OpenCode

آزمون نهایی دوم - لجستیک در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین | Logistic Regression in Machine Learning

رگرسیون لجستیک منظم شده با گرادیان کاهشی | Regularized Logistic Regression with Gradient Descent

رگرسیون خطی منظم شده با گرادیان کاهشی | Regularized Linear Regression with Gradient Descent

تابع هزینه تنظیم شده در یادگیری ماشین | Regularized Cost Function in Machine Learning

اضافه کردن جریمه به مدل برای جلوگیری از بیش‌برازش | Regularization in Machine Learning

درک بایاس و واریانس در یادگیری ماشین | Bias and Variance in Machine Learning

بیش‌برازش در یادگیری ماشین: وقتی مدل بیش از حد خوب یاد می‌گیرد! | Overfitting Explained

آموزش گام‌به‌گام پیاده‌سازی گرادیان کاهشی در رگرسیون لجستیک | Logistic Regression from Scratch

نسخه ساده تابع هزینه برای آموزش سریع‌تر مدل‌های طبقه‌بندی | Logistic Loss Simplified in ML

تابع هزینه در رگرسیون لجستیک: رمز دقت در طبقه‌بندی داده‌ها | Logistic cost Function in ML

مرز تصمیم‌گیری: خط جدایی هوشمند بین کلاس‌ها در طبقه‌بندی | Decision Boundary in ML

ورود به دنیای طبقه‌بندی یادگیری ماشین با رگرسیون لجستیک | Logistic Regression in ML

تحلیل رگرسیون خطی در مقابل الگوریتم‌های دسته‌بندی | Linear Regression vs. Classification Algorithms

آزمون نهایی اول - رگرسیون در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین | Regression in AI & Machine Learning

قدرت رگرسیون چندجمله‌ای در شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها | گامی به‌سوی هوش مصنوعی پیشرفته

مهندسی ویژگی‌ها در یادگیری ماشین: چگونه داده‌ها را هوشمند کنیم؟ | Feature Engineering in ML

تأثیر نرخ یادگیری بر دقت و سرعت آموزش مدل‌ها | Learning Rate Effect on Training

تحلیل گرادیان کاهشی در مسیر آموزش مدل‌های هوش مصنوعی | Gradient Descent Behavior in AI Training

چگونه داده‌هامون رو برای یادگیری بهتر آماده کنیم؟ (نرمال‌سازی داده‌ها)

چرا مقیاس‌بندی ویژگی‌ها در یادگیری ماشین مهم است؟ | Feature Scaling in ML

پیاده‌سازی گام‌به‌گام رگرسیون خطی چندگانه با گرادیان کاهش | Multiple Features Linear Regression

تکنیک‌های مهم در محاسبات برداری برای هوش مصنوعی | Vectorization Techniques in ML

آشنایی با محاسبات برداری در یادگیری ماشین | Vectorization in ML

ساخت مدل‌های دقیق‌تر با رگرسیون خطی چندگانه | Advanced ML with Multiple Features

درک ویژگی‌های چندگانه در یادگیری ماشین | Multiple Features in ML

ساخت مدل رگرسیون از پایه با الگوریتم گرادیان کاهشی | Regression Model with Gradient Descent

درک کامل گرادیان کاهشی در مدل‌های هوش مصنوعی | Gradient Descent in ML Models

نقش نرخ یادگیری در مدل‌های هوش مصنوعی | Learning Rate in Gradient Descent

پیدا کردن جهت حرکت مدل‌های هوش مصنوعی با مشتق جزئی | Partial Derivatives in ML

پیاده‌سازی گام‌به‌گام الگوریتم گرادیان کاهشی در یادگیری ماشین | Gradient Descent Implementation