«یادگیری ماشین با پایتون»


با تمرینات عملی با پایتون یادگیری ماشین را یاد بگیرید. محتوای راهنما شامل استفاده از کتابخانه‌های NumPy و SciPy برای محاسبات آماری، پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده و چندمتغیره، پاکسازی داده‌ها، ساخت نمودارهای تحلیلی و درک پایلاین در پکیج scikit-learn است.



🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

این جزوه مفاهیم پایه‌ای آمار و احتمال را برای ورود به علم داده (Data Science) آموزش می‌دهد.
مفاهیم اصلی شامل:
تعریف داده و فضای نمونه
رویدادها (Events)
توزیع‌های گسسته و پیوسته (Discrete & Continuous Distributions)
احتمال شرطی (Conditional Probability)
قانون بیز (Bayes' Theorem)
متغیرهای تصادفی (Random Variables)
هدف اصلی: تبدیل آمار و احتمال از فرمول‌های خشک به یک ابزار قابل‌فهم برای تحلیل داده در پروژه‌های واقعی و Machine Learning.

این جزوه بر اساس این ویدیو گردآوری شده
https://www.youtube.com/playlist?list=PLWv23ocV_hYb7d2LS4W4FrO108B7uz-M0


🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

ابزار Mellea: کتابخانه پایتون برای ساخت برنامه‌های LLM قابل پیش‌بینی

فراخوانی معمولی LLM  همیشه موفقیت آمیز نیست ؛ مدل ممکنه فرمت را رعایت نکند یا یه چیز ضروری را از قلم بیندازد، یا پاسخی بدهد که بررسی‌اش سخت باشد.

کتابخانه Mellea پیشنهاد می‌دهد چنین سیستم‌هایی را به‌صورت برنامه‌های generative تایپ‌شده بنویسید.

کافی است یک تابع پایتون توصیف کنید:

from pydantic import BaseModel
from mellea import generative, start_session

class UserProfile(BaseModel):
    name: str
    age: int

@generative
def extract_user(text: str) -> UserProfile:
    """نام و سن کاربر را استخراج کن."""

m = start_session()
user = extract_user(
    m,
    text="Alice is 31 years old."
)

کتابخانه Mellea عبارت docstring را به دستورالعمل تبدیل می‌کند، annotationهای نوع را به ساختار پاسخ، و سپس نتیجه را اعتبارسنجی می‌کند و در صورت نیاز، تولید پاسخ را به‌طور خودکار تکرار می‌کند.


لینک پروژه
https://github.com/generative-computing/mellea


🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

🔰 List Methods in Python

بیا با هم لیست متدهای پایتون رو مرور کنیم. این یکی از پرکاربردترین ساختارهای داده در پایتونه و دونستن متدهاش حسابی سرعت کدنویسیت رو بالا می‌بره.

📌 ایجاد لیست

ساده‌ترین راه تعریف لیست استفاده از براکت [] هست.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
empty_list = []

🔧 متدهای اصلی

append() — اضافه کردن به انتها

یک آیتم به انتهای لیست اضافه می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana"]
fruits.append("cherry")
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry']

extend() — اضافه کردن چند آیتم

چند آیتم از یک iterable رو به انتهای لیست اضافه می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana"]
fruits.extend(["cherry", "date"])
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']

insert() — اضافه کردن در موقعیت خاص

یک آیتم رو در اندیس مشخص قرار می‌ده.

fruits = ["apple", "cherry"]
fruits.insert(1, "banana")
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry']

🗑 متدهای حذف

remove() — حذف بر اساس مقدار

اولین occurrence از مقدار مشخص شده رو حذف می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.remove("banana")
print(fruits) # ['apple', 'cherry']

pop() — حذف و بازگشت آیتم

آیتم در یک اندیس خاص رو حذف و برمی‌گردونه. اگه اندیس ندادی، آخرین آیتم رو حذف می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
removed = fruits.pop(1)
print(removed) # banana
print(fruits) # ['apple', 'cherry']

clear() — خالی کردن لیست

تمام آیتم‌های لیست رو حذف می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.clear()
print(fruits) # []

🔍 متدهای جستجو

index() — پیدا کردن اندیس

اندیس اولین occurrence از مقدار مورد نظر رو برمی‌گردونه.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print(fruits.index("cherry")) # 2

count() — شمارش تعداد تکرار

تعداد تکرار یک مقدار در لیست رو می‌شماره.

nums = [1, 2, 2, 3, 2, 4]
print(nums.count(2)) # 3

📊 متدهای مرتب‌سازی و معکوس کردن

sort() — مرتب‌سازی درجا

لیست رو به ترتیب صعودی مرتب می‌کنه. با reverse=True نزولی می‌شه.

nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
nums.sort()
print(nums) # [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]

nums.sort(reverse=True)
print(nums) # [9, 5, 4, 3, 2, 1, 1]

reverse() — معکوس کردن

ترتیب آیتم‌های لیست رو برعکس می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.reverse()
print(fruits) # ['cherry', 'banana', 'apple']

📋 متدهای کپی

copy() — کپی سطحی

یه کپی از لیست برمی‌گردونه.

original = [1, 2, 3]
new_list = original.copy()
print(new_list) # [1, 2, 3]

💡 نکات تکمیلی مهم

عملگر in برای بررسی وجود:

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print("banana" in fruits) # True

عملگر + برای اتصال:

list1 = [1, 2]
list2 = [3, 4]
print(list1 + list2) # [1, 2, 3, 4]

عملگر * برای تکرار:

print([0] * 4) # [0, 0, 0, 0]

List Comprehension — روش پایتونی:

squares = [x**2 for x in range(5)]
print(squares) # [0, 1, 4, 9, 16]

len() برای گرفتن طول:

print(len([1, 2, 3])) # 3
min() و max():
nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
print(min(nums)) # 1
print(max(nums)) # 9

🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

🐍 همه چیز درمورد یادگیری Typing در پایتون! 🐍

اگه می‌خوای کد Pythonت رو حرفه‌ای‌تر، امن‌تر و قابل نگهداری‌تر کنی، یادگیری Type Annotations یکی از مهم‌ترین قدم‌هاست. این ریپو یه آرشیو کامل و دسته‌بندی‌شده از بهترین منابع یادگیری typing در Python هست.

این مخزن شامل بهترین مقالات، کتاب‌ها، ابزارها، کتابخانه‌ها و سایر منابع اختصاص داده شده به تایپ‌نویسی و استفاده از آن در پروژه‌های واقعی است. 💻📚

این هم لینک: GitHub
https://github.com/typeddjango/awesome-python-typing


🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

اینجا تمام کد ها و آموزش های لازم برای تشخیص چهره و اشیا‌ توی عکس با پاییتون رو گذاشه و توی 3 ساعت کلش رو می تونید یاد بگیرید، کلی چیز آماده هم داره که در طول مسیر یادگیری به دردتون می‌خوره:

github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours

@python4all_pro

دوستان کانال بله پایتون رو دنبال کنید.

اگه زمانی اینترنت بین‌الملل محدود شد، ما همچنان از طریق بله کنارتون هستیم و آموزشها رو از همون‌جا ادامه می‌دیم.💙

https://ble.ir/Python4all_pro

فریمورک Pytest چیه
یه ابزار تست برای پایتونه که کدها رو خیلی ساده و خوانا می‌کنه. معمولاً هر وقت یه برنامه‌نویس پایتون می‌خواد مطمئن بشه کدش درست کار می‌کنه، ازش استفاده می‌کنه.

🔹 چرا محبوبه؟

سینتکس خیلی ساده و تمیز

پیام خطای واضح نشون میده

پلاگین‌های فراوون داره

هم برای پروژه‌های کوچیک و هم بزرگ مناسبه

🔹 یه مثال ساده:

# math_tools.py
def add(a, b):
return a + b# test_math_tools.py
from math_tools import add

def test_add():
assert add(2, 3) == 5
assert add(-1, 1) == 0

بعد فقط می‌زنی:
pytest
و خودش همه‌ی تست‌ها رو اجرا می‌کنه و می‌گه کدوم رد شد، کدوم شکست خورد.

🔗 لینک‌ها:

🌎 سایت رسمی: https://docs.pytest.org

🐱 گیت‌هاب: https://github.com/pytest-dev/pytest

📦 PyPI: https://pypi.org/project/pytest/


🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

‼️ فقط با ۱۱۹ هزار تومن، مهارت جدید یاد بگیر ‼️
 
♨️ قیمت استثنایی برای ۶۰۰ دوره آموزشیِ فرادرس
 
📣 برای مشاهده آموزش‌های هر دسته بندی، روی عنوان مورد نظر کلیک کنید: 👇
 
✅ هوش مصنوعی  | برنامه نویسی
 
✅ علوم کامپیوتر و شبکه | پایتون
 
✅ زبان‌های خارجی  | اکسل Excel
 
✅ بازاریابی و کسب و کار  | بازارهای مالی
 
✅ مهارت‌های عمومی  | طراحی سایت
 
🔗 لیست تمامی ۶۰۰ آموزش - [کلیک کنید]

🔄 FaraDars - فرادرس

📕 کتاب«GenAI با پایتون و PyTorch» — چاپ دوم، مارس ۲۰۲۵

👨🏻‍💻 اگه از کتابایی خسته شدی که فقط تئوری می‌گن و آخرش نمی‌دونی چطوری کد بزنی، وقتشه با این کتاب آشنا بشی.

📚 چاپ دوم این کتاب (مارس ۲۰۲۵) یه بازنویسی کامله: از TensorFlow به PyTorch مهاجرت کرده، مدل‌های LLM و Diffusion رو هم اضافه کرده و کل چرخه‌ی آموزش رو پوشش میده.

🧠 توش چی پیدا میشه؟

🔸 فصل ۱–۲: پایه‌ها
؛GenAI چیه و چطوری با Midjourney، DALL-E و ChatGPT زندگی‌مون رو عوض کرده
🔸 فصل ۳–۵: NLP و Transforme
🔸 فصل ۶–۷: Open-Source LLM و Prompt Engineering
🔸 فصل ۸–۱۰: Multimodal
🔸 فصل ۱۱–۱۲: VAE و GAN
🔸 فصل ۱۳–۱۴: Style Transfer و Deepfakes

چرا این کتاب خاصه؟

✅ انتقال از تئوری به کد در یه فصل — فرمول ریاضی می‌بینی، بعد بلافاصله PyTorch پیاده‌سازیش می‌کنی
✅ پروژه‌های واقعی — ترجمه، نقد فیلم، Deepfake، Style Transfer
✅ ۴۵۴ صفحه پر از تمرین و کد عملی
✅ استفاده از Google Colab — نیازی به GPU گرون نداری
✅ ترکیب PyTorch + جامعه‌ی اوپن‌سورس — همه‌چیز قابل اجراست

گیت هاب

🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

معرفی کتابخانه پایتونی xy (توسعه‌یافته توسط تیم Reflex)؛ یک جایگزین متن‌باز و فوق‌سریع برای Matplotlib، Plotly و Bokeh که با زبان Rust نوشته شده و در رندر ۱۰ میلیون نقطه داده، عملکردی بی‌نظیر از خود نشان می‌دهد.

عملکرد محاسباتی (بنچمارک رسمی ۱۰ میلیون نقطه):

🔹 XY ➡ ۰.۰۲۳ ثانیه
🔹 Matplotlib ➡ ۲.۷۸ ثانیه
🔹 Plotly ➡ ۹.۵۸ ثانیه

به این ترتیب، xy در مقایسه با Plotly تا ۴۱۳ برابر و در مقایسه با Matplotlib تا ۱۲۰ برابر سریع‌تر عمل می‌کند.

این کتابخانه علاوه بر امکان مصورسازی بلادرنگ در Jupyter Notebook و وب‌اپلیکیشن‌ها، از خروجی در قالب‌های PNG، HTML و PDF نیز پشتیبانی می‌کند.

نصب و راه‌اندازی
pip install xy

🔗 مستندات: reflex.dev/docs/xy/
🔗 گیت‌هاب: github.com/reflex-dev/xy

🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

💢 ۶۰۰ آموزش ۱۱۹ هزار تومنی
 
➕ ۸۰٪ تخفیف برای سایر آموزش‌های فرادرس
 
✔️ در این طرح یادگیری، ۶۰۰ آموزش منتخب با قیمت ۱۱۹,۰۰۰ تومن در دسترس شماست و علاوه بر آن، سایر آموزش‌ها با ۸۰ درصد تخفیف قابل دریافت است.
 
👇 دسترسی آسان به منابع آموزشی 👇
 
🔗 [آموزش‌‌های هوش مصنوعی]
 
🔗 [تمامی آموزش‌های ۱۱۹ هزار تومنی]
 
برای مشاهده سایر آموزش‌ها و استفاده از تخفیف ۸۰ درصدی، روی لینک زیر کلیک کنید:
 
🔗 [مشاهده سایر آموزش‌ها]

🔄 FaraDars - فرادرس

📘 هندبوک مصاحبه‌های پایتون - راهنمای متخصصین هوش مصنوعی

نویسنده: Balawant Kadam
📑 فهرست ۱۰ فصل:

مبانی پایتون (۴۰ سوال)
برنامه‌نویسی شیءگرا (۲۵ سوال)
پایتون پیشرفته (۲۵ سوال)
ساختمان داده و الگوریتم‌ها (۲۰ سوال)
NumPy و Pandas (۳۰ سوال)
یادگیری ماشین با پایتون (۲۵ سوال)
یادگیری عمیق (۲۰ سوال)
هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ (۴۰ سوال)
سوالات کدنویسی مصاحبه
مرور سریع و چیت‌شیت‌ها

🔍 نمونه سوالات و پاسخ‌های کلیدی
.
این هندبوک با تمرکز ویژه برای متخصصین هوش مصنوعی طراحی شده و تمام مفاهیم رو هم از نظر تئوری و هم از نظر پیاده‌سازی پوشش می‌ده. تعداد کل سوالات به ۲۲۵ سوال می‌رسه که هر کدوم با توضیح و نکته کلیدی همراه هستن.

🆔 @python4all_pro

🔢 Must Know Python-Pandas Operations for working with Data


🐍 اگه با پایتون کار می‌کنی و کلی داده داری، این اینفوگرافیک یه خلاصه طلاییه از اون دستورهای Pandas که واقعاً به‌دردت می‌خوره. از خوندن فایل و پاک‌سازی داده گرفته تا فیلتر، گروه‌بندی و محاسبات آماری. همه چیز یه‌جا جمع شده تا مجبور نباشی هر بار سرچ کنی.

💡 چرا Pandas؟
چون کار با دیتاست‌های بزرگ رو ساده می‌کنه، مخصوصاً وقتی با Excel، CSV یا دیتابیس سروکار داری.

🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

📊 می‌خوای تحلیل‌گر داده بشی؟ مسیرش از همین‌جا شروع می‌شه!

وقتی تصمیم می‌گیری وارد دنیای تحلیل داده بشی، احتمالاً با کلی دوره، ابزار و مهارت مختلف روبه‌رو می‌شی و اولین سؤال اینه:

🤔 از کجا شروع کنم و دقیقاً چه چیزهایی باید یاد بگیرم؟

🧭 مسیر یادگیری تحلیل‌گر داده آکادمی همراه اول برای همین ساخته شده؛ تا آموزش‌های موردنیازت رو در یک مسیر مشخص داشته باشی و بدون سردرگمی، قدم‌به‌قدم مهارت‌های لازم برای تحلیل‌گر داده شدن رو یاد بگیری.

📚 در این مسیر به بیش از ۹۰ ساعت آموزش تخصصی و شغل‌محور دسترسی داری و با کمک منتورینگ تخصصی می‌تونی یادگیریت رو هدفمندتر جلو ببری.

📚 بیش از ۹۰ ساعت آموزش تخصصی
💼 آموزش‌های شغل‌محور
🧭 مسیر یادگیری مشخص و منسجم
👥 منتورینگ تخصصی
💳 امکان پرداخت اقساطی

🔥 خبر خوب اینکه الان می‌تونی این مسیر رو با ۳۰٪ تخفیف شروع کنی.

📈 اگر تحلیل داده یکی از مهارت‌هاییه که همیشه می‌خواستی یاد بگیری، وقتشه علاقه‌ات رو به یک مهارت واقعی تبدیل کنی و اولین قدم رو برداری.

🎯 دریافت تخفیف و شروع مسیر:
https://l.hamrah.academy/1es

⭐️ @Hamrah_Academy | آکادمی همراه اول

🔰 10 python one liners


چطور با یه خط کد می‌تونی کارای معمول برنامه‌نویسی رو تموم کنی؛ از ساختن دیکشنری و مرتب‌سازی لیست گرفته تا خوندن فایل و کار با stringها.

💡 این تک‌خطی‌ها کمکت می‌کنن سریع‌تر prototype بزنی، کد کمتری بنویسی و در عین حال خوانایی کدت حفظ بشه.


🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

🔴 آخرین فرصت — ۶۰۰ آموزش منتخب در فرادرس، فقط ۱۱۹ هزار تومن
 
😉 برای یادگیری هیچ وقت دیر نیست 👇
 
▪️ زبان آلمانی – سطح مقدماتی تا متوسط A1 و A2 و B1
 
▪️ آموزش افزایش تمرکز و تقویت حافظه
 
▪️ آموزش جاوا اسکریپت JavaScript
 
▪️ آموزش ساختمان داده‌ها – جامع و کاربردی
 
▪️ برنامه نویسی متلب MATLAB
 
🔗 لیست تمامی ۶۰۰ آموزش - [کلیک کنید]
 
🎁 سایر آموزش‌ها با ۸۰ درصد تخفیف در دسترس شماست!

🔄 FaraDars - فرادرس