پایتون چیست؟

 Python Programming Language

تعریف کلی

پایتون (Python) یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا (high-level)، تفسیری (interpreted)، شی‌گرا (object-oriented) و چندمنظوره (general-purpose) است که در سال 1991 توسط Guido van Rossum طراحی شد.

هدف اصلی طراحی پایتون: خوانایی بالا، سادگی سینتکس، و کاهش هزینه توسعه نرم‌افزار.

فشرده‌سازی داده با استفاده از Autoencoder

فشرده‌سازی داده‌ها با استفاده از اتوانکدرها (Autoencoders) یک رویکرد مبتنی بر یادگیری بدون نظارت (unsupervised learning) است که به‌ویژه در فشرده‌سازی تصاویر، صوت، و حتی داده‌های پیچیده مانند داده‌های سنجشی و پزشکی، کاربرد گسترده‌ای یافته است. برخلاف الگوریتم‌های سنتی فشرده‌سازی، اتوانکدرها قادرند به‌صورت خودکار ویژگی‌های مهم و نهفته‌ی داده را یاد بگیرند و آن‌ها را در یک فضای ابعاد پایین‌تر نمایش دهند.

فشرده‌سازی داده‌ها (Data Compression)

فشرده‌سازی داده‌ها (Data Compression) فرایندی است که در آن داده‌ها به نحوی کدگذاری می‌شوند که فضای کمتری برای ذخیره‌سازی یا انتقال آن‌ها مورد نیاز باشد. این تکنیک به‌ویژه در حوزه‌هایی نظیر ذخیره‌سازی، انتقال داده در شبکه، مالتی‌مدیا، و اخیراً در یادگیری ماشین و بینایی ماشین اهمیت بالایی دارد. هدف اصلی کاهش افزونگی (redundancy) و بهینه‌سازی نمایش داده‌ها بدون از بین بردن اطلاعات ضروری است.

فشرده‌سازی در انواع داده‌ها:

فشرده‌سازی به‌عنوان یک ابزار بنیادین در مهندسی داده، بسته به نوع داده‌ی موردنظر

(textual, visual, audio, video, or sensory)

نیازمند تکنیک‌ها و رویکردهای متفاوتی است. زیرا هر نوع داده ویژگی‌های آماری، ساختاری و معنایی خاص خود را دارد که می‌تواند بر روش‌های فشرده‌سازی مؤثر باشد.

مثال 4: تولید چهره‌های جدید با VAE

VAE (Variational Autoencoder) می‌تواند توزیع نهفته داده‌ها را یاد بگیرد و چهره‌های مصنوعی تولید کند.

اصلاح فرمول نمونه‌گیری در VAE

مثال 3: حذف نویز از تصاویر پزشکی با Denoising Autoencoder (DAE)

در تصاویر پزشکی مانند MRI و CT Scan، نویز باعث کاهش دقت تشخیص بیماری‌ها می‌شود. DAE می‌تواند ساختار اصلی تصویر را بدون نویز بازسازی کند.

اضافه کردن نویز به داده‌ها و استفاده از Data Augmentation

import numpy as np

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator