පටුන[සඟවන්න][පෙන්වන්න]
මාර්ගය වන විට, පසුගිය වසර කිහිපය තුළ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ තාක්ෂණය කෙතරම් ඉක්මනින් දියුණු වී ඇත්දැයි අපි කවුරුත් දනිමු. යන්ත්ර ඉගෙනීම යනු සංස්ථා, ශාස්ත්රාලිකයින් සහ අංශ කිහිපයක උනන්දුව ආකර්ෂණය කර ගත් විනයකි.
මේ නිසා අද ඉංජිනේරුවකු හෝ නවකයකු කියවිය යුතු යන්ත්ර ඉගෙනීම පිළිබඳ ශ්රේෂ්ඨතම ග්රන්ථ කිහිපයක් ගැන සාකච්ඡා කරමි. පොත් කියවීම බුද්ධිය භාවිතා කිරීම සමාන නොවන බව ඔබ සියලු දෙනා එකඟ විය යුතුය.
පොත් කියවීම අපගේ මනසට බොහෝ අලුත් දේවල් සොයා ගැනීමට උපකාරී වේ. සියල්ලට පසු, කියවීම ඉගෙනීමයි. self-Learner ටැග් එකක් තිබීම විනෝදජනකයි. ක්ෂේත්රයේ ඇති විශිෂ්ටතම පෙළපොත් මෙම ලිපියෙන් ඉස්මතු කරනු ඇත.
පහත පෙළපොත් AI හි විශාල ක්ෂේත්රය සඳහා උත්සාහ කළ-සත්ය හැඳින්වීමක් ලබා දෙන අතර බොහෝ විට විශ්ව විද්යාල පාඨමාලා වල භාවිතා වන අතර විද්වතුන් සහ ඉංජිනේරුවන් විසින් නිර්දේශ කරනු ලැබේ.
ඔබට ටොන් එකක් තිබුණත් යන්ත්ර ඉගෙනීම පළපුරුද්ද, මෙම පෙළපොත් වලින් එකක් ලබා ගැනීම හොඳ මාර්ගයක් විය හැකිය. සියල්ලට පසු, ඉගෙනීම අඛණ්ඩ ක්රියාවලියකි.
1. නිරපේක්ෂ ආරම්භකයින් සඳහා යන්ත්ර ඉගෙනීම
ඔබ යන්ත්ර ඉගෙනීම හැදෑරීමට කැමති නමුත් එය කරන්නේ කෙසේදැයි නොදනී. යන්ත්ර ඉගෙනීම සඳහා ඔබේ වීර චාරිකාව ආරම්භ කිරීමට පෙර ඔබ තේරුම් ගත යුතු තීරණාත්මක න්යායික සහ සංඛ්යාන සංකල්ප කිහිපයක් තිබේ. මෙම පොත එම අවශ්යතාවය පුරවයි!
එය ඉහළ මට්ටමේ, අදාළ වන සම්පූර්ණ නවකයන් පිරිනමයි යන්ත්ර ඉගෙනීම සඳහා හැඳින්වීම. නිරපේක්ෂ ආරම්භකයින් සඳහා Machine Learning පොත යන්ත්ර ඉගෙනීම සහ ආශ්රිත අදහස් පිළිබඳ වඩාත් සරල පැහැදිලි කිරීම් සොයන ඕනෑම කෙනෙකුට හොඳම තේරීමකි.
පොතේ බොහෝ ml ඇල්ගොරිතම සමඟ සංක්ෂිප්ත පැහැදිලි කිරීම් සහ ග්රැෆික් උදාහරණ සමඟ සාකච්ඡා කරන සෑම දෙයක්ම පාඨකයන්ට තේරුම් ගැනීමට උපකාර වේ.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- හි මූලික කරුණු ස්නායු ජාල
- විශ්ලේෂණය
- විශේෂාංග ඉංජිනේරු
- පොකුරු කිරීම
- හරස් වලංගුකරණය
- දත්ත ස්ක්රබ් කිරීමේ ක්රම
- තීරණ ගස්
- සමූහ ආකෘති නිර්මාණය
2. ඩමීස් සඳහා යන්ත්ර ඉගෙනීම
යන්ත්ර ඉගෙනීම සාමාන්ය පුද්ගලයින් සඳහා ව්යාකූල අදහසක් විය හැකිය. කෙසේ වෙතත්, දැනුම ඇති අපට එය මිල කළ නොහැකි ය.
ML නොමැතිව, සබැඳි සෙවුම් ප්රතිඵල, වෙබ් පිටු වල තත්ය කාලීන වෙළඳ දැන්වීම්, ස්වයංක්රීයකරණය, හෝ අයාචිත තැපැල් පෙරීම (ඔව්!) වැනි ගැටළු කළමනාකරණය කිරීම අපහසුය.
එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, මෙම පොත ඔබට යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ප්රහේලිකාව පිළිබඳ වැඩිදුර ඉගෙන ගැනීමට උපකාර වන සරල හැඳින්වීමක් ඉදිරිපත් කරයි. Machine Learning For Dummies ආධාරයෙන්, ඔබ Python සහ R වැනි භාෂා "කතා කරන" ආකාරය ඉගෙන ගනු ඇත, එමඟින් රටා හඳුනා ගැනීම සහ දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමට පරිගණක පුහුණු කිරීමට ඔබට හැකි වේ.
මීට අමතරව, R හි සංවර්ධනය කිරීමට Python's Anaconda සහ R Studio භාවිතා කරන ආකාරය ඔබ ඉගෙන ගනු ඇත.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- දත්ත සකස් කිරීම
- යන්ත්ර ඉගෙනීම සඳහා ප්රවේශයන්
- යන්ත්ර ඉගෙනීමේ චක්රය
- අධීක්ෂණය සහ අධීක්ෂණය නොකළ ඉගෙනීම
- පුහුණු යන්ත්ර ඉගෙනුම් පද්ධති
- යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ක්රම ප්රතිඵලවලට ගැටගැසීම
3. පිටු සියයක් යන්ත්ර ඉගෙනුම් පොත
පිටු 100 ට අඩු යන්ත්ර ඉගෙනීමේ සියලුම අංග ආවරණය කිරීම කළ හැකිද? Andriy Burkov ගේ The Hundred-Page Machine Learning Book ද එසේ කිරීමට ගත් උත්සාහයකි.
යන්ත්ර ඉගෙනුම් පොත හොඳින් ලියා ඇති අතර eBay හි ඉංජිනේරු ප්රධානී Sujeet Varakhedi සහ Google හි පර්යේෂණ අධ්යක්ෂ Peter Norvig ඇතුළු කීර්තිමත් චින්තන නායකයින් විසින් සහාය දක්වයි.
එය යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ආධුනිකයෙකුට ඇති හොඳම පොතයි. පොත හොඳින් කියවීමෙන් පසු, ඔබට නවීන AI පද්ධති තැනීමට සහ තේරුම් ගැනීමට, යන්ත්ර ඉගෙනීමේ සම්මුඛ පරීක්ෂණයකින් සාර්ථක වීමට සහ ඔබේම ML පදනම් කරගත් සමාගමක් දියත් කිරීමට පවා හැකි වේ.
කෙසේ වෙතත්, මෙම පොත යන්ත්ර ඉගෙනීමේ සම්පූර්ණ ආරම්භකයින් සඳහා අදහස් නොකෙරේ. ඔබ වඩාත් මූලික දෙයක් සොයන්නේ නම් කොහේ හරි බලන්න.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- A හි ව්යුහ විද්යාව ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම
- අධීක්ෂණ ඉගෙනීම සහ අධීක්ෂණය නොකළ ඉගෙනීම
- ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම
- යන්ත්ර ඉගෙනීමේ මූලික ඇල්ගොරිතම
- ස්නායු ජාල සහ ගැඹුරු ඉගෙනීම පිළිබඳ දළ විශ්ලේෂණය
4. යන්ත්ර ඉගෙනීම අවබෝධ කර ගැනීම
යන්ත්ර ඉගෙනීම පිළිබඳ ක්රමානුකූල හැඳින්වීමක් යන්ත්ර ඉගෙනීම අවබෝධ කර ගැනීම යන පොතෙහි දක්වා ඇත. මෙම පොත යන්ත්ර ඉගෙනීමේ මූලික අදහස්, පරිගණක ආදර්ශ සහ ගණිතමය ව්යුත්පන්නයන් ගැඹුරින් සොයා බලයි.
යන්ත්ර ඉගෙනීම මගින් පුළුල් පරාසයක යන්ත්ර ඉගෙනුම් විෂයයන් සරල ආකාරයකින් ඉදිරිපත් කෙරේ. මෙම පදනම් ප්රයෝජනවත් ඇල්ගොරිතම බවට පත් කරන ගණිතමය ව්යුත්පන්නයන් සමඟ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ න්යායාත්මක පදනම් පොතේ විස්තර කර ඇත.
පෙර පෙළපොත් මගින් ආවරණය නොකළ තීරණාත්මක විෂයයන් රාශියක් ආවරණය කිරීමට පෙර මෙම පොත මූලික කරුණු ඉදිරිපත් කරයි.
උත්තල සහ ස්ථායීතා සංකල්ප සහ ඉගෙනීමේ පරිගණක සංකීර්ණත්වය මෙන්ම ස්ටෝචස්ටික් වැනි සැලකිය යුතු ඇල්ගොරිතම සුසමාදර්ශයන් පිළිබඳ සාකච්ඡාවක් මෙහි ඇතුළත් වේ. අනුක්රමණ සම්භවය, ස්නායුක ජාල, සහ ව්යුහගත ප්රතිදාන ඉගෙනීම, මෙන්ම PAC-Bayes ප්රවේශය සහ සම්පීඩනය මත පදනම් වූ සීමාවන් වැනි අලුතින් මතුවන න්යායික අදහස්. ආරම්භක උපාධි හෝ උසස් උපාධි අපේක්ෂකයින් සඳහා නිර්මාණය කර ඇත.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- යන්ත්ර ඉගෙනීමේ පරිගණක සංකීර්ණත්වය
- ML ඇල්ගොරිතම
- ස්නායුක ජාල
- PAC-Bayes ප්රවේශය
- ස්ටෝචස්ටික් අනුක්රමණ සම්භවය
- ව්යුහගත ප්රතිදාන ඉගෙනීම
5. Python සමඟ Machine Learning හැඳින්වීම
ඔබ යන්ත්ර ඉගෙනීම හැදෑරීමට කැමති Python-බුද්ධිමත් දත්ත විද්යාඥයෙක්ද? ඔබේ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ වික්රමය ආරම්භ කිරීමට හොඳම පොත වන්නේ පයිතන් සමඟ යන්ත්ර ඉගෙනීම හැඳින්වීම: දත්ත විද්යාඥයින් සඳහා මාර්ගෝපදේශයකි.
Python සමඟ යන්ත්ර ඉගෙනීමට හැඳින්වීම: දත්ත විද්යාඥයින් සඳහා මාර්ගෝපදේශය යන පොතේ ආධාරයෙන්, අභිරුචි යන්ත්ර ඉගෙනුම් වැඩසටහන් නිර්මාණය කිරීම සඳහා ඔබට විවිධ ප්රයෝජනවත් ශිල්පීය ක්රම සොයා ගනු ඇත.
විශ්වාසදායක යන්ත්ර ඉගෙනුම් යෙදුම් තැනීමට Python සහ Scikit-Learn පැකේජය භාවිතා කිරීමට සම්බන්ධ සෑම තීරණාත්මක පියවරක්ම ඔබ ආවරණය කරනු ඇත.
matplotlib සහ NumPy පුස්තකාල පිළිබඳ දැඩි ග්රහණයක් ලබා ගැනීම ඉගෙනීම වඩාත් පහසු කරයි.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- පරාමිති tweaking සහ ආකෘති ඇගයීම සඳහා නවීන තාක්ෂණික ක්රම
- යෙදුම් සහ මූලික යන්ත්ර ඉගෙනුම් අදහස්
- ස්වයංක්රීය ඉගෙනුම් ශිල්පීය ක්රම
- පෙළ දත්ත හැසිරවීම සඳහා තාක්ෂණික ක්රම
- ආදර්ශ දම්වැල් සහ වැඩ ප්රවාහ ආවරණ නල මාර්ග
- සැකසීමෙන් පසු දත්ත නිරූපණය
6. Sci-kit ඉගෙනීම, Keras සහ Tensorflow සමඟින් යන්ත්ර ඉගෙනීම
දත්ත විද්යාව සහ යන්ත්ර ඉගෙනීම පිළිබඳ වඩාත් ගැඹුරු ප්රකාශන අතර, එය දැනුමෙන් පිරී ඇත. ප්රවීණයන් සහ නවකයන් මෙම විෂය පිළිබඳව වැඩි දුර අධ්යයනය කරන ලෙස උපදෙස් දෙනු ලැබේ.
මෙම පොතෙහි න්යායන් ස්වල්පයක් අඩංගු වුවද, එයට ප්රබල උදාහරණ මගින් සහය වන අතර එය ලැයිස්තුවේ ස්ථානයක් ලබා දෙයි.
මෙම පොතෙහි යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ව්යාපෘති සඳහා scikit-Learn සහ ස්නායුක ජාල නිර්මාණය කිරීම සහ පුහුණු කිරීම සඳහා TensorFlow ඇතුළු විවිධ මාතෘකා ඇතුළත් වේ.
මෙම පොත කියවීමෙන් පසු, අපි සිතන්නේ ඔබ තව දුරටත් ගැඹුරින් සොයා බැලීමට වඩා හොඳින් සන්නද්ධ වනු ඇති බවයි ගැඹුරු ඉගෙනුම සහ ප්රායෝගික ගැටළු සමඟ කටයුතු කරන්න.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- යන්ත්ර ඉගෙනීමේ භූ දර්ශනය, විශේෂයෙන් ස්නායු ජාල පරීක්ෂා කරන්න
- Scikit-Learn භාවිතයෙන් නියැදි යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ව්යාපෘතියක් ආරම්භයේ සිට අවසානය දක්වා නිරීක්ෂණය කරන්න.
- සමූහ ශිල්පීය ක්රම, අහඹු වනාන්තර, තීරණ ගස් සහ ආධාරක දෛශික යන්ත්ර වැනි පුහුණු ආකෘති කිහිපයක් පරීක්ෂා කරන්න.
- TensorFlow පුස්තකාලය භාවිතා කිරීමෙන් ස්නායුක ජාල සාදන්න සහ පුහුණු කරන්න.
- ගවේෂණ කරන අතරතුර convolutional networks, recurrent nets, සහ deep reinforcement learning සලකා බලන්න ස්නායු ජාලය මෝස්තර.
- ගැඹුරු ස්නායුක ජාල පරිමාණය සහ පුහුණු කරන ආකාරය ඉගෙන ගන්න.
7. හැකර්වරුන් සඳහා යන්ත්ර ඉගෙනීම
දත්ත විශ්ලේෂණයට උනන්දුවක් දක්වන පළපුරුදු ක්රමලේඛකයෙකු සඳහා, හැකර් සඳහා යන්ත්ර ඉගෙනීම යන පොත ලියා ඇත. හැකර්වරුන් මෙම සන්දර්භය තුළ දක්ෂ ගණිතඥයන් වේ.
R පිළිබඳ දැඩි අවබෝධයක් ඇති අයෙකුට, මෙම පොත විශිෂ්ට තේරීමක් වන්නේ එහි බහුතරය R හි දත්ත විශ්ලේෂණය මත කේන්ද්රගත වී ඇති බැවිනි. අතිරේකව උසස් R භාවිතයෙන් දත්ත හසුරුවන්නේ කෙසේද යන්න පොතෙහි ආවරණය කර ඇත.
අදාළ සිද්ධි කථා ඇතුළත් කිරීම මඟින් යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම භාවිතා කිරීමේ වටිනාකම අවධාරණය කරයි හැකර්වරුන්ගේ වඩාත්ම වැදගත් විකුණුම් ස්ථානය සඳහා යන්ත්ර ඉගෙනීම පොත විය හැකිය.
මෙම පොත එහි ගණිතමය න්යායට ගැඹුරට යනවාට වඩා ඉගෙනුම් යන්ත්ර ඉගෙනීම සරල හා වේගවත් කිරීමට බොහෝ සැබෑ ලෝක උදාහරණ සපයයි.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- එය අයාචිත තැපෑලක් දැයි තීරණය කිරීමට විද්යුත් තැපෑලක අන්තර්ගතය සරලව විශ්ලේෂණය කරන බොළඳ Bayesian වර්ගීකාරකයක් සාදන්න.
- රේඛීය ප්රතිගාමීත්වය භාවිතයෙන් ඉහළම වෙබ් අඩවි 1,000 සඳහා පිටු බැලීම් ගණන පුරෝකථනය කිරීම
- සෘජු අකුරු කේතාංකයක් කැඩීමට උත්සාහ කිරීමෙන් ප්රශස්තිකරණ ක්රම විමර්ශනය කරන්න.
8. Python Machine Learning with උදාහරණ
විවිධ යන්ත්ර ඉගෙනීම, ගැඹුරු ඉගෙනීම සහ දත්ත විශ්ලේෂණ ක්රම අවබෝධ කර ගැනීමට සහ නිර්මාණය කිරීමට ඔබට උපකාර වන මෙම පොත, ක්රමලේඛන භාෂාවක් ලෙස පයිතන් ගැන පමණක් අවධානය යොමු කරන එකම පොත විය හැකිය.
එය Scikit-Learn වැනි විවිධ යන්ත්ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා ප්රබල පුස්තකාල කිහිපයක් ආවරණය කරයි. Tensor Flow මොඩියුලය පසුව ගැඹුරු ඉගෙනීම ගැන ඔබට ඉගැන්වීමට භාවිතා කරයි.
අවසාන වශයෙන්, එය යන්ත්ර සහ ගැඹුරු ඉගෙනීම භාවිතයෙන් ලබා ගත හැකි බොහෝ දත්ත විශ්ලේෂණ අවස්ථා පෙන්නුම් කරයි.
ඔබ නිර්මාණය කරන ආකෘතියේ කාර්යක්ෂමතාවය වැඩි කිරීමට භාවිතා කළ හැකි බොහෝ ශිල්පීය ක්රම ද එය ඔබට උගන්වයි.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- පයිතන් සහ යන්ත්ර ඉගෙනීම ඉගෙනීම: ආධුනික මාර්ගෝපදේශකය
- ප්රවෘත්ති කණ්ඩායම් 2 දත්ත කට්ටලය සහ Naive Bayes අයාචිත තැපෑල හඳුනාගැනීම පරීක්ෂා කිරීම
- SVM භාවිතා කරමින්, ගස් මත පදනම් වූ ඇල්ගොරිතම භාවිතයෙන් පුවත් කථා වල මාතෘකා වර්ගීකරණය ක්ලික් කරන්න.
- ලොජිස්ටික් ප්රතිගමනය භාවිතයෙන් ක්ලික්-හරහා අනුපාතය පුරෝකථනය කිරීම
- කොටස් මිලෙහි ඉහළම ප්රමිතීන් පුරෝකථනය කිරීමට ප්රතිගාමී ඇල්ගොරිතම භාවිතය
9. පයිතන් යන්ත්ර ඉගෙනීම
Python Machine Learning පොත යන්ත්ර ඉගෙනීමේ මූලික කරුණු මෙන්ම ඩිජිටල් වසම තුළ එහි වැදගත්කම පැහැදිලි කරයි. එය ආරම්භකයින් සඳහා යන්ත්ර ඉගෙනුම් පොතකි.
පොතේ අතිරේකව ආවරණය කර ඇත්තේ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ බොහෝ උප ක්ෂේත්ර සහ යෙදුම් වේ. Python ක්රමලේඛනයේ මූලධර්ම සහ නිදහස් සහ විවෘත මූලාශ්ර ක්රමලේඛන භාෂාවෙන් ආරම්භ කරන්නේ කෙසේද යන්න Python Machine Learning පොතේ ද ආවරණය කර ඇත.
යන්ත්ර ඉගෙනුම් පොත අවසන් කිරීමෙන් පසු, ඔබට Python කේතීකරණය භාවිතයෙන් යන්ත්ර ඉගෙනීමේ රැකියා ගණනාවක් ඵලදායී ලෙස ස්ථාපිත කිරීමට හැකි වනු ඇත.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- කෘතිම බුද්ධියේ මූලික කරුණු
- තීරණ ගසක්
- ලොජිස්ටික් පසුබෑම
- ගැඹුරු ස්නායු ජාල
- පයිතන් ක්රමලේඛන භාෂාවේ මූලික කරුණු
10. යන්ත්ර ඉගෙනීම: සම්භාවිතා ඉදිරිදර්ශනයක්
Machine Learning: A Probabilistic Perspective යනු ජීව විද්යාව, පරිගණක දැක්ම, රොබෝ විද්යාව සහ පෙළ සැකසීම වැනි විෂයයන්ගෙන් නොස්ටැල්ජික් වර්ණ ග්රැෆික්ස් සහ ප්රායෝගික, සැබෑ ලෝක උදාහරණ ඇතුළත් හාස්යජනක යන්ත්ර ඉගෙනුම් පොතකි.
එය අත්යවශ්ය ඇල්ගොරිතම සඳහා අනියම් ගද්ය සහ ව්යාජ කේත වලින් පිරී ඇත. යන්ත්ර ඉගෙනීම: සම්භාවිතා ඉදිරිදර්ශනය, කුක් පොතක ශෛලියෙන් ඉදිරිපත් කරන සහ විවිධ හූරිස්ටික් ප්රවේශයන් විස්තර කරන අනෙකුත් යන්ත්ර ඉගෙනුම් ප්රකාශනවලට ප්රතිවිරුද්ධව, ප්රතිපත්තිමය ආදර්ශ පදනම් වූ ප්රවේශයක් කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි.
එය පැහැදිලිව සහ තේරුම්ගත හැකි ආකාරයෙන් චිත්රක නිරූපණ භාවිතා කරමින් ml ආකෘති නියම කරයි. ඒකාබද්ධ, සම්භාවිතා ප්රවේශයක් මත පදනම්ව, මෙම පෙළපොත යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ක්ෂේත්රය පිළිබඳ සම්පූර්ණ සහ ස්වයං අන්තර්ගත හැඳින්වීමක් සපයයි.
සම්භාවිතාව, ප්රශස්තකරණය සහ රේඛීය වීජ ගණිතය වැනි මාතෘකා පිළිබඳ මූලික පසුබිම් ද්රව්ය මෙන්ම කොන්දේසි සහිත අහඹු ක්ෂේත්ර, L1 විධිමත් කිරීම සහ ගැඹුරු ඉගෙනීම වැනි ප්රදේශයේ සමකාලීන දියුණුව පිළිබඳ සාකච්ඡාවක් ඇතුළුව අන්තර්ගතය පුළුල් හා ගැඹුරු ය.
පොත ලියා ඇත්තේ ප්රධාන වැදගත් ඇල්ගොරිතම සඳහා ව්යාජ කේතයක් අඩංගු අනියම්, ප්රවේශ විය හැකි භාෂාවකින් ය.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- සම්භාවිතාව
- ගැඹුරු ඉගෙනුම
- L1 නියාමනය
- සුසර
- පෙළ සැකසීම
- පරිගණක දැක්ම යෙදුම්
- රොබෝ තාක්ෂණ යෙදුම්
11. සංඛ්යානමය ඉගෙනීමේ අංග
එහි සංකල්පීය රාමුව සහ විවිධ විෂයයන් සඳහා, මෙම යන්ත්ර ඉගෙනුම් පෙළපොත බොහෝ විට ක්ෂේත්රය තුළ පිළිගැනේ.
ස්නායුක ජාල සහ පරීක්ෂණ ශිල්පීය ක්රම මෙන්ම යන්ත්ර ඉගෙනීම පිළිබඳ සරල හැඳින්වීමක් වැනි මාතෘකා ගැන විමසිලිමත් වීමට අවශ්ය ඕනෑම කෙනෙකුට මෙම පොත යොමුවක් ලෙස භාවිතා කළ හැකිය.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ හැකියාවක් හෝ රැකියාවක අදාළ දියුණුවක් ඇති කර ගැනීමට අවශ්ය හැකියාවන් සහ කුතුහලය වර්ධනය කර ගැනීම සඳහා එය වටිනා බවට පත් කරමින්, සෑම අවස්ථාවකදීම තමන්ගේම අත්හදා බැලීම් සහ විමර්ශනයන් කිරීමට මෙම පොත ආක්රමණශීලී ලෙස පාඨකයාට තල්ලු කරයි.
එය සංඛ්යාලේඛනඥයින්ට සහ ව්යාපාර හෝ විද්යාවේ දත්ත කැණීමට උනන්දුවක් දක්වන ඕනෑම කෙනෙකුට වැදගත් මෙවලමකි. මෙම පොත ආරම්භ කිරීමට පෙර ඔබට රේඛීය වීජ ගණිතය අවම වශයෙන් අවබෝධ කර ගන්න.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- අධීක්ෂණ ඉගෙනීම (පුරෝකථනය) සිට අධීක්ෂණය නොකළ ඉගෙනීම
- ස්නායුක ජාල
- දෛශික යන්ත්ර සඳහා ආධාරක
- වර්ගීකරණය ගස්
- ඇල්ගොරිතම වැඩි කිරීම
12. රටා හඳුනාගැනීම සහ යන්ත්ර ඉගෙනීම
රටා හඳුනාගැනීමේ සහ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ලෝක මෙම පොතෙන් හොඳින් ගවේෂණය කළ හැකිය. රටා හඳුනාගැනීම සඳහා Bayesian ප්රවේශය මෙම ප්රකාශනයේ මුලින් ඉදිරිපත් කරන ලදී.
තවද, පොත බහුවිචල්ය, දත්ත විද්යාව සහ මූලික රේඛීය වීජ ගණිතය පිළිබඳ වැඩ අවබෝධයක් අවශ්ය අභියෝගාත්මක විෂයයන් විමර්ශනය කරයි.
යන්ත්ර ඉගෙනීම සහ සම්භාවිතාව පිළිබඳව, දත්ත කට්ටලවල ප්රවණතා මත පදනම්ව ක්රමානුකූලව දුෂ්කර මට්ටම් සහිත සංකීර්ණතා සහිත පරිච්ඡේද සමුද්දේශ පොත ඉදිරිපත් කරයි. රටා හඳුනාගැනීම සඳහා පොදු හැඳින්වීමකට පෙර සරල උදාහරණ ලබා දෙනු ලැබේ.
නිශ්චිත විසඳුම් ප්රායෝගික නොවන අවස්ථා වලදී ඉක්මන් ආසන්න කිරීම් වලට ඉඩ සලසන ආසන්න අනුමාන සඳහා තාක්ෂණික ක්රම පොත ඉදිරිපත් කරයි. සම්භාවිතා බෙදාහැරීම් විස්තර කිරීම සඳහා චිත්රක ආකෘති භාවිතා කරන වෙනත් පොත් නොමැත, නමුත් එය එසේ වේ.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- බයේසියානු ක්රම
- ආසන්න අනුමාන ඇල්ගොරිතම
- කර්නල් මත පදනම් වූ නව මාදිලි
- මූලික සම්භාවිතා න්යාය හැඳින්වීම
- රටා හඳුනාගැනීම සහ යන්ත්ර ඉගෙනීම පිළිබඳ හැඳින්වීම
13. පුරෝකථන දත්ත විශ්ලේෂණ වලින් යන්ත්ර ඉගෙනීමේ මූලික කරුණු
ඔබ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ මූලික කරුණු ප්රගුණ කර ඇත්නම් සහ අනාවැකි දත්ත විශ්ලේෂණ වෙත යාමට අවශ්ය නම්, මෙය ඔබ සඳහා වන පොතයි!!! දැවැන්ත දත්ත කට්ටල වලින් රටා සොයා ගැනීමෙන්, අනාවැකි ආකෘති සංවර්ධනය කිරීමට යන්ත්ර ඉගෙනීම භාවිතා කළ හැක.
මෙම පොත ML භාවිතය ක්රියාත්මක කිරීම පරීක්ෂා කරයි පුරෝකථන දත්ත විශ්ලේෂණ න්යායික මූලධර්ම සහ සත්ය උදාහරණ යන දෙකම ඇතුළුව ගැඹුරින්.
“අනාවැකි දත්ත විශ්ලේෂණ සඳහා යන්ත්ර ඉගෙනීමේ මූලිකාංග” යන මාතෘකාව මුඛ කුහරයක් වුවද, මෙම පොත දත්තවල සිට තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය දක්වා නිගමනයක් දක්වා පුරෝකථන දත්ත විශ්ලේෂණ ගමන ගෙනහැර දක්වයි.
එය යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ප්රවේශ හතරක් ද සාකච්ඡා කරයි: තොරතුරු මත පදනම් වූ ඉගෙනීම, සමානතා මත පදනම් වූ ඉගෙනීම, සම්භාවිතාව මත පදනම් වූ ඉගෙනීම සහ දෝෂ මත පදනම් වූ ඉගෙනීම, ඒ සෑම එකක්ම තාක්ෂණික නොවන සංකල්පීය පැහැදිලි කිරීමක් සමඟින් ගණිතමය ආකෘති සහ උදාහරණ සමඟ ඇල්ගොරිතම සමඟ.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- තොරතුරු පදනම් කරගත් ඉගෙනීම
- සමානකම් පදනම් කරගත් ඉගෙනීම
- සම්භාවිතාව මත පදනම් වූ ඉගෙනීම
- දෝෂ පදනම් කරගත් ඉගෙනීම
14. ව්යවහාරික පුරෝකථන ආකෘති නිර්මාණය
ව්යවහාරික පුරෝකථන ආකෘතිකරණය දත්ත පෙර සැකසුම්, දත්ත බෙදීම සහ ආකෘති සුසර කිරීමේ අත්තිවාරම්වල තීරණාත්මක අවධීන් සමඟින් ආරම්භ වන සමස්ත අනාවැකි ආකෘතිකරණ ක්රියාවලිය විමර්ශනය කරයි.
සත්ය-ලෝක දත්ත අභියෝග පෙන්වීම සහ විසඳීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරමින්, මෙම කාර්යය මඟින් විවිධ සාම්ප්රදායික සහ මෑතකාලීන ප්රතිගාමී සහ වර්ගීකරණ ප්රවේශයන් පිළිබඳ පැහැදිලි විස්තර ඉදිරිපත් කරයි.
මාර්ගෝපදේශය ආකෘතිකරණ ක්රියාවලියේ සියලුම අංග ප්රායෝගික, සැබෑ ලෝක උදාහරණ කිහිපයක් සමඟින් පෙන්නුම් කරයි, සහ සෑම පරිච්ඡේදයකම ක්රියාවලියේ එක් එක් අදියර සඳහා විස්තීර්ණ R කේතය ඇතුළත් වේ.
මෙම බහුකාර්ය පරිමාව පුරෝකථන ආකෘති සහ සමස්ත ආකෘති නිර්මාණ ක්රියාවලිය සඳහා හැඳින්වීමක් ලෙස, වෘත්තිකයන් සඳහා යොමු මාර්ගෝපදේශයක් ලෙස හෝ උසස් උපාධි හෝ උපාධි මට්ටමේ අනාවැකි ආකෘති නිර්මාණ පාඨමාලා සඳහා පාඨයක් ලෙස භාවිතා කළ හැකිය.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- තාක්ෂණික පසුබෑම
- වර්ගීකරණ තාක්ෂණය
- සංකීර්ණ ML ඇල්ගොරිතම
15. යන්ත්ර ඉගෙනීම: දත්ත පිළිබඳ හැඟීමක් ඇති කරන ඇල්ගොරිතමවල කලාව සහ විද්යාව
ඔබ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ අතරමැදි හෝ ප්රවීණයෙක් නම් සහ "මූලික කරුණු වෙත ආපසු යාමට" අවශ්ය නම්, මෙම පොත ඔබ සඳහා වේ! එය Machine Learning හි අතිවිශාල සංකීර්ණත්වයට සහ ගැඹුරට පූර්ණ ගෞරවය ගෙවන අතරම එහි ඒකාබද්ධ මූලධර්ම (ඉතාම සාර්ථක සාධනයක්!) නොපෙනී යයි.
යන්ත්ර ඉගෙනීම: ඇල්ගොරිතමවල කලාව සහ විද්යාව සංකීර්ණත්වය වැඩි කිරීම පිළිබඳ සිද්ධි අධ්යයනයන් කිහිපයක් මෙන්ම උදාහරණ සහ පින්තූර රාශියක් (දේවල් රසවත්ව තබා ගැනීමට!) ඇතුළත් වේ.
මෙම පොත පුළුල් පරාසයක තාර්කික, ජ්යාමිතික සහ සංඛ්යානමය ආකෘති මෙන්ම matrix factorization සහ ROC විශ්ලේෂණය වැනි සංකීර්ණ සහ නව විෂයයන් ද ආවරණය කරයි.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම සරල කරයි
- තාර්කික ආකෘතිය
- ජ්යාමිතික ආකෘතිය
- සංඛ්යානමය ආකෘතිය
- ROC විශ්ලේෂණය
16. දත්ත කැණීම: ප්රායෝගික යන්ත්ර ඉගෙනුම් මෙවලම් සහ ශිල්පීය ක්රම
දත්ත සමුදා පද්ධති, යන්ත්ර ඉගෙනීම සහ සංඛ්යාලේඛන අධ්යයනයෙන් ප්රවේශයන් භාවිතා කරමින්, දත්ත කැණීම් ශිල්පීය ක්රම මඟින් විශාල දත්ත ප්රමාණයක රටා සොයා ගැනීමට අපට හැකියාව ලැබේ.
ඔබට විශේෂයෙන් දත්ත කැණීම් ශිල්පීය ක්රම අධ්යයනය කිරීමට හෝ සාමාන්යයෙන් යන්ත්ර ඉගෙනීමට සැලසුම් කිරීමට අවශ්ය නම් ඔබට Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques යන පොත ලබා ගත යුතුය.
යන්ත්ර ඉගෙනීම පිළිබඳ හොඳම පොත එහි තාක්ෂණික පැත්ත කෙරෙහි වැඩි අවධානයක් යොමු කරයි. එය යන්ත්ර ඉගෙනීමේ තාක්ෂණික සංකීර්ණතා සහ දත්ත එක්රැස් කිරීමේ උපාය මාර්ග සහ ප්රතිඵල විනිශ්චය කිරීම සඳහා විවිධ යෙදවුම් සහ ප්රතිදානයන් භාවිතා කරයි.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- රේඛීය ආකෘති
- පොකුරු කිරීම
- සංඛ්යානමය ආකෘති නිර්මාණය
- කාර්ය සාධනය පුරෝකථනය කිරීම
- දත්ත කැණීමේ ක්රම සංසන්දනය කිරීම
- උදාහරණ පදනම් කරගත් ඉගෙනීම
- දැනුම නියෝජනය සහ පොකුරු
- සාම්ප්රදායික හා නවීන දත්ත කැණීමේ ක්රම
17. දත්ත විශ්ලේෂණය සඳහා පයිතන්
යන්ත්ර ඉගෙනීමේදී භාවිතා වන දත්ත ඇගයීමේ හැකියාව දත්ත විද්යාඥයෙකු සතු විය යුතු වැදගත්ම කුසලතාව වේ. නිවැරදි පුරෝකථනයක් නිපදවන ML ආකෘතියක් සංවර්ධනය කිරීමට පෙර, ඔබගේ කාර්යයේ බහුතරයක් දත්ත හැසිරවීම, සැකසීම, පිරිසිදු කිරීම සහ තක්සේරු කිරීම ඇතුළත් වේ.
දත්ත විශ්ලේෂණය ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා ඔබ Pandas, NumPy, Ipython, සහ වෙනත් ක්රමලේඛන භාෂා ගැන හුරුපුරුදු විය යුතුය.
ඔබට දත්ත විද්යාව හෝ යන්ත්ර ඉගෙනීමෙහි වැඩ කිරීමට අවශ්ය නම්, ඔබට දත්ත හැසිරවීමේ හැකියාව තිබිය යුතුය.
Python for Data Analysis කියන පොත ඔබ අනිවාර්යයෙන්ම කියවිය යුතුයි.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- අත්යවශ්යයි පයිතන් පුස්තකාල
- උසස් පැන්ඩා
- දත්ත විශ්ලේෂණ උදාහරණ
- දත්ත පිරිසිදු කිරීම සහ සකස් කිරීම
- ගණිතමය සහ සංඛ්යානමය ක්රම
- විස්තරාත්මක සංඛ්යාලේඛන සාරාංශ කිරීම සහ ගණනය කිරීම
18. පයිතන් සමඟ ස්වභාවික භාෂා සැකසීම
යන්ත්ර ඉගෙනුම් පද්ධතිවල පදනම ස්වභාවික භාෂා සැකසීමයි.
Python සමඟ ස්වභාවික භාෂා සැකසීම යන පොත ඔබට ඉංග්රීසි සහ NLP සඳහා සංකේතාත්මක සහ සංඛ්යානමය ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් සඳහා Python මොඩියුල සහ මෙවලම්වල හොඳින් කැමති එකතුවක් වන NLTK භාවිතා කරන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳව ඔබට උපදෙස් දෙයි.
Python පොත සමඟ ස්වභාවික භාෂා සැකසීම මගින් NLP සංක්ෂිප්ත, පැහැදිලි ආකාරයෙන් පෙන්නුම් කරන ඵලදායී Python චර්යාවන් සපයයි.
ව්යුහගත නොකළ දත්ත, පෙළ-භාෂාමය ව්යුහය සහ අනෙකුත් NLP-නාභිගත මූලද්රව්ය සමඟ ගනුදෙනු කිරීම සඳහා පාඨකයන්ට හොඳින් සටහන් කළ දත්ත කට්ටල වෙත ප්රවේශය ඇත.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- මිනිස් භාෂාව ක්රියා කරන්නේ කෙසේද?
- භාෂාමය දත්ත ව්යුහයන්
- ස්වභාවික භාෂා මෙවලම් කට්ටලය (NLTK)
- විග්රහ කිරීම සහ අර්ථ විග්රහය
- ජනප්රිය භාෂාමය දත්ත සමුදායන්
- සිට තාක්ෂණික ක්රම ඒකාබද්ධ කරන්න කෘතිම බුද්ධිය සහ වාග් විද්යාව
19. ක්රමලේඛන සාමූහික බුද්ධිය
Toby Segaran විසින් රචිත Programming Collective Intelligence, යන්ත්ර ඉගෙනීම අවබෝධ කර ගැනීම ආරම්භ කළ හැකි විශිෂ්ටතම ග්රන්ථයක් ලෙස සලකනු ලබන අතර, දත්ත විද්යාව සහ යන්ත්ර ඉගෙනීම ප්රමුඛ වෘත්තීය මාර්ග ලෙස ඔවුන්ගේ වර්තමාන තත්ත්වයට පත්වීමට වසර ගණනාවකට පෙර 2007 දී ලියා ඇත.
පොත පයිතන් තම ප්රවීණත්වය එහි ප්රේක්ෂකයින් වෙත බෙදා හැරීමේ ක්රමය ලෙස භාවිතා කරයි. ක්රමලේඛන සාමූහික බුද්ධිය යනු යන්ත්ර ඉගෙනීම සඳහා හැඳින්වීමකට වඩා ml ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා වූ අත්පොතකි.
යෙදුම් වලින් දත්ත එක්රැස් කිරීම සඳහා ඵලදායී ML ඇල්ගොරිතම සංවර්ධනය කිරීම, වෙබ් අඩවි වලින් දත්ත ලබා ගැනීම සඳහා වැඩසටහන්කරණය සහ එකතු කරන ලද දත්ත බැහැර කිරීම පිළිබඳ මෙම පොත තොරතුරු සපයයි.
සෑම පරිච්ඡේදයකම සාකච්ඡා කරන ලද ඇල්ගොරිතම පුළුල් කිරීම සහ ඒවායේ ප්රයෝජනය වැඩි කිරීම සඳහා ක්රියාකාරකම් ඇතුළත් වේ.
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- Bayesian පෙරීම
- දෛශික යන්ත්ර සඳහා ආධාරක
- සෙවුම් යන්ත්ර ඇල්ගොරිතම
- අනාවැකි කිරීමට මාර්ග
- සහයෝගී පෙරහන ශිල්පීය ක්රම
- සෘණ නොවන න්යාස සාධකකරණය
- ගැටළු විසඳීම සඳහා බුද්ධි වර්ධනය
- කණ්ඩායම් හෝ රටා හඳුනාගැනීමේ ක්රම
20. ගැඹුරු ඉගෙනීම (අනුවර්තන ගණනය කිරීම් සහ යන්ත්ර ඉගෙනුම් මාලාව)
අප සියල්ලන්ම දන්නා පරිදි, ගැඹුරු ඉගෙනීම යනු පරිගණකවලට අතීත කාර්ය සාධනය සහ විශාල දත්ත ප්රමාණයකින් ඉගෙන ගැනීමට හැකි දියුණු කරන ලද යන්ත්ර ඉගෙනීමකි.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ශිල්පීය ක්රම භාවිතා කරන අතරම, ඔබ ගැඹුරු ඉගෙනුම් මූලධර්ම සමඟ ද සංවාද කළ යුතුය. ගැඹුරු ඉගෙනීමේ බයිබලය ලෙස සැලකෙන මෙම පොත මෙම තත්වයට බෙහෙවින් උපකාරී වනු ඇත.
ගැඹුරු ඉගෙනීමේ ප්රවීණයන් තිදෙනෙක් මෙම පොතේ ගණිතය සහ ගැඹුරු උත්පාදන ආකෘතිවලින් පිරී ඇති ඉතා සංකීර්ණ මාතෘකා ආවරණය කරයි.
ගණිතමය සහ සංකල්පීය පදනමක් සැපයීම, කාර්යය රේඛීය වීජ ගණිතය, සම්භාවිතා න්යාය, තොරතුරු න්යාය, සංඛ්යාත්මක ගණනය කිරීම් සහ යන්ත්ර ඉගෙනීම පිළිබඳ අදාළ අදහස් සාකච්ඡා කරයි.
එය ස්වභාවික භාෂා සැකසීම, කථන හඳුනාගැනීම, පරිගණක දැක්ම, සබැඳි නිර්දේශ පද්ධති, ජෛව තොරතුරු සහ වීඩියෝ ක්රීඩා වැනි යෙදුම් පරීක්ෂා කරන අතර ගැඹුරු පෝෂක ජාල, විධිමත් කිරීම සහ ප්රශස්තිකරණ ඇල්ගොරිතම, පරිවර්තනීය ජාල සහ ප්රායෝගික ක්රමවේද වැනි කර්මාන්ත වෘත්තිකයන් විසින් භාවිතා කරන ගැඹුරු ඉගෙනුම් ශිල්පීය ක්රම විස්තර කරයි. .
පොතේ ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
- සංඛ්යාත්මක ගණනය කිරීම
- ගැඹුරු ඉගෙනුම් පර්යේෂණ
- පරිගණක දර්ශන ශිල්පීය ක්රම
- ගැඹුරු Feedforward ජාල
- ගැඹුරු ආකෘති පුහුණු කිරීම සඳහා ප්රශස්තකරණය
- ප්රායෝගික ක්රමවේදය
- ගැඹුරු ඉගෙනුම් පර්යේෂණ
නිගමනය
ඉහළම යන්ත්ර ඉගෙනුම් පොත් 20 එම ලැයිස්තුවේ සාරාංශ කර ඇත, ඔබට කැමති දිශාවට යන්ත්ර ඉගෙනීම ප්රගතියට භාවිතා කළ හැකිය.
ඔබ මෙම විවිධ පෙළපොත් කියවන්නේ නම්, ඔබට යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ප්රවීණතාවයේ ශක්තිමත් පදනමක් සහ ප්රදේශයේ වැඩ කරන අතරතුර නිතර භාවිතා කළ හැකි විමර්ශන පුස්තකාලයක් වර්ධනය කර ගැනීමට ඔබට හැකි වනු ඇත.
ඔබ එක පොතක් කියෙව්වත් දිගටම ඉගෙනීමට, වඩා හොඳ වීමට සහ බලපෑමක් ඇති කිරීමට ඔබ පෙලඹෙනු ඇත.
ඔබ ඔබේම යන්ත්ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම සංවර්ධනය කිරීමට සුදානම් සහ දක්ෂ වූ විට, ඔබේ ව්යාපෘතියේ සාර්ථකත්වය සඳහා දත්ත අත්යවශ්ය බව මතක තබා ගන්න.
ඔබමයි