نوشته‌های بلاگ

در شبکه‌های عصبی، داده‌ها معمولاً با استفاده از تنسورها نمایش داده می‌شوند. تنسورها آرایه‌های چندبعدی از داده‌های عددی هستند و به عنوان ساختار داده‌ای پایه در چارچوب‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch استفاده می‌شوند. درک تنسورها بسیار مهم است، زیرا آن‌ها پایه و اساس نحوه ذخیره‌سازی، دستکاری و پردازش داده‌ها در شبکه‌های عصبی را تشکیل می‌دهند.

ادامه مطلب

هموگلوبینوپاتی‌ها گروهی از اختلالات ژنتیکی هستند که بر ساختار یا تولید هموگلوبین، پروتئین مسئول انتقال اکسیژن در گلبول‌های قرمز خون، تأثیر می‌گذارند. این اختلالات می‌توانند منجر به کم‌خونی، اختلالات عملکردی اندام‌ها و سایر عوارض بالینی شوند. در این مقاله، به بررسی سه نوع اصلی هموگلوبینوپاتی‌ها شامل بیماری سلول داسی شکل (SCD)، آلفا-تالاسمی و بتا-تالاسمی پرداخته می‌شود.

ادامه مطلب

در این مقاله، یک مثال عملی از یک شبکه عصبی ساده را بررسی می‌کنیم که اعداد دست‌نوشته را با استفاده از مجموعه داده MNIST طبقه‌بندی می‌کند. این مجموعه داده شامل ۶۰,۰۰۰ تصویر آموزشی و ۱۰,۰۰۰ تصویر آزمایشی از اعداد دست‌نوشته (۰ تا ۹) است. در ادامه، مراحل پیاده‌سازی این مدل را به صورت گام به گام توضیح می‌دهیم.

ادامه مطلب

یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از زیرشاخه‌های قدرتمند یادگیری ماشین است که بر آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی برای انجام وظایفی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و بسیاری دیگر متمرکز است. این روش از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است، جایی که لایه‌های نورون‌ها اطلاعات را به صورت سلسله‌مراتبی پردازش می‌کنند. در این مقاله، مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق را به شیوه‌ای ساده و شهودی بررسی می‌کنیم و با استفاده از یک مثال عملی، نحوه پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده را با استفاده از کتابخانه Keras در پایتون نشان می‌دهیم.

ادامه مطلب

با درک تاریخچه یادگیری ماشین، می‌توانیم بهتر درک کنیم که چرا یادگیری عمیق به چنین ابزار قدرتمندی در هوش مصنوعی مدرن تبدیل شده است. دهه ۲۰۱۰ دهه‌ای تحول‌آفرین برای شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق بود و با چندین پیشرفت کلیدی، این حوزه را از گمنامی نسبی به پیشگامی در تحقیقات هوش مصنوعی و کاربردهای صنعتی رساند. در ادامه، مروری بر مهم‌ترین نقاط عطف و پیشرفت‌های شبکه‌های عصبی در دهه ۲۰۱۰ ارائه می‌شود.

ادامه مطلب

یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از قدرتمندترین تکنیک‌های یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد برای یادگیری الگوهای پیچیده از داده‌ها استفاده می‌کند. در این مقاله، فرآیند گام به گام یادگیری عمیق را بررسی می‌کنیم تا درک بهتری از نحوه عملکرد آن به دست آوریم.

ادامه مطلب

یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین است که بر یادگیری لایه‌های متوالی از نمایش‌های معنادار و فزاینده از داده‌ها متمرکز است. اصطلاح “عمیق” به عمق مدل اشاره دارد که توسط تعداد لایه‌های مورد استفاده برای تبدیل داده‌های ورودی به نمایش‌های مفید تعیین می‌شود. این لایه‌ها بر روی یکدیگر قرار می‌گیرند و هر لایه ویژگی‌های انتزاعی‌تری را از داده‌ها استخراج می‌کند.

ادامه مطلب

هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) زمینه‌های به هم پیوسته‌ای هستند که در طول زمان تکامل یافته‌اند. در این مقاله به تعاریف، تاریخچه و روابط بین این سه حوزه می‌پردازیم.

ادامه مطلب

در عصر ژنومیک، تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند RNA-seq، ChIP-seq، ATAC-seq و Hi-C به دانشمندان امکان داده‌اند تا به طور عمیق‌تری به مطالعه ژنوم، ترانسکریپتوم و اپی‌ژنوم بپردازند. هر یک از این تکنیک‌ها اطلاعات منحصر به فردی در مورد جنبه‌های مختلف تنظیم ژن و سازمان‌دهی ژنوم ارائه می‌دهند. در این مقاله، به بررسی هر یک از این تکنیک‌ها، کاربردها و نحوه استفاده از آن‌ها در تحقیقات ژنومیک می‌پردازیم.

ادامه مطلب

هپتوگلوبین (Haptoglobin) یک گلیکوپروتئین مهم است که توسط کبد تولید میشود و نقش کلیدی در حفظ تعادل آهن و محافظت از کلیهها در برابر آسیب ناشی از هموگلوبین آزاد در خون ایفا میکند. این پروتئین به هموگلوبین آزاد در خون متصل میشود و از دفع آهن جلوگیری میکند. اندازهگیری سطح هپتوگلوبین در خون به عنوان یک آزمایش تشخیصی مهم برای شناسایی همولیز داخل عروقی (تخریب گلبولهای قرمز در داخل رگهای خونی) و ارزیابی عملکرد کبد استفاده میشود.

ادامه مطلب