پروژه های یادگیری ماشین

میخواهم تعدادی از جلسات درمانی را برام تحلیل و مدلسازی کنید. "کتابخانه‌ها و ابزارهای مورد نیاز در پایتون:" NLP: spaCy, NLTK, Hazm, transformers, ParsBERT یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch پردازش داده‌ها: pandas, NumPy, matplotlib, seaborn مدیریت محیط‌های توسعه: virtualenv, conda به یک متخصص پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین برای پروژه علمی در حوزه روان‌شناسی نیاز دارم. هدف: پروژه تحلیل زبان و احساسات در جلسات روان‌درمانی است که شامل موارد زیر می‌شود: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): تحلیل مثبت یا منفی بودن جملات در جلسات درمانی. مدل‌سازی موضوعات (Topic Modeling): شناسایی و تحلیل موضوعات اصلی جلسات. استخراج ویژگی‌های معنایی: استخراج واژگان هیجانی و شناختی. تحلیل نتایج در چارچوب عصب‌شناسی: استفاده از تحلیل‌های عصبی برای ارتباط با شبکه‌های مغزی (DMN، CEN). استفاده از مدل‌های BERT و ParsBERT: برای پردازش و تحلیل متن‌های فارسی. مهارت‌های مورد نیاز: تجربه قوی در پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از ابزارهایی مانند spaCy، Transformers، pandas. تسلط بر مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و استفاده از BERT یا ParsBERT برای تحلیل احساسات و تحلیل متن فارسی. آشنایی با تحلیل داده‌های روان‌شناسی و عصب‌شناختی. توانایی در پایتون و کتابخانه‌های مربوط به آن (مثل NLTK، pandas، transformers، TensorFlow/PyTorch). مراحل پروژه: پردازش و تحلیل داده‌های متنی از جلسات درمانی. انجام تحلیل‌های NLP و ارائه گزارش‌های تحلیلی. تجزیه و تحلیل نتایج با استفاده از مدل‌های عصبی و شبکه‌های مغزی. طراحی گزارش علمی و مستندات برای پایان پروژه. شرایط: همکاری به صورت آنلاین از راه دور. زمان‌بندی انعطاف‌پذیر اما نیازمند همکاری فشرده. هزینه به صورت توافقی بر اساس تجربه و مهارت. تجربه و مهارت‌های اضافی: آشنایی با آمار و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شبیه‌سازی‌های روان‌شناختی. توانایی در نوشتن گزارش‌های علمی و مستندات فنی. 3. نکات مهم برای انتخاب فرد مناسب: نمونه کار: از افراد بخواهید که نمونه‌کارهای مشابهی را نشان دهند، به خصوص اگر در زمینه‌های NLP یا تحلیل‌های عصب‌شناختی تجربه دارند. آشنایی با فارسی: چون پروژه شما بر روی متن‌های فارسی است، فردی که با زبان فارسی و مدل‌های پیشرفته پردازش زبان فارسی (مثل ParsBERT) آشنا باشد، بسیار مهم است. توانایی در مستندسازی: نیاز به نوشتن گزارش علمی و ارائه مستندات

با سلام وقت بخیر هدف این است برای یک دسته داده که خروجی آنها فرض کنیم 0 و یک هست، بیاییم و با استفاده از الگوریتم های یادگیری تقویتی، خروجی های با دقت بالا داشته باشیم و روش های مختلف یادگیری تقویتی را پیاده سازی کنیم و بهترین آن را مشخص نماییم.لازم است فرد مورد نظر در حوزه یادگیری ماشین و مشخصا موضوع یادگیری تقویتی، متخصص باشد.

هدف پروژه این است که این مدل برنامه ریزی تولید با استفاده از روش منطق فازی و الگوریتم های یادگیری ماشین (شبکه عصبی و یادگیری تقویتی) هوشمند سازی گردد و سپس با الگوریتم های فرا ابتکاری حداقل دو مورد الگوریتم ژنتیک و ازدحام ذرات و... حل گردد و مقایسه ای بین جواب های بهینه اعمال گردد. هدف تحلیل جامع و کامل مانند کامل می باشد که تمامی نمودارها و خروجی های نرم افزار بایستی به همراه داده ها در اختیار قرار داده شود. تمام تحلیل کامل منطق فازی و الگوریتم ها به کار رفته بایستی در ورد ارسال گردد ارسال نمونه کار الزامی است.

عنوان پروژه: استخدام برنامه‌نویس ماشین لرنینگ و توسعه پنل مدیریت رفتار تریدرها با اتصال به متاتریدر --- توضیحات کلی پروژه: ما به دنبال همکاری با یک توسعه‌دهنده (Developer) متخصص در زمینه یادگیری ماشین (Machine Learning) و برنامه‌نویسی سیستم‌های معاملاتی هستیم. هدف پروژه: ساخت یک سیستم هوشمند برای تحلیل رفتار معاملاتی تریدرهای تازه‌کار اتصال مستقیم به متاتریدر ۴ یا ۵ برای اجرای معاملات توسعه یک پنل مدیریتی (Dashboard) برای مشاهده رفتار و تحلیل عملکرد تریدرها در لحظه --- جزئیات دقیق پروژه: 1. تحلیل رفتار تریدرها (Behavioral Analysis) دریافت و ذخیره روزانه داده‌های معاملات تریدرها (زمان معامله، نوع معامله، حجم معامله، نتیجه معامله، واکنش‌های بعد از سود یا ضرر، و...) شناسایی الگوهای رفتاری تریدرها: تحلیل دوره‌ای: چه ساعاتی بیشتر اشتباه می‌کنند؟ تحلیل واکنش به ضرر یا سودهای قبلی دسته‌بندی تریدرها بر اساس الگوهای رفتاریشان مدل‌های پیشنهادی ماشین لرنینگ: Clustering Models (مثل K-Means یا DBSCAN) برای گروه‌بندی رفتار تریدرها Hidden Markov Models (HMM) برای پیش‌بینی الگوهای سریالی رفتار Sequence Models مثل RNN یا LSTM برای تحلیل ترتیب رخدادهای معاملات --- 2. اتصال به منبع تحلیل روند بازار اتصال به یک API تحلیل بازار به عنوان سورس برای دریافت روند فعلی (Bullish یا Bearish) تحلیل روند بازار برای کمک به تصمیم‌گیری بهتر در معاملات فنی: REST API Client یا WebSocket Client برای ارتباط زنده --- 3. تصمیم‌گیری خودکار بر مبنای رفتار تریدرها و روند بازار تصمیم‌گیری بر اساس رفتار ثبت شده و داده‌های بازار در مورد: باز یا بسته کردن معامله تعیین حجم معامله تعیین ریسک مجاز برای هر معامله مدل‌های پیشنهادی: Classification Models (Random Forest, XGBoost) برای پیش‌بینی موفقیت یا عدم موفقیت معامله Reinforcement Learning (مانند DQN یا PPO) برای بهینه‌سازی مدیریت ریسک و پوزیشن سایزینگ (Position Sizing) --- 4. اتصال به متاتریدر (MT4/MT5) نوشتن سیستم اتصال به متاتریدر برای ارسال دستورات (Buy/Sell/Close) دریافت اطلاعات زنده مانند قیمت لحظه‌ای، وضعیت معاملات باز، موجودی حساب و... ابزارها: توسعه اکسپرت ادوایزر (EA) با زبان MQL4 یا MQL5 یا استفاده از Python MetaTrader API برای اتصال آسان‌تر --- 5. طراحی پنل مدیریتی (Dashboard) برای مدیریت رفتار تریدرها یک پنل تحت وب یا اپلیکیشن دسکتاپ که در آن بتوان اطلاعات زیر را به صورت لحظه‌ای مشاهده کرد: نام تریدر آخرین معاملات درصد موفقیت/شکست الگوهای رفتاری شناسایی شده ریسک پروفایل هر تریدر گراف‌های تحلیلی برای دیدن روند پیشرفت یا پسرفت تریدرها اعلان‌های مهم (مثل: این تریدر در حال حاضر ریسک بالایی دارد یا احتمال ضررش زیاد است) تکنولوژی پیشنهادی برای پنل مدیریتی: Backend: Django یا FastAPI Frontend: React.js یا Vue.js Database: PostgreSQL یا MongoDB Visualization: Chart.js یا D3.js برای رسم نمودارها و تحلیل‌های تصویری --- مهارت‌های موردنیاز: تسلط بر Python و یکی از فریمورک‌های ماشین لرنینگ (مثل TensorFlow یا PyTorch) مهارت در Data Engineering برای ساخت پایگاه داده تریدرها تسلط به متاتریدر MQL4/MQL5 یا کار با API متاتریدر آشنایی با توسعه Backend و Frontend برای ساخت داشبورد تجربه در طراحی سیستم‌های بلادرنگ (Real-time Systems) امتیاز مثبت محسوب می‌شود تجربه کار با داده‌های مالی و آشنایی با مفاهیم مدیریت ریسک و معاملات امتیاز مثبت است --- تحویل نهایی پروژه: مدل‌های آموزش دیده تحلیل رفتار سیستم تصمیم‌گیری معاملاتی خودکار ربات اتصال به متاتریدر داشبورد مدیریتی کامل با گراف‌های تحلیلی مستندات فنی کامل برای توسعه‌های بعدی --- یادداشت مهم: معاملات در محیط دمو انجام می‌شوند. هدف پروژه صرفاً تحلیل رفتار معاملاتی تریدرها و بهینه‌سازی است. درک خوب از روانشناسی معامله‌گری و رفتارشناسی معامله‌گران امتیاز مثبت برای فریلنسر محسوب می‌شود.

ساخت یک سیستم ترمیم و ویرایش عکس با متلب یا پایتون که از یادگیری ماشین استفاده میکند برای این کار کد ها به همراه توضیح کامل با مقایسه با یک مقاله

پروژه مربوط به شبیه‌سازی‌ چندفیزیکی و تحلیل‌ پیشرفته در حوزه‌های شیمی و مکانیک هست. پیشنهاد پروژه: هدف پروژه شبیه‌سازی shrinkage ناشی از پلیمریزاسیون (curing) در مایعی است که شامل چند مونومر و یک photoinitiator می‌باشد. در این فرآیند، نور ماورای بنفش موجب پلیمریزاسیون و در نتیجه تغییرات حجمی (shrinkage) می‌شود. برای شبیه‌سازی دقیق این پدیده، پیشنهاد من ایجاد یک مدل چندفیزیکی ترکیبی (Thermo-Chemo-Mechanical) است که در ادامه مراحل پیشنهادی شرح داده می‌شود: تعریف ورودی‌ها: مشخصات شیمیایی: ترکیب و نسبت مونومرها خواص فیزیکی و شیمیایی هر مونومر (وزن مولکولی، ویسکوزیته، مد نظر قرارگیری در واکنش) غلظت و ویژگی‌های photoinitiator شرایط پلیمریزاسیون: شدت و مدت زمان تابش نور ماورای بنفش دما و شرایط محیطی ویژگی‌های مکانیکی: مدول یانگ، ضریب انبساط حرارتی، و سایر خواص مربوط به مواد در حالت قبل و بعد از پلیمریزاسیون روش شبیه‌سازی: مدل چندفیزیکی: ابتدا یک مدل کامپیوتری بر پایه نرم‌افزارهای شبیه‌سازی Abaqus طراحی می‌شود که شامل دو بخش اصلی باشد: ۱. بخش شیمیایی: شبیه‌سازی kinetics پلیمریزاسیون با مدل‌سازی واکنش‌های شیمیایی (تغییر درجه‌ی cure و تولید زنجیره‌های پلیمری) ۲. بخش مکانیکی: تحلیل تغییرات حجمی و استرس‌های ایجاد شده ناشی از shrinkage، با اعمال شرایط مرزی و بارهای حرارتی ادغام یادگیری ماشین (در صورت نیاز): به منظور بهبود دقت پیش‌بینی و کاهش زمان محاسبات، می‌توان از مدل‌های یادگیری ماشین بهره برد. این مدل‌ها می‌توانند از داده‌های شبیه‌سازی اولیه برای پیش‌بینی سریع‌تر نتایج در شرایط مختلف استفاده کنند و روند بهینه‌سازی پارامترها را تسهیل کنند. روش کار پیشنهادی: مرحله اول – پیش‌پردازش و تعریف ورودی‌ها: گردآوری تمامی داده‌های شیمیایی، مکانیکی و شرایط آزمایشگاهی مربوط به مایع مورد نظر. مرحله دوم – توسعه مدل: طراحی مدل چندفیزیکی که ابتدا kinetics پلیمریزاسیون را شبیه‌سازی می‌کند و سپس اثرات مکانیکی (شامل shrinkage) را محاسبه می‌کند. مرحله سوم – بهینه‌سازی و تحلیل: ارزیابی نتایج اولیه مدل، و در صورت نیاز بهینه‌سازی پارامترهای ورودی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای دستیابی به پیش‌بینی دقیق‌تر رفتار shrinkage در شرایط مختلف.

با سلام و وقت بخیر نیازمند یک نفری که قبلا روی موضوع fake news detection با استفاده از gnn کار کرده باشه که یک باینری کلاسیفیکیشن هست که اخبار رو به دو دسته جعلی و فیک دسته بندی می کنه. من یه کد اماده پایتون دارم و نیاز دارم تغییراتی روی کد برام به وجود بیاره در این کد برای ورودی طبقه بندی از مرحله Embedded Feature Vector ورودی گرفته میشه و من میخوام RL هم در این دخیل باشه یعنی عامل RL روی نمایش های embedding یاد گرفته شده توسط Gnn اموزش ببیینه یعنی عامل سعی کنه طوری داده را انتخاب کنه که بیشترین پاداش را در طول زمان یاد بگیره یعنی یاد بگیره داده های شبیه هم را از نظر شایعه بودن یا نبودن پیدا کنه و در نهایت یک ارزش حالت برای گره تخمین بزنه و در نهایت ما Embedded Feature Vector و ارزش حالت تخمین زده را برای طبقه خواهیم داشت که به بهبود طبقه بندی کمک میکنه و ما در پایان نسبت به مقاله بیس لازمه حتما بهبود داشته باشیم و فرد در پایان زحمت بکشه کل خط کد ها را به صورت کامل توضیح بده مدت 3 روز فایل پیاده سازی پایتون اپلود شده جهت ارسال مقاله بیس و پایپ لاین و دیتاست پیام دهید

عنوان پروژه: پیاده‌سازی یک بخش ساده از مقاله LIT-Planner برای مسیر‌یابی پهپاد در محیط ناشناخته شرح پروژه: سلام. دنبال یه فریلنسریم برای پیاده‌سازی سبک و اولیه از بخشی از مقاله: "Learning-Initialized Trajectory Planning in Unknown Environments" مقاله در مورد مسیر‌یابی پهپاد در محیط‌های ناشناخته با استفاده از یک شبکه عصبی برای تولید مسیر اولیه و بهینه‌سازی بعدی هست. اما ما فقط دنبال یه نسخه ساده و سبک برای تست اولیه هستیم، نه پیاده‌سازی کامل. تسک‌هایی که باید انجام بشه: - ساخت و اجرای نقشه‌برداری و مسیر‌یابی با استفاده از ESDF (مثل Voxblox یا Octomap + ESDF). - ساخت Point Cloud ساده از محیط در گزبو. - اجرای یک مسیر‌یاب ساده با ورودی Point Cloud یا Depth Map در گازبو. محدودیت‌ها: - نیازی به آموزش شبکه عصبی نیست. - نیازی به تست در دنیای واقعی نیست (فقط گزبو). - پیاده‌سازی فقط برای یک صحنه ساده در سیمولاتور. مدت: ۲۰ روز بودجه: ۱ میلیون تومان نیاز نیست زیاد وقت بذارید، چون پروژه صرفاً برای آزمایش مقدماتی یه ایده‌س و عملا با توجه به بودجه و زمان ذکر شده،

با سلام و وقت بخیر نیازمند یک نفری که قبلا روی موضوع fake news detection با استفاده از gnn کار کرده باشه که یک باینری کلاسیفیکیشن هست که اخبار رو به دو دسته جعلی و فیک دسته بندی می کنه. من یه کد اماده پایتون دارم و نیاز دارم تغییراتی روی کد برام به وجود بیاره در این کد برای ورودی طبقه بندی از مرحله Embedded Feature Vector ورودی گرفته میشه و من میخوام RL هم در این دخیل باشه یعنی عامل RL روی نمایش های embedding یاد گرفته شده توسط Gnn اموزش ببیینه یعنی عامل سعی کنه طوری داده را انتخاب کنه که بیشترین پاداش را در طول زمان یاد بگیره یعنی یاد بگیره داده های شبیه هم را از نظر شایعه بودن یا نبودن پیدا کنه و در نهایت یک ارزش حالت برای گره تخمین بزنه و در نهایت ما Embedded Feature Vector و ارزش حالت تخمین زده را برای طبقه خواهیم داشت که به بهبود طبقه بندی کمک میکنه و ما در پایان نسبت به مقاله بیس لازمه حتما بهبود داشته باشیم و فرد در پایان زحمت بکشه کل خط کد ها را به صورت کامل توضیح بده هزینه نهایت 1 ت مدت 3 روز

من در حال یادگیری AWS هستم. و الان به مشکلی خوردم و ماشین EC2 رو نمیتونم به دیتابیس آیورا وصل کنم.شما کمک کنید که بتونم ابتدا ماشین به آیورا متصل شود.

کد با استفاده از شبکه عمیق با پایتورچ زده شود و خروجی مطلوب کارتونی دریافت شود. تصاویر دیگری هم میتوان به جز شکل انسان داد آن ها رم کارتونی کند

سلام وقت بخیر می خواهم با استفاده از مدل هوش مصنوعی، وقتی تصاویر یک پل را به مدل میدهیم به ما بگوید که این پل، این ایرادات را داردو تعداد 2 عیب کافی است و پل فلزی است.قاعدتا باید مدل هوش مصنوعی آموزش ببیند و این آموزش می تواند از طریق داده هایی که در اینترنت موجوده صورت بگیرد.

Learning-initialized Trajectory Planning in Unknown Environments ما به دنبال همکاری با یک فریلنسر متخصص در زمینه رباتیک، شبیه‌سازی و یادگیری ماشین هستیم برای اجرای پروژه‌ای با تمرکز بر برنامه‌ریزی مسیر در محیط‌های ناشناخته، با استفاده از ساختار ESDF (Euclidean Signed Distance Field) و یادگیری ماشین برای بهبود ورودی‌ها. جزئیات: 1. پیاده‌سازی و اجرای ESDF: - تولید و استفاده از ESDF بر پایه داده‌های point cloud. - ساخت map از داده‌های حسگر (مثلاً RGB-D یا depth map). 2. پردازش Point Cloud: - خواندن و فیلتر کردن داده‌ها. - تولید نقشه سه‌بعدی قابل استفاده در مسیریابی. 3. اجرای کد و یکپارچه‌سازی: - توانایی اجرا و تست کامل کد (در ROS یا سایر فریم‌ورک‌های مرتبط). - آماده‌سازی زیرساخت برای اجرای مسیر‌یابی مبتنی بر ESDF. 4. استفاده از شبیه‌ساز (Gazebo): - راه‌اندازی محیط شبیه‌سازی برای تست و ارزیابی سیستم. - اضافه کردن موانع و سناریوهای متنوع جهت تست ربات در محیط ناشناخته. 5. بهبود داده‌های ورودی: - به جای استفاده از داده‌ی مستقیم از Kinect یا حسگرهای فیزیکی، استفاده از depth map تولیدشده با مدل‌های پیشرفته مانند: ZoeDepth DepthAnything Marigold - یکپارچه‌سازی خروجی این مدل‌ها با سیستم مسیر‌یابی. 📚 توانایی ها و نمونه کار های خود (درصورت وجود) به علاوه پیشنهاد خودتون رو برای ما ارسال کنید تا مورد بررسی قرار بگیره. سطح پروژه: پروژه دانشجویی مهارت‌های موردنیاز: - تجربه در ROS و Gazebo - تسلط بر کار با Point Cloud (PCL یا open3d) - آشنایی با ESDF، TSDF و نقشه‌برداری سه‌بعدی - تجربه در کار با مدل‌های deep learning تولید عمق - توانایی پیاده‌سازی الگوریتم‌های مسیر‌یابی - داشتن تجربه در برنامه نویسی رباتیکز خروجی مورد انتظار: + یک سیستم کامل trajectory planning که در محیط ناشناخته بتواند مسیر مناسب را بر اساس depth map پیدا کند. + قابلیت اجرا در شبیه‌ساز و مستندسازی کامل مراحل. + چالش های پیاده سازی در سیستم کارفرما رفع گردد. کمکی: Learning-initialized Trajectory Planning in Unknown Environments https://arxiv.org/abs/2309.10683

میخوام با استفاده از پای تورچ کدی بنویسید که عکس بهش داده میشه رو به شکل کارتونی تبدیل کنه

زمینه هوش مصنوعی و تشخیص احساسات از گفتار هستم و به دنبال همکاری با فردی مسلط به این حوزه در قالب کوچ یا منتور علمی هستم. موضوع شامل کار با داده‌های گفتاری و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین/عمیق است. در صورت تمایل لطفاً پیام دهید. با سپاس

پیاده سازی متد websocket برای چت‌بات سایت تهران اسپیکر مهارت‌های فنی زبان‌ها و فریم‌ورک‌ها : تسلط بر Python Flask کار با پایگاه داده‌ها : تجربه کافی کار با پایگاه داده (MySQL) توسعه API : تجربه در طراحی و توسعه RESTful APIs آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین : مفاهیم پایه‌ای AI و LLM تجربه در استفاده از کتابخانه‌هایی مثل TensorFlow، PyTorch یا OpenAI API (امتیاز بسیار مثبت) آشنایی با Git ویژگی‌های فردی دارای ذهنیت تحلیلی قوی و توانایی حل مسئله- انعطاف‌پذیری بالا برای کار با تیم‌های چندرشته‌ای (شامل طراح‌ها، تیم مارکتینگ و متخصصین محتوا) مشتاق به یادگیری و خودآموزی- مهارت در ارتباط شفاف و مستندسازی فعالیت‌ها مسئولیت‌پذیری و تعهد به ددلاین

با سلام و وقت بخیر خدمت شما فریلنسر های عزیز. تیم ما نیاز داره یک نرم افزار تحت ویندوز به زبان پایتون طراحی کنه کاربرد این نرم افزار به این شکل هست که میخوایم که به نرم افزار متا تریدر ۵ متصل بشه و ارز EURUSD رو در سه تایم فریم یک دقیقه ای -5 دقیقه ای و 15 دقیقه ای تحلیل کنه این تحلیل ها بر اساس پرایس اکشن خواهند بود که الگو ها و پترن هایی که باید تشخیص بده رو بهتون میدیم با هر فرمتی که بخواید(صدا - تصویر - فیلم و...) . این نرم افزار باید به سیستم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مجهز باشه جهت این که بتونه در گذشته بازار طبق الگو هایی که بهش داده شده اونها رو کشف کنه و یاد بگیره اون الگو ها رو سپس اونها رو در بازار لایو به صورت ریل تایم تحلیل کنه و در صورت مشاهده پترن پرایس اکشن وارد معامله بشه و قبل از معامله نیز یک آلارم برای ما به صورت نوتیفیکشن دسکتاپ ارسال کنه . همچنین برای ورود به معامله باید بر اساس مدیریت سرمایه باشه که اون رو هم الگوهاش رو و همچنین فرمول هاش رو بهتون میدیم تا محاسبات بر اساس اون انجام بشه. من قیمت و زمان رو حدودی زدم لطفا دوستانی که توانایی انجام این پروژه رو دارن خوشحال میشیم باهاشون همکاری داشته باشیم در این زمینه. لطفا قیمت و زمان مورد نظر رو بفرمایید. دوستانی که نمونه کار هم دارن ارسال کنند. با تشکر.

این موضوع در مورد semantic features extraction from EEG signals بررسی داده های موجود و مقایسه انها باهم بر اساس روشهای سنتی و ماشین لیرنینگ

نیازمند توسعه یک اپلیکیشن مدیریت کامل اینستاگرام هستم از ساخت چند اکانت تا فعالیت های معمول رو با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق و ماشین لرنینگ و تجزیه و تحلیل یا هر ابزار دیگه ای انجام بده مثل برنامه های مشابه مثل Jarvee Instazood . Combin امکاناتشون رو بررسی کنید جزییات مدنظر: 1. ساخت و مدیریت اتوماتیک پیج‌های متعدد در اینستاگرام 2. تولید و انتشار خودکار محتوای جذاب 3. تعامل هوشمند با کاربران و افزایش درگیری 4. حفاظت امنیتی از پیج‌ها و جلوگیری از شناسایی به هیچ عنوان و با تضمین و پشتیبانی 5. مدیریت یکپارچه و نظارت بر عملکرد پیج‌ها 6. تشخیص خطر و بازیابی اتوماتیک پیج‌ها در صورت مشکل یا جزئی ترش سیستم مدیریت چندگانه پیج‌ها: - قابلیت ساخت و مدیریت همزمان حداقل 50 پیج اینستاگرام - سیستم خودکار تکمیل پروفایل و تأیید حساب‌ها - مدیریت یکپارچه تمامی پیج‌ها از طریق داشبورد مرکزی 1-2. سیستم هوشمند تولید محتوا: - طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های تولید خودکار محتوا با استفاده از هوش مصنوعی - سیستم تشخیص و پیشنهاد محتوای مناسب برای هر پیج - قابلیت ویرایش خودکار تصاویر و ویدیوها - سیستم زمان‌بندی هوشمند انتشار محتوا 1-3. سیستم تعامل هوشمند: - طراحی الگوریتم‌های پاسخ‌گویی خودکار به کامنت‌ها - سیستم لایک و کامنت هوشمند براساس هشتگ‌ها - مدیریت خودکار فالو/آنفالو با الگوریتم‌های پیشرفته 1-4. سیستم امنیتی پیشرفته: - پیاده‌سازی سیستم چرخش خودکار پروکسی - الگوریتم‌های تشخیص و پیشگیری از بلاک شدن - سیستم بک‌آپ‌گیری خودکار از اطلاعات 1-5. سیستم تحلیل و گزارش‌دهی: - داشبورد جامع تحلیل عملکرد پیج‌ها - سیستم گزارش‌گیری پیشرفته از فعالیت‌ها - تحلیل هوشمند رفتار کاربران و ارائه پیشنهادات بهبود

طراحی برنامه مدیریت اکانت خیلی زیاد اینستاگرام با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق ماشینی اکانت بسازه و مدیریتش کنه کامل

ادغام یادگیری ماشین با روش‌های اجزای محدود تایپ سریع فوری حرفه ای

باسلام سال نو مبارک یک پروژه هست نیازه که مجری به مقاله خوانی و پایتون و یادگیری ماشین مسلط باشند. همچنین سابقه نوشتن مقالات در ژورنال های تاپ‌ رنک رو داشته باشن. میخوام دیتاست این پنج مقاله رو با دستورات پایتون و در قالب پایتون دیتافریم در بیارن. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ana.25032 در نهایت چیزیکه ازشون تحویل میگیرم، پنج فایل پایتون حاوی دستوراتی هست که برای گرفتن دیتاست‌های موجود در مقالات ارسالی لازم هست. لطفا توجه کنند که هر مقاله رو بصورت جداگانه بررسی کنند و دستورات برای گرفتن دیتاست برای هر پنج مقاله هم در قالب فایلهای جداگانه پایتون باشد. همچنین ترجیحا از vscode استفاده کنند و بصورت سلول به سلول دستورات را پیاده کنند. . لطفا به مجریان توانمند پایتون و یادگیری ماشینون بسپارید🙏🏼🌺 مهلت: ۷ فروردین

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