stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
حوض‌ملتکیه چهارمنار
فرجام حوض‌ملتکیه

از جمله یادگارهای ماندگار عمادالدین مسعود که هنوز هم در خاطر اهالی محلۀ چهارمنار باقی مانده است، می‌توان به حوض‌ملتکیه اشاره کرد که آب پایاب گردفرامرز در آن جاری بود. این حوض پرآب که تا چند دهۀ پیش در مقابل جایگاه فعلی پایگاه بسیج قرار داشت، ابتدا به دلیل کاهش آب، از وسعت آن کاسته و سپس چند دهه پیش به منظور سهولت در تردد وسایل نقلیه، به کلی محو گردید . شایان ذکر است که این حوض، از حوض‌های مشهور و غالباً پرآب یزد در عصر قاجار به شمار می‌رفت . همچنین در اوایل دهۀ ۱۳۵۰، سکانسی از فیلم «مکافات» به کارگردانی کامران قدکچیان و بازی بهمن مفید و مهدی فخیم‌زاده، در کنار این حوض فیلم‌برداری شده است.
پاورقی‌ها

سنگ مزاری ساده و بی‌هیچ اسم و نوشته‌ای، در مُلتَکیهٔ چهارمنار، که منسوب به آرامگاه زنی است و احتمالاً مقبرهٔ ملکه خانم باشد
کتیبۀ کاشی‌کاری‌ ملتکیۀ چهارمنار، مربوط به دوران تیموری که به خط ثلث کتابت شده است
بنای ملتکیه اکنون به پایگاه مقاومت بسیج محل مبدل گشته است.۱۶ مهر ۱۴۰۳
سکانسی از فیلم «مکافات» با بازی بهمن مفید و مهدی فخیم‌زاده در حوض‌ملتکیه چهارمنار.سال ۱۳۵۰
گردن و مار در زبان فارسی می‌توانند استعاره از گردش، انحنا و چرخش باشند.
پونی (افغانستان)

پونی یک منطقه مسکونی در ولایت غور کشور افغانستان است.
ساگیری کیتائو

| ساگیری کیتائو | ساگیری کیتائو |
| --- | --- |
北尾 早霧: 北尾 早霧
زادهٔ: ۱۹۷۲ (۵۲–۵۳ سال) سایتاما، ژاپن
ملیت: ژاپنی
فعالیت دانشگاهی: فعالیت دانشگاهی
زمینه: اقتصاد کلان سیاست‌گذاری عمومی رفاه
نهاد: دانشگاه کیئو دانشگاه شهری نیویورک بانک فدرال رزرو نیویورک دانشگاه کالیفرنیای جنوبی
دانشگاه: دانشگاه نیویورک (Ph.D. 2007)  دانشگاه هاروارد (M.P.A./I.D. 2001)  دانشگاه واسدا (B.A. 1996) 
استاد دکترا: توماس جی. سارجنت Gianluca Violante
جوایز: جایزه ناکاهارا (۲۰۱۶)
اطلاعات در آیدیاز / ری‌پک: اطلاعات در آیدیاز / ری‌پک
 :  
ساگیری کیتائو (متولد ۱۹۷۲ میلادی)، اقتصاددان اهل ژاپن و استاد دانشگاه توکیو است.
حرفه

کیتائو در ۱۹۷۲ میلادی در استان ساییتاما، ژاپن به‌دنیا آمد. او در ۱۹۹۶ میلادی از دانشگاه واسدا فارغ‌التحصیل شد. کتیاو در شرکت گلدمن ساکس، نخست در بخش سرمایه‌گذاری بانکی کار نموده و بعداً، قبل از ترک این شرکت در ۱۹۹۹ میلادی، به بخش درآمد ثابت منتقل گردید. پس از مدتی کار در گلدمن ساکس، او برای ادامه تحصیلات دوباره به حوزه آموزشی برگشت.
او مدرک MPA/ID (فوق لیسانس در اداره عامه/توسعه بین‌الملل) خود را در سال ۲۰۰۱ میلادی از مدرسه حکومت جان اف. کندی در دانشگاه هاروارد، کسب کرد. پس از آن، او در دانشگاه نیویورک پذیرفته شده و با دریافت مدرک دکترای تخصصی (PhD) تحت سرپرستی توماس جی. سارجنت و جیانلوکا ویولانتی در ۲۰۰۷ میلادی از این دانشگاه فارغ‌التحصیل گردید.
پس از فراغت از دانشگاه نیویورک، کیتائو از ۲۰۰۷ تا ۲۰۰۹ میلادی به عنوان استادیار در دانشگاه کالیفرنیای جنوبی خدمت کرد. پس از آن او در بانک فدرال رزرو نیویورک به عنوان اقتصاددان مشغول کار شده و بعدتر به عنوان اقتصاددان ارشد تا ۲۰۱۱ میلادی در این اداره خدمت نمود. او از ۲۰۱۱ تا ۲۰۱۵ میلادی به عنوان دانشیار در دانشکده اقتصاد دانشگاه شهری نیویورک کار کرد. او به عنوان استاد دانشگاه کیئو (۲۰۱۵ تا ۲۰۱۸ میلادی) به ژاپن برگشت. اکنون او به عنوان استاد در دانشکده اقتصاد دانشگاه توکیو مشغول خدمت است.
او در ۲۰۱۶ میلادی جایزه ناکاهارا را دریافت نموده و به نخستین زنی مبدل شد که این جایزه را به‌دست می‌آورد.
تدریس

کیتائو در دانشگاه‌های معروف زیادی از جمله دانشگاه نیویورک، دانشگاه کالیفرنیای جنوبی و دانشگاه توکیو مضامین مرتبط با اقتصاد کلان را تدریس نموده‌است. در دانشگاه نیویورک، او مضامین اقتصاد کلان و اقتصاد کلان پیشرفته را در برنامه‌های دکترای رشته اقتصاد تدریس می‌کرد. در دانشگاه کیئو در ژاپن، او به تدریس مضامین مختلف در سطح لیسانس و فوق لیسانس می‌پرداخت. این مضامین متمرکز بر مفاهیم اقتصاد کلان از جمله پول، بانکداری و اقتصاد بین‌الملل بود. در دانشگاه توکیو، او مضمون بازار بین‌المللی را در سطح لیسانس و مضمون مدل‌های عوامل ناهمزاد در اقتصاد کلان را در سطح فوق لیسانس تدریس می‌کرد. شغل او به او این امکان را داده‌است تا در تعداد زیادی از مؤسسات ردهٔ بلند تدریس نماید.
تحقیقات

تحقیقات ساگیری کیتائو اساساً متمرکز بر حوزه اقتصاد کلان است. او همچنین موضوعاتی چون مالیات بر درآمد، توزیع ثروت و نابرابری، امنیت اجتماعی، بیمه پزشکی، بیمه بیکاری، گذار جمعیتی، بیمه معلولیت، کارآفرینی و اقتصاد ژاپن را مورد مطالعه قرار می‌دهد.
ساگیری کیتائو تعداد زیادی از موضوعات مرتبط با اقتصاد کلان را مورد مطالعه قرار داده‌است. تاریخچه پژوهش وی شامل موضوعات پژوهشی زیادی در مورد ژاپن است. از ۲۰۱۵ میلادی تاکنون، او هفت مقاله در مورد سیاست‌های مختلفی که بر اقتصاد ژاپن تأثیر می‌گذارد، منتشر نموده‌است. تازه‌ترین پژوهش وی که دارای عنوان «بلاتکلیفی سیاست و هزینه تأخیر اصلاحات: مورد ژاپن مُسن» است در ژانویه ۲۰۱۸ در رویو آف ایکنامیک دینامیکس منتشر گردید. اخیراً او دو مقاله مشترکاً با سلهاتین امروهوروگلو و توماوکی یامادا منتشر کرده‌است. در مارس ۲۰۱۷، او مقاله «چه زمانی ما اصلاحات بازنشستگی را در ژاپن مُسن شروع خواهیم کرد؟» را در ایکنامیک رویوی ژاپن منتشر نمود، مقاله‌ای که مبتنی بر نطق علمی جایزه ناگاهارای وی بود. این مقاله روی این بحث می‌نماید که چگونه برخی اصلاحات مشخص می‌تواند عمر بازنشستگی را سه سال بلندتر نموده و نرخ جابجایی را ۲۰ درصد کاهش دهد. او سپس به این مبحث می‌پردازد که چگونه تأخیر آن از ۲۰۲۰ به ۲۰۳۰ و بعد به ۲۰۴۰ می‌تواند برای شهروندان آینده ژاپن، بار مالیاتی را ۸ درصد افزایش و میزان رفاه آن‌ها را ۳ درصد کاهش دهد.
با ملاحظه اوضاع وخیم کووید-۱۹، ساگیری کیتائو پژوهش‌های انجام داده و مقاله «تأثیرات کووید-۱۹ بر بازار کار و نابرابری در ژاپن» (新型コロナ危機による労働市場への影響と格差の拡大) را همراه با شینوسوک کیکوچی و مینامو میکوشیبا منتشر کرد. این مقاله در رابطه با این‌که پاندمی کنونی چگونه بر بازار کار در ژاپن تأثیر داشته‌است بحث نموده و بر نابرابری در میان جامعه ژاپنی تأکید می‌کند. این مقاله در فصل پانزدهم اقتصاد بحران کووید-۱۹ توسط کی. کوبایاشی و ام. موریکاوا، نسخه نیکی (Nikkei)، ۲۰۲۰ (『コロナ危機の経済学』（小林・森川編）日本経済新聞出版、۲۰۲۰年) گنجانده شده‌است.
ماشین مشتی ممدلی (فیلم)

| ماشین مشتی ممدلی | ماشین مشتی ممدلی |
| --- | --- |
کارگردان: محمدرضا فاضلی
تهیه‌کننده: محمدرضا فاضلی
نویسنده: فریدون گله
بازیگران: محمدرضا فاضلیمنصور سپهرنیامستانه جزایرینوش‌آفرینشهرآشوب
فیلم‌بردار: کمال مطیعی
تدوین‌گر: محمدرضا فاضلی
تاریخ‌های انتشار: ۱۳۵۳ هلن فیلم
مدت زمان: ۹۹ دقیقه
کشور: ایران
زبان: فارسی 
ماشین مشتی ممدلی فیلمی به کارگردانی محمدرضا فاضلی و نویسندگی فریدون گله محصول سال ۱۳۵۳ است.
داستان

دو گروه مختلف برای یافتن گنجینه‌ای رهسپار محلی در شهر چالوس می‌شوند. طی ماجراهایی گروه دیگری نیز به آنها ملحق شده و بالاخره گنجینه را یافته و متفقاً در اتومبیلی سوار می‌شوند. اتومبیل مشتی ممدلی آنها را مستقیماً به ادارهٔ پلیس می‌برد و معلوم می‌شود که دفینه متعلق به دولت است و یابندگان آن از جایزهٔ مخصوصی که به این منظور تعیین شده برخوردار می‌شوند.
بازیگران

محمدرضا فاضلی
منصور سپهرنیا
مستانه جزایری
نوش‌آفرین
شهرآشوب
غلامحسین بهمنیار
حسن رضایی
منوچهر اخضرپور
نعمت‌الله گرجی
علی زاهدی
گیتی بهشتی
شهلا یوسفی
بهزاد غفاری
بلبل دانایی
رضا شفیع
غلامعلی گلچین
شهاب مقدم
حسن محمدی
علی دهقان
اکبر اصفهانی
محمد گیلانی
ساغر
فرشته
ذبیح‌الله ذبیح‌پور
حسین قنبری
احمد قبادی
پروین ملکوتی
لشم پایین

مکان
| لشم پایین | لشم پایین |
| --- | --- |
روستا: روستا
محل : محل 
مختصات: : مختصات: 
استان: مازندران
شهرستان: تنکابن
بخش: کوهستان
دهستان: سه‌هزار
جمعیت: ۰ نفر (سرشماری ۹۵)
لشم پایین روستایی از توابع بخش کوهستان شهرستان تنکابن در استان مازندران ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان سه‌هزار قرار دارد و جمعیت آن براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۹۵ کمتر از سه خانوار بوده است.
پولانگو

| پولانگو | پولانگو |
| --- | --- |
کارگردان: گاندی مارکس
تهیه‌کننده: M. Prakash E. Ravichandran
بازیگران: Ravi Rahul Nisha Lalwani
فیلم‌بردار: وینود
تدوین‌گر: سورش اورس
شرکت تولید: P. R. Entertainment
تاریخ‌های انتشار:  ۲۷ ژوئیه ۲۰۱۲ (۲۰۱۲-07-۲۷)  
کشور: هند
زبان: تامیلی 
پولانگو (ترجمه واژه‌به‌واژه: Never tell a lie) یک فیلم مهیج ماجراجویی به زبان تامیل هندی محصول 2012 به کارگردانی گاندی مارکس و با بازی راوی راهول و نیشا لالوانی است.
این فیلم اولین کارگردانی گاندی مارکس است که پیش از این دو فیلم کوتاه و یک فیلم مستند را کارگردانی کرده بود. اگرچه این فیلم یک تریلر ماجراجویی است، اما کارگردان تصمیم گرفت آهنگ‌هایی را برای جنبه تجاری در فیلم قرار دهد. نیشا لالوانی هنرپیشه هندی که پیش از این در فیلم کالیوگ (۲۰۰۵) بازی کرده بود، به عنوان بازیگر نقش اول در این تریلر قهرمان محور انتخاب شد و همزمان با گروه موسیقی سابکی باجگی (۲۰۱۵) روی این فیلم کار کرد. راوی راهول بازیگر نقش اصلی پس از دو دهه غیبت در این فیلم ظاهر شد. فیلم در جنگل‌های عمیق چالاکودی، کودایکانال و تالاکونا فیلمبرداری شده‌است.
بازیگران

راوی راهول در نقش راهول
نیشا لالوانی در نقش جانسی
ویشوا
Vetri
یاترا
نارایانان
یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (به انگلیسی: Machine learning) یا اِم‌اِل (اختصاری ML)، مطالعهٔ الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری مورد استفادهٔ سیستم‌های کامپیوتری است که به‌جای استفاده از دستورالعمل‌های واضح، از الگوها و استنباط برای انجام وظایف استفاده می‌کنند. یادگیری ماشینی علمی است که باعث می‌شود رایانه‌ها بدون نیاز به یک برنامه صریح در مورد یک موضوع خاص یاد بگیرند. به عنوان زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی یک مدل ریاضی بر اساس داده‌های نمونه یا داده‌های آموزش به منظور پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بدون برنامه‌ریزی آشکار، ایجاد می‌کنند.
یادگیری ماشین در بسیاری زمینه‌ها از جمله مهندسی، کسب و کار، زبان‌شناسی و پزشکی کاربرد دارد. یادگیری ماشینی در بسیاری جنبه‌های زندگی روزمره وارد شده‌است. برای نمونه، موتورهای جستجوی اینترنتی در گوگل یا بینگ از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند، چرا که نرم‌افزار یادگیری ماشینی آن‌ها چگونگی رتبه‌بندی برای یک صفحه وب را درک کرده‌است. همین‌طور فیس‌بوک یا برنامه عکس اپل که تصاویر افراد را شناسایی می‌کند نوعی از یادگیری ماشینی است. فیلتر هرزنامه‌ها (spam) در ایمیل هم از کاربردهای یادگیری ماشینی است.
به بیانی دیگر از طریق «یادگیری ماشین»، سامانه‌هایی رایانه‌ای ساخته می‌شود که از داده‌هایی که دریافت می‌کنند، یادمی‌گیرند که چگونه وظایف خود را اجرا کنند؛ یعنی به جای آن که برنامه‌نویس و توسعه‌دهنده خط به خط دستورالعملی که یک برنامه کدنویسی شده باید انجام بدهد را مشخص کند، خود نرم‌افزار به‌طور مستقل کد خود را بعد از استفاده شدن به‌روز می‌کند و برای به دست آمدن نتیجهٔ بهتر، کد خود را بهبود می‌بخشد.
هدف‌ها و انگیزه‌ها

هدف یادگیری ماشینی این است که رایانه‌ها و سامانه‌ها بتوانند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند.
گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد.
طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است.
به لحاظ نظری پژوهش‌گران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مؤلفه‌هایی از هر دو روی‌کرد هستند.
یادگیری ماشینی کمک فراوانی به صرفه جویی در هزینه‌های عملیاتی و بهبود سرعت عمل تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌کند. به عنوان مثال در صنعت نفت و پتروشیمی با استفاده از یادگیری ماشین، داده‌های عملیاتی تمام حفاری‌ها اندازه‌گیری شده و با تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوریتم‌هایی تنظیم می‌شود که در حفاری‌های بعدی استخراج پُربازده و بهینه‌تری داشته باشیم. در حقیقت یادگیری ماشین با نگاه به داده، پارادایم ویژه‌ای برای بررسی علوم محاسباتی ایجاد می‌کند.
یادگیری با نظارت

مقالهٔ اصلی: یادگیری با نظارت
یادگیری تحت نظارت، یک روش عمومی در یادگیری ماشینی است که در آن به یک سیستم، مجموعه‌ای از جفت‌های ورودی – خروجی ارائه شده و سیستم تلاش می‌کند تا تابعی از ورودی به خروجی را فرا گیرد. یادگیری تحت نظارت نیازمند تعدادی داده ورودی به منظور آموزش سیستم است. یادگیری تحت نظارت خود به دو دسته تقسیم می‌شود: رگرسیون و طبقه‌بندی. رگرسیون آن دسته از مسائل هستند که خروجی یک عدد پیوسته یا یک سری اعداد پیوسته هستند مانند پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس اطلاعاتی مانند مساحت، تعداد اتاق خواب‌ها، و غیره و دسته طبقه‌بندی به آن دسته از مسائل گفته می‌شود که خروجی یک عضو از یک مجموعه باشد مانند پیش‌بینی اینکه یک ایمیل هرزنامه هست یا خیر یا پیش‌بینی نوع بیماری یک فرد از میان ۱۰ بیماری از پیش تعریف شده. با این حال رده‌ای از مسائل وجود دارند که خروجی مناسب که یک سیستم یادگیری تحت نظارت نیازمند آن است، برای آن‌ها موجود نیست. این نوع از مسائل چندان قابل جوابگویی با استفاده از یادگیری تحت نظارت نیستند. یادگیری تقویتی مدلی برای مسائلی از این قبیل فراهم می‌آورد. در یادگیری تقویتی، سیستم تلاش می‌کند تا تقلب های خود را ،با یک محیط پویا از طریق آزمون و خطا بهینه سازد. یادگیری تقویتی مسئله‌ای است که یک عامل که می‌بایست رفتار خود را از طریق تعاملات آزمون و خطا با یک محیط پویا فرا گیرد، با آن مواجه است. در یادگیری تقویتی هیچ نوع زوج ورودی – خروجی ارائه نمی‌شود. به جای آن، پس از اتخاذ یک عمل، حالت بعدی و پاداش بلافصل به عامل ارائه می‌شود. هدف اولیه برنامه‌ریزی عامل‌ها با استفاده از تنبیه و تشویق است بدون آنکه ذکری از چگونگی انجام وظیفه آن‌ها شود.
یادگیری با نظارت > یادگیری با نظارت آماری

در آمار احتمال خروجی بر حسب ورودی محاسبه می‌شود. اگر ورودی  xباشد و خروجی  y، p(y|x) از داده‌ها یادگرفته می‌شود، به عبارت دیگر یادگیری در واقع پیدا کردن تابع  pاست. دو روش کلی برای پیدا کردن تابع  p وجود دارد: روش تولیدی (Generative) و روش تشخیصی (Discriminative). به بیان بسیار ساده، در روش تشخیصی، ماشین مرز بین طبقه‌های مختلف را یادمی‌گیرد، اما در روش تولیدی، ماشین نحوهٔ تولید نمونه‌های یک طبقه را یادمی‌گیرد. به بیان ریاضی، در روش تشخیصی  p(y|x) مستقیماً یادگرفته می‌شود، ولی در روش تولیدی ابتدا  p(y) و  p(x|y) از داده‌ها برآورد می‌شوند و بعد با استفاده از قانون بیز (Bayes)  p(y|x) محاسبه می‌شود.
یادگیری با نظارت > تعریف ریاضی یادگیری با نظارت

در یادگیری با نظارت، مثال‌های آموزشی به صورت جفت‌های ( x^{i},y^{i}) که در آن هر نمونه به همراه بر چسب آن داده شده‌اند و  i اندیس هر مثال در مجموعه مثال‌های آموزشی  Dاست. هدف در این یادگیری به‌دست آوردن تابع  f است که بتواند برای نمونه‌های ورودی دیده نشده  xبر چسب مناسب را برگرداند یعنی  f(x) را. نمونه و برچسب هر دو می‌توانند یک بردار باشند. اگر برچسب یک عدد حقیقی باشد مسئله پیش روی ما «رگرسیون» (Regression) نامیده می‌شود. اگر برچسب یک عدد صحیح باشد به مسئله «طبقه‌بندی» (Classification) گفته می‌شود.
یادگیری بی‌نظارت

یادگیری بی‌نظارت یا یادگیری بدون نظارت (انگلیسی: Unsupervised Learning، در مقابل یادگیری بانظارت)، یکی از انواع یادگیری در یادگیری ماشین است. اگر یادگیری بر روی داده‌های بدون برچسب و برای یافتن الگوهای پنهان در این داده‌ها انجام شود، یادگیری بدون نظارت خواهد بود. از انواع یادگیری بدون نظارت می‌توان به الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)، تخصیص پنهان دیریکله (LDA) و جاسازی لغات (Word Embedding) اشاره کرد.
یادگیری بی‌نظارت > مثالی از یادگیری بی‌نظارت

از یادگیری نظارت نشده در دنیای امروز می‌توان مثال‌های متعددی زد. یکی از پُرکاربردترین آن‌ها پیشنهادهایی است که به کاربران در شبکه‌های اجتماعی داده می‌شود. به عنوان مثال در اینستاگرام داده‌های زیادی از هر کاربر از جمله علایق شخصی، کسانی که دنبال می‌کند، دنبال‌کنندگان او وجود دارد. اینستاگرام براساس این داده‌ها، ویژگی‌های کابران را تعیین کرده و آن‌ها را خوشه‌بندی می‌کند. در نهایت با توجه به خوشه‌ای که کاربر درون آن قرار گرفته‌است، پیشنهادهای متعددی به وی به منظور درگیر کردن بیشتر او با این شبکه اجتماعی می‌دهد.
یادگیری تقویتی

هدف یادگیری تقویتی که بخش دیگری از یادگیری ماشینی است این است که چگونه عامل‌های نرم‌افزاری، باید یک عمل را مناسب محیط انتخاب کنند تا پاداش بهینه بیشینه شود. این رشته به دلیل کلی بودن، در بسیاری از رشته‌های دیگر از جمله نظریه بازی، تئوری کنترل، تحقیق در عملیات، تئوری اطلاعات، بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه‌سازی، سیستم‌های چند عامل، هوشمند جمعی، آمار و الگوریتم‌های ژنتیکی مورد مطالعه قرار می‌گیرد. در یادگیری ماشین، محیط به‌طور معمول به عنوان یک فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP) معرفی می‌شود. بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی از تکنیک‌های برنامه‌نویسی پویا استفاده می‌کنند. در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی، فرضیه مبتنی بر دانش یک مدل دقیق ریاضی از MDP نیست، و هنگامی که مدل‌های دقیق غیرقابل دسترسی هستند مورد استفاده قرار می‌گیرد. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در وسایل نقلیه خودران یا در یادگیری بازی در برابر حریف انسانی استفاده می‌شود.
یادگیری دیکشنری پراکنده

یادگیری دیکشنری پراکنده یا فرهنگ لغت پراکنده یک روش یادگیری است که در آن یک مثال آموزشی به عنوان ترکیبی خطی از توابع پایه ارائه می‌شود، و فرض بر این است که یک ماتریس پراکنده‌است. این مسئله از نوع به شدت سخت NP-hard است و حل تقریبی آن دشوار است. الگوریتم K-SVD یک روش اکتشافی معمول برای یادگیری دیکشنری پراکنده‌است. یادگیری دیکشنری پراکنده در چندین زمینه استفاده شده‌است. در دسته‌بندی، مسئله مشخص کردن کلاس‌هایی است که قبلاً دیده نشده‌اند متعلق به نمونه آموزشی اند. برای دیکشنری که در آن هر کلاس از قبل ساخته شده‌است، یک مثال آموزشی جدید با کلاس همراه است که به بهترین شکل توسط دیکشنری مربوط نمایش داده می‌شود؛ مثلاً یادگیری دیکشنری پراکنده در تشخیص و جداسازی نویز تصویر استفاده شده‌است. ایده اصلی این است که تکه‌های تصویر تمیز و بدون نویز می‌تواند جداگانه توسط یک دیکشنری تصویری نشان داده شود، اما قسمت نویز نمی‌تواند.
روش‌های جدید یادگیری ماشینی > ماشین سازنده متغیر همبسته بالا (HCVCM)

این الگوریتم یک مدل ترکیبی جدید برای بهبود مدلهای رگرسیون و مدلهای شبکه عصبی مصنوعی برای پیش‌بینی پدیده‌ها و عملکرد مواد است. ماشین سازنده متغیر همبسته بالا (HCVCM) سعی دارد متغیرهای جدیدی را به جای متغیرهای اولیه ایجاد کند که در بهبود دقت مدل‌ها موثرتر هستند. این متغیرها از متغیرهای اولیه با استفاده از توابع ریاضی متغیرهای جدیدی ایجاد می‌کند، به گونه ای که ارتباط بیشتری با خروجی و همبستگی کمتری با ورودی‌های دیگر دارند. در HCVCM سه مرحله وجود دارد. یکم ،با استفاده از چندین توابع ریاضی متغیرهای جدیدی ایجاد می‌کنند. سپس متغیرهای جدید انتخاب می‌شوند، که در مقایسه با متغیرهای اولیه ضریب همبستگی بیشتری با خروجی دارند. در مرحله سوم فقط متغیرهای جدیدی انتخاب می‌شوند که همبستگی آن‌ها کمتر از همبستگی بین متغیرهای اولیه است. این روش در سال ۲۰۲۰ توسط آیدین شیشه‌گران ارائه شد.
روش‌های جدید یادگیری ماشینی > ماشین خالق متغیر قوی‌تر (SVCM)و ماشین انتخابگر پویا (DSM)

شیشه‌گران و همکارانش روش‌های جدید مختلفی  را برای توسعه روش‌های یادگیری ماشین ایجاد کردند، مانند ماشین خالق متغیر قوی‌تر (SVCM) و ماشین انتخاب پویا (DSM) که می‌تواند به صورت پویا از بین چندین ماشین انتخاب کند که یکی از آنها برای هر مجموعه داده و متغیرهای ورودی دقیق تر است. به عبارت دیگر، او مدلی را در سال 2023 ایجاد کرد که می تواند مدل دقیق بین ماشین های مختلف را بر اساس ویژگی پارامترهای ورودی پیش بینی کند. کارشناسان معتقدند که DSM می تواند انقلابی در روش های یادگیری ماشینی باشد، زیرا این روش هوش مصنوعی می تواند ماشین های دیگر را مدیریت کند.
بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشینی

امروزه با توجه به گستردگی زبان‌های برنامه‌نویسی، علاقه‌مندان به این بخش از هوش مصنوعی ،از زبان‌های مختلفی استفاده می‌کنند. پُراستفاده‌ترین این زبان‌ها عبارتند از:
پایتون
متلب
جاوا
آر
جاوا اسکریپت
سی‌شارپ
اسکالا
بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشینی > بهترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشینی

نکته‌ای که باید در نظر داشت این است که بهترین زبان برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی وجود ندارد. چرا که این مسئله کاملاً وابسته به موردی است که برنامه‌نویس می‌خواهد برای آن موضوع کدنویسی کند. به‌عنوان مثال فردی تنها می‌خواهد مفاهیم اولیه یادگیری ماشینی را فراگیرد. برای چنین شخصی استفاده از یک زبان برنامه‌نویسی با محیط قابل فهم و آسان کفایت می‌کند.
ممکن است فرد دیگری در فرایند یادگیری ماشینی نیاز به پردازش تصویری داشته باشد. در چنین حالتی زبان‌های متلب و پایتون بهترین گزینه هستند. چرا که کتابخانه‌های قوی برای پردازش تصویر دارند. در حالتی که افراد بخواهند در تئوری‌های مربوط به یادگیری ماشینی عمیق شده و از روش‌های آماری خاص استفاده کنند گزینه مناسب R خواهد بود. البته سی شارپ که به تازگی با ارائه عمومی مدل بیلدر وارد این مبحث شده (قبل از این هم از مدل بیلدر در برخی فناوری‌های خود مانند bing استفاده کرده بود) قطعاً حرف‌های زیادی در این زمینه خواهد داشت. همچنین با توجه به سادگی استفاده از آن و تنها با تسلط به زبان #C و حتی با دانش اندک ریاضی محبوبیت خود را به دست می‌آورد.
مراحل یادگیری ماشین

فرایند یادگیری ماشین در مراحل مختلفی اتفاق می‌افتد که در ادامه به آنها اشاره می‌کنیم و هر کدام از مراحل را بررسی می‌کنیم.
جمع آوری و کار با داده‌ها :
اساس کار یادگیری ماشین با داده‌هاست و داده‌های مناسب و نرمال شده یکی از مهم‌ترین قسمت‌های فرایند یادگیری است. در این مرحله داده‌های مربوط به مدل یادگیری ماشین جمع‌آوری شده و به روش‌های مختلف تبدیل به داده‌های آماده پردازش می‌شوند و یا به اصطلاح نرمالایز می‌شوند. داده‌ها به دو بخش داده‌های آموزشی و داده‌های تستی تقسیم می‌شوند. از داده‌های آموزشی برای آموزش مدل و از داده‌های تستی برای تست عملکرد مدل پس از آموزش استفاده می‌شود.
انتخاب الگوریتم و مدل مناسب و آموزش :
مرحله بعدی استفاده از یک مدل مناسب برای آموزش، با داده‌های موجود است. الگوریتم و مدل‌های از قبل طراحی شده‌ای وجود دارد که شما می‌توانید متناسب با نیاز خود یکی از آنها و یا ترکیبی از چند مدل را برای آموزش انتخاب کنید. در این مرحله داده‌هایی که برای آموزش مدل در نظر گرفته شده بودند به مدل داده می‌شود و مدل شروع به آموزش از روی آن داده‌ها می‌کند.
اعتبارسنجی :
پس از مرحله انتخاب مدل و آموزش آن، نوبت به اعتبارسنجی می‌رسد. در این مرحله با استفاده از متدهای مختلف شروع به اعتبارسنجی مدل می‌شود. اعتبارسنجی مدل با استفاده از داده‌هایی که برای تست در نظر گرفته شده انجام می‌شود. مدل پس از آموزش با داده‌های تست اعتبارسنجی می‌شود تا مشخص شود میزان خطا و یا درستی مدل چقدر است. در این مرحله با توجه به جواب به دست آمده هایپر پارامترها تنظیم می‌شوند.
ورودی و خروجی یادگیری ماشینی
یکی از انواع یادگیری از داده‌ها
مارچانیزه

مکان
| Marcianise | Marcianise |
| --- | --- |
کومونه: کومونه
Comune di Marcianise: Comune di Marcianise
ناحیه: کامپانیا
استان / شهرستان: استان کسرتا (CE)
دهستان: Cantone
حکومت: حکومت
 • شهردار: Antonio De Angelis
مساحت: مساحت
 • کل: ۳۰ کیلومتر مربع (۱۰ مایل مربع)
ارتفاع: ۳۳ متر (۱۰۸ فوت)
جمعیت (31 May 2011): جمعیت (31 May 2011)
 • کل: ۴۰٬۴۷۶
 • تراکم: ۱۳۰۰/کیلومتر مربع (۳۵۰۰/مایل مربع)
اهلیت‌نام: Marcianisani
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانه)
کد پستی: 81025
پیش‌شماره تلفن: 0823
قدیس پشتیبان: میکائیل
روز قدیس: May 8
وبگاه: وبگاه رسمی
مارچانیزه (به ایتالیایی: Marcianise) یک کومونه در ایتالیا است که در استان کسرتا واقع شده‌است.
خصوصیات

مارچانیزه ۳۰ کیلومترمربع مساحت و ۴۰٬۴۷۶ نفر جمعیت دارد و ۳۳ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
دیر کریک، مینه‌سوتا

مکان
| Deer Creek, Minnesota | Deer Creek, Minnesota |
| --- | --- |
شهر: شهر
Location of Deer Creek, Minnesota: Location of Deer Creek, Minnesota
مختصات: ۴۶°۲۳′۲۸″ شمالی ۹۵°۱۹′۱۵″ غربی﻿ / ﻿۴۶٫۳۹۱۱۱°شمالی ۹۵٫۳۲۰۸۳°غربی﻿ / 46.39111; -95.32083: مختصات: ۴۶°۲۳′۲۸″ شمالی ۹۵°۱۹′۱۵″ غربی﻿ / ﻿۴۶٫۳۹۱۱۱°شمالی ۹۵٫۳۲۰۸۳°غربی﻿ / 46.39111; -95.32083
State: مینه‌سوتا
شهرستان: Otter Tail
مساحت: مساحت
 • کل: ۴٫۰۳ مایل مربع (۱۰٫۴۴ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۴٫۰۱ مایل مربع (۱۰٫۳۹ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۰۲ مایل مربع (۰٫۰۵ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۱۳۹۴ فوت (۴۲۵ متر)
جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده امریکا): جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده امریکا)
 • کل: ۳۲۲
 • برآورد (2012): ۳۲۰
 • تراکم: ۸۰٫۳/مایل مربع (۳۱٫۰/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۶ (CST)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۵ (CDT)
زیپ‌کد: 56527
کد منطقه: 218
FIPS code: 27-15184
GNIS feature ID: 0642707
دیر کریک، مینه‌سوتا (به انگلیسی: Deer Creek, Minnesota) یک شهر در ایالات متحده آمریکا است که در مینه‌سوتا واقع شده‌است.
خصوصیات

دیر کریک ۱۰٫۴۴ کیلومترمربع مساحت و ۳۲۲ نفر جمعیت دارد و ۴۲۵ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
لک (عدد)

لک یا لَگ، یکایی در سامانه عددی هندی است و یک لک برابر است با صد هزار.
این یکا در افغانستان نیز به کار برده می‌شود.
کاربری در ادبیات پارسی

شماره لک از دوره کهن در اشعار فارسی آمده است و شماره های یک و ده و صد و هزار و بیور و لک و هزار هزار برای یک تا میلیون استفاده شده است.
در آن نه سایر ماند و نه طایر از بر خاک/
دو لک ز لشکر او شد به زیر خاک نهان/
عنصری بلخی
از چرخ تا کبوتر و از مرغ تا شتر/
از گرگ تابه برّه و از موش تا پشک/
روزی خوران خوان پر از نعمت تواند/
هر گوشه ای که می‌نگرم صدهزار لک/
کمال غیاث شیرازی
جود تو بی نبود ور بود گهی/
در حق خصم بی لک و بر دوست لک بود/
امیرخسرو دهلوی
چنین گفت با ساقیان قدک/
به تنها مرا هست صد بار لک/
نظام‌الدین محمود قاری
سالن ورزشی مرکزی شهرداری اوساکا

| 0 | 1 |
| --- | --- |
آدرس: اوساکا ژاپن
گونه: ورزش‌های سالنی
گنجایش: ۱۰۰۰۰ صندلی-۱۶۰۰۰ نفر به صورت کامل
ساخت: ساخت
بازگشایی: ۱۹۹۶
پیمانکار اصلی: اوبایاشی
وبگاه: وبگاه
https://www.yahataya-park.jp/osaka_arena/index.html: https://www.yahataya-park.jp/osaka_arena/index.html
سالن ورزشی مرکزی شهرداری اوساکا یک ورزشگاه سرپوشیده واقع در میناتو کو، شهر اوساکا، استان اوساکا، ژاپن است. این سالن ورزشی در سال ۱۹۹۶ افتتاح شد.
این ورزشگاه در پارک یاهاتایا در منطقه خلیج اوساکا ساخته شده‌است. محوطه سالن کاملاً زیر زمین است و سقف آن پوشیده شده‌است.
تاریخچه

ژوئن ۱۹۹۳ - شروع به ساخت و ساز.
آوریل ۱۹۹۶ - پایان ساخت.
کاربران

این ورزشگاه میزبان چندین مسابقه برای مسابقات قهرمانی جهانی والیبال زنان برای سال‌های ۱۹۹۸، ۲۰۰۶ و ۲۰۱۰ بود.
تیم B.League Osaka Evessa (تیم بسکتبال) بازی‌های خانگی خود را در این ورزشگاه برگزار می‌کند.
تیم F.League Shriker Osaka فوتسال بازی‌های خانگی را در سالن ورزشی مرکزی شهرداری اوزاکا برگزار می‌کند.