સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
- 1. ટાઇટેનિક
- 2. આઇરિશ ફ્લાવર વર્ગીકરણ
- 3. બોસ્ટન હાઉસની કિંમતની આગાહી
- 4. વાઇન ગુણવત્તા પરીક્ષણ
- 5. સ્ટોક માર્કેટની આગાહી
- 6. મૂવી ભલામણ
- 7. લોડ પાત્રતા અનુમાન
- 8. ટ્વિટર ડેટાનો ઉપયોગ કરીને સેન્ટિમેન્ટ એનાલિસિસ
- 9. ભાવિ વેચાણની આગાહી
- 10. ફેક ન્યૂઝ ડિટેક્શન
- 11. કુપન્સ ખરીદીની આગાહી
- 12. ગ્રાહક મંથન અનુમાન
- 13. વોલમાર્ટ સેલ્સ ફોરકાસ્ટિંગ
- 14. ઉબેર ડેટા વિશ્લેષણ
- 15. કોવિડ-19 વિશ્લેષણ
- ઉપસંહાર
મશીન લર્નિંગ એ કોમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ અથવા અલ્ગોરિધમને કેવી રીતે શિક્ષિત કરવું તે અંગેનો એક સરળ અભ્યાસ છે જેથી ઉચ્ચ સ્તરે પ્રસ્તુત ચોક્કસ નોકરીમાં ધીમે ધીમે સુધારો થાય. ઇમેજ ઓળખ, છેતરપિંડી શોધ, ભલામણ સિસ્ટમ્સ અને અન્ય મશીન લર્નિંગ એપ્લિકેશન્સ પહેલાથી જ લોકપ્રિય સાબિત થયા છે.
ML નોકરીઓ માનવ કાર્યને સરળ અને કાર્યક્ષમ બનાવે છે, સમય બચાવે છે અને ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા પરિણામની ખાતરી કરે છે. વિશ્વનું સૌથી લોકપ્રિય સર્ચ એન્જિન ગૂગલ પણ વાપરે છે મશીન શિક્ષણ.
વપરાશકર્તાની ક્વેરીનું પૃથ્થકરણ કરવા અને પરિણામોના આધારે પરિણામ બદલવાથી લઈને ક્વેરી સંબંધમાં ટ્રેન્ડિંગ વિષયો અને જાહેરાતો બતાવવા સુધી, ત્યાં વિવિધ વિકલ્પો ઉપલબ્ધ છે.
ટેક્નોલોજી કે જે સમજશક્તિ અને સ્વ-સુધારણા બંને છે તે ભવિષ્યમાં દૂર નથી.
પ્રારંભ કરવાની સૌથી મોટી રીતોમાંની એક છે હાથ પર મેળવવું અને પ્રોજેક્ટ ડિઝાઇન કરવો. તેથી, અમે તમને શરૂઆત કરાવવા માટે નવા નિશાળીયા માટે 15 ટોચના મશીન લર્નિંગ પ્રોજેક્ટ્સની સૂચિ તૈયાર કરી છે.
1. ટાઇટેનિક
મશીન લર્નિંગ વિશે વધુ શીખવામાં રસ ધરાવતી કોઈપણ વ્યક્તિ માટે આને મોટાભાગે સૌથી મહાન અને સૌથી આનંદપ્રદ કાર્યોમાંનું એક ગણવામાં આવે છે. ટાઇટેનિક ચેલેન્જ એ એક લોકપ્રિય મશીન લર્નિંગ પ્રોજેક્ટ છે જે કાગલ ડેટા સાયન્સ પ્લેટફોર્મ સાથે પરિચિત થવાની સારી રીત તરીકે પણ કામ કરે છે. ટાઇટેનિક ડેટાસેટ દુર્ભાગ્યપૂર્ણ જહાજના ડૂબવાના વાસ્તવિક ડેટાથી બનેલો છે.
તેમાં વ્યક્તિની ઉંમર, સામાજિક આર્થિક સ્થિતિ, લિંગ, કેબિન નંબર, પ્રસ્થાન પોર્ટ અને સૌથી અગત્યનું, તેઓ બચી ગયા કે કેમ જેવી વિગતોનો સમાવેશ કરે છે!
કે-નિયરેસ્ટ નેબર ટેકનિક અને ડિસિઝન ટ્રી ક્લાસિફાયર આ પ્રોજેક્ટ માટે શ્રેષ્ઠ પરિણામો આપવા માટે નિર્ધારિત હતા. જો તમે તમારામાં સુધારો કરવા માટે ઝડપી સપ્તાહાંત પડકાર શોધી રહ્યાં છો મશીન લર્નિંગ ક્ષમતાઓ, Kaggle પર આ તમારા માટે છે.
2. આઇરિશ ફૂલ વર્ગીકરણ
પ્રારંભિક લોકો આઇરિસ ફૂલ વર્ગીકરણ પ્રોજેક્ટને પસંદ કરે છે, અને જો તમે મશીન લર્નિંગ માટે નવા હોવ તો તે શરૂ કરવા માટેનું શ્રેષ્ઠ સ્થાન છે. સેપલ્સ અને પાંખડીઓની લંબાઈ મેઘધનુષના ફૂલોને અન્ય પ્રજાતિઓથી અલગ પાડે છે. આ પ્રોજેક્ટનો હેતુ મોરને ત્રણ જાતિઓમાં અલગ કરવાનો છે: વર્જિનિયા, સેટોસા અને વર્સિકલર.
વર્ગીકરણ કવાયત માટે, પ્રોજેક્ટ આઇરિસ ફ્લાવર ડેટાસેટને રોજગારી આપે છે, જે સંખ્યાત્મક મૂલ્યો અને ડેટા સાથે વ્યવહાર કરવાના મૂળભૂત સિદ્ધાંતો શીખવા માટે શીખનારાઓને મદદ કરે છે. આઇરિસ ફ્લાવર ડેટાસેટ એક નાનો છે જે સ્કેલિંગની જરૂર વગર મેમરીમાં સંગ્રહિત કરી શકાય છે.
3. બોસ્ટન હાઉસ ભાવ આગાહી
અન્ય જાણીતા મશીન લર્નિંગમાં શિખાઉ લોકો માટે ડેટાસેટ બોસ્ટન હાઉસિંગ ડેટા છે. તેનો ધ્યેય બોસ્ટનના વિવિધ પડોશમાં ઘરના મૂલ્યોની આગાહી કરવાનો છે. તેમાં ઉંમર, મિલકત કર દર, અપરાધ દર, અને નોકરી કેન્દ્રો સાથેની નિકટતા જેવા મહત્વપૂર્ણ આંકડાઓનો સમાવેશ થાય છે, જે તમામ હાઉસિંગ કિંમતને અસર કરી શકે છે.
ડેટાસેટ સરળ અને નાનો છે, જે તેને શિખાઉ લોકો માટે પ્રયોગ કરવાનું સરળ બનાવે છે. બોસ્ટનમાં મિલકતના ભાવને કયા પરિબળો પ્રભાવિત કરે છે તે શોધવા માટે, વિવિધ પરિમાણો પર રીગ્રેસન તકનીકોનો ભારે ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. રીગ્રેસન તકનીકોનો અભ્યાસ કરવા અને તેઓ કેટલી સારી રીતે કાર્ય કરે છે તેનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે આ એક સરસ જગ્યા છે.
4. વાઇન ગુણવત્તા પરીક્ષણ
વાઇન એ અસામાન્ય આલ્કોહોલિક પીણું છે જેને વર્ષો સુધી આથો લાવવાની જરૂર પડે છે. પરિણામે, વાઇનની એન્ટિક બોટલ કિંમતી અને ઉચ્ચ ગુણવત્તાની વાઇન છે. વાઇનની આદર્શ બોટલ પસંદ કરવા માટે વાઇન ટેસ્ટિંગના વર્ષોના જ્ઞાનની જરૂર પડે છે અને તે હિટ-ઓર-મિસ પ્રક્રિયા હોઈ શકે છે.
વાઇન ગુણવત્તા પરીક્ષણ પ્રોજેક્ટ ફિઝીકોકેમિકલ પરીક્ષણો જેમ કે આલ્કોહોલનું સ્તર, નિશ્ચિત એસિડિટી, ઘનતા, pH અને અન્ય પરિબળોનો ઉપયોગ કરીને વાઇન્સનું મૂલ્યાંકન કરે છે. આ પ્રોજેક્ટ વાઇનના ગુણવત્તાના માપદંડ અને જથ્થા પણ નક્કી કરે છે. પરિણામે, વાઇન ખરીદી પવનની લહેર બની જાય છે.
5. શેરબજારની આગાહી
આ પહેલ રસપ્રદ છે કે તમે નાણાકીય ક્ષેત્રમાં કામ કરો છો કે નહીં. શેરબજારના ડેટાનો અભ્યાસ વિદ્વાનો, વ્યવસાયો અને ગૌણ આવકના સ્ત્રોત તરીકે પણ વ્યાપકપણે અભ્યાસ કરવામાં આવે છે. ડેટા સાયન્ટિસ્ટની સમય શ્રેણીના ડેટાનો અભ્યાસ અને અન્વેષણ કરવાની ક્ષમતા પણ મહત્વપૂર્ણ છે. શેરબજારમાંથી ડેટા એ શરૂ કરવા માટે એક ઉત્તમ સ્થળ છે.
પ્રયાસનો સાર એ છે કે સ્ટોકના ભાવિ મૂલ્યની આગાહી કરવી. આ વર્તમાન બજાર પ્રદર્શન તેમજ અગાઉના વર્ષોના આંકડા પર આધારિત છે. કાગલ 50 થી NIFTY-2000 ઇન્ડેક્સ પર ડેટા એકત્રિત કરી રહ્યું છે, અને તે હાલમાં સાપ્તાહિક અપડેટ થાય છે. જાન્યુઆરી 1, 2000 થી, તે 50 થી વધુ સંસ્થાઓ માટે સ્ટોકના ભાવ ધરાવે છે.
6. મૂવી ભલામણ
મને ખાતરી છે કે સારી ફિલ્મ જોયા પછી તમને આવો અનુભવ થયો હશે. શું તમે ક્યારેય આવી જ ફિલ્મો જોઈને તમારી ઇન્દ્રિયોને તિલાંજલિ આપવાનો આવેગ અનુભવ્યો છે?
અમે જાણીએ છીએ કે Netflix જેવી OTT સેવાઓએ તેમની ભલામણ પ્રણાલીમાં નોંધપાત્ર સુધારો કર્યો છે. મશીન લર્નિંગ વિદ્યાર્થી તરીકે, તમારે સમજવાની જરૂર પડશે કે આવા અલ્ગોરિધમ્સ ક્લાયંટને તેમની પસંદગીઓ અને સમીક્ષાઓના આધારે કેવી રીતે લક્ષ્ય બનાવે છે.
Kaggle પર IMDB ડેટા સેટ સંભવતઃ સૌથી સંપૂર્ણ છે, જે ભલામણ મોડલ્સને મૂવી શીર્ષક, ગ્રાહક રેટિંગ, શૈલી અને અન્ય પરિબળોના આધારે અનુમાનિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. સામગ્રી-આધારિત ફિલ્ટરિંગ અને ફીચર એન્જિનિયરિંગ વિશે જાણવા માટેની તે એક ઉત્તમ પદ્ધતિ પણ છે.
7. લોડ પાત્રતા અનુમાન
દુનિયા લોનની આસપાસ ફરે છે. બેંકોના નફાનો મુખ્ય સ્ત્રોત લોન પરના વ્યાજમાંથી આવે છે. તેથી તેઓ તેમનો મૂળભૂત વ્યવસાય છે.
વ્યક્તિઓ અથવા વ્યક્તિઓના જૂથો ભવિષ્યમાં મૂલ્યમાં વધારો જોવાની આશામાં ફર્મમાં નાણાંનું રોકાણ કરીને જ અર્થતંત્રને વિસ્તૃત કરી શકે છે. આ પ્રકારના જોખમો લેવા અને અમુક દુન્યવી આનંદમાં પણ ભાગ લેવા માટે સક્ષમ થવા માટે લોન લેવી કેટલીકવાર મહત્વપૂર્ણ છે.
લોન સ્વીકારવામાં આવે તે પહેલાં, બેંકો પાસે સામાન્ય રીતે અનુસરવા માટે એકદમ કડક પ્રક્રિયા હોય છે. લોન્સ ઘણા લોકોના જીવનનું એક નિર્ણાયક પાસું હોવાથી, કોઈ વ્યક્તિ જે લોન માટે અરજી કરે છે તે માટે યોગ્યતાની આગાહી કરવી અત્યંત ફાયદાકારક રહેશે, જે લોન સ્વીકારવામાં કે નકારવામાં આવે તે ઉપરાંત વધુ સારી યોજના બનાવવાની મંજૂરી આપે છે.
8. ટ્વિટર ડેટાનો ઉપયોગ કરીને સેન્ટિમેન્ટ એનાલિસિસ
માટે આભાર સામાજિક મીડિયા નેટવર્ક Twitter, Facebook અને Redditની જેમ, અભિપ્રાયો અને વલણોને એક્સ્ટ્રાપોલેટ કરવાનું ખૂબ જ સરળ બન્યું છે. આ માહિતીનો ઉપયોગ ઇવેન્ટ્સ, લોકો, રમતગમત અને અન્ય વિષયો પરના મંતવ્યો દૂર કરવા માટે થાય છે. રાજકીય ઝુંબેશ અને એમેઝોન ઉત્પાદન મૂલ્યાંકન સહિત વિવિધ સેટિંગ્સમાં અભિપ્રાય ખાણ-સંબંધિત મશીન શિક્ષણ પહેલ લાગુ કરવામાં આવી રહી છે.
આ પ્રોજેક્ટ તમારા પોર્ટફોલિયોમાં અદભૂત દેખાશે! લાગણીની શોધ અને પાસા-આધારિત પૃથ્થકરણ માટે, સપોર્ટ વેક્ટર મશીન, રીગ્રેસન અને વર્ગીકરણ અલ્ગોરિધમ્સ જેવી તકનીકોનો વ્યાપકપણે ઉપયોગ કરી શકાય છે (તથ્યો અને અભિપ્રાયો શોધવા).
9. ભાવિ વેચાણની આગાહી
મોટા B2C વ્યવસાયો અને વેપારીઓ જાણવા માગે છે કે તેમની ઇન્વેન્ટરીમાંની દરેક પ્રોડક્ટ કેટલી વેચશે. વેચાણની આગાહી વ્યવસાય માલિકોને કઈ વસ્તુઓની વધુ માંગ છે તે નક્કી કરવામાં સહાય કરે છે. સચોટ વેચાણની આગાહી ભવિષ્યના બજેટ પર વધતી જતી અસરને નિર્ધારિત કરતી વખતે બગાડમાં નોંધપાત્ર ઘટાડો કરશે.
વોલમાર્ટ, IKEA, બિગ બાસ્કેટ અને બિગ બઝાર જેવા રિટેલર્સ ઉત્પાદનની માંગનો અંદાજ કાઢવા વેચાણની આગાહીનો ઉપયોગ કરે છે. આવા ML પ્રોજેક્ટ્સ બનાવવા માટે તમારે કાચો ડેટા સાફ કરવાની વિવિધ તકનીકોથી પરિચિત હોવા જોઈએ. ઉપરાંત, રીગ્રેશન વિશ્લેષણની સારી સમજ, ખાસ કરીને સરળ રેખીય રીગ્રેસન, જરૂરી છે.
આ પ્રકારનાં કાર્યો માટે, તમારે Dora, Scrubadub, Pandas, NumPy અને અન્ય જેવી લાઇબ્રેરીઓનો ઉપયોગ કરવાની જરૂર પડશે.
10. ફેક ન્યૂઝ ડિટેક્શન
તે શાળાના બાળકો માટેનો બીજો અદ્યતન મશીન લર્નિંગ પ્રયાસ છે. ફેક ન્યૂઝ જંગલની આગની જેમ ફેલાય છે, જેમ કે આપણે બધા જાણીએ છીએ. સોશિયલ મીડિયા પર વ્યક્તિઓને જોડવાથી લઈને રોજના સમાચાર વાંચવા સુધીની દરેક વસ્તુ ઉપલબ્ધ છે.
પરિણામે, ખોટા સમાચાર શોધવાનું આજકાલ વધુને વધુ મુશ્કેલ બન્યું છે. ઘણા મોટા સોશિયલ મીડિયા નેટવર્ક્સ, જેમ કે ફેસબુક અને ટ્વિટર, પોસ્ટિંગ અને ફીડ્સમાં બોગસ સમાચાર શોધવા માટે પહેલેથી જ અલ્ગોરિધમ ધરાવે છે.
ખોટા સમાચારોને ઓળખવા માટે, આ પ્રકારના ML પ્રોજેક્ટને બહુવિધ NLP અભિગમો અને વર્ગીકરણ અલ્ગોરિધમ્સ (PassiveAggressiveClassifier અથવા Naive Bayes Classifier)ની સંપૂર્ણ સમજની જરૂર છે.
11. કૂપન્સ ખરીદી આગાહી
2020 માં જ્યારે કોરોનાવાયરસ ગ્રહ પર હુમલો કર્યો ત્યારે ગ્રાહકો વધુને વધુ ઓનલાઈન ખરીદી પર વિચાર કરી રહ્યા છે. પરિણામે, શોપિંગ સંસ્થાઓને તેમના વ્યવસાયને ઑનલાઇન સ્થાનાંતરિત કરવાની ફરજ પડી છે.
ગ્રાહકો, બીજી તરફ, હજુ પણ શ્રેષ્ઠ ઑફરોની શોધ કરી રહ્યા છે, જેમ તેઓ સ્ટોર્સમાં હતા, અને વધુને વધુ સુપર-સેવિંગ કૂપનનો શિકાર કરી રહ્યા છે. આવા ગ્રાહકો માટે કૂપન્સ બનાવવા માટે સમર્પિત વેબસાઇટ્સ પણ છે. તમે મશીન લર્નિંગમાં ડેટા માઇનિંગ વિશે, ડેટાને વિઝ્યુઅલાઈઝ કરવા માટે બાર ગ્રાફ, પાઈ ચાર્ટ અને હિસ્ટોગ્રામ બનાવવા અને આ પ્રોજેક્ટ સાથે ફિચર એન્જિનિયરિંગ વિશે શીખી શકો છો.
આગાહીઓ જનરેટ કરવા માટે, તમે NA મૂલ્યો અને ચલોની કોસાઇન સમાનતાને મેનેજ કરવા માટે ડેટા ઇમ્પ્યુટેશન અભિગમો પણ જોઈ શકો છો.
12. ગ્રાહક મંથન આગાહી
ઉપભોક્તા એ કંપનીની સૌથી મહત્વપૂર્ણ સંપત્તિ છે, અને આવક વધારવા અને તેમની સાથે લાંબા ગાળાના અર્થપૂર્ણ જોડાણો બનાવવાના લક્ષ્યાંક ધરાવતા કોઈપણ વ્યવસાય માટે તેમને રાખવું મહત્વપૂર્ણ છે.
તદુપરાંત, નવા ક્લાયંટને હસ્તગત કરવાનો ખર્ચ હાલના ગ્રાહકને ટકાવી રાખવાની કિંમત કરતાં પાંચ ગણો વધારે છે. કસ્ટમર ચર્ન/એટ્રિશન એ જાણીતી વ્યાપારી સમસ્યા છે જેમાં ગ્રાહકો અથવા સબ્સ્ક્રાઇબર્સ સેવા અથવા કંપની સાથે વ્યવસાય કરવાનું બંધ કરે છે.
તેઓ આદર્શ રીતે હવે ચૂકવણી કરનાર ગ્રાહક રહેશે નહીં. ગ્રાહકે કંપની સાથે છેલ્લી વાર વાતચીત કરી ત્યારથી ચોક્કસ સમય થયો હોય તો ગ્રાહકને મંથન કરવામાં આવેલ માનવામાં આવે છે. ક્લાયંટ મંથન કરશે કે કેમ તે ઓળખવું, તેમજ ગ્રાહકની જાળવણીને ધ્યાનમાં રાખીને ઝડપથી સંબંધિત માહિતી આપવી, મંથન ઘટાડવા માટે નિર્ણાયક છે.
અમારા મગજ લાખો ગ્રાહકો માટે ગ્રાહક ટર્નઓવરની અપેક્ષા રાખવામાં અસમર્થ છે; અહીં મશીન લર્નિંગ મદદ કરી શકે છે.
13. વોલમાર્ટ સેલ્સ ફોરકાસ્ટિંગ
મશીન લર્નિંગની સૌથી પ્રખ્યાત એપ્લિકેશનોમાંની એક વેચાણની આગાહી છે, જેમાં ઉત્પાદનના વેચાણને પ્રભાવિત કરતી લાક્ષણિકતાઓ શોધવા અને ભાવિ વેચાણ વોલ્યુમની અપેક્ષાનો સમાવેશ થાય છે.
વોલમાર્ટ ડેટાસેટ, જેમાં 45 સ્થળોના વેચાણ ડેટાનો સમાવેશ થાય છે, તેનો ઉપયોગ આ મશીન લર્નિંગ અભ્યાસમાં થાય છે. સ્ટોર દીઠ વેચાણ, કેટેગરી પ્રમાણે, સાપ્તાહિક ધોરણે ડેટાસેટમાં સામેલ છે. આ મશીન લર્નિંગ પ્રોજેક્ટનો હેતુ દરેક આઉટલેટમાં દરેક વિભાગ માટે વેચાણની અપેક્ષા રાખવાનો છે જેથી તેઓ વધુ સારી રીતે ડેટા-આધારિત ચેનલ ઑપ્ટિમાઇઝેશન અને ઇન્વેન્ટરી પ્લાનિંગ નિર્ણયો લઈ શકે.
વોલમાર્ટ ડેટાસેટ સાથે કામ કરવું મુશ્કેલ છે કારણ કે તેમાં પસંદગીની માર્કડાઉન ઇવેન્ટ્સ છે જે વેચાણ પર અસર કરે છે અને તેને ધ્યાનમાં લેવી જોઈએ.
14. ઉબેર ડેટા વિશ્લેષણ
જ્યારે તેમની એપ્લિકેશન્સમાં મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગને અમલમાં મૂકવા અને એકીકૃત કરવાની વાત આવે છે, ત્યારે લોકપ્રિય રાઇડ-શેરિંગ સેવા પણ પાછળ નથી. દર વર્ષે, તે અબજો ટ્રિપ્સ પર પ્રક્રિયા કરે છે, જે મુસાફરોને દિવસ કે રાત્રિના કોઈપણ સમયે મુસાફરી કરવાની મંજૂરી આપે છે.
કારણ કે તેની પાસે આટલો મોટો ક્લાયન્ટ બેઝ છે, તેને ગ્રાહકની ફરિયાદોને શક્ય તેટલી ઝડપથી ઉકેલવા માટે અસાધારણ ગ્રાહક સેવાની જરૂર છે.
Uber પાસે લાખો પિક-અપ્સનો ડેટાસેટ છે જેનો ઉપયોગ તે અંતદૃષ્ટિને ઉજાગર કરવા અને ગ્રાહક અનુભવને બહેતર બનાવવા માટે ક્લાયંટ ટ્રિપ્સનું વિશ્લેષણ કરવા અને પ્રદર્શિત કરવા માટે કરી શકે છે.
15. કોવિડ -19 વિશ્લેષણ
કોવિડ-19 એ આજે સમગ્ર વિશ્વમાં હાહાકાર મચાવ્યો છે, અને માત્ર રોગચાળાના અર્થમાં નહીં. જ્યારે તબીબી નિષ્ણાતો અસરકારક રસીકરણ બનાવવા અને વિશ્વને રોગપ્રતિકારક બનાવવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી રહ્યા છે, માહિતી વૈજ્ .ાનિકો બહુ પાછળ નથી.
નવા કેસ, દૈનિક સક્રિય સંખ્યા, જાનહાનિ અને પરીક્ષણના આંકડા બધાને જાહેર કરવામાં આવી રહ્યા છે. અગાઉની સદીના સાર્સ ફાટી નીકળવાના આધારે દૈનિક ધોરણે આગાહી કરવામાં આવે છે. આ માટે, તમે રીગ્રેશન એનાલિસિસનો ઉપયોગ કરી શકો છો અને વેક્ટર મશીન-આધારિત આગાહી મોડલ્સને સપોર્ટ કરી શકો છો.
ઉપસંહાર
સારાંશ માટે, અમે કેટલાક ટોચના ML પ્રોજેક્ટ્સની ચર્ચા કરી છે જે તમને મશીન લર્નિંગ પ્રોગ્રામિંગનું પરીક્ષણ કરવામાં તેમજ તેના વિચારો અને અમલીકરણને સમજવામાં મદદ કરશે. મશીન લર્નિંગને કેવી રીતે એકીકૃત કરવું તે જાણવું તમને તમારા વ્યવસાયમાં આગળ વધવામાં મદદ કરી શકે છે કારણ કે દરેક ઉદ્યોગમાં ટેક્નોલોજીનો ઉપયોગ થાય છે.
મશીન લર્નિંગ શીખતી વખતે, અમે ભલામણ કરીએ છીએ કે તમે તમારા ખ્યાલોનો અભ્યાસ કરો અને તમારા બધા અલ્ગોરિધમ્સ લખો. શીખતી વખતે એલ્ગોરિધમ્સ લખવું એ પ્રોજેક્ટ કરવા કરતાં વધુ મહત્વનું છે, અને તે તમને વિષયોને યોગ્ય રીતે સમજવામાં ફાયદો પણ પૂરો પાડે છે.
એક જવાબ છોડો