Table of Contents[Veşartin][Rêdan]
Bi awayê, em hemî haydar in ku teknolojiya fêrbûna makîneyê di çend salên dawî de çiqas zû pêş ketiye. Fêrbûna makîneyê dîsîplînek e ku bala gelek pargîdanî, akademîsyen û sektoran kişandiye.
Ji ber vê yekê, ez ê hin pirtûkên herî mezin ên li ser fêrbûna makîneyê nîqaş bikim ku endezyarek an nûxwaz divê îro bixwînin. Divê we hemûyan li hev kiribin ku xwendina pirtûkan ne weka bikaranîna aqil e.
Xwendina pirtûkan alîkariya hişê me dike ku gelek tiştên nû kifş bike. Xwendin hînbûn e, jixwe. Etîketek xwe-xwendekar pir kêfê ye. Di vê gotarê de pirtûkên dersê yên herî mezin ên ku di qadê de peyda dibin dê werin ronî kirin.
Pirtûkên dersê yên jêrîn danasînek ceribandin-û-rast pêşkêşî qada mezin a AI-yê dikin û bi gelemperî di qursên zanîngehê de têne bikar anîn û ji hêla akademîsyen û endezyaran ve têne pêşniyar kirin.
Her çend tonek we hebe fêrbûna makîneyê tecrubeya, bijartina yek ji van pirtûkan dibe ku ji bo firçekirinê rêyek ecêb be. Jixwe, hînbûn pêvajoyek domdar e.
1. Fêrbûna Makîneyê Ji bo Destpêkên Bêkêmasî
Hûn dixwazin fêrbûna makîneyê bixwînin lê hûn nizanin ka meriv wê çawa bike. Gelek têgehên teorîk û statîstîkî yên girîng hene ku divê hûn berî destpêkirina rêwîtiya xweya epîk a nav fêrbûna makîneyê fam bikin. Û ev pirtûk wê hewcedariyê tije dike!
Ew nuwazeyên bêkêmasî bi astek bilind, bikêrhatî pêşkêşî dike danasîna fêrbûna makîneyê. Pirtûka Fêrbûna Makîneyê ji bo Destpêkên Bêkêmasî ji bo her kesê ku li ravekirina herî hêsan a fêrbûna makîneyê û ramanên têkildar digere yek ji bijarteyên çêtirîn e.
Gelek algorîtmayên ml yên pirtûkê bi ravekirinên berbiçav û mînakên grafîkî ve têne hev kirin ku ji xwendevanan re bibin alîkar ku her tiştê ku tê nîqaş kirin fam bikin.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Bingehên torên neural
- Analîzkirina regresyonê
- endezyariya taybetmendiyê
- Clustering
- Cross-validation
- Teknîkên paqijkirina daneyan
- Darên Biryarê
- Modelkirina Ensembleyê
2. Fêrbûna Makîneyê ji bo Dummies
Fêrbûna makîneyê dibe ku ji bo mirovên birêkûpêk ramanek tevlihev be. Lêbelê, ew ji bo me yên ku zana ne biha ye.
Bêyî ML, dijwar e ku meriv pirsgirêkên wekî encamên lêgerîna serhêl, reklamên rast-a-dem li ser rûpelên malperê, otomatîkî, an jî fîlterkirina spam-ê birêve bibe (Erê!).
Wekî encamek, ev pirtûk danasînek rasterast pêşkêşî we dike ku dê ji we re bibe alîkar ku hûn di derheqê qada enigmatîk a fêrbûna makîneyê de bêtir fêr bibin. Bi alîkariya Machine Learning For Dummies, hûn ê fêr bibin ka meriv çawa bi zimanên mîna Python û R "axaftin" dike, ku dê ji we re bihêle ku hûn komputeran perwerde bikin da ku nasîna nimûne û analîza daneyê bikin.
Wekî din, hûn ê fêr bibin ka meriv çawa Python's Anaconda û R Studio bikar tîne da ku di R-yê de pêşve bibe.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Amadekirina daneyê
- nêzîkatiyên ji bo fêrbûna makîneyê
- Çerxa fêrbûna makîneyê
- Fêrbûna bi çavdêrî û bêserûber
- Pergalên fêrbûna makîneyê yên perwerdehiyê
- Rêbazên fêrbûna makîneyê bi encaman ve girêdidin
3. Pirtûka Hînbûna Makîneya Sed Rûpel
Ma gengaz e ku meriv hemî aliyên fêrbûna makîneyê di binê 100 rûpelan de veşêre? Pirtûka Hînbûna Makîneyê ya Sed Rûpel a Andriy Burkov hewldanek e ku heman tiştî bike.
Pirtûka fêrbûna makîneyê baş hatî nivîsandin û ji hêla rêberên ramanê yên navdar ve tê piştgirî kirin, di nav de Sujeet Varakhedi, Serokê Endezyariyê li eBay, û Peter Norvig, Gerînendeyê Lêkolînê li Google.
Ew ji bo destpêkek di fêrbûna makîneyê de pirtûka herî mezin e. Piştî ku hûn pirtûkê bi tevahî bixwînin, hûn ê bikaribin pergalên AI-ê yên sofîstîke ava bikin û fêm bikin, di hevpeyivînek fêrbûna makîneyê de biserkevin, û tewra pargîdaniya xweya bingehîn a ML-ê jî bidin destpêkirin.
Lêbelê, pirtûk ne ji bo destpêkek bêkêmasî di fêrbûna makîneyê de ye. Ger hûn li tiştek bingehîntir digerin li cîhek binêrin.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Anatomiya a algorîtmaya fêrbûnê
- Fêrbûna bi çavdêrî û fêrbûna bêserûber
- Fêrbûna Hêzkirinê
- Algorîtmayên bingehîn ên Fêrbûna Makîneyê
- Pêşniyara torên neuralî û fêrbûna kûr
4. Fêmkirina Fêrbûna Makîneyê
Destpêkek sîstematîkî ya fêrbûna makîneyê di pirtûka Fêmkirina Fêrbûna Makîneyê de tê pêşkêş kirin. Pirtûk bi kûrahî li ramanên bingehîn, paradîgmayên hesabkerî, û derhênerên matematîkî yên fêrbûna makîneyê vedigere.
Rêjeyek berfireh a mijarên fêrbûna makîneyê ji hêla fêrbûna makîneyê ve bi rengek hêsan tê pêşkêş kirin. Bingehên teorîkî yên fêrbûna makîneyê di pirtûkê de, bi hevûdu veqetandinên matematîkî yên ku van bingehan vediguherînin algorîtmayên bikêr, têne vegotin.
Pirtûk berî ku gelek mijarên girîng ên ku ji hêla pirtûkên dersê yên berê ve nehatine vegirtin, bingehên bingehîn pêşkêş dike.
Di vê yekê de nîqaşek li ser têgînên tevlihevî û aramiyê û tevliheviya jimartinê ya fêrbûnê, û her weha paradîgmayên algorîtmîkî yên girîng ên mîna stokastîk hene. daketina gradient, torên neuralî, û fêrbûna hilbera birêkûpêk, û her weha ramanên teorîkî yên nû yên derketine mîna nêzîkatiya PAC-Bayes û sînorên li ser bingeha çewisandinê. ji bo mezûnên destpêkê an xwendekarên pêşkeftî hatine sêwirandin.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Tevliheviya hesabkirinê ya fêrbûna makîneyê
- algorîtmayên ML
- Torên neural
- Nêzîkatiya PAC-Bayes
- Daketina gradient Stochastic
- Fêrbûna hilbera sazkirî
5. Destpêka Fêrbûna Makîneyê bi Python
Ma hûn zanyarek daneya Python-ê ku dixwazin fêrbûna makîneyê bixwînin? Pirtûka çêtirîn ku hûn pê re serpêhatiya fêrbûna makîneyê dest pê bikin Destpêka Fêrbûna Makîneyê bi Python re ye: Rêberek ji bo Zanistên Daneyê.
Bi alîkariya pirtûka Destpêka Fêrbûna Makîneyê bi Python: Rêberek ji bo Zanistên Daneyê, hûn ê ji bo afirandina bernameyên fêrbûna makîneya xwerû cûrbecûr teknîkên kêrhatî kifş bikin.
Hûn ê her gava girîng a ku di karanîna Python û pakêta Scikit-Learn de têkildar e veşêrin da ku serîlêdanên fêrbûna makîneya pêbawer ava bikin.
Bidestxistina têgihiştinek zexm a pirtûkxaneyên matplotlib û NumPy dê fêrbûnê pir hêsantir bike.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Teknîkên nûjen ên ji bo guheztina parametre û nirxandina modelê
- Serlêdan û ramanên fêrbûna makîneya bingehîn
- teknîkên fêrbûna otomatîk
- Teknîkên ji bo manîpulekirina daneya nivîsê
- Modela zincîrekirin û lûleyên encapsulasyona xebata xebatê
- Nûneratiya daneyan piştî pêvajoyê
6. Bi fêrbûna Sci-kit, Keras & Tensorflow re Fêrbûna Makîneya Destan
Di nav weşanên herî berbiçav ên li ser zanistiya daneyê û fêrbûna makîneyê de, ew bi zanebûn tijî ye. Tête şîret kirin ku pispor û kesên nûjen di derbarê vê mijarê de bêtir lêkolîn bikin.
Her çend ev pirtûk tenê hindik teoriyek dihewîne jî, ew ji hêla mînakên bihêz ve tê piştgirî kirin, ku ew di navnîşê de cîhek dide.
Di vê pirtûkê de gelek mijar hene, di nav de scikit-learn ji bo projeyên fêrbûna makîneyê û TensorFlow ji bo afirandin û perwerdekirina torên neuralî.
Piştî xwendina vê pirtûkê, em difikirin ku hûn ê çêtir bibin ku hûn bêtir tê de kûr bibin hînbûna kûr û bi pirsgirêkên pratîkî re mijûl bibin.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Pîvana fêrbûna makîneyê, nemaze torên neuralî bikolin
- Bi karanîna Scikit-Learn projeyek fêrbûna makîneya nimûne ji destpêkê heya encamê bişopînin.
- Gelek modelên perwerdehiyê, wekî teknîkên ensembleyê, daristanên bêserûber, darên biryarê, û makîneyên vektorê piştgirî binirxînin.
- Bi karanîna pirtûkxaneya TensorFlow re torên neuralî biafirînin û perwerde bikin.
- Di dema lêgerînê de torên konvolutional, torên dubare, û fêrbûna xurtkirina kûr bifikirin tora neuralî design.
- Fêr bibe ka meriv çawa torên neuralî yên kûr çawa pîvan û perwerde dike.
7. Fêrbûna Makîneyê ji bo Hackeran
Ji bo bernameçêkerê demsalî yê ku bi analîzkirina daneyan re eleqedar e, pirtûka Fêrbûna Makîneyê ji bo Hackeran hatiye nivîsandin. Hacker di vê çarçoveyê de matematîkzanên jêhatî ne.
Ji bo kesek ku têgihîştinek zexm ya R-yê heye, ev pirtûk bijarteyek girîng e ji ber ku piraniya wê li ser analîza daneya R-yê ye. Wekî din di pirtûkê de ew e ku meriv çawa daneyan bi karanîna R-ya pêşkeftî manîpule dike.
Tevlêbûna çîrokên dozê yên têkildar girîngiyê dide nirxa karanîna algorîtmayên fêrbûna makîneyê dikare bibe pirtûka Fêrbûna Makîneyê ji bo Hackeran xala firotanê ya herî girîng.
Pirtûk gelek mînakên cîhana rastîn dide ku fêrbûna makîneya fêrbûnê sadetir û bileztir bike û ne ku kûrtir bikeve nav teoriya wê ya matematîkî.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Tesnîfkerek Bayesian a naîf biafirînin ku tenê naveroka e-nameyê analîz dike da ku diyar bike ka ew spam e.
- Pêşbînkirina hejmara dîtinên rûpelê ji bo 1,000 malperên jorîn bi karanîna regresyona xêzkirî
- Rêbazên xweşbîniyê bi hewldana şikandina şîfreyek tîpek rasterast vekolin.
8. Fêrbûna Makîneya Python Bi Nimûneyan
Ev pirtûk, ku ji we re dibe alîkar ku hûn fêrbûna Makîne, Fêrbûna Kûr, û Analîzkirina Daneyên cihêreng fam bikin û biafirînin, îhtîmal e ku yekane ye ku tenê li Python-ê wekî zimanek bernamekirinê disekine.
Ew çend pirtûkxaneyên hêzdar ji bo pêkanîna algorîtmayên fêrbûna makîneyê yên cihêreng, wek Scikit-Learn, vedigire. Dûv re modula Tensor Flow tê bikar anîn da ku hûn di derbarê fêrbûna kûr de fêr bibin.
Di dawiyê de, ew gelek derfetên analîzkirina daneyê yên ku bi karanîna makîneyê û fêrbûna kûr têne bidestxistin destnîşan dike.
Di heman demê de ew gelek teknîkên ku dikarin werin bikar anîn ji bo zêdekirina bandora modela ku hûn diafirînin fêrî we dike.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Fêrbûna Python û Fêrbûna Makîneyê: Rêbernameyek Destpêkê
- Vekolîna daneya 2 komên nûçeyan û tespîtkirina e-nameya spam a Naive Bayes
- Bi karanîna SVM-an, mijarên çîrokên nûçeyan dabeş bikin Pêşbîniya bikirtînin bi karanîna algorîtmayên li ser daran
- Pêşbînkirina rêjeya klîk bi karanîna regresyona lojîstîkî
- Bikaranîna algorîtmayên regresyonê ji bo pêşbînkirina standardên herî bilind ên bihayên stock
9. Fêrbûna Makîneya Python
Pirtûka Fêrbûna Makîneya Python bingehên fêrbûna makîneyê û her weha girîngiya wê di qada dîjîtal de rave dike. Ew ji bo destpêkek pirtûkek fêrbûna makîneyê ye.
Wekî din di pirtûkê de gelek binavçe û serîlêdanên fêrbûna makîneyê hene. Prensîbên bernamesaziya Python û meriv çawa bi zimanê bernamesaziya belaş û çavkaniya vekirî dest pê dike jî di pirtûka Fêrbûna Makîneya Python de cih digire.
Piştî qedandina pirtûka fêrbûna makîneyê, hûn ê bikaribin bi karanîna kodkirina Python-ê hejmarek karên fêrbûna makîneyê bi bandor saz bikin.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Bingehên îstîxbarata artificial
- dara biryarê
- Regresyona lojîstîk
- torên neuralî yên kûr
- Bingehên zimanê bernamesaziyê Python
10. Fêrbûna Makîne: Perspektîfek Ihtîmalî
Fêrbûna Makîne: Perspektîfek Probabilistic pirtûkek fêrbûna makîneyê ya mîzahî ye ku grafikên rengîn ên nostaljîk û mînakên pratîkî, cîhana rastîn ên ji dîsîplînên wekî biyolojî, dîtina computer, robotîk, û pêvajoyek nivîsê vedihewîne.
Ew ji bo algorîtmayên bingehîn bi proses û pseudokdê tije ye. Fêrbûna Makîne: Perspektîfek Ihtîmalî, berevajî weşanên fêrbûna makîneyê yên din ên ku bi şêwaza pirtûkek aşpêdanê têne pêşkêş kirin û nêzîkatiyên cûrbecûr heurîstîkî vedibêjin, balê dikişîne ser rêgezek bingehîn-model.
Ew bi rengek zelal û têgihîştî modêlên ml-ê destnîşan dike ku nûnerên grafîkî bikar tînin. Li ser bingeha nêzîkatiyek yekgirtî, îhtîmalek, ev pirtûka dersê danasînek bêkêmasî û xweser ji qada fêrbûna makîneyê re peyda dike.
Naverok hem fireh û hem jî kûr e, di nav de materyalên paşerojê yên bingehîn ên li ser mijarên wekî îhtîmal, xweşbînkirin, û cebraya xêzkirî, û her weha nîqaşek li ser pêşkeftinên hevdem ên di deverê de wekî zeviyên rasthatî yên şertî, birêkûpêkkirina L1, û fêrbûna kûr.
Pirtûk bi zimanek nebaş, nêzîkatî hatî nivîsandin, ku ji bo algorîtmayên girîng ên sereke pseudo-kod vedihewîne.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Dibêtî
- Hînbûna dûr
- Rêzikkirina L1
- Çêkirin
- Danasîna tekstê
- sepanên Computer Vision
- Sepanên Robotîk
11. Hêmanên Fêrbûna Îstatîstîkî
Ji bo çarçoweya wê ya têgehî û cûrbecûr mijaran, ev pirtûka fêrbûna makîneyê bi gelemperî di qadê de tê pejirandin.
Ev pirtûk dikare wekî referans ji bo her kesê ku hewce dike ku li ser mijarên mîna torên neuralî û teknîkên ceribandinê û her weha destpêkek hêsan a fêrbûna makîneyê bişopîne were bikar anîn.
Pirtûk bi tundî xwendevanan dişoxilîne ku di her gavê de ceribandin û vekolînên xwe bike, û ew ji bo çandina jêhatîbûn û meraqa ku ji bo çêkirina pêşkeftinên têkildar di kapasîteya an karek fêrbûna makîneyê de hewce dike hêja dike.
Ew ji bo statîstîkvan û her kesê ku di karsazî an zanistî de bi daneheva daneyê re eleqedar e amûrek girîng e. Berî ku hûn dest bi vê pirtûkê bikin, pê ewle bin ku hûn bi kêmanî cebraya xêzîkî fam bikin.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Fêrbûna bi çavdêrî (pêşbînî) heya fêrbûna bêserûber
- Torên neural
- Piştgiriya makîneyên vektor
- daran Classification
- Algorîtmayan zêde dikin
12. Naskirina Pattern û Fêrbûna Makîneyê
Di vê pirtûkê de cîhanên nasîna nimûne û fêrbûna makîneyê dikare bi tevahî were vekolîn. Nêzîkatiya Bayesian ji bo naskirina nimûneyê di destpêkê de di vê weşanê de hate pêşkêş kirin.
Wekî din, pirtûk mijarên dijwar ên ku hewceyê têgihîştina xebatê ya pirreng, zanistiya daneyê, û cebraya xêzika bingehîn hewce dike vedikole.
Li ser fêrbûna makîneyê û îhtimalê, pirtûka referansê beşên bi astên dijwar ên tevliheviyê yên li ser bingeha meylên di daneyan de pêşkêşî dike. Mînakên sade beriya danasîna giştî ya naskirina nimûneyê têne dayîn.
Pirtûk teknîkên ji bo encamdana nêzîk pêşkêşî dike, ku di rewşên ku çareseriyên tam nepratîk in rê dide nêzîkatiyên bilez. Pirtûkên din tune ku modelên grafîkî bikar tînin da ku dabeşên îhtîmalê diyar bikin, lê ew dike.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- rêbazên Bayesian
- Algorîtmayên Encama Nêzîkî
- Modelên nû yên li ser bingeha kernelan
- Destpêka teoriya îhtîmala bingehîn
- Destpêka naskirina nimûne û fêrbûna makîneyê
13. Bingehên Fêrbûna Makîneyê ji Analîtîkên Daneyên Pêşbînbar
Ger we bingehên fêrbûna makîneyê jêhatî kiriye û hûn dixwazin berbi analîtîkên daneya pêşbînîker ve biçin, ev pirtûk ji bo we ye!!! Bi dîtina qalibên ji danûstendinên girseyî, Fêrbûna Makîneyê dikare ji bo pêşxistina modelên pêşbîniyê were bikar anîn.
Ev pirtûk pêkanîna karanîna ML-ê vedikole Analîtîk Daneyên Pêşbînî bi kûrahî, hem prensîbên teorîk hem jî mînakên rastîn.
Tevî vê rastiyê ku sernavê "Bingehên Fêrbûna Makîneyê ji bo Analîtîkên Daneyên Pêşbînbar" devkî ye, ev pirtûk dê rêwîtiya Analîtîka Daneyên Pêşbîniyê ji daneyê berbi têgihiştinê heya encamekê destnîşan bike.
Di heman demê de ew çar nêzîkatiyên fêrbûna makîneyê jî nîqaş dike: fêrbûna-based agahdarî, fêrbûna-bingeha wekheviyê, fêrbûna-bingeha îhtimalê, û fêrbûna bingeha xeletiyê, her yek bi ravekirinek têgînî ya ne-teknîkî li dûv modelên matematîkî û algorîtmayên bi mînakan.
Mijarên ku di pirtûkê de hatine girtin
- Fêrbûna-based Information
- Fêrbûna li ser bingeha wekheviyê
- Fêrbûna-based Probability
- Fêrbûna-based Error
14. Modelkirina Pêşbîniya Serlêdan
Modela Pêşbîniya Serlêdan tevahiya pêvajoya modela pêşdîtinê vedikole, ku bi qonaxên krîtîk ên pêşdibistanên daneyê, dabeşkirina daneyan, û bingehên birêkûpêkkirina modelê dest pê dike.
Dûv re xebat ravekirinên zelal ên cûrbecûr nêzîkatiyên paşveçûn û dabeşkirinê yên konvansiyonel û yên vê dawiyê, bi hûrgulî li ser nîşankirin û çareserkirina pirsgirêkên daneyên cîhana rastîn pêşkêşî dike.
Rêbername hemî aliyên pêvajoya modelkirinê bi gelek mînakên destan, cîhana rastîn nîşan dide, û her beş ji bo her qonaxa pêvajoyê koda R-ya berfireh vedihewîne.
Ev cildê pirarmancî dikare wekî danasîna modelên pêşdîtin û tevahiya pêvajoya modelkirinê, wekî rêbernameyek referansê ji bo bijîjkan, an wekî metnek ji bo qursên pêşkeftî yên modela pêşdîtinê yên asta lîsansê an mezûniyetê were bikar anîn.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Teknîkî Regression
- Teknîkî dabeşkirinê
- Algorîtmayên ML tevlihev
15. Fêrbûna Makîneyê: Huner û Zanistiya Algorîtmayên ku Daneyên Têgihiştinê Dikin
Ger hûn di fêrbûna makîneyê de navbeynkar an pispor in û dixwazin vegerin "vegera bingehîn," ev pirtûk ji bo we ye! Ew bi tevahî kredî dide tevlihevî û kûrahiya mezin a Fêrbûna Makîneyê di heman demê de ku tu carî çavê xwe ji prensîbên wê yên yekbûyî winda nake (gelek serkeftinek!).
Fêrbûna Makîneyê: Huner û Zanistiya Algorîtmayan gelek lêkolînên dozê yên zêdebûna tevliheviyê, û her weha gelek mînak û wêneyan vedihewîne (ji bo ku tiştan balkêş bihêlin!).
Pirtûk di heman demê de cûrbecûr modelên mentiqî, geometrîkî û statîstîkî, û her weha mijarên tevlihev û nû yên mîna faktorkirina matrixê û analîza ROC vedihewîne.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Algorîtmayên fêrbûna makîneyê hêsan dike
- Modela mantiqî
- Modela geometrîk
- Modela Statîstîk
- analîza ROC
16. Kêmkirina Daneyan: Amûr & Teknîkên Fêrbûna Makîneya Pratîk
Bi karanîna nêzîkatiyên ji xwendina pergalên databasê, fêrbûna makîneyê, û statîstîkan, teknolojiyên derxistina daneyê me dihêlin ku em di gelek daneyan de nimûneyan bibînin.
Ger hûn hewce ne ku hûn bi taybetî teknîkên kaxeza daneyê bixwînin an jî plan bikin ku bi gelemperî fêrbûna makîneyê fêr bibin divê hûn pirtûka Daneya Daneyê bistînin: Amûr û Teknîkên Fêrbûna Makîneya Pratîk.
Pirtûka çêtirîn li ser fêrbûna makîneyê bêtir li ser aliyê xweya teknîkî disekine. Ew di nav tevliheviyên teknîkî yên fêrbûna makîneyê de, û stratejiyên ji bo berhevkirina daneyan û karanîna têketin û derketinên cihêreng ji bo dadbarkirina encaman vedigere.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Modelên Linear
- Clustering
- Modelkirina îstatîstîkî
- Pêşbînkirina performansê
- Berawirdkirina rêbazên danehevkirinê
- Fêrbûna-based nimûne
- Nûnertiya zanînê & kom
- Teknolojiyên danûstendinê yên kevneşopî û nûjen
17. Python ji bo Analîza Daneyên
Hêza nirxandina daneyên ku di fêrbûna makîneyê de têne bikar anîn jêhatiya herî girîng e ku zanyarek daneyê divê xwedan xwedan be. Berî ku modelek ML-ya ku pêşbîniyek rast çêdike pêş bixe, piraniya karê we dê hilanîn, hilanîn, paqijkirin û nirxandina daneyan pêk bîne.
Pêdivî ye ku hûn bi zimanên bernamekirinê yên wekî Pandas, NumPy, Ipython, û yên din re bizanibin da ku hûn analîza daneyê pêk bînin.
Ger hûn dixwazin di zanistiya daneyê an fêrbûna makîneyê de bixebitin, divê hûn xwediyê şiyana manipulasyona daneyan bin.
Divê hûn di vê rewşê de bê guman pirtûka Python ji bo Analîzkirina Daneyê bixwînin.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Pêwist Pirtûkxaneyên Python
- Pandayên pêşketî
- Nimûneyên Analysis Data
- Paqijkirina Daneyên û Amadekirinê
- Rêbazên Matematîkî û Îstatîstîkî
- Kurtkirin û Hesabkirina Statîstîkên Danasîn
18. Pêvajoya Zimanê Xwezayî bi Python
Bingeha pergalên fêrbûna makîneyê pêvajoya zimanê xwezayî ye.
Pirtûka Pêvajoya Zimanê Xwezayî bi Python re rê dide we ka meriv çawa NLTK-ê, berhevokek jêhatî ya modul û amûrên Python-ê ji bo pêvajokirina zimanê xwezayî ya sembolîk û statîstîkî ji bo Englishngilîzî û NLP-ê bi gelemperî bikar tîne.
Pirtûka Pêvajoya Zimanê Xwezayî bi Python re rûtînên Python-ê yên bi bandor peyda dike ku NLP bi rengek kurt û eşkere nîşan dide.
Xwendevan ji bo mijûlbûna bi daneyên nesazkirî, struktur-zimannasî, û hêmanên din ên li ser NLP-ê bigihîjin danehevên baş-navkirî.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Zimanê mirovan çawa dixebite?
- Avahiyên daneyên zimanî
- Amûrên Zimanê Xwezayî (NLTK)
- Parsing û analîza semantîk
- Databasên zimannasî yên populer
- Teknîkên ji çêkirî û zimannasî
19. Programming Intelligence Kolektîf
Bernameya Bernamesaziya Kolektîf a Toby Segaran, ku wekî yek ji wan pirtûkên herî mezin tê hesibandin ku dest bi têgihiştina fêrbûna makîneyê dike, di sala 2007-an de hate nivîsandin, sal berî ku zanista daneyê û fêrbûna makîneyê bigihîje rewşa xwe ya heyî wekî rêyên profesyonel ên pêşeng.
Pirtûk Python wekî rêbazek ji bo belavkirina pisporiya xwe ji temaşevanên xwe re bikar tîne. Bernamesaziya Bernamesaziya Kolektîf ji danasîna fêrbûna makîneyê bêtir destanek e ji bo pêkanîna ml.
Pirtûk li ser pêşxistina algorîtmayên ML-ya bi bandor ji bo berhevkirina daneyan ji sepanan, bernamesazkirina ji bo wergirtina daneyan ji malperan, û derxistina daneyên berhevkirî agahdar dike.
Her beş çalakiyên ji bo berfirehkirina algorîtmayên nîqaşkirî û zêdekirina karanîna wan vedihewîne.
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Parzûnkirina Bayesian
- Piştgiriya makîneyên vektor
- Algorîtmayên motora lêgerînê
- Awayên çêkirina pêşbîniyan
- Teknolojiyên fîlterkirina hevkariyê
- Factorization matrix non-neyînî
- Ji bo çareserkirina pirsgirêkê îstîxbarata pêşkeftî
- Rêbazên ji bo tespîtkirina kom an qalibên
20. Fêrbûna Kûr (Rêzeya Hesabkirina Adaptîv û Fêrbûna Makîneyê)
Wekî ku em hemî pê dizanin, fêrbûna kûr celebek fêrbûna makîneyê ya pêşkeftî ye ku dihêle ku komputer ji performansa berê û hejmareke mezin a daneyan fêr bibin.
Dema ku hûn teknîkên fêrbûna makîneyê bikar tînin, hûn hewce ne ku bi prensîbên fêrbûna kûr re jî bipeyivin. Ev kitêba ku wekî Kitêba Pîroz a hînbûna kûr tê qebûlkirin, wê di vê rewşê de gelek alîkar be.
Sê pisporên fêrbûna kûr di vê pirtûkê de mijarên pir tevlihev ên ku bi matematîkê û modelên hilberîner ên kûr dagirtî ne vedigirin.
Karê ku bingehek matematîkî û têgehî peyda dike, di cebraya xêz de, teoriya îhtimalê, teoriya agahdarî, hesabkirina hejmarî, û fêrbûna makîneyê de ramanên têkildar nîqaş dike.
Ew serîlêdanên wekî pêvajokirina zimanê xwezayî, naskirina axaftinê, dîtina komputerê, pergalên pêşniyarên serhêl, biyoinformatics, û lîstikên vîdyoyê vedikole û teknîkên fêrbûna kûr ên ku ji hêla bijîjkên pîşesaziyê ve têne bikar anîn, wekî torgilokên pêşbirka kûr, rêkûpêkkirin, û algorîtmayên xweşbîniyê, torên konvolutional, û metodolojiya pratîkî vedibêje. .
Mijarên ku di pirtûkê de cih digirin
- Hesabkirina hejmarî
- Lêkolîna Fêrbûna Kûr
- teknîkên Computer Vision
- Torên Feedforward ên Kûr
- Optimîzasyon ji bo Perwerdehiya Modelên Kûr
- Rêbaza Pratîk
- Lêkolîna Fêrbûna Kûr
Xelasî
20 pirtûkên fêrbûna makîneyê yên top di wê navnîşê de têne kurt kirin, ku hûn dikarin wan bikar bînin da ku fêrbûna makîneyê di riya ku hûn hez dikin de pêşve bibin.
Heke hûn cûrbecûr van pirtûkên dersê bixwînin hûn ê bikaribin di pisporiya fêrbûna makîneyê de bingehek zexm û pirtûkxaneyek referansê ya ku hûn dikarin pir caran dema ku li deverê dixebitin bikar bînin pêşve bibin.
Hûn ê bibin îlham ku hûn hînbûna xwe bidomînin, çêtir bibin û bandorek we hebe ku hûn tenê pirtûkek bixwînin.
Gava ku hûn amade ne û jêhatî ne ku hûn algorîtmayên fêrbûna makîneya xwe pêşve bibin, ji bîr mekin ku dane ji bo serkeftina projeya we pir girîng e.
Leave a Reply