Postfa List

HTTP 200 OK
Allow: GET, HEAD, OPTIONS
Content-Type: application/json
Vary: Accept

[
    {
        "id": 4,
        "title": "مقایسه کتابخانه‌ها و فریمورک‌های ++C برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق",
        "author": 1,
        "post_date": "2024-12-19",
        "category": "C",
        "snippet": "++C به دلیل عملکرد، کارایی و کنترل بر منابع سیستم، خود را به عنوان یک زبان قدرتمند برای توسعه برنامه‌های یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) معرفی کرده است. این مقاله چندین کتابخانه و فریمورک قابل توجه ++C را با هم مقایسه می‌کند و بینش‌هایی را در مورد تاریخچه، استفاده، مزایا، معایب و ارتباط فعلی آن‌ها در این زمینه ارائه می‌دهد.",
        "body": "<h5><span dir=\"rtl\">++C به دلیل عملکرد، کارایی و کنترل بر منابع سیستم، خود را به عنوان یک زبان قدرتمند برای توسعه برنامه&zwnj;های یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) معرفی کرده است. این مقاله چندین کتابخانه و فریمورک قابل توجه ++C را با هم مقایسه می&zwnj;کند و بینش&zwnj;هایی را در مورد تاریخچه، استفاده، مزایا، معایب و ارتباط فعلی آن&zwnj;ها در این زمینه ارائه می&zwnj;دهد.</span></h5>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#c89666\"><span dir=\"rtl\">Dlib</span></span></h1>\r\n\r\n<h4><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>نوع: </strong></span>یادگیری ماشین و یادگیری عمیق</span></h4>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>تاریخچه:</strong></span> Dlib توسط Davis E. King ایجاد شد و اولین بار در سال 2002 منتشر شد. از زمان آغاز به کار به طور قابل توجهی تکامل یافته است و مجموعه گسترده&zwnj;ای از الگوریتم&zwnj;ها و ابزارها را برای کاربردهای مختلف از جمله پردازش تصویر و بهینه&zwnj;سازی در خود جای داده است. Dlib پس از انتشار در مجله تحقیقات یادگیری ماشین در سال 2009 در جامعه تحقیقاتی به رسمیت شناخته شد. </span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><strong><span style=\"color:#09868b\">استفاده در دنیای واقعی:</span></strong> Dlib به طور گسترده در دانشگاه و صنعت استفاده می&zwnj;شود، به ویژه برای کارهایی مانند تشخیص چهره و طبقه&zwnj;بندی تصویر. شرکت&zwnj;هایی مانند گوگل از Dlib برای برنامه&zwnj;های بینایی کامپیوتر استفاده کرده&zwnj;اند.</span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>وضعیت فعلی:</strong></span> Dlib به طور فعال حفظ و به&zwnj;روزرسانی می&zwnj;شود. آخرین نسخه پایدار آن در آگوست 2024 بیانگر اینست که منسوخ نشده است و همچنان یک انتخاب محبوب در میان توسعه&zwnj;دهندگان است.</span></h5>\r\n\r\n<h4><strong><span style=\"color:#09868b\"><span dir=\"rtl\">مزایا:</span></span></strong></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">مجموعه&zwnj;ای از الگوریتم&zwnj;ها شامل ماشین&zwnj;های بردار پشتیبان (SVM)، درخت&zwnj;های تصمیم&zwnj;گیری و روش&zwnj;های خوشه&zwnj;بندی.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">قابلیت پردازش تصویر قوی</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">کاربر پسند با مستندات گسترده.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">معایب:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">بازدهی آن ممکن است از کتابخانه&zwnj;های تخصصی&zwnj;تر برای کارهای خاص، عقب بماند.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">پیچیدگی برخی از الگوریتم&zwnj;ها می&zwnj;تواند برای مبتدیان چالش برانگیز باشد.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>موارد استفاده اصلی:</strong></span> پردازش تصویر، تشخیص چهره، استخراج ویژگی و کارهای کلی یادگیری ماشین.</span></h5>\r\n\r\n<p style=\"margin-right:48px\"><a href=\"https://mohammadijoo.ir/MachineLearning\" target=\"_blank\"><img alt=\"\" class=\"img-fluid\" src=\"https://django3.ir/media/images/BlogPost_19Dec2024/7.svg\" /></a></p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#c89666\"><span dir=\"rtl\">MLpack</span></span></h1>\r\n\r\n<h4><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>نوع:</strong></span> یادگیری ماشین</span></h4>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>تاریخچه:</strong></span> MLpack توسطRyan Curtin &nbsp;و تیمش در دانشگاه ایلینوی در Urbana-Champaign توسعه داده شد. این کتابخانه اولین بار در سال 2011 با هدف ارائه پیاده&zwnj;سازی سریع و انعطاف&zwnj;پذیر الگوریتم&zwnj;های یادگیری ماشین منتشر شد.</span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> MLpack در پروژه&zwnj;های تحقیقاتی مختلف و توسط شرکت&zwnj;هایی که به راه&zwnj;حل&zwnj;های یادگیری ماشین کارآمد نیاز دارند استفاده می&zwnj;شود. سرعت MLpack، آن را برای کاربردهای در مقیاس بزرگ مناسب می&zwnj;کند.</span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>وضعیت فعلی:</strong></span> MLpack به طور فعال با به&zwnj;روزرسانی&zwnj;های منظم توسعه می&zwnj;یابد، و اطمینان حاصل می&zwnj;کند که در زمینه&zwnj;های به سرعت در حال تکامل یادگیری ماشین مرتبط و به روز باقی می&zwnj;ماند.</span></h5>\r\n\r\n<h4><strong><span style=\"color:#09868b\"><span dir=\"rtl\">مزایا:</span></span></strong></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">عملکرد بالا به دلیل اجرای کارآمد.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">ادغام آسان با کتابخانه&zwnj;های دیگر.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">مستندات و نمونه&zwnj;های گسترده.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">معایب:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">پشتیبانی محدود از یادگیری عمیق در مقایسه با سایر فریمورک&zwnj;ها.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">منحنی یادگیری شیب دار برای کاربران جدید.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>موارد استفاده اصلی: </strong></span>پروژه&zwnj;های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ که به سرعت و کارایی نیاز دارند.</span></h5>\r\n\r\n<p><a href=\"https://mohammadijoo.ir/ArtificialIntelligence\" target=\"_blank\"><img alt=\"\" class=\"img-fluid\" src=\"https://django3.ir/media/images/BlogPost_19Dec2024/6.jpg\" style=\"height:768px; margin-bottom:20px; margin-top:20px; width:1366px\" /></a></p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#c89666\"><span dir=\"rtl\">Armadillo</span></span></h1>\r\n\r\n<h4><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>نوع:</strong></span> کتابخانه جبر خطی (مورد استفاده در یادگیری ماشین)</span></h4>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>تاریخچه:</strong></span> Armadillo توسط Conrad Sanderson در سال 2009 به عنوان یک کتابخانه جبر خطی با کیفیت بالا ایجاد شد که برای ارائه یک رابط ساده و در عین حال حفظ عملکرد طراحی شده است.</span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> معمولاً در تحقیقات دانشگاهی و همچنین توسط شرکت&zwnj;هایی که به عملیات ماتریس کارآمد برای وظایف یادگیری ماشین نیاز دارند، استفاده می&zwnj;شود.</span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>وضعیت فعلی:</strong></span> Armadillo به طور فعال با به&zwnj;روزرسانی&zwnj;های مکرر نگهداری می&zwnj;شود، که نشان دهنده ارتباط مداوم آن است.</span></h5>\r\n\r\n<h4><strong><span style=\"color:#09868b\"><span dir=\"rtl\">مزایا:</span></span></strong></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">سینتکس ساده شبیه به MATLAB، آن را کاربر پسند می&zwnj;کند.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">عملکرد بالا به دلیل بهینه&zwnj;سازی عملیات جبر خطی.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">معایب:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">در درجه اول بر جبر خطی متمرکز شده است. فاقد الگوریتم&zwnj;های یادگیری ماشین داخلی است.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">ممکن است برای عملکرد کامل یادگیری ماشین به کتابخانه&zwnj;های اضافی نیاز داشته باشد.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>موارد استفاده اصلی: </strong></span>محاسبات جبر خطی در برنامه&zwnj;های کاربردی یادگیری ماشین.</span></h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#c89666\"><span dir=\"rtl\">SHARK</span></span></h1>\r\n\r\n<h4><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>نوع:</strong></span> یادگیری ماشین</span></h4>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>تاریخچه:</strong></span> کتابخانه SHARK توسط مرکز تحقیقات آلمان برای هوش مصنوعی (DFKI) از سال 2006 توسعه یافته است. هدف آن ارائه یک چارچوب جامع برای تحقیقات یادگیری ماشین است.</span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> SHARK در پروژه&zwnj;های دانشگاهی مختلف مورد استفاده قرار گرفته است، اما در کاربردهای تجاری در مقایسه با سایر کتابخانه&zwnj;ها استفاده محدودی داشته است.</span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>وضعیت فعلی:</strong></span> در حالی که هنوز حفظ و به&zwnj;روزرسانی شده است، محبوبیت آن در مقایسه با فریمورک&zwnj;های جدیدتر مانند TensorFlow یا PyTorch کاهش یافته است.</span></h5>\r\n\r\n<h4><strong><span style=\"color:#09868b\"><span dir=\"rtl\">مزایا:</span></span></strong></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">طیف گسترده&zwnj;ای از الگوریتم&zwnj;ها از جمله یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">مستندات خوب برای محققین</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">معایب:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">عملکرد کندتر در مقایسه با کتابخانه&zwnj;های بهینه&zwnj;تر.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">حمایت جامعه کمتر از جایگزین&zwnj;های محبوب&zwnj;تر.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>موارد استفاده اصلی: </strong></span>پروژه&zwnj;های یادگیری ماشین پژوهش محور که به پیاده&zwnj;سازی الگوریتم&zwnj;های متنوعی نیاز دارند.</span></h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#c89666\"><span dir=\"rtl\">Caffe</span></span></h1>\r\n\r\n<h4><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>نوع:</strong></span> یادگیری عمیق</span></h4>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>تاریخچه:</strong></span> Caffe که توسط Yangqing Jia در تحقیقات هوش مصنوعی برکلی (BAIR) در سال 2013 توسعه یافت، به طور خاص برای کاربردهای یادگیری عمیق، به&zwnj;ویژه شبکه&zwnj;های عصبی کانولوشن (CNN) طراحی شد.</span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> Caffe به طور گسترده توسط شرکت&zwnj;هایی مانند فیس&zwnj;بوک و گوگل برای کارهای طبقه&zwnj;بندی تصاویر مورد استفاده قرار گرفته است. در روزهای اولیه یادگیری عمیق به دلیل سرعت آن، بسیار محبوب بود.</span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>وضعیت فعلی: </strong></span>اگرچه هنوز در دسترس است، محبوبیت Caffe با ظهور فریمورک&zwnj;های جدیدتری مانند TensorFlow و PyTorch کاهش یافته است. با این حال، برای سیستم&zwnj;های قدیمی خاص مرتبط باقی می&zwnj;ماند.</span></h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">مزایا:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">عملکرد بالا با پیاده&zwnj;سازی&zwnj;های بهینه شده برای CNN.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">حمایت قوی جامعه در سال&zwnj;های اوج آن.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">معایب:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">انعطاف&zwnj;پذیری محدود در مقایسه با فریمورک&zwnj;های جدیدتر.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">منحنی یادگیری تندتر به دلیل فایل&zwnj;های پیکربندی پیچیده.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>موارد استفاده اصلی: </strong></span>طبقه&zwnj;بندی تصویر، وظایف تقسیم&zwnj;بندی با استفاده از CNN.</span></h5>\r\n\r\n<p><a href=\"https://mohammadijoo.ir/Cplus\" target=\"_blank\"><img alt=\"\" class=\"img-fluid\" src=\"https://django3.ir/media/images/BlogPost_19Dec2024/2.jpeg\" style=\"margin-bottom:20px; margin-top:20px\" /></a></p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#c89666\"><span dir=\"rtl\">Caffe2</span></span></h1>\r\n\r\n<h4><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>نوع:</strong></span> یادگیری عمیق</span></h4>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>تاریخچه:</strong></span> Caffe2 توسط فیس&zwnj;بوک به عنوان تکامل یافته Caffe با هدف ارائه مقیاس پذیری و انعطاف پذیری بهتر برای برنامه های یادگیری عمیق معرفی شد. در حدود سال 2017 منتشر شد.</span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> یکی از شرکت&zwnj;هایی که از Caffe2 استفاده می&zwnj;کند، فیس&zwnj;بوک است که از آن برای برنامه&zwnj;های مختلف هوش مصنوعی استفاده می&zwnj;کند.</span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>وضعیت فعلی:</strong></span> Caffe2 به عنوان Backend در PyTorch ادغام شده است. بنابراین، در حالی که دیگر به طور مستقل نگهداری و به&zwnj;روزرسانی نمی&zwnj;شود، عملکردهای آن در PyTorch وجود دارد.</span></h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">مزایا:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">طراحی شده برای استقرار در سطح تولید با پشتیبانی از اپلیکیشن&zwnj;های تلفن همراه.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">مقیاس پذیری بهتر از Caffe قبلی.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">معایب:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">عدم پشتیبانی مستقل پس از ادغام در PyTorch.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">اکنون در مقایسه با PyTorch فعالیت جامعه کمتر است.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>موارد استفاده اصلی: </strong></span>برنامه&zwnj;های کاربردی یادگیری عمیق در سطح تولید که به قابلیت&zwnj;های استقرار تلفن همراه نیاز دارند.</span></h5>\r\n\r\n<p><a href=\"https://mohammadijoo.ir/NeuralNetworks\" target=\"_blank\"><img alt=\"\" class=\"img-fluid\" src=\"https://django3.ir/media/images/BlogPost_19Dec2024/3.jpg\" style=\"margin-bottom:20px; margin-top:20px\" /></a></p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#c89666\"><span dir=\"rtl\">&nbsp;(Microsoft Cognitive Toolkit) CNTK</span></span></h1>\r\n\r\n<h4><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>نوع:</strong></span> یادگیری عمیق</span></h4>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>تاریخچه:</strong></span> CNTK که توسط Microsoft Research توسعه داده شد و در سال 2016 منتشر شد، برای ارائه یک فریمورک کارآمد برای آموزش شبکه&zwnj;های عصبی عمیق در چندین GPU طراحی شده است.</span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> CNTK توسط مایکروسافت به صورت داخلی و همچنین توسط توسعه&zwnj;دهندگان خارجی که بر روی پروژه&zwnj;های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ کار می&zwnj;کنند، استفاده شده است.</span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>وضعیت فعلی:</strong></span> اگرچه هنوز در دسترس است، استفاده از CNTK کاهش یافته است، زیرا بسیاری از توسعه&zwnj;دهندگان به دلیل اکوسیستم&zwnj;های بزرگتر خود به سمت TensorFlow یا PyTorch رفته&zwnj;اند.</span></h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">مزایا:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">بسیار کارآمد در سیستم&zwnj;های چند GPU.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">پشتیبانی از انواع شبکه&zwnj;های عصبی از جمله شبکه&zwnj;های feedforward و recurrent.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">معایب:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">منحنی یادگیری تندتر در مقایسه با فریمورک&zwnj;های کاربرپسندتر.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">پشتیبانی جامعه محدود در مقایسه با رقبایی مانند TensorFlow یا PyTorch.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>موارد استفاده اصلی:</strong></span> پروژه&zwnj;های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ که نیاز به آموزش کارآمد در تنظیمات چند GPU دارند.</span></h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#c89666\"><span dir=\"rtl\">OpenCV</span></span></h1>\r\n\r\n<h4><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>نوع:</strong></span> Computer Vision (از یادگیری ماشین پشتیبانی می&zwnj;کند) </span></h4>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>تاریخچه:</strong></span> OpenCV (کتابخانه بینایی کامپیوتر منبع باز) توسط اینتل در سال 1999 با Gary Bradski &nbsp;به عنوان یکی از توسعه&zwnj;دهندگان اصلی آن راه&zwnj;اندازی شد. این کتابخانه برای ارائه یک زیرساخت یکپارچه برای برنامه&zwnj;های بینایی کامپیوتر طراحی شده است که پردازش تصویر را در زمان واقعی امکان&zwnj;پذیر می&zwnj;کند. </span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> OpenCV به طور گسترده در صنایع مختلف از جمله خودروسازی (برای سیستم&zwnj;های کمک راننده پیشرفته)، مراقبت&zwnj;های بهداشتی (برای تصویربرداری پزشکی) و رباتیک (برای ناوبری و تشخیص اشیا) استفاده می&zwnj;شود. شرکت&zwnj;هایی مانند گوگل و فیس&zwnj;بوک از OpenCV در محصولات خود استفاده می&zwnj;کنند. </span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>وضعیت فعلی:</strong></span> OpenCV به طور فعال حفظ می&zwnj;شود. با به&zwnj;روزرسانی&zwnj;های مداوم و یک جامعه بزرگ که از توسعه آن پشتیبانی می&zwnj;کند، به دور از منسوخ شدن است. </span></h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">مزایا:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">عملکرد جامع برای پردازش تصویر دو بعدی و سه بعدی.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">مستندات گسترده و پشتیبانی جامعه.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">سازگاری با چندین زبان برنامه&zwnj;نویسی از جمله پایتون و جاوا.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">معایب:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">می&zwnj;تواند برای مبتدیان به دلیل طیف گسترده&zwnj;ای از توابع، پیچیده باشد.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">عملکرد ممکن است بر اساس موارد استفاده خاص در مقایسه با کتابخانه&zwnj;های تخصصی&zwnj;تر متفاوت باشد.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>موارد استفاده اصلی:</strong></span> تشخیص اشیاء، تشخیص چهره، واقعیت افزوده (augmented reality)، رباتیک و برنامه&zwnj;های کاربردی مراقبت&zwnj;های بهداشتی.</span></h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#c89666\"><span dir=\"rtl\">FANN (شبکه عصبی مصنوعی سریع)</span></span></h1>\r\n\r\n<h4><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>نوع:</strong></span> کتابخانه شبکه عصبی &nbsp;</span></h4>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>تاریخچه:</strong></span> FANN توسط Andreas Griewank در سال 2001 به عنوان یک کتابخانه با کاربری آسان برای ایجاد شبکه&zwnj;های عصبی توسعه یافت. هدف اولیه آن ارائه اجرای سریع و کارآمد شبکه&zwnj;های عصبی مصنوعی بود. </span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> FANN در پروژه&zwnj;های تحقیقاتی مختلف دانشگاهی و کاربردهای تجاری در مقیاس کوچک، به&zwnj;ویژه در مناطقی که نیاز به پیاده&zwnj;سازی شبکه&zwnj;های عصبی ساده دارند، استفاده شده است. </span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>وضعیت فعلی:</strong></span> FANN هنوز در دسترس است اما در سال&zwnj;های اخیر به&zwnj;روزرسانی&zwnj;های محدودی را مشاهده کرده است. در حالی که قابل استفاده باقی می&zwnj;ماند، در مقایسه با فریمورک&zwnj;های مدرن&zwnj;تر، کمتر مرتبط تلقی می&zwnj;شود. </span></h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">مزایا:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">API ساده که اجرای شبکه&zwnj;های عصبی را آسان می&zwnj;کند.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">سبک و کارآمد برای پروژه&zwnj;های کوچک تا متوسط.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">معایب:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">قابلیت&zwnj;های محدود در مقایسه با کتابخانه&zwnj;های جامع&zwnj;تر مانند TensorFlow یا PyTorch.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">عدم پشتیبانی از معماری شبکه&zwnj;های عصبی پیشرفته.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>موارد استفاده اصلی:</strong></span> پیاده&zwnj;سازی شبکه&zwnj;های عصبی پایه برای اهداف آموزشی یا پروژه&zwnj;های کوچک.</span></h5>\r\n\r\n<p><a href=\"https://mohammadijoo.ir/ReinforcementLearning\" target=\"_blank\"><img alt=\"\" class=\"img-fluid\" src=\"https://django3.ir/media/images/BlogPost_19Dec2024/4.png\" style=\"margin-bottom:20px; margin-top:20px\" /></a></p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#c89666\"><span dir=\"rtl\">OpenNN</span></span></h1>\r\n\r\n<h4><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>نوع: </strong></span>کتابخانه شبکه عصبی </span></h4>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>تاریخچه:</strong></span> OpenNN توسط Juan Manuel Dur&aacute;n در سال 2010 به عنوان یک چارچوب منبع باز برای شبکه&zwnj;های عصبی ایجاد شد. هدف آن ارائه مجموعه&zwnj;ای جامع از ابزارها برای توسعه و آموزش شبکه&zwnj;های عصبی در ++C است. </span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> OpenNN در پروژه&zwnj;های تحقیقاتی مختلف و برنامه&zwnj;های کاربردی صنعتی، به &zwnj;ویژه در زمینه&zwnj;هایی مانند مالی و مهندسی برای مدل&zwnj;سازی پیش&zwnj;بینی&zwnj;کننده استفاده شده است. </span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>وضعیت فعلی:</strong></span> OpenNN هنوز حفظ و به&zwnj;روزرسانی می&zwnj;شود اما پایگاه کاربری کوچک&zwnj;تری در مقایسه با سایر فریمورک&zwnj;ها دارد. دارای عملکرد خوب باقی می&zwnj;ماند، اما ممکن است اولین انتخاب برای پروژه های جدید نباشد. </span></h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">مزایا:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">تمرکز قوی بر ارائه مستندات و نمونه&zwnj;های دقیق.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">قابلیت مدیریت ساختارهای پیچیده شبکه عصبی.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">معایب:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">پشتیبانی کمتر جامعه نسبت به فریمورک&zwnj;های محبوب&zwnj;تر.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">ممکن است عملکرد با کتابخانه&zwnj;های بهینه&zwnj;سازی شده مانند TensorFlow یا PyTorch مطابقت نداشته باشد.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>موارد استفاده اصلی:</strong></span> مدل&zwnj;سازی پیش&zwnj;بینی در زمینه&zwnj;های مهندسی، مالی و تحقیقاتی.</span></h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#c89666\"><span dir=\"rtl\">DeepDetect</span></span></h1>\r\n\r\n<h4><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>نوع:</strong></span> یادگیری عمیق</span></h4>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>تاریخچه:</strong></span> DeepDetect توسط استارت-آپ فرانسوی Ka&iuml;o در سال 2015 به عنوان یک API یادگیری عمیق منبع باز طراحی شد که برای ساده کردن استقرار مدل&zwnj;های یادگیری عمیق در پلتفرم&zwnj;های مختلف طراحی شده است. </span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> DeepDetect توسط شرکت&zwnj;هایی که به دنبال ادغام یادگیری عمیق در اپلیکیشن&zwnj;هایشان، بدون کاوش عمیق در پیچیدگی&zwnj;های اساسی آن هستند، استفاده شده است. این مدل&zwnj;ها از چارچوب&zwnj;های محبوب مانند Caffe و TensorFlow پشتیبانی می&zwnj;کند. </span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>وضعیت فعلی:</strong></span> DeepDetect هنوز حفظ می&zwnj;شود، اما به دلیل افزایش سایر چارچوب&zwnj;های یادگیری عمیق، محبوبیت نوسانی داشته است. این فریمورک یک گزینه مناسب برای موارد استفاده خاص باقی می&zwnj;ماند. </span></h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">مزایا:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">استقرار مدل را با رابط REST API ساده می&zwnj;کند.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">پشتیبانی از backend&zwnj;های متعدد از جمله Caffe و TensorFlow.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">معایب:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">جامعه کوچکتر در مقایسه با فریمورک&zwnj;های بزرگتر مانند TensorFlow یا PyTorch.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">ویژگی&zwnj;های پیشرفته محدود در مقایسه با راه&zwnj;حل&zwnj;های جامع&zwnj;تر.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>موارد استفاده اصلی: </strong></span>استقرار سریع مدل&zwnj;های یادگیری عمیق در محیط&zwnj;های تولید.</span></h5>\r\n\r\n<p><a href=\"https://mohammadijoo.ir/NaturalLanguageProcessing\" target=\"_blank\"><img alt=\"\" class=\"img-fluid\" src=\"https://django3.ir/media/images/BlogPost_19Dec2024/5.jpeg\" style=\"margin-bottom:20px; margin-top:20px\" /></a></p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#c89666\"><span dir=\"rtl\">XGBoost</span></span></h1>\r\n\r\n<h4><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>نوع:</strong></span> فریمورک تقویت گرادیان (مورد استفاده در یادگیری ماشین) </span></h4>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>تاریخچه:</strong></span> XGBoost توسط Tianqi Chen در سال 2014 به عنوان یک پیاده&zwnj;سازی کارآمد از الگوریتم&zwnj;های تقویت گرادیان توسعه داده شد. به دلیل عملکرد آن در مسابقات یادگیری ماشین مانندKaggle ، به سرعت شهرت یافت.</span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> XGBoost به طور گسترده در صنایع برای مشکلات داده&zwnj;های ساختاریافته مانند وظایف رگرسیون، وظایف طبقه&zwnj;بندی و مسائل رتبه&zwnj;بندی (ranking problems) استفاده می&zwnj;شود. شرکت&zwnj;هایی مانند Airbnb و Uber از XGBoost برای تجزیه و تحلیل پیش&zwnj;بینی&zwnj;کننده استفاده کرده&zwnj;اند. </span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>وضعیت فعلی:</strong></span> XGBoost به طور فعال با بهبودهای مستمر حفظ می&zwnj;شود. یکی از کتابخانه&zwnj;های پیشرو برای کارهای افزایش گرادیان باقی مانده است. </span></h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">مزایا:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">عملکرد بالا به دلیل الگوریتم&zwnj;های بهینه شده.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">انعطاف&zwnj;پذیری با پشتیبانی از توابع هدف (objective functions) مختلف.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">معایب:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">به دلیل فراپارامترهای (hyperparameters) متعدد، می&zwnj;تواند برای تنظیم موثر پیچیده باشد.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">برای داده&zwnj;های بدون ساختار مانند تصاویر یا متن، بدون پیش پردازش مناسب نیست.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>موارد استفاده اصلی: </strong></span>راه&zwnj;حل&zwnj;های برنده در مسابقات علم داده، وظایف مدل&zwnj;سازی پیش بینی در حوزه های مختلف.</span></h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#c89666\"><span dir=\"rtl\">tiny-dnn</span></span></h1>\r\n\r\n<h4><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>نوع:</strong></span> یادگیری عمیق</span></h4>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>تاریخچه:</strong></span> tiny-dnn توسط Frank Hutter در حدود سال 2016 به عنوان یک کتابخانه یادگیری عمیق سبک با تمرکز بر سادگی و کارایی ایجاد شد. هدف آن ارائه یک رویکرد حداقلی و در عین حال پشتیبانی از قابلیت&zwnj;های یادگیری عمیق ضروری است. </span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> tiny-dnn عمدتاً در زمینه&zwnj;های آموزشی یا پروژه&zwnj;های مقیاس کوچک که در آن سادگی بر ویژگی&zwnj;های گسترده اولویت دارد استفاده می&zwnj;شود. </span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>وضعیت فعلی:</strong></span> tiny-dnn هنوز حفظ و به&zwnj;روزرسانی می&zwnj;شود. اما در مقایسه با فریمورک&zwnj;های بزرگ&zwnj;تر، پایگاه کاربری خاصی دارد. </span></h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">مزایا:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">طراحی سبک و کم حجم، آن را برای سیستم&zwnj;های تعبیه شده (embedded systems) مناسب می&zwnj;کند.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">ادغام آسان با پروژه&zwnj;های ++C موجود، بدون وابستگی شدید (heavy dependencies) به سایر کتابخانه&zwnj;ها.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">معایب:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">عملکرد محدود در مقایسه با فریمورک&zwnj;های بزرگتر مانند TensorFlow یا PyTorch.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">حمایت کمتر جامعه، می&zwnj;تواند به چالش&zwnj;هایی در هنگام عیب&zwnj;یابی (debug) منجر شود.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>موارد استفاده اصلی:</strong></span> سیستم&zwnj;های تعبیه شده، اهداف آموزشی، نمونه&zwnj;سازی سریع مدل&zwnj;های یادگیری عمیق.</span></h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#c89666\"><span dir=\"rtl\">Kaldi</span></span></h1>\r\n\r\n<h4><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>نوع: </strong></span>مجموعه ابزار تشخیص گفتار </span></h4>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>تاریخچه:</strong></span> Kaldi توسطDaniel Povey &nbsp;و همکاران توسعه داده شد. در سال 2011 به عنوان یک ابزار منبع باز با تمرکز بر تحقیقات تشخیص گفتار شروع شد. طراحی آن بر انعطاف&zwnj;پذیری و مدولار بودن برای کارهای مختلف پردازش گفتار تأکید دارد. </span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> Kaldi توسط بسیاری از مؤسسات دانشگاهی و شرکت&zwnj;های درگیر در فناوری تشخیص گفتار، از جمله Google و IBM، مورد استفاده قرار گرفته است. </span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>وضعیت فعلی:</strong></span> Kaldi به طور فعال با مشارکت&zwnj;های مداوم جامعه توسعه داده شده است و کماکان در زمینه تحقیقات تشخیص گفتار بسیار مرتبط است. </span></h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">مزایا:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">بسیار قابل تنظیم با پشتیبانی گسترده از الگوریتم&zwnj;های مختلف.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">پشتیبانی قوی جامعه با منابع متعددی که به صورت آنلاین در دسترس است.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">معایب:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">منحنی یادگیری تندتر به دلیل پیچیدگی آن.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">در درجه اول بر روی تشخیص گفتار متمرکز شده است. برای سایر وظایف ML بدون انطباق قابل توجه، کمتر مناسب است.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>موارد استفاده اصلی:</strong></span> سیستم&zwnj;های تشخیص گفتار، رابط&zwnj;های فرمان صوتی، خدمات transcription.</span></h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#c89666\"><span dir=\"rtl\">CCV (C/C++ Computer Vision)</span></span></h1>\r\n\r\n<h4><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>نوع: </strong></span>کتابخانه بینایی کامپیوتر </span></h4>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>تاریخچه:</strong></span> CCV در حدود سال 2013 توسطDavid Lowe &nbsp;به عنوان یک کتابخانه بینایی کامپیوتری سبک با هدف ارائه پیاده&zwnj;سازی کارآمد از الگوریتم&zwnj;های بینایی کامپیوتر معمول توسعه یافت. </span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> CCV عمدتاً در محیط&zwnj;های تحقیقاتی دانشگاهی مورد استفاده قرار گرفته است، جایی که راه&zwnj;حل&zwnj;های سبک نسبت به جایگزین&zwnj;های سنگین&zwnj;تر مانند OpenCV ترجیح داده می&zwnj;شود.</span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>وضعیت فعلی:</strong></span> در حالی که هنوز در دسترس است، CCV به&zwnj;روزرسانی&zwnj;های قابل توجهی را ندیده است یا پذیرش گسترده&zwnj;ای در مقایسه با کتابخانه&zwnj;های محبوب&zwnj;تر مانند OpenCV یا Dlib نداشته است. </span></h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">مزایا:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">طراحی سبک وزن مناسب برای سیستم&zwnj;های تعبیه شده یا محیط&zwnj;های با محدودیت منابع.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">تمرکز بر روی الگوریتم&zwnj;های اصلی بینایی کامپیوتر بدون هزینه&zwnj;های اضافی غیر ضروری.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#09868b\"><strong><span dir=\"rtl\">معایب:</span></strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">عملکرد محدود در مقایسه با کتابخانه&zwnj;های بزرگتر، فاقد مستندات گسترده.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span dir=\"rtl\">حمایت جامعه کوچکتر می&zwnj;تواند عیب&zwnj;یابی (troubleshooting) را دشوار کند.</span></h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\"><span style=\"color:#09868b\"><strong>موارد استفاده اصلی:</strong></span> برنامه&zwnj;های کاربردی با محدودیت منابع که به قابلیت&zwnj;های بینایی کامپیوتری اولیه نیاز دارند.</span></h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h4><strong><span style=\"color:#09868b\"><span dir=\"rtl\">نتیجه&zwnj;گیری</span></span></strong></h4>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\">انتخاب یک کتابخانه یا فریمورک به شدت به نیازهای پروژه خاص مانند نیازهای عملکرد، سهولت استفاده، پشتیبانی جامعه و یادگیری ماشین خاص یا وظایف یادگیری عمیق وابسته است. در حالی که برخی از کتابخانه&zwnj;ها مانند Dlib و MLpack همچنان در جایگاه&zwnj;های خود پیشرفت می&zwnj;کنند، برخی دیگر مانند Caffe با ظهور فناوری&zwnj;های جدیدتر ارتباط آن&zwnj;ها کاهش یافته است. کتابخانه&zwnj;هایی مانند OpenCV به دلیل تطبیق پذیری در دامنه&zwnj;های مختلف به رشد خود ادامه می&zwnj;دهند، در حالی که کتابخانه&zwnj;هایی مانند FANN ممکن است اهداف خاص را ارائه دهند.</span></h5>\r\n\r\n<h5><span dir=\"rtl\">درک نقاط قوت و ضعف هر کتابخانه می&zwnj;تواند به طور قابل توجهی بر موفقیت پروژه&zwnj;ها در چشم&zwnj;انداز پویا فناوری&zwnj;های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تأثیر بگذارد.</span></h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>"
    },
    {
        "id": 3,
        "title": "همه کتابخانه‌ها و فریمورک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پایتون",
        "author": 1,
        "post_date": "2024-12-08",
        "category": "Python",
        "snippet": "در چشم‌انداز به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، کتابخانه‌ها و چارچوب‌های مختلفی برای تسهیل یادگیری ماشین و وظایف یادگیری عمیق پدید آمده‌اند. این مقاله چندین کتابخانه برجسته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق که به زبان پایتون نوشته شده‌اند را با هم مقایسه می‌کند و ویژگی‌ها، تاریخچه، کاربردهای واقعی، مزایا، معایب و موارد استفاده هر کدام را توضیح می‌دهد.",
        "body": "<h5>در چشم&zwnj;انداز به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، کتابخانه&zwnj;ها و چارچوب&zwnj;های مختلفی برای تسهیل یادگیری ماشین و وظایف یادگیری عمیق پدید آمده&zwnj;اند. این مقاله چندین کتابخانه برجسته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق که به زبان <strong>پایتون</strong> نوشته شده&zwnj;اند را با هم مقایسه می&zwnj;کند و ویژگی&zwnj;ها، تاریخچه، کاربردهای واقعی، مزایا، معایب و موارد استفاده هر کدام را توضیح می&zwnj;دهد.</h5>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#d3b574\"><strong>TensorFlow</strong></span></h1>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>نوع:</strong> </span>یادگیری عمیق</h4>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>تاریخچه:</strong></span> TensorFlow توسط تیم Google Brain توسعه داده شد و به عنوان یک کتابخانه منبع باز در نوامبر 2015 منتشر شد. برای پشتیبانی از پروژه&zwnj;های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق گوگل ایجاد شد و محققان و توسعه دهندگان را قادر می&zwnj;ساخت تا مدل&zwnj;های پیچیده را به طور کارآمد بسازند.</h5>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong> </span>TensorFlow به طور گسترده در برنامه&zwnj;های مختلف از جمله جستجوی گوگل، Google Photos و سیستم&zwnj;های تشخیص گفتار استفاده می&zwnj;شود. هنوز هم به طور فعال به&zwnj;روزرسانی می&zwnj;شود و به طور گسترده در صنعت و دانشگاه مورد استفاده قرار می&zwnj;گیرد.</h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>مزایا:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>انعطاف پذیری:</strong> هم از APIهای سطح بالا (مانند Keras) و هم از عملیات سطح پایین پشتیبانی می&zwnj;کند.</h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>مقیاس پذیری:</strong> می&zwnj;تواند در چندین CPU و GPU مستقر شود.</h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>پشتیبانی انجمن:</strong> اسناد گسترده و جامعه بزرگی از کاربران.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>معایب:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>منحنی یادگیری با شیب زیاد:</strong> پیچیدگی معماری آن می&zwnj;تواند برای مبتدیان دلهره&zwnj;&zwnj;آور باشد.</h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>سینتکس طولانی:</strong> در مقایسه با برخی از کتابخانه&zwnj;های دیگر به خطوط کد بیشتری نیاز دارد.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>موارد استفاده:</strong></span> ایده&zwnj;آل برای مدل&zwnj;های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ، سیستم&zwnj;های تولید، و تحقیقاتی که نیاز به پیاده&zwnj;سازی سفارشی دارند.</h5>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#d3b574\"><strong>Keras</strong></span></h1>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>نوع:</strong></span> یادگیری عمیق</h4>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>تاریخچه:</strong></span> Keras توسط Fran&ccedil;ois Chollet توسعه داده شد و در مارس 2015 منتشر شد. در ابتدا به عنوان یک API سطح بالا برای ساخت شبکه&zwnj;های عصبی طراحی شد، می&zwnj;تواند همراه با TensorFlow، Theano یا Microsoft CNTK اجرا شود.</h5>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> Keras در بین محققان و توسعه&zwnj;دهندگان برای نمونه&zwnj;سازی سریع محبوب است. شرکت&zwnj;هایی مانند نتفلیکس و اوبر از Keras برای کارهای مختلف یادگیری ماشین استفاده می&zwnj;کنند. امروزه به طور فعال مورد استفاده قرار می&zwnj;گیرد.</h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>مزایا:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>کاربر پسند:</strong> سینتکس ساده، آن را برای مبتدیان قابل فهم می&zwnj;کند.</h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>نمونه&zwnj;سازی سریع:</strong> آزمایش سریع با معماری&zwnj;های مختلف شبکه عصبی را تسهیل می&zwnj;کند.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>معایب:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>ویژگی&zwnj;های پیشرفته محدود:</strong> ممکن است از برخی وظایف پیچیده به اندازه فریمورک&zwnj;های سطح پایین&zwnj;تر پشتیبانی نکند.</h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>سربار عملکرد (Performance Overhead</strong><strong>):</strong> در مقایسه با استفاده مستقیم از TensorFlow به دلیل ماهیت سطح بالای آن، کندتر است.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>موارد استفاده:</strong> </span>بهترین گزینه برای مبتدیان یا پروژه&zwnj;هایی که نیاز به توسعه سریع مدل بدون سفارشی&zwnj;سازی گسترده دارند.</h5>\r\n\r\n<p><a href=\"https://mohammadijoo.ir/DeepLearning\" target=\"_blank\"><img alt=\"\" class=\"img-fluid\" src=\"https://django3.ir/media/images/BlogPost_8Dec2024/4.png\" style=\"float:left; margin-bottom:20px; margin-top:20px\" /></a></p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#d3b574\"><strong>PyTorch</strong></span></h1>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>نوع:</strong></span> یادگیری عمیق</h4>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>تاریخچه:</strong></span> PyTorch توسط آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس&zwnj;بوک توسعه داده شد و در اکتبر 2016 منتشر شد. این برنامه به دلیل قابلیت&zwnj;های نمودار محاسباتی پویا، محبوبیت پیدا کرده است و آن را برای اهداف تحقیقاتی ایده&zwnj;آل کرده است.</h5>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong> </span>به طور گسترده در دانشگاه برای تحقیق در پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر استفاده می&zwnj;شود. شرکت&zwnj;هایی مانند تسلا از PyTorch برای فناوری&zwnj;های رانندگی خودکار استفاده می&zwnj;کنند. همچنان این کتابخانه، شاهد پذیرش رو به رشد است.</h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>مزایا:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>نمودارهای محاسباتی پویا:</strong> به انعطاف&zwnj;پذیری بیشتر در طول آموزش مدل اجازه می&zwnj;دهد.</h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>سهولت اشکال&zwnj;زدایی:</strong> قابلیت&zwnj;های اشکال زدایی بصری را با ساختار کد پایتونی، فراهم می&zwnj;کند.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>معایب:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>ابزارهای استقرار کمتر بالغ:</strong> در مقایسه با TensorFlow، استقرار (deployment) می&zwnj;تواند چالش برانگیزتر باشد.</h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>متغیر عملکرد:</strong> ممکن است نیاز به بهینه&zwnj;سازی برای محیط&zwnj;های تولید داشته باشد.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>موارد استفاده:</strong> </span>در محیط&zwnj;های تحقیقاتی که انعطاف&zwnj;پذیری بسیار مهم است یا پروژه&zwnj;هایی که نیاز به تکرار سریع در مدل&zwnj;ها دارند، ترجیح داده می&zwnj;شود.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#d3b574\"><strong>Scikit-Learn</strong></span></h1>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>نوع:</strong></span> یادگیری ماشین</h4>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>تاریخچه:</strong> </span>Scikit-Learn که در ابتدا توسط دیوید کورناپئو به عنوان بخشی از پروژه تابستانی کد گوگل در سال 2007 توسعه یافت، به کتابخانه&zwnj;ای قوی برای الگوریتم&zwnj;های یادگیری ماشین کلاسیک تبدیل شد.</h5>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> توسط شرکت&zwnj;هایی مانند Spotify و Airbnb برای سیستم&zwnj;های توصیه&zwnj;گر و تجزیه و تحلیل داده&zwnj;ها استفاده می&zwnj;شود. به طور فعال به&zwnj;روزرسانی می&zwnj;شود و به طور گسترده در زمینه&zwnj;های آموزشی، استفاده می&zwnj;شود.</h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>مزایا:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>مستندات جامع:</strong> منابع گسترده، استفاده از آن را برای مبتدیان ساده&zwnj;تر می&zwnj;کند.</h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>طیف وسیعی از الگوریتم&zwnj;ها:</strong> از الگوریتم&zwnj;های متعددی برای طبقه&zwnj;بندی، رگرسیون، خوشه&zwnj;بندی و غیره، پشتیبانی می&zwnj;کند.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>معایب:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>پشتیبانی از یادگیری عمیق محدود:</strong> برای وظایف یادگیری عمیق طراحی نشده است. برای یادگیری ماشین سنتی مناسب&zwnj;تر است.</h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>محدودیت&zwnj;های عملکرد در مجموعه داده&zwnj;های بزرگ:</strong> این کتابخانه ممکن است با مجموعه داده&zwnj;های بسیار بزرگ در مقایسه با کتابخانه&zwnj;های تخصصی داده حجیم، عملکرد مطلوبی نداشته باشد.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>موارد استفاده:</strong></span> ایده&zwnj;آل برای کارهای سنتی یادگیری ماشین مانند مدل&zwnj;سازی پیش&zwnj;بینی و تجزیه و تحلیل داده&zwnj;ها در مجموعه داده&zwnj;های کوچکتر.</h5>\r\n\r\n<p><a href=\"https://mohammadijoo.ir/MachineLearning\" target=\"_blank\"><img alt=\"\" class=\"img-fluid\" src=\"https://django3.ir/media/images/BlogPost_8Dec2024/1.jpg\" style=\"float:left; margin-bottom:20px; margin-top:20px\" /></a></p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#d3b574\"><strong>Theano</strong></span></h1>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>نوع:</strong></span> یادگیری عمیق</h4>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>تاریخچه:</strong> </span>Theano که توسط مؤسسه الگوریتم&zwnj;های یادگیری مونترال (MILA) در سال 2007 توسعه یافت، یکی از اولین کتابخانه&zwnj;هایی بود که برای تسهیل تحقیقات یادگیری عمیق طراحی شد، اما توسعه عمده آن در سال 2017 متوقف شد.</h5>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong> </span>در حالی که Theano اساس بسیاری از چارچوب&zwnj;های بعدی (از جمله Keras) را ایجاد کرد، اکنون با استفاده محدود در پروژه&zwnj;های جدید، تا حد زیادی منسوخ شده است.</h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>مزایا:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>محاسبه کارآمد:</strong> عبارات ریاضی شامل آرایه&zwnj;های چند بعدی را بهینه می&zwnj;کند.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>معایب:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>عدم به روز رسانی:</strong> دیگر به طور فعال به روز رسانی نمی&zwnj;شود. کاربران تشویق به انتقال به فریمورک&zwnj;های دیگر می&zwnj;شوند.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>موارد استفاده:</strong></span> از لحاظ تاریخی در تحقیقات آکادمیک استفاده می&zwnj;شده است، اما اکنون تا حد زیادی با TensorFlow یا PyTorch جایگزین شده&zwnj; است.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#d3b574\"><strong>MXNet</strong></span></h1>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>نوع:</strong></span> یادگیری عمیق</h4>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>تاریخچه:</strong></span> MXNet که توسط بنیاد نرم افزار Apache در سال 2015 توسعه یافت، به عنوان یک چارچوب یادگیری عمیق مقیاس&zwnj;پذیر، مورد علاقه خدمات وب آمازون (AWS) قرار گرفت.</h5>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong> </span>به طور گسترده در سرویس&zwnj;های AWS استفاده می&zwnj;شود. شرکت&zwnj;هایی مانند Uber از MXNet برای برنامه&zwnj;های یادگیری عمیق استفاده می&zwnj;کنند. پشتیبانی و به&zwnj;روزرسانی می&zwnj;شود اما محبوبیت کمتری نسبت به TensorFlow یا PyTorch دارد.</h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>مزایا:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>مقیاس&zwnj;پذیری:</strong> کارآمد در اجرا بر روی چندین GPU.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>معایب:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>انجمن کوچکتر:</strong> پشتیبانی کمتر جامعه توسعه&zwnj;دهندگان در مقایسه با چارچوب&zwnj;های بزرگتر.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>موارد استفاده:</strong></span> مناسب برای کاربردهای یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ که نیاز به مدیریت کارآمد منابع دارند.</h5>\r\n\r\n<p><a href=\"https://mohammadijoo.ir/ComputerVision\" target=\"_blank\"><img alt=\"\" class=\"img-fluid\" src=\"https://django3.ir/media/images/BlogPost_8Dec2024/2.webp\" style=\"float:left; margin-bottom:20px; margin-top:20px\" /></a></p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#d3b574\"><strong>Pandas</strong></span></h1>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>نوع:</strong></span><span style=\"color:#d3b574\"> </span>کتابخانه دستکاری داده&zwnj;ها (Data Manipulation)</h4>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>تاریخچه:</strong></span> Pandas که توسط Wes McKinney در سال 2008، هنگام کار در شرکت مدیریت سرمایه AQR ایجاد شد، به یک کتابخانه اصلی برای دستکاری داده&zwnj;ها در پایتون تبدیل شده است.</h5>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong> </span>توسط دانشمندان داده در صنایعی از جمله مالی و مراقبت&zwnj;های بهداشتی استفاده می&zwnj;شود. به طور فعال، با پذیرش گسترده در وظایف تجزیه و تحلیل داده&zwnj;ها به&zwnj;روزرسانی می&zwnj;شود.</h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>مزایا:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>ساختارهای داده قدرتمند:</strong> DataFrame هایی را ارائه می&zwnj;دهد که وظایف دستکاری داده&zwnj;ها را ساده می&zwnj;کند.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>معایب:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>محدودیت&zwnj;های حافظه (Memory Intensive</strong><strong>):</strong> هنگام کار با مجموعه داده&zwnj;های بسیار بزرگ، به دلیل محدودیت&zwnj;های حافظه می&zwnj;تواند دچار مشکل شود.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>موارد استفاده:</strong></span> ایده&zwnj;آل برای پالایش داده&zwnj;ها، تبدیل و تجزیه و تحلیل داده&zwnj;های جمع&zwnj;آوری شده، قبل از مدل&zwnj;سازی.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#d3b574\"><strong>NumPy</strong></span></h1>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>نوع:</strong></span> کتابخانه محاسبات عددی</h4>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>تاریخچه:</strong></span> توسط تراویس اولیفانت در سال 2005 به عنوان تکامل کتابخانه&zwnj;های Numeric و Numarray ایجاد شد. NumPy به عنوان پایه و اساس بسیاری از کتابخانه&zwnj;های محاسباتی علمی در پایتون عمل می&zwnj;کند.</h5>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> به طور گسترده در حوزه&zwnj;های محاسباتی علمی از جمله مالی، فیزیک و مهندسی استفاده می&zwnj;شود. به طور فعال توسعه یافته و به طور گسترده مورد استفاده قرار می&zwnj;گیرد.</h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>مزایا:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>محاسبات آرایه سریع:</strong> عملکرد بهینه شده با آرایه&zwnj;های چند بعدی.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>معایب:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>کارکرد محدود به تنهایی:</strong> در درجه اول به عنوان یک پایه عددی عمل می&zwnj;کند. کتابخانه&zwnj;های اضافی برای کارهای پیشرفته مورد نیاز است.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>موارد استفاده:</strong> </span>برای محاسبات عددی ضروری است که به عنوان ستون فقرات برای کتابخانه&zwnj;های دیگر مانند Pandas و SciPy عمل می&zwnj;کند.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#d3b574\"><strong>SciPy</strong></span></h1>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>نوع:</strong> </span>کتابخانه محاسباتی علمی</h4>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>تاریخچه:</strong></span> SciPy که در کنار NumPy توسعه یافت، توسط تراویس اولیفانت و همکاران ایجاد شد. در حدود سال 2001 برای ارائه عملکردهای اضافی فراتر از قابلیت&zwnj;های NumPy ارائه گردید.</h5>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong> </span>به طور گسترده در تحقیقات علمی در زمینه&zwnj;های مختلف از جمله فیزیک و مهندسی استفاده می&zwnj;شود. به طور فعال و با کمک&zwnj;های مداوم از جامعه توسعه&zwnj;دهندگان، حفظ و به&zwnj;روزرسانی می&zwnj;شود.</h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>مزایا:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>عملکرد گسترده:</strong> ماژول&zwnj;هایی را برای بهینه&zwnj;سازی، ادغام، درون&zwnj;یابی، مسائل مقادیر ویژه (eigenvalue problems) و غیره ارائه می&zwnj;دهد.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>معایب:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>پیچیدگی برای مبتدیان:</strong> </span>به دلیل گستردگی کارکردها، می&zwnj;تواند بسیار زیاد و خسته&zwnj;کننده باشد.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><strong><span style=\"color:#b0c4de\">موارد استفاده:</span> </strong>ایده&zwnj;آل برای کارهای محاسباتی علمی که به توابع ریاضی پیشرفته فراتر از عملیات آرایه پایه ارائه شده توسط NumPy نیاز دارند.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#d3b574\"><strong>XGBoost</strong></span></h1>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>نوع:</strong></span> یادگیری ماشین (تقویت گرادیان)</h4>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>تاریخچه:</strong> </span>توسط Tianqi Chen در سال 2014 به عنوان یک پیاده&zwnj;سازی کارآمد از چارچوب تقویت گرادیان طراحی شده است که به طور خاص برای بهبود سرعت و عملکرد نسبت به پیاده&zwnj;سازی&zwnj;های موجود طراحی شده است.</h5>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> به طور گسترده در مسابقات Kaggle استفاده می&zwnj;شود و توسط شرکت&zwnj;هایی مانند Airbnb و Alibaba استفاده می&zwnj;شود. با حمایت قوی جامعه، همچنان به طور فعال توسعه می&zwnj;یابد.</h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>مزایا:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>عملکرد بالا:</strong> به دلیل سرعت و دقت آن شناخته شده است. اغلب از سایر الگوریتم&zwnj;ها بر روی داده&zwnj;های ساخت یافته، بهتر عمل می&zwnj;کند.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>معایب:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>پیچیدگی پارامترهای تنظیم:</strong> برای دستیابی به عملکرد مطلوب نیاز به تنظیم دقیق هایپرپارامترها دارد.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>موارد استفاده:</strong> </span>برای طبقه&zwnj;بندی داده&zwnj;های ساختاریافته/جدولی یا وظایف رگرسیونی که بازدهی بالا حیاتی است، مناسب&zwnj;تر است.</h5>\r\n\r\n<p><a href=\"https://mohammadijoo.ir/ReinforcementLearning\" target=\"_blank\"><img alt=\"\" class=\"img-fluid\" src=\"https://django3.ir/media/images/BlogPost_8Dec2024/3.jpg\" style=\"float:left; margin-bottom:20px; margin-top:20px\" /></a></p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#d3b574\"><strong>Dask-ML</strong></span></h1>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>نوع:</strong> </span>یادگیری ماشین (محاسبات موازی)</h4>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>تاریخچه:</strong> </span>Dask به عنوان یک پروژه منبع باز توسعه داده شد که از حدود سال 2016 شروع شد و با هدف محاسبات موازی با مجموعه داده&zwnj;های بزرگتر از حافظه، با استفاده از رابط&zwnj;های آشنای پایتون مانند NumPy یا Pandas شروع شد.</h5>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> توسط شرکت&zwnj;هایی استفاده می&zwnj;شود که به راه&zwnj;حل&zwnj;های یادگیری ماشین مقیاس&zwnj;پذیر در مجموعه داده&zwnj;های بزرگ مانند Anaconda Inc نیاز دارند. همچنان فعالانه در اکوسیستم Dask توسعه می&zwnj;یابد.</h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>مزایا:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>مقیاس&zwnj;پذیری در سراسر خوشه&zwnj;ها:</strong> می&zwnj;تواند محاسبات بزرگتر از حافظه را با استفاده از پردازش موازی به طور موثر انجام دهد.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>معایب:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>منحنی یادگیری با سیستم&zwnj;های توزیع شده:</strong> به درک مفاهیم محاسباتی توزیع شده نیاز دارد که ممکن است برای مبتدیان پیچیده باشد.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>موارد استفاده:</strong></span> ایده&zwnj;آل برای کار با مجموعه داده&zwnj;های بزرگ که نمی&zwnj;توانند در حافظه جا شوند یا زمانی که منابع محاسباتی توزیع شده در دسترس هستند.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#d3b574\"><strong>Matplotlib &amp; Seaborn</strong></span></h1>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>نوع:</strong></span> کتابخانه&zwnj;های تجسم داده (Data Visualization)</h4>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>تاریخچه:</strong></span> Matplotlib توسط جان هانتر در سال 2003 ایجاد شد. Seaborn مبتنی بر Matplotlib توسط Michael Waskom در حدود سال 2013 ساخته شد تا یک رابط سطح بالاتر برای ترسیم گرافیک&zwnj;های آماری جذاب ارائه دهد.</h5>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> به طور گسترده در صنایع و از جمله دانشگاه&zwnj;ها و تجزیه و تحلیل تجاری استفاده می&zwnj;شود. هر دو کتابخانه به طور فعال با حمایت قوی جامعه نگهداری و به&zwnj;روزرسانی می&zwnj;شوند.</h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>مزایا:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5>ویژگی&zwnj;های جامع (Matplotlib):</h5>\r\n\r\n\t<ul style=\"list-style-type:circle\">\r\n\t\t<li>\r\n\t\t<h5>پلات&zwnj;های بسیار قابل تنظیم</h5>\r\n\t\t</li>\r\n\t\t<li>\r\n\t\t<h5>طیف گسترده&zwnj;ای از گزینه&zwnj;های ترسیمی</h5>\r\n\t\t</li>\r\n\t\t<li>\r\n\t\t<h5>ادغام با کتابخانه&zwnj;های دیگر</h5>\r\n\t\t</li>\r\n\t\t<li>\r\n\t\t<h5>گرافیک آماری جذاب (Seaborn): رابط کاربری آسان که تجسم&zwnj;های پیچیده را ساده می&zwnj;کند</h5>\r\n\t\t</li>\r\n\t</ul>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>معایب:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>منحنی یادگیری با شیب تند (Matplotlib</strong><strong>):</strong> سفارشی&zwnj;سازی می&zwnj;تواند به دلیل پارامترهای متعدد، پیچیده شود.</h5>\r\n\t</li>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>تعامل محدود (هر دو):</strong> نمودارهای اصلی ممکن است بدون ابزار اضافی، تعاملی (interactivity) نداشته باشند.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>موارد استفاده:</strong></span> ایده&zwnj;آل برای تجزیه و تحلیل داده&zwnj;های اکتشافی که در آن نمایش بصری برای درک روندها یا الگوهای درون داده&zwnj;ها بسیار مهم است.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#d3b574\"><strong>LightGBM</strong></span></h1>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>نوع:</strong> </span>یادگیری ماشین (تقویت گرادیان)</h4>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>تاریخچه:</strong></span> توسط Microsoft Research در سال 2017 به عنوان یک چارچوب تقویت&zwnj;کننده گرادیان که از الگوریتم&zwnj;های یادگیری مبتنی بر درخت استفاده می&zwnj;کند که به طور خاص برای کارآیی در مجموعه داده&zwnj;های بزرگ طراحی شده است، توسعه یافته است.</h5>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong></span> به طور گسترده در مدل&zwnj;سازی مالی در شرکت&zwnj;هایی مانند خود مایکروسافت و همچنین مسابقات متعدد Kaggle به کار گرفته شده است. به طور فعال با پذیرش رو به رشد در میان دانشمندان داده حفظ و به&zwnj;روزرسانی می&zwnj;شود.</h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>مزایا:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>سرعت و کارایی:</strong> زمان آموزش سریع&zwnj;تر در مقایسه با XGBoost به دلیل الگوریتم مبتنی بر هیستوگرام آن.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>معایب:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5><strong>پیچیدگی در تنظیم Hyperparameter</strong><strong>:</strong> به تنظیم دقیق مشابه XGBoost نیاز دارد.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>موارد استفاده:</strong></span> هنگام کار با مجموعه داده&zwnj;های بزرگ که نیاز به زمان آموزش سریع دارند و در عین حال دقت بالا را حفظ می&zwnj;کنند، بهترین گزینه است.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#d3b574\"><strong>CatBoost</strong></span></h1>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>نوع:</strong> </span>یادگیری ماشین (تقویت گرادیان)</h4>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>تاریخچه:</strong> </span>توسط محققان Yandex در حدود سال 2017 طراحی شده است که به طور خاص برای کنترل ویژگی&zwnj;های طبقه&zwnj;بندی شده، بدون مراحل پیش پردازش گسترده مورد نیاز سایر الگوریتم&zwnj;های تقویت گرادیان مانند XGBoost یا LightGBM، طراحی شده است.</h5>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong> </span>به طور گسترده در صنایع مختلف از جمله امور مالی و تجارت الکترونیکی استفاده می&zwnj;شود. به طور موثر در خود Yandex همراه با چندین برنده رقابت Kaggle استفاده می&zwnj;شود. به طور فعال با به&zwnj;روزرسانی&zwnj;های مداوم از جامعه نگهداری می&zwnj;شود.</h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>مزایا:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5>ویژگی&zwnj;های طبقه&zwnj;بندی شده را به طور بومی و بدون پیش&zwnj;پردازش گسترده، مدیریت می&zwnj;کند. عملکرد قوی را در مجموعه داده&zwnj;های متنوع ارائه می&zwnj;دهد در حالی که کاربر پسند در مقایسه با رقبا است.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>معایب:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5>ممکن است به پارامترهای تنظیم مشابه سایر چارچوب&zwnj;های تقویت کننده گرادیان نیاز داشته باشد.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>موارد استفاده:</strong> </span>ایده&zwnj;آل هنگام کار با مجموعه داده&zwnj;هایی که دارای متغیرهای طبقه&zwnj;بندی زیادی هستند، جایی که می&zwnj;توان تلاش&zwnj;های پیش پردازش را به حداقل رساند.</h5>\r\n\r\n<p><a href=\"https://mohammadijoo.ir/NeuralNetworks\" target=\"_blank\"><img alt=\"\" class=\"img-fluid\" src=\"https://django3.ir/media/images/BlogPost_8Dec2024/5.png\" style=\"float:left; margin-bottom:20px; margin-top:20px\" /></a></p>\r\n\r\n<h1><span style=\"color:#d3b574\"><strong>Fastai</strong></span></h1>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>نوع:</strong> </span>یادگیری عمیق</h4>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>تاریخچه:</strong></span> توسط جرمی هاوارد و ریچل توماس در حدود سال 2018 به عنوان توسعه PyTorch با هدف دسترسی بیشتر یادگیری عمیق از طریق انتزاعات سطح بالاتر و در عین حال حفظ انعطاف&zwnj;پذیری در صورت نیاز، توسعه یافت.</h5>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>استفاده در دنیای واقعی:</strong> </span>به طور گسترده در زمینه&zwnj;های آموزشی از طریق دوره&zwnj;های ارائه شده به صورت آنلاین همراه با کاربردهای عملی در صنایع، با استفاده از ویژگی&zwnj;های سهولت استفاده، مورد استفاده قرار می&zwnj;گیرد. به طور فعال در کنار به&zwnj;روز&zwnj;رسانی PyTorch توسعه یافته است.</h5>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>مزایا:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5>API کاربرپسند ساخته شده بر روی PyTorch، اجازه می&zwnj;دهد تا نمونه&zwnj;سازی سریع را ارائه &zwnj;دهد در حالی که از ابزارهای قدرتمندی در لفافه استفاده می&zwnj;کند.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h4><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>معایب:</strong></span></h4>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>\r\n\t<h5>ممکن است پیچیدگی بیش از حد را از بین ببرد و باعث شود کاربران با ساختار زیربنایی آن آشنا نشوند.</h5>\r\n\t</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h5><span style=\"color:#b0c4de\"><strong>موارد استفاده:</strong> </span>زمانی ایده&zwnj;آل است که آزمایش سریع در کنار اهداف آموزشی مورد نیاز است، جایی که درک سریع مفاهیم، ضروری است.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h5>انتخاب بین این کتابخانه&zwnj;ها به طور قابل توجهی به نیازهای خاص یک پروژه بستگی دارد. از سهولت استفاده از Keras یا Fastai که در درجه اول برای مبتدیانی که به برنامه&zwnj;های یادگیری عمیق نگاه می&zwnj;کنند مناسب است گرفته، تا Scikit-Learn که به خوبی وظایف سنتی ML را ارائه می&zwnj;دهد و به پیچیدگی کلی کمتری در مقابل نیاز دارد. چارچوب&zwnj;های پیشرفته&zwnj;تر مانند TensorFlow / PyTorch مناسب برای سناریوهای تولید در مقیاس بزرگتر که به قابلیت&zwnj;های عملکرد قوی نیاز دارند، هستند. در دامنه&zwnj;های مختلف از NLP / بینایی کامپیوتر گرفته تا مجموعه داده&zwnj;های ساختاریافته / جدولی با استفاده از تکنیک&zwnj;های تقویت گرادیان از طریق XGBoost / LightGBM / CatBoost بسته به ویژگی&zwnj;های مجموعه داده&zwnj;ای که در آن دخیل هستند، انتخاب فریمورک مناسب صورت می&zwnj;گیرد که در نهایت منجر به نتایج موفقیت&zwnj;آمیز مورد نظر از طریق استفاده مؤثر از آن می&zwnj;شوند!</h5>"
    },
    {
        "id": 2,
        "title": "معروف ترین وب سایت های توسعه یافته با جنگو",
        "author": 1,
        "post_date": "2023-08-03",
        "category": "Django",
        "snippet": "در این مقاله تعدادی از معروف ترین وبسایت های ساخته شده با جنگو را معرفی می کنم. اگر یک برنامه نویس تازه کار هستید و هنوز تصمیم نگرفته‌اید که برای شروع یادگیری کدام فریم ورک بک‌اند را انتخاب کنید، شاید این مقاله به شما کمک کند تا بفهمید جنگو چقدر عالی است و همچنین بازار کار بزرگی در اطراف آن وجود دارد که سالانه در حال رشد است.",
        "body": "<h5>در این مقاله تعدادی از معروف ترین وبسایت های ساخته شده با جنگو را معرفی می کنم. اگر یک برنامه نویس تازه کار هستید و هنوز تصمیم نگرفته&zwnj;اید که برای شروع یادگیری کدام فریم ورک بک&zwnj;اند را انتخاب کنید، شاید این مقاله به شما کمک کند تا بفهمید جنگو چقدر عالی است و همچنین بازار کار بزرگی در اطراف آن وجود دارد که سالانه در حال رشد است.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h3>اینستاگرام</h3>\r\n\r\n<h5>بله، وب سایت اینستاگرام با جنگو ساخته شده است. اینستاگرام مثال خوبی است که جنگو چقدر مقیاس پذیر است. وب سایت اینستاگرام ماهانه 2 میلیارد کاربر فعال دارد و یکی از بزرگترین شبکه های اجتماعی با قابلیت های فراوان در سراسر جهان است.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h3>یوتیوب</h3>\r\n\r\n<h5>یوتیوب معروف ترین شبکه اجتماعی برای اشتراک گذاری ویدیو است و همچنین یکی از معروف ترین وب سایت های دنیا در کنار گوگل و ... است. این وب سایت در ابتدا با PHP توسعه یافت، اما با توجه به افزایش سریع مخاطبان آن و اینکه هر روز ترافیک بیشتری را تجربه کردند و نیاز به قابلیت های فنی بیشتر، تیم توسعه youtube را متقاعد کرد که به فریمورک جنگو مهاجرت کنند.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h3>Spotify</h3>\r\n\r\n<h5>Spotify &nbsp;در کنار iTunes بزرگ&zwnj;ترین برنامه&zwnj;های پخش موسیقی در جهان هستند و شما سفارشی&zwnj;سازی زیادی برای ساخت لیست پخش موسیقی خود و گوش کردن به آن در هر جایی که آنلاین هستید دارید. تیم Spotify جنگو را انتخاب کرد، اولاً برای بک اند سریع آن و ثانیاً برای گزینه&zwnj;های یادگیری ماشینی مانند &laquo;سیستم&zwnj;های توصیه&zwnj;کننده&raquo; که می&zwnj;توانستند از طریق مدل&zwnj;های یادگیری ماشین پایتون به آن دست یابند.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h3>دراپ باکس</h3>\r\n\r\n<h5>DropBox یکی از معروف ترین وب سایت های ذخیره سازی فایل است که به شما این امکان را می دهد که فایل های خود را ذخیره کرده و از هر نقطه دنیا، آنلاین به آنها دسترسی داشته باشید و همچنین می توانید فضای ذخیره فایل اشتراکی با سایر کاربران ایجاد کنید. تمامی این قابلیت ها بر اساس جنگو و پایتون ساخته شده اند.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h3>پینترست</h3>\r\n\r\n<h5><span dir=\"RTL\">پینترست یکی دیگر از شبکه های اجتماعی معروف است که بر پایه جنگو ساخته شده است. </span></h5>\r\n\r\n<div style=\"background:#eeeeee; border:1px solid #cccccc; padding:5px 10px\"><span style=\"color:#000000\"><span dir=\"RTL\">این وبسایت به کاربران اجازه می دهد تا ترجیحات و علایق خود را هنگام گشت و گذار در وب &quot;پین&quot; (نشانک) کنند. همچنین فریمورک جنگو به کاربران پینترست کمک می&zwnj;کند تا در صفحات سایر کاربران مشترک شوند و علایق خود را به اشتراک بگذارند. </span></span></div>\r\n\r\n<h5><span dir=\"RTL\">همانطور که می بینید، همه این قابلیت ها بر اساس </span>Python<span dir=\"RTL\"> و </span>Django<span dir=\"RTL\"> توسعه یافته اند.</span></h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h5>سایر وب سایت های معروف توسعه یافته توسط جنگو، در یک لیست کوتاه به شرح زیر است:</h5>\r\n\r\n<ul>\r\n\t<li>Google Search</li>\r\n\t<li>Mozilla</li>\r\n\t<li>Reddit</li>\r\n\t<li>Quora</li>\r\n\t<li>NASA</li>\r\n\t<li>The Washington Post</li>\r\n\t<li>Yahoo Maps</li>\r\n\t<li>National Geographic</li>\r\n\t<li>Prezi</li>\r\n\t<li>BitBucket</li>\r\n\t<li>Eventbrite</li>\r\n\t<li>Disqus</li>\r\n\t<li>PADI Travel</li>\r\n\t<li>Onion</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h3>محدودیت های جنگو</h3>\r\n\r\n<h5>اگر می خواهید جنگو را برای یادگیری انتخاب کنید، خوب است از محدودیت های آن مانند قابلیت های آن مطلع باشید.</h5>\r\n\r\n<h5>از آنجایی که جنگو یک فریمورک کامل با قابلیت&zwnj;های زیاد است، شاید برای پروژه&zwnj;های کوچک مناسب نباشد و توسعه، به&zwnj;روزرسانی، پیاده&zwnj;سازی و نگهداری پروژه کوچک شما در ابتدا به نوعی سخت باشد و ارزش کار فراوان را نداشته باشد.</h5>\r\n\r\n<h5>جنگو مانند پایتون در ابتدا ممکن است یادگیری آن بسیار آسان به نظر برسد، اما ویژگی&zwnj;ها و قابلیت&zwnj;های عظیم آن و معماری پیچیده&zwnj;اش ممکن است مبتدیان را در ادامه به سختی هایی دچار کند.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>"
    },
    {
        "id": 1,
        "title": "چرا جنگو؟",
        "author": 1,
        "post_date": "2023-07-29",
        "category": "Django",
        "snippet": "در این مقاله می‌خواهم مزایای اصلی «فریمورک جنگو» و اینکه چه زمانی باید از جنگو برای توسعه وب‌سایت خود استفاده کنیم، توضیح دهم. اول از همه، جنگو به زبان پایتون نوشته شده که بسیار محبوب و همچنین آسان برای یادگیری است. جنگو به اندازه سایر زبان های توسعه وب مانند پی اچ پی و جاوا اسکریپت قدیمی نیست، اما از زمان انتشار آن، بسیار سریع معروف شد و در زیر دلایل اصلی محبوبیت جنگو را معرفی می کنیم.",
        "body": "<h5>در این مقاله می&zwnj;خواهم مزایای اصلی &laquo;فریمورک جنگو&raquo; و اینکه چه زمانی باید از جنگو برای توسعه وب&zwnj;سایت خود استفاده کنیم، توضیح دهم. اول از همه، جنگو به زبان پایتون نوشته شده که بسیار محبوب و همچنین آسان برای یادگیری است. جنگو به اندازه سایر زبان های توسعه وب مانند پی اچ پی و جاوا اسکریپت قدیمی نیست، اما از زمان انتشار آن، بسیار سریع معروف شد و در زیر دلایل اصلی محبوبیت جنگو را معرفی می کنیم.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h4><strong>جنگو از الگوی MVC پیروی می کند</strong></h4>\r\n\r\n<h5>در برنامه های وب قدیمی مانند وب سایت های PHP، هر صفحه فایل مخصوص به خود را داشت و در صورت نیاز به پایگاه داده متصل می شد. اپلیکیشن های کاربردی وب مدرن مبتنی بر الگوی طراحی MVC هستند که مخفف Model-View-Controller است. در این الگو، &laquo;مدل&raquo; ساختار پایگاه&zwnj;های داده و فیلدهای آنها را نشان می&zwnj;دهد. &laquo;View&raquo; مسئول نمایش صفحات وبسایت است که در مرورگر نشان داده می&zwnj;شوند و &laquo;کنترل&zwnj;کننده&raquo; مانند رابطی عمل می&zwnj;کند که &laquo;View&raquo; و مدل را به هم متصل می&zwnj;کند. برخی از توسعه دهندگان معتقدند که الگوی طراحی جنگو &quot;MVT&quot; است که مخفف &quot;Model-View-Template&quot; است که در این الگو، views.py به عنوان کنترلر و قالب ها (Templates) به عنوان view کار می کنند. با این حال، این الگوهای مدرن، توسعه وب را آسان&zwnj;تر و سازمان یافته تر می&zwnj;کنند، به خصوص زمانی که وبسایت شما به اندازه کافی بزرگ باشد.</h5>\r\n\r\n<div><img alt=\"\" src=\"https://django3.ir/static/blog/MVC3.png\" style=\"height:70%; width:80%\" /></div>\r\n\r\n<div>&nbsp;</div>\r\n\r\n<h4><strong>پنل مدیریت جنگو</strong></h4>\r\n\r\n<h5>جنگو دارای یک پنل مدیریت داخلی است مانند آنچه در سیستم مدیریت محتوای وردپرس می بینید، اما پنل مدیریت آن کاملاً قابل تنظیم است و برنامه نویسان کنترل کامل برای سفارشی کردن این پنل را دارند. سرعت این پنل مدیریتی بسیار بیشتر از وردپرس است و دیتابیس ها در پنل مدیریت نمایش داده می شوند اما در سیستم های مدیریت محتوا مانند وردپرس برای دسترسی به دیتابیس های خود باید به phpMyAdmin متصل شوید. وردپرس و پلاگین&zwnj;های آن برای افرادی که می&zwnj;خواهند وب&zwnj;سایتی بدون نیاز به دانش برنامه&zwnj;نویسی داشته باشند مناسب است، اما جنگو یک زیرساخت وب عالی است که مناسب برنامه&zwnj;نویسان پایتون است که می&zwnj;خواهند برنامه&zwnj;های وب &laquo;بزرگ&raquo;، &laquo;سریع&raquo; و قابل سفارشی سازی بسازند.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h4><strong>سیستم احراز هویت</strong></h4>\r\n\r\n<h5>جنگو دارای یک سیستم احراز هویت داخلی عالی است که این بخش از توسعه وب را برای توسعه دهندگان وب بسیار آسان می کند. همچنین شما می&zwnj;توانید کلاس&zwnj;های احراز هویت جنگو را به ارث ببرید و سیستم احراز هویت سفارشی خود را با کار کمتری بسازید.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h4><strong>امنیت / مقیاس پذیری</strong></h4>\r\n\r\n<h5>جنگو بسیار امن است و بسیاری از حملات وب مانند تزریق SQL (SQL injection)، اسکریپت بین سایتی (cross-site scripting) و غیره توسط جنگو ایمن شده است. جنگو بسیار مقیاس پذیر است، یعنی مهم نیست که برنامه وب شما کوچک یا بزرگ باشد، جنگو به خوبی عمل می کند و بسیاری از وب سایت های با ترافیک بالا به دلیل این قابلیت عالی ترجیح می دهند از جنگو استفاده کنند.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h4><strong>جنگو برای یادگیری ماشین و علم داده</strong></h4>\r\n\r\n<h5>شکی نیست که پایتون و کتابخانه های آن مانند Scikit-Learn، Pandas، TensorFlow و غیره، پرکاربردترین گزینه ها برای پروژه های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و برنامه های کاربردی علم داده هستند. حال فرض کنید که بخواهیم مدل های یادگیری ماشین ایجاد شده توسط این کتابخانه ها را در یک برنامه وب ایجاد شده توسط جنگو ادغام کنیم!! مطمئناً پیاده&zwnj;سازی مدل&zwnj;های یادگیری ماشین / علم داده در برنامه&zwnj;های وب با سایر زبان&zwnj;های توسعه وب به آسانی جنگو نیست و در برخی موارد غیرممکن است و یا قدرت و تنوع سفارشی&zwnj;سازی در برنامه وب خود را ندارید.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h4><strong>جنگو API</strong></h4>\r\n\r\n<h5>با فریم ورک REST جنگو، می توانید یک REST API &nbsp;را در جنگو به سرعت و به راحتی بسازید. API ها (رابط برنامه نویسی برنامه) بخش اصلی وبسایت های مدرن و بزرگ هستند و جنگو ساخت REST API را آسان می کند.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h4><strong>جنگو و پایگاه های داده</strong></h4>\r\n\r\n<h5>جنگو با تمام پایگاه&zwnj;های داده relational وnon-relational &nbsp;مانند SQLite، MySQL، PostgreSQL، MongoDB و غیره سازگار است. برای برنامه&zwnj;های وب بسیار بزرگ، که در سرورهای ابری پیاده&zwnj;سازی شده&zwnj;اند، راه&zwnj;حل&zwnj;های No-SQL مانند MongoDB می&zwnj;توانند ذخیره&zwnj;سازی داده و دسترسی به داده&zwnj;ها را بسیار سریع و مقیاس پذیر انجام دهند.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<h4><strong>انجمن های جنگو </strong></h4>\r\n\r\n<h5>جنگو یک آموزش عالی و کامل دارد که در وب سایت رسمی آن وجود دارد و کار با جنگو را آسان تر می کند. علاوه بر این، یک جامعه بزرگ در اطراف جنگو در وب سایت های مختلف مانند Stackoverflow و غیره وجود دارد که باعث می شود روند اشکال زدایی برای برنامه های وب جنگو سریعتر شود.</h5>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n\r\n<p>&nbsp;</p>"
    }
]