پروژه های یادگیری ماشین

دنبال موضوع مناسب برای تز رشته مهندسی پزشکی گرایش بایوالکتریک هستم قصد دارم رشته نوروساینس را ادامه بدم بنابراین موضوع باید جوری باشه که بتونه این دو رشته رو به هم مرتبط کنه از طرفی قصد مهاجرت و گرفتن برای دکترا را هم دارم علاقمند به کار در زمینه مطالعات خواب هستم همچنین اگر از سیگنال‌های اف‌ام‌آر‌آی و شبکه‌های عصبی و ماشین لرنینگ در پروژه استفاده شده باشه هم بهتره می‌خوام ببینم همچین پروژه‌ای چقدر به صورت عملی امکان‌پذیره و در آینده آیا پتانسیل کار علمی بیشتر رو هم داره و میشه ازش یک مقاله با سطح علمی مناسب منتشر کرد که در گرفتن فان نوساینس مفید باشه؟

یه فایلی داریم که باید بریم قسمت data هاش یکی از فایلها (Wholesale_customers_data) انتخاب کنیم و ران کنیم و اجراش کنیم

داده های سی تی اسکن کامل از دست بیمار موجود است میخواهم تنها انگشت شست به سه Object مجزا در mimics تقسیم شود به طوریکه مدل حاصل شده شامل هر دو نوع استخوان اسفنجی و قشری باشد....چرا که پس از آن مدل در داخل نرم افزار ABAQUS شبیه سازی میشود و مش بندی و ایمپلنت گذاری خواهد شد ( کار اصلی من تقسیم بندی مدل سی تی اسکن دست به دو نوع استخوان قشری و اسفنجی است) فایل را در گوگل درایو آپلود کردم .

تشخیص سرطان سینه با استفاده از یادگیری های عمیق به همراه توضیحات کامل

یک سری داده های سی تی اسکن از تومور های ریه است که میخواهیم با استفاده از آموزش شبکه و هوش مصنوعی کانتور تومور را پیش بینی کنیم و با استفاده از ضراِب ارزیابی آنها را بسنجیم

یک شبکه عصبی آگاه از فیزیک می خواهم که معادلات ناویر استوکس را برای هندسه ام حل کند. داده های هندسه را از طریق فایل اکسل به او می دهم

ما فاز اول (یک ربات اسکنر پرایس‌اکشن با قوانین دقیق و تولید داده‌های ساختاریافته) را با موفقیت تکمیل کرده‌ایم. اکنون به دنبال متخصصی هستیم تا فاز دوم را اجرا کند: ساخت یک دستیار هوش مصنوعی خودآموز که سیگنال‌های تکنیکال را تأیید و بهینه می‌کند و تحلیل بنیادی و احساسات بازار را در لحظه ادغام کرده و در نهایت تصمیمات معاملاتی کاملاً خودکار را با مدیریت ریسک پویا اجرا نماید. بطوریکه: سیگنال‌های تکنیکال (خروجی فاز اول) را با مدل‌های Ensemble پردازش کند. اخبار، گزارشات اقتصادی و صحبت‌های مقامات را در لحظه تحلیل کرده و تأثیر کمّی آنها را بر قیمت بسنجد. جریان‌های کلان بازار و احساسات را رصد کند. ‫ تصمیم نهایی عملیاتی (ورود/عدم ورود/خروج) را بگیرد. دستورات را به طور مستقیم و خودکار در پلتفرم متاتریدر ۵ اجرا کند. به صورت مستمر و خودکار، استراتژی خود را بر اساس بازخورد بازار و داده های گذشته بهینه نماید. ما احتمالا در اجرای این پروژه به تخصص های زیر نیاز خواهیم داشت: یادگیری ماشین/یادگیری تقویتی: تسلط بر XGBoost/LightGBM، TensorFlow/PyTorch، Stable-Baselines3 و توانایی طراحی مدل‌های Ensemble. پردازش زبان طبیعی (NLP): تجربه کار با مدل‌های زبانی (BERT, GPT) برای تحلیل احساسات متون مالی، خلاصه‌سازی و استخراج رویداد. مهندس داده/مهندس نرم‌افزار: توانایی ساخت پایپلاین‌های داده‌ی Real-Time از منابع مختلف (APIهای خبری، کالندر اقتصادی، داده‌های قیمت) و توسعه سرویس‌های پایدار و کم‌تأخیر. تحلیلگر کمی/معامله‌گر الگوریتمی: درک عمیق از بازار فارکس، اقتصاد کلان، مدیریت ریسک کمی و توانایی تفسیر خروجی مدل‌ها در قالب معامله. توسعه‌دهنده یکپارچه‌سازی: توانایی اتصال این سیستم به متاتریدر از طریق Socket/REST API و توسعه رابط مدیریتی.

ما یک رویکرد جدید برای حل مسئله مکان‌یابی هاب میانه تک تخصیصی بدون ظرفیت با استفاده از یک معیار ریسک‌گریز مبتنی بر میانگین بتا (β-mean) و چارچوب‌های الگوریتمی مبتنی بر یادگیری ماشین پیشنهاد می‌کنیم. به طور خاص، ما کیفیت راه‌حل را با ادغام DLHr در انتخاب هاب‌های بالقوه مبتنی بر خوشه‌بندی (CBS) برای توسعه یک الگوریتم جدید به نام انتخاب مبتنی بر خوشه‌بندی مبتنی بر یادگیری عمیق (DL-CBS) و همچنین در جستجوی همسایگی متغیر عمومی (GVNS) برای توسعه یک الگوریتم جدید به نام جستجوی همسایگی متغیر عمومی مبتنی بر یادگیری عمیق (DL-GVNS) بهبود می‌بخشیم. این مطالعه عدم قطعیت تقاضا را در نظر می‌گیرد و از معیار بتای ریسک‌گریز استفاده می‌کند که منجر به انتخاب هاب بهینه و تخصیص گره می‌شود. نتایج محاسباتی نشان می‌دهد که ترکیب معیار بتای ریسک‌گریز با DL-CBS و DL-GVNS می‌تواند کیفیت راه‌حل مسئله مکان‌یابی هاب میانه تک تخصیصی بدون ظرفیت را در مقایسه با رویکردهای سنتی تا حد زیادی بهبود بخشد.. 1-بخاطر مدل ریاضی حتما باید بلد باشید چجوری مدل را در پایتون پیاده سازی کنید. 2-رشته مهندسی صنایع یا کامپیوتر باشه

## مقدمه در دنیای امروزی که فناوری به سرعت در حال پیشرفت است، نیاز به ابزارها و تکنولوژی‌های جدید برای بهبود کارایی و بهره‌وری در محیط‌های کاری احساس می‌شود. یکی از این ابزارها، سیستم‌های مدیریت اداری و دستیاران مجازی هستند. این مقاله به بررسی اهمیت و کاربردهای این ابزارها در پروژه‌های اداری می‌پردازد. ## دستیاران مجازی چیستند؟ دستیاران مجازی (Virtual Assistants) برنامه‌های نرم‌افزاری هستند که به کاربران در انجام وظایف مختلف کمک می‌کنند. این وظایف می‌تواند شامل مدیریت زمان، انجام تحقیقات، پاسخ به ایمیل‌ها و حتی برنامه‌ریزی جلسات باشد. این دستیاران با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، قادر به یادگیری و تطبیق با نیازهای کاربران خود هستند. ### مثال‌های معروف دستیاران مجازی - سیری (Siri): دستیار صوتی اپل که به کاربران در انجام کارهای روزمره کمک می‌کند. - الکسا (Alexa): دستیار صوتی آمازون که برای کنترل دستگاه‌های هوشمند خانه و انجام کارهای مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. - گوگل اسیستنت (Google Assistant): دستیار گوگل که می‌تواند اطلاعات مختلفی را فراهم کند و به برنامه‌ریزی روزانه کمک کند. ## پروژه‌های ادمین و دستیار مجازی ### 1. مدیریت زمان و برنامه‌ریزی یکی از مهم‌ترین کاربردهای دستیاران مجازی در پروژه‌های اداری، مدیریت زمان و برنامه‌ریزی است. این ابزارها می‌توانند به راحتی جلسات را برنامه‌ریزی کنند، یادآوری‌ها را تنظیم کرده و زمان‌های خالی را شناسایی کنند. ### 2. اتوماسیون وظایف تکراری دستیاران مجازی می‌توانند وظایف تکراری مانند ارسال ایمیل، تنظیم یادآوری‌ها و انجام تحقیقات ساده را به صورت خودکار انجام دهند. این به کاربران این امکان را می‌دهد که وقت خود را برای کارهای مهم‌تر صرف کنند. ### 3. تجزیه و تحلیل داده‌ها در پروژه‌های بزرگ، تجزیه و تحلیل داده‌ها بسیار مهم است. دستیاران مجازی می‌توانند داده‌ها را جمع‌آوری و تحلیل کنند و نتایج را به صورت گزارش‌های بصری ارائه دهند. ## چالش‌ها و موانع ### 1. نگرانی‌های امنیتی استفاده از دستیاران مجازی می‌تواند نگرانی‌های امنیتی را به همراه داشته باشد، به ویژه در مورد اطلاعات حساس و خصوصی. بنابراین، انتخاب یک سیستم امن و مطمئن بسیار مهم است. ### 2. نیاز به آموزش برای بهره‌برداری کامل از دستیاران مجازی، نیاز به آموزش و آشنایی با امکانات و قابلیت‌های آن‌ها وجود دارد. این می‌تواند زمان‌بر باشد و به منابع اضافی نیاز داشته باشد. ## نتیجه‌گیری دستیاران مجازی و سیستم‌های مدیریت اداری ابزارهای بسیار مفیدی هستند که می‌توانند به بهبود کارایی و بهره‌وری در محیط‌های کاری کمک کنند. با وجود چالش‌هایی که ممکن است وجود داشته باشد، استفاده از این فناوری‌ها به طور چشم‌گیری می‌تواند به تسهیل فرآیندهای اداری و کاهش بار کاری کمک کند. با توجه به روند رو به رشد فناوری، پیش‌بینی می‌شود که در آینده نزدیک، استفاده از این ابزارها به طور گسترده‌تری در پروژه‌های اداری معمول خواهدبود.

ما دو وبسایت فارسی و انگلیسی داریم و تیم تخصص سئو داریم. تمایل داریم دو نفر کارشناس سئو به تیممون اضافه کنیم. مواردی که میخوایم آگاهی روی مسائل ON-PAGE هست و یه اشتیاق بسیار زیادی روی یادگیری. ما بقی راه رو با تیم پیش میرین. تیم محتوای جدا داریم ولی آشنایی با وردپرس و گوگل ادز امتیاز محسوب میشه. حقوق و مزایای خوبی داره مجموعه ما. شرکت صنعتی پایاپرس به 74 کشور صادرات ماشین آلات صنعتی داشته و موقعیت خوبیه برای کسانی که تمایل دارن سئو را در سطح بین المللی تجربه کنن. لطفا رزومه خودتون رو ارسال کنین و ما باهاتون ارتباط میگیریم و جلسه مصاحبه حضوری هماهنگ میشه. آدرس ما تهران، خیابان شریعتی، سر ملک منتظر گفتگو با شما عزیزان هستیم.

ما یک رویکرد جدید برای حل مسئله مکان‌یابی هاب میانه تک تخصیصی بدون ظرفیت با استفاده از یک معیار ریسک‌گریز مبتنی بر میانگین بتا (β-mean) و چارچوب‌های الگوریتمی مبتنی بر یادگیری ماشین پیشنهاد می‌کنیم. به طور خاص، ما کیفیت راه‌حل را با ادغام DLHr در انتخاب هاب‌های بالقوه مبتنی بر خوشه‌بندی (CBS) برای توسعه یک الگوریتم جدید به نام انتخاب مبتنی بر خوشه‌بندی مبتنی بر یادگیری عمیق (DL-CBS) و همچنین در جستجوی همسایگی متغیر عمومی (GVNS) برای توسعه یک الگوریتم جدید به نام جستجوی همسایگی متغیر عمومی مبتنی بر یادگیری عمیق (DL-GVNS) بهبود می‌بخشیم. این مطالعه عدم قطعیت تقاضا را در نظر می‌گیرد و از معیار بتای ریسک‌گریز استفاده می‌کند که منجر به انتخاب هاب بهینه و تخصیص گره می‌شود. نتایج محاسباتی نشان می‌دهد که ترکیب معیار بتای ریسک‌گریز با DL-CBS و DL-GVNS می‌تواند کیفیت راه‌حل مسئله مکان‌یابی هاب میانه تک تخصیصی بدون ظرفیت را در مقایسه با رویکردهای سنتی تا حد زیادی بهبود بخشد..

ایجاد تغییرات در کد یادگیری عمیق و اضافه کردن یک ماژول یادگیری تقویتی

به فردی مسلط به مباحث یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی برای انجام یک پروژه مدلسازی و فرموله سازی برای تشخیص بیماری نیاز دارم فرد در کنار مهارت های فوق الذکر ایده دهنده و خلاق هم باشه و بتونه بر اساس شرح کار و توضیحات تکمیلی متدی خلاقانه بمن ارائه بده

پروژه شامل چند بخش است ابتدا باید یک مدل شبکه عصبی روی داده های کم برای پیش‌بینی دو خروجی بصورت همزمان ایجاد شده و همچنین خود شبکه بهینه گردد (با استفاده از روش هایی مانند GA, PSO, Hyperband, BA و ...) و نیز تفسیر شبکه عصبی به منظور فهمیدن تاثیر پارامترها بر خروجی با استفاده از روش هایی مانند PDP, LIME یا SHAP انجام گیرد (در ارزیابی این مدل R2 باید حداقل بالای 0.85 و MAE و MSE کم باشد) در ادامه برای افزایش تعداد داده ها باید از روش‌های data imputation برای جانهی missing values استفاده کرد تا تعداد داده ها افزایش یابد. این بخش نیاز به خلاقیت دارد تا بدون اینکه ماهیت دیتاست تغییر کند تعداد داده ها افزایش یابد و سپس مدلی مانند مرحله اول روی این دیتاست جدید توسعه داده شود (لزوما نباید شبکه عصبی باشد) و ارزیابی آن با داده های تست (Test set) مرحله قبل انجام بگیرد.

مدل یادگیری ماشین پس از آموزش روی بلاک‌چین اتریوم پیاده‌سازی می‌شود(EVM) تا قراردادهای هوشمند را به‌صورت غیرمتمرکز و بلادرنگ بررسی و آسیب‌پذیری‌ها را شناسایی کند و به کاربران هشدار دهد.مرحله اول با deep leaning انجام میشود.

سلام؛ ما یک تیم ارز دیجیتال هستیم و میخوایم یک پروژه جدید داشته باشیم که با پایتون و با بهره از ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی نوشته بشه؛ به این صورت که قیمت 24 ساعت آینده بیتکوین رو با دقت بالایی پیش بینی کنه و روی یک سایت یا ربات تلگرام نمایش بده! به طوری که از زمان اجرای ربات و با هر بار تست کردن، مدل یادگیری خودش رو ارتقا بده و دقت تحلیلش بیشتر بشه و کمترین خطا رو بده! ما یک تست اولیه برای انتخاب فرد مناسب داریم که یک کد پایتون پیش فرض با همین نتیجه بهش میدیم و باید بررسی و خطایابی کنه تا به درستی ران بشه. اگه این مرحله با موفقیت رد شد، وارد همکاری اول میشیم که همین پروژه است در صورت توافق و ادامه همکاری، یک پروژه بسیار بزرگ بین المللی در پیش داریم که قراره حسابی سر و صدا به پا کنه. پس اگه مهارت فنی و تخصص لازم رو دارین، همچنین پشتکار و نظم خوبی دارین و اهل کار تیمی و رشد کردن هستین، منتظر پیامتون برای شروع همکاری هستم :) راستی بودجه اولیه این پروژه هم 200 دلاره : 50 دلار به عنوان پیش پرداخت و در صورت قبولی در تست اول پرداخت میشه، 100 دلار پس از اتمام کدنویسی و تحویل کامل کد و اجرا روی یک سرور برای نمایش خروجی 50 دلار هم یک هفته بعد از شروع اولین تحلیل ربات و تایید پیشرفت مدل یادگیری و دقت تحلیل ( البته بسته به سطح و سبک کار شما می‌تونه کمتر یا بیشتر هم بشه )

شبیه‌سازی تخصیص و زمان‌بندی منابع در محیط ابری (دیتاسنتر با درنظر گرفتن تایپ منابع مختلف)، به کمک الگوریتم یادگیری عمیق a3c با هدف کاهش مصرف انرژی بر اساس مصرف منابع در هر لحظه. (دیتاست مربوطه شامل تایم ورود تسک، منابع لازم و زمان تقریبی انجام تسک است. دیتاست حجم زیادی ندارد نهایت یک گیگابایت) + توابع ارزیابی مدل مانند پیشرفت کسب ریوارد در تکرار‌های مختلف، احتمال اکشن‌ها، توزیع lossها و ... + مصرف منابع و زمان انجام کار‌ها، درصد تکمیل، مصرف انرژی و هزینه و ... +مکانیزم migration برای ایجاد load balancing و خاموش کردن منابع بلا استفاده. تعادل لودکاری سرورها به طوری که ۸۵ درصد بیشتر مصرف نشود و منابع با ۱۵ درصد مصرف با مکانیزم migration به صفر رسیده و خاموش گردند. انتخاب تسک برای مایگریشن نیز بر اساس تاثیر روی تعادل بار کاری ماشین‌ها است. + احتمال خرابی سرورها با درصد پایینی مثلا نیم‌درصد در هر اپیزود وجود داشته باشد و تسک‌های مربوط به ماشین خراب شده همراه میزان پیشرفت کار به صف انتظار انتقال پیدا کند. + مکانیزم ورود تسک‌ها fifo بوده و نیازی به مکانیزم خاصی برای انتخاب تسک‌ها هنگام ورود به سیستم وجود ندارد.

در خصوص نحوه انجام یک پروژه ارزیابی ریسک داده محور در یک پالایشگاه نفتی با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین و روابط علی معلولی یک جلسه راهنمایی تفلنی میخوام. ممنون میشم اگر کسی در این زمینه توانمند هست به من اطلاع بده.

از تعدادی مقاله باید به ایده برسم برای زمبنه مخابرات .

دیتاستی متشکل از فیچر نامبر و کاراکتر .مقصود پیدا کردن بست فیچر برای افزایش سلول تارگت .به عبارتی پیدا کردن و پیشنهاد بست فیچر ها از لیست برای افزایش عددی یک تارگت عددی خاص و پیشنهاد مقدار اصلاح و جایگزینی فیچر های ضعیف با پیشنهاد به وسیله ml

برای یک شرکت B TO B یک پروژه پیش بینی نرخ ریزش تعریف کردیم برای واحد خدمات پس از فروش برای اجرا نیاز به همکار داریم