မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
စကားမစပ်၊ ပြီးခဲ့သောနှစ်များစွာအတွင်း စက်သင်ယူမှုနည်းပညာ မည်မျှလျင်မြန်စွာ တိုးတက်ခဲ့သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး သိရှိနားလည်ပါသည်။ Machine Learning သည် ကော်ပိုရေးရှင်းများ၊ ပညာရှင်များနှင့် ကဏ္ဍများစွာ၏ စိတ်ဝင်စားမှုကို ဆွဲဆောင်နိုင်သည့် စည်းကမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ထို့အတွက်ကြောင့် ယနေ့ခေတ်တွင် အင်ဂျင်နီယာ သို့မဟုတ် လူသစ်များဖတ်သင့်သော စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ အကြီးကျယ်ဆုံးစာအုပ်အချို့ကို ကျွန်ုပ်ဆွေးနွေးပါမည်။ စာအုပ်ဖတ်ခြင်းသည် ဉာဏ်ကိုအသုံးပြုခြင်းနှင့် မတူကြောင်း အားလုံးသဘောတူရပါမည်။
စာအုပ်များဖတ်ခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏စိတ်ကို အသစ်အဆန်းများစွာရှာဖွေတွေ့ရှိရန် ကူညီပေးသည်။ စာဖတ်ခြင်းသည် သင်ယူခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ကိုယ်တိုင်လေ့လာသူ tag သည် ပျော်စရာကောင်းပါသည်။ နယ်ပယ်တွင် ရရှိနိုင်သော အကြီးမားဆုံး ပုံနှိပ်စာအုပ်များကို ဤဆောင်းပါးတွင် မီးမောင်းထိုးပြပါမည်။
အောက်ဖော်ပြပါ ဖတ်စာအုပ်များသည် AI ၏ ကြီးမားသောနယ်ပယ်အတွက် စမ်းသုံး၍စစ်မှန်သော နိဒါန်းကို ပေးဆောင်ထားပြီး တက္ကသိုလ်သင်တန်းများတွင် မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိပြီး ပညာရှင်များနှင့် အင်ဂျင်နီယာများက အကြံပြုထားသည်။
တစ်တန်ရှိလျှင်ပင် စက်သင်ယူမှု အတွေ့အကြုံအရ၊ ဤဖတ်စာအုပ်များထဲမှ တစ်ခုကို ကောက်ယူခြင်းသည် ဖြီးချရန် အလွန်ကောင်းမွန်သော နည်းလမ်းဖြစ်နိုင်သည်။ အမှန်တော့ သင်ယူခြင်းသည် စဉ်ဆက်မပြတ် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
1. Absolute Beginners အတွက် စက်သင်ယူခြင်း။
machine learning ကို လေ့လာချင်သော်လည်း မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို မသိပါ။ သင်၏ epic ခရီးစဉ်ကို machine learning သို့မစတင်မီ သင်နားလည်ထားသင့်သော အရေးကြီးသော သီအိုရီနှင့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အယူအဆများစွာရှိပါသည်။ ပြီးတော့ ဒီစာအုပ်က လိုအပ်တာတွေ ဖြည့်ဆည်းပေးတယ်။
၎င်းသည် အသုံးပြုနိုင်သော အဆင့်မြင့်အဆင့်ဖြင့် ပြီးပြည့်စုံသော အတွေ့အကြုံမရှိသေးသူများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ စက်သင်ယူမှုမိတ်ဆက်. Absolute Beginners for Absolute Beginners စာအုပ်သည် စက်သင်ယူမှု၏ အရိုးရှင်းဆုံး ရှင်းပြချက်နှင့် ဆက်စပ်နေသော အတွေးအခေါ်များကို ရှာဖွေနေသူတိုင်းအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
စာအုပ်၏ များပြားလှသော ml algorithms များသည် စာဖတ်သူများ ဆွေးနွေးထားသည့်အရာအားလုံးကို နားလည်စေရန် တိကျသောရှင်းလင်းချက်များနှင့် ဂရပ်ဖစ်ဥပမာများဖြင့် ပါ၀င်ပါသည်။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- အခြေခံ အာရုံကြောကွန်ရက်များ
- Regression ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
- အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာ
- အစုလိုက်အပြုံလိုက်
- အပြန်အလှန်အတည်ပြုချက်
- ဒေတာပွတ်တိုက်ခြင်းနည်းပညာများ
- ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များ
- စုဖွဲ့ မော်ဒယ်လ်
2. Dummies အတွက် စက်သင်ယူခြင်း။
Machine learning သည် ပုံမှန်လူများအတွက် ရှုပ်ထွေးသော အကြံဥာဏ်တစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ သို့သော် အသိပညာ တတ်ကျွမ်းသူတို့အတွက် အဖိုးမဖြတ်နိုင်ပေ။
ML မရှိလျှင်၊ အွန်လိုင်းရှာဖွေမှုရလဒ်များ၊ ဝဘ်စာမျက်နှာများတွင် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ကြော်ငြာများ၊ အလိုအလျောက်စနစ် သို့မဟုတ် spam filtering ကဲ့သို့သော ပြဿနာများကို စီမံခန့်ခွဲရန် ခက်ခဲသည် (Yeah!)
ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ဤစာအုပ်သည် သင့်အား စက်သင်ယူမှု၏ လျှို့ဝှက်ဆန်းကြယ်သောနယ်ပယ်အကြောင်း ပိုမိုလေ့လာနိုင်စေမည့် ရိုးရှင်းသော နိဒါန်းတစ်ခုကို ပေးထားပါသည်။ Machine Learning For Dummies ၏အကူအညီဖြင့် Python နှင့် R တို့ကဲ့သို့ “စကားပြော” ဘာသာစကားများကို သင်လေ့လာနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် ကွန်ပြူတာများကို ပုံစံမှတ်သားမှုနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ထို့အပြင်၊ R တွင်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန် Python ၏ Anaconda နှင့် R Studio ကိုအသုံးပြုနည်းကို သင်လေ့လာနိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- ဒေတာပြင်ဆင်မှု
- machine learning အတွက် ချဉ်းကပ်နည်းများ
- စက်သင်ယူမှုစက်ဝန်း
- ကြီးကြပ်ခြင်းနှင့် ကြီးကြပ်ခြင်းမပြုသော သင်ကြားမှု
- စက်သင်ယူမှုစနစ်များ
- ရလဒ်များအတွက် ကြိုးချည်စက် သင်ယူမှုနည်းလမ်းများ
3. စာမျက်နှာတစ်ရာ စက်သင်ယူရေးစာအုပ်
စာမျက်နှာ 100 အောက်တွင် စက်သင်ယူမှု၏ ကဏ္ဍအားလုံးကို လွှမ်းခြုံရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။ Andriy Burkov ၏ The Hundred-Page Machine Learning Book သည် အလားတူလုပ်ဆောင်ရန် ကြိုးပမ်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
စက်သင်ယူမှုစာအုပ်ကို eBay မှ အင်ဂျင်နီယာချုပ် Sujeet Varakhedi နှင့် Google မှ သုတေသနဒါရိုက်တာ Peter Norvig တို့ အပါအဝင် ကျော်ကြားသော တွေးခေါ်ရှင်ခေါင်းဆောင်များမှ ကောင်းစွာရေးသားထားပြီး ပံ့ပိုးပေးထားသည်။
၎င်းသည် machine learning စတင်သူအတွက် အကောင်းဆုံးစာအုပ်ဖြစ်သည်။ စာအုပ်ကို သေချာဖတ်ပြီးနောက်၊ သင်သည် ခေတ်မီဆန်းပြားသော AI စနစ်များကို တည်ဆောက်ပြီး နားလည်နိုင်မည်ဖြစ်ပြီး၊ စက်သင်ယူမှုအင်တာဗျူးတွင် အောင်မြင်ကာ သင်၏ကိုယ်ပိုင် ML-based ကုမ္ပဏီကိုပင် စတင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
သို့သော်၊ ဤစာအုပ်သည် machine learning ကို ပြီးပြည့်စုံသော စတင်သူများအတွက် ရည်ရွယ်ခြင်းမဟုတ်ပါ။ ပိုပြီး အခြေခံကျတဲ့ တစ်ခုခုကို ရှာနေတယ်ဆိုရင် တစ်နေရာရာမှာ ကြည့်ပါ။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- ခန္ဓာဗေဒတစ်ခု သင်ယူမှု algorithm
- ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုနှင့် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု
- အားဖြည့်သင်ယူခြင်း
- Machine Learning ၏ အခြေခံ အယ်လဂိုရီသမ်များ
- Neural ကွန်ရက်များနှင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုဆိုင်ရာ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
4. Machine Learning ကို နားလည်ခြင်း။
Machine Learning ကို နားလည်ခြင်း စာအုပ်တွင် စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ စနစ်တကျ နိဒါန်းကို ဖော်ပြထားသည်။ စာအုပ်သည် အခြေခံကျသော စိတ်ကူးစိတ်သန်းများ၊ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပါရာဒိုင်းများနှင့် စက်သင်ယူခြင်း၏ သင်္ချာဆိုင်ရာ ဆင်းသက်လာမှုများကို နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း ထည့်သွင်းဖော်ပြထားသည်။
စက်သင်ယူမှုဘာသာရပ်၏ ကျယ်ပြန့်သောအကွာအဝေးကို စက်သင်ယူမှုဖြင့် ရိုးရိုးရှင်းရှင်းတင်ပြထားသည်။ စက်သင်ယူခြင်း၏သီအိုရီအခြေခံအုတ်မြစ်များကို ဤအခြေခံအုတ်မြစ်များကို အသုံးဝင်သော အယ်လဂိုရီသမ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည့် သင်္ချာဆိုင်ရာ ဆင်းသက်မှုများနှင့်အတူ စာအုပ်ထဲတွင် ဖော်ပြထားပါသည်။
စာအုပ်သည် အစောပိုင်း ပြဋ္ဌာန်းစာအုပ်များ မလွှမ်းခြုံရသေးသော အရေးကြီးသော ဘာသာရပ်များစွာကို မလွှမ်းခြုံမီ အခြေခံအချက်များကို တင်ဆက်ထားသည်။
ဤတွင် ပါဝင်သော ခုံးနှင့် တည်ငြိမ်မှု သဘောတရားများနှင့် သင်ယူမှု၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုတို့အပြင် stochastic ကဲ့သို့သော သိသာထင်ရှားသော အယ်လ်ဂိုရီသမ်ဆိုင်ရာ ပါရာဒိုင်းများ၊ gradient အဆင်းအာရုံကြောကွန်ရက်များ၊ နှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ရလဒ်သင်ယူခြင်းအပြင် PAC-Bayes ချဉ်းကပ်မှုနှင့် ဖိသိပ်မှုအခြေခံဘောင်များကဲ့သို့သော အသစ်ပေါ်ထွက်လာသော သီအိုရီဆိုင်ရာ အယူအဆများ။ ဘွဲ့ရများ သို့မဟုတ် အဆင့်မြင့်ဘွဲ့ကြိုများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- စက်သင်ယူမှု၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှု
- ML algorithms
- အာရုံကြောကွန်ရက်များ
- PAC-Bayes ရေးပါတယ်။
- Stochastic gradient ဆင်းသက်သည်။
- စနစ်ကျသော output ကိုသင်ယူခြင်း။
5. Python ဖြင့် Machine Learning ကို မိတ်ဆက်ခြင်း။
သင်သည် စက်သင်ယူမှုကို လေ့လာလိုသော Python-နားလည်သော ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးလား။ သင်၏စက်သင်ယူမှုစွန့်စားမှုကိုစတင်ရန် အကောင်းဆုံးစာအုပ်မှာ Python ဖြင့် Machine Learning မိတ်ဆက်- ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက် လမ်းညွှန်ချက်ဖြစ်သည်။
Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists စာအုပ်၏အကူအညီဖြင့်၊ စိတ်ကြိုက်စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်များဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးဝင်သောနည်းပညာများစွာကို သင်ရှာဖွေတွေ့ရှိမည်ဖြစ်ပါသည်။
Python နှင့် Scikit-Learn ပက်ကေ့ဂျ်ကို အသုံးပြုရာတွင် ပါ၀င်သည့် အရေးကြီးသော အဆင့်တိုင်းကို ယုံကြည်စိတ်ချရသော စက်သင်ယူမှုအက်ပ်လီကေးရှင်းများ တည်ဆောက်ရန် သင် အကျုံးဝင်မည်ဖြစ်သည်။
matplotlib နှင့် NumPy စာကြည့်တိုက်များကို ခိုင်မာစွာဆုပ်ကိုင်ထားခြင်းဖြင့် သင်ယူမှုပိုမိုလွယ်ကူစေမည်ဖြစ်သည်။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- ကန့်သတ်ဘောင်ပြောင်းလဲခြင်းနှင့် မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် ခေတ်မီနည်းပညာများ
- အပလီကေးရှင်းများနှင့် အခြေခံ စက်သင်ယူမှု စိတ်ကူးများ
- အလိုအလျောက်သင်ယူမှုနည်းပညာများ
- စာသားဒေတာကို အသုံးချရန် နည်းစနစ်များ
- Model chaining နှင့် workflow encapsulation ပိုက်လိုင်းများ
- လုပ်ဆောင်ပြီးနောက် ဒေတာကိုယ်စားပြုမှု
6. သိပ္ပံနည်းကျလေ့လာရန်၊ Keras နှင့် Tensorflow ဖြင့် လက်ဖြင့် သင်ယူခြင်း။
ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ နှံ့စပ်မှုအရှိဆုံး စာပေများထဲတွင် ၎င်းသည် ဗဟုသုတ အပြည့်ရှိသည်။ ကျွမ်းကျင်သူများနှင့် အတွေ့အကြုံမရှိသေးသူများ ဤအကြောင်းအရာနှင့်ပတ်သက်၍ ပိုမိုလေ့လာရန် အကြံပြုအပ်ပါသည်။
ဤစာအုပ်တွင် သီအိုရီအနည်းငယ်သာ ပါရှိသော်လည်း ၎င်းကို စာရင်းတွင် နေရာတစ်ခုပေးကာ ခိုင်မာသော ဥပမာများဖြင့် ထောက်ခံထားသည်။
ဤစာအုပ်တွင် စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များအတွက် scikit-learn နှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များဖန်တီးခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် TensorFlow အပါအဝင် ခေါင်းစဉ်အမျိုးမျိုးပါဝင်ပါသည်။
ဤစာအုပ်ကိုဖတ်ပြီးနောက်၊ သင်ပိုမိုသိရှိနားလည်ရန် အဆင်သင့်ဖြစ်မည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ထင်မြင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု လက်တွေ့ကျသောပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပါ။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- အထူးသဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို စက်သင်ယူခြင်း၏ ရှုခင်းကို ဆန်းစစ်ပါ။
- Scikit-Learn ကို အသုံးပြု၍ နမူနာ စက်သင်ယူမှု ပရောဂျက်ကို အစမှ အဆုံးထိ ခြေရာခံပါ။
- အစုလိုက်နည်းပညာများ၊ ကျပန်းသစ်တောများ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များနှင့် vector စက်များကဲ့သို့သော လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများစွာကို ဆန်းစစ်ပါ။
- TensorFlow စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ဖန်တီးပြီး လေ့ကျင့်ပါ။
- စူးစမ်းလေ့လာနေစဉ်တွင် ခေတ်ပြိုင်ကွန်ရက်များ၊ ထပ်တလဲလဲ ပိုက်ကွန်များနှင့် နက်နဲသော အားဖြည့်သင်ကြားမှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။ အာရုံကြောကျော့ ဒီဇိုင်းများ။
- နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အတိုင်းအတာနှင့် လေ့ကျင့်နည်းကို လေ့လာပါ။
7. ဟက်ကာများအတွက် စက်သင်ယူခြင်း။
ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကို စိတ်ဝင်စားသော ကျွမ်းကျင်သော ပရိုဂရမ်မာများအတွက်၊ ဟက်ကာများအတွက် Machine Learning စာအုပ်ကို ရေးသားထားသည်။ ဤအခြေအနေတွင် ဟက်ကာများသည် ကျွမ်းကျင်သော သင်္ချာပညာရှင်များဖြစ်သည်။
R အကြောင်းကို ခိုင်မာစွာနားလည်သူတစ်ဦးအတွက်၊ အများစုသည် R တွင် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် ဗဟိုပြုထားသောကြောင့် ဤစာအုပ်သည် အလွန်ကောင်းမွန်သော ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ စာအုပ်တွင် ထပ်လောင်းဖော်ပြထားသည်မှာ အဆင့်မြင့် R ကိုအသုံးပြု၍ ဒေတာကို ကိုင်တွယ်နည်းဖြစ်သည်။
သက်ဆိုင်သော ဖြစ်ရပ်မှန်ဇာတ်လမ်းများ ပါ၀င်မှုသည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးချခြင်း၏ တန်ဖိုးကို အလေးပေးဖော်ပြသည်မှာ ဟက်ကာများအတွက် Machine Learning for Hackers ၏ အထင်ရှားဆုံး အရောင်းရဆုံးအချက်ဖြစ်သည်။
ဤစာအုပ်သည် ၎င်း၏ သင်္ချာသီအိုရီသို့ ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းထက် စက်သင်ယူမှုကို ပိုမိုလွယ်ကူမြန်ဆန်စေရန်အတွက် လက်တွေ့ကမ္ဘာ ဥပမာများစွာကို ပေးထားသည်။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- စပမ်းဟုတ်မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ရန် အီးမေးလ်၏ အကြောင်းအရာကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသော နုံအသော Bayesian အမျိုးအစားခွဲခွဲတစ်ခု ဖန်တီးပါ။
- linear regression ကို အသုံးပြု၍ ထိပ်တန်း ဝဘ်ဆိုဒ် 1,000 အတွက် စာမျက်နှာ ကြည့်ရှုမှု အရေအတွက်ကို ခန့်မှန်းခြင်း။
- ရိုးရှင်းသော အက္ခရာ cipher တစ်ခုကို ဖောက်ထွင်းရန် ကြိုးစားခြင်းဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်နည်းများကို လေ့လာပါ။
8. ဥပမာများဖြင့် Python စက်သင်ယူခြင်း။
အမျိုးမျိုးသော Machine Learning၊ Deep Learning နှင့် Data ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနည်းလမ်းများကို နားလည်စေပြီး ဖန်တီးပေးသော ဤစာအုပ်သည် Python ကို ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားအဖြစ်သာ အာရုံစိုက်ထားသည့် တစ်ခုတည်းသောစာအုပ်ဖြစ်ဖွယ်ရှိသည်။
Scikit-Learn ကဲ့သို့ မတူညီသော Machine Learning algorithms များကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် အစွမ်းထက်သော စာကြည့်တိုက်များစွာကို အကျုံးဝင်ပါသည်။ ထို့နောက် Tensor Flow module ကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းအကြောင်း သင်ပေးရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။
နောက်ဆုံးတွင်၊ ၎င်းသည် စက်နှင့် နက်နဲသော သင်ယူမှုကို အသုံးပြု၍ ရရှိနိုင်သည့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အခွင့်အလမ်းများစွာကို သရုပ်ပြသည်။
၎င်းသည် သင်ဖန်တီးသည့်ပုံစံ၏ ထိရောက်မှုကို တိုးမြှင့်ရန်အတွက် မြောက်မြားစွာသော နည်းပညာများကို သင့်အား သင်ကြားပေးပါသည်။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- Python နှင့် Machine Learning သင်ယူခြင်း- စတင်သူ၏လမ်းညွှန်
- သတင်းအုပ်စု 2 ခုဒေတာအစုံနှင့် Naive Bayes စပမ်းအီးမေးလ်ကို စစ်ဆေးခြင်း
- SVMs ကို အသုံးပြု၍ သစ်ပင်များပေါ်အခြေခံ၍ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြု၍ သတင်းဆောင်းပါးများ၏ ခေါင်းစဉ်များကို အမျိုးအစားခွဲပါ။
- ထောက်လှမ်းဆုတ်ယုတ်မှုကို အသုံးပြု၍ ကလစ်နှိပ်ခြင်းနှုန်းကို ခန့်မှန်းခြင်း။
- စတော့စျေးနှုန်းများ၏ အမြင့်ဆုံးစံနှုန်းများကို ခန့်မှန်းရန် ဆုတ်ယုတ်မှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုခြင်း။
9. Python စက်သင်ယူခြင်း။
Python စက်သင်ယူခြင်းစာအုပ်သည် စက်သင်ယူခြင်း၏အခြေခံများနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်ဒိုမိန်းတွင်၎င်း၏အရေးပါမှုကိုရှင်းပြထားသည်။ ၎င်းသည် စတင်လေ့လာသူများအတွက် machine learning စာအုပ်ဖြစ်သည်။
စာအုပ်ထဲတွင် ထပ်လောင်းဖော်ပြထားသည်မှာ စက်သင်ယူခြင်း၏ နယ်ပယ်ခွဲများနှင့် အသုံးချပရိုဂရမ်များစွာပါဝင်သည်။ Python ပရိုဂရမ်းမင်း၏အခြေခံမူများနှင့် အခမဲ့နှင့် open-source ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားဖြင့် စတင်ပုံတို့ကို Python Machine Learning စာအုပ်တွင် ဖော်ပြထားသည်။
စက်သင်ယူမှုစာအုပ်ကို အပြီးသတ်ပြီးနောက်၊ သင်သည် Python coding ကိုအသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှုအလုပ်များစွာကို ထိထိရောက်ရောက် ထူထောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- ဉာဏ်ရည်တု အခြေခံများ
- ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်
- ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ဆုတ်ယုတ်မှု
- In-depth အာရုံကြောကွန်ရက်များ
- Python ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားအခြေခံများ
10 ။ စက်သင်ယူခြင်း- ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အမြင်
စက်သင်ယူခြင်း- A Probabilistic Perspective သည် လွမ်းဆွတ်ဖွယ်ရာ အရောင်အသွေးဂရပ်ဖစ်များနှင့် ဇီဝဗေဒ၊ ကွန်ပျူတာအမြင်၊ စက်ရုပ်များနှင့် စာသားလုပ်ဆောင်ခြင်းစသည့် ပညာရပ်များမှ လက်တွေ့ကျသော လက်တွေ့ကမ္ဘာဥပမာများပါရှိသော ဟာသစက်သင်ကြားရေးစာအုပ်တစ်အုပ်ဖြစ်သည်။
၎င်းသည် မရှိမဖြစ် algorithms အတွက် ပေါ့ပေါ့ပါးပါး စကားပြေနှင့် pseudocode များနှင့် ပြည့်နေသည်။ စက်သင်ယူခြင်း- ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ရှုထောင့်တစ်ခု၊ ထမင်းချက်စာအုပ်ပုံစံဖြင့် တင်ပြထားသည့် အခြားသော စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ စာစောင်များနှင့် မတူဘဲ အမျိုးမျိုးသော တွေးခေါ်မှုဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်နည်းများကို ဖော်ပြသည့် စံနမူနာအခြေခံ ချဉ်းကပ်နည်းကို အလေးပေးပါသည်။
၎င်းသည် ရှင်းရှင်းလင်းလင်းနှင့် နားလည်နိုင်သောပုံစံဖြင့် ဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုမှုများကို အသုံးပြု၍ ml မော်ဒယ်များကို သတ်မှတ်ပေးသည်။ ပေါင်းစည်းထားသော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ချဉ်းကပ်နည်းကို အခြေခံ၍ ဤစာအုပ်သည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်အတွက် ပြီးပြည့်စုံပြီး ကိုယ်တိုင်ပါရှိသော နိဒါန်းကို ပေးပါသည်။
ဖြစ်နိုင်ခြေ၊ ပိုကောင်းအောင်၊ မျဉ်းသားအက္ခရာသင်္ချာကဲ့သို့သော ခေါင်းစဉ်များအတွက် အခြေခံနောက်ခံအကြောင်းအရာများအပါအဝင် အကြောင်းအရာသည် ကျယ်ပြန့်ပြီး နက်နဲသည်နှင့်၊ အခြေအနေအရ ကျပန်းနယ်ပယ်များ၊ L1 ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် နက်နဲသော သင်ယူမှုကဲ့သို့သော နယ်ပယ်တွင် ခေတ်ပြိုင်တိုးတက်မှုအကြောင်း ဆွေးနွေးခြင်း။
စာအုပ်ကို အဓိက အရေးပါသော algorithms အတွက် pseudo-code ပါရှိသော ပေါ့ပေါ့ပါးပါး၊ ချဉ်းကပ်ရနိုင်သော ဘာသာစကားဖြင့် ရေးသားထားပါသည်။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- ဖြစ်နိုင်ဘွယ်ရှိခြင်း
- နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု
- L1 ပုံမှန်
- optimization
- စာသားအပြောင်းအလဲနဲ့
- Computer Vision Application များ
- စက်ရုပ်အသုံးချမှုများ
11 ။ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများ
၎င်း၏ သဘောတရားဘောင်နှင့် ဘာသာရပ်များစွာအတွက်၊ ဤစက်သင်ယူမှုဖတ်စာအုပ်ကို နယ်ပယ်တွင် အသိအမှတ်ပြုခံရလေ့ရှိသည်။
အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းနည်းပညာများအပြင် စက်သင်ယူခြင်းအတွက် ရိုးရှင်းသော နိဒါန်းအစရှိသည့် အကြောင်းအရာများကဲ့သို့ အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းနည်းပညာများကဲ့သို့သော အကြောင်းအရာများကို ဖတ်ရှုလိုသူတိုင်းအတွက် ဤစာအုပ်ကို ကိုးကားအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
စာအုပ်သည် စာဖတ်သူကို အလှည့်တိုင်းတွင် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်စမ်းသပ်မှုများနှင့် စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုများပြုလုပ်ရန် ပြင်းပြင်းထန်ထန် တွန်းအားပေးပြီး စက်သင်ယူမှုစွမ်းရည် သို့မဟုတ် အလုပ်တစ်ခုတွင် ဆက်စပ်တိုးတက်မှုများပြုလုပ်ရန် လိုအပ်သောစွမ်းရည်များနှင့် သိချင်စိတ်ပြင်းပြမှုကို မွေးမြူရန်အတွက် တန်ဖိုးရှိစေသည်။
၎င်းသည် စာရင်းအင်းပညာရှင်များနှင့် စီးပွားရေး သို့မဟုတ် သိပ္ပံတွင် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းအား စိတ်ဝင်စားသူတိုင်းအတွက် အရေးကြီးသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤစာအုပ်ကိုမစတင်မီ linear algebra ကို အနည်းဆုံးနားလည်ကြောင်း သေချာပါစေ။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု (ခန့်မှန်းချက်) မှ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု
- အာရုံကြောကွန်ရက်များ
- ပံ့ပိုးမှု vector စက်များ
- သစ်ပင်များ အမျိုးအစားခွဲခြင်း။
- အယ်လဂိုရီသမ်များကို မြှင့်တင်ခြင်း။
12 ။ ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်း။
ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ ကမ္ဘာများကို ဤစာအုပ်တွင် သေချာစွာ လေ့လာနိုင်ပါသည်။ ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်းအတွက် Bayesian ချဉ်းကပ်မှုအား ဤထုတ်ဝေမှုတွင် မူလတင်ပြထားသည်။
ထို့အပြင်၊ စာအုပ်သည် အမျိုးမျိုးကွဲပြားသော၊ ဒေတာသိပ္ပံနှင့် အခြေခံမျဉ်းသားအက္ခရာသင်္ချာဆိုင်ရာ နားလည်မှုလိုအပ်သည့် စိန်ခေါ်မှုဘာသာရပ်များကို ဆန်းစစ်ထားသည်။
စက်သင်ယူမှုနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေအပေါ်၊ ကိုးကားချက်စာအုပ်သည် ဒေတာအတွဲများတွင် ခေတ်ရေစီးကြောင်းပေါ်အခြေခံ၍ ခက်ခဲရှုပ်ထွေးမှုအဆင့်များ အပိုင်းများကို ပေးသည်။ ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုင်ရာ ယေဘုယျနိဒါန်းမစတင်မီ ရိုးရှင်းသောဥပမာများကို ပေးထားသည်။
စာအုပ်သည် တိကျသောအဖြေများ လက်တွေ့မဖြစ်သောအခါတွင် လျင်မြန်သော အနီးစပ်ဆုံးအဖြေများကို ခွင့်ပြုပေးသည့် အနီးစပ်ဆုံး ကောက်ချက်များအတွက် နည်းစနစ်များကို ပေးထားပါသည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဝေမှုများကို ဖော်ပြရန်အတွက် ဂရပ်ဖစ်မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုသည့် အခြားစာအုပ်များ မရှိပါ။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- Bayesian နည်းလမ်းများ
- အနီးစပ်ဆုံး အနုမာန algorithms
- kernels ကိုအခြေခံ၍ မော်ဒယ်အသစ်များ
- အခြေခံဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီမိတ်ဆက်
- ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ နိဒါန်း
13 ။ Predictive Data Analytics မှ Machine Learning ၏ အခြေခံအချက်များ
machine learning ၏ အခြေခံများကို ကျွမ်းကျင်ပြီး ခန့်မှန်းတွက်ချက်နိုင်သော ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆီသို့ ဆက်သွားလိုပါက ဤစာအုပ်သည် သင့်အတွက်ဖြစ်သည်။ ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများမှ ပုံစံများကို ရှာဖွေခြင်းဖြင့်၊ ခန့်မှန်းမှုပုံစံများကို ဖန်တီးရန်အတွက် Machine Learning ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
ဤစာအုပ်သည် ML ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အကောင်အထည်ဖော်မှုကိုဆန်းစစ်သည်။ Predictive Data Analytics သီအိုရီ သဘောတရားများနှင့် လက်တွေ့ဥပမာများ အပါအဝင် လေးလေးနက်နက်။
“ခန့်မှန်းချက်ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် စက်သင်ယူခြင်း၏အခြေခံများ” ဟူသော ခေါင်းစဉ်သည် နှုတ်လုံနေသော်လည်း၊ ဤစာအုပ်သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှ ဒေတာမှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအထိ နိဂုံးချုပ်သွားစေရန် အကြမ်းဖျဉ်းဖော်ပြပါမည်။
စက်သင်ယူမှု ချဉ်းကပ်နည်း လေးခုကိုလည်း ဆွေးနွေးသည်- အချက်အလက်-အခြေခံ သင်ယူမှု၊ ဆင်တူယိုးမှား-အခြေခံ သင်ယူမှု၊ ဖြစ်နိုင်ခြေ-အခြေခံ သင်ယူမှုနှင့် အမှားအခြေခံ သင်ယူမှုတို့၊ တစ်ခုစီတွင် နည်းပညာမဟုတ်သော အယူအဆဆိုင်ရာ ရှင်းလင်းချက်တစ်ခုစီပါရှိပြီး၊ တစ်ခုစီတွင် သင်္ချာမော်ဒယ်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့်အတူ နမူနာများဖြင့် လိုက်ပါဆောင်ရွက်ပါသည်။
စာအုပ်ထဲတွင် ပါဝင်သော အကြောင်းအရာများ
- သတင်းအချက်အလက်အခြေခံ သင်ယူမှု
- တူညီမှုအခြေခံ သင်ယူမှု
- ဖြစ်နိုင်ခြေအခြေခံ သင်ယူမှု
- အမှားအခြေခံ သင်ယူမှု
14 ။ အသုံးချ Predictive Modeling
အသုံးချ Predictive Modeling သည် ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ဒေတာခွဲခြမ်းခြင်းနှင့် မော်ဒယ်ညှိခြင်းအခြေခံအုတ်မြစ်များ၏ အရေးကြီးသောအဆင့်များမှအစပြု၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော မော်ဒယ်လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို စစ်ဆေးသည်။
ထို့နောက် အလုပ်သည် သမားရိုးကျနှင့် မကြာသေးမီက ဆုတ်ယုတ်မှုနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်မှုအမျိုးမျိုး၏ ရှင်းလင်းပြတ်သားသော ရှင်းလင်းဖော်ပြချက်များအား ပြသပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာစိန်ခေါ်မှုများကို ပြသခြင်းနှင့် ဖြေရှင်းခြင်းတို့ကို အဓိကထားလုပ်ဆောင်သည်။
လမ်းညွှန်သည် လက်ဖြင့်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာနမူနာများစွာဖြင့် မော်ဒယ်လ်လုပ်ငန်းစဉ်၏ ရှုထောင့်အားလုံးကို သရုပ်ပြပြီး အခန်းတစ်ခုစီတွင် လုပ်ငန်းစဉ်၏ အဆင့်တစ်ခုစီအတွက် ပြည့်စုံသော R ကုဒ်များ ပါဝင်သည်။
ဤဘက်စုံသုံးပမာဏကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များနှင့် မော်ဒယ်လ်လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးအတွက် နိဒါန်းတစ်ခုအဖြစ်၊ လက်တွေ့သမားများအတွက် ကိုးကားလမ်းညွှန်ချက်တစ်ခုအဖြစ် သို့မဟုတ် အဆင့်မြင့်ဘွဲ့ကြို သို့မဟုတ် ဘွဲ့လွန်အဆင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမော်ဒယ်လ်သင်တန်းများအတွက် စာသားအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- နည်းပညာဆိုင်ရာ ဆုတ်ယုတ်မှု
- အမျိုးအစားခွဲခြားနည်းပညာ
- ရှုပ်ထွေးသော ML algorithms
15 ။ စက်သင်ယူခြင်း- ဒေတာကို နားလည်စေသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အနုပညာနှင့် သိပ္ပံ
အကယ်၍ သင်သည် အလယ်အလတ်တန်းစား သို့မဟုတ် စက်သင်ယူမှုတွင် ကျွမ်းကျင်သူဖြစ်ပြီး "အခြေခံများဆီသို့" ပြန်သွားလိုပါက ဤစာအုပ်သည် သင့်အတွက်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ၎င်း၏စည်းလုံးညီညွတ်သောမူများကို မျက်ခြည်မပြတ်ဘဲ Machine Learning ၏ ကြီးမားသောရှုပ်ထွေးမှုနှင့် နက်နဲမှုအား အပြည့်အဝ credit ပေးပါသည်။
စက်သင်ယူခြင်း- အယ်လဂိုရီသမ်၏ အနုပညာနှင့် သိပ္ပံတွင် ရှုပ်ထွေးမှုများ တိုးလာနေသည့် ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများစွာအပြင် ဥပမာများနှင့် ပုံအများအပြား (စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းစေရန်!)
စာအုပ်တွင် ယုတ္တိဗေဒ၊ ဂျီဩမေတြီနှင့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ စံနမူနာများစွာအပြင် matrix factorization နှင့် ROC ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးပြီး ဆန်းသစ်သောဘာသာရပ်များကိုလည်း ပါဝင်သည်။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို ရိုးရှင်းစေသည်။
- ယုတ္တိစံပြ
- ဂျီဩမေတြီမော်ဒယ်
- စာရင်းအင်းမော်ဒယ်
- ROC ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
16 ။ ဒေတာတူးဖော်ခြင်း- လက်တွေ့ကျ စက်သင်ယူခြင်း ကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများ
ဒေတာဘေ့စ်စနစ်များ၊ စက်သင်ယူမှု၊ နှင့် စာရင်းဇယားများကို လေ့လာခြင်းမှ ချဉ်းကပ်မှုများကို အသုံးပြု၍ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းနည်းပညာများသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဒေတာပမာဏများစွာရှိသည့် ပုံစံများကို ရှာဖွေနိုင်စေပါသည်။
ဒေတာတူးဖော်ခြင်းနည်းပညာများကို အထူးလေ့လာလိုလျှင် သို့မဟုတ် ယေဘုယျအားဖြင့် စက်သင်ယူမှုလေ့လာရန် အစီအစဉ်ဆွဲလိုပါက၊ Data Mining- Practical Machine Learning Tools and Techniques စာအုပ်ကို ရယူသင့်ပါသည်။
စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ အကောင်းဆုံးစာအုပ်သည် ၎င်း၏နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာတွင် ပိုမိုအာရုံစိုက်ထားသည်။ ၎င်းသည် စက်သင်ယူခြင်း၏ နည်းပညာဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုများ၊ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ရလဒ်များကို အဆုံးအဖြတ်ပေးရန်အတွက် အမျိုးမျိုးသော သွင်းအားစုများနှင့် အထွက်များကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် မဟာဗျူဟာများကို ထပ်မံထည့်သွင်းထားသည်။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- တစ်ပြေးညီမော်ဒယ်များ
- အစုလိုက်အပြုံလိုက်
- စာရင်းအင်းပုံစံ
- စွမ်းဆောင်ရည်ကို ခန့်မှန်းခြင်း။
- ဒေတာတူးဖော်ရေးနည်းလမ်းများကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။
- ဥပမာ- အခြေခံ သင်ယူမှု
- အသိပညာ ကိုယ်စားပြုခြင်းနှင့် အစုအဝေးများ
- သမားရိုးကျနှင့် ခေတ်မီဒေတာတူးဖော်ရေးနည်းပညာများ
17 ။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် Python
machine learning တွင်အသုံးပြုသော data များကို အကဲဖြတ်နိုင်စွမ်းသည် data scientist ၏ အရေးကြီးဆုံးကျွမ်းကျင်မှုဖြစ်သည်။ တိကျသောခန့်မှန်းချက်ကိုထုတ်ပေးသည့် ML မော်ဒယ်ကို မတီထွင်မီ၊ သင့်အလုပ်အများစုတွင် ကိုင်တွယ်ခြင်း၊ လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ သန့်ရှင်းရေးနှင့် ဒေတာအကဲဖြတ်ခြင်းတို့ ပါဝင်မည်ဖြစ်သည်။
ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် Pandas၊ NumPy၊ Ipython နှင့် အခြားပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများနှင့် ရင်းနှီးရန်လိုအပ်သည်။
အကယ်၍ သင်သည် ဒေတာသိပ္ပံ သို့မဟုတ် စက်သင်ယူမှုတွင် အလုပ်လုပ်လိုပါက၊ သင်သည် ဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်စွမ်းရှိရမည်။
ဤကိစ္စတွင် သင်သည် Python for Data Analysis စာအုပ်ကို သေချာဖတ်သင့်သည်။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- မရှိမဖြစ် Python ကိုစာကြည့်တိုက်
- အဆင့်မြင့်ပန်ဒါများ
- ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ဥပမာများ
- ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်း။
- သင်္ချာနှင့် ကိန်းဂဏန်း နည်းစနစ်များ
- အကျဉ်းချုပ်နှင့် တွက်ချက်ခြင်း သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများ
18 ။ Python ဖြင့် သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း။
စက်သင်ယူမှုစနစ်များ၏ အခြေခံအုတ်မြစ်မှာ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။
Python ဖြင့် Natural Language Processing စာအုပ်သည် အင်္ဂလိပ်နှင့် NLP အတွက် သင်္ကေတနှင့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ယေဘုယျအားဖြင့် လူကြိုက်များသော Python modules များနှင့် ကိရိယာများစုစည်းထားသည့် NLTK ကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို လမ်းညွှန်ထားသည်။
Python ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားဖြင့်လုပ်ဆောင်ခြင်းစာအုပ်သည် NLP ကိုတိုတိုရှင်းရှင်းသိသာထင်ရှားစွာပြသသည့်ထိရောက်သော Python လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်များကိုထောက်ပံ့ပေးသည်။
မဖွဲ့စည်းထားသောဒေတာ၊ စာသားဘာသာစကားဖွဲ့စည်းပုံနှင့် အခြား NLP-အာရုံစိုက်သောဒြပ်စင်များနှင့် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်အတွက် ကောင်းမွန်စွာမှတ်သားထားသော ဒေတာအတွဲများကို စာဖတ်သူများထံ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- လူ့ဘာသာစကားက ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
- ဘာသာစကားဆိုင်ရာ အချက်အလက်ဖွဲ့စည်းပုံများ
- သဘာဝ ဘာသာစကား ကိရိယာအစုံ (NLTK)
- ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဝေါဟာရခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
- လူကြိုက်များသော ဘာသာစကားဆိုင်ရာဒေတာဘေ့စ်များ
- နည်းစနစ်တွေကနေ ပေါင်းစပ်ပါ။ ဉာဏ်ရည်တု နှင့် ဘာသာဗေဒ
19 ။ Programming Collective Intelligence
စက်သင်ယူမှုကို စတင်နားလည်နိုင်သော အကြီးကျယ်ဆုံးစာအုပ်များထဲမှ တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ခံထားရသော Toby Segaran မှ Programming Collective Intelligence ကို ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူခြင်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ လက်ရှိရာထူးကို ထိပ်တန်းပရော်ဖက်ရှင်နယ်လမ်းကြောင်းများအဖြစ် မရောက်ရှိမီ 2007 ခုနှစ်တွင် ရေးသားခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။
စာအုပ်သည် ၎င်း၏ကျွမ်းကျင်မှုကို ၎င်း၏ပရိသတ်အား ဖြန့်ဝေရန်အတွက် နည်းလမ်းအဖြစ် Python ကို အသုံးပြုထားသည်။ Programming Collective Intelligence သည် စက်သင်ယူမှုမိတ်ဆက်ခြင်းထက် ml အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် လက်စွဲစာအုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
စာအုပ်သည် အက်ပ်များမှ ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ဝဘ်ဆိုက်များမှ ဒေတာရယူခြင်းအတွက် ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းနှင့် စုဆောင်းထားသော ဒေတာများကို အပိုထည့်ခြင်းအတွက် ထိရောက်သော ML အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖန်တီးခြင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပေးပါသည်။
အခန်းတိုင်းတွင် ဆွေးနွေးထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို ချဲ့ထွင်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ အသုံးဝင်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် လုပ်ဆောင်မှုများ ပါဝင်သည်။
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- Bayesian စစ်ထုတ်ခြင်း။
- ပံ့ပိုးမှု vector စက်များ
- ရှာဖွေရေးအင်ဂျင် အယ်လဂိုရီသမ်
- ကြိုတင်ခန့်မှန်းနည်းများ
- ပူးပေါင်းစီစစ်ခြင်းနည်းပညာများ
- အနုတ်လက္ခဏာမဟုတ်သော မက်ထရစ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု
- ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းအတွက် ဉာဏ်ရည်မြှင့်တင်ခြင်း။
- အုပ်စုများ သို့မဟုတ် ပုံစံများကို ဖော်ထုတ်ရန် နည်းလမ်းများ
20 ။ နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း (လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် တွက်ချက်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းစီးရီး)
ကျွန်ုပ်တို့အားလုံးသိကြသည့်အတိုင်း၊ နက်နဲသောသင်ယူမှုသည် ကွန်ပြူတာများသည် အတိတ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ဒေတာပမာဏများစွာကို သင်ယူနိုင်စေသည့် ပိုမိုကောင်းမွန်သောစက်သင်ယူမှုတစ်မျိုးဖြစ်သည်။
စက်သင်ယူမှုနည်းစနစ်များကို အသုံးပြုနေစဉ်တွင်၊ သင်သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုအခြေခံမူများနှင့်လည်း လိုက်လျောညီထွေရှိရန် လိုအပ်သည်။ နက်နဲသောသင်ယူမှု၏သမ္မာကျမ်းစာအဖြစ် မှတ်ယူထားသော ဤစာအုပ်သည် ဤအခြေအနေတွင် အလွန်အထောက်အကူဖြစ်ပါလိမ့်မည်။
ဤစာအုပ်တွင် သင်္ချာနှင့် နက်နဲသော မျိုးဆက်ပွားပုံစံများဖြင့် ပြည့်နှက်နေသော လွန်စွာရှုပ်ထွေးသော အကြောင်းအရာများကို နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း သင်ကြားရေး ကျွမ်းကျင်သူ သုံးဦးက အကျုံးဝင်ပါသည်။
သင်္ချာနှင့် အယူအဆဆိုင်ရာ အခြေခံများကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် အလုပ်သည် linear algebra၊ ဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီ၊ သတင်းအချက်အလက်သီအိုရီ၊ ကိန်းဂဏာန်းတွက်ချက်မှုနှင့် စက်သင်ယူမှုတို့တွင် သက်ဆိုင်သော အယူအဆများကို ဆွေးနွေးသည်။
၎င်းသည် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ ကွန်ပျူတာအမြင်၊ အွန်လိုင်း အကြံပြုချက်စနစ်များ၊ ဇီဝနည်းပညာနှင့် ဗီဒီယိုဂိမ်းများကဲ့သို့ အပလီကေးရှင်းများကို စစ်ဆေးပြီး နက်ရှိုင်းသော feedforward ကွန်ရက်များ၊ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ convolutional networks နှင့် လက်တွေ့ကျသော နည်းစနစ်များကဲ့သို့ နက်နဲသော feedforward networks၊ လက်တွေ့ကျသော ကွန်ရက်များနှင့် လက်တွေ့ကျသော နည်းစနစ်များကဲ့သို့ လုပ်ငန်းခွင်ကျွမ်းကျင်သူများအသုံးပြုသည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနည်းစနစ်များကို ဖော်ပြသည်။ .
စာအုပ်တွင်ပါရှိသောအကြောင်းအရာများ
- ဂဏန်းတွက်ချက်ခြင်း
- နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း လေ့လာရေး သုတေသန
- Computer Vision နည်းပညာများ
- နက်ရှိုင်းသော Feedforward ကွန်ရက်များ
- လေ့ကျင့်ရေး Deep Models အတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။
- လက်တွေ့သုံးနည်း
- နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း လေ့လာရေး သုတေသန
ကောက်ချက်
ထိပ်တန်းစက်သင်ယူမှုစာအုပ် 20 ကို ထိုစာရင်းတွင် အကျဉ်းချုံးထားပြီး သင်နှစ်သက်သည့်လမ်းကြောင်းအတိုင်း စက်သင်ယူမှုကို တိုးတက်စေရန် သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
ဤဖတ်စာအုပ်မျိုးစုံကို သင်ဖတ်ပါက ထိုဒေသတွင် အလုပ်လုပ်နေစဉ် သင်မကြာခဏအသုံးပြုနိုင်သော စက်သင်ယူမှုကျွမ်းကျင်မှုတွင် ခိုင်မာသောအခြေခံအုတ်မြစ်ကို ပြုစုပျိုးထောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
စာအုပ်တစ်အုပ်သာဖတ်ထားရင်တောင် ဆက်လက်လေ့လာသင်ယူဖို့၊ ပိုကောင်းလာပြီး အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိစေဖို့ သင့်ကို လှုံ့ဆော်ပေးပါလိမ့်မယ်။
သင့်ကိုယ်ပိုင် machine learning algorithms များကို တီထွင်ရန် သင်ပြင်ဆင်ပြီး အရည်အချင်းပြည့်မီပါက သင့်ပရောဂျက်အောင်မြင်မှုအတွက် ဒေတာသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ကြောင်း သတိရပါ။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave