యంత్ర అభ్యాసం నిస్సందేహంగా యుగంలో అత్యంత డిమాండ్ ఉన్న సాంకేతికత! మీరు యంత్ర అభ్యాసంతో ప్రారంభించే అనుభవశూన్యుడు అయితే, యంత్ర అభ్యాసానికి అవసరమైన అవసరాలు మీకు తెలుసు. మీరు మెషిన్ లెర్నింగ్‌తో ప్రారంభించడానికి ముందు తెలుసుకోవలసిన విభిన్న భావనలను అర్థం చేసుకోవడానికి ఈ బ్లాగ్ మీకు సహాయం చేస్తుంది.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ గురించి లోతైన జ్ఞానం పొందడానికి, మీరు ప్రత్యక్షంగా నమోదు చేసుకోవచ్చు 24/7 మద్దతు మరియు జీవితకాల ప్రాప్యతతో ఎడురేకా చేత.
ఇక్కడ విషయాల జాబితా ఉంది ఈ బ్లాగులో కవర్ చేయబడింది:
మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం అవసరం
ప్రారంభించడానికియంత్ర అభ్యాసం మీకు ఈ క్రింది భావనలతో పరిచయం ఉండాలి:
గణాంకాలు
డేటా నుండి కొంత ఫలితాన్ని పొందడానికి ఉపయోగించే సాధనాలను గణాంకాలు కలిగి ఉంటాయి. కొన్ని ముఖ్యమైన సమాచారంలో ముడి డేటాను మార్చడానికి ఉపయోగించే వివరణాత్మక గణాంకాలు ఉన్నాయి. అలాగే, పూర్తి డేటాసెట్‌ను ఉపయోగించకుండా డేటా నమూనా నుండి ముఖ్యమైన సమాచారాన్ని పొందడానికి అనుమితి గణాంకాలను ఉపయోగించవచ్చు.
గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి గణాంకాలు మీరు ఈ క్రింది బ్లాగుల ద్వారా వెళ్ళవచ్చు:
లీనియర్ ఆల్జీబ్రా
లీనియర్ ఆల్జీబ్రా ఒప్పందాలువెక్టర్స్, మాత్రికలు మరియు సరళ పరివర్తనాలతో. డేటాసెట్‌లో కార్యకలాపాలను మార్చడానికి మరియు నిర్వహించడానికి ఇది ఉపయోగపడుతుంది కాబట్టి ఇది యంత్ర అభ్యాసంలో చాలా ముఖ్యమైనది.
కాలిక్యులస్
కాలిక్యులస్ గణితంలో ఒక ముఖ్యమైన క్షేత్రం మరియు ఇది అనేక యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలలో సమగ్ర పాత్ర పోషిస్తుంది. బహుళ లక్షణాలను కలిగి ఉన్న డేటా సెట్యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగిస్తారు లక్షణాలు బహుళ మల్టీవియరబుల్ కాలిక్యులస్ యంత్ర అభ్యాస నమూనాను రూపొందించడానికి ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. ఇంటిగ్రేషన్లు మరియు భేదాలు తప్పనిసరి.
సంభావ్యత
సంభావ్యత సంభవించే సంభావ్యతను అంచనా వేయడంలో సహాయపడుతుంది, పరిస్థితి మరలా జరగకపోవచ్చు లేదా జరగకపోవచ్చు. యంత్ర అభ్యాసం కోసం, సంభావ్యత a పునాది.
సంభావ్యత గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, మీరు దీని ద్వారా వెళ్ళవచ్చు బ్లాగ్.
ప్రోగ్రామింగ్ భాష
మొత్తం మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రక్రియను అమలు చేయడానికి R మరియు పైథాన్ వంటి ప్రోగ్రామింగ్ భాషలను తెలుసుకోవడం చాలా అవసరం. పైథాన్ మరియు R రెండూ మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలను అమలు చేయడం చాలా సులభం చేసే అంతర్నిర్మిత లైబ్రరీలను అందిస్తాయి.
a మరియు జావాలో సంబంధం ఉంది
ప్రాథమిక ప్రోగ్రామింగ్ పరిజ్ఞానం కలిగి ఉండటమే కాకుండా, డేటాను ఎలా తీయాలి, ప్రాసెస్ చేయాలి మరియు విశ్లేషించాలో కూడా మీకు తెలుసు. యంత్ర అభ్యాసానికి అవసరమైన ముఖ్యమైన నైపుణ్యాలలో ఇది ఒకటి.
ప్రోగ్రామింగ్ గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం భాషలు, మీరు ఈ క్రింది బ్లాగుల ద్వారా వెళ్ళవచ్చు:
మెషిన్ లెర్నింగ్ యూజ్ కేస్
మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేది చిత్రంలో ఏ రకమైన వస్తువులు ఉన్నాయో, లేదా సిఫారసు ఇంజిన్, నిర్దిష్ట వ్యాధిని లేదా స్పామ్ ఫిల్టరింగ్‌ను నయం చేయడానికి ఉత్తమమైన of షధాల కలయిక వంటి అంచనా వేయడానికి డేటా నుండి నేర్చుకోగల అల్గోరిథంను సృష్టించడం.
యంత్ర అభ్యాసం గణిత అవసరాలపై నిర్మించబడింది మరియు యంత్ర అభ్యాసంలో గణితాన్ని ఎందుకు ఉపయోగిస్తున్నారో మీకు తెలిస్తే అది సరదాగా ఉంటుంది. మీరు ఉపయోగిస్తున్న ఫంక్షన్ల వెనుక ఉన్న గణితాలను మీరు తెలుసుకోవాలి మరియు డేటాకు ఏ మోడల్ అనుకూలంగా ఉంటుంది మరియు ఎందుకు.
కాబట్టి ఇంటి ధరలను అంచనా వేయడంలో ఆసక్తికరమైన సమస్యతో ప్రారంభిద్దాం, విభిన్న లక్షణాలు మరియు ధరల చరిత్ర కలిగిన డేటాసెట్‌ను కలిగి ఉన్నాము, ప్రస్తుతానికి, మేము చదరపు అడుగుల జీవన స్థలం మరియు ధరలను పరిశీలిస్తాము.
క్రింద చూపిన విధంగా ఇప్పుడు మనకు రెండు నిలువు వరుసలతో కూడిన డేటా సెట్ ఉంది:
ఇళ్ల ధరను అంచనా వేయగల మోడల్‌ను మనం నిర్మించాల్సి ఉంటుందని తెలుసుకోవడానికి ఈ రెండు వేరియబుల్స్ మధ్య కొంత సంబంధం ఉండాలి, మనం దీన్ని ఎలా చేయగలం?
ఈ డేటాను గ్రాఫ్ చేద్దాం మరియు ఇది ఎలా ఉంటుందో చూద్దాం:
ఇక్కడ X- అక్షం అనేది చదరపు అడుగుల జీవన స్థలం మరియు Y- అక్షం ఇంటి ధర. మేము అన్ని డేటా పాయింట్లను ప్లాట్ చేస్తే, పై చిత్రంలో చూపిన విధంగా ఒక పంక్తి ద్వారా ప్రాతినిధ్యం వహించే స్కాటర్ ప్లాట్‌ను మేము పొందుతాము మరియు మేము కొంత డేటాను ఇన్పుట్ చేస్తే అది కొంత ఫలితాన్ని అంచనా వేస్తుంది. ఆదర్శవంతంగా, గరిష్ట డేటా పాయింట్లను కలిసే ఒక పంక్తిని మనం కనుగొనాలి.
ఇక్కడ మేము ఒక పంక్తిని సృష్టించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నాము:
Y = mX + సి
లక్ష్యం (డిపెండెంట్ వేరియబుల్) మరియు ప్రిడిక్టర్ వేరియబుల్ (ఇండిపెండెంట్ వేరియబుల్) మధ్య సరళ సంబంధాన్ని అంచనా వేసే ఈ పద్ధతిని లీనియర్ రిగ్రెషన్ అంటారు. ఇది రెండు వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాన్ని అధ్యయనం చేయడానికి మరియు సంగ్రహించడానికి అనుమతిస్తుంది.
- X = ఇండిపెండెంట్ వేరియబుల్
- Y = డిపెండెంట్ వేరియబుల్
- c = y- అంతరాయం
- m = రేఖ యొక్క వాలు
సమీకరణాన్ని పరిశీలిస్తే మనకు స్వతంత్ర వేరియబుల్ అయిన X కోసం విలువలు ఉన్నాయి, కాబట్టి మనం చేయాల్సిందల్లా Y యొక్క విలువను అంచనా వేయడానికి m మరియు c లకు విలువలను లెక్కించడం.
కాబట్టి మనం ఈ వేరియబుల్స్ ను ఎలా కనుగొంటాము?
ఈ వేరియబుల్స్ను కనుగొనడానికి, మేము విలువల సమూహాన్ని ప్రయత్నించవచ్చు మరియు గరిష్ట సంఖ్యలో డేటా పాయింట్లను కలిపే ఒక పంక్తిని కనుగొనడానికి ప్రయత్నించవచ్చు. కానీ, మేము ఉత్తమమైన ఫిట్ లైన్‌ను ఎలా కనుగొనగలం?
కాబట్టి ఉత్తమ-సరిపోయే పంక్తిని కనుగొనడానికి, మేము y యొక్క వాస్తవ విలువ మరియు value హించిన విలువ y` మధ్య లోపాన్ని కనుగొనే కనీసం చతురస్రాల లోపం ఫంక్షన్‌ను ఉపయోగించవచ్చు.
కింది సమీకరణాన్ని ఉపయోగించి తక్కువ-చతురస్రాల లోపం ఫంక్షన్‌ను సూచించవచ్చు:
ఈ ఫంక్షన్‌ను ఉపయోగించి ప్రతి data హించిన డేటా పాయింట్‌ను డేటా పాయింట్ యొక్క వాస్తవ విలువతో పోల్చడం ద్వారా లోపాన్ని తెలుసుకోవచ్చు. అప్పుడు మీరు ఈ లోపాలన్నిటి సమ్మషన్‌ను తీసుకొని, అంచనాలోని విచలనాన్ని తెలుసుకోవడానికి వాటిని స్క్వేర్ చేయండి.
మేము మా అక్షర దోష విలువలను కలిగి ఉన్న మూడవ అక్షాన్ని జోడించి, 3-డైమెన్షనల్ ప్రదేశంలో ప్లాట్ చేస్తే, ఇది ఇలా ఉంటుంది:
పై చిత్రంలో, ఆదర్శ విలువలు దిగువ నల్ల భాగంలో ఉంటాయి, ఇది వాస్తవ డేటా పాయింట్‌కు దగ్గరగా ఉన్న ధరలను అంచనా వేస్తుంది. తదుపరి దశ m మరియు c లకు సాధ్యమైనంత ఉత్తమమైన విలువలను కనుగొనడం. గ్రేడియంట్ డీసెంట్ అని పిలువబడే ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్ ఉపయోగించి దీన్ని చేయవచ్చు.
ప్రవణత సంతతి అనేది ఒక పునరుక్తి పద్ధతి, ఇక్కడ మేము మా వేరియబుల్స్ కోసం కొన్ని విలువలను ప్రారంభించడం ద్వారా ప్రారంభిస్తాము మరియు వాస్తవ విలువ మరియు value హించిన విలువ మధ్య లోపాన్ని తగ్గించడం ద్వారా వాటిని నెమ్మదిగా మెరుగుపరుస్తాము.
ఇప్పుడు మనం ఆచరణాత్మకంగా అపార్ట్మెంట్ యొక్క ధరలు చదరపు అడుగుకు మాత్రమే ధరపై ఆధారపడవని అనుకుంటే, బెడ్ రూములు, బాత్రూమ్ల సంఖ్య వంటి అనేక అంశాలు ఉన్నాయి. మేము ఆ లక్షణాలను కూడా పరిశీలిస్తే, సమీకరణం ఏదో కనిపిస్తుంది ఇలా
Y = b0 + b1x1 + b2x2 + & hellip .. + bnxn + c
ఇది లీనియర్ ఆల్జీబ్రాకు చెందిన మల్టీలినియర్ రిగ్రెషన్, ఇక్కడ మనం పరిమాణం mxn యొక్క మాత్రికలను ఉపయోగించవచ్చు, ఇక్కడ m లక్షణాలు మరియు n డేటా పాయింట్లు.
ఇల్లు మంచి స్థితిలో ఉందా లేదా చెడ్డ స్థితిలో ఉందో దాని ఆధారంగా వర్గీకరించడానికి ఇంటి పరిస్థితిని కనుగొనడానికి సంభావ్యతను ఉపయోగించగల మరొక పరిస్థితిని పరిశీలిద్దాం. దీని కోసం, పని చేయడానికి మేము సిగ్మోయిడ్ ఫంక్షన్ ద్వారా ప్రాతినిధ్యం వహించే సంభావ్యతపై పనిచేసే లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ అనే సాంకేతికతను ఉపయోగించాల్సి ఉంటుంది.
ఈ వ్యాసంలో, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క అవసరాలు మరియు యంత్ర అభ్యాసంలో అవి ఎలా వర్తించబడుతున్నాయో మేము కవర్ చేసాము. కాబట్టి ప్రాథమికంగా, ఇది గణాంకాలు, కాలిక్యులస్, లీనియర్ ఆల్జీబ్రా మరియు సంభావ్యత సిద్ధాంతాన్ని కలిగి ఉంటుంది. కాలిక్యులస్ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం ఉపయోగించే పద్ధతులను కలిగి ఉంది, లీనియర్ ఆల్జీబ్రాలో అల్గోరిథంలు ఉన్నాయి, ఇవి భారీ డేటా సెట్లలో పని చేయగలవు, సంభావ్యతతో మనం సంభవించే అవకాశాలను can హించగలము మరియు గణాంకాలు డేటా సెట్ల నమూనా నుండి ఉపయోగకరమైన అంతర్దృష్టులను to హించడానికి మాకు సహాయపడతాయి.
యంత్ర అభ్యాసానికి అవసరమైన అవసరాలు ఇప్పుడు మీకు తెలుసు, మీరు మరింత తెలుసుకోవడానికి ఆసక్తిగా ఉన్నారని నేను ఖచ్చితంగా అనుకుంటున్నాను. డేటా సైన్స్ తో ప్రారంభించడానికి మీకు సహాయపడే కొన్ని బ్లాగులు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
మీరు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌పై పూర్తి కోర్సు కోసం నమోదు చేయాలనుకుంటే, ఎడురేకాకు ప్రత్యేకంగా క్యూరేటెడ్ ఉంది పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ వంటి సాంకేతికతలలో ఇది మిమ్మల్ని నైపుణ్యం చేస్తుంది. డీప్ లెర్నింగ్, గ్రాఫికల్ మోడల్స్ మరియు రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ వంటి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ & మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో తాజా పురోగతులు మరియు సాంకేతిక విధానాలపై శిక్షణ ఇందులో ఉంది.