payamvha/North_RAG huggingface dataset:
گرانولوسیتوز () در پزشکی، به معنی وجود افزایش شمار گرانولوسیت‌ها در خون محیطی است. اغلب، این واژه به افزایش شمار گرانولوسیت‌های نوتروفیل (نوتروفیلی) اشاره دارد، اما گرانولوسیتوز به طور رسمی به ترکیبی از نوتروفیلی، ائوزینوفیلی و بازوفیلی اشاره دارد. لکوسیتوز به افزایش شمار گلبول‌های سفید اشاره دارد. علل. گرانولوسیتوز می تواند یکی از ویژگی‌های شماری از بیماری‌ها باشد، از جمله: تشخیص. تشخیص گرانولوسیتوز معمولاً با گرفتن شمارش کامل خون انجام می‌شود. پیش آگهی. در بیماری‌های قلبی عروقی، افزایش شمار گلبول‌های سفید
بیماری‌های قلبی عروقی، افزایش شمار گلبول‌های سفید نشان‌دهنده پیش‌آگهی بدتری است.
کاسنیِ گُرسنه () گونه‌ای از گیاهان گلدار از تیره کاسنیان است. این گیاه بومی شرق و مرکز آمریکای شمالی است. این گیاه چندساله و علفی است که ارتفاع آن تا ۱۲۰ سانتی‌متر (۴ فوت) و عرض آن تا ۳۰ سانتی‌متر (۱ فوت) می‌رسد. گل‌های کاسنی گرسنه در مقایسه با اکثر گونه‌های سمفیوتریکوم کوچک هستند. آنها به‌طور متوسط ۷ تا ۱۵ گلچه کوتاه پرتویی سفید دارند که به ندرت رنگشان صورتی یا بنفش است. مراکز گل که از گلچه‌های دیسکی تشکیل شده‌اند، به صورت کرم تا زرد شروع می‌شوند و با بالغ شدن، اغلب صورتی، بنفش یا قهوه‌ای می‌شوند. تقریباً
شدن، اغلب صورتی، بنفش یا قهوه‌ای می‌شوند. تقریباً ۸ تا ۱۶ گلچه دیسکی وجود دارد که هر کدام دارای پنج لوب است که در هنگام باز شدن تا اندازه زیادی به سمت عقب خم می‌شوند. برگ‌های کاسنی گرسنه عمدتاً بدون کرک و دارای یک نوار میانی کرکدار در پشت صورت خود هستند و انشعاب معمولاً افقی یا به شکل زیگزاگی است. سر گل‌ها در امتداد یک طرف شاخه‌ها و گاهی به صورت خوشه‌ای در انتها رشد می‌کنند. کاسنی گرسنه گونه‌ای امن از نظر حفاظتی است و در زیستگاه‌های مختلف رشد می‌کند. این گیاه را می‌توان در اکثر مناطق شرقی و مرکزی ایالات
گیاه را می‌توان در اکثر مناطق شرقی و مرکزی ایالات متحده و کانادا یافت. همچنین یک جمعیت بومی از آن در ایالت وراکروز مکزیک وجود دارد. گل‌های اواخر تابستان و پاییزی آن توسط گرده‌افشان‌های کوچک و حشرات جوینده شهد مانند شیرین‌زنبوران ، زنبورهای معدنچی و مگس‌های گلزار مورد بازدید قرار می‌گیرند. علاوه بر این که به‌طور طبیعی در چندین واریته وجود دارد، S. lateriflorum دارای ارقام متعددی است و برای حداقل ۲۵۰ سال در اروپا رشد کرده‌است. برخی از ارقام امروزی عبارتند از «بلیک بت»، «بانوی سیاه‌پوش» و «پرنس». بومیان
از «بلیک بت»، «بانوی سیاه‌پوش» و «پرنس». بومیان آمریکایی از آن به عنوان یک گیاه دارویی استفاده می‌کردند.
سار درخشان یا سار دماغه گونه‌ای سار است که در در جنگل‌ها و بوته‌های آفریقای جنوبی زندگی می‌کند. دو زیرگونه از این گونه وجود دارد. در سال ۱۷۶۰، جانورشناس فرانسوی، ماتورین ژاک بریسون، توصیفی از سار درخشان را در پرنده‌شناسی خود بر اساس نمونه‌ای که در آنگولا جمع‌آوری شده بود، ارائه کرد. سار درخشان دارای طول بالغ حدود ۲۵ سانتی‌متر (۱۰ اینچ) و وزن حدود ۱۰۰ گرم (۳٫۵ اونس) است. پرهای پرنده بالغ به رنگ روشن و براق نسبتاً یکنواخت است. سر آبی با پوشش گوش تیره‌تر و قسمت‌های بالایی بدن به رنگ آبی مایل به سبز است. سار
بالایی بدن به رنگ آبی مایل به سبز است. سار درخشان آواز طویل طولانی دارد که ممکن است شامل تقلیدی از صداهایی باشد که در محیط خود می‌شنود. سار درخشان در قسمت جنوبی آفریقا یافت می‌شود. دامنه زندگی آن منتهی الیه جنوب گابن، غرب و جنوب آنگولا، منتهی الیه جنوب زامبیا، در سراسر زیمبابوه، نامیبیا، بوتسوانا، لسوتو و آفریقای جنوبی را در بر می‌گیرد.
حوادث ذیل به ترتیب ماه‌ها در سال ۲۰۱۰ در افغانستان به‌وقوع پیوست. می. طالبان از بیشتر شدن حملات خود در فصل بهار خبر دادند و چندین حمله را در برابر نیروهای بین‌المللی کمک به امنیت (آیساف (و نیروهای دولت افغانستان انجام دادند؛ از جمله، انفجار بمب در کنار کاروان نیروهای ناتو در کابل که منجر به کشته شدن ۱۸ نفر شامل ۶ سرباز ناتو شد، همچنین حملات جداگانه در برابر دو بزرگ‌ترین پایگاه‌های آیساف در افغانستان؛ پایگاه‌های هوایی بگرام و قندهار نیز انجام صورت گرفت.
جک منسل (با نام مستعار جان منسل) ،(زاده ۲۲ اوت ۱۹۲۷ – درگذشته ۱۹ مارس ۲۰۱۶) یک فوتبالیست حرفه‌ای بود که ۲۷۴ بازی در لیگ فوتبال به عنوان مدافع کناری برای برایتون ، کاردیف سیتی و پورتسموث به میدان . او پس از بازنشستگی به عنوان بازیکن، به کادر مربیگری شفیلد ونزدی پیوست . در آنجا، در اوایل آوریل ۱۹۶۴، او پس از اخراج ویک باکینگهام ، سرمربی موقت شد. او با طولانی‌ترین دوره حضورش در ردینگ، مربی باشگاه‌های زیادی بود و در خارج از کشور با تیم‌هایی مانند بلاوویت آمستردام ، بوستون بیکنز و تیم ملی فوتبال اسرائیل تجربه
، بوستون بیکنز و تیم ملی فوتبال اسرائیل تجربه داشت . در سال ۱۹۸۲، منسل پس از یک سال حضور در تیم ملی اسرائیل ، برای مربیگری تیم مکابی انتخاب شد. منسل در ۱۹ مارس ۲۰۱۶ درگذشت. او بهترین بازیکن فوتبال بود
اسدالله عمادی (زاده ۱ مهر ۱۳۳۱ در روستای کاورد در شهرستان مهدیشهر)؛ شاعر، داستان‌نویس و پژوهشگر معاصر ایرانی است. زندگی‌نامه. عمادی در ۱۳۳۱ در روستای کاورد از آبادی‌های دودانگهٔ ساري كه پس از انقلاب به بخش شهمیرزاد در شهرستان مهدیشهر ضميمه شد، به دنیا آمد. چند سال نخست ابتدایی را در مدرسهٔ زادگاه گذراند. بعد به همراه خانواده به شهر شاهی (قائم‌شهر کنونی) کوچ کرد و تا مقطع دیپلم در این شهر درس خواند. در ۱۳۵۰ در دانشگاه تهران، در رشتهٔ ادبیات فارسی پذیرفته شد. سال‌های ۵۲ و ۵۳ را به مدت دو سال به دلیل شرکت در
سال‌های ۵۲ و ۵۳ را به مدت دو سال به دلیل شرکت در جنبش دانشجویی در زندان گذراند. بعد از آزادی، ادامهٔ تحصیل داد. در سال ۱۳۵۹ از تهران به ساری آمد، در همین شهر ازدواج کرد و به تدریس ادبیات فارسی در دبیرستان‌های شهر پرداخت. از سال ۱۳۷۰ بعد از بازخریدی اجباری از آموزش و پرورش، به تدریس آزاد در کلاس‌های کنکور رو آورد. فعالیت فرهنگی. اسدالله عمادی، نخستین آثارش را با عنوان‌های «گَوَن‌های کوهی» (داستان بلند ـ ۱۳۵۴) و «ستاره‌های خاکی» (مجموعه داستان ـ۱۳۵۶) در دوران دانش‌جویی منتشر کرد. در سال ۱۳۵۶ به عضویت کانون
دانش‌جویی منتشر کرد. در سال ۱۳۵۶ به عضویت کانون نویسندگان ایران درآمد. به دو زبان فارسی و مازندرانی می‌سراید. به جز مجموعه اشعارش، کتاب‌ها و مقاله‌های بسیاری دربارهٔ شاعران معاصر و کلاسیک ایران، و در زمینهٔ شناخت ادبیات، فرهنگ و تاریخ شمال ایران، به ویژه مازندران، به چاپ رسانده‌است. رمان‌های «رویاهای ببر عاشق» و «جهان آشوب» (برگرفته از زندگی حافظ شیرازی) و داستان بلند «خانه‌ای بر بام دنیا، با برگردان به زبان انگلیسی»، از جمله آثار داستانی او هستند. تعدادی از اشعارش نیز با صدای شاعر در آلبوم‌های صوتی «پلنگ
اشعارش نیز با صدای شاعر در آلبوم‌های صوتی «پلنگ و لَلَه‌وا» و «برای مردن همیشه زود است» و کتاب صوتی «گزیدهٔ شعرهای اسدالله عمادی» منتشر شده‌است. دیگر تلاش فرهنگی. اسدالله عمادی از سال ۱۳۶۸ برای هم‌کاری با بخش ادبی ـ فرهنگی به نهاد مستقل «فرهنگ‌خانهٔ مازندران» به سرپرستی احمد محسن‌پور پیوست. این هم‌کاری به نگارش چند کتاب، سرایشِ تصنیف‌ها و ترانه‌هایی برای گروه موسیقی «شواش» و برگزاری چند یادواره و همایش ادبی ـ فرهنگی انجامید. کتابشناسی. عمادی در تألیف کتاب فروردین (گاه‌نامه در شش دفتر)، ضرب‌المثل‌ها و
فروردین (گاه‌نامه در شش دفتر)، ضرب‌المثل‌ها و کنایه‌های مازندران (ج اول، ۱۳۸۲) و کتاب «ساری، کهن شهر مازندران (۱۳۹۲)» هم‌کاری داشت و ترجمهٔ شعرهای تبری کتاب‌های تاریخ تبرستان اثر ابن اسفندیار و تاریخ رویان اثر اولیاءالله آملی (هر دو کتاب ویراستهٔ افشین پرتو) را به انجام رساند. او از مؤلفان «دانش‌نامهٔ تبرستان و مازندران»، در بخش‌های ادبیات و نام‌آوران بود. فیلم شناسی. فیلم مستند زندگی خود نوشت پرنده‌ای عاشق، به کارگردانی مرتضی کاظمی‌نیا، فرزین محمودزاده و محمد پهنابی گفت‌و گوی دیدار، به کارگردانی یاسر
و محمد پهنابی گفت‌و گوی دیدار، به کارگردانی یاسر طالبی
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 می‌شود. به صورت هوشمند این تکنولوژی وظایف ساخت مدل‌های پیش‌بینی گر یادگیری ماشین را با فراهم نمودن داده‌های آموزشی برای آموزش مدل، شناسایی بهترین نمونه مدل برای داده‌های داده شده و سپس انتخاب ویژگی/ستون‌های داده را که بهترین پشتیبانی برای مدل را دارند خودکار می‌کند. در انتها به صورت خودکار گزینه‌های تنظیم مختلفی را برای
به صورت خودکار گزینه‌های تنظیم مختلفی را برای رسیدن به بهترین نتایج آزمایش و بر اساس پایپلاین مدل‌های بدست آمده آن‌ها را رتبه‌بندی می‌کند. بهترین پایپ لاین‌های اجرا شده می‌توانند برای پردازش بر روی داده‌های جدید به کار گرفته شوند و پیش‌بینی‌هایی بر پایه آموزش مدل ارائه دهند هوش مصنوعی خودکار همچنین می‌تواند برای اطمینان از اینکه مدل سوگیری ذاتی ندارد و خودکار کردن وظایف برای بهبود مستمر مدل استفاده می‌شود. مدیریت یک مدل هوش مصنوعی خودکار نیازمند نظارت و به‌روزرسانی مکرر است که توسط فرآیندی به نام عملیات
مکرر است که توسط فرآیندی به نام عملیات مدل یا ModelOps مدیریت می‌شود. تیم یادگیری خودکار ماشین و علم داده (AMLDS), تیمی کوچک در مرکز تحقیقات IBM بود که با هدف «استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و مدیریت داده‌ها برای سرعت بخشی و بهینه‌ساختن ایجاد جریان‌های کاری یادگیری ماشین و علوم داده» ایجاد شد و با پیشرفت توسعه هوش مصنوعی خودکار شناخته می‌شود. موارد استفاده. یک مورد معمول استفاده از هوش مصنوعی خودکار آموزش مدلی برای پیش‌بینی نحوه واکنش مشتریان به رویکرد فروش شرکت باشد. این مدل
واکنش مشتریان به رویکرد فروش شرکت باشد. این مدل ابتدا با داده‌های واقعی در مورد چگونگی پاسخ مشتریان به تبلیغات آموزش داده شد. با داده‌های جدید ارائه شده، این مدل می‌تواند نحوه پاسخ یک مشتری را پیش‌بینی کند و دقت آن را می‌توان 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 می‌کند، از مدیریت یک مجموعه داده خام تا استقرار یک مدل یادگیری ماشین عملی. قبل از ایجاد یادگیری ماشین خودکار، دانشمندان علوم داده باید
یادگیری ماشین خودکار، دانشمندان علوم داده باید مدل‌های پیش‌بینی را دستی می‌ساختند، ترکیب‌های مختلفی از الگوریتم‌ها را آزمایش و سپس پیش‌بینی‌ها را با نتایج واقعی مقایسه می‌کردند که این کار به صرف زمان و هزینه بالا نیاز داشت و همچنین امکان خطا در آن بود. همان‌طور که نیاز به اتوماسیون با پیشرفت مدل‌های یادگیری ماشین حس می‌شد، یادگیری ماشین خودکار برخی از فرایند آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش را خودکار نمود و الگوریتم‌هایی را برای پردازش داده‌ها به کار گرفت و در نهایت نتایج را بهبود بخشید. هوش مصنوعی خودکار
در نهایت نتایج را بهبود بخشید. هوش مصنوعی خودکار اتوماسیون هوشمند بزرگتری ارائه می‌دهد که امکان آزمایش ترکیب‌های بسیار بیشتری از عوامل را برای تولید پایپ لاین‌های مدل کاندید را فراهم می‌کند، این مدل‌ها با دقت بیشتری مسئله در حال حل را منعکس و مورد توجه قرار می‌دهد. پس از ساخت، یک مدل می‌تواند برای سوگیری آزمایش و برای بهبود عملکردش به روز رسانی شود. فرایند هوش مصنوعی خودکار. کاربر با فراهم کردن مجموعه ای از داده‌های آموزشی و شناسایی ستون پیش‌بینی فرایند را آغاز نموده و مسئله را برای حل تنظیم می‌کند. برای
آغاز نموده و مسئله را برای حل تنظیم می‌کند. برای مثال، ستون پیش‌بینی ممکن است حاوی مقادیر مانند بله یا خیر در پاسخ به یک پرسش باشد. در "مرحله پیش پردازش" داده‌ها، هوش مصنوعی خودکار الگوریتم‌ها یا تخمین‌گرهای بسیاری را برای تجزیه و تحلیل و پاکسازی (برای مثال حذف اطلاعات افزوده یا جایگزینی داده‌های گمشده) و آماده‌سازی داده‌های خام ساختاریافته برای یادگیری ماشین (ML) اعمال می‌نماید. مورد بعدی "انتخاب خودکار مدل است" که داده‌ها را با بهترین نوع مدلی که با آن تناسب دارد مطابقت دهد، برای نمونه از الگوریتم‌های
تناسب دارد مطابقت دهد، برای نمونه از الگوریتم‌های طبقه‌بندی استفاده کند یا رگرسیون. به عنوان مثال، اگر تنها دو نوع داده در یک ستون پیش‌بینی وجود داشته باشد، هوش مصنوعی خودکار یک مدل طبقه‌بندی باینری مانند رگرسون لوژستیک ایجاد می‌کند. اگر مجموعه ای ناشناخته از پاسخ‌های ممکن وجود داشته باشد، هوش مصنوعی خودکار یک مدل رگرسیون خطی یا غیرخطی را ایجاد می‌کند که مجموعه متفاوتی از الگوریتم‌ها را به کار می‌گیرد یا از تبدیل‌های حل مسئله استفاده می‌کند. هوش مصنوعی خودکار پس از آزمایش الگوریتم‌های کاندید با
مصنوعی خودکار پس از آزمایش الگوریتم‌های کاندید با زیرمجموعه‌های کوچک از داده‌ها رتبه‌بندی می‌شود و اندازه زیرمجموعه را به تدریج برای الگوریتم‌هایی که امیدوارکننده‌ترین آنها برای رسیدن به بهترین تطابق است افزایش می‌دهند. این فرایند یادگیری ماشینی تکرارشونده و افزایشی همان چیزی است که هوش مصنوعی خودکار را از نسخه‌های قبلی یادگیری ماشین خودکار متمایز می‌کند. "مهندسی ویژگی"، داده‌های خام را به ترکیبی تبدیل می‌کند که باعث می‌شود مسئله به بهترین دقت در پیش‌بینی برسد. بخشی از این فرایند ارزیابی این است که چگونه
برسد. بخشی از این فرایند ارزیابی این است که چگونه داده‌های آموزشی می‌توانند به بهترین شکل از پیش‌بینی دقیق پشتیبانی کنند. با استفاده از الگوریتم‌ها، به برخی از داده‌ها که مهم‌تر از سایرین هستند وزن بیشتری اختصاص می‌دهد تا به نتیجه مطلوب برسد. هوش مصنوعی خودکار ساخت ویژگی‌ها را به شیوه‌ای ساختاریافته خودکار می‌کند، و به تدریج دقت مدل را با استفاده از یادگیری تقویتی حداکثر کند. این نتیجه از دانشی بهینه شده از اطلاعات و تبدیل داده‌ها است که با بهترین الگوریتم‌های انتخاب مدل مطابقت دارد. در نهایت، هوش مصنوعی
انتخاب مدل مطابقت دارد. در نهایت، هوش مصنوعی خودکار "مرحله بهینه‌سازی ابرپارامتر را" برای اصلاح و پیشرفت پایپ لاین‌های مدلی با بهترین عملکرد به کار می‌گیرد. پایپ لاین‌ها مدل‌های کاندیدی هستند که با معیارهایی مانند درستی و دقت، ارزیابی و رتبه‌بندی می‌شوند. در پایان فرایند، کاربر می‌تواند پایپ لاین‌ها را بررسی کند و هر کدام مناسب بود انتخاب کند تا پیش‌بینی بر روی داده‌های 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
کرد که در حال تحقیق در مورد استفاده از مهندسی ویژگی خودکار برای حذف حدس و گمان در علم داده‌است. 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 آن‌ها که «مهندسی ویژگی مبتنی بر یادگیری» نام داشت، همبستگی‌های بین توزیع‌های ویژگی، توزیع هدف و تبدیل‌ها را یادگرفت و مدل‌هایی ساخت که از مشاهدات گذشته برای پیش‌بینی تحولات با
ساخت که از مشاهدات گذشته برای پیش‌بینی تحولات با دوام آینده استفاده می‌کردند. و هزاران مجموعه داده را در حوزه‌های مختلف تعمیم داد. برای پرداختن به بردارهای ویژگی با اندازه‌های 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 کتابخانه‌های معروف یادگیری عمیق مانند Caffe, Torch و TensorFlow را برای توسعه‌دهندگان در فضای ابری باز کرد. AMLDS به کار خود ادامه داد و از آن در یک مسابقه معروف Kaggle استفاده کرد. مدل این
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 بهینه‌سازی در IBM، وارد رقابت شد. او متوجه شد و تصمیم گرفت IBM AI و پلتفرم‌های 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 به‌عنوان بخشی از توسعه و استقرار مدل خودکار هوش مصنوعی، خودکار می‌کند. الگوریتم‌های NeuNetS برای ایجاد مدل‌های شبکه عصبی جدید بدون استفاده
برای ایجاد مدل‌های شبکه عصبی جدید بدون استفاده مجدد از مدل‌های از پیش آموزش دیده طراحی شده‌اند. این به ما امکان می‌دهد فضای وسیعی از پیکربندی‌های 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.
Dakuo Wang, Andrew R Conn روشی را پیشنهاد کردند. برای یادگیری ماشین خودکار که از روش جهت متناوب ضرب‌کننده‌ها (ADMM) برای پیکربندی چندین مرحله پایپ لاین ML، مانند تبدیل‌ها، مهندسی ویژگی و انتخاب مدل، و مدل‌سازی پیش‌بینی‌گرها استفاده می‌کند. این اولین بار بود که پژوهشگاه IBM به‌طور 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
گرفت. Forrester New Wave™: Automation-Focused Machine Learning Solutions, Q2 2019، راه حل‌های یادگیری ماشین خودکار را ارزیابی کرد و دریافت که نسخه‌های قدرتمندتری برای مهندسی ویژگی ارائه می‌دهند. یک گزارش مشاوره حرفه ای فنی گارتنر از اوت ۲۰۱۹ گزارش داد که بر اساس تحقیقات آن‌ها، یادگیری ماشین خودکار می‌تواند 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 آماده‌سازی داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها و وظایف مهندسی مدل توصیف کردند. این
ویژگی‌ها و وظایف مهندسی مدل توصیف کردند. این مجموعه به مرور همه ابعاد چرخه مدل‌سازی را در بر می‌گیرد 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 آماده‌سازی داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها، انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین و بهینه‌سازی ابرپارامتر برای یافتن بهترین مدل یادگیری ماشینی ممکن توصیف می‌کند. الگوریتم بهینه‌سازی ابرپارامتر مورد استفاده در هوش مصنوعی خودکار برای شناسایی و تنظیم هایپرپارامتر با این الگوریتم در
شناسایی و تنظیم هایپرپارامتر با این الگوریتم در یادگیری ماشین خودکار متفاوت است. این الگوریتم بهینه‌سازی شده برای ارزیابی تابع هزینه در آموزش مدل و امتیازدهی که در یادگیری ماشین معمول است استفاده می‌شود. این الگوریتم همگرایی سریع به یک راه حل خوب را ممکن می‌سازد هر چند زمان ارزیابی هر تکرار طولانی باشد. دانشمندان پژوهشی در پژوهشگاه IBM مقاله‌ای با عنوان «به‌سوی خودکارسازی چرخه حیات عملیات‌های هوش مصنوعی» منتشر کردند، این مقاله مزایا و فناوری‌های موجود برای خودکارسازی بیشتر فرایند ساخت مدل را با هدف محدود
خودکارسازی بیشتر فرایند ساخت مدل را با هدف محدود کردن مشارکت انسانی در ساخت، آزمایش و نگهداری یک برنامه یادگیری ماشین توضیح می‌دهد. اگرچه، برخی از محققان HCI استدلال می‌کنند که برنامه یادگیری ماشین و توصیه‌های آن ناگزیر توسط اسنان تصمیم گرفته می‌شود؛ 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 زیادی برای اثبات کارایی و مناسب بودن آن برای جایگزینی سبک قدیمی
کارایی و مناسب بودن آن برای جایگزینی سبک قدیمی لازم است.
سرخ‌گون، گلگون یا خون‌رنگ ، رنگ زرشکی سرخ مایل به رز است، به رنگ سرخ نزدیک‌تر است تا گل سرخ. در حالت روشن، شبیه رنگ حنایی و در حالت تیره، شبیه رنگ‌های قهوه‌ای سرخ‌فام است. واژهٔ انگلیسی "Ruddy" به رنگ سرخ (Red) نسبت داده می‌شود. همچنین به معنی «خون‌رنگ» برای پرهیز از کاربرد واژه‌های ناپسندی مانند خونین است. واژهٔ سرخ‌گون ممکن است به موارد زیر اشاره داشته باشد:
لیلا هافمن (؛ زادهٔ ۱۱ ژوئن ۱۹۳۴) بازیگر، کمدین و نویسنده اهل بریتانیا است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است می‌توان 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،
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 تکه‌هایی از نقش برجسته‌های کتیبه‌ای که
با توجه به تکه‌هایی از نقش برجسته‌های کتیبه‌ای که در کوه نمرود یافت شده، باستان‌شناسان دریافته‌اند که بطلمیوس از نوادگان داریوش بزرگ هخامنشی نیز بوده‌است. 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 می‌باشد که هم برای آنالیز و برسی یک ساختار اجتماعی استفاده می‌شود و هم برای تعیین روش‌ها، تفکیک و جداسازی واحدهای شبکه‌های اجتماعی (گره‌ها، رئوس، بازگیرها) بر پایه الگوهای خاص که یک ساختار متمایز را از طریق یک اتصال داخلی شکل می‌دهند، استفاده می‌شود. این در درجه اول در یادگیری ماشین‌ها، آمار و علوم شبکه استفاده می‌شود. به عنوان یک فرایند تجربی، Blockmodeling فرض می‌کند که همه واحدها در یک شبکه مشخص می‌توانند به اندازه ای با هم
در یک شبکه مشخص می‌توانند به اندازه ای با هم گروه‌بندی شوند تا آن که مشابه هم بشوند. در بحث تشابه، آن تشابه می‌تواند تشابه ساختاری، منظم، یا فراگیر باشد. با استفاده از Blcokmodeling، یک شبکه می‌تواند با استفاده از بلاک مدل‌های 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 مدل‌سازی بلوک، برای به کار انداختن نقش‌های اجتماعی استفاده می‌شود. در حالیکه بعضی افراد ادعا می‌کنند که Blockmodeling، روش‌ها و متدها را دسته‌بندی می‌کند، Bonacich
روش‌ها و متدها را دسته‌بندی می‌کند، Bonacich و McConaghy بیان می‌کنند که Blockmodeling یک روش تئوری جبری و پایه ای و بر اساس آنالیز ساختار روابط است. توانایی منحصر به فرد Blockmodeling در این واقعیت نهفته‌است که ساختار را نه تنها به عنوان مجموعه ای از روابط مستقیم در نظر می‌گیرد، بلکه همه روابط ترکیبی ممکن دیگر را که مبتنی بر روابط مستقیم هستند نیز در نظر می‌گیرد. 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
معرفی شد. Blockmodeling به عنوان یک مجموعه مهم از ابزارهای تحلیل شبکه در نظر گرفته می‌شود زیرا با طرح و تصویر نقش ساختارها در ارتباط می‌باشد (مکان‌هایی که به خوبی در ساختارهای اجتماعی تعریف شده و نیز به عنوان موقعیت‌ها شناخته شده هستند)، و هم با تشخیص ساختار بنیادی شبکه‌های 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
پذیر شود. در ابتدا، Blockmodeling برای آنالیز در جامعه سنجی و روان سنجی استفاده می‌شد، اما در حال حاضر به علوم دیگر راه پیدا کرده‌است. تعریف. شبکه به عنوان یک سیستم تشکیل شده از دو مجموعه مختلف، یکی مجموعه ای از واحدها (گره‌ها، رعوس، بازیگرها) و یکی مجموعه ای از لینک‌ها بین واحدها. استفاده از این دو مجموعه، ساختن یک گراف که توضیح دهنده ساختار شبکه است را ممکن می‌سازد. در بحث مدل‌سازی بلوک یا همان Blockmodeling پژوهشگرها با دو مشکل روبه رو شدند:اول آنکه واحدها را چگونه پارتیشن‌بندی کنند (به عنوان مثال نحوه
را چگونه پارتیشن‌بندی کنند (به عنوان مثال نحوه تعیین خوشه‌ها یا کلاس‌ها که رعوس را در مدل بلوک شکل می‌دهند) و دوم آنکه چگونگی تعیین لینک‌ها در مدل بلوک (و در عین حال مقادیر این لینک‌ها). در زمان آنالیز و برسی یک شبکه اجتماعی در علوم اجتماعی، شبکه‌های معمولاً همان شبکه‌های اجتماعی هستند که تشکیل شده‌اند از چندین فرد حقیقی (یا همان واحدها) و ارتباطات اجتماعی میان آن‌ها که انتخاب شده‌اند (یا همان لینک‌ها). به عنوان یک دنیای واقعی، شبکه‌ها می‌توانند بزرگ و پیچیده باشند. یک Blockmodeling برای ساده‌سازی آن‌ها به
باشند. یک Blockmodeling برای ساده‌سازی آن‌ها به ساختارهای کوچک‌تر استفاده میشه که می‌تواند بسیار برای درک کردن آن راحت تر باشد. به‌طور خاص، Blockmodeling واحدها را به خوشه‌ها تقسیم می‌کند و سپس پیوندهای میان همان خوشه‌ها را تعیین می‌کند. در عین حال، Blockmodeling برای توضیح دادن نقش‌های اجتماعی موجود در چنین شبکه ای می‌تواند استفاده شود زیرا فرض می‌شود که خوشه‌های ساخته شده از واحدها، تقلید می‌کند (یا به‌طور خیلی نزدیکی مرتبط است) با واحدهای نقش‌های اجتماعی. رویکردهای مختلف. در ارتباط با اینکه چه نوع شبکه
رویکردهای مختلف. در ارتباط با اینکه چه نوع شبکه ای از نوع Blockmodeling است، رویکرد متفاوتی لازم است. شبکه‌ها می‌توانند تک حالته یا دو حالته باشند. در حالت اول همه واحدهای می‌توانند به واحدهای دیگر و در جایی که واحدها از یک نوع هستند، وصل بشوند در حالی که در حالت دومی واحدها تنها می‌توانند به واحدهایی از نوع دیگر وصل بشوند. با توجه به روابط بین واحدها، آن‌ها می‌توانند تک رابطه ای یا چند رابطه ای باشند. علاوه بر این شبکه‌های می‌توانند موقتی یا چند سطحی و همچنین باینری یا علامت دار باشند. رویکردهای مختلف در
باینری یا علامت دار باشند. رویکردهای مختلف در ارتباط با Blockmodeling را می‌توان به دو کلاس اصلی گروه‌بندی کرد: رویکرد مدل‌سازی بلوک قطعی و رویکرد مدل‌سازی بلوک تصادفی. سپس رویکرد مدل‌سازی بلوک قطعی به دو رویکرد مدل‌سازی بلوک مستقیم و غیر مستقیم تقسیم می‌شود.
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 شکل‌گیری 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 اولیه‌اش بود
عنوان قاضی خدمت کرد. در دوران قضاوت اولیه‌اش 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 کتاب‌های مذهبی را که غیرظاهریان در زمان سلطنت ابویعقوب یوسف نوشته بودند، ممنوع کنند، و بر سوزاندن کامل این کتاب‌ها نظارت کرد.