چند ابزار مناسب برای کارشناس هوش مصنوعی

Apache Spark یک فریم‌ورک محاسباتی توزیع‌شده است که برای پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده طراحی شده است. PySpark یک رابط کاربری برای برنامه‌نویسی با Apache Spark در زبان پایتون است که امکاناتی را برای انجام پردازش داده‌های توزیع‌شده، تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی شبکه‌های عصبی ارائه می‌دهد. PySpark شامل یک مجموعه کامل از کتابخانه‌ها و ابزارهای پردازش داده، مانند Spark SQL، Spark Streaming و MLlib است. با استفاده از PySpark می‌توانید از قابلیت‌های Apache Spark برای پردازش داده‌های بزرگ استفاده کنید و از قدرت پردازش توزیع‌شده و سرعت بالا آن بهره‌مند شوید.

 

Hadoop Distributed File System (HDFS)، در Apache Hadoop پیاده سازی شده است و به عنوان یک فضای ذخیره سازی توزیع شده برای داده های ساختارمند و نا ساختارمند استفاده می شود. HDFS، فایل ها را به بخش های کوچکتر تقسیم می کند و این بخش ها را روی چندین سرور توزیع می کند تا امکان انتقال و پردازش داده ها به صورت موازی فراهم شود.

 

YARN (Yet Another Resource Negotiator) یک مدیر منابع در Apache Hadoop است که برای مدیریت منابع سیستم پوشش داده مورد استفاده قرار می‌گیرد. YARN به عنوان یک سلسله مراتبی از قابلیت‌های مدیریت منابع عمل می‌کند و در شبکه‌های بزرگ توزیع‌شده اجرا می‌شود. یکی از ویژگی‌های کلیدی YARN قابلیت اجرای برنامه‌های توزیع شده است. Spark برای اجرای پردازش داده در یک محیط توزیع‌شده از همان ساختار YARN برای مدیریت منابع استفاده می‌کند. با استفاده از Spark، می‌توانید برنامه‌های پردازش داده خود را برای پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده طراحی کنید. بنابراین، Spark می‌تواند به عنوان یک محاسبات توزیع‌شده برای انجام پردازش داده بر روی Hadoop و برخی سایر پلتفرم‌های توزیع‌شده مورد استفاده قرار گیرد و از YARN برای مدیریت منابع استفاده می‌کند. در این روش، Spark به صورت بیشتر برای پردازش داده در حافظه (in-memory) و پردازش داده‌های پیچیده، مانند پردازش گراف‌ها، به کار می‌رود.

 

داده‌های رابطه‌ای (Relational Data)، داده‌هایی هستند که به صورت جداول مرتبط با یکدیگر، با نام ستون‌ها و ردیف‌ها ذخیره می‌شوند و اطلاعات مهمی را در مورد ارتباطات بین اجزای مختلف داده ارائه می‌دهند. در این نوع داده‌ها، توجه به روابط و ارتباطات بین داده‌ها و اطلاعاتی که ممکن است به صورت مشترک در داده‌ها تکرار شوند، بسیار مهم است. داده‌های رابطه‌ای معمولاً در پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای مانند MySQL، Oracle و SQL Server ذخیره می‌شوند.

 

داده‌های غیررابطه‌ای (Non-Relational Data) یا همان داده‌های NoSQL، داده‌هایی هستند که در قالب مختلفی ذخیره می‌شوند و روابط بین داده‌ها به صورت سلسله‌مراتبی، شبکه‌ای و یا سند‌محور است. این نوع داده‌ها برای پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده کارآمدترند. در داده‌های غیررابطه‌ای، تمرکز بیشتر بر روی سرعت و کارایی است و بیشتر در مواردی مانند وب‌سایت‌ها، بانک‌های اطلاعاتی ابری و سیستم‌های توزیع‌شده استفاده می‌شوند. مثال‌هایی از داده‌های غیررابطه‌ای شامل MongoDB، Cassandra، Couchbase و Redis می‌شوند.

 

Pipeline پردازش کلان داده به معنای طراحی و پیاده‌سازی یک سری عملیات پردازشی متوالی است که برای تبدیل داده‌های بزرگ و پیچیده به اطلاعات مفید و قابل استفاده استفاده می‌شود.

Python و Pyspark به عنوان زبان برنامه‌نویسی بسیار قدرتمند و محبوب در زمینه پردازش کلان داده مورد استفاده قرار می‌گیرند. با استفاده از این دو زبان، می‌توان عملیات مختلفی را روی داده‌های بزرگ انجام داد و از پتانسیل پردازشی و قابلیت‌های بالای این زبان‌ها در این زمینه بهره برد.

Pipeline پردازش کلان داده شامل مراحلی مانند:

• جمع‌آوری داده‌ها
• پیش‌پردازش داده‌ها (ازجمله تبدیل داده‌های رابطه‌ای و غیررابطه‌ای)
• اعمال عملیات و تحلیل‌های مختلف بر روی داده‌ها (مانند شبکه‌های پیچیده، پردازش تصویر و صوت، مدل‌های یادگیری ماشین و ...)
• ذخیره‌سازی داده‌های پردازش شده و تحویل به مراحل بعدی

در هر مرحله از Pipeline پردازش کلان داده، از ابزارهای متفاوتی برای انجام این عملیات استفاده می‌شود. برای مثال، برای جمع‌آوری داده‌ها می‌توان از ابزارهایی مانند Apache Kafka، RabbitMQ و یا Redis استفاده کرد. برای پیش‌پردازش داده‌ها، می‌توان از کتابخانه‌های مختلفی مانند NumPy، Pandas و یا Scikit-learn استفاده کرد.

مقایسه شبکه های یادگیری عمیق AE و GAN

شبکه های AE (Autoencoder) و GAN (Generative Adversarial Networks) در حوزه یادگیری ماشین و بینایی ماشینی استفاده می شوند. این دو شبکه به دو رویکرد متفاوت برای یادگیری نمایش داده ها و ساخت داده های جدید متکی هستند. در ادامه به بررسی مقایسه این دو شبکه پرداخته می شود:

 

AE (Autoencoder):
Autoencoder یک شبکه عصبی است که به منظور کاهش ابعاد داده ها و به دست آوردن نمایش مناسبی از داده ها استفاده می شود. این شبکه معمولاً دو بخش کدگذار و کدگشا دارد. در بخش کدگذار، داده ها به فضای برداری کاهش می یابند و در بخش کدگشا، داده ها به فضای بعد بالاتر بازگردانده می شوند. با تنظیم پارامترهای شبکه، داده ها به نمایشی خوب از خود می رسند. در نتیجه، با استفاده از AE می توان از یادگیری نمایش داده ها به نحوی که اطلاعات کلیدی آن ها حفظ شود، استفاده کرد.

 

GAN (Generative Adversarial Networks):
GAN یک شبکه عصبی مولد است که به منظور تولید داده های جدید بر اساس یادگیری توزیع احتمالی داده های ورودی به کار می رود. GAN دارای دو شبکه متفاوت است. یکی از این شبکه ها مولد است که داده های جدید تولید می کند، و دیگری شبکه بحرانی یا تشخیص دهنده است که سعی می کند داده های واقعی را از داده های تولیدی تشخیص دهد. دو شبکه با هم در یک فرایند آموزشی بر اساس مینیمم کردن یک تابع هدف متقابل آموزش داده می شوند تا مولد بتواند داده های جدید را به صورتی که شباهت زیادی با داده های واقعی داشته باشند، به طوری که تشخیص دهنده نتواند آن ها را از داده های تولیدی تشخیص دهد. با آموزش GAN، می توان داده های جدید و واقعی سازی شده را تولید کرد که بسیار مفید در بسیاری از حوزه هایی مانند تصویر سازی، طراحی، تبلیغات، بازی های رایانه ای و... هستند.

نرم افزار تجزیه و تحلیل داده های چند متغیره

نرم افزار The Unscrambler X

عبارت داده های چند متغیره به طور ساده بیانگر مقادیر اندازه گیری شده هم زمان برای چند متغیر متفاوت است که به تجزیه و تحلیل این مقادیر به صورت همزمان تجزیه و تحلیل چند متغیره می گویند. The Unscrambler X حاوی ابزاری قدرتمند برای به انجام رساندن انواع تجزیه و تحلیل های استاندارد داده های چند متغیره است. این نرم افزار دستیاری قدرتمند برای تمامی تحلیلگران داده، محققان و مهندسان در سراسر جهان است که نیاز به تجزیه و تحلیل داده های چند متغیره به شکلی سریع و دقیق بر روی مجموعه داده های بزرگ و عظیم دارند. ورود داده ها به این نرم افزار بسیار ساده بوده و تنها با drag و drop کردن فایل های اکسل و ... می توان داده ها را به محیط آن وارد نمود. به علاوه می توان از انواع روش های رگرسیون و طبقه بندی داده ها مانند PCA ،MCR ،PCR ،MLR ،PLS-R ،L-PLS ،LDA ،PLS-DA ،SIMCA و ... بهره برد.

قابلیت های کلیدی نرم افزار The Unscrambler X:
- تجزیه و تحلیل قدرتمند داده های چند متغیره
- روش های پیشرفته طبقه بندی و رگرسیون
- وارد نمودن داده ها با Drag & Drop
- امکان پیش پردازش داده ها
- پردازش سریع مجموعه داده های بزرگ
- معماری سازگار و انعطاف پذیر
- رابط گرافیکی کاربر پسند
- طرح های تجربی پیشرفته
- و ...

تحلیل برخال (فراکتال) تصاویر

مقدمه ای بر فرکتالها

هندسه فرکتالی اولین بار توسط آقای پروفسور مندلبروت (Benoit Mandelbrot) در 1975 ارائه شد، این تئوری که به دلیل ناتوانی هندسه اقلیدسی در محاسبه و توصیف اجسام فرکتالی بیان شده است و بخوبی می تواند این اجسام را توصیف کند؛ فرکتالها (در فارسی: برخال) دارای ساختارهایی هستند که خود را در مقیاس کوچکتر تکرار می کنند این یکی از ویژگی های مهم فرکتال ها می باشد. بطور کلی تعریف فرکتال به شرح زیر است:

هر شیی که دارای سه ویژگی زیر باشد فرکتال می باشد

1- دارای ساختاری خودمتشابه باشد، یعنی قسمتهایی از تصویر همانند بخش های بزرگتری از تصویر باشد مانند گل کلم

2- بصورت تکراری قابل تولید باشد یعنی با تکرار بتوان آن شی را بازتولید کرد

3- بُعد آن شی اعشاری باشد (برای درک بهتر باید بدانیم خط دارای بعد یک است، صفحه بعد دو دارد و اشیاء یا حجم بعد سه دارند)

به ویژگی اول Self-Similarity ویژگی دوم Iterative Formation و ویژگی سوم Fractional Dimension می گوییم. 

تشابه:

در واقع تشابه به یکسانی اجسام در اندازه های متفاوت گفته می شود بعبارت ساده تر اگر بتوان دو جسم را با کوچک یا بزرگ کردن بر هم منطبق کرد گوییم آن دو جسم متشابه هستند. باید توجه داشت شرط تشابه برای فرکتالها شرط لازم ولی غیرکافی است یعنی اجسام زیادی وجود دارند که متشابه هستند ولی فرکتال نیستند.

نقش تغییرات دیواره و محتوای سلول در ویژگی های مکانیکی بافت گیاهی

یکی از عوامل کاهش مدول الاستیسیته و یا کاهش میزان نیروی قابل تحمل در لحظه گسیختگی کاهش فشار تورژسانس داخل سلول هاست. تغییرات این فشار میتواند سبب تغییرات عمده مکانیکی ماده گیاهی بشود.

محتوای یک پرسشنامه برای تحقیقات درباره زنبور و تولید عسل

سلام

چند سال پیش با اینکه تخصص بنده فرآیند های پس از برداشت است، پژوهشی درباره بازدهی و خروجی تولید عسل در استان چهارمحال و بختیاری انجام دادم. این پژوهش منجر به چاپ مقاله ای در مجله (Renewable & Sustainable Energy Reviews) شد. (لینک مقاله)

به همین بهانه میخوام اینجا محتوای پرسشنامه ای که تدوین کردم را قرار بدم که اگه خواستید استفاده کنید.

گلخانه های هوشمند خورشیدی در عین تولید محصولات غذایی میتوانند انرژی الکتریکی پاک نیز تولید کنند.

نسل جدید پنل های خورشیدی می توانند در ساخت سقف های گلخانه ای، نه تنها کار تولید انرژی تجدید پذیر الکتریکی را انجام دهند، بلکه با استفاده از یک رنگ تغییر دهنده نور به فرآیند بهینه سازی فتوسنتز در گیاهان در زیر سقف نیز کمک میکنند.

رسم نمودارهای خطی و میله ای با دو مقیاس مجزای عمودی در یک شکل در MATLAB

گهگاهی برای گزارش چند پارامتر در حالت مقایسه ای نیاز است که مقادیر پارامتر ها در یک منحنی و شکل مشترک با هم ترکیب شوند.

اپلیکیشن mAgri Solutions

✳️ اپلیکیشن mAgri Solutions از شرکت MyriadMobile یک برنامه تلفن همراه است که می تواند در امور خرید و فروش محصولات شما کمک حالتان باشد.

اپلیکیشن Descartes Crops از Descartes Labs

🌀 شرکت دیکارت لب به صورت هفتگی برای مناطق و ایالات امریکا اطلاعات پیش بینی عملکرد را توسط اپلیکیشن دیکارت کراپ مهیا میکند.

اپلیکیشن Ag Guardian، یک محافظ و کنترل کننده منابع، هزینه ها و زمان

✴️ این اپلیکیشن توسط یک کشاورز (Ag Guardian LLC) برای کشاورزان توسعه داده شده است تا آنها هم در هزینه و زمان شان صرفه جویی کنند.

معرفی چند ربات معروف کشاورزی در دنیا [در حال تکمیل شدن]

✅ در پیش بینی های آینده، برخی از سرنخ ها در مورد آینده کشاورزی جهان ارائه شده است. داستان را خلاصه کنم: همه چیز درباره روبات هاست.

✅ ربات ها در کشاورزی؛ از هواپیماهای بدون سرنشین گرفته تا ربات های برداشت کننده محصولات، صنعتی که وظیفه سیر نگه داشتن شما را دارد در حال تبدیل شدن به یک صنعت کاملاً تحت سلطه ماشین آلات رباتی است.

مزرعه رباتیک کاهو

✅ نام این شرکت Spread است و در سال 2017 شروع به کار کرده است. کاهوهای تولیدی آن نسبت به حالت مرسوم بهتر از وارزانتر تولید میشوند.

سورتر PicknPack

سیستم کاملاً خودکار، فوق العاده خبره و جالب توجه برای بسته بندی و کیفیت سنجی انواع میوه

به نام #PicknPack

اپلیکیشن آمارگیر دقیق کشاورزی AgSentry

✳️ اپلیکیشن #AgSentry محصول HD Precision Analytics یک نرم افزار با پلاتفرم مبتنی بر خدمات است که خدمات داده ساده و یک ابزار ارزیابی و تجزیه و تحلیل آماری فعال را ارائه میکند.

▫️ تمرکز اپلیکیشن بر روی ارزیابی و فرصت #فروش_بذر در یک پلتفرم مناسب موبایل است.

▫️ اپلیکیشن AgSentry باعث #افزایش_راندمان ردیابی و ارزیابی برای برند های مختلف و متعدد میشود، مدیریت مزرعه را به آسانی برای درک شاخص های عملکرد تأمین میکند و فروش و بازاریابی را با اهداف و شاخص های مشترک به هم پیوند میدهد. همچنین این نرم افزار مدیریت داده ها را بهبود می بخشد. اطلاعات مربوط به فروش را در بین چند برند ادغام میکند و برای رسیدن به اهداف و نظارت بر پیشرفت کار به امورات مزرعه سرعت میبخشد. همچنین سفارشی سازی فرآیند درون نرم افزار هم از قابلیت های آن است.

🚜 @biosystemi