برخی پرندگان دیده می شود. منبع این رنگ، "روش ISCC-NBS برای تعیین رنگ ها و دیکشنری نام های رنگ" (۱۹۵۵) است که توسط گردآورندگان تمبر برای شناسایی رنگ تمبرها استفاده می شود. نام این رنگ از واژه russet گرفته شده است، پارچه ای درشت که از پشم ساخته می شود و با چوب و وسمه رنگ می شود تا رنگ خاکستری یا قهوه ای مایل به سرخی به آن بدهد. طبق قانون سال ۱۳۶۳، انگلیسی های فقیر ملزم به پوشیدن روست شدند.
هوش مصنوعی خودکار (هوش مصنوعی خودکار) یک شاخه از یادگیری ماشین خودکار (یادگیری ماشین خودکار) است. این تکنولوژی از خودکار کردن ساخت مدل شروع و به خودکار کردن چرخه کامل مدل یادگیری ماشین منتهی می شود. به صورت هوشمند این تکنولوژی وظایف ساخت مدل های پیش بینی گر یادگیری ماشین را با فراهم نمودن داده های آموزشی برای آموزش مدل، شناسایی بهترین نمونه مدل برای داده های داده شده و سپس انتخاب ویژگی/ستون های داده را که بهترین پشتیبانی برای مدل را دارند خودکار می کند. در انتها به صورت خودکار گزینه های تنظیم مختلفی را برای رسیدن به بهترین نتایج آزمایش و بر اساس پایپلاین مدل های بدست آمده آن ها را رتبه بندی می کند. بهترین پایپ لاین های اجرا شده می توانند برای پردازش بر روی داده های جدید به کار گرفته شوند و پیش بینی هایی بر پایه آموزش مدل ارائه دهند هوش مصنوعی خودکار همچنین می تواند برای اطمینان از اینکه مدل سوگیری ذاتی ندارد و خودکار کردن وظایف برای بهبود مستمر مدل استفاده می شود. مدیریت یک مدل هوش مصنوعی خودکار نیازمند نظارت و به روزرسانی مکرر است که توسط فرآیندی به نام عملیات مدل یا ModelOps مدیریت می شود. تیم یادگیری خودکا
ر ماشین و علم داده (AMLDS), تیمی کوچک در مرکز تحقیقات IBM بود که با هدف «استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و مدیریت داده ها برای سرعت بخشی و بهینه ساختن ایجاد جریان های کاری یادگیری ماشین و علوم داده» ایجاد شد و با پیشرفت توسعه هوش مصنوعی خودکار شناخته می شود. موارد استفاده. یک مورد معمول استفاده از هوش مصنوعی خودکار آموزش مدلی برای پیش بینی نحوه واکنش مشتریان به رویکرد فروش شرکت باشد. این مدل ابتدا با داده های واقعی در مورد چگونگی پاسخ مشتریان به تبلیغات آموزش داده شد. با داده های جدید ارائه شده، این مدل می تواند نحوه پاسخ یک مشتری را پیش بینی کند و دقت آن را می توان با استفاده از معیارهای آماری بدست آورد. یادگیری ماشین خودکار معمولاً یک پلتفرم یا کتابخانه منبع باز است که هر مرحله از فرایند یادگیری ماشین را ساده می کند، از مدیریت یک مجموعه داده خام تا استقرار یک مدل یادگیری ماشین عملی. قبل از ایجاد یادگیری ماشین خودکار، دانشمندان علوم داده باید مدل های پیش بینی را دستی می ساختند، ترکیب های مختلفی از الگوریتم ها را آزمایش و سپس پیش بینی ها را با نتایج واقعی مقایسه می کردند که این کار به
صرف زمان و هزینه بالا نیاز داشت و همچنین امکان خطا در آن بود. همان طور که نیاز به اتوماسیون با پیشرفت مدل های یادگیری ماشین حس می شد، یادگیری ماشین خودکار برخی از فرایند آماده سازی داده ها برای آموزش را خودکار نمود و الگوریتم هایی را برای پردازش داده ها به کار گرفت و در نهایت نتایج را بهبود بخشید. هوش مصنوعی خودکار اتوماسیون هوشمند بزرگتری ارائه می دهد که امکان آزمایش ترکیب های بسیار بیشتری از عوامل را برای تولید پایپ لاین های مدل کاندید را فراهم می کند، این مدل ها با دقت بیشتری مسئله در حال حل را منعکس و مورد توجه قرار می دهد. پس از ساخت، یک مدل می تواند برای سوگیری آزمایش و برای بهبود عملکردش به روز رسانی شود. فرایند هوش مصنوعی خودکار. کاربر با فراهم کردن مجموعه ای از داده های آموزشی و شناسایی ستون پیش بینی فرایند را آغاز نموده و مسئله را برای حل تنظیم می کند. برای مثال، ستون پیش بینی ممکن است حاوی مقادیر مانند بله یا خیر در پاسخ به یک پرسش باشد. در "مرحله پیش پردازش" داده ها، هوش مصنوعی خودکار الگوریتم ها یا تخمین گرهای بسیاری را برای تجزیه و تحلیل و پاکسازی (برای مثال حذف اطلاعات افزوده یا جایگزینی داده
های گمشده) و آماده سازی داده های خام ساختاریافته برای یادگیری ماشین (ML) اعمال می نماید. مورد بعدی "انتخاب خودکار مدل است" که داده ها را با بهترین نوع مدلی که با آن تناسب دارد مطابقت دهد، برای نمونه از الگوریتم های طبقه بندی استفاده کند یا رگرسیون. به عنوان مثال، اگر تنها دو نوع داده در یک ستون پیش بینی وجود داشته باشد، هوش مصنوعی خودکار یک مدل طبقه بندی باینری مانند رگرسون لوژستیک ایجاد می کند. اگر مجموعه ای ناشناخته از پاسخ های ممکن وجود داشته باشد، هوش مصنوعی خودکار یک مدل رگرسیون خطی یا غیرخطی را ایجاد می کند که مجموعه متفاوتی از الگوریتم ها را به کار می گیرد یا از تبدیل های حل مسئله استفاده می کند. هوش مصنوعی خودکار پس از آزمایش الگوریتم های کاندید با زیرمجموعه های کوچک از داده ها رتبه بندی می شود و اندازه زیرمجموعه را به تدریج برای الگوریتم هایی که امیدوارکننده ترین آنها برای رسیدن به بهترین تطابق است افزایش می دهند. این فرایند یادگیری ماشینی تکرارشونده و افزایشی همان چیزی است که هوش مصنوعی خودکار را از نسخه های قبلی یادگیری ماشین خودکار متمایز می کند. "مهندسی ویژگی"، داده های خام را به ترکیبی تبدیل می
کند که باعث می شود مسئله به بهترین دقت در پیش بینی برسد. بخشی از این فرایند ارزیابی این است که چگونه داده های آموزشی می توانند به بهترین شکل از پیش بینی دقیق پشتیبانی کنند. با استفاده از الگوریتم ها، به برخی از داده ها که مهم تر از سایرین هستند وزن بیشتری اختصاص می دهد تا به نتیجه مطلوب برسد. هوش مصنوعی خودکار ساخت ویژگی ها را به شیوه ای ساختاریافته خودکار می کند، و به تدریج دقت مدل را با استفاده از یادگیری تقویتی حداکثر کند. این نتیجه از دانشی بهینه شده از اطلاعات و تبدیل داده ها است که با بهترین الگوریتم های انتخاب مدل مطابقت دارد. در نهایت، هوش مصنوعی خودکار "مرحله بهینه سازی ابرپارامتر را" برای اصلاح و پیشرفت پایپ لاین های مدلی با بهترین عملکرد به کار می گیرد. پایپ لاین ها مدل های کاندیدی هستند که با معیارهایی مانند درستی و دقت، ارزیابی و رتبه بندی می شوند. در پایان فرایند، کاربر می تواند پایپ لاین ها را بررسی کند و هر کدام مناسب بود انتخاب کند تا پیش بینی بر روی داده های جدید را ارائه دهد. تاریخچه. در آگوست ۲۰۱۷، گروه ارئه دهنده هوش مصنوعی خودکار(AMLDS) اعلام کرد که در حال تحقیق در مورد استفاده از مهندسی
ویژگی خودکار برای حذف حدس و گمان در علم داده است. اعضای گروه شامل: Udayan Khurana, Horst Samulowitz, Gregory Bramble, Deepak Toraga و Peter Kirchner به همراه فاطمه نرگسیان از دانشگاه تورنتو و الیاس خلیل از جورجیا تک تحقیقات اولیه خود را در IJCAI در همان سال در این باره ارائه نمودند. روش آن ها که «مهندسی ویژگی مبتنی بر یادگیری» نام داشت، همبستگی های بین توزیع های ویژگی، توزیع هدف و تبدیل ها را یادگرفت و مدل هایی ساخت که از مشاهدات گذشته برای پیش بینی تحولات با دوام آینده استفاده می کردند. و هزاران مجموعه داده را در حوزه های مختلف تعمیم داد. برای پرداختن به بردارهای ویژگی با اندازه های مختلف، از رشته چارک کشیده شده برای به تصویر کشیدن ماهیت اصلی یک ویژگی استفاده کرد. در سال ۲۰۱۸، پژوهشگاه IBM سرویس یادگیری عمیق را معرفی کرد که کتابخانه های معروف یادگیری عمیق مانند Caffe, Torch و TensorFlow را برای توسعه دهندگان در فضای ابری باز کرد. AMLDS به کار خود ادامه داد و از آن در یک مسابقه معروف Kaggle استفاده کرد. مدل این گروه جزو ده درصد برتر بود. دکتر Jean-Francois Puget، مهندس برجسته متخصص یادگیری ماشین (ML) و بهینه
سازی در IBM، وارد رقابت شد. او متوجه شد و تصمیم گرفت IBM AI و پلتفرم های علم داده مانند IBM Watson را گشترش دهد. در دسامبر ۲۰۱۸، پژوهشگاه IBM مدل NeuNetS را معرفی نمود که دارای یک قابلیت جدید بود که سنتز مدل شبکه عصبی را به عنوان بخشی از توسعه و استقرار مدل خودکار هوش مصنوعی، خودکار می کند. الگوریتم های NeuNetS برای ایجاد مدل های شبکه عصبی جدید بدون استفاده مجدد از مدل های از پیش آموزش دیده طراحی شده اند. این به ما امکان می دهد فضای وسیعی از پیکربندی های معماری شبکه را بررسی کنیم و در عین حال مدل را برای مجموعه داده خاص ارائه شده توسط کاربر تنظیم کنیم. در «چارچوبی مبتنی بر ADMM برای پیکربندی پایپ لاین یادگیری ماشین خودکار»، یک مقاله تحقیقاتی AAAI 2020، نویسندگان Sijia Liu, Parikshit Ram, Djallel Bouneffouf, Deepak Vijaykeerthy, Gregory Bramble, Horst Samulowitz, Dakuo Wang, Andrew R Conn روشی را پیشنهاد کردند. برای یادگیری ماشین خودکار که از روش جهت متناوب ضرب کننده ها (ADMM) برای پیکربندی چندین مرحله پایپ لاین ML، مانند تبدیل ها، مهندسی ویژگی و انتخاب مدل، و مدل سازی پیش بینی گرها استفاده می کند. این اولین
بار بود که پژوهشگاه IBM به طور رسمی اصطلاح خودکار را برای یادگیری ماشینی به کار گرفت. هوش مصنوعی خودکار: تکامل یادگیری ماشین خودکار. سال ۲۰۱۹ سالی بود که یادگیری ماشین خودکار به عنوان یک مفهوم بیشتر مورد بحث قرار گرفت. Forrester New Wave™: Automation-Focused Machine Learning Solutions, Q2 2019، راه حل های یادگیری ماشین خودکار را ارزیابی کرد و دریافت که نسخه های قدرتمندتری برای مهندسی ویژگی ارائه می دهند. یک گزارش مشاوره حرفه ای فنی گارتنر از اوت ۲۰۱۹ گزارش داد که بر اساس تحقیقات آن ها، یادگیری ماشین خودکار می تواند علم داده و یادگیری ماشین را وسعت ببخشد و باعث تقویت آن دو شود. آنها یادگیری ماشین خودکار را به عنوان مجموعه ای شامل اتوماسیون آماده سازی داده ها، مهندسی ویژگی ها و وظایف مهندسی مدل توصیف کردند. این مجموعه به مرور همه ابعاد چرخه مدل سازی را در بر می گیرد هوش مصنوعی خودکار تکامل یادگیری ماشین خودکار است. یکی از مخترعان اصلی هوش مصنوعی خودکار، دکتر Jean-Francois Puget، آن را مجموعه ای اعمال شامل از آماده سازی داده ها، مهندسی ویژگی ها، انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین و بهینه سازی ابرپارامتر برای یافتن به
ترین مدل یادگیری ماشینی ممکن توصیف می کند. الگوریتم بهینه سازی ابرپارامتر مورد استفاده در هوش مصنوعی خودکار برای شناسایی و تنظیم هایپرپارامتر با این الگوریتم در یادگیری ماشین خودکار متفاوت است. این الگوریتم بهینه سازی شده برای ارزیابی تابع هزینه در آموزش مدل و امتیازدهی که در یادگیری ماشین معمول است استفاده می شود. این الگوریتم همگرایی سریع به یک راه حل خوب را ممکن می سازد هر چند زمان ارزیابی هر تکرار طولانی باشد. دانشمندان پژوهشی در پژوهشگاه IBM مقاله ای با عنوان «به سوی خودکارسازی چرخه حیات عملیات های هوش مصنوعی» منتشر کردند، این مقاله مزایا و فناوری های موجود برای خودکارسازی بیشتر فرایند ساخت مدل را با هدف محدود کردن مشارکت انسانی در ساخت، آزمایش و نگهداری یک برنامه یادگیری ماشین توضیح می دهد. اگرچه، برخی از محققان HCI استدلال می کنند که برنامه یادگیری ماشین و توصیه های آن ناگزیر توسط اسنان تصمیم گرفته می شود؛ بنابراین حذف دخالت انسان در این فرایند غیرممکن است. در عوض، طراحی هوش مصنوعی خودکار شفاف تر و قابل تفسیرتر، کلید جلب اعتماد کاربران انسانی است، اما چنین طراحی به خودی خود یک چالش بزرگ است. و زمان زیا
دی برای اثبات کارایی و مناسب بودن آن برای جایگزینی سبک قدیمی لازم است.
سرخ گون، گلگون یا خون رنگ ، رنگ زرشکی سرخ مایل به رز است، به رنگ سرخ نزدیک تر است تا گل سرخ. در حالت روشن، شبیه رنگ حنایی و در حالت تیره، شبیه رنگ های قهوه ای سرخ فام است. واژهٔ انگلیسی "Ruddy" به رنگ سرخ (Red) نسبت داده می شود. همچنین به معنی «خون رنگ» برای پرهیز از کاربرد واژه های ناپسندی مانند خونین است. واژهٔ سرخ گون ممکن است به موارد زیر اشاره داشته باشد:
لیلا هافمن (؛ زادهٔ ۱۱ ژوئن ۱۹۳۴) بازیگر، کمدین و نویسنده اهل بریتانیا است. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است می توان به "دوریت کوچک" اشاره کرد.
بطلمیوس (به یونانی: Πτολεμαῖος) (۱۳۰ - ۲۰۱ پیش از میلاد) دارای تبار ایرانی-مقدونی بود. او که در ابتدا ساتراپ کوماژن (تا ۱۶۳ پیش از میلاد) بود، در سال ۱۶۳ پیش از میلاد در پی شورش بر علیه سلوکیان سوریه، اولین پادشاه مستقل کوماژن (۱۶۳ تا ۱۳۰ پیش از میلاد) شد. او متعلق به دودمان اروندی بود که توسط یرواند یکم تأسیس شد. پدر بطلمیوس، یرواند چهارم پادشاه ارمنستان، پسر آرشام یکم بود. بطلمیوس آخرین ساتراپ ایالت کوماژن در دوران امپراتوری سلوکی بود. او زیر نظر پادشاهان سلوکی سوریه از جمله: آنتیوخوس سوم، سلوکوس چهارم، آنتیوخوس چهارم و آنتیوخوس پنجم خدمت کرد. بطلمیوس تا سال ۱۶۳ پیش از میلاد به عنوان ساتراپ کوماژن خدمت کرد. هنگامی که امپراتوری سلوکی شروع به فروپاشی کرد، در سال ۱۶۳ پیش از میلاد، بطلمیوس تصمیم گرفت شورشی ترتیب دهد و کوماژن را به یک پادشاهی مستقل تبدیل کند. بطلمیوس همچنین ساموساتا، پایتخت کوماژن تحت حکومت سلوکیان را به عنوان پایتخت پادشاهی جدید خود نیز برگزید. بطلمیوس از خویشاوندان مهرداد یکم اشکانی بود. همچنین با توجه به تکه هایی از نقش برجسته های کتیبه ای که در کوه نمرود یافت شده، باستان شناسان دریافته اند ک
ه بطلمیوس از نوادگان داریوش بزرگ هخامنشی نیز بوده است. بطلمیوس در سال ۱۳۰ پیش از میلاد درگذشت و پسرش سامس دوم جانشین او شد.
Blockmodeling یک مجموعه یا به عبارتی یک چهارچوب و قالب منسجم و مرتبط به هم می باشد که هم برای آنالیز و برسی یک ساختار اجتماعی استفاده می شود و هم برای تعیین روش ها، تفکیک و جداسازی واحدهای شبکه های اجتماعی (گره ها، رئوس، بازگیرها) بر پایه الگوهای خاص که یک ساختار متمایز را از طریق یک اتصال داخلی شکل می دهند، استفاده می شود. این در درجه اول در یادگیری ماشین ها، آمار و علوم شبکه استفاده می شود. به عنوان یک فرایند تجربی، Blockmodeling فرض می کند که همه واحدها در یک شبکه مشخص می توانند به اندازه ای با هم گروه بندی شوند تا آن که مشابه هم بشوند. در بحث تشابه، آن تشابه می تواند تشابه ساختاری، منظم، یا فراگیر باشد. با استفاده از Blcokmodeling، یک شبکه می تواند با استفاده از بلاک مدل های تازه ایجاد شده، آنالیز و برسی بشه به طوریکه یک شبکه پیچیده و بزرگ به یک شبکه کوچک و قابل درک تغییر شکل پیدا کند. همزمان مدل سازی بلوک، برای به کار انداختن نقش های اجتماعی استفاده می شود. در حالیکه بعضی افراد ادعا می کنند که Blockmodeling، روش ها و متدها را دسته بندی می کند، Bonacich و McConaghy بیان می کنند که Blockmodeling یک روش تئو
ری جبری و پایه ای و بر اساس آنالیز ساختار روابط است. توانایی منحصر به فرد Blockmodeling در این واقعیت نهفته است که ساختار را نه تنها به عنوان مجموعه ای از روابط مستقیم در نظر می گیرد، بلکه همه روابط ترکیبی ممکن دیگر را که مبتنی بر روابط مستقیم هستند نیز در نظر می گیرد. اصول و قواعد Blockmodeling در ابتدا توسط Francois Lorrain و Harrison C. White در سال ۱۹۷۱ معرفی شد. Blockmodeling به عنوان یک مجموعه مهم از ابزارهای تحلیل شبکه در نظر گرفته می شود زیرا با طرح و تصویر نقش ساختارها در ارتباط می باشد (مکان هایی که به خوبی در ساختارهای اجتماعی تعریف شده و نیز به عنوان موقعیت ها شناخته شده هستند)، و هم با تشخیص ساختار بنیادی شبکه های اجتماعی سروکار دارد. بنابر گفته Batagelj هدف اولیه Blockmodeling، کاهش دادن و کم کردن یک شبکه بزرگ و بالقوه نامنسجم به یک ساختار کوچکتر و قابل درک تر است که بتواند با سهولت بیشتری، فهم پذیر شود. در ابتدا، Blockmodeling برای آنالیز در جامعه سنجی و روان سنجی استفاده می شد، اما در حال حاضر به علوم دیگر راه پیدا کرده است. تعریف. شبکه به عنوان یک سیستم تشکیل شده از دو مجموعه مختلف، یکی مجموع
ه ای از واحدها (گره ها، رعوس، بازیگرها) و یکی مجموعه ای از لینک ها بین واحدها. استفاده از این دو مجموعه، ساختن یک گراف که توضیح دهنده ساختار شبکه است را ممکن می سازد. در بحث مدل سازی بلوک یا همان Blockmodeling پژوهشگرها با دو مشکل روبه رو شدند:اول آنکه واحدها را چگونه پارتیشن بندی کنند (به عنوان مثال نحوه تعیین خوشه ها یا کلاس ها که رعوس را در مدل بلوک شکل می دهند) و دوم آنکه چگونگی تعیین لینک ها در مدل بلوک (و در عین حال مقادیر این لینک ها). در زمان آنالیز و برسی یک شبکه اجتماعی در علوم اجتماعی، شبکه های معمولاً همان شبکه های اجتماعی هستند که تشکیل شده اند از چندین فرد حقیقی (یا همان واحدها) و ارتباطات اجتماعی میان آن ها که انتخاب شده اند (یا همان لینک ها). به عنوان یک دنیای واقعی، شبکه ها می توانند بزرگ و پیچیده باشند. یک Blockmodeling برای ساده سازی آن ها به ساختارهای کوچک تر استفاده میشه که می تواند بسیار برای درک کردن آن راحت تر باشد. به طور خاص، Blockmodeling واحدها را به خوشه ها تقسیم می کند و سپس پیوندهای میان همان خوشه ها را تعیین می کند. در عین حال، Blockmodeling برای توضیح دادن نقش های اجتماعی موجو
د در چنین شبکه ای می تواند استفاده شود زیرا فرض می شود که خوشه های ساخته شده از واحدها، تقلید می کند (یا به طور خیلی نزدیکی مرتبط است) با واحدهای نقش های اجتماعی. رویکردهای مختلف. در ارتباط با اینکه چه نوع شبکه ای از نوع Blockmodeling است، رویکرد متفاوتی لازم است. شبکه ها می توانند تک حالته یا دو حالته باشند. در حالت اول همه واحدهای می توانند به واحدهای دیگر و در جایی که واحدها از یک نوع هستند، وصل بشوند در حالی که در حالت دومی واحدها تنها می توانند به واحدهایی از نوع دیگر وصل بشوند. با توجه به روابط بین واحدها، آن ها می توانند تک رابطه ای یا چند رابطه ای باشند. علاوه بر این شبکه های می توانند موقتی یا چند سطحی و همچنین باینری یا علامت دار باشند. رویکردهای مختلف در ارتباط با Blockmodeling را می توان به دو کلاس اصلی گروه بندی کرد: رویکرد مدل سازی بلوک قطعی و رویکرد مدل سازی بلوک تصادفی. سپس رویکرد مدل سازی بلوک قطعی به دو رویکرد مدل سازی بلوک مستقیم و غیر مستقیم تقسیم می شود.
ابوالعباس احمد بن عبدالرحمن بن محمد بن سعید بن حارث بن عاصم الخمی القرطبی، معروف به ابن مضاء (۱۱۱۶-۱۱۹۶م) دانشمند مسلمان همه چیز دان عرب اهل قرطبه در اسپانیای اسلامی. وی به دلیل به چالش کشیدن شکل گیری سنتی دستور زبان عربی و درک رایج زبانی در میان نحویان عرب، در کتاب خود الرد على النحاة (پاسخ به نحویون ) قابل توجه بود و اصلاحاتی را انجام داد که دو قرن قبل توسط جاحظ پیشنهاد شده بودند. عملکرد. وی در ابتدا در فز در مراکش کنونی و بعداً در بجایا در الجزایر کنونی به عنوان قاضی خدمت کرد. در دوران قضاوت اولیه اش بود که معلم همکار متکلم و ادیب اندلسی، ابن دحیه کلبی بود. بعدها، خلیفه ابویعقوب یوسف، او را به عنوان قاضی اعظم خلافت برگزید. او در فاس، مراکش و سویل خدمت کرد و پس از ابویعقوب زیر نظر پسرش خلیفه ابو یوسف یعقوب المنصور خدمت کرد و تا پایان عمر به عنوان قاضی ارشد امپراتوری باقی ماند. در جریان اصلاحات الموحد، او به مقامات کمک کرد تا همه کتاب های مذهبی را که غیرظاهریان در زمان سلطنت ابویعقوب یوسف نوشته بودند، ممنوع کنند، و بر سوزاندن کامل این کتاب ها نظارت کرد.