stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
دیسگیوزیا

دیسگیوزیا (به انگلیسی: Dysgeusia) یا پاراگیوزیا (به انگلیسی: Parageusia)، به نارسایی چشایی با تغییر در حس چشایی گفته می‌شود. همچنین دشمزه‌ای (دشچشایی) بیشتر با اَمزه‌ای (ناچشایی)، که از دست دادن کامل حس چشایی است، و فرومزه‌ای (فروچشایی)، که یک کاهش در احساس چشایی است، پیوند دارد. یک دگرگونی در مزه و بو شاید یک فرایند دوم در وضعیت‌های گوناگون بیماری باشد یا شاید نشان‌های آغازین آن باشد. کژدیسی در حس چشایی تنها نشانه آن است، و تشخیص آن معمولاً پیچیده‌است زیرا حس چشایی با دیگر سامانه‌های حسی گره خورده‌است. علل شایع ابتلا به دُشمزی شامل شیمی‌درمانی، درمان آسم با آلبوترول و کمبود روی است. بیماری کبد، کم‌کاری تیرویید (فروتیروئیدی) و به‌ندرت برخی از انواع تشنج نیز می‌تواند منجر به دُشچشایی شوند. داروهای گوناگون همچنین می‌توانند مسئول دگرگونی مزه (چشایی) و باعث دیسگوزیا باشند. با توجه به گونه‌گونی دلایل دچار به دشمزه‌ای، بسیاری درمان‌های شدنی هست که در کاهش یا پایان نشان‌های دشچشایی اثرگذار اند. این‌ها شامل بزاق مصنوعی، پلیکارپین، مکمل روی، تغییرهایی در دارو درمانی و آلفا لیپوئیک اسید اند.
واژه Dysgeusia از پیشوند dys- در انگلیسی به‌معنای بد، بیماری، سختی و واژه geûs در یونانی و پسوند اسم‌ساز ia- ساخته شده‌است.
غاز کوتوله سبز

| غاز کوتوله سبز | غاز کوتوله سبز |
| --- | --- |
وضعیت حفاظت: وضعیت حفاظت
 کمترین نگرانی  (IUCN 3.1):  کمترین نگرانی  (IUCN 3.1)
رده‌بندی علمی : رده‌بندی علمی 
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: طنابداران
رده:: پرندگان
راسته:: غازسانان
تیره:: مرغابیان
سرده:: Nettapus
گونه:: N. pulchellus
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Nettapus pulchellus Gould, 1842: Nettapus pulchellus Gould, 1842
غاز کوتوله سبز (نام علمی: Nettapus pulchellus) یک مرغابی شاخه‌نشین است که در جنوب گینه نو و شمال استرالیا تولیدمثل می‌کند.
سوت نر صدای بلند و ماده صدای کمتری دارد.
دهنو پیران

| دهنو پیران | دهنو پیران |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: : مختصات: 
کشور: ایران
استان: سیستان و بلوچستان
شهرستان: نیمروز
بخش: مرکزی
دهستان: ادیمی
جمعیت: ۱۹۵ نفر (سرشماری ۹۵)
دهنو پیران روستایی در دهستان ادیمی بخش مرکزی شهرستان نیمروز استان سیستان و بلوچستان ایران است. بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۰ جمعیت این روستا ۱۷۴ نفر (در ۶۲ خانوار) بوده است.
| جمعیت تاریخی> سال | جمعیت تاریخی> جمعیت | جمعیت تاریخی> ±% |
| --- | --- | --- |
| ۱۳۸۵ | ۱۷۶ | —     |
| ۱۳۹۰ | ۱۷۴ | ۱٫۱٪− |
بلو یاردیم

| بلو یاردیم | بلو یاردیم |
| --- | --- |
شهرداری‌های برزیل: شهرداری‌های برزیل
Musician's monument at the city entrance: Musician's monument at the city entrance
  پرچمنشان:   پرچمنشان
موقعیت بلو یاردیم در نقشه: موقعیت بلو یاردیم در نقشه
بلو یاردیمLocation within Brazilنمایش نقشه برزیلبلو یاردیمLocation within South Americaنمایش نقشه آمریکای جنوبی: بلو یاردیمLocation within Brazilنمایش نقشه برزیلبلو یاردیمLocation within South Americaنمایش نقشه آمریکای جنوبی
مختصات: ۸°۲۰′۰۹″جنوبی ۳۶°۲۵′۲۶″غربی﻿ / ﻿۸٫۳۳۵۸۳°جنوبی ۳۶٫۴۲۳۸۸°غربی﻿ / -8.33583; -36.42388: مختصات: ۸°۲۰′۰۹″جنوبی ۳۶°۲۵′۲۶″غربی﻿ / ﻿۸٫۳۳۵۸۳°جنوبی ۳۶٫۴۲۳۸۸°غربی﻿ / -8.33583; -36.42388
کشور:  برزیل
منطقه‌های برزیل: منطقه شمال شرقی برزیل
ایالت:  پرنامبوکو
مساحت: مساحت
 • کل: ۶۴۷٫۷ کیلومتر مربع (۲۵۰٫۱ مایل مربع)
ارتفاع: ۶۰۸ متر (۱۹۹۵ فوت)
جمعیت (۲۰۲۰): جمعیت (۲۰۲۰)
 • کل: ۷۶۶۸۷
 • تراکم: ۱۲۰/کیلومتر مربع (۳۱۰/مایل مربع)
اهلیت‌نام: Belo-jardinense
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۳:۰۰ (BRT)
بلو یاردیم (به پرتغالی: Belo Jardim) یک منطقهٔ مسکونی در برزیل است که در پرنامبوکو واقع شده‌است. بلو یاردیم ۶۴۷٫۷ کیلومتر مربع مساحت و ۷۶٬۶۸۷ نفر جمعیت دارد و ۶۰۸ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
گلشن‌آباد، نخجوان

| گلشن‌آباد، نخجوان | گلشن‌آباد، نخجوان |
| --- | --- |
شهرستان: شهرستان
گلشن‌آباد، نخجوان: گلشن‌آباد، نخجوان
مختصات: ۳۹°۲۲′۱۸″ شمالی ۴۵°۲۳′۴۷″ شرقی﻿ / ﻿۳۹٫۳۷۱۶۷°شمالی ۴۵٫۳۹۶۳۹°شرقی﻿ / 39.37167; 45.39639: مختصات: ۳۹°۲۲′۱۸″ شمالی ۴۵°۲۳′۴۷″ شرقی﻿ / ﻿۳۹٫۳۷۱۶۷°شمالی ۴۵٫۳۹۶۳۹°شرقی﻿ / 39.37167; 45.39639
کشور:  جمهوری آذربایجان
جمهوری خودمختار: نخجوان
شهرستان: شهرستان بابک
جمعیت (۲۰۰۵)[نیازمند منبع]: جمعیت (۲۰۰۵)[نیازمند منبع]
 • کل: ۴۹۸
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۴ (AZT)
گلشن‌آباد، نخجوان (به ترکی آذربایجانی: Gülşənabad) یک منطقهٔ مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان بابک واقع شده‌است. گلشن‌آباد ۴۹۸ نفر جمعیت دارد.
جنگ قفقاز

جنگ قفقاز در سال‌های ۱۸۱۷–۱۸۶۴ به تصرف قفقاز توسط قوای امپراتوری روسیه گفته می‌شود که منجر به الحاق قفقاز شمالی به روسیه و پاکسازی قومی این مناطق شد. این جنگ شامل مجموعه‌ای از عملیات نظامی توسط روس‌ها علیه نواحی و قبیله‌های در قفقاز شامل: چچن، داغستان، ابخازیا، آبزین، و ابیخ در هنگام جنگ روس‌های برای پیشروی به سمت جنوب بود. در داغستان نبرد علیه روسیه و مقاومت در برابر آن‌ها جهاد اعلام شد.
روس‌ها کنترل بزرگراه نظامی گرجستان را به دست گرفتند که جنگ قفقاز را به جنگ روس-شیرکاسیا در غرب و مرید در شرق تقسیم می‌کرد.
سایر سرزمین‌های قفقاز (شامل سرزمین‌های امروزی گرجستان، داغستان جنوبی، ارمنستان، و جمهوری آذربایجان) در بحبوحه زمانی مختلف قرن نوزدهم در جنگ‌های ایران و روسیه در دوره قاجار الحاق شدند.
توسا میتسونوبو

| توسا میتسونوبو | توسا میتسونوبو |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱ ژانویهٔ ۱۴۳۴
درگذشت: ۱۰ ژوئن ۱۵۲۵ کیوتو
ملیت: ژاپن
توسا میتسونوبو (به ژاپنی: 土佐 光信 Tosa Mitsunobu); ۱ ژانویهٔ ۱۴۳۴ – ۱۰ ژوئن ۱۵۲۵) نقاش و بنیانگذار مکتب توسا در دوره شوگون‌سالاری آشیکاگا اهل ژاپن بود.
یادگیری ماشین خودکاره

یادگیری ماشین خودکاره (به انگلیسی: Automated machine learning، به‌طور مخفف AutoML) فرایند خودکارسازی اعمال یادگیری ماشین بر مشکلات دنیای واقعی است. اُتوام‌ال خط لوله کامل فرایندهای یادگیری ماشین- از مجموعه داده‌های خام گرفته تا ایجاد مدل قابل استفاده -را در بر می‌گیرد. پیش از این اُتوام‌ال به عنوان راه حلی مبتنی بر هوش مصنوعی برای چالش‌های روزافزون استفاده از یادگیری ماشین ارائه شده‌است. به دلیل خودکار بودن اُتوام‌ال افراد غیر متخصص نیز می‌توانند از مدل‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین، بدون نیاز به یادگیری تخصصی در این زمینه، استفاده کنند.
خودکارسازی فرایند استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین علاوه بر مزایای ذکر شده، مزایای دیگری مانند تولید راه حل‌های ساده‌تر، ایجاد سریع تر این راه حل‌ها و ایجاد مدل‌هایی که اغلب از مدل‌هایی که به صورت دستی طراحی شده‌اند، بهترند، ارائه می‌دهد.
مقایسه با رویکرد استاندارد

در یادگیری ماشین معمولی، مجموعه ای از داده‌های ورودی برای یادگیری در اختیار داریم. این دادهٔ خام ممکن است در شکل و فرمتی مناسب برای اعمال همهٔ الگوریتم‌ها، نباشد. برای اینکه داده‌ها برای یادگیری ماشین قابل استفاده باشند، ممکن است یک متخصص نیاز به اعمال پیش پردازش داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها، استخراج ویژگی‌ها و روشی برای انتخاب ویژگی‌ها داشته باشد.
بعد از این مرحله باید انتخاب الگوریتم و بهینه‌سازی پارامترها، برای حداکثر کردن کارایی پیش‌بینی مدل، انجام شود. همهٔ این مراحل چالش‌هایی دارند و اُتوام‌ال به‌طور قابل ملاحظه ای این مراحل را برای افراد غیرمتخصص، ساده می‌کند.
اهداف خودکارسازی

یادگیری ماشین خودکار می‌تواند گام‌های مختلفی از فرایند یادگیری ماشین را هدف قرار دهد. که این اهداف شامل موارد زیر است:
آماده‌سازی داده‌های خام و فرمت‌های مختلف (به انگلیسی: Data preparation )
تشخیص نوع ستون ها؛ به عنوان مثال، بولین یا اعداد گسسته یا پیوسته یا متنی
تشخیص هدف ستون ها؛ به عنوان مثال، برچسب داده، قسمت طبقه‌بندی، ویژگی‌های عددی، دسته‌بندی، ویژگی‌های متنی،
تشخیص وظیفه؛ به عنوان مثال، طبقه‌بندی باینری، رگرسیون، طبقه‌بندی(به انگلیسی: classification) یا رتبه‌بندی
مهندسی ویژگی
انتخاب ویژگی‌ها
استخراج ویژگی
یادگیری متا و یادگیری انتقال
تشخیص و اصلاح مقادیر جا افتاده یا اشتباه داده‌ها یا مقادیر گمشده
انتخاب مدل
بهینه‌سازی ابرپارامترهای الگوریتم یادگیری
انتخاب خط لوله بر اساس محدودیت‌های زمان، حافظه و محدودیت‌های پیچیدگی
انتخاب معیارهای ارزیابی و روشهای اعتبار سنجی
بررسی مشکل‌ها
تشخیص نشت (به انگلیسی: Leakage detection)
تشخیص تنظیمات نادرست (به انگلیسی: Misconfiguration detection)
تجزیه و تحلیل نتایج به دست آمده
رابط کاربر و تصویرسازی برای یادگیری ماشین خودکار
به‌طور کلی می‌توان فرایند یادگیری ماشین خودکار را به چند بخش اصلی تقسیم کرد:
آماده‌سازی داده‌ها
مهندسی ویژگی‌ها
ایجاد مدل و تخمین کارایی مدل
آماده‌سازی داده‌ها > جمع‌آوری داده

مطالعات عمیق و فراوان در حوزهٔ یادگیری ماشین به وجود آورندهٔ نیاز دائمی به در دسترس بودن داده‌های مختلف شده‌است. به همین دلیل تعداد زیادی دیتاست قابل دسترسی برای همگان به وجود آمده‌اند. در مراحل اولیه توسعه یادگیری ماشین، دیتاست اعداد دست‌نویس MNIST توسعه داده شد و پس از آن دیتاست‌های بزرگ CIFAR-10 و CIFAR-100 و ImageNet نیز توسعه داده شدند. دیتاست‌های مختلفی با جستجوی عبارت مورد نظر در Kaggle و Google Dataset Search و Elsevier Data بایگانی‌شده  در ۳ ژوئن ۲۰۲۰ توسط Wayback Machine نیز قابل دسترسی استولی معمولاً به دست آوردن دیتاست برای موارد خاص مانند اطلاعات خصوصی افراد، توسط روش‌های ذکر شده، ساده نیست. برای حل این مشکل دو راه حل پیشنهاد می‌شود:
آماده‌سازی داده‌ها > جمع‌آوری داده > جستجوی داده

با جستجو در وب، که یک منبع پایان ناپذیر داده‌ها است می‌توان بعضی داده‌ها را به دست آورد اما ممکن است با مشکلاتی از جمله نادرست بودن یا نداشتن برچسب داده‌ها روبه رو شویم که برای حل این مشکل‌ها، روش‌هایی برای برچسب زدن به صورت خودکار به داده‌ها، ایجاد شده‌اند.
آماده‌سازی داده‌ها > جمع‌آوری داده > سنتز داده‌ها

شبیه‌سازی داده‌ها یکی از پر استفاده‌ترین روش‌ها برای تولید داده‌ها است: یعنی استفاده از شبیه‌سازهایی که به اندازهٔ ممکن به دنیای واقعی شبیه است. OpenAI Gym یک ابزار معروف برای ایجاد محیط‌های شبیه‌سازی متفاوت است
روش دیگر برای تولید داده‌ها استفاده از Generative Adversarial Networks یا GAN است.
آماده‌سازی داده‌ها > پاک‌سازی داده‌ها

داده‌های جمع‌آوری شده ناگزیر دارای نویز اند و این نویز می‌تواند تأثیر منفی در آموزش مدل داشته باشد در نتیجه در صورت نیاز باید فرایند پاک‌سازی داده‌ها (به انگلیسی: data cleaning) انجام شود.
به‌طور معمول پاک‌سازی داده‌ها به دانش افراد متخصص احتیاج دارد اما دسترسی به افراد متخصص محدود و هزینه بر است. به همین دلیل روش‌ها و سیستم‌های مانند BoostClean برای خودکار کردن این فرایند استفاده می‌شود. البته این سیستم‌ها فقط بر روی دیتاست‌های ثابتی می‌توانند کار کنند اما در دنیای واقعی که روزانه داده‌های بسیاری تولید می‌شود، این روش‌ها پاسخ گو نیستند.
آماده‌سازی داده‌ها > افزونگی داده‌ها

افزونگی داده‌ها (به انگلیسی: Data Augmentation) می‌تواند داده‌های جدیدی بر اساس داده‌های موجود تولید کند و تا حدودی از ابزارهای «جمع‌آوری داده‌ها» به حساب می‌آید. این روش همچنین به عنوان رگیولایزر برای جلوگیری از over fit شدن مدل بر روی داده‌های آموزشی مورد استفاده است. برای مثالی از پیاده‌سازی بخش افزونگی داده‌ها برای داده‌های تصویری می‌توان با بزرگ یا کوچک کردن تصویر یا بریدن بخش‌هایی از آن تصاویر جدید ایجاد کرد
از اولین سیستم‌هایی که برای خودکارسازی این بخش استفاده می‌شده‌است، AutoAugmentاست.
امروزه فرایند پیش پردازش داده‌ها به‌طور کامل و جامع توسط هیچ‌کدام از ابزارهای اُتوام‌ال پیاده‌سازی نشده‌است و هنوز به مقدار قابل توجهی تلاش فرد برای پیاده‌سازی نیاز دارد.
مهندسی داده‌ها

هدف مهندسی داده‌ها (به انگلیسی: Feature Engineering)ماکسیمم کردن ویژگی‌های استخراج شده از داده‌های خام برای استفاده توسط الگوریتم‌ها و مدل است؛ و شامل بخش‌هایی می‌شود:
مهندسی داده‌ها > انتخاب ویژگی‌ها

در انتخاب ویژگی‌ها (به انگلیسی: Feature Selection) یک زیر مجموعه از ویژگی‌ها را از روی مجموعه اصلی ویژگی‌ها با کاهش ویژگی‌های نامربوط یا تکراری انتخاب می‌شود و با این کار تلاش می شودکه مدل را ساده‌تر شود تا از بیش برازش (به انگلیسی: overfitting)جلوگیری کرده و کارایی مدل را بهتر شود. از جمله روش‌ها برای جستجوی ویژگی‌ها استفاده از روش‌های جستجوی اول سطح و اول بهترین و همین‌طور الگوریتم‌های شبیه‌سازی خنکسازی فلزات(به انگلیسی: Simulated annealing) و الگوریتم‌های ژنتیک است.
مهندسی داده‌ها > تولید ویژگی‌ها

در تولید ویژگی‌ها (به انگلیسی: Feature Construction)ویژگی‌های جدیدی را از فضای ویژگی‌های پایه یا داده‌های خام ایجاد می‌شود تا قابلیت تعمیم و مقاومت(به انگلیسی: robustness) مدل را بهبود دهد. برای مثال از روش‌هایی مانند متمم کردن ویژگی‌های بولین یا مینمم یا ماکسیمم کردن داده‌های عددی استفاده می‌شود.
مهندسی داده‌ها > استخراج ویژگی‌ها

فرایند استخراج ویژگی‌ها (به انگلیسی: Feature Extraction) روشی برای کاهش بعد است که با بعضی از توابع تناظر(به انگلیسی: mapping function)انجام می‌شود و اطلاعات و ویژگی‌های غیر تکراری را بر اساس معیارهای مشخصی استخراج می‌کند. کرنل استخراج ویژگی‌ها تابع تناظری است که می‌تواند باروشی مانند PCA پیاده‌سازی شود. به تازگی از شبکه‌های عصبی پیشخور (به انگلیسی: feed-forward)هم برای این کار استفاده می‌شود.
ایجاد مدل و تخمین کارایی مدل

ایجاد مدل به دوبخش فضای جستجو و روش‌های بهینه‌سازی تفسیم می‌شود. فضای جستجو ساختار مدل را تعریف می‌کند.
به‌طور کلی می‌توان مدل‌ها را به دو دسته تقسیم کرد:
مدل‌های معمول یادگیری ماشین مانند SVM ,والگوریتم کی-نزدیک‌ترین همسایه (به انگلیسی: k-nearest neighbors)و درخت تصمیم‌گیری
شبکه‌های عصبی عمیق(DNN)
در این ادامه بیشتر بر NAS تمرکز می‌کنیم و مراحل اُتوام‌ال را حول آن توضیح می‌دهیم.
ایجاد مدل و تخمین کارایی مدل > جستجوی معماری عصبی(NAS)

جستجوی معماری عصبی (به انگلیسی: Neural architecture search، به‌طور مخفف "NAS") روشی برای اتوماسیون طراحی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) است و روشی است که به‌طور گسترده در زمینه یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. از NAS برای طراحی شبکه‌هایی استفاده شده‌است که از معماری‌هایی با طراحی دستی بهترعمل می‌کنند.
متدهای NAS را می‌توان با توجه به فضای جستجو، استراتژی جستجو و استراتژی تخمین عملکرد طبقه‌بندی کرد.
فضای جستجو نوع ANN را که می‌توان طراحی و بهینه‌سازی کرد تعریف می‌کند. این بخش در واقع قوانین طراحی معماری شبکه را تعیین می‌کند.
روش بهینه‌سازی نحوه هدایت جستجو برای پیدا کردن معماری با بهترین کارایی را، پس از تعریف فضای جستجو، تعیین می‌کند
استراتژی تخمین عملکرد، نحوه عملکرد ANNهای پیشنهادی را ارزیابی می‌کند.
هدف NAS جستجوی معماری شبکه عصبی مقاوم(به انگلیسی: robust) و با کارایی مناسب است که به وسیلهٔ انتخاب و ترکیب اعمال مختلف پایه که توسط فضای جستجو از قبل تعریف شده‌است، انجام می‌شود.
ایجاد مدل و تخمین کارایی مدل > فضای جستجو

معماری شبکه عصبی را می‌توان به صورت یک گراف بدون دور جهت دار(به انگلیسی: direct acyclic graph)نمایش داد که از راس‌ها و یال‌هایی که این رئوس را به هم وصل می‌کند تشکیل می‌شود که هر راس یک تنسور را نشان می‌دهد و هر یال یک عملیات را از مجموعه اعمال کاندید نشان می‌دهد. این مجموعه شامل عملیات اساسی کانولوشن، pooling و تابع فعال ساز(به انگلیسی: activation function) و پریدن از روی رابطه و الحاق و جمع است. نحوه انتخاب و ترکیب این روش‌ها با فضای جستجوی طراحی شبکه تغییر می‌کند. این فضای جستجو الگوی ساختاری که الگوریتم‌های بهینه‌سازی معماری می‌توانند در آن جستجو کنند را مشخص می‌کند.
ایجاد مدل و تخمین کارایی مدل > بهینه‌سازی

روش‌های بهینه‌سازی را می‌توان به دو دسته بهینه‌سازی پارامترهای فرایند یادگیری (مانند نرخ یادگیری و سایز batch) و گروه پارامترهای طراحی معماری مدل (مانند تعداد همسایه‌ها در KNN و تعداد لایه‌ها در شبکه عصبی عمیق) تقسیم کرد.
ایجاد مدل و تخمین کارایی مدل > بهینه‌سازی > بهینه‌سازی معماری

بعد از تعریف فضای جستجو باید شبکه با بهترین عملکرد را انتخاب کنیم که به آن بهینه‌سازی معماری گفته می‌شود. جستجوی خودکار معماری از روش‌های مختلفی انجام می‌شود. یک روش استفاده از الگوریتم ژنتیک است. برای مثال می‌توان معماری شبکه را با رشته‌ای باینری مشخص کرد که در آن ۱ نشان دهنده این است که دو راس به هم متصل اند و صفر نشان دهندهٔ نبود هیچ اتصالی بین آن دو راس است (در این روش تعداد راس‌ها از قبل تعیین می‌شود). در این نمونه استفاده از الگوریتم ژنتیک، هم‌گذری (به انگلیسی: crossover) شامل ترکیب بخش‌های مختلف شبکه‌های تولید شده‌است و هدف آن حفظ شبکه‌هایی با کارایی خوب و حذف شبکه‌های ضعیف می‌باشد.
ایجاد مدل و تخمین کارایی مدل > بهینه‌سازی > بهینه‌سازی ابرپارامترها

مقالهٔ اصلی: بهینه‌سازی ابرپارامترها
بعد از پیدا کردن امیدبخش‌ترین معماری شبکه عصبی، باید ابرپارامترهای (به انگلیسی: hyperparameter) مناسبی انتخاب کنیم تا شبکه به‌طور دقیق تنظیم شود. از جمله روش‌های بهینه‌سازی ابرپارامترها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
جستجوی شبکه‌ای
جستجوی تصادفی
بهینه‌سازی بیزین
بهینه‌سازی مبتنی‌ بر گرادیان
بهینه‌سازی فرگشتی (تکاملی)
بهینه‌سازی population-based
ایجاد مدل و تخمین کارایی مدل > تخمین مدل

وقتی یک مدل شبکه عصبی تولید شد باید کارایی آن ارزیابی شود. اولین روشی که به ذهن می‌رسد، آموزش دادن شبکه تا زمان همگرا شدن آن و سپس ارزیابی آن است اما این راه منابع محاسباتی و زمان زیادی نیاز دارد. به همین دلیل روش‌هایی برای سریعتر کردن ارزیابی مدل توصیه می‌شود که به چند مورد اشاره می‌شود:
به دلیل اینکه زمان آموزش شبکه رابطه مستقیم با اندازه مدل و داده‌ها دارد، می‌توان برای مثال در مسئله دسته‌بندی تصاویر، از زیر مجموعه ای از تصاویر یا از دیتاستی با رزولوشن کمتر برای آموزش استفاده کنیم.
برای سریعتر کردن این فرایند می‌توان از دانش فراگرفته شده در مسائل قبلی (وزن‌ها) استفاده کنیم.
راه دیگر استفاده از توقف زودهنگام(به انگلیسی: early stopping) که به‌طور معمول برای جلوگیری از بیش برازش(به انگلیسی: over-fitting) شدن در یادگیری ماشین استفاده می‌شود، است. می‌توان با کمک این روش، ارزیابی مدلی که بر روی داده‌های validation  نتیجه مناسبی ندارد را متوقف کنیم.
روش‌ها و ابزارهای اتوام‌ال

هر یک از ابزارهای اُتوام‌ال بخشی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ساختن مدل‌ها را پشتیبانی می‌کنند. از جمله رگرسیون لجستیک، الگوریتم‌های درختی، مدل‌های شبکه عصبی و SVM. برای بهینه‌سازی پارامترها از معروف‌ترین روش‌ها جستجوی حریصانه، جستجوی بیزی و جستجوی رندم هستند.
ابزارهایی که برای اُتوام‌ال ایجاد شده‌اند شامل موارد زیر است که در دانشگاه‌ها یا سازمان‌های ذکر شده توسعه داده شده‌اند:
Auto-sklearn در دانشگاه University of Freiburg در سال ۲۰۱۴
Auto-ml که یک پکیج متن باز (به انگلیسی: open-source) پایتون است در سال ۲۰۱۶
TPOT در دانشگاه Pennsylvania در سال ۲۰۱۵
این سه ابزار از پکیج یادگیری ماشین scikit-learn ساخته شده‌اند
Auto-keras در دانشگاه Texas A&M در سال ۲۰۱۷ توسعه داده شده‌است که بر روی keras و Tensorflow Scikit-learn اجرا می‌شود.
Darwin را SparkCognition در ۲۰۱۸ معرفی کرد.
H2O-اُتوام‌ال در سال ۲۰۱۶ توسط H2O معرفی شد که از مدل‌های یادگیری ماشین بر پلتفرم H2O استفاده می‌کند.
Google Cloud اُتوام‌ال بر روی پلتفرم ابری گوگل کار می‌کند و در سال ۲۰۱۷ معرفی شد.
Microsoft AzureML که در سال ۲۰۱۸ توسعه داده شد، از الگوریتم‌هایی بر روی Azure استفاده می‌کند.
TransmogrifAI را که بر روی Spark ML کار می‌کند Salesforce در سال ۲۰۱۸ معرفی کرد
Ludwig در سال ۲۰۱۹ توسط Uber معرفی شد و بر روی فریم ورک یادگیری متن-باز (به انگلیسی: open-source) توزیع شده Uber مدل هارا اجرا می‌کند
پلتفرم‌های یاد شده بر روی جنبه‌های متفاوتی از فضای اُتوام‌ال تأکید دارند؛ و در زمان کنونی، روش‌های متفاوتی برای انتخاب مدل (به انگلیسی: model selection) و بهینه‌سازی ابرپارامترها دارند؛ و روشی وجود ندارد که به‌طور مشخص از دیگر ابزارها بهتر باشد.
ابرپیچ دی‌ان‌ای

ساختار ابرپیچ مولکول‌های دی‌ان‌ای دایره‌ای با پیچش کم. ماهیت مارپیچی دی‌ان‌ای دوتایی (دوبلکس) برای وضوح حذف شده است.
ابرپیچ دی‌ان‌ای (به انگلیسی: DNA supercoil) به میزان پیچش در یک رشته دی‌ان‌ای خاص اشاره دارد که میزان فشار روی آن را تعیین می‌کند. یک رشته داده‌شده ممکن است «به طور مثبت ابرپیچ» یا «به طور منفی ابرپیچ» (کم و بیش محکم زخمی شود). مقدار ابرپیچ رشته‌ای بر تعدادی از فرآیندهای زیست‌شناختی، مانند فشرده‌سازی دی‌ان‌ای و تنظیم دسترسی به کد ژنتیکی (که به شدت بر سازوکار دی‌ان‌ای و احتمالاً بیان ژن) تأثیر می‌گذارد. آنزیم‌های خاصی مانند توپوایزومرازها، مقدار ابرپیچ‌شدن دی‌ان‌ای را تغییر می‌دهند تا عملکردهایی مانند همانندسازی و رونویسی دی‌ان‌ای را آسان کنند. مقدار ابرپیچ در یک رشته معین با یک فرمول ریاضی توصیف می‌شود که آن را با یک حالت مرجع به نام دی‌ان‌ای «شکل B آرام» مقایسه می‌کند.
در یک بخش دومارپیچ "آرام" از B-DNA، دو رشته در هر ۱۰٫۴–۱۰٫۵ جفت‌باز دنباله‌ای یک بار به دور محور مارپیچ می‌پیچند. اضافه کردن یا کم کردن پیچ و تاب‌ها، مانند برخی از آنزیم‌ها، سبب ایجاد فشار می‌شود. اگر یک قطعه دی‌ان‌ای تحت کرنش پیچشی با به هم پیوستن دو انتهای آن به یک دایره بسته شود و سپس اجازه داده شود تا آزادانه حرکت کند، شکل متفاوتی مانند شکل هشت به خود می‌گیرد. به این شکل ابرپیچ گفته می‌شود. (شکل اسمی "supercoil" اغلب هنگام توصیف پیکرشناسی دی‌ان‌ای به کار می‌رود)
بلو کریک، ویرجینیای غربی

| بلو کریک، ویرجینیای غربی | بلو کریک، ویرجینیای غربی |
| --- | --- |
محدوده ثبت‌نشده: محدوده ثبت‌نشده
بلو کریکموقعیت بلو کریک، ویرجینیای غربی در نقشهنمایش نقشه ویرجینیای غربیبلو کریکبلو کریک (ایالات متحده آمریکا)نمایش نقشه ایالات متحده آمریکا: بلو کریکموقعیت بلو کریک، ویرجینیای غربی در نقشهنمایش نقشه ویرجینیای غربیبلو کریکبلو کریک (ایالات متحده آمریکا)نمایش نقشه ایالات متحده آمریکا
مختصات: ۳۸°۲۷′۰۲″ شمالی ۸۱°۲۷′۲۶″ غربی﻿ / ﻿۳۸٫۴۵۰۵۶°شمالی ۸۱٫۴۵۷۲۲°غربی﻿ / 38.45056; -81.45722: مختصات: ۳۸°۲۷′۰۲″ شمالی ۸۱°۲۷′۲۶″ غربی﻿ / ﻿۳۸٫۴۵۰۵۶°شمالی ۸۱٫۴۵۷۲۲°غربی﻿ / 38.45056; -81.45722
کشور:  ایالات متحده آمریکا
ایالت آمریکا:  ویرجینیای غربی
شهرستان: شهرستان کاناوا، ویرجینیای غربی
ارتفاع: ۱۹۰ متر (۶۲۰ فوت)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (منطقه زمانی شرقی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (منطقه زمانی شرقی)
زیپ‌کد: ۲۵۰۲۶
کدهای منطقه: ۳۰۴ و ۶۸۱
سامانه اطلاعات نام‌های جغرافیایی feature ID: ۱۵۵۳۹۲۹
بلو کریک (به انگلیسی: Blue Creek) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان کاناوا، ویرجینیای غربی واقع شده‌است. بلو کریک ۱۸۸٫۹۸ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
دهستان پیرسهراب

| اطلاعات کلی | اطلاعات کلی |
| --- | --- |
کشور:  ایران
استان: سیستان و بلوچستان
شهرستان: چابهار
بخش: پیرسهراب
مرکز دهستان: عورکی
سال تأسیس: ۱۳۶۴ خورشیدی
جمعیت: ۱۸٬۲۰۱ نفر (۱۳۹۵)
تعداد آبادی: ۸۲
دهستان پیرسهراب، یکی از دهستان‌های بخش پیرسهراب شهرستان چابهار در استان سیستان و بلوچستان ایران است. مرکز این دهستان، روستای عورکی است.
جمعیت

بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵، جمعیت دهستان پیرسهراب برابر با ۱۸٬۲۰۱ نفر بوده‌است.
تغییر اقلیم در ۲۰۱۹

این مقاله رویدادهای قابل توجه، یافته‌های تحقیقاتی، اثرات و واکنش‌های مربوط به گرمایش جهانی و تغییرات آب و هوایی را در سال ۲۰۱۹ مستند می‌کند.
خلاصه‌ها

در ماه نوامبر، مؤسسه علمیBioScience یک مقاله هشدار منتشر کرد که در آن بیان داشت: «ما با بیش از ۱۱۰۰۰ امضاکننده دانشمند از سراسر جهان، به وضوح و صریح اعلام می‌کنیم که سیاره زمین با یک وضعیت اضطراری آب و هوایی مواجه است» و افزایش گسترده تلاش برای حفظ زیست کره ما برای جلوگیری از رنج‌های بی حد و حصر بحران آب و هوا لازم است.
اندازه‌گیری و آمار

مرکز ملی اطلاعات محیطی اداره ملی اقیانوسی و جوی و سازمان بهداشت جهانی گزارش کردند که سال دارای رکورد ۲۰۱۹ دومین سال گرمترین سال در رکورد ۱۴۰ ساله آب و هوا بوده‌است.
مرکز ملی اطلاعات محیطی اداره ملی اقیانوسی و جوی همچنین گزارش داد که اقیانوس‌ها در این سال رکورد گرمترین دما را در تمامی ادوار داشته‌اند.
NOAA همچنین گزارش داد که هر دو اقیانوس قطب جنوب و منجمد شمالی دومین کوچکترین پوشش سالانه یخ دریا را در طول دوره رکورد ۱۹۷۹ تا ۲۰۱۹ ثبت کردند.
شبکه رصدی در محل سازمان جهانی هواشناسی و سازمان جهانی دیده‌بان جو نشان داد که دی‌اکسید کربن (ppb 0.2±۴۱۰٫۵)، متان (ppb2±۱۸۷۷) و اکسید نیتروژن (ppb 0.1±۳۳۲٫۰) در سال ۲۰۱۹ به بالاترین حد خود رسیدند.
گروه رودیوم تخمین زد که چین بیش از ۲۷ درصد از کل انتشار گازهای گلخانه‌ای جهانی در سال ۲۰۱۹ (۱۴ از ۵۲ گیگاتن) را به خود اختصاص داده‌است که از انتشار مجموع همه کشورهای OECD پیشی گرفته‌است، اگرچه از نظر انتشار سرانه از آنها عقب‌تر است. پس از چین، ایالات متحده (۱۱٪)، هند (۶٫۶٪)، اروپا-۲۷ (۶٫۴٪) در رده بالاترین تولیدکنندگان کربن قرار دارند.
اقدامات و اهداف > اقدامات سیاسی، اقتصادی، فرهنگی

در سال ۲۰۱۹، آمازون و Global Optimism با همکاری یکدیگر The Climate Pledge را تأسیس کردند که شرکت‌های امضاکننده آن متعهد شدند تا سال ۲۰۴۰ انتشار خالص کربن را به صفر برسانند و سرمایه‌گذاری در محصولات و خدمات کم کربن را تشویق کنند.
در سپتامبر، تونبرگ در اجلاس اقدام اقلیمی سازمان ملل در سال ۲۰۱۹ سخنرانی کرد و از رهبران جهان به دلیل عدم اقدام در مورد تغییرات آب و هوایی انتقاد کرد.
در نروژ، در سال ۲۱۹ خودروهای برقی ۵۴ درصد از کل فروش خودروهای جدید را در سال ۲۰۱۹ تشکیل دادند و نروژ اولین کشوری است که در یک سال خودروهای برقی بیشتری نسبت به موتورهای بنزینی، هیبریدی و دیزلی فروخته‌است. دولت نروژ قصد دارد تا سال ۲۰۲۵ فروش خودروهای بنزینی و دیزلی را ممنوع کند.