Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
خطوط لوله روسیه در حال استفاده هستند، ولی ظرفیت انتقال همه نفت و گاز منطقه را ندارد. قزاقستان حجم عمده نفت صادراتی خود را از روسیه به بازارهای مصرف منتقل می کند، ولی این مسیر روسی نمی تواند پاسخگوی حجم عظیم صادرات باشد. از این رو، تنوع بخشی به خطوط صادراتی تنها گزینه پیش روی رهبران آستانه است. ترکمنستان. حجم عظیم ذخایر گاز، این کشور را از بسیاری از درگیری های سیاسی و ارضی که سایر کشورهای مشابه درگیر آن هستند، دور نگه داشته است. بخش ترکمن دریای خزر نیز دارای نفت و گاز قابل توجهی می باشد. منابع فلات قاره ترکمنستان حدود ۳۰تا۴۰درصد کل ذخایر نفت و گاز این کشور را دربر می گیرد. نفت ترکمنستان بیشتر در حوزه های قطورتپه، نبیت داغ و چلکن در نزدیکی دریای خزر قرار دارد. در زمینه مسیرهای انتقال انرژی، ترکمنستان یک خط لوله کوچک ساخته است که حدود ۳ میلیارد متر مکعب گاز به ایران تحویل می دهد. حوزه های انرژی. ترکمنستان ۸ حوزه بزرگ نفت و گاز دارد. نفت ترکمنستان بیشتر در حوزه های قطورتپه، نبیت داغ و چلکن در نزدیکی دریای خزر قرار دارد. در زمینه مسیرهای انتقال منابع انرژی، ترکمنستان یک خط لوله کوچک ساخته است که حدود ۳میلیارد متر
مکعب گاز به ایران تحویل می دهد. مسیر طراحی شده دیگر یک خط لوله به طول ۱۵۰۰کیلومتر است که از راه افغانستان و پاکستان، ساحل این کشور در اقیانوس هند و احتمالاً در آینده به هندوستان می رود. عدم توافق میان جمهوری آذربایجان و ترکمنستان در مورد چگونگی تقسیم دریا اختلاف های دیگری را نیز بر سر. مالکیت کاپاز-سردار به وجود آورده است. دولت ترکمنستان برای هرچه سریع تر کردن بهره برداری از منابع خزر، امید بسیاری به شرکت های خارجی بسته است و سرمایه گذاری های بزرگی در این بخش انجام داده است. شرکت هایی که با ترکمنستان در بخش تولید محصولات نفتی و گازی قرارداد بسته اند، مجوز شناسایی میدان ها را تا شش سال دارند. در صورت کشف میدان های هیدرو کربنی آنها مجوز تولید برای ۲۵سال را به دست می آورند. در میان شرکت های اصلی، برای پیاده سازی این پروژه ها، شرکت روسی هرا و شرکت آلمانی آر دابلیوای دآ دیده می شوند. میدان های گازی. میدان دولت آباد-دنمز: این میدان بزرگترین میدان گازی این کشور است که در جنوب شرقی و نزدیک مرز ایران قرار دارد و حدود نیمی از ذخایر گازی ترکمنستان را در خود جای داده است. میدان شاتلیک: این میدان حدود نیمی از تولید این کش
ور را تامین می کند. میدان یولوتان جنوبی-عثمانی: در سال ۲۰۰۸ کشف شد. ذخایر این میدان را ۱۴ تریلیون مترمکعب برآورد کرده اند که براساس برآوردها چهارمین میدان بزرگ گازی دنیا است.
تاریخی دیگر فیلمی محصول سال ۱۹۷۸ و به کارگردانی کی. بالاچاندر است. در این فیلم بازیگرانی همچون کمال حسن، ساریتا، مادهوی و پی.ال. نارایانا ایفای نقش کرده اند.
آکواریوم جورجیا یک آکواریوم عمومی در آتلانتا، جورجیا، ایالات متحده است. آکواریوم جورجیا صدها گونه و هزاران حیوان را در هفت گالری بزرگ خود نگهداری می کند که همگی در بیش از آب شیرین و شور زندگی می کنند. این بزرگترین آکواریوم از زمان افتتاح آن در سال ۲۰۰۵ تا سال ۲۰۱۲ بود که پس از پارک زندگی دریایی در سنگاپور و پادشاهی اقیانوس چیملونگ در چین به سومین آکواریوم بزرگ جهان تبدیل شد. آکواریوم جورجیا بزرگترین آکواریوم در ایالات متحده و در نیمکره غربی است. کمک ۲۵۰ میلیون دلاری بنیاد تاجران محلی و بنیانگذار هوم دیپو، برنارد مارکوس، بخش عمده ای از بودجه مورد نیاز برای ساخت و تهیه تأسیسات جدید را تأمین کرد. نمونه های برجسته آکواریوم شامل کوسه نهنگ، نهنگ سفید، شیرهای دریایی کالیفرنیا، دلفین پوزه بطری معمولی و سفره ماهی دیو هستند. تاریخ. در نوامبر ۲۰۰۱، برنارد مارکوس دیدگاه خود را از ایجاد این آکواریوم که هم جنبه آموزشی و هم رشد اقتصاد را تشویق می کند، اعلام کرد. وی پس از بازدید از ۵۶ آکواریوم در ۱۳ کشور به همراه همسرش، بیلی مارکوس، ۲۵۰ میلیون دلار برای ساخت آکواریوم جورجیا، اهدا کرد. مشارکت شرکت ها با مبلغ ۴۰ میلیون دلار اض
افی به آکواریوم اجازه داد بدون بدهی افتتاح شود. مجموعه. آکواریوم جورجیا صدها گونه و هزاران حیوان را در خود جای داده است. این آکواریوم در حدود ۶٫۲۴۰۰۰ متر مکعب از نمایشگاه برای کوسه نهنگ طراحی شده است و این تنها نهاد خارج از آسیا است که گونه های غول پیکر را در خود جای داده است.
پوتانا کاناگال (; – ) کارگردان فیلم، تهیه کننده فیلم و فیلم نامه نویس اهل هند بود. وی بین سال های ۱۹۵۷ تا ۱۹۸۵ میلادی فعالیت می کرد. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون ۳ جایزه فیلم فیر جنوب بهترین کارگردان و ۳ جایزه ملی فیلم شده است.
نام من سوریا است، خانه من هند است فیلمی محصول سال ۲۰۱۸ و به کارگردانی واکانتام وامسی است. در این فیلم بازیگرانی همچون آلو آرجون، آرجون سارجا، آنو امانوئل، آر.ساراتکومار، تاکور آنوپ سینگ، بومان ایرانی، چاروهاسان و الی آورام ایفای نقش کرده اند.
گل فاخته یا گل کاکوو گیاهی گلدار از خانواده شب بویان و بیشتر بومی اروپا و آسیای غربی است. شرح. "کاکوو" گیاهی علفی، بدون مو، چند ساله است که به ارتفاع به ۴۰–۶۰ سانتی متر می رسد. دارای چهار گلبرگ رنگ صورتی و بنفش (به ندرت سفید) است. این گیاه بیشتر نزدیک به آب رشد می کند. نام رایج آن "گل فاخته (cuckooflower)" از شکل گیری گلهای گیاه تقریباً همزمان با ورود هر بهار از اولین فاخته ها در جزایر انگلیس ناشی می شود. توزیع. این گونه معمولاً در سراسر جزایر انگلیس یافت می شود. در ایرلند نیز گزارش شده است. زراعت. این گیاه به عنوان یک گیاه زینتی در باغها رشد می کند و در نتیجه کشت در آمریکای شمالی بومی شده است. در برخی از کشورهای اروپایی، از جمله مناطقی از آلمان، این گیاه اکنون در معرض تهدید قرار دارد. این گیاه غذایی برای پروانه نارنجی کنار ("Anthocharis cardamines") است و به هر باغچه ای که هدف آن جذب حیات وحش است، ارزش می بخشد. گاهی به عنوان جایگزین آب تره استفاده می شود. فرهنگ عامه. در فولکلور گفته می شد که برای پریها مقدس است، و اگر در داخل خانه آورده شود بدشانس بود. به همین دلیل در گلدسته های اول ماه مه قرار نمی گرفت. نما
د. این گل نماد چشر انگلیس است.
«عدد اهریمن» ترانه ای از گروه هِوی متال آیرن میدن و یکی از قطعات آلبومی به همین نام است که در سال ۱۹۸۲ منتشر شد. تک آهنگ «عدد اهریمن» در زمان اولین انتشارش (۱۹۸۲) تا ردهٔ هجدهم جدول تک آهنگ های بریتانیا صعود کرد و پس از بازنشر در سال ۲۰۰۵، سومین ترانهٔ پُرفروش روز بریتانیا شد. وی اِچ وان در رده بندی «۴۰ ترانهٔ برتر متال» رتبهٔ هفتم را به این قطعه داده است. «عدد اهریمن» یکی از آثار نمادین موسیقی هوی متال و جزو محبوب ترین ترانه های آیرن میدن است اما در زمان انتشارش مخالفانی هم داشت. در ایالات متحدهٔ آمریکا نام آلبوم، طرح جلد آن و متن آهنگ خشم مذهبی های تندرو را برانگیخت. آن ها صفحه های «عدد اهریمن» را آتش می زدند و دربعضی موارد از بیم استنشاق دود شیطانی متصاعد شده از صفحه ها، آن ها را با چکش خرد می کردند. در ابتدای ترانه کلماتی از مکاشفه یوحنا خوانده می شود. اعضای گروه برای اجرای این قسمت ابتدا به وینسنت پرایس (هنرپیشهٔ نامدار فیلم های ژانر وحشت) مراجعه کردند. اما زمانی که پرایس برای دکلمهٔ آن جمله ها دستمزد ۲۵٬۰۰۰ پوندی طلب کرد، مجبور شدند به صدای بَری کلایتونِ کمتر شناخته شده رضایت دهند. محتوا. استیو هریس شعر
«عدد اهریمن» را با الهام از رؤیایی که پس از تماشای فیلم دید، نوشت. او بعد از واکنش غیر منتظرهٔ مذهبی ها به ترانه گفت: «مشخص است که آن ها شعر را نخوانده بودند. اگر این کار را کرده بودند، خیلی راحت متوجه می شدند که «عدد اهریمن» داستان عبرت آموز شخصی است که نیمه شب به یک مراسم جادوی سیاه وارد می شود و به شدت می ترسد. به گفتهٔ هریس شیطانی ترین اتفاق در زمان ضبط آلبوم این بود که مارتین بِرچ (تهیه کننده) با ماشینش تصادف کرد و پس از مراجعه به تعمیرگاه یک فاکتور ۶۶۶ پوندی دریافت کرد.
اوه عزیزم فیلمی محصول سال ۲۰۱۹ و به کارگردانی بی. وی ناندینی ردی است. در این فیلم بازیگرانی همچون سامانتا روت پرابو، لاکشمی، ناگا شاریا، راجندرا پراساد و اورواشی ایفای نقش کرده اند.
تابالوس پارسی (به ) اولین ساتراپ سارد بود. کوروش دوم وی را پس از فتح لیدیه، در حدود ۵۴۶ پ. م به این مقام گمارد. هرودوت در تاریخ خود از او نام می برد: این فرد همان تابالوس بود که به دام پاکتیاس لیدیایی افتاده در آکروپلیس وقتی که او شورش کردند و بر راهپیمایی سارد بعد در همان سال:دیری نپایید که کوروش از سارد دور شد و پاکتیاس باعث شد که لیدیان علیه تابالوس و کوروش قیام کنند و به سمت پایین دریا رفت، آنجا که تمام طلای سارد قرار داشت، سربازانی را استخدام کرد و مردان ساحل را ترغیب کرد که به ارتش او بپیوندند. سپس به طرف سارد حرکت کرد، او در آکروپولیس تابالوس را به دام انداخت و او را در آنجا محاصره کرد.— هرودوت ۱٫۱۵۴
در محاسبات، کنترل گر وقفه برنامه پذیر (PIC) یک مدار مجتمع است که به یک ریزپردازنده (یا CPU) کمک می کند تا درخواست های وقفه (IRQ) را که از چندین منبع مختلف (مانند دستگاه های ورودی و خروجی خارجی) ناشی می شود، کنترل کند. این به اولویت بندی IRQها کمک می کند تا CPU پس از ارزیابی PIC از اولویت های نسبی IRQ، اجرا را به مناسب ترین کنترل کننده وقفه (ISR) تغییر دهد. حالت های معمول اولویت وقفه شامل اولویت های سخت، اولویت های چرخشی و اولویت های آبشار است. PICها معمولاً اجازه می دهند ورودی ها را به روش قابل تنظیم برای خروجی ها ترسیم کنند. PIC به طور معمول در تراشه های Southbridge تعبیه شده است که معماری داخلی آنها با استانداردهای فروشنده چیپست تعریف شده است. ویژگی های مشترک. PICها معمولاً مجموعه مشترکی از ثبات ها ثبت درخواست درخواست وقفه (IRR)، ثبت سرویس (ISR)، ثبت ماسک قطع (IMR) دارند. IRR مشخص می کند که کدام وقفه ها در انتظار تأیید است و به طور معمول یک ثبت نمادین است که دسترسی مستقیم به آن امکان پذیر نیست. رجیستر ISR مشخص می کند که کدام وقفه ها تأیید شده اند، اما هنوز منتظر پایان دادن به وقفه (EOI) هستند. IMR مشخص می ک
ند که کدام وقفه ها باید نادیده گرفته شوند و تأیید نشوند. یک طرح ثبت ساده مانند این اجازه می دهد تا حداکثر دو درخواست متناوب برای قطع وقفه همزمان، یکی در انتظار تأیید و دیگری منتظر EOI. تعدادی از طرح های اولویت بندی مشترک در PIC وجود دارد که شامل اولویت های سخت، اولویت های خاص و اولویت های چرخشی است. وقفه ها ممکن است به صورت لبه ای فعال شده یا به صورت هم سطح ایجاد شوند. تعدادی از روش های معمول وجود دارد که تصدیق می کند در هنگام صدور EOI وقفه کامل شده است. اینها شامل تعیین اینکه کدام وقفه تمام شده است، استفاده از وقفه ضمنی که به اتمام رسیده است (معمولاً بالاترین اولویت در ISR است) و تصویب وقفه به عنوان EOI تلقی می شود. انواع شناخته شده. یکی از معروف ترین PICها، 8259A، در کامپیوتر x86 گنجانده شده است. در دوران مدرن، این به عنوان یک تراشه جداگانه در یک کامپیوتر x86 لحاظ نمی شود، بلکه به عنوان بخشی از چیپست Southbridge مادربرد است. در موارد دیگر، با کنترل کننده های وقفه پیشرفته برنامه ریزی شده جدیدتر جایگزین شده اند که از خروجی های وقفه بیشتر و طرح های اولویت دار انعطاف پذیرتر پشتیبانی می کنند. خواندن بیشتر. اطلاع
ات بیشتر در مورد Intel APIC را می توان در "کتابچه راهنمای توسعه دهنده نرم افزار IA-32 Intel Architecture، جلد 3A: راهنمای برنامه نویسی سیستم، قسمت ۱، فصل ۱۰ یافت"، که به صورت رایگان در وب سایت اینتل موجود است.
راجات کاپور (؛ زادهٔ ) بازیگر، کارگردان فیلم و فیلم نامه نویس اهل هند است.
بوتیک هتل سنگ سیاه ساختمانی در محله سنگ سیاه شیراز است. این هتل دارای مساحت زیربنای ۵۶۰ مترمربع است و در سال ۱۳۹۶ ساخت آن شروع و در سال ۱۳۹۹ به پایان رسید. این ساختمان رتبه اول مشترک گروه ساختمان های عمومی در سیزدهمین دوره جایزه معماری و معماری داخلی ایران و رتبه سوم گروه ساختمان های عمومی در بیستمین دوره جایزه معمار را کسب کرد. طراحی ساختمان توسط علی سوداگران، نازنین کازرونیان، محمدامین نجابت صورت گرفته است. موقعیت. در بافت تاریخی شیراز محله سنگ سیاه، به مساحت عرصه ۵۶۰ مترمربع، مابین و در همسایگی پنج بنای ثبت ملی از دوره های تاریخی ایلخانی، زندیه، قاجاریه و پهلوی ساخته شده است. این مجتمع یکی از هفت هتل در محله سیاه سنگ شیراز می باشد و از نظر موقعیت جغرافیایی در نزدیکی مراکز مهمی مانند خانه سعادت، خانه فروغ الملک و پاساژ کازرونی ها و همچنین هتل سنتی طاها، امامزاده بی بی دختران، چترنور، باغ ایلخانی و کلیسای ارامنه شیراز قرار گرفته است. طراحی. بنا، براساس الگوی حیاط میانی، تمامی بازشوها رو به درون و خط آسمان براساس همجواری با بناهای اطراف به ویژه مسجد تاریخی میرزا هادی شکل گرفته است. مصالح. در این ساختمان آجری
از مصالح دست ساز مانند آجر خشتی برای هماهنگی بیشتری با بافت منطقه استفاده شده است. در داخل اتاق ها، کاشی دست ساز با الورهای مختص تولیدات دستی، بر دست ساز بودن مصالح تأکید شده است.
تی. کی. راجیو کومار (؛ زادهٔ ۱۹۶۱) کارگردان فیلم و تهیه کننده فیلم اهل هند است. وی کارگردان فیلم هایی همچون برو راهتو برو و تاچولی بوده است.
تی. پراکاش رائو (; – ) کارگردان فیلم اهل هند بود. وی کارگردان فیلم هایی همچون عزت بوده است.
ویپول آمروتلال شاه (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم و تهیه کننده فیلم اهل هند است.
تجزیه و تحلیل محتوای آنلاین یا تجزیه و تحلیل متن آنلاین به مجموعه ای از تکنیک های تحقیق اشاره دارد که برای توصیف و استنباط از مطالب و محتوای آنلاین از طریق کدگذاری و تفسیر سیستماتیک استفاده می شود. تجزیه و تحلیل محتوای آنلاین نوعی تجزیه و تحلیل محتوا برای تجزیه و تحلیل ارتباطات مبتنی بر بستر اینترنت است. تاریخچه و تعریف. تجزیه و تحلیل محتوا به عنوان یک بررسی و تفسیر سیستماتیک ارتباطات حداقل به قرن هفدهم برمی گردد. با این حال، فقط در زمان ظهور روزنامه در اوایل قرن ۲۰ بود که تولید انبوه مواد چاپی تقاضا برای تجزیه و تحلیل کمی کلمات چاپی را به وجود آورد. تعریف برلسون (۱۹۵۲) مبنای اساسی برای تجزیه و تحلیل متن را به عنوان «روش تحقیق برای توصیف عینی، سیستماتیک و کمی محتوای آشکار ارتباطات» فراهم می کند. تجزیه و تحلیل محتوا شامل دسته بندی واحدهای متون (به عنوان مثال جملات، شبه جمله ها، پاراگراف ها، اسناد، صفحات وب و غیره) با توجه به ویژگی های ماهوی آنها به منظور ساخت یک مجموعه داده است که به تحلیلگر اجازه می دهد متون را تفسیر کند و استنباط کند. در حالی که تجزیه و تحلیل محتوا غالباً پژوهش کمی است، محققان این روش را به
عنوان روشهای ذاتاً آمیخته تصور می کنند، زیرا کدگذاری متنی به درجه بالایی از تفسیر کیفی نیاز دارد. دانشمندان علوم اجتماعی از این روش برای بررسی و تحقیق در مورد رسانه های جمعی، اثرات رسانه ای و تعیین دستور کار استفاده کرده اند. با ظهور ارتباطات آنلاین، تکنیک های تجزیه و تحلیل محتوا برای تحقیقات اینترنتی تطبیق داده شده اند. همانند افزایش روزنامه ها، گسترش محتوای آنلاین فرصتی گسترده برای محققان علاقه مند به تجزیه و تحلیل محتوا فراهم می کند. در حالی که استفاده از منابع آنلاین مشکلات و فرصت های تحقیقاتی جدیدی را به وجود می آورد، روش تحقیق اساسی تجزیه و تحلیل محتوای آنلاین که توسط مک میلان(۲۰۰۰) مشخص شده است، از تجزیه و تحلیل محتوا با استفاده از منابع آفلاین قابل تشخیص نیست: تحلیل محتوا در تحقیقات اینترنتی. از زمان ظهور ارتباطات آنلاین، دانشمندان در مورد چگونگی انطباق تکنیک های تجزیه و تحلیل متن برای مطالعه محتوای مبتنی بر بستر وب بحث کرده اند. ماهیت منابع آنلاین در بسیاری از مراحل تجزیه و تحلیل محتوا در مقایسه با منابع آفلاین، به مراقبت به خصوصی نیاز دارد. در حالی که محتوای آفلاین مانند متن چاپی پس از تولید ثابت می
ماند، محتوای آنلاین می تواند مرتباً تغییر کند. ماهیت پویای مطالب آنلاین همراه با حجم زیاد و فزاینده محتوای آنلاین می تواند ساخت یک قاب نمونه گیری را برای تهیه نمونه تصادفی از آن چالش بکشد. محتوای یک سایت نیز ممکن است در بین کاربران متفاوت باشد، و این نیاز به مشخصات دقیق قاب نمونه برداری دارد. برخی از محققان از موتورهای جستجو برای ساخت قاب های نمونه برداری استفاده کرده اند. این تکنیک معایبی دارد زیرا نتایج موتور جستجو غیرسیستمی و غیر تصادفی است و آنها را برای دستیابی به یک نمونه بی طرف غیرقابل اعتماد می کند. مسئله قاب نمونه گیری را می توان با استفاده از کل جمعیت مورد علاقه، مانند توییت های کاربران خاص توییتر یا محتوای بایگانی شده آنلاین روزنامه های خاص به عنوان قاب نمونه، دور زد. تغییر در مطالب آنلاین می تواند طبقه بندی مطالب (مرحله ۳) را به چالش بکشد. از آنجا که محتوای آنلاین می تواند به طور مکرر تغییر کند، توجه به دوره زمانی که نمونه جمع آوری می شود بسیار مهم است. برای جلوگیری از تغییرات می توان از یک گام مفید که بایگانی مطالب است استفاده کرد. تجزیه و تحلیل محتوای خودکار. افزایش محتوای آنلاین میزان متن دیجی
تال قابل استفاده در تحقیقات را به طرز چشمگیری افزایش داده است. مقدار متن موجود باعث ایجاد انگیزه در ابتکارات روش شناختی شده است تا بتواند مجموعه داده های متنی را بیش از حد عظیم توصیف کند که طبق روال متداول متد، رمزگذاری عملی نیست. پیشرفت در روش، همراه با افزایش ظرفیت و کاهش هزینه محاسبات، به محققان امکان استفاده از تکنیک هایی را داده است که قبلاً برای تجزیه و تحلیل مجموعه های زیادی از محتوای متنی در دسترس نبودند. تجزیه و تحلیل خودکار محتوا نشان دهنده فاصله اندکی از روش تجزیه و تحلیل محتوای آنلاین مک میلان است، زیرا رمزگذارهای انسانی با یک روش محاسباتی تکمیل می شوند و برخی از این روش ها نیازی به دسته بندی ندارند که به صورت پیشرفته تعریف شوند. مدلهای تجزیه و تحلیل متنی کمی اغلب از روشهای «کلمه کلیدی» استفاده می کنند که ترتیب کلمات را حذف می کنند، کلمات بسیار رایج و بسیار غیر معمول را حذف می کنند و کلمات را از طریق lematatation یا stemming ساده می کنند که ابعاد متن را کاهش می دهد با کاهش کلمات پیچیده به کلمه اصلی آنها. گرچه این روش ها اساساً از نظر نحوه تفسیر متن کاهش گرایانه هستند، اما اگر به درستی اعمال و اعتب
ارسنجی شوند، می توانند بسیار مفید واقع شوند. گریمر و استوارت (۲۰۱۳) دو دسته اصلی از تحلیل متن به صورت خودکار را شناسایی کردند: روش های "نظارت" شده و "نظارت نشده." روشهای تحت نظارت شامل ایجاد یک طرح کدگذاری و کدگذاری دستی یک نمونه فرعی از اسنادی است که محقق می خواهد تجزیه و تحلیل کند. در حالت ایده آل، زیرمجموعه ای که «مجموعه آموزش» نامیده می شود نماینده کل نمونه است. سپس مجموعه آموزش رمزگذاری شده برای آموزش «الگوریتم» نحوه مطابقت کلمات در اسناد با هر دسته کدگذاری استفاده می شود. الگوریتم را می توان برای تجزیه و تحلیل خودکار اسناد موجود در مجموعه و گروه ها استفاده کرد. وقتی مجموعه ای از دسته ها برای کدگذاری قبل از تجزیه و تحلیل به خوبی تعریف نشده باشند، می توان از روشهای بدون نظارت استفاده کرد. برخلاف روشهای تحت نظر، رمزگذارهای انسانی برای آموزش الگوریتم لازم نیستند. یک انتخاب اصلی برای محققان در هنگام استفاده از روش های بدون نظارت ، انتخاب تعداد دسته ها برای مرتب سازی اسناد به جای تعریف قبلی از این دسته ها می باشد.
یادگیری نظارت شده (یادگیری با داده های برچسب دار) یک وظیفه یادگیری ماشینی از یادگیری تابعی است که ورودی را به یک خروجی براساس نمونه های ورودی و خروجی ترسیم می کند. این یک تابع را از مجموعه آموزشی برچسب زده شده شامل مجموعه ای از "مثال های آموزشی" استنباط کند. در یادگیری نظارت شده، هر مثال یک "جفت" متشکل از ورودی (به طور معمول یک بردار) و یک مقدار خروجی دلخواه ("سیگنال نظارتی" نیز نامیده می شود) است. یک الگوریتم یادگیری نظارت شده داده های آموزش را تجزیه و تحلیل می کند و یک تابع استنباط شده تولید می کند، که می تواند برای نگاشت نمونه های جدید استفاده شود. یک سناریو بهینه این امکان را برای الگوریتم فراهم می کند تا برچسب های کلاس را برای موارد دیده نشده به درستی تعیین کند. این امر مستلزم این است که الگوریتم یادگیری از داده های آموزش به شرایط دیده نشده به روش «معقول» تعمیم یابد. وظیفه موازی در روانشناسی انسان و حیوان اغلب به عنوان یادگیری مفهومی شناخته می شود. مراحل. برای حل مسئله یادگیری تحت نظارت، باید مراحل زیر را انجام دهید: انتخاب الگوریتم. طیف گسترده ای از الگوریتم های یادگیری تحت نظارت در دسترس است که هرکدام
دارای نقاط قوت و ضعف هستند. هیچ الگوریتم یادگیری واحدی وجود ندارد که در تمام مسائل یادگیری تحت نظارت به بهترین وجه کار کند (به قضیه بدون نهار رایگان مراجعه کنید) در یادگیری تحت نظارت چهار موضوع اصلی وجود دارد که باید در نظر گرفته شود: تعادل بین واریانس و بایاس. اولین مسئله، تعادل بین بایاس و "واریانس است". تصور کنید که ما چندین مجموعه آموزش مختلف، اما به همان اندازه خوب، در دسترس داریم. یک الگوریتم یادگیری برای ورودی خاص formula_1 بایاس است هنگامی که روی هر یک از این مجموعه داده ها آموزش داده می شود، به طور سیستماتیک هنگام پیش بینی خروجی صحیح formula_1 نادرست باشد. الگوریتم یادگیری از واریانس بالایی برخوردار است اگر برای ورودی خاص formula_1 مقادیر خروجی مختلفی را پیش بینی کند هنگامی که بر روی مجموعه های آموزشی مختلفی آموزش دیده است. خطای پیش بینی یک طبقه بندی یادگرفته شده مربوط به مجموع بایاس و واریانس الگوریتم یادگیری است. به طور کلی، بین بایاس و واریانس تعادلی وجود دارد. یک الگوریتم یادگیری با بایاس کم باید «انعطاف پذیر» باشد تا بتواند داده ها را به خوبی برازش کند. اما اگر الگوریتم یادگیری بیش از حد انعطاف
پذیر باشد، متناسب با هر مجموعه داده آموزشی خواهد بود و از این رو واریانس بالایی دارد. یک جنبه اصلی بسیاری از روشهای یادگیری تحت نظارت این است که آنها می توانند این تعادل را بین بایاس و واریانس (به صورت خودکار یا با ارائه پارامتر بایاس / واریانس که کاربر می تواند تنظیم کند) تنظیم کنند. پیچیدگی تابع و مقدار داده های آموزش. مسئله دوم، میزان داده های آموزشی موجود در رابطه با پیچیدگی عملکرد «واقعی» (طبقه بندی یا تابع رگرسیون) است. اگر تابع واقعی ساده باشد، یک الگوریتم یادگیری «انعطاف ناپذیر» با بایاس بالا و واریانس کم قادر به یادگیری آن از طریق مقدار کمی داده خواهد بود. اما اگر تابع واقعی بسیار پیچیده باشد (به عنوان مثال، شامل تعاملات پیچیده ای بین بسیاری از ویژگی های مختلف ورودی باشد و در قسمت های مختلف فضای ورودی متفاوت رفتار کند)، در این صورت عملکرد فقط قادر خواهد بود از مقدار بسیار زیادی از داده های آموزش بیاموزد و استفاده از الگوریتم یادگیری «انعطاف پذیر» با بایاس کم و واریانس زیاد. بین ورودی و خروجی مورد نظر یک مرز مشخص وجود دارد. ابعاد فضای ورودی. مسئله سوم، ابعاد فضای ورودی است. اگر بردارهای ویژگی ورودی اب
عاد بسیار بالایی داشته باشند، مسئله یادگیری می تواند دشوار باشد حتی اگر تابع واقعی فقط به تعداد کمی از آن ویژگی ها بستگی داشته باشد، این بدان دلیل است که بسیاری از ابعاد «اضافی» می توانند الگوریتم یادگیری را گمراه و باعث واریانس زیاد آن شوند. از این رو، ابعاد ورودی بالا معمولاً نیاز به تنظیم طبقه بندی دارد تا دارای واریانس کم و بایاس زیاد باشد. در عمل، اگر مهندس بتواند به طور دستی ویژگی های نامربوط را از داده های ورودی حذف کند، این امر احتمالاً عملکرد تابع یادگرفته شده را بهبود می بخشد. علاوه بر این، الگوریتم های زیادی برای انتخاب ویژگی وجود دارد که به دنبال شناسایی ویژگی های مربوط و کنار گذاشتن موارد بی ربط هستند. این نمونه ای از استراتژی کلی تر کاهش ابعاد است که می خواهد داده های ورودی را قبل از اجرای الگوریتم یادگیری تحت نظارت، در یک فضای با ابعاد پایین تر ترسیم کند. اختلال در مقادیر خروجی. مسئله چهارم میزان اختلال در مقادیر خروجی مورد نظر (متغیرهای هدف نظارتی) است. اگر مقادیر خروجی مورد نظر اغلب نادرست باشند (به دلیل خطاهای انسانی یا خطاهای حسگر)، الگوریتم یادگیری نباید تلاش کند تابعی را پیدا کند که دقیقا
ً با نمونه های آموزش مطابقت داشته باشد. تلاش برای برازش داده خیلی دقیق منجر به بیش برازش خواهد شد. اگر تابعی که سعی در یادگیری آن دارید برای مدل یادگیری شما بسیار پیچیده است، حتی در صورت عدم وجود خطای اندازه گیری (اختلال تصادفی) می توانید دچار پیش برازش شوید. در چنین شرایطی، بخشی از تابع هدف که نمی تواند مدل سازی شود، داده آموزش شما را خراب می کند - این پدیده را اختلال قطعی می نامند. وقتی هر دو نوع نویز وجود دارد، بهتر است با برآوردگر بابایاس بالاتر و واریانس پایین تر را انتخاب کنید. در عمل، روش های مختلفی برای کاهش اختلال در مقادیر خروجی وجود دارد مانند توقف زود هنگام برای جلوگیری از بیش برازش و همچنین شناسایی و حذف نمونه های آموزش پر اختلال قبل از آموزش الگوریتم یادگیری نظارت شده. چندین الگوریتم وجود دارد که نمونه های آموزش پر اختلال را شناسایی می کند و حذف نمونه های آموزش پر اختلال مشکوک قبل از آموزش باعث کاهش خطای تعمیم با اهمیت آماری شده است. عوامل دیگری که باید در نظر گرفته شود. از دیگر فاکتورهایی که هنگام انتخاب و استفاده از الگوریتم یادگیری باید در نظر گرفت، موارد زیر است: هنگام بررسی یک برنامه جدید،
مهندس می تواند چندین الگوریتم یادگیری را با هم مقایسه کند و به طور آزمایشی تعیین کند که کدام یک روی مسئله مورد نظر بهتر کار می کند (به اعتبار سنجی متقابل مراجعه کنید). تنظیم عملکرد یک الگوریتم یادگیری می تواند بسیار وقت گیر باشد. با توجه به منابع ثابت، معمولاً بهتر است بیشتر از صرف وقت اضافی برای تنظیم الگوریتم های یادگیری، وقت بیشتری را برای جمع آوری داده های آموزش اضافی و ویژگی های آموزنده بیشتر صرف کنید. الگوریتم ها. پرکاربردترین الگوریتم های یادگیری عبارتند از: الگوریتم های یادگیری تحت نظارت چگونه کار می کنند. با توجه به مجموعه ای از formula_4 نمونه های آموزشی فرم formula_5 به طوری که formula_6 بردار ویژگی مثال i ام است و formula_7 برچسب آن است (به عنوان مثال، کلاس)، یک الگوریتم یادگیری به دنبال یک تابع است formula_8 ، جایی که formula_9 فضای ورودی است و formula_10 فضای خروجی است. تابع formula_11 عنصری از برخی از توابع احتمالی است formula_12 ، معمولاً "فضای فرضیه" نامیده می "شود". گاهی راحت است که formula_11 را با استفاده از یک تابع امتیازدهی formula_14 به طوری که formula_11 به عنوان برگرداننده formula_16
تعریف می شود به طوری که که بالاترین امتیاز را می دهد: formula_17 . اجازه دهید formula_18 فضای توابع امتیازدهی را نشان دهد. با اینکه formula_12 و formula_18 می تواند هر فضایی از توابع باشد، بسیاری از الگوریتم های یادگیری مدل های احتمالی هستند formula_11 به شکل یک مدل احتمال شرطی formula_22در می آید، یا formula_23 به شکل یک مدل احتمال مشترک formula_24 در می آید. به عنوان مثال، بیز ساده و تحلیل تفکیکی خطی مدل های احتمال مشترک هستند، در حالی که رگرسیون لجستیک یک مدل احتمال شرطی است. دو روش اساسی برای انتخاب formula_23 یا formula_11 وجود دارد: به حداقل رساندن ریسک تجربی و به حداقل رساندن ریسک ساختاری. به حداقل رساندن ریسک تجربی به دنبال تابعی است که به بهترین شکل داده های آموزش را برازش کند. به حداقل رساندن ریسک ساختاری شامل یک "تابع مجازات است" که تعادل بایاس / واریانس را کنترل می کند. در هر دو مورد، فرض بر این است که مجموعه آموزش شامل یک نمونه از جفت های مستقل و توزیع شده یکسان است ، formula_27 . برای اندازه گیری اینکه یک تابع چقدر متناسب با داده های آموزش برازش داده شده، یک تابع هزینه formula_28 تعریف شده است.