- Rambling
گذراندن، سر و صدا کردن
معنی Rambling - جستجوی لغت در جدول جو
پیشنهاد واژه بر اساس جستجوی شما
به طور بی ربط، به طرز سرسام آوری
غرغر کردن، غرّش
دست و پا چلفتی، لجبازی
گپ زنی، غرغر کردن
مقدمه مفهومی درباره واژه
Sampling یا نمونه برداری یک تکنیک آماری و تحلیلی برای استخراج بخشی از داده هاست که بتوان از آن ویژگی های کل مجموعه را شناخت. این مفهوم به ویژه در علم داده، یادگیری ماشین و پردازش سیگنال اهمیت دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در یادگیری ماشین، نمونه برداری برای آموزش مدل ها استفاده می شود. در پایگاه های داده برای اجرای سریع تر کوئری ها از نمونه برداری بهره می گیرند و در پردازش صوت و تصویر نیز برای استخراج فریم ها یا مقاطع صوتی، sampling کاربرد دارد.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
در یادگیری ماشین، Sampling Stratified برای انتخاب نمونه های متعادل از هر کلاس استفاده می شود. در پایگاه های داده، `TABLESAMPLE()` در SQL Server برای نمونه برداری از رکوردها به کار می رود.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
نمونه برداری از داده های ورودی نقش مؤثری در ارزیابی عملکرد سیستم ها دارد. بدون نمونه برداری مناسب، تحلیل داده های بزرگ و آموزش مدل های دقیق بسیار دشوار می شود.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
نمونه برداری ابتدا در آمار و علوم تجربی کاربرد داشت، اما از دهه ۱۹۹۰ به بعد در علم داده و الگوریتم های یادگیری، جایگاه مهمی پیدا کرد.
تفکیک آن از واژگان مشابه
Sampling با ’’نمونه’’ تفاوت دارد؛ نمونه برداری فرآیند است، اما نمونه نتیجه آن فرآیند است. به عبارت دیگر، خروجی Sampling یک Sample است.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با استفاده از:
`sklearn.utils.resample(X, n_samples=100)`
یا در SQL با:
`SELECT * FROM table TABLESAMPLE(10 PERCENT)`
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
گاهی تصور می شود که sampling به معنی حذف داده های اضافی است، در حالی که هدف اصلی، کاهش حجم داده با حفظ ویژگی های آماری است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
Sampling یک تکنیک کلیدی برای کار با داده های حجیم و آموزش مدل های دقیق در محیط های واقعی است و انتخاب روش مناسب آن (تصادفی، طبقه ای، سیستماتیک) بسیار حیاتی است.
Sampling یا نمونه برداری یک تکنیک آماری و تحلیلی برای استخراج بخشی از داده هاست که بتوان از آن ویژگی های کل مجموعه را شناخت. این مفهوم به ویژه در علم داده، یادگیری ماشین و پردازش سیگنال اهمیت دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در یادگیری ماشین، نمونه برداری برای آموزش مدل ها استفاده می شود. در پایگاه های داده برای اجرای سریع تر کوئری ها از نمونه برداری بهره می گیرند و در پردازش صوت و تصویر نیز برای استخراج فریم ها یا مقاطع صوتی، sampling کاربرد دارد.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
در یادگیری ماشین، Sampling Stratified برای انتخاب نمونه های متعادل از هر کلاس استفاده می شود. در پایگاه های داده، `TABLESAMPLE()` در SQL Server برای نمونه برداری از رکوردها به کار می رود.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
نمونه برداری از داده های ورودی نقش مؤثری در ارزیابی عملکرد سیستم ها دارد. بدون نمونه برداری مناسب، تحلیل داده های بزرگ و آموزش مدل های دقیق بسیار دشوار می شود.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
نمونه برداری ابتدا در آمار و علوم تجربی کاربرد داشت، اما از دهه ۱۹۹۰ به بعد در علم داده و الگوریتم های یادگیری، جایگاه مهمی پیدا کرد.
تفکیک آن از واژگان مشابه
Sampling با ’’نمونه’’ تفاوت دارد؛ نمونه برداری فرآیند است، اما نمونه نتیجه آن فرآیند است. به عبارت دیگر، خروجی Sampling یک Sample است.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با استفاده از:
`sklearn.utils.resample(X, n_samples=100)`
یا در SQL با:
`SELECT * FROM table TABLESAMPLE(10 PERCENT)`
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
گاهی تصور می شود که sampling به معنی حذف داده های اضافی است، در حالی که هدف اصلی، کاهش حجم داده با حفظ ویژگی های آماری است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
Sampling یک تکنیک کلیدی برای کار با داده های حجیم و آموزش مدل های دقیق در محیط های واقعی است و انتخاب روش مناسب آن (تصادفی، طبقه ای، سیستماتیک) بسیار حیاتی است.