मशीन लर्निंग पर इस ट्यूटोरियल श्रृंखला का मुख्य फोकस क्या है?
मशीन लर्निंग पर इस ट्यूटोरियल श्रृंखला का मुख्य फोकस पायथन के साथ व्यावहारिक मशीन लर्निंग का व्यापक परिचय प्रदान करना है। इस ट्यूटोरियल श्रृंखला में, हमारा लक्ष्य शिक्षार्थियों को पायथन प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करके मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को समझने और लागू करने के लिए आवश्यक मौलिक ज्ञान और कौशल से लैस करना है। मशीन लर्निंग एक उपक्षेत्र है
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में सपोर्ट वेक्टर मशीनों को कब व्यापक मान्यता मिली?
सपोर्ट वेक्टर मशीनें (एसवीएम) को जटिल वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों को संभालने की उनकी क्षमता के लिए मशीन लर्निंग के क्षेत्र में व्यापक रूप से मान्यता दी गई है। एसवीएम को पहली बार 1960 और 1970 के दशक में व्लादिमीर वापनिक और एलेक्सी चेर्वोनेंकिस द्वारा पेश किया गया था, लेकिन 1990 के दशक तक ऐसा नहीं था कि उन्होंने महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित किया और व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त की। में
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, परिचय, पायथन के साथ व्यावहारिक मशीन सीखने का परिचय, परीक्षा समीक्षा
इस ट्यूटोरियल श्रृंखला के साथ-साथ पायथन 3 की बुनियादी समझ रखने की अनुशंसा क्यों की जाती है?
कई कारणों से पायथन के साथ व्यावहारिक मशीन लर्निंग पर इस ट्यूटोरियल श्रृंखला का अनुसरण करने के लिए पायथन 3 की बुनियादी समझ रखने की अत्यधिक अनुशंसा की जाती है। मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के क्षेत्र में पायथन सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। इसकी सादगी, पठनीयता और व्यापक पुस्तकालयों के लिए इसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है
वे तीन चरण कौन से हैं जिनमें प्रत्येक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को कवर किया जाएगा?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में, विशेष रूप से पायथन के साथ मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, तीन मूलभूत चरण हैं जिनका आमतौर पर प्रत्येक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को कवर करने में पालन किया जाता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रभावी ढंग से समझने और लागू करने के लिए ये चरण आवश्यक हैं। वे मॉडलों के निर्माण और मूल्यांकन के लिए एक संरचित दृष्टिकोण प्रदान करते हैं, जिससे अभ्यासकर्ताओं को सक्षम बनाया जा सके
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कवरेज में सिद्धांत चरण का उद्देश्य क्या है?
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कवरेज में सिद्धांत चरण का उद्देश्य मशीन लर्निंग की अंतर्निहित अवधारणाओं और सिद्धांतों के लिए समझ का एक ठोस आधार प्रदान करना है। यह कदम यह सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है कि अभ्यासकर्ताओं को उनके द्वारा उपयोग किए जा रहे एल्गोरिदम के पीछे के सिद्धांत की व्यापक समझ है। गहराई में जाकर
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