Explainable AI Libraries

thumb|300px|هوش مصنوعی قابل توضیح

مقدمه

در سال‌های اخیر، شاهد پیشرفت‌های چشمگیری در حوزه هوش مصنوعی و به خصوص یادگیری ماشین بوده‌ایم. مدل‌های پیچیده‌ای مانند شبکه‌های عصبی عمیق توانسته‌اند در وظایفی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیش‌بینی، به نتایج بسیار دقیقی دست یابند. با این حال، این مدل‌ها اغلب به عنوان "جعبه سیاه" شناخته می‌شوند؛ به این معنا که درک اینکه چرا یک مدل به یک نتیجه خاص رسیده است، دشوار یا غیرممکن است. این عدم شفافیت، چالش‌های مهمی را در کاربردهای حساس مانند پزشکی، حقوق و امور مالی ایجاد می‌کند.

هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI یا XAI) به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و روش‌ها اشاره دارد که هدف آن، افزایش شفافیت و قابلیت درک مدل‌های هوش مصنوعی است. در این مقاله، به بررسی کتابخانه‌های هوش مصنوعی قابل توضیح مختلف می‌پردازیم و به شما کمک می‌کنیم تا با این ابزارها آشنا شده و بتوانید از آن‌ها در پروژه‌های خود استفاده کنید.

چرا به هوش مصنوعی قابل توضیح نیاز داریم؟

قبل از اینکه به بررسی کتابخانه‌ها بپردازیم، مهم است که دلایل نیاز به XAI را درک کنیم:

• **اعتماد:** درک نحوه تصمیم‌گیری مدل، اعتماد کاربران و متخصصان را به آن افزایش می‌دهد.
• **مسئولیت‌پذیری:** در صورت بروز خطا یا اشتباه، می‌توان علت آن را ردیابی و مسئولیت‌پذیری را تعیین کرد.
• **انطباق با مقررات:** در برخی صنایع، مانند مالی و پزشکی، مقرراتی وجود دارد که نیاز به توضیح‌پذیری مدل‌ها دارند.
• **بهبود مدل:** با درک نقاط ضعف و قوت مدل، می‌توان آن را بهبود بخشید و عملکرد آن را ارتقا داد.
• **کشف دانش:** XAI می‌تواند به کشف الگوها و روابط جدید در داده‌ها کمک کند.

کتابخانه‌های هوش مصنوعی قابل توضیح

در حال حاضر، کتابخانه‌های متعددی برای XAI وجود دارند که هر کدام ویژگی‌ها و قابلیت‌های خاص خود را دارند. در ادامه، به معرفی برخی از مهم‌ترین آن‌ها می‌پردازیم:

1. SHAP (SHapley Additive exPlanations)

SHAP یکی از محبوب‌ترین و قدرتمندترین کتابخانه‌های XAI است. این کتابخانه بر اساس مفهوم مقادیر شاپلی (Shapley Values) از نظریه بازی‌ها کار می‌کند. مقادیر شاپلی، سهم هر ویژگی در پیش‌بینی مدل را نشان می‌دهند.

• **ویژگی‌ها:**

   *   محاسبه مقادیر شاپلی برای انواع مختلف مدل‌های یادگیری ماشین.
   *   ارائه نمودارهای بصری برای نمایش سهم هر ویژگی در پیش‌بینی.
   *   قابلیت تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در سطح global و local.

• **زبان برنامه‌نویسی:** پایتون
• **پیوند:** [[1]]

2. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)

LIME یک کتابخانه دیگر برای XAI است که بر اساس ایجاد یک مدل خطی قابل تفسیر در اطراف یک نقطه داده خاص کار می‌کند. این کتابخانه، اهمیت ویژگی‌ها را در پیش‌بینی مدل برای آن نقطه داده نشان می‌دهد.

• **ویژگی‌ها:**

   *   قابل استفاده برای هر نوع مدل یادگیری ماشین (model-agnostic).
   *   ارائه توضیحات محلی برای هر پیش‌بینی.
   *   سادگی و سهولت استفاده.

• **زبان برنامه‌نویسی:** پایتون
• **پیوند:** [[2]]

3. ELI5

ELI5 یک کتابخانه پایتون برای دیباگ کردن و تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین است. این کتابخانه، اطلاعاتی در مورد وزن ویژگی‌ها، اهمیت آن‌ها و نحوه تأثیر آن‌ها بر پیش‌بینی مدل ارائه می‌دهد.

• **ویژگی‌ها:**

   *   پشتیبانی از انواع مختلف مدل‌های یادگیری ماشین، از جمله رگرسیون لجستیک، ماشین‌های بردار پشتیبان و درخت‌های تصمیم‌گیری.
   *   ارائه توضیحات متنی و بصری.
   *   قابلیت نمایش وزن ویژگی‌ها و اهمیت آن‌ها.

• **زبان برنامه‌نویسی:** پایتون
• **پیوند:** [[3]]

4. InterpretML

InterpretML یک کتابخانه منبع باز از مایکروسافت است که مجموعه‌ای از الگوریتم‌های قابل تفسیر را ارائه می‌دهد. این کتابخانه، به شما امکان می‌دهد مدل‌های قابل تفسیر را آموزش دهید و یا مدل‌های موجود را تفسیر کنید.

• **ویژگی‌ها:**

   *   ارائه الگوریتم‌های قابل تفسیر مانند Generalized Additive Models (GAMs) و Explainable Boosting Machine (EBM).
   *   قابلیت آموزش مدل‌های قابل تفسیر.
   *   ارائه ابزارهای بصری برای تفسیر مدل‌ها.

• **زبان برنامه‌نویسی:** پایتون
• **پیوند:** [[4]]

5. Alibi

Alibi یک کتابخانه پایتون برای تشخیص و توضیح رفتارهای غیرمنتظره در مدل‌های یادگیری ماشین است. این کتابخانه، به شما امکان می‌دهد outlierها را شناسایی کنید و دلیل آن‌ها را توضیح دهید.

• **ویژگی‌ها:**

   *   تشخیص outlierها و رفتارهای غیرمنتظره.
   *   ارائه توضیحات برای outlierها.
   *   قابلیت استفاده برای انواع مختلف مدل‌های یادگیری ماشین.

• **زبان برنامه‌نویسی:** پایتون
• **پیوند:** [[5]]

مقایسه کتابخانه‌های XAI

کتابخانه	ویژگی‌های کلیدی	زبان برنامه‌نویسی	کاربردها
SHAP	مقادیر شاپلی، تحلیل اهمیت ویژگی‌ها	پایتون	توضیح پیش‌بینی‌های مدل، تحلیل اهمیت ویژگی‌ها
LIME	توضیحات محلی، model-agnostic	پایتون	توضیح پیش‌بینی‌های مدل برای نقاط داده خاص
ELI5	دیباگ کردن مدل، نمایش وزن ویژگی‌ها	پایتون	درک نحوه عملکرد مدل، شناسایی ویژگی‌های مهم
InterpretML	الگوریتم‌های قابل تفسیر، آموزش مدل‌های قابل تفسیر	پایتون	ایجاد مدل‌های قابل تفسیر، تفسیر مدل‌های موجود
Alibi	تشخیص outlierها، توضیح رفتارهای غیرمنتظره	پایتون	شناسایی رفتارهای غیرمعمول، بررسی امنیت مدل

استراتژی‌های مرتبط با XAI

• **Feature Importance:** تعیین اهمیت هر ویژگی در پیش‌بینی مدل. تحلیل حساسیت یک روش برای ارزیابی این اهمیت است.
• **Partial Dependence Plots (PDP):** نمایش تأثیر یک یا دو ویژگی بر پیش‌بینی مدل.
• **Individual Conditional Expectation (ICE):** نمایش تأثیر یک ویژگی بر پیش‌بینی مدل برای هر نمونه داده.
• **Counterfactual Explanations:** ارائه نمونه‌هایی که با تغییر جزئی در ویژگی‌ها، پیش‌بینی مدل تغییر می‌کند.
• **Rule Extraction:** استخراج قوانین قابل فهم از مدل‌های پیچیده.

تحلیل تکنیکال و حجم معاملات

در حوزه XAI، تحلیل تکنیکال و حجم معاملات نیز می‌تواند مفید باشد. به عنوان مثال، می‌توان از تحلیل تکنیکال برای شناسایی الگوهای رفتاری در داده‌ها استفاده کرد و از حجم معاملات برای ارزیابی اهمیت ویژگی‌ها.

• **میانگین متحرک (Moving Average):** برای هموارسازی داده‌ها و شناسایی روندها.
• **شاخص قدرت نسبی (Relative Strength Index - RSI):** برای ارزیابی قدرت یک روند.
• **باندهای بولینگر (Bollinger Bands):** برای شناسایی نوسانات قیمت.
• **حجم معاملات (Volume):** برای ارزیابی قدرت یک روند و شناسایی نقاط ورود و خروج.
• **اندیکاتور MACD:** برای شناسایی تغییرات در مومنتوم.
• **استوکاستیک (Stochastic Oscillator):** برای شناسایی شرایط خرید و فروش بیش از حد.
• **میانگین همگرایی واگرایی (Moving Average Convergence Divergence):** برای ارزیابی جهت و قدرت روند.
• **اندیکاتور ATR:** برای اندازه‌گیری نوسانات.
• **شاخص فیبوناچی (Fibonacci Retracement):** برای شناسایی سطوح حمایت و مقاومت.
• **الگوهای کندل استیک (Candlestick Patterns):** برای شناسایی سیگنال‌های خرید و فروش.
• **تحلیل موج الیوت (Elliott Wave Theory):** برای پیش‌بینی حرکات قیمت.
• **شاخص Chaikin Money Flow:** برای اندازه‌گیری فشار خرید و فروش.
• **شاخص Accumulation/Distribution Line:** برای شناسایی جریان پول.
• **حجم On Balance (OBV):** برای ارزیابی رابطه بین قیمت و حجم.
• **شاخص Aroon:** برای شناسایی روندها در بازارهای مالی.

چالش‌ها و محدودیت‌های XAI

با وجود پیشرفت‌های زیادی که در حوزه XAI حاصل شده است، هنوز چالش‌ها و محدودیت‌هایی وجود دارد:

• **تراکم محاسباتی:** برخی از روش‌های XAI، مانند SHAP، می‌توانند از نظر محاسباتی سنگین باشند.
• **تفسیرپذیری:** توضیحات ارائه شده توسط XAI ممکن است برای کاربران غیرمتخصص قابل فهم نباشند.
• **وفاداری:** توضیحات ارائه شده توسط XAI باید وفادار به رفتار مدل باشند و نباید گمراه‌کننده باشند.
• **تعمیم‌پذیری:** توضیحات ارائه شده توسط XAI باید برای نمونه‌های جدید نیز قابل تعمیم باشند.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی قابل توضیح ابزاری ضروری برای افزایش اعتماد، مسئولیت‌پذیری و انطباق با مقررات در کاربردهای هوش مصنوعی است. کتابخانه‌های هوش مصنوعی قابل توضیح مختلفی وجود دارند که هر کدام ویژگی‌ها و قابلیت‌های خاص خود را دارند. با انتخاب کتابخانه مناسب و استفاده از تکنیک‌های XAI، می‌توان شفافیت و قابلیت درک مدل‌های هوش مصنوعی را افزایش داد و از مزایای آن بهره‌مند شد. یادگیری ماشین شبکه‌های عصبی عمیق نظریه بازی‌ها رگرسیون لجستیک ماشین‌های بردار پشتیبان درخت‌های تصمیم‌گیری Generalized Additive Models Explainable Boosting Machine تحلیل حساسیت الگوریتم‌های ژنتیک پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین داده‌کاوی تحلیل داده آمار مهندسی نرم افزار امنیت هوش مصنوعی اخلاق هوش مصنوعی هوش مصنوعی مسئولانه یادگیری تقویتی شبکه‌های مولد تخاصمی داده‌های بزرگ تحلیل ابری محاسبات ابری یادگیری انتقالی پردازش تصویر تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی تحلیل ریسک مدیریت پورتفوی بازارهای مالی پیش‌بینی مالی تحلیل اقتصادی مدل‌سازی مالی تحلیل ریسک اعتباری تحلیل تقلب بازاریابی دیجیتال تجربه کاربری طراحی رابط کاربری تحلیل رفتار کاربر بهینه‌سازی تبدیل تحلیل وب تحلیل رسانه‌های اجتماعی بازاریابی محتوا سئو تبلیغات آنلاین تحلیل رقبا تحلیل صنعت تحلیل بازار تحلیل SWOT تحلیل PESTLE تحلیل پنج نیرو پورتر مدیریت استراتژیک برنامه‌ریزی کسب و کار تحلیل زنجیره تامین مدیریت عملیات مدیریت کیفیت تحلیل هزینه-فایده تحلیل بازگشت سرمایه تحلیل نقطه سربه‌سر مدیریت پروژه مدیریت ریسک پروژه برنامه‌ریزی منابع پروژه مدیریت زمان پروژه مدیریت بودجه پروژه تحلیل آماری آزمون فرضیه رگرسیون خطی تحلیل واریانس تحلیل همبستگی توزیع نرمال احتمالات آمار توصیفی آمار استنباطی نمونه‌برداری اعتبارسنجی داده پاکسازی داده تبدیل داده یکپارچه‌سازی داده انبار داده داده‌کاوی یادگیری ماشینی بدون نظارت خوشه‌بندی کاهش ابعاد تشخیص ناهنجاری یادگیری ماشینی نیمه نظارتی یادگیری فعال یادگیری تقویتی شبکه‌های عصبی کانولوشنال شبکه‌های عصبی بازگشتی پردازش زبان طبیعی مدل‌سازی زبان تشخیص موجودیت نام‌دار خلاصه‌سازی متن ترجمه ماشینی تحلیل احساسات ربات‌های گفتگو بینایی ماشین تشخیص شی تقسیم‌بندی تصویر تشخیص چهره روبوتیک خودروهای خودران کنترل ربات بینایی ربات برنامه‌نویسی ربات اینترنت اشیا شبکه‌های حسگر امنیت اینترنت اشیا تحلیل داده‌های اینترنت اشیا شبکه‌های 5G محاسبات لبه پردازش ابری هوش مصنوعی لبه یادگیری فدراسیونی حریم خصوصی تفاضلی امنیت سایبری هوش مصنوعی در امنیت سایبری تشخیص تهدید پاسخ به حادثه تحلیل آسیب‌پذیری رمزنگاری احراز هویت مجوز دسترسی شبکه‌های عصبی مصنوعی الگوریتم‌های یادگیری ماشین یادگیری عمیق داده‌های آموزشی اعتبارسنجی مدل بهینه‌سازی مدل استقرار مدل مانیتورینگ مدل ارزیابی مدل بازآموزی مدل چرخه عمر مدل مهندسی ویژگی انتخاب ویژگی مقیاس‌بندی ویژگی کاهش ابعاد ویژگی تبدیل ویژگی استخراج ویژگی انتخاب مدل تنظیم هایپرپارامتر اعتبارسنجی متقابل منحنی یادگیری ماتریس درهم‌ریختگی دقت یادآوری F1-score AUC-ROC RMSE MAE R-squared نرم‌افزارهای متن‌باز مجوزهای نرم‌افزاری مستندات نرم‌افزار جامعه توسعه‌دهندگان کنترل نسخه ادغام مداوم استقرار مداوم DevOps تست نرم‌افزار کیفیت نرم‌افزار معماری نرم‌افزار زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون R جاوا سی‌پلاس‌پلاس اسکالا SQL NoSQL دیتابیس داده‌انبار هوش تجاری تصویرسازی داده داشبورد گزارش‌گیری تحلیل داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته داده‌های جریانی داده‌های زمانی داده‌های مکانی داده‌های گرافیکی مدیریت داده کیفیت داده حریم خصوصی داده امنیت داده دسترسی به داده داده‌کاوی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین روباتیک اینترنت اشیا محاسبات ابری امنیت سایبری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده‌های ساخت‌یافته داده‌های غیرساخت‌یافته [[داده‌های نیمه‌ساخت‌یا

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان