مقالات

یادگیری حلقه در برنامه نویسی (Loop in Coding) و درک نحوه استفاده از حلقه‌ها در برنامه نویسی برای ایجاد برنامه‌های کامپیوتری بسیار اهمیت دارد؛ چراکه می‌توان به وسیله این برنامه‌های کامپیوتری، قابلیت‌های عملکردی مختلفی را پیاده‌سازی کرد که هیچگاه بدون حلقه‌ها در برنامه نویسی امکان‌پذیر نبودند. در این مقاله سعی شده است به‌طور جامع و با بیانی ساده به این سوال پاسخ داده شود که حلقه در برنامه نویسی چیست و تعریف حلقه در کدنویسی شرح داده می‌شود. پس از بیان مفهوم حلقه در برنامه نویسی به ارائه توضیحات لازم پیرامون انواع حلقه در برنامه نویسی و همچنین استفاده از چندین مثال حلقه با انواع زبان‌های برنامه‌نویسی برای درک بهتر آن پرداخته شده است.

«درخت تصمیم» (Decision Tree) یک روش رایج برای نشان دادن فرآیند تصمیم‌گیری به وسیله ساختاری درخت‌مانند و شاخه‌دار است. این روش یکی از رویکردهای «دسته‌بندی» (Classification) و «رگرسیون» (Regression) در «یادگیری ماشین» (Machine Learning) به حساب می‌آید. از آنجایی که روش‌های «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) و یادگیری ماشین در پروژه‌های امروزی استفاده بسیاری دارند، بنابراین یادگیری روش‌های دسته‌بندی آن‌ها ازجمله درخت تصمیم در یادگیری ماشین می‌تواند کمک بسیاری در روند حل این مسائل داشته باشد. در این نوشتار سعی شده است به طور جامع به تعریف و شرح مفاهیم درخت تصمیم در یادگیری ماشین پرداخته شود و همچنین انواع آن مورد بررسی قرار بگیرند.

در دنیای دیجیتال امروزی، برنامه نویسی یکی از مهم‌ترین مسائل روز به حساب می‌آید. با توجه به اینکه برنامه نویسان کامپیوتر برای کدنویسی و توسعه نرم افزار در زمینه‌های مختلف از طراحی و برنامه نویسی وب گرفته تا ایجاد اپلیکیشن‌های موبایل، ساخت بازی‌های کامپیوتری، هوش مصنوعی و بسیاری از کاربردهای دیگر به ابزار و محیط خاصی نیاز دارند، در این مقاله به تعریف و بررسی IDE یا همان «محیط یکپارچه توسعه» (Integrated Development Environment) پرداخته شده است. IDEها محیطی برای کدنویسی، تست، «اشکال‌زدایی» (Debugging) و سایر موارد این چنینی فراهم می‌کنند. در این مقاله سعی شده است به‌طور جامع به این سوال پاسخ داده شود که IDE چیست و انواع و کاربردهای آن مورد بررسی قرار بگیرند.

در سال‌های اخیر، یادگیری عمیق و به بیان جزئی‌تر، شبکه های عصبی یکی از مهم‌ترین و داغ‌ترین مباحث از شاخه هوش مصنوعی به حساب می‌آید. پژوهشگران بسیاری در سراسر دنیا، تحقیقات خود را به این موضوع جذاب اختصاص داده‌اند. روزانه، معماری‌های جدیدی از شبکه های عصبی پیشنهاد و راه‌حل‌های بسیاری به منظور بهبود در عملکرد ساختار مدل‌های عمیق موجود ارائه می‌شوند. یکی از اجزای اصلی شبکه های عصبی، تابع فعالسازی (Activation Function) است که نقش آن در روال یادگیری شبکه عصبی، تفکیک اطلاعات مهم داده‌های ورودی از اطلاعات بی‌اهمیت است. در مقاله حاضر به تعریف تابع فعالسازی در شبکه های عصبی پرداخته و توضیحی از انواع توابع فعالسازی (Activation Functions) در شبکه های عصبی ارائه شده است.