معنی دو اصطلاح فنی مهندسی داده

1. Feature Map
**Feature Map** به مجموعه‌ای از ویژگی‌ها در یک لایه خاص از یک شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) اشاره دارد. این نقشه‌ها نشان‌دهنده پاسخ‌های فیلترهای مختلف به ورودی داده‌ها هستند و به تحلیل و استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌های ورودی کمک می‌کنند.

- **کاربرد**: 
 - در شبکه‌های عصبی، هر فیلتر در لایه کانولوشن یک Feature Map تولید می‌کند که نشان‌دهنده الگوها و ویژگی‌های خاصی از ورودی است. این نقشه‌ها به مدل کمک می‌کنند تا اطلاعات مهم را شناسایی کرده و در مراحل بعدی پردازش کنند.
 - Feature Mapها به کاهش ابعاد داده و افزایش کارایی مدل کمک می‌کنند.

 2. Activation Map
**Activation Map** به مقادیر خروجی یک لایه خاص در شبکه عصبی اشاره دارد که پس از اعمال تابع فعال‌سازی (Activation Function) به Feature Mapها تولید می‌شود. این نقشه‌ها نشان‌دهنده میزان فعالیت یا تحریک هر نورون در لایه بعدی هستند.

- **کاربرد**:
 - Activation Mapها به مدل کمک می‌کنند تا بفهمد که کدام ویژگی‌ها برای پیش‌بینی نهایی مهم‌تر هستند. این نقشه‌ها همچنین می‌توانند برای تجزیه و تحلیل عملکرد مدل و شناسایی نواحی مهم در تصاویر یا داده‌های ورودی استفاده شوند.
 - آن‌ها می‌توانند برای تجسم نحوه تصمیم‌گیری مدل و بررسی اینکه چگونه ورودی‌ها بر خروجی تأثیر می‌گذارند، مفید باشند.

 نتیجه‌گیری
هر دو اصطلاح **Feature Map** و **Activation Map** در زمینه یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی اهمیت زیادی دارند و به تحلیل و پردازش داده‌ها کمک می‌کنند. Feature Mapها بیشتر بر روی استخراج ویژگی‌ها تمرکز دارند، در حالی که Activation Mapها نشان‌دهنده فعالیت نورون‌ها پس از اعمال توابع فعال‌سازی هستند.