Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
عکس ها یا تشخیص چهره و جاهای دیگر از این تکنیک کمک گرفته می شود. پردازش زبان های طبیعی. مدل های مبتنی بر یادگیری ژرف که در این حوزه وجود دارند، معمولاً بسیار بزرگ و پیچیده هستند و میلیون ها پارامتر دارند. در نتیجه در این حوزه به خصوص از آن جا که تسک های مربوطه بیشتر در سیستم های سبک باید استفاده شوند، تقطیر دانش بسیار محبوب است. تلاش می شود تا به مدل های سبک و سریع تری که تنها تقاوت دقت ناچیزی با مدل های پیچیدهٔ اصلی دارند، برسیم. در واقع این مدل ها به حافظهٔ کمتری و منابع پردازشی کمتری نیاز دارند و در عین حال دقت خوبی دارند. در کاربردهایی مثل تولید متن یا پرسش و پاسخ نیز این مورد کاربرد دارد. بازشناسی گفتار. مدل های امروزه و مطرح این حوزه نیز بیشتر بر پایهٔ شبکه های عصبی و یادگیری ژرف می باشند. اما همان طور که می دانید از آن ها معمولاً بر روی سیستم های نهفته یا سیستم های کم منبع دیگری همچون تلفن همراه استفاده می باشد. در نتیجه در مرحلهٔ توسعه و استنتاج مهم است که مدل های ما تا حد ممکن سبک و سریع باشند. در نتیجه از تکنیک تقطیر دانش و فشرده سازی مدل در این جا نیز استفاده می شود.
در علم آمار، واریانس حفظ شده () ابزاری برای سنجش مقدار واریانس مد نظر گرفته شده توسط یک مدل ریاضیاتی روی یک مجموعه دادهٔ خاص است. هر چه میزان واریانس حفظ شده بیشتر باشد، آن مدل بیشتر می تواند تنوع داده ها در مجموعهٔ داده ها را توضیح دهد. به قسمت دیگر از واریانس کل، واریانس باقی مانده می گویند. موارد خاص و کاربرد کلی. رگرسیون خطی. در رگرسیون خطی مبحث کسری از واریانس باقی مانده (به انگلیسی: Fraction of variance unexplained) مفهومی جا افتاده است. همچنین ضریب تعیین بر پایه مبانی پایه ای واریانس حفظ شده تعریف می شود. ضریب همبستگی به عنوان معیار واریانس حفظ شده. فرض کنید formula_1 برداری تصادفی و formula_2 متغیری تصادفی که از یک توزیع نرمال با میانگین formula_3 تولید می شود، می باشند. در این حالت واریانس حفظ شده formula_4 برابر توان دو ضریب تعیین formula_5 است. توجه کنید که فرضیه مهم این مدل، خطی بودن مرکز توزیع formula_2 نسبت به formula_1 است. تحلیل مؤلفه اصلی. واریانس حفظ شده برای انتخاب مدل مناسب در بخش هایی از یادگیری ماشین استفاده می شود. از مثال های آن می توان به کاربرد آن در کاهش ابعاد در تحلیل مؤلفه های اصل
ی اشاره کرد. در این روش از واریانس حفظ شده برای انتخاب مؤلفه های اصلی ای که بیشترین اطلاعات را از مجموعه داده اولیه نگه داری می کنند، استفاده می شود. در روش تحلیل مؤلفه های اصلی مقادیر و بردارهای ویژه ماتریس کوواریانس مجموعه داده ها محاسبه می شود و بردارهای ویژه با بیشترین مقدار واریانس حفظ شده نگه داری می شوند (به اندازه ای که مجموع مقدار واریانس حفظ شده به مقداری مناسب، معمولاً بالا ۹۰ درصد برسد) و مجموعه داده جدید را تشکیل می دهند. واریانس حفظ شده برای هر بردار ویژه به صورت زیر محاسبه می شود: formula_8که formula_9 مقدار ویژه متناظر با بردار ویژه i ام و formula_10 برابر میزان واریانس حفظ شده توسط آن بردار ویژه است.
در یادگیری بازنمایی، تعبیه گراف دانش (معادل Knowledge Graph Embedding یا KGE)، که از آن به عنوان یادگیری بازنمایی دانش (KRL) و یا یادگیری چند رابطه ای هم یاد می شود، یک کار یادگیری ماشینی برای یادگیری یک نمایش کم بعدی از موجودیت ها و روابط یک نمودار دانش است. با حفظ معنای معنایی آنها. نمودارهای دانش (KGs) با استفاده از نمایش تعبیه شده آنها می توانند برای کاربردهای مختلفی مانند پیش بینی پیوند، طبقه بندی سه گانه، شناسایی موجودیت، خوشه بندی و استخراج رابطه استفاده شوند. تعریف. یک گراف دانش، با formula_1 نمایش داده می شود و مجموعه ای از موجودیت ها (entity) و روابط (relations) و حقایق (fact) است. یک حقیقت، سه گانه ای به صورت formula_2 است که در آن، formula_3 ارتباطی میان ابتدا یا سر (formula_4) و انتها یا دم (formula_5) برقرار می کند. طریقه دیگر نشان دادن حقیقت، به صورت formula_6 است که به این نمادگذاری، چارچوب توصیف منابع (RDF) هم می گویند. نمودار دانش، نشان دهنده دانش مربوط به یک حوزه خاص است. با استفاده از این نمایش ساختاریافته، می توان پس از چند مرحله اصلاح، بخشی از دانش جدید را از آن استنتاج کرد. با این حال،
امروزه، مردم برای استفاده از آنها در یک برنامه واقعی باید با پراکندگی داده ها و ناکارآمدی محاسباتی دست و پنجه نرم کنند. تعبیه یک نمودار دانش، هر موجودیت و رابطه یک نمودار دانش (formula_7) را به بردار با یک بعد معین (formula_8 یا بعد تعبیه)، ترجمه می کند. مجموعه بردارهای جاسازی شده برای همه موجودیت ها و روابط در نمودار دانش، نمایش متراکم و کارآمدتری از دامنه است که می تواند به راحتی برای بسیاری از وظایف مختلف استفاده شود. تعبیه گراف دانش با چهار جنبه مختلف مشخص می شود: فرایند تعبیه. همه مدل های مختلف جاسازی نمودار دانش تقریباً از یک روش برای یادگیری معنای معنایی حقایق پیروی می کنند. در ابتدا، برای یادگیری یک نمایش تعبیه شده از یک نمودار دانش، بردارهای تعبیه شده موجودیت ها و روابط به مقادیر تصادفی مقداردهی اولیه می شوند. سپس، با شروع از یک مجموعه آموزشی تا رسیدن به یک شرط توقف، الگوریتم به طور مداوم تعبیه ها را بهینه می کند. معمولاً شرط توقف با اضافه شدن بیش از حد روی مجموعه تمرینی داده می شود. برای هر تکرار، یک دسته از اندازه formula_9 از مجموعه آموزشی نمونه برداری می شود و برای هر سه گانه ای از دسته، یک واقعی
ت خراب تصادفی نمونه برداری می شود، (منظور از واقعیت خراب تصادفی، یعنی سه گانه ای که یک واقعیت درست و واقعی را در نمودار دانش نشان نمی دهد.) فساد سه گانه شامل جایگزینی سر یا دم (یا هر دو) سه گانه با موجودیت دیگری است که واقعیت را نادرست می کند. سه گانه اصلی و سه گانه خراب در دسته آموزشی اضافه می شوند و سپس جاسازی ها به روز می شوند و یک تابع امتیازدهی را بهینه می کنند. در پایان الگوریتم، تعبیه های آموخته شده باید معنای معنایی را از سه گانه استخراج کرده و حقایق واقعی را به درستی در نمودار دانش مشاهده نکرده باشند. شبه کد. شبه کد برای توصیف رفتار یک KGE به صورت زیر است: Algorithm Compute entity and relation embeddings input: The training set S={(h,r,t)}, entity set E, relation set R, embedding dimension k output: Entity and relation embeddings initialization: the entities e and relations r, embeddings (vectors) are randomly initialized while stop condition do S_batch &lt;- sample(S,b) // From the training set randomly sample a batch of size b for each (h,r,t) in S_{batch} do (h',r,t') &lt;- sample(S') // sample a
corrupted fact of triple end for Update embeddings by minimizing the loss function end while شاخصه های اجرا. این شاخص ها اغلب برای اندازه گیری کیفیت تعبیه یک مدل استفاده می شوند. سادگی شاخص ها آنها را برای ارزیابی عملکرد یک الگوریتم جاسازی حتی در مقیاس بزرگ بسیار مناسب می کند. با فرض داشتن &lt;chem&gt;Q&lt;/chem&gt; به عنوان مجموعه ای از تمام پیش بینی های رتبه بندی شده یک مدل، می توان سه شاخص عملکرد مختلف را تعریف کرد: Hits@K. Hits@K یا به طور خلاصه، H@K، یک شاخص عملکرد است که احتمال یافتن پیش بینی صحیح را در اولین K پیش بینی های برتر مدل اندازه گیری می کند. معمولاً از formula_10 استفاده می شود. Hits@K منعکس کننده دقت یک مدل تعبیه شده برای پیش بینی رابطه بین دو سه گانه به درستی است. formula_11 Hits@K مقادیر بالاتر، نشان دهنده نتایج پیش بینی بهتر است. Mean rank (MR). میانگین رتبه، میانگین رتبه بندی اقلام پیش بینی شده توسط مدل در بین تمامی آیتم های ممکن است. formula_12 مقادیر پایین تر، نشان دهنده مدل بهتر است. Mean reciprocal rank (MRR). میانگین رتبه متقابل، تعداد سه گانه های پیش بینی شده درست را اندازه می گیرد
. اگر اولین سه گانه پیش بینی شده درست باشد، 1 اضافه می شود. اگر دومی درست باشد، formula_13 اضافه می شود و به همین ترتیب تا انتها. MRR معمولاً برای تعیین کمیت اثر الگوریتم های جستجو استفاده می شود. formula_14 مقادیر بالاتر، نشان دهنده مدل بهتر است. کاربردها. وظایف یادگیری ماشین. تکمیل نمودار دانش (KGC) مجموعه ای از تکنیک ها برای استنتاج دانش از نمایش نمودار دانش تعبیه شده است. به طور خاص، این تکنیک یک استنتاج سه گانه موجودیت یا رابطه گمشده را تکمیل می کند. وظایف فرعی مربوطه، پیش بینی پیوند یا موجودیت (یعنی حدس زدن یک موجودیت از جاسازی موجودیت دیگر سه گانه و رابطه) و پیش بینی رابطه (یعنی پیش بینی معقول ترین رابطه ای که دو موجودیت را به هم متصل می کند) نامیده می شوند. طبقه بندی سه گانه یک مسئله طبقه بندی دودویی است. با فرض داده شدن یک سه گانه، مدل آموزش دیده معقول بودن سه گانه را با استفاده از تعبیه برای تعیین درست یا نادرست بودن یک سه گانه ارزیابی می کند. تصمیم با تابع امتیاز مدل و یک آستانه معین گرفته می شود. خوشه بندی برنامه دیگری است که از نمایش تعبیه شده یک نمودار دانش پراکنده برای متراکم کردن نمایش موجودیت
های معنایی مشابه در یک فضای دو بعدی استفاده می کند. کاربردهای مخصوص دنیای واقعی. استفاده از جاسازی گراف دانش به طور فزاینده ای در بسیاری از کاربردها فراگیر شده است. در مورد سیستم های توصیه گر، استفاده از جاسازی نمودار دانش می تواند بر محدودیت های یادگیری تقویتی معمول غلبه کند. آموزش این نوع سیستم توصیه گر نیازمند حجم عظیمی از اطلاعات کاربران است. با این حال، تکنیک های نمودار دانش می توانند با استفاده از نموداری که قبلاً بر روی دانش قبلی از همبستگی آیتم ساخته شده است و استفاده از تعبیه برای استنباط از آن توصیه، این مسئله را برطرف کند. استفاده مجدد از دارو، استفاده از یک داروی قبلاً تأیید شده است، اما برای یک هدف درمانی متفاوت از آنچه در ابتدا برای آن طراحی شده بود. می توان از وظیفه پیش بینی پیوند برای استنباط جدید بین یک داروی موجود و یک بیماری با استفاده از یک نمودار دانش زیست پزشکی ساخته شده با استفاده از در دسترس بودن ادبیات عظیم و پایگاه های داده زیست پزشکی استفاده کرد. تعبیه نمودار دانش نیز می تواند در حوزه سیاست اجتماعی مورد استفاده قرار گیرد. مدل ها. با فرض داده شدن مجموعه ای از سه گانه ها (یا حقایق) ب
ه صورت formula_15، نمودار تعبیه دانش برای هر موجودیت و رابطه حاضر در داده ها، یک نمایش برداری پیوسته می سازد، که همان مدل ماست. formula_16 متناظر با سه گانه ای با مشخصات formula_17 و formula_18 است که formula_8 بیانگر بعد تعبیه برای موجودیت ها و formula_20 برابر بعد تعبیه برای روابط است. مدل ها انواع مختلفی دارند که در ادامه به آنها می پردازیم. مدل تجزیه تنسور. تجزیه تنسور خانواده ای از مدل های تعبیه گراف دانش است که از یک ماتریس چند بعدی برای نشان دادن یک نمودار دانش استفاده می کند، که به دلیل شکاف های نمودار دانش که یک دامنه خاص را به طور کامل توصیف می کند، تا حدی قابل شناخت است. مدل های دو خطی. این خانواده از مدل ها از یک معادله خطی برای تعبیه ارتباط بین موجودیت ها از طریق یک رابطه استفاده می کنند. به طور خاص، نمایش تعبیه شده روابط، یک ماتریس دو بعدی است. مدل های هندسی. فضای هندسی تعریف شده توسط این خانواده از مدل ها، این رابطه را به عنوان یک تبدیل هندسی بین ابتدا و انتهای یک واقعیت و حقیقت رمزگذاری می کند.
مهدی بهمن داستان نویس، نگارگر و پژوهشگر حوزه تقریب ادیان اهل ایران است. او نویسندهٔ مجموعه داستان «سرمای استخوان سوز» و پژوهشگر تقریب ادیان است، کتاب های تورات، زبور و انجیل را تذهیب کرده است. او در جریان خیزش ۱۴۰۱ ایران در ۱۹ مهر بازداشت شد و در خطر اعدام قرار دارد. فعالیت ها. مهدی بهمن بیش از ۲۰ سال در حوزه همزیستی ادیان (تقریب ادیان) فعالیت کرده و به همراه عبدالحمید معصومی تهرانی، فعالیت های مشترکی در زمینه گفت وگوی ادیان انجام داده است. او در سال ۱۳۹۸ یک نسخه از صحیفه عزرا (کتاب مقدس یهود) را با خطاطی معصومی تهرانی و تذهیب مهدی بهمن به دفتر راو اعظم اسرائیل، ایتسخاک یوسف اهدا کرده بود. او همچنین کتاب های تورات، زبور و انجیل را نیز تذهیب کرده که کتاب زبور او در کتابخانه کنگره آمریکا نگهداری می شود. او در سال ۲۰۱۹ کتاب مجموعه داستان «سرمای استخوان سوز» نوشت. این کتاب به دلیل سانسور وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی در ایران مجوز انتشار نگرفت و در آمستردام توسط نشر روناک منتشر شد. بازداشت و محاکمه. او در جریان خیزش ۱۴۰۱ ایران در ۱۹ مهر با حمله مأموران امنیتی جمهوری اسلامی بازداشت و به بند ۲۰۹ زندان اوین منتقل شد. ب
ه گفته فرزاد صیفی کاران روزنامه نگار و دوست نزدیکش، مهدی بهمن به دنبال مصاحبه علنی با شبکه تلویزیونی ۱۳ اسرائیل بازداشت شده و پس از آن از سوی دادگاه انقلاب در ۳ دی به اعدام محکوم شد. او در این جلسه دادگاه از حق داشتن وکیل تعیینی محروم بوده است و در تمام مدت بازداشت فقط یک بار توانسته با خانواده خود دیدار کند.
دین در کوبا ()،از لحاظ تاریخی جمعیت کوبا مسیحی و به طور عمده کاتولیک رومی بوده اند، هرچند در دهه های اخیر، جمعیت غیر مذهبی رشد چشمگیری داشته است. اصول مذهبی کاتولیک در کوبا در برخی موارد، به واسطهٔ تلفیق گرایی، به طرز عمیقی تحت تأثیر قرار گرفته و اصلاح شده است. یک دین التقاطی رایج، سانتریا است، که آیین های مذهبی یوروبا متعلق به بردگان آفریقایی را با اصول کاتولیک و برخی لایه های بومی آمریکا ترکیب کرد؛ این دین التقاطی شباهت هایی با آیین اومباندا برزیلی را بروز می دهد و میزانی از حمایت رسمی را دریافت کرده است. کلیسای کاتولیک برآورد می کند که ۶۰ درصد از جمعیت، کاتولیک است ولی فقط ۵ درصد از آنها به طور منظم در مراسم عشاء ربانی شرکت می کنند، در حالی که منابع مستقل تخمین می زنند که تنها ۱٫۵ درصد از آنها، در این مراسم حضور دارند.
اکولایزر ۳ یک فیلم انتقام جویانه و اکشن آمریکایی محصول سال ۲۰۲۳ به کارگردانی آنتوان فوکوآ با بازی دنزل واشینگتن و داکوتا فانینگ که در ۱ سپتامبر ۲۰۲۳ توسط گروه سینمایی سونی پیکچرز اکران سینمایی شد. این فیلم دنباله ای بر "اکولایزر ۲" و آخرین قسمت از سه گانه "برابرساز" است که بر اساس سریال تلویزیونی به همین نام ساخته شده است. در این فیلم دنزل واشینگتن در نقش یک مأمور ویژه امنیتی بازنشسته ایالات متحده، رابرت مک کال بازی می کند. این فیلم به طور کلی نقدهای مثبتی از سوی منتقدان دریافت کرد و در سراسر جهان تا ۶ نوامبر ۲۰۲۳ توانست ۱۹۱ میلیون دلار بفروشد، در حالی که ۷۰ میلیون دلار بودجه ساخت آن بوده است. همچنین این پنجمین همکاری واشینگتن و فوکوآ و دومین همکاری واشینگتن و فانینگ بعد از فیلم "مردی در آتش" در سال ۲۰۰۴ می باشد. داستان. در این قسمت، مک کال برای برگرداندن پول یک بازنشسته آمریکایی که توسط تبهکاران اینترنتی ایتالیایی هک شده است به ایتالیا می رود، در آنجا پس از بهم ریختن و منهدم کردن اولین گروه مافیایی توسط یک پسر بچه از خانواده مافیا مجروح می شود و یک پلیس محلی به صورت اتفاقی او را پیدا کرده و تحت درمان قرار می
گیرد، در دوران مداوا با اهالی صمیمی دهکده کوچک آشنا و دوست می شود و… او پس از مدتی متوجه می شود که دوستان جدیدش مورد آزار و باج خوری گروه مافیای محلی ایتالیای جنوبی یعنی کامورا قرار می گیرند… آنجاست که او تصمیم می گیرد تا به دوستان جدیدش کمک کند و… البته در سکانس های پایانی فیلم اهالی ساده این شهر کوچک نیز تصمیم می گیرند که به وی در این راه کمک و بر علیه مافیای محلی قیام کنند. تولید. در ژانویه ۲۰۲۲، فیلم سوم به طور رسمی تأیید شد که در حال توسعه است، با دنزل واشینگتن در نقش اصلی بازگشت. در ژوئن ۲۰۲۲، داکوتا فانینگ نیز اعلام شد که به عنوان بازیگر انتخاب شده است. تا نوامبر ۲۰۲۲، سونیا بن عمار، آندره آ دودرو، رمو جیرونه، یوجنیو ماستراندرا، دانیله پرونه، آندره آ اسکاردوزیو و گایا اسکودلارو به بازیگران اضافه شدند. فیلم برداری در ۱۰ اکتبر ۲۰۲۲ در ساحل ساحل آمالفی در ایتالیا آغاز شد. پایان تصویربرداری اصلی در ژانویه ۲۰۲۳، در رم بود. بازخوردها. گیشه. در آمریکا و کانادا، این فیلم از ۳۲۴۱ سینما در آخر هفته افتتاحیه خود ۲۸ تا ۳۰ میلیون دلار و در مجموع ۳۳ تا ۴۰ میلیون دلار در چارچوب چهار روزه روز کارگر پیش بینی می شود. ا
ین فیلم ۳٫۸ میلیون دلار از پیش نمایش های پنجشنبه شب به دست آورد که از مجموع فیلم های اول (۱٫۴۵ میلیون دلار) و دوم (۳٫۱ میلیون دلار) بیشتر است. این فیلم در ایالات متحده و کانادا ۹۲ میلیون دلار و در سایر مناطق ۹۹ میلیون دلار فروش داشته است که در کل جهان ۱۹۱ میلیون دلار است. آینده. در اوت ۲۰۲۳، فوکوا اظهار داشت که بحث هایی برای ایجاد یک فیلم پیش درآمد با جزئیات ریشه های رابرت مک کال وجود داشته است. این فیلمساز اظهار داشت که استفاده از فناوری پیری زدایی برای جوان تر نشان دادن واشینگتن یک گزینه است، در حالی که او همچنین می خواهد از جان دیوید واشینگتن یا مایکل بی. جردن را برای این نقش انتخاب کند. بعداً در همان ماه، فوکوا اظهار داشت که در حالی که در مورد "برابرساز ۳" به عنوان فیلم نهایی از نظر زمانی صحبت می شد، او علاقه مند به بازگشت به عنوان کارگردان برای قسمت بعدی بود اگر دنزل واشینگتن علاقه مند به بازگشت به نقش باشد.
شناخت نخستی ها مطالعه مهارت های فکری و رفتاری نخستی های غیرانسانی است، به ویژه در زمینه های روان شناسی، زیست شناسی رفتاری، نخستی شناسی و انسان شناسی. نخستی ها توانایی شناخت در سطوح بالایی را دارند. برخی ابزار می سازند و از آنها برای تهیه غذا و نمایش های اجتماعی استفاده می کنند. برخی راهبردهای شکار پیچیده ای دارند که نیاز به همکاری، نفوذ و رتبه دارند. آنها آگاه به موقعیت، دستکاری و توانایی فریب هستند. آنها می توانند خویشاوندان و هم نوعان را تشخیص دهند. آنها می توانند یاد بگیرند که از نمادها استفاده کنند و جنبه های زبان انسانی از جمله برخی نحو رابطه ای، مفهوم های اعداد و دنباله عددی را درک کنند.
پژوهش ها دربارهٔ زبان میمون های انسان نمای بزرگ شامل آموزش شامپانزه ها، بونوبوها، گوریل ها و اورانگوتان ها برای ارتباط با انسان از طریق زبان اشاره، نمادها یا تقلید گفتار بوده است. برخی از این تحقیقات، مانند پروژه های آموزش زبان اشاره به «واشو» و استفاده «کنزی» از نمادهای گرافیکی، نشان داده اند که این جانداران قادر به فهم و استفاده از صدها علامت هستند، اما هنوز معماست که آیا این توانایی ها واقعا زبان به معنای کامل هستند یا خیر . در نتیجه، دیدگاه غالب این است که زبان در معنا و ساختار پیچیده اش همچنان منحصر به انسان است. استفاده از زبان اشاره. زبان اشاره و صفحه کلید کامپیوتر در پژوهش های زبان نخستی ها استفاده می شود، زیرا تارهای صوتی پستانداران غیرانسانی نمی توانند به طور کامل بسته شوند، و کنترل کمتری بر زبان و فک پایین دارند. با این حال، پستانداران دارای مهارت دستی مورد نیاز برای کارکرد صفحه کلید هستند. بسیاری از پژوهشگران زبان جانوران نتایج مطالعاتی را که در زیر توضیح داده شده است به عنوان شواهدی از توانایی های زبانی در جانوران ارائه کرده اند. بسیاری از نتایج آنها مورد مناقشه قرار گرفته است. اکنون به طور کلی پ
ذیرفته شده است که میمون ها می توانند امضا کردن را یاد بگیرند و می توانند با انسان ها ارتباط برقرار کنند. با این حال، دربارهٔ اینکه آیا آنها می توانند نحوی را برای دستکاری چنین علائمی تشکیل دهند اختلاف نظر وجود دارد.
میر زین العابدین ارسنجانی (١٢٩۴-١٣٨۶) سیاست مدار ایرانی بود، که در دوره بیست و یکم بعنوان نماینده کرج در مجلس شورای ملی حضور داشت. منابع.
عین الله پورادبی سیاست مدار ایرانی بود، که در دوره بیست و یکم بعنوان نماینده صومعه سرا در مجلس شورای ملی حضور داشت.
= یادگیری گروهی = در یادگیری ماشین و امار، یادگیری گروهی (به انگلیسی: Ensemble learning) به روشی گفته می شود که از الگوریتم های متفاوت برای پیشبینی نهایی خروجی ها استفاده می شود، در یادگیری گروهی چند الگوریتم بطور موازی خروجی را پیشبینی می کنند و خروجی نهایی آن خروجی ای می شود که بیشترین تکرار را در بین خروجی های پیشبینی شده داشته است، البته مدل های متفاوتی از یادگیری گروهی وجود دارد که در بعضی از آن ها خروجی های پیشبینی شده توسط هر الگوریتم وزن متفاوتی دارند یا مدل هایی که به طور موازی خروجی را پیشبینی نمی کنند و از نتایج مدل قبل نیز بهره می برند. انتظار می رود که یادگیری گروهی نتایج بهتری در مقایسه با روش های پیشین که تنها از یک الگوریتم استفاده می کردند داشته باشد، به این فرض که بالاتر ذکر شد خرد جمعی (به انگلیسی: Wisdom of the Crowd) می گویند. انواع روش های یادگیری گروهی. کیسه بندی. کیسه بندی (به انگلیسی:(Bootstrap aggregating (Bagging) یکی از روش های یادگیری گروهی است، در این روش برای ساختن مجموعه داده های تمرین برای هرکدام از مدل ها از مجموعه داده های اصلی انتخاب با جایگذاری صورت می گیرد(درنتیجه در هر ا
نتخاب شانس حضور همه داده ها برابر است و در مجموعه نهایی هر داده ممکن است صفر، یک یا چند بار بیاید)، همچنین هر مدل تنها بر روی زیر مجموعه ای از ویژگی ها آموزش می بیند تا با بیشتر شدن تنوع و واریانس از بیش برازش (به انگلیسی: Overfitting) جلوگیری شود. استنتاج نهایی برای پیشبینی خروجی توسط رای اکثریت (به انگلیسی:Majority Voting) صورت می گیرد. برای ارزیابی مدل از روش ارزیابی خارج از کیسه (به انگلیسی: Out-Of-Bag Evaluation) استفاده می شود، از آنجا که داده های مدل ها زیر مجموعه ای از داده های اصلی بوده تعدادی از داده ها هرگز توسط مدل مشاهده نشده و برای ارزیابی می توان از آن ها استفاده کرد. احتمال مشاهده نشدن داده توسط مدل: formula_1 اگر تعداد داده زیاد شود(formula_2): formula_3 در نتیجه با زیاد شدن تعداد داده ها تقریبا formula_4 آن ها در داده های آموزش مشاهده نشده و از آن ها برای ارزیابی می توان استفاده کرد. در تصویر زیر یک نمونه از طبقه بندی با یادگیری گروهی آمده است، در این مثال از چهار درخت تصمیم (به انگلیسی: Decision Tree) با عمق ۱ (هرکدام فقط بر اساس یک ویژگی داده را تقسیم بندی می کنند) استفاده شده است و در نها
یت از رای اکثریت برای طبقه بندی نهایی استفاده شده است. افزایشی. افزایشی (به انگلیسی:Boosting) یکی از روش های یادگیری گروهی است، در این روش دیگر مدل ها موازی آموزش داده نمی شوند و هر مدل از اشتباهات مدل قبل سعی می کند عبرت بگیرد بدین صورت که داده ها در ابتدا همه وزن یکسانی دارند و پس از پایان آموزش هر مدل وزن داده ها بروزرسانی می شود و داده هایی که اشتباه طبقه بندی شده باشند وزن بیشتری به آن ها اختصاص می یابد تا مدل های بعدی اهمیت بیشتری به آن ها بدهند. از معایب روش افزایشی نسبت به روش کیسه بندی افزایش احتمال بیش برازش می باشد. کاهش واریانس. مزیت استفاده از روش های یادگیری گروهی کاهش واریانس در مبادله بایاس و واریانس می باشد. بایاس ایجاد شده توسط روش های یادگیری گروهی را می تواند با استفاده از تخمین گر های بهتر (بایاس کم) کاهش داد. اثبات. با توجه به فرض های زیر: formula_5 خواهیم داشت: formula_6 پس در دو حالتی که: ۱- تعداد تخمین گر ها زیاد شود ۲- همبستگی بین تخمین گر ها به صفر میل کند واریانس کاهش پیدا می کند. منابع. __بافهرست__
حسن تبریزی سیاست مدار ایرانی بود، که در دوره بیست و یکم بعنوان نماینده میاندوآب در مجلس شورای ملی حضور داشت.
توقف زودهنگام یا توقف زودرس یک تکنیک منظم سازی برای جلوگیری از بیش برازش در یادگیری مدل های یادگیری ماشین به روش های ترتیبی همچون گرادیان کاهشی می باشد. روش های ترتیبی، مدل را مرحله به مرحله بروزرسانی می کنند تا پس از هر مرحله، عملکرد بهتری بر روی داده های آموزش داشته باشد. اما پس از جایی، بهبود عملکرد بر روی داده های آموزش به معنی کاهش دقت بر روی داده های آزمایش خواهد بود (همان بیش برازش). توقف زودهنگام سعی دارد با متوقف کردن یادگیری در نقطه بهینه، خطای تعمیم را به حداقل برساند. پیش زمینه. بعضی مباحث یادگیری ماشین که دانستن آنها برای درک توقف زودهنگام مفید است: بیش برازش. مدل های یادگیری ماشین، بر روی مجموعه های محدودی از داده آموزش داده می شوند. در حین آموزش، مدل ها بر اساس دقت روی داده های آموزش ارزیابی می شوند؛ ولی آنچه برای ما اهمیت دارد عملکرد مدل روی داده های آزمایش است. بیش برازش زمانی اتفاق می افتد که مدل بر روی داده های آموزش عملکرد بسیار خوب دارد، ولی خطای تعمیم بسیار زیاد است و مدل بر روی داده های جدید، عملکرد خوبی نخواهد داشت. منظم سازی. در چارچوب یادگیری ماشین، منظم سازی یعنی تغییر الگوریتم یادگ
یری به طوری که از بیش برازش جلوگیری شود. معمولا با اعمال یک شرط هموار سازی چنین کاری رخ می دهد. این هموارسازی می تواند به صورت صریح با محدود کردن تعداد پارامترهای مدل، یا به صورت ضمنی با تغییر تابع هزینه صورت بگیرد (همچون رگرسیون ریج). روش های گرادیان کاهشی. روش های گرادیان کاهشی، متدهای بهینه سازی هستند که با گام برداشتن در جهت مینیمم های محلی، سعی در کمینه سازی تابع هدف دارند. در کاربردهای یادگیری ماشین، با تعریف یک تابع هزینه که شهودی نسبت به خطای مدل می دهد می توان گرادیان کاهشی را پیاده سازی کرد. البته برای جلوگیری از پیچیدگی محاسبات، روش هایی همچون گرادیان کاهشی تصادفی یا گرادیان کاهشی دسته ای نیز مورد استفاده قرار می گیرند. توقف زودهنگام مبتنی بر روش های تحلیلی. توقف زود هنگام در تئوری یادگیری آماری. توقف زودهنگام می تواند برای منظم سازی مسائل رگرسیون بدون پارامتر کارگشا باشد. برای فضای ورودی formula_1 و خروجی formula_2، و نمونه هایی که از یک توزیع نامعلوم بر formula_3 به دست آمده اند، هدف چنین مسائلی تقریب یک "تابع رگریسون" به صورت زیر است: formula_4 که در آن formula_5 بیانگر احتمال شرطی formula_6 به
شرط formula_7 می باشد. توقف زودهنگام در بوستینگ. بوستینگ به خانواده ای از الگوریتم ها گفته می شود که در آن تعدادی یادگیرنده ضعیف (مدل هایی که همبستگی کمی با هدف مسئله دارند) با یکدیگر ترکیب شده تا یک یادگیرنده قوی ایجاد کنند. نشان داده شده است که منظم سازی از طریق توقف زودرس، موجب می شود حاصل حدی الگوریتم برای تعداد بی نهایت داده به مقدار واقعی تابع هدف میل کند. توقف زودهنگام مبتنی بر اعتبارسنجی. در این نوع از توقف زوهنگام، داده های آموزش به دو دسته آموزش و اعتبارسنجی تفکیک می شوند. سپس از خطای مدل بر روی داده های اعتبارسنجی به عنوان تخمینی از خطای تعمیم استفاده می شود، به این صورت که هرگاه خطای اعتبارسنجی پس از یک مرحله از الگوریتم، نسبت به مرحله قبل بیشتر شد، می گوییم بیش برازش شروع شده است. این مدل از توقف زودهنگام در آموزش شبکه های عصبی رایج است. البته انواع پیچیده تری مبتنی بر اعتبارسنجی متقابل نیز وجود دارند. از آنجا که ممکن است چندین کمینه محلی طی فرآیند یادگیری تولید شود، به طور قطعی نمی توان گفت بیش برازش از کجا شروع شده است و معمولا این مورد به طور تجربی مشخص می شود.
شناخت تطبیقی یا شناخت مقایسه ای مطالعه تطبیقی سازوکارها و خاستگاه های شناخت در گونه های مختلف است و گاهی به عنوان کلی تر یا شبیه به روان شناسی تطبیقی دیده می شود. از دیدگاه زیست شناختی، کار روی مغز مگس های میوه انجام می شود که باید تکنیک هایی را به اندازه کافی دقیق ارائه دهد تا امکان درک کارکرد مغز انسان را در مقیاسی که گروه های نورون های فردی را قدردانی می کند، به جای مقیاس منطقه ای تر پیش از این استفاده شده فراهم کند. به طور مشابه، فعالیت ژن در مغز انسان از طریق بررسی مغز موش ها توسط مؤسسه علوم مغز آلن مستقر در سیاتل بهتر درک می شود و اطلس مغز آلن را به طور رایگان در دسترس قرار می دهد. این نوع مطالعه مربوط به شناخت تطبیقی است، اما بهتر است به عنوان یکی از ژنومیک های تطبیقی طبقه بندی شود. تأکید روزافزون در روان شناسی و رفتارشناسی بر جنبه های زیست شناختی ادراک و رفتار، شکاف بین ژنومیک و تحلیل رفتاری را پر می کند.
سوگیری شناختی در جانوران ، الگویی از انحراف در قضاوت است که به موجب آن استنباط دربارهٔ دیگر جانوران و موقعیت ها ممکن است تحت تأثیر اطلاعات نامربوط یا حالت های احساسی قرار گیرد. گاهی گفته می شود که جانوران "واقعیت اجتماعی ذهنی" خود را از درک خود از ورودی ایجاد می کنند. به عنوان مثال، در انسان، یک سوگیری خوش بینانه یا بدبینانه ممکن است بر پاسخ فرد به این پرسش تأثیر بگذارد که "نیمه خالی یا نیمه پر لیوان است؟" سوگیری های شناختی در طیف گسترده ای از گونه ها از جمله موش ها، سگ ها، ماکاک های رزوس، گوسفند، جوجه ها، سارها و زنبورهای عسل نشان داده شده است.