ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
- 1. ಟೈಟಾನಿಕ್
- 2. ಐರಿಶ್ ಹೂವಿನ ವರ್ಗೀಕರಣ
- 3. ಬೋಸ್ಟನ್ ಹೌಸ್ ಬೆಲೆ ಭವಿಷ್ಯ
- 4. ವೈನ್ ಗುಣಮಟ್ಟ ಪರೀಕ್ಷೆ
- 5. ಸ್ಟಾಕ್ ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್
- 6. ಚಲನಚಿತ್ರ ಶಿಫಾರಸು
- 7. ಲೋಡ್ ಅರ್ಹತೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
- 8. Twitter ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸೆಂಟಿಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
- 9. ಭವಿಷ್ಯದ ಮಾರಾಟದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
- 10. ನಕಲಿ ಸುದ್ದಿ ಪತ್ತೆ
- 11. ಕೂಪನ್ಗಳ ಖರೀದಿ ಭವಿಷ್ಯ
- 12. ಗ್ರಾಹಕ ಮಂಥನ ಭವಿಷ್ಯ
- 13. ವಾಲ್ಮಾರ್ಟ್ ಮಾರಾಟದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
- 14. ಉಬರ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
- 15. ಕೋವಿಡ್-19 ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
- ತೀರ್ಮಾನ
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕ್ರಮೇಣ ಸುಧಾರಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅಥವಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಶಿಕ್ಷಣ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದರ ಸರಳ ಅಧ್ಯಯನವಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ, ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ.
ML ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಮಾನವ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸರಳ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಪಂಚದ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ ಗೂಗಲ್ ಕೂಡ ಬಳಸುತ್ತದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ.
ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಟ್ರೆಂಡಿಂಗ್ ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವವರೆಗೆ ವಿವಿಧ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ.
ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ಸರಿಪಡಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ದೂರವಿಲ್ಲ.
ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಕೈಗೆತ್ತಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನೀವು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ನಾವು 15 ಉನ್ನತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಯೋಜನೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ್ದೇವೆ.
1. ಟೈಟಾನಿಕ್
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಆನಂದದಾಯಕ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಟೈಟಾನಿಕ್ ಚಾಲೆಂಜ್ ಒಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಕಾಗಲ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಟೈಟಾನಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ದುರದೃಷ್ಟಕರ ಹಡಗಿನ ಮುಳುಗುವಿಕೆಯ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ವಯಸ್ಸು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಆರ್ಥಿಕ ಸ್ಥಿತಿ, ಲಿಂಗ, ಕ್ಯಾಬಿನ್ ಸಂಖ್ಯೆ, ನಿರ್ಗಮನ ಪೋರ್ಟ್, ಮತ್ತು, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಅವರು ಬದುಕುಳಿದಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂಬಂತಹ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ!
K-ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಯ ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ಮರದ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಈ ಯೋಜನೆಗೆ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮದನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನೀವು ವೇಗವಾದ ವಾರಾಂತ್ಯದ ಸವಾಲನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, Kaggle ನಲ್ಲಿ ಇದು ನಿಮಗಾಗಿ ಆಗಿದೆ.
2. ಐರಿಶ್ ಹೂವಿನ ವರ್ಗೀಕರಣ
ಆರಂಭಿಕರು ಐರಿಸ್ ಹೂವಿನ ವರ್ಗೀಕರಣ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಹೊಸಬರಾಗಿದ್ದರೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಇದು ಉತ್ತಮ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ. ಸೀಪಲ್ಸ್ ಮತ್ತು ದಳಗಳ ಉದ್ದವು ಐರಿಸ್ ಹೂವುಗಳನ್ನು ಇತರ ಜಾತಿಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಯೋಜನೆಯ ಉದ್ದೇಶವು ಹೂವುಗಳನ್ನು ಮೂರು ಜಾತಿಗಳಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು: ವರ್ಜೀನಿಯಾ, ಸೆಟೋಸಾ ಮತ್ತು ವರ್ಸಿಕಲರ್.
ವರ್ಗೀಕರಣ ವ್ಯಾಯಾಮಗಳಿಗಾಗಿ, ಯೋಜನೆಯು ಐರಿಸ್ ಹೂವಿನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಖ್ಯಾ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಕಲಿಯುವವರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಐರಿಸ್ ಹೂವಿನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಒಂದು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ, ಅದನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು.
3. ಬೋಸ್ಟನ್ ಹೌಸ್ ಬೆಲೆ ಭವಿಷ್ಯ
ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಸಬರಿಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಬೋಸ್ಟನ್ ಹೌಸಿಂಗ್ ಡೇಟಾ. ವಿವಿಧ ಬೋಸ್ಟನ್ ನೆರೆಹೊರೆಗಳಲ್ಲಿ ಮನೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವುದು ಇದರ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ವಯಸ್ಸು, ಆಸ್ತಿ ತೆರಿಗೆ ದರ, ಅಪರಾಧ ದರ, ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗ ಕೇಂದ್ರಗಳಿಗೆ ನಿಕಟತೆಯಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇವೆಲ್ಲವೂ ವಸತಿ ಬೆಲೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸರಳ ಮತ್ತು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ, ಇದು ಹೊಸಬರಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡಲು ಸರಳವಾಗಿದೆ. ಬೋಸ್ಟನ್ನಲ್ಲಿನ ಆಸ್ತಿ ಬೆಲೆಯ ಮೇಲೆ ಯಾವ ಅಂಶಗಳು ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು, ರಿಗ್ರೆಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ನಿಯತಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ರಿಗ್ರೆಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅವು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಇದು ಉತ್ತಮ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ.
4. ವೈನ್ ಗುಣಮಟ್ಟ ಪರೀಕ್ಷೆ
ವೈನ್ ಒಂದು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಆಲ್ಕೊಹಾಲ್ಯುಕ್ತ ಪಾನೀಯವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ವರ್ಷಗಳ ಹುದುಗುವಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಪ್ರಾಚೀನ ವೈನ್ ಬಾಟಲಿಯು ಬೆಲೆಬಾಳುವ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವೈನ್ ಆಗಿದೆ. ಆದರ್ಶ ಬಾಟಲಿಯ ವೈನ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲು ವೈನ್ ರುಚಿಯ ಜ್ಞಾನದ ವರ್ಷಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಹಿಟ್ ಅಥವಾ ಮಿಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿರಬಹುದು.
ವೈನ್ ಗುಣಮಟ್ಟ ಪರೀಕ್ಷಾ ಯೋಜನೆಯು ಆಲ್ಕೋಹಾಲ್ ಮಟ್ಟ, ಸ್ಥಿರ ಆಮ್ಲೀಯತೆ, ಸಾಂದ್ರತೆ, pH ಮತ್ತು ಇತರ ಅಂಶಗಳಂತಹ ಭೌತ ರಾಸಾಯನಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವೈನ್ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಯೋಜನೆಯು ವೈನ್ನ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ವೈನ್ ಖರೀದಿಯು ತಂಗಾಳಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತದೆ.
5. ಸ್ಟಾಕ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಭವಿಷ್ಯ
ಈ ಉಪಕ್ರಮವು ನೀವು ಆರ್ಥಿಕ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತೀರೋ ಇಲ್ಲವೋ ಎಂಬುದು ಕುತೂಹಲಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಸ್ಟಾಕ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಶಿಕ್ಷಣ ತಜ್ಞರು, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ದ್ವಿತೀಯ ಆದಾಯದ ಮೂಲವಾಗಿಯೂ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸ್ಟಾಕ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಡೇಟಾವು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ.
ಸ್ಟಾಕ್ನ ಭವಿಷ್ಯದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವುದು ಪ್ರಯತ್ನದ ಮೂಲತತ್ವವಾಗಿದೆ. ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ವರ್ಷಗಳ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. Kaggle 50 ರಿಂದ NIFTY-2000 ಸೂಚ್ಯಂಕದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಅದನ್ನು ವಾರಕ್ಕೊಮ್ಮೆ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜನವರಿ 1, 2000 ರಿಂದ, ಇದು 50 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಷೇರು ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
6. ಚಲನಚಿತ್ರ ಶಿಫಾರಸು
ಒಳ್ಳೆ ಸಿನಿಮಾ ನೋಡಿದ ಮೇಲೆ ನಿಮಗೂ ಆ ಭಾವನೆ ಮೂಡಿದೆ ಅಂತ ನನಗೆ ಖಾತ್ರಿಯಿದೆ. ಇದೇ ರೀತಿಯ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ ಇಂದ್ರಿಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಅನುಭವಿಸಿದ್ದೀರಾ?
ನೆಟ್ಫ್ಲಿಕ್ಸ್ನಂತಹ OTT ಸೇವೆಗಳು ತಮ್ಮ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಿವೆ ಎಂದು ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯಾಗಿ, ಅಂತಹ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಕ್ಲೈಂಟ್ಗಳನ್ನು ಅವರ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಗುರಿಪಡಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
Kaggle ನಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಸಲಾದ IMDB ಡೇಟಾವು ಅತ್ಯಂತ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ, ಇದು ಚಲನಚಿತ್ರ ಶೀರ್ಷಿಕೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ರೇಟಿಂಗ್, ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಇತರ ಅಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡೆಲ್ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ವಿಷಯ-ಆಧಾರಿತ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಫೀಚರ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಬಗ್ಗೆ ಕಲಿಯಲು ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
7. ಲೋಡ್ ಅರ್ಹತೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
ಜಗತ್ತು ಸಾಲಗಳ ಸುತ್ತ ಸುತ್ತುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಂಕ್ಗಳ ಲಾಭದ ಪ್ರಮುಖ ಮೂಲವು ಸಾಲದ ಮೇಲಿನ ಬಡ್ಡಿಯಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಅವರು ಅವರ ಮೂಲಭೂತ ವ್ಯವಹಾರವಾಗಿದೆ.
ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಗುಂಪುಗಳು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯದಲ್ಲಿ ಏರಿಕೆ ಕಾಣುವ ಭರವಸೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಹಣವನ್ನು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ಆರ್ಥಿಕತೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು. ಈ ಸ್ವಭಾವದ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಪ್ರಾಪಂಚಿಕ ಸಂತೋಷಗಳಲ್ಲಿ ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳಲು ಸಾಲವನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಸಾಲವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮೊದಲು, ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಸಾಲಗಳು ಅನೇಕ ಜನರ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಯಾರಾದರೂ ಅರ್ಜಿ ಸಲ್ಲಿಸುವ ಸಾಲಕ್ಕೆ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಸಾಲವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಅಥವಾ ನಿರಾಕರಿಸಿದ ನಂತರ ಉತ್ತಮ ಯೋಜನೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
8. ಟ್ವಿಟರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸೆಂಟಿಮೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್
ಇವರಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಟ್ವಿಟರ್, ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಮತ್ತು ರೆಡ್ಡಿಟ್ನಂತಹ, ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ಘಟನೆಗಳು, ಜನರು, ಕ್ರೀಡೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲಿನ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ-ಸಂಬಂಧಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಉಪಕ್ರಮಗಳನ್ನು ರಾಜಕೀಯ ಪ್ರಚಾರಗಳು ಮತ್ತು Amazon ಉತ್ಪನ್ನ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಈ ಯೋಜನೆಯು ನಿಮ್ಮ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊದಲ್ಲಿ ಅದ್ಭುತವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ! ಭಾವನೆಯ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಅಂಶ-ಆಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ, ಬೆಂಬಲ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳು, ಹಿಂಜರಿತ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು (ಸತ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು).
9. ಭವಿಷ್ಯದ ಮಾರಾಟದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
ಬಿಗ್ B2C ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ತಮ್ಮ ದಾಸ್ತಾನುಗಳಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉತ್ಪನ್ನವು ಎಷ್ಟು ಮಾರಾಟವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಮಾರಾಟದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಲೀಕರಿಗೆ ಯಾವ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೇಡಿಕೆಯಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾದ ಮಾರಾಟದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ವ್ಯರ್ಥವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಬಜೆಟ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
ವಾಲ್ಮಾರ್ಟ್, ಐಕೆಇಎ, ಬಿಗ್ ಬಾಸ್ಕೆಟ್ ಮತ್ತು ಬಿಗ್ ಬಜಾರ್ನಂತಹ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ಉತ್ಪನ್ನದ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮಾರಾಟದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಅಂತಹ ML ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನೀವು ತಿಳಿದಿರಬೇಕು. ಅಲ್ಲದೆ, ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಉತ್ತಮ ಗ್ರಹಿಕೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಸರಳ ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿತದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಈ ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ನೀವು Dora, Scrubadub, Pandas, NumPy ಮತ್ತು ಇತರ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
10. ನಕಲಿ ಸುದ್ದಿ ಪತ್ತೆ
ಇದು ಶಾಲಾ ಮಕ್ಕಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಂಡು ಮತ್ತೊಂದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಯತ್ನವಾಗಿದೆ. ನಮಗೆಲ್ಲರಿಗೂ ತಿಳಿದಿರುವ ಹಾಗೆ ಸುಳ್ಳು ಸುದ್ದಿಗಳು ಕಾಳ್ಗಿಚ್ಚಿನಂತೆ ಹರಡುತ್ತಿವೆ. ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ದೈನಂದಿನ ಸುದ್ದಿಗಳನ್ನು ಓದುವವರೆಗೆ ಎಲ್ಲವೂ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಸುಳ್ಳು ಸುದ್ದಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಮತ್ತು ಟ್ವಿಟರ್ನಂತಹ ಅನೇಕ ದೊಡ್ಡ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಪೋಸ್ಟಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಫೀಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಕಲಿ ಸುದ್ದಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಈಗಾಗಲೇ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಸುಳ್ಳು ಸುದ್ದಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಈ ರೀತಿಯ ML ಯೋಜನೆಗೆ ಬಹು NLP ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ (PassiveAggressiveClassifier ಅಥವಾ Naive Bayes ವರ್ಗೀಕರಣ) ಸಂಪೂರ್ಣ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
11. ಕೂಪನ್ಗಳ ಖರೀದಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
2020 ರಲ್ಲಿ ಕರೋನವೈರಸ್ ಗ್ರಹದ ಮೇಲೆ ದಾಳಿ ಮಾಡಿದಾಗ ಗ್ರಾಹಕರು ಆನ್ಲೈನ್ ಖರೀದಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಆಲೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಶಾಪಿಂಗ್ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಆನ್ಲೈನ್ಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲು ಒತ್ತಾಯಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಗ್ರಾಹಕರು ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿದ್ದಂತೆಯೇ ಇನ್ನೂ ಉತ್ತಮ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಸೂಪರ್-ಉಳಿತಾಯ ಕೂಪನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಬೇಟೆಯಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಅಂತಹ ಕ್ಲೈಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಕೂಪನ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮೀಸಲಾದ ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳು ಸಹ ಇವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ, ಬಾರ್ ಗ್ರಾಫ್ಗಳು, ಪೈ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಈ ಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಕುರಿತು ನೀವು ಕಲಿಯಬಹುದು.
ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ನೀವು NA ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳ ಕೊಸೈನ್ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಡೇಟಾ ಇಂಪ್ಯುಟೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಬಹುದು.
12. ಗ್ರಾಹಕ ಮಂಥನದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
ಗ್ರಾಹಕರು ಕಂಪನಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಆಸ್ತಿಯಾಗಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಆದಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವರೊಂದಿಗೆ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಹೊಸ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ವೆಚ್ಚವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಒಂದನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ವೆಚ್ಚಕ್ಕಿಂತ ಐದು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. ಕಸ್ಟಮರ್ ಚರ್ನ್/ಆಟ್ರಿಷನ್ ಎನ್ನುವುದು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ವ್ಯಾಪಾರ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರು ಅಥವಾ ಚಂದಾದಾರರು ಸೇವೆ ಅಥವಾ ಕಂಪನಿಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಡುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಅವರು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಪಾವತಿಸುವ ಗ್ರಾಹಕರಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಗ್ರಾಹಕರು ಕೊನೆಯದಾಗಿ ಕಂಪನಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಿದ ನಂತರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯವಾಗಿದ್ದರೆ ಗ್ರಾಹಕನನ್ನು ಮಂಥನ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕರು ಮಂಥನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಹಾಗೆಯೇ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನೀಡುವುದು ಮಂಥನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಲಕ್ಷಾಂತರ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ವಹಿವಾಟು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ನಮ್ಮ ಮಿದುಳುಗಳು ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ; ಇಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
13. ವಾಲ್ಮಾರ್ಟ್ ಮಾರಾಟದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೆಂದರೆ ಮಾರಾಟದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ಇದು ಉತ್ಪನ್ನ ಮಾರಾಟದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಮಾರಾಟದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
45 ಸ್ಥಳಗಳಿಂದ ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಾಲ್ಮಾರ್ಟ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಈ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಅಂಗಡಿಯ ಮಾರಾಟವನ್ನು, ವರ್ಗದ ಪ್ರಕಾರ, ವಾರಕ್ಕೊಮ್ಮೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಯೋಜನೆಯ ಉದ್ದೇಶವು ಪ್ರತಿ ಔಟ್ಲೆಟ್ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ವಿಭಾಗಕ್ಕೆ ಮಾರಾಟವನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವುದು, ಇದರಿಂದ ಅವರು ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಚಾನಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ದಾಸ್ತಾನು ಯೋಜನೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.
ವಾಲ್ಮಾರ್ಟ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಮಾರಾಟದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಮಾರ್ಕ್ಡೌನ್ ಈವೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು.
14. ಉಬರ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ತಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಬಂದಾಗ, ಜನಪ್ರಿಯ ರೈಡ್-ಹಂಚಿಕೆ ಸೇವೆಯು ತುಂಬಾ ಹಿಂದುಳಿದಿಲ್ಲ. ಪ್ರತಿ ವರ್ಷ, ಇದು ಶತಕೋಟಿ ಟ್ರಿಪ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಯಾಣಿಕರು ಹಗಲು ಅಥವಾ ರಾತ್ರಿಯ ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಯಾಣಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಇದು ಅಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಬೇಗ ಗ್ರಾಹಕರ ದೂರುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅಸಾಧಾರಣ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಟ್ರಿಪ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು Uber ಲಕ್ಷಾಂತರ ಪಿಕ್-ಅಪ್ಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
15. ಕೋವಿಡ್ -19 ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
COVID-19 ಇಂದು ಜಗತ್ತನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿದೆ, ಮತ್ತು ಕೇವಲ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ತಜ್ಞರು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವ್ಯಾಕ್ಸಿನೇಷನ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮತ್ತು ಜಗತ್ತನ್ನು ಪ್ರತಿರಕ್ಷಿಸುವಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಹಿಂದೆ ಇಲ್ಲ.
ಹೊಸ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ದೈನಂದಿನ ಸಕ್ರಿಯ ಎಣಿಕೆ, ಸಾವುನೋವುಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಹಿಂದಿನ ಶತಮಾನದ SARS ಏಕಾಏಕಿ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿದಿನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕಾಗಿ, ನೀವು ರಿಗ್ರೆಷನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಭವಿಷ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದರ ಆಲೋಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಕೆಲವು ಉನ್ನತ ML ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಮ್ಮ ವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಕಲಿಯುವಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ನಾವು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಕಲಿಯುವಾಗ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಇದು ನಿಮಗೆ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ