aria-haman/haman-fa-wikipedia-articles-186k huggingface dataset:
موضوع مقاله: چهار اثر از اسکاول شین | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # چهار اثر از اسکاول شین | مقدمه: چهار اثر از فلورانس اسکاول شین تلفیق چهار کتاب از فلورانس اسکاول شین هنرمند و نویسنده آمریکایی است که در سال ۱۹۸۹ انتشار یافت این کتاب از مشهورترین کتاب‌های جهان در زمینه ژانر خودیاری و قانون جذب است.works floreanceچهار اثر از فلورانس اسکاول شین از رازی مهم پرده برمی‌دارد اثر فلورانس اسکاول شین این پنج کتاب را از دست ندهید mehrnews.comآثار اسکاول شین زندگی‌تان را تغییر می‌دهد/شیراز یادتان نرود mehrnews.com این این چهار اثر به ترتیب زمان عبارت اند از:بازی زندگی و راه این بازی (۱۹۲۵)، کلام تو عصای معجزه گر تو است (۱۹۲۸)، در مخفی توفیق (۱۹۴۰) و نفوذ کلام (۱۹۵۹). | ## بخش 1: چهار اثر از اسکاول شین | این چهار کتاب در قالب کتاب چهار اثر از فلورانس اسکاول شین اولین بار در سال ۱۳۷۳ در ایران به فارسی ترجمه شده وچاپ شده است. داستان کتاب چهار اثر فلورانس اسکاول شین کتابی که در ایران تابه‌حال بیش از ۶۰ بار مورد چاپ قرار گرفته و خوانندگان بسیاری هم داشته است. | ## بخش 2: چهار اثر از اسکاول شین | چهار اثر فلورانس اسکاول شین به لحاظ ساختار محتوایی و معنایی‌اش در دسته کتبی قرار می‌گیرد که کمک کننده به افراد در زندگی‌اند و امروزه در زمره ژانری تحت عنوانِ «خودیاری» شناخته می‌شوند که محتوایِ آن برای افرادِ بسیاری مؤثر واقع شده است. در سراسر جملات چهار اثر فلورانس شین می‌توان اشاره به رهنمودهایی برای هشیاری ذهن یا هشیاری برتر که یک ویژگی اکتسابی است را مشاهده کرد. | ## بخش 3: چهار اثر از اسکاول شین | در حقیقت رمان اسکاول شین چه در کتاب چهار اثر فلورانس و چه در دیگر کتاب‌های به‌جا مانده از وی، تمام تلاش به بیان قدرت ذهن برتر و هوشیار شده است. کتابی که از جمله پرخواننده‌ترین کتب دنیاست و تابحال به بسیاری از زبان‌های زنده دنیا ترجمه شده است و برای اولین بار در ایران در سال ۱۳۷۳ ترجمه و منتشر شد. | ## جمع‌بندی | این کتاب دقیقاً مشابه با عنوان که دارد، یعنی ۴ اثر فلورانس، دقیقاً در ۴ بخش مختلف نوشته شده است که هر یک در باب یکی از درس‌های عمیق زندگی است.
موضوع مقاله: کلاهبرداری کارت اعتباری | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # کلاهبرداری کارت اعتباری | مقدمه: مجرم بدین وسیله می‌تواند از طریق کارت اعتباری شخص دیگری کالا بخرد یا پول او را به حساب خود واریز کند. | ## بخش 1: کلاهبرداری کارت اعتباری | کلاهبرداری کارت اعتباری می‌تواند به صورت معتبر و مجاز‌ به معنای انتقال پول به حساب مجرم با اختیار و آگاهی صاحب کارت و هم به صورت غیر مجاز، به معنای انتقال پول توسط شخص ثالث بدون اجازه و آگاهی دارنده‌ی کارت، باشد. در سال ۲۰۱۸ مبلغ کلی کلاهبرداری به صورت غیر مجاز در کشور انگلستان برابر ۸۴۴٫۸ میلیون پوند بوده است در حالی که بانک‌ها و کمپانی‌های صادر کننده کارت از کلاهبرداری حدود ۱٫۶۶ میلیارد پوند جلوگیری کرده‌اند. زمانی کلاهبرداری رخ می‌دهد که مجرم بتواند به اطلاعات کارت اعتباری اشخاص دسترسی پیدا بکند و با استفاده از این اطلاعات پول از حساب دارنده‌ی‌ کارت برداشت کرده یا اکانت جدیدی با هویت جعلی بسازد. | ## بخش 2: کلاهبرداری کارت اعتباری | تشخیص کلاهبرداری کارت اعتباری تشخیص کلاهبرداری کارت اعتباری توسط هوش مصنوعی بدلیل پیچیدگی بالای‌ محاسباتی و دشواری زیاد تشخیص این نوع کلاهبرداری، از هوش مصنوعی استفاده می‌شود. روش‌های متفاوتی می‌توان برای تشخیص تراکنش‌های مشکوک به کار برد به عنوان مثال یکی از روش‌های بی‌درنگ ابتدا با استفاده از نقشه‌های خود سازمان دهنده (به انگلیسی: Self-organizing maps) بعد داده‌ها را کاهش می‌دهد و سپس با استفاده از یک الگوریتم پیش‌بینی‌کننده، تراکنش‌های غیر طبیعی را تعیین می‌کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دارای خطا در پیشبینی هستند به همین علت از الگوریتم‌هایی مانند GASS و MBO برای بهبود نتیجه‌ی سیستم‌ نهایی کمک می‌گیرند. | ## بخش 3: کلاهبرداری کارت اعتباری | یادگیری ماشین یادگیری ماشین زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و از آن برای تشخیص تراکنش‌های غیر عادی به طوری که بیش‌برازش (به انگلیسی: Overfitting) رخ ندهد، استفاده می‌شود. بیش‌برازش به معنای یادگیری بیش از حد به روی داده‌های آموزش است (به عنوان مثال یادگیری بر اساس ویژگی‌های کم اهمیت داده‌ها) به طوری که اگر تراکنش‌ جدیدی خارج از داده‌های آموزشی به مدل داده شود نتیجه‌ی اشتباه خواهد داد و ممکن است تراکنش عادی را غیرعادی و تراکنش غیرعادی را عادی پیش‌بینی بکند. بردار‌های ماشین پشتیبانی در بردار‌های ماشین پشتیبانی هر یک از داده‌ها یک برچسب برای تعیین طبقه‌ی خود دارند که در طبقه‌بند دودویی، این طبقه‌ها به مثبت و منفی تبدیل می شوند. | ## جمع‌بندی | در نظر بگیرید تراکنش‌های غیرعادی برچسب مثبت و تراکنش‌های غیر عادی برچسب منفی دارند.
موضوع مقاله: شبکه باور عمیق | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # شبکه باور عمیق | مقدمه: این شبکه عصبی مصنوعی شامل یک لایه از متغیرهای دیده شده و چندین لایه شامل متغیرهای دیده نشده (مخفی) است که بین عناصر دو لایه می‌تواند اتصالاتی وجود داشته باشد. | ## بخش 1: شبکه باور عمیق | شبکه باور عمیق یه عنوان راه‌حلی معرفی شد تا بتواند مشکلاتی را که قبل از آن در شبکه‌های عصبی وجود داشتند (مانند مدت زمان زیاد یادگیری، رسیدن به کمینه‌های محلی به دلیل انتخاب نامناسب متغیرها، و نیاز به داده زیاد برای یادگیری)، حل کند. شبکه باور عمیق شامل لایه‌های ورودی و خروجی به همراه چندین لایه مخفی در بین آن‌ها می‌باشد. در لایه‌های متوالی ماشین بولتزمن محدود شده به کار رفته‌است که باعث می‌شود شبکه به صورت لایه به لایه و با سرعت بالایی آموزش ببیند. ماشین بولتزمن محدود شده دارای دو لایه از نورون‌ها می‌باشد که لایه اول ورودی شامل متغیرهای دیده شده‌است و لایه دوم شامل متغیرهای مخفی است. | ## بخش 2: شبکه باور عمیق | نورون‌ها بین این دو لایه به یکدیگر متصل شده‌اند اما درون یک لایه هیچ اتصالی وجود ندارد. شبکه باور عمیق می‌تواند به صورت خودران ابعاد داده ورودی را کاهش دهد یا اینکه با استفاده از یادگیری با نظارت عملیاتی مانند طبقه‌بندی انجام دهد. پیاده‌سازی‌های مختلفی از این شبکه تا به حال انجام شده‌است که هر کدام کاربرد متفاوتی دارد. در مرحله اول همه ماشین‌های بولتزمن محدود شده به صورت لایه به لایه بدون نظارت آموزش داده می‌شوند. | ## بخش 3: شبکه باور عمیق | در مرحله دوم با استفاده از الگوریتم پس‌انتشار مقدار وزن‌های شبکه به روزرسانی می‌شود. برای آموزش یک ماشین بولتزمن محدود شده تابع هزینه به این صورت استفاده می‌شود که در آن تابعی برای نرمال‌سازی است و تابع انرژی مربوط به دو لایه دیده شده و مخفی است. با محاسبه گرادیان این تابع به صورت حاصل به شکل ساده می‌شود که در آن نشان دهنده میانگین نسبت به توزیع احتمال است. | ## جمع‌بندی | در هر مرحله ابتدا لایه دیده شده به صورت یک بردار مقداردهی اولیه می‌شود، سپس لایه مخفی با دانستن مقادیر دیده شده مقداردهی می‌شود، سپس لایه دیده شده با دانستن مقادیر مخفی مقداردهی می‌شود، سپس لایه مخفی دوباره با دانستن مقادیر دیده شده مقداردهی می‌شود.
موضوع مقاله: اثر هنری با هوش مصنوعی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # اثر هنری با هوش مصنوعی | مقدمه: به عبارتی در خلق این اثر هنری که وجود خارجی ندارد و حتی می‌تواند غیر واقعی باشد تنها هوش مصنوعی دخیل است. | ## بخش 1: اثر هنری با هوش مصنوعی | ابزارات و کارها تصویر سازی روش‌های مختلفی برای ایجاد هنر هوش مصنوعی وجود دارد، از جمله این موارد می‌توان به تولید تصاویر رویه‌ای مبتنی بر قانون با استفاده از الگوهای ریاضی، الگوریتم‌هایی که ضربات قلم مو و دیگر جلوه‌های نقاشی شده را شبیه‌سازی می‌کنند، و هوش مصنوعی یا الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های متخاصم و ترانسفورماتورهای مولد اشاره کرد. دلیل اصلی کوهن برای توسعه AARON ترسیم در رمزگذاری بود که در ادامه تغییرات زیادی داشت. آن در ابتدا تنها تصاویر سیاه و سفید تولید می‌کرد که خود کوهن آن‌ها را رنگ‌آمیزی می‌کرد. ولی در ادامه کوهن با استفاده از روش‌های دیگر توانست کاری کند که با استفاده از برس‌های رنگ آمیزی این‌کار را خودش انجام دهد. | ## بخش 2: اثر هنری با هوش مصنوعی | از سال ۲۰۱۴ که، شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) معرفی شدند اغلب توسط هنرمندان هوش مصنوعی از آن‌ها استفاده می‌کنند. این سیستم از دو تابع بهره می‌برد که یکی از آن‌ها مولدی است که تصاویر را تولید کرده و دیگری تصمیم گیرنده‌ای است که از بین تصاویر تولیدی بهترین را انتخاب می‌کند. که این شبکه‌ها در دقت تصمیم‌گیری بهتر برای نقاشی و اثر صحیح تر خودشان معروف هستند. رؤیای عمیق که توسط گوگل در سال ۲۰۱۵ منتشر شد، از یک شبکه عصبی پیجشی برای یافتن و بهبود الگوها در تصاویر از طریق الگوریتم پاریدولیا می‌کند، بنابراین تصاویری عمداً بیش از حد پردازش شده ایجاد می‌کند. | ## بخش 3: اثر هنری با هوش مصنوعی | پس از انتشار رؤیای عمیق و موفقیت‌های آن در دید عموم، چندین شرکت برنامه‌هایی را منتشر کردند که می‌توانند عکس‌ها را به تصاویر هنری با سبک مجموعه‌های معروف نقاشی تبدیل کنند. ۲۰۲۰ در دهه ۲۰۲۰، مدل‌های متن به تصویر که بر اساس پرامپت Prompts تصاویر را تولید می‌کنند، به‌طور گسترده مورد استفاده قرار گرفتند. | ## جمع‌بندی | در سال ۲۰۲۱، اوپن‌ای‌آی، با استفاده از مدل‌های ترنسفورمر تولیدگر از پیش آموزش‌دیده (GPT) (مدل زبانی بزرگ (LLM) که در جی‌پی‌تی ۲ و جی‌پی‌تی ۳ استفاده می‌شوند)، یک سری از تصاویر ایجاد شده با مدل هوش مصنوعی متن به تصویر دال ئی را منتشر کرد.
موضوع مقاله: دسته‌بندی با چند برچسب | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # دسته‌بندی با چند برچسب | مقدمه: در یادگیری ماشینی، برای دسته‌بندی چندگانه هدف ما این است که از بین برچسب‌های موجود برای هر نمونه دقیقا یک برچسب را انتخاب کنیم و به آن نمونه نسبت دهیم. | ## بخش 1: دسته‌بندی با چند برچسب | در حالی که در دسته‌بندی با چند برچسب ممکن است به هر نمونه بیش از یک برچسب نسبت داده شود و حالت کلی تری از رده‌بندی چندگانه است. به بیان بهتر، در دسته‌بندی با چند برچسب، با دادن ورودی x به مدل، خروجی y را از آن دریافت می‌کنیم که y یک بردار از مقادیر 0 و 1 است که مشخص می‌کند ورودی به کدام دسته‌ها تعلق دارد. در این روش، برای هر دسته یک دسته‌بندی کننده دوگانه آموزش می‌دهیم که برای یک نمونه عضویت آن در آن دسته را پیش بینی کند سپس در بردار خروجی y به ازای دسته‌هایی که جواب دسته‌بندی کننده آنها مثبت بوده، 1 می‌گذاریم. | ## بخش 2: دسته‌بندی با چند برچسب | تبدیل به مسائل دسته‌بندی چندگانه: در این روش به ازای هر حالت موجود از ترکیب برچسب‌ها در مجموعه داده آموزش، یک دسته در نظر می‌گیریم. برای نمونه، [010] نشان می‌دهد نمونه به دسته‌های الف و پ تعلق ندارد و به دسته ب تعلق دارد. معیارهای ارزیابی معیارهای ارزیابی روش‌های دسته‌بندی با چند برچسب متفاوت از روش‌های دسته‌بندی چندگانه است زیرا ذات و اهداف این دو مسئله با هم تفاوت دارد. | ## بخش 3: دسته‌بندی با چند برچسب | هزینه Hamming: در این روش نسبت برچسب‌های اشتباه به کل برچسب‌ها در نظر گرفته می‌شود: که در این فرمول، مقدار درست (هدف) و مقدار پیش‌بینی شده است. اندیس ژاکار که در واقع نسبت برچسب‌هایی که به درستی پیش‌بینی شدند به اجتماع کل برچسب های واقعی و پیش بینی شده است. تطابق دقیق که سخت‌گیرانه‌ترین روش است و درصد نمونه‌هایی را که همه برچسب‌هایشان به درستی دسته‌بندی شده مشخص می‌کند. | ## جمع‌بندی | دقت و بازیابی و امتیاز اف ۱ که دقت ، بازیابی ، و امتیاز اف ۱، میانگین همساز آنهاست.
موضوع مقاله: روان‌درمانی انگیزشی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # روان‌درمانی انگیزشی | مقدمه: روان‌درمانی انگیزشی با تکیه بر مفاهیم ذهن محیطی، دروغ، چهاردیواری، ذهن ثروتمند و خودخواهی کار خود را آغاز کرد. | ## بخش 1: روان‌درمانی انگیزشی | اصل ذهن محیطی که ریشه در روان‌شناسی اجتماعی دارد معتقد است که انسان‌ها تمایل زیادی به ارضای ذهنیت دیگران درمورد خودشان دارند. اینکه دیگران چه ذهنیتی در مورد فرد دارند، تعیین‌کننده بسیاری از رفتارهای او هست و فرد تلاش می‌کند، مطابق با این ذهنیت، زندگی خود را هدایت نماید. بر اساس اصل ذهن محیطی، انسان‌ها به شدت تحت تأثیر دیگران هستند و فشارهای اجتماعی حاکم بر انسان غیرقابل تصور است. اراده انسان تا حد بسیار زیادی توسط دیگران هدایت می‌شود و بدین ترتیب، انسان‌ها در چهاردیواری‌هایی که دیگران تعبیه کرده‌اند، زندگی می‌کنند و رهایی از این چهار دیواری به سهولت ممکن نیست. اصل دروغ، ریشه در فلسفه پست مدرن دارد و بر این اساس، ذهنیت‌های دیگران که به فرد القا شده‌اند، حقیقت مطلق نیستند بلکه حقیقت‌های ذهنی هستند. ذهنیت دیگران در مورد فرد صرفاً می‌تواند یک حقیقت ذهنی باشد که مبنای واقعی نداشته و در روان درمانی انگیزشی دروغ نامیده می‌شود؛ بنابراین، بخش بزرگی از آنچه هستیم، حاصل دروغ‌هایی هست که توسط دیگران و محیط به ما تلقین شده است. | ## بخش 2: روان‌درمانی انگیزشی | مطابق این اصل، فرد می‌تواند نگاهی متعالی به مسائل داشته باشد و خود را از موضوعات بی‌اهمیت رها نماید. ذهن ثروتمند به فرد کمک می‌کند تا اهداف بزرگی در زندگی دنبال نماید و مشکلات را کوچک بشمارد. بنابر این در روان درمانی انگیزشی ابتدا به مراجعان کمک می‌شود تا خودشان را توصیف کنند و دروغ‌هایی که دیگران به آنها تلقین کرده‌اند را شناسایی کنند. و به کمک درمانگر این چهاردیواری‌ها را بشکنند و راه جدیدی برای زیستن انتخاب کنند که مطابق با اصل خودخواهی به نفع آنها باشد و زندگی شاد تری برای آنها فراهم نماید. با استفاده از تکنیک‌های درمانی به مراجعان کمک می‌شود اضطراب مربوط به دیگران را کاهش دهند و نقش‌های جدید و سالم تری را در زندگی تمرین نمایند. آنها متوجه می‌شوند، تصورشان از خود صرفاً حاصل ذهن محیطی بوده و آنها می‌توانند چیز دیگری باشند. | ## بخش 3: روان‌درمانی انگیزشی | بخش‌های آسیب زای شخصیت را مورد تعدیل قرار می‌دهند و دیوارهای چهاردیواری را می‌شکنند. دوست داشتن خود را تمرین می‌کنند و متوجه می‌شوند که چقدر به چهاردیواری‌های آسیب زای قبلی، دلبستگی هیجانی داشته و بسیاری از تصمیمات آنها مبتنی بر همان چهاردیواری بوده است. آنها بر ترس از تغییر غلبه می‌کنند و در واقع یک نوع درمان عشق در آنها اتفاق می‌افتد. تعریف رویکرد نوین در روان درمانی که با تلفیق فلسفه پست مدرن، عرفان ایرانی و نیروی باورها، شیوه مؤثر و کاربردی در درمان اختلالات روان شناختی خلق کرده و انگیزه مضاعف جهت تغییر ایجاد می‌کند. | ## جمع‌بندی | کاهش طول دوره درمان، سادگی، انگیزه بخشی و تأکید بر فرادرمان از خصوصیات منحصر به فرد این رویکرد است.
موضوع مقاله: یادگیری با کرنل چندگانه | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # یادگیری با کرنل چندگانه | مقدمه: یادگیری با استفاده از تابع کرنل چندگانه به مجموعه‌ای از روش‌های یادگیری ماشین گفته می‌شود که از تعدادی از توابع کرنل از پیش تعریف‌شده استفاده می‌کنند و ترکیب خطی یا غیرخطی آن‌ها را به عنوان تابع کرنل جدید استفاده می‌کنند و یادگیری را با استفاده از آن انجام می‌دهند. | ## بخش 1: یادگیری با کرنل چندگانه | مزیت‌های استفاده از این تابع کرنل جدید را در مقابل توابع کرنل ساده می‌توان به صورت زیر بیان کرد: توانایی انتخاب یک هسته از مجموعه هسته‌ها با بهینه کردن پارامترهای تابع کرنل چندتایی که خود این موضوع باعث کاهش سوگیری یادگیری به دلیل انتخاب تابع هسته بد می‌شود و در عین حال امکان خودکار سازی انتخاب تابع کرنل را می‌دهد. با توجه به خصوصیات گفته شده از کرنل‌های چندگانه برای تشخیص رویدادها در ویدیوها، اشیا در تصاویر و … استفاده می‌شود. هرچند بیشتر از این روش برای یادگیری‌های supervised استفاده می‌شود که بیشتر از روش ترکیب خطی کرنل‌های ساده‌تر برای آن استفاده می‌شود. ایده اصلی الگوریتم‌های یادگیری با کرنل‌های چندگانه اضافه کردن یک پارامتر جدید به مسئلهٔ بهینه‌سازی که برای یادگیری داشتیم است. به عنوان مثال برای مسئله یادگیری supervised یک تابع کرنل چندگانه به صورت تعریف می‌کنیم که در آن بردار ضرایب توابع کرنل‌های پایه است. | ## بخش 2: یادگیری با کرنل چندگانه | حال با توجه به خاصیت جمع پذیری توابع کرنل، تابع به‌دست آمده نیز همچنان یک تابع کرنل معتبر است. اینک مسئله بهینه‌سازی‌مان به صورت زیر می‌شود: در مسئله بالا E همان تابع خطا است و R نیز یک عملگر منظم سازی است. در نهایت مسئله بالا را با استفاده از روش‌های استانداردی که برای بهینه‌سازی داریم می‌توان حل کرد. 12(Jul):2211−2268, 2011 رویکرد قوانین ثابت رویکرد قوانین ثابت، مانند الگوریتم ترکیب خطی که در بالا توضیح داده شد، از قوانین برای تنظیم ترکیب توابع کرنل استفاده می‌کنند. نمونه‌ای دیگر از این رویکرد استفاده از توابع هسته دوگانه هستند که به صورت زیر تعریف می‌شوند: این رویکرد تابع کرنل دوگانه در پیش‌بینی برهمکنش‌های پروتئین-پروتئین مورد استفاده قرار گرفته‌است.Ben-Hur, A. | ## بخش 3: یادگیری با کرنل چندگانه | رویکردهای Bayesian در این رویکرد ابتدا یک فرضی را که از قبل در مورد توزیع پارامترهای یک تابع کرنل می‌دانیم را در نظر می‌گیریم. سپس با استفاده از الگوریتم یادگیری که داریم و مقادیر پیشفرض، مقادیر جدید را برای پارامترهای تابع کرنل چندگانه به‌دست می‌آوریم. به عنوان مثال، تابع تصمیم می‌تواند به صورت زیر نوشته شود مقدار ابتدایی را می‌توان با توزیع دیریکله و مقدار ابتدایی را می‌توان با یک توزیع گاوسی با میانگین صفر و یک واریانس با توزیع inverse gamma مدل کرد. Bioinformatics, 24(10):1264–1270, 2008 رویکردهای تقویتی در این رویکرد، توابع کرنل جدید را به‌طور مکرر اضافه می‌کنند تا زمانی که شاخص‌های توقف که خود یک تابع برای نشان دادن کارایی تابع کرنل است، به‌دست بیاید. به این ترتیب که، در زمان اجرای روش گرادیان کاهشی در هر پیمایش، بهترین تابع کرنل برای آن پیمایش مشخص می‌شود و به تابع کرنل چندگانه اضافه می‌شود. | ## جمع‌بندی | سپس مدل برای تولید و بهینه دوباره اجرا می‌شود و در نهایت تابع کرنل چندگانه بهینه به‌دست می‌آید.
موضوع مقاله: دسته‌بندی فازی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # دسته‌بندی فازی | مقدمه: دسته‌بندی فازی فرآیند گروه‌بندی عناصر در یک مجموعه فازی است که تابع عضویت آن بر اساس ارزش یک تابع گزاره‌ای فازی تعریف می‌شود. | ## بخش 1: دسته‌بندی فازی | یک کلاس فازی C = { i | ~Π(i ~ به عنوان یک مجموعه فازی C~ از اعضای i تعریف می شود به‌طوری که عضو i ، گزارۀ دسته‌بندی فازی Π~ را که یک تابع گزاره‌ای فازی است، ارضا می‌کند. اگر کلاس فازی را به عنوان یک عملگر { .| .}~ در نظر بگیریم،دامنۀ آن مجموعه متغیرهای V و مجموعه توابع گزاره‌ای فازی PF~ است؛ و برد آن، مجموعه توانی فازی (مجموعۀ همۀ زیر مجموعه‌های فازی) از مجموعه جهانی (P(U)~) است. } : V × ~PF ⟶ ~P(U) یک تابع گزاره‌ای فازی، مشابه عبارتی است شامل یک یا چند متغیر، به‌طوری که وقتی مقادیری به این متغیرها تخصیص داده می‌شود، عبارت به یک گزاره فازی تبدیل می‌شود. بر این اساس، دسته‌بندی فازی فرآیند گروه‌بندی اعضای دارای ویژگی‌های یکسان در یک مجموعه فازی است . یک دسته‌بندی فازی متناظر با یک تابع عضویت μ است، که عضویت اعضا در کلاس‌ها را با توجه به گزاره‌های دسته‌بندی فازی (Π~) مشخص می‌کند. گزارۀ دسته‌بندی فازی Π~ متناظر با یک محدودیت فازی "i از نوع R است" می‌باشد، و R یک مجموعه فازی است که توسط یک تابع ارزش تعریف شده است. | ## بخش 2: دسته‌بندی فازی | μ~C(i) := τ(~Π(i دسته‌بندی همانطور که می‌دانید، یک کلاس (یا دسته) مجموعه‌ای است که توسط یک ویژگی مشخص تعریف می‌شود و همه اشیایی که دارای آن ویژگی هستند، عناصر آن کلاس هستند. فرآیند دسته‌بندی برای یک مجموعه معین از اشیا ارزیابی می‌کند که آیا آنها ویژگی دسته‌بندی را برآورده می‌کنند، و در نتیجه عضوی از کلاس مربوطه هستند یا خیر. با این حال، این مفهوم شهودی دارای برخی ظرافت‌های منطقی است که نیاز به توضیح دارد. منطق کلاس یک سیستم منطقی است که مجموعه را با استفاده از گزاره‌های منطقی و عملگر کلاس { . یک کلاس C = { i | Π(i به عنوان یک مجموعه C از اعضایی که گزارۀ دسته‌بندی Π را برآورده می‌کنند، تعریف می‌شود . دامنه عملگر کلاس { .| .} مجموعه ای از متغیرهای V و مجموعه‌ای از توابع گزاره‌ای PF است، و برد آن، مجموعه توانیِ مجموعه جهانی، P(U) است، یعنی مجموعۀ همۀ زیر مجموعه‌های ممکن U: { . | ## بخش 3: دسته‌بندی فازی | } : V×PF⟶P(U) در اینجا به توضیح عناصر منطقی تشکیل دهنده این تعریف می پردازیم: یک عضو یک شی مرجع واقعی است. یک متغیر V:⟶R تابعی است که در یک برد از پیش تعریف شده R بدون هیچ آرگومانی نگاشت می‌شود: یک تابع مکان صفر. یک تابع گزاره‌ای عبارت است از "عبارتی حاوی یک یا چند جزء نامعلوم، به گونه‌ای که وقتی مقادیری به این اجزا اختصاص داده می‌شود، عبارت به یک گزاره تبدیل می‌شود". در مقابل، دسته‌بندی فرآیند گروه بندی افراد دارای ویژگی های یکسان در یک مجموعه است. یک دسته‌بندی متناظر با یک تابع عضویت μ است که عضویت یک فرد در یک کلاس را با توجه به گزاره دسته‌بندی آن نشان می‌دهد. μ : PF × U ⟶ T تابع عضویت از مجموعه توابع گزاره‌ای PF و مجموعه جهانی U به مجموعه مقادیر ارزش T نگاشت می‌شود. | ## جمع‌بندی | بنابراین یک دسته‌بندی کاملا دارای یک مرز مشخص است، زیرا مقادیر ارزش یا دقیقاً درست (یک) هستند یا دقیقاً نادرست (صفر) هستند.
موضوع مقاله: میل چیمپ | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # میل چیمپ | مقدمه: میل چیمپ نام تجاری اپراتور آن، راکت ساینس گروپ، یک شرکت آمریکایی است که در سال 2001 توسط بن چستنات و مارک آرمسترانگ تأسیس شد، و دن کرزیوس بعدها به آنان ملحق شد. | ## بخش 1: میل چیمپ | این پلتفرم به نام یکی از محبوب‌ترین شخصیت‌های کارت تبریک الکترونیکی آنها نامگذاری شد و ماهانه چند هزار دلار درآمد داشت. این پلتفرم به عنوان یک سرویس پولی شروع به کار کرد و در سال ۲۰۰۹ یک گزینهٔ فری‌میوم نیز به خدمات خود اضافه کرد و در عرض یک سال، تعداد کاربران آن از ۸۵۰۰۰ به ۴۵۰۰۰۰ افزایش یافت. | ## بخش 2: میل چیمپ | و در اوت ۲۰۱۷، گزارش شد که این شرکت دفاتر خود را در بروکلین و اوکلند، کالیفرنیا افتتاح خواهد کرد. در فوریه ۲۰۱۹، میل چیمپ لمن استند را که یک رقیب کوچکتر به شمار می‌رفت، خریداری کرد. | ## بخش 3: میل چیمپ | بنیانگذاران میل چیمپ بدون هیچ بودجهٔ خارجی شروع به کار کردند و به مدت ۲۰ سال پیشنهادهای خرید را رد کردند. چستنات و آرمسترانگ نمونه‌هایی از فهرست رو به رشد استارت‌آپ‌های موفق راه‌اندازی شده به شمار می‌روند. | ## جمع‌بندی | با این حال، در ۳۱ اوت ۲۰۲۱، بلومبرگگزارش داد که اینتویت در حال مذاکره با میل چیمپ در مورد خرید احتمالی بخش شرکت بازاریابی ایمیلی است.
موضوع مقاله: نابرابری‌های تمرکزی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # نابرابری‌های تمرکزی | مقدمه: در نظریهٔ احتمالات، نابرابری‌های تمرکزی مقدار نوسانات تصادفی تابعی از چند متغیر تصادفی مستقل را اندازه می‌گیرند. | ## بخش 1: نابرابری‌های تمرکزی | به زبان ساده، نابرابری‌های تمرکزی معمولاً احتمال فاصله گرفتن مقدار یک تابع تصادفی از امید ریاضی (یا میانه) خود را کنترل می‌کنند و این نوسانات را به صورت کمّی اندازه می‌گیرند. به عنوان یک مثال از تمرکز متغیرهای تصادفی حول یک مقدار، طبق قانون اعداد بزرگ می‌دانیم میانگین چندین نمونه مستقل از یک متغیر تصادفی (در اکثر شرایط) به امید ریاضی آن متغیر تصادفی همگرا می‌شود یا به عبارت دیگر حول امید ریاضی متمرکز است. هرچند قانون اعداد بزرگ سرعت این همگرایی را کمّی نمی‌کند و فقط خود همگرایی را اثبات می‌کند. در مقابل، نابرابری‌های تمرکزی دستهٔ وسیعی از نابرابری‌های احتمالاتی هستند که سعی در کمّی‌سازی همگرایی توابع متغیرهای تصادفی حول یک مقدار دارند. در نظریه احتمال کلاسیک خواص تمرکزی جمع تعدادی متغیر تصادفی مستقل به‌طور گسترده بررسی شده بود، اما ابزارهای قوی‌تر برای بررسی خواص تمرکزی دیگر توابع تا دههٔ ۱۹۷۰ و ظهور روش‌های مارتینگیل معرفی نشده بودند. نابرابری‌های تمرکزی امروزه در زمینه‌های گسترده‌ای مانند نظریه یادگیری محاسباتی، ریاضیات گسسته، مکانیک آماری، نظریه ماتریس‌های تصادفی، نظریه اطلاعات و هندسه ابعاد بالا کاربرد دارند. | ## بخش 2: نابرابری‌های تمرکزی | در ادامه به چند نمونهٔ معروف از نابرابری‌های تمرکزی به ترتیب عام بودن نتایج‌شان اشاره شده‌است. نابرابری مارکوف اگر یک متغیر تصادفی (قریب به یقین) نامنفی باشد برای هر ثابت ، و به عنوان یک نتیجه از نابرابری بالا: نابرابری چبیشف نابرابری چبیشف با اعمال نابرابری مارکوف روی متغیر تصادفی به دست می‌آید. نامساوی چبیشف بیان می‌کند اگر متغیر تصادفی با میانگین و واریانس محدود باشد برای هر ثابت ، یا معادلا: که در آن انحراف معیار است. کران چرنوف کران چرنوف نیز از اعمال نابرابری مارکوف روی متغیر تصادفی به دست می‌آید. طبق این نابرابری برای هر ، از کران چرنوف در اثبات نابرابری‌های برنستاین و هوفدینگ استفاده می‌شود. نابرابری‌های تمرکزی برای جمع متغیرهای تصادفی مستقل یکی از متغیرهای تصادفی که به کرّات ظاهر می‌شود متغیر تصادفی حاصل از جمع تعدادی متغیر تصادفی مستقل است. | ## بخش 3: نابرابری‌های تمرکزی | به عنوان یک مثال متغیرهای تصادفی مستقل با توزیع یکسان و واریانس و میانگین محدود را در نظر بگیرید و تعریف کنید . متغیر تصادفی می‌تواند از مرتبهٔ باشد، هرچند این متغیر به احتمال زیادی از مرتبهٔ خواهد بود (توجه کنید که همان مرتبهٔ انحراف معیار است). البته برای این کار می‌توان از نابرابری چبیشف هم استفاده کرد اما نزول نمایی که در این نابرابری‌ها حاصل می‌شود بسیار قوی‌تر از نزول مربعی نابرابری چبیشف است. نابرابری هوفدینگ اگر متغیرهای تصادفی مستقل باشند به طوری که (قریب به یقین) و متغیر تصادفی برابر جمع آن‌ها باشد یعنی، ، آنگاه برای هر ، در واقع نابرابری هوفدینگ فاصلهٔ جمع تعدادی متغیر تصادفی مستقل از امید ریاضی جمع آن‌ها را نشان می‌دهد. همان‌طور که ذکر شد از این نامساوی نتیجه می‌شود احتمال نوسانات بالاتر از بسیار کوچک است. نابرابری برنستاین نابرابری‌های برنستاین دسته‌ای از نابرابری‌های تمرکزی هستند که توسط سرگئی برنشتاین معرفی شدند. | ## جمع‌بندی | در این صورت برای هر ، نابرابری برنستاین در بعضی حالت‌ها کران قوی‌تری را نسبت به نابرابری هوفدینگ ابراز می‌کند.