stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
یادگیری خدمت‌محور
نمونه‌هایی از یادگیری در خدمت

(برگرفته از وبسایت یادبگیر و خدمت کن)
اگر دانش‌آموزان یک مدرسه به جمع‌آوری آشغال از جوی، نهر، یا رودخانه محله‌شان بپردازند می‌توانند به عنوان داوطلبان محلی خدمت شایانی به اجتماع و محله‌شان بکنند. این کار یک خدمت اجتماعی است. اگر همین دانش‌آموزان در کلاس علوم به بررسی آلاینده‌های آب و آزمایش آن‌ها بپردازند یادگیری اتفاق افتاده. با ترکیب این دو فعالیت، می‌توان به یک پروژه یادگیری خدمت‌محور دست یافت. اگر دانش‌آموزان پس از جمع‌آوری آلاینده‌ها به بررسی و تحلیل یافته‌هایشان بپردازند و منابع احتمالی این آلودگی را پیدا کنند و نتایج کارشان را با اعضای دیگر محله در میان بگذارند در واقع درگیر یک پروژه یادگیری خدمت‌محور واقعی شده‌اند.
در مثال فوق، علاوه بر انجام یک خدمت به محله، دانش‌آموزان دربارهٔ کیفیت آب و آزمایش آن یادمی‌گیرند، فهمشان از مسائل مربوط به آلودگی بیشتر می‌شود، و مهارت‌های ارتباطیشان را تقویت می‌کنند. آن‌ها ممکن است در طول این پروژه علاقه شخصیشان را به علوم تجربی، محیط زیست، سیاستگذاری عمومی یا رشته‌های دیگر نیز کشف کنند. در نتیجه هم دانش‌آموزان و هم محله درگیر یک تجربه متحول‌کننده بوده‌اند.
برای مثال در منطقه‌ای که احتمال وقایع طبیعی مثل سیل یا زلزله زیاد است دانش آموزان می‌توانند نتایج فجایع طبیعی را بررسی کنند و وسیله‌ای بسازند که در صورت وقوع حادثه برای اعضاء محله مفید باشد. آن‌ها همین‌طور می‌توانند سمینارهای آموزشی برای افراد محله‌شان برگزار کنند.
پروژه دیگر می‌تواند دربارهٔ اثرات تغذیه ضعیف و عدم ورزش روی سلامتی باشد. دانش آموزان می‌توانند آموخته‌هایشان را با برگزاری نمایشگاه‌های سلامتی، نوشتن یک کتاب آشپزی سالم، و افتتاح یک غرفه فروش سبزی و میوه برای مدرسه و محله در عمل پیاده کنند.
معرفی تعدادی از موسسات فعال در زمینه یادگیری خدمت‌محور

در ایالات متحده آمریکا موسسات متعددی در زمینه گسترش یادگیری خدمت‌محور و تدوین منابع درسی مربوط به آن فعالیت می‌کنند. این موسسات با جمع‌آوری اطلاعات و برگزاری سمینارها سعی در اطلاع‌رسانی در مورد این روش و فواید آن دارند. آن‌ها همچنین با طراحی دروس و پروژه‌هایی مرتبط با برنامه درسی مدارس برای دانش‌آموزان از سنین مختلف به مدارس و معلمان در پیاده‌سازی این روش آموزشی کمک می‌کنند. نمونه‌هایی از این موسسات در زیر معرفی شده‌اند:
شبکه آموزشی ایالتی یادگیری خدمت محور پیش دبستانی تا دبیرستان
مؤسسه همکاری محلی جیمی و روزلین کارتر
اتحاد کانادایی برای یادگیری خدمت محور
همکاری ملی برای یادگیری خدمت‌محور
یاد بگیر و خدمت کن
شورای ملی رهبری جوانان
وبگاه‌های فوق اطلاعات متنوعی در مورد فرضیه‌ها، اهداف، روش‌های پیاده‌سازی، نمونه‌های طرح درس، و نتایج تحقیقات در مورد این روش را در اختیار می‌گذارند.
پی‌نوشت

↑  Billing, S. H. (2000). Research on K-12 School Based Service Learning: The Evidence Builds. Phi Delta Kaplan, May, 658-664.
↑  «What are the Characteristics of Service-Learning? | National Service-Learning Clearinghouse». بایگانی‌شده از اصلی در ۷ فوریه ۲۰۱۱. دریافت‌شده در ۶ فوریه ۲۰۱۱.
↑  NYLC: Service-Learning's Homepage[پیوند مرده]
↑  «What is Service-Learning? | National Service-Learning Clearinghouse». بایگانی‌شده از اصلی در ۱۳ دسامبر ۲۰۱۱. دریافت‌شده در ۶ فوریه ۲۰۱۱.
↑  «Welcome to the State Education Agency K-12 Service-Learning Network». بایگانی‌شده از اصلی در ۷ ژانویه ۲۰۱۱. دریافت‌شده در ۶ فوریه ۲۰۱۱.
↑  Campus Community Partnership Foundation : A Nonprofit Charity Organization
↑  «Canadian Alliance for Community Service-Learning». بایگانی‌شده از اصلی در ۴ ژانویه ۲۰۱۱. دریافت‌شده در ۶ فوریه ۲۰۱۱.
↑  «National Service-Learning Partnership:». بایگانی‌شده از اصلی در ۲۴ ژانویه ۲۰۱۲. دریافت‌شده در ۶ فوریه ۲۰۱۱.
↑  «National Service-Learning Clearinghouse | America's Most Comprehensive Service-Learning Resource». بایگانی‌شده از اصلی در ۲۸ دسامبر ۲۰۰۹. دریافت‌شده در ۶ فوریه ۲۰۱۱.
↑  «NYLC: Service-Learning's Homepage». بایگانی‌شده از اصلی در ۴ فوریه ۲۰۱۱. دریافت‌شده در ۶ فوریه ۲۰۱۱.
محمود یعقوبی

| محمود یعقوبی | محمود یعقوبی |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۳۲۴ زاهدان
ملیت: ایرانی
شهروندی: ایرانی
شناخته‌شده برای: طراحی، مشاوره و راه اندازی اولین نیروگاه خورشیدی سهموی ایران نویسنده کتاب‌های تهویه و سرمایش طبیعی در ساختمان‌های سنتی ایران (اثر مشترک با مهدی بهادری نژاد) اصول انتقال حرارت و جرم به روش جابجایی
جوایز: چهره ماندگار دوره اول (۱۳۸۰) جایزه کتاب سال جمهوری اسلامی ایران (۱۳۸۵) جایزه ملی علامه طباطبایی بنیاد ملی نخبگان (۱۳۹۱) جایزه و برنده ویژه جشنواره خوارزمی (۱۳۹۸)
پیشینه علمی: پیشینه علمی
شاخه(ها): مهندسی مکانیک انتقال حرارت تابشی- نیروی خورشیدی- انرژیهای تجدیدپذیر- چگالی و تبرید
محل کار: دانشگاه شیراز
 :  
محمود یعقوبی (زاده ۱۳۲۴، زاهدان) استاد مهندس مکانیک و عضو هیئت علمی دانشگاه شیراز، چهره ماندگار و برگزیده جایزه علمی علامه طباطبایی بنیاد ملی نخبگان در سال ۱۳۹۰ ایران است. وی اولین نیروگاه خورشیدی سهموی ایران (نیروگاه خورشیدی شیراز) را راه اندازی کرده‌است.
زندگی

محمود یعقوبی در سال ۱۳۲۴ در شهر زاهدان متولد شد. پس از گذراندن تحصیلات ابتدایی و متوسطه در زادگاهش، در سال ۱۳۴۴ رشته مهندسی مکانیک دانشگاه شیراز پذیرفته شد. بعد از کسب مدرک لیسانس و فوق لیسانس مهندسی مکانیک از دانشگاه شیراز و عضویت در هیئت علمی همان دانشگاه، در سال ۱۳۵۴ به آمریکا رفت و سه سال بعد، با اخذ دکترای مهندسی مکانیک از دانشگاه پردو به ایران بازگشت. وی پس از بازگشتش به تدریس در دانشگاه شیراز ادامه داد. او در سال‌های تدریسش به مرتبه دانشیاری و استادی رسید و در همین زمینه ۴ بار به عنوان استاد نمونه و ۷ بار پژوهشگر نمونه دانشگاه شیراز برگزیده شد. از دیگر افتخارات او استاد نمونه کشور از طرف وزارت علوم، تحقیقات و فناوری (۱۳۸۵)، استاد برجسته مهندسی مکانیک توسط انجمن مهندسان مکانیک ایران (سال ۱۳۷۶)، چهره ماندگار (۱۳۸۵) و عضو پیوسته فرهنگستان علوم (۱۳۷۳) است. همچنین در سال ۲۰۱۸ براساس اطلاعات پایگاه استنادی طلایه‌داران علم (ISI-ESI) نامش در فهرست یک‌درصد دانشمندان برتر جهان قرار گرفت. محمود یعقوبی همچنین مدیر مسئول و سردبیر فصلنامه آموزش مهندسی ایران از مجلات فرهنگستان علوم و مدیر مسئول نشریه پژوهشی مهندسی مکانیک ایران (فصلنامه) است که از تاریخ اول دی ۱۳۸۲ موفق به اخذ رتبه علمی معتبر از کمیسیون نشریات علمی ایران شده‌است.
آثار

یعقوبی مؤلف بیش از ۲۰۰ مقاله و چند کتاب است که از میان آثارش کتاب «تهویه و سرمایش طبیعی در ساختمان‌های سنتی ایران» که اثر مشترک محمود یعقوبی با مهدی بهادری نژاد است؛ در سال ۱۳۸۵ به عنوان کتاب سال جمهوری اسلامی ایران برگزیده شد. وی کتاب دیگری را به نام «اصول انتقال حرارت و جرم به روش جابه‌جایی» تألیف کرده‌است. عناوین برخی مقاله‌های او عبارتست از:
آموزش مهندسی مکانیک و فناوری‌های نوین
مسئولیت اخلاق حرفه‌ای در آموزش مهندسی
بررسی پتانسیل تابش خورشید روی چند گنبد معروف ایران
بررسی شرایط اقلیمی در تعیین عملکرد فنی و اقتصادی نیروگاه‌های خورشیدی
۳ بعد از ظهر (بالا بکش)

| «۳ بعد از ظهر (بالا بکش)»> ترانه چارلی ایکس‌سی‌ایکس به همراه مو.از آلبوم فرشتهٔ شماره ۱ | «۳ بعد از ظهر (بالا بکش)»> ترانه چارلی ایکس‌سی‌ایکس به همراه مو.از آلبوم فرشتهٔ شماره ۱ |
| --- | --- |
ژانر:  دنس‌هال  سینث-پاپ  تراپیکال هاوس  بابوگرام پاپ 
زمان: ۳:۵۹
ناشر: اسایلم آتلانتیک
ترانه‌نویس(ها): شارلوت ایچیسن کارن مری اگارد اورستد ای. جی. کوک فین کین
تهیه‌کننده(ها): ایزی اف‌ایکس
«۳ بعد از ظهر (بالا بکش)» (به انگلیسی: 3AM (Pull Up)) یک ترانه ضبط شده توسط خواننده و ترانه‌سرای انگلیسی چارلی ایکس‌سی‌ایکس می‌باشد که برای میکس‌تیپ خود فرشتهٔ شماره ۱ نوشته شده است. این ترانه به همراه خواننده دانمارکی مو سروده شده است. این ترانه با تحسینات مثبت منتقدان موسیقی روبرو شد، برخی هم آن را یکی از نقاط برجسته میکس‌تیپ می‌دانند.
انتشار

«۳ بعد از ظهر (بالا بکش)» یکی از سه ترانه‌هایی (دیگری «برق لب» و «خیال باف» بودند) بود که قبل از منتشر شدن فرشتهٔ شماره ۱ منتشر شده بود.
موقعیت چارت

علیرغم اینکه این ترانه به صورت تک‌آهنگ منتشر نشده بود، به رتبه نهم در صدر جدول هیتسیکرز نیوزیلند رسید.
| چارت (۲۰۲۰) | اوج موقعیت |
| --- | --- |
نیوزیلند هیتسیکرز (آرام‌ان‌زد): ۹
قضیه کانتور برنشتاین

قضیه کانتور-برنشتاین
قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین، یا شِرُدِر ــ برنشتاین، بیانگر این است که اگر
 X
و
 Y
دو مجموعه باشند و
نگاشتی یک‌به‌یک از
 X
به
 Y
و نگاشتی یک‌به‌یک از
 Y
به
 X
موجود باشد، آنگاه
 X
و
 Y
همتوانند؛ یعنی نگاشتی یک‌به‌یک و پوشا از
 X
به
 Y
موجود است. به بیان کاردینالی، اگر
 \kappa ,\kappa '
دو کاردینال باشند، و داشته باشیم
 \kappa \leq \kappa '
و
 \kappa '\leq \kappa ،
آنگاه
 \kappa =\kappa '.
تاریخ

این قضیه را نخستین بار کانتور در
۱۸۸۸
میلادی بدون ارائهٔ اثبات منتشر کرده است. اثباتی که بعدها خودِ کانتور در
۱۸۹۵
میلادی ارائه کرده است، بر «اصل انتخاب» استوار است. در
۱۸۹۸
اثباتی توسط ارنست شِرُدر برای این قضیه منتشر می‌شود، ولی
معلوم می‌شود که اثبات یادشده ناکامل است. شردر در
۱۹۱۱
تصحیح‌شدهٔ اثبات خود را منتشر می‌کند. از این رو، نخستین اثبات بدون اشتباه و نه بر پایهٔ اصل انتخاب برای این قضیه، اثباتی است
که فلیکس برنشتاین ارائه کرده و در کتابی از بورل در سال
۱۸۹۸
منتشر شده است.
شش اثبات برای قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین > اثبات نخست

اثبات پیش‌رو نه بر اصل انتخاب و نه بر اصل وجود مجموعه‌ای نامتناهی استوار است.
شش اثبات برای قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین > اثبات نخست > قضیه

فرض کنید
 X
و
 Y
دو مجموعه باشند و
 f:X\to Y
و
 g:Y\to X
نگاشتهایی یک به یک باشند.
آنگاه نگاشتی یک‌به‌یک و پوشا از
 X
به
 Y
موجود است.
شش اثبات برای قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین > اثبات نخست > اثبات

کافی است مجموعهٔ
 Z_{0}\subseteq X
چُنان یافت شود که
 g(f(Z_{0})^{c})=Z_{0}^{c}.
دراین‌صورت با تعریف تابع یک‌به‌یک و پوشای
 h:X\to Y
به گونهٔ زیر، اثبات قضیه به پایان می‌رسد.
h(x)=\left\{{\begin{array}{lr}f(x)&x\in Z_{0}\\g^{-1}(x)&x\not \in Z_{0}\end{array}}\right.
در ادامهٔ اثبات، مجموعهٔ
 Z_{0}
را با ویژگی یادشده، خواهیم یافت.


قرار دهید
 \Sigma =\{Z\subseteq X|g(f(Z)^{c})\subseteq Z^{c}\}
به بیان دیگر
 \Sigma =\{Z\subseteq X|Z\subseteq (g(f(Z)^{c}))^{c}\}
داریم
 \emptyset \in \Sigma 
و از این رو
 \Sigma \not =\emptyset .
قرار می‌دهیم
 Z_{0}:=\bigcup _{Z\in \sigma }Z
و نشان می‌دهیم که
 Z_{0}
ویژگی موردنظر را داراست.


برای آسان‌تر شدن بحث، می‌گیریم
 H(Z):=(g(f(Z)^{c}))^{c}.
بنابراین
 \Sigma =\{Z\subseteq X|Z\subseteq H(Z)\}.
پس باید نشان دهیم که
 H(Z_{0})=Z_{0}
(به بیان دیگر، ماهیت بحث تبدیل می‌شود به یافتن نقطه‌ای ثابت برای تابعِ
 H).


توجه می‌کنیم که اگر
 A\subseteq B
آنگاه
 H(A)\subseteq H(B).
نیز به‌آسانی می‌توان نشان داد که
 Z_{0}\subseteq H(Z_{0}).
تنها چیزی که مانده، این است که نشان دهیم که
 H(Z_{0})\subseteq Z_{0}.
برای این منظور، کافی است نشان دهیم که
 H(Z_{0})\in \Sigma ؛
به بیان دیگر
 H(Z_{0})\subseteq H(H(Z_{0})).
این نیز به آسانی با اعمال
 H.
بر دو طرف رابطهٔ
 Z_{0}\subseteq H(Z_{0})
و توجه به آنچه در آغاز این بند آمده است ثابت می‌شود.
شش اثبات برای قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین > اثبات دوم

قضیهٔ کانتور برنشتاین، معادل قضیهٔ زیر است. در اثبات زیر از استقراء (و در نتیجه از اصل وجود مجموعه‌ای نامتناهی) کمک گرفته شده است.
شش اثبات برای قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین > اثبات دوم > قضیه

فرض کنید
 Z\subseteq X\subseteq Y
و نگاشتی یک‌به‌یک و پوشا از
 Y
به
 Z
موجود باشد. آنگاه نگاشتی یک‌به‌یک و پوشا از
 Y
به
 X
موجود است.
شش اثبات برای قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین > اثبات دوم > اثبات

قرار می‌دهیم
 Y_{0}=Y،
 X_{0}=X
و
 C_{0}=Y_{0}-X_{0}.
نیز با استقراء تعریف می‌کنیم
 X_{n}=f(X_{n-1})،
 Y_{n}=f(Y_{n-1})
و
 C_{n}=Y_{n}-X_{n}.
توجه کنید که
 X_{n+1}\subseteq X_{n}.
تابعِ
 h:Y\to X
که به صورت زیر تعریف شده، یک‌به‌یک است و پوشا:
 h(x)={\begin{cases}f(x)&x\in \bigcup _{i\in \omega }C_{i}\\x&{\text{otherwise}}\end{cases}}.
شش اثبات برای قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین > اثبات سوم

اثبات ارائه‌شده در زیر، در حقیقت بیان دیگری است از اثبات بالا.
شش اثبات برای قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین > اثبات سوم > قضیه

فرض کنید
 f:X\to Y
و
 g:Y\to X
یک‌به‌یک باشند. آنگاه تابعی یک‌به‌یک و پوشا از
 X
به
 Y
یافت می‌شود.
شش اثبات برای قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین > اثبات سوم > اثبات

قرار دهید
 X_{0}=X،  Y_{0}=g(Y)،  C_{0}=X_{0}-Y_{0}.
نیز بگیرید
 X_{n}=g(f(X_{n-1}))،
 Y_{n}=g(f(Y_{n-1}))
و
 C_{n}=X_{n}-Y_{n}.
تابعِ
 h:Y\to X
که به صورت زیر تعریف شده، یک‌به‌یک است و پوشا:
 h(x)={\begin{cases}f(x)&x\in \bigcup _{i\in \omega }C_{i}\\g^{(-1)}(x)&{\text{ otherwise}}\end{cases}}.
شش اثبات برای قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین > اثبات چهارم

اثبات چهارم نیز بیان بهتری است از اثباتهای دوم و سوم.
شش اثبات برای قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین > اثبات چهارم > قضیه

فرض کنید
 f:X\to Y
و
 g:Y\to X
یک‌به‌یک باشند. آنگاه تابعی یک‌به‌یک و پوشا از
 X
به
 Y
یافت می‌شود.
شش اثبات برای قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین > اثبات چهارم > اثبات

برای آسانتر شدن بحث فرض می‌کنیم
 f
نگاشت همانی باشد و
 X\subseteq Y.
قرار دهید
 C=\{g^{n}(x)|n\in \mathbb {N} ,x\in Y-X\}.
تابعِ
 h:Y\to X
که به صورت زیر تعریف شده، یک‌به‌یک است و پوشا:
 h(x)={\begin{cases}g(x)&x\in C\\x&{\text{ otherwise}}\end{cases}}.
شش اثبات برای قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین > اثبات پنجم

اثبات ارائه‌شده در زیر، توسط «کونیگ» ارائه شده است.
شش اثبات برای قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین > اثبات پنجم > قضیه

فرض کنید
 f:X\to Y
و
 g:Y\to X
یک‌به‌یک باشند. آنگاه تابعی یک‌به‌یک و پوشا از
 X
به
 Y
یافت می‌شود.
شش اثبات برای قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین > اثبات پنجم > اثبات

برای هر عنصر
 x\in X
(یا برای هر
 y\in Y)
دنباله‌های زیر را در نظر بگیرید:
\cdots \rightarrow f^{-1}(g^{-1}(x))\rightarrow g^{-1}(x)\rightarrow a\rightarrow f(x)\rightarrow g(f(x))\rightarrow \cdots
توجه کنید که دنباله‌های این‌چنین اگر با هم اشتراکی داشته باشند، با هم برابرند؛ بنابراین این دنباله‌ها
مجموعهٔ
 X\cup Y
را افراز می‌کنند. برای اثبات قضیه، کافی است هر یک از این دنباله‌ها را جداگانه در نظرگرفته میان عناصری از آن که
از
 X
آمده‌اند و عناصری از آن که از
 Y
آمده‌اند تناظر برقرار کنیم. اگر دنبالهٔ یادشده از سمت چپ در
 X
متوقف شود، نگاشت
 f
را برای برقرار کردن تناظر میان اعضای آن در نظر می‌گیریم، و اگر از سمت چپ در
 Y
متوقف شود از نگاشت
 g
استفاده می‌کنیم. در غیر این دو صورت، هم می‌توان از نگاشت
 f
استفاده کرد و هم از
 g.
شش اثبات برای قضیهٔ کانتور ــ برنشتاین > اثبات ششم

با استفاده از اصل انتخاب می‌توان ثابت کرد که وجود یک نگاشت یک‌به‌یک از
 X
به
 Y
معادل وجود نگاشتی پوشا از
 Y
به
 X
است. قضیهٔ کانتور برنشتاین از این گفته به آسانی نتیجه می‌شود.
یادگیری انتقالی

یادگیری انتقالی، یک مسئله تحقیقاتی در علم یادگیری ماشین است که بر ذخیره دانش به دست آمده در حین حل یک مشکل و به‌کارگیری آن برای یک مشکل متفاوت اما مرتبط تمرکز دارد. به عنوان مثال، دانش به دست آمده در حین یادگیری تشخیص خودروها می‌تواند هنگام تلاش برای تشخیص کامیون‌ها اعمال شود. این حوزه تحقیقاتی تا حدی با تاریخ طولانی ادبیات روان‌شناختی در مورد انتقال یادگیری ارتباط دارد، اگرچه پیوندهای عملی بین این دو زمینه محدود است. از نظر عملی، استفاده مجدد یا انتقال اطلاعات از وظایفی که قبلاً آموخته شده‌است در یادگیری وظایف جدید، پتانسیل بهبود قابل‌توجهی در کارایی نمونه یک عامل یادگیری تقویتی دارد.
نحوه انجام یادگیری انتقالی

برای مثال، در بینایی رایانه ای، شبکه‌های عصبی معمولاً سعی می‌کنند لبه‌ها را در لایه‌های قبلی، اشکال در لایه میانی و برخی ویژگی‌های خاص وظیفه را در لایه‌های بعدی تشخیص دهند. در یادگیری انتقالی از لایه‌های اولیه و میانی استفاده می‌شود و فقط لایه‌های آخر را بازآموزی می‌کنیم. این کمک می‌کند تا داده‌های برچسب‌گذاری‌شده مربوط به کاری را که در ابتدا روی آن آموزش داده شده بود، افزایش دهد.
بیایید راجع به مثالی صحبت کنیم که برای تشخیص کوله پشتی روی تصویر آموزش دیده‌است و این دفعه برای شناسایی عینک آفتابی استفاده می‌شود. در لایه‌های قبلی، مدل یادگرفته است اشیا را تشخیص دهد، به همین دلیل ما فقط لایه‌های آخر را دوباره آموزش می‌دهیم تا یاد بگیرد که چه چیزی عینک آفتابی را از اشیاء دیگر جدا می‌کند.
در یادگیری انتقالی، ما سعی می‌کنیم تا حد امکان دانش را از کار قبلی که مدل آموزش داده شده بود، به کار جدید در دست انتقال دهیم. این دانش بسته به مشکل و داده‌ها می‌تواند به اشکال مختلف باشد. برای مثال، می‌تواند نحوه ترکیب مدل‌ها باشد که به ما امکان می‌دهد اشیاء جدید را راحت‌تر شناسایی کنیم.
زمان مناسب برای استفاده از یادگیری انتقالی

یادگیری انتقالی یک بهینه‌سازی، میانبری برای صرفه جویی در زمان یا به دست آوردن عملکرد بهتر است. به‌طور کلی، مشخص نیست که استفاده از یادگیری انتقالی در عمل تا زمانی که مدل توسعه یافته و ارزیابی نشده باشد، سودی خواهد داشت. عموماً گفته می‌شود در مورد یادگیری انتقالی سه مزیت احتمالی را که باید به دنبال آنها بود، اینگونه شرح می‌دهند:
شروع بالاتر: مهارت اولیه (قبل از اصلاح مدل) در مدل منبع بالاتر از آن است.
شیب بالاتر: میزان بهبود مهارت در طول آموزش مدل منبع تندتر از آن است که در غیر این صورت بود.
مجانب بالاتر: مهارت همگرای مدل آموزش دیده بهتر از آن است.
کاربردهای یادگیری انتقالی > یادگیری از شبیه‌سازی

برای بسیاری از برنامه‌های یادگیری ماشین که برای تعامل به سخت‌افزار متکی هستند، جمع‌آوری داده‌ها و آموزش یک مدل در دنیای واقعی یا پرهزینه، زمان‌بر یا به سادگی بسیار خطرناک است؛ بنابراین نیاز به روش‌های دیگر و کم خطرتر داریم. شبیه‌سازی ابزار ترجیحی برای این است و برای فعال کردن بسیاری از سیستم‌های پیشرفته یادگیری ماشین در دنیای واقعی استفاده می‌شود.
یادگیری از یک شبیه‌سازی و به‌کارگیری دانش کسب‌شده در دنیای واقعی، نمونه‌ای دیگر از سناریوی یادگیری انتقال است، زیرا فضاهای ویژگی بین منبع و دامنه هدف یکسان است (هر دو معمولاً به پیکسل‌ها متکی هستند)، اما توزیع‌های احتمال حاشیه‌ای بین شبیه‌سازی و واقعیت متفاوت است، یعنی اشیا در شبیه‌سازی و منبع اولیه، متفاوت به نظر می‌رسند، اگرچه این تفاوت با واقعی تر شدن شبیه‌سازی‌ها کاهش می‌یابد. در عین حال، توزیع احتمال شرطی بین شبیه‌سازی و دنیای واقعی ممکن است متفاوت باشد زیرا شبیه‌سازی قادر به تکرار کامل همه واکنش‌ها در دنیای واقعی نیست، به عنوان مثال. یک موتور فیزیک نمی‌تواند به‌طور کامل تعاملات پیچیده اشیاء دنیای واقعی را تقلید کند.
یادگیری از شبیه‌سازی این مزیت را دارد که جمع‌آوری داده‌ها را آسان می‌کند زیرا اشیاء را می‌توان به راحتی محدود و تجزیه و تحلیل کرد، در حالی که به‌طور همزمان امکان آموزش سریع را فراهم می‌کند، زیرا یادگیری می‌تواند در چندین نمونه موازی شود. در نتیجه، پیش نیاز پروژه‌های یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ است که نیاز به تعامل با دنیای واقعی دارند، مانند ماشین‌های خودران.
کاربردهای یادگیری انتقالی > سازگاری با دامنه‌های جدید

انطباق دامنه یک نیاز رایج در بینایی رایانه ای است، زیرا اغلب داده‌هایی که در آن اطلاعات برچسب‌گذاری شده به راحتی قابل دسترسی است و داده‌هایی که ما واقعاً به آنها اهمیت می‌دهیم متفاوت است، خواه این مربوط به شناسایی دوچرخه‌ها باشد یا برخی از اشیاء دیگر در طبیعت. حتی اگر داده‌های آموزش و آزمون یکسان به نظر برسند، داده‌های آموزشی ممکن است همچنان حاوی یک سوگیری باشد که برای انسان غیرقابل محسوس است اما مدل از آن برای برازش بیش از حد بر روی داده‌های آموزشی استفاده می‌کند.
یکی دیگر از سناریوهای رایج انطباق دامنه مربوط به تطبیق با انواع مختلف متن است. ابزارهای استاندارد NLP مانند برچسب‌ها یا تجزیه‌کننده‌های بخشی از گفتار معمولاً بر روی داده‌های خبری مانند وال استریت ژورنال آموزش داده می‌شوند که در طول تاریخ برای ارزیابی این مدل‌ها استفاده می‌شده‌است. با این حال، مدل‌هایی که بر روی داده‌های خبری آموزش دیده‌اند، در مقابله با فرم‌های متنی جدیدتر مانند پیام‌های رسانه‌های اجتماعی و چالش‌هایی که ارائه می‌کنند، مشکل دارند.
کاربردهای یادگیری انتقالی > انتقال دانش به زبان‌ها

در نهایت، یادگیری از یک زبان و به کار بردن دانش ما در زبان دیگر، یکی دیگر از کاربردهای قاتل یادگیری انتقالی است که قبلاً در اینجا در زمینه مدل‌های تعبیه چند زبانه ساخته شده‌است. روش‌های انطباق بین زبانی قابل اعتماد به ما این امکان را می‌دهد که از حجم وسیعی از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده به زبان انگلیسی استفاده کنیم و آن‌ها را برای هر زبانی، به‌ویژه زبان‌هایی که کمتر از آن استفاده می‌کنند و واقعاً منابع کمی دارند، اعمال کنیم. با توجه به وضعیت فعلی هنر، این هنوز هم آرمان‌شهر به نظر می‌رسد، اما پیشرفت‌های اخیر مانند ترجمه شات صفر پیشرفت سریع در این زمینه را نوید می‌دهد.
تصویری شماتیک از نحوه انجام شدن یادگیری انتقالی
توضیحات زمان مناسب برای یادگیری انتقالی روی نمودار
سسک کوبایی

| سسک کوبایی | سسک کوبایی |
| --- | --- |
سسک سرزرد (Teretistris fernandinae): سسک سرزرد (Teretistris fernandinae)
رده‌بندی علمی : رده‌بندی علمی 
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: طنابداران
رده:: پرندگان
راسته:: گنجشک‌سانان
تیره:: Teretistridae Baird 1864
سرده:: Teretistris Cabanis, 1855
Species: Species
 See text:  See text
سسک‌های کوبایی سردهٔ Teretistris از تیرهٔ سسکان کوبایی (Teretistridae) از پرندگان بومی کوبا و جزیرک‌های پیرامون آن هستند. تا سال ۲۰۰۲ تصور می‌شد که آن‌ها چرخ‌ریسک‌نماهای جهان جدید هستند، اما مطالعات DNA نشان داد که آنها با آن تیره ارتباط نزدیکی ندارند. این تیره از دو گونه تشکیل شده است، سسک سرزرد و سسک خاور کوبا. هر دو گونه در جنگل‌ها و بوته‌ها یافت می‌شوند، با سسک سرزرد در غرب جزیره و سسک خاور کوبا در شرق. سسک‌های کوبایی ۱۳ سانتیمتر (۵٫۱ اینچ) طول دارند و دارای پرهای زرد و خاکستری مشابه هستند.
| Common name | Scientific name and subspecies | Range | Size and ecology | IUCN status and estimated population |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| سسک سرزرد  | Teretistris fernandinae  (Lembeye, ۱۸۵۰) | کوبا  | Size:   Habitat:   Diet: |  LC     |
| سسک خاور کوبا  | Teretistris fornsi  Gundlach, ۱۸۵۸ | شرق کوبا  | Size:   Habitat:   Diet: |  LC     |
ویتامین دی

| ویتامین دی | ویتامین دی |
| --- | --- |
کلاس دارویی: کلاس دارویی
کلکلسیفرول (D3): کلکلسیفرول (D3)
شناسه‌های دسته‌بندی: شناسه‌های دسته‌بندی
موارد مصرف: راشیتیسم، پوکی استخوان، پرکاری_پاراتیروئید، بیماریهای اعصاب و روان و کمبود ویتامین دی
کد ای‌تی‌سی: A11CC
هدف زیستی: گیرنده ویتامین دی
داده‌های بالینی: داده‌های بالینی
در وبگاه دراگز: MedFacts Natural Products
پیوند به بیرونی: پیوند به بیرونی
سمپ: D014807
در ویکی‌داده: در ویکی‌داده
ویتامین دی (به انگلیسی: Vitamin D) گروهی از ویتامین‌های محلول در چربی هستند، که باعث افزایش میزان جذب کلسیم، فسفات و منیزیم در روده می‌شوند و از این طریق، بر رشد و استحکام استخوان‌ها کمک می‌کنند. این ویتامین‌ها علاوه بر این، دارای چندین عملکرد حیاتی و ضروری دیگر نیز در بدن انسان هستند. مهم‌ترین انواع ویتامین دی در بدن انسان، ویتامین دی۳ یا کوله‌کلسیفرول و ویتامین دی۲ یا ارگوکَلسیفرول هستند.
۲۰ دقیقه ماندن در برابر نور خورشید با این شرط که ۴۰ درصد پوست بدن در معرض آفتاب باشد نیاز روزانه بدن را تأمین می‌کند. البته عواملی مثل موقعیت جغرافیایی، فصل، سن، رنگ پوست و مصرف کرم‌های ضدآفتاب، میزان تولید ویتامین دی به‌وسیله پوست را تحت تأثیر قرار می‌دهد. هرچه رنگ پوست بدن تیره‌تر باشد، جذب ویتامین دی از طریق نور خورشید کاهش می‌یابد.
برای اینکه بدن انسان بتواند از طریق نور خورشید ویتامین دی جذب کند باید خورشید در موقعیتی در آسمان باشد که طول سایه بدن کوتاه‌تر از قد فرد باشد. هرچه طول سایه کوتاه‌تر و ارتفاع خورشید بالاتر باشد، میزان جذب ویتامین دی بیشتر خواهد بود. همچنین آلودگی هوا، جذب ویتامین دی از طریق نور خورشید را کاهش می‌دهد. ضمن اینکه بدن انسان از نور خورشید پشت پنجره و شیشه، اصلا ویتامین دی جذب نمی‌کند.
ویتامین دی جذب‌شده از غذاها یا تولیدشده در لایه‌های پوستی، در ابتدا ترکیبی غیرفعال است که پس از طی مراحل هیدروکسیل‌دار کردن در کبد و سپس کلیه‌ها، فعال می‌شود. ترکیبی موسوم به کلسیتریول، فُرم فعال و دارای عملکرد ویتامین دی است. ویتامین دی قادر به تولید در بدن بسیاری از پستانداران در صورت تابش کافی نور آفتاب است؛ بنابراین این ماده در واقع نوعی ویتامین نبوده و نوعی هورمون به‌شمار می‌آید که فعالانه به رشد مغز یاری می‌دهد و برآورد می‌شود که با ۲۰۰ تا ۲۶۰۰ ژن تعامل داشته باشد.
برآیند این تعاملات از بهبود میزان منیزیم، فسفر و کلسیمِ استخوان‌ها، تا کارکردِ بهتر سیستم ایمنی، تعادل هورمون‌های پاراتیروئیدی، دستگاه جنسی، نیروی ماهیچه‌ای، چرخهٔ خواب و بیداری و انواع سوخت‌وسازهای بدن است؛که همچنین از راه ترجمه ژن‌های هسته سلول به رشد سلول‌ها نیز کمک می‌کند.
با این‌که تأثیرات ویتامین دی، بسیار گسترده‌است، اما معمولاً کمبود این ویتامین را بیشتر مرتبط به پوکی استخوان‌ها، عدم تعادلِ میزان هورمون‌های پاراتیروئیدی و ضعف سیستم ایمنی بدن در نظر گرفته می‌شود.
این ویتامین نقشی بسیار اساسی در جلوگیری از ابتلا به بیماری‌ها و کمک به بهبود آن‌ها حتی بیماری‌های تنفسی و ساده؛ از سرماخوردگی تا کرونا، (Covid-19) کارکردِ درستِ بسیاری از ژن‌ها، رشد و نمو صحیح و بهترِ اطفال حتی در سنین آتی آن‌ها دارد، به طوری که کسانی که در سنین پایین دچار کمبود ویتامین دی نبوده‌اند، در مراحل بعدیِ رشد خود نیز، بسیار سالم‌تر بوده‌اند.
عملکردها

این ویتامین با بسیاری از ژن‌ها و دستگاه‌های بدن در ارتباط است؛ مثلاً به دلیل افزایش نیروی عضلات، زایمان زنان بهبود پیدا می‌کند چرا که عضلات ناحیه واژن هم قوی‌تر می‌شود و نوزاد سالم‌تر و در مقابل بیماری مصون‌تر خواهد بود چرا که این ویتامین به‌شدت با سیستم ایمنی و عضلات، مغز، استخوان، غدد و … در تعامل است.
اگر مادر کمبود ویتامین دی نداشته باشد، نوزاد نیز ویتامین دی مناسب را دریافت می‌کند و همین‌طور شیری که مادر می‌دهد، مقدار لازمِ ویتامین دی را خواهد داشت هر چند که به‌شدت نیز توصیه می‌شود که از بدو تولد، دادنِ مکملِ ویتامین دی به نوزاد آغاز شود
این ویتامین بر همهٔ بیماری‌هایی که به نام بیماری‌های خود-ایمنی شناخته شده‌اند به‌شدت تأثیر گذار است؛ به عنوان مثال ممکن است که بیماری را بهبود بخشد یا پیشرفت بیماری را متوقف کند یا سرعتش را کاهش دهد.
همچنین خواص ضد سرطانی این ویتامین در ابعاد وسیعی آزمایش و اثبات شده‌است. بیماری‌های پوستی مزمنِ خود-ایمنی مانند پیسی و پسوریازیس، توسط گروهی از دکترها و محققان در برزیل، از طریق تجویز "۳۵۰۰۰ واحد ویتامین دی، هر روز برای شش ماه و برای جلوگیری از عوارض احتمالیِ ازدیادِ ویتامین دی، کم کردن کلسیم مصرفی در تغذیه و بسیار آب خوردن (روزانه ۲٫۵لیتر)" نتایجِ بهبود شدید بیماری پیسی و برای بیماری پسوریازیس، بعضاً حتی درمانِ کامل، حاصل شده‌است.