ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ಅಂದಹಾಗೆ, ಕಳೆದ ಹಲವಾರು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಎಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಮಗೆಲ್ಲರಿಗೂ ತಿಳಿದಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಹಲವಾರು ನಿಗಮಗಳು, ಶಿಕ್ಷಣ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ವಲಯಗಳ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಆಕರ್ಷಿಸುವ ಒಂದು ವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ.
ಈ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಅಥವಾ ಹೊಸಬರು ಇಂದು ಓದಬೇಕಾದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕೆಲವು ಶ್ರೇಷ್ಠ ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ನಾನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇನೆ. ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಓದುವುದು ಬುದ್ಧಿಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದಲ್ಲ ಎಂದು ನೀವೆಲ್ಲರೂ ಒಪ್ಪಿಕೊಂಡಿರಬೇಕು.
ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಓದುವುದರಿಂದ ನಮ್ಮ ಮನಸ್ಸು ಬಹಳಷ್ಟು ಹೊಸ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ನಂತರ ಓದುವುದು ಕಲಿಕೆ. ಸ್ವಯಂ ಕಲಿಯುವವರ ಟ್ಯಾಗ್ ಹೊಂದಲು ಬಹಳಷ್ಟು ವಿನೋದವಾಗಿದೆ. ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕೆಳಗಿನ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕಗಳು AI ಯ ದೊಡ್ಡ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಪರಿಚಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯ ಕೋರ್ಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಸಮಾನವಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
ನೀವು ಒಂದು ಟನ್ ಹೊಂದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅನುಭವ, ಈ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಎತ್ತಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬ್ರಷ್ ಅಪ್ ಮಾಡಲು ಒಂದು ಸೊಗಸಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಲಾ ನಂತರ, ಕಲಿಕೆಯು ನಿರಂತರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ.
1. ಸಂಪೂರ್ಣ ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ
ನೀವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಮಹಾಕಾವ್ಯ ಪ್ರವಾಸವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ನೀವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಹಲವಾರು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿವೆ. ಮತ್ತು ಈ ಪುಸ್ತಕವು ಆ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ!
ಇದು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ, ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ನವಶಿಷ್ಯರನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಚಯ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪುಸ್ತಕವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಚಾರಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಸರಳೀಕೃತ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಪುಸ್ತಕದ ಹಲವಾರು ಮಿಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಓದುಗರಿಗೆ ಚರ್ಚಿಸಲಾದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ನ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು
- ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
- ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್
- ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್
- ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
- ಡೇಟಾ ಸ್ಕ್ರಬ್ಬಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು
- ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು
- ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
2. ಡಮ್ಮೀಸ್ಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ
ಸಾಮಾನ್ಯ ಜನರಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಗೊಂದಲಮಯ ವಿಚಾರವಾಗಿರಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಜ್ಞಾನವುಳ್ಳ ನಮ್ಮಂತಹವರಿಗೆ ಇದು ಬೆಲೆಯಿಲ್ಲ.
ML ಇಲ್ಲದೆ, ಆನ್ಲೈನ್ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ವೆಬ್ ಪುಟಗಳಲ್ಲಿನ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಜಾಹೀರಾತುಗಳು, ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಅಥವಾ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ (ಹೌದು!) ನಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಈ ಪುಸ್ತಕವು ನಿಮಗೆ ಸರಳವಾದ ಪರಿಚಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಅದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ನಿಗೂಢ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಡಮ್ಮೀಸ್ಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಹಾಯದಿಂದ, ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು R ನಂತಹ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು "ಮಾತನಾಡುವುದು" ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ, ಇದು ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, R ನಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು Python ನ Anaconda ಮತ್ತು R ಸ್ಟುಡಿಯೊವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆ
- ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು
- ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಚಕ್ರ
- ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ
- ತರಬೇತಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
- ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟುವುದು
3. ನೂರು ಪುಟಗಳ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪುಸ್ತಕ
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು 100 ಪುಟಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಳ್ಳಲು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವೇ? Andriy Burkov ಅವರ ದಿ ಹಂಡ್ರೆಡ್-ಪೇಜ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಬುಕ್ ಕೂಡ ಅದನ್ನೇ ಮಾಡುವ ಪ್ರಯತ್ನವಾಗಿದೆ.
ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಸುಜೀತ್ ವರಖೇಡಿ, eBay ನಲ್ಲಿ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮುಖ್ಯಸ್ಥ, ಮತ್ತು Google ನಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನಾ ನಿರ್ದೇಶಕ ಪೀಟರ್ ನಾರ್ವಿಗ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಹೆಸರಾಂತ ಚಿಂತನೆಯ ನಾಯಕರು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹರಿಕಾರರಿಗೆ ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪುಸ್ತಕವಾಗಿದೆ. ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಓದಿದ ನಂತರ, ನೀವು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ML-ಆಧಾರಿತ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪುಸ್ತಕವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಿಲ್ಲ. ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಮೂಲಭೂತವಾದದ್ದನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದರೆ ಎಲ್ಲೋ ನೋಡಿ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಒಂದು ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್
- ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ
- ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ
- ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು
- ನರ ಜಾಲಗಳ ಅವಲೋಕನ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ
4. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಅಂಡರ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಡಿಂಗ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂಬ ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಪರಿಚಯವನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಪುಸ್ತಕವು ಅಡಿಪಾಯದ ಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಗಣಿತದ ವ್ಯುತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸರಳ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಅಡಿಪಾಯಗಳನ್ನು ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಈ ಅಡಿಪಾಯಗಳನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಗಣಿತದ ವ್ಯುತ್ಪನ್ನಗಳು.
ಹಿಂದಿನ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕಗಳಿಂದ ಒಳಗೊಂಡಿರದ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಪುಸ್ತಕವು ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದರಲ್ಲಿ ಕನ್ವೆಕ್ಸಿಟಿ ಮತ್ತು ಸ್ಟೆಬಿಲಿಟಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಚರ್ಚೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಸ್ಟೋಕಾಸ್ಟಿಕ್ನಂತಹ ಗಮನಾರ್ಹ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅವರೋಹಣ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಔಟ್ಪುಟ್ ಕಲಿಕೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಹೊಸದಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿರುವ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ವಿಚಾರಗಳಾದ PAC-Bayes ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಸಂಕೋಚನ-ಆಧಾರಿತ ಮಿತಿಗಳು. ಆರಂಭಿಕ ಪದವೀಧರರು ಅಥವಾ ಮುಂದುವರಿದ ಪದವಿಪೂರ್ವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ
- ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು
- ನರ ಜಾಲಗಳು
- PAC-Bayes ವಿಧಾನ
- ಸ್ಟೊಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅವರೋಹಣ
- ರಚನಾತ್ಮಕ ಔಟ್ಪುಟ್ ಕಲಿಕೆ
5. ಪೈಥಾನ್ನೊಂದಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಚಯ
ನೀವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವ ಪೈಥಾನ್-ಬುದ್ಧಿವಂತ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಯಾಗಿದ್ದೀರಾ? ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಹಸವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಪುಸ್ತಕವೆಂದರೆ ಪೈಥಾನ್ನೊಂದಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಚಯ: ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ.
ಪೈಥಾನ್ನೊಂದಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಚಯ ಪುಸ್ತಕದ ಸಹಾಯದಿಂದ: ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ, ಕಸ್ಟಮ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ವಿವಿಧ ಉಪಯುಕ್ತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವಿರಿ.
ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವನ್ನು ನೀವು ಕವರ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ.
matplotlib ಮತ್ತು NumPy ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ಘನ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಟ್ವೀಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಆಧುನಿಕ ತಂತ್ರಗಳು
- ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕಲ್ಪನೆಗಳು
- ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳು
- ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು
- ಮಾದರಿ ಚೈನ್ ಮತ್ತು ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಎನ್ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲೇಷನ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು
- ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಂತರ ಡೇಟಾ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ
6. ಹ್ಯಾಂಡ್ಸ್-ಆನ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಜೊತೆಗೆ ಸೈ-ಕಿಟ್ ಲರ್ನ್, ಕೆರಾಸ್ & ಟೆನ್ಸಾರ್ಫ್ಲೋ
ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕುರಿತು ಅತ್ಯಂತ ಸಂಪೂರ್ಣವಾದ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳಲ್ಲಿ, ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ತುಂಬಿದೆ. ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಹೊಸಬರು ಸಮಾನವಾಗಿ ಈ ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಸಲಹೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಪುಸ್ತಕವು ಸ್ವಲ್ಪ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಇದು ಬಲವಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಪುಸ್ತಕವು ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಫಾರ್ ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಈ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಓದಿದ ನಂತರ, ಮತ್ತಷ್ಟು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ನೀವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಜ್ಜಾಗುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ನಾವು ಭಾವಿಸುತ್ತೇವೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಿ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಭೂದೃಶ್ಯವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನರ ಜಾಲಗಳು
- Scikit-Learn ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ ಮಾದರಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ.
- ಸಮಗ್ರ ತಂತ್ರಗಳು, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳು, ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳಂತಹ ಹಲವಾರು ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
- ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ.
- ಅನ್ವೇಷಿಸುವಾಗ ಕನ್ವಲ್ಯೂಶನಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು, ಮರುಕಳಿಸುವ ಜಾಲಗಳು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ನರ ನಿವ್ವಳ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು.
- ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯಿರಿ.
7. ಹ್ಯಾಕರ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ
ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಅನುಭವಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಾಗಿ, ಹ್ಯಾಕರ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಹ್ಯಾಕರ್ಗಳು ನುರಿತ ಗಣಿತಜ್ಞರು.
R ಬಗ್ಗೆ ದೃಢವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ, ಈ ಪುಸ್ತಕವು ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು R ನಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಮುಂದುವರಿದ R ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಮ್ಯಾನಿಪುಲೇಟ್ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರಕರಣದ ಕಥೆಗಳ ಸೇರ್ಪಡೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ, ಇದು ಹ್ಯಾಕರ್ಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದ ಮಾರಾಟದ ಬಿಂದುವಾಗಿದೆ.
ಪುಸ್ತಕವು ಅದರ ಗಣಿತದ ಸಿದ್ಧಾಂತಕ್ಕೆ ಆಳವಾಗಿ ಹೋಗುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಲಿಕೆಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸರಳ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಅನೇಕ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಇದು ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಆಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಇಮೇಲ್ನ ವಿಷಯವನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ನಿಷ್ಕಪಟ ಬೇಯ್ಸಿಯನ್ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ರಚಿಸಿ.
- ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಗ್ರ 1,000 ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳಿಗೆ ಪುಟ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು
- ನೇರ ಅಕ್ಷರದ ಸೈಫರ್ ಅನ್ನು ಭೇದಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಿ.
8. ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೈಥಾನ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ
ವಿವಿಧ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ರಚಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಈ ಪುಸ್ತಕವು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು Scikit-Learn ನಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಹಲವಾರು ಪ್ರಬಲ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ಕಲಿಸಲು ಟೆನ್ಸರ್ ಫ್ಲೋ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ನಂತರ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಇದು ಯಂತ್ರ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಾಧಿಸಬಹುದಾದ ಅನೇಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.
ನೀವು ರಚಿಸುವ ಮಾದರಿಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಹಲವಾರು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಹ ಇದು ನಿಮಗೆ ಕಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ಎ ಬಿಗಿನರ್ಸ್ ಗೈಡ್
- 2 ಸುದ್ದಿ ಗುಂಪುಗಳ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಮತ್ತು Naive Bayes ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಇಮೇಲ್ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
- SVM ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ಸುದ್ದಿಗಳ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ, ಮರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ
- ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕ್ಲಿಕ್-ಥ್ರೂ ದರದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
- ಸ್ಟಾಕ್ ಬೆಲೆಗಳ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಬಳಕೆ
9. ಪೈಥಾನ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ
ಪೈಥಾನ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪುಸ್ತಕವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಡೊಮೇನ್ನಲ್ಲಿ ಅದರ ಮಹತ್ವವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪುಸ್ತಕವಾಗಿದೆ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅನೇಕ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು. ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ನ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ಉಚಿತ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನೂ ಸಹ ಪೈಥಾನ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಮುಗಿಸಿದ ನಂತರ, ನೀವು ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹಲವಾರು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು
- ನಿರ್ಧಾರ ಮರ
- ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್
- ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳು
- ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು
10. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ: ಸಂಭವನೀಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ
ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ಎ ಪ್ರಾಬಬಿಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಪರ್ಸ್ಪೆಕ್ಟಿವ್ ಒಂದು ಹಾಸ್ಯಮಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪುಸ್ತಕವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ನಾಸ್ಟಾಲ್ಜಿಕ್ ಬಣ್ಣದ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಂತಹ ವಿಭಾಗಗಳಿಂದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಇದು ಅಗತ್ಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಕ್ಯಾಶುಯಲ್ ಗದ್ಯ ಮತ್ತು ಸೂಡೊಕೋಡ್ಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದೆ. ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ಎ ಪ್ರಾಬಬಿಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಪರ್ಸ್ಪೆಕ್ಟಿವ್, ಅಡುಗೆ ಪುಸ್ತಕದ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಇತರ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ತತ್ವಬದ್ಧ ಮಾದರಿ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಅರ್ಥವಾಗುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ನಿರೂಪಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ml ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಏಕೀಕೃತ, ಸಂಭವನೀಯ ವಿಧಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಈ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪರಿಚಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತದಂತಹ ವಿಷಯಗಳ ಕುರಿತು ಮೂಲಭೂತ ಹಿನ್ನೆಲೆ ವಸ್ತು, ಹಾಗೆಯೇ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು, L1 ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿನ ಸಮಕಾಲೀನ ಪ್ರಗತಿಗಳ ಚರ್ಚೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿಷಯವು ವಿಶಾಲ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಎರಡೂ ಆಗಿದೆ.
ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ, ಸಮೀಪಿಸಬಹುದಾದ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ, ಮುಖ್ಯ ಮಹತ್ವದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಹುಸಿ-ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಸಂಭವನೀಯತೆ
- ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ
- ಎಲ್ 1 ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ
- ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
- ಪಠ್ಯ ಸಂಸ್ಕರಣೆ
- ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
- ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
11. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕಲಿಕೆಯ ಅಂಶಗಳು
ಅದರ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಚೌಕಟ್ಟು ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವಿಷಯಗಳಿಗಾಗಿ, ಈ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಂಗೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
ಈ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ನರ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸರಳ ಪರಿಚಯದಂತಹ ವಿಷಯಗಳ ಕುರಿತು ಬ್ರಷ್ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.
ಪುಸ್ತಕವು ಪ್ರತಿ ತಿರುವಿನಲ್ಲಿಯೂ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ತನಿಖೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಓದುಗರನ್ನು ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿಯಾಗಿ ತಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಅಥವಾ ಉದ್ಯೋಗದಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಕುತೂಹಲವನ್ನು ಬೆಳೆಸಲು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ.
ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ಅಥವಾ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಈ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ನೀವು ಕನಿಷ್ಟ ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ (ಮುನ್ಸೂಚನೆ).
- ನರ ಜಾಲಗಳು
- ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿ
- ವರ್ಗೀಕರಣ ಮರಗಳು
- ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು
12. ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್
ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಪಂಚಗಳನ್ನು ಈ ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು. ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮೂಲತಃ ಈ ಪ್ರಕಟಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಪುಸ್ತಕವು ಮಲ್ಟಿವೇರಿಯೇಟ್, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತದ ಕೆಲಸದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸವಾಲಿನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮೇಲೆ, ಉಲ್ಲೇಖ ಪುಸ್ತಕವು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಕಠಿಣ ಮಟ್ಟದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯೊಂದಿಗೆ ಅಧ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಚಯದ ಮೊದಲು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ.
ಪುಸ್ತಕವು ಅಂದಾಜು ನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಖರವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳು ಅಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ತ್ವರಿತ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಯಾವುದೇ ಪುಸ್ತಕಗಳಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಬೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳು
- ಅಂದಾಜು ಅನುಮಿತಿಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು
- ಕರ್ನಲ್ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಹೊಸ ಮಾದರಿಗಳು
- ಮೂಲ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಪರಿಚಯ
- ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಚಯ
13. ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟಿವ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ನಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು
ನೀವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ಗೆ ಹೋಗಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಇದು ನಿಮಗಾಗಿ ಪುಸ್ತಕವಾಗಿದೆ!!! ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ, ಭವಿಷ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಈ ಪುಸ್ತಕವು ML ಬಳಕೆಯ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳೆರಡನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಆಳವಾದ.
"ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟಿವ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ಗಾಗಿ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು" ಎಂಬ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯು ಬಾಯಿಗೆ ಬಂದಂತೆ ಇದೆಯಾದರೂ, ಈ ಪುಸ್ತಕವು ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಒಳನೋಟಕ್ಕೆ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ನಾಲ್ಕು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಹ ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ: ಮಾಹಿತಿ-ಆಧಾರಿತ ಕಲಿಕೆ, ಹೋಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ಕಲಿಕೆ, ಸಂಭವನೀಯತೆ-ಆಧಾರಿತ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ದೋಷ-ಆಧಾರಿತ ಕಲಿಕೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತಾಂತ್ರಿಕವಲ್ಲದ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ವಿವರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಮಾಹಿತಿ ಆಧಾರಿತ ಕಲಿಕೆ
- ಹೋಲಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ಕಲಿಕೆ
- ಸಂಭವನೀಯತೆ ಆಧಾರಿತ ಕಲಿಕೆ
- ದೋಷ ಆಧಾರಿತ ಕಲಿಕೆ
14. ಅಪ್ಲೈಡ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟಿವ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
ಅಪ್ಲೈಡ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟಿವ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಂಪೂರ್ಣ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್, ಡೇಟಾ ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಶ್ರುತಿ ಅಡಿಪಾಯಗಳ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ದತ್ತಾಂಶ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಗಮನಹರಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ, ಕೆಲಸವು ವಿವಿಧ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚಿನ ಹಿಂಜರಿತ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ವಿಧಾನಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹಲವಾರು ಹ್ಯಾಂಡ್ಸ್-ಆನ್, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಅಧ್ಯಾಯವು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತಕ್ಕೂ ಸಮಗ್ರ R ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿವಿಧೋದ್ದೇಶ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪರಿಚಯವಾಗಿ, ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಾಗಿ ಅಥವಾ ಮುಂದುವರಿದ ಪದವಿಪೂರ್ವ ಅಥವಾ ಪದವಿ ಹಂತದ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಕೋರ್ಸ್ಗಳಿಗೆ ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ತಾಂತ್ರಿಕ ಹಿಂಜರಿತ
- ವರ್ಗೀಕರಣ ತಂತ್ರ
- ಸಂಕೀರ್ಣ ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು
15. ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ದಿ ಆರ್ಟ್ ಅಂಡ್ ಸೈನ್ಸ್ ಆಫ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಸ್ ಅದು ಮೇಕ್ ಸೆನ್ಸ್ ಆಫ್ ಡೇಟಾ
ನೀವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮಧ್ಯಂತರ ಅಥವಾ ಪರಿಣತರಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು "ಮೂಲಭೂತಗಳಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಲು" ಬಯಸಿದರೆ, ಈ ಪುಸ್ತಕವು ನಿಮಗಾಗಿ ಆಗಿದೆ! ಇದು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನ ಅಗಾಧವಾದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಆಳಕ್ಕೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ಪಾವತಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಅದರ ಏಕೀಕರಿಸುವ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ (ಸಾಕಷ್ಟು ಸಾಧನೆ!).
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ: ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಕಲೆ ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನವು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಹಲವಾರು ಪ್ರಕರಣ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಹಲವಾರು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು (ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಆಸಕ್ತಿಕರವಾಗಿರಿಸಲು!).
ಪುಸ್ತಕವು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ತಾರ್ಕಿಕ, ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅಪವರ್ತನೀಕರಣ ಮತ್ತು ROC ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಕಾದಂಬರಿ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ
- ತಾರ್ಕಿಕ ಮಾದರಿ
- ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಮಾದರಿ
- ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಮಾದರಿ
- ROC ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
16. ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್: ಪ್ರಾಕ್ಟಿಕಲ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಟೂಲ್ಸ್ & ಟೆಕ್ನಿಕ್ಸ್
ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಿಸ್ಟಂಗಳು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಅಧ್ಯಯನದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳು ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ನೀವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಬೇಕಾದರೆ ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಯೋಜಿಸಬೇಕಾದರೆ ನೀವು ಪುಸ್ತಕ ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್: ಪ್ರಾಕ್ಟಿಕಲ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಟೂಲ್ಸ್ ಮತ್ತು ಟೆಕ್ನಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪುಸ್ತಕವು ಅದರ ತಾಂತ್ರಿಕ ಬದಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಾಂತ್ರಿಕ ಜಟಿಲತೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ವಿವಿಧ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಗಳು
- ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್
- ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
- ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು
- ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ವಿಧಾನಗಳ ಹೋಲಿಕೆ
- ನಿದರ್ಶನ ಆಧಾರಿತ ಕಲಿಕೆ
- ಜ್ಞಾನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಮತ್ತು ಸಮೂಹಗಳು
- ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳು
17. ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಪೈಥಾನ್
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಹೊಂದಿರಬೇಕಾದ ಪ್ರಮುಖ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ML ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಮೊದಲು, ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಬಹುಪಾಲು ನಿರ್ವಹಣೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ನೀವು ಪಾಂಡಾಸ್, NumPy, Ipython ಮತ್ತು ಇತರ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಿತರಾಗಿರಬೇಕು.
ನೀವು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಅಥವಾ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದರೆ, ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ನೀವು ಖಂಡಿತವಾಗಿ ಓದಬೇಕು.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಅಗತ್ಯ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರೀಸ್
- ಮುಂದುವರಿದ ಪಾಂಡಾಗಳು
- ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
- ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ತಯಾರಿ
- ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ವಿಧಾನಗಳು
- ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್
18. ಪೈಥಾನ್ನೊಂದಿಗೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಡಿಪಾಯ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಾಗಿದೆ.
ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ವಿಥ್ ಪೈಥಾನ್ ಎಂಬ ಪುಸ್ತಕವು NLTK ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಿಮಗೆ ಸೂಚನೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಪೈಥಾನ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳ ಮತ್ತು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಮತ್ತು NLP ಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಂಕೇತಿಕ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಪರಿಕರಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ.
ಪೈಥಾನ್ ಪುಸ್ತಕದೊಂದಿಗೆ ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪೈಥಾನ್ ದಿನಚರಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ, ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ NLP ಅನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.
ರಚನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಡೇಟಾ, ಪಠ್ಯ-ಭಾಷಾ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಇತರ NLP-ಕೇಂದ್ರಿತ ಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಲು ಓದುಗರು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಮಾನವ ಭಾಷೆ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ?
- ಭಾಷಾ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಗಳು
- ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪರಿಕರ ಕಿಟ್ (NLTK)
- ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
- ಜನಪ್ರಿಯ ಭಾಷಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು
- ನಿಂದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರ
19. ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕಲೆಕ್ಟಿವ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್
ಟೋಬಿ ಸೆಗರಾನ್ ಅವರ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕಲೆಕ್ಟಿವ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್, ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪುಸ್ತಕಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಎಂದು 2007 ರಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ತಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾರ್ಗಗಳಾಗಿ ಸಾಧಿಸುವ ವರ್ಷಗಳ ಮೊದಲು.
ಪುಸ್ತಕವು ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಅದರ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಅದರ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕಲೆಕ್ಟಿವ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಚಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮಿಲಿ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಕೈಪಿಡಿಯಾಗಿದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪುಸ್ತಕವು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತಿ ಅಧ್ಯಾಯವು ಚರ್ಚಿಸಿದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಬೇಸಿಯನ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್
- ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿ
- ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು
- ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಮಾರ್ಗಗಳು
- ಸಹಯೋಗದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು
- ಋಣಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅಪವರ್ತನ
- ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹರಿಸಲು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು
- ಗುಂಪುಗಳು ಅಥವಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ವಿಧಾನಗಳು
20. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ (ಅಡಾಪ್ಟೇಟಿವ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಸೀರೀಸ್)
ನಮಗೆಲ್ಲರಿಗೂ ತಿಳಿದಿರುವಂತೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಸುಧಾರಿತ ರೀತಿಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಹಿಂದಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ನೀವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತತ್ವಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹ ಸಂಭಾಷಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಬೈಬಲ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುವ ಈ ಪುಸ್ತಕವು ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಮೂರು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಜ್ಞರು ಈ ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ತುಂಬಿರುವ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಆಧಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಕೆಲಸವು ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ, ಸಂಭವನೀಯತೆ ಸಿದ್ಧಾಂತ, ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತ, ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಗಣನೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ಆನ್ಲೈನ್ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ವಿಡಿಯೋಗೇಮ್ಗಳಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಫೀಡ್ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು, ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಧಾನಗಳಂತಹ ಉದ್ಯಮದ ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರು ಬಳಸುವ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. .
ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು
- ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ
- ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಶೋಧನೆ
- ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ತಂತ್ರಗಳು
- ಡೀಪ್ ಫೀಡ್ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು
- ತರಬೇತಿ ಆಳವಾದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
- ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಧಾನ
- ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಶೋಧನೆ
ತೀರ್ಮಾನ
20 ಉನ್ನತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಆ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ನೀವು ಇಷ್ಟಪಡುವ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಗತಿ ಮಾಡಲು ನೀವು ಬಳಸಬಹುದು.
ನೀವು ವಿವಿಧ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಓದಿದರೆ ಆ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ನೀವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಣತಿ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖ ಗ್ರಂಥಾಲಯದಲ್ಲಿ ದೃಢವಾದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ನೀವು ಕೇವಲ ಒಂದು ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಓದಿದರೂ ಸಹ ಕಲಿಯಲು, ಉತ್ತಮಗೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಲು ನೀವು ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ.
ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ನೀವು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರುವಾಗ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥರಾಗಿರುವಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಡೇಟಾವು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಿ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ