मशीन लर्निंग को 1959 में आर्थर सैमुअल द्वारा "अध्ययन के क्षेत्र के रूप में परिभाषित किया गया था जो कंप्यूटरों को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने की क्षमता देता है"। पायथन कार्यक्रम के साथ EITC/AI/MLPP मशीन लर्निंग प्रोग्रामिंग का उद्देश्य पायथन के साथ प्रोग्रामिंग पर ध्यान केंद्रित करते हुए मशीन लर्निंग (सिद्धांत की मूल समझ सहित) की बुनियादी बातों को शुरू करना है। सिद्धांत को छोड़कर इसमें पर्यवेक्षित, अप्रमाणित और गहन शिक्षण मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के सैद्धांतिक और व्यावहारिक पहलुओं के साथ अनुप्रयोगों को शामिल किया गया है। कार्यक्रम में लीनियर रिग्रेशन, के नियर नेबर्स, सपोर्ट वेक्टर मशीनें (एसवीएम), फ्लैट क्लस्टरिंग, पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग और न्यूरल नेटवर्क शामिल हैं। इसमें शामिल एल्गोरिदम की मूल धारणा और पीछे तर्क शामिल हैं। यह मॉड्यूल के साथ परीक्षात्मक वास्तविक डेटा सेट का उपयोग करके प्रोग्रामिंग में एल्गोरिदम के अनुप्रयोगों की चर्चा को भी शामिल करता है (उदाहरण के लिए स्किकिट-लर्न)। कार्यक्रम इन एल्गोरिदम को कोड में लागू करके प्रत्येक एल्गोरिदम के विवरण को भी कवर करेगा, जिसमें शामिल गणित में अंतर्दृष्टि के साथ कि वास्तव में एल्गोरिदम कैसे काम करते हैं, उन्हें कैसे संशोधित किया जा सकता है, और फायदे और नुकसान सहित उनके गुण क्या हैं। मशीन लर्निंग में शामिल एल्गोरिदम बल्कि सरल हैं (बड़े डेटा सेट के लिए उनकी स्केलिंग आवश्यकता द्वारा वातानुकूलित), जैसा कि गणित है जो वे (रैखिक बीजगणित) पर आधारित हैं।
पाठ्यक्रम संदर्भ संसाधन
अजगर का प्रलेखन
https://www.python.org/doc/
पायथन ने डाउनलोड जारी किए
https://www.python.org/downloads/
शुरुआती गाइड के लिए पायथन
https://www.python.org/about/gettingstarted/
पायथन विकी शुरुआती गाइड
https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide
W3Schools पायथन मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल
https://www.w3schools.com/python/python_ml_getting_started.asp
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