آشنایی با API خوشه‌بندی داده‌ها و مزایای توسعه با هوش مصنوعی

API هوش مصنوعی بخصوص در حوزه خوشه‌بندی داده‌ها، معماری توسعه نرم‌افزار را متحول ساخته است. با استفاده از واسط‌ برنامه‌نویسی‌هایی مانند GapGPT، توسعه‌دهندگان سریع‌تر به مدل‌های پیشرفته و الگوریتم‌های کلسترینگ دسترسی پیدا می‌کنند.

• ادغام سریع و آسان API در هر پروژه توسعه نرم‌افزاری
• دسترسی یکپارچه به مدل‌های مختلف و جدیدترین الگوریتم‌های کلسترینگ هوش مصنوعی
• قابلیت مقیاس‌پذیری بالا برای مدیریت حجم‌های بزرگ داده

💻 نمونه کد فراخوانی API خوشه‌بندی GapGPT

خروجی: برچسب هر داده در خوشه مربوطه به صورت JSON. مناسب برای مدل‌های K-means، DBSCAN و ...

👨‍💻 راه‌اندازی سریع GapGPT API برای خوشه‌بندی داده‌ها

• ثبت‌نام و دریافت کلید (API Key)
• انتخاب مدل خوشه‌بندی و اتصال ساده از طریق یک endpoint
• ارسال درخواست و دریافت خروجی با کمترین کد

💻 نمونه کد: درخواست خوشه‌بندی با GapGPT API

import requests
headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}
data = {
    "model": "clustering-v1",
    "input": [[5.1, 3.5, 1.4], [4.9, 3.0, 1.4], [6.2, 3.4, 5.4]]
}
res = requests.post('https://api.gapgpt.app/ai/clustering', json=data, headers=headers)
print(res.json())
  

⚡ راهنمای تست و مانیتورینگ

با داشبورد GapGPT مصرف API، لاگ درخواست‌ها و تحلیل هزینه را لحظه‌ای مشاهده کنید تا عملکردتان بهینه شود.

🚀 توصیه GapGPT

با استفاده از GapGPT API مسیر توسعه سرویس‌های خوشه‌بندی داده‌ را برای خود و تیمتان بسیار سریع و یکپارچه کنید. تست رایگان هم در دسترس است!

🚀 توصیه GapGPT

برای کنترل دقیق هزینه و مصرف، پیشنهاد می‌شود از API هوش مصنوعی GapGPT بهره بگیرید. تمامی مدل‌های پیشرفته را با یک کلید دسترسی و مدیریت یکپارچه هزینه دریافت کنید.

💻 مثال کد پایش مصرف و هزینه API

import requests
headers = {"Authorization": "Bearer <API_KEY>"}
resp = requests.get("https://gapgpt.app/api/v1/usage", headers=headers)
data = resp.json()
print("Total tokens used:", data["tokens"])
print("Total cost (IRR):", data["cost"])
    

این کد وضعیت مصرف توکن و هزینه را از داشبورد GapGPT API دریافت می‌کند؛ مناسب برای ترکیب با اعلان هشدار بودجه.

🛍️ خوشه‌بندی مشتریان با API هوش مصنوعی

یکی از کاربردهای کلیدی API خوشه‌بندی GapGPT در فروشگاه‌های آنلاین و CRM، تقسیم اتومات مشتریان بر اساس رفتار خرید است.

import requests
payload = {
    "model": "clustering",
    "data": [
      {"age": 32, "orders": 11, "country": "IR"},
      {"age": 54, "orders": 2, "country": "TR"},
      {"age": 22, "orders": 21, "country": "IR"}
    ]
}
resp = requests.post('https://gapgpt.app/api/v1/clustering', json=payload, headers={"Authorization": "Bearer "})
print(resp.json())

نتیجه: داده‌ها با برچسب خوشه بازگردانده می‌شوند (مثل cluster: 1, 2...)

📈 شناسایی ناهنجاری‌ها در داده‌های تراکنش

برای فین‌تک یا IoT، تشخیص موارد مشکوک یا تغییر رفتارهای داده با API هوش مصنوعی GapGPT سریع و مقرون‌به‌صرفه است.

payload = {
  "model": "clustering",
  "data": [
    {"amount": 1170000, "date": "2024-07-01", "ip": "192.168.0.1"},
    {"amount": 25000,  "date": "2024-07-01", "ip": "11.11.11.11"},
    # ...
  ]
}
r = requests.post('https://gapgpt.app/api/v1/clustering', json=payload, headers={"Authorization": "Bearer "})
ناهنجارها معمولاً خوشه جدا دارند

🎬 سازماندهی و پیشنهاد محتوا

برای رسانه و پلتفرم‌های خبری، API clustering برای مرتب‌سازی متون یا برچسب‌گذاری خودکار عالی است—مبنای سیستم توصیه‌گر و دسته‌بندی سریع محتوا.

payload = {
  "model": "clustering",
  "data": [
    {"title": "یادگیری ماشین چیست", "text": "..."},
    {"title": "هوش مصنوعی در تولید محتوا", "text": "..."}
  ]
}
r = requests.post('https://gapgpt.app/api/v1/clustering', json=payload, headers={"Authorization": "Bearer "})
print(r.json())

🚀 چرا GapGPT API برای توسعه خوشه‌بندی داده‌ها ایده‌آل است؟

• یکپارچگی با تمام مدل‌های قدرتمند (OpenAI، Google Gemini و بیشتر)
• کاهش هزینه و پیچیدگی مدیریت، فقط با یک کلید API
• تست رایگان، داشبورد تحلیل و قابل‌اعتماد برای برنامه‌نویسان حرفه‌ای

🚀 چرا GapGPT بهترین انتخاب برای API خوشه‌بندی داده‌ است؟

• یکپارچگی: فقط یک کلید برای همه مدل‌های پیشرفته
• توسعه سریع: بدون دغدغه تغییر API، تنها با سوییچ endpoint
• امنیت و مقیاس‌پذیری حرفه‌ای برای پروژه‌های بزرگ

📡 نمونه درخواست API برای خوشه‌بندی داده‌ها

import requests
api_key = "YOUR_GAPGPT_API_KEY"
endpoint = "https://gapgpt.app/api/cluster/gpt4o"
data = {
    "dataset": [ "تهران", "مشهد", "شیراز", "تبریز", "کرمانشاه" ],
    "method": "kmeans",
    "clusters": 3
}
headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}" }
response = requests.post(endpoint, json=data, headers=headers)
print(response.json())
  

⚡ ویژگی‌های فنی API GapGPT

• پشتیبانی RESTful و Token-based Authentication
• مدیریت اتوماتیک خطاها و محدودیت‌های مصرف
• سازگاری با کتابخانه‌های محبوب پایتون و جاوا اسکریپت
• داشبورد تحلیلی برای مشاهده درخواست‌ها، مصرف و عملکرد مدل‌ها