diff --git a/translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.pcm.png b/translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..d99789797 Binary files /dev/null and b/translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.pcm.png differ diff --git a/translated_images/9-feature-importance.cd3193b4bba3fd4bccd415f566c2437fb3298c4824a3dabbcab15270d783606e.pcm.png b/translated_images/9-feature-importance.cd3193b4bba3fd4bccd415f566c2437fb3298c4824a3dabbcab15270d783606e.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..9b140cbd9 Binary files /dev/null and b/translated_images/9-feature-importance.cd3193b4bba3fd4bccd415f566c2437fb3298c4824a3dabbcab15270d783606e.pcm.png differ diff --git a/translated_images/9-features-influence.3ead3d3f68a84029f1e40d3eba82107445d3d3b6975d4682b23d8acc905da6d0.pcm.png b/translated_images/9-features-influence.3ead3d3f68a84029f1e40d3eba82107445d3d3b6975d4682b23d8acc905da6d0.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..1c62a2072 Binary files /dev/null and b/translated_images/9-features-influence.3ead3d3f68a84029f1e40d3eba82107445d3d3b6975d4682b23d8acc905da6d0.pcm.png differ diff --git a/translated_images/ROC.167a70519c5bf8983f04e959942bb550de0fa37c220ff12c0f272d1af16e764a.pcm.png b/translated_images/ROC.167a70519c5bf8983f04e959942bb550de0fa37c220ff12c0f272d1af16e764a.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..987ae50f9 Binary files /dev/null and b/translated_images/ROC.167a70519c5bf8983f04e959942bb550de0fa37c220ff12c0f272d1af16e764a.pcm.png differ diff --git a/translated_images/ROC_2.777f20cdfc4988ca683ade6850ac832cb70c96c12f1b910d294f270ef36e1a1c.pcm.png b/translated_images/ROC_2.777f20cdfc4988ca683ade6850ac832cb70c96c12f1b910d294f270ef36e1a1c.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..eaa904614 Binary files /dev/null and b/translated_images/ROC_2.777f20cdfc4988ca683ade6850ac832cb70c96c12f1b910d294f270ef36e1a1c.pcm.png differ diff --git a/translated_images/accessibility.c1be5ce816eaea652fe1879bbaf74d97ef15d895ee852a7b0e3542a77b735137.pcm.png b/translated_images/accessibility.c1be5ce816eaea652fe1879bbaf74d97ef15d895ee852a7b0e3542a77b735137.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..c707b58a5 Binary files /dev/null and b/translated_images/accessibility.c1be5ce816eaea652fe1879bbaf74d97ef15d895ee852a7b0e3542a77b735137.pcm.png differ diff --git a/translated_images/accountability.41d8c0f4b85b6231301d97f17a450a805b7a07aaeb56b34015d71c757cad142e.pcm.png b/translated_images/accountability.41d8c0f4b85b6231301d97f17a450a805b7a07aaeb56b34015d71c757cad142e.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..d48f5ae42 Binary files /dev/null and b/translated_images/accountability.41d8c0f4b85b6231301d97f17a450a805b7a07aaeb56b34015d71c757cad142e.pcm.png differ diff --git a/translated_images/accuracy.2c47fe1bf15f44b3656651c84d5e2ba9b37cd929cd2aa8ab6cc3073f50570f4e.pcm.png b/translated_images/accuracy.2c47fe1bf15f44b3656651c84d5e2ba9b37cd929cd2aa8ab6cc3073f50570f4e.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..4fa08b2cc Binary files /dev/null and b/translated_images/accuracy.2c47fe1bf15f44b3656651c84d5e2ba9b37cd929cd2aa8ab6cc3073f50570f4e.pcm.png differ diff --git a/translated_images/ai-ml-ds.537ea441b124ebf69c144a52c0eb13a7af63c4355c2f92f440979380a2fb08b8.pcm.png b/translated_images/ai-ml-ds.537ea441b124ebf69c144a52c0eb13a7af63c4355c2f92f440979380a2fb08b8.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..d783e4217 Binary files /dev/null and b/translated_images/ai-ml-ds.537ea441b124ebf69c144a52c0eb13a7af63c4355c2f92f440979380a2fb08b8.pcm.png differ diff --git a/translated_images/all-genres.1d56ef06cefbfcd61183023834ed3cb891a5ee638a3ba5c924b3151bf80208d7.pcm.png b/translated_images/all-genres.1d56ef06cefbfcd61183023834ed3cb891a5ee638a3ba5c924b3151bf80208d7.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..0d309329c Binary files /dev/null and b/translated_images/all-genres.1d56ef06cefbfcd61183023834ed3cb891a5ee638a3ba5c924b3151bf80208d7.pcm.png differ diff --git a/translated_images/apple.c81c8d5965e5e5daab4a5f6d6aa08162915f2118ce0e46f2867f1a46335e874c.pcm.png b/translated_images/apple.c81c8d5965e5e5daab4a5f6d6aa08162915f2118ce0e46f2867f1a46335e874c.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..a2f8cd88e Binary files /dev/null and b/translated_images/apple.c81c8d5965e5e5daab4a5f6d6aa08162915f2118ce0e46f2867f1a46335e874c.pcm.png differ diff --git a/translated_images/barchart.a833ea9194346d769c77a3a870f7d8aee51574cd1138ca902e5500830a41cbce.pcm.png b/translated_images/barchart.a833ea9194346d769c77a3a870f7d8aee51574cd1138ca902e5500830a41cbce.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..d854c2def Binary files /dev/null and b/translated_images/barchart.a833ea9194346d769c77a3a870f7d8aee51574cd1138ca902e5500830a41cbce.pcm.png differ diff --git a/translated_images/bellman-equation.7c0c4c722e5a6b7c208071a0bae51664965050848e4f8a84bb377cd18bdd838b.pcm.png b/translated_images/bellman-equation.7c0c4c722e5a6b7c208071a0bae51664965050848e4f8a84bb377cd18bdd838b.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..7b071e565 Binary files /dev/null and b/translated_images/bellman-equation.7c0c4c722e5a6b7c208071a0bae51664965050848e4f8a84bb377cd18bdd838b.pcm.png differ diff --git a/translated_images/binary-multiclass.b56d0c86c81105a697dddd82242c1d11e4d78b7afefea07a44627a0f1111c1a9.pcm.png b/translated_images/binary-multiclass.b56d0c86c81105a697dddd82242c1d11e4d78b7afefea07a44627a0f1111c1a9.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..2d066f8c4 Binary files /dev/null and b/translated_images/binary-multiclass.b56d0c86c81105a697dddd82242c1d11e4d78b7afefea07a44627a0f1111c1a9.pcm.png differ diff --git a/translated_images/boxplots.8228c29dabd0f29227dd38624231a175f411f1d8d4d7c012cb770e00e4fdf8b6.pcm.png b/translated_images/boxplots.8228c29dabd0f29227dd38624231a175f411f1d8d4d7c012cb770e00e4fdf8b6.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..196dc0502 Binary files /dev/null and b/translated_images/boxplots.8228c29dabd0f29227dd38624231a175f411f1d8d4d7c012cb770e00e4fdf8b6.pcm.png differ diff --git a/translated_images/calculation.a209813050a1ddb141cdc4bc56f3af31e67157ed499e16a2ecf9837542704c94.pcm.png b/translated_images/calculation.a209813050a1ddb141cdc4bc56f3af31e67157ed499e16a2ecf9837542704c94.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..886938d85 Binary files /dev/null and b/translated_images/calculation.a209813050a1ddb141cdc4bc56f3af31e67157ed499e16a2ecf9837542704c94.pcm.png differ diff --git a/translated_images/cartpole.b5609cc0494a14f75d121299495ae24fd8f1c30465e7b40961af94ecda2e1cd0.pcm.png b/translated_images/cartpole.b5609cc0494a14f75d121299495ae24fd8f1c30465e7b40961af94ecda2e1cd0.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..76b66c47c Binary files /dev/null and b/translated_images/cartpole.b5609cc0494a14f75d121299495ae24fd8f1c30465e7b40961af94ecda2e1cd0.pcm.png differ diff --git a/translated_images/centroid.097fde836cf6c9187d0b2033e9f94441829f9d86f4f0b1604dd4b3d1931aee34.pcm.png b/translated_images/centroid.097fde836cf6c9187d0b2033e9f94441829f9d86f4f0b1604dd4b3d1931aee34.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..81c85893c Binary files /dev/null and b/translated_images/centroid.097fde836cf6c9187d0b2033e9f94441829f9d86f4f0b1604dd4b3d1931aee34.pcm.png differ diff --git a/translated_images/ceos.3de5d092ce8d2753d22b48605c1d936a1477081c0646c006a07e9c80a2249fe4.pcm.png b/translated_images/ceos.3de5d092ce8d2753d22b48605c1d936a1477081c0646c006a07e9c80a2249fe4.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..bbb373a47 Binary files /dev/null and b/translated_images/ceos.3de5d092ce8d2753d22b48605c1d936a1477081c0646c006a07e9c80a2249fe4.pcm.png differ diff --git a/translated_images/ceos.7a9a67871424a6c07986e7c22ddae062ac660c469f6a54435196e0ae73a1c4da.pcm.png b/translated_images/ceos.7a9a67871424a6c07986e7c22ddae062ac660c469f6a54435196e0ae73a1c4da.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..bbb373a47 Binary files /dev/null and b/translated_images/ceos.7a9a67871424a6c07986e7c22ddae062ac660c469f6a54435196e0ae73a1c4da.pcm.png differ diff --git a/translated_images/cf-what-if-features.5a92a6924da3e9b58b654c974d7560bfbfc067c123b73e98ab4935448b3f70d5.pcm.png b/translated_images/cf-what-if-features.5a92a6924da3e9b58b654c974d7560bfbfc067c123b73e98ab4935448b3f70d5.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..1089f6c99 Binary files /dev/null and b/translated_images/cf-what-if-features.5a92a6924da3e9b58b654c974d7560bfbfc067c123b73e98ab4935448b3f70d5.pcm.png differ diff --git a/translated_images/cheatsheet.07a475ea444d22234cb8907a3826df5bdd1953efec94bd18e4496f36ff60624a.pcm.png b/translated_images/cheatsheet.07a475ea444d22234cb8907a3826df5bdd1953efec94bd18e4496f36ff60624a.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..05ddfec57 Binary files /dev/null and b/translated_images/cheatsheet.07a475ea444d22234cb8907a3826df5bdd1953efec94bd18e4496f36ff60624a.pcm.png differ diff --git a/translated_images/chess.e704a268781bdad85d1876b6c2295742fa0d856e7dcf3659147052df9d3db205.pcm.jpg b/translated_images/chess.e704a268781bdad85d1876b6c2295742fa0d856e7dcf3659147052df9d3db205.pcm.jpg new file mode 100644 index 000000000..afef99916 Binary files /dev/null and b/translated_images/chess.e704a268781bdad85d1876b6c2295742fa0d856e7dcf3659147052df9d3db205.pcm.jpg differ diff --git a/translated_images/chinese.e62cafa5309f111afd1b54490336daf4e927ce32bed837069a0b7ce481dfae8d.pcm.png b/translated_images/chinese.e62cafa5309f111afd1b54490336daf4e927ce32bed837069a0b7ce481dfae8d.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..e95cef02e Binary files /dev/null and b/translated_images/chinese.e62cafa5309f111afd1b54490336daf4e927ce32bed837069a0b7ce481dfae8d.pcm.png differ diff --git a/translated_images/clusters.b635354640d8e4fd4a49ef545495518e7be76172c97c13bd748f5b79f171f69a.pcm.png b/translated_images/clusters.b635354640d8e4fd4a49ef545495518e7be76172c97c13bd748f5b79f171f69a.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..5f991e289 Binary files /dev/null and b/translated_images/clusters.b635354640d8e4fd4a49ef545495518e7be76172c97c13bd748f5b79f171f69a.pcm.png differ diff --git a/translated_images/comparison.edfab56193a85e7fdecbeaa1b1f8c99e94adbf7178bed0de902090cf93d6734f.pcm.png b/translated_images/comparison.edfab56193a85e7fdecbeaa1b1f8c99e94adbf7178bed0de902090cf93d6734f.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..2bd17c83a Binary files /dev/null and b/translated_images/comparison.edfab56193a85e7fdecbeaa1b1f8c99e94adbf7178bed0de902090cf93d6734f.pcm.png differ diff --git a/translated_images/comprehension.619708fc5959b0f6a24ebffba2ad7b0625391a476141df65b43b59de24e45c6f.pcm.png b/translated_images/comprehension.619708fc5959b0f6a24ebffba2ad7b0625391a476141df65b43b59de24e45c6f.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..748290129 Binary files /dev/null and b/translated_images/comprehension.619708fc5959b0f6a24ebffba2ad7b0625391a476141df65b43b59de24e45c6f.pcm.png differ diff --git a/translated_images/confusion-matrix.3cc5496a1a37c3e4311e74790f15a1426e03e27af7e611aaabda56bc0a802aaf.pcm.png b/translated_images/confusion-matrix.3cc5496a1a37c3e4311e74790f15a1426e03e27af7e611aaabda56bc0a802aaf.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..97ef1686c Binary files /dev/null and b/translated_images/confusion-matrix.3cc5496a1a37c3e4311e74790f15a1426e03e27af7e611aaabda56bc0a802aaf.pcm.png differ diff --git a/translated_images/correlation.a9356bb798f5eea51f47185968e1ebac5c078c92fce9931e28ccf0d7fab71c2b.pcm.png b/translated_images/correlation.a9356bb798f5eea51f47185968e1ebac5c078c92fce9931e28ccf0d7fab71c2b.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..ec0915dd5 Binary files /dev/null and b/translated_images/correlation.a9356bb798f5eea51f47185968e1ebac5c078c92fce9931e28ccf0d7fab71c2b.pcm.png differ diff --git a/translated_images/counterfactuals-examples.b38a50a504ee0a9fc6087aba050a212a5f838adc5b0d76c5c656f8b1ccaab822.pcm.png b/translated_images/counterfactuals-examples.b38a50a504ee0a9fc6087aba050a212a5f838adc5b0d76c5c656f8b1ccaab822.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..c255e8663 Binary files /dev/null and b/translated_images/counterfactuals-examples.b38a50a504ee0a9fc6087aba050a212a5f838adc5b0d76c5c656f8b1ccaab822.pcm.png differ diff --git a/translated_images/cuisine-dist.d0cc2d551abe5c25f83d73a5f560927e4a061e9a4560bac1e97d35682ef3ca6d.pcm.png b/translated_images/cuisine-dist.d0cc2d551abe5c25f83d73a5f560927e4a061e9a4560bac1e97d35682ef3ca6d.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..97b45b02a Binary files /dev/null and b/translated_images/cuisine-dist.d0cc2d551abe5c25f83d73a5f560927e4a061e9a4560bac1e97d35682ef3ca6d.pcm.png differ diff --git a/translated_images/currency.e7429812bfc8c6087b2d4c410faaa4aaa11b2fcaabf6f09549b8249c9fbdb641.pcm.png b/translated_images/currency.e7429812bfc8c6087b2d4c410faaa4aaa11b2fcaabf6f09549b8249c9fbdb641.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..0f56c6528 Binary files /dev/null and b/translated_images/currency.e7429812bfc8c6087b2d4c410faaa4aaa11b2fcaabf6f09549b8249c9fbdb641.pcm.png differ diff --git a/translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.pcm.png b/translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..3a3877af3 Binary files /dev/null and b/translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.pcm.png differ diff --git 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/dev/null and b/translated_images/dplyr_wrangling.f5f99c64fd4580f1377fee3ea428b6f8fd073845ec0f8409d483cfe148f0984e.pcm.png differ diff --git a/translated_images/ea-error-cohort.6886209ea5d438c4daa8bfbf5ce3a7042586364dd3eccda4a4e3d05623ac702a.pcm.png b/translated_images/ea-error-cohort.6886209ea5d438c4daa8bfbf5ce3a7042586364dd3eccda4a4e3d05623ac702a.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..8443cfb7c Binary files /dev/null and b/translated_images/ea-error-cohort.6886209ea5d438c4daa8bfbf5ce3a7042586364dd3eccda4a4e3d05623ac702a.pcm.png differ diff --git a/translated_images/ea-error-distribution.117452e1177c1dd84fab2369967a68bcde787c76c6ea7fdb92fcf15d1fce8206.pcm.png b/translated_images/ea-error-distribution.117452e1177c1dd84fab2369967a68bcde787c76c6ea7fdb92fcf15d1fce8206.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..9afd55814 Binary files /dev/null and b/translated_images/ea-error-distribution.117452e1177c1dd84fab2369967a68bcde787c76c6ea7fdb92fcf15d1fce8206.pcm.png differ diff --git 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a/translated_images/env_init.04e8f26d2d60089e128f21d22e5fef57d580e559f0d5937b06c689e5e7cdd438.pcm.png b/translated_images/env_init.04e8f26d2d60089e128f21d22e5fef57d580e559f0d5937b06c689e5e7cdd438.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..15f84e910 Binary files /dev/null and b/translated_images/env_init.04e8f26d2d60089e128f21d22e5fef57d580e559f0d5937b06c689e5e7cdd438.pcm.png differ diff --git a/translated_images/environment.40ba3cb66256c93fa7e92f6f7214e1d1f588aafa97d266c11d108c5c5d101b6c.pcm.png b/translated_images/environment.40ba3cb66256c93fa7e92f6f7214e1d1f588aafa97d266c11d108c5c5d101b6c.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..f340cf46f Binary files /dev/null and b/translated_images/environment.40ba3cb66256c93fa7e92f6f7214e1d1f588aafa97d266c11d108c5c5d101b6c.pcm.png differ diff --git a/translated_images/escape.18862db9930337e3fce23a9b6a76a06445f229dadea2268e12a6f0a1fde12115.pcm.png b/translated_images/escape.18862db9930337e3fce23a9b6a76a06445f229dadea2268e12a6f0a1fde12115.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..891e0750e Binary files /dev/null and b/translated_images/escape.18862db9930337e3fce23a9b6a76a06445f229dadea2268e12a6f0a1fde12115.pcm.png differ diff --git a/translated_images/facetgrid.9b2e65ce707eba1f983b7cdfed5d952e60f385947afa3011df6e3cc7d200eb5b.pcm.png b/translated_images/facetgrid.9b2e65ce707eba1f983b7cdfed5d952e60f385947afa3011df6e3cc7d200eb5b.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..1b3d1c69b Binary files /dev/null and b/translated_images/facetgrid.9b2e65ce707eba1f983b7cdfed5d952e60f385947afa3011df6e3cc7d200eb5b.pcm.png differ diff --git a/translated_images/fairness.25d7c8ce9817272d25dd0e2b42a6addf7d3b8241cb6c3088fa9fc3eb7227781d.pcm.png b/translated_images/fairness.25d7c8ce9817272d25dd0e2b42a6addf7d3b8241cb6c3088fa9fc3eb7227781d.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..b76f5252a Binary files /dev/null and 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file mode 100644 index 000000000..dbc52e28f Binary files /dev/null and b/translated_images/gender-bias-translate-en-tr.f185fd8822c2d4372912f2b690f6aaddd306ffbb49d795ad8d12a4bf141e7af0.pcm.png differ diff --git a/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.1f97568ba9e40e20eb5b40e8538fc38994b794597d2e446f8e43cf40a4baced9.pcm.png b/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.1f97568ba9e40e20eb5b40e8538fc38994b794597d2e446f8e43cf40a4baced9.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..31567d575 Binary files /dev/null and b/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.1f97568ba9e40e20eb5b40e8538fc38994b794597d2e446f8e43cf40a4baced9.pcm.png differ diff --git a/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.4eee7e3cecb8c70e13a8abbc379209bc8032714169e585bdeac75af09b1752aa.pcm.png b/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.4eee7e3cecb8c70e13a8abbc379209bc8032714169e585bdeac75af09b1752aa.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..94632ae46 Binary files /dev/null and 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new file mode 100644 index 000000000..44611c974 Binary files /dev/null and b/translated_images/july-2014.9e1f7c318ec6d5b30b0d7e1e20be3643501f64a53f3d426d7c7d7b62addb335e.pcm.png differ diff --git a/translated_images/korean.4a4f0274f3d9805a65e61f05597eeaad8620b03be23a2c0a705c023f65fad2c0.pcm.png b/translated_images/korean.4a4f0274f3d9805a65e61f05597eeaad8620b03be23a2c0a705c023f65fad2c0.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..c32b21b3c Binary files /dev/null and b/translated_images/korean.4a4f0274f3d9805a65e61f05597eeaad8620b03be23a2c0a705c023f65fad2c0.pcm.png differ diff --git a/translated_images/learned.ed28bcd8484b5287a31925c96c43b43e2c2bb876b8ca41a0e1e754f77bb3db20.pcm.png b/translated_images/learned.ed28bcd8484b5287a31925c96c43b43e2c2bb876b8ca41a0e1e754f77bb3db20.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..82c64ecf9 Binary files /dev/null and b/translated_images/learned.ed28bcd8484b5287a31925c96c43b43e2c2bb876b8ca41a0e1e754f77bb3db20.pcm.png differ diff --git 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b/translated_images/lobe.2fa0806408ef9923ad81b63f5094b5d832a2e52227c4f0abb9fef6e1132fde15.pcm.png differ diff --git a/translated_images/logistic-linear.0f2f6bb73b3134c1b1463fb22452aefe74b21b7c357ddccac31831a836dcce73.pcm.png b/translated_images/logistic-linear.0f2f6bb73b3134c1b1463fb22452aefe74b21b7c357ddccac31831a836dcce73.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..d65806c25 Binary files /dev/null and b/translated_images/logistic-linear.0f2f6bb73b3134c1b1463fb22452aefe74b21b7c357ddccac31831a836dcce73.pcm.png differ diff --git a/translated_images/logistic.b0cba6b7db4d57899f5a6ae74876bd34a0bd5dc492458b80b3293e948fa46a2d.pcm.png b/translated_images/logistic.b0cba6b7db4d57899f5a6ae74876bd34a0bd5dc492458b80b3293e948fa46a2d.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..10b37842f Binary files /dev/null and b/translated_images/logistic.b0cba6b7db4d57899f5a6ae74876bd34a0bd5dc492458b80b3293e948fa46a2d.pcm.png differ diff --git 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file mode 100644 index 000000000..36b19a416 Binary files /dev/null and b/translated_images/map.e963a6a51349425ab107b38f6c7307eb4c0d0c7ccdd2e81a5e1919292bab9ac7.pcm.png differ diff --git a/translated_images/mape.fd87bbaf4d346846df6af88b26bf6f0926bf9a5027816d5e23e1200866e3e8a4.pcm.png b/translated_images/mape.fd87bbaf4d346846df6af88b26bf6f0926bf9a5027816d5e23e1200866e3e8a4.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..75042cd04 Binary files /dev/null and b/translated_images/mape.fd87bbaf4d346846df6af88b26bf6f0926bf9a5027816d5e23e1200866e3e8a4.pcm.png differ diff --git a/translated_images/ml-fairness.ef296ebec6afc98a44566d7b6c1ed18dc2bf1115c13ec679bb626028e852fa1d.pcm.png b/translated_images/ml-fairness.ef296ebec6afc98a44566d7b6c1ed18dc2bf1115c13ec679bb626028e852fa1d.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..754980a1a Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-fairness.ef296ebec6afc98a44566d7b6c1ed18dc2bf1115c13ec679bb626028e852fa1d.pcm.png differ diff --git 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000000000..166bd7ece Binary files /dev/null and b/translated_images/netron.a05f39410211915e0f95e2c0e8b88f41e7d13d725faf660188f3802ba5c9e831.pcm.png differ diff --git a/translated_images/notebook.4a3ee31f396b88325607afda33cadcc6368de98040ff33942424260aa84d75f2.pcm.jpg b/translated_images/notebook.4a3ee31f396b88325607afda33cadcc6368de98040ff33942424260aa84d75f2.pcm.jpg new file mode 100644 index 000000000..696fd0fc9 Binary files /dev/null and b/translated_images/notebook.4a3ee31f396b88325607afda33cadcc6368de98040ff33942424260aa84d75f2.pcm.jpg differ diff --git a/translated_images/original.b2b15efe0ce92b8745918f071dceec2231661bf49c8db6918e3ff4b3b0b183c2.pcm.png b/translated_images/original.b2b15efe0ce92b8745918f071dceec2231661bf49c8db6918e3ff4b3b0b183c2.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..a6b0693da Binary files /dev/null and b/translated_images/original.b2b15efe0ce92b8745918f071dceec2231661bf49c8db6918e3ff4b3b0b183c2.pcm.png differ diff --git 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mode 100644 index 000000000..2764ddda7 Binary files /dev/null and b/translated_images/parse.d0c5bbe1106eae8fe7d60a183cd1736c8b6cec907f38000366535f84f3036101.pcm.png differ diff --git a/translated_images/parsnip.cd2ce92622976502a80714e69ce67e3f2da3274a9ef5ac484c1308c5f3cb0f4a.pcm.jpg b/translated_images/parsnip.cd2ce92622976502a80714e69ce67e3f2da3274a9ef5ac484c1308c5f3cb0f4a.pcm.jpg new file mode 100644 index 000000000..307d848b9 Binary files /dev/null and b/translated_images/parsnip.cd2ce92622976502a80714e69ce67e3f2da3274a9ef5ac484c1308c5f3cb0f4a.pcm.jpg differ diff --git a/translated_images/peter.779730f9ba3a8a8d9290600dcf55f2e491c0640c785af7ac0d64f583c49b8864.pcm.png b/translated_images/peter.779730f9ba3a8a8d9290600dcf55f2e491c0640c785af7ac0d64f583c49b8864.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..43581e5f3 Binary files /dev/null and b/translated_images/peter.779730f9ba3a8a8d9290600dcf55f2e491c0640c785af7ac0d64f583c49b8864.pcm.png differ diff --git a/translated_images/pie-pumpkins-scatter.d14f9804a53f927e7fe39aa072486f4ed1bdd7f31c8bb08f476855f4b02350c3.pcm.png b/translated_images/pie-pumpkins-scatter.d14f9804a53f927e7fe39aa072486f4ed1bdd7f31c8bb08f476855f4b02350c3.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..06ab9e06b Binary files /dev/null and b/translated_images/pie-pumpkins-scatter.d14f9804a53f927e7fe39aa072486f4ed1bdd7f31c8bb08f476855f4b02350c3.pcm.png differ diff --git a/translated_images/pinch.1b035ec9ba7e0d408313b551b60c721c9c290b2dd2094115bc87e6ddacd114c9.pcm.png b/translated_images/pinch.1b035ec9ba7e0d408313b551b60c721c9c290b2dd2094115bc87e6ddacd114c9.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..a747a14e7 Binary files /dev/null and b/translated_images/pinch.1b035ec9ba7e0d408313b551b60c721c9c290b2dd2094115bc87e6ddacd114c9.pcm.png differ diff --git a/translated_images/poly-results.ee587348f0f1f60bd16c471321b0b2f2457d0eaa99d99ec0ced4affc900fa96c.pcm.png b/translated_images/poly-results.ee587348f0f1f60bd16c471321b0b2f2457d0eaa99d99ec0ced4affc900fa96c.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..f6ee37ec1 Binary files /dev/null and b/translated_images/poly-results.ee587348f0f1f60bd16c471321b0b2f2457d0eaa99d99ec0ced4affc900fa96c.pcm.png differ diff --git a/translated_images/polynomial.8fce4663e7283dfb9864eef62255b57cc2799e187c6d0a6dbfcf29fec6e52faa.pcm.png b/translated_images/polynomial.8fce4663e7283dfb9864eef62255b57cc2799e187c6d0a6dbfcf29fec6e52faa.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..3826b9999 Binary files /dev/null and b/translated_images/polynomial.8fce4663e7283dfb9864eef62255b57cc2799e187c6d0a6dbfcf29fec6e52faa.pcm.png differ diff --git a/translated_images/popular.9c48d84b3386705f98bf44e26e9655bee9eb7c849d73be65195e37895bfedb5d.pcm.png b/translated_images/popular.9c48d84b3386705f98bf44e26e9655bee9eb7c849d73be65195e37895bfedb5d.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..225629704 Binary files /dev/null and b/translated_images/popular.9c48d84b3386705f98bf44e26e9655bee9eb7c849d73be65195e37895bfedb5d.pcm.png differ diff --git a/translated_images/price-by-variety.744a2f9925d9bcb43a9a8c69469ce2520c9524fabfa270b1b2422cc2450d6d11.pcm.png b/translated_images/price-by-variety.744a2f9925d9bcb43a9a8c69469ce2520c9524fabfa270b1b2422cc2450d6d11.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..11efe5d61 Binary files /dev/null and b/translated_images/price-by-variety.744a2f9925d9bcb43a9a8c69469ce2520c9524fabfa270b1b2422cc2450d6d11.pcm.png differ diff --git a/translated_images/problems.f7fb539ccd80608e1f35c319cf5e3ad1809faa3c08537aead8018c6b5ba2e33a.pcm.png b/translated_images/problems.f7fb539ccd80608e1f35c319cf5e3ad1809faa3c08537aead8018c6b5ba2e33a.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..6cc18c8b8 Binary files /dev/null and b/translated_images/problems.f7fb539ccd80608e1f35c319cf5e3ad1809faa3c08537aead8018c6b5ba2e33a.pcm.png differ diff --git a/translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.pcm.png b/translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..3d35e1ff6 Binary files /dev/null and b/translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.pcm.png differ diff --git a/translated_images/pumpkins_catplot_1.c55c409b71fea2ecc01921e64b91970542101f90bcccfa4aa3a205db8936f48b.pcm.png b/translated_images/pumpkins_catplot_1.c55c409b71fea2ecc01921e64b91970542101f90bcccfa4aa3a205db8936f48b.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..a8604e7b0 Binary files /dev/null and b/translated_images/pumpkins_catplot_1.c55c409b71fea2ecc01921e64b91970542101f90bcccfa4aa3a205db8936f48b.pcm.png differ diff --git a/translated_images/pumpkins_catplot_2.87a354447880b3889278155957f8f60dd63db4598de5a6d0fda91c334d31f9f1.pcm.png b/translated_images/pumpkins_catplot_2.87a354447880b3889278155957f8f60dd63db4598de5a6d0fda91c334d31f9f1.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..6eb9ce2f1 Binary files /dev/null and b/translated_images/pumpkins_catplot_2.87a354447880b3889278155957f8f60dd63db4598de5a6d0fda91c334d31f9f1.pcm.png differ diff --git a/translated_images/r_learners_sm.cd14eb3581a9f28d32086cc042ee8c46f621a5b4e0d59c75f7c642d891327043.pcm.jpeg b/translated_images/r_learners_sm.cd14eb3581a9f28d32086cc042ee8c46f621a5b4e0d59c75f7c642d891327043.pcm.jpeg new file mode 100644 index 000000000..f1ba25098 Binary files /dev/null and b/translated_images/r_learners_sm.cd14eb3581a9f28d32086cc042ee8c46f621a5b4e0d59c75f7c642d891327043.pcm.jpeg differ diff --git a/translated_images/r_learners_sm.e25fa9c205b3a3f98d66476321637b48f61d9c23526309ce82d0a43e88b90f66.pcm.jpeg b/translated_images/r_learners_sm.e25fa9c205b3a3f98d66476321637b48f61d9c23526309ce82d0a43e88b90f66.pcm.jpeg new file mode 100644 index 000000000..8f04aafc6 Binary files /dev/null and b/translated_images/r_learners_sm.e25fa9c205b3a3f98d66476321637b48f61d9c23526309ce82d0a43e88b90f66.pcm.jpeg differ diff --git a/translated_images/r_learners_sm.e4a71b113ffbedfe727048ec69741a9295954195d8761c35c46f20277de5f684.pcm.jpeg b/translated_images/r_learners_sm.e4a71b113ffbedfe727048ec69741a9295954195d8761c35c46f20277de5f684.pcm.jpeg new file mode 100644 index 000000000..8f04aafc6 Binary files /dev/null and b/translated_images/r_learners_sm.e4a71b113ffbedfe727048ec69741a9295954195d8761c35c46f20277de5f684.pcm.jpeg differ diff --git a/translated_images/r_learners_sm.f9199f76f1e2e49304b19155ebcfb8bad375aface4625be7e95404486a48d332.pcm.jpeg b/translated_images/r_learners_sm.f9199f76f1e2e49304b19155ebcfb8bad375aface4625be7e95404486a48d332.pcm.jpeg new file mode 100644 index 000000000..8f04aafc6 Binary files /dev/null and b/translated_images/r_learners_sm.f9199f76f1e2e49304b19155ebcfb8bad375aface4625be7e95404486a48d332.pcm.jpeg differ diff --git a/translated_images/recipes.186acfa8ed2e8f0059ce17ef22c9452d7b25e7e1e4b044573bacec9a18e040d2.pcm.png b/translated_images/recipes.186acfa8ed2e8f0059ce17ef22c9452d7b25e7e1e4b044573bacec9a18e040d2.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..7f674b68b Binary files /dev/null and b/translated_images/recipes.186acfa8ed2e8f0059ce17ef22c9452d7b25e7e1e4b044573bacec9a18e040d2.pcm.png differ diff --git a/translated_images/recipes.9ad10d8a4056bf89413fc33644924e0bd29d7c12fb2154e03a1ca3d2d6ea9323.pcm.png b/translated_images/recipes.9ad10d8a4056bf89413fc33644924e0bd29d7c12fb2154e03a1ca3d2d6ea9323.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..7f674b68b Binary files /dev/null and b/translated_images/recipes.9ad10d8a4056bf89413fc33644924e0bd29d7c12fb2154e03a1ca3d2d6ea9323.pcm.png differ diff --git a/translated_images/scaled.91897dfbaa26ca4a5f45c99aaabe79b1f1bcd1237f8124c20c0510df482e9f49.pcm.png b/translated_images/scaled.91897dfbaa26ca4a5f45c99aaabe79b1f1bcd1237f8124c20c0510df482e9f49.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..5fea516ee Binary files /dev/null and b/translated_images/scaled.91897dfbaa26ca4a5f45c99aaabe79b1f1bcd1237f8124c20c0510df482e9f49.pcm.png differ diff --git a/translated_images/scaled.e35258ca5cd3d43f86d5175e584ba96b38d51501f234abf52e11f4fe2631e45f.pcm.png b/translated_images/scaled.e35258ca5cd3d43f86d5175e584ba96b38d51501f234abf52e11f4fe2631e45f.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..5fea516ee Binary files /dev/null and b/translated_images/scaled.e35258ca5cd3d43f86d5175e584ba96b38d51501f234abf52e11f4fe2631e45f.pcm.png differ diff --git a/translated_images/scatter-dayofyear-color.65790faefbb9d54fb8f6223c566c445b9fac58a1c15f41f8641c3842af9d548b.pcm.png b/translated_images/scatter-dayofyear-color.65790faefbb9d54fb8f6223c566c445b9fac58a1c15f41f8641c3842af9d548b.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..556b68435 Binary files /dev/null and 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a/translated_images/scatterplot.b6868f44cbd2051c6680ccdbb1510697d06a3ff6cd4abda656f5009c0ed4e3fc.pcm.png b/translated_images/scatterplot.b6868f44cbd2051c6680ccdbb1510697d06a3ff6cd4abda656f5009c0ed4e3fc.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..b6ff86790 Binary files /dev/null and b/translated_images/scatterplot.b6868f44cbd2051c6680ccdbb1510697d06a3ff6cd4abda656f5009c0ed4e3fc.pcm.png differ diff --git a/translated_images/shakey.4dc17819c447c05bf4b52f76da0bdd28817d056fdb906252ec20124dd4cfa55e.pcm.jpg b/translated_images/shakey.4dc17819c447c05bf4b52f76da0bdd28817d056fdb906252ec20124dd4cfa55e.pcm.jpg new file mode 100644 index 000000000..8a9ccd785 Binary files /dev/null and b/translated_images/shakey.4dc17819c447c05bf4b52f76da0bdd28817d056fdb906252ec20124dd4cfa55e.pcm.jpg differ diff --git a/translated_images/sigmoid.8b7ba9d095c789cf72780675d0d1d44980c3736617329abfc392dfc859799704.pcm.png b/translated_images/sigmoid.8b7ba9d095c789cf72780675d0d1d44980c3736617329abfc392dfc859799704.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..d52ebb065 Binary files /dev/null and b/translated_images/sigmoid.8b7ba9d095c789cf72780675d0d1d44980c3736617329abfc392dfc859799704.pcm.png differ diff --git a/translated_images/slope.f3c9d5910ddbfcf9096eb5564254ba22c9a32d7acd7694cab905d29ad8261db3.pcm.png b/translated_images/slope.f3c9d5910ddbfcf9096eb5564254ba22c9a32d7acd7694cab905d29ad8261db3.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..fa771ffc4 Binary files /dev/null and b/translated_images/slope.f3c9d5910ddbfcf9096eb5564254ba22c9a32d7acd7694cab905d29ad8261db3.pcm.png differ diff --git a/translated_images/solvers.5fc648618529e627dfac29b917b3ccabda4b45ee8ed41b0acb1ce1441e8d1ef1.pcm.png b/translated_images/solvers.5fc648618529e627dfac29b917b3ccabda4b45ee8ed41b0acb1ce1441e8d1ef1.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..caef2c8a9 Binary files /dev/null and b/translated_images/solvers.5fc648618529e627dfac29b917b3ccabda4b45ee8ed41b0acb1ce1441e8d1ef1.pcm.png differ diff --git a/translated_images/svm.621ae7b516d678e08ed23af77ff1750b5fe392976917f0606861567b779e8862.pcm.png b/translated_images/svm.621ae7b516d678e08ed23af77ff1750b5fe392976917f0606861567b779e8862.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..17693ba8b Binary files /dev/null and b/translated_images/svm.621ae7b516d678e08ed23af77ff1750b5fe392976917f0606861567b779e8862.pcm.png differ diff --git a/translated_images/swarm.56d253ae80a2c0f5940dec8ed3c02e57161891ff44cc0dce5c3cb2f65a4233e7.pcm.png b/translated_images/swarm.56d253ae80a2c0f5940dec8ed3c02e57161891ff44cc0dce5c3cb2f65a4233e7.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..03138c1de Binary files /dev/null and b/translated_images/swarm.56d253ae80a2c0f5940dec8ed3c02e57161891ff44cc0dce5c3cb2f65a4233e7.pcm.png differ diff --git a/translated_images/swarm_2.efeacfca536c2b577dc7b5f8891f28926663fbf62d893ab5e1278ae734ca104e.pcm.png 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a/translated_images/train-data-predict.3c4ef4e78553104ffdd53d47a4c06414007947ea328e9261ddf48d3eafdefbbf.pcm.png b/translated_images/train-data-predict.3c4ef4e78553104ffdd53d47a4c06414007947ea328e9261ddf48d3eafdefbbf.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..07b3f8db0 Binary files /dev/null and b/translated_images/train-data-predict.3c4ef4e78553104ffdd53d47a4c06414007947ea328e9261ddf48d3eafdefbbf.pcm.png differ diff --git a/translated_images/train-test.8928d14e5b91fc942f0ca9201b2d36c890ea7e98f7619fd94f75de3a4c2bacb9.pcm.png b/translated_images/train-test.8928d14e5b91fc942f0ca9201b2d36c890ea7e98f7619fd94f75de3a4c2bacb9.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..9030aa5bd Binary files /dev/null and b/translated_images/train-test.8928d14e5b91fc942f0ca9201b2d36c890ea7e98f7619fd94f75de3a4c2bacb9.pcm.png differ diff --git a/translated_images/train-test.ead0cecbfc341921d4875eccf25fed5eefbb860cdbb69cabcc2276c49e4b33e5.pcm.png b/translated_images/train-test.ead0cecbfc341921d4875eccf25fed5eefbb860cdbb69cabcc2276c49e4b33e5.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..9030aa5bd Binary files /dev/null and b/translated_images/train-test.ead0cecbfc341921d4875eccf25fed5eefbb860cdbb69cabcc2276c49e4b33e5.pcm.png differ diff --git a/translated_images/train_progress_raw.2adfdf2daea09c596fc786fa347a23e9aceffe1b463e2257d20a9505794823ec.pcm.png b/translated_images/train_progress_raw.2adfdf2daea09c596fc786fa347a23e9aceffe1b463e2257d20a9505794823ec.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..b995b24b9 Binary files /dev/null and b/translated_images/train_progress_raw.2adfdf2daea09c596fc786fa347a23e9aceffe1b463e2257d20a9505794823ec.pcm.png differ diff --git a/translated_images/train_progress_runav.c71694a8fa9ab35935aff6f109e5ecdfdbdf1b0ae265da49479a81b5fae8f0aa.pcm.png b/translated_images/train_progress_runav.c71694a8fa9ab35935aff6f109e5ecdfdbdf1b0ae265da49479a81b5fae8f0aa.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..f5527d750 Binary files /dev/null and b/translated_images/train_progress_runav.c71694a8fa9ab35935aff6f109e5ecdfdbdf1b0ae265da49479a81b5fae8f0aa.pcm.png differ diff --git a/translated_images/turntable.f2b86b13c53302dc106aa741de9dc96ac372864cf458dd6f879119857aab01da.pcm.jpg b/translated_images/turntable.f2b86b13c53302dc106aa741de9dc96ac372864cf458dd6f879119857aab01da.pcm.jpg new file mode 100644 index 000000000..631db5fad Binary files /dev/null and b/translated_images/turntable.f2b86b13c53302dc106aa741de9dc96ac372864cf458dd6f879119857aab01da.pcm.jpg differ diff --git a/translated_images/ufo.9e787f5161da9d4d1dafc537e1da09be8210f2ee996cb638aa5cee1d92867a04.pcm.jpg b/translated_images/ufo.9e787f5161da9d4d1dafc537e1da09be8210f2ee996cb638aa5cee1d92867a04.pcm.jpg new file mode 100644 index 000000000..603422f8b Binary files /dev/null and b/translated_images/ufo.9e787f5161da9d4d1dafc537e1da09be8210f2ee996cb638aa5cee1d92867a04.pcm.jpg differ diff --git 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b/translated_images/voronoi.1dc1613fb0439b9564615eca8df47a4bcd1ce06217e7e72325d2406ef2180795.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..e4db5db46 Binary files /dev/null and b/translated_images/voronoi.1dc1613fb0439b9564615eca8df47a4bcd1ce06217e7e72325d2406ef2180795.pcm.png differ diff --git a/translated_images/web-app.4c76450cabe20036f8ec6d5e05ccc0c1c064f0d8f2fe3304d3bcc0198f7dc139.pcm.png b/translated_images/web-app.4c76450cabe20036f8ec6d5e05ccc0c1c064f0d8f2fe3304d3bcc0198f7dc139.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..da34ebf9a Binary files /dev/null and b/translated_images/web-app.4c76450cabe20036f8ec6d5e05ccc0c1c064f0d8f2fe3304d3bcc0198f7dc139.pcm.png differ diff --git a/translated_images/wolf.a56d3d4070ca0c79007b28aa2203a1801ebd496f242525381225992ece6c369d.pcm.png b/translated_images/wolf.a56d3d4070ca0c79007b28aa2203a1801ebd496f242525381225992ece6c369d.pcm.png new file mode 100644 index 000000000..a7f831a76 Binary files /dev/null and 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الموثوق. للحصول على معلومات حاسمة، يُوصى بالترجمة البشرية الاحترافية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة ناتجة عن استخدام هذه الترجمة. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/bg/README.md b/translations/bg/README.md index cde462be5..de9ac9de2 100644 --- a/translations/bg/README.md +++ b/translations/bg/README.md @@ -1,171 +1,169 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs 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Discord, научете повече и се присъединете към нас на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) от 18 до 30 септември 2025 г. Ще получите съвети и трикове за използване на GitHub Copilot за Data Science. +Имаме текуща серия за обучение с AI в Discord, научете повече и се присъединете към нас на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) от 18 - 30 септември, 2025. Ще получите съвети и трикове за използване на GitHub Copilot за Data Science. -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.bg.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.bg.png) -# Машинно обучение за начинаещи - учебна програма +# Машинно обучение за начинаещи - учебна програма -> 🌍 Пътувайте по света, докато изследваме машинното обучение чрез културите на света 🌍 +> 🌍 Пътувайте по света, докато изследваме машинното обучение чрез културите на света 🌍 -Екипът на Cloud Advocates в Microsoft с удоволствие предлага 12-седмична учебна програма с 26 урока, посветена на **машинното обучение**. В тази програма ще научите за това, което понякога се нарича **класическо машинно обучение**, като основно използвате библиотеката Scikit-learn и избягвате дълбокото обучение, което е обхванато в нашата [учебна програма за AI за начинаещи](https://aka.ms/ai4beginners). Съчетайте тези уроци с нашата ['учебна програма за Data Science за начинаещи'](https://aka.ms/ds4beginners), също така! +Cloud Advocates в Microsoft с удоволствие предлагат 12-седмична, 26-урочна учебна програма, посветена на **машинното обучение**. В тази програма ще научите за това, което понякога се нарича **класическо машинно обучение**, като основно използвате библиотеката Scikit-learn и избягвате дълбокото обучение, което е обхванато в нашата [учебна програма за AI за начинаещи](https://aka.ms/ai4beginners). Съчетайте тези уроци с нашата ['учебна програма за Data Science за начинаещи'](https://aka.ms/ds4beginners), също така! -Пътувайте с нас по света, докато прилагаме тези класически техники към данни от различни региони на света. Всеки урок включва тестове преди и след урока, писмени инструкции за завършване на урока, решение, задача и други. Нашата проектно-ориентирана педагогика ви позволява да учите, докато създавате, доказан начин за усвояване на нови умения. +Пътувайте с нас по света, докато прилагаме тези класически техники към данни от различни региони на света. Всеки урок включва тестове преди и след урока, писмени инструкции за завършване на урока, решение, задача и други. Нашата проектно-базирана педагогика ви позволява да учите, докато изграждате, доказан начин за нови умения да се запазят. -**✍️ Сърдечни благодарности на нашите автори** Джен Лупър, Стивън Хауъл, Франческа Лазери, Томоми Имура, Каси Бревиу, Дмитрий Сошников, Крис Норинг, Анирбан Мукерджи, Орнела Алтунян, Рут Якобу и Ейми Бойд +**✍️ Сърдечни благодарности на нашите автори** Джен Лупър, Стивън Хауъл, Франческа Лазери, Томоми Имура, Каси Бревиу, Дмитрий Сошников, Крис Норинг, Анирбан Мукерджи, Орнела Алтунян, Рут Якобу и Ейми Бойд -**🎨 Благодарности и на нашите илюстратори** Томоми Имура, Дасани Мадипали и Джен Лупър +**🎨 Благодарности и на нашите илюстратори** Томоми Имура, Дасани Мадипали и Джен Лупър -**🙏 Специални благодарности 🙏 на нашите автори, рецензенти и сътрудници от Microsoft Student Ambassador**, особено Ришит Дагли, Мухамад Сакиб Хан Инан, Рохан Радж, Александру Петреску, Абишек Джайсвал, Наврин Табасум, Йоан Самуила и Снигдха Агарвал +**🙏 Специални благодарности 🙏 на нашите автори, рецензенти и сътрудници от Microsoft Student Ambassador**, особено Ришит Дагли, Мухамад Сакиб Хан Инан, Рохан Радж, Александру Петреску, Абишек Джайсвал, Наврин Табасум, Йоан Самуила и Снигдха Агарвал -**🤩 Допълнителна благодарност към Microsoft Student Ambassadors Ерик Ванджау, Джаслийн Сонди и Видуши Гупта за нашите уроци по R!** +**🤩 Допълнителна благодарност на Microsoft Student Ambassadors Ерик Ванджау, Джаслийн Сонди и Видуши Гупта за нашите уроци по R!** -# Започнете +# Започнете -Следвайте тези стъпки: -1. **Fork на хранилището**: Кликнете върху бутона "Fork" в горния десен ъгъл на тази страница. -2. **Клонирайте хранилището**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Следвайте тези стъпки: +1. **Fork на хранилището**: Кликнете върху бутона "Fork" в горния десен ъгъл на тази страница. +2. **Клонирайте хранилището**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [намерете всички допълнителни ресурси за този курс в нашата колекция Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [намерете всички допълнителни ресурси за този курс в нашата Microsoft Learn колекция](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Нуждаете се от помощ?** Проверете нашето [Ръководство за отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md) за решения на често срещани проблеми с инсталацията, настройката и изпълнението на уроците. +> 🔧 **Нуждаете се от помощ?** Проверете нашето [Ръководство за отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md) за решения на често срещани проблеми с инсталацията, настройката и изпълнението на уроците. +**[Студенти](https://aka.ms/student-page)**, за да използвате тази учебна програма, направете fork на цялото хранилище към вашия собствен GitHub акаунт и завършете упражненията сами или с група: -**[Студенти](https://aka.ms/student-page)**, за да използвате тази учебна програма, направете fork на цялото хранилище във вашия собствен акаунт в GitHub и завършете упражненията сами или в група: +- Започнете с тест преди лекцията. +- Прочетете лекцията и завършете дейностите, като спирате и размишлявате при всяка проверка на знанията. +- Опитайте се да създадете проектите, като разбирате уроците, вместо да изпълнявате кода на решението; въпреки това този код е наличен в папките `/solution` във всеки проектно-ориентиран урок. +- Направете тест след лекцията. +- Завършете предизвикателството. +- Завършете задачата. +- След завършване на група уроци, посетете [Дискусионния форум](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) и "учете на глас", като попълните съответния PAT рубрик. PAT е инструмент за оценка на напредъка, който е рубрик, който попълвате, за да задълбочите обучението си. Можете също така да реагирате на други PAT, за да учим заедно. -- Започнете с тест преди лекцията. -- Прочетете лекцията и завършете дейностите, като правите паузи и размишлявате при всяка проверка на знанията. -- Опитайте се да създадете проектите, като разбирате уроците, вместо да изпълнявате кода на решението; въпреки това този код е наличен в папките `/solution` във всеки проектно-ориентиран урок. -- Направете теста след лекцията. -- Завършете предизвикателството. -- Завършете задачата. -- След завършване на група уроци, посетете [Дискусионния форум](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) и "учете на глас", като попълните съответния PAT рубрик. PAT е инструмент за оценка на напредъка, който представлява рубрик, който попълвате, за да задълбочите обучението си. Можете също така да реагирате на други PAT, за да учим заедно. +> За допълнително обучение препоръчваме да следвате тези [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) модули и учебни пътеки. -> За допълнително обучение препоръчваме да следвате тези [модули и учебни пътеки на Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). +**Учители**, ние сме [включили някои предложения](for-teachers.md) за това как да използвате тази учебна програма. -**Учители**, ние сме [включили някои предложения](for-teachers.md) за това как да използвате тази учебна програма. +--- ---- - -## Видео уроци +## Видео ръководства -Някои от уроците са налични като кратки видеа. Можете да намерите всички тях в самите уроци или в [плейлиста ML for Beginners в YouTube канала на Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos), като кликнете върху изображението по-долу. +Някои от уроците са налични като кратки видеа. Можете да намерите всички тях в уроците или в [плейлиста ML за начинаещи в YouTube канала на Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos), като кликнете върху изображението по-долу. -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.bg.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML за начинаещи банер](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.bg.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) ---- +--- -## Запознайте се с екипа +## Запознайте се с екипа -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Промо видео](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif от** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif от** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Кликнете върху изображението по-горе за видео за проекта и хората, които го създадоха! +> 🎥 Кликнете върху изображението по-горе за видео за проекта и хората, които го създадоха! ---- +--- -## Педагогика +## Педагогика -Избрахме два педагогически принципа при създаването на тази учебна програма: да гарантираме, че тя е практически **проектно-ориентирана** и че включва **чести тестове**. Освен това, тази учебна програма има обща **тема**, която й придава сплотеност. +Избрахме два педагогически принципа при създаването на тази учебна програма: да гарантираме, че тя е практически **проектно-базирана** и че включва **чести тестове**. Освен това, тази учебна програма има обща **тема**, която й придава сплотеност. -Като гарантираме, че съдържанието е свързано с проекти, процесът става по-ангажиращ за студентите и задържането на концепции се увеличава. Освен това, тест с нисък риск преди урока насочва вниманието на студента към изучаването на дадена тема, докато втори тест след урока осигурява допълнително задържане. Тази учебна програма е проектирана да бъде гъвкава и забавна и може да бъде взета изцяло или частично. Проектите започват с малки задачи и стават все по-сложни до края на 12-седмичния цикъл. Тази учебна програма включва и постскрипт за реални приложения на машинното обучение, който може да се използва като допълнителен кредит или като основа за дискусия. +Като гарантираме, че съдържанието е свързано с проекти, процесът става по-ангажиращ за студентите и запазването на концепциите ще бъде увеличено. Освен това, тест с нисък риск преди урока насочва вниманието на студента към изучаването на дадена тема, докато втори тест след урока осигурява допълнително запазване. Тази учебна програма е проектирана да бъде гъвкава и забавна и може да бъде взета изцяло или частично. Проектите започват малки и стават все по-сложни до края на 12-седмичния цикъл. Тази учебна програма включва и постскрипт за реални приложения на ML, който може да се използва като допълнителен кредит или като основа за дискусия. -> Намерете нашите [Правила за поведение](CODE_OF_CONDUCT.md), [Принос](CONTRIBUTING.md), [Превод](TRANSLATIONS.md) и [Ръководство за отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md). Очакваме вашата конструктивна обратна връзка! +> Намерете нашите [Правила за поведение](CODE_OF_CONDUCT.md), [Принос](CONTRIBUTING.md), [Превод](TRANSLATIONS.md) и [Ръководство за отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md). Очакваме вашата конструктивна обратна връзка! -## Всеки урок включва +## Всеки урок включва -- опционална скица -- опционално допълнително видео -- видео урок (само за някои уроци) -- [тест за загряване преди лекцията](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- писмен урок -- за проектно-ориентирани уроци, ръководства стъпка по стъпка за изграждане на проекта -- проверки на знанията -- предизвикателство -- допълнително четене -- задача -- [тест след лекцията](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- опционална скица +- опционално допълнително видео +- видео ръководство (само за някои уроци) +- [тест за загряване преди лекцията](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- писмен урок +- за проектно-базирани уроци, ръководства стъпка по стъпка за изграждане на проекта +- проверки на знанията +- предизвикателство +- допълнително четене +- задача +- [тест след лекцията](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Бележка за езиците**: Тези уроци са основно написани на Python, но много от тях са налични и на R. За да завършите урок на R, отидете в папката `/solution` и потърсете уроци на R. Те включват разширение .rmd, което представлява **R Markdown** файл, който може да бъде просто дефиниран като вграждане на `кодови блокове` (на R или други езици) и `YAML заглавие` (което насочва как да се форматират изходите като PDF) в `Markdown документ`. По този начин той служи като примерна рамка за авторство в областта на анализа на данни, тъй като ви позволява да комбинирате вашия код, неговия изход и вашите мисли, като ви позволява да ги записвате в Markdown. Освен това, R Markdown документи могат да бъдат рендирани в изходни формати като PDF, HTML или Word. +> **Бележка за езиците**: Тези уроци са основно написани на Python, но много от тях са налични и на R. За да завършите урок на R, отидете в папката `/solution` и потърсете уроци на R. Те включват разширение .rmd, което представлява **R Markdown** файл, който може да бъде просто дефиниран като вграждане на `кодови блокове` (на R или други езици) и `YAML заглавие` (което насочва как да се форматират изходи като PDF) в `Markdown документ`. Като такъв, той служи като примерна рамка за авторство за Data Science, тъй като ви позволява да комбинирате вашия код, неговия изход и вашите мисли, като ви позволява да ги записвате в Markdown. Освен това, R Markdown документи могат да бъдат рендирани в изходни формати като PDF, HTML или Word. -> **Бележка за тестовете**: Всички тестове са включени в [папката Quiz App](../../quiz-app), общо 52 теста с по три въпроса всеки. Те са свързани с уроците, но приложението за тестове може да се стартира локално; следвайте инструкциите в папката `quiz-app`, за да го хоствате локално или да го разположите в Azure. +> **Бележка за тестовете**: Всички тестове са съдържани в [папката Quiz App](../../quiz-app), за общо 52 теста с по три въпроса всеки. Те са свързани от уроците, но приложението за тестове може да бъде изпълнено локално; следвайте инструкциите в папката `quiz-app`, за да го хоствате локално или да го разположите в Azure. -| Номер на урок | Тема | Групиране на уроци | Цели на обучението | Свързан урок | Автор | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| Номер на урок | Тема | Групиране на уроци | Цели на обучението | Свързан урок | Автор | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Въведение в машинното обучение | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Научете основните концепции зад машинното обучение | [Урок](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Мухамад | | 02 | История на машинното обучение | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Научете историята, която стои зад тази област | [Урок](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Джен и Ейми | | 03 | Справедливост и машинно обучение | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Какви са важните философски въпроси относно справедливостта, които студентите трябва да обмислят при създаване и прилагане на ML модели? | [Урок](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Томоми | | 04 | Техники за машинно обучение | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Какви техники използват изследователите на ML за създаване на ML модели? | [Урок](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Крис и Джен | -| 05 | Въведение в регресия | [Регресия](2-Regression/README.md) | Започнете с Python и Scikit-learn за регресионни модели | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Джен • Ерик Ванджа | +| 05 | Въведение в регресия | [Регресия](2-Regression/README.md) | Започнете с Python и Scikit-learn за модели на регресия | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Джен • Ерик Ванджа | | 06 | Цени на тикви в Северна Америка 🎃 | [Регресия](2-Regression/README.md) | Визуализирайте и почистете данни в подготовка за ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Джен • Ерик Ванджа | -| 07 | Цени на тикви в Северна Америка 🎃 | [Регресия](2-Regression/README.md) | Създайте линейни и полиномиални регресионни модели | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Джен и Дмитрий • Ерик Ванджа | -| 08 | Цени на тикви в Северна Америка 🎃 | [Регресия](2-Regression/README.md) | Създайте логистичен регресионен модел | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Джен • Ерик Ванджа | -| 09 | Уеб приложение 🔌 | [Уеб приложение](3-Web-App/README.md) | Създайте уеб приложение за използване на вашия обучен модел | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Джен | -| 10 | Въведение в класификация | [Класификация](4-Classification/README.md) | Почистете, подгответе и визуализирайте вашите данни; въведение в класификация | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Джен и Каси • Ерик Ванджа | +| 07 | Цени на тикви в Северна Америка 🎃 | [Регресия](2-Regression/README.md) | Създайте линейни и полиномиални модели на регресия | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Джен и Дмитрий • Ерик Ванджа | +| 08 | Цени на тикви в Северна Америка 🎃 | [Регресия](2-Regression/README.md) | Създайте модел на логистична регресия | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Джен • Ерик Ванджа | +| 09 | Уеб приложение 🔌 | [Уеб приложение](3-Web-App/README.md) | Създайте уеб приложение за използване на вашия обучен модел | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Джен | +| 10 | Въведение в класификация | [Класификация](4-Classification/README.md) | Почистете, подгответе и визуализирайте вашите данни; въведение в класификация | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Джен и Каси • Ерик Ванджа | | 11 | Вкусни азиатски и индийски ястия 🍜 | [Класификация](4-Classification/README.md) | Въведение в класификатори | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Джен и Каси • Ерик Ванджа | | 12 | Вкусни азиатски и индийски ястия 🍜 | [Класификация](4-Classification/README.md) | Още класификатори | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Джен и Каси • Ерик Ванджа | -| 13 | Вкусни азиатски и индийски ястия 🍜 | [Класификация](4-Classification/README.md) | Създайте уеб приложение за препоръки, използвайки вашия модел | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Джен | -| 14 | Въведение в клъстеризация | [Клъстеризация](5-Clustering/README.md) | Почистете, подгответе и визуализирайте вашите данни; въведение в клъстеризация | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Джен • Ерик Ванджа | -| 15 | Изследване на музикалните вкусове в Нигерия 🎧 | [Клъстеризация](5-Clustering/README.md) | Изследвайте метода на клъстеризация K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Джен • Ерик Ванджа | -| 16 | Въведение в обработката на естествен език ☕️ | [Обработка на естествен език](6-NLP/README.md) | Научете основите на NLP, като създадете прост бот | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Стивън | -| 17 | Чести задачи в NLP ☕️ | [Обработка на естествен език](6-NLP/README.md) | Задълбочете знанията си за NLP, като разберете често срещаните задачи при работа със структури на езика | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Стивън | -| 18 | Превод и анализ на настроения ♥️ | [Обработка на естествен език](6-NLP/README.md) | Превод и анализ на настроения с Джейн Остин | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Стивън | -| 19 | Романтични хотели в Европа ♥️ | [Обработка на естествен език](6-NLP/README.md) | Анализ на настроения с хотелски ревюта 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Стивън | -| 20 | Романтични хотели в Европа ♥️ | [Обработка на естествен език](6-NLP/README.md) | Анализ на настроения с хотелски ревюта 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Стивън | -| 21 | Въведение в прогнозиране на времеви серии | [Времеви серии](7-TimeSeries/README.md) | Въведение в прогнозиране на времеви серии | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Франческа | -| 22 | ⚡️ Световно потребление на енергия ⚡️ - прогнозиране на времеви серии с ARIMA | [Времеви серии](7-TimeSeries/README.md) | Прогнозиране на времеви серии с ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Франческа | -| 23 | ⚡️ Световно потребление на енергия ⚡️ - прогнозиране на времеви серии със SVR | [Времеви серии](7-TimeSeries/README.md) | Прогнозиране на времеви серии с Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Анирбан | -| 24 | Въведение в обучението чрез подсилване | [Обучение чрез подсилване](8-Reinforcement/README.md) | Въведение в обучението чрез подсилване с Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Дмитрий | -| 25 | Помогнете на Питър да избегне вълка! 🐺 | [Обучение чрез подсилване](8-Reinforcement/README.md) | Обучение чрез подсилване в Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Дмитрий | -| Постскриптум | Реални сценарии и приложения на ML | [ML в реалния свят](9-Real-World/README.md) | Интересни и разкриващи приложения на класическото ML | [Урок](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Екип | -| Постскриптум | Дебъгване на модели в ML с табло за RAI | [ML в реалния свят](9-Real-World/README.md) | Дебъгване на модели в машинното обучение с компоненти на таблото за отговорен AI | [Урок](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Рут Якубу | - -> [намерете всички допълнителни ресурси за този курс в нашата колекция в Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +| 13 | Вкусни азиатски и индийски ястия 🍜 | [Класификация](4-Classification/README.md) | Създайте уеб приложение за препоръки, използвайки вашия модел | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Джен | +| 14 | Въведение в клъстеризация | [Клъстеризация](5-Clustering/README.md) | Почистете, подгответе и визуализирайте вашите данни; въведение в клъстеризация | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Джен • Ерик Ванджа | +| 15 | Изследване на музикалните вкусове в Нигерия 🎧 | [Клъстеризация](5-Clustering/README.md) | Изследвайте метода на клъстеризация K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Джен • Ерик Ванджа | +| 16 | Въведение в обработката на естествен език ☕️ | [Обработка на естествен език](6-NLP/README.md) | Научете основите на NLP, като създадете прост бот | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Стивън | +| 17 | Общи задачи в NLP ☕️ | [Обработка на естествен език](6-NLP/README.md) | Задълбочете знанията си за NLP, като разберете общите задачи, необходими при работа със структури на езика | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Стивън | +| 18 | Превод и анализ на настроения ♥️ | [Обработка на естествен език](6-NLP/README.md) | Превод и анализ на настроения с Джейн Остин | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Стивън | +| 19 | Романтични хотели в Европа ♥️ | [Обработка на естествен език](6-NLP/README.md) | Анализ на настроения с хотелски ревюта 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Стивън | +| 20 | Романтични хотели в Европа ♥️ | [Обработка на естествен език](6-NLP/README.md) | Анализ на настроения с хотелски ревюта 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Стивън | +| 21 | Въведение в прогнозиране на времеви серии | [Времеви серии](7-TimeSeries/README.md) | Въведение в прогнозиране на времеви серии | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Франческа | +| 22 | ⚡️ Световно потребление на енергия ⚡️ - прогнозиране на времеви серии с ARIMA | [Времеви серии](7-TimeSeries/README.md) | Прогнозиране на времеви серии с ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Франческа | +| 23 | ⚡️ Световно потребление на енергия ⚡️ - прогнозиране на времеви серии със SVR | [Времеви серии](7-TimeSeries/README.md) | Прогнозиране на времеви серии със Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Анирбан | +| 24 | Въведение в обучението чрез подсилване | [Обучение чрез подсилване](8-Reinforcement/README.md) | Въведение в обучението чрез подсилване с Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Дмитрий | +| 25 | Помогнете на Питър да избегне вълка! 🐺 | [Обучение чрез подсилване](8-Reinforcement/README.md) | Обучение чрез подсилване в Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Дмитрий | +| Постскриптум | Реални сценарии и приложения на ML | [ML в реалния свят](9-Real-World/README.md) | Интересни и разкриващи приложения на класическо ML | [Урок](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Екип | +| Постскриптум | Дебъгване на модели в ML с помощта на RAI табло | [ML в реалния свят](9-Real-World/README.md) | Дебъгване на модели в машинното обучение с компоненти на таблото за отговорен AI | [Урок](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Рут Якубу | + +> [намерете всички допълнителни ресурси за този курс в нашата Microsoft Learn колекция](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Офлайн достъп -Можете да използвате тази документация офлайн, като използвате [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкнете този репо, [инсталирайте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашия локален компютър и след това в основната папка на този репо напишете `docsify serve`. Уебсайтът ще бъде достъпен на порт 3000 на вашия локален хост: `localhost:3000`. +Можете да стартирате тази документация офлайн, като използвате [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкнете това хранилище, [инсталирайте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашата локална машина и след това в основната папка на това хранилище въведете `docsify serve`. Уебсайтът ще бъде достъпен на порт 3000 на вашия localhost: `localhost:3000`. -## PDF файлове +## PDFs -Намерете PDF файл на учебната програма с линкове [тук](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). +Намерете PDF на учебната програма с връзки [тук](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Други курсове Нашият екип създава и други курсове! Вижте: - ### Azure / Edge / MCP / Агенти [![AZD за начинаещи](https://img.shields.io/badge/AZD%20за%20начинаещи-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI за начинаещи](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20за%20начинаещи-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -174,7 +172,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --- -### Серия за генеративен AI +### Серия за Генеративен AI [![Генеративен AI за начинаещи](https://img.shields.io/badge/Генеративен%20AI%20за%20начинаещи-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Генеративен AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Генеративен%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Генеративен AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Генеративен%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -183,32 +181,34 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --- ### Основно обучение -[![ML за начинаещи](https://img.shields.io/badge/ML%20за%20начинаещи-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Наука за данни за начинаещи](https://img.shields.io/badge/Наука%20за%20данни%20за%20начинаещи-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI за начинаещи](https://img.shields.io/badge/AI%20за%20начинаещи-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Киберсигурност за начинаещи](https://img.shields.io/badge/Киберсигурност%20за%20начинаещи-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Уеб разработка за начинаещи](https://img.shields.io/badge/Уеб%20разработка%20за%20начинаещи-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT за начинаещи](https://img.shields.io/badge/IoT%20за%20начинаещи-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR разработка за начинаещи](https://img.shields.io/badge/XR%20разработка%20за%20начинаещи-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML за начинаещи](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Наука за данни за начинаещи](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI за начинаещи](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Киберсигурност за начинаещи](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Уеб разработка за начинаещи](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT за начинаещи](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR разработка за начинаещи](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Серия Copilot -[![Copilot за AI съвместно програмиране](https://img.shields.io/badge/Copilot%20за%20AI%20съвместно%20програмиране-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot за C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20за%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot приключение](https://img.shields.io/badge/Copilot%20приключение-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot за AI програмиране в екип](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot за C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot приключение](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Получаване на помощ -Ако се затрудните или имате въпроси относно създаването на AI приложения, присъединете се: +Ако се затруднявате или имате въпроси относно създаването на AI приложения, присъединете се към други учащи и опитни разработчици в дискусии за MCP. Това е подкрепяща общност, където въпросите са добре дошли и знанията се споделят свободно. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Ако имате обратна връзка за продукт или срещнете грешки при разработката, посетете: +Ако имате обратна връзка за продукт или срещнете грешки по време на разработката, посетете: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Отказ от отговорност**: -Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Не носим отговорност за каквито и да е недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод. \ No newline at end of file +Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматичните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия изходен език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за каквито и да било недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/bn/README.md b/translations/bn/README.md index 6d9daf7d5..075c9cf7d 100644 --- a/translations/bn/README.md +++ b/translations/bn/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[আরবি](../ar/README.md) | [বাংলা](./README.md) | [বুলগেরিয়ান](../bg/README.md) | [বর্মী (মায়ানমার)](../my/README.md) | [চীনা (সরলীকৃত)](../zh/README.md) | [চীনা (প্রথাগত, হংকং)](../hk/README.md) | [চীনা (প্রথাগত, ম্যাকাও)](../mo/README.md) | [চীনা (প্রথাগত, তাইওয়ান)](../tw/README.md) | [ক্রোয়েশিয়ান](../hr/README.md) | [চেক](../cs/README.md) | [ড্যানিশ](../da/README.md) | [ডাচ](../nl/README.md) | [এস্তোনিয়ান](../et/README.md) | [ফিনিশ](../fi/README.md) | [ফরাসি](../fr/README.md) | [জার্মান](../de/README.md) | [গ্রিক](../el/README.md) | [হিব্রু](../he/README.md) | [হিন্দি](../hi/README.md) | [হাঙ্গেরিয়ান](../hu/README.md) | 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Copilot ব্যবহার করে ডেটা সায়েন্সের টিপস এবং কৌশল শিখতে পারবেন। +আমাদের Discord-এ AI শিখুন সিরিজ চলছে, আরও জানুন এবং আমাদের সাথে যোগ দিন [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) ১৮ - ৩০ সেপ্টেম্বর, ২০২৫। আপনি GitHub Copilot ব্যবহার করে ডেটা সায়েন্সের টিপস এবং কৌশল শিখতে পারবেন। -![AI শিখুন সিরিজ](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.bn.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.bn.png) # শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - একটি পাঠ্যক্রম > 🌍 বিশ্ব সংস্কৃতির মাধ্যমে মেশিন লার্নিং অন্বেষণ করতে আমাদের সাথে বিশ্ব ভ্রমণ করুন 🌍 -Microsoft-এর Cloud Advocates আপনাদের জন্য ১২ সপ্তাহের, ২৬টি পাঠের একটি পাঠ্যক্রম নিয়ে এসেছে যা সম্পূর্ণ **মেশিন লার্নিং** নিয়ে। এই পাঠ্যক্রমে, আপনি যা কখনও কখনও **ক্লাসিক মেশিন লার্নিং** নামে পরিচিত তা শিখবেন, প্রধানত Scikit-learn লাইব্রেরি ব্যবহার করে এবং ডিপ লার্নিং এড়িয়ে যাবেন, যা আমাদের [AI for Beginners' পাঠ্যক্রমে](https://aka.ms/ai4beginners) অন্তর্ভুক্ত। এই পাঠ্যক্রমটি আমাদের ['Data Science for Beginners' পাঠ্যক্রমের](https://aka.ms/ds4beginners) সাথে জোড়া লাগান। +Microsoft-এর Cloud Advocates আপনাদের জন্য ১২ সপ্তাহের, ২৬টি পাঠের একটি পাঠ্যক্রম নিয়ে এসেছে যা সম্পূর্ণ **মেশিন লার্নিং** নিয়ে। এই পাঠ্যক্রমে, আপনি যা কখনও কখনও **ক্লাসিক মেশিন লার্নিং** নামে পরিচিত তা শিখবেন, প্রধানত Scikit-learn লাইব্রেরি ব্যবহার করে এবং ডিপ লার্নিং এড়িয়ে যাবেন, যা আমাদের [AI for Beginners' পাঠ্যক্রমে](https://aka.ms/ai4beginners) অন্তর্ভুক্ত। এই পাঠ্যক্রমের সাথে আমাদের ['Data Science for Beginners' পাঠ্যক্রম](https://aka.ms/ds4beginners) জুড়ুন! -আমাদের সাথে বিশ্ব ভ্রমণ করুন এবং এই ক্লাসিক কৌশলগুলি বিশ্বের বিভিন্ন অঞ্চলের ডেটাতে প্রয়োগ করুন। প্রতিটি পাঠে রয়েছে পাঠের আগে এবং পরে কুইজ, লিখিত নির্দেশনা, সমাধান, অ্যাসাইনমেন্ট এবং আরও অনেক কিছু। আমাদের প্রকল্প-ভিত্তিক শিক্ষাদান পদ্ধতি আপনাকে শেখার সময় তৈরি করতে দেয়, যা নতুন দক্ষতা অর্জনের একটি প্রমাণিত উপায়। +আমাদের সাথে বিশ্ব ভ্রমণ করুন কারণ আমরা এই ক্লাসিক কৌশলগুলি বিশ্বের বিভিন্ন অঞ্চলের ডেটাতে প্রয়োগ করি। প্রতিটি পাঠে প্রাক-পাঠ এবং পোস্ট-পাঠ কুইজ, পাঠ সম্পূর্ণ করার জন্য লিখিত নির্দেশাবলী, একটি সমাধান, একটি অ্যাসাইনমেন্ট এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। আমাদের প্রকল্প-ভিত্তিক শিক্ষাদান আপনাকে শেখার সময় তৈরি করতে দেয়, নতুন দক্ষতা অর্জনের একটি প্রমাণিত উপায়। **✍️ আমাদের লেখকদের প্রতি আন্তরিক ধন্যবাদ** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu এবং Amy Boyd **🎨 আমাদের চিত্রশিল্পীদের প্রতি ধন্যবাদ** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, এবং Jen Looper -**🙏 Microsoft Student Ambassador লেখক, পর্যালোচক এবং বিষয়বস্তু অবদানকারীদের প্রতি বিশেষ ধন্যবাদ**, বিশেষত Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, এবং Snigdha Agarwal +**🙏 Microsoft Student Ambassador লেখক, পর্যালোচক এবং বিষয়বস্তু অবদানকারীদের প্রতি বিশেষ ধন্যবাদ 🙏**, বিশেষত Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, এবং Snigdha Agarwal **🤩 Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, এবং Vidushi Gupta-কে আমাদের R পাঠের জন্য অতিরিক্ত কৃতজ্ঞতা!** -# শুরু করা +# শুরু করার জন্য এই ধাপগুলি অনুসরণ করুন: -1. **রিপোজিটরি ফর্ক করুন**: এই পৃষ্ঠার উপরের ডান কোণে "Fork" বোতামে ক্লিক করুন। +1. **রিপোজিটরি ফর্ক করুন**: এই পৃষ্ঠার উপরের ডানদিকে "Fork" বোতামে ক্লিক করুন। 2. **রিপোজিটরি ক্লোন করুন**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [এই কোর্সের জন্য সমস্ত অতিরিক্ত সম্পদ আমাদের Microsoft Learn সংগ্রহে খুঁজুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **সাহায্য দরকার?** আমাদের [সমস্যা সমাধানের গাইড](TROUBLESHOOTING.md) দেখুন ইনস্টলেশন, সেটআপ এবং পাঠ চালানোর সাধারণ সমস্যার সমাধানের জন্য। +> 🔧 **সাহায্য দরকার?** আমাদের [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) দেখুন ইনস্টলেশন, সেটআপ এবং পাঠ চালানোর সাধারণ সমস্যার সমাধানের জন্য। -**[শিক্ষার্থীরা](https://aka.ms/student-page)**, এই পাঠ্যক্রমটি ব্যবহার করতে, সম্পূর্ণ রিপোজিটরি আপনার নিজস্ব GitHub অ্যাকাউন্টে ফর্ক করুন এবং নিজে বা একটি গ্রুপের সাথে অনুশীলন সম্পন্ন করুন: +**[শিক্ষার্থীরা](https://aka.ms/student-page)**, এই পাঠ্যক্রমটি ব্যবহার করতে, সম্পূর্ণ রিপোটি আপনার নিজস্ব GitHub অ্যাকাউন্টে ফর্ক করুন এবং নিজে বা একটি গ্রুপের সাথে ব্যায়ামগুলি সম্পূর্ণ করুন: -- একটি প্রাক-পাঠ কুইজ দিয়ে শুরু করুন। -- পাঠটি পড়ুন এবং কার্যক্রম সম্পন্ন করুন, প্রতিটি জ্ঞান যাচাইয়ে থামুন এবং চিন্তা করুন। +- প্রাক-লেকচার কুইজ দিয়ে শুরু করুন। +- লেকচারটি পড়ুন এবং কার্যক্রমগুলি সম্পূর্ণ করুন, প্রতিটি জ্ঞান যাচাইয়ে থামুন এবং প্রতিফলিত করুন। - পাঠগুলি বুঝে প্রকল্পগুলি তৈরি করার চেষ্টা করুন, সমাধান কোড চালানোর পরিবর্তে; তবে সেই কোডটি প্রতিটি প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের `/solution` ফোল্ডারে উপলব্ধ। -- পাঠের পরে কুইজ নিন। -- চ্যালেঞ্জ সম্পন্ন করুন। -- অ্যাসাইনমেন্ট সম্পন্ন করুন। -- একটি পাঠ গোষ্ঠী সম্পন্ন করার পরে, [আলোচনা বোর্ডে](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) যান এবং "শিখুন উচ্চস্বরে" উপযুক্ত PAT রুব্রিক পূরণ করে। একটি 'PAT' হল একটি Progress Assessment Tool যা একটি রুব্রিক যা আপনি আপনার শেখার আরও উন্নত করতে পূরণ করেন। আমরা একসাথে শিখতে পারি যাতে আপনি অন্যান্য PAT-এ প্রতিক্রিয়া জানাতে পারেন। +- পোস্ট-লেকচার কুইজ নিন। +- চ্যালেঞ্জ সম্পূর্ণ করুন। +- অ্যাসাইনমেন্ট সম্পূর্ণ করুন। +- একটি পাঠ গোষ্ঠী সম্পূর্ণ করার পরে, [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) পরিদর্শন করুন এবং "শিখুন" উপযুক্ত PAT রুব্রিক পূরণ করে। একটি 'PAT' হল একটি Progress Assessment Tool যা একটি রুব্রিক আপনি পূরণ করেন আপনার শেখার আরও উন্নতির জন্য। আপনি অন্যান্য PAT-এ প্রতিক্রিয়া জানাতে পারেন যাতে আমরা একসাথে শিখতে পারি। > আরও অধ্যয়নের জন্য, আমরা এই [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) মডিউল এবং শেখার পথগুলি অনুসরণ করার পরামর্শ দিই। @@ -77,7 +77,7 @@ Microsoft-এর Cloud Advocates আপনাদের জন্য ১২ স ## ভিডিও ওয়াকথ্রু -কিছু পাঠ সংক্ষিপ্ত ভিডিও আকারে উপলব্ধ। আপনি এই সমস্ত পাঠের মধ্যে বা [Microsoft Developer YouTube চ্যানেলে ML for Beginners প্লেলিস্টে](https://aka.ms/ml-beginners-videos) খুঁজে পেতে পারেন, নিচের ছবিতে ক্লিক করুন। +কিছু পাঠ সংক্ষিপ্ত ভিডিও আকারে উপলব্ধ। আপনি এই ভিডিওগুলি পাঠের মধ্যে বা [Microsoft Developer YouTube চ্যানেলে ML for Beginners প্লেলিস্টে](https://aka.ms/ml-beginners-videos) খুঁজে পেতে পারেন, নিচের ছবিতে ক্লিক করে। [![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.bn.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) @@ -89,79 +89,79 @@ Microsoft-এর Cloud Advocates আপনাদের জন্য ১২ স **Gif তৈরি করেছেন** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন প্রকল্প এবং এটি তৈরি করা ব্যক্তিদের সম্পর্কে একটি ভিডিওর জন্য! +> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন প্রকল্প এবং এটি তৈরি করা ব্যক্তিদের সম্পর্কে একটি ভিডিও দেখতে! --- ## শিক্ষাদান পদ্ধতি -আমরা এই পাঠ্যক্রমটি তৈরি করার সময় দুটি শিক্ষাদান নীতি বেছে নিয়েছি: নিশ্চিত করা যে এটি হাতে-কলমে **প্রকল্প-ভিত্তিক** এবং এটি **প্রায়ই কুইজ অন্তর্ভুক্ত করে**। এছাড়াও, এই পাঠ্যক্রমটির একটি সাধারণ **থিম** রয়েছে যা এটিকে সংহতি দেয়। +আমরা এই পাঠ্যক্রমটি তৈরি করার সময় দুটি শিক্ষাদান নীতি বেছে নিয়েছি: এটি হাতে-কলমে **প্রকল্প-ভিত্তিক** এবং এটি **প্রায়শই কুইজ** অন্তর্ভুক্ত করে। এছাড়াও, এই পাঠ্যক্রমে একটি সাধারণ **থিম** রয়েছে যা এটিকে সংহতি দেয়। -যেহেতু বিষয়বস্তু প্রকল্পগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, প্রক্রিয়াটি শিক্ষার্থীদের জন্য আরও আকর্ষণীয় হয়ে ওঠে এবং ধারণাগুলির ধারণা আরও বাড়ানো হয়। এছাড়াও, একটি ক্লাসের আগে একটি কম ঝুঁকির কুইজ শিক্ষার্থীর একটি বিষয় শেখার উদ্দেশ্য সেট করে, যখন ক্লাসের পরে একটি দ্বিতীয় কুইজ আরও ধারণা নিশ্চিত করে। এই পাঠ্যক্রমটি নমনীয় এবং মজাদার হতে ডিজাইন করা হয়েছে এবং এটি সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে নেওয়া যেতে পারে। প্রকল্পগুলি ছোট থেকে শুরু হয় এবং ১২ সপ্তাহের চক্রের শেষে ক্রমশ জটিল হয়ে ওঠে। এই পাঠ্যক্রমটিতে ML-এর বাস্তব-বিশ্বের প্রয়োগের উপর একটি পোস্টস্ক্রিপ্টও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা অতিরিক্ত ক্রেডিট হিসাবে বা আলোচনার ভিত্তি হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। +প্রকল্পের সাথে সামঞ্জস্য রেখে বিষয়বস্তু নিশ্চিত করার মাধ্যমে, প্রক্রিয়াটি শিক্ষার্থীদের জন্য আরও আকর্ষণীয় হয়ে ওঠে এবং ধারণাগুলির ধারণ আরও বাড়ানো হয়। এছাড়াও, একটি ক্লাসের আগে একটি কম-ঝুঁকির কুইজ শিক্ষার্থীর একটি বিষয় শেখার উদ্দেশ্য সেট করে, যখন ক্লাসের পরে একটি দ্বিতীয় কুইজ আরও ধারণ নিশ্চিত করে। এই পাঠ্যক্রমটি নমনীয় এবং মজাদার হতে ডিজাইন করা হয়েছে এবং এটি সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে নেওয়া যেতে পারে। প্রকল্পগুলি ছোট থেকে শুরু হয় এবং ১২ সপ্তাহের চক্রের শেষে ক্রমশ জটিল হয়ে ওঠে। এই পাঠ্যক্রমে ML-এর বাস্তব জীবনের প্রয়োগের উপর একটি পোস্টস্ক্রিপ্টও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা অতিরিক্ত ক্রেডিট হিসাবে বা আলোচনার ভিত্তি হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। -> আমাদের [আচরণবিধি](CODE_OF_CONDUCT.md), [অবদান](CONTRIBUTING.md), [অনুবাদ](TRANSLATIONS.md), এবং [সমস্যা সমাধান](TROUBLESHOOTING.md) নির্দেশিকা খুঁজুন। আমরা আপনার গঠনমূলক প্রতিক্রিয়া স্বাগত জানাই! +> আমাদের [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), এবং [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) নির্দেশিকা খুঁজুন। আমরা আপনার গঠনমূলক প্রতিক্রিয়া স্বাগত জানাই! ## প্রতিটি পাঠ অন্তর্ভুক্ত করে - ঐচ্ছিক স্কেচনোট - ঐচ্ছিক সম্পূরক ভিডিও - ভিডিও ওয়াকথ্রু (কিছু পাঠের জন্য) -- [পাঠের আগে উষ্ণ আপ কুইজ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- [প্রাক-লেকচার ওয়ার্মআপ কুইজ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - লিখিত পাঠ - প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের জন্য, প্রকল্পটি কীভাবে তৈরি করবেন তার ধাপে ধাপে নির্দেশিকা - জ্ঞান যাচাই - একটি চ্যালেঞ্জ - সম্পূরক পাঠ্য - অ্যাসাইনমেন্ট -- [পাঠের পরে কুইজ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **ভাষা সম্পর্কে একটি নোট**: এই পাঠগুলি প্রধানত Python-এ লেখা হয়েছে, তবে অনেকগুলি R-এও উপলব্ধ। একটি R পাঠ সম্পন্ন করতে, `/solution` ফোল্ডারে যান এবং R পাঠগুলি সন্ধান করুন। এগুলিতে একটি .rmd এক্সটেনশন রয়েছে যা একটি **R Markdown** ফাইলকে উপস্থাপন করে যা সহজভাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে `code chunks` (R বা অন্যান্য ভাষার) এবং একটি `YAML header` (যা আউটপুটগুলি যেমন PDF ফরম্যাট করার নির্দেশ দেয়) একটি `Markdown document`-এ। সুতরাং, এটি ডেটা সায়েন্সের জন্য একটি উদাহরণমূলক লেখার কাঠামো হিসাবে কাজ করে কারণ এটি আপনাকে আপনার কোড, এর আউটপুট এবং আপনার চিন্তাভাবনাগুলি একত্রিত করার অনুমতি দেয়। তদ্ব্যতীত, R Markdown ডকুমেন্টগুলি PDF, HTML, বা Word-এর মতো আউটপুট ফরম্যাটে রেন্ডার করা যেতে পারে। +> **ভাষা সম্পর্কে একটি নোট**: এই পাঠগুলি প্রধানত Python-এ লেখা হয়েছে, তবে অনেকগুলি R-এও উপলব্ধ। একটি R পাঠ সম্পূর্ণ করতে, `/solution` ফোল্ডারে যান এবং R পাঠগুলি সন্ধান করুন। এগুলিতে একটি .rmd এক্সটেনশন রয়েছে যা একটি **R Markdown** ফাইলকে উপস্থাপন করে যা `Markdown document`-এ `code chunks` (R বা অন্যান্য ভাষার) এবং একটি `YAML header` (যা আউটপুটগুলি যেমন PDF ফরম্যাট করার নির্দেশ দেয়) এম্বেডিং হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে। এইভাবে, এটি ডেটা সায়েন্সের জন্য একটি উদাহরণমূলক লেখার কাঠামো হিসাবে কাজ করে কারণ এটি আপনাকে আপনার কোড, এর আউটপুট এবং আপনার চিন্তাগুলি Markdown-এ লিখে একত্রিত করতে দেয়। তদ্ব্যতীত, R Markdown ডকুমেন্টগুলি PDF, HTML, বা Word-এর মতো আউটপুট ফরম্যাটে রেন্ডার করা যেতে পারে। -> **কুইজ সম্পর্কে একটি নোট**: সমস্ত কুইজ [Quiz App ফোল্ডারে](../../quiz-app) অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, মোট ৫২টি কুইজ রয়েছে যার প্রতিটিতে তিনটি প্রশ্ন। এগুলি পাঠের মধ্যে থেকে লিঙ্ক করা হয়েছে তবে কুইজ অ্যাপটি স্থানীয়ভাবে চালানো যেতে পারে; স্থানীয়ভাবে হোস্ট বা Azure-এ ডিপ্লয় করতে `quiz-app` ফোল্ডারে নির্দেশনা অনুসরণ করুন। +> **কুইজ সম্পর্কে একটি নোট**: সমস্ত কুইজ [Quiz App ফোল্ডারে](../../quiz-app) অন্তর্ভুক্ত, মোট ৫২টি কুইজ, প্রতিটিতে তিনটি প্রশ্ন। এগুলি পাঠের মধ্যে থেকে লিঙ্ক করা হয়েছে তবে কুইজ অ্যাপটি স্থানীয়ভাবে চালানো যেতে পারে; `quiz-app` ফোল্ডারে নির্দেশাবলী অনুসরণ করে এটি স্থানীয়ভাবে হোস্ট করুন বা Azure-এ ডিপ্লয় করুন। -| পাঠ সংখ্যা | বিষয় | পাঠের গোষ্ঠী | শেখার উদ্দেশ্য | লিঙ্ক করা পাঠ | লেখক | +| পাঠ সংখ্যা | বিষয় | পাঠের গোষ্ঠী | শেখার উদ্দেশ্য | লিঙ্ককৃত পাঠ | লেখক | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | মেশিন লার্নিং এর পরিচিতি | [Introduction](1-Introduction/README.md) | মেশিন লার্নিং এর মৌলিক ধারণাগুলি শিখুন | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | মুহাম্মদ | -| 02 | মেশিন লার্নিং এর ইতিহাস | [Introduction](1-Introduction/README.md) | এই ক্ষেত্রের পেছনের ইতিহাস শিখুন | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | জেন এবং অ্যামি | -| 03 | ন্যায্যতা এবং মেশিন লার্নিং | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ন্যায্যতার গুরুত্বপূর্ণ দার্শনিক বিষয়গুলি কী যা শিক্ষার্থীদের মডেল তৈরি এবং প্রয়োগ করার সময় বিবেচনা করা উচিত? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | টোমোমি | -| 04 | মেশিন লার্নিং এর কৌশল | [Introduction](1-Introduction/README.md) | মেশিন লার্নিং গবেষকরা মডেল তৈরি করতে কী কৌশল ব্যবহার করেন? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | ক্রিস এবং জেন | -| 05 | রিগ্রেশন এর পরিচিতি | [Regression](2-Regression/README.md) | রিগ্রেশন মডেলের জন্য পাইথন এবং সাইকিট-লার্ন দিয়ে শুরু করুন | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | জেন • এরিক ওয়ানজাউ | -| 06 | উত্তর আমেরিকার কুমড়ার দাম 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | মেশিন লার্নিং এর প্রস্তুতির জন্য ডেটা ভিজুয়ালাইজ এবং পরিষ্কার করুন | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | জেন • এরিক ওয়ানজাউ | +| 01 | মেশিন লার্নিং-এর পরিচিতি | [Introduction](1-Introduction/README.md) | মেশিন লার্নিং-এর মৌলিক ধারণাগুলি শিখুন | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | মুহাম্মদ | +| 02 | মেশিন লার্নিং-এর ইতিহাস | [Introduction](1-Introduction/README.md) | এই ক্ষেত্রের পেছনের ইতিহাস শিখুন | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | জেন এবং অ্যামি | +| 03 | ন্যায্যতা এবং মেশিন লার্নিং | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ন্যায্যতার গুরুত্বপূর্ণ দার্শনিক বিষয়গুলি কী যা শিক্ষার্থীদের মডেল তৈরি এবং প্রয়োগ করার সময় বিবেচনা করা উচিত? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | তোমোমি | +| 04 | মেশিন লার্নিং-এর কৌশল | [Introduction](1-Introduction/README.md) | মেশিন লার্নিং গবেষকরা মডেল তৈরি করতে কী কৌশল ব্যবহার করেন? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | ক্রিস এবং জেন | +| 05 | রিগ্রেশন-এর পরিচিতি | [Regression](2-Regression/README.md) | রিগ্রেশন মডেলের জন্য পাইথন এবং সাইকিট-লার্ন দিয়ে শুরু করুন | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | জেন • এরিক ওয়ানজাউ | +| 06 | উত্তর আমেরিকার কুমড়ার দাম 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | মেশিন লার্নিং-এর প্রস্তুতির জন্য ডেটা ভিজুয়ালাইজ এবং পরিষ্কার করুন | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | জেন • এরিক ওয়ানজাউ | | 07 | উত্তর আমেরিকার কুমড়ার দাম 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | লিনিয়ার এবং পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | জেন এবং দিমিত্রি • এরিক ওয়ানজাউ | | 08 | উত্তর আমেরিকার কুমড়ার দাম 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | জেন • এরিক ওয়ানজাউ | | 09 | একটি ওয়েব অ্যাপ 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | আপনার প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করার জন্য একটি ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | জেন | -| 10 | শ্রেণীবিন্যাসের পরিচিতি | [Classification](4-Classification/README.md) | আপনার ডেটা পরিষ্কার, প্রস্তুত এবং ভিজুয়ালাইজ করুন; শ্রেণীবিন্যাসের পরিচিতি | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | জেন এবং ক্যাসি • এরিক ওয়ানজাউ | -| 11 | সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | শ্রেণীবিন্যাসকারীদের পরিচিতি | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | জেন এবং ক্যাসি • এরিক ওয়ানজাউ | -| 12 | সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | আরও শ্রেণীবিন্যাসকারী | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | জেন এবং ক্যাসি • এরিক ওয়ানজাউ | -| 13 | সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | আপনার মডেল ব্যবহার করে একটি সুপারিশকারী ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | জেন | -| 14 | ক্লাস্টারিং এর পরিচিতি | [Clustering](5-Clustering/README.md) | আপনার ডেটা পরিষ্কার, প্রস্তুত এবং ভিজুয়ালাইজ করুন; ক্লাস্টারিং এর পরিচিতি | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | জেন • এরিক ওয়ানজাউ | -| 15 | নাইজেরিয়ান সঙ্গীতের রুচি 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | কে-মিন্স ক্লাস্টারিং পদ্ধতি অন্বেষণ করুন | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | জেন • এরিক ওয়ানজাউ | -| 16 | প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের পরিচিতি ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | একটি সাধারণ বট তৈরি করে এনএলপি সম্পর্কে মৌলিক ধারণা শিখুন | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | স্টিফেন | -| 17 | সাধারণ এনএলপি কাজ ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ভাষার গঠন নিয়ে কাজ করার সময় প্রয়োজনীয় সাধারণ কাজগুলি বুঝে আপনার এনএলপি জ্ঞান আরও গভীর করুন | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | স্টিফেন | +| 10 | শ্রেণীবিভাগের পরিচিতি | [Classification](4-Classification/README.md) | আপনার ডেটা পরিষ্কার, প্রস্তুত এবং ভিজুয়ালাইজ করুন; শ্রেণীবিভাগের পরিচিতি | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | জেন এবং ক্যাসি • এরিক ওয়ানজাউ | +| 11 | সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | শ্রেণীবিভাজকের পরিচিতি | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | জেন এবং ক্যাসি • এরিক ওয়ানজাউ | +| 12 | সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | আরও শ্রেণীবিভাজক | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | জেন এবং ক্যাসি • এরিক ওয়ানজাউ | +| 13 | সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | আপনার মডেল ব্যবহার করে একটি রিকমেন্ডার ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | জেন | +| 14 | ক্লাস্টারিং-এর পরিচিতি | [Clustering](5-Clustering/README.md) | আপনার ডেটা পরিষ্কার, প্রস্তুত এবং ভিজুয়ালাইজ করুন; ক্লাস্টারিং-এর পরিচিতি | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | জেন • এরিক ওয়ানজাউ | +| 15 | নাইজেরিয়ান সঙ্গীতের রুচি অন্বেষণ 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | কে-মিন্স ক্লাস্টারিং পদ্ধতি অন্বেষণ করুন | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | জেন • এরিক ওয়ানজাউ | +| 16 | প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের পরিচিতি ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | একটি সহজ বট তৈরি করে NLP-এর মৌলিক বিষয়গুলি শিখুন | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | স্টিফেন | +| 17 | সাধারণ NLP কাজ ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ভাষার গঠন নিয়ে কাজ করার সময় প্রয়োজনীয় সাধারণ কাজগুলি বুঝে NLP জ্ঞান আরও গভীর করুন | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | স্টিফেন | | 18 | অনুবাদ এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | জেন অস্টেনের সাথে অনুবাদ এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | স্টিফেন | -| 19 | ইউরোপের রোমান্টিক হোটেল ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | হোটেল রিভিউ ১ এর সাথে অনুভূতি বিশ্লেষণ | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | স্টিফেন | -| 20 | ইউরোপের রোমান্টিক হোটেল ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | হোটেল রিভিউ ২ এর সাথে অনুভূতি বিশ্লেষণ | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | স্টিফেন | +| 19 | ইউরোপের রোমান্টিক হোটেল ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | হোটেল রিভিউ দিয়ে অনুভূতি বিশ্লেষণ ১ | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | স্টিফেন | +| 20 | ইউরোপের রোমান্টিক হোটেল ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | হোটেল রিভিউ দিয়ে অনুভূতি বিশ্লেষণ ২ | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | স্টিফেন | | 21 | টাইম সিরিজ পূর্বাভাসের পরিচিতি | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | টাইম সিরিজ পূর্বাভাসের পরিচিতি | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | ফ্রান্সেসকা | -| 22 | ⚡️ বিশ্ব বিদ্যুৎ ব্যবহার ⚡️ - এআরআইএমএ সহ টাইম সিরিজ পূর্বাভাস | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | এআরআইএমএ সহ টাইম সিরিজ পূর্বাভাস | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | ফ্রান্সেসকা | -| 23 | ⚡️ বিশ্ব বিদ্যুৎ ব্যবহার ⚡️ - এসভিআর সহ টাইম সিরিজ পূর্বাভাস | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | সাপোর্ট ভেক্টর রিগ্রেসর সহ টাইম সিরিজ পূর্বাভাস | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | অনির্বাণ | -| 24 | রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এর পরিচিতি | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | কিউ-লার্নিং সহ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এর পরিচিতি | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | দিমিত্রি | -| 25 | পিটারকে নেকড়ের হাত থেকে বাঁচাতে সাহায্য করুন! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং জিম | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | দিমিত্রি | -| Postscript | বাস্তব জীবনের মেশিন লার্নিং এর পরিস্থিতি এবং প্রয়োগ | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | ক্লাসিকাল মেশিন লার্নিং এর আকর্ষণীয় এবং প্রকাশক বাস্তব জীবনের প্রয়োগ | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | টিম | -| Postscript | আরএআই ড্যাশবোর্ড ব্যবহার করে মডেল ডিবাগিং | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | রেসপন্সিবল এআই ড্যাশবোর্ড কম্পোনেন্ট ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেল ডিবাগিং | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | রুথ ইয়াকুব | +| 22 | ⚡️ বিশ্ব বিদ্যুৎ ব্যবহার ⚡️ - ARIMA দিয়ে টাইম সিরিজ পূর্বাভাস | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA দিয়ে টাইম সিরিজ পূর্বাভাস | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | ফ্রান্সেসকা | +| 23 | ⚡️ বিশ্ব বিদ্যুৎ ব্যবহার ⚡️ - SVR দিয়ে টাইম সিরিজ পূর্বাভাস | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | সাপোর্ট ভেক্টর রিগ্রেসর দিয়ে টাইম সিরিজ পূর্বাভাস | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | অনির্বাণ | +| 24 | রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এর পরিচিতি | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | কিউ-লার্নিং দিয়ে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এর পরিচিতি | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | দিমিত্রি | +| 25 | পিটারকে নেকড়ের হাত থেকে বাঁচান! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং জিম | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | দিমিত্রি | +| Postscript | বাস্তব জীবনের মেশিন লার্নিং পরিস্থিতি এবং প্রয়োগ | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | ক্লাসিক্যাল মেশিন লার্নিং-এর আকর্ষণীয় এবং প্রকাশক বাস্তব জীবনের প্রয়োগ | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | টিম | +| Postscript | RAI ড্যাশবোর্ড ব্যবহার করে মডেল ডিবাগিং | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | রেসপন্সিবল এআই ড্যাশবোর্ড উপাদান ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেল ডিবাগিং | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | রুথ ইয়াকুব | -> [এই কোর্সের জন্য সমস্ত অতিরিক্ত রিসোর্স Microsoft Learn সংগ্রহে খুঁজুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [এই কোর্সের জন্য অতিরিক্ত সমস্ত রিসোর্স আমাদের Microsoft Learn সংগ্রহে খুঁজুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## অফলাইন অ্যাক্সেস -আপনি [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ব্যবহার করে এই ডকুমেন্টেশন অফলাইনে চালাতে পারেন। এই রিপোজিটরি ফর্ক করুন, আপনার লোকাল মেশিনে [Docsify ইনস্টল করুন](https://docsify.js.org/#/quickstart), এবং তারপর এই রিপোজিটরির রুট ফোল্ডারে `docsify serve` টাইপ করুন। ওয়েবসাইটটি আপনার লোকালহোস্টে পোর্ট ৩০০০-এ পরিবেশন করা হবে: `localhost:3000`। +আপনি [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ব্যবহার করে এই ডকুমেন্টেশন অফলাইনে চালাতে পারেন। এই রিপো ফর্ক করুন, আপনার লোকাল মেশিনে [Docsify ইনস্টল করুন](https://docsify.js.org/#/quickstart), এবং তারপর এই রিপোর রুট ফোল্ডারে `docsify serve` টাইপ করুন। ওয়েবসাইটটি আপনার লোকালহোস্টে পোর্ট ৩০০০-এ পরিবেশন করা হবে: `localhost:3000`। ## পিডিএফ লিঙ্ক সহ কারিকুলামের একটি পিডিএফ [এখানে](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) খুঁজুন। -## 🎒 অন্যান্য কোর্স +## 🎒 অন্যান্য কোর্সসমূহ -আমাদের টিম অন্যান্য কোর্স তৈরি করে! দেখুন: +আমাদের টিম অন্যান্য কোর্সও তৈরি করে! দেখুন: ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -180,32 +180,35 @@ Microsoft-এর Cloud Advocates আপনাদের জন্য ১২ স --- ### মূল শিক্ষা -[![শিখুন মেশিন লার্নিং](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![শিখুন ডেটা সায়েন্স](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![শিখুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![শিখুন সাইবার নিরাপত্তা](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![শিখুন ওয়েব ডেভেলপমেন্ট](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![শিখুন IoT](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![শিখুন XR ডেভেলপমেন্ট](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### কোপাইলট সিরিজ -[![কোপাইলট AI পেয়ারড প্রোগ্রামিং](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![কোপাইলট C#/.NET এর জন্য](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![কোপাইলট অ্যাডভেঞ্চার](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Copilot সিরিজ +[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + ## সাহায্য পাওয়া -যদি আপনি আটকে যান বা AI অ্যাপ তৈরি করার বিষয়ে কোনো প্রশ্ন থাকে, যোগ দিন: +যদি আপনি আটকে যান বা AI অ্যাপ তৈরি করার বিষয়ে কোনো প্রশ্ন থাকে, তাহলে MCP নিয়ে আলোচনা করতে অন্যান্য শিক্ষার্থী এবং অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সাথে যোগ দিন। এটি একটি সহায়ক কমিউনিটি যেখানে প্রশ্ন করা স্বাগত এবং জ্ঞান বিনামূল্যে ভাগ করা হয়। -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -যদি আপনার পণ্য সম্পর্কিত মতামত থাকে বা কোনো ত্রুটি পান, ভিজিট করুন: +যদি আপনার পণ্য সম্পর্কিত মতামত বা কোনো ত্রুটি থাকে, তাহলে ভিজিট করুন: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **অস্বীকৃতি**: -এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় থাকা আসল সংস্করণকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়বদ্ধ নই। \ No newline at end of file +এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে দয়া করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় থাকা সংস্করণটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই। + \ No newline at end of file diff --git a/translations/br/README.md b/translations/br/README.md index 0c8b46340..23fc75543 100644 --- a/translations/br/README.md +++ b/translations/br/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +[Árabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmanês (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinês (Simplificado)](../zh/README.md) | [Chinês (Tradicional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinês (Tradicional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinês (Tradicional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Tcheco](../cs/README.md) | [Dinamarquês](../da/README.md) | [Holandês](../nl/README.md) | [Estoniano](../et/README.md) | [Finlandês](../fi/README.md) | [Francês](../fr/README.md) | [Alemão](../de/README.md) | [Grego](../el/README.md) | [Hebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonésio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonês](../ja/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malaio](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalês](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norueguês](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polonês](../pl/README.md) | [Português (Brasil)](./README.md) | [Português (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Sérvio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Espanhol](../es/README.md) | [Suaíli](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tâmil](../ta/README.md) | [Tailandês](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) + #### Junte-se à Nossa Comunidade -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Estamos realizando uma série de aprendizado com IA no Discord. Saiba mais e junte-se a nós na [Série Aprenda com IA](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de setembro de 2025. Você aprenderá dicas e truques para usar o GitHub Copilot em Ciência de Dados. +Estamos realizando uma série de aprendizado com IA no Discord. Saiba mais e junte-se a nós na [Série Aprenda com IA](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de setembro de 2025. Você receberá dicas e truques sobre como usar o GitHub Copilot para Ciência de Dados. ![Série Aprenda com IA](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.br.png) -# Aprenda Machine Learning - Um Currículo +# Aprendizado de Máquina para Iniciantes - Um Currículo -> 🌍 Viaje pelo mundo enquanto exploramos Machine Learning por meio de culturas globais 🌍 +> 🌍 Viaje pelo mundo enquanto exploramos Aprendizado de Máquina por meio de culturas globais 🌍 -Os Cloud Advocates da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 12 semanas e 26 lições sobre **Machine Learning**. Neste currículo, você aprenderá sobre o que às vezes é chamado de **machine learning clássico**, utilizando principalmente a biblioteca Scikit-learn e evitando aprendizado profundo, que é abordado em nosso [currículo de IA para Iniciantes](https://aka.ms/ai4beginners). Combine essas lições com nosso currículo ['Ciência de Dados para Iniciantes'](https://aka.ms/ds4beginners), também! +Os Cloud Advocates da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 12 semanas e 26 lições sobre **Aprendizado de Máquina**. Neste currículo, você aprenderá sobre o que às vezes é chamado de **aprendizado de máquina clássico**, usando principalmente a biblioteca Scikit-learn e evitando aprendizado profundo, que é abordado em nosso [currículo de IA para Iniciantes](https://aka.ms/ai4beginners). Combine essas lições com nosso [currículo de Ciência de Dados para Iniciantes](https://aka.ms/ds4beginners), também! -Viaje conosco pelo mundo enquanto aplicamos essas técnicas clássicas a dados de várias regiões do mundo. Cada lição inclui questionários antes e depois da aula, instruções escritas para completar a lição, uma solução, uma tarefa e muito mais. Nossa pedagogia baseada em projetos permite que você aprenda enquanto constrói, uma maneira comprovada de fixar novas habilidades. +Viaje conosco pelo mundo enquanto aplicamos essas técnicas clássicas a dados de várias partes do mundo. Cada lição inclui questionários antes e depois da aula, instruções escritas para completar a lição, uma solução, uma tarefa e muito mais. Nossa pedagogia baseada em projetos permite que você aprenda enquanto constrói, uma maneira comprovada de fixar novas habilidades. **✍️ Agradecimentos especiais aos nossos autores** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu e Amy Boyd @@ -53,11 +55,11 @@ Siga estes passos: 1. **Faça um Fork do Repositório**: Clique no botão "Fork" no canto superior direito desta página. 2. **Clone o Repositório**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [Encontre todos os recursos adicionais para este curso em nossa coleção Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [encontre todos os recursos adicionais para este curso em nossa coleção Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **Precisa de ajuda?** Confira nosso [Guia de Solução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluções de problemas comuns com instalação, configuração e execução das lições. -**[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**, para usar este currículo, faça um fork do repositório inteiro para sua própria conta no GitHub e complete os exercícios sozinho ou em grupo: +**[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**, para usar este currículo, faça um fork do repositório inteiro para sua própria conta do GitHub e complete os exercícios sozinho ou em grupo: - Comece com um questionário antes da aula. - Leia a aula e complete as atividades, pausando e refletindo em cada verificação de conhecimento. @@ -75,7 +77,7 @@ Siga estes passos: ## Vídeos explicativos -Algumas das lições estão disponíveis em formato de vídeo curto. Você pode encontrar todos eles integrados nas lições ou na [playlist ML para Iniciantes no canal Microsoft Developer no YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) clicando na imagem abaixo. +Algumas das lições estão disponíveis em formato de vídeo curto. Você pode encontrar todos esses vídeos nas lições ou na [playlist ML para Iniciantes no canal Microsoft Developer no YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) clicando na imagem abaixo. [![Banner ML para iniciantes](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.br.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) @@ -95,9 +97,9 @@ Algumas das lições estão disponíveis em formato de vídeo curto. Você pode Escolhemos dois princípios pedagógicos ao construir este currículo: garantir que ele seja **baseado em projetos práticos** e que inclua **questionários frequentes**. Além disso, este currículo tem um **tema comum** para dar coesão. -Ao garantir que o conteúdo esteja alinhado com projetos, o processo se torna mais envolvente para os alunos e a retenção de conceitos será aumentada. Além disso, um questionário de baixa pressão antes da aula define a intenção do aluno em aprender um tópico, enquanto um segundo questionário após a aula garante maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido e pode ser realizado em sua totalidade ou em partes. Os projetos começam pequenos e se tornam cada vez mais complexos até o final do ciclo de 12 semanas. Este currículo também inclui um pós-escrito sobre aplicações reais de ML, que pode ser usado como crédito extra ou como base para discussão. +Ao garantir que o conteúdo esteja alinhado com projetos, o processo se torna mais envolvente para os alunos e a retenção de conceitos será aumentada. Além disso, um questionário de baixo risco antes da aula define a intenção do aluno em aprender um tópico, enquanto um segundo questionário após a aula garante maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido e pode ser realizado em sua totalidade ou em partes. Os projetos começam pequenos e se tornam cada vez mais complexos até o final do ciclo de 12 semanas. Este currículo também inclui um pós-escrito sobre aplicações reais de ML, que pode ser usado como crédito extra ou como base para discussão. -> Encontre nosso [Código de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuição](CONTRIBUTING.md), [Tradução](TRANSLATIONS.md) e [Solução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md). Agradecemos seu feedback construtivo! +> Encontre nosso [Código de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuindo](CONTRIBUTING.md), [Tradução](TRANSLATIONS.md) e [Solução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md). Agradecemos seu feedback construtivo! ## Cada lição inclui @@ -117,16 +119,16 @@ Ao garantir que o conteúdo esteja alinhado com projetos, o processo se torna ma > **Uma nota sobre questionários**: Todos os questionários estão contidos na [pasta Quiz App](../../quiz-app), totalizando 52 questionários de três perguntas cada. Eles estão vinculados dentro das lições, mas o aplicativo de questionários pode ser executado localmente; siga as instruções na pasta `quiz-app` para hospedar localmente ou implantar no Azure. -| Número da Lição | Tópico | Agrupamento de Lições | Objetivos de Aprendizado | Lição Vinculada | Autor | +| Número da Lição | Tópico | Agrupamento de Lições | Objetivos de Aprendizado | Lição Vinculada | Autor | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | Introdução ao aprendizado de máquina | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Aprenda os conceitos básicos por trás do aprendizado de máquina | [Lição](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | A História do aprendizado de máquina | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Conheça a história por trás deste campo | [Lição](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen e Amy | -| 03 | Justiça e aprendizado de máquina | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Quais são as questões filosóficas importantes sobre justiça que os alunos devem considerar ao construir e aplicar modelos de aprendizado de máquina? | [Lição](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Técnicas para aprendizado de máquina | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Quais técnicas os pesquisadores de aprendizado de máquina utilizam para construir modelos de aprendizado de máquina? | [Lição](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris e Jen | +| 01 | Introdução ao aprendizado de máquina | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Aprenda os conceitos básicos por trás do aprendizado de máquina | [Aula](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | A História do aprendizado de máquina | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Conheça a história por trás deste campo | [Aula](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen e Amy | +| 03 | Justiça e aprendizado de máquina | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Quais são as questões filosóficas importantes sobre justiça que os alunos devem considerar ao construir e aplicar modelos de aprendizado de máquina? | [Aula](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Técnicas para aprendizado de máquina | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Quais técnicas os pesquisadores de aprendizado de máquina utilizam para construir modelos? | [Aula](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris e Jen | | 05 | Introdução à regressão | [Regressão](2-Regression/README.md) | Comece com Python e Scikit-learn para modelos de regressão | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Preços de abóbora na América do Norte 🎃 | [Regressão](2-Regression/README.md) | Visualize e limpe os dados em preparação para aprendizado de máquina | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Preços de abóbora na América do Norte 🎃 | [Regressão](2-Regression/README.md) | Construa modelos de regressão linear e polinomial | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen e Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | Preços de abóbora na América do Norte 🎃 | [Regressão](2-Regression/README.md) | Construa um modelo de regressão logística | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Preços de abóboras na América do Norte 🎃 | [Regressão](2-Regression/README.md) | Visualize e limpe os dados em preparação para aprendizado de máquina | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Preços de abóboras na América do Norte 🎃 | [Regressão](2-Regression/README.md) | Construa modelos de regressão linear e polinomial | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen e Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | Preços de abóboras na América do Norte 🎃 | [Regressão](2-Regression/README.md) | Construa um modelo de regressão logística | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | Um Aplicativo Web 🔌 | [Aplicativo Web](3-Web-App/README.md) | Construa um aplicativo web para usar seu modelo treinado | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | Introdução à classificação | [Classificação](4-Classification/README.md) | Limpe, prepare e visualize seus dados; introdução à classificação | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen e Cassie • Eric Wanjau | | 11 | Deliciosas culinárias asiáticas e indianas 🍜 | [Classificação](4-Classification/README.md) | Introdução aos classificadores | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen e Cassie • Eric Wanjau | @@ -134,43 +136,41 @@ Ao garantir que o conteúdo esteja alinhado com projetos, o processo se torna ma | 13 | Deliciosas culinárias asiáticas e indianas 🍜 | [Classificação](4-Classification/README.md) | Construa um aplicativo web de recomendação usando seu modelo | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | Introdução à clusterização | [Clusterização](5-Clustering/README.md) | Limpe, prepare e visualize seus dados; Introdução à clusterização | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | Explorando gostos musicais nigerianos 🎧 | [Clusterização](5-Clustering/README.md) | Explore o método de clusterização K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Introdução ao processamento de linguagem natural ☕️ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Aprenda o básico sobre NLP construindo um bot simples | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Tarefas comuns de NLP ☕️ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Aprofunde seu conhecimento em NLP entendendo tarefas comuns necessárias ao lidar com estruturas de linguagem | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 16 | Introdução ao processamento de linguagem natural ☕️ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Aprenda o básico sobre PLN construindo um bot simples | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Tarefas comuns de PLN ☕️ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Aprofunde seu conhecimento em PLN entendendo tarefas comuns ao lidar com estruturas de linguagem | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | Tradução e análise de sentimentos ♥️ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Tradução e análise de sentimentos com Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | Hotéis românticos da Europa ♥️ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Análise de sentimentos com avaliações de hotéis 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | Hotéis românticos da Europa ♥️ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Análise de sentimentos com avaliações de hotéis 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | Introdução à previsão de séries temporais | [Séries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Introdução à previsão de séries temporais | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Uso de energia mundial ⚡️ - previsão de séries temporais com ARIMA | [Séries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Previsão de séries temporais com ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Uso de energia mundial ⚡️ - previsão de séries temporais com SVR | [Séries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Previsão de séries temporais com Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 22 | ⚡️ Consumo de energia mundial ⚡️ - previsão de séries temporais com ARIMA | [Séries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Previsão de séries temporais com ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Consumo de energia mundial ⚡️ - previsão de séries temporais com SVR | [Séries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Previsão de séries temporais com Regressor de Vetores de Suporte | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | Introdução ao aprendizado por reforço | [Aprendizado por reforço](8-Reinforcement/README.md) | Introdução ao aprendizado por reforço com Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Ajude Peter a evitar o lobo! 🐺 | [Aprendizado por reforço](8-Reinforcement/README.md) | Aprendizado por reforço com Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Pós-escrito | Cenários e aplicações de aprendizado de máquina no mundo real | [ML no mundo real](9-Real-World/README.md) | Aplicações interessantes e reveladoras de aprendizado de máquina clássico | [Lição](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Equipe | -| Pós-escrito | Depuração de modelos de aprendizado de máquina usando o painel RAI | [ML no mundo real](9-Real-World/README.md) | Depuração de modelos de aprendizado de máquina usando componentes do painel de IA responsável | [Lição](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 25 | Ajude Peter a evitar o lobo! 🐺 | [Aprendizado por reforço](8-Reinforcement/README.md) | Gym de aprendizado por reforço | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Pós-escrito | Cenários e aplicações reais de aprendizado de máquina | [ML no Mundo Real](9-Real-World/README.md) | Aplicações reais interessantes e reveladoras de aprendizado de máquina clássico | [Aula](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Equipe | +| Pós-escrito | Depuração de modelos em aprendizado de máquina usando o painel RAI | [ML no Mundo Real](9-Real-World/README.md) | Depuração de modelos em aprendizado de máquina usando componentes do painel de IA Responsável | [Aula](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [encontre todos os recursos adicionais para este curso em nossa coleção no Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Acesso offline -Você pode executar esta documentação offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faça um fork deste repositório, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) em sua máquina local e, na pasta raiz deste repositório, digite `docsify serve`. O site será servido na porta 3000 do seu localhost: `localhost:3000`. +Você pode executar esta documentação offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faça um fork deste repositório, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) em sua máquina local e, em seguida, na pasta raiz deste repositório, digite `docsify serve`. O site será servido na porta 3000 no seu localhost: `localhost:3000`. ## PDFs Encontre um PDF do currículo com links [aqui](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). - ## 🎒 Outros Cursos Nossa equipe produz outros cursos! Confira: - ### Azure / Edge / MCP / Agentes [![AZD para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/AZD%20para%20Iniciantes-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20para%20Iniciantes-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IA de Borda para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/IA%20de%20Borda%20para%20Iniciantes-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/MCP%20para%20Iniciantes-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Agentes de IA para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Agentes%20de%20IA%20para%20Iniciantes-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Série de IA Generativa [![IA Generativa para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/IA%20Generativa%20para%20Iniciantes-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IA Generativa (.NET)](https://img.shields.io/badge/IA%20Generativa%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -178,8 +178,8 @@ Nossa equipe produz outros cursos! Confira: [![IA Generativa (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/IA%20Generativa%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### Aprendizado Essencial + +### Aprendizado Fundamental [![ML para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/ML%20para%20Iniciantes-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Ciência de Dados para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Ciência%20de%20Dados%20para%20Iniciantes-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IA para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/IA%20para%20Iniciantes-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -191,22 +191,23 @@ Nossa equipe produz outros cursos! Confira: --- ### Série Copilot -[![Copilot para Programação em Par com IA](https://img.shields.io/badge/Copilot%20para%20Programação%20em%20Par%20com%20IA-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot para Programação em Parceria com IA](https://img.shields.io/badge/Copilot%20para%20Programação%20em%20Parceria%20com%20IA-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot para C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20para%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Aventura Copilot](https://img.shields.io/badge/Aventura%20Copilot-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) - ## Obtendo Ajuda -Se você estiver com dificuldades ou tiver dúvidas sobre como criar aplicativos de IA, participe: +Se você ficar preso ou tiver dúvidas sobre como construir aplicativos de IA, junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes em discussões sobre MCP. É uma comunidade de apoio onde perguntas são bem-vindas e o conhecimento é compartilhado livremente. -[![Discord Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/Discord-Comunidade_Azure_AI_Foundry_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Se você tiver feedback sobre produtos ou encontrar erros ao criar, visite: +Se você tiver feedback sobre produtos ou encontrar erros durante o desenvolvimento, visite: -[![Fórum de Desenvolvedores Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Fórum_de_Desenvolvedores_Azure_AI_Foundry-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Fórum de Desenvolvedores Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Fórum_de_Desenvolvedores_Microsoft_Foundry-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Aviso Legal**: -Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução. \ No newline at end of file +Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/cs/README.md b/translations/cs/README.md index b314d9fe4..b591d6f9a 100644 --- a/translations/cs/README.md +++ b/translations/cs/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[Arabština](../ar/README.md) | [Bengálština](../bn/README.md) | [Bulharština](../bg/README.md) | [Barmština (Myanmar)](../my/README.md) | [Čínština (zjednodušená)](../zh/README.md) | [Čínština (tradiční, Hongkong)](../hk/README.md) | [Čínština (tradiční, Macao)](../mo/README.md) | [Čínština (tradiční, Tchaj-wan)](../tw/README.md) | [Chorvatština](../hr/README.md) | [Čeština](./README.md) | [Dánština](../da/README.md) | [Nizozemština](../nl/README.md) | [Estonština](../et/README.md) | [Finština](../fi/README.md) | [Francouzština](../fr/README.md) | [Němčina](../de/README.md) | [Řečtina](../el/README.md) | [Hebrejština](../he/README.md) | [Hindština](../hi/README.md) | [Maďarština](../hu/README.md) | [Indonéština](../id/README.md) | [Italština](../it/README.md) | [Japonština](../ja/README.md) | [Korejština](../ko/README.md) | [Litevština](../lt/README.md) | [Malajština](../ms/README.md) | [Maráthština](../mr/README.md) | [Nepálština](../ne/README.md) | [Norština](../no/README.md) | [Perština (Farsi)](../fa/README.md) | [Polština](../pl/README.md) | [Portugalština (Brazílie)](../br/README.md) | [Portugalština (Portugalsko)](../pt/README.md) | [Panjábština (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumunština](../ro/README.md) | [Ruština](../ru/README.md) | [Srbština (cyrilice)](../sr/README.md) | [Slovenština](../sk/README.md) | [Slovinština](../sl/README.md) | [Španělština](../es/README.md) | [Svahilština](../sw/README.md) | [Švédština](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipínština)](../tl/README.md) | [Tamilština](../ta/README.md) | [Thajština](../th/README.md) | [Turečtina](../tr/README.md) | [Ukrajinština](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamština](../vi/README.md) - + +[Arabština](../ar/README.md) | [Bengálština](../bn/README.md) | [Bulharština](../bg/README.md) | [Barmština (Myanmar)](../my/README.md) | [Čínština (zjednodušená)](../zh/README.md) | [Čínština (tradiční, Hongkong)](../hk/README.md) | [Čínština (tradiční, Macao)](../mo/README.md) | [Čínština (tradiční, Tchaj-wan)](../tw/README.md) | [Chorvatština](../hr/README.md) | [Čeština](./README.md) | [Dánština](../da/README.md) | [Nizozemština](../nl/README.md) | [Estonština](../et/README.md) | [Finština](../fi/README.md) | [Francouzština](../fr/README.md) | [Němčina](../de/README.md) | [Řečtina](../el/README.md) | [Hebrejština](../he/README.md) | [Hindština](../hi/README.md) | [Maďarština](../hu/README.md) | [Indonéština](../id/README.md) | [Italština](../it/README.md) | [Japonština](../ja/README.md) | [Korejština](../ko/README.md) | [Litevština](../lt/README.md) | [Malajština](../ms/README.md) | [Maráthština](../mr/README.md) | [Nepálština](../ne/README.md) | [Nigerijský pidgin](../pcm/README.md) | [Norština](../no/README.md) | [Perština (Fársí)](../fa/README.md) | [Polština](../pl/README.md) | [Portugalština (Brazílie)](../br/README.md) | [Portugalština (Portugalsko)](../pt/README.md) | [Paňdžábština (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumunština](../ro/README.md) | [Ruština](../ru/README.md) | [Srbština (cyrilice)](../sr/README.md) | [Slovenština](../sk/README.md) | [Slovinština](../sl/README.md) | [Španělština](../es/README.md) | [Svahilština](../sw/README.md) | [Švédština](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipínština)](../tl/README.md) | [Tamilština](../ta/README.md) | [Thajština](../th/README.md) | [Turečtina](../tr/README.md) | [Ukrajinština](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamština](../vi/README.md) + #### Připojte se k naší komunitě -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Na Discordu probíhá série "Učte se s AI", dozvíte se více a připojte se k nám na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. září 2025. Získáte tipy a triky, jak používat GitHub Copilot pro datovou vědu. +Máme probíhající sérii "Learn with AI" na Discordu, dozvíte se více a připojte se k nám na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. září 2025. Získáte tipy a triky pro používání GitHub Copilot pro datovou vědu. ![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.cs.png) -# Strojové učení pro začátečníky - Kurikulum +# Strojové učení pro začátečníky - Osnova -> 🌍 Cestujte po světě, zatímco objevujete strojové učení prostřednictvím světových kultur 🌍 +> 🌍 Cestujte po světě, zatímco objevujeme strojové učení prostřednictvím světových kultur 🌍 -Cloud Advocates v Microsoftu s potěšením nabízejí 12týdenní kurikulum o **strojovém učení** složené z 26 lekcí. V tomto kurikulu se naučíte o tom, co se někdy nazývá **klasické strojové učení**, především s využitím knihovny Scikit-learn a bez hlubokého učení, které je pokryto v našem [kurikulu AI pro začátečníky](https://aka.ms/ai4beginners). Tyto lekce můžete kombinovat s naším kurikulem ['Datová věda pro začátečníky'](https://aka.ms/ds4beginners). +Cloud Advocates v Microsoftu s potěšením nabízejí 12týdenní osnovu s 26 lekcemi o **strojovém učení**. V této osnově se naučíte o tom, co se někdy nazývá **klasické strojové učení**, především s využitím knihovny Scikit-learn a bez hlubokého učení, které je pokryto v naší osnově [AI for Beginners](https://aka.ms/ai4beginners). Tyto lekce můžete také kombinovat s naší osnovou ['Data Science for Beginners'](https://aka.ms/ds4beginners). -Cestujte s námi po světě, zatímco aplikujeme tyto klasické techniky na data z různých částí světa. Každá lekce obsahuje kvízy před a po lekci, písemné pokyny k dokončení lekce, řešení, úkoly a další. Náš přístup založený na projektech vám umožní učit se prostřednictvím praxe, což je osvědčený způsob, jak si osvojit nové dovednosti. +Cestujte s námi po světě, zatímco aplikujeme tyto klasické techniky na data z různých částí světa. Každá lekce obsahuje kvízy před a po lekci, písemné pokyny k dokončení lekce, řešení, úkol a další. Náš přístup založený na projektech vám umožní učit se při budování, což je osvědčený způsob, jak si osvojit nové dovednosti. **✍️ Velké díky našim autorům** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu a Amy Boyd @@ -47,41 +47,41 @@ Cestujte s námi po světě, zatímco aplikujeme tyto klasické techniky na data **🙏 Speciální poděkování 🙏 našim autorům, recenzentům a přispěvatelům obsahu z řad Microsoft Student Ambassador**, zejména Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila a Snigdha Agarwal -**🤩 Extra poděkování Microsoft Student Ambassadorům Eric Wanjau, Jasleen Sondhi a Vidushi Gupta za naše lekce v R!** +**🤩 Extra poděkování Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi a Vidushi Gupta za naše lekce v R!** # Začínáme Postupujte podle těchto kroků: -1. **Forkujte repozitář**: Klikněte na tlačítko "Fork" v pravém horním rohu této stránky. -2. **Klonujte repozitář**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +1. **Forkněte repozitář**: Klikněte na tlačítko "Fork" v pravém horním rohu této stránky. +2. **Naklonujte repozitář**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [najděte všechny další zdroje pro tento kurz v naší kolekci Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **Potřebujete pomoc?** Podívejte se na náš [Průvodce řešením problémů](TROUBLESHOOTING.md) pro řešení běžných problémů s instalací, nastavením a spuštěním lekcí. -**[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, abyste mohli používat toto kurikulum, forkujte celý repozitář do svého GitHub účtu a dokončete cvičení sami nebo ve skupině: +**[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, abyste mohli používat tuto osnovu, forkněte celý repozitář do svého GitHub účtu a dokončete cvičení sami nebo ve skupině: - Začněte kvízem před lekcí. -- Přečtěte si lekci a dokončete aktivity, zastavte se a zamyslete se při každé kontrolní otázce. -- Pokuste se vytvořit projekty pochopením lekcí, spíše než spuštěním kódu řešení; tento kód je však k dispozici ve složkách `/solution` v každé lekci zaměřené na projekt. -- Udělejte kvíz po lekci. +- Přečtěte si lekci a dokončete aktivity, přičemž se zastavte a zamyslete při každé kontrolní otázce. +- Pokuste se vytvořit projekty pochopením lekcí místo pouhého spuštění řešení; kód řešení je však k dispozici ve složkách `/solution` v každé projektově orientované lekci. +- Udělejte si kvíz po lekci. - Dokončete výzvu. - Dokončete úkol. -- Po dokončení skupiny lekcí navštivte [Diskusní fórum](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) a "učte se nahlas" vyplněním příslušného PAT rubriky. 'PAT' je nástroj pro hodnocení pokroku, což je rubrika, kterou vyplníte pro další rozvoj svého učení. Můžete také reagovat na jiné PAT, abychom se mohli učit společně. +- Po dokončení skupiny lekcí navštivte [Diskusní fórum](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) a "učte se nahlas" vyplněním příslušného PAT rubriky. 'PAT' je nástroj pro hodnocení pokroku, který vyplníte, abyste si prohloubili své učení. Můžete také reagovat na jiné PAT, abychom se mohli učit společně. -> Pro další studium doporučujeme sledovat tyto [moduly a vzdělávací cesty Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). +> Pro další studium doporučujeme sledovat tyto moduly a vzdělávací cesty [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). -**Učitelé**, [připravili jsme několik návrhů](for-teachers.md), jak toto kurikulum využít. +**Učitelé**, zahrnuli jsme [některé návrhy](for-teachers.md), jak používat tuto osnovu. ---- +--- ## Video průvodci -Některé lekce jsou dostupné jako krátká videa. Všechna tato videa najdete přímo v lekcích nebo na [playlistu ML for Beginners na YouTube kanálu Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) kliknutím na obrázek níže. +Některé lekce jsou k dispozici jako krátká videa. Všechna tato videa najdete přímo v lekcích nebo na [playlistu ML for Beginners na YouTube kanálu Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) kliknutím na obrázek níže. [![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.cs.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) ---- +--- ## Seznamte se s týmem @@ -91,63 +91,63 @@ Některé lekce jsou dostupné jako krátká videa. Všechna tato videa najdete > 🎥 Klikněte na obrázek výše pro video o projektu a lidech, kteří ho vytvořili! ---- +--- ## Pedagogika -Při vytváření tohoto kurikula jsme se rozhodli pro dva pedagogické principy: zajistit, aby bylo praktické **založené na projektech** a aby obsahovalo **časté kvízy**. Kromě toho má toto kurikulum společné **téma**, které mu dodává soudržnost. +Při vytváření této osnovy jsme zvolili dva pedagogické principy: zajistit, aby byla praktická **projektově orientovaná** a aby obsahovala **časté kvízy**. Kromě toho má tato osnova společné **téma**, které jí dodává soudržnost. -Zajištěním, že obsah odpovídá projektům, je proces pro studenty poutavější a zlepšuje se uchování konceptů. Kromě toho nízkostresový kvíz před hodinou nastaví záměr studenta na učení daného tématu, zatímco druhý kvíz po hodině zajistí další uchování. Toto kurikulum bylo navrženo tak, aby bylo flexibilní a zábavné a mohlo být absolvováno celé nebo jen jeho část. Projekty začínají malými úkoly a postupně se stávají složitějšími na konci 12týdenního cyklu. Toto kurikulum také obsahuje dodatek o reálných aplikacích strojového učení, který může být použit jako extra kredit nebo jako základ pro diskusi. +Tím, že obsah odpovídá projektům, je proces pro studenty poutavější a zlepšuje se zapamatování konceptů. Nízkostresový kvíz před hodinou nastaví záměr studenta na učení tématu, zatímco druhý kvíz po hodině zajistí další zapamatování. Tato osnova byla navržena tak, aby byla flexibilní a zábavná a mohla být absolvována celá nebo po částech. Projekty začínají jednoduše a postupně se stávají složitějšími na konci 12týdenního cyklu. Tato osnova také obsahuje dodatek o reálných aplikacích ML, který může být použit jako extra kredit nebo jako základ pro diskusi. -> Najděte naše [Pravidla chování](CODE_OF_CONDUCT.md), [Přispívání](CONTRIBUTING.md), [Překlady](TRANSLATIONS.md) a [Průvodce řešením problémů](TROUBLESHOOTING.md). Uvítáme vaši konstruktivní zpětnou vazbu! +> Najděte náš [Kodex chování](CODE_OF_CONDUCT.md), [Přispívání](CONTRIBUTING.md), [Překlady](TRANSLATIONS.md) a [Řešení problémů](TROUBLESHOOTING.md). Uvítáme vaši konstruktivní zpětnou vazbu! ## Každá lekce obsahuje - volitelný sketchnote - volitelné doplňkové video - video průvodce (pouze některé lekce) -- [kvíz před lekcí](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- [kvíz na zahřátí před lekcí](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - písemnou lekci -- u lekcí zaměřených na projekt, podrobné průvodce, jak projekt vytvořit +- u projektově orientovaných lekcí, podrobné návody, jak vytvořit projekt - kontrolní otázky - výzvu - doplňkové čtení - úkol - [kvíz po lekci](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Poznámka o jazycích**: Tyto lekce jsou primárně psány v Pythonu, ale mnoho z nich je také dostupných v R. Pro dokončení lekce v R přejděte do složky `/solution` a vyhledejte lekce v R. Obsahují příponu .rmd, která představuje **R Markdown** soubor, který lze jednoduše definovat jako vložení `code chunks` (R nebo jiných jazyků) a `YAML header` (který určuje, jak formátovat výstupy, jako je PDF) do `Markdown dokumentu`. Jako takový slouží jako příkladný autorizační rámec pro datovou vědu, protože vám umožňuje kombinovat váš kód, jeho výstup a vaše myšlenky tím, že je zapíšete do Markdownu. Navíc lze dokumenty R Markdown převést na výstupní formáty, jako je PDF, HTML nebo Word. +> **Poznámka k jazykům**: Tyto lekce jsou primárně psány v Pythonu, ale mnohé jsou také dostupné v R. Pro dokončení lekce v R přejděte do složky `/solution` a vyhledejte lekce v R. Obsahují příponu .rmd, což představuje **R Markdown** soubor, který lze jednoduše definovat jako vložení `code chunks` (R nebo jiných jazyků) a `YAML header` (který určuje, jak formátovat výstupy, jako je PDF) do `Markdown dokumentu`. Slouží tak jako příkladný autorizační rámec pro datovou vědu, protože vám umožňuje kombinovat váš kód, jeho výstup a vaše myšlenky tím, že je zapíšete do Markdownu. Navíc lze dokumenty R Markdown vykreslit do výstupních formátů, jako je PDF, HTML nebo Word. -> **Poznámka o kvízech**: Všechny kvízy jsou obsaženy ve složce [Quiz App](../../quiz-app), celkem 52 kvízů po třech otázkách. Jsou propojeny v rámci lekcí, ale aplikaci kvízů lze spustit lokálně; postupujte podle pokynů ve složce `quiz-app` pro lokální hostování nebo nasazení na Azure. +> **Poznámka ke kvízům**: Všechny kvízy jsou obsaženy ve složce [Quiz App](../../quiz-app), celkem 52 kvízů po třech otázkách. Jsou propojeny v rámci lekcí, ale aplikaci kvízů lze spustit lokálně; postupujte podle pokynů ve složce `quiz-app` pro lokální hostování nebo nasazení na Azure. -| Číslo lekce | Téma | Skupina lekcí | Výukové cíle | Odkaz na lekci | Autor | +| Číslo lekce | Téma | Skupina lekcí | Cíle učení | Propojená lekce | Autor | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | Úvod do strojového učení | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte se základní koncepty strojového učení | [Lekce](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | Historie strojového učení | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte se historii tohoto oboru | [Lekce](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen a Amy | -| 03 | Spravedlnost a strojové učení | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Jaké jsou důležité filozofické otázky ohledně spravedlnosti, které by studenti měli zvážit při vytváření a aplikaci modelů strojového učení? | [Lekce](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Techniky strojového učení | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Jaké techniky používají výzkumníci strojového učení k vytváření modelů? | [Lekce](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris a Jen | -| 05 | Úvod do regrese | [Regrese](2-Regression/README.md) | Začněte s Pythonem a Scikit-learn pro regresní modely | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Ceny dýní v Severní Americe 🎃 | [Regrese](2-Regression/README.md) | Vizualizujte a vyčistěte data pro přípravu na strojové učení | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Ceny dýní v Severní Americe 🎃 | [Regrese](2-Regression/README.md) | Vytvořte lineární a polynomiální regresní modely | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen a Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | Ceny dýní v Severní Americe 🎃 | [Regrese](2-Regression/README.md) | Vytvořte logistický regresní model | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Webová aplikace 🔌 | [Webová aplikace](3-Web-App/README.md) | Vytvořte webovou aplikaci pro použití vašeho trénovaného modelu | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Úvod do klasifikace | [Klasifikace](4-Classification/README.md) | Vyčistěte, připravte a vizualizujte svá data; úvod do klasifikace | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Lahodná asijská a indická kuchyně 🍜 | [Klasifikace](4-Classification/README.md) | Úvod do klasifikátorů | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Lahodná asijská a indická kuchyně 🍜 | [Klasifikace](4-Classification/README.md) | Další klasifikátory | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Lahodná asijská a indická kuchyně 🍜 | [Klasifikace](4-Classification/README.md) | Vytvořte webovou aplikaci doporučující pomocí vašeho modelu | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Úvod do shlukování | [Shlukování](5-Clustering/README.md) | Vyčistěte, připravte a vizualizujte svá data; úvod do shlukování | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Zkoumání hudebních chutí v Nigérii 🎧 | [Shlukování](5-Clustering/README.md) | Prozkoumejte metodu shlukování K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Úvod do zpracování přirozeného jazyka ☕️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Naučte se základy zpracování přirozeného jazyka vytvořením jednoduchého bota | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Běžné úkoly NLP ☕️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Prohlubte své znalosti NLP pochopením běžných úkolů při práci s jazykovými strukturami | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Překlad a analýza sentimentu ♥️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Překlad a analýza sentimentu s Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Romantické hotely v Evropě ♥️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Analýza sentimentu s recenzemi hotelů 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Romantické hotely v Evropě ♥️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Analýza sentimentu s recenzemi hotelů 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Úvod do předpovědi časových řad | [Časové řady](7-TimeSeries/README.md) | Úvod do předpovědi časových řad | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Světová spotřeba energie ⚡️ - předpověď časových řad s ARIMA | [Časové řady](7-TimeSeries/README.md) | Předpověď časových řad s ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Světová spotřeba energie ⚡️ - předpověď časových řad s SVR | [Časové řady](7-TimeSeries/README.md) | Předpověď časových řad s podporovaným vektorovým regresorem | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Úvod do posilovaného učení | [Posilované učení](8-Reinforcement/README.md) | Úvod do posilovaného učení s Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Pomozte Petrovi vyhnout se vlkovi! 🐺 | [Posilované učení](8-Reinforcement/README.md) | Posilované učení Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Scénáře a aplikace strojového učení v reálném světě | [ML v praxi](9-Real-World/README.md) | Zajímavé a odhalující aplikace klasického strojového učení v reálném světě | [Lekce](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Tým | -| Postscript | Ladění modelů strojového učení pomocí RAI dashboardu | [ML v praxi](9-Real-World/README.md) | Ladění modelů strojového učení pomocí komponent Responsible AI dashboardu | [Lekce](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 01 | Úvod do strojového učení | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte se základní koncepty strojového učení | [Lekce](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | Historie strojového učení | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte se historii tohoto oboru | [Lekce](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen a Amy | +| 03 | Spravedlnost a strojové učení | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Jaké jsou důležité filozofické otázky ohledně spravedlnosti, které by studenti měli zvážit při vytváření a aplikaci modelů ML? | [Lekce](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Techniky strojového učení | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Jaké techniky používají výzkumníci ML při vytváření modelů ML? | [Lekce](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris a Jen | +| 05 | Úvod do regrese | [Regrese](2-Regression/README.md) | Začněte s Pythonem a Scikit-learn pro regresní modely | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Ceny dýní v Severní Americe 🎃 | [Regrese](2-Regression/README.md) | Vizualizujte a vyčistěte data pro přípravu na ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Ceny dýní v Severní Americe 🎃 | [Regrese](2-Regression/README.md) | Vytvořte lineární a polynomiální regresní modely | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen a Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | Ceny dýní v Severní Americe 🎃 | [Regrese](2-Regression/README.md) | Vytvořte logistický regresní model | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | Webová aplikace 🔌 | [Webová aplikace](3-Web-App/README.md) | Vytvořte webovou aplikaci pro použití vašeho trénovaného modelu | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Úvod do klasifikace | [Klasifikace](4-Classification/README.md) | Vyčistěte, připravte a vizualizujte svá data; úvod do klasifikace | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Lahodná asijská a indická kuchyně 🍜 | [Klasifikace](4-Classification/README.md) | Úvod do klasifikátorů | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Lahodná asijská a indická kuchyně 🍜 | [Klasifikace](4-Classification/README.md) | Další klasifikátory | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Lahodná asijská a indická kuchyně 🍜 | [Klasifikace](4-Classification/README.md) | Vytvořte webovou aplikaci doporučující na základě vašeho modelu | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Úvod do shlukování | [Shlukování](5-Clustering/README.md) | Vyčistěte, připravte a vizualizujte svá data; úvod do shlukování | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Zkoumání nigerijských hudebních chutí 🎧 | [Shlukování](5-Clustering/README.md) | Prozkoumejte metodu shlukování K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Úvod do zpracování přirozeného jazyka ☕️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Naučte se základy NLP vytvořením jednoduchého bota | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Běžné úkoly NLP ☕️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Prohlubte své znalosti NLP pochopením běžných úkolů při práci s jazykovými strukturami | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Překlad a analýza sentimentu ♥️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Překlad a analýza sentimentu s Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Romantické hotely v Evropě ♥️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Analýza sentimentu s recenzemi hotelů 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Romantické hotely v Evropě ♥️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Analýza sentimentu s recenzemi hotelů 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Úvod do předpovědi časových řad | [Časové řady](7-TimeSeries/README.md) | Úvod do předpovědi časových řad | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ Světová spotřeba energie ⚡️ - předpověď časových řad s ARIMA | [Časové řady](7-TimeSeries/README.md) | Předpověď časových řad s ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Světová spotřeba energie ⚡️ - předpověď časových řad s SVR | [Časové řady](7-TimeSeries/README.md) | Předpověď časových řad s Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Úvod do posilovaného učení | [Posilované učení](8-Reinforcement/README.md) | Úvod do posilovaného učení s Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Pomozte Petrovi vyhnout se vlkovi! 🐺 | [Posilované učení](8-Reinforcement/README.md) | Posilované učení Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Scénáře a aplikace ML v reálném světě | [ML v praxi](9-Real-World/README.md) | Zajímavé a odhalující aplikace klasického ML v reálném světě | [Lekce](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Tým | +| Postscript | Ladění modelů ML pomocí RAI dashboardu | [ML v praxi](9-Real-World/README.md) | Ladění modelů strojového učení pomocí komponent Responsible AI dashboardu | [Lekce](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [najděte všechny další zdroje pro tento kurz v naší kolekci Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) @@ -157,7 +157,7 @@ Tuto dokumentaci můžete spustit offline pomocí [Docsify](https://docsify.js.o ## PDF -Najděte PDF s kurikulem a odkazy [zde](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). +Najděte PDF s osnovou a odkazy [zde](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Další kurzy @@ -165,11 +165,11 @@ Najděte PDF s kurikulem a odkazy [zde](https://microsoft.github.io/ML-For-Begin Náš tým vytváří další kurzy! Podívejte se: -### Azure / Edge / MCP / Agenti +### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AZD%20pro%20začátečníky-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20pro%20začátečníky-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/MCP%20pro%20začátečníky-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agenti pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AI%20Agenti%20pro%20začátečníky-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Agents pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20pro%20začátečníky-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- @@ -182,33 +182,34 @@ Náš tým vytváří další kurzy! Podívejte se: --- ### Základní vzdělávání -[![ML pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/ML%20pro%20začátečníky-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20pro%20začátečníky-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AI%20pro%20začátečníky-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Kybernetická bezpečnost pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Kybernetická%20bezpečnost%20pro%20začátečníky-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Webový vývoj pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Webový%20vývoj%20pro%20začátečníky-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/IoT%20pro%20začátečníky-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR vývoj pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/XR%20vývoj%20pro%20začátečníky-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Kybernetická bezpečnost pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Webový vývoj pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR vývoj pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Série Copilot -[![Copilot pro párové programování s AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20pro%20párové%20programování%20s%20AI-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot pro C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20pro%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Dobrodružství s Copilotem](https://img.shields.io/badge/Dobrodružství%20s%20Copilotem-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) - +[![Copilot pro AI párové programování](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot pro C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Dobrodružství s Copilotem](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Získání pomoci -Pokud narazíte na problém nebo máte otázky ohledně vytváření AI aplikací, připojte se: +Pokud se zaseknete nebo máte otázky ohledně vytváření AI aplikací, připojte se k ostatním studentům a zkušeným vývojářům v diskusích o MCP. Je to podpůrná komunita, kde jsou otázky vítány a znalosti se volně sdílejí. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Pokud máte zpětnou vazbu k produktu nebo narazíte na chyby při vytváření, navštivte: +Pokud máte zpětnou vazbu k produktu nebo narazíte na chyby při vývoji, navštivte: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Prohlášení**: -Tento dokument byl přeložen pomocí služby AI pro překlad [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Ačkoli se snažíme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatizované překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho rodném jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Neodpovídáme za žádná nedorozumění nebo nesprávné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu. \ No newline at end of file +Tento dokument byl přeložen pomocí služby AI pro překlad [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). I když se snažíme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho původním jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nejsme zodpovědní za jakékoli nedorozumění nebo nesprávné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/da/README.md b/translations/da/README.md index 7214f6b8e..dae1be24b 100644 --- a/translations/da/README.md +++ b/translations/da/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +[Arabisk](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarsk](../bg/README.md) | [Burmesisk (Myanmar)](../my/README.md) | [Kinesisk (Forenklet)](../zh/README.md) | [Kinesisk (Traditionelt, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kinesisk (Traditionelt, Macau)](../mo/README.md) | [Kinesisk (Traditionelt, Taiwan)](../tw/README.md) | [Kroatisk](../hr/README.md) | [Tjekkisk](../cs/README.md) | [Dansk](./README.md) | [Hollandsk](../nl/README.md) | [Estisk](../et/README.md) | [Finsk](../fi/README.md) | [Fransk](../fr/README.md) | [Tysk](../de/README.md) | [Græsk](../el/README.md) | [Hebraisk](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungarsk](../hu/README.md) | [Indonesisk](../id/README.md) | [Italiensk](../it/README.md) | [Japansk](../ja/README.md) | [Koreansk](../ko/README.md) | [Litauisk](../lt/README.md) | [Malaysisk](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalesisk](../ne/README.md) | [Nigeriansk Pidgin](../pcm/README.md) | [Norsk](../no/README.md) | [Persisk (Farsi)](../fa/README.md) | [Polsk](../pl/README.md) | [Portugisisk (Brasilien)](../br/README.md) | [Portugisisk (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumænsk](../ro/README.md) | [Russisk](../ru/README.md) | [Serbisk (Kyrillisk)](../sr/README.md) | [Slovakisk](../sk/README.md) | [Slovensk](../sl/README.md) | [Spansk](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Svensk](../sv/README.md) | [Tagalog (Filippinsk)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Tyrkisk](../tr/README.md) | [Ukrainsk](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesisk](../vi/README.md) + #### Bliv en del af vores fællesskab -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Vi har en igangværende Discord-serie om at lære med AI. Læs mere og deltag i [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) fra 18. - 30. september 2025. Du vil få tips og tricks til at bruge GitHub Copilot til Data Science. +Vi har en Discord-serie om at lære med AI i gang, lær mere og deltag i [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) fra 18. - 30. september, 2025. Du vil få tips og tricks til at bruge GitHub Copilot til Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.da.png) -# Maskinlæring for begyndere - Et undervisningsforløb +# Maskinlæring for begyndere - Et pensum > 🌍 Rejs rundt i verden, mens vi udforsker maskinlæring gennem verdens kulturer 🌍 -Cloud Advocates hos Microsoft er glade for at tilbyde et 12-ugers undervisningsforløb med 26 lektioner om **maskinlæring**. I dette forløb vil du lære om det, der nogle gange kaldes **klassisk maskinlæring**, primært ved brug af Scikit-learn som bibliotek og uden at gå i dybden med deep learning, som er dækket i vores [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners). Kombinér disse lektioner med vores ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners), også! +Cloud Advocates hos Microsoft er glade for at tilbyde et 12-ugers, 26-lektioners pensum om **maskinlæring**. I dette pensum vil du lære om det, der nogle gange kaldes **klassisk maskinlæring**, primært ved brug af Scikit-learn som bibliotek og undgå dyb læring, som er dækket i vores [AI for Beginners' pensum](https://aka.ms/ai4beginners). Kombiner disse lektioner med vores ['Data Science for Beginners' pensum](https://aka.ms/ds4beginners), også! -Rejs med os rundt i verden, mens vi anvender disse klassiske teknikker på data fra mange forskellige områder. Hver lektion inkluderer quizzer før og efter lektionen, skriftlige instruktioner til at gennemføre lektionen, en løsning, en opgave og mere. Vores projektbaserede pædagogik giver dig mulighed for at lære, mens du bygger, en dokumenteret metode til at få nye færdigheder til at hænge fast. +Rejs med os rundt i verden, mens vi anvender disse klassiske teknikker på data fra mange områder af verden. Hver lektion inkluderer quizzer før og efter lektionen, skriftlige instruktioner til at gennemføre lektionen, en løsning, en opgave og mere. Vores projektbaserede pædagogik giver dig mulighed for at lære, mens du bygger, en bevist måde for nye færdigheder at 'sidde fast'. -**✍️ Stor tak til vores forfattere** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu og Amy Boyd +**✍️ Hjertelig tak til vores forfattere** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu og Amy Boyd **🎨 Tak også til vores illustratorer** Tomomi Imura, Dasani Madipalli og Jen Looper -**🙏 Særlig tak 🙏 til vores Microsoft Student Ambassador-forfattere, anmeldere og indholdsbidragydere**, især Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila og Snigdha Agarwal +**🙏 Speciel tak 🙏 til vores Microsoft Student Ambassador-forfattere, anmeldere og indholdsbidragydere**, især Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila og Snigdha Agarwal **🤩 Ekstra tak til Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi og Vidushi Gupta for vores R-lektioner!** # Kom godt i gang Følg disse trin: -1. **Fork repository**: Klik på "Fork"-knappen øverst til højre på denne side. -2. **Clone repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +1. **Fork repositoryet**: Klik på "Fork"-knappen øverst til højre på denne side. +2. **Clone repositoryet**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [find alle yderligere ressourcer til dette kursus i vores Microsoft Learn-samling](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Har du brug for hjælp?** Tjek vores [Fejlfindingsguide](TROUBLESHOOTING.md) for løsninger på almindelige problemer med installation, opsætning og gennemførelse af lektioner. +> 🔧 **Brug for hjælp?** Tjek vores [Fejlfindingsguide](TROUBLESHOOTING.md) for løsninger på almindelige problemer med installation, opsætning og gennemførelse af lektioner. -**[Studerende](https://aka.ms/student-page)**, for at bruge dette undervisningsforløb, skal du fork hele repoen til din egen GitHub-konto og gennemføre øvelserne alene eller i en gruppe: +**[Studerende](https://aka.ms/student-page)**, for at bruge dette pensum, fork hele repoen til din egen GitHub-konto og gennemfør øvelserne selv eller med en gruppe: - Start med en quiz før lektionen. -- Læs lektionen og gennemfør aktiviteterne, mens du pauser og reflekterer ved hver videnskontrol. -- Prøv at skabe projekterne ved at forstå lektionerne i stedet for blot at køre løsningskoden; dog er denne kode tilgængelig i `/solution`-mapperne i hver projektorienteret lektion. +- Læs lektionen og gennemfør aktiviteterne, og stop op og reflekter ved hver videnstest. +- Prøv at skabe projekterne ved at forstå lektionerne i stedet for at køre løsningskoden; dog er den kode tilgængelig i `/solution`-mapperne i hver projektorienteret lektion. - Tag quizzen efter lektionen. - Gennemfør udfordringen. - Gennemfør opgaven. -- Efter at have afsluttet en gruppe lektioner, besøg [Diskussionsforum](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) og "lær højt" ved at udfylde den relevante PAT-rubrik. En 'PAT' er et Progress Assessment Tool, som er en rubrik, du udfylder for at fremme din læring. Du kan også reagere på andre PATs, så vi kan lære sammen. +- Efter at have afsluttet en lektiongruppe, besøg [Diskussionsforumet](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) og "lær højt" ved at udfylde den relevante PAT-rubrik. En 'PAT' er et Progress Assessment Tool, som er en rubrik, du udfylder for at fremme din læring. Du kan også reagere på andre PATs, så vi kan lære sammen. > For yderligere studier anbefaler vi at følge disse [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) moduler og læringsstier. -**Lærere**, vi har [inkluderet nogle forslag](for-teachers.md) til, hvordan man kan bruge dette undervisningsforløb. +**Lærere**, vi har [inkluderet nogle forslag](for-teachers.md) til, hvordan man kan bruge dette pensum. --- ## Video-gennemgange -Nogle af lektionerne er tilgængelige som korte videoer. Du kan finde alle disse i lektionerne eller på [ML for Beginners playlist på Microsoft Developer YouTube-kanalen](https://aka.ms/ml-beginners-videos) ved at klikke på billedet nedenfor. +Nogle af lektionerne er tilgængelige som korte videoer. Du kan finde alle disse i lektionerne eller på [ML for Beginners playlisten på Microsoft Developer YouTube-kanalen](https://aka.ms/ml-beginners-videos) ved at klikke på billedet nedenfor. [![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.da.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) @@ -88,78 +90,77 @@ Nogle af lektionerne er tilgængelige som korte videoer. Du kan finde alle disse **Gif af** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klik på billedet ovenfor for en video om projektet og de personer, der skabte det! +> 🎥 Klik på billedet ovenfor for en video om projektet og folkene, der skabte det! --- ## Pædagogik -Vi har valgt to pædagogiske principper, mens vi byggede dette undervisningsforløb: at sikre, at det er **projektbaseret** og at det inkluderer **hyppige quizzer**. Derudover har dette forløb et fælles **tema** for at give det sammenhæng. +Vi har valgt to pædagogiske principper, mens vi byggede dette pensum: at sikre, at det er praktisk **projektbaseret** og at det inkluderer **hyppige quizzer**. Derudover har dette pensum et fælles **tema** for at give det sammenhæng. -Ved at sikre, at indholdet er knyttet til projekter, bliver processen mere engagerende for studerende, og begreberne vil blive bedre fastholdt. Derudover sætter en lav-stress quiz før en klasse intentionen hos den studerende mod at lære et emne, mens en anden quiz efter klassen sikrer yderligere fastholdelse. Dette undervisningsforløb er designet til at være fleksibelt og sjovt og kan tages i sin helhed eller delvist. Projekterne starter små og bliver gradvist mere komplekse ved slutningen af den 12-ugers cyklus. Forløbet inkluderer også et efterskrift om virkelige anvendelser af ML, som kan bruges som ekstra kredit eller som grundlag for diskussion. +Ved at sikre, at indholdet er tilpasset projekter, bliver processen mere engagerende for studerende, og fastholdelsen af begreber vil blive forbedret. Derudover sætter en lav-stress quiz før en klasse intentionen hos den studerende mod at lære et emne, mens en anden quiz efter klassen sikrer yderligere fastholdelse. Dette pensum er designet til at være fleksibelt og sjovt og kan tages i sin helhed eller delvist. Projekterne starter små og bliver gradvist mere komplekse ved slutningen af den 12-ugers cyklus. Dette pensum inkluderer også et efterskrift om virkelige anvendelser af ML, som kan bruges som ekstra kredit eller som grundlag for diskussion. -> Find vores [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), og [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) retningslinjer. Vi værdsætter din konstruktive feedback! +> Find vores [Adfærdskodeks](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bidrag](CONTRIBUTING.md), [Oversættelse](TRANSLATIONS.md) og [Fejlfindings](TROUBLESHOOTING.md) retningslinjer. Vi værdsætter din konstruktive feedback! ## Hver lektion inkluderer - valgfri sketchnote - valgfri supplerende video -- video-gennemgang (kun nogle lektioner) +- video-gennemgang (nogle lektioner kun) - [quiz før lektionen](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - skriftlig lektion -- for projektbaserede lektioner, trin-for-trin vejledninger til, hvordan man bygger projektet -- videnskontroller +- for projektbaserede lektioner, trin-for-trin vejledninger om, hvordan man bygger projektet +- videnstests - en udfordring - supplerende læsning - opgave - [quiz efter lektionen](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **En note om sprog**: Disse lektioner er primært skrevet i Python, men mange er også tilgængelige i R. For at gennemføre en R-lektion, gå til `/solution`-mappen og kig efter R-lektioner. De inkluderer en .rmd-udvidelse, som repræsenterer en **R Markdown**-fil, der kan defineres som en indlejring af `kodeblokke` (af R eller andre sprog) og en `YAML-header` (der guider, hvordan output formateres, såsom PDF) i et `Markdown-dokument`. Som sådan tjener det som en eksemplarisk forfatterramme for data science, da det giver dig mulighed for at kombinere din kode, dens output og dine tanker ved at skrive dem ned i Markdown. Desuden kan R Markdown-dokumenter gengives til outputformater som PDF, HTML eller Word. +> **En note om sprog**: Disse lektioner er primært skrevet i Python, men mange er også tilgængelige i R. For at gennemføre en R-lektion, gå til `/solution`-mappen og kig efter R-lektioner. De inkluderer en .rmd-udvidelse, der repræsenterer en **R Markdown**-fil, som kan defineres som en indlejring af `kodeblokke` (af R eller andre sprog) og en `YAML-header` (der guider, hvordan man formaterer output som PDF) i et `Markdown-dokument`. Som sådan tjener det som et eksemplarisk forfatterrammeværk for datavidenskab, da det giver dig mulighed for at kombinere din kode, dens output og dine tanker ved at skrive dem ned i Markdown. Desuden kan R Markdown-dokumenter gengives til outputformater som PDF, HTML eller Word. -> **En note om quizzer**: Alle quizzer er indeholdt i [Quiz App folder](../../quiz-app), med i alt 52 quizzer med tre spørgsmål hver. De er linket fra lektionerne, men quiz-appen kan køres lokalt; følg instruktionen i `quiz-app`-mappen for at hoste lokalt eller udrulle til Azure. +> **En note om quizzer**: Alle quizzer er indeholdt i [Quiz App-mappen](../../quiz-app), for i alt 52 quizzer med tre spørgsmål hver. De er linket fra lektionerne, men quiz-appen kan køres lokalt; følg instruktionen i `quiz-app`-mappen for at hoste lokalt eller udrulle til Azure. | Lektion Nummer | Emne | Lektion Gruppe | Læringsmål | Linket Lektion | Forfatter | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | Introduktion til maskinlæring | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Lær de grundlæggende begreber bag maskinlæring | [Lektion](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | Historien om maskinlæring | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Lær historien bag dette felt | [Lektion](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen og Amy | -| 03 | Retfærdighed og maskinlæring | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Hvilke vigtige filosofiske spørgsmål omkring retfærdighed bør studerende overveje, når de bygger og anvender ML-modeller? | [Lektion](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Teknikker til maskinlæring | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Hvilke teknikker bruger ML-forskere til at bygge ML-modeller? | [Lektion](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris og Jen | -| 05 | Introduktion til regression | [Regression](2-Regression/README.md) | Kom i gang med Python og Scikit-learn til regressionsmodeller | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Nordamerikanske græskarpriser 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Visualiser og rens data som forberedelse til ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Nordamerikanske græskarpriser 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Byg lineære og polynomiske regressionsmodeller | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen og Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | Nordamerikanske græskarpriser 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Byg en logistisk regressionsmodel | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | En webapp 🔌 | [Webapp](3-Web-App/README.md) | Byg en webapp til at bruge din trænet model | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Introduktion til klassifikation | [Klassifikation](4-Classification/README.md) | Rens, forbered og visualiser dine data; introduktion til klassifikation | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen og Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Lækre asiatiske og indiske retter 🍜 | [Klassifikation](4-Classification/README.md) | Introduktion til klassifikatorer | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen og Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Lækre asiatiske og indiske retter 🍜 | [Klassifikation](4-Classification/README.md) | Flere klassifikatorer | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen og Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Lækre asiatiske og indiske retter 🍜 | [Klassifikation](4-Classification/README.md) | Byg en anbefalingswebapp ved hjælp af din model | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Introduktion til klyngedannelse | [Klyngedannelse](5-Clustering/README.md) | Rens, forbered og visualiser dine data; introduktion til klyngedannelse | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Udforskning af nigerianske musiksmag 🎧 | [Klyngedannelse](5-Clustering/README.md) | Udforsk K-Means klyngedannelsesmetoden | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Introduktion til naturlig sprogbehandling ☕️ | [Naturlig sprogbehandling](6-NLP/README.md) | Lær det grundlæggende om NLP ved at bygge en simpel bot | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Almindelige NLP-opgaver ☕️ | [Naturlig sprogbehandling](6-NLP/README.md) | Uddyb din NLP-viden ved at forstå almindelige opgaver, der kræves, når man arbejder med sproglige strukturer | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Oversættelse og sentimentanalyse ♥️ | [Naturlig sprogbehandling](6-NLP/README.md) | Oversættelse og sentimentanalyse med Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Romantiske hoteller i Europa ♥️ | [Naturlig sprogbehandling](6-NLP/README.md) | Sentimentanalyse med hotelanmeldelser 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Romantiske hoteller i Europa ♥️ | [Naturlig sprogbehandling](6-NLP/README.md) | Sentimentanalyse med hotelanmeldelser 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Introduktion til tidsserieprognoser | [Tidsserier](7-TimeSeries/README.md) | Introduktion til tidsserieprognoser | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Verdens energiforbrug ⚡️ - tidsserieprognoser med ARIMA | [Tidsserier](7-TimeSeries/README.md) | Tidsserieprognoser med ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Verdens energiforbrug ⚡️ - tidsserieprognoser med SVR | [Tidsserier](7-TimeSeries/README.md) | Tidsserieprognoser med Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Introduktion til forstærkningslæring | [Forstærkningslæring](8-Reinforcement/README.md) | Introduktion til forstærkningslæring med Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Hjælp Peter med at undgå ulven! 🐺 | [Forstærkningslæring](8-Reinforcement/README.md) | Forstærkningslæring Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Virkelige ML-scenarier og applikationer | [ML i det virkelige liv](9-Real-World/README.md) | Interessante og afslørende virkelige applikationer af klassisk ML | [Lektion](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | -| Postscript | Modeldebugging i ML med RAI-dashboard | [ML i det virkelige liv](9-Real-World/README.md) | Modeldebugging i maskinlæring ved hjælp af Responsible AI-dashboardkomponenter | [Lektion](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 01 | Introduktion til maskinlæring | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Lær de grundlæggende begreber bag maskinlæring | [Lektion](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | Historien om maskinlæring | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Lær historien bag dette felt | [Lektion](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen og Amy | +| 03 | Retfærdighed og maskinlæring | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Hvilke vigtige filosofiske spørgsmål om retfærdighed bør elever overveje, når de bygger og anvender ML-modeller? | [Lektion](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Teknikker til maskinlæring | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Hvilke teknikker bruger ML-forskere til at bygge ML-modeller? | [Lektion](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris og Jen | +| 05 | Introduktion til regression | [Regression](2-Regression/README.md) | Kom i gang med Python og Scikit-learn til regressionsmodeller | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Nordamerikanske græskarpriser 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Visualiser og rens data som forberedelse til ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Nordamerikanske græskarpriser 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Byg lineære og polynomiske regressionsmodeller | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen og Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | Nordamerikanske græskarpriser 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Byg en logistisk regressionsmodel | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | En webapp 🔌 | [Webapp](3-Web-App/README.md) | Byg en webapp til at bruge din trænede model | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Introduktion til klassifikation | [Klassifikation](4-Classification/README.md) | Rens, forbered og visualiser dine data; introduktion til klassifikation | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen og Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Lækre asiatiske og indiske retter 🍜 | [Klassifikation](4-Classification/README.md) | Introduktion til klassifikatorer | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen og Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Lækre asiatiske og indiske retter 🍜 | [Klassifikation](4-Classification/README.md) | Flere klassifikatorer | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen og Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Lækre asiatiske og indiske retter 🍜 | [Klassifikation](4-Classification/README.md) | Byg en anbefalingswebapp ved hjælp af din model | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Introduktion til clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Rens, forbered og visualiser dine data; introduktion til clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Udforskning af nigeriansk musiksmag 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Udforsk K-Means clustering-metoden | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Introduktion til naturlig sprogbehandling ☕️ | [Naturlig sprogbehandling](6-NLP/README.md) | Lær det grundlæggende om NLP ved at bygge en simpel bot | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Almindelige NLP-opgaver ☕️ | [Naturlig sprogbehandling](6-NLP/README.md) | Uddyb din NLP-viden ved at forstå almindelige opgaver, der kræves, når man arbejder med sproglige strukturer | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Oversættelse og sentimentanalyse ♥️ | [Naturlig sprogbehandling](6-NLP/README.md) | Oversættelse og sentimentanalyse med Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Romantiske hoteller i Europa ♥️ | [Naturlig sprogbehandling](6-NLP/README.md) | Sentimentanalyse med hotelanmeldelser 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Romantiske hoteller i Europa ♥️ | [Naturlig sprogbehandling](6-NLP/README.md) | Sentimentanalyse med hotelanmeldelser 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Introduktion til tidsserieprognoser | [Tidsserier](7-TimeSeries/README.md) | Introduktion til tidsserieprognoser | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ Verdens strømforbrug ⚡️ - tidsserieprognoser med ARIMA | [Tidsserier](7-TimeSeries/README.md) | Tidsserieprognoser med ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Verdens strømforbrug ⚡️ - tidsserieprognoser med SVR | [Tidsserier](7-TimeSeries/README.md) | Tidsserieprognoser med Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Introduktion til forstærkningslæring | [Forstærkningslæring](8-Reinforcement/README.md) | Introduktion til forstærkningslæring med Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Hjælp Peter med at undgå ulven! 🐺 | [Forstærkningslæring](8-Reinforcement/README.md) | Forstærkningslæring Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Virkelige ML-scenarier og applikationer | [ML i det virkelige liv](9-Real-World/README.md) | Interessante og afslørende virkelige applikationer af klassisk ML | [Lektion](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | +| Postscript | Fejlfinding af modeller i ML med RAI-dashboard | [ML i det virkelige liv](9-Real-World/README.md) | Fejlfinding af modeller i maskinlæring ved hjælp af Responsible AI-dashboardkomponenter | [Lektion](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [find alle yderligere ressourcer til dette kursus i vores Microsoft Learn-samling](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Offline adgang -Du kan køre denne dokumentation offline ved at bruge [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork denne repo, [installer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokale maskine, og skriv derefter `docsify serve` i rodmappen af denne repo. Hjemmesiden vil blive serveret på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. +Du kan køre denne dokumentation offline ved at bruge [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork denne repo, [installer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokale maskine, og skriv derefter `docsify serve` i rodmappen af denne repo. Websitet vil blive serveret på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. ## PDF'er Find en pdf af pensum med links [her](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). - -## 🎒 Andre kurser +## 🎒 Andre kurser Vores team producerer andre kurser! Tjek dem ud: @@ -170,7 +171,7 @@ Vores team producerer andre kurser! Tjek dem ud: [![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Generativ AI-serie [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -178,35 +179,37 @@ Vores team producerer andre kurser! Tjek dem ud: [![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Grundlæggende læring -[![ML for Begyndere](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science for Begyndere](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI for Begyndere](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cybersikkerhed for Begyndere](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Webudvikling for Begyndere](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT for Begyndere](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR Udvikling for Begyndere](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot-serien -[![Copilot for AI Parprogrammering](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot Eventyr](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Copilot-serien +[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Få hjælp +## Få hjælp -Hvis du sidder fast eller har spørgsmål om at bygge AI-apps, så deltag i: +Hvis du sidder fast eller har spørgsmål om at bygge AI-apps. Deltag i diskussioner med andre lærende og erfarne udviklere om MCP. Det er et støttende fællesskab, hvor spørgsmål er velkomne, og viden deles frit. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Hvis du har produktfeedback eller oplever fejl under udviklingen, besøg: +Hvis du har produktfeedback eller oplever fejl under udvikling, besøg: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Ansvarsfraskrivelse**: -Dette dokument er blevet oversat ved hjælp af AI-oversættelsestjenesten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Selvom vi bestræber os på nøjagtighed, skal du være opmærksom på, at automatiserede oversættelser kan indeholde fejl eller unøjagtigheder. Det originale dokument på dets oprindelige sprog bør betragtes som den autoritative kilde. For kritisk information anbefales professionel menneskelig oversættelse. Vi er ikke ansvarlige for eventuelle misforståelser eller fejltolkninger, der opstår som følge af brugen af denne oversættelse. \ No newline at end of file +Dette dokument er blevet oversat ved hjælp af AI-oversættelsestjenesten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Selvom vi bestræber os på nøjagtighed, skal det bemærkes, at automatiserede oversættelser kan indeholde fejl eller unøjagtigheder. Det originale dokument på dets oprindelige sprog bør betragtes som den autoritative kilde. For kritisk information anbefales professionel menneskelig oversættelse. Vi er ikke ansvarlige for eventuelle misforståelser eller fejltolkninger, der opstår som følge af brugen af denne oversættelse. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/de/README.md b/translations/de/README.md index 3a15de79f..996924435 100644 --- a/translations/de/README.md +++ b/translations/de/README.md @@ -1,168 +1,168 @@ -[![GitHub-Lizenz](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub-Mitwirkende](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub-Issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub Pull-Requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Willkommen](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub-Lizenz](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub-Mitwirkende](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub-Issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub-Pull-Requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Willkommen](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub-Beobachter](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub Forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![GitHub Sterne](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub-Beobachter](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub-Forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![GitHub-Sterne](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 Mehrsprachige Unterstützung +### 🌐 Mehrsprachige Unterstützung -#### Unterstützt durch GitHub Action (Automatisiert & Immer aktuell) +#### Unterstützt durch GitHub Action (Automatisiert & Immer aktuell) - -[Arabisch](../ar/README.md) | [Bengalisch](../bn/README.md) | [Bulgarisch](../bg/README.md) | [Birmanisch (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinesisch (Vereinfacht)](../zh/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Hongkong)](../hk/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Macau)](../mo/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Taiwan)](../tw/README.md) | [Kroatisch](../hr/README.md) | [Tschechisch](../cs/README.md) | [Dänisch](../da/README.md) | [Niederländisch](../nl/README.md) | [Estnisch](../et/README.md) | [Finnisch](../fi/README.md) | [Französisch](../fr/README.md) | [Deutsch](./README.md) | [Griechisch](../el/README.md) | [Hebräisch](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungarisch](../hu/README.md) | [Indonesisch](../id/README.md) | [Italienisch](../it/README.md) | [Japanisch](../ja/README.md) | [Koreanisch](../ko/README.md) | [Litauisch](../lt/README.md) | [Malaiisch](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalesisch](../ne/README.md) | [Norwegisch](../no/README.md) | [Persisch (Farsi)](../fa/README.md) | [Polnisch](../pl/README.md) | [Portugiesisch (Brasilien)](../br/README.md) | [Portugiesisch (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumänisch](../ro/README.md) | [Russisch](../ru/README.md) | [Serbisch (Kyrillisch)](../sr/README.md) | [Slowakisch](../sk/README.md) | [Slowenisch](../sl/README.md) | [Spanisch](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Schwedisch](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Türkisch](../tr/README.md) | [Ukrainisch](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesisch](../vi/README.md) - + +[Arabisch](../ar/README.md) | [Bengalisch](../bn/README.md) | [Bulgarisch](../bg/README.md) | [Burmesisch (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinesisch (Vereinfacht)](../zh/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Hongkong)](../hk/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Macau)](../mo/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Taiwan)](../tw/README.md) | [Kroatisch](../hr/README.md) | [Tschechisch](../cs/README.md) | [Dänisch](../da/README.md) | [Niederländisch](../nl/README.md) | [Estnisch](../et/README.md) | [Finnisch](../fi/README.md) | [Französisch](../fr/README.md) | [Deutsch](./README.md) | [Griechisch](../el/README.md) | [Hebräisch](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungarisch](../hu/README.md) | [Indonesisch](../id/README.md) | [Italienisch](../it/README.md) | [Japanisch](../ja/README.md) | [Koreanisch](../ko/README.md) | [Litauisch](../lt/README.md) | [Malaiisch](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalesisch](../ne/README.md) | [Nigerianisches Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegisch](../no/README.md) | [Persisch (Farsi)](../fa/README.md) | [Polnisch](../pl/README.md) | [Portugiesisch (Brasilien)](../br/README.md) | [Portugiesisch (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumänisch](../ro/README.md) | [Russisch](../ru/README.md) | [Serbisch (Kyrillisch)](../sr/README.md) | [Slowakisch](../sk/README.md) | [Slowenisch](../sl/README.md) | [Spanisch](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Schwedisch](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Türkisch](../tr/README.md) | [Ukrainisch](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesisch](../vi/README.md) + -#### Trete unserer Community bei +#### Treten Sie unserer Community bei -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Wir haben eine laufende Discord-Lernreihe mit KI, erfahre mehr und schließe dich uns an bei [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) vom 18. bis 30. September 2025. Du erhältst Tipps und Tricks zur Nutzung von GitHub Copilot für Data Science. +Wir haben eine Discord-Serie zum Lernen mit KI, erfahren Sie mehr und treten Sie uns bei [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) vom 18. bis 30. September 2025 bei. Sie erhalten Tipps und Tricks zur Nutzung von GitHub Copilot für Data Science. -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.de.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.de.png) -# Maschinelles Lernen für Anfänger - Ein Curriculum +# Maschinelles Lernen für Anfänger - Ein Curriculum -> 🌍 Reise um die Welt, während wir Maschinelles Lernen durch die Kulturen der Welt erkunden 🌍 +> 🌍 Reisen Sie um die Welt, während wir Maschinelles Lernen durch die Kulturen der Welt erkunden 🌍 -Cloud Advocates bei Microsoft freuen sich, ein 12-wöchiges, 26-Lektionen umfassendes Curriculum über **Maschinelles Lernen** anzubieten. In diesem Curriculum lernst du, was manchmal als **klassisches maschinelles Lernen** bezeichnet wird, hauptsächlich mit der Bibliothek Scikit-learn und ohne tiefes Lernen, das in unserem [AI for Beginners Curriculum](https://aka.ms/ai4beginners) behandelt wird. Kombiniere diese Lektionen auch mit unserem ['Data Science for Beginners Curriculum'](https://aka.ms/ds4beginners)! +Cloud Advocates bei Microsoft freuen sich, ein 12-wöchiges, 26-Lektionen umfassendes Curriculum rund um **Maschinelles Lernen** anzubieten. In diesem Curriculum lernen Sie das, was manchmal als **klassisches maschinelles Lernen** bezeichnet wird, hauptsächlich mit der Bibliothek Scikit-learn und ohne tiefes Lernen, das in unserem [AI for Beginners Curriculum](https://aka.ms/ai4beginners) behandelt wird. Kombinieren Sie diese Lektionen auch mit unserem ['Data Science for Beginners Curriculum'](https://aka.ms/ds4beginners). -Reise mit uns um die Welt, während wir diese klassischen Techniken auf Daten aus verschiedenen Regionen der Welt anwenden. Jede Lektion enthält Vor- und Nachtests, schriftliche Anweisungen zur Durchführung der Lektion, eine Lösung, eine Aufgabe und mehr. Unsere projektbasierte Pädagogik ermöglicht es dir, durch das Bauen zu lernen – eine bewährte Methode, um neue Fähigkeiten zu festigen. +Reisen Sie mit uns um die Welt, während wir diese klassischen Techniken auf Daten aus verschiedenen Regionen der Welt anwenden. Jede Lektion enthält Vor- und Nachtests, schriftliche Anweisungen zur Durchführung der Lektion, eine Lösung, eine Aufgabe und mehr. Unsere projektbasierte Pädagogik ermöglicht es Ihnen, durch das Bauen zu lernen – eine bewährte Methode, um neue Fähigkeiten zu festigen. -**✍️ Herzlichen Dank an unsere Autoren** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu und Amy Boyd +**✍️ Herzlichen Dank an unsere Autoren** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu und Amy Boyd -**🎨 Vielen Dank auch an unsere Illustratoren** Tomomi Imura, Dasani Madipalli und Jen Looper +**🎨 Vielen Dank auch an unsere Illustratoren** Tomomi Imura, Dasani Madipalli und Jen Looper -**🙏 Besonderer Dank 🙏 an unsere Microsoft Student Ambassador Autoren, Reviewer und Inhaltsbeiträger**, insbesondere Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila und Snigdha Agarwal +**🙏 Besonderer Dank 🙏 an unsere Microsoft Student Ambassador Autoren, Reviewer und Inhaltsbeiträger**, insbesondere Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila und Snigdha Agarwal -**🤩 Extra Dank an Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi und Vidushi Gupta für unsere R-Lektionen!** +**🤩 Extra Dank an Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi und Vidushi Gupta für unsere R-Lektionen!** -# Erste Schritte +# Erste Schritte -Folge diesen Schritten: -1. **Forke das Repository**: Klicke auf die Schaltfläche "Fork" oben rechts auf dieser Seite. -2. **Klone das Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Folgen Sie diesen Schritten: +1. **Forken Sie das Repository**: Klicken Sie auf die Schaltfläche "Fork" oben rechts auf dieser Seite. +2. **Klonen Sie das Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [Finde alle zusätzlichen Ressourcen für diesen Kurs in unserer Microsoft Learn Sammlung](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [Finden Sie alle zusätzlichen Ressourcen für diesen Kurs in unserer Microsoft Learn Sammlung](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Brauchen Sie Hilfe?** Sieh dir unseren [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) für Lösungen zu häufigen Problemen bei Installation, Einrichtung und Durchführung der Lektionen an. +> 🔧 **Brauchen Sie Hilfe?** Sehen Sie sich unseren [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) für Lösungen zu häufigen Problemen bei Installation, Einrichtung und Durchführung der Lektionen an. -**[Studenten](https://aka.ms/student-page)**, um dieses Curriculum zu nutzen, forke das gesamte Repository in deinen eigenen GitHub-Account und bearbeite die Übungen alleine oder in einer Gruppe: +**[Studenten](https://aka.ms/student-page)**, um dieses Curriculum zu nutzen, forken Sie das gesamte Repository in Ihr eigenes GitHub-Konto und führen Sie die Übungen alleine oder in einer Gruppe durch: -- Beginne mit einem Vorlesungsquiz. -- Lies die Vorlesung und bearbeite die Aktivitäten, halte inne und reflektiere bei jedem Wissenscheck. -- Versuche, die Projekte zu erstellen, indem du die Lektionen verstehst, anstatt den Lösungscode auszuführen; dieser Code ist jedoch in den `/solution`-Ordnern jeder projektorientierten Lektion verfügbar. -- Mache das Nachlesequiz. -- Bearbeite die Herausforderung. -- Bearbeite die Aufgabe. -- Nach Abschluss einer Lektionengruppe besuche das [Diskussionsforum](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) und "lerne laut", indem du das entsprechende PAT-Raster ausfüllst. Ein 'PAT' ist ein Fortschrittsbewertungstool, das ein Raster ist, das du ausfüllst, um dein Lernen zu vertiefen. Du kannst auch auf andere PATs reagieren, damit wir gemeinsam lernen können. +- Beginnen Sie mit einem Quiz vor der Vorlesung. +- Lesen Sie die Vorlesung und führen Sie die Aktivitäten durch, pausieren und reflektieren Sie bei jedem Wissenscheck. +- Versuchen Sie, die Projekte zu erstellen, indem Sie die Lektionen verstehen, anstatt den Lösungscode auszuführen; dieser Code ist jedoch in den `/solution`-Ordnern jeder projektorientierten Lektion verfügbar. +- Machen Sie das Quiz nach der Vorlesung. +- Schließen Sie die Herausforderung ab. +- Schließen Sie die Aufgabe ab. +- Nach Abschluss einer Lektionengruppe besuchen Sie das [Diskussionsforum](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) und "lernen laut", indem Sie das entsprechende PAT-Raster ausfüllen. Ein 'PAT' ist ein Fortschrittsbewertungstool, das ein Raster ist, das Sie ausfüllen, um Ihr Lernen zu vertiefen. Sie können auch auf andere PATs reagieren, damit wir gemeinsam lernen können. -> Für weiterführendes Studium empfehlen wir, diesen [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) Modulen und Lernpfaden zu folgen. +> Für weiterführende Studien empfehlen wir, diese [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) Module und Lernpfade zu folgen. -**Lehrer**, wir haben [einige Vorschläge](for-teachers.md) beigefügt, wie dieses Curriculum verwendet werden kann. +**Lehrer**, wir haben [einige Vorschläge](for-teachers.md) aufgenommen, wie Sie dieses Curriculum nutzen können. ---- +--- -## Videoanleitungen +## Videoanleitungen -Einige der Lektionen sind als kurze Videos verfügbar. Du findest alle diese Videos in den Lektionen oder auf der [ML for Beginners Playlist auf dem Microsoft Developer YouTube-Kanal](https://aka.ms/ml-beginners-videos), indem du auf das Bild unten klickst. +Einige der Lektionen sind als kurze Videos verfügbar. Sie finden alle diese Videos in den Lektionen oder auf der [ML for Beginners Playlist auf dem Microsoft Developer YouTube-Kanal](https://aka.ms/ml-beginners-videos), indem Sie auf das Bild unten klicken. -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.de.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.de.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) ---- +--- -## Das Team kennenlernen +## Lernen Sie das Team kennen -[![Promo-Video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Promo-Video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif von** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif von** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klicke auf das Bild oben für ein Video über das Projekt und die Leute, die es erstellt haben! +> 🎥 Klicken Sie auf das Bild oben für ein Video über das Projekt und die Personen, die es erstellt haben! ---- +--- -## Pädagogik +## Pädagogik -Wir haben zwei pädagogische Grundsätze gewählt, während wir dieses Curriculum erstellt haben: sicherzustellen, dass es **projektbasiert** ist und dass es **häufige Quizfragen** enthält. Darüber hinaus hat dieses Curriculum ein gemeinsames **Thema**, um ihm Kohärenz zu verleihen. +Wir haben zwei pädagogische Grundsätze gewählt, während wir dieses Curriculum erstellt haben: sicherzustellen, dass es **projektbasiert** ist und dass es **häufige Quizfragen** enthält. Darüber hinaus hat dieses Curriculum ein gemeinsames **Thema**, um ihm Kohärenz zu verleihen. -Indem wir sicherstellen, dass die Inhalte mit Projekten übereinstimmen, wird der Prozess für die Studenten ansprechender und die Beibehaltung der Konzepte wird verbessert. Außerdem setzt ein niedrigschwelliges Quiz vor einer Klasse die Absicht des Studenten, ein Thema zu lernen, während ein zweites Quiz nach der Klasse die Beibehaltung weiter fördert. Dieses Curriculum wurde so gestaltet, dass es flexibel und unterhaltsam ist und ganz oder teilweise absolviert werden kann. Die Projekte beginnen klein und werden bis zum Ende des 12-wöchigen Zyklus zunehmend komplexer. Dieses Curriculum enthält auch einen Nachtrag zu realen Anwendungen des ML, der als Zusatzpunkt oder als Grundlage für Diskussionen verwendet werden kann. +Indem sichergestellt wird, dass die Inhalte mit Projekten übereinstimmen, wird der Prozess für die Schüler ansprechender und die Beibehaltung der Konzepte wird verbessert. Darüber hinaus setzt ein Quiz vor der Klasse die Absicht des Schülers, ein Thema zu lernen, während ein zweites Quiz nach der Klasse die Beibehaltung weiter fördert. Dieses Curriculum wurde so gestaltet, dass es flexibel und unterhaltsam ist und ganz oder teilweise genommen werden kann. Die Projekte beginnen klein und werden bis zum Ende des 12-wöchigen Zyklus zunehmend komplexer. Dieses Curriculum enthält auch ein Nachwort zu realen Anwendungen des maschinellen Lernens, das als Zusatzpunkt oder als Grundlage für Diskussionen verwendet werden kann. -> Finde unseren [Verhaltenskodex](CODE_OF_CONDUCT.md), [Beitragsrichtlinien](CONTRIBUTING.md), [Übersetzungsrichtlinien](TRANSLATIONS.md) und [Troubleshooting-Richtlinien](TROUBLESHOOTING.md). Wir freuen uns über dein konstruktives Feedback! +> Finden Sie unsere [Verhaltenskodex](CODE_OF_CONDUCT.md), [Beitragsrichtlinien](CONTRIBUTING.md), [Übersetzungsrichtlinien](TRANSLATIONS.md) und [Fehlerbehebung](TROUBLESHOOTING.md). Wir freuen uns über Ihr konstruktives Feedback! -## Jede Lektion enthält +## Jede Lektion enthält -- optionales Sketchnote -- optionales ergänzendes Video -- Videoanleitung (nur einige Lektionen) -- [Vorlesungs-Warm-up-Quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- schriftliche Lektion -- für projektbasierte Lektionen, Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Erstellen des Projekts -- Wissenschecks -- eine Herausforderung -- ergänzende Lektüre -- Aufgabe -- [Nachlesequiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- optionales Sketchnote +- optionales ergänzendes Video +- Videoanleitung (nur einige Lektionen) +- [Quiz vor der Vorlesung](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- schriftliche Lektion +- für projektbasierte Lektionen, Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Erstellen des Projekts +- Wissenschecks +- eine Herausforderung +- ergänzende Lektüre +- Aufgabe +- [Quiz nach der Vorlesung](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Eine Anmerkung zu den Sprachen**: Diese Lektionen sind hauptsächlich in Python geschrieben, viele sind jedoch auch in R verfügbar. Um eine R-Lektion abzuschließen, gehe in den `/solution`-Ordner und suche nach R-Lektionen. Sie enthalten eine .rmd-Erweiterung, die eine **R Markdown**-Datei darstellt, die einfach als Einbettung von `Code-Schnipseln` (von R oder anderen Sprachen) und einem `YAML-Header` (der angibt, wie Ausgaben wie PDF formatiert werden sollen) in einem `Markdown-Dokument` definiert werden kann. Als solches dient es als beispielhaftes Autorierungsframework für Data Science, da es dir ermöglicht, deinen Code, dessen Ausgabe und deine Gedanken zu kombinieren, indem du sie in Markdown niederschreibst. Darüber hinaus können R Markdown-Dokumente in Ausgabeformate wie PDF, HTML oder Word gerendert werden. +> **Hinweis zu den Sprachen**: Diese Lektionen sind hauptsächlich in Python geschrieben, viele sind jedoch auch in R verfügbar. Um eine R-Lektion abzuschließen, gehen Sie zum `/solution`-Ordner und suchen Sie nach R-Lektionen. Sie enthalten eine .rmd-Erweiterung, die eine **R Markdown**-Datei darstellt, die einfach als Einbettung von `Code-Schnipseln` (von R oder anderen Sprachen) und einem `YAML-Header` (der angibt, wie Ausgaben wie PDF formatiert werden sollen) in einem `Markdown-Dokument` definiert werden kann. Als solches dient es als beispielhaftes Autorierungsframework für Data Science, da es Ihnen ermöglicht, Ihren Code, dessen Ausgabe und Ihre Gedanken zu kombinieren, indem Sie sie in Markdown niederschreiben. Darüber hinaus können R Markdown-Dokumente in Ausgabeformate wie PDF, HTML oder Word gerendert werden. -> **Eine Anmerkung zu den Quizfragen**: Alle Quizfragen befinden sich im [Quiz App Ordner](../../quiz-app), insgesamt 52 Quizfragen mit jeweils drei Fragen. Sie sind innerhalb der Lektionen verlinkt, aber die Quiz-App kann lokal ausgeführt werden; folge den Anweisungen im `quiz-app`-Ordner, um sie lokal zu hosten oder auf Azure bereitzustellen. +> **Hinweis zu den Quizfragen**: Alle Quizfragen befinden sich im [Quiz App Ordner](../../quiz-app), insgesamt 52 Quizfragen mit jeweils drei Fragen. Sie sind innerhalb der Lektionen verlinkt, aber die Quiz-App kann lokal ausgeführt werden; folgen Sie den Anweisungen im `quiz-app`-Ordner, um sie lokal zu hosten oder auf Azure bereitzustellen. -| Lektion Nummer | Thema | Lektionengruppe | Lernziele | Verlinkte Lektion | Autor | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| Lektion Nummer | Thema | Lektionengruppe | Lernziele | Verlinkte Lektion | Autor | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Einführung in maschinelles Lernen | [Einführung](1-Introduction/README.md) | Lerne die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens kennen | [Lektion](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | Die Geschichte des maschinellen Lernens | [Einführung](1-Introduction/README.md) | Erfahre mehr über die Geschichte dieses Fachgebiets | [Lektion](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen und Amy | -| 03 | Fairness und maschinelles Lernen | [Einführung](1-Introduction/README.md) | Welche wichtigen philosophischen Fragen zur Fairness sollten Studierende beim Erstellen und Anwenden von ML-Modellen beachten? | [Lektion](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Techniken für maschinelles Lernen | [Einführung](1-Introduction/README.md) | Welche Techniken verwenden ML-Forscher, um ML-Modelle zu erstellen? | [Lektion](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris und Jen | -| 05 | Einführung in Regression | [Regression](2-Regression/README.md) | Starte mit Python und Scikit-learn für Regressionsmodelle | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Nordamerikanische Kürbispreise 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Daten visualisieren und bereinigen zur Vorbereitung auf ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 02 | Die Geschichte des maschinellen Lernens | [Einführung](1-Introduction/README.md) | Erfahre mehr über die Geschichte dieses Fachgebiets | [Lektion](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen und Amy | +| 03 | Fairness und maschinelles Lernen | [Einführung](1-Introduction/README.md) | Welche wichtigen philosophischen Fragen zur Fairness sollten Studierende beim Erstellen und Anwenden von ML-Modellen berücksichtigen? | [Lektion](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Techniken des maschinellen Lernens | [Einführung](1-Introduction/README.md) | Welche Techniken verwenden ML-Forscher, um ML-Modelle zu erstellen? | [Lektion](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris und Jen | +| 05 | Einführung in die Regression | [Regression](2-Regression/README.md) | Starte mit Python und Scikit-learn für Regressionsmodelle | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Nordamerikanische Kürbispreise 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Daten visualisieren und bereinigen, um sie für ML vorzubereiten | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | Nordamerikanische Kürbispreise 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Lineare und polynomiale Regressionsmodelle erstellen | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen und Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | Nordamerikanische Kürbispreise 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Ein logistisches Regressionsmodell erstellen | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Eine Web-App 🔌 | [Web-App](3-Web-App/README.md) | Eine Web-App erstellen, um dein trainiertes Modell zu nutzen | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 09 | Eine Web-App 🔌 | [Web-App](3-Web-App/README.md) | Eine Web-App erstellen, um dein trainiertes Modell zu nutzen | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | Einführung in die Klassifikation | [Klassifikation](4-Classification/README.md) | Daten bereinigen, vorbereiten und visualisieren; Einführung in die Klassifikation | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen und Cassie • Eric Wanjau | | 11 | Köstliche asiatische und indische Küche 🍜 | [Klassifikation](4-Classification/README.md) | Einführung in Klassifikatoren | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen und Cassie • Eric Wanjau | | 12 | Köstliche asiatische und indische Küche 🍜 | [Klassifikation](4-Classification/README.md) | Weitere Klassifikatoren | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen und Cassie • Eric Wanjau | | 13 | Köstliche asiatische und indische Küche 🍜 | [Klassifikation](4-Classification/README.md) | Eine Empfehlungs-Web-App mit deinem Modell erstellen | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Einführung in Clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Daten bereinigen, vorbereiten und visualisieren; Einführung in Clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 14 | Einführung in das Clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Daten bereinigen, vorbereiten und visualisieren; Einführung in das Clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | Erforschung nigerianischer Musikgeschmäcker 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Die K-Means-Clustering-Methode erkunden | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache ☕️ | [Verarbeitung natürlicher Sprache](6-NLP/README.md) | Lerne die Grundlagen der NLP, indem du einen einfachen Bot erstellst | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Häufige NLP-Aufgaben ☕️ | [Verarbeitung natürlicher Sprache](6-NLP/README.md) | Vertiefe dein Wissen über NLP, indem du die häufigsten Aufgaben beim Umgang mit Sprachstrukturen verstehst | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Übersetzung und Sentiment-Analyse ♥️ | [Verarbeitung natürlicher Sprache](6-NLP/README.md) | Übersetzung und Sentiment-Analyse mit Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 16 | Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache ☕️ | [Verarbeitung natürlicher Sprache](6-NLP/README.md) | Lerne die Grundlagen der NLP, indem du einen einfachen Bot erstellst | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Häufige NLP-Aufgaben ☕️ | [Verarbeitung natürlicher Sprache](6-NLP/README.md) | Vertiefe dein Wissen über NLP, indem du häufige Aufgaben im Umgang mit Sprachstrukturen verstehst | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Übersetzung und Sentiment-Analyse ♥️ | [Verarbeitung natürlicher Sprache](6-NLP/README.md) | Übersetzung und Sentiment-Analyse mit Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | Romantische Hotels in Europa ♥️ | [Verarbeitung natürlicher Sprache](6-NLP/README.md) | Sentiment-Analyse mit Hotelbewertungen 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | Romantische Hotels in Europa ♥️ | [Verarbeitung natürlicher Sprache](6-NLP/README.md) | Sentiment-Analyse mit Hotelbewertungen 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | Einführung in die Zeitreihenprognose | [Zeitreihen](7-TimeSeries/README.md) | Einführung in die Zeitreihenprognose | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ Weltweiter Stromverbrauch ⚡️ - Zeitreihenprognose mit ARIMA | [Zeitreihen](7-TimeSeries/README.md) | Zeitreihenprognose mit ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ Weltweiter Stromverbrauch ⚡️ - Zeitreihenprognose mit SVR | [Zeitreihen](7-TimeSeries/README.md) | Zeitreihenprognose mit Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Einführung in Reinforcement Learning | [Reinforcement Learning](8-Reinforcement/README.md) | Einführung in Reinforcement Learning mit Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Hilf Peter, dem Wolf zu entkommen! 🐺 | [Reinforcement Learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement Learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Nachwort | Szenarien und Anwendungen von ML in der Praxis | [ML in der Praxis](9-Real-World/README.md) | Interessante und aufschlussreiche Anwendungen von klassischem maschinellen Lernen | [Lektion](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | -| Nachwort | Modell-Debugging in ML mit RAI-Dashboard | [ML in der Praxis](9-Real-World/README.md) | Modell-Debugging im maschinellen Lernen mit Komponenten des Responsible AI Dashboards | [Lektion](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 24 | Einführung in das Reinforcement Learning | [Reinforcement Learning](8-Reinforcement/README.md) | Einführung in das Reinforcement Learning mit Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Hilf Peter, dem Wolf zu entkommen! 🐺 | [Reinforcement Learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement Learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Szenarien und Anwendungen von ML in der Praxis | [ML in der Praxis](9-Real-World/README.md) | Interessante und aufschlussreiche reale Anwendungen des klassischen ML | [Lektion](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | +| Postscript | Modell-Debugging in ML mit dem RAI-Dashboard | [ML in der Praxis](9-Real-World/README.md) | Modell-Debugging im maschinellen Lernen mit Komponenten des Responsible AI Dashboards | [Lektion](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [Finde alle zusätzlichen Ressourcen für diesen Kurs in unserer Microsoft Learn Sammlung](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Offline-Zugriff -Du kannst diese Dokumentation offline mit [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ausführen. Forke dieses Repository, [installiere Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) auf deinem lokalen Rechner und gib dann im Stammverzeichnis dieses Repos `docsify serve` ein. Die Website wird auf Port 3000 auf deinem localhost bereitgestellt: `localhost:3000`. +Du kannst diese Dokumentation offline nutzen, indem du [Docsify](https://docsify.js.org/#/) verwendest. Forke dieses Repository, [installiere Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) auf deinem lokalen Rechner und gib dann im Stammverzeichnis dieses Repos `docsify serve` ein. Die Website wird auf Port 3000 auf deinem localhost bereitgestellt: `localhost:3000`. ## PDFs -Finde ein PDF des Lehrplans mit Links [hier](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). +Finde ein PDF des Curriculums mit Links [hier](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Weitere Kurse -Unser Team erstellt weitere Kurse! Schau dir folgende an: +Unser Team erstellt weitere Kurse! Schau dir an: ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD für Anfänger](https://img.shields.io/badge/AZD%20für%20Anfänger-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -172,7 +172,7 @@ Unser Team erstellt weitere Kurse! Schau dir folgende an: --- -### Generative KI Serie +### Generative KI-Serie [![Generative KI für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Generative%20KI%20für%20Anfänger-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative KI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20KI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative KI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20KI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -181,33 +181,34 @@ Unser Team erstellt weitere Kurse! Schau dir folgende an: --- ### Kernlernen -[![ML für Anfänger](https://img.shields.io/badge/ML%20für%20Anfänger-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20für%20Anfänger-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![KI für Anfänger](https://img.shields.io/badge/KI%20für%20Anfänger-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cybersicherheit für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Cybersicherheit%20für%20Anfänger-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Webentwicklung für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Webentwicklung%20für%20Anfänger-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT für Anfänger](https://img.shields.io/badge/IoT%20für%20Anfänger-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR-Entwicklung für Anfänger](https://img.shields.io/badge/XR%20Entwicklung%20für%20Anfänger-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML für Anfänger](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Datenwissenschaft für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![KI für Anfänger](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cybersicherheit für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Webentwicklung für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT für Anfänger](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR-Entwicklung für Anfänger](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilot-Serie -[![Copilot für KI-gestütztes Paarprogrammieren](https://img.shields.io/badge/Copilot%20für%20KI-gestütztes%20Paarprogrammieren-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot für C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20für%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot Abenteuer](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Abenteuer-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) - +[![Copilot für KI-gestütztes Pair-Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot für C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot-Abenteuer](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Hilfe erhalten -Wenn Sie nicht weiterkommen oder Fragen zum Erstellen von KI-Anwendungen haben, treten Sie bei: +Wenn du nicht weiterkommst oder Fragen zum Erstellen von KI-Anwendungen hast, tritt der Diskussion mit anderen Lernenden und erfahrenen Entwicklern über MCP bei. Es ist eine unterstützende Community, in der Fragen willkommen sind und Wissen frei geteilt wird. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Wenn Sie Produktfeedback geben oder Fehler beim Erstellen melden möchten, besuchen Sie: +Wenn du Produktfeedback geben oder Fehler beim Erstellen melden möchtest, besuche: -[![Azure AI Foundry Entwicklerforum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Entwicklerforum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Entwicklerforum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Haftungsausschluss**: -Dieses Dokument wurde mit dem KI-Übersetzungsdienst [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache sollte als maßgebliche Quelle betrachtet werden. Für kritische Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die sich aus der Nutzung dieser Übersetzung ergeben. \ No newline at end of file +Dieses Dokument wurde mit dem KI-Übersetzungsdienst [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache sollte als maßgebliche Quelle betrachtet werden. Für kritische Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die sich aus der Nutzung dieser Übersetzung ergeben. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/el/README.md b/translations/el/README.md index 763466e23..5e6134e39 100644 --- a/translations/el/README.md +++ b/translations/el/README.md @@ -1,132 +1,132 @@ -[![Άδεια GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Συνεργάτες GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![Θέματα GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![Αιτήματα GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs 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Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Έχουμε μια σειρά εκμάθησης με AI στο Discord, μάθετε περισσότερα και γίνετε μέλος μας στο [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) από τις 18 - 30 Σεπτεμβρίου, 2025. Θα λάβετε συμβουλές και κόλπα για τη χρήση του GitHub Copilot για Data Science. +Έχουμε μια σειρά εκμάθησης με AI στο Discord, μάθετε περισσότερα και γίνετε μέλος μας στο [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) από τις 18 - 30 Σεπτεμβρίου, 2025. Θα λάβετε συμβουλές και τεχνικές για τη χρήση του GitHub Copilot για Data Science. -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.el.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.el.png) -# Μηχανική Μάθηση για Αρχάριους - Ένα Πρόγραμμα Σπουδών +# Μηχανική Μάθηση για Αρχάριους - Ένα Πρόγραμμα Σπουδών -> 🌍 Ταξιδέψτε σε όλο τον κόσμο καθώς εξερευνούμε τη Μηχανική Μάθηση μέσω των πολιτισμών του κόσμου 🌍 +> 🌍 Ταξιδέψτε σε όλο τον κόσμο καθώς εξερευνούμε τη Μηχανική Μάθηση μέσω των πολιτισμών του κόσμου 🌍 -Οι Cloud Advocates της Microsoft είναι στην ευχάριστη θέση να προσφέρουν ένα πρόγραμμα σπουδών 12 εβδομάδων, 26 μαθημάτων, που αφορά τη **Μηχανική Μάθηση**. Σε αυτό το πρόγραμμα, θα μάθετε για αυτό που συχνά αποκαλείται **κλασική μηχανική μάθηση**, χρησιμοποιώντας κυρίως τη βιβλιοθήκη Scikit-learn και αποφεύγοντας τη βαθιά μάθηση, η οποία καλύπτεται στο πρόγραμμα [AI for Beginners](https://aka.ms/ai4beginners). Συνδυάστε αυτά τα μαθήματα με το πρόγραμμα ['Data Science for Beginners'](https://aka.ms/ds4beginners), επίσης! +Οι Cloud Advocates της Microsoft είναι στην ευχάριστη θέση να προσφέρουν ένα πρόγραμμα σπουδών 12 εβδομάδων, 26 μαθημάτων, που αφορά τη **Μηχανική Μάθηση**. Σε αυτό το πρόγραμμα σπουδών, θα μάθετε για αυτό που μερικές φορές αποκαλείται **κλασική μηχανική μάθηση**, χρησιμοποιώντας κυρίως τη βιβλιοθήκη Scikit-learn και αποφεύγοντας τη βαθιά μάθηση, η οποία καλύπτεται στο [πρόγραμμα σπουδών AI για Αρχάριους](https://aka.ms/ai4beginners). Συνδυάστε αυτά τα μαθήματα με το πρόγραμμα σπουδών ['Data Science για Αρχάριους'](https://aka.ms/ds4beginners), επίσης! -Ταξιδέψτε μαζί μας σε όλο τον κόσμο καθώς εφαρμόζουμε αυτές τις κλασικές τεχνικές σε δεδομένα από πολλές περιοχές του κόσμου. Κάθε μάθημα περιλαμβάνει κουίζ πριν και μετά το μάθημα, γραπτές οδηγίες για την ολοκλήρωση του μαθήματος, λύση, εργασία και πολλά άλλα. Η παιδαγωγική μας προσέγγιση που βασίζεται σε έργα σας επιτρέπει να μάθετε ενώ δημιουργείτε, ένας αποδεδειγμένος τρόπος για να εδραιώσετε νέες δεξιότητες. +Ταξιδέψτε μαζί μας σε όλο τον κόσμο καθώς εφαρμόζουμε αυτές τις κλασικές τεχνικές σε δεδομένα από πολλές περιοχές του κόσμου. Κάθε μάθημα περιλαμβάνει κουίζ πριν και μετά το μάθημα, γραπτές οδηγίες για την ολοκλήρωση του μαθήματος, μια λύση, μια εργασία και πολλά άλλα. Η παιδαγωγική μας προσέγγιση που βασίζεται σε έργα σας επιτρέπει να μάθετε ενώ δημιουργείτε, ένας αποδεδειγμένος τρόπος για να αποκτήσετε νέες δεξιότητες. -**✍️ Θερμές ευχαριστίες στους συγγραφείς μας** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu και Amy Boyd +**✍️ Θερμές ευχαριστίες στους συγγραφείς μας** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu και Amy Boyd -**🎨 Ευχαριστίες επίσης στους εικονογράφους μας** Tomomi Imura, Dasani Madipalli και Jen Looper +**🎨 Ευχαριστίες επίσης στους εικονογράφους μας** Tomomi Imura, Dasani Madipalli και Jen Looper -**🙏 Ειδικές ευχαριστίες 🙏 στους Microsoft Student Ambassador συγγραφείς, κριτές και συνεισφέροντες περιεχομένου**, ιδιαίτερα στους Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila και Snigdha Agarwal +**🙏 Ειδικές ευχαριστίες 🙏 στους Microsoft Student Ambassador συγγραφείς, κριτές και συνεισφέροντες περιεχομένου**, ιδιαίτερα στους Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila και Snigdha Agarwal -**🤩 Επιπλέον ευγνωμοσύνη στους Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi και Vidushi Gupta για τα μαθήματα R μας!** +**🤩 Επιπλέον ευγνωμοσύνη στους Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi και Vidushi Gupta για τα μαθήματα R μας!** -# Ξεκινώντας +# Ξεκινώντας -Ακολουθήστε αυτά τα βήματα: -1. **Κάντε Fork το Αποθετήριο**: Πατήστε το κουμπί "Fork" στην επάνω δεξιά γωνία αυτής της σελίδας. -2. **Κλωνοποιήστε το Αποθετήριο**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Ακολουθήστε αυτά τα βήματα: +1. **Κάντε Fork το Αποθετήριο**: Κάντε κλικ στο κουμπί "Fork" στην επάνω δεξιά γωνία αυτής της σελίδας. +2. **Κλωνοποιήστε το Αποθετήριο**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [βρείτε όλους τους πρόσθετους πόρους για αυτό το μάθημα στη συλλογή Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [βρείτε όλους τους πρόσθετους πόρους για αυτό το μάθημα στη συλλογή Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Χρειάζεστε βοήθεια;** Ελέγξτε τον [Οδηγό Αντιμετώπισης Προβλημάτων](TROUBLESHOOTING.md) για λύσεις σε κοινά προβλήματα με την εγκατάσταση, τη ρύθμιση και την εκτέλεση μαθημάτων. +> 🔧 **Χρειάζεστε βοήθεια;** Ελέγξτε τον [Οδηγό Αντιμετώπισης Προβλημάτων](TROUBLESHOOTING.md) για λύσεις σε κοινά προβλήματα με την εγκατάσταση, τη ρύθμιση και την εκτέλεση μαθημάτων. -**[Φοιτητές](https://aka.ms/student-page)**, για να χρησιμοποιήσετε αυτό το πρόγραμμα σπουδών, κάντε fork ολόκληρο το αποθετήριο στον δικό σας λογαριασμό GitHub και ολοκληρώστε τις ασκήσεις μόνοι σας ή με μια ομάδα: +**[Φοιτητές](https://aka.ms/student-page)**, για να χρησιμοποιήσετε αυτό το πρόγραμμα σπουδών, κάντε fork ολόκληρο το αποθετήριο στον δικό σας λογαριασμό GitHub και ολοκληρώστε τις ασκήσεις μόνοι σας ή με μια ομάδα: -- Ξεκινήστε με ένα κουίζ πριν το μάθημα. -- Διαβάστε το μάθημα και ολοκληρώστε τις δραστηριότητες, κάνοντας παύση και αναλογιζόμενοι σε κάθε έλεγχο γνώσεων. -- Προσπαθήστε να δημιουργήσετε τα έργα κατανοώντας τα μαθήματα αντί να εκτελείτε τον κώδικα λύσης. Ωστόσο, αυτός ο κώδικας είναι διαθέσιμος στους φακέλους `/solution` σε κάθε μάθημα που βασίζεται σε έργο. -- Κάντε το κουίζ μετά το μάθημα. -- Ολοκληρώστε την πρόκληση. -- Ολοκληρώστε την εργασία. -- Μετά την ολοκλήρωση μιας ομάδας μαθημάτων, επισκεφθείτε τον [Πίνακα Συζητήσεων](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) και "μάθετε δυνατά" συμπληρώνοντας το κατάλληλο PAT rubric. Ένα 'PAT' είναι ένα Εργαλείο Αξιολόγησης Προόδου που είναι ένα rubric που συμπληρώνετε για να προχωρήσετε τη μάθησή σας. Μπορείτε επίσης να αντιδράσετε σε άλλα PATs ώστε να μάθουμε μαζί. +- Ξεκινήστε με ένα κουίζ πριν το μάθημα. +- Διαβάστε το μάθημα και ολοκληρώστε τις δραστηριότητες, σταματώντας και αναλογιζόμενοι σε κάθε έλεγχο γνώσεων. +- Προσπαθήστε να δημιουργήσετε τα έργα κατανοώντας τα μαθήματα αντί να εκτελείτε τον κώδικα λύσης. Ωστόσο, αυτός ο κώδικας είναι διαθέσιμος στους φακέλους `/solution` σε κάθε μάθημα που βασίζεται σε έργο. +- Κάντε το κουίζ μετά το μάθημα. +- Ολοκληρώστε την πρόκληση. +- Ολοκληρώστε την εργασία. +- Αφού ολοκληρώσετε μια ομάδα μαθημάτων, επισκεφθείτε τον [Πίνακα Συζητήσεων](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) και "μάθετε δυνατά" συμπληρώνοντας το κατάλληλο PAT rubric. Ένα 'PAT' είναι ένα Εργαλείο Αξιολόγησης Προόδου που είναι ένα rubric που συμπληρώνετε για να προωθήσετε τη μάθησή σας. Μπορείτε επίσης να αντιδράσετε σε άλλα PATs ώστε να μάθουμε μαζί. -> Για περαιτέρω μελέτη, προτείνουμε να ακολουθήσετε αυτά τα [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modules και μονοπάτια μάθησης. +> Για περαιτέρω μελέτη, προτείνουμε να ακολουθήσετε αυτά τα [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modules και μονοπάτια μάθησης. -**Δάσκαλοι**, έχουμε [συμπεριλάβει κάποιες προτάσεις](for-teachers.md) για το πώς να χρησιμοποιήσετε αυτό το πρόγραμμα σπουδών. +**Δάσκαλοι**, έχουμε [συμπεριλάβει κάποιες προτάσεις](for-teachers.md) για το πώς να χρησιμοποιήσετε αυτό το πρόγραμμα σπουδών. --- -## Βίντεο οδηγοί +## Βίντεο οδηγίες -Μερικά από τα μαθήματα είναι διαθέσιμα ως σύντομα βίντεο. Μπορείτε να βρείτε όλα αυτά ενσωματωμένα στα μαθήματα ή στη [λίστα αναπαραγωγής ML for Beginners στο κανάλι YouTube του Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) πατώντας την παρακάτω εικόνα. +Μερικά από τα μαθήματα είναι διαθέσιμα ως σύντομα βίντεο. Μπορείτε να βρείτε όλα αυτά ενσωματωμένα στα μαθήματα ή στη [λίστα αναπαραγωγής ML για Αρχάριους στο κανάλι Microsoft Developer στο YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) κάνοντας κλικ στην εικόνα παρακάτω. -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.el.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML για αρχάριους banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.el.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## Γνωρίστε την Ομάδα +## Γνωρίστε την Ομάδα -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Προωθητικό βίντεο](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif από** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif από** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Πατήστε την παραπάνω εικόνα για ένα βίντεο σχετικά με το έργο και τους ανθρώπους που το δημιούργησαν! +> 🎥 Κάντε κλικ στην εικόνα παραπάνω για ένα βίντεο σχετικά με το έργο και τους ανθρώπους που το δημιούργησαν! --- -## Παιδαγωγική +## Παιδαγωγική -Επιλέξαμε δύο παιδαγωγικές αρχές κατά τη δημιουργία αυτού του προγράμματος σπουδών: να διασφαλίσουμε ότι είναι πρακτικό **βασισμένο σε έργα** και ότι περιλαμβάνει **συχνά κουίζ**. Επιπλέον, αυτό το πρόγραμμα σπουδών έχει ένα κοινό **θέμα** για να του δώσει συνοχή. +Επιλέξαμε δύο παιδαγωγικές αρχές κατά τη δημιουργία αυτού του προγράμματος σπουδών: να διασφαλίσουμε ότι είναι πρακτικό **βασισμένο σε έργα** και ότι περιλαμβάνει **συχνά κουίζ**. Επιπλέον, αυτό το πρόγραμμα σπουδών έχει ένα κοινό **θέμα** για να του δώσει συνοχή. -Με τη διασφάλιση ότι το περιεχόμενο ευθυγραμμίζεται με έργα, η διαδικασία γίνεται πιο ενδιαφέρουσα για τους μαθητές και η διατήρηση των εννοιών θα ενισχυθεί. Επιπλέον, ένα κουίζ χαμηλής πίεσης πριν από το μάθημα θέτει την πρόθεση του μαθητή να μάθει ένα θέμα, ενώ ένα δεύτερο κουίζ μετά το μάθημα διασφαλίζει περαιτέρω τη διατήρηση. Αυτό το πρόγραμμα σπουδών σχεδιάστηκε για να είναι ευέλικτο και διασκεδαστικό και μπορεί να ολοκληρωθεί ολόκληρο ή τμηματικά. Τα έργα ξεκινούν μικρά και γίνονται όλο και πιο περίπλοκα μέχρι το τέλος του κύκλου των 12 εβδομάδων. Αυτό το πρόγραμμα σπουδών περιλαμβάνει επίσης ένα επίλογο για τις εφαρμογές της μηχανικής μάθησης στον πραγματικό κόσμο, που μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως επιπλέον πίστωση ή ως βάση για συζήτηση. +Με τη διασφάλιση ότι το περιεχόμενο ευθυγραμμίζεται με έργα, η διαδικασία γίνεται πιο ενδιαφέρουσα για τους μαθητές και η διατήρηση των εννοιών θα ενισχυθεί. Επιπλέον, ένα κουίζ χαμηλού κινδύνου πριν από την τάξη θέτει την πρόθεση του μαθητή προς την εκμάθηση ενός θέματος, ενώ ένα δεύτερο κουίζ μετά την τάξη διασφαλίζει περαιτέρω διατήρηση. Αυτό το πρόγραμμα σπουδών σχεδιάστηκε για να είναι ευέλικτο και διασκεδαστικό και μπορεί να ληφθεί ολόκληρο ή εν μέρει. Τα έργα ξεκινούν μικρά και γίνονται όλο και πιο περίπλοκα μέχρι το τέλος του κύκλου των 12 εβδομάδων. Αυτό το πρόγραμμα σπουδών περιλαμβάνει επίσης ένα επίλογο για τις εφαρμογές της Μηχανικής Μάθησης στον πραγματικό κόσμο, που μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως επιπλέον πίστωση ή ως βάση για συζήτηση. -> Βρείτε τον [Κώδικα Δεοντολογίας](CODE_OF_CONDUCT.md), [Συμμετοχή](CONTRIBUTING.md), [Μετάφραση](TRANSLATIONS.md) και [Οδηγίες Αντιμετώπισης Προβλημάτων](TROUBLESHOOTING.md). Καλωσορίζουμε τα εποικοδομητικά σας σχόλια! +> Βρείτε τον [Κώδικα Συμπεριφοράς](CODE_OF_CONDUCT.md), [Συμβολή](CONTRIBUTING.md), [Μετάφραση](TRANSLATIONS.md) και [Οδηγίες Αντιμετώπισης Προβλημάτων](TROUBLESHOOTING.md). Καλωσορίζουμε τα εποικοδομητικά σας σχόλια! -## Κάθε μάθημα περιλαμβάνει +## Κάθε μάθημα περιλαμβάνει -- προαιρετικό σκίτσο -- προαιρετικό συμπληρωματικό βίντεο -- βίντεο οδηγό (μόνο σε ορισμένα μαθήματα) -- [κουίζ προθέρμανσης πριν το μάθημα](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- γραπτό μάθημα -- για μαθήματα που βασίζονται σε έργα, οδηγίες βήμα προς βήμα για την κατασκευή του έργου -- έλεγχοι γνώσεων -- μια πρόκληση -- συμπληρωματική ανάγνωση -- εργασία -- [κουίζ μετά το μάθημα](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- προαιρετικό σκίτσο +- προαιρετικό συμπληρωματικό βίντεο +- βίντεο οδηγίες (μόνο σε ορισμένα μαθήματα) +- [κουίζ προθέρμανσης πριν το μάθημα](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- γραπτό μάθημα +- για μαθήματα που βασίζονται σε έργα, οδηγίες βήμα προς βήμα για το πώς να δημιουργήσετε το έργο +- έλεγχοι γνώσεων +- μια πρόκληση +- συμπληρωματική ανάγνωση +- εργασία +- [κουίζ μετά το μάθημα](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Σημείωση για τις γλώσσες**: Αυτά τα μαθήματα είναι κυρίως γραμμένα σε Python, αλλά πολλά είναι επίσης διαθέσιμα σε R. Για να ολοκληρώσετε ένα μάθημα R, μεταβείτε στον φάκελο `/solution` και αναζητήστε μαθήματα R. Περιλαμβάνουν μια επέκταση .rmd που αντιπροσωπεύει ένα αρχείο **R Markdown**, το οποίο μπορεί να οριστεί απλά ως ενσωμάτωση `code chunks` (του R ή άλλων γλωσσών) και ενός `YAML header` (που καθοδηγεί πώς να μορφοποιηθούν τα αποτελέσματα όπως PDF) σε ένα `Markdown document`. Ως εκ τούτου, χρησιμεύει ως ένα εξαιρετικό πλαίσιο συγγραφής για την επιστήμη δεδομένων, καθώς σας επιτρέπει να συνδυάσετε τον κώδικά σας, τα αποτελέσματά του και τις σκέψεις σας, επιτρέποντάς σας να τις γράψετε σε Markdown. Επιπλέον, τα έγγραφα R Markdown μπορούν να αποδοθούν σε μορφές εξόδου όπως PDF, HTML ή Word. +> **Σημείωση για τις γλώσσες**: Αυτά τα μαθήματα είναι κυρίως γραμμένα σε Python, αλλά πολλά είναι επίσης διαθέσιμα σε R. Για να ολοκληρώσετε ένα μάθημα R, μεταβείτε στον φάκελο `/solution` και αναζητήστε μαθήματα R. Περιλαμβάνουν μια επέκταση .rmd που αντιπροσωπεύει ένα αρχείο **R Markdown** το οποίο μπορεί να οριστεί απλά ως ενσωμάτωση `code chunks` (R ή άλλων γλωσσών) και ενός `YAML header` (που καθοδηγεί πώς να μορφοποιηθούν εξαγωγές όπως PDF) σε ένα `Markdown document`. Ως εκ τούτου, χρησιμεύει ως ένα εξαιρετικό πλαίσιο συγγραφής για την επιστήμη δεδομένων, καθώς σας επιτρέπει να συνδυάσετε τον κώδικά σας, την έξοδό του και τις σκέψεις σας γράφοντάς τες σε Markdown. Επιπλέον, τα έγγραφα R Markdown μπορούν να αποδοθούν σε μορφές εξαγωγής όπως PDF, HTML ή Word. -> **Σημείωση για τα κουίζ**: Όλα τα κουίζ περιέχονται στον φάκελο [Quiz App](../../quiz-app), για συνολικά 52 κουίζ με τρεις ερωτήσεις το καθένα. Συνδέονται από τα μαθήματα, αλλά η εφαρμογή κουίζ μπορεί να εκτελεστεί τοπικά. Ακολουθήστε τις οδηγίες στον φάκελο `quiz-app` για τοπική φιλοξενία ή ανάπτυξη στο Azure. +> **Σημείωση για τα κουίζ**: Όλα τα κουίζ περιέχονται στον [φάκελο Quiz App](../../quiz-app), για συνολικά 52 κουίζ των τριών ερωτήσεων το καθένα. Συνδέονται από μέσα στα μαθήματα, αλλά η εφαρμογή κουίζ μπορεί να εκτελεστεί τοπικά. Ακολουθήστε τις οδηγίες στον φάκελο `quiz-app` για τοπική φιλοξενία ή ανάπτυξη στο Azure. | Αριθμός Μαθήματος | Θέμα | Ομαδοποίηση Μαθημάτων | Στόχοι Μάθησης | Συνδεδεμένο Μάθημα | Συγγραφέας | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Εισαγωγή στη μηχανική μάθηση | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Μάθετε τις βασικές έννοιες πίσω από τη μηχανική μάθηση | [Μάθημα](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | Η Ιστορία της μηχανικής μάθησης | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Μάθετε την ιστορία που υποστηρίζει αυτόν τον τομέα | [Μάθημα](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen και Amy | -| 03 | Δικαιοσύνη και μηχανική μάθηση | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Ποια είναι τα σημαντικά φιλοσοφικά ζητήματα γύρω από τη δικαιοσύνη που πρέπει να λάβουν υπόψη οι μαθητές όταν δημιουργούν και εφαρμόζουν μοντέλα ML; | [Μάθημα](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Τεχνικές για τη μηχανική μάθηση | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Ποιες τεχνικές χρησιμοποιούν οι ερευνητές ML για να δημιουργήσουν μοντέλα ML; | [Μάθημα](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris και Jen | +| 03 | Δικαιοσύνη και μηχανική μάθηση | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Ποια είναι τα σημαντικά φιλοσοφικά ζητήματα γύρω από τη δικαιοσύνη που πρέπει να λάβουν υπόψη οι μαθητές κατά την κατασκευή και εφαρμογή μοντέλων ML; | [Μάθημα](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Τεχνικές για μηχανική μάθηση | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Ποιες τεχνικές χρησιμοποιούν οι ερευνητές ML για να κατασκευάσουν μοντέλα ML; | [Μάθημα](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris και Jen | | 05 | Εισαγωγή στην παλινδρόμηση | [Παλινδρόμηση](2-Regression/README.md) | Ξεκινήστε με Python και Scikit-learn για μοντέλα παλινδρόμησης | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Τιμές κολοκύθας στη Βόρεια Αμερική 🎃 | [Παλινδρόμηση](2-Regression/README.md) | Οπτικοποιήστε και καθαρίστε δεδομένα για την προετοιμασία της μηχανικής μάθησης | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Τιμές κολοκύθας στη Βόρεια Αμερική 🎃 | [Παλινδρόμηση](2-Regression/README.md) | Οπτικοποιήστε και καθαρίστε δεδομένα για προετοιμασία ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | Τιμές κολοκύθας στη Βόρεια Αμερική 🎃 | [Παλινδρόμηση](2-Regression/README.md) | Δημιουργήστε γραμμικά και πολυωνυμικά μοντέλα παλινδρόμησης | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen και Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | Τιμές κολοκύθας στη Βόρεια Αμερική 🎃 | [Παλινδρόμηση](2-Regression/README.md) | Δημιουργήστε ένα μοντέλο λογιστικής παλινδρόμησης | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | Μια Εφαρμογή Ιστού 🔌 | [Εφαρμογή Ιστού](3-Web-App/README.md) | Δημιουργήστε μια εφαρμογή ιστού για να χρησιμοποιήσετε το εκπαιδευμένο μοντέλο σας | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | @@ -137,47 +137,46 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: | 14 | Εισαγωγή στην ομαδοποίηση | [Ομαδοποίηση](5-Clustering/README.md) | Καθαρίστε, προετοιμάστε και οπτικοποιήστε τα δεδομένα σας· Εισαγωγή στην ομαδοποίηση | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | Εξερεύνηση μουσικών προτιμήσεων της Νιγηρίας 🎧 | [Ομαδοποίηση](5-Clustering/README.md) | Εξερευνήστε τη μέθοδο ομαδοποίησης K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | Εισαγωγή στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας ☕️ | [Επεξεργασία φυσικής γλώσσας](6-NLP/README.md) | Μάθετε τα βασικά για την επεξεργασία φυσικής γλώσσας δημιουργώντας ένα απλό bot | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Κοινές Εργασίες NLP ☕️ | [Επεξεργασία φυσικής γλώσσας](6-NLP/README.md) | Εμβαθύνετε τις γνώσεις σας στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας κατανοώντας κοινές εργασίες που απαιτούνται κατά την αντιμετώπιση γλωσσικών δομών | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 17 | Κοινές εργασίες NLP ☕️ | [Επεξεργασία φυσικής γλώσσας](6-NLP/README.md) | Εμβαθύνετε τις γνώσεις σας στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας κατανοώντας κοινές εργασίες που απαιτούνται κατά την αντιμετώπιση δομών γλώσσας | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | Μετάφραση και ανάλυση συναισθημάτων ♥️ | [Επεξεργασία φυσικής γλώσσας](6-NLP/README.md) | Μετάφραση και ανάλυση συναισθημάτων με τη Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | Ρομαντικά ξενοδοχεία της Ευρώπης ♥️ | [Επεξεργασία φυσικής γλώσσας](6-NLP/README.md) | Ανάλυση συναισθημάτων με κριτικές ξενοδοχείων 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | Ρομαντικά ξενοδοχεία της Ευρώπης ♥️ | [Επεξεργασία φυσικής γλώσσας](6-NLP/README.md) | Ανάλυση συναισθημάτων με κριτικές ξενοδοχείων 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | Εισαγωγή στην πρόβλεψη χρονοσειρών | [Χρονοσειρές](7-TimeSeries/README.md) | Εισαγωγή στην πρόβλεψη χρονοσειρών | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Χρήση Ενέργειας Παγκοσμίως ⚡️ - πρόβλεψη χρονοσειρών με ARIMA | [Χρονοσειρές](7-TimeSeries/README.md) | Πρόβλεψη χρονοσειρών με ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Χρήση Ενέργειας Παγκοσμίως ⚡️ - πρόβλεψη χρονοσειρών με SVR | [Χρονοσειρές](7-TimeSeries/README.md) | Πρόβλεψη χρονοσειρών με Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 22 | ⚡️ Χρήση ενέργειας παγκοσμίως ⚡️ - πρόβλεψη χρονοσειρών με ARIMA | [Χρονοσειρές](7-TimeSeries/README.md) | Πρόβλεψη χρονοσειρών με ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Χρήση ενέργειας παγκοσμίως ⚡️ - πρόβλεψη χρονοσειρών με SVR | [Χρονοσειρές](7-TimeSeries/README.md) | Πρόβλεψη χρονοσειρών με Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | Εισαγωγή στην ενισχυτική μάθηση | [Ενισχυτική μάθηση](8-Reinforcement/README.md) | Εισαγωγή στην ενισχυτική μάθηση με Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | Βοηθήστε τον Peter να αποφύγει τον λύκο! 🐺 | [Ενισχυτική μάθηση](8-Reinforcement/README.md) | Ενισχυτική μάθηση Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Επίλογος | Σενάρια και εφαρμογές ML στον πραγματικό κόσμο | [ML στον πραγματικό κόσμο](9-Real-World/README.md) | Ενδιαφέρουσες και αποκαλυπτικές εφαρμογές της κλασικής μηχανικής μάθησης | [Μάθημα](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Ομάδα | -| Επίλογος | Εντοπισμός σφαλμάτων μοντέλων ML με χρήση του πίνακα ελέγχου RAI | [ML στον πραγματικό κόσμο](9-Real-World/README.md) | Εντοπισμός σφαλμάτων μοντέλων στη μηχανική μάθηση με χρήση στοιχείων του πίνακα ελέγχου Υπεύθυνης Τεχνητής Νοημοσύνης | [Μάθημα](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| Επίλογος | Σενάρια και εφαρμογές ML στον πραγματικό κόσμο | [ML στον πραγματικό κόσμο](9-Real-World/README.md) | Ενδιαφέρουσες και αποκαλυπτικές εφαρμογές κλασικής μηχανικής μάθησης | [Μάθημα](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Ομάδα | +| Επίλογος | Εντοπισμός σφαλμάτων μοντέλων ML χρησιμοποιώντας τον πίνακα RAI | [ML στον πραγματικό κόσμο](9-Real-World/README.md) | Εντοπισμός σφαλμάτων μοντέλων μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας στοιχεία του πίνακα Υπεύθυνης Τεχνητής Νοημοσύνης | [Μάθημα](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [βρείτε όλους τους επιπλέον πόρους για αυτό το μάθημα στη συλλογή μας στο Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Πρόσβαση εκτός σύνδεσης -Μπορείτε να εκτελέσετε αυτήν την τεκμηρίωση εκτός σύνδεσης χρησιμοποιώντας το [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Κλωνοποιήστε αυτό το αποθετήριο, [εγκαταστήστε το Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) στον τοπικό σας υπολογιστή και στη συνέχεια, στον κύριο φάκελο αυτού του αποθετηρίου, πληκτρολογήστε `docsify serve`. Ο ιστότοπος θα εξυπηρετηθεί στη θύρα 3000 του localhost σας: `localhost:3000`. +Μπορείτε να εκτελέσετε αυτήν την τεκμηρίωση εκτός σύνδεσης χρησιμοποιώντας το [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Κλωνοποιήστε αυτό το αποθετήριο, [εγκαταστήστε το Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) στον τοπικό σας υπολογιστή και στη συνέχεια στον κύριο φάκελο αυτού του αποθετηρίου, πληκτρολογήστε `docsify serve`. Ο ιστότοπος θα εξυπηρετείται στη θύρα 3000 στον τοπικό σας διακομιστή: `localhost:3000`. ## PDFs -Βρείτε ένα PDF του προγράμματος σπουδών με συνδέσμους [εδώ](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). +Βρείτε ένα pdf του προγράμματος σπουδών με συνδέσμους [εδώ](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Άλλα Μαθήματα Η ομάδα μας δημιουργεί και άλλα μαθήματα! Δείτε: - ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/AZD%20για%20Αρχάριους-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20για%20Αρχάριους-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/MCP%20για%20Αρχάριους-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agents για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20για%20Αρχάριους-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AZD για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Agents για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Σειρά Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης -[![Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/Γενετική%20Τεχνητή%20Νοημοσύνη%20για%20Αρχάριους-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη (.NET)](https://img.shields.io/badge/Γενετική%20Τεχνητή%20Νοημοσύνη%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη (Java)](https://img.shields.io/badge/Γενετική%20Τεχνητή%20Νοημοσύνη%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Γενετική%20Τεχνητή%20Νοημοσύνη%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- @@ -193,21 +192,23 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --- ### Σειρά Copilot -[![Copilot για Συνεργατικό Προγραμματισμό με AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot για Συνεργατικό Προγραμματισμό AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot για C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Περιπέτεια](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Λήψη Βοήθειας -Αν αντιμετωπίζετε δυσκολίες ή έχετε ερωτήσεις σχετικά με την ανάπτυξη εφαρμογών AI, συμμετάσχετε: +Αν κολλήσετε ή έχετε ερωτήσεις σχετικά με την ανάπτυξη εφαρμογών AI, συμμετάσχετε σε συζητήσεις με άλλους μαθητές και έμπειρους προγραμματιστές για το MCP. Είναι μια υποστηρικτική κοινότητα όπου οι ερωτήσεις είναι ευπρόσδεκτες και η γνώση μοιράζεται ελεύθερα. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Αν έχετε σχόλια για προϊόντα ή αντιμετωπίζετε σφάλματα κατά την ανάπτυξη, επισκεφθείτε: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Αποποίηση ευθύνης**: -Αυτό το έγγραφο έχει μεταφραστεί χρησιμοποιώντας την υπηρεσία αυτόματης μετάφρασης [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Παρόλο που καταβάλλουμε προσπάθειες για ακρίβεια, παρακαλούμε να έχετε υπόψη ότι οι αυτόματες μεταφράσεις ενδέχεται να περιέχουν λάθη ή ανακρίβειες. Το πρωτότυπο έγγραφο στη μητρική του γλώσσα θα πρέπει να θεωρείται η αυθεντική πηγή. Για κρίσιμες πληροφορίες, συνιστάται επαγγελματική ανθρώπινη μετάφραση. Δεν φέρουμε ευθύνη για τυχόν παρεξηγήσεις ή εσφαλμένες ερμηνείες που προκύπτουν από τη χρήση αυτής της μετάφρασης. \ No newline at end of file + +**Αποποίηση ευθυνών**: +Αυτό το έγγραφο έχει μεταφραστεί χρησιμοποιώντας την υπηρεσία αυτόματης μετάφρασης AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Παρόλο που καταβάλλουμε προσπάθειες για ακρίβεια, παρακαλούμε να έχετε υπόψη ότι οι αυτόματες μεταφράσεις ενδέχεται να περιέχουν λάθη ή ανακρίβειες. Το πρωτότυπο έγγραφο στη μητρική του γλώσσα θα πρέπει να θεωρείται η αυθεντική πηγή. Για κρίσιμες πληροφορίες, συνιστάται επαγγελματική ανθρώπινη μετάφραση. Δεν φέρουμε ευθύνη για τυχόν παρεξηγήσεις ή εσφαλμένες ερμηνείες που προκύπτουν από τη χρήση αυτής της μετάφρασης. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/en/README.md b/translations/en/README.md index 89349e098..4cc5b4bfb 100644 --- a/translations/en/README.md +++ b/translations/en/README.md @@ -1,127 +1,126 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 Multi-Language Support +### 🌐 Multi-Language Support -#### Supported via GitHub Action (Automated & Always Up-to-Date) +#### Supported via GitHub Action (Automated & Always Up-to-Date) - -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) - + +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) + -#### Join Our Community +#### Join Our Community -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -We have a Discord learn with AI series ongoing, learn more and join us at [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) from 18 - 30 September, 2025. You will get tips and tricks of using GitHub Copilot for Data Science. +We have a Discord learn with AI series ongoing, learn more and join us at [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) from 18 - 30 September, 2025. You will get tips and tricks of using GitHub Copilot for Data Science. -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.en.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.en.png) -# Machine Learning for Beginners - A Curriculum +# Machine Learning for Beginners - A Curriculum -> 🌍 Travel around the world as we explore Machine Learning by means of world cultures 🌍 +> 🌍 Travel around the world as we explore Machine Learning by means of world cultures 🌍 -Cloud Advocates at Microsoft are pleased to offer a 12-week, 26-lesson curriculum all about **Machine Learning**. In this curriculum, you will learn about what is sometimes called **classic machine learning**, using primarily Scikit-learn as a library and avoiding deep learning, which is covered in our [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners). Pair these lessons with our ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners), as well! +Cloud Advocates at Microsoft are pleased to offer a 12-week, 26-lesson curriculum all about **Machine Learning**. In this curriculum, you will learn about what is sometimes called **classic machine learning**, using primarily Scikit-learn as a library and avoiding deep learning, which is covered in our [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners). Pair these lessons with our ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners), as well! -Travel with us around the world as we apply these classic techniques to data from many areas of the world. Each lesson includes pre- and post-lesson quizzes, written instructions to complete the lesson, a solution, an assignment, and more. Our project-based pedagogy allows you to learn while building, a proven way for new skills to 'stick'. +Travel with us around the world as we apply these classic techniques to data from many areas of the world. Each lesson includes pre- and post-lesson quizzes, written instructions to complete the lesson, a solution, an assignment, and more. Our project-based pedagogy allows you to learn while building, a proven way for new skills to 'stick'. -**✍️ Hearty thanks to our authors** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu and Amy Boyd +**✍️ Hearty thanks to our authors** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu and Amy Boyd -**🎨 Thanks as well to our illustrators** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, and Jen Looper +**🎨 Thanks as well to our illustrators** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, and Jen Looper -**🙏 Special thanks 🙏 to our Microsoft Student Ambassador authors, reviewers, and content contributors**, notably Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, and Snigdha Agarwal +**🙏 Special thanks 🙏 to our Microsoft Student Ambassador authors, reviewers, and content contributors**, notably Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, and Snigdha Agarwal -**🤩 Extra gratitude to Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, and Vidushi Gupta for our R lessons!** +**🤩 Extra gratitude to Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, and Vidushi Gupta for our R lessons!** -# Getting Started +# Getting Started -Follow these steps: -1. **Fork the Repository**: Click on the "Fork" button at the top-right corner of this page. -2. **Clone the Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Follow these steps: +1. **Fork the Repository**: Click on the "Fork" button at the top-right corner of this page. +2. **Clone the Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [find all additional resources for this course in our Microsoft Learn collection](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [find all additional resources for this course in our Microsoft Learn collection](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Need help?** Check our [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) for solutions to common issues with installation, setup, and running lessons. +> 🔧 **Need help?** Check our [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) for solutions to common issues with installation, setup, and running lessons. +**[Students](https://aka.ms/student-page)**, to use this curriculum, fork the entire repo to your own GitHub account and complete the exercises on your own or with a group: -**[Students](https://aka.ms/student-page)**, to use this curriculum, fork the entire repo to your own GitHub account and complete the exercises on your own or with a group: +- Start with a pre-lecture quiz. +- Read the lecture and complete the activities, pausing and reflecting at each knowledge check. +- Try to create the projects by comprehending the lessons rather than running the solution code; however that code is available in the `/solution` folders in each project-oriented lesson. +- Take the post-lecture quiz. +- Complete the challenge. +- Complete the assignment. +- After completing a lesson group, visit the [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) and "learn out loud" by filling out the appropriate PAT rubric. A 'PAT' is a Progress Assessment Tool that is a rubric you fill out to further your learning. You can also react to other PATs so we can learn together. -- Start with a pre-lecture quiz. -- Read the lecture and complete the activities, pausing and reflecting at each knowledge check. -- Try to create the projects by comprehending the lessons rather than running the solution code; however that code is available in the `/solution` folders in each project-oriented lesson. -- Take the post-lecture quiz. -- Complete the challenge. -- Complete the assignment. -- After completing a lesson group, visit the [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) and "learn out loud" by filling out the appropriate PAT rubric. A 'PAT' is a Progress Assessment Tool that is a rubric you fill out to further your learning. You can also react to other PATs so we can learn together. +> For further study, we recommend following these [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modules and learning paths. -> For further study, we recommend following these [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modules and learning paths. +**Teachers**, we have [included some suggestions](for-teachers.md) on how to use this curriculum. -**Teachers**, we have [included some suggestions](for-teachers.md) on how to use this curriculum. +--- ---- +## Video walkthroughs -## Video walkthroughs +Some of the lessons are available as short form video. You can find all these in-line in the lessons, or on the [ML for Beginners playlist on the Microsoft Developer YouTube channel](https://aka.ms/ml-beginners-videos) by clicking the image below. -Some of the lessons are available as short form video. You can find all these in-line in the lessons, or on the [ML for Beginners playlist on the Microsoft Developer YouTube channel](https://aka.ms/ml-beginners-videos) by clicking the image below. +[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.en.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.en.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +--- ---- +## Meet the Team -## Meet the Team +[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +**Gif by** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -**Gif by** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 Click the image above for a video about the project and the folks who created it! -> 🎥 Click the image above for a video about the project and the folks who created it! - ---- +--- -## Pedagogy +## Pedagogy -We have chosen two pedagogical tenets while building this curriculum: ensuring that it is hands-on **project-based** and that it includes **frequent quizzes**. In addition, this curriculum has a common **theme** to give it cohesion. +We have chosen two pedagogical tenets while building this curriculum: ensuring that it is hands-on **project-based** and that it includes **frequent quizzes**. In addition, this curriculum has a common **theme** to give it cohesion. -By ensuring that the content aligns with projects, the process is made more engaging for students and retention of concepts will be augmented. In addition, a low-stakes quiz before a class sets the intention of the student towards learning a topic, while a second quiz after class ensures further retention. This curriculum was designed to be flexible and fun and can be taken in whole or in part. The projects start small and become increasingly complex by the end of the 12-week cycle. This curriculum also includes a postscript on real-world applications of ML, which can be used as extra credit or as a basis for discussion. +By ensuring that the content aligns with projects, the process is made more engaging for students and retention of concepts will be augmented. In addition, a low-stakes quiz before a class sets the intention of the student towards learning a topic, while a second quiz after class ensures further retention. This curriculum was designed to be flexible and fun and can be taken in whole or in part. The projects start small and become increasingly complex by the end of the 12-week cycle. This curriculum also includes a postscript on real-world applications of ML, which can be used as extra credit or as a basis for discussion. -> Find our [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), and [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) guidelines. We welcome your constructive feedback! +> Find our [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), and [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) guidelines. We welcome your constructive feedback! -## Each lesson includes +## Each lesson includes -- optional sketchnote -- optional supplemental video -- video walkthrough (some lessons only) -- [pre-lecture warmup quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- written lesson -- for project-based lessons, step-by-step guides on how to build the project -- knowledge checks -- a challenge -- supplemental reading -- assignment -- [post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- optional sketchnote +- optional supplemental video +- video walkthrough (some lessons only) +- [pre-lecture warmup quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- written lesson +- for project-based lessons, step-by-step guides on how to build the project +- knowledge checks +- a challenge +- supplemental reading +- assignment +- [post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **A note about languages**: These lessons are primarily written in Python, but many are also available in R. To complete an R lesson, go to the `/solution` folder and look for R lessons. They include an .rmd extension that represents an **R Markdown** file which can be simply defined as an embedding of `code chunks` (of R or other languages) and a `YAML header` (that guides how to format outputs such as PDF) in a `Markdown document`. As such, it serves as an exemplary authoring framework for data science since it allows you to combine your code, its output, and your thoughts by allowing you to write them down in Markdown. Moreover, R Markdown documents can be rendered to output formats such as PDF, HTML, or Word. +> **A note about languages**: These lessons are primarily written in Python, but many are also available in R. To complete an R lesson, go to the `/solution` folder and look for R lessons. They include an .rmd extension that represents an **R Markdown** file which can be simply defined as an embedding of `code chunks` (of R or other languages) and a `YAML header` (that guides how to format outputs such as PDF) in a `Markdown document`. As such, it serves as an exemplary authoring framework for data science since it allows you to combine your code, its output, and your thoughts by allowing you to write them down in Markdown. Moreover, R Markdown documents can be rendered to output formats such as PDF, HTML, or Word. -> **A note about quizzes**: All quizzes are contained in [Quiz App folder](../../quiz-app), for 52 total quizzes of three questions each. They are linked from within the lessons but the quiz app can be run locally; follow the instruction in the `quiz-app` folder to locally host or deploy to Azure. +> **A note about quizzes**: All quizzes are contained in [Quiz App folder](../../quiz-app), for 52 total quizzes of three questions each. They are linked from within the lessons but the quiz app can be run locally; follow the instruction in the `quiz-app` folder to locally host or deploy to Azure. -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Introduction to machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Learn the basic concepts behind machine learning | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | The History of machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Learn the history underlying this field | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | | 03 | Fairness and machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | What are the important philosophical issues around fairness that students should consider when building and applying ML models? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | @@ -200,15 +199,17 @@ Our team produces other courses! Check out: ## Getting Help -If you're stuck or have questions about building AI applications, join: +If you get stuck or have any questions about building AI apps, join fellow learners and experienced developers in discussions about MCP. It's a supportive community where questions are welcome and knowledge is shared freely. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) If you have product feedback or encounter errors while building, visit: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Disclaimer**: -This document has been translated using the AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). While we aim for accuracy, please note that automated translations may include errors or inaccuracies. The original document in its native language should be regarded as the authoritative source. For critical information, professional human translation is advised. We are not responsible for any misunderstandings or misinterpretations resulting from the use of this translation. \ No newline at end of file +This document has been translated using the AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). While we strive for accuracy, please note that automated translations may contain errors or inaccuracies. The original document in its native language should be considered the authoritative source. For critical information, professional human translation is recommended. We are not responsible for any misunderstandings or misinterpretations resulting from the use of this translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/es/README.md b/translations/es/README.md index 0b5e72302..4df01b5c5 100644 --- a/translations/es/README.md +++ b/translations/es/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[Árabe](../ar/README.md) | [Bengalí](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmano (Myanmar)](../my/README.md) | [Chino (Simplificado)](../zh/README.md) | [Chino (Tradicional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chino (Tradicional, Macao)](../mo/README.md) | [Chino (Tradicional, Taiwán)](../tw/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Checo](../cs/README.md) | [Danés](../da/README.md) | [Holandés](../nl/README.md) | [Estonio](../et/README.md) | [Finlandés](../fi/README.md) | [Francés](../fr/README.md) | [Alemán](../de/README.md) | [Griego](../el/README.md) | [Hebreo](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonesio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonés](../ja/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malayo](../ms/README.md) | [Maratí](../mr/README.md) | [Nepalí](../ne/README.md) | [Noruego](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polaco](../pl/README.md) | [Portugués (Brasil)](../br/README.md) | [Portugués (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumano](../ro/README.md) | [Ruso](../ru/README.md) | [Serbio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Español](./README.md) | [Suajili](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalo (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Tailandés](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) - + +[Árabe](../ar/README.md) | [Bengalí](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmano (Myanmar)](../my/README.md) | [Chino (Simplificado)](../zh/README.md) | [Chino (Tradicional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chino (Tradicional, Macao)](../mo/README.md) | [Chino (Tradicional, Taiwán)](../tw/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Checo](../cs/README.md) | [Danés](../da/README.md) | [Holandés](../nl/README.md) | [Estonio](../et/README.md) | [Finlandés](../fi/README.md) | [Francés](../fr/README.md) | [Alemán](../de/README.md) | [Griego](../el/README.md) | [Hebreo](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonesio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonés](../ja/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malayo](../ms/README.md) | [Maratí](../mr/README.md) | [Nepalí](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Noruego](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polaco](../pl/README.md) | [Portugués (Brasil)](../br/README.md) | [Portugués (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumano](../ro/README.md) | [Ruso](../ru/README.md) | [Serbio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Español](./README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalo (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Tailandés](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) + #### Únete a Nuestra Comunidad -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Tenemos una serie de aprendizaje con IA en Discord en curso, aprende más y únete a nosotros en [Serie Aprende con IA](https://aka.ms/learnwithai/discord) del 18 al 30 de septiembre de 2025. Recibirás consejos y trucos para usar GitHub Copilot en Ciencia de Datos. +Tenemos una serie de aprendizaje con IA en Discord en curso, aprende más y únete a nosotros en [Serie de Aprendizaje con IA](https://aka.ms/learnwithai/discord) del 18 al 30 de septiembre de 2025. Obtendrás consejos y trucos para usar GitHub Copilot en Ciencia de Datos. -![Serie Aprende con IA](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.es.png) +![Serie de Aprendizaje con IA](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.es.png) # Aprendizaje Automático para Principiantes - Un Currículo > 🌍 Viaja por el mundo mientras exploramos el Aprendizaje Automático a través de las culturas del mundo 🌍 -Los Cloud Advocates de Microsoft se complacen en ofrecer un currículo de 12 semanas y 26 lecciones sobre **Aprendizaje Automático**. En este currículo, aprenderás sobre lo que a veces se llama **aprendizaje automático clásico**, utilizando principalmente la biblioteca Scikit-learn y evitando el aprendizaje profundo, que se cubre en nuestro [currículo de IA para Principiantes](https://aka.ms/ai4beginners). ¡También puedes combinar estas lecciones con nuestro currículo ['Ciencia de Datos para Principiantes'](https://aka.ms/ds4beginners)! +Los Cloud Advocates de Microsoft se complacen en ofrecer un currículo de 12 semanas y 26 lecciones sobre **Aprendizaje Automático**. En este currículo, aprenderás sobre lo que a veces se llama **aprendizaje automático clásico**, utilizando principalmente Scikit-learn como biblioteca y evitando el aprendizaje profundo, que se cubre en nuestro [currículo de IA para Principiantes](https://aka.ms/ai4beginners). Combina estas lecciones con nuestro [currículo de Ciencia de Datos para Principiantes](https://aka.ms/ds4beginners), ¡también! -Viaja con nosotros por el mundo mientras aplicamos estas técnicas clásicas a datos de muchas áreas del mundo. Cada lección incluye cuestionarios antes y después de la lección, instrucciones escritas para completar la lección, una solución, una tarea y más. Nuestra pedagogía basada en proyectos te permite aprender mientras construyes, una forma comprobada de que las nuevas habilidades se queden contigo. +Viaja con nosotros por el mundo mientras aplicamos estas técnicas clásicas a datos de muchas áreas del mundo. Cada lección incluye cuestionarios previos y posteriores a la lección, instrucciones escritas para completar la lección, una solución, una tarea y más. Nuestra pedagogía basada en proyectos te permite aprender mientras construyes, una forma comprobada de que las nuevas habilidades "se queden". **✍️ Un agradecimiento especial a nuestros autores** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu y Amy Boyd @@ -47,41 +47,41 @@ Viaja con nosotros por el mundo mientras aplicamos estas técnicas clásicas a d **🙏 Agradecimiento especial 🙏 a nuestros autores, revisores y colaboradores de contenido Microsoft Student Ambassador**, en particular Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila y Snigdha Agarwal -**🤩 Gratitud extra a los Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi y Vidushi Gupta por nuestras lecciones de R!** +**🤩 Gratitud extra a los Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi y Vidushi Gupta por nuestras lecciones en R!** # Comenzando Sigue estos pasos: 1. **Haz un Fork del Repositorio**: Haz clic en el botón "Fork" en la esquina superior derecha de esta página. -2. **Clona el Repositorio**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +2. **Clona el Repositorio**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [encuentra todos los recursos adicionales para este curso en nuestra colección de Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **¿Necesitas ayuda?** Consulta nuestra [Guía de Solución de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluciones a problemas comunes con la instalación, configuración y ejecución de las lecciones. +> 🔧 **¿Necesitas ayuda?** Consulta nuestra [Guía de Solución de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluciones a problemas comunes con la instalación, configuración y ejecución de lecciones. -**[Estudiantes](https://aka.ms/student-page)**, para usar este currículo, haz un fork del repositorio completo en tu propia cuenta de GitHub y completa los ejercicios por tu cuenta o en grupo: +**[Estudiantes](https://aka.ms/student-page)**, para usar este currículo, haz un fork de todo el repositorio en tu propia cuenta de GitHub y completa los ejercicios por tu cuenta o con un grupo: - Comienza con un cuestionario previo a la lección. - Lee la lección y completa las actividades, haciendo pausas y reflexionando en cada verificación de conocimiento. -- Intenta crear los proyectos comprendiendo las lecciones en lugar de ejecutar el código de solución; sin embargo, ese código está disponible en las carpetas `/solution` en cada lección basada en proyectos. +- Intenta crear los proyectos comprendiendo las lecciones en lugar de ejecutar el código de solución; sin embargo, ese código está disponible en las carpetas `/solution` en cada lección orientada a proyectos. - Realiza el cuestionario posterior a la lección. - Completa el desafío. - Completa la tarea. -- Después de completar un grupo de lecciones, visita el [Foro de Discusión](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) y "aprende en voz alta" completando la rúbrica PAT correspondiente. Un 'PAT' es una Herramienta de Evaluación de Progreso que es una rúbrica que completas para profundizar tu aprendizaje. También puedes reaccionar a otros PATs para que podamos aprender juntos. +- Después de completar un grupo de lecciones, visita el [Tablero de Discusión](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) y "aprende en voz alta" completando la rúbrica PAT correspondiente. Un 'PAT' es una Herramienta de Evaluación de Progreso que es una rúbrica que completas para profundizar tu aprendizaje. También puedes reaccionar a otros PATs para que podamos aprender juntos. > Para un estudio más profundo, recomendamos seguir estos módulos y rutas de aprendizaje de [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). **Profesores**, hemos [incluido algunas sugerencias](for-teachers.md) sobre cómo usar este currículo. ---- +--- -## Tutoriales en video +## Videos explicativos -Algunas de las lecciones están disponibles en formato de video corto. Puedes encontrar todos estos videos en las lecciones o en la [lista de reproducción ML para Principiantes en el canal de YouTube de Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) haciendo clic en la imagen a continuación. +Algunas de las lecciones están disponibles en formato de video corto. Puedes encontrar todos estos en las lecciones, o en la [lista de reproducción de ML para Principiantes en el canal de YouTube de Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) haciendo clic en la imagen a continuación. [![Banner de ML para principiantes](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.es.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) ---- +--- ## Conoce al Equipo @@ -89,23 +89,23 @@ Algunas de las lecciones están disponibles en formato de video corto. Puedes en **Gif por** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Haz clic en la imagen de arriba para ver un video sobre el proyecto y las personas que lo crearon. +> 🎥 ¡Haz clic en la imagen de arriba para ver un video sobre el proyecto y las personas que lo crearon! ---- +--- ## Pedagogía Hemos elegido dos principios pedagógicos al construir este currículo: asegurarnos de que sea **basado en proyectos prácticos** y que incluya **cuestionarios frecuentes**. Además, este currículo tiene un **tema común** para darle cohesión. -Al asegurarnos de que el contenido esté alineado con proyectos, el proceso se hace más atractivo para los estudiantes y se mejora la retención de conceptos. Además, un cuestionario de bajo riesgo antes de la clase establece la intención del estudiante hacia el aprendizaje de un tema, mientras que un segundo cuestionario después de la clase asegura una mayor retención. Este currículo fue diseñado para ser flexible y divertido y puede tomarse en su totalidad o en parte. Los proyectos comienzan pequeños y se vuelven cada vez más complejos al final del ciclo de 12 semanas. Este currículo también incluye un postscript sobre aplicaciones reales del aprendizaje automático, que puede usarse como crédito adicional o como base para discusión. +Al asegurarnos de que el contenido se alinee con proyectos, el proceso se hace más atractivo para los estudiantes y se mejora la retención de conceptos. Además, un cuestionario de bajo riesgo antes de una clase establece la intención del estudiante hacia el aprendizaje de un tema, mientras que un segundo cuestionario después de la clase asegura una mayor retención. Este currículo fue diseñado para ser flexible y divertido y puede tomarse en su totalidad o en parte. Los proyectos comienzan pequeños y se vuelven cada vez más complejos al final del ciclo de 12 semanas. Este currículo también incluye un epílogo sobre aplicaciones del mundo real del aprendizaje automático, que puede usarse como crédito adicional o como base para discusión. -> Encuentra nuestro [Código de Conducta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuciones](CONTRIBUTING.md), [Traducciones](TRANSLATIONS.md) y [Guía de Solución de Problemas](TROUBLESHOOTING.md). ¡Agradecemos tus comentarios constructivos! +> Encuentra nuestro [Código de Conducta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuciones](CONTRIBUTING.md), [Traducciones](TRANSLATIONS.md) y [Solución de Problemas](TROUBLESHOOTING.md). ¡Agradecemos tus comentarios constructivos! ## Cada lección incluye - sketchnote opcional - video complementario opcional -- tutorial en video (solo algunas lecciones) +- video explicativo (solo algunas lecciones) - [cuestionario de calentamiento previo a la lección](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - lección escrita - para lecciones basadas en proyectos, guías paso a paso sobre cómo construir el proyecto @@ -115,64 +115,62 @@ Al asegurarnos de que el contenido esté alineado con proyectos, el proceso se h - tarea - [cuestionario posterior a la lección](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Una nota sobre los idiomas**: Estas lecciones están escritas principalmente en Python, pero muchas también están disponibles en R. Para completar una lección en R, ve a la carpeta `/solution` y busca las lecciones en R. Incluyen una extensión .rmd que representa un archivo **R Markdown**, que puede definirse simplemente como una incrustación de `fragmentos de código` (de R u otros lenguajes) y un `encabezado YAML` (que guía cómo formatear salidas como PDF) en un `documento Markdown`. Como tal, sirve como un marco ejemplar de autoría para la ciencia de datos, ya que te permite combinar tu código, su salida y tus pensamientos al permitirte escribirlos en Markdown. Además, los documentos R Markdown pueden renderizarse en formatos de salida como PDF, HTML o Word. +> **Una nota sobre los idiomas**: Estas lecciones están escritas principalmente en Python, pero muchas también están disponibles en R. Para completar una lección en R, ve a la carpeta `/solution` y busca lecciones en R. Incluyen una extensión .rmd que representa un archivo **R Markdown**, que puede definirse simplemente como una integración de `fragmentos de código` (de R u otros lenguajes) y un `encabezado YAML` (que guía cómo formatear salidas como PDF) en un `documento Markdown`. Como tal, sirve como un marco de autoría ejemplar para la ciencia de datos, ya que te permite combinar tu código, su salida y tus pensamientos al permitirte escribirlos en Markdown. Además, los documentos R Markdown pueden renderizarse en formatos de salida como PDF, HTML o Word. -> **Una nota sobre los cuestionarios**: Todos los cuestionarios están contenidos en la [carpeta de la aplicación de cuestionarios](../../quiz-app), para un total de 52 cuestionarios de tres preguntas cada uno. Están vinculados desde las lecciones, pero la aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente; sigue las instrucciones en la carpeta `quiz-app` para alojarla localmente o implementarla en Azure. +> **Una nota sobre los cuestionarios**: Todos los cuestionarios están contenidos en la [carpeta de la aplicación de cuestionarios](../../quiz-app), para un total de 52 cuestionarios de tres preguntas cada uno. Están vinculados dentro de las lecciones, pero la aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente; sigue las instrucciones en la carpeta `quiz-app` para alojarla localmente o implementarla en Azure. | Número de Lección | Tema | Agrupación de Lecciones | Objetivos de Aprendizaje | Lección Vinculada | Autor | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | Introducción al aprendizaje automático | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Aprende los conceptos básicos del aprendizaje automático | [Lección](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | La historia del aprendizaje automático | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Aprende la historia detrás de este campo | [Lección](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen y Amy | -| 03 | Justicia y aprendizaje automático | [Introducción](1-Introduction/README.md) | ¿Cuáles son los importantes temas filosóficos sobre la justicia que los estudiantes deben considerar al construir y aplicar modelos de aprendizaje automático? | [Lección](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Técnicas para el aprendizaje automático | [Introducción](1-Introduction/README.md) | ¿Qué técnicas utilizan los investigadores de aprendizaje automático para construir modelos? | [Lección](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris y Jen | -| 05 | Introducción a la regresión | [Regresión](2-Regression/README.md) | Comienza con Python y Scikit-learn para modelos de regresión | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Precios de calabazas en Norteamérica 🎃 | [Regresión](2-Regression/README.md) | Visualiza y limpia datos en preparación para el aprendizaje automático | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Precios de calabazas en Norteamérica 🎃 | [Regresión](2-Regression/README.md) | Construye modelos de regresión lineal y polinómica | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen y Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | Precios de calabazas en Norteamérica 🎃 | [Regresión](2-Regression/README.md) | Construye un modelo de regresión logística | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Una aplicación web 🔌 | [Aplicación web](3-Web-App/README.md) | Construye una aplicación web para usar tu modelo entrenado | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Introducción a la clasificación | [Clasificación](4-Classification/README.md) | Limpia, prepara y visualiza tus datos; introducción a la clasificación | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen y Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Deliciosas cocinas asiáticas e indias 🍜 | [Clasificación](4-Classification/README.md) | Introducción a los clasificadores | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen y Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Deliciosas cocinas asiáticas e indias 🍜 | [Clasificación](4-Classification/README.md) | Más clasificadores | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen y Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Deliciosas cocinas asiáticas e indias 🍜 | [Clasificación](4-Classification/README.md) | Construye una aplicación web de recomendación usando tu modelo | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Introducción al clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Limpia, prepara y visualiza tus datos; Introducción al clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Explorando gustos musicales nigerianos 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Explora el método de clustering K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Introducción al procesamiento de lenguaje natural ☕️ | [Procesamiento de lenguaje natural](6-NLP/README.md) | Aprende los conceptos básicos sobre NLP construyendo un bot simple | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Tareas comunes de NLP ☕️ | [Procesamiento de lenguaje natural](6-NLP/README.md) | Profundiza tu conocimiento en NLP entendiendo las tareas comunes requeridas al tratar con estructuras de lenguaje | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Traducción y análisis de sentimientos ♥️ | [Procesamiento de lenguaje natural](6-NLP/README.md) | Traducción y análisis de sentimientos con Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Hoteles románticos de Europa ♥️ | [Procesamiento de lenguaje natural](6-NLP/README.md) | Análisis de sentimientos con reseñas de hoteles 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Hoteles románticos de Europa ♥️ | [Procesamiento de lenguaje natural](6-NLP/README.md) | Análisis de sentimientos con reseñas de hoteles 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Introducción a la predicción de series temporales | [Series temporales](7-TimeSeries/README.md) | Introducción a la predicción de series temporales | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Uso de energía mundial ⚡️ - predicción de series temporales con ARIMA | [Series temporales](7-TimeSeries/README.md) | Predicción de series temporales con ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Uso de energía mundial ⚡️ - predicción de series temporales con SVR | [Series temporales](7-TimeSeries/README.md) | Predicción de series temporales con Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Introducción al aprendizaje por refuerzo | [Aprendizaje por refuerzo](8-Reinforcement/README.md) | Introducción al aprendizaje por refuerzo con Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | ¡Ayuda a Peter a evitar al lobo! 🐺 | [Aprendizaje por refuerzo](8-Reinforcement/README.md) | Gimnasio de aprendizaje por refuerzo | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Escenarios y aplicaciones de aprendizaje automático en el mundo real | [ML en el mundo real](9-Real-World/README.md) | Aplicaciones interesantes y reveladoras del aprendizaje automático clásico | [Lección](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Equipo | -| Postscript | Depuración de modelos en aprendizaje automático usando el panel RAI | [ML en el mundo real](9-Real-World/README.md) | Depuración de modelos en aprendizaje automático usando componentes del panel de IA Responsable | [Lección](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 01 | Introducción al aprendizaje automático | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Aprende los conceptos básicos detrás del aprendizaje automático | [Lección](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | La historia del aprendizaje automático | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Aprende la historia que subyace en este campo | [Lección](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen y Amy | +| 03 | Equidad y aprendizaje automático | [Introducción](1-Introduction/README.md) | ¿Cuáles son los importantes temas filosóficos sobre la equidad que los estudiantes deben considerar al construir y aplicar modelos de ML? | [Lección](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Técnicas para el aprendizaje automático | [Introducción](1-Introduction/README.md) | ¿Qué técnicas utilizan los investigadores de ML para construir modelos de ML? | [Lección](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris y Jen | +| 05 | Introducción a la regresión | [Regresión](2-Regression/README.md) | Comienza con Python y Scikit-learn para modelos de regresión | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Precios de calabazas en América del Norte 🎃 | [Regresión](2-Regression/README.md) | Visualiza y limpia datos en preparación para ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Precios de calabazas en América del Norte 🎃 | [Regresión](2-Regression/README.md) | Construye modelos de regresión lineal y polinómica | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen y Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | Precios de calabazas en América del Norte 🎃 | [Regresión](2-Regression/README.md) | Construye un modelo de regresión logística | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | Una aplicación web 🔌 | [Aplicación Web](3-Web-App/README.md) | Construye una aplicación web para usar tu modelo entrenado | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Introducción a la clasificación | [Clasificación](4-Classification/README.md) | Limpia, prepara y visualiza tus datos; introducción a la clasificación | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen y Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Deliciosas cocinas asiáticas e indias 🍜 | [Clasificación](4-Classification/README.md) | Introducción a los clasificadores | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen y Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Deliciosas cocinas asiáticas e indias 🍜 | [Clasificación](4-Classification/README.md) | Más clasificadores | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen y Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Deliciosas cocinas asiáticas e indias 🍜 | [Clasificación](4-Classification/README.md) | Construye una aplicación web de recomendación usando tu modelo | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Introducción al clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Limpia, prepara y visualiza tus datos; Introducción al clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Explorando los gustos musicales nigerianos 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Explora el método de clustering K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Introducción al procesamiento de lenguaje natural ☕️ | [Procesamiento de lenguaje natural](6-NLP/README.md) | Aprende los conceptos básicos sobre NLP construyendo un bot simple | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Tareas comunes de NLP ☕️ | [Procesamiento de lenguaje natural](6-NLP/README.md) | Profundiza tu conocimiento de NLP entendiendo las tareas comunes al tratar con estructuras de lenguaje | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Traducción y análisis de sentimientos ♥️ | [Procesamiento de lenguaje natural](6-NLP/README.md) | Traducción y análisis de sentimientos con Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Hoteles románticos de Europa ♥️ | [Procesamiento de lenguaje natural](6-NLP/README.md) | Análisis de sentimientos con reseñas de hoteles 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Hoteles románticos de Europa ♥️ | [Procesamiento de lenguaje natural](6-NLP/README.md) | Análisis de sentimientos con reseñas de hoteles 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Introducción a la predicción de series temporales | [Series temporales](7-TimeSeries/README.md) | Introducción a la predicción de series temporales | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ Uso mundial de energía ⚡️ - predicción con ARIMA | [Series temporales](7-TimeSeries/README.md) | Predicción de series temporales con ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Uso mundial de energía ⚡️ - predicción con SVR | [Series temporales](7-TimeSeries/README.md) | Predicción de series temporales con Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Introducción al aprendizaje por refuerzo | [Aprendizaje por refuerzo](8-Reinforcement/README.md) | Introducción al aprendizaje por refuerzo con Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | ¡Ayuda a Peter a evitar al lobo! 🐺 | [Aprendizaje por refuerzo](8-Reinforcement/README.md) | Gimnasio de aprendizaje por refuerzo | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Escenarios y aplicaciones de ML en el mundo real | [ML en el mundo real](9-Real-World/README.md) | Aplicaciones interesantes y reveladoras del aprendizaje automático clásico | [Lección](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Equipo | +| Postscript | Depuración de modelos de ML con el panel RAI | [ML en el mundo real](9-Real-World/README.md) | Depuración de modelos en aprendizaje automático usando componentes del panel de IA Responsable | [Lección](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [encuentra todos los recursos adicionales para este curso en nuestra colección de Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Acceso sin conexión -Puedes ejecutar esta documentación sin conexión utilizando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Haz un fork de este repositorio, [instala Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) en tu máquina local y luego, en la carpeta raíz de este repositorio, escribe `docsify serve`. El sitio web se servirá en el puerto 3000 de tu localhost: `localhost:3000`. +Puedes ejecutar esta documentación sin conexión usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Haz un fork de este repositorio, [instala Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) en tu máquina local, y luego en la carpeta raíz de este repositorio, escribe `docsify serve`. El sitio web se servirá en el puerto 3000 de tu localhost: `localhost:3000`. ## PDFs -Encuentra un PDF del currículo con enlaces [aquí](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). - +Encuentra un PDF del plan de estudios con enlaces [aquí](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Otros Cursos ¡Nuestro equipo produce otros cursos! Echa un vistazo: - ### Azure / Edge / MCP / Agentes [![AZD para Principiantes](https://img.shields.io/badge/AZD%20para%20Principiantes-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IA en el Borde para Principiantes](https://img.shields.io/badge/IA%20en%20el%20Borde%20para%20Principiantes-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI para Principiantes](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20para%20Principiantes-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP para Principiantes](https://img.shields.io/badge/MCP%20para%20Principiantes-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Agentes de IA para Principiantes](https://img.shields.io/badge/Agentes%20de%20IA%20para%20Principiantes-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Serie de IA Generativa [![IA Generativa para Principiantes](https://img.shields.io/badge/IA%20Generativa%20para%20Principiantes-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IA Generativa (.NET)](https://img.shields.io/badge/IA%20Generativa%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -180,7 +178,7 @@ Encuentra un PDF del currículo con enlaces [aquí](https://microsoft.github.io/ [![IA Generativa (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/IA%20Generativa%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Aprendizaje Central [![ML para Principiantes](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Ciencia de Datos para Principiantes](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -196,19 +194,20 @@ Encuentra un PDF del currículo con enlaces [aquí](https://microsoft.github.io/ [![Copilot para Programación en Pareja con IA](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot para C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Aventura Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) - ## Obtener Ayuda -Si te quedas atascado o tienes preguntas sobre cómo construir aplicaciones de IA, únete a: +Si te quedas atascado o tienes preguntas sobre cómo construir aplicaciones de IA, únete a otros estudiantes y desarrolladores experimentados en discusiones sobre MCP. Es una comunidad de apoyo donde las preguntas son bienvenidas y el conocimiento se comparte libremente. -[![Discord de Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Discord de Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Si tienes comentarios sobre el producto o errores mientras construyes, visita: +Si tienes comentarios sobre productos o errores al construir, visita: -[![Foro de Desarrolladores de Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Foro de Desarrolladores de Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Descargo de responsabilidad**: -Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por lograr precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o imprecisiones. El documento original en su idioma nativo debe considerarse como la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de malentendidos o interpretaciones erróneas que surjan del uso de esta traducción. \ No newline at end of file +Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por lograr precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o imprecisiones. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de malentendidos o interpretaciones erróneas que surjan del uso de esta traducción. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/et/README.md b/translations/et/README.md index 609569656..9925c3295 100644 --- a/translations/et/README.md +++ b/translations/et/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[Araabia](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgaaria](../bg/README.md) | [Birma (Myanmar)](../my/README.md) | [Hiina (lihtsustatud)](../zh/README.md) | [Hiina (traditsiooniline, Hongkong)](../hk/README.md) | [Hiina (traditsiooniline, Macau)](../mo/README.md) | [Hiina (traditsiooniline, Taiwan)](../tw/README.md) | [Horvaatia](../hr/README.md) | [Tšehhi](../cs/README.md) | [Taani](../da/README.md) | [Hollandi](../nl/README.md) | [Eesti](./README.md) | [Soome](../fi/README.md) | [Prantsuse](../fr/README.md) | [Saksa](../de/README.md) | [Kreeka](../el/README.md) | [Heebrea](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungari](../hu/README.md) | [Indoneesia](../id/README.md) | [Itaalia](../it/README.md) | [Jaapani](../ja/README.md) | [Korea](../ko/README.md) | [Leedu](../lt/README.md) | [Malai](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Norra](../no/README.md) | [Pärsia (Farsi)](../fa/README.md) | [Poola](../pl/README.md) | [Portugali (Brasiilia)](../br/README.md) | [Portugali (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumeenia](../ro/README.md) | [Vene](../ru/README.md) | [Serbia (kirillitsa)](../sr/README.md) | [Slovaki](../sk/README.md) | [Sloveeni](../sl/README.md) | [Hispaania](../es/README.md) | [Suahiili](../sw/README.md) | [Rootsi](../sv/README.md) | [Tagalogi (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamili](../ta/README.md) | [Tai](../th/README.md) | [Türgi](../tr/README.md) | [Ukraina](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnami](../vi/README.md) - + +[Araabia](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgaaria](../bg/README.md) | [Birma (Myanmar)](../my/README.md) | [Hiina (lihtsustatud)](../zh/README.md) | [Hiina (traditsiooniline, Hongkong)](../hk/README.md) | [Hiina (traditsiooniline, Macau)](../mo/README.md) | [Hiina (traditsiooniline, Taiwan)](../tw/README.md) | [Horvaatia](../hr/README.md) | [Tšehhi](../cs/README.md) | [Taani](../da/README.md) | [Hollandi](../nl/README.md) | [Eesti](./README.md) | [Soome](../fi/README.md) | [Prantsuse](../fr/README.md) | [Saksa](../de/README.md) | [Kreeka](../el/README.md) | [Heebrea](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungari](../hu/README.md) | [Indoneesia](../id/README.md) | [Itaalia](../it/README.md) | [Jaapani](../ja/README.md) | [Korea](../ko/README.md) | [Leedu](../lt/README.md) | [Malai](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigeeria pidgin](../pcm/README.md) | [Norra](../no/README.md) | [Pärsia (Farsi)](../fa/README.md) | [Poola](../pl/README.md) | [Portugali (Brasiilia)](../br/README.md) | [Portugali (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumeenia](../ro/README.md) | [Vene](../ru/README.md) | [Serbia (kirillitsa)](../sr/README.md) | [Slovaki](../sk/README.md) | [Sloveeni](../sl/README.md) | [Hispaania](../es/README.md) | [Suahiili](../sw/README.md) | [Rootsi](../sv/README.md) | [Tagalogi (Filipiinid)](../tl/README.md) | [Tamili](../ta/README.md) | [Tai](../th/README.md) | [Türgi](../tr/README.md) | [Ukraina](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnami](../vi/README.md) + #### Liitu meie kogukonnaga -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Meil on käimas Discordi õppesari AI-ga, lisateavet leiate ja liituge meiega [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 18.–30. septembril 2025. Saate näpunäiteid ja nippe GitHub Copiloti kasutamiseks andmeteaduses. +Meil on käimas Discordi õppesari tehisintellektiga, lisateavet ja liitumist leiate [Õpi tehisintellektiga sari](https://aka.ms/learnwithai/discord) 18.–30. september 2025. Saate näpunäiteid ja nippe GitHub Copiloti kasutamiseks andmeteaduses. -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.et.png) +![Õpi tehisintellektiga sari](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.et.png) # Masinõpe algajatele - õppekava -> 🌍 Rännak ümber maailma, uurides masinõpet maailma kultuuride kaudu 🌍 +> 🌍 Rändame mööda maailma, uurides masinõpet läbi maailma kultuuride 🌍 -Microsofti pilveadvokaadid on rõõmsad pakkuma 12-nädalast, 26-õppetunnist koosnevat õppekava, mis käsitleb **masinõpet**. Selles õppekavas õpite tundma seda, mida mõnikord nimetatakse **klassikaliseks masinõppeks**, kasutades peamiselt Scikit-learn'i teeki ja vältides süvaõpet, mida käsitletakse meie [AI algajatele õppekavas](https://aka.ms/ai4beginners). Siduge need õppetunnid meie ['Andmeteadus algajatele' õppekavaga](https://aka.ms/ds4beginners), samuti! +Microsofti pilveadvokaadid on rõõmsad pakkuma 12-nädalast, 26-tunnist õppekava, mis käsitleb **masinõpet**. Selles õppekavas õpite tundma seda, mida mõnikord nimetatakse **klassikaliseks masinõppeks**, kasutades peamiselt Scikit-learn'i teeki ja vältides süvaõpet, mida käsitletakse meie [Tehisintellekt algajatele õppekavas](https://aka.ms/ai4beginners). Siduge need tunnid meie ['Andmeteadus algajatele' õppekavaga](https://aka.ms/ds4beginners), samuti! -Reisige koos meiega ümber maailma, rakendades neid klassikalisi tehnikaid andmetele paljudest maailma piirkondadest. Iga õppetund sisaldab enne ja pärast õppetundi tehtavaid teste, kirjalikke juhiseid õppetunni läbiviimiseks, lahendust, ülesannet ja palju muud. Meie projektipõhine pedagoogika võimaldab teil õppida ehitamise käigus, mis on tõestatud viis uute oskuste omandamiseks. +Reisige koos meiega mööda maailma, rakendades neid klassikalisi tehnikaid andmetele erinevatest maailma piirkondadest. Iga tund sisaldab eel- ja järelteste, kirjalikke juhiseid tunni läbiviimiseks, lahendust, ülesannet ja palju muud. Meie projektipõhine pedagoogika võimaldab teil õppida, samal ajal ehitades, mis on tõestatud viis uute oskuste omandamiseks. **✍️ Südamlik tänu meie autoritele** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu ja Amy Boyd **🎨 Tänu ka meie illustraatoritele** Tomomi Imura, Dasani Madipalli ja Jen Looper -**🙏 Eriline tänu 🙏 meie Microsofti tudengisaadikutele, autoritele, retsensentidele ja sisupakkujatele**, eelkõige Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila ja Snigdha Agarwal +**🙏 Eriline tänu 🙏 meie Microsofti tudengisaadikutele, autoritele, retsensentidele ja sisupakkujatele**, eriti Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila ja Snigdha Agarwal -**🤩 Eriline tänu Microsofti tudengisaadikutele Eric Wanjau, Jasleen Sondhi ja Vidushi Gupta meie R-õppetundide eest!** +**🤩 Eriline tänu Microsofti tudengisaadikutele Eric Wanjau, Jasleen Sondhi ja Vidushi Gupta meie R-tundide eest!** # Alustamine Järgige neid samme: -1. **Forkige repositoorium**: Klõpsake selle lehe paremas ülanurgas nuppu "Fork". +1. **Forkige repositoorium**: Klõpsake selle lehe paremas ülanurgas asuvat "Fork" nuppu. 2. **Kloonige repositoorium**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [leidke kõik selle kursuse lisamaterjalid meie Microsoft Learn kollektsioonist](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) - -> 🔧 **Vajate abi?** Vaadake meie [tõrkeotsingu juhendit](TROUBLESHOOTING.md), et leida lahendusi levinud probleemidele, mis on seotud paigaldamise, seadistamise ja õppetundide läbiviimisega. +> [leidke kõik selle kursuse lisamaterjalid meie Microsoft Learn kogumikust](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> 🔧 **Vajate abi?** Vaadake meie [Tõrkeotsingu juhendit](TROUBLESHOOTING.md), et leida lahendusi levinud probleemidele, mis on seotud paigaldamise, seadistamise ja tundide läbiviimisega. **[Õpilased](https://aka.ms/student-page)**, selle õppekava kasutamiseks forkige kogu repositoorium oma GitHubi kontole ja täitke harjutused iseseisvalt või grupis: -- Alustage enne loengut tehtava testiga. -- Lugege loengut ja täitke tegevused, peatudes ja mõeldes iga teadmiste kontrolli juures. -- Proovige projekte luua, mõistes õppetunde, mitte lihtsalt lahenduskoodi käivitades; kuid see kood on saadaval iga projektipõhise õppetunni `/solution` kaustades. -- Tehke pärast loengut test. +- Alustage eeltestiga. +- Lugege loengut ja täitke tegevused, peatudes ja mõtiskledes iga teadmiste kontrolli juures. +- Proovige projekte luua, mõistes tunde, mitte lihtsalt lahenduskoodi käivitades; siiski on see kood saadaval iga projektipõhise tunni `/solution` kaustades. +- Tehke järeltest. - Täitke väljakutse. - Täitke ülesanne. -- Pärast õppetundide grupi lõpetamist külastage [arutelufoorumit](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ja "õppige valjult", täites vastava PAT rubriigi. 'PAT' on edusammude hindamise tööriist, mis on rubriik, mille täidate oma õppimise edendamiseks. Samuti saate reageerida teiste PAT-idele, et saaksime koos õppida. +- Pärast tundide grupi lõpetamist külastage [Arutelufoorumit](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ja "õppige valjult", täites vastava PAT rubriigi. 'PAT' on edusammude hindamise tööriist, mis on rubriik, mille täidate oma õppimise edendamiseks. Samuti saate reageerida teiste PAT-dele, et saaksime koos õppida. -> Edasiseks õppimiseks soovitame järgida neid [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) mooduleid ja õpiteekondi. +> Edasiseks õppimiseks soovitame järgida neid [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) mooduleid ja õpiteid. **Õpetajad**, oleme [lisanud mõned soovitused](for-teachers.md), kuidas seda õppekava kasutada. @@ -78,19 +77,19 @@ Järgige neid samme: ## Videoõpetused -Mõned õppetunnid on saadaval lühivideotena. Kõik need leiate õppetundide seest või [ML algajatele playlistilt Microsoft Developer YouTube'i kanalil](https://aka.ms/ml-beginners-videos), klõpsates alloleval pildil. +Mõned tunnid on saadaval lühivideotena. Leiate need kõik tundide seest või [ML algajatele esitusloendist Microsoft Developer YouTube'i kanalil](https://aka.ms/ml-beginners-videos), klõpsates alloleval pildil. -[![ML algajatele banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.et.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML algajatele bänner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.et.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## Tutvu meeskonnaga -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Reklaamvideo](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif autor** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klõpsake ülaloleval pildil, et vaadata videot projekti ja selle loojate kohta! +> 🎥 Klõpsake ülaloleval pildil, et vaadata videot projektist ja selle loojatest! --- @@ -98,73 +97,73 @@ Mõned õppetunnid on saadaval lühivideotena. Kõik need leiate õppetundide se Selle õppekava loomisel oleme valinud kaks pedagoogilist põhimõtet: tagada, et see on praktiline **projektipõhine** ja et see sisaldab **sagedasi teste**. Lisaks on sellel õppekaval ühine **teema**, mis annab sellele ühtsuse. -Tagades, et sisu vastab projektidele, muutub protsess õpilastele kaasahaaravamaks ja kontseptsioonide omandamine paraneb. Lisaks seab madala panusega test enne tundi õpilasele eesmärgi teema õppimiseks, samas kui teine test pärast tundi tagab edasise omandamise. See õppekava on loodud paindlikuks ja lõbusaks ning seda saab võtta tervikuna või osaliselt. Projektid algavad väikestest ja muutuvad 12-nädalase tsükli lõpuks üha keerukamaks. See õppekava sisaldab ka järelmärkust ML-i reaalse maailma rakenduste kohta, mida saab kasutada lisapunktide saamiseks või arutelu aluseks. +Tagades, et sisu on seotud projektidega, muutub protsess õpilastele kaasahaaravamaks ja kontseptsioonide omandamine suureneb. Lisaks seab madala panusega test enne tundi õpilase eesmärgi õppida teemat, samas kui teine test pärast tundi tagab edasise omandamise. See õppekava on loodud paindlikuks ja lõbusaks ning seda saab võtta tervikuna või osaliselt. Projektid algavad väikestest ja muutuvad 12-nädalase tsükli lõpuks järjest keerukamaks. See õppekava sisaldab ka järelmärkust ML-i reaalmaailma rakenduste kohta, mida saab kasutada lisapunktide saamiseks või arutelu aluseks. -> Leidke meie [käitumisjuhend](CODE_OF_CONDUCT.md), [kaastöö](CONTRIBUTING.md), [tõlkimise](TRANSLATIONS.md) ja [tõrkeotsingu](TROUBLESHOOTING.md) juhised. Ootame teie konstruktiivset tagasisidet! +> Vaadake meie [Käitumisjuhendit](CODE_OF_CONDUCT.md), [Kaastöö tegemise juhendit](CONTRIBUTING.md), [Tõlkimise juhendit](TRANSLATIONS.md) ja [Tõrkeotsingu juhendit](TROUBLESHOOTING.md). Ootame teie konstruktiivset tagasisidet! -## Iga õppetund sisaldab +## Iga tund sisaldab -- valikulist visandmärkust -- valikulist täiendavat videot -- videoõpetust (ainult mõned õppetunnid) -- [enne loengut tehtavat soojendustesti](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- kirjalikku õppetundi -- projektipõhiste õppetundide puhul samm-sammult juhendeid projekti loomiseks -- teadmiste kontrolli -- väljakutset -- täiendavat lugemist -- ülesannet -- [pärast loengut tehtavat testi](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- valikuline visandmärkmed +- valikuline lisavideo +- videoõpetus (ainult mõned tunnid) +- [eeltest](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- kirjalik tund +- projektipõhiste tundide jaoks samm-sammult juhised projekti loomiseks +- teadmiste kontrollid +- väljakutse +- lisalugemine +- ülesanne +- [järgtest](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Märkus keelte kohta**: Need õppetunnid on peamiselt kirjutatud Pythonis, kuid paljud on saadaval ka R-is. R-õppetunni läbimiseks minge `/solution` kausta ja otsige R-õppetunde. Need sisaldavad .rmd laiendit, mis tähistab **R Markdown** faili, mida saab lihtsalt määratleda kui `koodilõikude` (R-i või teiste keelte) ja `YAML päise` (mis juhendab, kuidas vormindada väljundeid, nagu PDF) `Markdown dokumendis` sisestamist. Seega toimib see eeskujulikuna autoriraamistikuna andmeteaduse jaoks, kuna see võimaldab teil kombineerida oma koodi, selle väljundit ja oma mõtteid, võimaldades teil need Markdownis kirja panna. Lisaks saab R Markdown dokumente renderdada väljundvormingutesse, nagu PDF, HTML või Word. +> **Märkus keelte kohta**: Need tunnid on peamiselt kirjutatud Pythonis, kuid paljud on saadaval ka R-is. R-tunni läbiviimiseks minge `/solution` kausta ja otsige R-tunde. Need sisaldavad .rmd laiendit, mis tähistab **R Markdown** faili, mida saab lihtsalt määratleda kui `koodilõikude` (R-i või muude keelte) ja `YAML päise` (mis juhendab, kuidas vormindada väljundeid, nagu PDF) `Markdown dokumendis` ühendamist. Seega toimib see eeskujuliku autorlusraamistikuna andmeteaduse jaoks, kuna see võimaldab teil kombineerida oma koodi, selle väljundit ja oma mõtteid, kirjutades need Markdownis. Lisaks saab R Markdown dokumente renderdada väljundvormingutesse, nagu PDF, HTML või Word. -> **Märkus testide kohta**: Kõik testid on [Testirakenduse kaustas](../../quiz-app), kokku 52 testi, millest igaüks sisaldab kolme küsimust. Need on lingitud õppetundidest, kuid testirakendust saab käivitada kohapeal; järgige juhiseid `quiz-app` kaustas, et seda kohapeal hostida või Azure'i juurutada. +> **Märkus testide kohta**: Kõik testid on [Testirakenduse kaustas](../../quiz-app), kokku 52 testi, millest igaüks sisaldab kolme küsimust. Need on lingitud tundide seest, kuid testirakendust saab käivitada kohapeal; järgige juhiseid `quiz-app` kaustas, et seda kohapeal majutada või Azure'i juurutada. -| Õppetunni number | Teema | Õppetundide rühmitus | Õpieesmärgid | Lingitud õppetund | Autor | +| Tunni number | Teema | Tunni rühmitus | Õpieesmärgid | Lingitud tund | Autor | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | Sissejuhatus masinõppesse | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Õpi masinõppe põhimõisteid | [Õppetund](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | Masinõppe ajalugu | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Tutvu selle valdkonna ajaloolise taustaga | [Õppetund](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen ja Amy | -| 03 | Õiglus ja masinõpe | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Millised olulised filosoofilised küsimused seoses õiglusega peaksid õpilased arvesse võtma ML mudelite loomisel ja rakendamisel? | [Õppetund](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Masinõppe tehnikad | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Milliseid tehnikaid kasutavad ML teadlased mudelite loomiseks? | [Õppetund](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris ja Jen | -| 05 | Sissejuhatus regressiooni | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Alusta Pythoniga ja Scikit-learniga regressioonimudelite jaoks | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Põhja-Ameerika kõrvitsahinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Visualiseeri ja puhasta andmeid ML ettevalmistamiseks | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Põhja-Ameerika kõrvitsahinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Loo lineaar- ja polünoomregressioonimudelid | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen ja Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | Põhja-Ameerika kõrvitsahinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Loo logistiline regressioonimudel | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Veebirakendus 🔌 | [Veebirakendus](3-Web-App/README.md) | Loo veebirakendus oma treenitud mudeli kasutamiseks | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Sissejuhatus klassifitseerimisse | [Klassifitseerimine](4-Classification/README.md) | Puhasta, ettevalmista ja visualiseeri oma andmeid; sissejuhatus klassifitseerimisse | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Maitsvad Aasia ja India köögid 🍜 | [Klassifitseerimine](4-Classification/README.md) | Sissejuhatus klassifikaatoritesse | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Maitsvad Aasia ja India köögid 🍜 | [Klassifitseerimine](4-Classification/README.md) | Rohkem klassifikaatoreid | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Maitsvad Aasia ja India köögid 🍜 | [Klassifitseerimine](4-Classification/README.md) | Loo soovitusrakendus, kasutades oma mudelit | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Sissejuhatus klasterdamisse | [Klasterdamine](5-Clustering/README.md) | Puhasta, ettevalmista ja visualiseeri oma andmeid; sissejuhatus klasterdamisse | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Nigeeria muusikamaitse uurimine 🎧 | [Klasterdamine](5-Clustering/README.md) | Uuri K-Meansi klasterdamise meetodit | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Sissejuhatus loomuliku keele töötlemisse ☕️ | [Loomuliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Õpi NLP põhitõdesid, luues lihtsa boti | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Tavalised NLP ülesanded ☕️ | [Loomuliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Süvenda oma NLP teadmisi, mõistes keele struktuuridega seotud tavalisi ülesandeid | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Tõlkimine ja sentimentide analüüs ♥️ | [Loomuliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Tõlkimine ja sentimentide analüüs Jane Austeni teostega | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Romantilised hotellid Euroopas ♥️ | [Loomuliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Sentimentide analüüs hotelliarvustustega 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Romantilised hotellid Euroopas ♥️ | [Loomuliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Sentimentide analüüs hotelliarvustustega 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Sissejuhatus ajareekide prognoosimisse | [Ajaread](7-TimeSeries/README.md) | Sissejuhatus ajareekide prognoosimisse | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Maailma energiatarbimine ⚡️ - ajareekide prognoosimine ARIMA-ga | [Ajaread](7-TimeSeries/README.md) | Ajareekide prognoosimine ARIMA meetodiga | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Maailma energiatarbimine ⚡️ - ajareekide prognoosimine SVR-iga | [Ajaread](7-TimeSeries/README.md) | Ajareekide prognoosimine toetavate vektorite regressori abil | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Sissejuhatus tugevdusõppesse | [Tugevdusõpe](8-Reinforcement/README.md) | Sissejuhatus tugevdusõppesse Q-õppega | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Aita Peteril hundist pääseda! 🐺 | [Tugevdusõpe](8-Reinforcement/README.md) | Tugevdusõppe Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Masinõppe stsenaariumid ja rakendused päriselus | [ML päriselus](9-Real-World/README.md) | Huvitavad ja paljastavad klassikalise masinõppe rakendused päriselus | [Õppetund](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Meeskond | -| Postscript | Mudelite silumine masinõppes RAI armatuurlaua abil | [ML päriselus](9-Real-World/README.md) | Mudelite silumine masinõppes, kasutades vastutustundliku AI armatuurlaua komponente | [Õppetund](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 01 | Masinõppe sissejuhatus | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Õpi masinõppe põhimõisteid | [Õppetund](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | Masinõppe ajalugu | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Õpi tundma selle valdkonna ajalugu | [Õppetund](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen ja Amy | +| 03 | Õiglus ja masinõpe | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Millised olulised filosoofilised küsimused õiglusest peaksid õpilased arvesse võtma ML mudelite loomisel ja rakendamisel? | [Õppetund](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Masinõppe tehnikad | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Milliseid tehnikaid kasutavad ML teadlased mudelite loomiseks? | [Õppetund](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris ja Jen | +| 05 | Regressiooni sissejuhatus | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Alusta Pythoniga ja Scikit-learniga regressioonimudelite jaoks | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Põhja-Ameerika kõrvitsahinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Visualiseeri ja puhasta andmeid ML-i ettevalmistamiseks | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Põhja-Ameerika kõrvitsahinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Loo lineaar- ja polünoomregressioonimudelid | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen ja Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | Põhja-Ameerika kõrvitsahinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Loo logistiline regressioonimudel | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | Veebirakendus 🔌 | [Veebirakendus](3-Web-App/README.md) | Loo veebirakendus oma treenitud mudeli kasutamiseks | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Klassifikatsiooni sissejuhatus | [Klassifikatsioon](4-Classification/README.md) | Puhasta, valmista ette ja visualiseeri oma andmeid; sissejuhatus klassifikatsiooni | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Maitsvad Aasia ja India köögid 🍜 | [Klassifikatsioon](4-Classification/README.md) | Sissejuhatus klassifikaatoritesse | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Maitsvad Aasia ja India köögid 🍜 | [Klassifikatsioon](4-Classification/README.md) | Rohkem klassifikaatoreid | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Maitsvad Aasia ja India köögid 🍜 | [Klassifikatsioon](4-Classification/README.md) | Loo soovitusrakendus, kasutades oma mudelit | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Klasterdamise sissejuhatus | [Klasterdamine](5-Clustering/README.md) | Puhasta, valmista ette ja visualiseeri oma andmeid; sissejuhatus klasterdamisse | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Nigeeria muusikamaitsete uurimine 🎧 | [Klasterdamine](5-Clustering/README.md) | Uuri K-Meansi klasterdamismeetodit | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Loomuliku keele töötlemise sissejuhatus ☕️ | [Loomulik keel](6-NLP/README.md) | Õpi NLP põhitõdesid, luues lihtsa boti | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Levinud NLP ülesanded ☕️ | [Loomulik keel](6-NLP/README.md) | Süvenda oma NLP teadmisi, mõistes levinud ülesandeid, mis on seotud keelestruktuuridega | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Tõlkimine ja sentimentanalüüs ♥️ | [Loomulik keel](6-NLP/README.md) | Tõlkimine ja sentimentanalüüs Jane Austeni teostega | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Romantilised hotellid Euroopas ♥️ | [Loomulik keel](6-NLP/README.md) | Sentimentanalüüs hotelliarvustustega 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Romantilised hotellid Euroopas ♥️ | [Loomulik keel](6-NLP/README.md) | Sentimentanalüüs hotelliarvustustega 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Ajasarjade prognoosimise sissejuhatus | [Ajasarjad](7-TimeSeries/README.md) | Sissejuhatus ajasarjade prognoosimisse | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ Maailma energiatarbimine ⚡️ - ajasarjade prognoosimine ARIMA-ga | [Ajasarjad](7-TimeSeries/README.md) | Ajasarjade prognoosimine ARIMA meetodiga | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Maailma energiatarbimine ⚡️ - ajasarjade prognoosimine SVR-iga | [Ajasarjad](7-TimeSeries/README.md) | Ajasarjade prognoosimine toetusvektori regressori abil | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Tugevdamisõppe sissejuhatus | [Tugevdamisõpe](8-Reinforcement/README.md) | Sissejuhatus tugevdamisõppesse Q-õppega | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Aita Peteril hunti vältida! 🐺 | [Tugevdamisõpe](8-Reinforcement/README.md) | Tugevdamisõppe Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Reaalse maailma ML-situatsioonid ja rakendused | [ML looduses](9-Real-World/README.md) | Huvitavad ja paljastavad klassikalise ML-i reaalse maailma rakendused | [Õppetund](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Meeskond | +| Postscript | Mudelite silumine ML-is RAI armatuurlauaga | [ML looduses](9-Real-World/README.md) | Masinõppe mudelite silumine, kasutades vastutustundliku tehisintellekti armatuurlaua komponente | [Õppetund](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [Leia kõik täiendavad ressursid selle kursuse jaoks meie Microsoft Learn kogumikust](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -## Offline'i kasutamine +## Võimalus kasutada võrguühenduseta -Saad seda dokumentatsiooni kasutada offline'is, kasutades [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forki see repo, [paigalda Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) oma kohalikule masinale ja seejärel selle repo juurkataloogis sisesta `docsify serve`. Veebileht avaneb porti 3000 sinu localhostis: `localhost:3000`. +Saad seda dokumentatsiooni kasutada võrguühenduseta, kasutades [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forki see repo, [paigalda Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) oma kohalikku masinasse ja seejärel kirjuta selle repo juurkaustas `docsify serve`. Veebisait avaneb pordil 3000 sinu localhostis: `localhost:3000`. ## PDF-id Leia õppekava PDF koos linkidega [siit](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). - ## 🎒 Teised kursused -Meie meeskond toodab ka teisi kursusi! Vaata: +Meie meeskond loob ka teisi kursuseid! Vaata: + ### Azure / Edge / MCP / Agendid [![AZD algajatele](https://img.shields.io/badge/AZD%20algajatele-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI algajatele](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20algajatele-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -173,7 +172,7 @@ Meie meeskond toodab ka teisi kursusi! Vaata: --- -### Generatiivse AI sari +### Generatiivse tehisintellekti sari [![Generatiivne AI algajatele](https://img.shields.io/badge/Generatiivne%20AI%20algajatele-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generatiivne AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generatiivne%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generatiivne AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generatiivne%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -182,32 +181,35 @@ Meie meeskond toodab ka teisi kursusi! Vaata: --- ### Põhiõpe -[![ML algajatele](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Andmeteadus algajatele](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Tehisintellekt algajatele](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Küberjulgeolek algajatele](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Veebiarendus algajatele](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT algajatele](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR arendus algajatele](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML algajatele](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Andmeteadus algajatele](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Tehisintellekt algajatele](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Küberjulgeolek algajatele](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Veebiarendus algajatele](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT algajatele](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR arendus algajatele](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot seeria -[![Copilot AI paarisprogrammeerimiseks](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot C#/.NET jaoks](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot seiklus](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Copilot sari +[![Copilot tehisintellekti paarisprogrammeerimiseks](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot C#/.NET jaoks](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot seiklus](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + -## Abi saamine +## Abi saamine -Kui jääd hätta või sul on küsimusi AI rakenduste loomise kohta, liitu: +Kui jääd hätta või sul on küsimusi AI rakenduste loomise kohta, liitu teiste õppijate ja kogenud arendajatega MCP aruteludes. See on toetav kogukond, kus küsimused on teretulnud ja teadmisi jagatakse vabalt. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Kui sul on tagasisidet toodete kohta või esineb vigu rakenduste loomisel, külasta: +Kui sul on tagasisidet toodete kohta või esineb vigu arendamisel, külasta: -[![Azure AI Foundry arendajate foorum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry arendajate foorum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Lahtiütlus**: -See dokument on tõlgitud AI tõlketeenuse [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) abil. Kuigi püüame tagada täpsust, palume arvestada, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Algne dokument selle algses keeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitame kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta arusaamatuste või valesti tõlgenduste eest, mis võivad tekkida selle tõlke kasutamisest. \ No newline at end of file +See dokument on tõlgitud AI tõlketeenuse [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) abil. Kuigi püüame tagada täpsust, palume arvestada, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Algne dokument selle algses keeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitame kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta arusaamatuste või valesti tõlgenduste eest, mis võivad tekkida selle tõlke kasutamise tõttu. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/fa/README.md b/translations/fa/README.md index bb0953753..8d746ff8b 100644 --- a/translations/fa/README.md +++ b/translations/fa/README.md @@ -1,153 +1,153 @@ -[![مجوز GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![مشارکت‌کنندگان GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![مشکلات GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![درخواست‌های کشیدن GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs خوش‌آمدید](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![مجوز GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![مشارکت‌کنندگان GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![مشکلات GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![درخواست‌های کشیدن GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs خوش‌آمدید](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![تماشاچیان GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![انشعابات GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![ستاره‌های GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![تماشاچیان GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![انشعابات GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![ستاره‌های GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 پشتیبانی چندزبانه +### 🌐 پشتیبانی چندزبانه -#### پشتیبانی شده از طریق GitHub Action (خودکار و همیشه به‌روز) +#### پشتیبانی شده از طریق GitHub Action (خودکار و همیشه به‌روز) -[عربی](../ar/README.md) | [بنگالی](../bn/README.md) | [بلغاری](../bg/README.md) | [برمه‌ای (میانمار)](../my/README.md) | [چینی (ساده‌شده)](../zh/README.md) | [چینی (سنتی، هنگ‌کنگ)](../hk/README.md) | [چینی (سنتی، ماکائو)](../mo/README.md) | [چینی (سنتی، تایوان)](../tw/README.md) | [کرواتی](../hr/README.md) | [چکی](../cs/README.md) | [دانمارکی](../da/README.md) | [هلندی](../nl/README.md) | [استونیایی](../et/README.md) | [فنلاندی](../fi/README.md) | [فرانسوی](../fr/README.md) | [آلمانی](../de/README.md) | [یونانی](../el/README.md) | [عبری](../he/README.md) | [هندی](../hi/README.md) | [مجاری](../hu/README.md) | [اندونزیایی](../id/README.md) | [ایتالیایی](../it/README.md) | [ژاپنی](../ja/README.md) | [کره‌ای](../ko/README.md) | [لیتوانیایی](../lt/README.md) | [مالایی](../ms/README.md) | [مراتی](../mr/README.md) | [نپالی](../ne/README.md) | [نروژی](../no/README.md) | [فارسی](./README.md) | [لهستانی](../pl/README.md) | [پرتغالی (برزیل)](../br/README.md) | [پرتغالی (پرتغال)](../pt/README.md) | [پنجابی (گورموکی)](../pa/README.md) | [رومانیایی](../ro/README.md) | [روسی](../ru/README.md) | [صربی (سیریلیک)](../sr/README.md) | [اسلواکی](../sk/README.md) | [اسلوونیایی](../sl/README.md) | [اسپانیایی](../es/README.md) | [سواحیلی](../sw/README.md) | [سوئدی](../sv/README.md) | [تاگالوگ (فیلیپینی)](../tl/README.md) | [تامیلی](../ta/README.md) | [تایلندی](../th/README.md) | [ترکی](../tr/README.md) | [اوکراینی](../uk/README.md) | [اردو](../ur/README.md) | [ویتنامی](../vi/README.md) +[عربی](../ar/README.md) | [بنگالی](../bn/README.md) | [بلغاری](../bg/README.md) | [برمه‌ای (میانمار)](../my/README.md) | [چینی (ساده‌شده)](../zh/README.md) | [چینی (سنتی، هنگ‌کنگ)](../hk/README.md) | [چینی (سنتی، ماکائو)](../mo/README.md) | [چینی (سنتی، تایوان)](../tw/README.md) | [کرواتی](../hr/README.md) | [چکی](../cs/README.md) | [دانمارکی](../da/README.md) | [هلندی](../nl/README.md) | [استونیایی](../et/README.md) | [فنلاندی](../fi/README.md) | [فرانسوی](../fr/README.md) | [آلمانی](../de/README.md) | [یونانی](../el/README.md) | [عبری](../he/README.md) | [هندی](../hi/README.md) | [مجاری](../hu/README.md) | [اندونزیایی](../id/README.md) | [ایتالیایی](../it/README.md) | [ژاپنی](../ja/README.md) | [کره‌ای](../ko/README.md) | [لیتوانیایی](../lt/README.md) | [مالایی](../ms/README.md) | [مراتی](../mr/README.md) | [نپالی](../ne/README.md) | [پیجین نیجریه‌ای](../pcm/README.md) | [نروژی](../no/README.md) | [فارسی](./README.md) | [لهستانی](../pl/README.md) | [پرتغالی (برزیل)](../br/README.md) | [پرتغالی (پرتغال)](../pt/README.md) | [پنجابی (گرمکی)](../pa/README.md) | [رومانیایی](../ro/README.md) | [روسی](../ru/README.md) | [صربی (سیریلیک)](../sr/README.md) | [اسلواکی](../sk/README.md) | [اسلوونیایی](../sl/README.md) | [اسپانیایی](../es/README.md) | [سواحیلی](../sw/README.md) | [سوئدی](../sv/README.md) | [تاگالوگ (فیلیپینی)](../tl/README.md) | [تامیلی](../ta/README.md) | [تایلندی](../th/README.md) | [ترکی](../tr/README.md) | [اوکراینی](../uk/README.md) | [اردو](../ur/README.md) | [ویتنامی](../vi/README.md) -#### به جامعه ما بپیوندید +#### به جامعه ما بپیوندید -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ما یک سری یادگیری با هوش مصنوعی در Discord داریم، بیشتر بدانید و از تاریخ ۱۸ تا ۳۰ سپتامبر ۲۰۲۵ به ما بپیوندید در [سری یادگیری با هوش مصنوعی](https://aka.ms/learnwithai/discord). شما نکات و ترفندهای استفاده از GitHub Copilot برای علم داده را یاد خواهید گرفت. +ما یک سری یادگیری با هوش مصنوعی در Discord داریم، بیشتر بدانید و از تاریخ ۱۸ تا ۳۰ سپتامبر ۲۰۲۵ به ما بپیوندید. شما نکات و ترفندهای استفاده از GitHub Copilot برای علم داده را یاد خواهید گرفت. -![سری یادگیری با هوش مصنوعی](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.fa.png) +![سری یادگیری با هوش مصنوعی](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.fa.png) -# یادگیری ماشین برای مبتدیان - یک برنامه درسی +# یادگیری ماشین برای مبتدیان - یک برنامه درسی -> 🌍 به دور دنیا سفر کنید و یادگیری ماشین را از طریق فرهنگ‌های جهانی کشف کنید 🌍 +> 🌍 به دور دنیا سفر کنید و یادگیری ماشین را از طریق فرهنگ‌های جهانی کشف کنید 🌍 -مدافعان ابری در مایکروسافت خوشحال هستند که یک برنامه درسی ۱۲ هفته‌ای و ۲۶ درس درباره **یادگیری ماشین** ارائه دهند. در این برنامه درسی، شما درباره چیزی که گاهی اوقات **یادگیری ماشین کلاسیک** نامیده می‌شود، یاد خواهید گرفت، که عمدتاً از کتابخانه Scikit-learn استفاده می‌کند و از یادگیری عمیق که در برنامه درسی [هوش مصنوعی برای مبتدیان](https://aka.ms/ai4beginners) پوشش داده شده است، اجتناب می‌کند. این درس‌ها را با برنامه درسی ['علم داده برای مبتدیان'](https://aka.ms/ds4beginners) ما ترکیب کنید! +مدافعان ابری در مایکروسافت خوشحال هستند که یک برنامه درسی ۱۲ هفته‌ای و ۲۶ درس درباره **یادگیری ماشین** ارائه دهند. در این برنامه درسی، شما درباره چیزی که گاهی به عنوان **یادگیری ماشین کلاسیک** شناخته می‌شود، یاد خواهید گرفت، که عمدتاً از کتابخانه Scikit-learn استفاده می‌کند و از یادگیری عمیق که در برنامه درسی [هوش مصنوعی برای مبتدیان](https://aka.ms/ai4beginners) پوشش داده شده است، اجتناب می‌کند. این درس‌ها را با برنامه درسی ['علم داده برای مبتدیان'](https://aka.ms/ds4beginners) ترکیب کنید! -با ما به دور دنیا سفر کنید و این تکنیک‌های کلاسیک را بر روی داده‌های مناطق مختلف جهان اعمال کنید. هر درس شامل آزمون‌های قبل و بعد از درس، دستورالعمل‌های نوشتاری برای تکمیل درس، یک راه‌حل، یک تکلیف و موارد دیگر است. روش آموزشی مبتنی بر پروژه ما به شما امکان می‌دهد در حین ساختن یاد بگیرید، که یک روش اثبات‌شده برای تثبیت مهارت‌های جدید است. +با ما به دور دنیا سفر کنید و این تکنیک‌های کلاسیک را به داده‌های مناطق مختلف جهان اعمال کنید. هر درس شامل آزمون‌های قبل و بعد از درس، دستورالعمل‌های نوشته شده برای تکمیل درس، یک راه‌حل، یک تکلیف و موارد دیگر است. روش آموزشی مبتنی بر پروژه ما به شما امکان می‌دهد در حین ساختن یاد بگیرید، که یک روش اثبات شده برای تثبیت مهارت‌های جدید است. -**✍️ تشکر فراوان از نویسندگان ما** جن لوپر، استفن هاول، فرانچسکا لازری، تومومی ایمورا، کاسی برویو، دیمیتری سوشنیکوف، کریس نورینگ، انیربان موکرجی، اورنلا آلتونیان، روث یاکوبو و ایمی بوید +**✍️ تشکر فراوان از نویسندگان ما** Jen Looper، Stephen Howell، Francesca Lazzeri، Tomomi Imura، Cassie Breviu، Dmitry Soshnikov، Chris Noring، Anirban Mukherjee، Ornella Altunyan، Ruth Yakubu و Amy Boyd -**🎨 همچنین از تصویرگران ما تشکر می‌کنیم** تومومی ایمورا، داسانی مدیپالی و جن لوپر +**🎨 همچنین تشکر از تصویرگران ما** Tomomi Imura، Dasani Madipalli و Jen Looper -**🙏 تشکر ویژه 🙏 از نویسندگان، بازبینان و مشارکت‌کنندگان محتوای سفیران دانشجویی مایکروسافت**، به‌ویژه ریشیت داگلی، محمد ساکیب خان اینان، روهان راج، الکساندرو پتروسکو، آبیشک جایسوال، ناورین تاباسوم، ایوان سامویلا و اسنیگدا آگاروال +**🙏 تشکر ویژه 🙏 از نویسندگان، بازبینان و مشارکت‌کنندگان محتوای Microsoft Student Ambassador**، به ویژه Rishit Dagli، Muhammad Sakib Khan Inan، Rohan Raj، Alexandru Petrescu، Abhishek Jaiswal، Nawrin Tabassum، Ioan Samuila و Snigdha Agarwal -**🤩 سپاس ویژه از سفیران دانشجویی مایکروسافت اریک وانجاو، جاسلین سوندی و ویدوشی گوپتا برای درس‌های R ما!** +**🤩 سپاسگزاری ویژه از Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau، Jasleen Sondhi و Vidushi Gupta برای درس‌های R ما!** -# شروع کار +# شروع کار -این مراحل را دنبال کنید: -1. **انشعاب مخزن**: روی دکمه "Fork" در گوشه بالا-راست این صفحه کلیک کنید. -2. **کلون کردن مخزن**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +این مراحل را دنبال کنید: +1. **انشعاب مخزن**: روی دکمه "Fork" در گوشه بالا سمت راست این صفحه کلیک کنید. +2. **کلون کردن مخزن**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [تمام منابع اضافی برای این دوره را در مجموعه Microsoft Learn ما پیدا کنید](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [تمام منابع اضافی برای این دوره را در مجموعه Microsoft Learn ما پیدا کنید](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **نیاز به کمک دارید؟** راهنمای [رفع مشکلات](TROUBLESHOOTING.md) ما را برای حل مشکلات رایج در نصب، راه‌اندازی و اجرای درس‌ها بررسی کنید. +> 🔧 **نیاز به کمک دارید؟** راهنمای [رفع مشکلات](TROUBLESHOOTING.md) ما را برای حل مشکلات رایج در نصب، راه‌اندازی و اجرای درس‌ها بررسی کنید. -**[دانشجویان](https://aka.ms/student-page)**، برای استفاده از این برنامه درسی، کل مخزن را به حساب GitHub خود انشعاب دهید و تمرین‌ها را به‌تنهایی یا با گروهی کامل کنید: +**[دانش‌آموزان](https://aka.ms/student-page)**، برای استفاده از این برنامه درسی، کل مخزن را به حساب GitHub خود انشعاب دهید و تمرین‌ها را به صورت فردی یا گروهی انجام دهید: -- با یک آزمون پیش از درس شروع کنید. -- درس را بخوانید و فعالیت‌ها را کامل کنید، در هر بررسی دانش توقف کنید و تأمل کنید. -- سعی کنید پروژه‌ها را با درک درس‌ها ایجاد کنید، نه با اجرای کد راه‌حل؛ با این حال، آن کد در پوشه‌های `/solution` در هر درس مبتنی بر پروژه موجود است. -- آزمون پس از درس را انجام دهید. -- چالش را کامل کنید. -- تکلیف را کامل کنید. -- پس از تکمیل یک گروه درس، به [تابلوی بحث](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) مراجعه کنید و با پر کردن معیار مناسب PAT، "بلند فکر کنید". یک 'PAT' ابزار ارزیابی پیشرفت است که یک معیار است که شما برای پیشرفت یادگیری خود پر می‌کنید. شما همچنین می‌توانید به PAT‌های دیگر واکنش نشان دهید تا با هم یاد بگیریم. +- با آزمون قبل از درس شروع کنید. +- درس را بخوانید و فعالیت‌ها را انجام دهید، در هر بررسی دانش توقف کنید و تأمل کنید. +- سعی کنید پروژه‌ها را با درک درس‌ها ایجاد کنید، نه با اجرای کد راه‌حل؛ با این حال، آن کد در پوشه‌های `/solution` در هر درس مبتنی بر پروژه موجود است. +- آزمون بعد از درس را انجام دهید. +- چالش را کامل کنید. +- تکلیف را کامل کنید. +- پس از تکمیل یک گروه درس، به [تابلوی بحث](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) مراجعه کنید و با پر کردن ابزار ارزیابی پیشرفت مناسب PAT، "بلند یاد بگیرید". یک 'PAT' ابزار ارزیابی پیشرفت است که یک معیار است که شما برای پیشرفت یادگیری خود پر می‌کنید. شما همچنین می‌توانید به PAT‌های دیگر واکنش نشان دهید تا با هم یاد بگیریم. -> برای مطالعه بیشتر، توصیه می‌کنیم این ماژول‌ها و مسیرهای یادگیری [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) را دنبال کنید. +> برای مطالعه بیشتر، توصیه می‌کنیم این [ماژول‌ها و مسیرهای یادگیری Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) را دنبال کنید. -**معلمان**، ما [برخی پیشنهادات](for-teachers.md) در مورد نحوه استفاده از این برنامه درسی را ارائه داده‌ایم. +**معلمان**، ما [برخی پیشنهادات](for-teachers.md) در مورد نحوه استفاده از این برنامه درسی را گنجانده‌ایم. --- -## راهنمای ویدئویی +## راهنمای ویدئویی -برخی از درس‌ها به صورت ویدئوهای کوتاه در دسترس هستند. می‌توانید همه این‌ها را درون درس‌ها یا در [لیست پخش یادگیری ماشین برای مبتدیان در کانال YouTube توسعه‌دهنده مایکروسافت](https://aka.ms/ml-beginners-videos) پیدا کنید، با کلیک بر روی تصویر زیر. +برخی از درس‌ها به صورت ویدئوی کوتاه در دسترس هستند. شما می‌توانید همه این‌ها را در درس‌ها یا در [لیست پخش ML برای مبتدیان در کانال YouTube توسعه‌دهنده مایکروسافت](https://aka.ms/ml-beginners-videos) پیدا کنید، با کلیک بر روی تصویر زیر. -[![بنر یادگیری ماشین برای مبتدیان](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.fa.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![بنر ML برای مبتدیان](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.fa.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## تیم را ملاقات کنید +## تیم را ملاقات کنید -[![ویدئوی تبلیغاتی](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![ویدئوی تبلیغاتی](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif توسط** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**گیف توسط** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 روی تصویر بالا کلیک کنید تا ویدئویی درباره پروژه و افرادی که آن را ایجاد کرده‌اند ببینید! +> 🎥 برای مشاهده ویدئویی درباره پروژه و افرادی که آن را ایجاد کرده‌اند، روی تصویر بالا کلیک کنید! --- -## روش آموزشی +## روش آموزشی -ما دو اصل آموزشی را هنگام ساخت این برنامه درسی انتخاب کرده‌ایم: اطمینان از اینکه این برنامه درسی **پروژه‌محور** و **شامل آزمون‌های مکرر** است. علاوه بر این، این برنامه درسی دارای یک **موضوع مشترک** است که به آن انسجام می‌بخشد. +ما دو اصل آموزشی را هنگام ساخت این برنامه درسی انتخاب کرده‌ایم: اطمینان از اینکه این برنامه مبتنی بر پروژه **عملی** است و اینکه شامل **آزمون‌های مکرر** می‌شود. علاوه بر این، این برنامه درسی دارای یک **موضوع مشترک** است که به آن انسجام می‌بخشد. -با اطمینان از اینکه محتوا با پروژه‌ها هماهنگ است، فرآیند برای دانش‌آموزان جذاب‌تر می‌شود و حفظ مفاهیم افزایش می‌یابد. علاوه بر این، یک آزمون کم‌ریسک قبل از کلاس، قصد دانش‌آموز را به سمت یادگیری یک موضوع تنظیم می‌کند، در حالی که یک آزمون دوم بعد از کلاس، حفظ بیشتر را تضمین می‌کند. این برنامه درسی به گونه‌ای طراحی شده است که انعطاف‌پذیر و سرگرم‌کننده باشد و می‌توان آن را به طور کامل یا جزئی انجام داد. پروژه‌ها کوچک شروع می‌شوند و تا پایان چرخه ۱۲ هفته‌ای به طور فزاینده‌ای پیچیده می‌شوند. این برنامه درسی همچنین شامل یک پس‌نوشت درباره کاربردهای واقعی یادگیری ماشین است که می‌تواند به عنوان اعتبار اضافی یا به عنوان پایه‌ای برای بحث استفاده شود. +با اطمینان از اینکه محتوا با پروژه‌ها هماهنگ است، فرآیند برای دانش‌آموزان جذاب‌تر می‌شود و حفظ مفاهیم افزایش می‌یابد. علاوه بر این، یک آزمون کم‌استرس قبل از کلاس، قصد دانش‌آموز را به سمت یادگیری یک موضوع هدایت می‌کند، در حالی که یک آزمون دوم بعد از کلاس، حفظ بیشتر را تضمین می‌کند. این برنامه درسی به گونه‌ای طراحی شده است که انعطاف‌پذیر و سرگرم‌کننده باشد و می‌توان آن را به طور کامل یا جزئی انجام داد. پروژه‌ها کوچک شروع می‌شوند و تا پایان چرخه ۱۲ هفته‌ای به طور فزاینده‌ای پیچیده می‌شوند. این برنامه درسی همچنین شامل یک پس‌نوشت درباره کاربردهای واقعی یادگیری ماشین است که می‌تواند به عنوان اعتبار اضافی یا به عنوان پایه‌ای برای بحث استفاده شود. -> دستورالعمل‌های [کد رفتار](CODE_OF_CONDUCT.md)، [مشارکت](CONTRIBUTING.md)، [ترجمه](TRANSLATIONS.md)، و [رفع مشکلات](TROUBLESHOOTING.md) ما را پیدا کنید. ما از بازخورد سازنده شما استقبال می‌کنیم! +> راهنمای [رفتار](CODE_OF_CONDUCT.md)، [مشارکت](CONTRIBUTING.md)، [ترجمه](TRANSLATIONS.md)، و [رفع مشکلات](TROUBLESHOOTING.md) ما را پیدا کنید. ما از بازخورد سازنده شما استقبال می‌کنیم! -## هر درس شامل +## هر درس شامل -- اسکچ‌نوت اختیاری -- ویدئوی تکمیلی اختیاری -- راهنمای ویدئویی (فقط برخی درس‌ها) -- [آزمون گرم کردن پیش از درس](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- درس نوشتاری -- برای درس‌های مبتنی بر پروژه، راهنماهای گام‌به‌گام درباره نحوه ساخت پروژه -- بررسی دانش -- یک چالش -- مطالعه تکمیلی -- تکلیف -- [آزمون پس از درس](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- اسکچ‌نوت اختیاری +- ویدئوی تکمیلی اختیاری +- راهنمای ویدئویی (فقط برخی درس‌ها) +- [آزمون گرم‌آپ قبل از درس](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- درس نوشته شده +- برای درس‌های مبتنی بر پروژه، راهنمای گام به گام برای ساخت پروژه +- بررسی دانش +- یک چالش +- مطالعه تکمیلی +- تکلیف +- [آزمون بعد از درس](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **یادداشتی درباره زبان‌ها**: این درس‌ها عمدتاً به زبان پایتون نوشته شده‌اند، اما بسیاری از آن‌ها به زبان R نیز در دسترس هستند. برای تکمیل یک درس R، به پوشه `/solution` بروید و به دنبال درس‌های R بگردید. آن‌ها شامل یک پسوند .rmd هستند که نشان‌دهنده یک فایل **R Markdown** است که می‌توان آن را به سادگی به عنوان ترکیبی از `تکه‌های کد` (از R یا زبان‌های دیگر) و یک `سرصفحه YAML` (که نحوه قالب‌بندی خروجی‌ها مانند PDF را راهنمایی می‌کند) در یک `سند Markdown` تعریف کرد. به این ترتیب، به عنوان یک چارچوب نویسندگی نمونه برای علم داده عمل می‌کند زیرا به شما امکان می‌دهد کد خود، خروجی آن و افکار خود را با نوشتن آن‌ها در Markdown ترکیب کنید. علاوه بر این، اسناد R Markdown می‌توانند به فرمت‌های خروجی مانند PDF، HTML یا Word تبدیل شوند. +> **یادداشتی درباره زبان‌ها**: این درس‌ها عمدتاً به زبان Python نوشته شده‌اند، اما بسیاری از آن‌ها نیز به زبان R در دسترس هستند. برای تکمیل یک درس R، به پوشه `/solution` بروید و به دنبال درس‌های R بگردید. آن‌ها شامل یک پسوند .rmd هستند که نشان‌دهنده یک فایل **R Markdown** است که می‌توان آن را به سادگی به عنوان ترکیبی از `تکه‌های کد` (از R یا زبان‌های دیگر) و یک `هدر YAML` (که راهنمایی می‌کند چگونه خروجی‌ها مانند PDF قالب‌بندی شوند) در یک `سند Markdown` تعریف کرد. به این ترتیب، به عنوان یک چارچوب نویسندگی نمونه برای علم داده عمل می‌کند زیرا به شما امکان می‌دهد کد خود، خروجی آن و افکار خود را با اجازه نوشتن آن‌ها در Markdown ترکیب کنید. علاوه بر این، اسناد R Markdown می‌توانند به فرمت‌های خروجی مانند PDF، HTML یا Word تبدیل شوند. -> **یادداشتی درباره آزمون‌ها**: تمام آزمون‌ها در [پوشه برنامه آزمون](../../quiz-app) قرار دارند، برای مجموع ۵۲ آزمون هر کدام شامل سه سؤال. آن‌ها از داخل درس‌ها لینک شده‌اند اما برنامه آزمون می‌تواند به صورت محلی اجرا شود؛ دستورالعمل‌های موجود در پوشه `quiz-app` را برای میزبانی محلی یا استقرار در Azure دنبال کنید. +> **یادداشتی درباره آزمون‌ها**: همه آزمون‌ها در [پوشه برنامه آزمون](../../quiz-app) قرار دارند، برای مجموع ۵۲ آزمون هر کدام شامل سه سوال. آن‌ها از داخل درس‌ها لینک شده‌اند اما برنامه آزمون می‌تواند به صورت محلی اجرا شود؛ دستورالعمل‌های موجود در پوشه `quiz-app` را دنبال کنید تا به صورت محلی میزبان یا در Azure مستقر کنید. -| شماره درس | موضوع | گروه‌بندی درس‌ها | اهداف یادگیری | درس مرتبط | نویسنده | +| شماره درس | موضوع | گروه‌بندی درس | اهداف یادگیری | درس مرتبط | نویسنده | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین را بیاموزید | [درس](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | محمد | -| 02 | تاریخچه یادگیری ماشین | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | تاریخچه این حوزه را بیاموزید | [درس](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | جن و ایمی | -| 03 | انصاف و یادگیری ماشین | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | مسائل فلسفی مهم پیرامون انصاف که دانشجویان باید هنگام ساخت و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در نظر بگیرند چیست؟ | [درس](1-Introduction/3-fairness/README.md) | تومومی | -| 04 | تکنیک‌های یادگیری ماشین | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | محققان یادگیری ماشین از چه تکنیک‌هایی برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند؟ | [درس](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | کریس و جن | -| 05 | مقدمه‌ای بر رگرسیون | [رگرسیون](2-Regression/README.md) | با پایتون و Scikit-learn برای مدل‌های رگرسیون شروع کنید | [پایتون](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | جن • اریک وانجا | -| 06 | قیمت کدو تنبل در آمریکای شمالی 🎃 | [رگرسیون](2-Regression/README.md) | داده‌ها را برای یادگیری ماشین بصری‌سازی و پاکسازی کنید | [پایتون](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | جن • اریک وانجا | -| 07 | قیمت کدو تنبل در آمریکای شمالی 🎃 | [رگرسیون](2-Regression/README.md) | مدل‌های رگرسیون خطی و چندجمله‌ای بسازید | [پایتون](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | جن و دیمیتری • اریک وانجا | -| 08 | قیمت کدو تنبل در آمریکای شمالی 🎃 | [رگرسیون](2-Regression/README.md) | یک مدل رگرسیون لجستیک بسازید | [پایتون](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | جن • اریک وانجا | -| 09 | یک اپلیکیشن وب 🔌 | [اپلیکیشن وب](3-Web-App/README.md) | یک اپلیکیشن وب بسازید تا از مدل آموزش‌دیده خود استفاده کنید | [پایتون](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | جن | -| 10 | مقدمه‌ای بر دسته‌بندی | [دسته‌بندی](4-Classification/README.md) | داده‌های خود را پاکسازی، آماده‌سازی و بصری‌سازی کنید؛ مقدمه‌ای بر دسته‌بندی | [پایتون](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | جن و کاسی • اریک وانجا | -| 11 | غذاهای خوشمزه آسیایی و هندی 🍜 | [دسته‌بندی](4-Classification/README.md) | مقدمه‌ای بر دسته‌بندها | [پایتون](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | جن و کاسی • اریک وانجا | -| 12 | غذاهای خوشمزه آسیایی و هندی 🍜 | [دسته‌بندی](4-Classification/README.md) | دسته‌بندهای بیشتر | [پایتون](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | جن و کاسی • اریک وانجا | -| 13 | غذاهای خوشمزه آسیایی و هندی 🍜 | [دسته‌بندی](4-Classification/README.md) | یک اپلیکیشن وب توصیه‌گر با استفاده از مدل خود بسازید | [پایتون](4-Classification/4-Applied/README.md) | جن | -| 14 | مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی | [خوشه‌بندی](5-Clustering/README.md) | داده‌های خود را پاکسازی، آماده‌سازی و بصری‌سازی کنید؛ مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی | [پایتون](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | جن • اریک وانجا | -| 15 | بررسی سلیقه موسیقی نیجریه‌ای 🎧 | [خوشه‌بندی](5-Clustering/README.md) | روش خوشه‌بندی K-Means را بررسی کنید | [پایتون](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | جن • اریک وانجا | -| 16 | مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی ☕️ | [پردازش زبان طبیعی](6-NLP/README.md) | اصول اولیه پردازش زبان طبیعی را با ساخت یک ربات ساده بیاموزید | [پایتون](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | استیون | -| 17 | وظایف رایج پردازش زبان طبیعی ☕️ | [پردازش زبان طبیعی](6-NLP/README.md) | دانش خود را در زمینه پردازش زبان طبیعی با درک وظایف رایج در برخورد با ساختارهای زبانی عمیق‌تر کنید | [پایتون](6-NLP/2-Tasks/README.md) | استیون | -| 18 | ترجمه و تحلیل احساسات ♥️ | [پردازش زبان طبیعی](6-NLP/README.md) | ترجمه و تحلیل احساسات با آثار جین آستن | [پایتون](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | استیون | -| 19 | هتل‌های عاشقانه اروپا ♥️ | [پردازش زبان طبیعی](6-NLP/README.md) | تحلیل احساسات با بررسی نظرات هتل‌ها 1 | [پایتون](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | استیون | -| 20 | هتل‌های عاشقانه اروپا ♥️ | [پردازش زبان طبیعی](6-NLP/README.md) | تحلیل احساسات با بررسی نظرات هتل‌ها 2 | [پایتون](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | استیون | -| 21 | مقدمه‌ای بر پیش‌بینی سری‌های زمانی | [سری‌های زمانی](7-TimeSeries/README.md) | مقدمه‌ای بر پیش‌بینی سری‌های زمانی | [پایتون](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | فرانچسکا | -| 22 | ⚡️ مصرف برق جهانی ⚡️ - پیش‌بینی سری‌های زمانی با ARIMA | [سری‌های زمانی](7-TimeSeries/README.md) | پیش‌بینی سری‌های زمانی با ARIMA | [پایتون](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | فرانچسکا | -| 23 | ⚡️ مصرف برق جهانی ⚡️ - پیش‌بینی سری‌های زمانی با SVR | [سری‌های زمانی](7-TimeSeries/README.md) | پیش‌بینی سری‌های زمانی با رگرسیون بردار پشتیبان | [پایتون](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | انیربان | -| 24 | مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی | [یادگیری تقویتی](8-Reinforcement/README.md) | مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با Q-Learning | [پایتون](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | دیمیتری | -| 25 | به پیتر کمک کنید تا از گرگ فرار کند! 🐺 | [یادگیری تقویتی](8-Reinforcement/README.md) | یادگیری تقویتی با Gym | [پایتون](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | دیمیتری | -| پس‌نوشت | سناریوها و کاربردهای واقعی یادگیری ماشین | [یادگیری ماشین در دنیای واقعی](9-Real-World/README.md) | کاربردهای جالب و آموزنده یادگیری ماشین کلاسیک | [درس](9-Real-World/1-Applications/README.md) | تیم | -| پس‌نوشت | اشکال‌زدایی مدل در یادگیری ماشین با داشبورد RAI | [یادگیری ماشین در دنیای واقعی](9-Real-World/README.md) | اشکال‌زدایی مدل در یادگیری ماشین با استفاده از اجزای داشبورد هوش مصنوعی مسئول | [درس](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | روث یاکوبو | +| 01 | مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین | [Introduction](1-Introduction/README.md) | مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین را بیاموزید | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | محمد | +| 02 | تاریخچه یادگیری ماشین | [Introduction](1-Introduction/README.md) | تاریخچه این حوزه را بیاموزید | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | جن و ایمی | +| 03 | عدالت و یادگیری ماشین | [Introduction](1-Introduction/README.md) | مسائل فلسفی مهم پیرامون عدالت که دانشجویان باید هنگام ساخت و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در نظر بگیرند چیست؟ | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | تومومی | +| 04 | تکنیک‌های یادگیری ماشین | [Introduction](1-Introduction/README.md) | محققان یادگیری ماشین از چه تکنیک‌هایی برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند؟ | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | کریس و جن | +| 05 | مقدمه‌ای بر رگرسیون | [Regression](2-Regression/README.md) | با پایتون و Scikit-learn برای مدل‌های رگرسیون شروع کنید | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | جن • اریک وانجا | +| 06 | قیمت کدو تنبل در آمریکای شمالی 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | داده‌ها را برای آماده‌سازی برای یادگیری ماشین تجسم و پاکسازی کنید | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | جن • اریک وانجا | +| 07 | قیمت کدو تنبل در آمریکای شمالی 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | مدل‌های رگرسیون خطی و چندجمله‌ای بسازید | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | جن و دیمیتری • اریک وانجا | +| 08 | قیمت کدو تنبل در آمریکای شمالی 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | یک مدل رگرسیون لجستیک بسازید | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | جن • اریک وانجا | +| 09 | یک اپلیکیشن وب 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | یک اپلیکیشن وب برای استفاده از مدل آموزش‌دیده خود بسازید | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | جن | +| 10 | مقدمه‌ای بر دسته‌بندی | [Classification](4-Classification/README.md) | داده‌های خود را پاکسازی، آماده‌سازی و تجسم کنید؛ مقدمه‌ای بر دسته‌بندی | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | جن و کاسی • اریک وانجا | +| 11 | غذاهای خوشمزه آسیایی و هندی 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | مقدمه‌ای بر دسته‌بندها | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | جن و کاسی • اریک وانجا | +| 12 | غذاهای خوشمزه آسیایی و هندی 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | دسته‌بندهای بیشتر | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | جن و کاسی • اریک وانجا | +| 13 | غذاهای خوشمزه آسیایی و هندی 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | یک اپلیکیشن وب توصیه‌گر با استفاده از مدل خود بسازید | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | جن | +| 14 | مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی | [Clustering](5-Clustering/README.md) | داده‌های خود را پاکسازی، آماده‌سازی و تجسم کنید؛ مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | جن • اریک وانجا | +| 15 | بررسی سلیقه‌های موسیقی نیجریه‌ای 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | روش خوشه‌بندی K-Means را بررسی کنید | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | جن • اریک وانجا | +| 16 | مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | اصول پایه‌ای پردازش زبان طبیعی را با ساخت یک ربات ساده بیاموزید | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | استیون | +| 17 | وظایف رایج پردازش زبان طبیعی ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | دانش خود را در زمینه پردازش زبان طبیعی با درک وظایف رایج مورد نیاز هنگام کار با ساختارهای زبانی عمیق‌تر کنید | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | استیون | +| 18 | ترجمه و تحلیل احساسات ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ترجمه و تحلیل احساسات با آثار جین آستن | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | استیون | +| 19 | هتل‌های عاشقانه اروپا ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | تحلیل احساسات با بررسی‌های هتل 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | استیون | +| 20 | هتل‌های عاشقانه اروپا ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | تحلیل احساسات با بررسی‌های هتل 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | استیون | +| 21 | مقدمه‌ای بر پیش‌بینی سری‌های زمانی | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | مقدمه‌ای بر پیش‌بینی سری‌های زمانی | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | فرانچسکا | +| 22 | ⚡️ مصرف برق جهانی ⚡️ - پیش‌بینی سری‌های زمانی با ARIMA | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | پیش‌بینی سری‌های زمانی با ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | فرانچسکا | +| 23 | ⚡️ مصرف برق جهانی ⚡️ - پیش‌بینی سری‌های زمانی با SVR | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | پیش‌بینی سری‌های زمانی با رگرسیون بردار پشتیبان | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | انیربان | +| 24 | مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | دیمیتری | +| 25 | به پیتر کمک کنید تا از گرگ فرار کند! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | یادگیری تقویتی Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | دیمیتری | +| Postscript | سناریوها و کاربردهای واقعی یادگیری ماشین | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | کاربردهای جالب و آشکار یادگیری ماشین کلاسیک | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | تیم | +| Postscript | اشکال‌زدایی مدل در یادگیری ماشین با داشبورد RAI | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | اشکال‌زدایی مدل در یادگیری ماشین با استفاده از اجزای داشبورد هوش مصنوعی مسئول | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | روث یاکوبو | > [تمام منابع اضافی این دوره را در مجموعه Microsoft Learn ما پیدا کنید](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) @@ -159,26 +159,27 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: یک فایل PDF از برنامه درسی با لینک‌ها را [اینجا](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) پیدا کنید. + ## 🎒 دوره‌های دیگر تیم ما دوره‌های دیگری تولید می‌کند! بررسی کنید: ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD برای مبتدیان](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI برای مبتدیان](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP برای مبتدیان](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agents برای مبتدیان](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### سری هوش مصنوعی تولیدی -[![هوش مصنوعی تولیدی برای مبتدیان](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![هوش مصنوعی تولیدی (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![هوش مصنوعی تولیدی (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![هوش مصنوعی تولیدی (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### سری هوش مصنوعی مولد +[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### یادگیری اصلی [![یادگیری ماشین برای مبتدیان](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![علم داده برای مبتدیان](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -190,23 +191,25 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --- -### مجموعه Copilot +### سری Copilot [![Copilot برای برنامه‌نویسی جفتی با هوش مصنوعی](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot برای C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![ماجراجویی Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) - + ## دریافت کمک -اگر در ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی دچار مشکل شدید یا سوالی دارید، به اینجا بپیوندید: +اگر در ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی گیر کردید یا سوالی دارید، به بحث‌های MCP بپیوندید. این جامعه‌ای حمایتی است که در آن سوالات پذیرفته می‌شوند و دانش به صورت آزادانه به اشتراک گذاشته می‌شود. -[![دیسکورد جامعه Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -اگر بازخوردی درباره محصول دارید یا در هنگام ساخت با خطا مواجه شدید، به اینجا مراجعه کنید: +اگر بازخورد محصول دارید یا در هنگام ساخت خطاهایی مشاهده کردید، به اینجا مراجعه کنید: -[![انجمن توسعه‌دهندگان Azure AI Foundry در گیت‌هاب](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **سلب مسئولیت**: -این سند با استفاده از سرویس ترجمه هوش مصنوعی [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ترجمه شده است. در حالی که ما تلاش می‌کنیم دقت را حفظ کنیم، لطفاً توجه داشته باشید که ترجمه‌های خودکار ممکن است شامل خطاها یا نادرستی‌ها باشند. سند اصلی به زبان اصلی آن باید به عنوان منبع معتبر در نظر گرفته شود. برای اطلاعات حیاتی، ترجمه حرفه‌ای انسانی توصیه می‌شود. ما مسئولیتی در قبال سوء تفاهم‌ها یا تفسیرهای نادرست ناشی از استفاده از این ترجمه نداریم. \ No newline at end of file +این سند با استفاده از سرویس ترجمه هوش مصنوعی [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ترجمه شده است. در حالی که ما تلاش می‌کنیم دقت را حفظ کنیم، لطفاً توجه داشته باشید که ترجمه‌های خودکار ممکن است شامل خطاها یا نادرستی‌ها باشند. سند اصلی به زبان اصلی آن باید به عنوان منبع معتبر در نظر گرفته شود. برای اطلاعات حیاتی، ترجمه حرفه‌ای انسانی توصیه می‌شود. ما مسئولیتی در قبال سوء تفاهم‌ها یا تفسیرهای نادرست ناشی از استفاده از این ترجمه نداریم. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/fi/README.md b/translations/fi/README.md index a75912c02..ef4fa90a0 100644 --- a/translations/fi/README.md +++ b/translations/fi/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](./README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](./README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) #### Liity yhteisöömme -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Meillä on käynnissä Discordissa oppimissarja tekoälyn kanssa. Lue lisää ja liity mukaan [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 18.–30. syyskuuta 2025. Saat vinkkejä ja neuvoja GitHub Copilotin käytöstä data-analytiikassa. +Meillä on käynnissä Discordissa AI-oppimissarja, opi lisää ja liity mukaan [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 18.–30. syyskuuta 2025. Saat vinkkejä ja neuvoja GitHub Copilotin käytöstä data-analytiikassa. ![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.fi.png) # Koneoppiminen aloittelijoille - Opetussuunnitelma -> 🌍 Matkusta ympäri maailmaa tutustuessasi koneoppimiseen eri kulttuurien kautta 🌍 +> 🌍 Matkusta ympäri maailmaa tutustuessasi koneoppimiseen maailman kulttuurien kautta 🌍 -Microsoftin Cloud Advocates -tiimi tarjoaa 12 viikon ja 26 oppitunnin opetussuunnitelman, joka keskittyy **koneoppimiseen**. Tässä opetussuunnitelmassa opit niin sanottua **klassista koneoppimista**, pääasiassa Scikit-learn-kirjastoa käyttäen ja välttäen syväoppimista, joka käsitellään [AI for Beginners -opetussuunnitelmassa](https://aka.ms/ai4beginners). Yhdistä nämä oppitunnit myös ['Data Science for Beginners' -opetussuunnitelmaan](https://aka.ms/ds4beginners)! +Microsoftin Cloud Advocates -tiimi tarjoaa mielellään 12 viikon ja 26 oppitunnin opetussuunnitelman, joka käsittelee **koneoppimista**. Tässä opetussuunnitelmassa opit niin sanottua **klassista koneoppimista**, pääasiassa Scikit-learn-kirjastoa käyttäen ja välttäen syväoppimista, joka käsitellään [AI for Beginners -opetussuunnitelmassa](https://aka.ms/ai4beginners). Yhdistä nämä oppitunnit myös ['Data Science for Beginners' -opetussuunnitelmaan](https://aka.ms/ds4beginners)! -Matkusta kanssamme ympäri maailmaa soveltaessamme näitä klassisia tekniikoita eri puolilta maailmaa peräisin olevaan dataan. Jokainen oppitunti sisältää ennen ja jälkeen oppitunnin tehtävät, kirjalliset ohjeet tehtävän suorittamiseen, ratkaisun, tehtävän ja paljon muuta. Projektipohjainen oppimismenetelmämme auttaa sinua oppimaan tekemisen kautta, mikä on todistetusti tehokas tapa omaksua uusia taitoja. +Matkusta kanssamme ympäri maailmaa soveltaessamme näitä klassisia tekniikoita eri puolilta maailmaa peräisin olevaan dataan. Jokainen oppitunti sisältää ennen ja jälkeen oppitunnin tehtävät, kirjalliset ohjeet oppitunnin suorittamiseen, ratkaisun, tehtävän ja paljon muuta. Projektipohjainen oppimismetodimme antaa sinulle mahdollisuuden oppia rakentamalla, mikä on todistetusti tehokas tapa omaksua uusia taitoja. **✍️ Suuret kiitokset kirjoittajillemme** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu ja Amy Boyd **🎨 Kiitokset myös kuvittajillemme** Tomomi Imura, Dasani Madipalli ja Jen Looper -**🙏 Erityiskiitokset 🙏 Microsoft Student Ambassador -kirjoittajille, arvioijille ja sisällöntuottajille**, erityisesti Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila ja Snigdha Agarwal +**🙏 Erityiskiitokset 🙏 Microsoft Student Ambassador -kirjoittajillemme, arvioijillemme ja sisällöntuottajillemme**, erityisesti Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila ja Snigdha Agarwal **🤩 Erityiskiitokset Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi ja Vidushi Gupta R-oppitunneistamme!** # Aloittaminen Noudata näitä ohjeita: -1. **Haarauta repositorio**: Klikkaa "Fork"-painiketta tämän sivun oikeassa yläkulmassa. +1. **Forkkaa repositorio**: Klikkaa "Fork"-painiketta tämän sivun oikeassa yläkulmassa. 2. **Kloonaa repositorio**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [löydä kaikki lisäresurssit tähän kurssiin Microsoft Learn -kokoelmastamme](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Tarvitsetko apua?** Katso [Vianmääritysoppaamme](TROUBLESHOOTING.md) yleisten asennus-, asetus- ja oppituntien suorittamiseen liittyvien ongelmien ratkaisemiseksi. +> 🔧 **Tarvitsetko apua?** Katso [Vianmääritysoppaamme](TROUBLESHOOTING.md) saadaksesi ratkaisuja yleisiin asennus-, asetus- ja oppituntien suorittamisongelmiin. +**[Opiskelijat](https://aka.ms/student-page)**, käyttäkää tätä opetussuunnitelmaa forkkaamalla koko repositorio omaan GitHub-tiliinne ja suorittamalla harjoitukset itsenäisesti tai ryhmässä: -**[Opiskelijat](https://aka.ms/student-page)**, käyttäkää tätä opetussuunnitelmaa haaroittamalla koko repositorio omaan GitHub-tiliinne ja suorittamalla harjoitukset itsenäisesti tai ryhmässä: - -- Aloita ennen oppituntia tehtävällä kyselyllä. +- Aloita oppitunnin aloituskyselyllä. - Lue oppitunti ja suorita aktiviteetit, pysähtyen ja pohtien jokaisen tietotarkistuksen kohdalla. - Yritä luoda projektit ymmärtämällä oppitunnit sen sijaan, että suorittaisit ratkaisukoodin; kuitenkin kyseinen koodi on saatavilla `/solution`-kansioissa jokaisessa projektipohjaisessa oppitunnissa. -- Tee oppitunnin jälkeinen kysely. +- Suorita oppitunnin jälkeinen kysely. - Suorita haaste. - Suorita tehtävä. - Kun olet suorittanut oppituntiryhmän, käy [Keskustelupalstalla](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ja "opettele ääneen" täyttämällä sopiva PAT-arviointityökalu. 'PAT' on edistymisen arviointityökalu, joka on kaavake, jonka täytät oppimisesi edistämiseksi. Voit myös reagoida muiden PAT-arviointeihin, jotta voimme oppia yhdessä. -> Jatko-opiskelua varten suosittelemme seuraamaan näitä [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) -moduuleja ja oppimispolkuja. +> Jatko-opiskelua varten suosittelemme seuraamaan näitä [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) moduuleja ja oppimispolkuja. -**Opettajat**, olemme [lisänneet joitakin ehdotuksia](for-teachers.md) siitä, miten käyttää tätä opetussuunnitelmaa. +**Opettajat**, olemme [sisällyttäneet joitakin ehdotuksia](for-teachers.md) siitä, miten käyttää tätä opetussuunnitelmaa. --- @@ -84,11 +83,11 @@ Osa oppitunneista on saatavilla lyhyinä videoina. Löydät ne kaikki oppituntie --- -## Tapaa tiimi +## Tutustu tiimiin [![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gifin tekijä** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif by** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Klikkaa yllä olevaa kuvaa nähdäksesi videon projektista ja sen tekijöistä! @@ -96,89 +95,89 @@ Osa oppitunneista on saatavilla lyhyinä videoina. Löydät ne kaikki oppituntie ## Pedagogiikka -Olemme valinneet kaksi pedagogista periaatetta tämän opetussuunnitelman rakentamiseen: varmistamme, että se on käytännönläheinen **projektipohjainen** ja että se sisältää **usein kyselyitä**. Lisäksi opetussuunnitelmalla on yhteinen **teema**, joka antaa sille yhtenäisyyttä. +Olemme valinneet kaksi pedagogista periaatetta tämän opetussuunnitelman rakentamisessa: varmistaa, että se on käytännönläheinen **projektipohjainen** ja että se sisältää **usein kyselyitä**. Lisäksi tämä opetussuunnitelma sisältää yhteisen **teeman**, joka antaa sille yhtenäisyyttä. -Varmistamalla, että sisältö liittyy projekteihin, prosessi on opiskelijoille kiinnostavampi ja käsitteiden omaksuminen paranee. Lisäksi matalan kynnyksen kysely ennen oppituntia ohjaa opiskelijan huomion aiheen oppimiseen, kun taas toinen kysely oppitunnin jälkeen varmistaa paremman muistamisen. Tämä opetussuunnitelma on suunniteltu joustavaksi ja hauskaksi, ja sen voi suorittaa kokonaan tai osittain. Projektit alkavat pienistä ja muuttuvat yhä monimutkaisemmiksi 12 viikon jakson loppuun mennessä. Tämä opetussuunnitelma sisältää myös jälkikirjoituksen koneoppimisen todellisista sovelluksista, joita voidaan käyttää lisäpisteinä tai keskustelun pohjana. +Varmistamalla, että sisältö liittyy projekteihin, prosessi on opiskelijoille kiinnostavampi ja käsitteiden omaksuminen paranee. Lisäksi matalan kynnyksen kysely ennen oppituntia ohjaa opiskelijan huomion oppimaan aihetta, kun taas toinen kysely oppitunnin jälkeen varmistaa lisämuistamisen. Tämä opetussuunnitelma on suunniteltu joustavaksi ja hauskaksi, ja sitä voi suorittaa kokonaan tai osittain. Projektit alkavat pienistä ja muuttuvat yhä monimutkaisemmiksi 12 viikon jakson loppuun mennessä. Tämä opetussuunnitelma sisältää myös jälkikirjoituksen koneoppimisen todellisista sovelluksista, joita voidaan käyttää lisäpisteinä tai keskustelun pohjana. -> Löydä [Toimintaohjeemme](CODE_OF_CONDUCT.md), [Osallistumisohjeet](CONTRIBUTING.md), [Käännösohjeet](TRANSLATIONS.md) ja [Vianmääritys](TROUBLESHOOTING.md). Otamme mielellämme vastaan rakentavaa palautettasi! +> Löydä [Toimintaohjeemme](CODE_OF_CONDUCT.md), [Osallistumisohjeet](CONTRIBUTING.md), [Käännösohjeet](TRANSLATIONS.md) ja [Vianmääritys](TROUBLESHOOTING.md) -ohjeet. Otamme mielellämme vastaan rakentavaa palautettasi! ## Jokainen oppitunti sisältää - valinnainen luonnoskuva - valinnainen lisävideo - video-opastus (vain joissakin oppitunneissa) -- [ennen oppituntia tehtävä kysely](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- [lämmittelykysely ennen oppituntia](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - kirjallinen oppitunti - projektipohjaisissa oppitunneissa vaiheittaiset ohjeet projektin rakentamiseen - tietotarkistukset - haaste - lisälukemista - tehtävä -- [oppitunnin jälkeinen kysely](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- [kysely oppitunnin jälkeen](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Huomio kielistä**: Nämä oppitunnit on pääasiassa kirjoitettu Pythonilla, mutta monet ovat saatavilla myös R-kielellä. R-oppitunnin suorittamiseksi siirry `/solution`-kansioon ja etsi R-oppitunnit. Ne sisältävät .rmd-päätteen, joka edustaa **R Markdown** -tiedostoa, joka voidaan yksinkertaisesti määritellä sisältävän `koodilohkoja` (R- tai muilla kielillä) ja `YAML-otsikon` (joka ohjaa, miten tulokset muotoillaan, kuten PDF) `Markdown-dokumentissa`. Näin ollen se toimii esimerkillisenä kirjoituskehyksenä data-analytiikalle, koska sen avulla voit yhdistää koodisi, sen tulokset ja ajatuksesi kirjoittamalla ne Markdowniin. Lisäksi R Markdown -dokumentit voidaan muuntaa tulostusmuotoihin, kuten PDF, HTML tai Word. +> **Huomio kielistä**: Nämä oppitunnit on pääasiassa kirjoitettu Pythonilla, mutta monet ovat saatavilla myös R-kielellä. R-oppitunnin suorittamiseksi siirry `/solution`-kansioon ja etsi R-oppitunnit. Ne sisältävät .rmd-päätteen, joka edustaa **R Markdown** -tiedostoa, joka voidaan yksinkertaisesti määritellä sisältävän `koodilohkoja` (R- tai muilla kielillä) ja `YAML-otsikon` (joka ohjaa, miten tulosteet kuten PDF muotoillaan) `Markdown-dokumentissa`. Näin ollen se toimii esimerkillisenä kirjoituskehyksenä data-analytiikalle, koska sen avulla voit yhdistää koodisi, sen tulokset ja ajatuksesi kirjoittamalla ne Markdowniin. Lisäksi R Markdown -dokumentit voidaan renderöidä tulostusmuotoihin, kuten PDF, HTML tai Word. -> **Huomio kyselyistä**: Kaikki kyselyt löytyvät [Quiz App -kansiosta](../../quiz-app), yhteensä 52 kyselyä, joissa on kolme kysymystä kussakin. Ne on linkitetty oppitunneista, mutta kyselysovelluksen voi ajaa paikallisesti; seuraa ohjeita `quiz-app`-kansiossa paikalliseen isännöintiin tai Azureen julkaisuun. +> **Huomio kyselyistä**: Kaikki kyselyt löytyvät [Quiz App -kansiosta](../../quiz-app), yhteensä 52 kyselyä, joissa on kolme kysymystä kussakin. Ne on linkitetty oppituntien sisällä, mutta kyselysovellus voidaan ajaa paikallisesti; seuraa ohjeita `quiz-app`-kansiossa isännöidäksesi tai julkaistaksesi Azureen. | Oppitunnin numero | Aihe | Oppituntiryhmä | Oppimistavoitteet | Linkitetty oppitunti | Kirjoittaja | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Johdatus koneoppimiseen | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Opi koneoppimisen peruskäsitteet | [Oppitunti](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | Koneoppimisen historia | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Opi tämän alan taustalla oleva historia | [Oppitunti](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen ja Amy | -| 03 | Reiluus ja koneoppiminen | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Mitkä ovat tärkeät filosofiset kysymykset reiluudesta, jotka opiskelijoiden tulisi ottaa huomioon rakentaessaan ja soveltaessaan ML-malleja? | [Oppitunti](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Koneoppimisen tekniikat | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Mitä tekniikoita ML-tutkijat käyttävät rakentaakseen ML-malleja? | [Oppitunti](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris ja Jen | -| 05 | Johdatus regressioon | [Regressio](2-Regression/README.md) | Aloita Pythonin ja Scikit-learnin käyttö regressiomalleissa | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Pohjois-Amerikan kurpitsahinnat 🎃 | [Regressio](2-Regression/README.md) | Visualisoi ja siivoa dataa koneoppimista varten | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Pohjois-Amerikan kurpitsahinnat 🎃 | [Regressio](2-Regression/README.md) | Rakenna lineaarisia ja polynomisia regressiomalleja | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen ja Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | Pohjois-Amerikan kurpitsahinnat 🎃 | [Regressio](2-Regression/README.md) | Rakenna logistinen regressiomalli | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Verkkosovellus 🔌 | [Verkkosovellus](3-Web-App/README.md) | Rakenna verkkosovellus käyttääksesi koulutettua malliasi | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Johdatus luokitteluun | [Luokittelu](4-Classification/README.md) | Siivoa, valmistele ja visualisoi dataasi; johdatus luokitteluun | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Herkulliset aasialaiset ja intialaiset ruoat 🍜 | [Luokittelu](4-Classification/README.md) | Johdatus luokittelijoihin | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Herkulliset aasialaiset ja intialaiset ruoat 🍜 | [Luokittelu](4-Classification/README.md) | Lisää luokittelijoita | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Herkulliset aasialaiset ja intialaiset ruoat 🍜 | [Luokittelu](4-Classification/README.md) | Rakenna suosittelusovellus mallisi avulla | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Johdatus klusterointiin | [Klusterointi](5-Clustering/README.md) | Siivoa, valmistele ja visualisoi dataasi; johdatus klusterointiin | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Nigerian musiikkimakuja tutkimassa 🎧 | [Klusterointi](5-Clustering/README.md) | Tutki K-Means-klusterointimenetelmää | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Johdatus luonnollisen kielen käsittelyyn ☕️ | [Luonnollinen kielen käsittely](6-NLP/README.md) | Opi NLP:n perusteet rakentamalla yksinkertainen botti | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Yleiset NLP-tehtävät ☕️ | [Luonnollinen kielen käsittely](6-NLP/README.md) | Syvennä NLP-tietämystäsi ymmärtämällä yleisiä tehtäviä, jotka liittyvät kielen rakenteisiin | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Käännös ja sentimenttianalyysi ♥️ | [Luonnollinen kielen käsittely](6-NLP/README.md) | Käännös ja sentimenttianalyysi Jane Austenin teosten avulla | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Romanttiset hotellit Euroopassa ♥️ | [Luonnollinen kielen käsittely](6-NLP/README.md) | Sentimenttianalyysi hotelliarvosteluista 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Romanttiset hotellit Euroopassa ♥️ | [Luonnollinen kielen käsittely](6-NLP/README.md) | Sentimenttianalyysi hotelliarvosteluista 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Johdatus aikasarjojen ennustamiseen | [Aikasarjat](7-TimeSeries/README.md) | Johdatus aikasarjojen ennustamiseen | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Maailman energiankulutus ⚡️ - aikasarjojen ennustaminen ARIMA:lla | [Aikasarjat](7-TimeSeries/README.md) | Aikasarjojen ennustaminen ARIMA-menetelmällä | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Maailman energiankulutus ⚡️ - aikasarjojen ennustaminen SVR:llä | [Aikasarjat](7-TimeSeries/README.md) | Aikasarjojen ennustaminen tukivektoriregressorilla | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Johdatus vahvistusoppimiseen | [Vahvistusoppiminen](8-Reinforcement/README.md) | Johdatus vahvistusoppimiseen Q-Learning-menetelmällä | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Auta Peteriä välttämään susi! 🐺 | [Vahvistusoppiminen](8-Reinforcement/README.md) | Vahvistusoppiminen Gym-menetelmällä | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Jälkikirjoitus | Todelliset ML-skenaariot ja sovellukset | [ML luonnossa](9-Real-World/README.md) | Mielenkiintoisia ja paljastavia todellisia sovelluksia klassisesta koneoppimisesta | [Oppitunti](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Tiimi | -| Jälkikirjoitus | Mallin virheenkorjaus ML:ssä RAI-ohjauspaneelin avulla | [ML luonnossa](9-Real-World/README.md) | Mallin virheenkorjaus koneoppimisessa vastuullisen tekoälyn ohjauspaneelikomponenttien avulla | [Oppitunti](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | - -> [löydä kaikki lisäresurssit tälle kurssille Microsoft Learn -kokoelmastamme](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +| 03 | Reiluus ja koneoppiminen | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Mitkä ovat tärkeät filosofiset kysymykset reiluudesta, joita opiskelijoiden tulisi pohtia rakentaessaan ja soveltaessaan ML-malleja? | [Oppitunti](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Koneoppimisen tekniikat | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Mitä tekniikoita ML-tutkijat käyttävät rakentaakseen ML-malleja? | [Oppitunti](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris ja Jen | +| 05 | Johdatus regressioon | [Regressio](2-Regression/README.md) | Aloita Pythonilla ja Scikit-learnilla regressiomallien parissa | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Pohjois-Amerikan kurpitsahinnat 🎃 | [Regressio](2-Regression/README.md) | Visualisoi ja siivoa dataa ML-valmistelua varten | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Pohjois-Amerikan kurpitsahinnat 🎃 | [Regressio](2-Regression/README.md) | Rakenna lineaarisia ja polynomisia regressiomalleja | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen ja Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | Pohjois-Amerikan kurpitsahinnat 🎃 | [Regressio](2-Regression/README.md) | Rakenna logistinen regressiomalli | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | Verkkosovellus 🔌 | [Verkkosovellus](3-Web-App/README.md) | Rakenna verkkosovellus käyttämään koulutettua malliasi | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Johdatus luokitteluun | [Luokittelu](4-Classification/README.md) | Siivoa, valmistele ja visualisoi dataasi; johdatus luokitteluun | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Herkulliset aasialaiset ja intialaiset ruoat 🍜 | [Luokittelu](4-Classification/README.md) | Johdatus luokittelijoihin | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Herkulliset aasialaiset ja intialaiset ruoat 🍜 | [Luokittelu](4-Classification/README.md) | Lisää luokittelijoita | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Herkulliset aasialaiset ja intialaiset ruoat 🍜 | [Luokittelu](4-Classification/README.md) | Rakenna suosittelusovellus mallisi avulla | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Johdatus klusterointiin | [Klusterointi](5-Clustering/README.md) | Siivoa, valmistele ja visualisoi dataasi; johdatus klusterointiin | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Nigerian musiikkimakujen tutkiminen 🎧 | [Klusterointi](5-Clustering/README.md) | Tutki K-Means-klusterointimenetelmää | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Johdatus luonnollisen kielen käsittelyyn ☕️ | [Luonnollisen kielen käsittely](6-NLP/README.md) | Opi NLP:n perusteet rakentamalla yksinkertainen botti | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Yleiset NLP-tehtävät ☕️ | [Luonnollisen kielen käsittely](6-NLP/README.md) | Syvennä NLP-tietämystäsi ymmärtämällä yleisiä tehtäviä, jotka liittyvät kielen rakenteisiin | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Käännös ja sentimenttianalyysi ♥️ | [Luonnollisen kielen käsittely](6-NLP/README.md) | Käännös ja sentimenttianalyysi Jane Austenin teosten avulla | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Romanttiset hotellit Euroopassa ♥️ | [Luonnollisen kielen käsittely](6-NLP/README.md) | Sentimenttianalyysi hotelliarvosteluista, osa 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Romanttiset hotellit Euroopassa ♥️ | [Luonnollisen kielen käsittely](6-NLP/README.md) | Sentimenttianalyysi hotelliarvosteluista, osa 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Johdatus aikasarjojen ennustamiseen | [Aikasarjat](7-TimeSeries/README.md) | Johdatus aikasarjojen ennustamiseen | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ Maailman energiankulutus ⚡️ - aikasarjojen ennustaminen ARIMA-menetelmällä | [Aikasarjat](7-TimeSeries/README.md) | Aikasarjojen ennustaminen ARIMA-menetelmällä | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Maailman energiankulutus ⚡️ - aikasarjojen ennustaminen SVR-menetelmällä | [Aikasarjat](7-TimeSeries/README.md) | Aikasarjojen ennustaminen tukivektoriregressorilla | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Johdatus vahvistusoppimiseen | [Vahvistusoppiminen](8-Reinforcement/README.md) | Johdatus vahvistusoppimiseen Q-Learning-menetelmällä | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Auta Peteriä välttämään susi! 🐺 | [Vahvistusoppiminen](8-Reinforcement/README.md) | Vahvistusoppiminen Gym-menetelmällä | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Jälkikirjoitus | Todelliset ML-skenaariot ja sovellukset | [ML luonnossa](9-Real-World/README.md) | Mielenkiintoisia ja paljastavia klassisen ML:n todellisia sovelluksia | [Oppitunti](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Tiimi | +| Jälkikirjoitus | Mallin virheenkorjaus ML:ssä RAI-ohjauspaneelin avulla | [ML luonnossa](9-Real-World/README.md) | Mallin virheenkorjaus koneoppimisessa vastuullisen AI-ohjauspaneelin komponenttien avulla | [Oppitunti](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | + +> [löydä kaikki lisäresurssit tähän kurssiin Microsoft Learn -kokoelmastamme](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Offline-käyttö -Voit käyttää tätä dokumentaatiota offline-tilassa käyttämällä [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Haaroita tämä repo, [asenna Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) paikalliselle koneellesi ja kirjoita tämän repon juurikansiossa `docsify serve`. Verkkosivusto palvelee portissa 3000 paikallisessa isännässäsi: `localhost:3000`. +Voit käyttää tätä dokumentaatiota offline-tilassa käyttämällä [Docsifyä](https://docsify.js.org/#/). Haaroita tämä repo, [asenna Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) paikalliselle koneellesi ja kirjoita tämän repon juurikansiossa `docsify serve`. Verkkosivusto palvelee portissa 3000 paikallisessa isännässäsi: `localhost:3000`. ## PDF:t -Löydä pdf-opetussuunnitelma linkkeineen [täältä](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). +Löydä opetussuunnitelman PDF-linkkeineen [täältä](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Muut kurssit -Tiimimme tuottaa muita kursseja! Tutustu: +Tiimimme tuottaa myös muita kursseja! Tutustu: ### Azure / Edge / MCP / Agentit [![AZD aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/AZD%20aloittelijoille-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20aloittelijoille-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/MCP%20aloittelijoille-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agentit aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/AI%20Agentit%20aloittelijoille-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI-agentit aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/AI-agentit%20aloittelijoille-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Generatiivinen tekoäly -sarja -[![Generatiivinen tekoäly aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/Generatiivinen%20tekoäly%20aloittelijoille-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generatiivinen tekoäly (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generatiivinen%20tekoäly%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generatiivinen tekoäly (Java)](https://img.shields.io/badge/Generatiivinen%20tekoäly%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generatiivinen tekoäly (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generatiivinen%20tekoäly%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Generatiivisen AI:n sarja +[![Generatiivinen AI aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/Generatiivinen%20AI%20aloittelijoille-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generatiivinen AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generatiivinen%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generatiivinen AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generatiivinen%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generatiivinen AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generatiivinen%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- @@ -198,17 +197,19 @@ Tiimimme tuottaa muita kursseja! Tutustu: [![Copilot C#/.NET:lle](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot-seikkailu](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Apua saatavilla +## Apua saaminen -Jos jäät jumiin tai sinulla on kysymyksiä AI-sovellusten rakentamisesta, liity: +Jos jäät jumiin tai sinulla on kysymyksiä AI-sovellusten rakentamisesta, liity muiden oppijoiden ja kokeneiden kehittäjien keskusteluihin MCP:stä. Se on tukevainen yhteisö, jossa kysymykset ovat tervetulleita ja tietoa jaetaan vapaasti. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Jos sinulla on palautetta tuotteesta tai kohtaat virheitä rakentamisen aikana, käy: +Jos sinulla on palautetta tuotteesta tai kohtaat virheitä rakentamisen aikana, vieraile: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Vastuuvapauslauseke**: -Tämä asiakirja on käännetty käyttämällä tekoälypohjaista käännöspalvelua [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Vaikka pyrimme tarkkuuteen, huomioithan, että automaattiset käännökset voivat sisältää virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäistä asiakirjaa sen alkuperäisellä kielellä tulisi pitää ensisijaisena lähteenä. Kriittisen tiedon osalta suositellaan ammattimaista ihmiskäännöstä. Emme ole vastuussa väärinkäsityksistä tai virhetulkinnoista, jotka johtuvat tämän käännöksen käytöstä. \ No newline at end of file +Tämä asiakirja on käännetty käyttämällä tekoälypohjaista käännöspalvelua [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Vaikka pyrimme tarkkuuteen, huomioithan, että automaattiset käännökset voivat sisältää virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäistä asiakirjaa sen alkuperäisellä kielellä tulisi pitää ensisijaisena lähteenä. Kriittisen tiedon osalta suositellaan ammattimaista ihmiskäännöstä. Emme ole vastuussa tämän käännöksen käytöstä johtuvista väärinkäsityksistä tai virhetulkinnoista. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/fr/README.md b/translations/fr/README.md index 20df7ff6d..84a6aaf26 100644 --- a/translations/fr/README.md +++ b/translations/fr/README.md @@ -1,75 +1,75 @@ -[![Licence GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Contributeurs GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![Problèmes GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![Pull-requests GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Bienvenus](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Licence GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![Contributeurs GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Problèmes GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![Pull-requests GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Bienvenus](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![Observateurs GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![Forks GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![Étoiles GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![Observateurs GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![Forks GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![Étoiles GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) ### 🌐 Support multilingue -#### Pris en charge via GitHub Action (Automatisé et toujours à jour) +#### Pris en charge via GitHub Action (Automatisé & Toujours à jour) - -[Arabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgare](../bg/README.md) | [Birman (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinois (Simplifié)](../zh/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Macao)](../mo/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Taïwan)](../tw/README.md) | [Croate](../hr/README.md) | [Tchèque](../cs/README.md) | [Danois](../da/README.md) | [Néerlandais](../nl/README.md) | [Estonien](../et/README.md) | [Finnois](../fi/README.md) | [Français](./README.md) | [Allemand](../de/README.md) | [Grec](../el/README.md) | [Hébreu](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hongrois](../hu/README.md) | [Indonésien](../id/README.md) | [Italien](../it/README.md) | [Japonais](../ja/README.md) | [Coréen](../ko/README.md) | [Lituanien](../lt/README.md) | [Malais](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Népalais](../ne/README.md) | [Norvégien](../no/README.md) | [Persan (Farsi)](../fa/README.md) | [Polonais](../pl/README.md) | [Portugais (Brésil)](../br/README.md) | [Portugais (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Roumain](../ro/README.md) | [Russe](../ru/README.md) | [Serbe (Cyrillique)](../sr/README.md) | [Slovaque](../sk/README.md) | [Slovène](../sl/README.md) | [Espagnol](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Suédois](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamoul](../ta/README.md) | [Thaï](../th/README.md) | [Turc](../tr/README.md) | [Ukrainien](../uk/README.md) | [Ourdou](../ur/README.md) | [Vietnamien](../vi/README.md) - + +[Arabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgare](../bg/README.md) | [Birman (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinois (Simplifié)](../zh/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Macao)](../mo/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Taïwan)](../tw/README.md) | [Croate](../hr/README.md) | [Tchèque](../cs/README.md) | [Danois](../da/README.md) | [Néerlandais](../nl/README.md) | [Estonien](../et/README.md) | [Finnois](../fi/README.md) | [Français](./README.md) | [Allemand](../de/README.md) | [Grec](../el/README.md) | [Hébreu](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hongrois](../hu/README.md) | [Indonésien](../id/README.md) | [Italien](../it/README.md) | [Japonais](../ja/README.md) | [Coréen](../ko/README.md) | [Lituanien](../lt/README.md) | [Malais](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Népalais](../ne/README.md) | [Pidgin Nigérian](../pcm/README.md) | [Norvégien](../no/README.md) | [Persan (Farsi)](../fa/README.md) | [Polonais](../pl/README.md) | [Portugais (Brésil)](../br/README.md) | [Portugais (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Roumain](../ro/README.md) | [Russe](../ru/README.md) | [Serbe (Cyrillique)](../sr/README.md) | [Slovaque](../sk/README.md) | [Slovène](../sl/README.md) | [Espagnol](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Suédois](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamoul](../ta/README.md) | [Thaï](../th/README.md) | [Turc](../tr/README.md) | [Ukrainien](../uk/README.md) | [Ourdou](../ur/README.md) | [Vietnamien](../vi/README.md) + #### Rejoignez notre communauté -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Discord Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Nous organisons une série d'apprentissage avec l'IA sur Discord, apprenez-en plus et rejoignez-nous à [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) du 18 au 30 septembre 2025. Vous découvrirez des astuces pour utiliser GitHub Copilot en science des données. +Nous organisons une série d'apprentissage avec l'IA sur Discord, apprenez-en plus et rejoignez-nous à [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) du 18 au 30 septembre 2025. Vous y découvrirez des astuces pour utiliser GitHub Copilot en science des données. -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.fr.png) +![Série Apprendre avec l'IA](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.fr.png) -# Apprentissage automatique pour débutants - Un programme +# Apprentissage Automatique pour Débutants - Un Programme > 🌍 Voyagez autour du monde en explorant l'apprentissage automatique à travers les cultures du monde 🌍 -Les Cloud Advocates chez Microsoft sont ravis de proposer un programme de 12 semaines et 26 leçons entièrement dédié à **l'apprentissage automatique**. Dans ce programme, vous apprendrez ce que l'on appelle parfois **l'apprentissage automatique classique**, en utilisant principalement Scikit-learn comme bibliothèque et en évitant l'apprentissage profond, qui est couvert dans notre [programme AI for Beginners](https://aka.ms/ai4beginners). Associez ces leçons à notre programme ['Data Science for Beginners'](https://aka.ms/ds4beginners), également ! +Les Cloud Advocates de Microsoft sont ravis de proposer un programme de 12 semaines et 26 leçons dédié à l'**apprentissage automatique**. Dans ce programme, vous découvrirez ce que l'on appelle parfois l'**apprentissage automatique classique**, en utilisant principalement Scikit-learn comme bibliothèque et en évitant l'apprentissage profond, qui est couvert dans notre [programme "IA pour Débutants"](https://aka.ms/ai4beginners). Associez ces leçons à notre programme ['Science des Données pour Débutants'](https://aka.ms/ds4beginners) également ! -Voyagez avec nous à travers le monde en appliquant ces techniques classiques à des données provenant de nombreuses régions du globe. Chaque leçon comprend des quiz avant et après la leçon, des instructions écrites pour compléter la leçon, une solution, un devoir, et bien plus encore. Notre pédagogie basée sur les projets vous permet d'apprendre tout en construisant, une méthode éprouvée pour que les nouvelles compétences restent. +Voyagez avec nous à travers le monde en appliquant ces techniques classiques à des données provenant de nombreuses régions du globe. Chaque leçon comprend des quiz avant et après la leçon, des instructions écrites pour compléter la leçon, une solution, un devoir, et plus encore. Notre pédagogie basée sur les projets vous permet d'apprendre tout en construisant, une méthode éprouvée pour que les nouvelles compétences s'ancrent. **✍️ Un grand merci à nos auteurs** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu et Amy Boyd **🎨 Merci également à nos illustrateurs** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, et Jen Looper -**🙏 Remerciements spéciaux 🙏 à nos auteurs, relecteurs et contributeurs de contenu Microsoft Student Ambassador**, notamment Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, et Snigdha Agarwal +**🙏 Remerciements spéciaux 🙏 à nos Microsoft Student Ambassadors auteurs, relecteurs et contributeurs de contenu**, notamment Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, et Snigdha Agarwal **🤩 Une gratitude supplémentaire envers les Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, et Vidushi Gupta pour nos leçons en R !** -# Premiers pas +# Pour Commencer -Suivez ces étapes : -1. **Forkez le dépôt** : Cliquez sur le bouton "Fork" en haut à droite de cette page. -2. **Clonez le dépôt** : `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Suivez ces étapes : +1. **Forkez le Répertoire** : Cliquez sur le bouton "Fork" en haut à droite de cette page. +2. **Clonez le Répertoire** : `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [retrouvez toutes les ressources supplémentaires pour ce cours dans notre collection Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Besoin d'aide ?** Consultez notre [Guide de dépannage](TROUBLESHOOTING.md) pour des solutions aux problèmes courants liés à l'installation, la configuration et l'exécution des leçons. +> 🔧 **Besoin d'aide ?** Consultez notre [Guide de Dépannage](TROUBLESHOOTING.md) pour des solutions aux problèmes courants d'installation, de configuration et d'exécution des leçons. **[Étudiants](https://aka.ms/student-page)**, pour utiliser ce programme, forkez l'intégralité du dépôt sur votre propre compte GitHub et complétez les exercices seuls ou en groupe : -- Commencez par un quiz avant la leçon. -- Lisez la leçon et complétez les activités, en vous arrêtant et en réfléchissant à chaque vérification des connaissances. -- Essayez de créer les projets en comprenant les leçons plutôt qu'en exécutant le code de solution ; cependant, ce code est disponible dans les dossiers `/solution` de chaque leçon orientée projet. -- Passez le quiz après la leçon. -- Complétez le défi. -- Complétez le devoir. -- Après avoir terminé un groupe de leçons, visitez le [Forum de discussion](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) et "apprenez à voix haute" en remplissant le tableau d'évaluation PAT approprié. Un 'PAT' est un outil d'évaluation des progrès qui est un tableau que vous remplissez pour approfondir votre apprentissage. Vous pouvez également réagir à d'autres PATs pour que nous puissions apprendre ensemble. +- Commencez par un quiz avant la leçon. +- Lisez la leçon et complétez les activités, en prenant le temps de réfléchir à chaque vérification des connaissances. +- Essayez de créer les projets en comprenant les leçons plutôt qu'en exécutant le code de solution ; cependant, ce code est disponible dans les dossiers `/solution` de chaque leçon orientée projet. +- Passez le quiz après la leçon. +- Complétez le défi. +- Réalisez le devoir. +- Après avoir terminé un groupe de leçons, visitez le [Forum de Discussion](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) et "apprenez à voix haute" en remplissant la rubrique PAT appropriée. Un 'PAT' est un outil d'évaluation des progrès, un tableau que vous remplissez pour approfondir votre apprentissage. Vous pouvez également réagir aux autres PATs pour que nous puissions apprendre ensemble. -> Pour approfondir vos connaissances, nous vous recommandons de suivre ces modules et parcours d'apprentissage [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). +> Pour aller plus loin, nous recommandons de suivre ces modules et parcours d'apprentissage [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). **Enseignants**, nous avons [inclus quelques suggestions](for-teachers.md) sur la façon d'utiliser ce programme. @@ -77,13 +77,13 @@ Suivez ces étapes : ## Vidéos explicatives -Certaines leçons sont disponibles sous forme de vidéos courtes. Vous pouvez les trouver toutes intégrées dans les leçons, ou sur la [playlist ML for Beginners sur la chaîne YouTube Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) en cliquant sur l'image ci-dessous. +Certaines leçons sont disponibles sous forme de vidéos courtes. Vous pouvez les retrouver intégrées dans les leçons ou sur la [playlist ML for Beginners sur la chaîne YouTube Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) en cliquant sur l'image ci-dessous. [![Bannière ML pour débutants](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.fr.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## Rencontrez l'équipe +## Rencontrez l'Équipe [![Vidéo promo](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) @@ -95,65 +95,65 @@ Certaines leçons sont disponibles sous forme de vidéos courtes. Vous pouvez le ## Pédagogie -Nous avons choisi deux principes pédagogiques lors de la création de ce programme : garantir qu'il soit basé sur des **projets pratiques** et qu'il inclue des **quiz fréquents**. De plus, ce programme a un **thème commun** pour lui donner de la cohésion. +Nous avons choisi deux principes pédagogiques lors de la création de ce programme : garantir qu'il soit **basé sur des projets pratiques** et qu'il inclue des **quiz fréquents**. De plus, ce programme a un **thème commun** pour lui donner de la cohérence. -En veillant à ce que le contenu soit aligné avec des projets, le processus devient plus engageant pour les étudiants et la rétention des concepts est augmentée. De plus, un quiz à faible enjeu avant un cours fixe l'intention de l'étudiant d'apprendre un sujet, tandis qu'un deuxième quiz après le cours assure une rétention supplémentaire. Ce programme a été conçu pour être flexible et amusant et peut être suivi en totalité ou en partie. Les projets commencent petits et deviennent de plus en plus complexes à la fin du cycle de 12 semaines. Ce programme inclut également un post-scriptum sur les applications réelles de l'apprentissage automatique, qui peut être utilisé comme crédit supplémentaire ou comme base de discussion. +En alignant le contenu sur des projets, le processus devient plus engageant pour les étudiants et la rétention des concepts est augmentée. De plus, un quiz à faible enjeu avant un cours oriente l'intention de l'étudiant vers l'apprentissage d'un sujet, tandis qu'un second quiz après le cours renforce davantage la rétention. Ce programme a été conçu pour être flexible et amusant et peut être suivi en totalité ou en partie. Les projets commencent petits et deviennent de plus en plus complexes à la fin du cycle de 12 semaines. Ce programme comprend également un post-scriptum sur les applications réelles de l'apprentissage automatique, qui peut être utilisé comme crédit supplémentaire ou comme base de discussion. -> Retrouvez notre [Code de conduite](CODE_OF_CONDUCT.md), nos [Directives de contribution](CONTRIBUTING.md), nos [Directives de traduction](TRANSLATIONS.md), et notre [Guide de dépannage](TROUBLESHOOTING.md). Nous accueillons vos retours constructifs ! +> Retrouvez notre [Code de Conduite](CODE_OF_CONDUCT.md), nos [Directives de Contribution](CONTRIBUTING.md), nos [Directives de Traduction](TRANSLATIONS.md), et notre [Guide de Dépannage](TROUBLESHOOTING.md). Nous accueillons vos retours constructifs ! -## Chaque leçon inclut +## Chaque leçon comprend -- un sketchnote optionnel -- une vidéo complémentaire optionnelle -- une vidéo explicative (certaines leçons uniquement) -- [quiz d'échauffement avant la leçon](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- leçon écrite -- pour les leçons basées sur des projets, des guides étape par étape sur la façon de construire le projet -- vérifications des connaissances -- un défi -- lecture complémentaire -- devoir -- [quiz après la leçon](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- un sketchnote optionnel +- une vidéo complémentaire optionnelle +- une vidéo explicative (certaines leçons uniquement) +- [un quiz d'échauffement avant la leçon](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- une leçon écrite +- pour les leçons basées sur des projets, des guides étape par étape pour construire le projet +- des vérifications des connaissances +- un défi +- des lectures complémentaires +- un devoir +- [un quiz après la leçon](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Une note sur les langages** : Ces leçons sont principalement écrites en Python, mais beaucoup sont également disponibles en R. Pour compléter une leçon en R, allez dans le dossier `/solution` et recherchez les leçons en R. Elles incluent une extension .rmd qui représente un fichier **R Markdown** pouvant être défini simplement comme une intégration de `blocs de code` (en R ou d'autres langages) et un `en-tête YAML` (qui guide la mise en forme des sorties comme PDF) dans un `document Markdown`. Ainsi, il sert de cadre exemplaire pour la science des données puisqu'il permet de combiner votre code, ses résultats, et vos réflexions en les écrivant en Markdown. De plus, les documents R Markdown peuvent être rendus dans des formats de sortie tels que PDF, HTML ou Word. +> **Une note sur les langues** : Ces leçons sont principalement écrites en Python, mais beaucoup sont également disponibles en R. Pour compléter une leçon en R, rendez-vous dans le dossier `/solution` et cherchez les leçons en R. Elles incluent une extension .rmd qui représente un fichier **R Markdown**, défini comme une intégration de `blocs de code` (en R ou d'autres langages) et d'un `en-tête YAML` (qui guide la mise en forme des sorties comme PDF) dans un `document Markdown`. Ainsi, il sert de cadre exemplaire pour la science des données puisqu'il vous permet de combiner votre code, ses résultats et vos réflexions en les écrivant en Markdown. De plus, les documents R Markdown peuvent être rendus dans des formats de sortie tels que PDF, HTML ou Word. -> **Une note sur les quiz** : Tous les quiz sont contenus dans le [dossier Quiz App](../../quiz-app), pour un total de 52 quiz de trois questions chacun. Ils sont liés dans les leçons mais l'application de quiz peut être exécutée localement ; suivez les instructions dans le dossier `quiz-app` pour l'héberger localement ou le déployer sur Azure. +> **Une note sur les quiz** : Tous les quiz sont contenus dans le [dossier Quiz App](../../quiz-app), pour un total de 52 quiz de trois questions chacun. Ils sont liés dans les leçons, mais l'application de quiz peut être exécutée localement ; suivez les instructions dans le dossier `quiz-app` pour l'héberger localement ou le déployer sur Azure. | Numéro de leçon | Sujet | Regroupement de leçons | Objectifs d'apprentissage | Leçon liée | Auteur | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| :-------------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Introduction au machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Apprenez les concepts de base du machine learning | [Leçon](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | L'histoire du machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Découvrez l'histoire derrière ce domaine | [Leçon](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen et Amy | -| 03 | Équité et machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Quels sont les enjeux philosophiques importants autour de l'équité que les étudiants doivent considérer en construisant et appliquant des modèles ML ? | [Leçon](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 03 | Équité et machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Quels sont les enjeux philosophiques importants autour de l'équité que les étudiants doivent considérer en construisant et appliquant des modèles ML ? | [Leçon](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | Techniques pour le machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Quelles techniques les chercheurs en ML utilisent-ils pour construire des modèles ML ? | [Leçon](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris et Jen | | 05 | Introduction à la régression | [Régression](2-Regression/README.md) | Commencez avec Python et Scikit-learn pour les modèles de régression | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | Prix des citrouilles en Amérique du Nord 🎃 | [Régression](2-Regression/README.md) | Visualisez et nettoyez les données en préparation pour le ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | Prix des citrouilles en Amérique du Nord 🎃 | [Régression](2-Regression/README.md) | Construisez des modèles de régression linéaire et polynomiale | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen et Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | Prix des citrouilles en Amérique du Nord 🎃 | [Régression](2-Regression/README.md) | Construisez un modèle de régression logistique | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Une application web 🔌 | [Application Web](3-Web-App/README.md) | Construisez une application web pour utiliser votre modèle entraîné | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Introduction à la classification | [Classification](4-Classification/README.md) | Nettoyez, préparez et visualisez vos données ; introduction à la classification | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen et Cassie • Eric Wanjau | +| 09 | Une application web 🔌 | [Application web](3-Web-App/README.md) | Construisez une application web pour utiliser votre modèle entraîné | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Introduction à la classification | [Classification](4-Classification/README.md) | Nettoyez, préparez et visualisez vos données ; introduction à la classification | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen et Cassie • Eric Wanjau | | 11 | Délicieuses cuisines asiatiques et indiennes 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Introduction aux classificateurs | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen et Cassie • Eric Wanjau | | 12 | Délicieuses cuisines asiatiques et indiennes 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Plus de classificateurs | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen et Cassie • Eric Wanjau | | 13 | Délicieuses cuisines asiatiques et indiennes 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Construisez une application web de recommandation en utilisant votre modèle | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | Introduction au clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Nettoyez, préparez et visualisez vos données ; introduction au clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | Exploration des goûts musicaux nigérians 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Explorez la méthode de clustering K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | Introduction au traitement du langage naturel ☕️ | [Traitement du langage naturel](6-NLP/README.md) | Apprenez les bases du NLP en construisant un bot simple | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Tâches courantes en NLP ☕️ | [Traitement du langage naturel](6-NLP/README.md) | Approfondissez vos connaissances en NLP en comprenant les tâches courantes liées aux structures linguistiques | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 17 | Tâches courantes en NLP ☕️ | [Traitement du langage naturel](6-NLP/README.md) | Approfondissez vos connaissances en NLP en comprenant les tâches courantes liées aux structures linguistiques | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | Traduction et analyse de sentiment ♥️ | [Traitement du langage naturel](6-NLP/README.md) | Traduction et analyse de sentiment avec Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Hôtels romantiques en Europe ♥️ | [Traitement du langage naturel](6-NLP/README.md) | Analyse de sentiment avec des avis d'hôtels 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Hôtels romantiques en Europe ♥️ | [Traitement du langage naturel](6-NLP/README.md) | Analyse de sentiment avec des avis d'hôtels 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Introduction à la prévision des séries temporelles | [Séries temporelles](7-TimeSeries/README.md) | Introduction à la prévision des séries temporelles | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Utilisation mondiale de l'énergie ⚡️ - prévision des séries temporelles avec ARIMA | [Séries temporelles](7-TimeSeries/README.md) | Prévision des séries temporelles avec ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Utilisation mondiale de l'énergie ⚡️ - prévision des séries temporelles avec SVR | [Séries temporelles](7-TimeSeries/README.md) | Prévision des séries temporelles avec Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Introduction à l'apprentissage par renforcement | [Apprentissage par renforcement](8-Reinforcement/README.md) | Introduction à l'apprentissage par renforcement avec Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 19 | Hôtels romantiques d'Europe ♥️ | [Traitement du langage naturel](6-NLP/README.md) | Analyse de sentiment avec des avis d'hôtels 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Hôtels romantiques d'Europe ♥️ | [Traitement du langage naturel](6-NLP/README.md) | Analyse de sentiment avec des avis d'hôtels 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Introduction à la prévision des séries temporelles | [Séries temporelles](7-TimeSeries/README.md) | Introduction à la prévision des séries temporelles | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ Utilisation mondiale de l'énergie ⚡️ - prévision avec ARIMA | [Séries temporelles](7-TimeSeries/README.md) | Prévision des séries temporelles avec ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Utilisation mondiale de l'énergie ⚡️ - prévision avec SVR | [Séries temporelles](7-TimeSeries/README.md) | Prévision des séries temporelles avec Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Introduction à l'apprentissage par renforcement | [Apprentissage par renforcement](8-Reinforcement/README.md) | Introduction à l'apprentissage par renforcement avec Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | Aidez Peter à éviter le loup ! 🐺 | [Apprentissage par renforcement](8-Reinforcement/README.md) | Gym pour l'apprentissage par renforcement | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Scénarios et applications ML dans le monde réel | [ML dans le monde réel](9-Real-World/README.md)| Applications intéressantes et révélatrices du machine learning classique | [Leçon](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Équipe | -| Postscript | Débogage de modèles ML avec le tableau de bord RAI | [ML dans le monde réel](9-Real-World/README.md)| Débogage de modèles de machine learning en utilisant les composants du tableau de bord Responsible AI | [Leçon](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| Postscript | Scénarios et applications ML dans le monde réel | [ML dans le monde réel](9-Real-World/README.md) | Applications intéressantes et révélatrices du ML classique | [Leçon](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Équipe | +| Postscript | Débogage de modèles ML avec le tableau de bord RAI | [ML dans le monde réel](9-Real-World/README.md) | Débogage de modèles en Machine Learning en utilisant les composants du tableau de bord Responsible AI | [Leçon](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [retrouvez toutes les ressources supplémentaires pour ce cours dans notre collection Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Accès hors ligne -Vous pouvez exécuter cette documentation hors ligne en utilisant [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkez ce dépôt, [installez Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sur votre machine locale, puis dans le dossier racine de ce dépôt, tapez `docsify serve`. Le site web sera accessible sur le port 3000 de votre localhost : `localhost:3000`. +Vous pouvez exécuter cette documentation hors ligne en utilisant [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkez ce dépôt, [installez Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sur votre machine locale, puis dans le dossier racine de ce dépôt, tapez `docsify serve`. Le site web sera servi sur le port 3000 de votre localhost : `localhost:3000`. ## PDFs @@ -164,6 +164,7 @@ Trouvez un PDF du programme avec des liens [ici](https://microsoft.github.io/ML- Notre équipe produit d'autres cours ! Découvrez : + ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD pour les débutants](https://img.shields.io/badge/AZD%20pour%20les%20débutants-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI pour les débutants](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20pour%20les%20débutants-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -171,42 +172,44 @@ Notre équipe produit d'autres cours ! Découvrez : [![Agents IA pour les débutants](https://img.shields.io/badge/Agents%20IA%20pour%20les%20débutants-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### Série sur l'IA générative -[![IA générative pour les débutants](https://img.shields.io/badge/IA%20générative%20pour%20les%20débutants-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IA générative (.NET)](https://img.shields.io/badge/IA%20générative%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IA générative (Java)](https://img.shields.io/badge/IA%20générative%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IA générative (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/IA%20générative%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### Série IA Générative +[![IA Générative pour les débutants](https://img.shields.io/badge/IA%20Générative%20pour%20les%20débutants-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IA Générative (.NET)](https://img.shields.io/badge/IA%20Générative%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IA Générative (Java)](https://img.shields.io/badge/IA%20Générative%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IA Générative (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/IA%20Générative%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### Apprentissage fondamental -[![ML pour les débutants](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Science des données pour les débutants](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IA pour les débutants](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cybersécurité pour les débutants](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Développement Web pour les débutants](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT pour les débutants](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Développement XR pour les débutants](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### Apprentissage Fondamental +[![ML pour Débutants](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Science des Données pour Débutants](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IA pour Débutants](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cybersécurité pour Débutants](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Développement Web pour Débutants](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT pour Débutants](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Développement XR pour Débutants](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Série Copilot -[![Copilot pour la programmation en duo avec IA](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot pour la Programmation Assistée par IA](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot pour C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Aventure Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Obtenir de l'aide -Si vous êtes bloqué ou avez des questions sur la création d'applications IA, rejoignez : +Si vous êtes bloqué ou avez des questions sur la création d'applications IA, rejoignez d'autres apprenants et développeurs expérimentés pour discuter de MCP. C'est une communauté bienveillante où les questions sont les bienvenues et le partage de connaissances est encouragé. -[![Discord Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Si vous avez des retours sur les produits ou rencontrez des erreurs lors de la création, visitez : -[![Forum des développeurs Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Forum des Développeurs Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Avertissement** : -Ce document a été traduit à l'aide du service de traduction automatique [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bien que nous nous efforcions d'assurer l'exactitude, veuillez noter que les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue d'origine doit être considéré comme la source faisant autorité. Pour des informations critiques, il est recommandé de recourir à une traduction humaine professionnelle. Nous ne sommes pas responsables des malentendus ou des interprétations erronées résultant de l'utilisation de cette traduction. \ No newline at end of file +Ce document a été traduit à l'aide du service de traduction automatique [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bien que nous nous efforcions d'assurer l'exactitude, veuillez noter que les traductions automatiques peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue d'origine doit être considéré comme la source faisant autorité. Pour des informations critiques, il est recommandé de recourir à une traduction humaine professionnelle. Nous ne sommes pas responsables des malentendus ou des interprétations erronées résultant de l'utilisation de cette traduction. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/he/README.md b/translations/he/README.md index 18f89ca31..0011bd940 100644 --- a/translations/he/README.md +++ b/translations/he/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -### Azure / Edge / MCP / Agents +### Azure / Edge / MCP / סוכנים [![AZD למתחילים](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI למתחילים](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP למתחילים](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![סוכני AI למתחילים](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### סדרת AI גנרטיבי [![AI גנרטיבי למתחילים](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI גנרטיבי (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -178,10 +176,10 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![AI גנרטיבי (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### למידה בסיסית [![ML למתחילים](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![מדעי הנתונים למתחילים](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![מדע נתונים למתחילים](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI למתחילים](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![סייבר למתחילים](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![פיתוח אתרים למתחילים](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -193,19 +191,21 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: ### סדרת Copilot [![Copilot לתכנות זוגי מבוסס AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot ל-C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![הרפתקאות Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![הרפתקת Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## קבלת עזרה -אם אתם נתקעים או יש לכם שאלות על בניית אפליקציות AI, הצטרפו: +אם אתם נתקעים או יש לכם שאלות על בניית אפליקציות AI, הצטרפו ללומדים אחרים ולמפתחים מנוסים בדיונים על MCP. זו קהילה תומכת שבה שאלות מתקבלות בברכה וידע משותף בחופשיות. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -אם יש לכם משוב על מוצרים או נתקלתם בשגיאות במהלך הבנייה, בקרו: +אם יש לכם משוב על מוצרים או נתקלתם בשגיאות במהלך הבנייה, בקרו ב: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**הצהרת אחריות**: -מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי דיוקים. המסמך המקורי בשפתו המקורית צריך להיחשב כמקור סמכותי. עבור מידע קריטי, מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי אנושי. איננו אחראים לאי הבנות או לפרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה. \ No newline at end of file + +**כתב ויתור**: +מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי-דיוקים. המסמך המקורי בשפתו המקורית צריך להיחשב כמקור הסמכותי. למידע קריטי, מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי בני אדם. איננו אחראים לאי-הבנות או לפרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/hi/README.md b/translations/hi/README.md index 41463eac6..a468bb587 100644 --- a/translations/hi/README.md +++ b/translations/hi/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[अरबी](../ar/README.md) | [बंगाली](../bn/README.md) | [बुल्गेरियन](../bg/README.md) | [बर्मी (म्यांमार)](../my/README.md) | [चीनी (सरलीकृत)](../zh/README.md) | [चीनी (पारंपरिक, हांगकांग)](../hk/README.md) | [चीनी (पारंपरिक, मकाऊ)](../mo/README.md) | [चीनी (पारंपरिक, ताइवान)](../tw/README.md) | [क्रोएशियन](../hr/README.md) | [चेक](../cs/README.md) | [डेनिश](../da/README.md) | [डच](../nl/README.md) | [एस्टोनियन](../et/README.md) | [फिनिश](../fi/README.md) | [फ्रेंच](../fr/README.md) | [जर्मन](../de/README.md) | [ग्रीक](../el/README.md) | [हिब्रू](../he/README.md) | [हिंदी](./README.md) | [हंगेरियन](../hu/README.md) | [इंडोनेशियन](../id/README.md) | [इतालवी](../it/README.md) | [जापानी](../ja/README.md) | [कोरियाई](../ko/README.md) | [लिथुआनियन](../lt/README.md) | [मलय](../ms/README.md) | [मराठी](../mr/README.md) | [नेपाली](../ne/README.md) | [नॉर्वेजियन](../no/README.md) | [फारसी (फारसी)](../fa/README.md) | [पोलिश](../pl/README.md) | [पुर्तगाली (ब्राजील)](../br/README.md) | [पुर्तगाली (पुर्तगाल)](../pt/README.md) | [पंजाबी (गुरमुखी)](../pa/README.md) | [रोमानियन](../ro/README.md) | [रूसी](../ru/README.md) | [सर्बियन (सिरिलिक)](../sr/README.md) | [स्लोवाक](../sk/README.md) | [स्लोवेनियन](../sl/README.md) | [स्पेनिश](../es/README.md) | [स्वाहिली](../sw/README.md) | [स्वीडिश](../sv/README.md) | [टैगालोग (फिलिपिनो)](../tl/README.md) | [तमिल](../ta/README.md) | [थाई](../th/README.md) | [तुर्की](../tr/README.md) | [यूक्रेनी](../uk/README.md) | [उर्दू](../ur/README.md) | [वियतनामी](../vi/README.md) +[अरबी](../ar/README.md) | [बंगाली](../bn/README.md) | [बुल्गारियन](../bg/README.md) | [बर्मी (म्यांमार)](../my/README.md) | [चीनी (सरलीकृत)](../zh/README.md) | [चीनी (पारंपरिक, हांगकांग)](../hk/README.md) | [चीनी (पारंपरिक, मकाऊ)](../mo/README.md) | [चीनी (पारंपरिक, ताइवान)](../tw/README.md) | [क्रोएशियन](../hr/README.md) | [चेक](../cs/README.md) | [डेनिश](../da/README.md) | [डच](../nl/README.md) | [एस्टोनियन](../et/README.md) | [फिनिश](../fi/README.md) | [फ्रेंच](../fr/README.md) | [जर्मन](../de/README.md) | [ग्रीक](../el/README.md) | [हिब्रू](../he/README.md) | [हिंदी](./README.md) | [हंगेरियन](../hu/README.md) | [इंडोनेशियन](../id/README.md) | [इतालवी](../it/README.md) | [जापानी](../ja/README.md) | [कोरियाई](../ko/README.md) | [लिथुआनियन](../lt/README.md) | [मलय](../ms/README.md) | [मराठी](../mr/README.md) | [नेपाली](../ne/README.md) | [नाइजीरियाई पिजिन](../pcm/README.md) | [नॉर्वेजियन](../no/README.md) | [फारसी (फारसी)](../fa/README.md) | [पोलिश](../pl/README.md) | [पुर्तगाली (ब्राजील)](../br/README.md) | [पुर्तगाली (पुर्तगाल)](../pt/README.md) | [पंजाबी (गुरमुखी)](../pa/README.md) | [रोमानियाई](../ro/README.md) | [रूसी](../ru/README.md) | [सर्बियाई (सिरिलिक)](../sr/README.md) | [स्लोवाक](../sk/README.md) | [स्लोवेनियन](../sl/README.md) | [स्पेनिश](../es/README.md) | [स्वाहिली](../sw/README.md) | [स्वीडिश](../sv/README.md) | [टैगालोग (फिलिपिनो)](../tl/README.md) | [तमिल](../ta/README.md) | [थाई](../th/README.md) | [तुर्की](../tr/README.md) | [यूक्रेनी](../uk/README.md) | [उर्दू](../ur/README.md) | [वियतनामी](../vi/README.md) #### हमारे समुदाय से जुड़ें -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -हमारे पास एक डिस्कॉर्ड "Learn with AI" सीरीज चल रही है, अधिक जानें और [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) में 18 - 30 सितंबर, 2025 तक शामिल हों। आपको डेटा साइंस के लिए GitHub Copilot का उपयोग करने के टिप्स और ट्रिक्स मिलेंगे। +हमारे पास एक डिस्कॉर्ड "AI के साथ सीखें" सीरीज चल रही है। अधिक जानें और [AI के साथ सीखें सीरीज](https://aka.ms/learnwithai/discord) में 18 - 30 सितंबर, 2025 के बीच शामिल हों। आपको डेटा साइंस के लिए GitHub Copilot का उपयोग करने के टिप्स और ट्रिक्स मिलेंगे। -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.hi.png) +![AI के साथ सीखें सीरीज](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.hi.png) # शुरुआती लोगों के लिए मशीन लर्निंग - एक पाठ्यक्रम -> 🌍 दुनिया भर की संस्कृतियों के माध्यम से मशीन लर्निंग का अन्वेषण करें 🌍 +> 🌍 दुनिया की संस्कृतियों के माध्यम से मशीन लर्निंग का अन्वेषण करें 🌍 -Microsoft के Cloud Advocates को **मशीन लर्निंग** के बारे में 12-सप्ताह, 26-पाठ का पाठ्यक्रम पेश करने में खुशी हो रही है। इस पाठ्यक्रम में, आप **क्लासिक मशीन लर्निंग** के बारे में जानेंगे, मुख्य रूप से Scikit-learn का उपयोग करते हुए और डीप लर्निंग से बचते हुए, जिसे हमारे [AI for Beginners' पाठ्यक्रम](https://aka.ms/ai4beginners) में शामिल किया गया है। इन पाठों को हमारे ['Data Science for Beginners' पाठ्यक्रम](https://aka.ms/ds4beginners) के साथ जोड़ें! +Microsoft के क्लाउड एडवोकेट्स आपको **मशीन लर्निंग** पर आधारित 12-सप्ताह, 26-पाठ का पाठ्यक्रम प्रदान करने में प्रसन्न हैं। इस पाठ्यक्रम में, आप **क्लासिक मशीन लर्निंग** के बारे में जानेंगे, मुख्य रूप से Scikit-learn का उपयोग करते हुए और डीप लर्निंग से बचते हुए, जो हमारे [शुरुआती लोगों के लिए AI पाठ्यक्रम](https://aka.ms/ai4beginners) में शामिल है। इन पाठों को हमारे ['शुरुआती लोगों के लिए डेटा साइंस' पाठ्यक्रम](https://aka.ms/ds4beginners) के साथ जोड़ें! -हमारे साथ दुनिया भर की यात्रा करें क्योंकि हम इन क्लासिक तकनीकों को दुनिया के विभिन्न क्षेत्रों के डेटा पर लागू करते हैं। प्रत्येक पाठ में प्री- और पोस्ट-लेसन क्विज़, लिखित निर्देश, समाधान, असाइनमेंट और अधिक शामिल हैं। हमारा प्रोजेक्ट-आधारित शिक्षण आपको निर्माण करते हुए सीखने की अनुमति देता है, जो नए कौशल को बनाए रखने का एक सिद्ध तरीका है। +हमारे साथ दुनिया भर की यात्रा करें क्योंकि हम इन क्लासिक तकनीकों को दुनिया के विभिन्न क्षेत्रों के डेटा पर लागू करते हैं। प्रत्येक पाठ में प्री- और पोस्ट-लेसन क्विज़, पाठ पूरा करने के लिए लिखित निर्देश, एक समाधान, एक असाइनमेंट और बहुत कुछ शामिल है। हमारा प्रोजेक्ट-आधारित शिक्षण दृष्टिकोण आपको निर्माण करते हुए सीखने की अनुमति देता है, जो नई कौशलों को बनाए रखने का एक सिद्ध तरीका है। **✍️ हमारे लेखकों को हार्दिक धन्यवाद** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu और Amy Boyd @@ -52,22 +52,22 @@ Microsoft के Cloud Advocates को **मशीन लर्निंग** # शुरुआत कैसे करें इन चरणों का पालन करें: -1. **रेपो को फोर्क करें**: इस पेज के ऊपर-दाईं ओर "Fork" बटन पर क्लिक करें। -2. **रेपो को क्लोन करें**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +1. **भंडार को फोर्क करें**: इस पृष्ठ के शीर्ष-दाएं कोने पर "Fork" बटन पर क्लिक करें। +2. **भंडार को क्लोन करें**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [इस कोर्स के लिए सभी अतिरिक्त संसाधन हमारे Microsoft Learn संग्रह में खोजें](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [इस पाठ्यक्रम के लिए सभी अतिरिक्त संसाधन हमारे Microsoft Learn संग्रह में खोजें](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **मदद चाहिए?** हमारे [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) में इंस्टॉलेशन, सेटअप और पाठ चलाने से संबंधित सामान्य समस्याओं के समाधान देखें। +> 🔧 **मदद चाहिए?** हमारे [समस्या निवारण गाइड](TROUBLESHOOTING.md) को देखें, जिसमें स्थापना, सेटअप और पाठ चलाने से संबंधित सामान्य समस्याओं के समाधान दिए गए हैं। -**[छात्र](https://aka.ms/student-page)**, इस पाठ्यक्रम का उपयोग करने के लिए, पूरे रेपो को अपने GitHub खाते में फोर्क करें और अभ्यास को स्वयं या समूह के साथ पूरा करें: +**[छात्रों](https://aka.ms/student-page)**, इस पाठ्यक्रम का उपयोग करने के लिए, पूरे रिपॉजिटरी को अपने GitHub खाते में फोर्क करें और अभ्यासों को स्वयं या समूह के साथ पूरा करें: -- प्री-लेक्चर क्विज़ से शुरू करें। -- लेक्चर पढ़ें और गतिविधियों को पूरा करें, प्रत्येक ज्ञान जांच पर रुकें और विचार करें। -- पाठों को समझकर प्रोजेक्ट बनाने का प्रयास करें बजाय समाधान कोड चलाने के; हालांकि वह कोड `/solution` फोल्डर्स में प्रत्येक प्रोजेक्ट-उन्मुख पाठ में उपलब्ध है। +- एक प्री-लेक्चर क्विज़ से शुरू करें। +- लेक्चर पढ़ें और गतिविधियों को पूरा करें, प्रत्येक ज्ञान जांच पर रुकें और चिंतन करें। +- पाठों को समझकर प्रोजेक्ट बनाने का प्रयास करें, समाधान कोड चलाने के बजाय; हालांकि वह कोड प्रत्येक प्रोजेक्ट-आधारित पाठ के `/solution` फ़ोल्डरों में उपलब्ध है। - पोस्ट-लेक्चर क्विज़ लें। -- चुनौती पूरी करें। -- असाइनमेंट पूरा करें। -- एक पाठ समूह पूरा करने के बाद, [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) पर जाएं और "लाउड में सीखें" द्वारा उपयुक्त PAT रूब्रिक भरें। 'PAT' एक प्रगति मूल्यांकन उपकरण है जो एक रूब्रिक है जिसे आप अपनी सीखने को आगे बढ़ाने के लिए भरते हैं। आप अन्य PATs पर प्रतिक्रिया भी दे सकते हैं ताकि हम एक साथ सीख सकें। +- चुनौती को पूरा करें। +- असाइनमेंट को पूरा करें। +- एक पाठ समूह पूरा करने के बाद, [डिस्कशन बोर्ड](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) पर जाएं और "जोर से सीखें" द्वारा उपयुक्त PAT रूब्रिक भरें। 'PAT' एक प्रगति मूल्यांकन उपकरण है जो एक रूब्रिक है जिसे आप अपनी सीखने को आगे बढ़ाने के लिए भरते हैं। आप अन्य PATs पर प्रतिक्रिया भी दे सकते हैं ताकि हम एक साथ सीख सकें। > आगे की पढ़ाई के लिए, हम इन [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) मॉड्यूल और लर्निंग पाथ्स का अनुसरण करने की सिफारिश करते हैं। @@ -77,29 +77,29 @@ Microsoft के Cloud Advocates को **मशीन लर्निंग** ## वीडियो वॉकथ्रू -कुछ पाठ छोटे वीडियो के रूप में उपलब्ध हैं। आप इन सभी को पाठों में इन-लाइन पा सकते हैं, या [Microsoft Developer YouTube चैनल पर ML for Beginners प्लेलिस्ट](https://aka.ms/ml-beginners-videos) पर क्लिक करके नीचे दी गई छवि पर पा सकते हैं। +कुछ पाठ छोटे वीडियो के रूप में उपलब्ध हैं। आप इन सभी को पाठों में इनलाइन पा सकते हैं, या [Microsoft Developer YouTube चैनल पर ML for Beginners प्लेलिस्ट](https://aka.ms/ml-beginners-videos) पर जाकर नीचे दी गई छवि पर क्लिक कर सकते हैं। -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.hi.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![शुरुआती लोगों के लिए ML बैनर](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.hi.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## टीम से मिलें -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![प्रोमो वीडियो](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif द्वारा** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 ऊपर दी गई छवि पर क्लिक करें परियोजना और इसे बनाने वाले लोगों के बारे में वीडियो के लिए! +> 🎥 ऊपर दी गई छवि पर क्लिक करें इस प्रोजेक्ट और इसे बनाने वाले लोगों के बारे में वीडियो देखने के लिए! --- -## शिक्षण पद्धति +## शिक्षण दृष्टिकोण -हमने इस पाठ्यक्रम को बनाते समय दो शिक्षण सिद्धांतों को चुना है: यह सुनिश्चित करना कि यह हाथों-हाथ **प्रोजेक्ट-आधारित** है और इसमें **बार-बार क्विज़** शामिल हैं। इसके अलावा, इस पाठ्यक्रम में एक सामान्य **थीम** है जो इसे एकजुटता प्रदान करती है। +हमने इस पाठ्यक्रम को बनाते समय दो शिक्षण सिद्धांतों को चुना है: यह सुनिश्चित करना कि यह **प्रोजेक्ट-आधारित** है और इसमें **बार-बार क्विज़** शामिल हैं। इसके अलावा, इस पाठ्यक्रम में इसे एकजुटता देने के लिए एक सामान्य **थीम** है। -सुनिश्चित करके कि सामग्री प्रोजेक्ट्स के साथ मेल खाती है, प्रक्रिया छात्रों के लिए अधिक आकर्षक बन जाती है और अवधारणाओं की प्रतिधारण बढ़ जाती है। इसके अलावा, कक्षा से पहले एक कम-जोखिम क्विज़ छात्र को एक विषय सीखने के इरादे की ओर सेट करता है, जबकि कक्षा के बाद दूसरा क्विज़ आगे प्रतिधारण सुनिश्चित करता है। यह पाठ्यक्रम लचीला और मजेदार बनाया गया है और इसे पूरे या आंशिक रूप से लिया जा सकता है। प्रोजेक्ट्स छोटे से शुरू होते हैं और 12-सप्ताह के चक्र के अंत तक धीरे-धीरे जटिल हो जाते हैं। इस पाठ्यक्रम में ML के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों पर एक पोस्टस्क्रिप्ट भी शामिल है, जिसे अतिरिक्त क्रेडिट के रूप में या चर्चा के आधार के रूप में उपयोग किया जा सकता है। +सुनिश्चित करके कि सामग्री प्रोजेक्ट्स के साथ संरेखित है, प्रक्रिया छात्रों के लिए अधिक आकर्षक बन जाती है और अवधारणाओं की अवधारण को बढ़ाया जाएगा। इसके अलावा, कक्षा से पहले एक कम-दांव वाला क्विज़ छात्र के इरादे को एक विषय सीखने की ओर सेट करता है, जबकि कक्षा के बाद दूसरा क्विज़ आगे की अवधारण सुनिश्चित करता है। यह पाठ्यक्रम लचीला और मजेदार होने के लिए डिज़ाइन किया गया था और इसे पूरे या आंशिक रूप से लिया जा सकता है। प्रोजेक्ट छोटे से शुरू होते हैं और 12-सप्ताह के चक्र के अंत तक धीरे-धीरे जटिल हो जाते हैं। इस पाठ्यक्रम में ML के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों पर एक परिशिष्ट भी शामिल है, जिसका उपयोग अतिरिक्त क्रेडिट के रूप में या चर्चा के आधार के रूप में किया जा सकता है। -> हमारा [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), और [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) दिशानिर्देश खोजें। हम आपकी रचनात्मक प्रतिक्रिया का स्वागत करते हैं! +> हमारा [आचार संहिता](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान](CONTRIBUTING.md), [अनुवाद](TRANSLATIONS.md), और [समस्या निवारण](TROUBLESHOOTING.md) दिशानिर्देश खोजें। हम आपकी रचनात्मक प्रतिक्रिया का स्वागत करते हैं! ## प्रत्येक पाठ में शामिल है @@ -115,47 +115,47 @@ Microsoft के Cloud Advocates को **मशीन लर्निंग** - असाइनमेंट - [पोस्ट-लेक्चर क्विज़](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **भाषाओं के बारे में एक नोट**: ये पाठ मुख्य रूप से Python में लिखे गए हैं, लेकिन कई R में भी उपलब्ध हैं। R पाठ पूरा करने के लिए, `/solution` फोल्डर पर जाएं और R पाठ खोजें। इनमें .rmd एक्सटेंशन होता है जो **R Markdown** फ़ाइल का प्रतिनिधित्व करता है जिसे `Markdown दस्तावेज़` में `कोड चंक्स` (R या अन्य भाषाओं के) और `YAML हेडर` (जो आउटपुट जैसे PDF को प्रारूपित करने का मार्गदर्शन करता है) के एम्बेडिंग के रूप में सरलता से परिभाषित किया जा सकता है। इस प्रकार, यह डेटा विज्ञान के लिए एक आदर्श लेखन ढांचा के रूप में कार्य करता है क्योंकि यह आपको अपने कोड, उसके आउटपुट और अपने विचारों को Markdown में लिखने की अनुमति देता है। इसके अलावा, R Markdown दस्तावेज़ों को PDF, HTML, या Word जैसे आउटपुट प्रारूपों में प्रस्तुत किया जा सकता है। +> **भाषाओं के बारे में एक नोट**: ये पाठ मुख्य रूप से Python में लिखे गए हैं, लेकिन कई R में भी उपलब्ध हैं। R पाठ पूरा करने के लिए, `/solution` फ़ोल्डर पर जाएं और R पाठ देखें। इनमें .rmd एक्सटेंशन होता है जो एक **R Markdown** फ़ाइल का प्रतिनिधित्व करता है जिसे `Markdown दस्तावेज़` में `कोड चंक्स` (R या अन्य भाषाओं के) और एक `YAML हेडर` (जो आउटपुट को प्रारूपित करने के तरीके को गाइड करता है जैसे PDF) के एम्बेडिंग के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। इस प्रकार, यह डेटा साइंस के लिए एक उत्कृष्ट लेखन ढांचा के रूप में कार्य करता है क्योंकि यह आपको अपने कोड, उसके आउटपुट और अपने विचारों को एक साथ लिखने की अनुमति देता है। इसके अलावा, R Markdown दस्तावेज़ों को PDF, HTML, या Word जैसे आउटपुट प्रारूपों में प्रस्तुत किया जा सकता है। -> **क्विज़ के बारे में एक नोट**: सभी क्विज़ [Quiz App फोल्डर](../../quiz-app) में शामिल हैं, कुल 52 क्विज़ प्रत्येक में तीन प्रश्नों के साथ। वे पाठों के भीतर से जुड़े हुए हैं लेकिन क्विज़ ऐप को स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है; `quiz-app` फोल्डर में निर्देशों का पालन करें इसे स्थानीय रूप से होस्ट करने या Azure पर तैनात करने के लिए। +> **क्विज़ के बारे में एक नोट**: सभी क्विज़ [क्विज़ ऐप फ़ोल्डर](../../quiz-app) में शामिल हैं, कुल 52 क्विज़, प्रत्येक में तीन प्रश्न। वे पाठों के भीतर से लिंक किए गए हैं लेकिन क्विज़ ऐप को स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है; `quiz-app` फ़ोल्डर में निर्देशों का पालन करें इसे स्थानीय रूप से होस्ट करने या Azure पर तैनात करने के लिए। | पाठ संख्या | विषय | पाठ समूह | सीखने के उद्देश्य | लिंक्ड पाठ | लेखक | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | मशीन लर्निंग का परिचय | [Introduction](1-Introduction/README.md) | मशीन लर्निंग के पीछे के बुनियादी सिद्धांतों को जानें | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | मुहम्मद | | 02 | मशीन लर्निंग का इतिहास | [Introduction](1-Introduction/README.md) | इस क्षेत्र के पीछे के इतिहास को जानें | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | जेन और एमी | -| 03 | निष्पक्षता और मशीन लर्निंग | [Introduction](1-Introduction/README.md) | मशीन लर्निंग मॉडल बनाते और लागू करते समय छात्रों को निष्पक्षता के महत्वपूर्ण दार्शनिक मुद्दों पर विचार करना चाहिए। | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | तोमोमी | +| 03 | निष्पक्षता और मशीन लर्निंग | [Introduction](1-Introduction/README.md) | मशीन लर्निंग मॉडल बनाते और लागू करते समय छात्रों को निष्पक्षता के महत्वपूर्ण दार्शनिक मुद्दों पर विचार क्यों करना चाहिए? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | तोमोमी | | 04 | मशीन लर्निंग के लिए तकनीकें | [Introduction](1-Introduction/README.md) | मशीन लर्निंग शोधकर्ता मॉडल बनाने के लिए कौन-कौन सी तकनीकें उपयोग करते हैं? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | क्रिस और जेन | | 05 | रिग्रेशन का परिचय | [Regression](2-Regression/README.md) | रिग्रेशन मॉडल के लिए Python और Scikit-learn के साथ शुरुआत करें | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | जेन • एरिक वानजाउ | -| 06 | उत्तरी अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | मशीन लर्निंग की तैयारी के लिए डेटा को विज़ुअलाइज़ और साफ करें | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | जेन • एरिक वानजाउ | +| 06 | उत्तरी अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | मशीन लर्निंग के लिए डेटा को विज़ुअलाइज़ और साफ करें | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | जेन • एरिक वानजाउ | | 07 | उत्तरी अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | रेखीय और बहुपद रिग्रेशन मॉडल बनाएं | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | जेन और दिमित्री • एरिक वानजाउ | -| 08 | उत्तरी अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाएं | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | जेन • एरिक वानजाउ | +| 08 | उत्तरी अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाएं | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | जेन • एरिक वानजाउ | | 09 | एक वेब ऐप 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | अपने प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करने के लिए एक वेब ऐप बनाएं | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | जेन | | 10 | वर्गीकरण का परिचय | [Classification](4-Classification/README.md) | अपने डेटा को साफ करें, तैयार करें और विज़ुअलाइज़ करें; वर्गीकरण का परिचय | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | जेन और कैसी • एरिक वानजाउ | | 11 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | वर्गीकरणकर्ताओं का परिचय | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | जेन और कैसी • एरिक वानजाउ | | 12 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | अधिक वर्गीकरणकर्ता | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | जेन और कैसी • एरिक वानजाउ | | 13 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | अपने मॉडल का उपयोग करके एक अनुशंसा वेब ऐप बनाएं | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | जेन | | 14 | क्लस्टरिंग का परिचय | [Clustering](5-Clustering/README.md) | अपने डेटा को साफ करें, तैयार करें और विज़ुअलाइज़ करें; क्लस्टरिंग का परिचय | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | जेन • एरिक वानजाउ | -| 15 | नाइजीरियाई संगीत स्वाद का अन्वेषण 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | के-मीन्स क्लस्टरिंग विधि का अन्वेषण करें | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | जेन • एरिक वानजाउ | -| 16 | प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का परिचय ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | एक साधारण बॉट बनाकर एनएलपी के बारे में मूल बातें जानें | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | स्टीफन | -| 17 | सामान्य एनएलपी कार्य ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | भाषा संरचनाओं से निपटने के दौरान आवश्यक सामान्य कार्यों को समझकर अपने एनएलपी ज्ञान को गहरा करें | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | स्टीफन | +| 15 | नाइजीरियाई संगीत स्वादों की खोज 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | K-Means क्लस्टरिंग विधि का अन्वेषण करें | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | जेन • एरिक वानजाउ | +| 16 | प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का परिचय ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | एक साधारण बॉट बनाकर NLP के बारे में मूल बातें जानें | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | स्टीफन | +| 17 | सामान्य NLP कार्य ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | भाषा संरचनाओं से निपटने के दौरान आवश्यक सामान्य कार्यों को समझकर अपने NLP ज्ञान को गहरा करें | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | स्टीफन | | 18 | अनुवाद और भावना विश्लेषण ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | जेन ऑस्टेन के साथ अनुवाद और भावना विश्लेषण | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | स्टीफन | | 19 | यूरोप के रोमांटिक होटल ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | होटल समीक्षाओं के साथ भावना विश्लेषण 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | स्टीफन | | 20 | यूरोप के रोमांटिक होटल ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | होटल समीक्षाओं के साथ भावना विश्लेषण 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | स्टीफन | | 21 | समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | फ्रांसेस्का | | 22 | ⚡️ विश्व ऊर्जा उपयोग ⚡️ - ARIMA के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | फ्रांसेस्का | | 23 | ⚡️ विश्व ऊर्जा उपयोग ⚡️ - SVR के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | सपोर्ट वेक्टर रिग्रेसर के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | अनिर्बान | -| 24 | सुदृढीकरण सीखने का परिचय | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | क्यू-लर्निंग के साथ सुदृढीकरण सीखने का परिचय | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | दिमित्री | +| 24 | सुदृढीकरण सीखने का परिचय | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning के साथ सुदृढीकरण सीखने का परिचय | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | दिमित्री | | 25 | पीटर को भेड़िये से बचाने में मदद करें! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | सुदृढीकरण सीखने का जिम | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | दिमित्री | -| Postscript | वास्तविक दुनिया के एमएल परिदृश्य और अनुप्रयोग | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | क्लासिकल मशीन लर्निंग के दिलचस्प और खुलासा करने वाले वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | टीम | -| Postscript | RAI डैशबोर्ड का उपयोग करके एमएल में मॉडल डिबगिंग | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | जिम्मेदार एआई डैशबोर्ड घटकों का उपयोग करके मशीन लर्निंग में मॉडल डिबगिंग | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | रूथ याकुब | +| Postscript | वास्तविक दुनिया के मशीन लर्निंग परिदृश्य और अनुप्रयोग | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | क्लासिकल मशीन लर्निंग के दिलचस्प और खुलासा करने वाले वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | टीम | +| Postscript | RAI डैशबोर्ड का उपयोग करके मशीन लर्निंग में मॉडल डिबगिंग | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | जिम्मेदार AI डैशबोर्ड घटकों का उपयोग करके मशीन लर्निंग में मॉडल डिबगिंग | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | रूथ याकुब | > [इस कोर्स के लिए सभी अतिरिक्त संसाधन हमारे Microsoft Learn संग्रह में खोजें](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## ऑफलाइन एक्सेस -आप [Docsify](https://docsify.js.org/#/) का उपयोग करके इस दस्तावेज़ को ऑफलाइन चला सकते हैं। इस रिपॉजिटरी को फोर्क करें, [Docsify इंस्टॉल करें](https://docsify.js.org/#/quickstart) अपने स्थानीय मशीन पर, और फिर इस रिपॉजिटरी के रूट फ़ोल्डर में `docsify serve` टाइप करें। वेबसाइट आपके लोकलहोस्ट पर पोर्ट 3000 पर सर्व की जाएगी: `localhost:3000`। +आप इस दस्तावेज़ को ऑफलाइन [Docsify](https://docsify.js.org/#/) का उपयोग करके चला सकते हैं। इस रिपॉजिटरी को फोर्क करें, [Docsify इंस्टॉल करें](https://docsify.js.org/#/quickstart) अपने स्थानीय मशीन पर, और फिर इस रिपॉजिटरी के रूट फ़ोल्डर में `docsify serve` टाइप करें। वेबसाइट आपके लोकलहोस्ट पर पोर्ट 3000 पर सर्व की जाएगी: `localhost:3000`। -## पीडीएफ +## PDFs लिंक्स के साथ पाठ्यक्रम का पीडीएफ [यहां](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) खोजें। @@ -171,7 +171,7 @@ Microsoft के Cloud Advocates को **मशीन लर्निंग** --- -### जनरेटिव एआई सीरीज +### जनरेटिव AI सीरीज [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -179,34 +179,35 @@ Microsoft के Cloud Advocates को **मशीन लर्निंग** --- -### कोर लर्निंग -[![शुरुआती के लिए मशीन लर्निंग](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![शुरुआती के लिए डेटा साइंस](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![शुरुआती के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![शुरुआती के लिए साइबर सुरक्षा](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![शुरुआती के लिए वेब विकास](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![शुरुआती के लिए IoT](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![शुरुआती के लिए XR विकास](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### मुख्य शिक्षण +[![शुरुआती के लिए मशीन लर्निंग](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![शुरुआती के लिए डेटा साइंस](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![शुरुआती के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![शुरुआती के लिए साइबर सुरक्षा](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![शुरुआती के लिए वेब डेवलपमेंट](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![शुरुआती के लिए IoT](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![शुरुआती के लिए XR डेवलपमेंट](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot सीरीज -[![AI जोड़ी प्रोग्रामिंग के लिए Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![C#/.NET के लिए Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot एडवेंचर](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) - +### कोपायलट सीरीज +[![AI पेयर्ड प्रोग्रामिंग के लिए कोपायलट](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![C#/.NET के लिए कोपायलट](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![कोपायलट एडवेंचर](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## मदद प्राप्त करें +## मदद प्राप्त करना -यदि आप अटक जाते हैं या AI ऐप्स बनाने के बारे में कोई सवाल है, तो शामिल हों: +यदि आप कहीं अटक जाते हैं या AI ऐप्स बनाने के बारे में कोई सवाल है, तो अन्य शिक्षार्थियों और अनुभवी डेवलपर्स के साथ चर्चा में शामिल हों। यह एक सहायक समुदाय है जहाँ सवालों का स्वागत है और ज्ञान स्वतंत्र रूप से साझा किया जाता है। -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -यदि आपको उत्पाद पर प्रतिक्रिया देनी है या निर्माण के दौरान कोई त्रुटि आती है, तो यहां जाएं: +यदि आपको उत्पाद से संबंधित फीडबैक देना है या निर्माण के दौरान कोई त्रुटि आती है, तो यहाँ जाएँ: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **अस्वीकरण**: -यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में दस्तावेज़ को आधिकारिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं। \ No newline at end of file +यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में दस्तावेज़ को प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं। + \ No newline at end of file diff --git a/translations/hk/README.md b/translations/hk/README.md index 8981a0365..2703bf165 100644 --- a/translations/hk/README.md +++ b/translations/hk/README.md @@ -1,192 +1,190 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) 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Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -我們正在進行一個 Discord 的 AI 學習系列，了解更多並於 2025 年 9 月 18 日至 30 日加入我們：[Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)。您將學到使用 GitHub Copilot 進行數據科學的技巧和秘訣。 +我們正在進行一個 AI 學習系列，了解更多並加入我們的 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)，活動日期為 2025 年 9 月 18 日至 30 日。你將學到使用 GitHub Copilot 進行數據科學的技巧和秘訣。 -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.hk.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.hk.png) -# 初學者的機器學習課程 +# 初學者的機器學習課程 -> 🌍 隨著我們探索世界文化中的機器學習，展開一場環球之旅 🌍 +> 🌍 跟隨我們的腳步，透過世界文化探索機器學習 🌍 -Microsoft 的雲端倡導者很高興提供一個為期 12 週、共 26 節課的課程，內容全是關於 **機器學習**。在這個課程中，您將學習有時被稱為 **經典機器學習** 的內容，主要使用 Scikit-learn 作為庫，並避免深度學習，深度學習的內容已包含在我們的 [AI 初學者課程](https://aka.ms/ai4beginners) 中。此外，您也可以搭配我們的 ['數據科學初學者課程'](https://aka.ms/ds4beginners) 一起學習！ +Microsoft 的雲端倡導者很高興提供一個為期 12 週、共 26 節課的課程，內容全是關於 **機器學習**。在這個課程中，你將學習一些被稱為 **經典機器學習** 的技術，主要使用 Scikit-learn 作為庫，並避免深度學習（深度學習內容在我們的 [AI for Beginners 課程](https://aka.ms/ai4beginners) 中涵蓋）。你也可以將這些課程與我們的 ['Data Science for Beginners' 課程](https://aka.ms/ds4beginners) 搭配使用！ -跟隨我們的腳步，環遊世界，將這些經典技術應用於來自世界各地的數據。每節課都包含課前和課後測驗、完成課程的書面指導、解決方案、作業等。我們的基於項目的教學法讓您在建設中學習，這是一種能讓新技能更牢固掌握的有效方法。 +跟隨我們的腳步，探索世界各地的數據，應用這些經典技術。每節課都包括課前和課後測驗、完成課程的書面指導、解決方案、作業等。我們的專案式教學法讓你在建構中學習，這是一種能讓新技能更容易記住的有效方法。 -**✍️ 衷心感謝我們的作者** Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu 和 Amy Boyd +**✍️ 特別感謝我們的作者** Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu 和 Amy Boyd -**🎨 同樣感謝我們的插畫師** Tomomi Imura、Dasani Madipalli 和 Jen Looper +**🎨 也感謝我們的插畫家** Tomomi Imura、Dasani Madipalli 和 Jen Looper -**🙏 特別感謝 🙏 我們的 Microsoft 學生大使作者、審稿人和內容貢獻者**，尤其是 Rishit Dagli、Muhammad Sakib Khan Inan、Rohan Raj、Alexandru Petrescu、Abhishek Jaiswal、Nawrin Tabassum、Ioan Samuila 和 Snigdha Agarwal +**🙏 特別感謝 🙏 我們的 Microsoft 學生大使作者、審稿人和內容貢獻者**，尤其是 Rishit Dagli、Muhammad Sakib Khan Inan、Rohan Raj、Alexandru Petrescu、Abhishek Jaiswal、Nawrin Tabassum、Ioan Samuila 和 Snigdha Agarwal -**🤩 額外感謝 Microsoft 學生大使 Eric Wanjau、Jasleen Sondhi 和 Vidushi Gupta 為我們的 R 課程提供支持！** +**🤩 額外感謝 Microsoft 學生大使 Eric Wanjau、Jasleen Sondhi 和 Vidushi Gupta 為我們的 R 課程所做的貢獻！** -# 開始使用 +# 開始使用 -請按照以下步驟操作： -1. **Fork 此儲存庫**：點擊此頁面右上角的 "Fork" 按鈕。 -2. **Clone 此儲存庫**： `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +請按照以下步驟： +1. **Fork 此儲存庫**：點擊此頁面右上角的 "Fork" 按鈕。 +2. **Clone 此儲存庫**：`git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [在 Microsoft Learn 集合中找到此課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [在 Microsoft Learn 集合中找到此課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **需要幫助嗎？** 查看我們的 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)，以解決安裝、設置和運行課程的常見問題。 +> 🔧 **需要幫助嗎？** 查看我們的 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)，以解決安裝、設置和運行課程的常見問題。 -**[學生](https://aka.ms/student-page)**，要使用此課程，請將整個儲存庫 fork 到您的 GitHub 帳戶，並自行或與小組一起完成練習： +**[學生](https://aka.ms/student-page)**，要使用此課程，請將整個儲存庫 fork 到你的 GitHub 帳戶，並自行或與小組一起完成練習： -- 從課前測驗開始。 -- 閱讀課程並完成活動，在每次知識檢查時停下來反思。 -- 嘗試通過理解課程內容來完成項目，而不是直接運行解決方案代碼；不過，解決方案代碼可在每個基於項目的課程中的 `/solution` 資料夾中找到。 -- 完成課後測驗。 -- 完成挑戰。 -- 完成作業。 -- 完成一組課程後，訪問 [討論板](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)，通過填寫適當的 PAT 評估表來 "大聲學習"。PAT 是一種進度評估工具，您可以填寫該工具來進一步學習。您也可以對其他 PAT 進行回應，讓我們一起學習。 +- 從課前測驗開始。 +- 閱讀課程並完成活動，在每次知識檢查時停下來反思。 +- 嘗試理解課程內容來完成專案，而不是直接運行解決方案代碼；不過，解決方案代碼可在每個專案式課程的 `/solution` 資料夾中找到。 +- 完成課後測驗。 +- 完成挑戰。 +- 完成作業。 +- 完成一組課程後，訪問 [討論板](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)，並透過填寫適當的 PAT 評估表來 "大聲學習"。PAT 是一種進度評估工具，透過填寫評估表來進一步學習。你也可以對其他 PAT 進行回應，讓我們一起學習。 -> 為了進一步學習，我們建議您跟隨這些 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 模組和學習路徑。 +> 為了進一步學習，我們建議跟隨這些 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 模組和學習路徑。 -**教師們**，我們已 [提供一些建議](for-teachers.md) 關於如何使用此課程。 +**教師們**，我們提供了一些 [建議](for-teachers.md) 來幫助你使用此課程。 ---- +--- -## 視頻教學 +## 影片教學 -部分課程提供短視頻形式的教學。您可以在課程中找到所有這些視頻，或者點擊下方圖片前往 [Microsoft Developer YouTube 頻道上的 ML 初學者播放列表](https://aka.ms/ml-beginners-videos)。 +部分課程提供短片形式的教學影片。你可以在課程中找到這些影片，或者點擊下方圖片前往 [Microsoft Developer YouTube 頻道的 ML for Beginners 播放列表](https://aka.ms/ml-beginners-videos)。 -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.hk.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.hk.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) ---- +--- -## 團隊介紹 +## 認識團隊 -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif 作者** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif 作者** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 點擊上方圖片觀看關於此項目及創建者的視頻！ +> 🎥 點擊上方圖片觀看關於此專案及創作者的影片！ ---- +--- + +## 教學法 + +我們在設計此課程時選擇了兩個教學原則：確保它是 **專案式** 並且包含 **頻繁測驗**。此外，此課程還有一個共同的 **主題**，使其更具連貫性。 + +透過確保內容與專案相符，學習過程對學生來說更具吸引力，並能增強概念的記憶。此外，課前的低壓測驗能讓學生專注於學習主題，而課後的測驗則能進一步加強記憶。此課程設計靈活有趣，可以完整學習或部分學習。專案從簡單開始，並在 12 週的課程結束時逐漸變得複雜。此課程還包括一個關於機器學習的真實應用的附錄，可作為額外學分或討論的基礎。 + +> 查看我們的 [行為準則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯指南](TRANSLATIONS.md) 和 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)。我們歡迎你的建設性反饋！ -## 教學法 - -在設計此課程時，我們選擇了兩個教學原則：確保課程是 **基於項目** 的，並且包含 **頻繁的測驗**。此外，此課程還有一個共同的 **主題**，以增強其連貫性。 - -通過確保內容與項目一致，學習過程對學生來說更具吸引力，概念的記憶也會得到增強。此外，課前的低壓測驗可以讓學生專注於學習某個主題，而課後的第二次測驗則進一步加強記憶。此課程設計靈活有趣，可以完整學習，也可以部分學習。項目從簡單開始，到 12 週課程結束時逐漸變得複雜。此課程還包括一個關於機器學習實際應用的附錄，可用作額外學分或討論的基礎。 - -> 查看我們的 [行為準則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯指南](TRANSLATIONS.md) 和 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)。我們歡迎您的建設性反饋！ - -## 每節課包括 - -- 可選的手繪筆記 -- 可選的補充視頻 -- 視頻教學（僅部分課程） -- [課前暖身測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- 書面課程 -- 對於基於項目的課程，提供逐步指南以完成項目 -- 知識檢查 -- 挑戰 -- 補充閱讀 -- 作業 -- [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - -> **關於語言的說明**：這些課程主要使用 Python 編寫，但許多課程也提供 R 版本。要完成 R 課程，請前往 `/solution` 資料夾並尋找 R 課程。這些課程包含 `.rmd` 擴展名，代表 **R Markdown** 文件，可以簡單地定義為在 `Markdown 文件` 中嵌入 `代碼塊`（R 或其他語言）和 `YAML 標頭`（指導如何格式化輸出，例如 PDF）。因此，它作為數據科學的示範性創作框架，允許您將代碼、其輸出和您的想法結合起來，並以 Markdown 的形式記錄下來。此外，R Markdown 文件可以渲染為 PDF、HTML 或 Word 等輸出格式。 - -> **關於測驗的說明**：所有測驗都包含在 [Quiz App 資料夾](../../quiz-app) 中，共有 52 個測驗，每個測驗包含三個問題。測驗在課程中有鏈接，但測驗應用程序可以在本地運行；請按照 `quiz-app` 資料夾中的指示在本地托管或部署到 Azure。 - -| 課程編號 | 主題 | 課程分組 | 學習目標 | 相關課程 | 作者 | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | 機器學習簡介 | [簡介](1-Introduction/README.md) | 學習機器學習的基本概念 | [課程](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | 機器學習的歷史 | [簡介](1-Introduction/README.md) | 學習這個領域背後的歷史 | [課程](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen 和 Amy | -| 03 | 公平性與機器學習 | [簡介](1-Introduction/README.md) | 學生在構建和應用機器學習模型時應考慮哪些重要的哲學問題？ | [課程](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | 機器學習的技術 | [簡介](1-Introduction/README.md) | 機器學習研究人員使用哪些技術來構建機器學習模型？ | [課程](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris 和 Jen | -| 05 | 回歸簡介 | [回歸](2-Regression/README.md) | 使用 Python 和 Scikit-learn 開始學習回歸模型 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | 北美南瓜價格 🎃 | [回歸](2-Regression/README.md) | 視覺化並清理數據以準備進行機器學習 | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | 北美南瓜價格 🎃 | [回歸](2-Regression/README.md) | 構建線性和多項式回歸模型 | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen 和 Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | 北美南瓜價格 🎃 | [回歸](2-Regression/README.md) | 構建邏輯回歸模型 | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | 網頁應用程式 🔌 | [網頁應用程式](3-Web-App/README.md) | 構建一個使用訓練模型的網頁應用程式 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | 分類簡介 | [分類](4-Classification/README.md) | 清理、準備並視覺化數據；分類簡介 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | 美味的亞洲和印度美食 🍜 | [分類](4-Classification/README.md) | 分類器簡介 | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | 美味的亞洲和印度美食 🍜 | [分類](4-Classification/README.md) | 更多分類器 | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | 美味的亞洲和印度美食 🍜 | [分類](4-Classification/README.md) | 使用模型構建推薦系統網頁應用程式 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | 分群簡介 | [分群](5-Clustering/README.md) | 清理、準備並視覺化數據；分群簡介 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | 探索尼日利亞的音樂品味 🎧 | [分群](5-Clustering/README.md) | 探索 K-Means 分群方法 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | 自然語言處理簡介 ☕️ | [自然語言處理](6-NLP/README.md) | 通過構建簡單的機器人學習自然語言處理的基礎知識 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | 常見的自然語言處理任務 ☕️ | [自然語言處理](6-NLP/README.md) | 通過理解處理語言結構時所需的常見任務來加深自然語言處理知識 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | 翻譯和情感分析 ♥️ | [自然語言處理](6-NLP/README.md) | 使用 Jane Austen 的作品進行翻譯和情感分析 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | 歐洲浪漫酒店 ♥️ | [自然語言處理](6-NLP/README.md) | 酒店評論的情感分析 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | 歐洲浪漫酒店 ♥️ | [自然語言處理](6-NLP/README.md) | 酒店評論的情感分析 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | 時間序列預測簡介 | [時間序列](7-TimeSeries/README.md) | 時間序列預測簡介 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ 世界電力使用 ⚡️ - 使用 ARIMA 進行時間序列預測 | [時間序列](7-TimeSeries/README.md) | 使用 ARIMA 進行時間序列預測 | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ 世界電力使用 ⚡️ - 使用 SVR 進行時間序列預測 | [時間序列](7-TimeSeries/README.md) | 使用支持向量回歸進行時間序列預測 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | 強化學習簡介 | [強化學習](8-Reinforcement/README.md) | 使用 Q-Learning 進行強化學習簡介 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | 幫助 Peter 避開狼 🐺 | [強化學習](8-Reinforcement/README.md) | 強化學習 Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| 後記 | 真實世界的機器學習場景和應用 | [野外的機器學習](9-Real-World/README.md) | 有趣且揭示性的經典機器學習真實世界應用 | [課程](9-Real-World/1-Applications/README.md) | 團隊 | -| 後記 | 使用 RAI 儀表板進行機器學習模型調試 | [野外的機器學習](9-Real-World/README.md) | 使用負責任的人工智能儀表板組件進行機器學習模型調試 | [課程](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +## 每節課包括 + +- 可選的手繪筆記 +- 可選的補充影片 +- 教學影片（部分課程提供） +- [課前暖身測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- 書面課程 +- 專案式課程的逐步指導 +- 知識檢查 +- 挑戰 +- 補充閱讀 +- 作業 +- [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +> **關於語言的說明**：這些課程主要使用 Python，但部分課程也提供 R。要完成 R 課程，請前往 `/solution` 資料夾並尋找 R 課程。這些課程包含 `.rmd` 擴展名，代表 **R Markdown** 文件，簡單來說就是在 `Markdown 文件` 中嵌入 `代碼塊`（R 或其他語言）和 `YAML 標頭`（指導如何格式化輸出，例如 PDF）。因此，它是一個出色的數據科學創作框架，因為它允許你將代碼、輸出和想法結合在一起，並以 Markdown 的形式記錄下來。此外，R Markdown 文件可以渲染為 PDF、HTML 或 Word 等輸出格式。 + +> **關於測驗的說明**：所有測驗都包含在 [Quiz App 資料夾](../../quiz-app) 中，共有 52 個測驗，每個測驗包含三個問題。測驗在課程中有連結，但測驗應用程式可以在本地運行；請按照 `quiz-app` 資料夾中的指示在本地或部署到 Azure。 + +| 課程編號 | 主題 | 課程分組 | 學習目標 | 連結課程 | 作者 | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| 01 | 機器學習簡介 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 學習機器學習的基本概念 | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | 機器學習的歷史 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 學習這個領域背後的歷史 | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen 和 Amy | +| 03 | 公平性與機器學習 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 學生在建立和應用機器學習模型時應考慮的公平性哲學問題是什麼？ | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | 機器學習的技術 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 機器學習研究人員用什麼技術來建立機器學習模型？ | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris 和 Jen | +| 05 | 回歸分析簡介 | [Regression](2-Regression/README.md) | 使用 Python 和 Scikit-learn 開始學習回歸模型 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | 北美南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 視覺化和清理數據以準備進行機器學習 | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | 北美南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 建立線性和多項式回歸模型 | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen 和 Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | 北美南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 建立邏輯回歸模型 | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | 一個網頁應用程式 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | 建立一個網頁應用程式來使用你訓練的模型 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | 分類簡介 | [Classification](4-Classification/README.md) | 清理、準備和視覺化你的數據；分類簡介 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | 美味的亞洲和印度菜 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 分類器簡介 | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | 美味的亞洲和印度菜 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 更多分類器 | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | 美味的亞洲和印度菜 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 使用你的模型建立一個推薦系統網頁應用程式 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | 分群簡介 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 清理、準備和視覺化你的數據；分群簡介 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | 探索尼日利亞的音樂品味 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 探索 K-Means 分群方法 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | 自然語言處理簡介 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 通過建立一個簡單的機器人學習 NLP 的基礎知識 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | 常見的 NLP 任務 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 通過了解處理語言結構時所需的常見任務來加深你的 NLP 知識 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | 翻譯和情感分析 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用 Jane Austen 的作品進行翻譯和情感分析 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | 歐洲浪漫酒店 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用酒店評論進行情感分析 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | 歐洲浪漫酒店 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用酒店評論進行情感分析 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | 時間序列預測簡介 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 時間序列預測簡介 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ 世界電力使用 ⚡️ - 使用 ARIMA 進行時間序列預測 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 使用 ARIMA 進行時間序列預測 | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ 世界電力使用 ⚡️ - 使用 SVR 進行時間序列預測 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 使用支持向量回歸進行時間序列預測 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | 強化學習簡介 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 使用 Q-Learning 進行強化學習簡介 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | 幫助 Peter 避開狼！🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 強化學習 Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | 真實世界的機器學習場景和應用 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 有趣且啟發性的經典機器學習真實世界應用 | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | +| Postscript | 使用 RAI 儀表板進行機器學習模型調試 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 使用負責任的 AI 儀表板組件進行機器學習模型調試 | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [在 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## 離線訪問 -您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線運行此文檔。Fork 此 repo，並在本地機器上 [安裝 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此 repo 的根文件夾中輸入 `docsify serve`。網站將在您的本地主機的 3000 端口上提供服務：`localhost:3000`。 +你可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線運行此文檔。Fork 此 repo，然後在你的本地機器上 [安裝 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，接著在此 repo 的根目錄中輸入 `docsify serve`。網站將在你的本地端口 3000 上提供服務：`localhost:3000`。 -## PDF +## PDFs -在 [這裡](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) 找到包含鏈接的課程 PDF。 +在 [這裡](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) 找到帶有鏈接的課程 PDF。 - -## 🎒 其他課程 +## 🎒 其他課程 我們的團隊還製作了其他課程！查看以下內容： - ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD 初學者課程](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI 初學者課程](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP 初學者課程](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agents 初學者課程](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### 生成式人工智能系列 -[![生成式人工智能初學者課程](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![生成式人工智能 (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![生成式人工智能 (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![生成式人工智能 (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### 生成式 AI 系列 +[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### 核心學習 [![ML 初學者](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![數據科學初學者](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI 初學者](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![網絡安全初學者](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web 開發初學者](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![網頁開發初學者](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT 初學者](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![XR 開發初學者](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -196,19 +194,20 @@ Microsoft 的雲端倡導者很高興提供一個為期 12 週、共 26 節課 [![Copilot AI 配對編程](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot 冒險](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) - ## 尋求幫助 -如果您遇到困難或有關於建立 AI 應用程式的問題，請加入： +如果你遇到困難或有關於建立 AI 應用程式的問題，可以加入其他學習者和有經驗的開發者的討論。這是一個支持性的社群，歡迎提問並自由分享知識。 -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -如果您有產品反饋或在建立過程中遇到錯誤，請訪問： +如果你有產品反饋或在開發過程中遇到錯誤，請訪問： -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **免責聲明**： -此文件已使用人工智能翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於重要信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。 \ No newline at end of file +此文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原文文件為權威來源。如涉及關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。 + \ No newline at end of file diff --git a/translations/hr/README.md b/translations/hr/README.md index 1687b4d2e..9bee1f955 100644 --- a/translations/hr/README.md +++ b/translations/hr/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +[Arapski](../ar/README.md) | [Bengalski](../bn/README.md) | [Bugarski](../bg/README.md) | [Burmanski (Mjanmar)](../my/README.md) | [Kineski (pojednostavljeni)](../zh/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Makao)](../mo/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Tajvan)](../tw/README.md) | [Hrvatski](./README.md) | [Češki](../cs/README.md) | [Danski](../da/README.md) | [Nizozemski](../nl/README.md) | [Estonski](../et/README.md) | [Finski](../fi/README.md) | [Francuski](../fr/README.md) | [Njemački](../de/README.md) | [Grčki](../el/README.md) | [Hebrejski](../he/README.md) | [Hindski](../hi/README.md) | [Mađarski](../hu/README.md) | [Indonezijski](../id/README.md) | [Talijanski](../it/README.md) | [Japanski](../ja/README.md) | [Korejski](../ko/README.md) | [Litvanski](../lt/README.md) | [Malajski](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalski](../ne/README.md) | [Nigerijski pidžin](../pcm/README.md) | [Norveški](../no/README.md) | [Perzijski (Farsi)](../fa/README.md) | [Poljski](../pl/README.md) | [Portugalski (Brazil)](../br/README.md) | [Portugalski (Portugal)](../pt/README.md) | [Pandžapski (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumunjski](../ro/README.md) | [Ruski](../ru/README.md) | [Srpski (ćirilica)](../sr/README.md) | [Slovački](../sk/README.md) | [Slovenski](../sl/README.md) | [Španjolski](../es/README.md) | [Svahili](../sw/README.md) | [Švedski](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipinski)](../tl/README.md) | [Tamilski](../ta/README.md) | [Tajlandski](../th/README.md) | [Turski](../tr/README.md) | [Ukrajinski](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vijetnamski](../vi/README.md) + -#### Pridružite se našoj zajednici +#### Pridružite se našoj zajednici -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Imamo seriju učenja s AI na Discordu, saznajte više i pridružite nam se na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. rujna 2025. Dobit ćete savjete i trikove za korištenje GitHub Copilot za Data Science. +Imamo seriju učenja s AI-jem na Discordu, saznajte više i pridružite nam se na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. rujna 2025. Dobit ćete savjete i trikove za korištenje GitHub Copilota za Data Science. -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.hr.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.hr.png) -# Strojno učenje za početnike - Kurikulum +# Strojno učenje za početnike - Kurikulum -> 🌍 Putujte svijetom dok istražujemo strojno učenje kroz svjetske kulture 🌍 +> 🌍 Putujte svijetom dok istražujemo strojno učenje kroz svjetske kulture 🌍 -Cloud Advocates u Microsoftu s ponosom nude 12-tjedni, 26-lekcijski kurikulum o **strojnom učenju**. U ovom kurikulumu naučit ćete o onome što se ponekad naziva **klasično strojno učenje**, koristeći prvenstveno Scikit-learn kao biblioteku i izbjegavajući duboko učenje, koje je pokriveno u našem [AI za početnike kurikulumu](https://aka.ms/ai4beginners). Povežite ove lekcije s našim kurikulumom ['Data Science za početnike'](https://aka.ms/ds4beginners), također! +Cloud Advocates u Microsoftu s ponosom nude 12-tjedni, 26-lekcijski kurikulum o **strojnom učenju**. U ovom kurikulumu naučit ćete o onome što se ponekad naziva **klasično strojno učenje**, koristeći prvenstveno Scikit-learn kao biblioteku i izbjegavajući duboko učenje, koje je pokriveno u našem [AI za početnike kurikulumu](https://aka.ms/ai4beginners). Uparite ove lekcije s našim kurikulumom ['Data Science za početnike'](https://aka.ms/ds4beginners), također! -Putujte s nama svijetom dok primjenjujemo ove klasične tehnike na podatke iz mnogih dijelova svijeta. Svaka lekcija uključuje kvizove prije i poslije lekcije, pisane upute za dovršavanje lekcije, rješenje, zadatak i više. Naša pedagoška metoda temeljena na projektima omogućuje vam učenje kroz izgradnju, dokazani način za usvajanje novih vještina. +Putujte s nama svijetom dok primjenjujemo ove klasične tehnike na podatke iz mnogih dijelova svijeta. Svaka lekcija uključuje kvizove prije i nakon lekcije, pisane upute za dovršavanje lekcije, rješenje, zadatak i još mnogo toga. Naša metodologija temeljena na projektima omogućuje vam učenje dok gradite, što je dokazano učinkovit način za usvajanje novih vještina. -**✍️ Veliko hvala našim autorima** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu i Amy Boyd +**✍️ Veliko hvala našim autorima** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu i Amy Boyd -**🎨 Također hvala našim ilustratorima** Tomomi Imura, Dasani Madipalli i Jen Looper +**🎨 Također hvala našim ilustratorima** Tomomi Imura, Dasani Madipalli i Jen Looper -**🙏 Posebna zahvala 🙏 našim Microsoft Student Ambassador autorima, recenzentima i suradnicima sadržaja**, posebno Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila i Snigdha Agarwal +**🙏 Posebna zahvala 🙏 našim Microsoft Student Ambassador autorima, recenzentima i suradnicima na sadržaju**, posebno Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila i Snigdha Agarwal -**🤩 Posebna zahvalnost Microsoft Student Ambasadorima Ericu Wanjau, Jasleen Sondhi i Vidushi Gupta za naše lekcije o R-u!** +**🤩 Posebna zahvalnost Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi i Vidushi Gupta za naše R lekcije!** -# Početak +# Početak Slijedite ove korake: 1. **Forkajte repozitorij**: Kliknite na gumb "Fork" u gornjem desnom kutu ove stranice. -2. **Klonirajte repozitorij**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +2. **Klonirajte repozitorij**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [pronađite sve dodatne resurse za ovaj tečaj u našoj Microsoft Learn kolekciji](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [pronađite sve dodatne resurse za ovaj tečaj u našoj Microsoft Learn kolekciji](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Trebate pomoć?** Pogledajte naš [Vodič za rješavanje problema](TROUBLESHOOTING.md) za rješenja uobičajenih problema s instalacijom, postavljanjem i izvođenjem lekcija. +> 🔧 **Trebate pomoć?** Pogledajte naš [Vodič za rješavanje problema](TROUBLESHOOTING.md) za rješenja uobičajenih problema s instalacijom, postavljanjem i izvođenjem lekcija. -**[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, za korištenje ovog kurikuluma, forkajte cijeli repozitorij na svoj GitHub račun i dovršite vježbe sami ili u grupi: +**[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, za korištenje ovog kurikuluma, forkajte cijeli repo na svoj GitHub račun i dovršite vježbe sami ili u grupi: - Započnite s kvizom prije predavanja. - Pročitajte predavanje i dovršite aktivnosti, zaustavljajući se i razmišljajući na svakom provjeravanju znanja. -- Pokušajte stvoriti projekte razumijevanjem lekcija umjesto pokretanja koda rješenja; međutim, taj kod je dostupan u `/solution` mapama u svakoj lekciji temeljenoj na projektu. +- Pokušajte stvoriti projekte razumijevajući lekcije umjesto pokretanja koda rješenja; međutim, taj kod je dostupan u `/solution` mapama u svakoj lekciji temeljenoj na projektima. - Riješite kviz nakon predavanja. - Dovršite izazov. - Dovršite zadatak. -- Nakon završetka grupe lekcija, posjetite [Diskusijsku ploču](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) i "učite naglas" ispunjavanjem odgovarajuće PAT rubrike. 'PAT' je alat za procjenu napretka, rubrika koju ispunjavate kako biste unaprijedili svoje učenje. Također možete reagirati na druge PAT-ove kako bismo zajedno učili. +- Nakon završetka grupe lekcija, posjetite [Diskusijsku ploču](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) i "učite naglas" ispunjavanjem odgovarajuće PAT rubrike. 'PAT' je alat za procjenu napretka koji je rubrika koju ispunjavate kako biste dodatno unaprijedili svoje učenje. Također možete reagirati na druge PAT-ove kako bismo učili zajedno. -> Za daljnje učenje, preporučujemo praćenje ovih [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modula i putova učenja. +> Za daljnje učenje, preporučujemo praćenje ovih [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modula i putanja učenja. -**Nastavnici**, uključili smo [neke prijedloge](for-teachers.md) o tome kako koristiti ovaj kurikulum. +**Nastavnici**, uključili smo [neke prijedloge](for-teachers.md) o tome kako koristiti ovaj kurikulum. --- -## Video vodiči +## Video vodiči -Neke od lekcija dostupne su kao kratki videozapisi. Sve ih možete pronaći unutar lekcija ili na [ML for Beginners playlisti na Microsoft Developer YouTube kanalu](https://aka.ms/ml-beginners-videos) klikom na sliku ispod. +Neke od lekcija dostupne su kao kratki videozapisi. Sve ih možete pronaći unutar lekcija ili na [ML za početnike playlisti na Microsoft Developer YouTube kanalu](https://aka.ms/ml-beginners-videos) klikom na sliku ispod. -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.hr.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML za početnike banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.hr.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## Upoznajte tim +## Upoznajte tim -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif autor** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif by** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Kliknite na sliku iznad za video o projektu i ljudima koji su ga stvorili! +> 🎥 Kliknite na sliku iznad za video o projektu i ljudima koji su ga stvorili! --- -## Pedagogija +## Pedagogija -Odabrali smo dva pedagoška načela prilikom izrade ovog kurikuluma: osigurati da je praktičan **temeljen na projektima** i da uključuje **česte kvizove**. Osim toga, ovaj kurikulum ima zajedničku **temu** koja mu daje koheziju. +Odabrali smo dva pedagoška načela pri izradi ovog kurikuluma: osigurati da je praktičan **temeljen na projektima** i da uključuje **česte kvizove**. Osim toga, ovaj kurikulum ima zajedničku **temu** kako bi mu dao koheziju. -Osiguravanjem da sadržaj odgovara projektima, proces postaje zanimljiviji za studente, a zadržavanje koncepata se povećava. Osim toga, kviz s niskim rizikom prije predavanja usmjerava pažnju studenta na učenje teme, dok drugi kviz nakon predavanja osigurava daljnje zadržavanje. Ovaj kurikulum je dizajniran da bude fleksibilan i zabavan te se može uzeti u cijelosti ili djelomično. Projekti započinju malim koracima i postaju sve složeniji do kraja 12-tjednog ciklusa. Ovaj kurikulum također uključuje dodatak o stvarnim primjenama strojnog učenja, koji se može koristiti kao dodatni zadatak ili kao osnova za raspravu. +Osiguravanjem da sadržaj odgovara projektima, proces postaje zanimljiviji za studente, a zadržavanje koncepata se povećava. Osim toga, kviz s niskim ulogom prije predavanja usmjerava namjeru studenta prema učenju teme, dok drugi kviz nakon predavanja osigurava daljnje zadržavanje. Ovaj kurikulum je dizajniran da bude fleksibilan i zabavan te se može uzeti u cijelosti ili djelomično. Projekti započinju malim koracima i postaju sve složeniji do kraja 12-tjednog ciklusa. Ovaj kurikulum također uključuje dodatak o stvarnim primjenama strojnog učenja, koji se može koristiti kao dodatni zadatak ili kao osnova za raspravu. -> Pronađite naš [Kodeks ponašanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Doprinos](CONTRIBUTING.md), [Prijevod](TRANSLATIONS.md) i [Vodič za rješavanje problema](TROUBLESHOOTING.md). Cijenimo vaše konstruktivne povratne informacije! +> Pronađite naš [Kodeks ponašanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Doprinos](CONTRIBUTING.md), [Prijevod](TRANSLATIONS.md) i [Rješavanje problema](TROUBLESHOOTING.md) smjernice. Pozdravljamo vaše konstruktivne povratne informacije! -## Svaka lekcija uključuje +## Svaka lekcija uključuje - opcionalni sketchnote -- opcionalni dopunski video +- opcionalni dodatni video - video vodič (samo neke lekcije) - [kviz za zagrijavanje prije predavanja](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - pisanu lekciju -- za lekcije temeljene na projektima, vodiče korak po korak kako izgraditi projekt +- za lekcije temeljene na projektima, vodiče korak po korak kako izraditi projekt - provjere znanja - izazov -- dopunsko čitanje +- dodatno čitanje - zadatak -- [kviz nakon predavanja](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- [kviz nakon predavanja](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Napomena o jezicima**: Ove lekcije su prvenstveno napisane u Pythonu, ali mnoge su također dostupne u R-u. Za dovršavanje lekcije u R-u, idite u `/solution` mapu i potražite lekcije u R-u. One uključuju .rmd ekstenziju koja predstavlja **R Markdown** datoteku koja se može jednostavno definirati kao kombinacija `code chunks` (R ili drugih jezika) i `YAML header` (koji vodi kako formatirati izlaze poput PDF-a) u `Markdown dokumentu`. Kao takva, služi kao primjeran okvir za autorstvo u znanosti o podacima jer vam omogućuje kombiniranje vašeg koda, njegovog izlaza i vaših misli omogućujući vam da ih zabilježite u Markdownu. Štoviše, R Markdown dokumenti mogu se prikazati u izlaznim formatima poput PDF-a, HTML-a ili Worda. +> **Napomena o jezicima**: Ove lekcije su prvenstveno napisane u Pythonu, ali mnoge su također dostupne u R-u. Za dovršavanje R lekcije, idite u `/solution` mapu i potražite R lekcije. One uključuju .rmd ekstenziju koja predstavlja **R Markdown** datoteku koja se može jednostavno definirati kao ugradnja `code chunks` (R ili drugih jezika) i `YAML header` (koji vodi kako formatirati izlaze poput PDF-a) u `Markdown dokument`. Kao takva, služi kao primjeran okvir za autorstvo u znanosti o podacima jer vam omogućuje kombiniranje vašeg koda, njegovog izlaza i vaših misli omogućujući vam da ih zapišete u Markdownu. Štoviše, R Markdown dokumenti mogu se prikazati u izlaznim formatima poput PDF-a, HTML-a ili Worda. -> **Napomena o kvizovima**: Svi kvizovi su sadržani u [Quiz App mapi](../../quiz-app), ukupno 52 kviza s po tri pitanja. Povezani su unutar lekcija, ali aplikacija za kviz može se pokrenuti lokalno; slijedite upute u `quiz-app` mapi za lokalno hostiranje ili implementaciju na Azure. +> **Napomena o kvizovima**: Svi kvizovi nalaze se u [Quiz App folder](../../quiz-app), ukupno 52 kviza s po tri pitanja. Povezani su unutar lekcija, ali aplikacija za kviz može se pokrenuti lokalno; slijedite upute u `quiz-app` mapi za lokalno hostanje ili implementaciju na Azure. -| Broj lekcije | Tema | Grupiranje lekcija | Ciljevi učenja | Povezana lekcija | Autor | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| Broj lekcije | Tema | Grupiranje lekcija | Ciljevi učenja | Povezana lekcija | Autor | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Uvod u strojno učenje | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Naučite osnovne pojmove strojnog učenja | [Lekcija](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | Povijest strojnog učenja | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Naučite povijest ovog područja | [Lekcija](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen i Amy | -| 03 | Pravednost i strojno učenje | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Koja su važna filozofska pitanja o pravednosti koja studenti trebaju razmotriti pri izradi i primjeni modela strojnog učenja? | [Lekcija](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Tehnike strojnog učenja | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Koje tehnike istraživači strojnog učenja koriste za izradu modela strojnog učenja? | [Lekcija](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris i Jen | -| 05 | Uvod u regresiju | [Regresija](2-Regression/README.md) | Počnite s Pythonom i Scikit-learnom za modele regresije | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Cijene bundeva u Sjevernoj Americi 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Vizualizirajte i očistite podatke u pripremi za strojno učenje | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Cijene bundeva u Sjevernoj Americi 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Izradite linearne i polinomske modele regresije | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen i Dmitry • Eric Wanjau | +| 03 | Pravednost i strojno učenje | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Koja su važna filozofska pitanja o pravednosti koja studenti trebaju razmotriti pri izradi i primjeni ML modela? | [Lekcija](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Tehnike strojnog učenja | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Koje tehnike istraživači koriste za izradu ML modela? | [Lekcija](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris i Jen | +| 05 | Uvod u regresiju | [Regresija](2-Regression/README.md) | Počnite s Pythonom i Scikit-learnom za regresijske modele | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Cijene bundeva u Sjevernoj Americi 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Vizualizirajte i očistite podatke za pripremu za ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Cijene bundeva u Sjevernoj Americi 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Izradite linearne i polinomske regresijske modele | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen i Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | Cijene bundeva u Sjevernoj Americi 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Izradite logistički regresijski model | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | Web aplikacija 🔌 | [Web aplikacija](3-Web-App/README.md) | Izradite web aplikaciju za korištenje vašeg treniranog modela | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Uvod u klasifikaciju | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Očistite, pripremite i vizualizirajte svoje podatke; uvod u klasifikaciju | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen i Cassie • Eric Wanjau | +| 10 | Uvod u klasifikaciju | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Očistite, pripremite i vizualizirajte svoje podatke; uvod u klasifikaciju | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen i Cassie • Eric Wanjau | | 11 | Ukusna azijska i indijska kuhinja 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Uvod u klasifikatore | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen i Cassie • Eric Wanjau | | 12 | Ukusna azijska i indijska kuhinja 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Više klasifikatora | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen i Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Ukusna azijska i indijska kuhinja 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Izradite web aplikaciju preporuka koristeći vaš model | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Uvod u grupiranje | [Grupiranje](5-Clustering/README.md) | Očistite, pripremite i vizualizirajte svoje podatke; uvod u grupiranje | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Istraživanje nigerijskih glazbenih ukusa 🎧 | [Grupiranje](5-Clustering/README.md) | Istražite metodu grupiranja K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Uvod u obradu prirodnog jezika ☕️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Naučite osnove obrade prirodnog jezika izradom jednostavnog bota | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Uobičajeni NLP zadaci ☕️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Produbite svoje znanje o NLP-u razumijevanjem uobičajenih zadataka vezanih uz jezične strukture | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Prijevod i analiza sentimenta ♥️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Prijevod i analiza sentimenta s djelima Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Romantični hoteli u Europi ♥️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Analiza sentimenta s recenzijama hotela 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Romantični hoteli u Europi ♥️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Analiza sentimenta s recenzijama hotela 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 13 | Ukusna azijska i indijska kuhinja 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Izradite web aplikaciju preporuka koristeći svoj model | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Uvod u klasteriranje | [Klasteriranje](5-Clustering/README.md) | Očistite, pripremite i vizualizirajte svoje podatke; uvod u klasteriranje | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Istraživanje glazbenih ukusa Nigerije 🎧 | [Klasteriranje](5-Clustering/README.md) | Istražite metodu K-Means klasteriranja | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Uvod u obradu prirodnog jezika ☕️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Naučite osnove NLP-a izradom jednostavnog bota | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Uobičajeni NLP zadaci ☕️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Produbite svoje znanje o NLP-u razumijevanjem uobičajenih zadataka vezanih uz jezične strukture | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Prijevod i analiza sentimenta ♥️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Prijevod i analiza sentimenta s Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Romantični hoteli Europe ♥️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Analiza sentimenta s recenzijama hotela 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Romantični hoteli Europe ♥️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Analiza sentimenta s recenzijama hotela 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | Uvod u predviđanje vremenskih serija | [Vremenske serije](7-TimeSeries/README.md) | Uvod u predviđanje vremenskih serija | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Svjetska potrošnja energije ⚡️ - predviđanje vremenskih serija s ARIMA | [Vremenske serije](7-TimeSeries/README.md) | Predviđanje vremenskih serija s ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Svjetska potrošnja energije ⚡️ - predviđanje vremenskih serija s SVR | [Vremenske serije](7-TimeSeries/README.md) | Predviđanje vremenskih serija s regressorom potpornih vektora | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Uvod u učenje pojačanjem | [Učenje pojačanjem](8-Reinforcement/README.md) | Uvod u učenje pojačanjem s Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Pomozite Peteru izbjeći vuka! 🐺 | [Učenje pojačanjem](8-Reinforcement/README.md) | Gym za učenje pojačanjem | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Scenariji i primjene strojnog učenja u stvarnom svijetu | [ML u stvarnom svijetu](9-Real-World/README.md) | Zanimljive i otkrivajuće primjene klasičnog strojnog učenja | [Lekcija](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Tim | -| Postscript | Debugging modela u strojnog učenja koristeći RAI dashboard | [ML u stvarnom svijetu](9-Real-World/README.md) | Debugging modela strojnog učenja koristeći komponente Responsible AI dashboarda | [Lekcija](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 22 | ⚡️ Svjetska potrošnja energije ⚡️ - predviđanje s ARIMA | [Vremenske serije](7-TimeSeries/README.md) | Predviđanje vremenskih serija s ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Svjetska potrošnja energije ⚡️ - predviđanje s SVR | [Vremenske serije](7-TimeSeries/README.md) | Predviđanje vremenskih serija s Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Uvod u učenje pojačanjem | [Učenje pojačanjem](8-Reinforcement/README.md) | Uvod u učenje pojačanjem s Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Pomozite Peteru izbjeći vuka! 🐺 | [Učenje pojačanjem](8-Reinforcement/README.md) | Učenje pojačanjem s Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Stvarni scenariji i primjene ML-a | [ML u stvarnom svijetu](9-Real-World/README.md)| Zanimljive i otkrivajuće stvarne primjene klasičnog ML-a | [Lekcija](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Tim | +| Postscript | Debugging modela u ML-u pomoću RAI nadzorne ploče | [ML u stvarnom svijetu](9-Real-World/README.md)| Debugging modela u strojnome učenju pomoću komponenti odgovorne AI nadzorne ploče | [Lekcija](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [pronađite sve dodatne resurse za ovaj tečaj u našoj Microsoft Learn kolekciji](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Offline pristup -Možete pokrenuti ovu dokumentaciju offline koristeći [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkajte ovaj repo, [instalirajte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na vašem lokalnom računalu, a zatim u root folderu ovog repozitorija upišite `docsify serve`. Web stranica će biti poslužena na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`. +Možete koristiti ovu dokumentaciju offline pomoću [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkajte ovaj repo, [instalirajte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na svom lokalnom računalu, a zatim u glavnoj mapi ovog repozitorija upišite `docsify serve`. Web stranica će biti dostupna na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`. ## PDF-ovi @@ -162,15 +164,14 @@ Pronađite PDF kurikuluma s poveznicama [ovdje](https://microsoft.github.io/ML-F Naš tim proizvodi i druge tečajeve! Pogledajte: - -### Azure / Edge / MCP / Agents +### Azure / Edge / MCP / Agenti [![AZD za početnike](https://img.shields.io/badge/AZD%20za%20početnike-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI za početnike](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20za%20početnike-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP za početnike](https://img.shields.io/badge/MCP%20za%20početnike-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI agenti za početnike](https://img.shields.io/badge/AI%20agenti%20za%20početnike-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Generativni AI serijal [![Generativni AI za početnike](https://img.shields.io/badge/Generativni%20AI%20za%20početnike-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generativni AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generativni%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -178,35 +179,36 @@ Naš tim proizvodi i druge tečajeve! Pogledajte: [![Generativni AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generativni%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Osnovno učenje -[![ML za početnike](https://img.shields.io/badge/ML%20za%20početnike-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science za početnike](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20za%20početnike-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI za početnike](https://img.shields.io/badge/AI%20za%20početnike-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Kibernetička sigurnost za početnike](https://img.shields.io/badge/Kibernetička%20sigurnost%20za%20početnike-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web razvoj za početnike](https://img.shields.io/badge/Web%20razvoj%20za%20početnike-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT za početnike](https://img.shields.io/badge/IoT%20za%20početnike-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR razvoj za početnike](https://img.shields.io/badge/XR%20razvoj%20za%20početnike-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML za početnike](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science za početnike](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI za početnike](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Kibernetička sigurnost za početnike](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web razvoj za početnike](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT za početnike](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR razvoj za početnike](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot serija -[![Copilot za AI programiranje u paru](https://img.shields.io/badge/Copilot%20za%20AI%20programiranje%20u%20paru-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot za C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20za%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot avantura](https://img.shields.io/badge/Copilot%20avantura-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) - +### Copilot Serija +[![Copilot za AI programiranje u paru](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot za C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Avantura](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Dobivanje pomoći -Ako zapnete ili imate pitanja o izradi AI aplikacija, pridružite se: +Ako zapnete ili imate pitanja o izradi AI aplikacija, pridružite se zajednici učenika i iskusnih programera u raspravama o MCP-u. To je podržavajuća zajednica gdje su pitanja dobrodošla, a znanje se slobodno dijeli. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Ako imate povratne informacije o proizvodu ili naiđete na greške tijekom izrade, posjetite: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Izjava o odricanju odgovornosti**: -Ovaj dokument je preveden pomoću AI usluge za prevođenje [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Iako nastojimo osigurati točnost, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati autoritativnim izvorom. Za ključne informacije preporučuje se profesionalni prijevod od strane čovjeka. Ne preuzimamo odgovornost za nesporazume ili pogrešna tumačenja koja proizlaze iz korištenja ovog prijevoda. \ No newline at end of file + +**Odricanje od odgovornosti**: +Ovaj dokument je preveden pomoću AI usluge za prevođenje [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Iako težimo točnosti, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati mjerodavnim izvorom. Za ključne informacije preporučuje se profesionalni prijevod od strane čovjeka. Ne preuzimamo odgovornost za bilo kakve nesporazume ili pogrešne interpretacije proizašle iz korištenja ovog prijevoda. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/hu/README.md b/translations/hu/README.md index e141e27d3..6e2337364 100644 --- a/translations/hu/README.md +++ b/translations/hu/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[Arab](../ar/README.md) | [Bengáli](../bn/README.md) | [Bolgár](../bg/README.md) | [Burmai (Mianmar)](../my/README.md) | [Kínai (Egyszerűsített)](../zh/README.md) | [Kínai (Hagyományos, Hongkong)](../hk/README.md) | [Kínai (Hagyományos, Makaó)](../mo/README.md) | [Kínai (Hagyományos, Tajvan)](../tw/README.md) | [Horvát](../hr/README.md) | [Cseh](../cs/README.md) | [Dán](../da/README.md) | [Holland](../nl/README.md) | [Észt](../et/README.md) | [Finn](../fi/README.md) | [Francia](../fr/README.md) | [Német](../de/README.md) | [Görög](../el/README.md) | [Héber](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Magyar](./README.md) | [Indonéz](../id/README.md) | [Olasz](../it/README.md) | [Japán](../ja/README.md) | [Koreai](../ko/README.md) | [Litván](../lt/README.md) | [Maláj](../ms/README.md) | [Maráthi](../mr/README.md) | [Nepáli](../ne/README.md) | [Norvég](../no/README.md) | [Perzsa (Fárszi)](../fa/README.md) | [Lengyel](../pl/README.md) | [Portugál (Brazília)](../br/README.md) | [Portugál (Portugália)](../pt/README.md) | [Pandzsábi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Román](../ro/README.md) | [Orosz](../ru/README.md) | [Szerb (Cirill)](../sr/README.md) | [Szlovák](../sk/README.md) | [Szlovén](../sl/README.md) | [Spanyol](../es/README.md) | [Szuahéli](../sw/README.md) | [Svéd](../sv/README.md) | [Tagalog (Filippínó)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Török](../tr/README.md) | [Ukrán](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnámi](../vi/README.md) +[Arab](../ar/README.md) | [Bengáli](../bn/README.md) | [Bolgár](../bg/README.md) | [Burmai (Mianmar)](../my/README.md) | [Kínai (Egyszerűsített)](../zh/README.md) | [Kínai (Hagyományos, Hongkong)](../hk/README.md) | [Kínai (Hagyományos, Makaó)](../mo/README.md) | [Kínai (Hagyományos, Tajvan)](../tw/README.md) | [Horvát](../hr/README.md) | [Cseh](../cs/README.md) | [Dán](../da/README.md) | [Holland](../nl/README.md) | [Észt](../et/README.md) | [Finn](../fi/README.md) | [Francia](../fr/README.md) | [Német](../de/README.md) | [Görög](../el/README.md) | [Héber](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Magyar](./README.md) | [Indonéz](../id/README.md) | [Olasz](../it/README.md) | [Japán](../ja/README.md) | [Koreai](../ko/README.md) | [Litván](../lt/README.md) | [Maláj](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepáli](../ne/README.md) | [Nigériai Pidgin](../pcm/README.md) | [Norvég](../no/README.md) | [Perzsa (Fárszi)](../fa/README.md) | [Lengyel](../pl/README.md) | [Portugál (Brazília)](../br/README.md) | [Portugál (Portugália)](../pt/README.md) | [Pandzsábi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Román](../ro/README.md) | [Orosz](../ru/README.md) | [Szerb (Cirill)](../sr/README.md) | [Szlovák](../sk/README.md) | [Szlovén](../sl/README.md) | [Spanyol](../es/README.md) | [Szuahéli](../sw/README.md) | [Svéd](../sv/README.md) | [Tagalog (Filippínó)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Török](../tr/README.md) | [Ukrán](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnámi](../vi/README.md) #### Csatlakozz közösségünkhöz -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Van egy folyamatban lévő Discord tanulási sorozatunk az AI-ról, tudj meg többet és csatlakozz hozzánk a [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) keretében 2025. szeptember 18-30. között. Tippeket és trükköket kapsz a GitHub Copilot adatkutatáshoz való használatához. +Van egy Discord tanulási sorozatunk AI-val, tudj meg többet és csatlakozz hozzánk a [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) eseményen 2025. szeptember 18-30. között. Tippeket és trükköket kapsz a GitHub Copilot használatához az adattudomány területén. ![Learn with AI sorozat](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.hu.png) # Gépi tanulás kezdőknek - Tanterv -> 🌍 Utazz körbe a világban, miközben a gépi tanulást a világ kultúráin keresztül fedezzük fel 🌍 +> 🌍 Utazz körbe a világon, miközben a gépi tanulást a világ kultúráin keresztül fedezzük fel 🌍 -A Microsoft Cloud Advocates örömmel kínál egy 12 hetes, 26 leckéből álló tantervet, amely teljes egészében a **gépi tanulásról** szól. Ebben a tantervben megismerheted az úgynevezett **klasszikus gépi tanulást**, elsősorban a Scikit-learn könyvtár használatával, elkerülve a mély tanulást, amelyet a [AI for Beginners tantervünkben](https://aka.ms/ai4beginners) tárgyalunk. Párosítsd ezeket a leckéket a ['Data Science for Beginners' tantervünkkel](https://aka.ms/ds4beginners) is! +A Microsoft Cloud Advocates csapata örömmel kínál egy 12 hetes, 26 leckéből álló tantervet, amely teljes egészében a **gépi tanulásról** szól. Ebben a tantervben megismerheted az úgynevezett **klasszikus gépi tanulást**, elsősorban a Scikit-learn könyvtárat használva, elkerülve a mélytanulást, amelyet a [Mesterséges intelligencia kezdőknek tanterv](https://aka.ms/ai4beginners) tárgyal. Párosítsd ezeket a leckéket a ['Adattudomány kezdőknek tanterv'](https://aka.ms/ds4beginners) leckéivel is! -Utazz velünk a világ körül, miközben ezeket a klasszikus technikákat alkalmazzuk a világ különböző területeiről származó adatokra. Minden lecke tartalmaz előzetes és utólagos kvízeket, írásos útmutatókat a lecke elvégzéséhez, megoldásokat, feladatokat és még sok mást. Projektalapú pedagógiánk lehetővé teszi, hogy tanulás közben építs, ami bizonyítottan segíti az új készségek elsajátítását. +Utazz velünk a világ körül, miközben ezeket a klasszikus technikákat alkalmazzuk a világ különböző területeiről származó adatokra. Minden lecke tartalmaz előzetes és utólagos kvízeket, írásos útmutatót a lecke elvégzéséhez, megoldást, feladatot és még sok mást. Projektalapú pedagógiánk lehetővé teszi, hogy tanulás közben építs, ami bizonyítottan segíti az új készségek elsajátítását. **✍️ Hálás köszönet szerzőinknek** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu és Amy Boyd -**🎨 Köszönet illusztrátorainknak** Tomomi Imura, Dasani Madipalli és Jen Looper +**🎨 Köszönet illusztrátorainknak is** Tomomi Imura, Dasani Madipalli és Jen Looper -**🙏 Külön köszönet 🙏 a Microsoft Student Ambassador szerzőknek, bírálóknak és tartalomhozzájárulóknak**, különösen Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila és Snigdha Agarwal +**🙏 Külön köszönet 🙏 a Microsoft Student Ambassador szerzőknek, lektoroknak és tartalomhozzájárulóknak**, különösen Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila és Snigdha Agarwal -**🤩 Extra köszönet a Microsoft Student Ambassadoroknak Eric Wanjau, Jasleen Sondhi és Vidushi Gupta az R leckékért!** +**🤩 Külön köszönet a Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi és Vidushi Gupta számára az R leckékért!** # Kezdés -Kövesd az alábbi lépéseket: +Kövesd ezeket a lépéseket: 1. **Forkold a repót**: Kattints az oldal jobb felső sarkában található "Fork" gombra. 2. **Klónozd a repót**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [találd meg a kurzushoz kapcsolódó további forrásokat a Microsoft Learn gyűjteményünkben](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [találd meg a kurzushoz tartozó további forrásokat a Microsoft Learn gyűjteményünkben](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Segítségre van szükséged?** Nézd meg a [Hibaelhárítási útmutatónkat](TROUBLESHOOTING.md) a telepítéssel, beállítással és leckék futtatásával kapcsolatos gyakori problémák megoldásához. +> 🔧 **Segítségre van szükséged?** Nézd meg a [Hibaelhárítási útmutatónkat](TROUBLESHOOTING.md) a telepítéssel, beállítással és a leckék futtatásával kapcsolatos gyakori problémák megoldásához. -**[Diákok](https://aka.ms/student-page)**, hogy használjátok ezt a tantervet, forkoljátok az egész repót a saját GitHub fiókotokba, és végezzétek el a gyakorlatokat egyedül vagy csoportban: +**[Diákok](https://aka.ms/student-page)**, hogy használjátok ezt a tantervet, forkold az egész repót a saját GitHub fiókodba, és végezd el a gyakorlatokat egyedül vagy csoportban: -- Kezdj egy előadás előtti kvízzel. -- Olvasd el az előadást, és végezd el a tevékenységeket, megállva és reflektálva minden tudásellenőrzésnél. -- Próbáld meg létrehozni a projekteket a leckék megértésével, ahelyett hogy a megoldási kódot futtatnád; azonban az a kód elérhető a `/solution` mappákban minden projektorientált leckénél. -- Végezze el az előadás utáni kvízt. +- Kezdd egy előzetes kvízzel. +- Olvasd el az előadást, és végezd el a tevékenységeket, megállva és elgondolkodva minden tudásellenőrzésnél. +- Próbáld meg létrehozni a projekteket a leckék megértésével, ahelyett, hogy a megoldáskódot futtatnád; azonban ez a kód elérhető a `/solution` mappákban minden projektalapú leckénél. +- Töltsd ki az utólagos kvízt. - Teljesítsd a kihívást. - Teljesítsd a feladatot. -- Miután befejeztél egy leckecsoportot, látogasd meg a [Vita Fórumot](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions), és "tanulj hangosan", kitöltve a megfelelő PAT rubrikát. A 'PAT' egy Haladási Értékelő Eszköz, amely egy rubrika, amit kitöltesz a tanulásod előmozdítása érdekében. Mások PAT-jaira is reagálhatsz, hogy együtt tanuljunk. +- Miután befejeztél egy lecke csoportot, látogasd meg a [Vita fórumot](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions), és "tanulj hangosan", kitöltve a megfelelő PAT rubrikát. A 'PAT' egy Haladás Értékelő Eszköz, amely egy rubrika, amit kitöltesz a tanulásod elősegítése érdekében. Más PAT-okra is reagálhatsz, hogy együtt tanulhassunk. > További tanulmányokhoz javasoljuk, hogy kövesd ezeket a [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modulokat és tanulási útvonalakat. -**Tanárok**, [néhány javaslatot is mellékeltünk](for-teachers.md) arra vonatkozóan, hogyan használjátok ezt a tantervet. +**Tanárok**, [néhány javaslatot is mellékeltünk](for-teachers.md) arra vonatkozóan, hogyan használhatjátok ezt a tantervet. --- ## Videós bemutatók -Néhány lecke rövid videó formájában is elérhető. Ezeket megtalálhatod a leckékben, vagy a [ML for Beginners lejátszási listán a Microsoft Developer YouTube csatornán](https://aka.ms/ml-beginners-videos), ha az alábbi képre kattintasz. +Néhány lecke rövid videó formájában is elérhető. Ezeket megtalálod a leckékben, vagy a [ML for Beginners lejátszási listán a Microsoft Developer YouTube csatornán](https://aka.ms/ml-beginners-videos), ha az alábbi képre kattintasz. [![ML kezdőknek banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.hu.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) @@ -96,61 +96,61 @@ Néhány lecke rövid videó formájában is elérhető. Ezeket megtalálhatod a ## Pedagógia -Két pedagógiai alapelvet választottunk a tanterv kidolgozása során: biztosítani, hogy az **projektalapú** legyen, és hogy **gyakori kvízeket** tartalmazzon. Ezen kívül a tantervnek van egy közös **témája**, amely összefogja az egészet. +Két pedagógiai alapelvet választottunk a tanterv kidolgozása során: biztosítani, hogy az **projektalapú** legyen, és hogy **gyakori kvízeket** tartalmazzon. Ezenkívül a tantervnek van egy közös **témája**, amely összefogja. -Azáltal, hogy a tartalom projektekhez igazodik, a folyamat érdekesebbé válik a diákok számára, és a fogalmak jobban rögzülnek. Ezen kívül egy alacsony tétű kvíz az óra előtt a diákot a téma tanulására irányítja, míg egy második kvíz az óra után tovább erősíti a tanultakat. Ez a tanterv rugalmas és szórakoztató, és egészében vagy részben is elvégezhető. A projektek kicsiben kezdődnek, és a 12 hetes ciklus végére egyre összetettebbé válnak. A tanterv tartalmaz egy utószót is a gépi tanulás valós alkalmazásairól, amelyet extra kreditként vagy vitaalapként lehet használni. +Azáltal, hogy a tartalom projektekhez igazodik, a folyamat érdekesebbé válik a diákok számára, és a fogalmak jobban rögzülnek. Ezenkívül egy alacsony tétű kvíz az óra előtt a diák figyelmét a téma tanulására irányítja, míg egy második kvíz az óra után tovább erősíti a tanultakat. Ez a tanterv rugalmas és szórakoztató, és egészében vagy részben is elvégezhető. A projektek kicsiben kezdődnek, és a 12 hetes ciklus végére egyre összetettebbé válnak. Ez a tanterv egy utószót is tartalmaz a gépi tanulás valós alkalmazásairól, amely extra kreditként vagy vitaalapként használható. -> Találd meg a [Magatartási Kódexünket](CODE_OF_CONDUCT.md), [Hozzájárulási](CONTRIBUTING.md), [Fordítási](TRANSLATIONS.md) és [Hibaelhárítási](TROUBLESHOOTING.md) irányelveinket. Örömmel fogadjuk az építő jellegű visszajelzéseidet! +> Találd meg a [Magatartási kódexünket](CODE_OF_CONDUCT.md), [Hozzájárulási](CONTRIBUTING.md), [Fordítási](TRANSLATIONS.md) és [Hibaelhárítási](TROUBLESHOOTING.md) irányelveinket. Szívesen fogadjuk az építő jellegű visszajelzéseidet! -## Minden lecke tartalmaz +## Minden lecke tartalmazza -- opcionális sketchnote +- opcionális vázlatrajz - opcionális kiegészítő videó -- videós bemutató (csak néhány leckénél) -- [előadás előtti bemelegítő kvíz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- videós bemutató (csak néhány lecke esetében) +- [előzetes bemelegítő kvíz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - írásos lecke -- projektalapú leckéknél lépésről lépésre útmutató a projekt elkészítéséhez +- projektalapú leckék esetén lépésről lépésre útmutató a projekt elkészítéséhez - tudásellenőrzések -- kihívás +- egy kihívás - kiegészítő olvasmány - feladat -- [előadás utáni kvíz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- [utólagos kvíz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Megjegyzés a nyelvekről**: Ezek a leckék elsősorban Pythonban íródtak, de sok elérhető R-ben is. Egy R lecke elvégzéséhez menj a `/solution` mappába, és keresd az R leckéket. Ezek .rmd kiterjesztést tartalmaznak, amely egy **R Markdown** fájlt jelöl, amely egyszerűen definiálható úgy, mint `kódrészletek` (R vagy más nyelvek) és egy `YAML fejléc` (amely irányítja az olyan kimeneti formátumokat, mint a PDF) beágyazása egy `Markdown dokumentumba`. Mint ilyen, példás szerzői keretet nyújt az adatkutatáshoz, mivel lehetővé teszi, hogy kombináld a kódodat, annak kimenetét és gondolataidat, lehetővé téve, hogy Markdownban leírd őket. Ezenkívül az R Markdown dokumentumok olyan kimeneti formátumokra renderelhetők, mint a PDF, HTML vagy Word. +> **Megjegyzés a nyelvekről**: Ezek a leckék elsősorban Python nyelven íródtak, de sok közülük R nyelven is elérhető. Egy R lecke elvégzéséhez menj a `/solution` mappába, és keresd az R leckéket. Ezek tartalmaznak egy .rmd kiterjesztést, amely egy **R Markdown** fájlt jelöl, amely egyszerűen definiálható `kódrészletek` (R vagy más nyelvek) és egy `YAML fejléc` (amely útmutatást ad a kimenetek, például PDF formázásához) beágyazásaként egy `Markdown dokumentumba`. Mint ilyen, példamutató szerzői keretrendszerként szolgál az adattudomány számára, mivel lehetővé teszi, hogy kombináld a kódodat, annak kimenetét és gondolataidat, lehetővé téve, hogy Markdown-ban írd le őket. Továbbá, az R Markdown dokumentumok kimeneti formátumokra, például PDF-re, HTML-re vagy Word-re is renderelhetők. -> **Megjegyzés a kvízekről**: Minden kvíz a [Quiz App mappában](../../quiz-app) található, összesen 52 darab három kérdéses kvízzel. Ezek a leckékből vannak linkelve, de a kvíz alkalmazás helyileg is futtatható; kövesd az utasításokat a `quiz-app` mappában a helyi hosztoláshoz vagy Azure-ra való telepítéshez. +> **Megjegyzés a kvízekről**: Minden kvíz a [Quiz App mappában](../../quiz-app) található, összesen 52 darab három kérdéses kvízzel. Ezek a leckékből érhetők el, de a kvíz alkalmazás helyileg is futtatható; kövesd az `quiz-app` mappában található utasításokat a helyi hosztoláshoz vagy az Azure-ra történő telepítéshez. | Lecke száma | Téma | Leckecsoportosítás | Tanulási célok | Kapcsolódó lecke | Szerző | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Bevezetés a gépi tanulásba | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Ismerd meg a gépi tanulás alapfogalmait | [Lecke](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | A gépi tanulás története | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Ismerd meg ennek a területnek a történetét | [Lecke](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen és Amy | +| 02 | A gépi tanulás története | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Ismerd meg a terület történeti hátterét | [Lecke](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen és Amy | | 03 | Méltányosság és gépi tanulás | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Milyen fontos filozófiai kérdéseket kell figyelembe venni a méltányosság kapcsán, amikor gépi tanulási modelleket építünk és alkalmazunk? | [Lecke](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Gépi tanulási technikák | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Milyen technikákat használnak a gépi tanulás kutatói modellek építéséhez? | [Lecke](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris és Jen | -| 05 | Bevezetés a regresszióba | [Regresszió](2-Regression/README.md) | Kezdj el dolgozni Python és Scikit-learn segítségével regressziós modellekhez | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Észak-amerikai tökárak 🎃 | [Regresszió](2-Regression/README.md) | Vizualizáld és tisztítsd meg az adatokat a gépi tanulás előkészítéséhez | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Észak-amerikai tökárak 🎃 | [Regresszió](2-Regression/README.md) | Építs lineáris és polinomiális regressziós modelleket | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen és Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | Észak-amerikai tökárak 🎃 | [Regresszió](2-Regression/README.md) | Építs logisztikus regressziós modellt | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Egy webalkalmazás 🔌 | [Webalkalmazás](3-Web-App/README.md) | Építs egy webalkalmazást, amely használja a betanított modelledet | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Bevezetés az osztályozásba | [Osztályozás](4-Classification/README.md) | Tisztítsd meg, készítsd elő és vizualizáld az adataidat; bevezetés az osztályozásba | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen és Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Finom ázsiai és indiai konyhák 🍜 | [Osztályozás](4-Classification/README.md) | Bevezetés az osztályozókba | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen és Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Finom ázsiai és indiai konyhák 🍜 | [Osztályozás](4-Classification/README.md) | További osztályozók | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen és Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Finom ázsiai és indiai konyhák 🍜 | [Osztályozás](4-Classification/README.md) | Építs egy ajánló webalkalmazást a modelled segítségével | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Bevezetés a klaszterezésbe | [Klaszterezés](5-Clustering/README.md) | Tisztítsd meg, készítsd elő és vizualizáld az adataidat; bevezetés a klaszterezésbe | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Nigériai zenei ízlés felfedezése 🎧 | [Klaszterezés](5-Clustering/README.md) | Fedezd fel a K-Means klaszterezési módszert | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Bevezetés a természetes nyelvfeldolgozásba ☕️ | [Természetes nyelvfeldolgozás](6-NLP/README.md) | Ismerd meg a természetes nyelvfeldolgozás alapjait egy egyszerű bot építésével | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Gyakori NLP feladatok ☕️ | [Természetes nyelvfeldolgozás](6-NLP/README.md) | Mélyítsd el az NLP ismereteidet, megértve a nyelvi struktúrákkal kapcsolatos gyakori feladatokat | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Fordítás és érzelemelemzés ♥️ | [Természetes nyelvfeldolgozás](6-NLP/README.md) | Fordítás és érzelemelemzés Jane Austen műveivel | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Romantikus európai hotelek ♥️ | [Természetes nyelvfeldolgozás](6-NLP/README.md) | Érzelemelemzés hotelértékelésekkel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Romantikus európai hotelek ♥️ | [Természetes nyelvfeldolgozás](6-NLP/README.md) | Érzelemelemzés hotelértékelésekkel 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 04 | Gépi tanulási technikák | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Milyen technikákat használnak a gépi tanulás kutatói modellek építéséhez? | [Lecke](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris és Jen | +| 05 | Bevezetés a regresszióba | [Regresszió](2-Regression/README.md) | Kezdj el dolgozni Python és Scikit-learn segítségével regressziós modellekhez | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Észak-amerikai tökárak 🎃 | [Regresszió](2-Regression/README.md) | Vizualizáld és tisztítsd meg az adatokat a gépi tanulás előkészítéséhez | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Észak-amerikai tökárak 🎃 | [Regresszió](2-Regression/README.md) | Lineáris és polinomiális regressziós modellek építése | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen és Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | Észak-amerikai tökárak 🎃 | [Regresszió](2-Regression/README.md) | Logisztikus regressziós modell építése | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | Egy webalkalmazás 🔌 | [Webalkalmazás](3-Web-App/README.md) | Építs egy webalkalmazást a betanított modelled használatához | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Bevezetés az osztályozásba | [Osztályozás](4-Classification/README.md) | Tisztítsd meg, készítsd elő és vizualizáld az adataidat; bevezetés az osztályozásba | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen és Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Finom ázsiai és indiai konyhák 🍜 | [Osztályozás](4-Classification/README.md) | Bevezetés az osztályozókba | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen és Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Finom ázsiai és indiai konyhák 🍜 | [Osztályozás](4-Classification/README.md) | További osztályozók | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen és Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Finom ázsiai és indiai konyhák 🍜 | [Osztályozás](4-Classification/README.md) | Ajánló webalkalmazás építése a modelled segítségével | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Bevezetés a klaszterezésbe | [Klaszterezés](5-Clustering/README.md) | Tisztítsd meg, készítsd elő és vizualizáld az adataidat; bevezetés a klaszterezésbe | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Nigériai zenei ízlések felfedezése 🎧 | [Klaszterezés](5-Clustering/README.md) | Fedezd fel a K-Means klaszterezési módszert | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Bevezetés a természetes nyelvfeldolgozásba ☕️ | [Természetes nyelvfeldolgozás](6-NLP/README.md) | Ismerd meg az NLP alapjait egy egyszerű bot építésével | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Gyakori NLP feladatok ☕️ | [Természetes nyelvfeldolgozás](6-NLP/README.md) | Mélyítsd el az NLP ismereteidet a nyelvi struktúrákkal kapcsolatos gyakori feladatok megértésével | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Fordítás és érzelemelemzés ♥️ | [Természetes nyelvfeldolgozás](6-NLP/README.md) | Fordítás és érzelemelemzés Jane Austen műveivel | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Romantikus európai hotelek ♥️ | [Természetes nyelvfeldolgozás](6-NLP/README.md) | Érzelemelemzés szállodai véleményekkel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Romantikus európai hotelek ♥️ | [Természetes nyelvfeldolgozás](6-NLP/README.md) | Érzelemelemzés szállodai véleményekkel 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | Bevezetés az idősorok előrejelzésébe | [Idősorok](7-TimeSeries/README.md) | Bevezetés az idősorok előrejelzésébe | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Világ energiafelhasználása ⚡️ - idősorok előrejelzése ARIMA-val | [Idősorok](7-TimeSeries/README.md) | Idősorok előrejelzése ARIMA-val | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Világ energiafelhasználása ⚡️ - idősorok előrejelzése SVR-rel | [Idősorok](7-TimeSeries/README.md) | Idősorok előrejelzése Support Vector Regressor segítségével | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Bevezetés a megerősítéses tanulásba | [Megerősítéses tanulás](8-Reinforcement/README.md) | Bevezetés a megerősítéses tanulásba Q-Learning segítségével | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Segíts Péternek elkerülni a farkast! 🐺 | [Megerősítéses tanulás](8-Reinforcement/README.md) | Megerősítéses tanulás Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Utószó | Valós gépi tanulási forgatókönyvek és alkalmazások | [ML a gyakorlatban](9-Real-World/README.md) | Érdekes és tanulságos valós alkalmazások a klasszikus gépi tanulás területén | [Lecke](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Csapat | -| Utószó | Modell hibakeresés a gépi tanulásban RAI dashboard segítségével | [ML a gyakorlatban](9-Real-World/README.md) | Modell hibakeresés a gépi tanulásban a Responsible AI dashboard komponensek segítségével | [Lecke](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 22 | ⚡️ A világ energiafogyasztása ⚡️ - idősor előrejelzés ARIMA-val | [Idősorok](7-TimeSeries/README.md) | Idősor előrejelzés ARIMA-val | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ A világ energiafogyasztása ⚡️ - idősor előrejelzés SVR-rel | [Idősorok](7-TimeSeries/README.md) | Idősor előrejelzés Support Vector Regressorral | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Bevezetés a megerősítéses tanulásba | [Megerősítéses tanulás](8-Reinforcement/README.md) | Bevezetés a megerősítéses tanulásba Q-Learning segítségével | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Segíts Péternek elkerülni a farkast! 🐺 | [Megerősítéses tanulás](8-Reinforcement/README.md) | Megerősítéses tanulás Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Utószó | Valós gépi tanulási forgatókönyvek és alkalmazások | [ML a gyakorlatban](9-Real-World/README.md) | Érdekes és tanulságos valós alkalmazások a klasszikus gépi tanulásban | [Lecke](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Csapat | +| Utószó | Modellhibakeresés gépi tanulásban RAI dashboarddal | [ML a gyakorlatban](9-Real-World/README.md) | Modellhibakeresés a gépi tanulásban a Responsible AI dashboard komponensek használatával | [Lecke](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | -> [keresd meg a kurzushoz tartozó további forrásokat a Microsoft Learn gyűjteményünkben](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [találd meg a kurzushoz tartozó további forrásokat a Microsoft Learn gyűjteményünkben](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Offline hozzáférés @@ -160,12 +160,10 @@ Ezt a dokumentációt offline is futtathatod a [Docsify](https://docsify.js.org/ A tananyag PDF változatát linkekkel [itt találod](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). - ## 🎒 Egyéb kurzusok Csapatunk más kurzusokat is készít! Nézd meg: - ### Azure / Edge / MCP / Ügynökök [![AZD kezdőknek](https://img.shields.io/badge/AZD%20kezdőknek-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI kezdőknek](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20kezdőknek-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -173,7 +171,7 @@ Csapatunk más kurzusokat is készít! Nézd meg: [![AI ügynökök kezdőknek](https://img.shields.io/badge/AI%20ügynökök%20kezdőknek-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Generatív AI sorozat [![Generatív AI kezdőknek](https://img.shields.io/badge/Generatív%20AI%20kezdőknek-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generatív AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generatív%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -181,34 +179,36 @@ Csapatunk más kurzusokat is készít! Nézd meg: [![Generatív AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generatív%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Alapvető tanulás -[![ML kezdőknek](https://img.shields.io/badge/ML%20kezdőknek-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Adattudomány kezdőknek](https://img.shields.io/badge/Adattudomány%20kezdőknek-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MI kezdőknek](https://img.shields.io/badge/MI%20kezdőknek-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Kiberbiztonság kezdőknek](https://img.shields.io/badge/Kiberbiztonság%20kezdőknek-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Webfejlesztés kezdőknek](https://img.shields.io/badge/Webfejlesztés%20kezdőknek-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT kezdőknek](https://img.shields.io/badge/IoT%20kezdőknek-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR fejlesztés kezdőknek](https://img.shields.io/badge/XR%20fejlesztés%20kezdőknek-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML kezdőknek](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Adattudomány kezdőknek](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MI kezdőknek](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Kiberbiztonság kezdőknek](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Webfejlesztés kezdőknek](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT kezdőknek](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR fejlesztés kezdőknek](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilot sorozat -[![Copilot az MI páros programozáshoz](https://img.shields.io/badge/Copilot%20az%20MI%20páros%20programozáshoz-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot C#/.NET-hez](https://img.shields.io/badge/Copilot%20C%23/.NET-hez-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot kaland](https://img.shields.io/badge/Copilot%20kaland-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot mesterséges intelligencia páros programozáshoz](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot C#/.NET-hez](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot kaland](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Segítség kérése -Ha elakadnál, vagy kérdésed van MI alkalmazások építésével kapcsolatban, csatlakozz: +Ha elakadnál, vagy kérdéseid vannak az MI alkalmazások építésével kapcsolatban, csatlakozz más tanulókhoz és tapasztalt fejlesztőkhöz az MCP-ről szóló beszélgetésekben. Ez egy támogató közösség, ahol szívesen fogadják a kérdéseket, és szabadon osztják meg a tudást. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Közösségi_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Ha termékekkel kapcsolatos visszajelzésed van, vagy hibát tapasztalsz az építés során, látogass el: +Ha termékvisszajelzést szeretnél adni, vagy hibákat tapasztalsz az építés során, látogasd meg: -[![Azure AI Foundry Fejlesztői Fórum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Fejlesztői_Fórum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Fejlesztői Fórum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Felelősség kizárása**: -Ez a dokumentum az [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) AI fordítási szolgáltatás segítségével lett lefordítva. Bár törekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum az eredeti nyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Kritikus információk esetén javasolt professzionális emberi fordítást igénybe venni. Nem vállalunk felelősséget semmilyen félreértésért vagy téves értelmezésért, amely a fordítás használatából eredhet. \ No newline at end of file +Ezt a dokumentumot az [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) AI fordítási szolgáltatás segítségével fordították le. Bár törekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum az eredeti nyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Kritikus információk esetén javasolt professzionális emberi fordítást igénybe venni. Nem vállalunk felelősséget a fordítás használatából eredő félreértésekért vagy téves értelmezésekért. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/id/README.md b/translations/id/README.md index a844a9488..b4adf842a 100644 --- a/translations/id/README.md +++ b/translations/id/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[Arab](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgaria](../bg/README.md) | [Burma (Myanmar)](../my/README.md) | [Cina (Sederhana)](../zh/README.md) | [Cina (Tradisional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Cina (Tradisional, Makau)](../mo/README.md) | [Cina (Tradisional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Kroasia](../hr/README.md) | [Ceko](../cs/README.md) | [Denmark](../da/README.md) | [Belanda](../nl/README.md) | [Estonia](../et/README.md) | [Finlandia](../fi/README.md) | [Prancis](../fr/README.md) | [Jerman](../de/README.md) | [Yunani](../el/README.md) | [Ibrani](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungaria](../hu/README.md) | [Indonesia](./README.md) | [Italia](../it/README.md) | [Jepang](../ja/README.md) | [Korea](../ko/README.md) | [Lituania](../lt/README.md) | [Melayu](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Norwegia](../no/README.md) | [Persia (Farsi)](../fa/README.md) | [Polandia](../pl/README.md) | [Portugis (Brasil)](../br/README.md) | [Portugis (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumania](../ro/README.md) | [Rusia](../ru/README.md) | [Serbia (Kiril)](../sr/README.md) | [Slovakia](../sk/README.md) | [Slovenia](../sl/README.md) | [Spanyol](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedia](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipina)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thailand](../th/README.md) | [Turki](../tr/README.md) | [Ukraina](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnam](../vi/README.md) - + +[Arab](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgaria](../bg/README.md) | [Burma (Myanmar)](../my/README.md) | [Cina (Sederhana)](../zh/README.md) | [Cina (Tradisional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Cina (Tradisional, Makau)](../mo/README.md) | [Cina (Tradisional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Kroasia](../hr/README.md) | [Ceko](../cs/README.md) | [Denmark](../da/README.md) | [Belanda](../nl/README.md) | [Estonia](../et/README.md) | [Finlandia](../fi/README.md) | [Prancis](../fr/README.md) | [Jerman](../de/README.md) | [Yunani](../el/README.md) | [Ibrani](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungaria](../hu/README.md) | [Indonesia](./README.md) | [Italia](../it/README.md) | [Jepang](../ja/README.md) | [Korea](../ko/README.md) | [Lituania](../lt/README.md) | [Melayu](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeria](../pcm/README.md) | [Norwegia](../no/README.md) | [Persia (Farsi)](../fa/README.md) | [Polandia](../pl/README.md) | [Portugis (Brasil)](../br/README.md) | [Portugis (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumania](../ro/README.md) | [Rusia](../ru/README.md) | [Serbia (Kiril)](../sr/README.md) | [Slovakia](../sk/README.md) | [Slovenia](../sl/README.md) | [Spanyol](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedia](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipina)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turki](../tr/README.md) | [Ukraina](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnam](../vi/README.md) + #### Bergabunglah dengan Komunitas Kami -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Kami memiliki seri pembelajaran dengan AI di Discord yang sedang berlangsung, pelajari lebih lanjut dan bergabunglah dengan kami di [Seri Belajar dengan AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) dari 18 - 30 September, 2025. Anda akan mendapatkan tips dan trik menggunakan GitHub Copilot untuk Data Science. +Kami memiliki seri belajar dengan AI di Discord yang sedang berlangsung, pelajari lebih lanjut dan bergabunglah dengan kami di [Seri Belajar dengan AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) dari 18 - 30 September, 2025. Anda akan mendapatkan tips dan trik menggunakan GitHub Copilot untuk Data Science. ![Seri Belajar dengan AI](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.id.png) @@ -37,22 +37,22 @@ Kami memiliki seri pembelajaran dengan AI di Discord yang sedang berlangsung, pe > 🌍 Jelajahi dunia saat kita mempelajari Pembelajaran Mesin melalui budaya dunia 🌍 -Cloud Advocates di Microsoft dengan senang hati menawarkan kurikulum 12 minggu, 26 pelajaran tentang **Pembelajaran Mesin**. Dalam kurikulum ini, Anda akan mempelajari apa yang kadang-kadang disebut **pembelajaran mesin klasik**, menggunakan Scikit-learn sebagai pustaka utama dan menghindari pembelajaran mendalam, yang dibahas dalam [kurikulum AI untuk Pemula](https://aka.ms/ai4beginners). Padukan pelajaran ini dengan kurikulum kami ['Data Science untuk Pemula'](https://aka.ms/ds4beginners), juga! +Cloud Advocates di Microsoft dengan senang hati menawarkan kurikulum 12 minggu, 26 pelajaran tentang **Pembelajaran Mesin**. Dalam kurikulum ini, Anda akan mempelajari apa yang kadang disebut **pembelajaran mesin klasik**, menggunakan Scikit-learn sebagai pustaka utama dan menghindari pembelajaran mendalam, yang dibahas dalam [kurikulum AI untuk Pemula kami](https://aka.ms/ai4beginners). Pasangkan pelajaran ini dengan kurikulum ['Data Science untuk Pemula'](https://aka.ms/ds4beginners) kami juga! -Jelajahi dunia bersama kami saat kami menerapkan teknik klasik ini pada data dari berbagai wilayah dunia. Setiap pelajaran mencakup kuis sebelum dan sesudah pelajaran, instruksi tertulis untuk menyelesaikan pelajaran, solusi, tugas, dan lainnya. Pedagogi berbasis proyek kami memungkinkan Anda belajar sambil membangun, cara yang terbukti untuk membuat keterampilan baru lebih melekat. +Jelajahi dunia bersama kami saat kami menerapkan teknik klasik ini pada data dari berbagai wilayah dunia. Setiap pelajaran mencakup kuis sebelum dan sesudah pelajaran, instruksi tertulis untuk menyelesaikan pelajaran, solusi, tugas, dan lainnya. Pendekatan berbasis proyek kami memungkinkan Anda belajar sambil membangun, cara yang terbukti efektif untuk membuat keterampilan baru 'melekat'. **✍️ Terima kasih yang tulus kepada penulis kami** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu, dan Amy Boyd **🎨 Terima kasih juga kepada ilustrator kami** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, dan Jen Looper -**🙏 Terima kasih khusus 🙏 kepada penulis, pengulas, dan kontributor konten Microsoft Student Ambassador**, terutama Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, dan Snigdha Agarwal +**🙏 Terima kasih khusus 🙏 kepada Microsoft Student Ambassador penulis, pengulas, dan kontributor konten kami**, terutama Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, dan Snigdha Agarwal **🤩 Terima kasih ekstra kepada Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, dan Vidushi Gupta untuk pelajaran R kami!** # Memulai Ikuti langkah-langkah ini: -1. **Fork Repository**: Klik tombol "Fork" di sudut kanan atas halaman ini. +1. **Fork Repository**: Klik tombol "Fork" di pojok kanan atas halaman ini. 2. **Clone Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [temukan semua sumber daya tambahan untuk kursus ini dalam koleksi Microsoft Learn kami](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) @@ -62,10 +62,10 @@ Ikuti langkah-langkah ini: **[Siswa](https://aka.ms/student-page)**, untuk menggunakan kurikulum ini, fork seluruh repo ke akun GitHub Anda sendiri dan selesaikan latihan secara mandiri atau bersama kelompok: -- Mulailah dengan kuis sebelum pelajaran. +- Mulailah dengan kuis pra-pelajaran. - Baca materi pelajaran dan selesaikan aktivitas, berhenti dan refleksi pada setiap pemeriksaan pengetahuan. - Cobalah membuat proyek dengan memahami pelajaran daripada menjalankan kode solusi; namun kode tersebut tersedia di folder `/solution` dalam setiap pelajaran berbasis proyek. -- Ikuti kuis setelah pelajaran. +- Ikuti kuis pasca-pelajaran. - Selesaikan tantangan. - Selesaikan tugas. - Setelah menyelesaikan grup pelajaran, kunjungi [Papan Diskusi](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) dan "belajar dengan lantang" dengan mengisi rubrik PAT yang sesuai. 'PAT' adalah Alat Penilaian Kemajuan yang merupakan rubrik yang Anda isi untuk memperdalam pembelajaran Anda. Anda juga dapat memberikan reaksi terhadap PAT lainnya sehingga kita dapat belajar bersama. @@ -76,15 +76,15 @@ Ikuti langkah-langkah ini: --- -## Video walkthrough +## Video walkthroughs -Beberapa pelajaran tersedia dalam bentuk video pendek. Anda dapat menemukan semuanya di dalam pelajaran, atau di [playlist ML untuk Pemula di saluran YouTube Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) dengan mengklik gambar di bawah ini. +Beberapa pelajaran tersedia dalam bentuk video pendek. Anda dapat menemukan semuanya di dalam pelajaran, atau di [playlist ML untuk Pemula di saluran YouTube Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) dengan mengklik gambar di bawah. [![Banner ML untuk pemula](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.id.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## Kenali Tim +## Temui Tim [![Video promo](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) @@ -96,59 +96,59 @@ Beberapa pelajaran tersedia dalam bentuk video pendek. Anda dapat menemukan semu ## Pedagogi -Kami memilih dua prinsip pedagogi saat membangun kurikulum ini: memastikan bahwa kurikulum ini berbasis **proyek langsung** dan mencakup **kuis yang sering**. Selain itu, kurikulum ini memiliki **tema umum** untuk memberikan kesatuan. +Kami memilih dua prinsip pedagogi saat membangun kurikulum ini: memastikan bahwa kurikulum ini berbasis **proyek langsung** dan mencakup **kuis yang sering**. Selain itu, kurikulum ini memiliki **tema umum** untuk memberikan kohesi. Dengan memastikan bahwa konten selaras dengan proyek, proses pembelajaran menjadi lebih menarik bagi siswa dan retensi konsep akan meningkat. Selain itu, kuis dengan risiko rendah sebelum kelas menetapkan niat siswa untuk mempelajari topik, sementara kuis kedua setelah kelas memastikan retensi lebih lanjut. Kurikulum ini dirancang agar fleksibel dan menyenangkan serta dapat diambil secara keseluruhan atau sebagian. Proyek dimulai dari yang kecil dan menjadi semakin kompleks pada akhir siklus 12 minggu. Kurikulum ini juga mencakup postscript tentang aplikasi dunia nyata dari ML, yang dapat digunakan sebagai kredit tambahan atau sebagai dasar untuk diskusi. -> Temukan [Kode Etik](CODE_OF_CONDUCT.md), [Kontribusi](CONTRIBUTING.md), [Penerjemahan](TRANSLATIONS.md), dan [Panduan Pemecahan Masalah](TROUBLESHOOTING.md) kami. Kami menyambut umpan balik konstruktif Anda! +> Temukan [Kode Etik](CODE_OF_CONDUCT.md), [Kontribusi](CONTRIBUTING.md), [Terjemahan](TRANSLATIONS.md), dan [Panduan Pemecahan Masalah](TROUBLESHOOTING.md) kami. Kami menyambut umpan balik konstruktif Anda! ## Setiap pelajaran mencakup - sketchnote opsional - video tambahan opsional - video walkthrough (beberapa pelajaran saja) -- [kuis pemanasan sebelum pelajaran](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- [kuis pemanasan pra-pelajaran](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - pelajaran tertulis - untuk pelajaran berbasis proyek, panduan langkah demi langkah tentang cara membangun proyek - pemeriksaan pengetahuan - tantangan - bacaan tambahan - tugas -- [kuis setelah pelajaran](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- [kuis pasca-pelajaran](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Catatan tentang bahasa**: Pelajaran ini sebagian besar ditulis dalam Python, tetapi banyak juga yang tersedia dalam R. Untuk menyelesaikan pelajaran R, buka folder `/solution` dan cari pelajaran R. Pelajaran tersebut mencakup ekstensi .rmd yang mewakili file **R Markdown** yang dapat didefinisikan sebagai penggabungan `code chunks` (dari R atau bahasa lain) dan `YAML header` (yang memandu cara memformat output seperti PDF) dalam dokumen `Markdown`. Dengan demikian, ini berfungsi sebagai kerangka kerja penulisan yang luar biasa untuk data science karena memungkinkan Anda menggabungkan kode, outputnya, dan pemikiran Anda dengan menuliskannya dalam Markdown. Selain itu, dokumen R Markdown dapat dirender ke format output seperti PDF, HTML, atau Word. +> **Catatan tentang bahasa**: Pelajaran ini sebagian besar ditulis dalam Python, tetapi banyak juga yang tersedia dalam R. Untuk menyelesaikan pelajaran R, buka folder `/solution` dan cari pelajaran R. Pelajaran tersebut mencakup ekstensi .rmd yang mewakili file **R Markdown** yang dapat didefinisikan sebagai penggabungan `code chunks` (dari R atau bahasa lain) dan `YAML header` (yang memandu cara memformat output seperti PDF) dalam dokumen `Markdown`. Dengan demikian, ini berfungsi sebagai kerangka kerja penulisan yang luar biasa untuk data science karena memungkinkan Anda menggabungkan kode Anda, outputnya, dan pemikiran Anda dengan memungkinkan Anda menuliskannya dalam Markdown. Selain itu, dokumen R Markdown dapat dirender ke format output seperti PDF, HTML, atau Word. -> **Catatan tentang kuis**: Semua kuis terdapat dalam [folder Aplikasi Kuis](../../quiz-app), dengan total 52 kuis masing-masing terdiri dari tiga pertanyaan. Kuis tersebut terhubung dari dalam pelajaran tetapi aplikasi kuis dapat dijalankan secara lokal; ikuti instruksi di folder `quiz-app` untuk hosting lokal atau penerapan ke Azure. +> **Catatan tentang kuis**: Semua kuis terdapat dalam [folder Aplikasi Kuis](../../quiz-app), dengan total 52 kuis masing-masing berisi tiga pertanyaan. Kuis tersebut terhubung dari dalam pelajaran tetapi aplikasi kuis dapat dijalankan secara lokal; ikuti instruksi di folder `quiz-app` untuk hosting lokal atau penerapan ke Azure. | Nomor Pelajaran | Topik | Pengelompokan Pelajaran | Tujuan Pembelajaran | Pelajaran Terkait | Penulis | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | Pengantar pembelajaran mesin | [Pengantar](1-Introduction/README.md) | Pelajari konsep dasar di balik pembelajaran mesin | [Pelajaran](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | Sejarah pembelajaran mesin | [Pengantar](1-Introduction/README.md) | Pelajari sejarah yang mendasari bidang ini | [Pelajaran](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen dan Amy | -| 03 | Keadilan dan pembelajaran mesin | [Pengantar](1-Introduction/README.md) | Apa saja isu filosofis penting tentang keadilan yang harus dipertimbangkan siswa saat membangun dan menerapkan model ML? | [Pelajaran](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Teknik untuk pembelajaran mesin | [Pengantar](1-Introduction/README.md) | Teknik apa yang digunakan peneliti ML untuk membangun model ML? | [Pelajaran](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris dan Jen | -| 05 | Pengantar regresi | [Regresi](2-Regression/README.md) | Mulai dengan Python dan Scikit-learn untuk model regresi | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Harga labu di Amerika Utara 🎃 | [Regresi](2-Regression/README.md) | Visualisasikan dan bersihkan data sebagai persiapan untuk ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Harga labu di Amerika Utara 🎃 | [Regresi](2-Regression/README.md) | Bangun model regresi linier dan polinomial | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen dan Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | Harga labu di Amerika Utara 🎃 | [Regresi](2-Regression/README.md) | Bangun model regresi logistik | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Aplikasi Web 🔌 | [Aplikasi Web](3-Web-App/README.md) | Bangun aplikasi web untuk menggunakan model yang telah dilatih | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Pengantar klasifikasi | [Klasifikasi](4-Classification/README.md) | Bersihkan, siapkan, dan visualisasikan data Anda; pengantar klasifikasi | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen dan Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Masakan Asia dan India yang Lezat 🍜 | [Klasifikasi](4-Classification/README.md) | Pengantar pengklasifikasi | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen dan Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Masakan Asia dan India yang Lezat 🍜 | [Klasifikasi](4-Classification/README.md) | Lebih banyak pengklasifikasi | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen dan Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Masakan Asia dan India yang Lezat 🍜 | [Klasifikasi](4-Classification/README.md) | Bangun aplikasi web rekomendasi menggunakan model Anda | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Pengantar pengelompokan | [Pengelompokan](5-Clustering/README.md) | Bersihkan, siapkan, dan visualisasikan data Anda; pengantar pengelompokan | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Menjelajahi Selera Musik Nigeria 🎧 | [Pengelompokan](5-Clustering/README.md) | Jelajahi metode pengelompokan K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Pengantar pemrosesan bahasa alami ☕️ | [Pemrosesan bahasa alami](6-NLP/README.md) | Pelajari dasar-dasar tentang NLP dengan membangun bot sederhana | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Tugas NLP Umum ☕️ | [Pemrosesan bahasa alami](6-NLP/README.md) | Perdalam pengetahuan NLP Anda dengan memahami tugas-tugas umum yang diperlukan saat menangani struktur bahasa | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Terjemahan dan analisis sentimen ♥️ | [Pemrosesan bahasa alami](6-NLP/README.md) | Terjemahan dan analisis sentimen dengan Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Hotel Romantis di Eropa ♥️ | [Pemrosesan bahasa alami](6-NLP/README.md) | Analisis sentimen dengan ulasan hotel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Hotel Romantis di Eropa ♥️ | [Pemrosesan bahasa alami](6-NLP/README.md) | Analisis sentimen dengan ulasan hotel 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Pengantar peramalan deret waktu | [Deret waktu](7-TimeSeries/README.md) | Pengantar peramalan deret waktu | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Penggunaan Daya Dunia ⚡️ - peramalan deret waktu dengan ARIMA | [Deret waktu](7-TimeSeries/README.md) | Peramalan deret waktu dengan ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Penggunaan Daya Dunia ⚡️ - peramalan deret waktu dengan SVR | [Deret waktu](7-TimeSeries/README.md) | Peramalan deret waktu dengan Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Pengantar pembelajaran penguatan | [Pembelajaran penguatan](8-Reinforcement/README.md) | Pengantar pembelajaran penguatan dengan Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Bantu Peter menghindari serigala! 🐺 | [Pembelajaran penguatan](8-Reinforcement/README.md) | Gym pembelajaran penguatan | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Skenario dan aplikasi ML di dunia nyata | [ML di Dunia Nyata](9-Real-World/README.md) | Aplikasi dunia nyata yang menarik dan mengungkapkan tentang ML klasik | [Pelajaran](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Tim | -| Postscript | Debugging Model ML menggunakan dashboard RAI | [ML di Dunia Nyata](9-Real-World/README.md) | Debugging Model dalam Pembelajaran Mesin menggunakan komponen dashboard AI yang Bertanggung Jawab | [Pelajaran](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 01 | Pengantar pembelajaran mesin | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Pelajari konsep dasar di balik pembelajaran mesin | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | Sejarah pembelajaran mesin | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Pelajari sejarah yang mendasari bidang ini | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen dan Amy | +| 03 | Keadilan dan pembelajaran mesin | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Apa saja isu filosofis penting tentang keadilan yang harus dipertimbangkan siswa saat membangun dan menerapkan model ML? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Teknik untuk pembelajaran mesin | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Teknik apa yang digunakan peneliti ML untuk membangun model ML? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris dan Jen | +| 05 | Pengantar regresi | [Regression](2-Regression/README.md) | Mulai dengan Python dan Scikit-learn untuk model regresi | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Harga labu di Amerika Utara 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Visualisasikan dan bersihkan data sebagai persiapan untuk ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Harga labu di Amerika Utara 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Bangun model regresi linier dan polinomial | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen dan Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | Harga labu di Amerika Utara 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Bangun model regresi logistik | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | Aplikasi Web 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Bangun aplikasi web untuk menggunakan model yang telah dilatih | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Pengantar klasifikasi | [Classification](4-Classification/README.md) | Bersihkan, siapkan, dan visualisasikan data Anda; pengantar klasifikasi | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen dan Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Masakan Asia dan India yang lezat 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Pengantar pengklasifikasi | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen dan Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Masakan Asia dan India yang lezat 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Lebih banyak pengklasifikasi | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen dan Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Masakan Asia dan India yang lezat 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Bangun aplikasi web rekomendasi menggunakan model Anda | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Pengantar pengelompokan | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Bersihkan, siapkan, dan visualisasikan data Anda; pengantar pengelompokan | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Menjelajahi selera musik Nigeria 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Jelajahi metode pengelompokan K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Pengantar pemrosesan bahasa alami ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Pelajari dasar-dasar NLP dengan membangun bot sederhana | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Tugas umum NLP ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Perdalam pengetahuan NLP Anda dengan memahami tugas-tugas umum yang diperlukan saat menangani struktur bahasa | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Terjemahan dan analisis sentimen ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Terjemahan dan analisis sentimen dengan Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Hotel romantis di Eropa ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Analisis sentimen dengan ulasan hotel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Hotel romantis di Eropa ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Analisis sentimen dengan ulasan hotel 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Pengantar peramalan deret waktu | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Pengantar peramalan deret waktu | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ Penggunaan Daya Dunia ⚡️ - peramalan deret waktu dengan ARIMA | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Peramalan deret waktu dengan ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Penggunaan Daya Dunia ⚡️ - peramalan deret waktu dengan SVR | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Peramalan deret waktu dengan Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Pengantar pembelajaran penguatan | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Pengantar pembelajaran penguatan dengan Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Bantu Peter menghindari serigala! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Gym pembelajaran penguatan | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Skenario dan aplikasi ML di dunia nyata | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Aplikasi dunia nyata yang menarik dan mengungkapkan tentang ML klasik | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | +| Postscript | Debugging Model ML menggunakan dashboard RAI | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Debugging Model dalam Pembelajaran Mesin menggunakan komponen dashboard AI yang Bertanggung Jawab | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [temukan semua sumber tambahan untuk kursus ini di koleksi Microsoft Learn kami](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) @@ -165,23 +165,22 @@ Temukan PDF kurikulum dengan tautan [di sini](https://microsoft.github.io/ML-For Tim kami juga membuat kursus lainnya! Lihat: - ### Azure / Edge / MCP / Agen -[![AZD untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/AZD%20untuk%20Pemula-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20untuk%20Pemula-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/MCP%20untuk%20Pemula-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Agen AI untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/Agen%20AI%20untuk%20Pemula-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AZD untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Agen AI untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Seri AI Generatif -[![AI Generatif untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/AI%20Generatif%20untuk%20Pemula-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Generatif (.NET)](https://img.shields.io/badge/AI%20Generatif%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Generatif (Java)](https://img.shields.io/badge/AI%20Generatif%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Generatif (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/AI%20Generatif%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Generatif untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Generatif (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Generatif (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Generatif (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Pembelajaran Inti [![ML untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -197,19 +196,20 @@ Tim kami juga membuat kursus lainnya! Lihat: [![Copilot untuk Pemrograman Berpasangan AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot untuk C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Petualangan Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) - ## Mendapatkan Bantuan -Jika Anda mengalami kesulitan atau memiliki pertanyaan tentang membangun aplikasi AI, bergabunglah: +Jika Anda mengalami kesulitan atau memiliki pertanyaan tentang membangun aplikasi AI, bergabunglah dengan sesama pelajar dan pengembang berpengalaman dalam diskusi tentang MCP. Ini adalah komunitas yang mendukung di mana pertanyaan diterima dan pengetahuan dibagikan secara bebas. -[![Discord Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Jika Anda memiliki masukan produk atau menemukan kesalahan saat membangun, kunjungi: -[![Forum Pengembang Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Forum Pengembang Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Penafian**: -Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan penerjemahan AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Meskipun kami berusaha untuk memberikan hasil yang akurat, harap diketahui bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang otoritatif. Untuk informasi yang bersifat kritis, disarankan menggunakan jasa penerjemahan manusia profesional. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau penafsiran yang timbul dari penggunaan terjemahan ini. \ No newline at end of file +Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan penerjemahan AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Meskipun kami berupaya untuk memberikan hasil yang akurat, harap diketahui bahwa terjemahan otomatis dapat mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang otoritatif. Untuk informasi yang penting, disarankan menggunakan jasa penerjemahan manusia profesional. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau penafsiran yang timbul dari penggunaan terjemahan ini. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/it/README.md b/translations/it/README.md index 0f54c1d84..2de2660ce 100644 --- a/translations/it/README.md +++ b/translations/it/README.md @@ -1,35 +1,33 @@ -[![Licenza GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Contributori GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![Problemi GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![Richieste di pull GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Licenza GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![Contributori GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Problemi GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![Richieste di pull GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![Osservatori GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![Fork GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![Stelle GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![Osservatori GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![Fork GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![Stelle GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 Supporto multilingue +### 🌐 Supporto Multilingue -#### Supportato tramite GitHub Action (Automatizzato e sempre aggiornato) +#### Supportato tramite GitHub Action (Automatizzato e Sempre Aggiornato) - -[Arabo](../ar/README.md) | [Bengalese](../bn/README.md) | [Bulgaro](../bg/README.md) | [Birmano (Myanmar)](../my/README.md) | [Cinese (Semplificato)](../zh/README.md) | [Cinese (Tradizionale, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Cinese (Tradizionale, Macao)](../mo/README.md) | [Cinese (Tradizionale, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croato](../hr/README.md) | [Ceco](../cs/README.md) | [Danese](../da/README.md) | [Olandese](../nl/README.md) | [Estone](../et/README.md) | [Finlandese](../fi/README.md) | [Francese](../fr/README.md) | [Tedesco](../de/README.md) | [Greco](../el/README.md) | [Ebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungherese](../hu/README.md) | [Indonesiano](../id/README.md) | [Italiano](./README.md) | [Giapponese](../ja/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malese](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalese](../ne/README.md) | [Norvegese](../no/README.md) | [Persiano (Farsi)](../fa/README.md) | [Polacco](../pl/README.md) | [Portoghese (Brasile)](../br/README.md) | [Portoghese (Portogallo)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Serbo (Cirillico)](../sr/README.md) | [Slovacco](../sk/README.md) | [Sloveno](../sl/README.md) | [Spagnolo](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Svedese](../sv/README.md) | [Tagalog (Filippino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thailandese](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraino](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) - +[Arabo](../ar/README.md) | [Bengalese](../bn/README.md) | [Bulgaro](../bg/README.md) | [Birmano (Myanmar)](../my/README.md) | [Cinese (Semplificato)](../zh/README.md) | [Cinese (Tradizionale, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Cinese (Tradizionale, Macao)](../mo/README.md) | [Cinese (Tradizionale, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croato](../hr/README.md) | [Ceco](../cs/README.md) | [Danese](../da/README.md) | [Olandese](../nl/README.md) | [Estone](../et/README.md) | [Finlandese](../fi/README.md) | [Francese](../fr/README.md) | [Tedesco](../de/README.md) | [Greco](../el/README.md) | [Ebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungherese](../hu/README.md) | [Indonesiano](../id/README.md) | [Italiano](./README.md) | [Giapponese](../ja/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malese](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalese](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norvegese](../no/README.md) | [Persiano (Farsi)](../fa/README.md) | [Polacco](../pl/README.md) | [Portoghese (Brasile)](../br/README.md) | [Portoghese (Portogallo)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Serbo (Cirillico)](../sr/README.md) | [Slovacco](../sk/README.md) | [Sloveno](../sl/README.md) | [Spagnolo](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Svedese](../sv/README.md) | [Tagalog (Filippino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thailandese](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraino](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) #### Unisciti alla nostra comunità -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Abbiamo una serie di apprendimento su Discord dedicata all'AI in corso, scopri di più e unisciti a noi su [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) dal 18 al 30 settembre 2025. Riceverai consigli e trucchi sull'uso di GitHub Copilot per la Data Science. +Abbiamo una serie di apprendimento con AI in corso su Discord. Scopri di più e unisciti a noi alla [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) dal 18 al 30 settembre 2025. Riceverai consigli e trucchi sull'uso di GitHub Copilot per la Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.it.png) @@ -37,9 +35,9 @@ Abbiamo una serie di apprendimento su Discord dedicata all'AI in corso, scopri d > 🌍 Viaggia intorno al mondo mentre esploriamo il Machine Learning attraverso le culture del mondo 🌍 -Gli Advocates del Cloud di Microsoft sono lieti di offrire un curriculum di 12 settimane e 26 lezioni tutto dedicato al **Machine Learning**. In questo curriculum, imparerai ciò che a volte viene chiamato **machine learning classico**, utilizzando principalmente Scikit-learn come libreria ed evitando il deep learning, che è trattato nel nostro [curriculum AI per Principianti](https://aka.ms/ai4beginners). Abbina queste lezioni al nostro curriculum ['Data Science per Principianti'](https://aka.ms/ds4beginners), anche! +Gli Advocates di Microsoft sono lieti di offrire un curriculum di 12 settimane e 26 lezioni tutto dedicato al **Machine Learning**. In questo curriculum, imparerai ciò che a volte viene chiamato **machine learning classico**, utilizzando principalmente la libreria Scikit-learn ed evitando il deep learning, che è trattato nel nostro [curriculum AI per Principianti](https://aka.ms/ai4beginners). Abbina queste lezioni al nostro curriculum ['Data Science per Principianti'](https://aka.ms/ds4beginners), anche! -Viaggia con noi intorno al mondo mentre applichiamo queste tecniche classiche ai dati provenienti da molte aree del mondo. Ogni lezione include quiz pre- e post-lezione, istruzioni scritte per completare la lezione, una soluzione, un compito e altro ancora. La nostra pedagogia basata sui progetti ti permette di imparare mentre costruisci, un metodo comprovato per far sì che le nuove competenze rimangano. +Viaggia con noi intorno al mondo mentre applichiamo queste tecniche classiche ai dati provenienti da molte aree del mondo. Ogni lezione include quiz pre- e post-lezione, istruzioni scritte per completare la lezione, una soluzione, un compito e altro ancora. La nostra pedagogia basata sui progetti ti permette di imparare costruendo, un metodo comprovato per far sì che le nuove competenze rimangano impresse. **✍️ Un sentito ringraziamento ai nostri autori** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu e Amy Boyd @@ -51,23 +49,23 @@ Viaggia con noi intorno al mondo mentre applichiamo queste tecniche classiche ai # Per iniziare -Segui questi passaggi: -1. **Fai il fork del repository**: Clicca sul pulsante "Fork" in alto a destra in questa pagina. -2. **Clona il repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Segui questi passaggi: +1. **Fork del Repository**: Clicca sul pulsante "Fork" in alto a destra di questa pagina. +2. **Clona il Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [trova tutte le risorse aggiuntive per questo corso nella nostra collezione Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [trova tutte le risorse aggiuntive per questo corso nella nostra raccolta Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Hai bisogno di aiuto?** Consulta la nostra [Guida alla risoluzione dei problemi](TROUBLESHOOTING.md) per soluzioni ai problemi comuni di installazione, configurazione e esecuzione delle lezioni. +> 🔧 **Hai bisogno di aiuto?** Consulta la nostra [Guida alla Risoluzione dei Problemi](TROUBLESHOOTING.md) per soluzioni ai problemi comuni di installazione, configurazione e esecuzione delle lezioni. -**[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, per utilizzare questo curriculum, fate il fork dell'intero repository sul vostro account GitHub e completate gli esercizi da soli o in gruppo: +**[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, per utilizzare questo curriculum, fai il fork dell'intero repository sul tuo account GitHub e completa gli esercizi da solo o con un gruppo: -- Inizia con un quiz pre-lezione. -- Leggi la lezione e completa le attività, fermandoti e riflettendo a ogni verifica delle conoscenze. -- Cerca di creare i progetti comprendendo le lezioni piuttosto che eseguire il codice della soluzione; tuttavia quel codice è disponibile nelle cartelle `/solution` in ogni lezione orientata al progetto. -- Fai il quiz post-lezione. -- Completa la sfida. -- Completa il compito. -- Dopo aver completato un gruppo di lezioni, visita il [Forum di discussione](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e "impara ad alta voce" compilando il rubric PAT appropriato. Un 'PAT' è uno strumento di valutazione del progresso che è un rubric che compili per approfondire il tuo apprendimento. Puoi anche reagire ad altri PAT così possiamo imparare insieme. +- Inizia con un quiz pre-lezione. +- Leggi la lezione e completa le attività, fermandoti e riflettendo a ogni verifica delle conoscenze. +- Cerca di creare i progetti comprendendo le lezioni piuttosto che eseguire il codice della soluzione; tuttavia, quel codice è disponibile nelle cartelle `/solution` in ogni lezione orientata al progetto. +- Fai il quiz post-lezione. +- Completa la sfida. +- Completa il compito. +- Dopo aver completato un gruppo di lezioni, visita il [Forum di Discussione](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e "impara ad alta voce" compilando il rubric PAT appropriato. Un 'PAT' è uno strumento di valutazione del progresso che è un rubric che compili per approfondire il tuo apprendimento. Puoi anche reagire ad altri PAT per imparare insieme. > Per ulteriori studi, ti consigliamo di seguire questi moduli e percorsi di apprendimento [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). @@ -77,13 +75,13 @@ Segui questi passaggi: ## Video tutorial -Alcune delle lezioni sono disponibili sotto forma di brevi video. Puoi trovarli tutti integrati nelle lezioni o nella [playlist ML per Principianti sul canale YouTube di Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) cliccando sull'immagine qui sotto. +Alcune delle lezioni sono disponibili come video brevi. Puoi trovare tutti questi video integrati nelle lezioni o nella [playlist ML per Principianti sul canale YouTube Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) cliccando sull'immagine qui sotto. [![Banner ML per principianti](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.it.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## Incontra il team +## Incontra il Team [![Video promozionale](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) @@ -97,25 +95,25 @@ Alcune delle lezioni sono disponibili sotto forma di brevi video. Puoi trovarli Abbiamo scelto due principi pedagogici durante la creazione di questo curriculum: garantire che sia basato su **progetti pratici** e che includa **quiz frequenti**. Inoltre, questo curriculum ha un **tema comune** per dargli coesione. -Garantendo che i contenuti siano allineati ai progetti, il processo diventa più coinvolgente per gli studenti e la ritenzione dei concetti sarà aumentata. Inoltre, un quiz a basso rischio prima di una lezione orienta l'intenzione dello studente verso l'apprendimento di un argomento, mentre un secondo quiz dopo la lezione garantisce una maggiore ritenzione. Questo curriculum è stato progettato per essere flessibile e divertente e può essere seguito in tutto o in parte. I progetti iniziano piccoli e diventano sempre più complessi entro la fine del ciclo di 12 settimane. Questo curriculum include anche un postscript sulle applicazioni reali del ML, che può essere utilizzato come credito extra o come base per discussioni. +Garantendo che i contenuti siano allineati ai progetti, il processo diventa più coinvolgente per gli studenti e la ritenzione dei concetti sarà aumentata. Inoltre, un quiz a basso rischio prima di una lezione orienta lo studente verso l'apprendimento di un argomento, mentre un secondo quiz dopo la lezione garantisce una maggiore ritenzione. Questo curriculum è stato progettato per essere flessibile e divertente e può essere seguito interamente o in parte. I progetti iniziano piccoli e diventano sempre più complessi entro la fine del ciclo di 12 settimane. Questo curriculum include anche un postscript sulle applicazioni reali del ML, che può essere utilizzato come credito extra o come base per discussioni. -> Trova il nostro [Codice di Condotta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributi](CONTRIBUTING.md), [Traduzioni](TRANSLATIONS.md) e [Guida alla risoluzione dei problemi](TROUBLESHOOTING.md). Accogliamo con favore i tuoi feedback costruttivi! +> Trova il nostro [Codice di Condotta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributi](CONTRIBUTING.md), [Traduzioni](TRANSLATIONS.md) e [Guida alla Risoluzione dei Problemi](TROUBLESHOOTING.md). Accogliamo con favore i tuoi feedback costruttivi! ## Ogni lezione include -- sketchnote opzionale -- video supplementare opzionale -- video tutorial (solo alcune lezioni) -- [quiz di riscaldamento pre-lezione](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- lezione scritta -- per lezioni basate su progetti, guide passo-passo su come costruire il progetto -- verifiche delle conoscenze -- una sfida -- letture supplementari -- compito +- sketchnote opzionale +- video supplementare opzionale +- video tutorial (solo alcune lezioni) +- [quiz di riscaldamento pre-lezione](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- lezione scritta +- per lezioni basate su progetti, guide passo-passo su come costruire il progetto +- verifiche delle conoscenze +- una sfida +- letture supplementari +- compito - [quiz post-lezione](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Nota sulle lingue**: Queste lezioni sono scritte principalmente in Python, ma molte sono disponibili anche in R. Per completare una lezione in R, vai alla cartella `/solution` e cerca le lezioni in R. Includono un'estensione .rmd che rappresenta un file **R Markdown** che può essere semplicemente definito come un'integrazione di `blocchi di codice` (di R o altre lingue) e un `intestazione YAML` (che guida come formattare gli output come PDF) in un `documento Markdown`. In quanto tale, serve come un eccellente framework di authoring per la data science poiché ti consente di combinare il tuo codice, il suo output e i tuoi pensieri permettendoti di scriverli in Markdown. Inoltre, i documenti R Markdown possono essere resi in formati di output come PDF, HTML o Word. +> **Nota sulle lingue**: Queste lezioni sono principalmente scritte in Python, ma molte sono disponibili anche in R. Per completare una lezione in R, vai alla cartella `/solution` e cerca le lezioni in R. Includono un'estensione .rmd che rappresenta un file **R Markdown**, che può essere semplicemente definito come un'integrazione di `blocchi di codice` (di R o altre lingue) e un `intestazione YAML` (che guida come formattare gli output come PDF) in un `documento Markdown`. In quanto tale, serve come un eccellente framework di authoring per la data science poiché ti consente di combinare il tuo codice, il suo output e i tuoi pensieri scrivendoli in Markdown. Inoltre, i documenti R Markdown possono essere resi in formati di output come PDF, HTML o Word. > **Nota sui quiz**: Tutti i quiz sono contenuti nella [cartella Quiz App](../../quiz-app), per un totale di 52 quiz di tre domande ciascuno. Sono collegati all'interno delle lezioni, ma l'app quiz può essere eseguita localmente; segui le istruzioni nella cartella `quiz-app` per ospitare localmente o distribuire su Azure. @@ -124,12 +122,12 @@ Garantendo che i contenuti siano allineati ai progetti, il processo diventa più | 01 | Introduzione al machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Scopri i concetti di base del machine learning | [Lezione](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | La storia del machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Scopri la storia che sta alla base di questo campo | [Lezione](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen e Amy | | 03 | Equità e machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Quali sono le questioni filosofiche importanti sull'equità che gli studenti dovrebbero considerare quando costruiscono e applicano modelli ML? | [Lezione](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Tecniche per il machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Quali tecniche utilizzano i ricercatori ML per costruire modelli ML? | [Lezione](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris e Jen | +| 04 | Tecniche per il machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Quali tecniche utilizzano i ricercatori ML per costruire modelli ML? | [Lezione](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris e Jen | | 05 | Introduzione alla regressione | [Regressione](2-Regression/README.md) | Inizia con Python e Scikit-learn per i modelli di regressione | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | Prezzi delle zucche in Nord America 🎃 | [Regressione](2-Regression/README.md) | Visualizza e pulisci i dati in preparazione per il ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | Prezzi delle zucche in Nord America 🎃 | [Regressione](2-Regression/README.md) | Costruisci modelli di regressione lineare e polinomiale | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen e Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | Prezzi delle zucche in Nord America 🎃 | [Regressione](2-Regression/README.md) | Costruisci un modello di regressione logistica | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Un'app web 🔌 | [App Web](3-Web-App/README.md) | Costruisci un'app web per utilizzare il tuo modello addestrato | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 09 | Un'app web 🔌 | [App Web](3-Web-App/README.md) | Costruisci un'app web per utilizzare il tuo modello addestrato | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | Introduzione alla classificazione | [Classificazione](4-Classification/README.md) | Pulisci, prepara e visualizza i tuoi dati; introduzione alla classificazione | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen e Cassie • Eric Wanjau | | 11 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classificazione](4-Classification/README.md) | Introduzione ai classificatori | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen e Cassie • Eric Wanjau | | 12 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classificazione](4-Classification/README.md) | Altri classificatori | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen e Cassie • Eric Wanjau | @@ -138,22 +136,22 @@ Garantendo che i contenuti siano allineati ai progetti, il processo diventa più | 15 | Esplorazione dei gusti musicali nigeriani 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Esplora il metodo di clustering K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | Introduzione all'elaborazione del linguaggio naturale ☕️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](6-NLP/README.md) | Scopri le basi dell'NLP costruendo un semplice bot | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | Compiti comuni di NLP ☕️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](6-NLP/README.md) | Approfondisci la tua conoscenza dell'NLP comprendendo i compiti comuni richiesti quando si trattano strutture linguistiche | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Traduzione e analisi del sentiment ♥️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](6-NLP/README.md) | Traduzione e analisi del sentiment con Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Hotel romantici d'Europa ♥️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](6-NLP/README.md) | Analisi del sentiment con recensioni di hotel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Hotel romantici d'Europa ♥️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](6-NLP/README.md) | Analisi del sentiment con recensioni di hotel 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 18 | Traduzione e analisi del sentiment ♥️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](6-NLP/README.md) | Traduzione e analisi del sentiment con Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Hotel romantici in Europa ♥️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](6-NLP/README.md) | Analisi del sentiment con recensioni di hotel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Hotel romantici in Europa ♥️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](6-NLP/README.md) | Analisi del sentiment con recensioni di hotel 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | Introduzione alla previsione delle serie temporali | [Serie temporali](7-TimeSeries/README.md) | Introduzione alla previsione delle serie temporali | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Consumo energetico mondiale ⚡️ - previsione con ARIMA | [Serie temporali](7-TimeSeries/README.md) | Previsione delle serie temporali con ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Consumo energetico mondiale ⚡️ - previsione con SVR | [Serie temporali](7-TimeSeries/README.md) | Previsione delle serie temporali con Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Introduzione al reinforcement learning | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Introduzione al reinforcement learning con Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Aiuta Peter a evitare il lupo! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Scenari e applicazioni ML nel mondo reale | [ML nel mondo reale](9-Real-World/README.md) | Applicazioni interessanti e rivelatrici del ML classico nel mondo reale | [Lezione](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | -| Postscript | Debugging dei modelli ML con dashboard RAI | [ML nel mondo reale](9-Real-World/README.md) | Debugging dei modelli di Machine Learning utilizzando i componenti del dashboard Responsible AI | [Lezione](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 22 | ⚡️ Consumo energetico mondiale ⚡️ - previsione con ARIMA | [Serie temporali](7-TimeSeries/README.md) | Previsione delle serie temporali con ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Consumo energetico mondiale ⚡️ - previsione con SVR | [Serie temporali](7-TimeSeries/README.md) | Previsione delle serie temporali con Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Introduzione al reinforcement learning | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Introduzione al reinforcement learning con Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Aiuta Peter a evitare il lupo! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Scenari e applicazioni ML nel mondo reale | [ML nel mondo reale](9-Real-World/README.md) | Applicazioni interessanti e rivelatrici del ML classico nel mondo reale | [Lezione](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | +| Postscript | Debugging dei modelli ML con dashboard RAI | [ML nel mondo reale](9-Real-World/README.md) | Debugging dei modelli di Machine Learning utilizzando i componenti del dashboard Responsible AI | [Lezione](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [trova tutte le risorse aggiuntive per questo corso nella nostra raccolta Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Accesso offline -Puoi eseguire questa documentazione offline utilizzando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fai un fork di questo repository, [installa Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sul tuo computer locale e poi, nella cartella principale di questo repository, digita `docsify serve`. Il sito web sarà servito sulla porta 3000 del tuo localhost: `localhost:3000`. +Puoi eseguire questa documentazione offline utilizzando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fai un fork di questo repository, [installa Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sulla tua macchina locale e poi nella cartella principale di questo repository digita `docsify serve`. Il sito web sarà servito sulla porta 3000 del tuo localhost: `localhost:3000`. ## PDF @@ -163,49 +161,51 @@ Trova un PDF del curriculum con i link [qui](https://microsoft.github.io/ML-For- Il nostro team produce altri corsi! Dai un'occhiata: -### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD per Principianti](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI per Principianti](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP per Principianti](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Agenti AI per Principianti](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Azure / Edge / MCP / Agenti +[![AZD per Principianti](https://img.shields.io/badge/AZD%20per%20Principianti-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI per Principianti](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20per%20Principianti-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP per Principianti](https://img.shields.io/badge/MCP%20per%20Principianti-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Agenti AI per Principianti](https://img.shields.io/badge/Agenti%20AI%20per%20Principianti-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Serie Generative AI -[![Generative AI per Principianti](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI per Principianti](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20per%20Principianti-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Apprendimento di base -[![ML per Principianti](https://img.shields.io/badge/ML%20per%20Principianti-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science per Principianti](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20per%20Principianti-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI per Principianti](https://img.shields.io/badge/AI%20per%20Principianti-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cybersecurity per Principianti](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20per%20Principianti-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Sviluppo Web per Principianti](https://img.shields.io/badge/Sviluppo%20Web%20per%20Principianti-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT per Principianti](https://img.shields.io/badge/IoT%20per%20Principianti-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Sviluppo XR per Principianti](https://img.shields.io/badge/Sviluppo%20XR%20per%20Principianti-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Apprendimento Core +[![ML per Principianti](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science per Principianti](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI per Principianti](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cybersecurity per Principianti](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Sviluppo Web per Principianti](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT per Principianti](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Sviluppo XR per Principianti](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Serie Copilot -[![Copilot per Programmazione AI in Coppia](https://img.shields.io/badge/Copilot%20per%20Programmazione%20AI%20in%20Coppia-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot per C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20per%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Avventura Copilot](https://img.shields.io/badge/Avventura%20Copilot-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot per Programmazione Assistita da AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot per C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Avventura Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Ottenere Aiuto -Se ti blocchi o hai domande sulla creazione di app AI, unisciti a: +Se ti trovi bloccato o hai domande sulla creazione di app AI, unisciti ad altri studenti e sviluppatori esperti nelle discussioni su MCP. È una comunità di supporto dove le domande sono benvenute e la conoscenza viene condivisa liberamente. -[![Discord Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/Discord-Comunità_Discord_Azure_AI_Foundry-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Se hai feedback sui prodotti o riscontri errori durante la creazione, visita: -[![Forum Sviluppatori Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Forum_Sviluppatori_Azure_AI_Foundry-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Disclaimer**: -Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale umana. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione. \ No newline at end of file + +**Clausola di esclusione della responsabilità**: +Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa deve essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale umana. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/ja/README.md b/translations/ja/README.md index b5b022d8f..c16135366 100644 --- a/translations/ja/README.md +++ b/translations/ja/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[アラビア語](../ar/README.md) | [ベンガル語](../bn/README.md) | [ブルガリア語](../bg/README.md) | [ビルマ語 (ミャンマー)](../my/README.md) | [中国語 (簡体字)](../zh/README.md) | [中国語 (繁体字、香港)](../hk/README.md) | [中国語 (繁体字、マカオ)](../mo/README.md) | [中国語 (繁体字、台湾)](../tw/README.md) | [クロアチア語](../hr/README.md) | [チェコ語](../cs/README.md) | [デンマーク語](../da/README.md) | [オランダ語](../nl/README.md) | [エストニア語](../et/README.md) | [フィンランド語](../fi/README.md) | [フランス語](../fr/README.md) | [ドイツ語](../de/README.md) | [ギリシャ語](../el/README.md) | [ヘブライ語](../he/README.md) | [ヒンディー語](../hi/README.md) | [ハンガリー語](../hu/README.md) | [インドネシア語](../id/README.md) | [イタリア語](../it/README.md) | [日本語](./README.md) | [韓国語](../ko/README.md) | [リトアニア語](../lt/README.md) | [マレー語](../ms/README.md) | [マラーティー語](../mr/README.md) | [ネパール語](../ne/README.md) | [ノルウェー語](../no/README.md) | [ペルシャ語 (ファルシー)](../fa/README.md) | [ポーランド語](../pl/README.md) | [ポルトガル語 (ブラジル)](../br/README.md) | [ポルトガル語 (ポルトガル)](../pt/README.md) | [パンジャブ語 (グルムキー)](../pa/README.md) | [ルーマニア語](../ro/README.md) | [ロシア語](../ru/README.md) | [セルビア語 (キリル文字)](../sr/README.md) | [スロバキア語](../sk/README.md) | [スロベニア語](../sl/README.md) | [スペイン語](../es/README.md) | [スワヒリ語](../sw/README.md) | [スウェーデン語](../sv/README.md) | [タガログ語 (フィリピン)](../tl/README.md) | [タミル語](../ta/README.md) | [タイ語](../th/README.md) | [トルコ語](../tr/README.md) | [ウクライナ語](../uk/README.md) | [ウルドゥー語](../ur/README.md) | [ベトナム語](../vi/README.md) +[アラビア語](../ar/README.md) | [ベンガル語](../bn/README.md) | [ブルガリア語](../bg/README.md) | [ビルマ語（ミャンマー）](../my/README.md) | [中国語（簡体字）](../zh/README.md) | [中国語（繁体字、香港）](../hk/README.md) | [中国語（繁体字、マカオ）](../mo/README.md) | [中国語（繁体字、台湾）](../tw/README.md) | [クロアチア語](../hr/README.md) | [チェコ語](../cs/README.md) | [デンマーク語](../da/README.md) | [オランダ語](../nl/README.md) | [エストニア語](../et/README.md) | [フィンランド語](../fi/README.md) | [フランス語](../fr/README.md) | [ドイツ語](../de/README.md) | [ギリシャ語](../el/README.md) | [ヘブライ語](../he/README.md) | [ヒンディー語](../hi/README.md) | [ハンガリー語](../hu/README.md) | [インドネシア語](../id/README.md) | [イタリア語](../it/README.md) | [日本語](./README.md) | [韓国語](../ko/README.md) | [リトアニア語](../lt/README.md) | [マレー語](../ms/README.md) | [マラーティー語](../mr/README.md) | [ネパール語](../ne/README.md) | [ナイジェリア・ピジン語](../pcm/README.md) | [ノルウェー語](../no/README.md) | [ペルシャ語（ファルシー）](../fa/README.md) | [ポーランド語](../pl/README.md) | [ポルトガル語（ブラジル）](../br/README.md) | [ポルトガル語（ポルトガル）](../pt/README.md) | [パンジャブ語（グルムキー）](../pa/README.md) | [ルーマニア語](../ro/README.md) | [ロシア語](../ru/README.md) | [セルビア語（キリル文字）](../sr/README.md) | [スロバキア語](../sk/README.md) | [スロベニア語](../sl/README.md) | [スペイン語](../es/README.md) | [スワヒリ語](../sw/README.md) | [スウェーデン語](../sv/README.md) | [タガログ語（フィリピン）](../tl/README.md) | [タミル語](../ta/README.md) | [タイ語](../th/README.md) | [トルコ語](../tr/README.md) | [ウクライナ語](../uk/README.md) | [ウルドゥー語](../ur/README.md) | [ベトナム語](../vi/README.md) #### コミュニティに参加しよう -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -現在、AI学習シリーズをDiscordで開催中です。詳細を確認し、2025年9月18日から30日までの[AI学習シリーズ](https://aka.ms/learnwithai/discord)に参加してください。GitHub Copilotを使ったデータサイエンスのコツやテクニックを学べます。 +現在、DiscordでAI学習シリーズを開催中です。詳細を確認し、2025年9月18日から30日までの[Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)に参加してください。GitHub Copilotを使ったデータサイエンスのコツやテクニックを学べます。 -![AI学習シリーズ](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.ja.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.ja.png) # 初心者向け機械学習 - カリキュラム -> 🌍 世界中を旅しながら、世界の文化を通じて機械学習を探求しましょう 🌍 +> 🌍 世界中を旅しながら、世界の文化を通じて機械学習を学びましょう 🌍 -Microsoftのクラウドアドボケイトが提供する12週間、26レッスンのカリキュラムで、**機械学習**について学びましょう。このカリキュラムでは、主にScikit-learnライブラリを使用し、**クラシック機械学習**と呼ばれることもある技術を学びます。ディープラーニングについては、[AI初心者向けカリキュラム](https://aka.ms/ai4beginners)で取り扱っています。また、このレッスンを['データサイエンス初心者向けカリキュラム'](https://aka.ms/ds4beginners)と組み合わせて学ぶこともできます。 +Microsoftのクラウドアドボケイトが提供する12週間、26レッスンのカリキュラムで、**機械学習**について学びましょう。このカリキュラムでは、主にScikit-learnライブラリを使用し、**クラシック機械学習**と呼ばれることもある技術を学びます。深層学習については、[AI for Beginnersのカリキュラム](https://aka.ms/ai4beginners)で扱っています。また、このレッスンを['Data Science for Beginners'カリキュラム](https://aka.ms/ds4beginners)と組み合わせて学ぶこともできます。 -世界中のデータを使ってクラシックな技術を適用しながら、私たちと一緒に旅をしましょう。各レッスンには、事前・事後のクイズ、レッスンを完了するための書面による指示、解答、課題などが含まれています。プロジェクトベースの教育法により、学びながら構築することで、新しいスキルを定着させることができます。 +世界中のデータを使ってクラシックな技術を応用しながら、私たちと一緒に旅をしましょう。各レッスンには、事前・事後のクイズ、レッスンを完了するための書面による指示、解答、課題などが含まれています。プロジェクトベースの教育法により、学びながら構築することで、新しいスキルを身につけることができます。 -**✍️ 著者に感謝** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu, Amy Boyd +**✍️ 著者の皆さんに感謝** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu, Amy Boyd -**🎨 イラストレーターにも感謝** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, Jen Looper +**🎨 イラストレーターの皆さんにも感謝** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, Jen Looper -**🙏 特別な感謝 🙏 Microsoft Student Ambassadorの著者、レビューアー、コンテンツ提供者** Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, Snigdha Agarwal +**🙏 Microsoft Student Ambassadorの著者、レビューアー、コンテンツ提供者の皆さんに特別な感謝を** Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, Snigdha Agarwal -**🤩 Microsoft Student Ambassador Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, Vidushi GuptaによるRレッスンにも特別な感謝！** +**🤩 Rレッスンに貢献してくれたMicrosoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, Vidushi Guptaに特別な感謝を！** # 始め方 -以下の手順に従ってください: -1. **リポジトリをフォークする**: このページの右上にある「Fork」ボタンをクリックしてください。 +以下の手順に従ってください： +1. **リポジトリをフォークする**: このページ右上の「Fork」ボタンをクリックしてください。 2. **リポジトリをクローンする**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [このコースの追加リソースはMicrosoft Learnコレクションで見つけることができます](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **ヘルプが必要ですか？** [トラブルシューティングガイド](TROUBLESHOOTING.md)でインストール、セットアップ、レッスン実行に関する一般的な問題の解決策を確認してください。 +> 🔧 **ヘルプが必要ですか？** [トラブルシューティングガイド](TROUBLESHOOTING.md)を確認して、インストール、セットアップ、レッスン実行に関する一般的な問題の解決策を見つけてください。 -**[学生](https://aka.ms/student-page)** の皆さん、このカリキュラムを使用するには、リポジトリ全体を自分のGitHubアカウントにフォークし、個人またはグループで演習を完了してください: +**[学生の皆さん](https://aka.ms/student-page)**、このカリキュラムを使用するには、リポジトリ全体を自分のGitHubアカウントにフォークし、個人またはグループで演習を完了してください： - レクチャー前のクイズから始めましょう。 -- レクチャーを読み、各知識チェックで一時停止して考えながら活動を完了してください。 -- レッスンを理解しながらプロジェクトを作成することを試みてください。ただし、解答コードは各プロジェクト指向のレッスンの`/solution`フォルダーにあります。 -- レクチャー後のクイズを受けましょう。 +- レクチャーを読み、各知識チェックで一時停止して反省しながら活動を完了してください。 +- レッスンを理解しながらプロジェクトを作成することを試みてください。ただし、解答コードは各プロジェクト指向レッスンの`/solution`フォルダーにあります。 +- レクチャー後のクイズを受けてください。 - チャレンジを完了してください。 - 課題を完了してください。 -- レッスングループを完了した後、[ディスカッションボード](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)にアクセスし、適切なPATルーブリックを記入して「声を出して学びましょう」。PATは学習を進めるための進捗評価ツールで、ルーブリックを記入することで学習を深めることができます。他のPATに反応することで、共に学ぶことができます。 +- レッスングループを完了した後、[ディスカッションボード](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)にアクセスし、適切なPATルーブリックを記入して「声に出して学びましょう」。PATは進捗評価ツールであり、学習をさらに進めるために記入するルーブリックです。他のPATに反応することで、一緒に学ぶことができます。 -> さらに学びたい場合は、これらの[Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott)モジュールと学習パスをフォローすることをお勧めします。 +> さらに学習するには、これらの[Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott)モジュールと学習パスをフォローすることをお勧めします。 **教師の皆さん**、このカリキュラムの使用方法について[いくつかの提案](for-teachers.md)を含めています。 @@ -77,15 +77,15 @@ Microsoftのクラウドアドボケイトが提供する12週間、26レッス ## ビデオウォークスルー -一部のレッスンは短い形式のビデオとして利用可能です。これらはレッスン内でインラインで見つけることができます。または、Microsoft Developer YouTubeチャンネルの[初心者向け機械学習プレイリスト](https://aka.ms/ml-beginners-videos)で画像をクリックして視聴できます。 +一部のレッスンは短い形式のビデオとして利用可能です。これらはレッスン内でインラインで見つけることができます。または、以下の画像をクリックしてMicrosoft Developer YouTubeチャンネルの[ML for Beginnersプレイリスト](https://aka.ms/ml-beginners-videos)で確認してください。 -[![初心者向け機械学習バナー](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.ja.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.ja.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## チーム紹介 -[![プロモーションビデオ](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif作成者** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) @@ -97,7 +97,7 @@ Microsoftのクラウドアドボケイトが提供する12週間、26レッス このカリキュラムを構築する際に選んだ教育的な原則は、**プロジェクトベース**であることと、**頻繁なクイズ**を含むことです。また、このカリキュラムには共通の**テーマ**があり、統一感を持たせています。 -プロジェクトに合わせてコンテンツを整えることで、学生にとってより魅力的なプロセスとなり、概念の定着が促進されます。また、授業前の低リスクなクイズは、学生がトピックを学ぶ意図を設定し、授業後のクイズはさらに定着を確実にします。このカリキュラムは柔軟で楽しいものとして設計されており、全体または部分的に受講することができます。プロジェクトは小さなものから始まり、12週間のサイクルの終わりには徐々に複雑になります。このカリキュラムには、機械学習の実世界での応用に関する後書きも含まれており、追加のクレジットや議論の基礎として使用できます。 +プロジェクトに合わせてコンテンツを整えることで、学生にとってより魅力的なプロセスとなり、概念の保持が向上します。また、授業前の低リスクのクイズは、学生がトピックを学ぶ意図を設定し、授業後のクイズはさらに保持を確実にします。このカリキュラムは柔軟で楽しいものとして設計されており、全体または部分的に受講することができます。プロジェクトは小さなものから始まり、12週間のサイクルの終わりにはますます複雑になります。このカリキュラムには、MLの実世界での応用に関する後書きも含まれており、追加のクレジットや議論の基礎として使用できます。 > [行動規範](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢献](CONTRIBUTING.md)、[翻訳](TRANSLATIONS.md)、[トラブルシューティング](TROUBLESHOOTING.md)ガイドラインをご覧ください。建設的なフィードバックを歓迎します！ @@ -105,64 +105,63 @@ Microsoftのクラウドアドボケイトが提供する12週間、26レッス - オプションのスケッチノート - オプションの補足ビデオ -- ビデオウォークスルー (一部のレッスンのみ) +- ビデオウォークスルー（一部のレッスンのみ） - [レクチャー前のウォームアップクイズ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - 書面によるレッスン -- プロジェクトベースのレッスンの場合、プロジェクトの構築方法に関するステップバイステップガイド +- プロジェクトベースのレッスンの場合、プロジェクトを構築するためのステップバイステップガイド - 知識チェック - チャレンジ - 補足読書 - 課題 - [レクチャー後のクイズ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **言語についての注意**: これらのレッスンは主にPythonで書かれていますが、多くはRでも利用可能です。Rレッスンを完了するには、`/solution`フォルダーに移動し、Rレッスンを探してください。それらには`.rmd`拡張子が含まれており、これは**R Markdown**ファイルを表します。R Markdownファイルは、`コードチャンク` (Rや他の言語のコード) と `YAMLヘッダー` (PDFなどの出力形式をガイドするもの) を `Markdownドキュメント`に埋め込んだものとして簡単に定義できます。このため、データサイエンスのための優れた著作フレームワークとして機能し、コード、出力、考えをMarkdownに記述することができます。さらに、R MarkdownドキュメントはPDF、HTML、Wordなどの出力形式にレンダリングすることができます。 +> **言語についての注意**: これらのレッスンは主にPythonで書かれていますが、多くはRでも利用可能です。Rレッスンを完了するには、`/solution`フォルダーに移動し、Rレッスンを探してください。それらは`.rmd`拡張子を含み、**R Markdown**ファイルを表します。これは、`コードチャンク`（Rや他の言語のもの）と`YAMLヘッダー`（PDFなどの出力形式をガイドするもの）を`Markdownドキュメント`に埋め込むことを簡単に定義できます。このようにして、コード、出力、考えをMarkdownに書き込むことで、データサイエンスのための優れた著作フレームワークとして機能します。さらに、R MarkdownドキュメントはPDF、HTML、Wordなどの出力形式にレンダリングできます。 -> **クイズについての注意**: すべてのクイズは[Quiz Appフォルダー](../../quiz-app)に含まれており、合計52のクイズが各3問ずつあります。これらはレッスン内からリンクされていますが、クイズアプリはローカルで実行可能です。`quiz-app`フォルダー内の指示に従って、ローカルでホストするかAzureにデプロイしてください。 +> **クイズについての注意**: すべてのクイズは[Quiz Appフォルダー](../../quiz-app)に含まれており、合計52のクイズが各3問ずつあります。これらはレッスン内からリンクされていますが、クイズアプリはローカルで実行できます。`quiz-app`フォルダーの指示に従ってローカルホストまたはAzureにデプロイしてください。 | レッスン番号 | トピック | レッスングループ | 学習目標 | リンクされたレッスン | 著者 | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | 機械学習の紹介 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 機械学習の基本的な概念を学びます | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | 機械学習の歴史 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | この分野の歴史を学びます | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | +| 01 | 機械学習の紹介 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 機械学習の基本概念を学ぶ | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | 機械学習の歴史 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | この分野の歴史を学ぶ | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | | 03 | 公平性と機械学習 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 学生がMLモデルを構築・適用する際に考慮すべき公平性に関する重要な哲学的問題とは？ | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | 機械学習の技術 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ML研究者がMLモデルを構築する際に使用する技術とは？ | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | -| 05 | 回帰の紹介 | [Regression](2-Regression/README.md) | PythonとScikit-learnを使って回帰モデルを始めましょう | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | 北米のカボチャ価格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | MLの準備としてデータを視覚化し、クリーンアップ | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 04 | 機械学習の手法 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ML研究者がMLモデルを構築する際に使用する手法とは？ | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | +| 05 | 回帰の紹介 | [Regression](2-Regression/README.md) | PythonとScikit-learnを使った回帰モデルの入門 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | 北米のカボチャ価格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | データを可視化し、MLの準備のためにクリーンアップ | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | 北米のカボチャ価格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 線形回帰モデルと多項式回帰モデルを構築 | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | 北米のカボチャ価格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ロジスティック回帰モデルを構築 | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Webアプリ 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | 訓練済みモデルを使用するWebアプリを構築 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | 分類の紹介 | [Classification](4-Classification/README.md) | データをクリーンアップ、準備、視覚化し、分類の紹介を行います | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | +| 09 | ウェブアプリ 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | 訓練済みモデルを使用するウェブアプリを構築 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | 分類の紹介 | [Classification](4-Classification/README.md) | データをクリーンアップし、準備し、可視化する；分類の紹介 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 11 | 美味しいアジアとインド料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 分類器の紹介 | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 12 | 美味しいアジアとインド料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | さらに多くの分類器 | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | 美味しいアジアとインド料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | モデルを使用して推薦Webアプリを構築 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | クラスタリングの紹介 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | データをクリーンアップ、準備、視覚化し、クラスタリングの紹介を行います | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | ナイジェリアの音楽の好みを探る 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | K-Meansクラスタリング手法を探ります | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | 自然言語処理の紹介 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 簡単なボットを構築してNLPの基本を学びます | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | 一般的なNLPタスク ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 言語構造を扱う際に必要な一般的なタスクを理解することでNLPの知識を深めます | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 13 | 美味しいアジアとインド料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | モデルを使用してレコメンダーウェブアプリを構築 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | クラスタリングの紹介 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | データをクリーンアップし、準備し、可視化する；クラスタリングの紹介 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | ナイジェリアの音楽の好みを探る 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | K-Meansクラスタリング手法を探る | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | 自然言語処理の紹介 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 簡単なボットを構築してNLPの基本を学ぶ | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | 一般的なNLPタスク ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 言語構造を扱う際に必要な一般的なタスクを理解してNLPの知識を深める | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | 翻訳と感情分析 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ジェーン・オースティンを使った翻訳と感情分析 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | ヨーロッパのロマンチックなホテル ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ホテルレビューを使った感情分析1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | ヨーロッパのロマンチックなホテル ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ホテルレビューを使った感情分析2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 19 | ヨーロッパのロマンチックなホテル ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ホテルレビュー1を使った感情分析 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | ヨーロッパのロマンチックなホテル ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ホテルレビュー2を使った感情分析 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | 時系列予測の紹介 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 時系列予測の紹介 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ 世界の電力使用 ⚡️ - ARIMAによる時系列予測 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMAによる時系列予測 | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ 世界の電力使用 ⚡️ - SVRによる時系列予測 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | サポートベクター回帰による時系列予測 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 22 | ⚡️ 世界の電力使用 ⚡️ - ARIMAによる時系列予測 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMAを使った時系列予測 | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ 世界の電力使用 ⚡️ - SVRによる時系列予測 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | サポートベクター回帰を使った時系列予測 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | 強化学習の紹介 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learningを使った強化学習の紹介 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | ピーターをオオカミから守ろう！ 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 強化学習Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | 実世界のMLシナリオと応用 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 古典的なMLの興味深く、示唆に富む実世界の応用 | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | -| Postscript | RAIダッシュボードを使ったMLモデルのデバッグ | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 責任あるAIダッシュボードコンポーネントを使用した機械学習モデルのデバッグ | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 25 | ピーターをオオカミから守れ！ 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 強化学習ジム | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | 実世界のMLシナリオとアプリケーション | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 古典的なMLの興味深く、明らかな実世界のアプリケーション | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | +| Postscript | RAIダッシュボードを使用したMLモデルのデバッグ | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 責任あるAIダッシュボードコンポーネントを使用した機械学習モデルのデバッグ | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [このコースの追加リソースはMicrosoft Learnコレクションで見つけることができます](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## オフラインアクセス -[Docsify](https://docsify.js.org/#/)を使用して、このドキュメントをオフラインで実行できます。このリポジトリをフォークし、[Docsifyをインストール](https://docsify.js.org/#/quickstart)してローカルマシンにセットアップしてください。その後、このリポジトリのルートフォルダで`docsify serve`を入力します。ウェブサイトはローカルホストのポート3000で提供されます: `localhost:3000`. +このドキュメントをオフラインで実行するには、[Docsify](https://docsify.js.org/#/)を使用します。このリポジトリをフォークし、[Docsifyをインストール](https://docsify.js.org/#/quickstart)してローカルマシンにセットアップしてください。その後、このリポジトリのルートフォルダで`docsify serve`と入力します。ウェブサイトはローカルホストのポート3000で提供されます：`localhost:3000`。 ## PDF -リンク付きのカリキュラムのPDFは[こちら](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf)で見つけることができます。 +リンク付きのカリキュラムPDFは[こちら](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf)で見つけることができます。 +## 🎒 その他のコース -## 🎒 その他のコース - -私たちのチームは他のコースも制作しています！ぜひチェックしてください: +私たちのチームは他のコースも制作しています！ぜひチェックしてください： ### Azure / Edge / MCP / Agents @@ -173,7 +172,7 @@ Microsoftのクラウドアドボケイトが提供する12週間、26レッス --- -### ジェネレーティブAIシリーズ +### 生成AIシリーズ [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -181,7 +180,7 @@ Microsoftのクラウドアドボケイトが提供する12週間、26レッス --- -### コア学習 +### 基本学習 [![初心者向け機械学習](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![初心者向けデータサイエンス](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![初心者向けAI](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -196,19 +195,20 @@ Microsoftのクラウドアドボケイトが提供する12週間、26レッス [![AIペアプログラミング向けCopilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![C#/.NET向けCopilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilotアドベンチャー](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) - ## ヘルプを得る -AIアプリの構築で行き詰まったり質問がある場合は、以下に参加してください： +AIアプリの構築で行き詰まったり質問がある場合は、MCPに関するディスカッションに参加してください。同じ学習者や経験豊富な開発者と交流できる、質問が歓迎され知識が自由に共有されるサポートコミュニティです。 -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) 製品に関するフィードバックや構築中のエラーについては以下を訪問してください： -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **免責事項**: -この文書はAI翻訳サービス[Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。元の言語で記載された文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤解について、当社は責任を負いません。 \ No newline at end of file +この文書は、AI翻訳サービス[Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)を使用して翻訳されています。正確性を期すよう努めておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。原文（元の言語で記載された文書）が公式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳をお勧めします。この翻訳の使用に起因する誤解や誤認について、当方は一切の責任を負いません。 + \ No newline at end of file diff --git a/translations/ko/README.md b/translations/ko/README.md index bee230d7d..cc5aa6a70 100644 --- a/translations/ko/README.md +++ b/translations/ko/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[아랍어](../ar/README.md) | [벵골어](../bn/README.md) | [불가리아어](../bg/README.md) | [버마어 (미얀마)](../my/README.md) | [중국어 (간체)](../zh/README.md) | [중국어 (번체, 홍콩)](../hk/README.md) | [중국어 (번체, 마카오)](../mo/README.md) | [중국어 (번체, 대만)](../tw/README.md) | [크로아티아어](../hr/README.md) | [체코어](../cs/README.md) | [덴마크어](../da/README.md) | [네덜란드어](../nl/README.md) | [에스토니아어](../et/README.md) | [핀란드어](../fi/README.md) | [프랑스어](../fr/README.md) | [독일어](../de/README.md) | [그리스어](../el/README.md) | [히브리어](../he/README.md) | [힌디어](../hi/README.md) | [헝가리어](../hu/README.md) | [인도네시아어](../id/README.md) | [이탈리아어](../it/README.md) | [일본어](../ja/README.md) | [한국어](./README.md) | [리투아니아어](../lt/README.md) | [말레이어](../ms/README.md) | [마라티어](../mr/README.md) | [네팔어](../ne/README.md) | [노르웨이어](../no/README.md) | [페르시아어 (파르시)](../fa/README.md) | [폴란드어](../pl/README.md) | [포르투갈어 (브라질)](../br/README.md) | [포르투갈어 (포르투갈)](../pt/README.md) | [펀자브어 (구르무키)](../pa/README.md) | [루마니아어](../ro/README.md) | [러시아어](../ru/README.md) | [세르비아어 (키릴)](../sr/README.md) | [슬로바키아어](../sk/README.md) | [슬로베니아어](../sl/README.md) | [스페인어](../es/README.md) | [스와힐리어](../sw/README.md) | [스웨덴어](../sv/README.md) | [타갈로그어 (필리핀)](../tl/README.md) | [타밀어](../ta/README.md) | [태국어](../th/README.md) | [터키어](../tr/README.md) | [우크라이나어](../uk/README.md) | [우르두어](../ur/README.md) | [베트남어](../vi/README.md) +[아랍어](../ar/README.md) | [벵골어](../bn/README.md) | [불가리아어](../bg/README.md) | [버마어 (미얀마)](../my/README.md) | [중국어 (간체)](../zh/README.md) | [중국어 (번체, 홍콩)](../hk/README.md) | [중국어 (번체, 마카오)](../mo/README.md) | [중국어 (번체, 대만)](../tw/README.md) | [크로아티아어](../hr/README.md) | [체코어](../cs/README.md) | [덴마크어](../da/README.md) | [네덜란드어](../nl/README.md) | [에스토니아어](../et/README.md) | [핀란드어](../fi/README.md) | [프랑스어](../fr/README.md) | [독일어](../de/README.md) | [그리스어](../el/README.md) | [히브리어](../he/README.md) | [힌디어](../hi/README.md) | [헝가리어](../hu/README.md) | [인도네시아어](../id/README.md) | [이탈리아어](../it/README.md) | [일본어](../ja/README.md) | [한국어](./README.md) | [리투아니아어](../lt/README.md) | [말레이어](../ms/README.md) | [마라티어](../mr/README.md) | [네팔어](../ne/README.md) | [나이지리아 피진어](../pcm/README.md) | [노르웨이어](../no/README.md) | [페르시아어 (파르시)](../fa/README.md) | [폴란드어](../pl/README.md) | [포르투갈어 (브라질)](../br/README.md) | [포르투갈어 (포르투갈)](../pt/README.md) | [펀자브어 (구르무키)](../pa/README.md) | [루마니아어](../ro/README.md) | [러시아어](../ru/README.md) | [세르비아어 (키릴)](../sr/README.md) | [슬로바키아어](../sk/README.md) | [슬로베니아어](../sl/README.md) | [스페인어](../es/README.md) | [스와힐리어](../sw/README.md) | [스웨덴어](../sv/README.md) | [타갈로그어 (필리핀)](../tl/README.md) | [타밀어](../ta/README.md) | [태국어](../th/README.md) | [터키어](../tr/README.md) | [우크라이나어](../uk/README.md) | [우르두어](../ur/README.md) | [베트남어](../vi/README.md) #### 커뮤니티에 참여하세요 -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -현재 Discord에서 AI 학습 시리즈가 진행 중입니다. [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)를 통해 2025년 9월 18일부터 30일까지 함께하세요. 데이터 과학을 위한 GitHub Copilot 사용 팁과 트릭을 배울 수 있습니다. +현재 Discord에서 AI 학습 시리즈가 진행 중입니다. [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)를 통해 2025년 9월 18일부터 30일까지 GitHub Copilot을 활용한 데이터 과학 팁과 트릭을 배울 수 있습니다. ![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.ko.png) @@ -37,47 +37,47 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: > 🌍 세계 문화를 통해 머신러닝을 탐구하며 세계를 여행하세요 🌍 -Microsoft의 Cloud Advocates는 **머신러닝**에 관한 12주, 26강의 커리큘럼을 제공합니다. 이 커리큘럼에서는 주로 Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 **클래식 머신러닝**이라고 불리는 것을 배우며, 딥러닝은 [AI for Beginners 커리큘럼](https://aka.ms/ai4beginners)에서 다룹니다. 이 강의는 ['Data Science for Beginners' 커리큘럼](https://aka.ms/ds4beginners)과 함께 학습할 수 있습니다. +Microsoft의 클라우드 옹호자들이 **머신러닝**에 관한 12주, 26강의 커리큘럼을 제공합니다. 이 커리큘럼에서는 주로 Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 **클래식 머신러닝**이라고 불리는 것을 배우며, 딥러닝은 [AI for Beginners' 커리큘럼](https://aka.ms/ai4beginners)에서 다룹니다. 이 강의는 ['Data Science for Beginners' 커리큘럼](https://aka.ms/ds4beginners)과 함께 학습할 수 있습니다. -세계 여러 지역의 데이터를 활용하여 이러한 클래식 기술을 적용하며 우리와 함께 세계를 여행하세요. 각 강의에는 강의 전후 퀴즈, 강의 완료를 위한 작성 지침, 솔루션, 과제 등이 포함되어 있습니다. 프로젝트 기반 학습 방법을 통해 새로운 기술을 효과적으로 익힐 수 있습니다. +세계 각지의 데이터를 활용하여 이러한 클래식 기술을 적용하며 우리와 함께 여행하세요. 각 강의에는 강의 전후 퀴즈, 강의 완료를 위한 작성 지침, 솔루션, 과제 등이 포함되어 있습니다. 프로젝트 기반 학습 방법을 통해 새로운 기술을 효과적으로 익힐 수 있습니다. **✍️ 저자들에게 깊은 감사** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu, Amy Boyd **🎨 일러스트레이터들에게도 감사** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, Jen Looper -**🙏 Microsoft Student Ambassador 저자, 리뷰어, 콘텐츠 기여자들에게 특별히 감사드립니다** 특히 Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, Snigdha Agarwal +**🙏 Microsoft Student Ambassador 저자, 리뷰어, 콘텐츠 기여자들에게 특별히 감사드립니다**, 특히 Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, Snigdha Agarwal -**🤩 Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, Vidushi Gupta에게 R 강의에 대한 특별한 감사!** +**🤩 Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, Vidushi Gupta에게 R 강의에 대한 추가 감사!** # 시작하기 -다음 단계를 따라주세요: +다음 단계를 따르세요: 1. **저장소 포크하기**: 이 페이지 오른쪽 상단의 "Fork" 버튼을 클릭하세요. 2. **저장소 클론하기**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [이 과정에 대한 추가 리소스를 Microsoft Learn 컬렉션에서 확인하세요](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [이 과정에 대한 추가 리소스를 Microsoft Learn 컬렉션에서 찾으세요](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **도움이 필요하신가요?** 설치, 설정 및 강의 실행과 관련된 일반적인 문제에 대한 해결책은 [문제 해결 가이드](TROUBLESHOOTING.md)를 확인하세요. -**[학생들](https://aka.ms/student-page)**, 이 커리큘럼을 사용하려면 전체 저장소를 자신의 GitHub 계정으로 포크하고 혼자 또는 그룹과 함께 연습을 완료하세요: +**[학생들](https://aka.ms/student-page)**, 이 커리큘럼을 사용하려면 전체 저장소를 자신의 GitHub 계정으로 포크하고 개인적으로 또는 그룹과 함께 연습을 완료하세요: - 강의 전 퀴즈로 시작하세요. -- 강의를 읽고 각 지식 확인에서 멈추고 반성하며 활동을 완료하세요. -- 강의 내용을 이해하며 프로젝트를 만들어보세요. 솔루션 코드를 실행하지 않고도 가능하지만, 해당 코드는 각 프로젝트 기반 강의의 `/solution` 폴더에서 확인할 수 있습니다. +- 강의를 읽고 활동을 완료하며 각 지식 확인에서 멈추고 반성하세요. +- 강의 내용을 이해하며 프로젝트를 만들어보세요. 솔루션 코드를 실행하지 않고도 가능합니다. 그러나 해당 코드는 각 프로젝트 기반 강의의 `/solution` 폴더에 있습니다. - 강의 후 퀴즈를 풀어보세요. - 도전을 완료하세요. - 과제를 완료하세요. -- 강의 그룹을 완료한 후 [토론 게시판](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)을 방문하여 적절한 PAT 루브릭을 작성하며 "소리 내어 학습"하세요. 'PAT'는 학습을 더욱 심화하기 위해 작성하는 루브릭입니다. 다른 PAT에 반응하여 함께 학습할 수도 있습니다. +- 강의 그룹을 완료한 후 [토론 게시판](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)을 방문하여 적절한 PAT 루브릭을 작성하며 "소리 내어 학습"하세요. 'PAT'는 학습을 심화하기 위해 작성하는 루브릭인 진행 평가 도구입니다. 다른 PAT에 반응하여 함께 학습할 수도 있습니다. -> 추가 학습을 위해 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 모듈과 학습 경로를 따라가기를 권장합니다. +> 추가 학습을 위해 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 모듈과 학습 경로를 따르기를 권장합니다. -**교사들**, 이 커리큘럼을 활용하는 방법에 대한 [제안](for-teachers.md)을 포함시켰습니다. +**교사들**, 이 커리큘럼을 사용하는 방법에 대한 [몇 가지 제안](for-teachers.md)을 포함했습니다. --- -## 비디오 워크스루 +## 비디오 강의 -일부 강의는 짧은 형식의 비디오로 제공됩니다. 이 비디오들은 강의 내에서 확인할 수 있으며, Microsoft Developer YouTube 채널의 [ML for Beginners 재생 목록](https://aka.ms/ml-beginners-videos)에서 확인할 수 있습니다. 아래 이미지를 클릭하세요. +일부 강의는 짧은 형식의 비디오로 제공됩니다. 강의 내에서 또는 [Microsoft Developer YouTube 채널의 ML for Beginners 재생 목록](https://aka.ms/ml-beginners-videos)에서 모든 비디오를 확인할 수 있습니다. 아래 이미지를 클릭하세요. [![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.ko.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) @@ -87,26 +87,26 @@ Microsoft의 Cloud Advocates는 **머신러닝**에 관한 12주, 26강의 커 [![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif 제작** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif 제작자** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 위 이미지를 클릭하면 프로젝트와 제작자들에 대한 비디오를 볼 수 있습니다! +> 🎥 위 이미지를 클릭하여 프로젝트와 제작자들에 대한 비디오를 확인하세요! --- ## 교육 방법론 -이 커리큘럼을 제작하면서 두 가지 교육 원칙을 선택했습니다: **프로젝트 기반**으로 실습을 진행하며 **빈번한 퀴즈**를 포함하는 것입니다. 또한, 이 커리큘럼은 공통 **테마**를 포함하여 일관성을 제공합니다. +이 커리큘럼을 제작하면서 두 가지 교육적 원칙을 선택했습니다: **프로젝트 기반** 학습을 보장하고 **빈번한 퀴즈**를 포함하는 것입니다. 또한 이 커리큘럼은 공통 **테마**를 포함하여 일관성을 제공합니다. -콘텐츠가 프로젝트와 연계되도록 함으로써 학생들에게 더 흥미로운 학습 경험을 제공하며 개념의 유지력을 높일 수 있습니다. 또한, 수업 전 저위험 퀴즈는 학생이 주제를 학습할 의도를 설정하게 하고, 수업 후 퀴즈는 개념의 추가적인 유지력을 보장합니다. 이 커리큘럼은 유연하고 재미있게 설계되었으며 전체 또는 일부를 선택하여 학습할 수 있습니다. 프로젝트는 작게 시작하여 12주 과정이 끝날 때 점점 복잡해집니다. 이 커리큘럼은 또한 ML의 실제 응용에 대한 후기를 포함하고 있어 추가 학점으로 사용하거나 토론의 기초로 활용할 수 있습니다. +프로젝트와 연계된 콘텐츠를 보장함으로써 학생들에게 더 흥미로운 학습 경험을 제공하며 개념의 유지력을 높일 수 있습니다. 또한, 수업 전 저위험 퀴즈는 학생이 주제를 학습할 의도를 설정하게 하고, 수업 후 두 번째 퀴즈는 추가적인 개념 유지력을 보장합니다. 이 커리큘럼은 유연하고 재미있게 설계되었으며 전체 또는 일부로 학습할 수 있습니다. 프로젝트는 작게 시작하여 12주 과정이 끝날 때 점점 복잡해집니다. 이 커리큘럼은 또한 ML의 실제 응용에 대한 후기를 포함하며, 추가 학점으로 사용하거나 토론의 기초로 사용할 수 있습니다. -> 우리의 [행동 강령](CODE_OF_CONDUCT.md), [기여](CONTRIBUTING.md), [번역](TRANSLATIONS.md), [문제 해결](TROUBLESHOOTING.md) 지침을 확인하세요. 건설적인 피드백을 환영합니다! +> [행동 강령](CODE_OF_CONDUCT.md), [기여](CONTRIBUTING.md), [번역](TRANSLATIONS.md), [문제 해결](TROUBLESHOOTING.md) 지침을 확인하세요. 건설적인 피드백을 환영합니다! ## 각 강의에는 다음이 포함됩니다 -- 선택적 스케치 노트 +- 선택적 스케치노트 - 선택적 보충 비디오 -- 비디오 워크스루 (일부 강의만 해당) -- [강의 전 준비 퀴즈](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- 비디오 강의 (일부 강의만 해당) +- [강의 전 워밍업 퀴즈](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - 작성된 강의 - 프로젝트 기반 강의의 경우, 프로젝트를 구축하는 단계별 가이드 - 지식 확인 @@ -115,53 +115,53 @@ Microsoft의 Cloud Advocates는 **머신러닝**에 관한 12주, 26강의 커 - 과제 - [강의 후 퀴즈](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **언어에 대한 참고 사항**: 이 강의는 주로 Python으로 작성되었지만 일부는 R로도 제공됩니다. R 강의를 완료하려면 `/solution` 폴더로 이동하여 R 강의를 찾으세요. R 강의는 .rmd 확장자를 포함하며, 이는 `Markdown 문서`에 `코드 청크`(R 또는 다른 언어)와 `YAML 헤더`(PDF와 같은 출력 형식을 안내)를 포함하는 것으로 간단히 정의할 수 있습니다. 따라서 코드, 출력 및 생각을 Markdown에 기록할 수 있어 데이터 과학을 위한 훌륭한 저작 프레임워크로 작용합니다. 또한, R Markdown 문서는 PDF, HTML 또는 Word와 같은 출력 형식으로 렌더링될 수 있습니다. +> **언어에 대한 참고 사항**: 이 강의는 주로 Python으로 작성되었지만 일부는 R로도 제공됩니다. R 강의를 완료하려면 `/solution` 폴더로 이동하여 R 강의를 찾으세요. 이 강의는 `.rmd` 확장자를 포함하며, 이는 **R Markdown** 파일을 나타냅니다. 이는 `코드 청크`(R 또는 다른 언어)와 `YAML 헤더`(PDF와 같은 출력 형식을 안내)를 `Markdown 문서`에 포함하는 것으로 간단히 정의할 수 있습니다. 따라서 데이터 과학을 위한 뛰어난 저작 프레임워크로 작용하며, 코드, 출력 및 생각을 Markdown에 작성할 수 있습니다. 또한 R Markdown 문서는 PDF, HTML 또는 Word와 같은 출력 형식으로 렌더링할 수 있습니다. -> **퀴즈에 대한 참고 사항**: 모든 퀴즈는 [Quiz App 폴더](../../quiz-app)에 포함되어 있으며, 총 52개의 퀴즈가 각 3개의 질문으로 구성되어 있습니다. 강의 내에서 링크되어 있지만, `quiz-app` 폴더의 지침을 따라 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포할 수 있습니다. +> **퀴즈에 대한 참고 사항**: 모든 퀴즈는 [Quiz App 폴더](../../quiz-app)에 포함되어 있으며, 총 52개의 퀴즈가 각 3개의 질문으로 구성되어 있습니다. 강의 내에서 링크되어 있지만, 퀴즈 앱은 로컬에서 실행할 수 있습니다. `quiz-app` 폴더의 지침을 따라 로컬에서 호스팅하거나 Azure에 배포하세요. -| 강의 번호 | 주제 | 강의 그룹 | 학습 목표 | 연결된 강의 | 저자 | +| 강의 번호 | 주제 | 강의 그룹 | 학습 목표 | 링크된 강의 | 저자 | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | 머신 러닝 소개 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 머신 러닝의 기본 개념을 배워보세요 | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | 머신 러닝의 역사 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 이 분야의 역사적 배경을 배워보세요 | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | -| 03 | 공정성과 머신 러닝 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 학생들이 ML 모델을 구축하고 적용할 때 고려해야 할 공정성에 관한 중요한 철학적 문제는 무엇일까요? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | 머신 러닝 기술 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ML 연구자들이 ML 모델을 구축할 때 사용하는 기술은 무엇일까요? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | -| 05 | 회귀 소개 | [Regression](2-Regression/README.md) | 회귀 모델을 위해 Python과 Scikit-learn을 시작해보세요 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | 북미 호박 가격 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ML 준비를 위해 데이터를 시각화하고 정리해보세요 | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | 북미 호박 가격 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 선형 및 다항 회귀 모델을 구축해보세요 | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | 북미 호박 가격 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 로지스틱 회귀 모델을 구축해보세요 | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | 웹 앱 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | 학습된 모델을 사용하기 위한 웹 앱을 구축해보세요 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | 분류 소개 | [Classification](4-Classification/README.md) | 데이터를 정리, 준비, 시각화하고 분류를 소개합니다 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | 맛있는 아시아 및 인도 요리 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 분류기를 소개합니다 | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | 맛있는 아시아 및 인도 요리 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 더 많은 분류기를 배워보세요 | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | 맛있는 아시아 및 인도 요리 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 모델을 사용하여 추천 웹 앱을 구축해보세요 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | 클러스터링 소개 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 데이터를 정리, 준비, 시각화하고 클러스터링을 소개합니다 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | 나이지리아 음악 취향 탐구 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | K-Means 클러스터링 방법을 탐구해보세요 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | 자연어 처리 소개 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 간단한 봇을 구축하며 NLP의 기본을 배워보세요 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | 일반적인 NLP 작업 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 언어 구조를 다룰 때 필요한 일반적인 작업을 이해하며 NLP 지식을 심화해보세요 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | 번역 및 감정 분석 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 제인 오스틴과 함께 번역 및 감정 분석을 배워보세요 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | 유럽의 로맨틱 호텔 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 호텔 리뷰를 활용한 감정 분석 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | 유럽의 로맨틱 호텔 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 호텔 리뷰를 활용한 감정 분석 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | 시계열 예측 소개 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 시계열 예측을 소개합니다 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ 세계 전력 사용 ⚡️ - ARIMA를 활용한 시계열 예측 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA를 활용한 시계열 예측 | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ 세계 전력 사용 ⚡️ - SVR을 활용한 시계열 예측 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 서포트 벡터 회귀를 활용한 시계열 예측 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | 강화 학습 소개 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning을 활용한 강화 학습 소개 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | 피터가 늑대를 피하도록 도와주세요! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 강화 학습 Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | 실제 ML 시나리오 및 응용 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 고전적인 ML의 흥미롭고 놀라운 실제 응용 사례 | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | -| Postscript | RAI 대시보드를 활용한 ML 모델 디버깅 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 책임 있는 AI 대시보드 구성 요소를 활용한 머신 러닝 모델 디버깅 | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | - -> [이 과정에 대한 추가 리소스를 Microsoft Learn 컬렉션에서 확인하세요](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) - -## 오프라인 액세스 - -[Docsify](https://docsify.js.org/#/)를 사용하여 이 문서를 오프라인으로 실행할 수 있습니다. 이 저장소를 포크하고, [Docsify 설치](https://docsify.js.org/#/quickstart)를 로컬 머신에 설치한 후, 이 저장소의 루트 폴더에서 `docsify serve`를 입력하세요. 웹사이트는 로컬호스트의 포트 3000에서 제공됩니다: `localhost:3000`. +| 01 | 머신러닝 소개 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 머신러닝의 기본 개념을 배워보세요 | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | 머신러닝의 역사 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 이 분야의 역사를 배워보세요 | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | +| 03 | 공정성과 머신러닝 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 학생들이 ML 모델을 구축하고 적용할 때 고려해야 할 공정성에 대한 중요한 철학적 문제는 무엇일까요? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | 머신러닝 기술 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ML 연구자들이 ML 모델을 구축하기 위해 사용하는 기술은 무엇일까요? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | +| 05 | 회귀 분석 소개 | [Regression](2-Regression/README.md) | 회귀 모델을 위해 Python과 Scikit-learn을 시작해보세요 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | 북미 호박 가격 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ML 준비를 위해 데이터를 시각화하고 정리해보세요 | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | 북미 호박 가격 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 선형 및 다항 회귀 모델을 구축해보세요 | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | 북미 호박 가격 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 로지스틱 회귀 모델을 구축해보세요 | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | 웹 앱 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | 학습된 모델을 활용하는 웹 앱을 구축해보세요 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | 분류 소개 | [Classification](4-Classification/README.md) | 데이터를 정리하고 준비하며 시각화하는 방법과 분류에 대한 소개를 배워보세요 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | 맛있는 아시아 및 인도 요리 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 분류기에 대한 소개를 배워보세요 | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | 맛있는 아시아 및 인도 요리 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 더 많은 분류기를 배워보세요 | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | 맛있는 아시아 및 인도 요리 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 모델을 사용하여 추천 웹 앱을 구축해보세요 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | 클러스터링 소개 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 데이터를 정리하고 준비하며 시각화하는 방법과 클러스터링에 대한 소개를 배워보세요 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | 나이지리아 음악 취향 탐구 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | K-Means 클러스터링 방법을 탐구해보세요 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | 자연어 처리 소개 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 간단한 봇을 만들어 NLP의 기본을 배워보세요 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | 일반적인 NLP 작업 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 언어 구조를 다룰 때 필요한 일반적인 작업을 이해하며 NLP 지식을 심화해보세요 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | 번역 및 감정 분석 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 제인 오스틴과 함께 번역 및 감정 분석을 배워보세요 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | 유럽의 로맨틱 호텔 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 호텔 리뷰를 활용한 감정 분석 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | 유럽의 로맨틱 호텔 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 호텔 리뷰를 활용한 감정 분석 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | 시계열 예측 소개 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 시계열 예측에 대한 소개를 배워보세요 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ 세계 전력 사용 ⚡️ - ARIMA를 활용한 시계열 예측 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA를 활용한 시계열 예측 | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ 세계 전력 사용 ⚡️ - SVR을 활용한 시계열 예측 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 서포트 벡터 회귀를 활용한 시계열 예측 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | 강화 학습 소개 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning을 활용한 강화 학습 소개 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | 피터가 늑대를 피하도록 도와주세요! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 강화 학습 Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | 실제 ML 시나리오 및 응용 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 고전적인 ML의 흥미롭고 유익한 실제 응용 사례 | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | +| Postscript | RAI 대시보드를 활용한 ML 모델 디버깅 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Responsible AI 대시보드 구성 요소를 활용한 머신러닝 모델 디버깅 | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | + +> [이 과정의 추가 자료는 Microsoft Learn 컬렉션에서 확인하세요](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) + +## 오프라인 접근 + +[Docsify](https://docsify.js.org/#/)를 사용하여 이 문서를 오프라인에서 실행할 수 있습니다. 이 저장소를 포크하고, 로컬 머신에 [Docsify 설치](https://docsify.js.org/#/quickstart)를 완료한 후, 이 저장소의 루트 폴더에서 `docsify serve`를 입력하세요. 웹사이트는 localhost의 포트 3000에서 제공됩니다: `localhost:3000`. ## PDF -링크가 포함된 커리큘럼 PDF를 [여기](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf)에서 확인하세요. +링크가 포함된 커리큘럼 PDF는 [여기](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf)에서 확인하세요. ## 🎒 다른 과정들 -우리 팀은 다른 과정도 제작합니다! 확인해보세요: +우리 팀은 다른 과정들도 제작합니다! 확인해보세요: ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -180,32 +180,35 @@ Microsoft의 Cloud Advocates는 **머신러닝**에 관한 12주, 26강의 커 --- ### 핵심 학습 -[![ML 초보자용](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![데이터 과학 초보자용](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI 초보자용](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![사이버 보안 초보자용](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![웹 개발 초보자용](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT 초보자용](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR 개발 초보자용](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot 시리즈 -[![AI 페어 프로그래밍을 위한 Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![C#/.NET을 위한 Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot 어드벤처](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Copilot 시리즈 +[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + -## 도움 받기 +## 도움 받기 -AI 앱을 구축하다가 막히거나 질문이 있다면 다음 커뮤니티에 참여하세요: +AI 앱을 구축하다가 막히거나 질문이 있다면, MCP에 대해 논의하는 학습자 및 경험 많은 개발자들과 함께하세요. 질문을 환영하고 지식을 자유롭게 공유하는 지원적인 커뮤니티입니다. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -제품 피드백을 제공하거나 구축 중 오류가 발생하면 다음을 방문하세요: +제품 피드백이나 빌드 중 오류가 발생하면 다음을 방문하세요: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **면책 조항**: -이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서의 원어 버전을 권위 있는 출처로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 책임을 지지 않습니다. \ No newline at end of file +이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 노력하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서를 해당 언어로 작성된 상태에서 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/lt/README.md b/translations/lt/README.md index 99bda023e..cb08b0c98 100644 --- a/translations/lt/README.md +++ b/translations/lt/README.md @@ -1,43 +1,43 @@ -[![GitHub licencija](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub bendradarbiai](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub problemos](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub užklausos](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub licencija](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub bendradarbiai](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub problemos](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub užklausos](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub stebėtojai](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub šakės](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![GitHub žvaigždės](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub stebėtojai](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub šakės](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![GitHub žvaigždės](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) ### 🌐 Daugiakalbė parama #### Palaikoma per GitHub Action (Automatizuota ir visada atnaujinta) -[Arabų](../ar/README.md) | [Bengalų](../bn/README.md) | [Bulgarų](../bg/README.md) | [Birmos (Mianmaras)](../my/README.md) | [Kinų (supaprastinta)](../zh/README.md) | [Kinų (tradicinė, Honkongas)](../hk/README.md) | [Kinų (tradicinė, Makao)](../mo/README.md) | [Kinų (tradicinė, Taivanas)](../tw/README.md) | [Kroatų](../hr/README.md) | [Čekų](../cs/README.md) | [Danų](../da/README.md) | [Olandų](../nl/README.md) | [Estų](../et/README.md) | [Suomių](../fi/README.md) | [Prancūzų](../fr/README.md) | [Vokiečių](../de/README.md) | [Graikų](../el/README.md) | [Hebrajų](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Vengrų](../hu/README.md) | [Indoneziečių](../id/README.md) | [Italų](../it/README.md) | [Japonų](../ja/README.md) | [Korėjiečių](../ko/README.md) | [Lietuvių](./README.md) | [Malajų](../ms/README.md) | [Maratų](../mr/README.md) | [Nepalų](../ne/README.md) | [Norvegų](../no/README.md) | [Persų (Farsi)](../fa/README.md) | [Lenkų](../pl/README.md) | [Portugalų (Brazilija)](../br/README.md) | [Portugalų (Portugalija)](../pt/README.md) | 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Sužinosite patarimų ir gudrybių, kaip naudotis GitHub Copilot duomenų mokslui. +Turime vykstantį Discord mokymų su AI ciklą, sužinokite daugiau ir prisijunkite prie mūsų [Mokymų su AI serijos](https://aka.ms/learnwithai/discord) nuo 2025 m. rugsėjo 18 iki 30 d. Sužinosite patarimų ir gudrybių, kaip naudoti GitHub Copilot duomenų mokslui. ![Mokymų su AI serija](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.lt.png) -# Mašininis mokymasis pradedantiesiems - mokymo programa +# Mašininis mokymasis pradedantiesiems - Mokymo programa > 🌍 Keliaukite po pasaulį, tyrinėdami mašininį mokymąsi per pasaulio kultūras 🌍 -Microsoft Cloud Advocates džiaugiasi galėdami pasiūlyti 12 savaičių, 26 pamokų mokymo programą apie **mašininį mokymąsi**. Šioje mokymo programoje sužinosite apie tai, kas kartais vadinama **klasikiniu mašininiu mokymusi**, daugiausia naudojant Scikit-learn biblioteką ir vengiant giluminio mokymosi, kuris aptariamas mūsų [AI pradedantiesiems mokymo programoje](https://aka.ms/ai4beginners). Taip pat derinkite šias pamokas su mūsų ['Duomenų mokslas pradedantiesiems' mokymo programa](https://aka.ms/ds4beginners)! +Microsoft Cloud Advocates džiaugiasi galėdami pasiūlyti 12 savaičių, 26 pamokų mokymo programą apie **mašininį mokymąsi**. Šioje programoje sužinosite apie tai, kas kartais vadinama **klasikiniu mašininiu mokymusi**, daugiausia naudojant Scikit-learn biblioteką ir vengiant giluminio mokymosi, kuris aptariamas mūsų [AI pradedantiesiems mokymo programoje](https://aka.ms/ai4beginners). Taip pat derinkite šias pamokas su mūsų ['Duomenų mokslas pradedantiesiems' mokymo programa](https://aka.ms/ds4beginners)! -Keliaukite su mumis po pasaulį, taikydami šiuos klasikinius metodus duomenims iš įvairių pasaulio vietų. Kiekviena pamoka apima prieš ir po pamokos testus, rašytines instrukcijas, kaip atlikti pamoką, sprendimą, užduotį ir dar daugiau. Mūsų projektų pagrindu sukurta pedagogika leidžia mokytis kuriant, o tai yra patikrintas būdas įsisavinti naujus įgūdžius. +Keliaukite su mumis po pasaulį, taikydami šiuos klasikinius metodus duomenims iš įvairių pasaulio vietų. Kiekviena pamoka apima prieš ir po pamokos testus, rašytines instrukcijas, kaip atlikti pamoką, sprendimą, užduotį ir dar daugiau. Mūsų projektinis mokymo metodas leidžia mokytis kuriant, o tai yra įrodytas būdas įtvirtinti naujus įgūdžius. **✍️ Nuoširdus ačiū mūsų autoriams** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu ir Amy Boyd @@ -49,23 +49,23 @@ Keliaukite su mumis po pasaulį, taikydami šiuos klasikinius metodus duomenims # Pradžia -Sekite šiuos žingsnius: -1. **Šakokite saugyklą**: Spustelėkite "Fork" mygtuką viršutiniame dešiniajame šios puslapio kampe. -2. **Klonuokite saugyklą**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Sekite šiuos žingsnius: +1. **Fork'inkite saugyklą**: Spustelėkite "Fork" mygtuką šio puslapio viršutiniame dešiniajame kampe. +2. **Klonuokite saugyklą**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [raskite visus papildomus šios mokymo programos išteklius mūsų Microsoft Learn kolekcijoje](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [Visus papildomus šio kurso išteklius rasite mūsų Microsoft Learn kolekcijoje](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Reikia pagalbos?** Peržiūrėkite mūsų [Trikčių šalinimo vadovą](TROUBLESHOOTING.md), kad rastumėte sprendimus dažniausiai pasitaikančioms problemoms, susijusioms su diegimu, nustatymu ir pamokų vykdymu. +> 🔧 **Reikia pagalbos?** Peržiūrėkite mūsų [Trikčių šalinimo vadovą](TROUBLESHOOTING.md), kuriame rasite sprendimus dažniausiai pasitaikančioms problemoms, susijusioms su diegimu, nustatymu ir pamokų vykdymu. -**[Studentai](https://aka.ms/student-page)**, norėdami naudoti šią mokymo programą, šakokite visą saugyklą į savo GitHub paskyrą ir atlikite pratimus savarankiškai arba grupėje: +**[Studentai](https://aka.ms/student-page)**, norėdami naudoti šią mokymo programą, fork'inkite visą saugyklą į savo GitHub paskyrą ir atlikite pratimus savarankiškai arba grupėje: -- Pradėkite nuo prieš paskaitą skirto testo. +- Pradėkite nuo prieš paskaitą esančio testo. - Perskaitykite paskaitą ir atlikite veiklas, sustodami ir apmąstydami kiekvieną žinių patikrinimą. -- Stenkitės kurti projektus suprasdami pamokas, o ne tiesiog vykdydami sprendimo kodą; tačiau tas kodas yra prieinamas `/solution` aplankuose kiekvienoje projektų pagrindu sukurtoje pamokoje. -- Atlikite po paskaitos testą. +- Stenkitės kurti projektus suprasdami pamokas, o ne tiesiog paleisdami sprendimo kodą; tačiau tas kodas yra prieinamas `/solution` aplankuose kiekvienoje projektinėje pamokoje. +- Atlikite po paskaitos esantį testą. - Atlikite iššūkį. - Atlikite užduotį. -- Baigę pamokų grupę, apsilankykite [Diskusijų lentoje](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ir "mokykitės garsiai", užpildydami atitinkamą PAT rubriką. 'PAT' yra pažangos vertinimo įrankis, rubrika, kurią užpildote, kad dar labiau įsisavintumėte mokymąsi. Taip pat galite reaguoti į kitų PAT, kad mokytumėmės kartu. +- Baigę pamokų grupę, apsilankykite [Diskusijų lentoje](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ir "mokykitės garsiai", užpildydami atitinkamą PAT rubriką. 'PAT' yra pažangos vertinimo įrankis, kurį užpildote, kad gilintumėte savo mokymąsi. Taip pat galite reaguoti į kitų PAT, kad mokytumėmės kartu. > Tolimesniam mokymuisi rekomenduojame sekti šiuos [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modulius ir mokymosi kelius. @@ -75,9 +75,9 @@ Sekite šiuos žingsnius: ## Vaizdo įrašų apžvalgos -Kai kurios pamokos yra prieinamos kaip trumpi vaizdo įrašai. Visus juos galite rasti pamokose arba [ML pradedantiesiems grojaraštyje Microsoft Developer YouTube kanale](https://aka.ms/ml-beginners-videos), spustelėdami žemiau esančią nuotrauką. +Kai kurios pamokos yra prieinamos kaip trumpi vaizdo įrašai. Visus juos galite rasti pamokose arba [ML pradedantiesiems grojaraštyje Microsoft Developer YouTube kanale](https://aka.ms/ml-beginners-videos), spustelėję žemiau esantį paveikslėlį. -[![ML pradedantiesiems reklaminis baneris](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.lt.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML pradedantiesiems baneris](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.lt.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- @@ -87,15 +87,15 @@ Kai kurios pamokos yra prieinamos kaip trumpi vaizdo įrašai. Visus juos galite **Gif sukūrė** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Spustelėkite aukščiau esančią nuotrauką, kad pamatytumėte vaizdo įrašą apie projektą ir žmones, kurie jį sukūrė! +> 🎥 Spustelėkite aukščiau esantį paveikslėlį, kad pamatytumėte vaizdo įrašą apie projektą ir žmones, kurie jį sukūrė! --- ## Pedagogika -Kuriant šią mokymo programą, pasirinkome du pedagoginius principus: užtikrinti, kad ji būtų praktinė **projektų pagrindu** ir kad joje būtų **dažni testai**. Be to, ši mokymo programa turi bendrą **temą**, suteikiančią jai nuoseklumo. +Kuriant šią mokymo programą, pasirinkome du pedagoginius principus: užtikrinti, kad ji būtų praktiška **projektinė** ir kad joje būtų **dažni testai**. Be to, ši mokymo programa turi bendrą **temą**, kuri suteikia jai vientisumo. -Užtikrinus, kad turinys atitiktų projektus, procesas tampa labiau įtraukiantis studentams, o koncepcijų išlaikymas sustiprėja. Be to, mažos rizikos testas prieš pamoką nukreipia studento dėmesį į mokymąsi, o antras testas po pamokos užtikrina dar didesnį išlaikymą. Ši mokymo programa buvo sukurta taip, kad būtų lanksti ir įdomi, ją galima naudoti visą arba dalimis. Projektai prasideda nuo paprastų ir tampa vis sudėtingesni iki 12 savaičių ciklo pabaigos. Ši mokymo programa taip pat apima priedą apie realaus pasaulio ML taikymus, kuris gali būti naudojamas kaip papildomi kreditai arba diskusijų pagrindas. +Užtikrinant, kad turinys atitiktų projektus, procesas tampa įdomesnis studentams, o koncepcijų įsisavinimas sustiprėja. Be to, mažos rizikos testas prieš pamoką nukreipia studento dėmesį į temos mokymąsi, o antrasis testas po pamokos užtikrina tolesnį įsisavinimą. Ši mokymo programa buvo sukurta taip, kad būtų lanksti ir smagi, ir ją galima naudoti visą arba dalimis. Projektai prasideda nuo mažų ir tampa vis sudėtingesni iki 12 savaičių ciklo pabaigos. Ši mokymo programa taip pat apima priedą apie realaus pasaulio ML taikymus, kuris gali būti naudojamas kaip papildomas kreditas arba diskusijų pagrindas. > Raskite mūsų [Elgesio kodeksą](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prisidėjimo](CONTRIBUTING.md), [Vertimo](TRANSLATIONS.md) ir [Trikčių šalinimo](TROUBLESHOOTING.md) gaires. Laukiame jūsų konstruktyvios grįžtamosios informacijos! @@ -103,55 +103,55 @@ Užtikrinus, kad turinys atitiktų projektus, procesas tampa labiau įtraukianti - pasirenkamą eskizą - pasirenkamą papildomą vaizdo įrašą -- vaizdo įrašo apžvalgą (kai kurios pamokos) -- [prieš paskaitos apšilimo testą](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- vaizdo įrašo apžvalgą (kai kuriose pamokose) +- [prieš paskaitą esantį testą](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - rašytinę pamoką -- projektų pagrindu sukurtoms pamokoms, žingsnis po žingsnio vadovus, kaip sukurti projektą +- projektinėms pamokoms - žingsnis po žingsnio gaires, kaip sukurti projektą - žinių patikrinimus - iššūkį - papildomą skaitymą - užduotį -- [po paskaitos testą](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- [po paskaitos esantį testą](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Pastaba apie kalbas**: Šios pamokos daugiausia parašytos Python kalba, tačiau daugelis jų taip pat yra prieinamos R kalba. Norėdami atlikti R pamoką, eikite į `/solution` aplanką ir ieškokite R pamokų. Jos apima .rmd plėtinį, kuris reiškia **R Markdown** failą, kurį galima paprastai apibrėžti kaip `kodo fragmentų` (R arba kitų kalbų) ir `YAML antraštės` (nurodančios, kaip formatuoti išvestis, pvz., PDF) įterpimą į `Markdown dokumentą`. Taigi, tai yra pavyzdinė duomenų mokslo autorystės sistema, nes leidžia sujungti kodą, jo išvestį ir mintis, leidžiant jas užrašyti Markdown formatu. Be to, R Markdown dokumentai gali būti pateikti tokiuose išvesties formatuose kaip PDF, HTML ar Word. +> **Pastaba apie kalbas**: Šios pamokos daugiausia parašytos Python kalba, tačiau daugelis jų taip pat prieinamos R kalba. Norėdami atlikti R pamoką, eikite į `/solution` aplanką ir ieškokite R pamokų. Jos turi .rmd plėtinį, kuris reiškia **R Markdown** failą, kurį galima paprastai apibrėžti kaip `kodo fragmentų` (R ar kitų kalbų) ir `YAML antraštės` (kuri nurodo, kaip formatuoti išvestis, pvz., PDF) įterpimą į `Markdown dokumentą`. Todėl tai yra puikus autorystės pagrindas duomenų mokslui, nes leidžia sujungti jūsų kodą, jo išvestį ir jūsų mintis, leidžiant jas užrašyti Markdown formatu. Be to, R Markdown dokumentai gali būti pateikiami kaip PDF, HTML ar Word formatai. -> **Pastaba apie testus**: Visi testai yra [Testų programos aplanke](../../quiz-app), iš viso 52 testai, kiekviename po tris klausimus. Jie yra susieti su pamokomis, tačiau testų programą galima paleisti vietoje; sekite instrukcijas `quiz-app` aplanke, kad paleistumėte vietoje arba įdiegtumėte Azure. +> **Pastaba apie testus**: Visi testai yra [Testų programėlės aplanke](../../quiz-app), iš viso 52 testai po tris klausimus kiekviename. Jie yra susieti iš pamokų, tačiau testų programėlę galima paleisti lokaliai; sekite instrukcijas `quiz-app` aplanke, kad paleistumėte lokaliai arba įdiegtumėte Azure. | Pamokos numeris | Tema | Pamokų grupavimas | Mokymosi tikslai | Susieta pamoka | Autorius | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | Įvadas į mašininį mokymąsi | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Sužinokite pagrindines mašininio mokymosi sąvokas | [Pamoka](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | Mašininio mokymosi istorija | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Sužinokite šios srities istoriją | [Pamoka](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen ir Amy | -| 03 | Teisingumas ir mašininis mokymasis | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Kokie svarbūs filosofiniai klausimai apie teisingumą, kuriuos studentai turėtų apsvarstyti kurdami ir taikydami ML modelius? | [Pamoka](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Mašininio mokymosi technikos | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Kokias technikas ML tyrėjai naudoja kurdami ML modelius? | [Pamoka](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris ir Jen | -| 05 | Įvadas į regresiją | [Regresija](2-Regression/README.md) | Pradėkite naudoti Python ir Scikit-learn regresijos modeliams kurti | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Šiaurės Amerikos moliūgų kainos 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Vizualizuokite ir išvalykite duomenis, ruošdamiesi ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Šiaurės Amerikos moliūgų kainos 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Kurkite linijinius ir polinominio regresijos modelius | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen ir Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | Šiaurės Amerikos moliūgų kainos 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Kurkite logistinį regresijos modelį | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Internetinė programėlė 🔌 | [Internetinė programėlė](3-Web-App/README.md) | Sukurkite internetinę programėlę, kad galėtumėte naudoti savo apmokytą modelį | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Įvadas į klasifikaciją | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Išvalykite, paruoškite ir vizualizuokite savo duomenis; įvadas į klasifikaciją | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen ir Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Skanūs Azijos ir Indijos virtuvės patiekalai 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Įvadas į klasifikatorius | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen ir Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Skanūs Azijos ir Indijos virtuvės patiekalai 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Daugiau klasifikatorių | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen ir Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Skanūs Azijos ir Indijos virtuvės patiekalai 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Sukurkite rekomendacijų internetinę programėlę naudodami savo modelį | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Įvadas į klasterizaciją | [Klasterizacija](5-Clustering/README.md) | Išvalykite, paruoškite ir vizualizuokite savo duomenis; Įvadas į klasterizaciją | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Nigerijos muzikos skonių tyrinėjimas 🎧 | [Klasterizacija](5-Clustering/README.md) | Tyrinėkite K-Means klasterizacijos metodą | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Įvadas į natūralios kalbos apdorojimą ☕️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Sužinokite pagrindus apie NLP, sukurdami paprastą botą | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Dažnos NLP užduotys ☕️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Gilinkite savo NLP žinias, suprasdami dažnas užduotis, susijusias su kalbos struktūromis | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Vertimas ir nuotaikų analizė ♥️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Vertimas ir nuotaikų analizė su Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Romantiški Europos viešbučiai ♥️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Nuotaikų analizė su viešbučių apžvalgomis 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Romantiški Europos viešbučiai ♥️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Nuotaikų analizė su viešbučių apžvalgomis 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Įvadas į laiko eilučių prognozavimą | [Laiko eilutės](7-TimeSeries/README.md) | Įvadas į laiko eilučių prognozavimą | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 01 | Įvadas į mašininį mokymąsi | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Sužinokite pagrindines mašininio mokymosi sąvokas | [Pamoka](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | Mašininio mokymosi istorija | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Sužinokite šios srities istoriją | [Pamoka](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen ir Amy | +| 03 | Teisingumas ir mašininis mokymasis | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Kokie svarbūs filosofiniai klausimai apie teisingumą, kuriuos studentai turėtų apsvarstyti kurdami ir taikydami ML modelius? | [Pamoka](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Mašininio mokymosi technikos | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Kokias technikas ML tyrėjai naudoja kurdami ML modelius? | [Pamoka](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris ir Jen | +| 05 | Įvadas į regresiją | [Regresija](2-Regression/README.md) | Pradėkite naudoti Python ir Scikit-learn regresijos modeliams | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Šiaurės Amerikos moliūgų kainos 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Vizualizuokite ir išvalykite duomenis pasiruošimui ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Šiaurės Amerikos moliūgų kainos 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Sukurkite linijinius ir polinominius regresijos modelius | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen ir Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | Šiaurės Amerikos moliūgų kainos 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Sukurkite logistinės regresijos modelį | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | Internetinė programėlė 🔌 | [Internetinė programėlė](3-Web-App/README.md) | Sukurkite internetinę programėlę, kad galėtumėte naudoti savo apmokytą modelį | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Įvadas į klasifikaciją | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Išvalykite, paruoškite ir vizualizuokite savo duomenis; įvadas į klasifikaciją | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen ir Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Skani Azijos ir Indijos virtuvė 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Įvadas į klasifikatorius | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen ir Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Skani Azijos ir Indijos virtuvė 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Daugiau klasifikatorių | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen ir Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Skani Azijos ir Indijos virtuvė 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Sukurkite rekomendacijų internetinę programėlę naudodami savo modelį | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Įvadas į klasterizaciją | [Klasterizacija](5-Clustering/README.md) | Išvalykite, paruoškite ir vizualizuokite savo duomenis; įvadas į klasterizaciją | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Nigerijos muzikos skonių tyrinėjimas 🎧 | [Klasterizacija](5-Clustering/README.md) | Tyrinėkite K-Means klasterizacijos metodą | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Įvadas į natūralios kalbos apdorojimą ☕️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Sužinokite pagrindus apie NLP kurdami paprastą botą | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Dažnos NLP užduotys ☕️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Gilinkite savo NLP žinias suprasdami dažnas užduotis, susijusias su kalbos struktūromis | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Vertimas ir nuotaikų analizė ♥️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Vertimas ir nuotaikų analizė su Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Romantiški Europos viešbučiai ♥️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Nuotaikų analizė su viešbučių apžvalgomis 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Romantiški Europos viešbučiai ♥️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Nuotaikų analizė su viešbučių apžvalgomis 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Įvadas į laiko eilučių prognozavimą | [Laiko eilutės](7-TimeSeries/README.md) | Įvadas į laiko eilučių prognozavimą | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ Pasaulio energijos naudojimas ⚡️ - laiko eilučių prognozavimas su ARIMA | [Laiko eilutės](7-TimeSeries/README.md) | Laiko eilučių prognozavimas su ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Pasaulio energijos naudojimas ⚡️ - laiko eilučių prognozavimas su SVR | [Laiko eilutės](7-TimeSeries/README.md) | Laiko eilučių prognozavimas su Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Įvadas į stiprinamąjį mokymą | [Stiprinamasis mokymasis](8-Reinforcement/README.md)| Įvadas į stiprinamąjį mokymą su Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Padėkite Peteriui išvengti vilko! 🐺 | [Stiprinamasis mokymasis](8-Reinforcement/README.md)| Stiprinamasis mokymasis Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Tikrojo pasaulio ML scenarijai ir taikymas | [ML realiame pasaulyje](9-Real-World/README.md)| Įdomūs ir atskleidžiantys klasikinio ML taikymo pavyzdžiai | [Pamoka](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Komanda | -| Postscript | Modelio derinimas ML naudojant RAI prietaisų skydelį | [ML realiame pasaulyje](9-Real-World/README.md)| Modelio derinimas mašininio mokymosi srityje naudojant atsakingo AI prietaisų skydelio komponentus | [Pamoka](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 23 | ⚡️ Pasaulio energijos naudojimas ⚡️ - laiko eilučių prognozavimas su SVR | [Laiko eilutės](7-TimeSeries/README.md) | Laiko eilučių prognozavimas su Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Įvadas į stiprinamąjį mokymą | [Stiprinamasis mokymasis](8-Reinforcement/README.md)| Įvadas į stiprinamąjį mokymą su Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Padėkite Peteriui išvengti vilko! 🐺 | [Stiprinamasis mokymasis](8-Reinforcement/README.md)| Stiprinamasis mokymasis su Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Tikrojo pasaulio ML scenarijai ir taikymas | [ML realiame pasaulyje](9-Real-World/README.md)| Įdomūs ir atskleidžiantys tikrojo pasaulio klasikinio ML taikymai | [Pamoka](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Komanda | +| Postscript | Modelio derinimas ML naudojant RAI prietaisų skydelį | [ML realiame pasaulyje](9-Real-World/README.md)| Modelio derinimas mašininio mokymosi srityje naudojant atsakingo AI prietaisų skydelio komponentus | [Pamoka](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [raskite visus papildomus šio kurso išteklius mūsų Microsoft Learn kolekcijoje](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Prieiga neprisijungus -Šią dokumentaciją galite peržiūrėti neprisijungę, naudodami [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Nukopijuokite šį repozitoriją, [įdiekite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) savo vietiniame kompiuteryje, o tada pagrindiniame šios repozitorijos aplanke įveskite `docsify serve`. Svetainė bus pasiekiama per 3000 prievadą jūsų vietiniame kompiuteryje: `localhost:3000`. +Šią dokumentaciją galite naudoti neprisijungus naudodami [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork'inkite šį repo, [įdiekite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) savo vietiniame kompiuteryje, o tada šio repo pagrindiniame aplanke įveskite `docsify serve`. Svetainė bus pasiekiama 3000 prievade jūsų localhost: `localhost:3000`. ## PDF failai @@ -160,7 +160,7 @@ Raskite mokymo programos PDF su nuorodomis [čia](https://microsoft.github.io/ML ## 🎒 Kiti kursai -Mūsų komanda kuria ir kitus kursus! Peržiūrėkite: +Mūsų komanda kuria kitus kursus! Peržiūrėkite: ### Azure / Edge / MCP / Agentai [![AZD pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -170,7 +170,7 @@ Mūsų komanda kuria ir kitus kursus! Peržiūrėkite: --- -### Generatyvios AI serijos +### Generatyvus AI serija [![Generatyvus AI pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generatyvus AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generatyvus AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -194,17 +194,19 @@ Mūsų komanda kuria ir kitus kursus! Peržiūrėkite: [![Copilot C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot nuotykiai](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Pagalbos gavimas +## Pagalba -Jei susiduriate su sunkumais ar turite klausimų apie AI programų kūrimą, prisijunkite: +Jei susiduriate su sunkumais ar turite klausimų apie AI programų kūrimą, prisijunkite prie kitų mokinių ir patyrusių kūrėjų diskusijose apie MCP. Tai palaikanti bendruomenė, kurioje laukiami klausimai ir laisvai dalijamasi žiniomis. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Jei turite atsiliepimų apie produktą ar susiduriate su klaidomis kurdami, apsilankykite: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Atsakomybės apribojimas**: -Šis dokumentas buvo išverstas naudojant AI vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors siekiame tikslumo, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojama profesionali žmogaus vertimo paslauga. Mes neprisiimame atsakomybės už nesusipratimus ar neteisingus aiškinimus, kylančius dėl šio vertimo naudojimo. \ No newline at end of file +Šis dokumentas buvo išverstas naudojant dirbtinio intelekto vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors siekiame tikslumo, atkreipkite dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Dėl svarbios informacijos rekomenduojama profesionali žmogaus vertimo paslauga. Mes neprisiimame atsakomybės už nesusipratimus ar klaidingus aiškinimus, kylančius dėl šio vertimo naudojimo. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/mo/README.md b/translations/mo/README.md index dce25e4c7..cb930e392 100644 --- a/translations/mo/README.md +++ b/translations/mo/README.md @@ -1,167 +1,167 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub 授權](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub 貢獻者](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub 問題](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub 拉取請求](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![歡迎 PRs](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub 觀察者](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub 分叉](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![GitHub 星星](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 多語言支援 +### 🌐 多語言支援 -#### 透過 GitHub Action 支援（自動化且保持最新） +#### 透過 GitHub Action 支援（自動化且始終保持最新） - -[阿拉伯文](../ar/README.md) | [孟加拉文](../bn/README.md) | [保加利亞文](../bg/README.md) | [緬甸文](../my/README.md) | [簡體中文](../zh/README.md) | [繁體中文（香港）](../hk/README.md) | [繁體中文（澳門）](./README.md) | [繁體中文（台灣）](../tw/README.md) | [克羅埃西亞文](../hr/README.md) | [捷克文](../cs/README.md) | [丹麥文](../da/README.md) | [荷蘭文](../nl/README.md) | [愛沙尼亞文](../et/README.md) | [芬蘭文](../fi/README.md) | [法文](../fr/README.md) | [德文](../de/README.md) | [希臘文](../el/README.md) | [希伯來文](../he/README.md) | [印地文](../hi/README.md) | [匈牙利文](../hu/README.md) | [印尼文](../id/README.md) | [義大利文](../it/README.md) | [日文](../ja/README.md) | [韓文](../ko/README.md) | [立陶宛文](../lt/README.md) | [馬來文](../ms/README.md) | [馬拉地文](../mr/README.md) | [尼泊爾文](../ne/README.md) | [挪威文](../no/README.md) | [波斯文](../fa/README.md) | [波蘭文](../pl/README.md) | [葡萄牙文（巴西）](../br/README.md) | [葡萄牙文（葡萄牙）](../pt/README.md) | [旁遮普文](../pa/README.md) | [羅馬尼亞文](../ro/README.md) | [俄文](../ru/README.md) | [塞爾維亞文（西里爾字母）](../sr/README.md) | [斯洛伐克文](../sk/README.md) | [斯洛文尼亞文](../sl/README.md) | [西班牙文](../es/README.md) | [斯瓦希里文](../sw/README.md) | [瑞典文](../sv/README.md) | [他加祿文（菲律賓）](../tl/README.md) | [泰米爾文](../ta/README.md) | [泰文](../th/README.md) | [土耳其文](../tr/README.md) | [烏克蘭文](../uk/README.md) | [烏爾都文](../ur/README.md) | [越南文](../vi/README.md) - + +[阿拉伯文](../ar/README.md) | [孟加拉文](../bn/README.md) | [保加利亞文](../bg/README.md) | [緬甸文](../my/README.md) | [中文（簡體）](../zh/README.md) | [中文（繁體，香港）](../hk/README.md) | [中文（繁體，澳門）](./README.md) | [中文（繁體，台灣）](../tw/README.md) | [克羅埃西亞文](../hr/README.md) | [捷克文](../cs/README.md) | [丹麥文](../da/README.md) | [荷蘭文](../nl/README.md) | [愛沙尼亞文](../et/README.md) | [芬蘭文](../fi/README.md) | [法文](../fr/README.md) | [德文](../de/README.md) | 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Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -我們正在進行一個名為「與 AI 一起學習」的 Discord 系列活動，了解更多並於 2025 年 9 月 18 日至 30 日加入我們：[Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)。您將學到使用 GitHub Copilot 進行數據科學的技巧和秘訣。 +我們正在進行一個 AI 學習系列，了解更多並加入我們的 [AI 學習系列](https://aka.ms/learnwithai/discord)，時間為 2025 年 9 月 18 日至 30 日。您將學到使用 GitHub Copilot 進行數據科學的技巧和秘訣。 -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.mo.png) +![AI 學習系列](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.mo.png) -# 初學者的機器學習課程 +# 初學者的機器學習課程 -> 🌍 跟隨我們的腳步，透過世界文化探索機器學習 🌍 +> 🌍 隨著我們探索世界文化，環遊世界學習機器學習 🌍 -Microsoft 的雲端倡導者很高興提供一個為期 12 週、共 26 節課的課程，內容全是關於 **機器學習**。在這個課程中，您將學習有時被稱為 **經典機器學習** 的內容，主要使用 Scikit-learn 作為工具庫，並避免深度學習，深度學習的內容則涵蓋在我們的 [AI 初學者課程](https://aka.ms/ai4beginners) 中。此外，您也可以將這些課程與我們的 ['數據科學初學者課程'](https://aka.ms/ds4beginners) 搭配學習！ +Microsoft 的雲端倡導者很高興提供一個為期 12 週、共 26 節課的課程，內容全是關於 **機器學習**。在這個課程中，您將學習有時被稱為 **經典機器學習** 的內容，主要使用 Scikit-learn 作為庫，並避免深度學習，深度學習則涵蓋在我們的 [AI 初學者課程](https://aka.ms/ai4beginners) 中。此外，您還可以搭配我們的 ['數據科學初學者課程'](https://aka.ms/ds4beginners) 一起學習！ -跟隨我們的腳步，探索世界各地的數據，應用這些經典技術。每節課都包含課前和課後測驗、完成課程的書面指導、解決方案、作業等。我們以項目為基礎的教學法讓您在實踐中學習，這是一種能讓新技能更容易掌握的有效方法。 +跟隨我們環遊世界，將這些經典技術應用於來自世界各地的數據。每節課都包括課前和課後測驗、完成課程的書面指導、解決方案、作業等。我們的基於項目的教學法讓您在建設中學習，這是一種能讓新技能更牢固的有效方式。 -**✍️ 衷心感謝我們的作者** Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu 和 Amy Boyd +**✍️ 衷心感謝我們的作者** Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu 和 Amy Boyd -**🎨 同時感謝我們的插畫家** Tomomi Imura、Dasani Madipalli 和 Jen Looper +**🎨 同樣感謝我們的插畫家** Tomomi Imura、Dasani Madipalli 和 Jen Looper -**🙏 特別感謝 🙏 我們的 Microsoft 學生大使作者、審稿人和內容貢獻者**，尤其是 Rishit Dagli、Muhammad Sakib Khan Inan、Rohan Raj、Alexandru Petrescu、Abhishek Jaiswal、Nawrin Tabassum、Ioan Samuila 和 Snigdha Agarwal +**🙏 特別感謝 🙏 我們的 Microsoft 學生大使作者、審稿人和內容貢獻者**，尤其是 Rishit Dagli、Muhammad Sakib Khan Inan、Rohan Raj、Alexandru Petrescu、Abhishek Jaiswal、Nawrin Tabassum、Ioan Samuila 和 Snigdha Agarwal -**🤩 額外感謝 Microsoft 學生大使 Eric Wanjau、Jasleen Sondhi 和 Vidushi Gupta 為我們的 R 課程所做的貢獻！** +**🤩 額外感謝 Microsoft 學生大使 Eric Wanjau、Jasleen Sondhi 和 Vidushi Gupta 為我們的 R 課程所做的貢獻！** -# 開始學習 +# 開始使用 -請按照以下步驟操作： -1. **Fork 此儲存庫**：點擊此頁面右上角的 "Fork" 按鈕。 -2. **Clone 此儲存庫**： `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +請按照以下步驟： +1. **分叉此倉庫**：點擊此頁面右上角的 "Fork" 按鈕。 +2. **克隆此倉庫**：`git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [在 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [在 Microsoft Learn 集合中找到此課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **需要幫助嗎？** 請查看我們的 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)，以解決安裝、設置和運行課程的常見問題。 +> 🔧 **需要幫助嗎？** 查看我們的 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)，以解決安裝、設置和運行課程的常見問題。 -**[學生](https://aka.ms/student-page)**，要使用此課程，請將整個儲存庫 fork 到您自己的 GitHub 帳戶，並自行或與小組一起完成練習： +**[學生](https://aka.ms/student-page)**，要使用此課程，請將整個倉庫分叉到您的 GitHub 帳戶，並自行或與小組一起完成練習： -- 從課前測驗開始。 -- 閱讀課程並完成活動，在每個知識檢查處停下來並反思。 -- 嘗試通過理解課程內容來創建項目，而不是直接運行解決方案代碼；不過，解決方案代碼可在每個以項目為導向的課程的 `/solution` 資料夾中找到。 -- 完成課後測驗。 -- 完成挑戰。 -- 完成作業。 -- 完成一組課程後，訪問 [討論板](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)，並通過填寫適當的 PAT 評估表來「大聲學習」。PAT 是一種進度評估工具，您可以填寫該工具來進一步學習。您也可以對其他 PAT 進行回應，讓我們一起學習。 +- 從課前測驗開始。 +- 閱讀課程並完成活動，在每次知識檢查時停下來反思。 +- 嘗試通過理解課程來創建項目，而不是直接運行解決方案代碼；不過，該代碼可在每個基於項目的課程的 `/solution` 文件夾中找到。 +- 完成課後測驗。 +- 完成挑戰。 +- 完成作業。 +- 完成一組課程後，訪問 [討論板](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)，並通過填寫適當的 PAT 評估表來 "大聲學習"。PAT 是一種進度評估工具，您可以填寫該表來進一步學習。您還可以對其他 PAT 進行反應，讓我們一起學習。 -> 為了進一步學習，我們建議您跟隨這些 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 模組和學習路徑。 +> 為了進一步學習，我們建議您跟隨這些 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 模組和學習路徑。 -**教師們**，我們已經 [提供了一些建議](for-teachers.md) 關於如何使用此課程。 +**教師們**，我們提供了一些 [建議](for-teachers.md) 來幫助您使用此課程。 --- -## 影片教學 +## 視頻教學 -部分課程提供短片形式的教學影片。您可以在課程中找到這些影片，或者點擊下方圖片前往 [Microsoft Developer YouTube 頻道上的 ML 初學者播放清單](https://aka.ms/ml-beginners-videos)。 +部分課程提供短視頻形式。您可以在課程中找到所有這些視頻，或者在 [Microsoft Developer YouTube 頻道上的 ML 初學者播放列表](https://aka.ms/ml-beginners-videos) 中找到，點擊下方圖片即可。 -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.mo.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML 初學者橫幅](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.mo.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## 認識團隊 +## 認識團隊 -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![宣傳視頻](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif 作者** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif 作者** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 點擊上方圖片觀看關於此項目及創作者的影片！ +> 🎥 點擊上方圖片觀看關於此項目及其創作者的視頻！ --- -## 教學法 - -在設計此課程時，我們選擇了兩個教學原則：確保課程是以 **項目為基礎** 並且包含 **頻繁測驗**。此外，這個課程還有一個共同的 **主題**，以增強其連貫性。 - -通過確保內容與項目一致，學習過程對學生來說更具吸引力，概念的記憶也會得到增強。此外，課前的低壓測驗可以幫助學生集中注意力學習主題，而課後的第二次測驗則進一步加強記憶。這個課程設計靈活有趣，可以整體學習，也可以部分選擇學習。項目從小型開始，到 12 週課程結束時逐漸變得更複雜。此課程還包括一個關於機器學習在現實世界中的應用的附錄，可以作為額外學分或討論的基礎。 - -> 查看我們的 [行為準則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯指南](TRANSLATIONS.md) 和 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)。我們歡迎您的建設性反饋！ - -## 每節課包括 - -- 可選的手繪筆記 -- 可選的補充影片 -- 影片教學（部分課程） -- [課前暖身測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- 書面課程 -- 對於以項目為導向的課程，提供如何構建項目的逐步指南 -- 知識檢查 -- 挑戰 -- 補充閱讀 -- 作業 -- [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - -> **關於語言的說明**：這些課程主要使用 Python 編寫，但許多課程也提供 R 版本。要完成 R 課程，請前往 `/solution` 資料夾並尋找 R 課程。這些課程包含 `.rmd` 擴展名，代表 **R Markdown** 文件，可以簡單地定義為在 `Markdown 文件` 中嵌入 `代碼塊`（R 或其他語言）和 `YAML 標頭`（指導如何格式化輸出，例如 PDF）。因此，它作為數據科學的示範性創作框架，因為它允許您將代碼、輸出和想法結合起來，並以 Markdown 的形式記錄下來。此外，R Markdown 文件可以渲染為 PDF、HTML 或 Word 等輸出格式。 - -> **關於測驗的說明**：所有測驗都包含在 [Quiz App 資料夾](../../quiz-app) 中，共有 52 個測驗，每個測驗包含三個問題。測驗在課程中有鏈接，但測驗應用程序可以在本地運行；請按照 `quiz-app` 資料夾中的指示在本地托管或部署到 Azure。 - -| 課程編號 | 主題 | 課程分組 | 學習目標 | 相關課程 | 作者 | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | 機器學習簡介 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 學習機器學習的基本概念 | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | 機器學習的歷史 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 學習這個領域背後的歷史 | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen 和 Amy | -| 03 | 公平性與機器學習 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 學生在建立和應用機器學習模型時應考慮哪些重要的哲學問題？ | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | 機器學習的技術 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 機器學習研究人員使用哪些技術來建立機器學習模型？ | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris 和 Jen | -| 05 | 回歸簡介 | [Regression](2-Regression/README.md) | 使用 Python 和 Scikit-learn 開始學習回歸模型 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | 北美南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 可視化並清理數據以準備進行機器學習 | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | 北美南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 建立線性和多項式回歸模型 | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen 和 Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | 北美南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 建立邏輯回歸模型 | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | 網頁應用程式 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | 建立一個網頁應用程式來使用您訓練的模型 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | 分類簡介 | [Classification](4-Classification/README.md) | 清理、準備並可視化您的數據；分類簡介 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | 美味的亞洲和印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 分類器簡介 | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | 美味的亞洲和印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 更多分類器 | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | 美味的亞洲和印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 使用您的模型建立推薦系統網頁應用程式 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | 分群簡介 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 清理、準備並可視化您的數據；分群簡介 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | 探索尼日利亞的音樂品味 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 探索 K-Means 分群方法 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | 自然語言處理簡介 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 通過建立一個簡單的機器人學習自然語言處理的基礎知識 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | 常見的自然語言處理任務 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 通過了解處理語言結構時所需的常見任務來加深您的自然語言處理知識 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | 翻譯和情感分析 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用 Jane Austen 的作品進行翻譯和情感分析 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | 歐洲浪漫酒店 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用酒店評論進行情感分析 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | 歐洲浪漫酒店 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用酒店評論進行情感分析 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | 時間序列預測簡介 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 時間序列預測簡介 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ 世界電力使用 ⚡️ - 使用 ARIMA 進行時間序列預測 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 使用 ARIMA 進行時間序列預測 | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ 世界電力使用 ⚡️ - 使用 SVR 進行時間序列預測 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 使用支持向量回歸進行時間序列預測 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | 強化學習簡介 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 使用 Q-Learning 進行強化學習簡介 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | 幫助 Peter 避開狼 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 強化學習 Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| 後記 | 真實世界中的機器學習場景和應用 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 有趣且揭示性的經典機器學習真實世界應用 | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | -| 後記 | 使用 RAI 儀表板進行機器學習模型調試 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 使用負責任的 AI 儀表板元件進行機器學習模型調試 | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | - -> [在 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有其他資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +## 教學法 + +我們在設計此課程時選擇了兩個教學原則：確保它是 **基於項目** 的且包含 **頻繁測驗**。此外，此課程還有一個共同的 **主題**，使其更具凝聚力。 + +通過確保內容與項目一致，學習過程對學生來說更具吸引力，概念的保留也會得到增強。此外，課前的低壓測驗可以讓學生專注於學習某個主題，而課後的第二次測驗則進一步加強記憶。此課程設計靈活有趣，可以整體或部分學習。項目從小開始，並在 12 週的周期結束時變得越來越複雜。此課程還包括一個關於機器學習的真實應用的附錄，可用作額外學分或討論的基礎。 + +> 查看我們的 [行為準則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯指南](TRANSLATIONS.md) 和 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)。我們歡迎您的建設性反饋！ + +## 每節課包括 + +- 可選的手繪筆記 +- 可選的補充視頻 +- 視頻教學（僅部分課程） +- [課前熱身測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- 書面課程 +- 對於基於項目的課程，提供如何構建項目的分步指南 +- 知識檢查 +- 挑戰 +- 補充閱讀 +- 作業 +- [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +> **關於語言的說明**：這些課程主要使用 Python，但許多課程也提供 R。要完成 R 課程，請轉到 `/solution` 文件夾並查找 R 課程。它們包含 `.rmd` 擴展名，代表 **R Markdown** 文件，可以簡單地定義為在 `Markdown 文檔` 中嵌入 `代碼塊`（R 或其他語言）和 `YAML 標頭`（指導如何格式化輸出，例如 PDF）。因此，它作為數據科學的示範性創作框架，因為它允許您將代碼、輸出和想法結合起來，並以 Markdown 的形式記錄下來。此外，R Markdown 文檔可以渲染為 PDF、HTML 或 Word 等輸出格式。 + +> **關於測驗的說明**：所有測驗都包含在 [測驗應用文件夾](../../quiz-app) 中，共有 52 個測驗，每個測驗包含三個問題。它們在課程中有鏈接，但測驗應用可以在本地運行；請按照 `quiz-app` 文件夾中的指示在本地托管或部署到 Azure。 + +| 課程編號 | 主題 | 課程分組 | 學習目標 | 相關課程 | 作者 | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| 01 | 機器學習簡介 | [簡介](1-Introduction/README.md) | 學習機器學習的基本概念 | [課程](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | 機器學習的歷史 | [簡介](1-Introduction/README.md) | 學習這個領域背後的歷史 | [課程](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen 和 Amy | +| 03 | 公平性與機器學習 | [簡介](1-Introduction/README.md) | 學生在建立和應用機器學習模型時應考慮的公平性相關哲學問題是什麼？ | [課程](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | 機器學習的技術 | [簡介](1-Introduction/README.md) | 機器學習研究人員用什麼技術來建立機器學習模型？ | [課程](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris 和 Jen | +| 05 | 回歸分析簡介 | [回歸分析](2-Regression/README.md) | 使用 Python 和 Scikit-learn 開始學習回歸模型 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | 北美南瓜價格 🎃 | [回歸分析](2-Regression/README.md) | 視覺化和清理數據以準備進行機器學習 | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | 北美南瓜價格 🎃 | [回歸分析](2-Regression/README.md) | 建立線性和多項式回歸模型 | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen 和 Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | 北美南瓜價格 🎃 | [回歸分析](2-Regression/README.md) | 建立邏輯回歸模型 | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | 一個網頁應用 🔌 | [網頁應用](3-Web-App/README.md) | 建立一個網頁應用來使用您訓練的模型 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | 分類簡介 | [分類](4-Classification/README.md) | 清理、準備和視覺化您的數據；分類簡介 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | 美味的亞洲和印度美食 🍜 | [分類](4-Classification/README.md) | 分類器簡介 | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | 美味的亞洲和印度美食 🍜 | [分類](4-Classification/README.md) | 更多分類器 | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | 美味的亞洲和印度美食 🍜 | [分類](4-Classification/README.md) | 使用您的模型建立一個推薦系統網頁應用 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | 聚類分析簡介 | [聚類分析](5-Clustering/README.md) | 清理、準備和視覺化您的數據；聚類分析簡介 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | 探索尼日利亞的音樂品味 🎧 | [聚類分析](5-Clustering/README.md) | 探索 K-Means 聚類方法 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | 自然語言處理簡介 ☕️ | [自然語言處理](6-NLP/README.md) | 通過建立一個簡單的機器人學習 NLP 的基礎知識 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | 常見的 NLP 任務 ☕️ | [自然語言處理](6-NLP/README.md) | 通過了解處理語言結構時所需的常見任務來加深您的 NLP 知識 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | 翻譯與情感分析 ♥️ | [自然語言處理](6-NLP/README.md) | 使用 Jane Austen 的作品進行翻譯與情感分析 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | 歐洲浪漫酒店 ♥️ | [自然語言處理](6-NLP/README.md) | 使用酒店評論進行情感分析 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | 歐洲浪漫酒店 ♥️ | [自然語言處理](6-NLP/README.md) | 使用酒店評論進行情感分析 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | 時間序列預測簡介 | [時間序列](7-TimeSeries/README.md) | 時間序列預測簡介 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ 世界電力使用 ⚡️ - 使用 ARIMA 進行時間序列預測 | [時間序列](7-TimeSeries/README.md) | 使用 ARIMA 進行時間序列預測 | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ 世界電力使用 ⚡️ - 使用 SVR 進行時間序列預測 | [時間序列](7-TimeSeries/README.md) | 使用支持向量回歸進行時間序列預測 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | 強化學習簡介 | [強化學習](8-Reinforcement/README.md) | 使用 Q-Learning 進行強化學習簡介 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | 幫助 Peter 避開狼！🐺 | [強化學習](8-Reinforcement/README.md) | 強化學習 Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| 後記 | 真實世界的機器學習場景和應用 | [野外的機器學習](9-Real-World/README.md) | 有趣且啟發性的經典機器學習的真實應用 | [課程](9-Real-World/1-Applications/README.md) | 團隊 | +| 後記 | 使用 RAI 儀表板進行機器學習模型調試 | [野外的機器學習](9-Real-World/README.md) | 使用負責任的 AI 儀表板組件進行機器學習模型調試 | [課程](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | + +> [在 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## 離線訪問 -您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線運行此文檔。Fork 此 repo，並在您的本地機器上 [安裝 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此 repo 的根文件夾中輸入 `docsify serve`。網站將在您的本地端口 3000 上提供服務：`localhost:3000`。 +您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線運行此文檔。Fork 此 repo，[在本地機器上安裝 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此 repo 的根文件夾中輸入 `docsify serve`。網站將在您的本地主機的 3000 端口上提供服務：`localhost:3000`。 -## PDF +## PDFs -在 [這裡](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) 找到帶有鏈接的課程 PDF。 +在此處找到帶有鏈接的課程 PDF [here](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf)。 ## 🎒 其他課程 -我們的團隊還製作其他課程！查看以下內容： +我們的團隊還製作了其他課程！查看： ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -180,32 +180,34 @@ Microsoft 的雲端倡導者很高興提供一個為期 12 週、共 26 節課 --- ### 核心學習 -[![機器學習入門](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![資料科學入門](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![人工智慧入門](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![網路安全入門](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![網頁開發入門](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![物聯網入門](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR 開發入門](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML 初學者課程](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![數據科學初學者課程](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI 初學者課程](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![網絡安全初學者課程](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![網頁開發初學者課程](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![物聯網初學者課程](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR 開發初學者課程](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilot 系列 -[![Copilot AI 配對程式設計](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot AI 配對編程](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot 用於 C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot 冒險](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## 尋求幫助 -如果您在建立人工智慧應用程式時遇到困難或有任何問題，請加入： +如果你遇到困難或對構建 AI 應用有任何疑問，歡迎加入其他學員和有經驗的開發者的討論。這是一個支持性的社區，問題可以隨時提出，知識也會被自由分享。 -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -如果您有產品回饋或在建立過程中遇到錯誤，請造訪： +如果你有產品反饋或在構建過程中遇到錯誤，請訪問： -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry 開發者論壇](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **免責聲明**： -此文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。 \ No newline at end of file +此文件已使用人工智能翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原文文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。 + \ No newline at end of file diff --git a/translations/mr/README.md b/translations/mr/README.md index 2b6c0ff2c..ba46add74 100644 --- a/translations/mr/README.md +++ b/translations/mr/README.md @@ -1,35 +1,35 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) ### 🌐 बहुभाषिक समर्थन #### GitHub Action द्वारे समर्थित (स्वयंचलित आणि नेहमी अद्ययावत) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | 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-आमच्याकडे Discord वर AI शिकण्याची मालिका सुरू आहे, अधिक जाणून घ्या आणि 18 - 30 सप्टेंबर, 2025 दरम्यान [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) मध्ये सामील व्हा. तुम्हाला GitHub Copilot डेटा सायन्ससाठी कसे वापरायचे याबद्दल टिप्स आणि ट्रिक्स मिळतील. +आमच्याकडे AI सह शिकण्याची Discord मालिका सुरू आहे, अधिक जाणून घ्या आणि [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) येथे 18 - 30 सप्टेंबर, 2025 दरम्यान सामील व्हा. तुम्हाला GitHub Copilot डेटा सायन्ससाठी कसे वापरायचे याचे टिप्स आणि ट्रिक्स मिळतील. ![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.mr.png) @@ -37,9 +37,9 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: > 🌍 जगभर प्रवास करा आणि जागतिक संस्कृतींच्या माध्यमातून मशीन लर्निंग एक्सप्लोर करा 🌍 -Microsoft मधील Cloud Advocates ने **मशीन लर्निंग** बद्दल 12 आठवड्यांचा, 26 धड्यांचा अभ्यासक्रम सादर केला आहे. या अभ्यासक्रमात, तुम्ही **क्लासिक मशीन लर्निंग** म्हणून ओळखल्या जाणाऱ्या गोष्टींबद्दल शिकाल, प्रामुख्याने Scikit-learn लायब्ररीचा वापर करून आणि डीप लर्निंग टाळून, जे आमच्या [AI for Beginners' अभ्यासक्रमात](https://aka.ms/ai4beginners) समाविष्ट आहे. या धड्यांना आमच्या ['Data Science for Beginners' अभ्यासक्रमासोबत](https://aka.ms/ds4beginners) जोडा! +Microsoft मधील Cloud Advocates तुम्हाला **मशीन लर्निंग** बद्दल 12 आठवड्यांचा, 26 धड्यांचा अभ्यासक्रम सादर करताना आनंद होत आहे. या अभ्यासक्रमात, तुम्ही मुख्यतः Scikit-learn लायब्ररी वापरून **क्लासिक मशीन लर्निंग** शिकाल आणि डीप लर्निंग टाळाल, जे आमच्या [AI for Beginners' अभ्यासक्रमात](https://aka.ms/ai4beginners) समाविष्ट आहे. या धड्यांना आमच्या ['Data Science for Beginners' अभ्यासक्रमासोबत](https://aka.ms/ds4beginners) जोडा. -जगभरातील डेटा वापरून या क्लासिक तंत्रांचा उपयोग करताना आमच्यासोबत प्रवास करा. प्रत्येक धड्यात धडा सुरू करण्यापूर्वी आणि नंतरचे क्विझ, धडा पूर्ण करण्यासाठी लेखी सूचना, एक उपाय, एक असाइनमेंट आणि बरेच काही समाविष्ट आहे. आमची प्रकल्प-आधारित पद्धत तुम्हाला शिकत असताना तयार करण्याची परवानगी देते, नवीन कौशल्ये 'स्थिर' होण्यासाठी सिद्ध झालेला मार्ग. +जगभरातील डेटा वापरून या क्लासिक तंत्रांचा उपयोग करताना आमच्यासोबत प्रवास करा. प्रत्येक धड्यात धड्यापूर्वी आणि नंतरचे क्विझ, धडा पूर्ण करण्यासाठी लेखी सूचना, एक उपाय, एक असाइनमेंट आणि बरेच काही समाविष्ट आहे. आमची प्रकल्प-आधारित पद्धत तुम्हाला शिकण्यास मदत करते, नवीन कौशल्ये 'स्थिर' होण्यासाठी सिद्ध झालेली पद्धत. **✍️ आमच्या लेखकांचे मनःपूर्वक आभार** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu आणि Amy Boyd @@ -51,33 +51,33 @@ Microsoft मधील Cloud Advocates ने **मशीन लर्निं # सुरुवात कशी करावी -या चरणांचे अनुसरण करा: -1. **रेपॉजिटरी फोर्क करा**: या पृष्ठाच्या वरच्या उजव्या कोपऱ्यातील "Fork" बटणावर क्लिक करा. +या चरणांचे अनुसरण करा: +1. **रेपॉजिटरी फोर्क करा**: या पृष्ठाच्या वरच्या उजव्या कोपऱ्यातील "Fork" बटणावर क्लिक करा. 2. **रेपॉजिटरी क्लोन करा**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [या अभ्यासक्रमासाठी सर्व अतिरिक्त संसाधने आमच्या Microsoft Learn संग्रहामध्ये शोधा](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [या अभ्यासक्रमासाठी सर्व अतिरिक्त संसाधने आमच्या Microsoft Learn संग्रहात शोधा](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **मदतीची गरज आहे?** आमच्या [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) मध्ये इन्स्टॉलेशन, सेटअप आणि धडे चालवण्याशी संबंधित सामान्य समस्यांसाठी उपाय तपासा. +> 🔧 **मदतीची गरज आहे?** आमच्या [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) मध्ये इन्स्टॉलेशन, सेटअप, आणि धडे चालवण्याशी संबंधित सामान्य समस्यांचे उपाय तपासा. -**[विद्यार्थी](https://aka.ms/student-page)**, हा अभ्यासक्रम वापरण्यासाठी, संपूर्ण रेपॉजिटरी तुमच्या स्वतःच्या GitHub खात्यावर फोर्क करा आणि स्वतः किंवा गटासह सराव करा: +**[विद्यार्थी](https://aka.ms/student-page)**, हा अभ्यासक्रम वापरण्यासाठी, संपूर्ण रेपॉजिटरी तुमच्या स्वतःच्या GitHub खात्यावर फोर्क करा आणि स्वतः किंवा गटासह व्यायाम पूर्ण करा: -- व्याख्यानापूर्वीचे क्विझ सुरू करा. -- व्याख्यान वाचा आणि प्रत्येक ज्ञान तपासणीवर थांबून विचार करा. -- धड्यांमधून समजून प्रकल्प तयार करण्याचा प्रयत्न करा, सोल्यूशन कोड चालवण्याऐवजी; तथापि, तो कोड प्रत्येक प्रकल्प-आधारित धड्याच्या `/solution` फोल्डरमध्ये उपलब्ध आहे. -- व्याख्यानानंतरचे क्विझ घ्या. -- चॅलेंज पूर्ण करा. -- असाइनमेंट पूर्ण करा. -- धड्यांचा गट पूर्ण केल्यानंतर, [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ला भेट द्या आणि "लर्न आउट लाउड" करून योग्य PAT रुब्रिक भरा. 'PAT' म्हणजे प्रगती मूल्यांकन साधन आहे जे तुम्ही तुमच्या शिकण्याला पुढे नेण्यासाठी भरता. आपण एकत्र शिकू शकतो जेणेकरून आपण इतर PAT वर प्रतिक्रिया देखील देऊ शकता. +- धड्यापूर्वीचे क्विझ सुरू करा. +- धडा वाचा आणि प्रत्येक ज्ञान तपासणीवर थांबून विचार करा. +- धड्यांमधून समजून प्रकल्प तयार करण्याचा प्रयत्न करा, उपाय कोड चालवण्याऐवजी; तथापि, तो कोड प्रत्येक प्रकल्प-आधारित धड्याच्या `/solution` फोल्डरमध्ये उपलब्ध आहे. +- धड्यानंतरचे क्विझ घ्या. +- चॅलेंज पूर्ण करा. +- असाइनमेंट पूर्ण करा. +- धड्यांचा गट पूर्ण केल्यानंतर, [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ला भेट द्या आणि "शिकण्याचा अनुभव" PAT रबरीक भरून शेअर करा. 'PAT' म्हणजे प्रगती मूल्यांकन साधन, जे तुम्हाला तुमच्या शिकण्याचा अनुभव पुढे नेण्यासाठी भरायचे आहे. तुम्ही इतर PAT वर प्रतिक्रिया देखील देऊ शकता जेणेकरून आपण एकत्र शिकू शकू. > पुढील अभ्यासासाठी, आम्ही या [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) मॉड्यूल्स आणि शिकण्याच्या मार्गांचे अनुसरण करण्याची शिफारस करतो. -**शिक्षकांनो**, आम्ही हा अभ्यासक्रम कसा वापरायचा याबद्दल [काही सूचना समाविष्ट केल्या आहेत](for-teachers.md). +**शिक्षकांनो**, आम्ही या अभ्यासक्रमाचा वापर कसा करायचा याबद्दल [काही सूचना समाविष्ट केल्या आहेत](for-teachers.md). --- ## व्हिडिओ वॉकथ्रू -काही धडे लघु स्वरूपातील व्हिडिओ म्हणून उपलब्ध आहेत. तुम्हाला हे सर्व धड्यांमध्ये इन-लाइन सापडतील, किंवा [Microsoft Developer YouTube चॅनेलवरील ML for Beginners प्लेलिस्ट](https://aka.ms/ml-beginners-videos) वर क्लिक करून खालील प्रतिमेवर सापडतील. +काही धडे लघु व्हिडिओ स्वरूपात उपलब्ध आहेत. तुम्हाला हे सर्व धड्यांमध्ये इन-लाइन सापडतील, किंवा [Microsoft Developer YouTube चॅनेलवरील ML for Beginners प्लेलिस्ट](https://aka.ms/ml-beginners-videos) वर क्लिक करून पाहता येतील. [![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.mr.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) @@ -87,82 +87,82 @@ Microsoft मधील Cloud Advocates ने **मशीन लर्निं [![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif by** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif द्वारे** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 प्रकल्प आणि ते तयार करणाऱ्या लोकांबद्दल व्हिडिओसाठी वरील प्रतिमेवर क्लिक करा! +> 🎥 प्रकल्प आणि ते तयार करणाऱ्या लोकांबद्दल अधिक जाणून घेण्यासाठी वरील प्रतिमेवर क्लिक करा! --- ## शिक्षण पद्धती -हा अभ्यासक्रम तयार करताना आम्ही दोन शिक्षण पद्धतींचा अवलंब केला आहे: हे **प्रकल्प-आधारित** असल्याचे सुनिश्चित करणे आणि त्यात **वारंवार क्विझ** समाविष्ट करणे. याशिवाय, या अभ्यासक्रमाला एक सामान्य **थीम** आहे जी त्याला सुसंगतता देते. +आम्ही हा अभ्यासक्रम तयार करताना दोन शिक्षण पद्धती निवडल्या आहेत: हे **प्रकल्प-आधारित** असल्याचे सुनिश्चित करणे आणि त्यात **वारंवार क्विझ** समाविष्ट करणे. याशिवाय, या अभ्यासक्रमाला एक सामान्य **थीम** आहे जी त्याला सुसंगतता देते. -सामग्री प्रकल्पांशी संरेखित असल्याचे सुनिश्चित करून, प्रक्रिया विद्यार्थ्यांसाठी अधिक आकर्षक बनते आणि संकल्पनांचे स्मरणशक्ती वाढते. याशिवाय, वर्गापूर्वीचा कमी-जोखीम क्विझ विद्यार्थ्याला विषय शिकण्याच्या उद्देशाने तयार करतो, तर वर्गानंतरचा दुसरा क्विझ पुढील स्मरणशक्ती सुनिश्चित करतो. हा अभ्यासक्रम लवचिक आणि मजेदार बनवण्यासाठी डिझाइन केला गेला आहे आणि तो पूर्ण किंवा अंशतः घेतला जाऊ शकतो. प्रकल्प लहान सुरू होतात आणि 12 आठवड्यांच्या चक्राच्या शेवटी अधिकाधिक जटिल होतात. या अभ्यासक्रमात ML च्या वास्तविक-जगातील अनुप्रयोगांवरील एक पोस्टस्क्रिप्ट देखील समाविष्ट आहे, ज्याचा अतिरिक्त क्रेडिट म्हणून किंवा चर्चेच्या आधारावर वापर केला जाऊ शकतो. +सामग्री प्रकल्पांशी संरेखित असल्याचे सुनिश्चित करून, प्रक्रिया विद्यार्थ्यांसाठी अधिक आकर्षक बनते आणि संकल्पनांची आठवण वाढते. याशिवाय, वर्गापूर्वी कमी-जोखमीचे क्विझ विद्यार्थ्याला विषय शिकण्याच्या उद्देशाने तयार करते, तर वर्गानंतरचे दुसरे क्विझ अधिक आठवण सुनिश्चित करते. हा अभ्यासक्रम लवचिक आणि मजेदार बनवण्यासाठी डिझाइन केला गेला आहे आणि तो पूर्ण किंवा अंशतः घेतला जाऊ शकतो. प्रकल्प लहान सुरू होतात आणि 12 आठवड्यांच्या चक्राच्या शेवटी अधिकाधिक जटिल होतात. या अभ्यासक्रमात ML च्या वास्तविक-जगातील अनुप्रयोगांवरील एक पोस्टस्क्रिप्ट देखील समाविष्ट आहे, ज्याचा अतिरिक्त क्रेडिट किंवा चर्चेच्या आधारासाठी वापर केला जाऊ शकतो. > आमचा [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), आणि [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) मार्गदर्शक शोधा. आम्ही तुमच्या रचनात्मक अभिप्रायाचे स्वागत करतो! ## प्रत्येक धड्यात समाविष्ट आहे -- वैकल्पिक स्केच नोट -- वैकल्पिक पूरक व्हिडिओ -- व्हिडिओ वॉकथ्रू (काही धडे फक्त) -- [व्याख्यानापूर्वीचे वॉर्मअप क्विझ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- लेखी धडा -- प्रकल्प-आधारित धड्यांसाठी, प्रकल्प कसा तयार करायचा याबद्दल चरण-दर-चरण मार्गदर्शक -- ज्ञान तपासणी -- एक चॅलेंज -- पूरक वाचन -- असाइनमेंट -- [व्याख्यानानंतरचे क्विझ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- वैकल्पिक स्केच नोट +- वैकल्पिक पूरक व्हिडिओ +- व्हिडिओ वॉकथ्रू (काही धडेच) +- [धड्यापूर्वीचे वॉर्मअप क्विझ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- लेखी धडा +- प्रकल्प-आधारित धड्यांसाठी, प्रकल्प कसा तयार करायचा याबद्दल चरण-दर-चरण मार्गदर्शक +- ज्ञान तपासणी +- एक चॅलेंज +- पूरक वाचन +- असाइनमेंट +- [धड्यानंतरचे क्विझ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **भाषांबद्दल एक टीप**: हे धडे प्रामुख्याने Python मध्ये लिहिलेले आहेत, परंतु बरेच R मध्ये देखील उपलब्ध आहेत. R धडा पूर्ण करण्यासाठी, `/solution` फोल्डरमध्ये जा आणि R धडे शोधा. त्यात .rmd विस्तार समाविष्ट आहे जो **R Markdown** फाइलचे प्रतिनिधित्व करतो, ज्याला `Markdown document` मध्ये `code chunks` (R किंवा इतर भाषांचे) आणि `YAML header` (PDF सारख्या आउटपुट स्वरूपात मार्गदर्शन करणारे) एम्बेडिंग म्हणून सोप्या शब्दांत परिभाषित केले जाऊ शकते. अशा प्रकारे, डेटा सायन्ससाठी हे एक आदर्श लेखन फ्रेमवर्क म्हणून काम करते कारण ते तुम्हाला तुमचा कोड, त्याचे आउटपुट आणि तुमचे विचार Markdown मध्ये लिहिण्याची परवानगी देते. याशिवाय, R Markdown दस्तऐवज PDF, HTML किंवा Word सारख्या आउटपुट स्वरूपात प्रस्तुत केले जाऊ शकतात. +> **भाषांबद्दल एक टीप**: हे धडे प्रामुख्याने Python मध्ये लिहिलेले आहेत, परंतु बरेच R मध्ये देखील उपलब्ध आहेत. R धडा पूर्ण करण्यासाठी, `/solution` फोल्डरमध्ये जा आणि R धडे शोधा. त्यात .rmd विस्तार आहे जो **R Markdown** फाइलचे प्रतिनिधित्व करतो, ज्याला `Markdown document` मध्ये `code chunks` (R किंवा इतर भाषांचे) आणि `YAML header` (PDF सारख्या आउटपुट स्वरूपात मार्गदर्शन करणारे) समाविष्ट म्हणून सोप्या शब्दांत परिभाषित करता येते. त्यामुळे, डेटा सायन्ससाठी हे एक उत्कृष्ट लेखन फ्रेमवर्क म्हणून काम करते कारण ते तुम्हाला तुमचा कोड, त्याचे आउटपुट, आणि तुमचे विचार Markdown मध्ये लिहिण्याची परवानगी देते. याशिवाय, R Markdown दस्तऐवज PDF, HTML, किंवा Word सारख्या आउटपुट स्वरूपात प्रस्तुत केले जाऊ शकतात. -> **क्विझबद्दल एक टीप**: सर्व क्विझ [Quiz App folder](../../quiz-app) मध्ये समाविष्ट आहेत, एकूण 52 क्विझेस, प्रत्येकी तीन प्रश्नांसह. ते धड्यांमधून लिंक केलेले आहेत परंतु क्विझ अॅप स्थानिकरित्या चालवले जाऊ शकते; `quiz-app` फोल्डरमधील सूचनांचे अनुसरण करून स्थानिकरित्या होस्ट करा किंवा Azure वर तैनात करा. +> **क्विझबद्दल एक टीप**: सर्व क्विझ [Quiz App फोल्डर](../../quiz-app) मध्ये समाविष्ट आहेत, एकूण 52 क्विझ, प्रत्येकी तीन प्रश्नांसह. ते धड्यांमधून लिंक केलेले आहेत, परंतु क्विझ अॅप स्थानिकरित्या चालवले जाऊ शकते; `quiz-app` फोल्डरमधील सूचनांचे अनुसरण करून स्थानिकरित्या होस्ट करा किंवा Azure वर तैनात करा. -| धडा क्रमांक | विषय | धडा गटबद्धी | शिकण्याचे उद्दिष्ट | लिंक केलेला धडा | लेखक | +| धडा क्रमांक | विषय | धड्यांचा गट | शिकण्याचे उद्दिष्ट | लिंक केलेला धडा | लेखक | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | मशीन लर्निंगची ओळख | [Introduction](1-Introduction/README.md) | मशीन लर्निंगमागील मूलभूत संकल्पना जाणून घ्या | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | मुहम्मद | | 02 | मशीन लर्निंगचा इतिहास | [Introduction](1-Introduction/README.md) | या क्षेत्रामागील इतिहास जाणून घ्या | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | जेन आणि एमी | -| 03 | न्याय आणि मशीन लर्निंग | [Introduction](1-Introduction/README.md) | मशीन लर्निंग मॉडेल तयार करताना आणि लागू करताना विद्यार्थ्यांनी न्यायासंबंधी कोणते महत्त्वाचे तत्त्वज्ञानात्मक मुद्दे विचारात घ्यावे? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | टोमोमी | -| 04 | मशीन लर्निंगसाठी तंत्रे | [Introduction](1-Introduction/README.md) | मशीन लर्निंग मॉडेल तयार करण्यासाठी एमएल संशोधक कोणती तंत्रे वापरतात? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | क्रिस आणि जेन | -| 05 | रिग्रेशनची ओळख | [Regression](2-Regression/README.md) | रिग्रेशन मॉडेलसाठी पायथन आणि स्काय-किट लर्न वापरण्यास प्रारंभ करा | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | जेन • एरिक वांजाऊ | -| 06 | उत्तर अमेरिकन भोपळ्याचे दर 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | मशीन लर्निंगसाठी डेटा व्हिज्युअलाइझ करा आणि स्वच्छ करा | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | जेन • एरिक वांजाऊ | -| 07 | उत्तर अमेरिकन भोपळ्याचे दर 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | रेषीय आणि बहुपद रिग्रेशन मॉडेल तयार करा | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | जेन आणि दिमित्री • एरिक वांजाऊ | -| 08 | उत्तर अमेरिकन भोपळ्याचे दर 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडेल तयार करा | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | जेन • एरिक वांजाऊ | -| 09 | एक वेब अ‍ॅप 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | तुमच्या प्रशिक्षित मॉडेलसाठी वेब अ‍ॅप तयार करा | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | जेन | +| 03 | न्याय आणि मशीन लर्निंग | [Introduction](1-Introduction/README.md) | मशीन लर्निंग मॉडेल तयार करताना आणि लागू करताना विद्यार्थ्यांनी न्यायासंबंधी कोणते महत्त्वाचे तत्त्वज्ञानात्मक मुद्दे विचारात घ्यावे? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | तोमोमी | +| 04 | मशीन लर्निंगसाठी तंत्र | [Introduction](1-Introduction/README.md) | मशीन लर्निंग मॉडेल तयार करण्यासाठी एमएल संशोधक कोणती तंत्रे वापरतात? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | क्रिस आणि जेन | +| 05 | रिग्रेशनची ओळख | [Regression](2-Regression/README.md) | रिग्रेशन मॉडेलसाठी Python आणि Scikit-learn वापरण्यास सुरुवात करा | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | जेन • एरिक वांजाऊ | +| 06 | उत्तर अमेरिकन भोपळ्याच्या किंमती 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | मशीन लर्निंगसाठी डेटा व्हिज्युअलाइझ करा आणि स्वच्छ करा | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | जेन • एरिक वांजाऊ | +| 07 | उत्तर अमेरिकन भोपळ्याच्या किंमती 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | रेषीय आणि बहुपद रिग्रेशन मॉडेल तयार करा | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | जेन आणि दिमित्री • एरिक वांजाऊ | +| 08 | उत्तर अमेरिकन भोपळ्याच्या किंमती 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडेल तयार करा | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | जेन • एरिक वांजाऊ | +| 09 | एक वेब अॅप 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | तुमच्या प्रशिक्षित मॉडेलसाठी वेब अॅप तयार करा | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | जेन | | 10 | वर्गीकरणाची ओळख | [Classification](4-Classification/README.md) | तुमचा डेटा स्वच्छ करा, तयार करा आणि व्हिज्युअलाइझ करा; वर्गीकरणाची ओळख | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | जेन आणि कॅसी • एरिक वांजाऊ | | 11 | स्वादिष्ट आशियाई आणि भारतीय पदार्थ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | वर्गीकरणकर्त्यांची ओळख | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | जेन आणि कॅसी • एरिक वांजाऊ | | 12 | स्वादिष्ट आशियाई आणि भारतीय पदार्थ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | अधिक वर्गीकरणकर्ते | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | जेन आणि कॅसी • एरिक वांजाऊ | -| 13 | स्वादिष्ट आशियाई आणि भारतीय पदार्थ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | तुमच्या मॉडेलचा वापर करून शिफारस करणारा वेब अ‍ॅप तयार करा | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | जेन | +| 13 | स्वादिष्ट आशियाई आणि भारतीय पदार्थ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | तुमच्या मॉडेलचा वापर करून शिफारस करणारा वेब अॅप तयार करा | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | जेन | | 14 | क्लस्टरिंगची ओळख | [Clustering](5-Clustering/README.md) | तुमचा डेटा स्वच्छ करा, तयार करा आणि व्हिज्युअलाइझ करा; क्लस्टरिंगची ओळख | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | जेन • एरिक वांजाऊ | -| 15 | नायजेरियन संगीताची आवड शोधणे 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | के-मीन्स क्लस्टरिंग पद्धत शोधा | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | जेन • एरिक वांजाऊ | -| 16 | नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया ओळख ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | एक सोपा बॉट तयार करून NLP बद्दल मूलभूत गोष्टी जाणून घ्या | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | स्टीफन | -| 17 | सामान्य NLP कार्य ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | भाषेच्या संरचनांशी व्यवहार करताना आवश्यक असलेल्या सामान्य कार्यांबद्दल समजून घेऊन तुमचे NLP ज्ञान वाढवा | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | स्टीफन | +| 15 | नायजेरियन संगीताची आवड शोधणे 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | K-Means क्लस्टरिंग पद्धत एक्सप्लोर करा | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | जेन • एरिक वांजाऊ | +| 16 | नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) ची ओळख ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | एक सोपा बॉट तयार करून NLP बद्दल मूलभूत गोष्टी जाणून घ्या | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | स्टीफन | +| 17 | सामान्य NLP कार्य ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | भाषेच्या संरचनांशी व्यवहार करताना आवश्यक असलेल्या सामान्य कार्यांद्वारे तुमचे NLP ज्ञान वाढवा | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | स्टीफन | | 18 | भाषांतर आणि भावना विश्लेषण ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | जेन ऑस्टेनसह भाषांतर आणि भावना विश्लेषण | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | स्टीफन | | 19 | युरोपमधील रोमँटिक हॉटेल्स ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | हॉटेल पुनरावलोकनांसह भावना विश्लेषण 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | स्टीफन | | 20 | युरोपमधील रोमँटिक हॉटेल्स ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | हॉटेल पुनरावलोकनांसह भावना विश्लेषण 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | स्टीफन | -| 21 | वेळ मालिका अंदाजाची ओळख | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | वेळ मालिका अंदाजाची ओळख | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | फ्रान्सेस्का | -| 22 | ⚡️ जागतिक ऊर्जा वापर ⚡️ - ARIMA सह वेळ मालिका अंदाज | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA सह वेळ मालिका अंदाज | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | फ्रान्सेस्का | -| 23 | ⚡️ जागतिक ऊर्जा वापर ⚡️ - SVR सह वेळ मालिका अंदाज | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | सपोर्ट व्हेक्टर रिग्रेसर सह वेळ मालिका अंदाज | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | अनिर्बन | -| 24 | पुनर्बलन शिक्षणाची ओळख | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-लर्निंगसह पुनर्बलन शिक्षणाची ओळख | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | दिमित्री | +| 21 | टाइम सिरीज अंदाजाची ओळख | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | टाइम सिरीज अंदाजाची ओळख | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | फ्रांसेस्का | +| 22 | ⚡️ जागतिक ऊर्जा वापर ⚡️ - ARIMA सह टाइम सिरीज अंदाज | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA सह टाइम सिरीज अंदाज | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | फ्रांसेस्का | +| 23 | ⚡️ जागतिक ऊर्जा वापर ⚡️ - SVR सह टाइम सिरीज अंदाज | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | सपोर्ट व्हेक्टर रिग्रेशनसह टाइम सिरीज अंदाज | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | अनिर्बन | +| 24 | पुनर्बलन शिक्षणाची ओळख | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning सह पुनर्बलन शिक्षणाची ओळख | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | दिमित्री | | 25 | पीटरला लांडग्यापासून वाचवा! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | पुनर्बलन शिक्षण जिम | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | दिमित्री | -| Postscript | वास्तविक जगातील एमएल परिस्थिती आणि अनुप्रयोग | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | पारंपरिक एमएलचे मनोरंजक आणि उघड करणारे वास्तविक जगातील अनुप्रयोग | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | टीम | -| Postscript | RAI डॅशबोर्ड वापरून एमएलमध्ये मॉडेल डीबगिंग | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | जबाबदार एआय डॅशबोर्ड घटक वापरून मशीन लर्निंगमध्ये मॉडेल डीबगिंग | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | रूथ याकुब | +| Postscript | वास्तविक जगातील मशीन लर्निंग परिदृश्य आणि अनुप्रयोग | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | क्लासिकल मशीन लर्निंगचे मनोरंजक आणि उघड करणारे वास्तविक जगातील अनुप्रयोग | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | टीम | +| Postscript | RAI डॅशबोर्ड वापरून मशीन लर्निंगमध्ये मॉडेल डीबगिंग | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | जबाबदार AI डॅशबोर्ड घटक वापरून मशीन लर्निंगमध्ये मॉडेल डीबगिंग | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | रूथ याकुब | -> [या कोर्ससाठी Microsoft Learn संग्रहात सर्व अतिरिक्त संसाधने शोधा](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [या कोर्ससाठी Microsoft Learn संग्रहामध्ये सर्व अतिरिक्त संसाधने शोधा](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## ऑफलाइन प्रवेश -तुम्ही [Docsify](https://docsify.js.org/#/) वापरून हे दस्तऐवजीकरण ऑफलाइन चालवू शकता. या रिपॉजिटरीला फोर्क करा, तुमच्या स्थानिक मशीनवर [Docsify इंस्टॉल करा](https://docsify.js.org/#/quickstart), आणि नंतर या रिपॉजिटरीच्या मूळ फोल्डरमध्ये `docsify serve` टाइप करा. वेबसाइट तुमच्या लोकलहोस्टवर पोर्ट 3000 वर चालवली जाईल: `localhost:3000`. +तुम्ही [Docsify](https://docsify.js.org/#/) वापरून ही दस्तऐवज ऑफलाइन चालवू शकता. या रेपोला फोर्क करा, तुमच्या स्थानिक मशीनवर [Docsify स्थापित करा](https://docsify.js.org/#/quickstart), आणि नंतर या रेपोच्या मूळ फोल्डरमध्ये `docsify serve` टाइप करा. वेबसाइट तुमच्या लोकलहोस्टवर पोर्ट 3000 वर चालवली जाईल: `localhost:3000`. ## PDFs -लिंक्ससह अभ्यासक्रमाचा पीडीएफ [येथे](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) शोधा. +लिंक्ससह अभ्यासक्रमाचा PDF [इथे](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) शोधा. -## 🎒 इतर अभ्यासक्रम +## 🎒 इतर कोर्सेस -आमची टीम इतर अभ्यासक्रम तयार करते! तपासा: +आमची टीम इतर कोर्सेस तयार करते! पहा: ### Azure / Edge / MCP / Agents @@ -173,7 +173,7 @@ Microsoft मधील Cloud Advocates ने **मशीन लर्निं --- -### जनरेटिव एआय मालिका +### जनरेटिव AI मालिका [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -200,15 +200,17 @@ Microsoft मधील Cloud Advocates ने **मशीन लर्निं ## मदत मिळवा -जर तुम्हाला अडचण येत असेल किंवा AI अ‍ॅप्स तयार करताना काही प्रश्न असतील, तर येथे सामील व्हा: +जर तुम्हाला अडचण आली किंवा AI अ‍ॅप्स तयार करताना काही प्रश्न असतील, तर MCP बद्दल चर्चा करण्यासाठी इतर शिकणाऱ्यांशी आणि अनुभवी विकसकांशी सामील व्हा. ही एक सहायक समुदाय आहे जिथे प्रश्न विचारले जातात आणि ज्ञान मुक्तपणे सामायिक केले जाते. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -जर तुम्हाला उत्पादनाबद्दल अभिप्राय द्यायचा असेल किंवा तयार करताना काही त्रुटी आढळल्या तर येथे भेट द्या: +जर तुम्हाला उत्पादनाबद्दल अभिप्राय द्यायचा असेल किंवा तयार करताना काही त्रुटी आढळल्या तर भेट द्या: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **अस्वीकरण**: -हा दस्तऐवज AI भाषांतर सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) वापरून भाषांतरित करण्यात आला आहे. आम्ही अचूकतेसाठी प्रयत्नशील असलो तरी, कृपयास लक्षात ठेवा की स्वयंचलित भाषांतरे त्रुटी किंवा अचूकतेच्या अभावासह असू शकतात. मूळ भाषेतील दस्तऐवज हा अधिकृत स्रोत मानला जावा. महत्त्वाच्या माहितीसाठी, व्यावसायिक मानवी भाषांतराची शिफारस केली जाते. या भाषांतराचा वापर करून उद्भवलेल्या कोणत्याही गैरसमज किंवा चुकीच्या अर्थासाठी आम्ही जबाबदार नाही. \ No newline at end of file +हा दस्तऐवज AI भाषांतर सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) वापरून भाषांतरित करण्यात आला आहे. आम्ही अचूकतेसाठी प्रयत्नशील असलो तरी, कृपयास लक्षात ठेवा की स्वयंचलित भाषांतरे त्रुटी किंवा अचूकतेच्या अभावाने युक्त असू शकतात. मूळ भाषेतील दस्तऐवज हा अधिकृत स्रोत मानला जावा. महत्त्वाच्या माहितीसाठी व्यावसायिक मानवी भाषांतराची शिफारस केली जाते. या भाषांतराचा वापर करून उद्भवलेल्या कोणत्याही गैरसमज किंवा चुकीच्या अर्थासाठी आम्ही जबाबदार राहणार नाही. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/ms/README.md b/translations/ms/README.md index 567f4bed3..a62077943 100644 --- a/translations/ms/README.md +++ b/translations/ms/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[Arab](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgaria](../bg/README.md) | [Burma (Myanmar)](../my/README.md) | [Cina (Ringkas)](../zh/README.md) | [Cina (Tradisional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Cina (Tradisional, Macau)](../mo/README.md) | [Cina (Tradisional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatia](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Denmark](../da/README.md) | [Belanda](../nl/README.md) | [Estonia](../et/README.md) | [Finland](../fi/README.md) | [Perancis](../fr/README.md) | [Jerman](../de/README.md) | [Yunani](../el/README.md) | [Ibrani](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungary](../hu/README.md) | [Indonesia](../id/README.md) | [Itali](../it/README.md) | [Jepun](../ja/README.md) | [Korea](../ko/README.md) | [Lithuania](../lt/README.md) | [Melayu](./README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepal](../ne/README.md) | [Norway](../no/README.md) | [Parsi (Farsi)](../fa/README.md) | [Poland](../pl/README.md) | [Portugis (Brazil)](../br/README.md) | [Portugis (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romania](../ro/README.md) | [Rusia](../ru/README.md) | [Serbia (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenia](../sl/README.md) | [Sepanyol](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Sweden](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipina)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turki](../tr/README.md) | [Ukraine](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnam](../vi/README.md) +[Arab](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgaria](../bg/README.md) | [Burma (Myanmar)](../my/README.md) | [Cina (Ringkas)](../zh/README.md) | [Cina (Tradisional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Cina (Tradisional, Macau)](../mo/README.md) | [Cina (Tradisional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatia](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Denmark](../da/README.md) | [Belanda](../nl/README.md) | [Estonia](../et/README.md) | [Finland](../fi/README.md) | [Perancis](../fr/README.md) | [Jerman](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Ibrani](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungary](../hu/README.md) | [Indonesia](../id/README.md) | [Itali](../it/README.md) | [Jepun](../ja/README.md) | [Korea](../ko/README.md) | [Lithuania](../lt/README.md) | [Melayu](./README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepal](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeria](../pcm/README.md) | [Norway](../no/README.md) | [Parsi (Farsi)](../fa/README.md) | [Poland](../pl/README.md) | [Portugis (Brazil)](../br/README.md) | [Portugis (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romania](../ro/README.md) | [Rusia](../ru/README.md) | [Serbia (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenia](../sl/README.md) | [Sepanyol](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Sweden](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipina)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turki](../tr/README.md) | [Ukraine](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnam](../vi/README.md) #### Sertai Komuniti Kami -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Kami sedang menjalankan siri pembelajaran Discord dengan AI, ketahui lebih lanjut dan sertai kami di [Siri Belajar dengan AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) dari 18 - 30 September, 2025. Anda akan mendapat tip dan trik menggunakan GitHub Copilot untuk Sains Data. +Kami sedang menjalankan siri pembelajaran dengan AI di Discord, ketahui lebih lanjut dan sertai kami di [Siri Belajar dengan AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) dari 18 - 30 September, 2025. Anda akan mendapat tip dan trik menggunakan GitHub Copilot untuk Sains Data. ![Siri Belajar dengan AI](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.ms.png) @@ -37,9 +37,9 @@ Kami sedang menjalankan siri pembelajaran Discord dengan AI, ketahui lebih lanju > 🌍 Jelajah dunia sambil kita meneroka Pembelajaran Mesin melalui budaya dunia 🌍 -Cloud Advocates di Microsoft dengan bangga menawarkan kurikulum 12 minggu, 26 pelajaran tentang **Pembelajaran Mesin**. Dalam kurikulum ini, anda akan belajar tentang apa yang kadang-kadang disebut sebagai **pembelajaran mesin klasik**, menggunakan terutamanya perpustakaan Scikit-learn dan mengelakkan pembelajaran mendalam, yang diliputi dalam kurikulum [AI untuk Pemula](https://aka.ms/ai4beginners). Padankan pelajaran ini dengan kurikulum ['Sains Data untuk Pemula'](https://aka.ms/ds4beginners), juga! +Cloud Advocates di Microsoft dengan bangga menawarkan kurikulum 12 minggu, 26 pelajaran tentang **Pembelajaran Mesin**. Dalam kurikulum ini, anda akan belajar tentang apa yang kadang-kadang dipanggil **pembelajaran mesin klasik**, menggunakan terutamanya perpustakaan Scikit-learn dan mengelakkan pembelajaran mendalam, yang diliputi dalam kurikulum [AI untuk Pemula](https://aka.ms/ai4beginners). Padankan pelajaran ini dengan kurikulum ['Sains Data untuk Pemula'](https://aka.ms/ds4beginners), juga! -Jelajah bersama kami di seluruh dunia sambil kami menerapkan teknik klasik ini kepada data dari pelbagai kawasan dunia. Setiap pelajaran termasuk kuiz sebelum dan selepas pelajaran, arahan bertulis untuk melengkapkan pelajaran, penyelesaian, tugasan, dan banyak lagi. Pedagogi berasaskan projek kami membolehkan anda belajar sambil membina, cara yang terbukti untuk kemahiran baru 'melekat'. +Jelajah bersama kami ke seluruh dunia sambil kami menerapkan teknik klasik ini kepada data dari pelbagai kawasan dunia. Setiap pelajaran termasuk kuiz sebelum dan selepas pelajaran, arahan bertulis untuk melengkapkan pelajaran, penyelesaian, tugasan, dan banyak lagi. Pedagogi berasaskan projek kami membolehkan anda belajar sambil membina, cara yang terbukti untuk kemahiran baru 'melekat'. **✍️ Terima kasih yang tulus kepada penulis kami** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu dan Amy Boyd @@ -57,7 +57,7 @@ Ikuti langkah-langkah ini: > [temui semua sumber tambahan untuk kursus ini dalam koleksi Microsoft Learn kami](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Perlu bantuan?** Semak [Panduan Penyelesaian Masalah](TROUBLESHOOTING.md) kami untuk penyelesaian kepada isu biasa dengan pemasangan, persediaan, dan pelaksanaan pelajaran. +> 🔧 **Perlu bantuan?** Semak [Panduan Penyelesaian Masalah](TROUBLESHOOTING.md) kami untuk penyelesaian kepada isu biasa dengan pemasangan, persediaan, dan menjalankan pelajaran. **[Pelajar](https://aka.ms/student-page)**, untuk menggunakan kurikulum ini, fork keseluruhan repo ke akaun GitHub anda sendiri dan lengkapkan latihan secara individu atau dengan kumpulan: @@ -65,10 +65,10 @@ Ikuti langkah-langkah ini: - Mulakan dengan kuiz pra-kuliah. - Baca kuliah dan lengkapkan aktiviti, berhenti dan renungkan pada setiap semakan pengetahuan. - Cuba buat projek dengan memahami pelajaran daripada menjalankan kod penyelesaian; walau bagaimanapun kod itu tersedia dalam folder `/solution` dalam setiap pelajaran berorientasikan projek. -- Ambil kuiz pasca-kuliah. +- Ambil kuiz selepas kuliah. - Lengkapkan cabaran. - Lengkapkan tugasan. -- Selepas melengkapkan kumpulan pelajaran, lawati [Papan Perbincangan](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) dan "belajar dengan lantang" dengan mengisi rubrik PAT yang sesuai. 'PAT' adalah Alat Penilaian Kemajuan yang merupakan rubrik yang anda isi untuk meningkatkan pembelajaran anda. Anda juga boleh memberi reaksi kepada PAT lain supaya kita dapat belajar bersama. +- Selepas melengkapkan kumpulan pelajaran, lawati [Papan Perbincangan](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) dan "belajar dengan lantang" dengan mengisi rubrik PAT yang sesuai. 'PAT' ialah Alat Penilaian Kemajuan yang merupakan rubrik yang anda isi untuk meningkatkan pembelajaran anda. Anda juga boleh bertindak balas terhadap PAT lain supaya kita boleh belajar bersama. > Untuk kajian lanjut, kami mengesyorkan mengikuti modul dan laluan pembelajaran [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). @@ -96,9 +96,9 @@ Beberapa pelajaran tersedia dalam bentuk video pendek. Anda boleh menemui semua ## Pedagogi -Kami telah memilih dua prinsip pedagogi semasa membina kurikulum ini: memastikan ia berasaskan **projek praktikal** dan bahawa ia termasuk **kuiz yang kerap**. Selain itu, kurikulum ini mempunyai **tema** yang sama untuk memberikan kesepaduan. +Kami telah memilih dua prinsip pedagogi semasa membina kurikulum ini: memastikan ia berasaskan **projek praktikal** dan ia termasuk **kuiz yang kerap**. Di samping itu, kurikulum ini mempunyai **tema** yang biasa untuk memberikannya kesepaduan. -Dengan memastikan kandungan sejajar dengan projek, proses ini menjadi lebih menarik untuk pelajar dan pengekalan konsep akan ditingkatkan. Selain itu, kuiz berisiko rendah sebelum kelas menetapkan niat pelajar untuk mempelajari topik, manakala kuiz kedua selepas kelas memastikan pengekalan lanjut. Kurikulum ini direka untuk fleksibel dan menyeronokkan dan boleh diambil secara keseluruhan atau sebahagian. Projek bermula kecil dan menjadi semakin kompleks menjelang akhir kitaran 12 minggu. Kurikulum ini juga termasuk postscript tentang aplikasi dunia sebenar ML, yang boleh digunakan sebagai kredit tambahan atau sebagai asas untuk perbincangan. +Dengan memastikan kandungan sejajar dengan projek, proses ini menjadi lebih menarik untuk pelajar dan pengekalan konsep akan dipertingkatkan. Di samping itu, kuiz berisiko rendah sebelum kelas menetapkan niat pelajar terhadap pembelajaran topik, manakala kuiz kedua selepas kelas memastikan pengekalan lanjut. Kurikulum ini direka bentuk untuk fleksibel dan menyeronokkan dan boleh diambil secara keseluruhan atau sebahagian. Projek bermula kecil dan menjadi semakin kompleks menjelang akhir kitaran 12 minggu. Kurikulum ini juga termasuk postscript tentang aplikasi dunia sebenar ML, yang boleh digunakan sebagai kredit tambahan atau sebagai asas untuk perbincangan. > Temui [Kod Etika](CODE_OF_CONDUCT.md), [Menyumbang](CONTRIBUTING.md), [Terjemahan](TRANSLATIONS.md), dan [Penyelesaian Masalah](TROUBLESHOOTING.md) kami. Kami mengalu-alukan maklum balas membina anda! @@ -114,30 +114,30 @@ Dengan memastikan kandungan sejajar dengan projek, proses ini menjadi lebih mena - cabaran - bacaan tambahan - tugasan -- [kuiz pasca-kuliah](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- [kuiz selepas kuliah](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Nota tentang bahasa**: Pelajaran ini ditulis terutamanya dalam Python, tetapi banyak juga tersedia dalam R. Untuk melengkapkan pelajaran R, pergi ke folder `/solution` dan cari pelajaran R. Mereka termasuk sambungan .rmd yang mewakili fail **R Markdown** yang boleh ditakrifkan secara ringkas sebagai penggabungan `code chunks` (R atau bahasa lain) dan `YAML header` (yang membimbing cara memformat output seperti PDF) dalam dokumen `Markdown`. Oleh itu, ia berfungsi sebagai rangka kerja penulisan contoh untuk sains data kerana ia membolehkan anda menggabungkan kod anda, outputnya, dan pemikiran anda dengan membolehkan anda menulisnya dalam Markdown. Selain itu, dokumen R Markdown boleh diberikan kepada format output seperti PDF, HTML, atau Word. +> **Nota tentang bahasa**: Pelajaran ini ditulis terutamanya dalam Python, tetapi banyak juga tersedia dalam R. Untuk melengkapkan pelajaran R, pergi ke folder `/solution` dan cari pelajaran R. Ia termasuk sambungan .rmd yang mewakili fail **R Markdown** yang boleh ditakrifkan secara ringkas sebagai penggabungan `code chunks` (R atau bahasa lain) dan `YAML header` (yang membimbing cara memformat output seperti PDF) dalam dokumen `Markdown`. Oleh itu, ia berfungsi sebagai rangka kerja penulisan contoh untuk sains data kerana ia membolehkan anda menggabungkan kod anda, outputnya, dan pemikiran anda dengan membolehkan anda menulisnya dalam Markdown. Selain itu, dokumen R Markdown boleh diberikan kepada format output seperti PDF, HTML, atau Word. -> **Nota tentang kuiz**: Semua kuiz terkandung dalam [folder Aplikasi Kuiz](../../quiz-app), untuk sejumlah 52 kuiz dengan tiga soalan setiap satu. Mereka dihubungkan dari dalam pelajaran tetapi aplikasi kuiz boleh dijalankan secara tempatan; ikuti arahan dalam folder `quiz-app` untuk menjadi tuan rumah secara tempatan atau menyebarkan ke Azure. +> **Nota tentang kuiz**: Semua kuiz terkandung dalam [folder Aplikasi Kuiz](../../quiz-app), untuk sejumlah 52 kuiz dengan tiga soalan setiap satu. Ia dipautkan dari dalam pelajaran tetapi aplikasi kuiz boleh dijalankan secara tempatan; ikuti arahan dalam folder `quiz-app` untuk menjadi tuan rumah secara tempatan atau menyebarkan ke Azure. -| Nombor Pelajaran | Topik | Pengelompokan Pelajaran | Objektif Pembelajaran | Pelajaran Berkaitan | Penulis | +| Nombor Pelajaran | Topik | Pengelompokan Pelajaran | Objektif Pembelajaran | Pelajaran Pautan | Penulis | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Pengenalan kepada pembelajaran mesin | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Pelajari konsep asas di sebalik pembelajaran mesin | [Pelajaran](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | Sejarah pembelajaran mesin | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Pelajari sejarah yang mendasari bidang ini | [Pelajaran](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen dan Amy | -| 03 | Keadilan dan pembelajaran mesin | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Apakah isu falsafah penting tentang keadilan yang perlu dipertimbangkan oleh pelajar semasa membina dan menggunakan model ML? | [Pelajaran](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Teknik untuk pembelajaran mesin | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Apakah teknik yang digunakan oleh penyelidik ML untuk membina model ML? | [Pelajaran](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris dan Jen | +| 03 | Keadilan dan pembelajaran mesin | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Apakah isu falsafah penting tentang keadilan yang perlu dipertimbangkan pelajar semasa membina dan menggunakan model ML? | [Pelajaran](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Teknik untuk pembelajaran mesin | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Apakah teknik yang digunakan penyelidik ML untuk membina model ML? | [Pelajaran](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris dan Jen | | 05 | Pengenalan kepada regresi | [Regresi](2-Regression/README.md) | Mulakan dengan Python dan Scikit-learn untuk model regresi | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Harga labu Amerika Utara 🎃 | [Regresi](2-Regression/README.md) | Visualisasi dan bersihkan data sebagai persediaan untuk ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Harga labu Amerika Utara 🎃 | [Regresi](2-Regression/README.md) | Visualisasikan dan bersihkan data sebagai persediaan untuk ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | Harga labu Amerika Utara 🎃 | [Regresi](2-Regression/README.md) | Bina model regresi linear dan polinomial | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen dan Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | Harga labu Amerika Utara 🎃 | [Regresi](2-Regression/README.md) | Bina model regresi logistik | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | Aplikasi Web 🔌 | [Aplikasi Web](3-Web-App/README.md) | Bina aplikasi web untuk menggunakan model yang telah dilatih | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Pengenalan kepada klasifikasi | [Klasifikasi](4-Classification/README.md) | Bersihkan, sediakan, dan visualisasi data anda; pengenalan kepada klasifikasi | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen dan Cassie • Eric Wanjau | +| 10 | Pengenalan kepada klasifikasi | [Klasifikasi](4-Classification/README.md) | Bersihkan, sediakan, dan visualisasikan data anda; pengenalan kepada klasifikasi | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen dan Cassie • Eric Wanjau | | 11 | Masakan Asia dan India yang lazat 🍜 | [Klasifikasi](4-Classification/README.md) | Pengenalan kepada pengklasifikasi | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen dan Cassie • Eric Wanjau | | 12 | Masakan Asia dan India yang lazat 🍜 | [Klasifikasi](4-Classification/README.md) | Lebih banyak pengklasifikasi | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen dan Cassie • Eric Wanjau | | 13 | Masakan Asia dan India yang lazat 🍜 | [Klasifikasi](4-Classification/README.md) | Bina aplikasi web cadangan menggunakan model anda | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Pengenalan kepada pengelompokan | [Pengelompokan](5-Clustering/README.md) | Bersihkan, sediakan, dan visualisasi data anda; Pengenalan kepada pengelompokan | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 14 | Pengenalan kepada pengelompokan | [Pengelompokan](5-Clustering/README.md) | Bersihkan, sediakan, dan visualisasikan data anda; Pengenalan kepada pengelompokan | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | Meneroka Citarasa Muzik Nigeria 🎧 | [Pengelompokan](5-Clustering/README.md) | Terokai kaedah pengelompokan K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Pengenalan kepada pemprosesan bahasa semula jadi ☕️ | [Pemprosesan bahasa semula jadi](6-NLP/README.md) | Pelajari asas tentang NLP dengan membina bot ringkas | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 16 | Pengenalan kepada pemprosesan bahasa semula jadi ☕️ | [Pemprosesan bahasa semula jadi](6-NLP/README.md) | Pelajari asas tentang NLP dengan membina bot mudah | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | Tugas NLP Biasa ☕️ | [Pemprosesan bahasa semula jadi](6-NLP/README.md) | Mendalami pengetahuan NLP anda dengan memahami tugas biasa yang diperlukan semasa berurusan dengan struktur bahasa | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | Terjemahan dan analisis sentimen ♥️ | [Pemprosesan bahasa semula jadi](6-NLP/README.md) | Terjemahan dan analisis sentimen dengan Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | Hotel romantik di Eropah ♥️ | [Pemprosesan bahasa semula jadi](6-NLP/README.md) | Analisis sentimen dengan ulasan hotel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | @@ -146,44 +146,45 @@ Dengan memastikan kandungan sejajar dengan projek, proses ini menjadi lebih mena | 22 | ⚡️ Penggunaan Kuasa Dunia ⚡️ - ramalan siri masa dengan ARIMA | [Siri masa](7-TimeSeries/README.md) | Ramalan siri masa dengan ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ Penggunaan Kuasa Dunia ⚡️ - ramalan siri masa dengan SVR | [Siri masa](7-TimeSeries/README.md) | Ramalan siri masa dengan Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | Pengenalan kepada pembelajaran pengukuhan | [Pembelajaran pengukuhan](8-Reinforcement/README.md) | Pengenalan kepada pembelajaran pengukuhan dengan Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Bantu Peter elak serigala! 🐺 | [Pembelajaran pengukuhan](8-Reinforcement/README.md) | Pembelajaran pengukuhan Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Senario dan aplikasi ML dunia sebenar | [ML di Luar](9-Real-World/README.md) | Aplikasi dunia sebenar yang menarik dan mendedahkan tentang ML klasik | [Pelajaran](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Pasukan | -| Postscript | Penyahpepijatan Model dalam ML menggunakan papan pemuka RAI | [ML di Luar](9-Real-World/README.md) | Penyahpepijatan Model dalam Pembelajaran Mesin menggunakan komponen papan pemuka AI Bertanggungjawab | [Pelajaran](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 25 | Bantu Peter elakkan serigala! 🐺 | [Pembelajaran pengukuhan](8-Reinforcement/README.md) | Gim pembelajaran pengukuhan | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Senario dan aplikasi ML dunia sebenar | [ML di Dunia Liar](9-Real-World/README.md) | Aplikasi dunia sebenar yang menarik dan mendedahkan tentang ML klasik | [Pelajaran](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Pasukan | +| Postscript | Penyahpepijatan Model dalam ML menggunakan papan pemuka RAI | [ML di Dunia Liar](9-Real-World/README.md) | Penyahpepijatan Model dalam Pembelajaran Mesin menggunakan komponen papan pemuka AI Bertanggungjawab | [Pelajaran](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | -> [temui semua sumber tambahan untuk kursus ini dalam koleksi Microsoft Learn kami](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [cari semua sumber tambahan untuk kursus ini dalam koleksi Microsoft Learn kami](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -## Akses Luar Talian +## Akses luar talian -Anda boleh menjalankan dokumentasi ini secara luar talian dengan menggunakan [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork repo ini, [pasang Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pada mesin tempatan anda, dan kemudian di folder root repo ini, taip `docsify serve`. Laman web akan disediakan pada port 3000 di localhost anda: `localhost:3000`. +Anda boleh menjalankan dokumentasi ini secara luar talian dengan menggunakan [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork repositori ini, [pasang Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pada mesin tempatan anda, dan kemudian dalam folder root repositori ini, taip `docsify serve`. Laman web akan disediakan pada port 3000 di localhost anda: `localhost:3000`. ## PDF -Cari pdf kurikulum dengan pautan [di sini](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). +Cari PDF kurikulum dengan pautan [di sini](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Kursus Lain Pasukan kami menghasilkan kursus lain! Lihat: + ### Azure / Edge / MCP / Ejen -[![AZD untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Ejen AI untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AZD untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/AZD%20untuk%20Pemula-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20untuk%20Pemula-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/MCP%20untuk%20Pemula-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Ejen AI untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/Ejen%20AI%20untuk%20Pemula-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Siri AI Generatif -[![AI Generatif untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Generatif (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Generatif (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Generatif (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Generatif untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/AI%20Generatif%20untuk%20Pemula-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Generatif (.NET)](https://img.shields.io/badge/AI%20Generatif%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Generatif (Java)](https://img.shields.io/badge/AI%20Generatif%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Generatif (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/AI%20Generatif%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Pembelajaran Teras [![ML untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Sains Data untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Sains untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Keselamatan Siber untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![Pembangunan Web untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -193,22 +194,23 @@ Pasukan kami menghasilkan kursus lain! Lihat: --- ### Siri Copilot -[![Copilot untuk Pengaturcaraan Berpasangan AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot untuk Pemrograman Berpasangan AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot untuk C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Pengembaraan Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) - ## Mendapatkan Bantuan -Jika anda menghadapi kesukaran atau mempunyai soalan tentang membina aplikasi AI, sertai: +Jika anda menghadapi kesukaran atau mempunyai sebarang soalan tentang membina aplikasi AI, sertai pelajar lain dan pembangun berpengalaman dalam perbincangan tentang MCP. Ia adalah komuniti yang menyokong di mana soalan dialu-alukan dan pengetahuan dikongsi secara bebas. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Jika anda mempunyai maklum balas produk atau menghadapi ralat semasa membina, lawati: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Forum Pembangun Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Penafian**: -Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan perkhidmatan terjemahan AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Walaupun kami berusaha untuk ketepatan, sila ambil perhatian bahawa terjemahan automatik mungkin mengandungi kesilapan atau ketidaktepatan. Dokumen asal dalam bahasa asalnya harus dianggap sebagai sumber yang berwibawa. Untuk maklumat penting, terjemahan manusia profesional adalah disyorkan. Kami tidak bertanggungjawab atas sebarang salah faham atau salah tafsir yang timbul daripada penggunaan terjemahan ini. \ No newline at end of file +Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan perkhidmatan terjemahan AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Walaupun kami berusaha untuk ketepatan, sila ambil perhatian bahawa terjemahan automatik mungkin mengandungi kesilapan atau ketidaktepatan. Dokumen asal dalam bahasa asalnya harus dianggap sebagai sumber yang berwibawa. Untuk maklumat kritikal, terjemahan manusia profesional adalah disyorkan. Kami tidak bertanggungjawab atas sebarang salah faham atau salah tafsir yang timbul daripada penggunaan terjemahan ini. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/my/README.md b/translations/my/README.md index 46dd99059..69c3b75d9 100644 --- a/translations/my/README.md +++ b/translations/my/README.md @@ -1,83 +1,83 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub 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stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) ### 🌐 ဘာသာစကားအမျိုးမျိုးအတွက် ပံ့ပိုးမှု -#### GitHub Action မှတဆင့် ပံ့ပိုးထားသည် (အလိုအလျောက် & အမြဲတမ်းနောက်ဆုံးပေါ်) +#### GitHub Action မှတဆင့် ပံ့ပိုးထားသည် (အလိုအလျောက်နှင့် အမြဲနောက်ဆုံးပေါ်) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](./README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | 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Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) တွင် ပိုမိုသိရှိရန်နှင့် ကျွန်ုပ်တို့နှင့် ပူးပေါင်းပါ။ GitHub Copilot ကို Data Science အတွက် အသုံးပြုခြင်းဆိုင်ရာ အကြံဉာဏ်များနှင့် လှည့်ကွက်များကို ရရှိပါမည်။ +AI နှင့်အတူ သင်ကြားမှု စီးရီးတစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့ Discord တွင် လက်ရှိပြုလုပ်နေပါသည်။ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) တွင် 2025 ခုနှစ် စက်တင်ဘာလ 18 ရက်မှ 30 ရက်အထိ ပိုမိုသိရှိပြီး ကျွန်ုပ်တို့နှင့် ပူးပေါင်းပါ။ GitHub Copilot ကို Data Science အတွက် အသုံးပြုရန် အကြံဉာဏ်များနှင့် လမ်းညွှန်ချက်များကို ရရှိနိုင်ပါသည်။ ![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.my.png) -# စတင်သူများအတွက် Machine Learning - သင်ရိုး +# စတင်သူများအတွက် Machine Learning - သင်ရိုးညွှန်းတမ်း -> 🌍 ကမ္ဘာ့ယဉ်ကျေးမှုများကို အသုံးပြု၍ Machine Learning ကိုလေ့လာရင်း ကမ္ဘာ့အနှံ့ ခရီးသွားကြမယ် 🌍 +> 🌍 ကမ္ဘာ့ယဉ်ကျေးမှုများမှတဆင့် Machine Learning ကို လေ့လာရင်း ကမ္ဘာပတ်လည်ခရီးသွားကြစို့ 🌍 -Microsoft မှ Cloud Advocates များသည် **Machine Learning** အကြောင်းကို ၁၂ ပတ်၊ ၂၆ သင်ခန်းစာ သင်ရိုးတစ်ခုကို ပေးဆောင်ရန် ဝမ်းမြောက်ဝမ်းသာဖြစ်နေပါသည်။ ဤသင်ရိုးတွင် **classic machine learning** ဟုခေါ်သောအရာများကို Scikit-learn ကို အဓိကစာကြည့်တိုက်အဖြစ် အသုံးပြု၍ သင်ယူမည်ဖြစ်ပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners) တွင် ဖော်ပြထားသော deep learning ကို ရှောင်ရှားထားပါသည်။ ဤသင်ခန်းစာများကို ကျွန်ုပ်တို့၏ ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners) နှင့် တွဲဖက်ပါ။ +Microsoft ၏ Cloud Advocates များသည် **Machine Learning** အကြောင်းကို ၁၂ ပတ်၊ ၂၆ သင်ခန်းစာပါသော သင်ရိုးညွှန်းတမ်းတစ်ခုကို ပေးဆောင်ရန် ဝမ်းမြောက်ဝမ်းသာဖြင့် တင်ပြပါသည်။ ဤသင်ရိုးညွှန်းတမ်းတွင် **classic machine learning** ဟုခေါ်ဆိုသော အရာများကို Scikit-learn ကို အဓိကအသုံးပြု၍ လေ့လာမည်ဖြစ်ပြီး၊ [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners) တွင် ဖော်ပြထားသော deep learning ကို မပါဝင်ပါ။ ဤသင်ခန်းစာများကို ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners) နှင့်တွဲဖက်၍လည်း လေ့လာနိုင်ပါသည်။ -ကျွန်ုပ်တို့နှင့်အတူ ကမ္ဘာ့အနှံ့ ခရီးသွားပြီး ကမ္ဘာ့ဒေသများမှ ဒေတာများကို classic နည်းလမ်းများဖြင့် အသုံးချပါ။ သင်ခန်းစာတစ်ခုစီတွင် သင်ခန်းစာမတိုင်မီနှင့်ပြီးနောက် စစ်ဆေးမှုများ၊ သင်ခန်းစာကို ပြီးမြောက်ရန် ရေးသားထားသောညွှန်ကြားချက်များ၊ ဖြေရှင်းချက်၊ လုပ်ငန်းတာဝန်များနှင့် အခြားအရာများ ပါဝင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ပရောဂျက်အခြေခံ သင်ကြားမှုနည်းလမ်းသည် သင်ယူရင်း တည်ဆောက်ရန် ခွင့်ပြုသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ကျွမ်းကျင်မှုအသစ်များကို 'တည်' စေသော အတည်ပြုထားသော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ +ကမ္ဘာပတ်လည်ခရီးသွားရင်း classic techniques များကို ကမ္ဘာ့ဒေတာများနှင့် တွဲဖက်လေ့လာကြပါစို့။ သင်ခန်းစာတိုင်းတွင် သင်ခန်းစာမတိုင်မီနှင့် သင်ခန်းစာပြီးနောက် စစ်ဆေးမေးခွန်းများ၊ သင်ခန်းစာကို ပြီးစီးရန် ရေးသားထားသော လမ်းညွှန်ချက်များ၊ ဖြေရှင်းချက်၊ လုပ်ငန်းတာဝန်များနှင့် အခြားအရာများ ပါဝင်ပါသည်။ Project-based ပညာရေးနည်းလမ်းဖြင့် သင်ကြားမှုကို အခြေခံထားပြီး၊ အသစ်သော ကျွမ်းကျင်မှုများကို ထိန်းသိမ်းနိုင်စေရန် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ **✍️ ကျေးဇူးအထူးတင်ရှိပါသည်** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu နှင့် Amy Boyd **🎨 ကျေးဇူးတင်ရှိပါသည်** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, နှင့် Jen Looper -**🙏 Microsoft Student Ambassador များအား အထူးကျေးဇူးတင်ရှိပါသည် 🙏** Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, နှင့် Snigdha Agarwal +**🙏 Microsoft Student Ambassador များအား အထူးကျေးဇူးတင်ရှိပါသည်** Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, နှင့် Snigdha Agarwal -**🤩 Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, နှင့် Vidushi Gupta အား R သင်ခန်းစာများအတွက် အထူးကျေးဇူးတင်ရှိပါသည်!** +**🤩 R သင်ခန်းစာများအတွက် Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, နှင့် Vidushi Gupta အား အထူးကျေးဇူးတင်ရှိပါသည်!** # စတင်ရန် ဤအဆင့်များကို လိုက်နာပါ: -1. **Repository ကို Fork လုပ်ပါ**: ဤစာမျက်နှာ၏ အပေါ်ယံညာဘက်ထောင့်ရှိ "Fork" ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။ +1. **Repository ကို Fork လုပ်ပါ**: ဤစာမျက်နှာ၏ အပေါ်ညာဘက်ထောင့်ရှိ "Fork" ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။ 2. **Repository ကို Clone လုပ်ပါ**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [ဤသင်ရိုးအတွက် အပိုဆောင်းအရင်းအမြစ်များအား Microsoft Learn collection တွင် ရှာဖွေပါ](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [ဤသင်တန်းအတွက် အပိုဆောင်းအရင်းအမြစ်များကို Microsoft Learn collection တွင် ရှာဖွေပါ](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **အကူအညီလိုပါသလား?** [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) ကို စစ်ဆေးပြီး၊ တပ်ဆင်ခြင်း၊ စနစ်တပ်ဆင်ခြင်းနှင့် သင်ခန်းစာများကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် ဖြစ်နိုင်သော ပြဿနာများအတွက် ဖြေရှင်းချက်များကို ရှာဖွေပါ။ +> 🔧 **အကူအညီလိုအပ်ပါသလား?** [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) ကို ကြည့်ပါ။ -**[ကျောင်းသားများ](https://aka.ms/student-page)**, ဤသင်ရိုးကို အသုံးပြုရန်၊ repo အားလုံးကို သင်၏ GitHub အကောင့်သို့ fork လုပ်ပြီး၊ သင့်ကိုယ်တိုင် သို့မဟုတ် အဖွဲ့နှင့်အတူ လေ့ကျင့်မှုများကို ပြီးမြောက်ပါ: +**[ကျောင်းသားများ](https://aka.ms/student-page)**, ဤသင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို အသုံးပြုရန်၊ repo အားလုံးကို သင်၏ GitHub အကောင့်သို့ fork လုပ်ပြီး၊ သင်တစ်ဦးတည်းဖြစ်စေ၊ အဖွဲ့ဖြင့်ဖြစ်စေ လေ့ကျင့်မှုများကို ပြီးစီးပါ: -- သင်ခန်းစာမတိုင်မီ စစ်ဆေးမှုဖြင့် စတင်ပါ။ -- သင်ခန်းစာကို ဖတ်ပြီး လှုပ်ရှားမှုများကို ပြီးမြောက်ပါ၊ အသိပညာစစ်ဆေးမှုတစ်ခုစီတွင် ရပ်နားပြီး ပြန်လည်စဉ်းစားပါ။ -- သင်ခန်းစာများကို နားလည်ခြင်းဖြင့် ပရောဂျက်များကို ဖန်တီးရန် ကြိုးစားပါ၊ သို့သော် ဖြေရှင်းချက်ကုဒ်ကို `/solution` ဖိုလ်ဒါများတွင် ရရှိနိုင်ပါသည်။ -- သင်ခန်းစာပြီးနောက် စစ်ဆေးမှုကို ပြုလုပ်ပါ။ -- စိန်ခေါ်မှုကို ပြီးမြောက်ပါ။ -- လုပ်ငန်းတာဝန်ကို ပြီးမြောက်ပါ။ -- သင်ခန်းစာအုပ်စုတစ်ခုကို ပြီးမြောက်ပြီးနောက်၊ [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) သို့ သွားပြီး "learn out loud" လုပ်ပါ။ သင့် PAT rubric ကို ဖြည့်စွက်ပါ။ PAT ဆိုသည်မှာ သင်ယူမှုကို တိုးတက်စေသော rubric ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့အတူတူ သင်ယူနိုင်ရန် အခြား PAT များကိုလည်း တုံ့ပြန်နိုင်ပါသည်။ +- သင်ခန်းစာမတိုင်မီ စစ်ဆေးမေးခွန်းကို စတင်ပါ။ +- သင်ခန်းစာကို ဖတ်ပြီး လှုပ်ရှားမှုများကို ပြီးစီးပါ၊ knowledge check တစ်ခုစီတွင် ရပ်ပြီး ပြန်လည်စဉ်းစားပါ။ +- သင်ခန်းစာများကို နားလည်ခြင်းဖြင့် project များကို ဖန်တီးကြည့်ပါ၊ သို့သော် ဖြေရှင်းချက် code ကို `/solution` folder တွင် ရှာနိုင်ပါသည်။ +- သင်ခန်းစာပြီးနောက် စစ်ဆေးမေးခွန်းကို ဖြေပါ။ +- စိန်ခေါ်မှုကို ပြီးစီးပါ။ +- လုပ်ငန်းတာဝန်ကို ပြီးစီးပါ။ +- သင်ခန်းစာအုပ်စုတစ်ခုကို ပြီးစီးပြီးနောက် [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) သို့ သွားပြီး "learn out loud" လုပ်ပါ။ PAT rubric ကို ဖြည့်စွက်ခြင်းဖြင့် သင်၏ သင်ယူမှုကို တိုးတက်စေပါ။ PAT ဆိုသည်မှာ Progress Assessment Tool ဖြစ်ပြီး သင်၏ သင်ယူမှုကို တိုးတက်စေရန် ဖြည့်စွက်ရမည့် rubric တစ်ခုဖြစ်သည်။ PAT များကို တုံ့ပြန်နိုင်ပြီး အတူတူလေ့လာနိုင်ပါသည်။ -> ထပ်မံလေ့လာရန်၊ ဤ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modules နှင့် သင်ယူလမ်းကြောင်းများကို လိုက်နာရန် အကြံပြုပါသည်။ +> နောက်ထပ်လေ့လာရန်အတွက် [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) module များနှင့် learning path များကို လိုက်နာရန် အကြံပြုပါသည်။ -**ဆရာများ**၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤသင်ရိုးကို အသုံးပြုရန်အတွက် [အကြံပြုချက်များ](for-teachers.md) ပါဝင်ထားသည်။ +**ဆရာများ**၊ ဤသင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို ဘယ်လိုအသုံးပြုရမည်ဆိုသည်ကို [အကြံပြုချက်များ](for-teachers.md) ထည့်သွင်းထားပါသည်။ --- -## ဗီဒီယို လမ်းညွှန်များ +## ဗီဒီယို လမ်းညွှန်ချက်များ -သင်ခန်းစာတချို့ကို အတိုချုံးဗီဒီယိုအဖြစ် ရရှိနိုင်ပါသည်။ ဤဗီဒီယိုများအားလုံးကို သင်ခန်းစာများတွင် ရှာနိုင်ပါသည်၊ သို့မဟုတ် [Microsoft Developer YouTube channel](https://aka.ms/ml-beginners-videos) တွင် ML for Beginners playlist တွင် ရှာဖွေပါ။ +သင်ခန်းစာအချို့ကို အတိုချုပ်ဗီဒီယိုအဖြစ် ရရှိနိုင်ပါသည်။ ဤဗီဒီယိုများအားလုံးကို သင်ခန်းစာများတွင် ရှာနိုင်သလို၊ [Microsoft Developer YouTube channel](https://aka.ms/ml-beginners-videos) တွင် ML for Beginners playlist တွင်လည်း ရှာနိုင်ပါသည်။ [![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.my.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) @@ -89,76 +89,77 @@ Microsoft မှ Cloud Advocates များသည် **Machine Learning** အ **Gif by** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 အထက်ပါပုံကို နှိပ်ပြီး ပရောဂျက်နှင့် ဖန်တီးသူများအကြောင်း ဗီဒီယိုကို ကြည့်ပါ! +> 🎥 အထက်ပါပုံကို နှိပ်ပြီး ပရောဂျက်နှင့် ဖန်တီးသူများအကြောင်း ဗီဒီယိုကို ကြည့်ပါ။ --- -## သင်ကြားမှုနည်းလမ်း +## သင်ကြားရေးနည်းလမ်း -ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤသင်ရိုးကို တည်ဆောက်ရာတွင် သင်ကြားမှုနည်းလမ်းနှစ်ခုကို ရွေးချယ်ထားသည်။ အတန်းများသည် **ပရောဂျက်အခြေခံ** ဖြစ်ပြီး **မကြာခဏ စစ်ဆေးမှုများ** ပါဝင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဤသင်ရိုးတွင် **အဓိကအကြောင်းအရာ** ပါဝင်ပြီး သင်ရိုးကို ပိုမိုတည်ငြိမ်စေသည်။ +ဤသင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို တည်ဆောက်ရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် သင်ကြားရေးနည်းလမ်းနှစ်ခုကို ရွေးချယ်ခဲ့ပါသည်။ အတန်းများသည် **project-based** ဖြစ်စေရန်နှင့် **မေးခွန်းများကို မကြာခဏ** ထည့်သွင်းထားခြင်းဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ သင်ရိုးညွှန်းတမ်းတွင် **အဓိကအကြောင်းအရာ** တစ်ခုကို ထည့်သွင်းထားပြီး သင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို ပိုမိုညီညွတ်စေပါသည်။ -အကြောင်းအရာများသည် ပရောဂျက်များနှင့် ကိုက်ညီစေရန် သေချာစေခြင်းအားဖြင့်၊ ကျောင်းသားများအတွက် ပိုမိုစိတ်ဝင်စားစေပြီး၊ အယူအဆများကို ပိုမိုမှတ်မိစေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ အတန်းမတိုင်မီ အနိမ့်ဆုံးစစ်ဆေးမှုသည် ကျောင်းသား၏ အာရုံစိုက်မှုကို သင်ခန်းစာတစ်ခုကို သင်ယူရန် သတ်မှတ်ပေးပြီး၊ အတန်းပြီးနောက် စစ်ဆေးမှုသည် ပိုမိုမှတ်မိစေပါသည်။ ဤသင်ရိုးကို အပြည့်အစုံ သို့မဟုတ် အစိတ်အပိုင်းအဖြစ် လိုက်နာနိုင်ပြီး၊ ပျော်ရွှင်စေသော နည်းလမ်းဖြစ်စေရန် ဒီဇိုင်းဆွဲထားသည်။ ပရောဂျက်များသည် သေးငယ်ပြီး ၁၂ ပတ်အတွင်း ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာသည်။ ဤသင်ရိုးတွင် ML ၏ အမှန်တကယ်အသုံးချမှုများအကြောင်း postscript ပါဝင်ပြီး၊ အပိုအမှတ် သို့မဟုတ် ဆွေးနွေးမှုအခြေခံအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်သည်။ +Project များနှင့် ကိုက်ညီစေရန် အကြောင်းအရာများကို သေချာစွာ လိုက်နာခြင်းဖြင့် ကျောင်းသားများအတွက် ပိုမိုစိတ်ဝင်စားစေပြီး၊ အကြောင်းအရာများကို မှတ်မိစေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ အတန်းမတိုင်မီ မေးခွန်းတစ်ခုသည် ကျောင်းသား၏ အာရုံစိုက်မှုကို သင်ခန်းစာအကြောင်းသို့ ဦးတည်စေပြီး၊ အတန်းပြီးနောက် မေးခွန်းတစ်ခုသည် အကြောင်းအရာများကို ပိုမိုမှတ်မိစေပါသည်။ ဤသင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို အပြည့်အစုံဖြစ်စေ၊ အစိတ်အပိုင်းဖြစ်စေ flexible နှင့် ပျော်ရွှင်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ Project များသည် သေးငယ်သောအရာများမှ စတင်ပြီး ၁၂ ပတ်အတွင်း အဆင့်မြင့်ဖြစ်လာပါသည်။ ဤသင်ရိုးညွှန်းတမ်းတွင် ML ၏ အမှန်တကယ်အသုံးချမှုများအကြောင်း postscript တစ်ခုလည်း ပါဝင်ပြီး၊ အပိုအမှတ်များအဖြစ် သို့မဟုတ် ဆွေးနွေးရန်အခြေခံအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ -> ကျွန်ုပ်တို့၏ [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), နှင့် [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) လမ်းညွှန်ချက်များကို ရှာဖွေပါ။ သင်၏ အဆောက်အအုံဆန်းသစ်မှုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ အကြံပြုချက်များကို ကြိုဆိုပါသည်! +> ကျွန်ုပ်တို့၏ [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), နှင့် [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) လမ်းညွှန်ချက်များကို ရှာဖွေပါ။ သင့်၏ အဆောက်အအုံဆန်းသစ်မှုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ ကြိုဆိုပါသည်! -## သင်ခန်းစာတစ်ခုစီတွင် ပါဝင်သည် +## သင်ခန်းစာတိုင်းတွင် ပါဝင်သည် -- ရွေးချယ်နိုင်သော sketchnote -- ရွေးချယ်နိုင်သော အပိုဗီဒီယို -- ဗီဒီယို လမ်းညွှန် (သင်ခန်းစာတချို့တွင်သာ) -- [သင်ခန်းစာမတိုင်မီ စစ်ဆေးမှု](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- စိတ်ကြိုက် sketchnote +- စိတ်ကြိုက် အပိုဗီဒီယို +- ဗီဒီယို လမ်းညွှန်ချက် (အချို့သော သင်ခန်းစာများတွင်သာ) +- [သင်ခန်းစာမတိုင်မီ စစ်ဆေးမေးခွန်း](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - ရေးသားထားသော သင်ခန်းစာ -- ပရောဂျက်အခြေခံ သင်ခန်းစာများအတွက်၊ ပရောဂျက်ကို တည်ဆောက်ရန် အဆင့်ဆင့် လမ်းညွှန်ချက်များ -- အသိပညာစစ်ဆေးမှုများ +- project-based သင်ခန်းစာများအတွက် project ကို တည်ဆောက်ရန် လမ်းညွှန်ချက်များ +- knowledge checks - စိန်ခေါ်မှု -- အပိုဆောင်းစာဖတ်ခြင်း +- အပိုဆောင်းဖတ်ရှုရန် - လုပ်ငန်းတာဝန် -- [သင်ခန်းစာပြီးနောက် စစ်ဆေးမှု](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - -> **ဘာသာစကားများအကြောင်း မှတ်ချက်**: ဤသင်ခန်းစာများကို အဓိကအားဖြင့် Python ဖြင့် ရေးသားထားပြီး၊ R ဖြင့်လည်း ရရှိနိုင်ပါသည်။ R သင်ခန်းစာကို ပြီးမြောက်ရန်၊ `/solution` ဖိုလ်ဒါသို့ သွားပြီး R သင်ခန်းစာများကို ရှာပါ။ .rmd extension ပါဝင်ပြီး၊ **R Markdown** ဖိုင်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ဤသည်မှာ `code chunks` (R သို့မဟုတ် အခြားဘာသာစကားများ) နှင့် `YAML header` (PDF အဖြစ် output များကို format ပြုလုပ်ရန် လမ်းညွှန်ချက်များ) ကို `Markdown document` တွင် ထည့်သွင်းထားသော အဓိက framework ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဒေတာသိပ္ပံအတွက် အထူးကောင်းမွန်သော authoring framework အဖြစ် တည်ဆောက်ထားသည်။ R Markdown ဖိုင်များကို PDF, HTML, သို့မဟုတ် Word အဖြစ် output format များသို့ ပြောင်း -| 01 | စက်ရုပ်သင်ယူမှုအကြောင်းအကျဉ်း | [အကျဉ်းချုပ်](1-Introduction/README.md) | စက်ရုပ်သင်ယူမှု၏ အခြေခံအယူအဆများကိုလေ့လာပါ | [သင်ခန်းစာ](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | စက်ရုပ်သင်ယူမှု၏ သမိုင်းကြောင်း | [အကျဉ်းချုပ်](1-Introduction/README.md) | ဒီနယ်ပယ်နဲ့ပတ်သက်တဲ့ သမိုင်းကြောင်းကိုလေ့လာပါ | [သင်ခန်းစာ](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | -| 03 | တရားမျှတမှုနှင့် စက်ရုပ်သင်ယူမှု | [အကျဉ်းချုပ်](1-Introduction/README.md) | ML မော်ဒယ်များကိုတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းတွင် ကျောင်းသားများစဉ်းစားသင့်သော တရားမျှတမှုနှင့်ပတ်သက်သော အရေးကြီးသော အတွေးအမြင်များကဘာလဲ? | [သင်ခန်းစာ](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | စက်ရုပ်သင်ယူမှုအတွက် နည်းလမ်းများ | [အကျဉ်းချုပ်](1-Introduction/README.md) | ML မော်ဒယ်များကိုတည်ဆောက်ရန် ML သုတေသနများက ဘယ်နည်းလမ်းများကိုအသုံးပြုသလဲ? | [သင်ခန်းစာ](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | -| 05 | ရှုထောင့်သုံးစွဲမှုအကျဉ်းချုပ် | [Regression](2-Regression/README.md) | Python နှင့် Scikit-learn ကို အသုံးပြု၍ ရှုထောင့်သုံးစွဲမှုမော်ဒယ်များကို စတင်ပါ | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | မြောက်အမေရိက ဗူးဖရုံဈေးနှုန်း 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ML အတွက် အချက်အလက်များကို မြင်ကွင်းပြသခြင်းနှင့် သန့်စင်ခြင်း | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | မြောက်အမေရိက ဗူးဖရုံဈေးနှုန်း 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ရှုထောင့်သုံးစွဲမှုနှင့် ပိုလီနိုမီရယ် ရှုထောင့်သုံးစွဲမှုမော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ပါ | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | မြောက်အမေရိက ဗူးဖရုံဈေးနှုန်း 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | လိုဂါရစ်မစ် ရှုထောင့်သုံးစွဲမှုမော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ပါ | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | ဝက်ဘ်အက်ပ် 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | သင့်ရဲ့ သင်ယူထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုရန် ဝက်ဘ်အက်ပ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပါ | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | အမျိုးအစားခွဲခြင်းအကျဉ်းချုပ် | [Classification](4-Classification/README.md) | သင့်ရဲ့ အချက်အလက်များကို သန့်စင်ခြင်း၊ ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် မြင်ကွင်းပြသခြင်း; အမျိုးအစားခွဲခြင်းအကျဉ်းချုပ် | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | အာရှနှင့် အိန္ဒိယအစားအစာများ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | အမျိုးအစားခွဲခြင်းအကျဉ်းချုပ် | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | အာရှနှင့် အိန္ဒိယအစားအစာများ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | အမျိုးအစားခွဲခြင်းများ ပိုမိုလေ့လာပါ | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | အာရှနှင့် အိန္ဒိယအစားအစာများ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | သင့်ရဲ့ မော်ဒယ်ကို အသုံးပြု၍ အကြံပေးဝက်ဘ်အက်ပ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပါ | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | အစုခွဲခြင်းအကျဉ်းချုပ် | [Clustering](5-Clustering/README.md) | သင့်ရဲ့ အချက်အလက်များကို သန့်စင်ခြင်း၊ ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် မြင်ကွင်းပြသခြင်း; အစုခွဲခြင်းအကျဉ်းချုပ် | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | နိုင်ဂျီးရီးယားဂီတအရသာများ 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | K-Means အစုခွဲခြင်းနည်းလမ်းကို လေ့လာပါ | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | သဘာဝဘာသာစကားကို အကျဉ်းချုပ် ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Bot တစ်ခုကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် NLP အခြေခံကို လေ့လာပါ | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | သဘာဝဘာသာစကား၏ အလုပ်များ ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ဘာသာစကားဖွဲ့စည်းမှုများနှင့်ပတ်သက်သော အလုပ်များကို နားလည်ခြင်းဖြင့် သင့်ရဲ့ NLP အသိပညာကို ပိုမိုတိုးတက်စေပါ | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | ဘာသာပြန်ခြင်းနှင့် စိတ်ခံစားမှုခွဲခြင်း ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Jane Austen နှင့်အတူ ဘာသာပြန်ခြင်းနှင့် စိတ်ခံစားမှုခွဲခြင်း | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | ဥရောပ၏ Romantic ဟိုတယ်များ ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ဟိုတယ်ပြန်လည်သုံးသပ်မှုများနှင့် စိတ်ခံစားမှုခွဲခြင်း 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | ဥရောပ၏ Romantic ဟိုတယ်များ ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ဟိုတယ်ပြန်လည်သုံးသပ်မှုများနှင့် စိတ်ခံစားမှုခွဲခြင်း 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | အချိန်စီးဆင်းမှုခန့်မှန်းခြင်းအကျဉ်းချုပ် | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | အချိန်စီးဆင်းမှုခန့်မှန်းခြင်းအကျဉ်းချုပ် | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ ကမ္ဘာ့လျှပ်စစ်သုံးစွဲမှု ⚡️ - ARIMA ဖြင့် အချိန်စီးဆင်းမှုခန့်မှန်းခြင်း | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA ဖြင့် အချိန်စီးဆင်းမှုခန့်မှန်းခြင်း | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ ကမ္ဘာ့လျှပ်စစ်သုံးစွဲမှု ⚡️ - SVR ဖြင့် အချိန်စီးဆင်းမှုခန့်မှန်းခြင်း | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Support Vector Regressor ဖြင့် အချိန်စီးဆင်းမှုခန့်မှန်းခြင်း | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | reinforcement learning အကျဉ်းချုပ် | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning ဖြင့် reinforcement learning အကျဉ်းချုပ် | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Peter ကို ဝက်ဝံမှ ကာကွယ်ပါ! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | အမှန်တကယ် ML အခြေအနေများနှင့် လျှောက်လွှာများ | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | စိတ်ဝင်စားဖွယ်နှင့် ထင်ရှားသော အမှန်တကယ် classical ML လျှောက်လွှာများ | [သင်ခန်းစာ](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | -| Postscript | RAI dashboard ကို အသုံးပြု၍ ML မော်ဒယ်များကို Debugging | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Responsible AI dashboard components ကို အသုံးပြု၍ ML မော်ဒယ်များကို Debugging | [သင်ခန်းစာ](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | - -> [ဒီသင်ခန်းစာအတွက် Microsoft Learn collection မှ အပိုဆောင်းအရင်းအမြစ်များအားလုံးကို ရှာဖွေပါ](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +- [သင်ခန်းစာပြီးနောက် စစ်ဆေးမေးခွန်း](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +> **ဘာသာစကားများအကြောင်း မှတ်ချက်**: ဤသင်ခန်းစာများကို အဓိကအားဖြင့် Python ဖြင့် ရေးသားထားသော်လည်း၊ အချို့သည် R ဖြင့်လည်း ရရှိနိုင်ပါသည်။ R သင်ခန်းစာတစ်ခုကို ပြီးစီးရန် `/solution` folder သို့ သွားပြီး R lessons ကို ရှာပါ။ .rmd extension ပါသော ဖိုင်များသည် **R Markdown** ဖိုင်များဖြစ်ပြီး၊ `code chunks` (R သို့မဟုတ် အခြားဘာသာစကားများ) နှင့် `YAML header` (output များကို format ပြုလုပ်ရန် လမ်းညွှန်ချက်များ) ကို `Markdown document` တွင် ပေါင်းစပ်ထားသော ဖိုင်များဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဒေတာသိပ္ပံအတွက် အထူးသင့်လျော်သော authoring framework တစ်ခုအဖြစ် တည်ဆောက်ထားပါသည်။ R Markdown ဖိုင်များကို PDF, HTML, သို့မဟုတ် Word အဖြစ် output ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။ + +> **မေးခွန်းများအကြောင်း မှတ်ချက်**: မေးခွန်းအား +| 01 | စက်လေ့လာမှုအကြောင်းအကျဉ်းချုပ် | [Introduction](1-Introduction/README.md) | စက်လေ့လာမှု၏ အခြေခံအယူအဆများကို လေ့လာပါ | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | စက်လေ့လာမှု၏ သမိုင်းကြောင်း | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ဒီနယ်ပယ်ရဲ့ သမိုင်းကြောင်းကို လေ့လာပါ | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | +| 03 | တရားမျှတမှုနှင့် စက်လေ့လာမှု | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ကျောင်းသားများသည် ML မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းတွင် စဉ်းစားရမည့် တရားမျှတမှုဆိုင်ရာ အရေးကြီးသော အတွေးအခေါ်များက ဘာတွေလဲ? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | စက်လေ့လာမှုအတွက် နည်းလမ်းများ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ML သုတေသနများသည် ML မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ရန် ဘယ်နည်းလမ်းများကို အသုံးပြုသလဲ? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | +| 05 | ရေဂရက်ရှင်းအကြောင်းအကျဉ်းချုပ် | [Regression](2-Regression/README.md) | ရေဂရက်ရှင်းမော်ဒယ်များအတွက် Python နှင့် Scikit-learn ကို စတင်အသုံးပြုပါ | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | မြောက်အမေရိကန် ဖရုံစျေးနှုန်း 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ML အတွက် အချက်အလက်များကို မြင်သာစေပြီး သန့်စင်ပါ | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | မြောက်အမေရိကန် ဖရုံစျေးနှုန်း 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | လိုင်းနီးယားနှင့် ပေါလီနိုမီရေဂရက်ရှင်းမော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ပါ | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | မြောက်အမေရိကန် ဖရုံစျေးနှုန်း 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | လိုဂျစ်စတစ်ရေဂရက်ရှင်းမော်ဒယ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပါ | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | ဝက်ဘ်အက်ပ် 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | သင်၏ လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုရန် ဝက်ဘ်အက်ပ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပါ | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုအကြောင်းအကျဉ်းချုပ် | [Classification](4-Classification/README.md) | သင်၏ အချက်အလက်များကို သန့်စင်၊ ပြင်ဆင်၊ မြင်သာစေပါ; ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုအကြောင်းအကျဉ်းချုပ် | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | အာရှနှင့် အိန္ဒိယအစားအစာများ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | ခွဲခြားသတ်မှတ်သူများအကြောင်း အကျဉ်းချုပ် | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | အာရှနှင့် အိန္ဒိယအစားအစာများ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | ခွဲခြားသတ်မှတ်သူများ ပိုမိုလေ့လာပါ | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | အာရှနှင့် အိန္ဒိယအစားအစာများ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | သင်၏ မော်ဒယ်ကို အသုံးပြု၍ အကြံပြုဝက်ဘ်အက်ပ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပါ | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | ကလပ်စတာအကြောင်းအကျဉ်းချုပ် | [Clustering](5-Clustering/README.md) | သင်၏ အချက်အလက်များကို သန့်စင်၊ ပြင်ဆင်၊ မြင်သာစေပါ; ကလပ်စတာအကြောင်းအကျဉ်းချုပ် | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | နိုင်ဂျီးရီးယားဂီတအရသာများကို စူးစမ်းခြင်း 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | K-Means ကလပ်စတာနည်းလမ်းကို စူးစမ်းပါ | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ငန်းစဉ်အကြောင်းအကျဉ်းချုပ် ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ရိုးရှင်းသော ဘော့တစ်ခုကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် NLP အခြေခံများကို လေ့လာပါ | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | ရိုးရိုးသော NLP လုပ်ငန်းများ ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ဘာသာစကားဖွဲ့စည်းမှုများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် လိုအပ်သော ရိုးရိုးသော လုပ်ငန်းများကို နားလည်ခြင်းဖြင့် သင်၏ NLP အသိပညာကို ပိုမိုတိုးချဲ့ပါ | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | ဘာသာပြန်ခြင်းနှင့် စိတ်ခံစားမှုခွဲခြားခြင်း ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Jane Austen နှင့်အတူ ဘာသာပြန်ခြင်းနှင့် စိတ်ခံစားမှုခွဲခြားခြင်း | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | ဥရောပ၏ ရိုမန်တစ်ဟိုတယ်များ ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ဟိုတယ်ပြန်လည်သုံးသပ်ချက်များနှင့် စိတ်ခံစားမှုခွဲခြားခြင်း ၁ | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | ဥရောပ၏ ရိုမန်တစ်ဟိုတယ်များ ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ဟိုတယ်ပြန်လည်သုံးသပ်ချက်များနှင့် စိတ်ခံစားမှုခွဲခြားခြင်း ၂ | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | အချိန်စီးရီးခန့်မှန်းခြင်းအကြောင်းအကျဉ်းချုပ် | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | အချိန်စီးရီးခန့်မှန်းခြင်းအကြောင်းအကျဉ်းချုပ် | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ ကမ္ဘာ့လျှပ်စစ်သုံးစွဲမှု ⚡️ - ARIMA ဖြင့် အချိန်စီးရီးခန့်မှန်းခြင်း | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA ဖြင့် အချိန်စီးရီးခန့်မှန်းခြင်း | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ ကမ္ဘာ့လျှပ်စစ်သုံးစွဲမှု ⚡️ - SVR ဖြင့် အချိန်စီးရီးခန့်မှန်းခြင်း | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Support Vector Regressor ဖြင့် အချိန်စီးရီးခန့်မှန်းခြင်း | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | reinforcement learning အကြောင်းအကျဉ်းချုပ် | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning ဖြင့် reinforcement learning အကြောင်းအကျဉ်းချုပ် | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Peter ကို ဝံပုလွေမှ ကာကွယ်ပါ! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | အမှန်တကယ်သော ML အခြေအနေများနှင့် လျှောက်လွှာများ | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | ရိုးရာ ML ၏ စိတ်ဝင်စားဖွယ်နှင့် ထင်ရှားသော အမှန်တကယ် လျှောက်လွှာများ | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | +| Postscript | RAI dashboard ဖြင့် ML မော်ဒယ်များကို Debug လုပ်ခြင်း | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Responsible AI dashboard components အသုံးပြု၍ စက်လေ့လာမှု မော်ဒယ်များကို Debug လုပ်ခြင်း | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | + +> [ဒီသင်တန်းအတွက် အပိုဆောင်းအရင်းအမြစ်များအားလုံးကို Microsoft Learn collection တွင် ရှာဖွေပါ](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## အော့ဖ်လိုင်းအသုံးပြုမှု -Docsify ကိုအသုံးပြု၍ ဒီစာရွက်စာတမ်းကို အော့ဖ်လိုင်းတွင် လည်ပတ်နိုင်ပါသည်။ ဒီ repo ကို Fork လုပ်ပြီး [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) ကို သင့်ရဲ့ local machine တွင် install လုပ်ပါ၊ ထို့နောက် ဒီ repo ရဲ့ root folder တွင် `docsify serve` ကို ရိုက်ထည့်ပါ။ Website ကို သင့်ရဲ့ localhost: `localhost:3000` တွင် port 3000 မှာ လည်ပတ်ပါမည်။ +ဒီစာရွက်စာတမ်းကို [Docsify](https://docsify.js.org/#/) အသုံးပြု၍ အော့ဖ်လိုင်းတွင် လည်ပတ်နိုင်ပါသည်။ ဒီ repo ကို Fork လုပ်ပြီး [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) ကို သင့်ရဲ့ local စက်ပေါ်တွင် install လုပ်ပါ၊ ထို့နောက် ဒီ repo ၏ root folder တွင် `docsify serve` ကို ရိုက်ထည့်ပါ။ ဝက်ဘ်ဆိုက်ကို သင့် localhost ၏ port 3000 တွင် လည်ပတ်ပါမည် - `localhost:3000`။ ## PDFs -လင့်များပါရှိသော သင်ခန်းစာ PDF ကို [ဒီမှာ](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) ရှာပါ။ +လင့်ခ်များပါဝင်သော သင်ရိုးညွှန်းတစ်ခု၏ pdf ကို [ဒီမှာ](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) ရှာပါ။ -## 🎒 အခြားသင်ခန်းစာများ +## 🎒 အခြားသင်တန်းများ -ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည် အခြားသင်ခန်းစာများကို ထုတ်လုပ်ပါသည်! စစ်ဆေးပါ: +ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည် အခြားသင်တန်းများကိုလည်း ထုတ်လုပ်ပါသည်! စစ်ဆေးပါ: - ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -166,7 +167,7 @@ Docsify ကိုအသုံးပြု၍ ဒီစာရွက်စာတ [![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Generative AI Series [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -174,34 +175,37 @@ Docsify ကိုအသုံးပြု၍ ဒီစာရွက်စာတ [![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Core Learning -[![ML သင်ခန်းစာများ](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science သင်ခန်းစာများ](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI သင်ခန်းစာများ](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cybersecurity သင်ခန်းစာများ](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web Development သင်ခန်းစာများ](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT သင်ခန်းစာများ](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR Development သင်ခန်းစာများ](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot စီးရီး -[![AI Paired Programming အတွက် Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![C#/.NET အတွက် Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Copilot Series +[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + ## အကူအညီရယူခြင်း -AI အက်ပ်များ တည်ဆောက်ရာတွင် အခက်အခဲရှိပါက သို့မဟုတ် မေးခွန်းများရှိပါက အောက်ပါလင့်ခ်တွင် ဝင်ရောက်ပါ: +AI အက်ပ်များတည်ဆောက်ရာတွင် အခက်အခဲရှိပါက သို့မဟုတ် မေးခွန်းများရှိပါက MCP အကြောင်း ဆွေးနွေးရန် သင်တန်းသားများနှင့် အတွေ့အကြုံရှိသော developer များနှင့် ပူးပေါင်းပါ။ မေးခွန်းများကို ကြိုဆိုပြီး အသိပညာများကို လွတ်လပ်စွာမျှဝေသော ပံ့ပိုးမှုရှိသော community ဖြစ်ပါသည်။ -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ထုတ်ကုန်အကြံပြုချက်များ သို့မဟုတ် တည်ဆောက်မှုအတွင်း အမှားများရှိပါက အောက်ပါလင့်ခ်တွင် ဝင်ရောက်ပါ: +ထုတ်ကုန်အကြံပြုချက်များ သို့မဟုတ် တည်ဆောက်ရာတွင် အမှားများရှိပါက အောက်ပါနေရာသို့ သွားပါ- -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **အကြောင်းကြားချက်**: -ဤစာရွက်စာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှုအတွက် ကြိုးစားနေသော်လည်း အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်မှုများတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်ကို သတိပြုပါ။ မူရင်းဘာသာစကားဖြင့် ရေးသားထားသော စာရွက်စာတမ်းကို အာဏာတရားရှိသော အရင်းအမြစ်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်ပါသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် လူက ဘာသာပြန်မှုကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်မှုကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော အလွဲအမှားများ သို့မဟုတ် အနားလွဲမှုများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် တာဝန်မယူပါ။ \ No newline at end of file +ဤစာရွက်စာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှုအတွက် ကြိုးစားနေသော်လည်း အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်မှုများတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်ကို သတိပြုပါ။ မူရင်းဘာသာစကားဖြင့် ရေးသားထားသော စာရွက်စာတမ်းကို အာဏာတရားရှိသော အရင်းအမြစ်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်ပါသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် လူ့ဘာသာပြန်ပညာရှင်များကို အသုံးပြုရန် အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်မှုကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော အလွဲအမှားများ သို့မဟုတ် အနားလွဲမှုများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် တာဝန်မယူပါ။ + \ No newline at end of file diff --git a/translations/ne/README.md b/translations/ne/README.md index 4683f3ca3..eaba18884 100644 --- a/translations/ne/README.md +++ b/translations/ne/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[अरबी](../ar/README.md) | [बंगाली](../bn/README.md) | [बुल्गेरियन](../bg/README.md) | [बर्मेली (म्यानमार)](../my/README.md) | [चिनियाँ (सरलीकृत)](../zh/README.md) | [चिनियाँ (पारम्परिक, हङकङ)](../hk/README.md) | [चिनियाँ (पारम्परिक, मकाउ)](../mo/README.md) | [चिनियाँ (पारम्परिक, ताइवान)](../tw/README.md) | [क्रोएसियन](../hr/README.md) | [चेक](../cs/README.md) | [डेनिश](../da/README.md) | [डच](../nl/README.md) | [एस्टोनियन](../et/README.md) | [फिनिश](../fi/README.md) | [फ्रान्सेली](../fr/README.md) | [जर्मन](../de/README.md) | [ग्रीक](../el/README.md) | [हिब्रू](../he/README.md) | [हिन्दी](../hi/README.md) | [हंगेरीयन](../hu/README.md) | [इन्डोनेसियन](../id/README.md) | [इटालियन](../it/README.md) | [जापानी](../ja/README.md) | [कोरियन](../ko/README.md) | [लिथुआनियन](../lt/README.md) | [मलय](../ms/README.md) | [मराठी](../mr/README.md) | [नेपाली](./README.md) | [नर्वेजियन](../no/README.md) | [फारसी (फारसी)](../fa/README.md) | [पोलिश](../pl/README.md) | [पोर्चुगिज (ब्राजिल)](../br/README.md) | [पोर्चुगिज (पोर्चुगल)](../pt/README.md) | [पञ्जाबी (गुरमुखी)](../pa/README.md) | [रोमानियन](../ro/README.md) | [रुसी](../ru/README.md) | [सर्बियन (सिरिलिक)](../sr/README.md) | [स्लोभाक](../sk/README.md) | [स्लोभेनियन](../sl/README.md) | [स्पेनिश](../es/README.md) | [स्वाहिली](../sw/README.md) | [स्विडिश](../sv/README.md) | [टागालोग (फिलिपिनो)](../tl/README.md) | [तमिल](../ta/README.md) | [थाई](../th/README.md) | [टर्किश](../tr/README.md) | [युक्रेनीयन](../uk/README.md) | [उर्दु](../ur/README.md) | [भियतनामी](../vi/README.md) +[अरबी](../ar/README.md) | [बंगाली](../bn/README.md) | [बुल्गेरियन](../bg/README.md) | [बर्मेली (म्यानमार)](../my/README.md) | [चिनियाँ (सरलीकृत)](../zh/README.md) | [चिनियाँ (पारम्परिक, हङकङ)](../hk/README.md) | [चिनियाँ (पारम्परिक, मकाउ)](../mo/README.md) | [चिनियाँ (पारम्परिक, ताइवान)](../tw/README.md) | [क्रोएसियन](../hr/README.md) | [चेक](../cs/README.md) | [डेनिश](../da/README.md) | [डच](../nl/README.md) | [एस्टोनियन](../et/README.md) | [फिनिश](../fi/README.md) | [फ्रान्सेली](../fr/README.md) | [जर्मन](../de/README.md) | [ग्रीक](../el/README.md) | [हिब्रू](../he/README.md) | [हिन्दी](../hi/README.md) | [हंगेरीयन](../hu/README.md) | [इन्डोनेसियन](../id/README.md) | [इटालियन](../it/README.md) | [जापानी](../ja/README.md) | [कोरियन](../ko/README.md) | [लिथुआनियन](../lt/README.md) | [मलय](../ms/README.md) | [मराठी](../mr/README.md) | [नेपाली](./README.md) | [नाइजेरियन पिड्जिन](../pcm/README.md) | [नर्वेजियन](../no/README.md) | [फारसी (फारसी)](../fa/README.md) | [पोलिश](../pl/README.md) | [पोर्चुगिज (ब्राजिल)](../br/README.md) | [पोर्चुगिज (पोर्चुगल)](../pt/README.md) | [पञ्जाबी (गुरमुखी)](../pa/README.md) | [रोमानियन](../ro/README.md) | [रुसी](../ru/README.md) | [सर्बियन (सिरिलिक)](../sr/README.md) | [स्लोभाक](../sk/README.md) | [स्लोभेनियन](../sl/README.md) | [स्पेनिश](../es/README.md) | [स्वाहिली](../sw/README.md) | [स्विडिश](../sv/README.md) | [टागालोग (फिलिपिनो)](../tl/README.md) | [तमिल](../ta/README.md) | [थाई](../th/README.md) | [टर्किश](../tr/README.md) | [युक्रेनीयन](../uk/README.md) | [उर्दु](../ur/README.md) | [भियतनामी](../vi/README.md) #### हाम्रो समुदायमा सामेल हुनुहोस् -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -हामीसँग AI सिक्ने शृंखला चलिरहेको छ, थप जान्न र हामीसँग सामेल हुन [AI सिक्ने शृंखला](https://aka.ms/learnwithai/discord) मा १८ - ३० सेप्टेम्बर, २०२५ मा सामेल हुनुहोस्। तपाईंले डेटा विज्ञानको लागि GitHub Copilot प्रयोग गर्ने टिप्स र ट्रिक्स पाउनुहुनेछ। +हामीसँग AI सिक्ने शृंखला चलिरहेको छ, थप जान्न र हामीसँग सामेल हुन [AI सिक्ने शृंखला](https://aka.ms/learnwithai/discord) मा १८ - ३० सेप्टेम्बर, २०२५ सम्म। तपाईंले डेटा साइन्सका लागि GitHub Copilot प्रयोग गर्ने टिप्स र ट्रिक्स पाउनुहुनेछ। ![AI सिक्ने शृंखला](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.ne.png) @@ -37,9 +37,9 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: > 🌍 विश्व संस्कृतिहरूको माध्यमबाट मेसिन लर्निङ अन्वेषण गर्दा विश्वभर यात्रा गर्नुहोस् 🌍 -Microsoft का Cloud Advocates ले **मेसिन लर्निङ** सम्बन्धी १२ हप्ताको, २६ पाठहरूको पाठ्यक्रम प्रदान गर्न पाउँदा खुशी छन्। यस पाठ्यक्रममा, तपाईंले कहिलेकाहीं **क्लासिक मेसिन लर्निङ** भनिने विषयबारे सिक्नुहुनेछ, मुख्यतया Scikit-learn लाई पुस्तकालयको रूपमा प्रयोग गर्दै र गहिरो सिकाइलाई टाढा राख्दै, जुन हाम्रो [AI for Beginners' पाठ्यक्रम](https://aka.ms/ai4beginners) मा समेटिएको छ। यी पाठहरूलाई हाम्रो ['Data Science for Beginners' पाठ्यक्रम](https://aka.ms/ds4beginners) सँग पनि जोड्नुहोस्। +Microsoft का Cloud Advocates ले **मेसिन लर्निङ** सम्बन्धी १२ हप्ताको, २६ पाठहरूको पाठ्यक्रम प्रदान गर्न पाउँदा खुशी छन्। यस पाठ्यक्रममा, तपाईंले कहिलेकाहीं **क्लासिक मेसिन लर्निङ** भनिने विषयबारे सिक्नुहुनेछ, मुख्य रूपमा Scikit-learn लाई पुस्तकालयको रूपमा प्रयोग गर्दै र गहिरो सिकाइलाई टाढा राख्दै, जुन हाम्रो [सुरुवातकर्ताहरूका लागि AI पाठ्यक्रम](https://aka.ms/ai4beginners) मा समेटिएको छ। यी पाठहरूलाई हाम्रो ['सुरुवातकर्ताहरूका लागि डेटा साइन्स पाठ्यक्रम'](https://aka.ms/ds4beginners) सँग पनि जोड्नुहोस्! -हामीसँग विश्वभर यात्रा गर्नुहोस् जब हामी यी क्लासिक प्रविधिहरूलाई विश्वका विभिन्न क्षेत्रहरूको डेटा लागू गर्छौं। प्रत्येक पाठमा पाठ अघि र पछि क्विजहरू, पाठ पूरा गर्नका लागि लिखित निर्देशनहरू, समाधान, असाइनमेन्ट, र थप समावेश छन्। हाम्रो परियोजना-आधारित शिक्षाशास्त्रले तपाईंलाई निर्माण गर्दा सिक्न अनुमति दिन्छ, नयाँ सीपहरू 'टिक्न' को लागि प्रमाणित तरिका। +हामीसँग विश्वभर यात्रा गर्नुहोस् जब हामी यी क्लासिक प्रविधिहरूलाई विश्वका विभिन्न क्षेत्रहरूबाट डेटा लागू गर्छौं। प्रत्येक पाठमा पाठ अघि र पछि क्विजहरू, पाठ पूरा गर्नका लागि लिखित निर्देशनहरू, समाधान, असाइनमेन्ट, र थप समावेश छन्। हाम्रो परियोजना-आधारित शिक्षण विधिले तपाईंलाई निर्माण गर्दा सिक्न अनुमति दिन्छ, नयाँ सीपहरू 'टिक्न' को लागि प्रमाणित तरिका। **✍️ हाम्रो लेखकहरूलाई हार्दिक धन्यवाद** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu र Amy Boyd @@ -57,9 +57,9 @@ Microsoft का Cloud Advocates ले **मेसिन लर्निङ** > [यस पाठ्यक्रमका लागि सबै अतिरिक्त स्रोतहरू हाम्रो Microsoft Learn संग्रहमा फेला पार्नुहोस्](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **मदत चाहिन्छ?** हाम्रो [समस्या समाधान मार्गदर्शिका](TROUBLESHOOTING.md) हेर्नुहोस् स्थापना, सेटअप, र पाठहरू चलाउने सामान्य समस्याहरूको समाधानका लागि। +> 🔧 **मद्दत चाहिन्छ?** हाम्रो [समस्या समाधान मार्गदर्शिका](TROUBLESHOOTING.md) हेर्नुहोस् स्थापना, सेटअप, र पाठहरू चलाउने सामान्य समस्याहरूको समाधानका लागि। -**[विद्यार्थीहरू](https://aka.ms/student-page)**, यो पाठ्यक्रम प्रयोग गर्न, सम्पूर्ण रिपोजिटरीलाई आफ्नो GitHub खातामा Fork गर्नुहोस् र अभ्यासहरू आफैं वा समूहसँग पूरा गर्नुहोस्: +**[विद्यार्थीहरू](https://aka.ms/student-page)**, यस पाठ्यक्रमलाई प्रयोग गर्न, सम्पूर्ण रिपोजिटरीलाई आफ्नो GitHub खातामा Fork गर्नुहोस् र अभ्यासहरू आफैं वा समूहसँग पूरा गर्नुहोस्: - पाठ अघि क्विजबाट सुरु गर्नुहोस्। - पाठ पढ्नुहोस् र गतिविधिहरू पूरा गर्नुहोस्, प्रत्येक ज्ञान जाँचमा रोक्दै र विचार गर्दै। @@ -67,25 +67,25 @@ Microsoft का Cloud Advocates ले **मेसिन लर्निङ** - पाठ पछि क्विज लिनुहोस्। - चुनौती पूरा गर्नुहोस्। - असाइनमेन्ट पूरा गर्नुहोस्। -- पाठ समूह पूरा गरेपछि, [चर्चा बोर्ड](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) मा जानुहोस् र "ठूलो स्वरमा सिक्नुहोस्" उपयुक्त PAT रब्रीक भरेर। 'PAT' भनेको प्रगति मूल्यांकन उपकरण हो जुन तपाईंले आफ्नो सिकाइलाई अगाडि बढाउन रब्रीक भर्नुहुन्छ। हामी सँगै सिक्न सकौं भनेर तपाईं अन्य PAT हरूमा प्रतिक्रिया दिन सक्नुहुन्छ। +- पाठ समूह पूरा गरेपछि, [चर्चा बोर्ड](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) मा जानुहोस् र "ठूलो स्वरमा सिक्नुहोस्" उपयुक्त PAT रुब्रिक भरेर। 'PAT' प्रगति मूल्यांकन उपकरण हो जुन तपाईंले आफ्नो सिकाइलाई अगाडि बढाउन रुब्रिक भर्नुहुन्छ। हामी सँगै सिक्न सकौं भनेर तपाईं अन्य PATs मा प्रतिक्रिया दिन पनि सक्नुहुन्छ। -> थप अध्ययनको लागि, हामी यी [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) मोड्युलहरू र सिकाइ मार्गहरू पालना गर्न सिफारिस गर्छौं। +> थप अध्ययनका लागि, हामी यी [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) मोड्युलहरू र सिकाइ मार्गहरू पालना गर्न सिफारिस गर्छौं। -**शिक्षकहरू**, हामीले [केही सुझावहरू समावेश गरेका छौं](for-teachers.md) यो पाठ्यक्रम कसरी प्रयोग गर्ने। +**शिक्षकहरू**, हामीले [केही सुझावहरू समावेश गरेका छौं](for-teachers.md) यस पाठ्यक्रमलाई कसरी प्रयोग गर्ने। --- ## भिडियो वाकथ्रूहरू -केही पाठहरू छोटो भिडियोको रूपमा उपलब्ध छन्। तपाईं यी सबै पाठहरूमा इन-लाइन फेला पार्न सक्नुहुन्छ, वा [Microsoft Developer YouTube च्यानलमा ML for Beginners प्लेलिस्ट](https://aka.ms/ml-beginners-videos) मा तलको छविमा क्लिक गरेर। +केही पाठहरू छोटो रूप भिडियोको रूपमा उपलब्ध छन्। तपाईं यी सबै पाठहरूमा इन-लाइन फेला पार्न सक्नुहुन्छ, वा [Microsoft Developer YouTube च्यानलमा ML for Beginners प्लेलिस्ट](https://aka.ms/ml-beginners-videos) मा क्लिक गरेर तलको छवि हेर्न सक्नुहुन्छ। -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.ne.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![सुरुवातकर्ताहरूका लागि ML ब्यानर](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.ne.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## टोलीलाई भेट्नुहोस् -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![प्रोमो भिडियो](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif द्वारा** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) @@ -93,13 +93,13 @@ Microsoft का Cloud Advocates ले **मेसिन लर्निङ** --- -## शिक्षाशास्त्र +## शिक्षण विधि -हामीले यो पाठ्यक्रम निर्माण गर्दा दुई शिक्षाशास्त्रीय सिद्धान्तहरू रोजेका छौं: सुनिश्चित गर्नु कि यो **परियोजना-आधारित** हो र यसमा **बारम्बार क्विजहरू** समावेश छन्। यसबाहेक, यो पाठ्यक्रममा एक सामान्य **थिम** छ जसले यसलाई एकता दिन्छ। +हामीले यो पाठ्यक्रम निर्माण गर्दा दुई शिक्षण सिद्धान्तहरू रोजेका छौं: सुनिश्चित गर्नु कि यो **परियोजना-आधारित** हो र यसमा **बारम्बार क्विजहरू** समावेश छन्। यसबाहेक, यो पाठ्यक्रममा एक सामान्य **थिम** छ जसले यसलाई एकता दिन्छ। -सामग्री परियोजनाहरूको साथ मेल खाने सुनिश्चित गरेर, प्रक्रिया विद्यार्थीहरूको लागि थप आकर्षक बनाइन्छ र अवधारणाहरूको प्रतिधारण बढाइन्छ। यसबाहेक, कक्षाको अघि कम-जोखिमको क्विजले विद्यार्थीलाई विषय सिक्नको लागि उद्देश्य सेट गर्दछ, जबकि कक्षाको पछि दोस्रो क्विजले थप प्रतिधारण सुनिश्चित गर्दछ। यो पाठ्यक्रम लचिलो र रमाइलो बनाउन डिजाइन गरिएको थियो र पूर्ण वा आंशिक रूपमा लिन सकिन्छ। परियोजनाहरू साना सुरु हुन्छन् र १२ हप्ताको चक्रको अन्त्यसम्ममा क्रमशः जटिल बन्छन्। यो पाठ्यक्रममा ML को वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगहरूमा एक पोस्टस्क्रिप्ट पनि समावेश छ, जुन अतिरिक्त क्रेडिटको रूपमा वा छलफलको आधारको रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। +सामग्री परियोजनाहरूसँग मेल खाने सुनिश्चित गरेर, प्रक्रिया विद्यार्थीहरूका लागि थप आकर्षक बनाइन्छ र अवधारणाहरूको प्रतिधारण बढाइन्छ। यसबाहेक, कक्षाको अघि कम-जोखिमको क्विजले विद्यार्थीलाई विषय सिक्नको लागि उद्देश्य सेट गर्दछ, जबकि कक्षापछि दोस्रो क्विजले थप प्रतिधारण सुनिश्चित गर्दछ। यो पाठ्यक्रम लचिलो र रमाइलो बनाउन डिजाइन गरिएको थियो र पूर्ण वा आंशिक रूपमा लिन सकिन्छ। परियोजनाहरू साना सुरु हुन्छन् र १२ हप्ताको चक्रको अन्त्यसम्ममा क्रमशः जटिल बन्छन्। यो पाठ्यक्रममा ML को वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगहरूमा एक पोस्टस्क्रिप्ट पनि समावेश छ, जसलाई अतिरिक्त क्रेडिटको रूपमा वा छलफलको आधारको रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। -> हाम्रो [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), र [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) दिशानिर्देशहरू फेला पार्नुहोस्। हामी तपाईंको रचनात्मक प्रतिक्रिया स्वागत गर्दछौं! +> हाम्रो [आचार संहिता](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान](CONTRIBUTING.md), [अनुवाद](TRANSLATIONS.md), र [समस्या समाधान](TROUBLESHOOTING.md) दिशानिर्देशहरू फेला पार्नुहोस्। हामी तपाईंको रचनात्मक प्रतिक्रिया स्वागत गर्दछौं! ## प्रत्येक पाठमा समावेश छ @@ -108,104 +108,107 @@ Microsoft का Cloud Advocates ले **मेसिन लर्निङ** - भिडियो वाकथ्रू (केही पाठहरू मात्र) - [पाठ अघि वार्मअप क्विज](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - लिखित पाठ -- परियोजना-आधारित पाठहरूको लागि, परियोजना कसरी निर्माण गर्ने चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका -- ज्ञान जाँचहरू +- परियोजना-आधारित पाठहरूको लागि, परियोजना निर्माण गर्ने चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका +- ज्ञान जाँच - एक चुनौती - पूरक पढाइ - असाइनमेन्ट - [पाठ पछि क्विज](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **भाषाहरूको बारेमा नोट**: यी पाठहरू मुख्यतया Python मा लेखिएका छन्, तर धेरै R मा पनि उपलब्ध छन्। R पाठ पूरा गर्न, `/solution` फोल्डरमा जानुहोस् र R पाठहरू खोज्नुहोस्। तिनीहरूमा .rmd एक्सटेन्सन समावेश छ जसले **R Markdown** फाइललाई प्रतिनिधित्व गर्दछ जुन `Markdown document` मा `code chunks` (R वा अन्य भाषाहरूको) र `YAML header` (PDF जस्ता आउटपुटहरूलाई कसरी ढाँचा बनाउने भनेर मार्गदर्शन गर्ने) को समावेशको रूपमा सरल रूपमा परिभाषित गर्न सकिन्छ। यसरी, यो डेटा विज्ञानको लागि एक उदाहरणीय लेखन फ्रेमवर्कको रूपमा सेवा गर्दछ किनभने यसले तपाईंलाई आफ्नो कोड, यसको आउटपुट, र तपाईंको विचारहरूलाई Markdown मा लेख्न अनुमति दिन्छ। यसबाहेक, R Markdown दस्तावेजहरू PDF, HTML, वा Word जस्ता आउटपुट ढाँचाहरूमा प्रस्तुत गर्न सकिन्छ। +> **भाषाहरूको बारेमा नोट**: यी पाठहरू मुख्य रूपमा Python मा लेखिएका छन्, तर धेरै R मा पनि उपलब्ध छन्। R पाठ पूरा गर्न, `/solution` फोल्डरमा जानुहोस् र R पाठहरू खोज्नुहोस्। तिनीहरूमा .rmd एक्सटेन्सन समावेश छ जसले **R Markdown** फाइललाई प्रतिनिधित्व गर्दछ जुन `Markdown दस्तावेज` मा `कोड चंक्स` (R वा अन्य भाषाहरूको) र `YAML हेडर` (जसले PDF जस्ता आउटपुटहरूलाई कसरी ढाँचा बनाउने भनेर मार्गदर्शन गर्दछ) को एम्बेडिङको रूपमा सरल रूपमा परिभाषित गर्न सकिन्छ। यसरी, यो डेटा साइन्सको लागि एक उदाहरणीय लेखन फ्रेमवर्कको रूपमा सेवा गर्दछ किनभने यसले तपाईंलाई आफ्नो कोड, यसको आउटपुट, र तपाईंको विचारहरूलाई Markdown मा लेख्न अनुमति दिन्छ। यसबाहेक, R Markdown दस्तावेजहरू PDF, HTML, वा Word जस्ता आउटपुट ढाँचाहरूमा प्रस्तुत गर्न सकिन्छ। -> **क्विजहरूको बारेमा नोट**: सबै क्विजहरू [Quiz App फोल्डर](../../quiz-app) मा समावेश छन्, कुल ५२ क्विजहरू तीन प्रश्नहरू प्रत्येक। तिनीहरू पाठहरू भित्रबाट लिंक गरिएका छन् तर क्विज एपलाई स्थानीय रूपमा चलाउन सकिन्छ; `quiz-app` फोल्डरमा निर्देशन पालना गरेर स्थानीय रूपमा होस्ट गर्नुहोस् वा Azure मा तैनात गर्नुहोस्। +> **क्विजहरूको बारेमा नोट**: सबै क्विजहरू [Quiz App फोल्डर](../../quiz-app) मा समावेश छन्, कुल ५२ क्विजहरू तीन प्रश्नहरू प्रत्येक। तिनीहरू पाठहरू भित्रबाट लिंक गरिएका छन् तर क्विज एपलाई स्थानीय रूपमा चलाउन सकिन्छ; `quiz-app` फोल्डरमा निर्देशनहरू पालना गरेर स्थानीय रूपमा होस्ट गर्नुहोस् वा Azure मा तैनात गर्नुहोस्। -| पाठ संख्या | विषय | पाठ समूह | सिकाइ उद्देश्य | लिंक गरिएको पाठ | लेखक | +| पाठ संख्या | विषय | पाठ समूह | सिक्ने उद्देश्य | लिंक गरिएको पाठ | लेखक | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | मेसिन लर्निङको परिचय | [Introduction](1-Introduction/README.md) | मेसिन लर्निङको आधारभूत अवधारणाहरू सिक्नुहोस् | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | मुहम्मद | -| 02 | मेसिन लर्निङको इतिहास | [Introduction](1-Introduction/README.md) | यस क्षेत्रको इतिहास सिक्नुहोस् | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | जेन र एमी | -| 03 | निष्पक्षता र मेसिन लर्निङ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | निष्पक्षताको वरिपरि रहेका महत्वपूर्ण दार्शनिक मुद्दाहरू के हुन् जुन विद्यार्थीहरूले ML मोडेल निर्माण र प्रयोग गर्दा विचार गर्नुपर्छ? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | तोमोमी | -| 04 | मेसिन लर्निङका प्रविधिहरू | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ML अनुसन्धानकर्ताहरूले ML मोडेल निर्माण गर्न के प्रविधिहरू प्रयोग गर्छन्? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | क्रिस र जेन | +| 02 | मेसिन लर्निङको इतिहास | [Introduction](1-Introduction/README.md) | यस क्षेत्रको इतिहासबारे जान्नुहोस् | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | जेन र एमी | +| 03 | निष्पक्षता र मेसिन लर्निङ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | निष्पक्षतासँग सम्बन्धित महत्त्वपूर्ण दार्शनिक मुद्दाहरू के हुन् जुन विद्यार्थीहरूले ML मोडेल निर्माण र प्रयोग गर्दा विचार गर्नुपर्छ? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | तोमोमी | +| 04 | मेसिन लर्निङका प्रविधिहरू | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ML अनुसन्धानकर्ताहरूले ML मोडेल निर्माण गर्न कुन प्रविधिहरू प्रयोग गर्छन्? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | क्रिस र जेन | | 05 | रिग्रेसनको परिचय | [Regression](2-Regression/README.md) | रिग्रेसन मोडेलहरूको लागि Python र Scikit-learn प्रयोग गर्न सुरु गर्नुहोस् | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | जेन • एरिक वान्जाउ | -| 06 | उत्तर अमेरिकी कद्दूको मूल्य 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ML को तयारीको लागि डेटा दृश्य र सफा गर्नुहोस् | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | जेन • एरिक वान्जाउ | -| 07 | उत्तर अमेरिकी कद्दूको मूल्य 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | रेखीय र बहुपद रिग्रेसन मोडेल निर्माण गर्नुहोस् | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | जेन र दिमित्री • एरिक वान्जाउ | +| 06 | उत्तर अमेरिकी कद्दूको मूल्य 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ML को तयारीको लागि डेटा भिजुअलाइज र सफा गर्नुहोस् | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | जेन • एरिक वान्जाउ | +| 07 | उत्तर अमेरिकी कद्दूको मूल्य 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | रेखीय र बहुपद रिग्रेसन मोडेलहरू निर्माण गर्नुहोस् | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | जेन र दिमित्री • एरिक वान्जाउ | | 08 | उत्तर अमेरिकी कद्दूको मूल्य 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | एक लजिस्टिक रिग्रेसन मोडेल निर्माण गर्नुहोस् | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | जेन • एरिक वान्जाउ | -| 09 | वेब एप्लिकेशन 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | आफ्नो प्रशिक्षित मोडेल प्रयोग गर्न वेब एप्लिकेशन निर्माण गर्नुहोस् | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | जेन | -| 10 | वर्गीकरणको परिचय | [Classification](4-Classification/README.md) | आफ्नो डेटा सफा गर्नुहोस्, तयार गर्नुहोस्, र दृश्य बनाउनुहोस्; वर्गीकरणको परिचय | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | जेन र क्यासी • एरिक वान्जाउ | +| 09 | वेब एप्लिकेसन 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | तपाईंको प्रशिक्षित मोडेल प्रयोग गर्न वेब एप्लिकेसन निर्माण गर्नुहोस् | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | जेन | +| 10 | वर्गीकरणको परिचय | [Classification](4-Classification/README.md) | तपाईंको डेटा सफा गर्नुहोस्, तयारी गर्नुहोस्, र भिजुअलाइज गर्नुहोस्; वर्गीकरणको परिचय | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | जेन र क्यासी • एरिक वान्जाउ | | 11 | स्वादिष्ट एशियाली र भारतीय परिकार 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | वर्गीकरणकर्ताहरूको परिचय | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | जेन र क्यासी • एरिक वान्जाउ | | 12 | स्वादिष्ट एशियाली र भारतीय परिकार 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | थप वर्गीकरणकर्ताहरू | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | जेन र क्यासी • एरिक वान्जाउ | -| 13 | स्वादिष्ट एशियाली र भारतीय परिकार 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | आफ्नो मोडेल प्रयोग गरेर एक सिफारिस वेब एप्लिकेशन निर्माण गर्नुहोस् | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | जेन | -| 14 | क्लस्टरिङको परिचय | [Clustering](5-Clustering/README.md) | आफ्नो डेटा सफा गर्नुहोस्, तयार गर्नुहोस्, र दृश्य बनाउनुहोस्; क्लस्टरिङको परिचय | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | जेन • एरिक वान्जाउ | -| 15 | नाइजेरियन संगीतको रुचि अन्वेषण 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | K-Means क्लस्टरिङ विधि अन्वेषण गर्नुहोस् | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | जेन • एरिक वान्जाउ | -| 16 | प्राकृतिक भाषा प्रशोधनको परिचय ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | NLP को आधारभूत कुरा सिक्नुहोस् र एक साधारण बोट निर्माण गर्नुहोस् | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | स्टेफन | -| 17 | सामान्य NLP कार्यहरू ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | भाषाको संरचनासँग सम्बन्धित सामान्य कार्यहरू बुझेर आफ्नो NLP ज्ञानलाई गहिरो बनाउनुहोस् | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | स्टेफन | -| 18 | अनुवाद र भावना विश्लेषण ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | जेन अस्टेनसँग अनुवाद र भावना विश्लेषण | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | स्टेफन | -| 19 | युरोपका रोमान्टिक होटलहरू ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | होटल समीक्षासँग भावना विश्लेषण 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | स्टेफन | -| 20 | युरोपका रोमान्टिक होटलहरू ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | होटल समीक्षासँग भावना विश्लेषण 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | स्टेफन | +| 13 | स्वादिष्ट एशियाली र भारतीय परिकार 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | तपाईंको मोडेल प्रयोग गरेर सिफारिस गर्ने वेब एप्लिकेसन निर्माण गर्नुहोस् | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | जेन | +| 14 | क्लस्टरिङको परिचय | [Clustering](5-Clustering/README.md) | तपाईंको डेटा सफा गर्नुहोस्, तयारी गर्नुहोस्, र भिजुअलाइज गर्नुहोस्; क्लस्टरिङको परिचय | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | जेन • एरिक वान्जाउ | +| 15 | नाइजेरियाली संगीत स्वादहरूको अन्वेषण 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | K-Means क्लस्टरिङ विधिको अन्वेषण गर्नुहोस् | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | जेन • एरिक वान्जाउ | +| 16 | प्राकृतिक भाषा प्रशोधनको परिचय ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | NLP को आधारभूत कुरा सिक्नुहोस् र एउटा साधारण बोट निर्माण गर्नुहोस् | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | स्टेफन | +| 17 | सामान्य NLP कार्यहरू ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | भाषाको संरचनासँग काम गर्दा आवश्यक सामान्य कार्यहरू बुझेर तपाईंको NLP ज्ञानलाई गहिरो बनाउनुहोस् | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | स्टेफन | +| 18 | अनुवाद र भावना विश्लेषण ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | जेन अस्टिनसँग अनुवाद र भावना विश्लेषण | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | स्टेफन | +| 19 | युरोपका रोमान्टिक होटलहरू ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | होटल समीक्षाहरूको भावना विश्लेषण 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | स्टेफन | +| 20 | युरोपका रोमान्टिक होटलहरू ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | होटल समीक्षाहरूको भावना विश्लेषण 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | स्टेफन | | 21 | समय श्रृंखला पूर्वानुमानको परिचय | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | समय श्रृंखला पूर्वानुमानको परिचय | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | फ्रान्सेस्का | -| 22 | ⚡️ विश्व ऊर्जा प्रयोग ⚡️ - ARIMA संग समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA संग समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | फ्रान्सेस्का | -| 23 | ⚡️ विश्व ऊर्जा प्रयोग ⚡️ - SVR संग समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | सपोर्ट भेक्टर रिग्रेसर संग समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | अनिर्बान | -| 24 | सुदृढीकरण शिक्षाको परिचय | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning संग सुदृढीकरण शिक्षाको परिचय | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | दिमित्री | -| 25 | पिटरलाई भेडिया बाट बचाउनुहोस्! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | सुदृढीकरण शिक्षाको जिम | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | दिमित्री | -| Postscript | वास्तविक संसारको ML परिदृश्य र अनुप्रयोग | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | शास्त्रीय ML को रोचक र खुलासा गर्ने वास्तविक संसारको अनुप्रयोग | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | टिम | -| Postscript | RAI ड्यासबोर्ड प्रयोग गरेर ML मा मोडेल डिबगिंग | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | जिम्मेवार AI ड्यासबोर्ड कम्पोनेन्टहरू प्रयोग गरेर मेसिन लर्निङमा मोडेल डिबगिंग | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | रुथ याकुब | +| 22 | ⚡️ विश्व ऊर्जा प्रयोग ⚡️ - ARIMA सँग समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA सँग समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | फ्रान्सेस्का | +| 23 | ⚡️ विश्व ऊर्जा प्रयोग ⚡️ - SVR सँग समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | सपोर्ट भेक्टर रिग्रेसर सँग समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | अनिर्बान | +| 24 | सुदृढीकरण शिक्षाको परिचय | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning सँग सुदृढीकरण शिक्षाको परिचय | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | दिमित्री | +| 25 | पिटरलाई ब्वाँसोबाट बचाउनुहोस्! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | सुदृढीकरण शिक्षण जिम | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | दिमित्री | +| Postscript | वास्तविक संसारका ML परिदृश्य र अनुप्रयोग | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | शास्त्रीय ML का रोचक र खुलासा गर्ने वास्तविक संसारका अनुप्रयोग | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | टोली | +| Postscript | RAI ड्यासबोर्ड प्रयोग गरेर ML मोडेल डिबगिङ | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | जिम्मेवार AI ड्यासबोर्ड कम्पोनेन्टहरू प्रयोग गरेर मेसिन लर्निङमा मोडेल डिबगिङ | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | रूथ याकुब | -> [यस कोर्सको लागि Microsoft Learn संग्रहमा सबै अतिरिक्त स्रोतहरू फेला पार्नुहोस्](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [यस पाठ्यक्रमका सबै अतिरिक्त स्रोतहरू हाम्रो Microsoft Learn संग्रहमा फेला पार्नुहोस्](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## अफलाइन पहुँच -तपाईं [Docsify](https://docsify.js.org/#/) प्रयोग गरेर यो दस्तावेज अफलाइन चलाउन सक्नुहुन्छ। यो रिपो फोर्क गर्नुहोस्, आफ्नो स्थानीय मेसिनमा [Docsify स्थापना गर्नुहोस्](https://docsify.js.org/#/quickstart), र त्यसपछि यो रिपोको मूल फोल्डरमा `docsify serve` टाइप गर्नुहोस्। वेबसाइट तपाईंको localhost मा पोर्ट 3000 मा सेवा हुनेछ: `localhost:3000`। +तपाईं [Docsify](https://docsify.js.org/#/) प्रयोग गरेर यो दस्तावेज अफलाइन चलाउन सक्नुहुन्छ। यो रिपोजिटरी फोर्क गर्नुहोस्, तपाईंको स्थानीय मेसिनमा [Docsify स्थापना गर्नुहोस्](https://docsify.js.org/#/quickstart), र त्यसपछि यस रिपोजिटरीको मूल फोल्डरमा `docsify serve` टाइप गर्नुहोस्। वेबसाइट तपाईंको localhost मा पोर्ट 3000 मा सेवा गरिनेछ: `localhost:3000`। ## PDFs लिङ्कसहितको पाठ्यक्रमको PDF [यहाँ](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) फेला पार्नुहोस्। -## 🎒 अन्य कोर्सहरू +## 🎒 अन्य पाठ्यक्रमहरू -हाम्रो टिमले अन्य कोर्सहरू उत्पादन गर्दछ! हेर्नुहोस्: +हाम्रो टोलीले अन्य पाठ्यक्रमहरू पनि उत्पादन गर्दछ! हेर्नुहोस्: -### Azure / Edge / MCP / Agents +### Azure / Edge / MCP / एजेन्टहरू [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### Generative AI Series + +### जेनेरेटिभ AI श्रृंखला [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### मुख्य सिकाइ -[![सुरुवातीका लागि मेसिन लर्निङ](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![सुरुवातीका लागि डेटा विज्ञान](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![सुरुवातीका लागि कृत्रिम बुद्धिमत्ता](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![सुरुवातीका लागि साइबर सुरक्षा](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![सुरुवातीका लागि वेब विकास](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![सुरुवातीका लागि IoT](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![सुरुवातीका लागि XR विकास](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### मुख्य शिक्षण +[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot शृंखला -[![AI जोडी प्रोग्रामिङका लागि Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![C#/.NET का लागि Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot साहसिक यात्रा](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Copilot Series +[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + -## सहयोग प्राप्त गर्ने तरिका +## सहयोग प्राप्त गर्नुहोस् -यदि तपाईं अड्किनुहुन्छ वा AI एप्स निर्माणको बारेमा कुनै प्रश्न छ भने, सामेल हुनुहोस्: +यदि तपाईं समस्यामा पर्नुहुन्छ वा AI एप्स निर्माणको बारेमा कुनै प्रश्न छ भने, अन्य सिक्नेहरू र अनुभवी विकासकर्ताहरूसँग MCP सम्बन्धी छलफलमा सामेल हुनुहोस्। यो सहयोगी समुदाय हो जहाँ प्रश्नहरू स्वागत गरिन्छ र ज्ञान स्वतन्त्र रूपमा साझा गरिन्छ। -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -यदि तपाईंलाई उत्पादनको प्रतिक्रिया दिनु छ वा निर्माणको क्रममा कुनै त्रुटि आएको छ भने, भ्रमण गर्नुहोस्: +यदि तपाईंलाई उत्पादन सम्बन्धी प्रतिक्रिया दिनु छ वा निर्माणको क्रममा त्रुटिहरू देखिन्छ भने, यहाँ जानुहोस्: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **अस्वीकरण**: -यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको छ। हामी शुद्धताको लागि प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादहरूमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छ। यसको मूल भाषा मा रहेको दस्तावेज़लाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुने छैनौं। \ No newline at end of file +यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरी अनुवाद गरिएको हो। हामी यथासम्भव शुद्धता सुनिश्चित गर्न प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादहरूमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छ। यसको मूल भाषामा रहेको मूल दस्तावेज़लाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्त्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुनेछैनौं। + \ No newline at end of file diff --git a/translations/nl/README.md b/translations/nl/README.md index 5c9d78c21..8dcaf8ea1 100644 --- a/translations/nl/README.md +++ b/translations/nl/README.md @@ -1,171 +1,168 @@ -[![GitHub licentie](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub bijdragers](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welkom](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub licentie](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub bijdragers](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welkom](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub volgers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![GitHub sterren](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![GitHub sterren](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 Ondersteuning voor meerdere talen +### 🌐 Meertalige Ondersteuning -#### Ondersteund via GitHub Action (Automatisch & Altijd Actueel) +#### Ondersteund via GitHub Action (Automatisch & Altijd Up-to-Date) -[Arabisch](../ar/README.md) | [Bengaals](../bn/README.md) | [Bulgaars](../bg/README.md) | [Birmaans (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinees (Vereenvoudigd)](../zh/README.md) | [Chinees (Traditioneel, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinees (Traditioneel, Macau)](../mo/README.md) | [Chinees (Traditioneel, Taiwan)](../tw/README.md) | [Kroatisch](../hr/README.md) | [Tsjechisch](../cs/README.md) | [Deens](../da/README.md) | [Nederlands](./README.md) | [Ests](../et/README.md) | [Fins](../fi/README.md) | [Frans](../fr/README.md) | [Duits](../de/README.md) | [Grieks](../el/README.md) | [Hebreeuws](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hongaars](../hu/README.md) | [Indonesisch](../id/README.md) | [Italiaans](../it/README.md) | [Japans](../ja/README.md) | [Koreaans](../ko/README.md) | [Litouws](../lt/README.md) | [Maleis](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalees](../ne/README.md) | [Noors](../no/README.md) | [Perzisch (Farsi)](../fa/README.md) | [Pools](../pl/README.md) | [Portugees (Brazilië)](../br/README.md) | [Portugees (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Roemeens](../ro/README.md) | [Russisch](../ru/README.md) | [Servisch (Cyrillisch)](../sr/README.md) | [Slowaaks](../sk/README.md) | [Sloveens](../sl/README.md) | [Spaans](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Zweeds](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipijns)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thais](../th/README.md) | [Turks](../tr/README.md) | [Oekraïens](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamees](../vi/README.md) +[Arabisch](../ar/README.md) | [Bengaals](../bn/README.md) | [Bulgaars](../bg/README.md) | [Birmaans (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinees (Vereenvoudigd)](../zh/README.md) | [Chinees (Traditioneel, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinees (Traditioneel, Macau)](../mo/README.md) | [Chinees (Traditioneel, Taiwan)](../tw/README.md) | [Kroatisch](../hr/README.md) | [Tsjechisch](../cs/README.md) | [Deens](../da/README.md) | [Nederlands](./README.md) | [Ests](../et/README.md) | [Fins](../fi/README.md) | [Frans](../fr/README.md) | [Duits](../de/README.md) | [Grieks](../el/README.md) | [Hebreeuws](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hongaars](../hu/README.md) | [Indonesisch](../id/README.md) | [Italiaans](../it/README.md) | [Japans](../ja/README.md) | [Koreaans](../ko/README.md) | [Litouws](../lt/README.md) | [Maleis](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalees](../ne/README.md) | [Nigeriaans Pidgin](../pcm/README.md) | [Noors](../no/README.md) | [Perzisch (Farsi)](../fa/README.md) | [Pools](../pl/README.md) | [Portugees (Brazilië)](../br/README.md) | [Portugees (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Roemeens](../ro/README.md) | [Russisch](../ru/README.md) | [Servisch (Cyrillisch)](../sr/README.md) | [Slowaaks](../sk/README.md) | [Sloveens](../sl/README.md) | [Spaans](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Zweeds](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipijns)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thais](../th/README.md) | [Turks](../tr/README.md) | [Oekraïens](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamees](../vi/README.md) -#### Word lid van onze community +#### Doe mee met onze community -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -We hebben een doorlopende Discord-serie over leren met AI. Leer meer en doe mee met ons [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) van 18 - 30 september 2025. Je krijgt tips en trucs over het gebruik van GitHub Copilot voor Data Science. +We hebben een lopende Discord-serie over leren met AI. Leer meer en doe mee via [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) van 18 - 30 september 2025. Je krijgt tips en trucs over het gebruik van GitHub Copilot voor Data Science. -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.nl.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.nl.png) -# Machine Learning voor Beginners - Een Curriculum +# Machine Learning voor Beginners - Een Curriculum -> 🌍 Reis de wereld rond terwijl we Machine Learning verkennen aan de hand van wereldculturen 🌍 +> 🌍 Reis de wereld rond terwijl we Machine Learning verkennen door middel van wereldculturen 🌍 -Cloud Advocates bij Microsoft zijn verheugd om een 12-weekse, 26-lessen curriculum aan te bieden over **Machine Learning**. In dit curriculum leer je over wat soms **klassieke machine learning** wordt genoemd, waarbij voornamelijk Scikit-learn als bibliotheek wordt gebruikt en deep learning wordt vermeden, wat wordt behandeld in ons [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners). Combineer deze lessen ook met ons ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners)! +Cloud Advocates bij Microsoft bieden met trots een 12-weekse, 26-lessen curriculum aan over **Machine Learning**. In dit curriculum leer je over wat soms **klassieke machine learning** wordt genoemd, waarbij voornamelijk Scikit-learn als bibliotheek wordt gebruikt en deep learning wordt vermeden, wat wordt behandeld in ons [AI for Beginners-curriculum](https://aka.ms/ai4beginners). Combineer deze lessen ook met ons ['Data Science for Beginners'-curriculum](https://aka.ms/ds4beginners)! -Reis met ons de wereld rond terwijl we deze klassieke technieken toepassen op gegevens uit verschillende delen van de wereld. Elke les bevat quizzen voor en na de les, geschreven instructies om de les te voltooien, een oplossing, een opdracht en meer. Onze projectgerichte aanpak stelt je in staat om te leren door te bouwen, een bewezen manier om nieuwe vaardigheden te laten beklijven. +Reis met ons mee over de wereld terwijl we deze klassieke technieken toepassen op gegevens uit veel verschillende regio's. Elke les bevat quizzen voor en na de les, geschreven instructies om de les te voltooien, een oplossing, een opdracht en meer. Onze projectgerichte aanpak stelt je in staat om te leren terwijl je bouwt, een bewezen manier om nieuwe vaardigheden te laten beklijven. -**✍️ Hartelijk dank aan onze auteurs** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu en Amy Boyd +**✍️ Hartelijke dank aan onze auteurs** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu en Amy Boyd -**🎨 Ook dank aan onze illustratoren** Tomomi Imura, Dasani Madipalli en Jen Looper +**🎨 Ook dank aan onze illustratoren** Tomomi Imura, Dasani Madipalli en Jen Looper -**🙏 Speciale dank 🙏 aan onze Microsoft Student Ambassador auteurs, reviewers en inhoudsbijdragers**, met name Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila en Snigdha Agarwal +**🙏 Speciale dank 🙏 aan onze Microsoft Student Ambassador-auteurs, reviewers en inhoudsbijdragers**, met name Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila en Snigdha Agarwal -**🤩 Extra dank aan Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi en Vidushi Gupta voor onze R-lessen!** +**🤩 Extra dank aan Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi en Vidushi Gupta voor onze R-lessen!** -# Aan de slag +# Aan de slag -Volg deze stappen: -1. **Fork de repository**: Klik op de knop "Fork" rechtsboven op deze pagina. -2. **Clone de repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Volg deze stappen: +1. **Fork de Repository**: Klik op de "Fork"-knop rechtsboven op deze pagina. +2. **Clone de Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [vind alle aanvullende bronnen voor deze cursus in onze Microsoft Learn collectie](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [vind alle aanvullende bronnen voor deze cursus in onze Microsoft Learn-collectie](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Hulp nodig?** Bekijk onze [Probleemoplossingsgids](TROUBLESHOOTING.md) voor oplossingen voor veelvoorkomende problemen met installatie, configuratie en het uitvoeren van lessen. +> 🔧 **Hulp nodig?** Bekijk onze [Probleemoplossingsgids](TROUBLESHOOTING.md) voor oplossingen voor veelvoorkomende problemen met installatie, setup en het uitvoeren van lessen. +**[Studenten](https://aka.ms/student-page)**, om dit curriculum te gebruiken, fork de hele repo naar je eigen GitHub-account en voltooi de oefeningen alleen of in een groep: -**[Studenten](https://aka.ms/student-page)**, om dit curriculum te gebruiken, fork de hele repo naar je eigen GitHub-account en voltooi de oefeningen zelf of met een groep: +- Begin met een quiz voorafgaand aan de les. +- Lees de les en voltooi de activiteiten, pauzeer en reflecteer bij elke kenniscontrole. +- Probeer de projecten te maken door de lessen te begrijpen in plaats van de oplossingscode uit te voeren; die code is echter beschikbaar in de `/solution`-mappen in elke projectgerichte les. +- Maak de quiz na de les. +- Voltooi de uitdaging. +- Voltooi de opdracht. +- Na het voltooien van een lesgroep, bezoek het [Discussieforum](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) en "leer hardop" door de juiste PAT-rubric in te vullen. Een 'PAT' is een voortgangsbeoordelingstool die je invult om je leren te bevorderen. Je kunt ook reageren op andere PAT's zodat we samen kunnen leren. -- Begin met een quiz voorafgaand aan de les. -- Lees de les en voltooi de activiteiten, pauzeer en reflecteer bij elke kenniscontrole. -- Probeer de projecten te maken door de lessen te begrijpen in plaats van de oplossingscode uit te voeren; die code is echter beschikbaar in de `/solution` mappen in elke projectgerichte les. -- Maak de quiz na de les. -- Voltooi de uitdaging. -- Voltooi de opdracht. -- Na het voltooien van een lesgroep, bezoek het [Discussiebord](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) en "leer hardop" door de juiste PAT-rubric in te vullen. Een 'PAT' is een Progress Assessment Tool, een rubric die je invult om je leerproces te bevorderen. Je kunt ook reageren op andere PATs zodat we samen kunnen leren. +> Voor verdere studie raden we aan om deze [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modules en leerroutes te volgen. -> Voor verdere studie raden we aan om deze [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modules en leerpaden te volgen. - -**Docenten**, we hebben [enkele suggesties opgenomen](for-teachers.md) over hoe u dit curriculum kunt gebruiken. +**Docenten**, we hebben [enkele suggesties opgenomen](for-teachers.md) over hoe je dit curriculum kunt gebruiken. --- -## Video walkthroughs +## Video walkthroughs -Sommige lessen zijn beschikbaar als korte video's. Je kunt ze allemaal in de lessen vinden, of op de [ML for Beginners playlist op het Microsoft Developer YouTube-kanaal](https://aka.ms/ml-beginners-videos) door op de afbeelding hieronder te klikken. +Sommige lessen zijn beschikbaar als korte video's. Je kunt deze allemaal in de lessen vinden, of op de [ML for Beginners-afspeellijst op het Microsoft Developer YouTube-kanaal](https://aka.ms/ml-beginners-videos) door op de afbeelding hieronder te klikken. -[![ML voor beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.nl.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.nl.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## Ontmoet het team +## Ontmoet het Team -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif door** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif door** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klik op de afbeelding hierboven voor een video over het project en de mensen die het hebben gemaakt! +> 🎥 Klik op de afbeelding hierboven voor een video over het project en de mensen die het hebben gemaakt! --- -## Pedagogiek +## Pedagogiek -We hebben twee pedagogische principes gekozen bij het bouwen van dit curriculum: ervoor zorgen dat het hands-on **projectgericht** is en dat het **frequente quizzen** bevat. Daarnaast heeft dit curriculum een gemeenschappelijk **thema** om het samenhangend te maken. +We hebben twee pedagogische principes gekozen bij het ontwikkelen van dit curriculum: ervoor zorgen dat het hands-on **projectgericht** is en dat het **frequente quizzen** bevat. Daarnaast heeft dit curriculum een gemeenschappelijk **thema** om het samenhangend te maken. -Door ervoor te zorgen dat de inhoud aansluit bij projecten, wordt het proces boeiender voor studenten en wordt het begrip van concepten versterkt. Bovendien zet een quiz met lage inzet voorafgaand aan een les de intentie van de student om een onderwerp te leren, terwijl een tweede quiz na de les zorgt voor verdere retentie. Dit curriculum is ontworpen om flexibel en leuk te zijn en kan in zijn geheel of gedeeltelijk worden gevolgd. De projecten beginnen klein en worden steeds complexer tegen het einde van de 12-weekse cyclus. Dit curriculum bevat ook een naschrift over toepassingen van ML in de echte wereld, dat kan worden gebruikt als extra krediet of als basis voor discussie. +Door ervoor te zorgen dat de inhoud aansluit bij projecten, wordt het proces boeiender voor studenten en wordt het begrip van concepten vergroot. Bovendien zet een quiz met lage drempel voorafgaand aan een les de intentie van de student om een onderwerp te leren, terwijl een tweede quiz na de les zorgt voor verdere retentie. Dit curriculum is ontworpen om flexibel en leuk te zijn en kan in zijn geheel of gedeeltelijk worden gevolgd. De projecten beginnen klein en worden steeds complexer tegen het einde van de 12-weekse cyclus. Dit curriculum bevat ook een naschrift over real-world toepassingen van ML, die kunnen worden gebruikt als extra krediet of als basis voor discussie. -> Vind onze [Gedragscode](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bijdragen](CONTRIBUTING.md), [Vertaling](TRANSLATIONS.md), en [Probleemoplossing](TROUBLESHOOTING.md) richtlijnen. We verwelkomen je constructieve feedback! +> Bekijk onze [Gedragscode](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bijdragen](CONTRIBUTING.md), [Vertaling](TRANSLATIONS.md) en [Probleemoplossing](TROUBLESHOOTING.md) richtlijnen. We verwelkomen je constructieve feedback! -## Elke les bevat +## Elke les bevat -- optionele sketchnote -- optionele aanvullende video -- video walkthrough (alleen sommige lessen) -- [quiz voorafgaand aan de les](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- geschreven les -- voor projectgerichte lessen, stapsgewijze gidsen over hoe het project te bouwen -- kenniscontroles -- een uitdaging -- aanvullende literatuur -- opdracht -- [quiz na de les](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- optionele sketchnote +- optionele aanvullende video +- video walkthrough (alleen sommige lessen) +- [quiz voorafgaand aan de les](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- geschreven les +- voor projectgerichte lessen, stapsgewijze handleidingen over hoe je het project bouwt +- kenniscontroles +- een uitdaging +- aanvullende literatuur +- opdracht +- [quiz na de les](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Een opmerking over talen**: Deze lessen zijn voornamelijk geschreven in Python, maar veel zijn ook beschikbaar in R. Om een R-les te voltooien, ga naar de `/solution` map en zoek naar R-lessen. Ze bevatten een .rmd extensie die een **R Markdown** bestand vertegenwoordigt, wat eenvoudig kan worden gedefinieerd als een combinatie van `code chunks` (van R of andere talen) en een `YAML header` (die aangeeft hoe outputs zoals PDF moeten worden geformatteerd) in een `Markdown document`. Als zodanig dient het als een voorbeeldig authoring framework voor data science, omdat het je in staat stelt je code, de output ervan en je gedachten te combineren door ze in Markdown op te schrijven. Bovendien kunnen R Markdown documenten worden gerenderd naar outputformaten zoals PDF, HTML of Word. +> **Een opmerking over talen**: Deze lessen zijn voornamelijk geschreven in Python, maar veel zijn ook beschikbaar in R. Om een R-les te voltooien, ga naar de `/solution`-map en zoek naar R-lessen. Ze bevatten een .rmd-extensie die een **R Markdown**-bestand vertegenwoordigt, wat eenvoudig kan worden gedefinieerd als een combinatie van `codeblokken` (van R of andere talen) en een `YAML-header` (die aangeeft hoe outputs zoals PDF moeten worden opgemaakt) in een `Markdown-document`. Als zodanig dient het als een voorbeeldig authoring-framework voor data science, omdat het je in staat stelt je code, de output ervan en je gedachten te combineren door ze in Markdown op te schrijven. Bovendien kunnen R Markdown-documenten worden gerenderd naar outputformaten zoals PDF, HTML of Word. -> **Een opmerking over quizzen**: Alle quizzen zijn opgenomen in de [Quiz App map](../../quiz-app), voor in totaal 52 quizzen van drie vragen elk. Ze zijn gelinkt vanuit de lessen, maar de quiz-app kan lokaal worden uitgevoerd; volg de instructies in de `quiz-app` map om lokaal te hosten of te implementeren op Azure. +> **Een opmerking over quizzen**: Alle quizzen zijn opgenomen in de [Quiz App-map](../../quiz-app), voor in totaal 52 quizzen van elk drie vragen. Ze zijn gelinkt vanuit de lessen, maar de quiz-app kan lokaal worden uitgevoerd; volg de instructies in de `quiz-app`-map om lokaal te hosten of te implementeren op Azure. -| Lesnummer | Onderwerp | Lesgroep | Leerdoelen | Gelinkte les | Auteur | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | Introductie tot machine learning | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Leer de basisconcepten achter machine learning | [Les](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | De geschiedenis van machine learning | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Leer de geschiedenis achter dit vakgebied | [Les](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen en Amy | -| 03 | Eerlijkheid en machine learning | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Wat zijn de belangrijke filosofische kwesties rondom eerlijkheid die studenten moeten overwegen bij het bouwen en toepassen van ML-modellen? | [Les](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Technieken voor machine learning | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Welke technieken gebruiken ML-onderzoekers om ML-modellen te bouwen? | [Les](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris en Jen | +| Lesnummer | Onderwerp | Lesgroep | Leerdoelen | Gelinkte Les | Auteur | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| 01 | Introductie tot machine learning | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Leer de basisconcepten achter machine learning | [Les](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | De geschiedenis van machine learning | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Leer de geschiedenis achter dit vakgebied | [Les](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen en Amy | +| 03 | Eerlijkheid en machine learning | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Wat zijn de belangrijke filosofische kwesties rond eerlijkheid die studenten moeten overwegen bij het bouwen en toepassen van ML-modellen? | [Les](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Technieken voor machine learning | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Welke technieken gebruiken ML-onderzoekers om ML-modellen te bouwen? | [Les](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris en Jen | | 05 | Introductie tot regressie | [Regressie](2-Regression/README.md) | Begin met Python en Scikit-learn voor regressiemodellen | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | Noord-Amerikaanse pompoenprijzen 🎃 | [Regressie](2-Regression/README.md) | Visualiseer en maak gegevens schoon ter voorbereiding op ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | Noord-Amerikaanse pompoenprijzen 🎃 | [Regressie](2-Regression/README.md) | Bouw lineaire en polynomiale regressiemodellen | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen en Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | Noord-Amerikaanse pompoenprijzen 🎃 | [Regressie](2-Regression/README.md) | Bouw een logistisch regressiemodel | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Een webapp 🔌 | [Webapp](3-Web-App/README.md) | Bouw een webapp om je getrainde model te gebruiken | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 09 | Een webapp 🔌 | [Webapp](3-Web-App/README.md) | Bouw een webapp om je getrainde model te gebruiken | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | Introductie tot classificatie | [Classificatie](4-Classification/README.md) | Maak je gegevens schoon, bereid ze voor en visualiseer ze; introductie tot classificatie | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen en Cassie • Eric Wanjau | | 11 | Heerlijke Aziatische en Indiase gerechten 🍜 | [Classificatie](4-Classification/README.md) | Introductie tot classifiers | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen en Cassie • Eric Wanjau | | 12 | Heerlijke Aziatische en Indiase gerechten 🍜 | [Classificatie](4-Classification/README.md) | Meer classifiers | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen en Cassie • Eric Wanjau | | 13 | Heerlijke Aziatische en Indiase gerechten 🍜 | [Classificatie](4-Classification/README.md) | Bouw een aanbevelingswebapp met je model | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | Introductie tot clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Maak je gegevens schoon, bereid ze voor en visualiseer ze; introductie tot clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Verken Nigeriaanse muzieksmaken 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Verken de K-Means clustering methode | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Introductie tot natuurlijke taalverwerking ☕️ | [Natuurlijke taalverwerking](6-NLP/README.md) | Leer de basisprincipes van NLP door een eenvoudige bot te bouwen | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 15 | Verkenning van Nigeriaanse muzieksmaken 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Verken de K-Means clusteringmethode | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Introductie tot natuurlijke taalverwerking ☕️ | [Natuurlijke taalverwerking](6-NLP/README.md) | Leer de basisprincipes van NLP door een eenvoudige bot te bouwen | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | Veelvoorkomende NLP-taken ☕️ | [Natuurlijke taalverwerking](6-NLP/README.md) | Verdiep je NLP-kennis door veelvoorkomende taken te begrijpen die nodig zijn bij het omgaan met taalstructuren | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Vertaling en sentimentanalyse ♥️ | [Natuurlijke taalverwerking](6-NLP/README.md) | Vertaling en sentimentanalyse met Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Romantische hotels in Europa ♥️ | [Natuurlijke taalverwerking](6-NLP/README.md) | Sentimentanalyse met hotelrecensies 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Romantische hotels in Europa ♥️ | [Natuurlijke taalverwerking](6-NLP/README.md) | Sentimentanalyse met hotelrecensies 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Introductie tot tijdreeksvoorspelling | [Tijdreeks](7-TimeSeries/README.md) | Introductie tot tijdreeksvoorspelling | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Wereldwijd energieverbruik ⚡️ - tijdreeksvoorspelling met ARIMA | [Tijdreeks](7-TimeSeries/README.md) | Tijdreeksvoorspelling met ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Wereldwijd energieverbruik ⚡️ - tijdreeksvoorspelling met SVR | [Tijdreeks](7-TimeSeries/README.md) | Tijdreeksvoorspelling met Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Introductie tot reinforcement learning | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Introductie tot reinforcement learning met Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Help Peter de wolf te ontwijken! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Real-world ML-scenario's en toepassingen | [ML in de praktijk](9-Real-World/README.md) | Interessante en onthullende toepassingen van klassieke ML in de echte wereld | [Les](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | -| Postscript | Modeldebugging in ML met RAI-dashboard | [ML in de praktijk](9-Real-World/README.md) | Modeldebugging in Machine Learning met Responsible AI-dashboardcomponenten | [Les](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 18 | Vertaling en sentimentanalyse ♥️ | [Natuurlijke taalverwerking](6-NLP/README.md) | Vertaling en sentimentanalyse met Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Romantische hotels in Europa ♥️ | [Natuurlijke taalverwerking](6-NLP/README.md) | Sentimentanalyse met hotelbeoordelingen 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Romantische hotels in Europa ♥️ | [Natuurlijke taalverwerking](6-NLP/README.md) | Sentimentanalyse met hotelbeoordelingen 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Introductie tot tijdreeksvoorspelling | [Tijdreeksen](7-TimeSeries/README.md) | Introductie tot tijdreeksvoorspelling | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ Wereldwijd energieverbruik ⚡️ - tijdreeksvoorspelling met ARIMA | [Tijdreeksen](7-TimeSeries/README.md) | Tijdreeksvoorspelling met ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Wereldwijd energieverbruik ⚡️ - tijdreeksvoorspelling met SVR | [Tijdreeksen](7-TimeSeries/README.md) | Tijdreeksvoorspelling met Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Introductie tot reinforcement learning | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Introductie tot reinforcement learning met Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Help Peter de wolf te ontwijken! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Real-World ML-scenario's en toepassingen | [ML in de praktijk](9-Real-World/README.md) | Interessante en onthullende toepassingen van klassieke ML in de echte wereld | [Les](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | +| Postscript | Modeldebugging in ML met RAI-dashboard | [ML in de praktijk](9-Real-World/README.md) | Modeldebugging in machine learning met Responsible AI-dashboardcomponenten | [Les](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [vind alle aanvullende bronnen voor deze cursus in onze Microsoft Learn-collectie](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Offline toegang -Je kunt deze documentatie offline gebruiken met [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork deze repo, [installeer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) op je lokale machine, en typ vervolgens in de hoofdmap van deze repo `docsify serve`. De website wordt geserveerd op poort 3000 op je localhost: `localhost:3000`. +Je kunt deze documentatie offline gebruiken met [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork deze repository, [installeer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) op je lokale machine, en typ vervolgens in de hoofdmap van deze repository `docsify serve`. De website wordt geserveerd op poort 3000 op je localhost: `localhost:3000`. ## PDF's Vind een pdf van het curriculum met links [hier](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). - ## 🎒 Andere cursussen -Ons team maakt ook andere cursussen! Bekijk: +Ons team produceert ook andere cursussen! Bekijk: - ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD voor Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20voor%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI voor Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20voor%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -173,7 +170,7 @@ Ons team maakt ook andere cursussen! Bekijk: [![AI Agents voor Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20voor%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Generatieve AI-serie [![Generatieve AI voor Beginners](https://img.shields.io/badge/Generatieve%20AI%20voor%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generatieve AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generatieve%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -181,7 +178,7 @@ Ons team maakt ook andere cursussen! Bekijk: [![Generatieve AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generatieve%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Kernleren [![ML voor Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science voor Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -193,22 +190,24 @@ Ons team maakt ook andere cursussen! Bekijk: --- -### Copilot Serie -[![Copilot voor AI Samen Programmeren](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Copilot Serie +[![Copilot voor AI Pair Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot voor C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Avontuur](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Hulp krijgen +## Hulp krijgen -Als je vastloopt of vragen hebt over het bouwen van AI-apps, sluit je aan bij: +Als je vastloopt of vragen hebt over het bouwen van AI-apps, sluit je dan aan bij medeleerlingen en ervaren ontwikkelaars in discussies over MCP. Het is een ondersteunende gemeenschap waar vragen welkom zijn en kennis vrij wordt gedeeld. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Als je feedback hebt over producten of fouten tegenkomt tijdens het bouwen, bezoek dan: +Als je productfeedback hebt of fouten tegenkomt tijdens het bouwen, bezoek dan: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Disclaimer**: -Dit document is vertaald met behulp van de AI-vertalingsservice [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoewel we streven naar nauwkeurigheid, dient u zich ervan bewust te zijn dat geautomatiseerde vertalingen fouten of onnauwkeurigheden kunnen bevatten. Het originele document in de oorspronkelijke taal moet worden beschouwd als de gezaghebbende bron. Voor kritieke informatie wordt professionele menselijke vertaling aanbevolen. Wij zijn niet aansprakelijk voor eventuele misverstanden of verkeerde interpretaties die voortvloeien uit het gebruik van deze vertaling. \ No newline at end of file +Dit document is vertaald met behulp van de AI-vertalingsservice [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoewel we streven naar nauwkeurigheid, dient u zich ervan bewust te zijn dat geautomatiseerde vertalingen fouten of onnauwkeurigheden kunnen bevatten. Het originele document in de oorspronkelijke taal moet worden beschouwd als de gezaghebbende bron. Voor kritieke informatie wordt professionele menselijke vertaling aanbevolen. Wij zijn niet aansprakelijk voor eventuele misverstanden of verkeerde interpretaties die voortvloeien uit het gebruik van deze vertaling. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/no/README.md b/translations/no/README.md index 5c12b684d..c5a3eea66 100644 --- a/translations/no/README.md +++ b/translations/no/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ ### Azure / Edge / MCP / Agenter [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -178,7 +178,7 @@ Vårt team produserer andre kurs! Sjekk ut: --- -### Grunnleggende læring +### Kjerneopplæring [![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -197,15 +197,17 @@ Vårt team produserer andre kurs! Sjekk ut: ## Få hjelp -Hvis du står fast eller har spørsmål om å bygge AI-apper, bli med: +Hvis du står fast eller har spørsmål om å bygge AI-apper. Bli med andre lærende og erfarne utviklere i diskusjoner om MCP. Det er et støttende fellesskap hvor spørsmål er velkomne og kunnskap deles fritt. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Hvis du har produktfeedback eller opplever feil under bygging, besøk: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Ansvarsfraskrivelse**: -Dette dokumentet er oversatt ved hjelp av AI-oversettelsestjenesten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Selv om vi streber etter nøyaktighet, vær oppmerksom på at automatiserte oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det originale dokumentet på dets opprinnelige språk bør anses som den autoritative kilden. For kritisk informasjon anbefales profesjonell menneskelig oversettelse. Vi er ikke ansvarlige for misforståelser eller feiltolkninger som oppstår ved bruk av denne oversettelsen. \ No newline at end of file +Dette dokumentet er oversatt ved hjelp av AI-oversettelsestjenesten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Selv om vi tilstreber nøyaktighet, vennligst vær oppmerksom på at automatiserte oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det originale dokumentet på sitt opprinnelige språk bør betraktes som den autoritative kilden. For kritisk informasjon anbefales profesjonell menneskelig oversettelse. Vi er ikke ansvarlige for eventuelle misforståelser eller feiltolkninger som oppstår ved bruk av denne oversettelsen. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pa/README.md b/translations/pa/README.md index 3e35ea29e..f7cacb63b 100644 --- a/translations/pa/README.md +++ b/translations/pa/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[ਅਰਬੀ](../ar/README.md) | [ਬੰਗਾਲੀ](../bn/README.md) | [ਬੁਲਗਾਰੀਆਈ](../bg/README.md) | [ਬਰਮੀ (ਮਿਆਂਮਾਰ)](../my/README.md) | [ਚੀਨੀ (ਸਰਲ)](../zh/README.md) | [ਚੀਨੀ (ਪ੍ਰੰਪਰਾਗਤ, ਹਾਂਗ ਕਾਂਗ)](../hk/README.md) | [ਚੀਨੀ (ਪ੍ਰੰਪਰਾਗਤ, ਮਕਾਉ)](../mo/README.md) | [ਚੀਨੀ (ਪ੍ਰੰਪਰਾਗਤ, ਤਾਈਵਾਨ)](../tw/README.md) | [ਕਰੋਏਸ਼ੀਆਈ](../hr/README.md) | [ਚੈਕ](../cs/README.md) | [ਡੈਨਿਸ਼](../da/README.md) | [ਡੱਚ](../nl/README.md) | [ਐਸਟੋਨੀਆਈ](../et/README.md) | [ਫਿਨਿਸ਼](../fi/README.md) | [ਫਰਾਂਸੀਸੀ](../fr/README.md) | [ਜਰਮਨ](../de/README.md) | [ਗ੍ਰੀਕ](../el/README.md) | [ਹਿਬਰੂ](../he/README.md) | [ਹਿੰਦੀ](../hi/README.md) | [ਹੰਗਰੀਆਈ](../hu/README.md) | [ਇੰਡੋਨੇਸ਼ੀਆਈ](../id/README.md) | [ਇਟਾਲੀਅਨ](../it/README.md) | [ਜਾਪਾਨੀ](../ja/README.md) | [ਕੋਰੀਆਈ](../ko/README.md) | [ਲਿਥੂਆਨੀਆਈ](../lt/README.md) | [ਮਲੇ](../ms/README.md) | [ਮਰਾਠੀ](../mr/README.md) | [ਨੇਪਾਲੀ](../ne/README.md) | [ਨਾਰਵੇਜੀਅਨ](../no/README.md) | [ਫਾਰਸੀ (ਪਾਰਸੀ)](../fa/README.md) | [ਪੋਲਿਸ਼](../pl/README.md) | [ਪੁਰਤਗਾਲੀ (ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲ)](../br/README.md) | [ਪੁਰਤਗਾਲੀ (ਪੁਰਤਗਾਲ)](../pt/README.md) | [ਪੰਜਾਬੀ (ਗੁਰਮੁਖੀ)](./README.md) | [ਰੋਮਾਨੀਆਈ](../ro/README.md) | [ਰੂਸੀ](../ru/README.md) | [ਸਰਬੀਆਈ (ਸਿਰਿਲਿਕ)](../sr/README.md) | [ਸਲੋਵਾਕ](../sk/README.md) | [ਸਲੋਵੇਨੀਆਈ](../sl/README.md) | [ਸਪੇਨੀ](../es/README.md) | [ਸਵਾਹਿਲੀ](../sw/README.md) | [ਸਵੀਡਿਸ਼](../sv/README.md) | [ਟੈਗਾਲੋਗ (ਫਿਲੀਪੀਨੋ)](../tl/README.md) | [ਤਮਿਲ](../ta/README.md) | [ਥਾਈ](../th/README.md) | [ਤੁਰਕੀ](../tr/README.md) | [ਯੂਕਰੇਨੀ](../uk/README.md) | [ਉਰਦੂ](../ur/README.md) | [ਵਿਅਤਨਾਮੀ](../vi/README.md) +[ਅਰਬੀ](../ar/README.md) | [ਬੰਗਾਲੀ](../bn/README.md) | [ਬੁਲਗਾਰੀਆਈ](../bg/README.md) | [ਬਰਮੀ (ਮਿਆਂਮਾਰ)](../my/README.md) | [ਚੀਨੀ (ਸਰਲ)](../zh/README.md) | 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[ਰੂਸੀ](../ru/README.md) | [ਸਰਬੀਆਈ (ਸਿਰਿਲਿਕ)](../sr/README.md) | [ਸਲੋਵਾਕ](../sk/README.md) | [ਸਲੋਵੇਨੀਆਈ](../sl/README.md) | [ਸਪੇਨੀ](../es/README.md) | [ਸਵਾਹਿਲੀ](../sw/README.md) | [ਸਵੀਡਿਸ਼](../sv/README.md) | [ਟੈਗਾਲੋਗ (ਫਿਲੀਪੀਨੋ)](../tl/README.md) | [ਤਮਿਲ](../ta/README.md) | [ਥਾਈ](../th/README.md) | [ਤੁਰਕੀ](../tr/README.md) | [ਯੂਕਰੇਨੀ](../uk/README.md) | [ਉਰਦੂ](../ur/README.md) | [ਵਿਅਤਨਾਮੀ](../vi/README.md) #### ਸਾਡੇ ਸਮੁਦਾਇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ਅਸੀਂ ਇੱਕ Discord 'Learn with AI' ਸੀਰੀਜ਼ ਚਲਾ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਨਾਲ 18 - 30 ਸਤੰਬਰ, 2025 ਨੂੰ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ। ਤੁਸੀਂ GitHub Copilot ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਵਰਤਣ ਦੇ ਟਿਪਸ ਅਤੇ ਟ੍ਰਿਕਸ ਸਿੱਖੋਗੇ। +ਸਾਡੇ ਕੋਲ AI ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ Discord ਸਿਰੀਜ਼ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਨਾਲ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 'ਤੇ 18 - 30 ਸਤੰਬਰ, 2025 ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ। ਤੁਸੀਂ GitHub Copilot ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਵਰਤਣ ਦੇ ਟਿੱਪਸ ਅਤੇ ਟ੍ਰਿਕਸ ਸਿੱਖੋਗੇ। ![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.pa.png) @@ -37,9 +37,9 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: > 🌍 ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਦੌਰਾ ਕਰੋ 🌍 -Microsoft ਦੇ Cloud Advocates ਤੁਹਾਨੂੰ **ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ** ਬਾਰੇ 12 ਹਫ਼ਤਿਆਂ, 26 ਪਾਠਾਂ ਦਾ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ ਹਨ। ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ **ਕਲਾਸਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ** ਬਾਰੇ ਸਿੱਖੋਗੇ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ Scikit-learn ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋਏ, ਜੋ ਸਾਡੇ [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners) ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਸਾਡੇ ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners) ਨਾਲ ਜੋੜੋ! +Microsoft ਦੇ Cloud Advocates ਨੇ **ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ** ਬਾਰੇ 12 ਹਫ਼ਤਿਆਂ, 26 ਪਾਠਾਂ ਦਾ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ **ਕਲਾਸਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ** ਬਾਰੇ ਸਿੱਖੋਗੇ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ Scikit-learn ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋਏ, ਜੋ ਸਾਡੇ [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners) ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਸਾਡੇ ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners) ਨਾਲ ਜੋੜੋ! -ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਇਹ ਕਲਾਸਿਕ ਤਕਨੀਕਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਯਾਤਰਾ ਕਰੋ। ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਕਵਿਜ਼, ਪਾਠ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਖਤ ਨਿਰਦੇਸ਼, ਇੱਕ ਹੱਲ, ਇੱਕ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪੈਡਾਗੌਜੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਨਵੀਆਂ ਕੌਸ਼ਲਾਂ ਨੂੰ 'ਚਿਪਕਾਉਣ' ਦਾ ਸਾਬਤ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। +ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਇਹ ਕਲਾਸਿਕ ਤਕਨੀਕਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਯਾਤਰਾ ਕਰੋ। ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਕਵਿਜ਼, ਪਾਠ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਖਤ ਨਿਰਦੇਸ਼, ਇੱਕ ਹੱਲ, ਇੱਕ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪੈਡਾਗੌਜੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਨਵੀਆਂ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ 'ਚਿਪਕਾਉਣ' ਦਾ ਸਾਬਤ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। **✍️ ਸਾਡੇ ਲੇਖਕਾਂ ਨੂੰ ਦਿਲੋਂ ਧੰਨਵਾਦ** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu ਅਤੇ Amy Boyd @@ -52,26 +52,26 @@ Microsoft ਦੇ Cloud Advocates ਤੁਹਾਨੂੰ **ਮਸ਼ੀਨ ਲਰ # ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ ਇਹ ਕਦਮ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰੋ: -1. **Repository ਨੂੰ Fork ਕਰੋ**: ਇਸ ਪੇਜ ਦੇ ਸਿਖਰ-ਦਾਖਣੇ 'Fork' ਬਟਨ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ। +1. **Repository ਨੂੰ Fork ਕਰੋ**: ਇਸ ਪੇਜ ਦੇ ਸਿਖਰ-ਦਾਖਣੇ ਕੋਨੇ 'ਤੇ "Fork" ਬਟਨ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ। 2. **Repository ਨੂੰ Clone ਕਰੋ**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [ਇਸ ਕੋਰਸ ਲਈ ਸਾਰੇ ਵਾਧੂ ਸਰੋਤ Microsoft Learn ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਲੱਭੋ](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [ਇਸ ਕੋਰਸ ਲਈ ਸਾਰੇ ਵਾਧੂ ਸਰੋਤ Microsoft Learn collection ਵਿੱਚ ਲੱਭੋ](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **ਮਦਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?** ਸਾਡੇ [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) ਵਿੱਚ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ, ਸੈਟਅਪ, ਅਤੇ ਪਾਠਾਂ ਚਲਾਉਣ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਹੱਲ ਲੱਭੋ। +> 🔧 **ਮਦਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?** ਸਾਡੇ [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) ਵਿੱਚ ਸਥਾਪਨਾ, ਸੈਟਅਪ, ਅਤੇ ਪਾਠਾਂ ਚਲਾਉਣ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਹੱਲ ਲੱਭੋ। **[ਵਿਦਿਆਰਥੀ](https://aka.ms/student-page)**, ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਪੂਰੇ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਆਪਣੇ GitHub ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ Fork ਕਰੋ ਅਤੇ ਅਪਣੇ ਆਪ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨਾਲ ਅਭਿਆਸ ਪੂਰਾ ਕਰੋ: - ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਵਿਜ਼ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। - ਪਾਠ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰੋ, ਹਰ ਗਿਆਨ ਜਾਂਚ 'ਤੇ ਰੁਕਦੇ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। -- ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ ਨਾ ਕਿ ਹੱਲ ਕੋਡ ਚਲਾਉਣ ਦੀ; ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਹ ਕੋਡ ਹਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਠ ਵਿੱਚ `/solution` ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। -- ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਵਿਜ਼ ਲਵੋ। +- ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ ਨਾ ਕਿ ਹੱਲ ਕੋਡ ਚਲਾਉਣ ਦੀ; ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਹ ਕੋਡ `/solution` ਫੋਲਡਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। +- ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਵਿਜ਼ ਲਓ। - ਚੁਣੌਤੀ ਪੂਰੀ ਕਰੋ। - ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਪੂਰੀ ਕਰੋ। -- ਪਾਠ ਸਮੂਹ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) 'ਤੇ ਜਾਓ ਅਤੇ "ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰੋ" ਦੁਆਰਾ ਉਚਿਤ PAT ਰੂਬ੍ਰਿਕ ਭਰੋ। 'PAT' ਇੱਕ ਪ੍ਰਗਤੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੰਦ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਰੂਬ੍ਰਿਕ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਭਰਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ PATs 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਵੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਕੱਠੇ ਸਿੱਖ ਸਕੀਏ। +- ਪਾਠ ਸਮੂਹ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) 'ਤੇ ਜਾਓ ਅਤੇ "ਜਨਤਕ ਸਿੱਖੋ" PAT ਰੂਬ੍ਰਿਕ ਭਰ ਕੇ। PAT ਇੱਕ ਪ੍ਰਗਤੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੰਦ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਰੂਬ੍ਰਿਕ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ PATs 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਕੱਠੇ ਸਿੱਖ ਸਕੀਏ। -> ਹੋਰ ਅਧਿਐਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇਹ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) ਮੋਡਿਊਲ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਰਾਹਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। +> ਹੋਰ ਅਧਿਐਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇਹ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) ਮੋਡੀਊਲ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਰਾਹਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। -**ਅਧਿਆਪਕ**, ਅਸੀਂ [ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ](for-teachers.md) ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਹਨ। +**ਅਧਿਆਪਕ**, ਅਸੀਂ ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ [ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਹਨ](for-teachers.md)। --- @@ -89,15 +89,15 @@ Microsoft ਦੇ Cloud Advocates ਤੁਹਾਨੂੰ **ਮਸ਼ੀਨ ਲਰ **Gif by** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 ਉਪਰੋਕਤ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀਡੀਓ ਲਈ! +> 🎥 ਉਪਰੋਕਤ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀਡੀਓ ਲਈ! --- ## ਪੈਡਾਗੌਜੀ -ਅਸੀਂ ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੌਰਾਨ ਦੋ ਪੈਡਾਗੌਜੀਕਲ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਹੈ: ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਇਹ ਹੱਥ-ਅਧਾਰਿਤ **ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ** ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ **ਅਕਸਰ ਕਵਿਜ਼** ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ **ਥੀਮ** ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। +ਅਸੀਂ ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੌਰਾਨ ਦੋ ਪੈਡਾਗੌਜੀਕਲ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਹੈ: ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਇਹ ਹੱਥ-ਅਧਾਰਿਤ **ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ** ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ **ਵਾਰੰ-ਵਾਰ ਕਵਿਜ਼** ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ **ਥੀਮ** ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਰੱਖਣ ਲਈ। -ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਕੇ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨਾਲ ਸੰਗਤ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਹੋਰ ਰੁਚਿਕਰ ਬਣਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਵਧਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਦਬਾਅ ਵਾਲਾ ਕਵਿਜ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇ ਸਿੱਖਣ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੂਜਾ ਕਵਿਜ਼ ਹੋਰ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਲਚਕੀਲਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਜਾਂ ਅੰਸ਼ ਵਿੱਚ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਛੋਟੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 12 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਚੱਕਰ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਵਧਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ML ਦੇ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਪੋਸਟਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਵਾਧੂ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਵਜੋਂ ਜਾਂ ਚਰਚਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। +ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਕੇ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨਾਲ ਸੰਗਤ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਹੋਰ ਰੁਚਿਕਰ ਬਣਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਵਧਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਨਾਲ, ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਦਬਾਅ ਵਾਲਾ ਕਵਿਜ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇ ਸਿੱਖਣ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੂਜਾ ਕਵਿਜ਼ ਹੋਰ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਲਚਕੀਲਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੇ ਜਾਂ ਅੰਸ਼ ਵਿੱਚ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਛੋਟੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 12 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਚੱਕਰ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਵਧਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ML ਦੇ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਪੋਸਟਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਵਾਧੂ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਵਜੋਂ ਜਾਂ ਚਰਚਾ ਦੇ ਆਧਾਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। > ਸਾਡੇ [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), ਅਤੇ [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਲੱਭੋ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਫੀਡਬੈਕ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ! @@ -108,47 +108,47 @@ Microsoft ਦੇ Cloud Advocates ਤੁਹਾਨੂੰ **ਮਸ਼ੀਨ ਲਰ - ਵੀਡੀਓ ਵਾਕਥਰੂ (ਕੁਝ ਪਾਠਾਂ ਲਈ) - [ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਰਮਅਪ ਕਵਿਜ਼](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - ਲਿਖਤ ਪਾਠ -- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਠਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ +- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਠਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ - ਗਿਆਨ ਜਾਂਚ - ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ - ਵਾਧੂ ਪੜ੍ਹਾਈ - ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ - [ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਵਿਜ਼](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਨੋਟ**: ਇਹ ਪਾਠ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ Python ਵਿੱਚ ਲਿਖੇ ਗਏ ਹਨ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ R ਵਿੱਚ ਵੀ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। R ਪਾਠ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, `/solution` ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਜਾਓ ਅਤੇ R ਪਾਠ ਲੱਭੋ। ਇਹ .rmd ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ **R Markdown** ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ `code chunks` (R ਜਾਂ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ) ਅਤੇ `YAML header` (ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਜਿਵੇਂ PDF ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਈਡ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਨੂੰ `Markdown document` ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇਹ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਸ਼ਠ ਲੇਖਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਜੋਂ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੋਡ, ਇਸਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ +> **ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਨੋਟ**: ਇਹ ਪਾਠ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ Python ਵਿੱਚ ਲਿਖੇ ਗਏ ਹਨ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ R ਵਿੱਚ ਵੀ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। R ਪਾਠ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, `/solution` ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਜਾਓ ਅਤੇ R ਪਾਠ ਲੱਭੋ। ਇਹ .rmd ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ **R Markdown** ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ `code chunks` (R ਜਾਂ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ) ਅਤੇ `YAML header` (ਜੋ PDF ਵਰਗੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ ਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਨੂੰ `Markdown document` ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇਹ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਸ਼ਠ ਲੇਖਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੋ | 01 | ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਮੂਲ ਸੰਕਲਪਾਂ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖੋ | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | ਮੁਹੰਮਦ | | 02 | ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ਇਸ ਖੇਤਰ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਇਤਿਹਾਸ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖੋ | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | ਜੈਨ ਅਤੇ ਐਮੀ | -| 03 | ਨਿਆਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ਨਿਆਂ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਦਰਸ਼ਨਿਕ ਮੁੱਦਿਆਂ ਬਾਰੇ ਕੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | ਟੋਮੋਮੀ | -| 04 | ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਖੋਜਕਰਤਾ ਕਿਹੜੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | ਕ੍ਰਿਸ ਅਤੇ ਜੈਨ | -| 05 | ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Regression](2-Regression/README.md) | ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਪਾਇਥਨ ਅਤੇ ਸਕਾਈਕਿਟ-ਲਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | ਜੈਨ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | +| 03 | ਨਿਆਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ਨਿਆਂ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਦਰਸ਼ਨਸ਼ਾਸਤਰੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਬਾਰੇ ਕੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | ਟੋਮੋਮੀ | +| 04 | ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਖੋਜਕਰਤਾ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | ਕ੍ਰਿਸ ਅਤੇ ਜੈਨ | +| 05 | ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Regression](2-Regression/README.md) | ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਪਾਇਥਨ ਅਤੇ ਸਕਾਈਕਿਟ-ਲਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | ਜੈਨ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | | 06 | ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕੀ ਕੱਦੂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | ਜੈਨ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | -| 07 | ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕੀ ਕੱਦੂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ਲੀਨੀਅਰ ਅਤੇ ਪੋਲੀਨੋਮਿਅਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾਓ | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | ਜੈਨ ਅਤੇ ਦਿਮਿਤਰੀ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | -| 08 | ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕੀ ਕੱਦੂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾਓ | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | ਜੈਨ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | +| 07 | ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕੀ ਕੱਦੂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ਲੀਨੀਅਰ ਅਤੇ ਪੋਲੀਨੋਮਿਅਲ ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾਓ | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | ਜੈਨ ਅਤੇ ਦਿਮਿਤਰੀ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | +| 08 | ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕੀ ਕੱਦੂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾਓ | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | ਜੈਨ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | | 09 | ਇੱਕ ਵੈੱਬ ਐਪ 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | ਆਪਣੇ ਟ੍ਰੇਨ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵੈੱਬ ਐਪ ਬਣਾਓ | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | ਜੈਨ | -| 10 | ਵਰਗੀਕਰਨ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Classification](4-Classification/README.md) | ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ, ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰੋ; ਵਰਗੀਕਰਨ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | ਜੈਨ ਅਤੇ ਕੈਸੀ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | -| 11 | ਸੁਆਦਿਸ਼ਟ ਏਸ਼ੀਆਈ ਅਤੇ ਭਾਰਤੀ ਖਾਣੇ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | ਜੈਨ ਅਤੇ ਕੈਸੀ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | -| 12 | ਸੁਆਦਿਸ਼ਟ ਏਸ਼ੀਆਈ ਅਤੇ ਭਾਰਤੀ ਖਾਣੇ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | ਹੋਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | ਜੈਨ ਅਤੇ ਕੈਸੀ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | -| 13 | ਸੁਆਦਿਸ਼ਟ ਏਸ਼ੀਆਈ ਅਤੇ ਭਾਰਤੀ ਖਾਣੇ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਰਿਕਮੈਂਡਰ ਵੈੱਬ ਐਪ ਬਣਾਓ | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | ਜੈਨ | -| 14 | ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Clustering](5-Clustering/README.md) | ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ, ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰੋ; ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | ਜੈਨ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | -| 15 | ਨਾਈਜੀਰੀਆਈ ਸੰਗੀਤਕ ਰੁਚੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | ਕੇ-ਮੀਨਜ਼ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦੀ ਖੋਜ | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | ਜੈਨ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | -| 16 | ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਪਰਿਚਯ ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਦੁਆਰਾ NLP ਬਾਰੇ ਮੂਲ ਭਾਗ ਸਿੱਖੋ | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | ਸਟੀਫਨ | -| 17 | ਆਮ NLP ਕੰਮ ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ਭਾਸ਼ਾ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਨਿਪਟਣ ਵੇਲੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਮ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਆਪਣੇ NLP ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਵਧਾਓ | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | ਸਟੀਫਨ | +| 10 | ਵਰਗੀਕਰਨ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Classification](4-Classification/README.md) | ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ, ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰੋ; ਵਰਗੀਕਰਨ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | ਜੈਨ ਅਤੇ ਕੈਸੀ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | +| 11 | ਸੁਆਦਿਸਟ ਏਸ਼ੀਆਈ ਅਤੇ ਭਾਰਤੀ ਖਾਣੇ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | ਜੈਨ ਅਤੇ ਕੈਸੀ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | +| 12 | ਸੁਆਦਿਸਟ ਏਸ਼ੀਆਈ ਅਤੇ ਭਾਰਤੀ ਖਾਣੇ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | ਹੋਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | ਜੈਨ ਅਤੇ ਕੈਸੀ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | +| 13 | ਸੁਆਦਿਸਟ ਏਸ਼ੀਆਈ ਅਤੇ ਭਾਰਤੀ ਖਾਣੇ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਰਿਕਮੈਂਡਰ ਵੈੱਬ ਐਪ ਬਣਾਓ | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | ਜੈਨ | +| 14 | ਕਲਸਟਰਿੰਗ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Clustering](5-Clustering/README.md) | ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ, ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰੋ; ਕਲਸਟਰਿੰਗ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | ਜੈਨ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | +| 15 | ਨਾਈਜੀਰੀਆਈ ਸੰਗੀਤਕ ਰੁਚੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | ਕੇ-ਮੀਨਜ਼ ਕਲਸਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦੀ ਖੋਜ | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | ਜੈਨ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | +| 16 | ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਪਰਿਚਯ ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਦੁਆਰਾ NLP ਦੇ ਮੂਲ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖੋ | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | ਸਟੀਫਨ | +| 17 | ਆਮ NLP ਕੰਮ ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ਭਾਸ਼ਾ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਨਿਪਟਣ ਵੇਲੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਮ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਆਪਣੇ NLP ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਗਹਿਰਾ ਕਰੋ | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | ਸਟੀਫਨ | | 18 | ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ਜੇਨ ਆਸਟਿਨ ਨਾਲ ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | ਸਟੀਫਨ | | 19 | ਯੂਰਪ ਦੇ ਰੋਮਾਂਟਿਕ ਹੋਟਲ ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ਹੋਟਲ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | ਸਟੀਫਨ | | 20 | ਯੂਰਪ ਦੇ ਰੋਮਾਂਟਿਕ ਹੋਟਲ ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ਹੋਟਲ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | ਸਟੀਫਨ | | 21 | ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨਕਰਨ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨਕਰਨ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | ਫ੍ਰਾਂਸੇਸਕਾ | -| 22 | ⚡️ ਵਿਸ਼ਵ ਪਾਵਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ⚡️ - ARIMA ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨਕਰਨ | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨਕਰਨ | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | ਫ੍ਰਾਂਸੇਸਕਾ | -| 23 | ⚡️ ਵਿਸ਼ਵ ਪਾਵਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ⚡️ - SVR ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨਕਰਨ | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ਸਪੋਰਟ ਵੇਕਟਰ ਰਿਗਰੈਸਰ ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨਕਰਨ | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | ਅਨੀਰਬਨ | +| 22 | ⚡️ ਵਿਸ਼ਵ ਪਾਵਰ ਵਰਤੋਂ ⚡️ - ARIMA ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨਕਰਨ | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨਕਰਨ | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | ਫ੍ਰਾਂਸੇਸਕਾ | +| 23 | ⚡️ ਵਿਸ਼ਵ ਪਾਵਰ ਵਰਤੋਂ ⚡️ - SVR ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨਕਰਨ | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਰਿਗ੍ਰੈਸਰ ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨਕਰਨ | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | ਅਨੀਰਬਨ | | 24 | ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-ਲਰਨਿੰਗ ਨਾਲ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | ਦਿਮਿਤਰੀ | -| 25 | ਪੀਟਰ ਨੂੰ ਭੇੜੀਆ ਤੋਂ ਬਚਾਓ! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਜਿਮ | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | ਦਿਮਿਤਰੀ | -| Postscript | ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | ਕਲਾਸਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਦਿਲਚਸਪ ਅਤੇ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | ਟੀਮ | +| 25 | ਪੀਟਰ ਨੂੰ ਭੇੜੇ ਤੋਂ ਬਚਾਓ! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਜਿਮ | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | ਦਿਮਿਤਰੀ | +| Postscript | ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | ਕਲਾਸਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਦਿਲਚਸਪ ਅਤੇ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | ਟੀਮ | | Postscript | RAI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਡੀਬੱਗਿੰਗ | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | ਜਿੰਮੇਵਾਰ AI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਡੀਬੱਗਿੰਗ | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | ਰੁਥ ਯਾਕੂਬ | > [ਇਸ ਕੋਰਸ ਲਈ ਸਾਰੇ ਵਾਧੂ ਸਰੋਤ Microsoft Learn ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਲੱਭੋ](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## ਆਫਲਾਈਨ ਪਹੁੰਚ -ਤੁਸੀਂ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਆਫਲਾਈਨ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਫੋਰਕ ਕਰੋ, [Docsify ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ](https://docsify.js.org/#/quickstart) ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਰਿਪੋ ਦੇ ਰੂਟ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ `docsify serve` ਟਾਈਪ ਕਰੋ। ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਤੁਹਾਡੇ ਲੋਕਲਹੋਸਟ `localhost:3000` 'ਤੇ ਪੋਰਟ 3000 'ਤੇ ਸਰਵ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। +ਤੁਸੀਂ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਆਫਲਾਈਨ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਫੋਰਕ ਕਰੋ, [Docsify ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ](https://docsify.js.org/#/quickstart) ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਰਿਪੋ ਦੇ ਰੂਟ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ `docsify serve` ਟਾਈਪ ਕਰੋ। ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਤੁਹਾਡੇ ਲੋਕਲਹੋਸਟ `localhost:3000` 'ਤੇ ਪੋਰਟ 3000 'ਤੇ ਸਰਵ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ## PDFs @@ -172,35 +172,37 @@ Microsoft ਦੇ Cloud Advocates ਤੁਹਾਨੂੰ **ਮਸ਼ੀਨ ਲਰ [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ---- +--- -### ਮੁੱਖ ਸਿੱਖਣ -[![ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![ਸਾਇਬਰਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![ਵੈੱਬ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### ਕੋਰ ਲਰਨਿੰਗ +[![ML ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ਸਾਇਬਰਸੁਰੱਖਿਆ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![ਵੈੱਬ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilot ਸੀਰੀਜ਼ -[![Copilot ਲਈ AI ਜੋੜੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot ਲਈ C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot AI ਜੋੜੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਲਈ](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot C#/.NET ਲਈ](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot ਐਡਵੈਂਚਰ](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## ਮਦਦ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ -ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਜਾਂ AI ਐਪਸ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ: +ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਜਾਂ AI ਐਪਸ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਹੈ, ਤਾਂ MCP ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੋ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਮੁਫ਼ਤ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਫੀਡਬੈਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੌਰਾਨ ਗਲਤੀਆਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਜਾਓ: +ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇਣੀ ਹੈ ਜਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੌਰਾਨ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ 'ਤੇ ਜਾਓ: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**ਅਸਵੀਕਰਤਾ**: -ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁੱਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ। \ No newline at end of file + +**ਅਸਵੀਕਰਤੀ**: +ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦਾ ਯਤਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁਚੱਜੇਪਣ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ। + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md b/translations/pcm/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md new file mode 100644 index 000000000..99c8f7fe1 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md @@ -0,0 +1,161 @@ + +# Introduction to machine learning + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +--- + +[![ML for beginners - Introduction to Machine Learning for Beginners](https://img.youtube.com/vi/6mSx_KJxcHI/0.jpg)](https://youtu.be/6mSx_KJxcHI "ML for beginners - Introduction to Machine Learning for Beginners") + +> 🎥 Click di image wey dey up for short video wey go show you how dis lesson dey work. + +Welcome to dis course wey dey about classical machine learning for beginners! Whether you be person wey no sabi anything about dis topic, or you be ML expert wey wan refresh your mind for one area, we happy say you join us! We wan make dis place friendly for you to start your ML study, and we go happy to check, reply, and add your [feedback](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions). + +[![Introduction to ML](https://img.youtube.com/vi/h0e2HAPTGF4/0.jpg)](https://youtu.be/h0e2HAPTGF4 "Introduction to ML") + +> 🎥 Click di image wey dey up for video: MIT's John Guttag dey explain machine learning + +--- +## How to start with machine learning + +Before you go start dis curriculum, you need make your computer ready to run notebooks for your system. + +- **Set up your machine with dis videos**. Use di links wey dey here to learn [how to install Python](https://youtu.be/CXZYvNRIAKM) for your system and [setup text editor](https://youtu.be/EU8eayHWoZg) for development. +- **Learn Python**. E good make you sabi small about [Python](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-77952-leestott), one programming language wey data scientists dey use and we go use am for dis course. +- **Learn Node.js and JavaScript**. We go still use JavaScript small for dis course when we dey build web apps, so you go need [node](https://nodejs.org) and [npm](https://www.npmjs.com/) for your system, plus [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) for Python and JavaScript development. +- **Create GitHub account**. Since you find us for [GitHub](https://github.com), you fit don get account already, but if you never get, create one and fork dis curriculum make you use am. (No forget to give us star 😊) +- **Check Scikit-learn**. Make you sabi [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html), one ML library wey we go dey use for dis lessons. + +--- +## Wetin be machine learning? + +Di word 'machine learning' na one of di popular and common words wey people dey use today. E get chance say you don hear dis word before if you sabi technology small, no matter di area wey you dey work. But how machine learning dey work na mystery for many people. For person wey dey start machine learning, e fit look like say e too much. So e good make we understand wetin machine learning be, and learn am step by step, with practical examples. + +--- +## Di hype curve + +![ml hype curve](../../../../translated_images/hype.07183d711a17aafe70915909a0e45aa286ede136ee9424d418026ab00fec344c.pcm.png) + +> Google Trends dey show di recent 'hype curve' of di word 'machine learning' + +--- +## One mysterious world + +We dey live for one world wey full with plenty mystery. Big scientists like Stephen Hawking, Albert Einstein, and others don use their life dey find better information wey go show di mystery of di world wey dey around us. Na di way human beings dey learn: pikin dey learn new things and dey understand di world wey dey around am as e dey grow. + +--- +## Di pikin brain + +Di brain and senses of pikin dey see wetin dey around am and dey learn di hidden patterns of life wey go help di pikin sabi how to use logic to understand di patterns wey e don learn. Di way human brain dey learn na wetin make humans be di most advanced living thing for dis world. Di way we dey learn and dey improve dey help us dey better as we dey grow. Dis learning ability and di way we dey change dey connect to one idea wey dem dey call [brain plasticity](https://www.simplypsychology.org/brain-plasticity.html). If we look am small, we fit see di way human brain dey learn and di idea of machine learning dey similar. + +--- +## Di human brain + +Di [human brain](https://www.livescience.com/29365-human-brain.html) dey see wetin dey happen for di real world, e dey process di information wey e see, e dey make sense of di information, and e dey act based on di situation. Na wetin we dey call intelligent behavior. When we program machine to act like say e get intelligent behavior, we dey call am artificial intelligence (AI). + +--- +## Some words wey you need sabi + +Even though di words fit confuse person, machine learning (ML) na one important part of artificial intelligence. **ML dey use special algorithms to find better information and hidden patterns from di data wey e see to help di process of making sense of di data**. + +--- +## AI, ML, Deep Learning + +![AI, ML, deep learning, data science](../../../../translated_images/ai-ml-ds.537ea441b124ebf69c144a52c0eb13a7af63c4355c2f92f440979380a2fb08b8.pcm.png) + +> One diagram wey dey show di relationship between AI, ML, deep learning, and data science. Infographic by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) wey e take inspiration from [dis graphic](https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/366996/distinction-between-ai-ml-neural-networks-deep-learning-and-data-mining) + +--- +## Wetin we go cover + +For dis curriculum, we go talk about di main ideas of machine learning wey beginner suppose sabi. We go focus on wetin we dey call 'classical machine learning' wey dey use Scikit-learn, one better library wey many students dey use to learn di basics. To understand di bigger ideas of artificial intelligence or deep learning, you need strong foundation for machine learning, and na wetin we wan give you here. + +--- +## For dis course you go learn: + +- di main ideas of machine learning +- di history of ML +- ML and fairness +- regression ML techniques +- classification ML techniques +- clustering ML techniques +- natural language processing ML techniques +- time series forecasting ML techniques +- reinforcement learning +- real-world ways to use ML + +--- +## Wetin we no go cover + +- deep learning +- neural networks +- AI + +To make di learning easy, we no go talk about di hard parts of neural networks, 'deep learning' - di many-layered model-building wey dey use neural networks - and AI, we go talk about am for another curriculum. We go still bring data science curriculum later to focus on dat part of dis big field. + +--- +## Why you go study machine learning? + +Machine learning, if we look am from system side, na di way we dey create systems wey fit learn hidden patterns from data to help make smart decisions. + +Dis idea dey somehow connect to how human brain dey learn things based on di data wey e see from di world. + +✅ Think small why business go wan use machine learning instead of creating system wey dey use fixed rules. + +--- +## How machine learning dey work + +Machine learning dey everywhere now, e dey as common as di data wey dey flow for our society, wey dey come from our smart phones, connected devices, and other systems. Because of di big potential of di latest machine learning algorithms, researchers dey use am to solve big problems for different areas with better results. + +--- +## Examples of how ML dey work + +**You fit use machine learning for plenty things**: + +- To predict di chance of disease from patient medical history or reports. +- To use weather data predict wetin go happen for weather. +- To understand di meaning of text. +- To catch fake news to stop propaganda. + +Finance, economics, earth science, space exploration, biomedical engineering, cognitive science, and even humanities don dey use machine learning to solve di hard problems wey dey their area. + +--- +## Conclusion + +Machine learning dey automate di process of finding patterns by getting better insights from real-world or generated data. E don show say e dey very useful for business, health, and financial areas, plus others. + +For di future wey dey come, to sabi di basics of machine learning go dey important for people from any area because e don dey everywhere. + +--- +# 🚀 Challenge + +Draw, for paper or use online app like [Excalidraw](https://excalidraw.com/), wetin you understand about di difference between AI, ML, deep learning, and data science. Add some ideas of di kind problems wey each of dis techniques dey good to solve. + +# [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +--- +# Review & Self Study + +To learn more about how you fit work with ML algorithms for di cloud, follow dis [Learning Path](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-no-code-predictive-models-azure-machine-learning/?WT.mc_id=academic-77952-leestott). + +Take one [Learning Path](https://docs.microsoft.com/learn/modules/introduction-to-machine-learning/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) about di basics of ML. + +--- +# Assignment + +[Get up and running](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu don dey translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am accurate, abeg sabi say automatic translation fit get mistake or no correct well. Di original docu for im native language na di main correct source. For important information, e go beta make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md b/translations/pcm/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..2e253fe04 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md @@ -0,0 +1,25 @@ + +# Get Up and Running + +## Instructions + +For dis assignment wey no go count for grade, you go need refresh your mind for Python and set up your environment so e fit run notebooks. + +Follow dis [Python Learning Path](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-77952-leestott), and after dat, set up your system by watching dis intro videos: + +https://www.youtube.com/playlist?list=PLlrxD0HtieHhS8VzuMCfQD4uJ9yne1mE6 + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis document don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no dey accurate well. Di original document for di language wey dem write am first na im you go take as di correct one. For important information, e good make you use professional human translation. We no go fit take responsibility for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md b/translations/pcm/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md new file mode 100644 index 000000000..cc4f42177 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md @@ -0,0 +1,166 @@ + +# History of machine learning + +![Summary of History of machine learning in a sketchnote](../../../../translated_images/ml-history.a1bdfd4ce1f464d9a0502f38d355ffda384c95cd5278297a46c9a391b5053bc4.pcm.png) +> Sketchnote by [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac) + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +--- + +[![ML for beginners - History of Machine Learning](https://img.youtube.com/vi/N6wxM4wZ7V0/0.jpg)](https://youtu.be/N6wxM4wZ7V0 "ML for beginners - History of Machine Learning") + +> 🎥 Click di image wey dey up for short video wey go explain dis lesson. + +For dis lesson, we go waka through di big milestones for di history of machine learning and artificial intelligence. + +Di history of artificial intelligence (AI) as one field dey join body with di history of machine learning, because di algorithms and di computational progress wey dey support ML na im help AI development. E good make we remember say, even though dis fields as separate areas of study start to dey clear for di 1950s, important [algorithmic, statistical, mathematical, computational and technical discoveries](https://wikipedia.org/wiki/Timeline_of_machine_learning) don dey before and dey overlap dis time. In fact, people don dey reason dis kind questions for [hundreds of years](https://wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence): dis article dey talk about di historical intellectual foundation of di idea of 'thinking machine.' + +--- +## Notable discoveries + +- 1763, 1812 [Bayes Theorem](https://wikipedia.org/wiki/Bayes%27_theorem) and di things wey dey before am. Dis theorem and di way dem dey use am dey explain inference, how probability of one event fit happen based on wetin we sabi before. +- 1805 [Least Square Theory](https://wikipedia.org/wiki/Least_squares) by French mathematician Adrien-Marie Legendre. Dis theory, wey you go learn for our Regression unit, dey help for data fitting. +- 1913 [Markov Chains](https://wikipedia.org/wiki/Markov_chain), wey dem name after Russian mathematician Andrey Markov, dey describe sequence of possible events based on di state wey dey before. +- 1957 [Perceptron](https://wikipedia.org/wiki/Perceptron) na one type of linear classifier wey American psychologist Frank Rosenblatt invent, e dey support di progress for deep learning. + +--- + +- 1967 [Nearest Neighbor](https://wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor) na algorithm wey dem first design to map routes. For ML, e dey help detect patterns. +- 1970 [Backpropagation](https://wikipedia.org/wiki/Backpropagation) dey train [feedforward neural networks](https://wikipedia.org/wiki/Feedforward_neural_network). +- 1982 [Recurrent Neural Networks](https://wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network) na artificial neural networks wey dem derive from feedforward neural networks wey dey create temporal graphs. + +✅ Do small research. Which other dates dey important for di history of ML and AI? + +--- +## 1950: Machines wey dey think + +Alan Turing, one person wey dey very remarkable, wey people vote [for 2019](https://wikipedia.org/wiki/Icons:_The_Greatest_Person_of_the_20th_Century) as di greatest scientist for di 20th century, na im dem dey credit say e help lay di foundation for di concept of 'machine wey fit think.' E face people wey no gree and e own need for evidence of dis concept by creating di [Turing Test](https://www.bbc.com/news/technology-18475646), wey you go learn for our NLP lessons. + +--- +## 1956: Dartmouth Summer Research Project + +"Di Dartmouth Summer Research Project on artificial intelligence na one big event for artificial intelligence as one field," and na here dem coin di term 'artificial intelligence' ([source](https://250.dartmouth.edu/highlights/artificial-intelligence-ai-coined-dartmouth)). + +> Every aspect of learning or any other feature of intelligence fit dey described well well so dat machine fit dey simulate am. + +--- + +Di lead researcher, mathematics professor John McCarthy, hope "to proceed based on di idea say every aspect of learning or any other feature of intelligence fit dey described well well so dat machine fit dey simulate am." Di participants include another big name for di field, Marvin Minsky. + +Di workshop dey credit say e start and encourage plenty discussions like "di rise of symbolic methods, systems wey focus on limited domains (early expert systems), and deductive systems versus inductive systems." ([source](https://wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop)). + +--- +## 1956 - 1974: "Di golden years" + +From di 1950s go reach di mid '70s, hope dey high say AI fit solve plenty problems. For 1967, Marvin Minsky talk confidently say "Within one generation ... di problem of creating 'artificial intelligence' go dey solved well well." (Minsky, Marvin (1967), Computation: Finite and Infinite Machines, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall) + +Natural language processing research dey grow, search dey improve and dey more powerful, and di concept of 'micro-worlds' dey created, where simple tasks dey completed using plain language instructions. + +--- + +Research dey well funded by government agencies, progress dey for computation and algorithms, and prototypes of intelligent machines dey built. Some of dis machines include: + +* [Shakey di robot](https://wikipedia.org/wiki/Shakey_the_robot), wey fit move and decide how e go do tasks 'intelligently'. + + ![Shakey, an intelligent robot](../../../../translated_images/shakey.4dc17819c447c05bf4b52f76da0bdd28817d056fdb906252ec20124dd4cfa55e.pcm.jpg) + > Shakey for 1972 + +--- + +* Eliza, one early 'chatterbot', fit talk with people and act like one basic 'therapist'. You go learn more about Eliza for di NLP lessons. + + ![Eliza, a bot](../../../../translated_images/eliza.84397454cda9559bb5ec296b5b8fff067571c0cccc5405f9c1ab1c3f105c075c.pcm.png) + > One version of Eliza, one chatbot + +--- + +* "Blocks world" na example of micro-world where blocks fit dey stacked and sorted, and experiments to teach machines how to make decisions fit dey tested. Progress wey dem build with libraries like [SHRDLU](https://wikipedia.org/wiki/SHRDLU) help push language processing forward. + + [![blocks world with SHRDLU](https://img.youtube.com/vi/QAJz4YKUwqw/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=QAJz4YKUwqw "blocks world with SHRDLU") + + > 🎥 Click di image wey dey up for video: Blocks world with SHRDLU + +--- +## 1974 - 1980: "AI Winter" + +By di mid 1970s, e don clear say di complexity of making 'intelligent machines' don dey underestimated and di promise, based on di available compute power, don dey overhyped. Funding stop and confidence for di field slow down. Some issues wey affect confidence include: +--- +- **Limitations**. Compute power no dey enough. +- **Combinatorial explosion**. Di number of parameters wey need training dey grow plenty as more dey asked of computers, without compute power and capability wey dey grow alongside. +- **Paucity of data**. Data no plenty enough to test, develop, and refine algorithms. +- **We dey ask di right questions?**. Di questions wey dem dey ask start to dey questioned. Researchers start to face criticism about di way dem dey approach di matter: + - Turing tests dey questioned by ideas like di 'chinese room theory' wey talk say, "programming one digital computer fit make am look like e understand language but e no fit produce real understanding." ([source](https://plato.stanford.edu/entries/chinese-room/)) + - Di ethics of introducing artificial intelligences like di "therapist" ELIZA into society dey challenged. + +--- + +At di same time, different AI schools of thought start to form. One division dey between ["scruffy" vs. "neat AI"](https://wikipedia.org/wiki/Neats_and_scruffies) practices. _Scruffy_ labs dey tweak programs for hours until dem get di result wey dem want. _Neat_ labs "dey focus on logic and formal problem solving". ELIZA and SHRDLU na popular _scruffy_ systems. For di 1980s, as demand grow to make ML systems reproducible, di _neat_ approach gradually take front because e result dey more explainable. + +--- +## 1980s Expert systems + +As di field dey grow, e benefit to business dey clear, and for di 1980s di spread of 'expert systems' dey increase. "Expert systems na di first successful forms of artificial intelligence (AI) software." ([source](https://wikipedia.org/wiki/Expert_system)). + +Dis type of system na _hybrid_, e get rules engine wey dey define business requirements, and inference engine wey dey use di rules system to find new facts. + +Dis time also see more attention for neural networks. + +--- +## 1987 - 1993: AI 'Chill' + +Di spread of specialized expert systems hardware get one bad effect, e dey too specialized. Di rise of personal computers dey compete with dis big, specialized, centralized systems. Di democratization of computing don start, and e later open road for di modern explosion of big data. + +--- +## 1993 - 2011 + +Dis time bring new era for ML and AI to fit solve some of di problems wey lack of data and compute power cause before. Di amount of data start to grow fast and dey more available, for better and for worse, especially as smartphone show around 2007. Compute power grow plenty, and algorithms dey evolve alongside. Di field start to mature as di freewheeling days of di past dey turn into one true discipline. + +--- +## Now + +Today machine learning and AI dey touch almost every part of our lives. Dis time dey call for careful understanding of di risks and di possible effects of dis algorithms on human lives. As Microsoft's Brad Smith talk, "Information technology dey bring issues wey dey go di heart of fundamental human-rights protections like privacy and freedom of expression. Dis issues dey increase di responsibility for tech companies wey dey create dis products. For our view, dem also dey call for thoughtful government regulation and for di development of norms around acceptable uses" ([source](https://www.technologyreview.com/2019/12/18/102365/the-future-of-ais-impact-on-society/)). + +--- + +E still dey remain to see wetin di future go bring, but e dey important to understand dis computer systems and di software and algorithms wey dem dey run. We hope say dis curriculum go help you understand better so you fit decide for yourself. + +[![Di history of deep learning](https://img.youtube.com/vi/mTtDfKgLm54/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=mTtDfKgLm54 "Di history of deep learning") +> 🎥 Click di image wey dey up for video: Yann LeCun dey talk about di history of deep learning for dis lecture + +--- +## 🚀Challenge + +Look into one of dis historical moments and learn more about di people wey dey behind am. Di characters dey interesting, and no scientific discovery dey happen for one cultural vacuum. Wetin you discover? + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +--- +## Review & Self Study + +Here be things to watch and listen to: + +[Dis podcast wey Amy Boyd dey talk about di evolution of AI](http://runasradio.com/Shows/Show/739) + +[![Di history of AI by Amy Boyd](https://img.youtube.com/vi/EJt3_bFYKss/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=EJt3_bFYKss "Di history of AI by Amy Boyd") + +--- + +## Assignment + +[Create one timeline](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu wey you dey see don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg no forget say machine translation fit get mistake or no too accurate. Di original docu for di language wey dem first write am na di main correct one. If na important matter, e go better make you use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md b/translations/pcm/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..403d2fc97 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Make timeline + +## How you go do am + +Use [dis repo](https://github.com/Digital-Humanities-Toolkit/timeline-builder) to make timeline wey go show one part for history of algorithms, mathematics, statistics, AI, or ML, or mix of all of dem. You fit focus on one person, one idea, or long time wey people dey reason am. Make sure say you add multimedia things join. + +## How dem go mark am + +| Criteria | Oga well well work | E manage small | E no reach at all | +| -------- | ----------------------------------------------- | --------------------------------------- | --------------------------------------------------------------- | +| | Timeline wey dem don deploy as GitHub page dey | Code never complete and dem never deploy | Timeline never complete, e no get better research and dem never deploy | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis document don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg make you sabi say automated translations fit get mistake or no dey accurate well. Di original document for di language wey dem write am first na di main correct source. For important information, e good make you use professional human translation. We no go fit take responsibility for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/3-fairness/README.md b/translations/pcm/1-Introduction/3-fairness/README.md new file mode 100644 index 000000000..9407f5a17 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/1-Introduction/3-fairness/README.md @@ -0,0 +1,172 @@ + +# How to Build Machine Learning Solutions Wey Get Responsible AI + +![Summary of responsible AI in Machine Learning in a sketchnote](../../../../translated_images/ml-fairness.ef296ebec6afc98a44566d7b6c1ed18dc2bf1115c13ec679bb626028e852fa1d.pcm.png) +> Sketchnote by [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac) + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Introduction + +For dis curriculum, you go start to sabi how machine learning dey affect our everyday life. Even now, systems and models dey involved for daily decision-making tasks, like health care diagnosis, loan approval or to catch fraud. So, e dey important say these models go work well to give results wey people fit trust. Just like any software application, AI systems fit fail or give result wey no dey okay. Na why e dey important to sabi and fit explain how AI model dey behave. + +Imagine wetin fit happen if the data wey you dey use to build these models no get some kind people, like race, gender, political view, religion, or e dey represent some people too much. Wetin go happen if the model dey favor one group over another? Wetin be the result for the application? Plus, wetin go happen if the model give bad result wey go harm people? Who go take responsibility for how the AI system dey behave? Na these kind questions we go look for dis curriculum. + +For dis lesson, you go: + +- Learn why fairness for machine learning and fairness-related wahala dey important. +- Sabi how to check outliers and unusual situations to make sure say e dey reliable and safe. +- Understand why e dey important to design systems wey go include everybody. +- See why e dey necessary to protect privacy and security of data and people. +- Understand why e dey good to explain how AI models dey behave (glass box approach). +- Know why accountability dey important to build trust for AI systems. + +## Prerequisite + +Before you start, make sure say you don take the "Responsible AI Principles" Learn Path and watch the video below about the topic: + +Learn more about Responsible AI by following this [Learning Path](https://docs.microsoft.com/learn/modules/responsible-ai-principles/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) + +[![Microsoft's Approach to Responsible AI](https://img.youtube.com/vi/dnC8-uUZXSc/0.jpg)](https://youtu.be/dnC8-uUZXSc "Microsoft's Approach to Responsible AI") + +> 🎥 Click the image above for a video: Microsoft's Approach to Responsible AI + +## Fairness + +AI systems suppose treat everybody fairly and no dey affect similar groups differently. For example, if AI systems dey give advice for medical treatment, loan application, or employment, e suppose give the same advice to people wey get similar symptoms, financial situation, or qualifications. As humans, we dey carry bias wey dey affect our decisions and actions. These biases fit show for the data wey we dey use to train AI systems. Sometimes, e fit happen by mistake. E dey hard to sabi when you dey add bias for data. + +**“Unfairness”** mean negative impact or “harms” for one group of people, like race, gender, age, or disability. The main fairness-related harms fit be: + +- **Allocation**, if one gender or ethnicity dey favored over another. +- **Quality of service**. If you train data for one specific situation but reality dey more complex, e go make the service no perform well. For example, hand soap dispenser wey no fit sense people wey get dark skin. [Reference](https://gizmodo.com/why-cant-this-soap-dispenser-identify-dark-skin-1797931773) +- **Denigration**. To criticize or label something or someone unfairly. For example, image labeling technology wey mistakenly call dark-skinned people gorillas. +- **Over- or under-representation**. When one group no dey seen for one profession, and any service wey dey promote that na harm. +- **Stereotyping**. To connect one group with pre-assigned attributes. For example, language translation system between English and Turkish fit get mistake because of words wey dey stereotype gender. + +![translation to Turkish](../../../../translated_images/gender-bias-translate-en-tr.f185fd8822c2d4372912f2b690f6aaddd306ffbb49d795ad8d12a4bf141e7af0.pcm.png) +> translation to Turkish + +![translation back to English](../../../../translated_images/gender-bias-translate-tr-en.4eee7e3cecb8c70e13a8abbc379209bc8032714169e585bdeac75af09b1752aa.pcm.png) +> translation back to English + +When we dey design and test AI systems, we need to make sure say AI dey fair and no dey programmed to make biased or discriminatory decisions, wey humans no suppose make. To make AI and machine learning fair na one big sociotechnical challenge. + +### Reliability and safety + +To build trust, AI systems suppose dey reliable, safe, and consistent for normal and unexpected conditions. E dey important to sabi how AI systems go behave for different situations, especially outliers. When we dey build AI solutions, we need to focus well on how to handle different situations wey the AI go face. For example, self-driving car suppose put people safety first. The AI wey dey power the car suppose think about all the possible situations wey the car fit face like night, thunderstorms, blizzards, kids wey dey run cross road, pets, road construction, etc. How well AI system fit handle different conditions reliably and safely go show how the data scientist or AI developer take plan and test the system. + +> [🎥 Click the here for a video: ](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4vvIl) + +### Inclusiveness + +AI systems suppose dey designed to involve and empower everybody. When data scientists and AI developers dey design AI systems, dem suppose identify and fix barriers wey fit exclude people by mistake. For example, 1 billion people wey get disabilities dey for the world. With AI, dem fit access plenty information and opportunities easily for their daily life. If we fix these barriers, e go create chance to innovate and make AI products wey go give better experience wey go benefit everybody. + +> [🎥 Click the here for a video: inclusiveness in AI](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4vl9v) + +### Security and privacy + +AI systems suppose dey safe and respect people privacy. People no go trust systems wey dey put their privacy, information, or life at risk. When we dey train machine learning models, we dey depend on data to get better results. So, we need to check where the data come from and if e dey okay. For example, na user submit the data or e dey public? Next, as we dey work with the data, e dey important to develop AI systems wey fit protect confidential information and resist attacks. As AI dey grow, to protect privacy and secure personal and business information dey more critical and complex. Privacy and data security matter need special attention for AI because data na the main thing wey AI systems dey use to make correct predictions and decisions about people. + +> [🎥 Click the here for a video: security in AI](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4voJF) + +- As industry, we don make big progress for Privacy & security, especially because of regulations like GDPR (General Data Protection Regulation). +- But for AI systems, we need to balance the need for more personal data to make systems better – and privacy. +- Just like when internet start, we dey see plenty security wahala related to AI. +- At the same time, AI dey help improve security. For example, most modern anti-virus scanners dey use AI today. +- We need to make sure say our Data Science processes dey work well with the latest privacy and security practices. + +### Transparency + +AI systems suppose dey easy to understand. Transparency mean to explain how AI systems and their parts dey behave. To improve understanding of AI systems, stakeholders need to sabi how and why dem dey work so dem fit identify performance wahala, safety and privacy concerns, bias, exclusionary practices, or mistakes. People wey dey use AI systems suppose dey honest about when, why, and how dem dey use am. Plus, dem suppose talk about the limitations of the systems. For example, if bank dey use AI system to help with lending decisions, e dey important to check the results and sabi which data dey influence the system recommendations. Governments don dey regulate AI for different industries, so data scientists and organizations suppose explain if AI system meet regulatory requirements, especially when e give bad result. + +> [🎥 Click the here for a video: transparency in AI](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4voJF) + +- Because AI systems dey complex, e dey hard to understand how dem dey work and interpret the results. +- This lack of understanding dey affect how dem dey manage, use, and document the systems. +- This lack of understanding dey also affect the decisions wey people dey make with the results wey the systems dey give. + +### Accountability + +The people wey dey design and use AI systems suppose take responsibility for how their systems dey work. Accountability dey very important for sensitive technologies like facial recognition. Recently, demand for facial recognition technology don dey grow, especially from law enforcement wey wan use am to find missing children. But these technologies fit make government use am to take away people freedom, like to dey monitor specific people every time. So, data scientists and organizations need to take responsibility for how their AI system dey affect people or society. + +[![Leading AI Researcher Warns of Mass Surveillance Through Facial Recognition](../../../../translated_images/accountability.41d8c0f4b85b6231301d97f17a450a805b7a07aaeb56b34015d71c757cad142e.pcm.png)](https://www.youtube.com/watch?v=Wldt8P5V6D0 "Microsoft's Approach to Responsible AI") + +> 🎥 Click the image above for a video: Warnings of Mass Surveillance Through Facial Recognition + +At the end, one big question for our generation, as the first generation wey dey bring AI to society, na how we go make sure say computers go dey accountable to people and how we go make sure say the people wey dey design computers go dey accountable to everybody. + +## Impact assessment + +Before you train machine learning model, e dey important to do impact assessment to sabi the purpose of the AI system; wetin dem wan use am do; where dem go use am; and who go dey interact with the system. Dis go help reviewer(s) or testers to sabi wetin to check when dem dey look for risks and expected results. + +The following na areas to focus on when you dey do impact assessment: + +* **Adverse impact on individuals**. Sabi any restriction or requirements, unsupported use or any known limitations wey fit make the system no perform well. This go help make sure say the system no go harm people. +* **Data requirements**. Sabi how and where the system go use data so reviewers fit check any data requirements wey you need to follow (e.g., GDPR or HIPPA data regulations). Plus, check if the source or quantity of data dey enough for training. +* **Summary of impact**. Gather list of potential harms wey fit happen if you use the system. For the ML lifecycle, check if the issues wey you identify don dey fixed or addressed. +* **Applicable goals** for each of the six core principles. Check if the goals for each principle don dey met and if gaps dey. + +## Debugging with responsible AI + +Just like how we dey debug software application, debugging AI system na process to find and fix issues for the system. Plenty things fit make model no perform as e suppose or no dey responsible. Most traditional model performance metrics dey give numbers wey no dey enough to check how model dey break responsible AI principles. Plus, machine learning model na black box wey dey hard to understand wetin dey drive the result or explain mistake. Later for this course, we go learn how to use Responsible AI dashboard to debug AI systems. The dashboard dey give data scientists and AI developers tool to do: + +* **Error analysis**. To check the error distribution of the model wey fit affect fairness or reliability. +* **Model overview**. To find where the model performance dey different across data groups. +* **Data analysis**. To check the data distribution and find any bias for the data wey fit cause fairness, inclusiveness, and reliability wahala. +* **Model interpretability**. To sabi wetin dey affect or influence the model predictions. This go help explain the model behavior, wey dey important for transparency and accountability. + +## 🚀 Challenge + +To stop harms from happening, we suppose: + +- Get people wey get different backgrounds and perspectives to work on systems. +- Invest for datasets wey show the diversity of our society. +- Develop better methods for the machine learning lifecycle to detect and fix responsible AI issues when dem happen. + +Think about real-life situations wey show say model no dey trustworthy for model-building and usage. Wetin else we suppose consider? + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +## Review & Self Study + +For dis lesson, you don learn some basic tins about fairness and unfairness for machine learning. + +Watch dis workshop to sabi more about di topics: + +- How to pursue responsible AI: How to carry principles enter practice by Besmira Nushi, Mehrnoosh Sameki and Amit Sharma + +[![Responsible AI Toolbox: An open-source framework for building responsible AI](https://img.youtube.com/vi/tGgJCrA-MZU/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=tGgJCrA-MZU "RAI Toolbox: An open-source framework for building responsible AI") + +> 🎥 Click di image wey dey up for video: RAI Toolbox: An open-source framework for building responsible AI by Besmira Nushi, Mehrnoosh Sameki, and Amit Sharma + +Still read: + +- Microsoft RAI resource center: [Responsible AI Resources – Microsoft AI](https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai-resources?activetab=pivot1%3aprimaryr4) + +- Microsoft FATE research group: [FATE: Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics in AI - Microsoft Research](https://www.microsoft.com/research/theme/fate/) + +RAI Toolbox: + +- [Responsible AI Toolbox GitHub repository](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox) + +Read about Azure Machine Learning tools wey fit help make sure fairness dey: + +- [Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-fairness-ml?WT.mc_id=academic-77952-leestott) + +## Assignment + +[Explore RAI Toolbox](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say automatik transleshion fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important informashon, e good make professional human transleshion dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey go happen because you use dis transleshion. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/3-fairness/assignment.md b/translations/pcm/1-Introduction/3-fairness/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..cbfca59eb --- /dev/null +++ b/translations/pcm/1-Introduction/3-fairness/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Explore di Responsible AI Toolbox + +## Instructions + +For dis lesson, you don learn about di Responsible AI Toolbox, wey be "open-source, community-driven project wey go help data scientists analyze and improve AI systems." For dis assignment, make you explore one of RAI Toolbox's [notebooks](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox/blob/main/notebooks/responsibleaidashboard/getting-started.ipynb) and report wetin you find for paper or presentation. + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | --------- | -------- | ----------------- | +| | Paper or PowerPoint presentation dey wey talk about Fairlearn systems, di notebook wey dem run, and di conclusions wey dem get from am | Paper dey but e no get conclusions | No paper dey | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make e accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no correct well. Di original docu for im native language na di main correct source. For important information, e good make una use professional human translation. We no go dey responsible for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md b/translations/pcm/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md new file mode 100644 index 000000000..15d5ef3fd --- /dev/null +++ b/translations/pcm/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md @@ -0,0 +1,134 @@ + +# Techniques of Machine Learning + +Di process wey dem dey use build, use, and maintain machine learning models and di data wey dem dey use no be di same as oda development workflows. For dis lesson, we go break di process down, and show di main techniques wey you need sabi. You go: + +- Understand di processes wey dey under machine learning for high level. +- Check base concepts like 'models', 'predictions', and 'training data'. + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +[![ML for beginners - Techniques of Machine Learning](https://img.youtube.com/vi/4NGM0U2ZSHU/0.jpg)](https://youtu.be/4NGM0U2ZSHU "ML for beginners - Techniques of Machine Learning") + +> 🎥 Click di image wey dey up to watch short video wey explain dis lesson. + +## Introduction + +For high level, di work wey dem dey do to create machine learning (ML) processes get plenty steps: + +1. **Decide di question**. Most ML processes dey start by asking question wey no fit get answer with simple conditional program or rules-based engine. Dis kind question dey usually about predictions based on data wey dem collect. +2. **Collect and prepare data**. To fit answer your question, you need data. Di quality and sometimes di quantity of your data go determine how well you fit answer di question. To see di data well, you go need visualize am. Dis phase still include how you go divide di data into training and testing group to build di model. +3. **Choose training method**. Based on your question and di kind data wey you get, you go choose how you wan train di model to fit reflect di data well and make correct predictions. Dis part of ML process need special skill and sometimes plenty trial and error. +4. **Train di model**. With your training data, you go use different algorithms to train di model to sabi di patterns wey dey di data. Di model fit use internal weights wey dem fit adjust to focus on some parts of di data to make di model better. +5. **Evaluate di model**. You go use data wey di model never see before (your testing data) to check how di model dey perform. +6. **Parameter tuning**. Based on how di model perform, you fit start di process again with different parameters or variables wey dey control di behavior of di algorithms wey dem use train di model. +7. **Predict**. Use new inputs to test di accuracy of your model. + +## Wetin you go ask? + +Computers sabi well well how to find hidden patterns for data. Dis skill dey help researchers wey get questions about one area wey no fit get answer with conditionally-based rules engine. For example, if dem wan calculate di life expectancy of smokers vs non-smokers, data scientist fit create rules for am. + +But if di question get plenty variables, ML model fit dey more efficient to predict future life expectancy based on past health history. Another example fit be to predict weather for April for one place based on data like latitude, longitude, climate change, how close di place dey to di ocean, jet stream patterns, and more. + +✅ Dis [slide deck](https://www2.cisl.ucar.edu/sites/default/files/2021-10/0900%20June%2024%20Haupt_0.pdf) about weather models dey give historical perspective on how dem dey use ML for weather analysis. + +## Before you start to build + +Before you start to build your model, you go need do some tasks. To test your question and form hypothesis based on di model predictions, you go need identify and set some things. + +### Data + +To fit answer your question well, you need plenty data wey dey correct. You go do two things for dis stage: + +- **Collect data**. Remember di lesson wey we talk about fairness for data analysis, collect your data well. Know di source of di data, any bias wey fit dey inside, and write down where you get am from. +- **Prepare data**. Di process to prepare data get steps. You fit need join data together and normalize am if e come from different sources. You fit improve di quality and quantity of di data by converting strings to numbers (like we do for [Clustering](../../5-Clustering/1-Visualize/README.md)). You fit still generate new data from di original one (like we do for [Classification](../../4-Classification/1-Introduction/README.md)). You fit clean and edit di data (like we go do before di [Web App](../../3-Web-App/README.md) lesson). Finally, you fit need randomize and shuffle di data, depending on di training techniques. + +✅ After you don collect and process your data, check if di shape of di data go fit help you answer di question wey you wan solve. E fit be say di data no go work well for di task, like we see for our [Clustering](../../5-Clustering/1-Visualize/README.md) lessons! + +### Features and Target + +[Feature](https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/an-introduction-to-variable-and-feature-selection) na measurable property of your data. For many datasets, e dey show as column heading like 'date', 'size', or 'color'. Your feature variable, wey dem dey usually represent as `X` for code, na di input variable wey dem go use train di model. + +Target na di thing wey you wan predict. Dem dey usually represent target as `y` for code, and e dey answer di question wey you dey ask from your data: for December, which **color** of pumpkin go cheap pass? For San Francisco, which neighborhood go get di best real estate **price**? Sometimes, dem dey call target label attribute. + +### How to choose your feature variable + +🎓 **Feature Selection and Feature Extraction** How you go sabi which variable to choose when you dey build model? You go probably go through process of feature selection or feature extraction to choose di correct variables for di best model. But dem no be di same thing: "Feature extraction dey create new features from functions of di original features, but feature selection dey return subset of di features." ([source](https://wikipedia.org/wiki/Feature_selection)) + +### Visualize your data + +One important tool wey data scientist dey use na di power to visualize data with libraries like Seaborn or MatPlotLib. To show your data visually fit help you see hidden correlations wey you fit use. Your visualizations fit still help you see bias or unbalanced data (like we see for [Classification](../../4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)). + +### Split your dataset + +Before you train, you go need divide your dataset into two or more parts wey no dey equal but still represent di data well. + +- **Training**. Dis part of di dataset na di one wey you go use train di model. E dey make up di majority of di original dataset. +- **Testing**. Test dataset na independent group of data, wey you go use check di performance of di model wey you don build. +- **Validating**. Validation set na smaller independent group of examples wey you go use tune di model hyperparameters or architecture to improve di model. Depending on di size of your data and di question wey you dey ask, you fit no need build dis third set (like we talk for [Time Series Forecasting](../../7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)). + +## How to build model + +With your training data, your goal na to build model, or statistical representation of your data, using different algorithms to **train** am. Training di model go expose am to di data and e go make assumptions about di patterns wey e see, validate, and accept or reject. + +### Choose training method + +Based on your question and di kind data wey you get, you go choose method to train am. If you check [Scikit-learn's documentation](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html) - wey we dey use for dis course - you go see plenty ways to train model. Based on your experience, you fit need try different methods to build di best model. You go likely go through process where data scientists dey check di performance of di model by giving am data wey e never see before, check for accuracy, bias, and oda issues, and choose di best training method for di task. + +### Train di model + +With your training data, you go 'fit' am to create model. You go notice say for many ML libraries, you go see code like 'model.fit' - na dis time you go send your feature variable as array of values (usually 'X') and target variable (usually 'y'). + +### Evaluate di model + +Once di training process don complete (e fit take many iterations, or 'epochs', to train big model), you go fit evaluate di model quality by using test data to check how e perform. Dis data na subset of di original data wey di model never analyze before. You fit print table of metrics about di model quality. + +🎓 **Model fitting** + +For machine learning, model fitting mean how accurate di model function dey as e dey try analyze data wey e no sabi. + +🎓 **Underfitting** and **overfitting** na common problems wey dey reduce di quality of di model, as di model fit no fit well or e fit too fit. Dis one dey make di model predictions either too close or too far from di training data. Overfit model dey predict training data too well because e don sabi di details and noise of di data too much. Underfit model no dey accurate because e no fit analyze di training data or di data wey e never see well. + +![overfitting model](../../../../translated_images/overfitting.1c132d92bfd93cb63240baf63ebdf82c30e30a0a44e1ad49861b82ff600c2b5c.pcm.png) +> Infographic by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) + +## Parameter tuning + +After your first training, check di quality of di model and think of how you fit improve am by adjusting di 'hyperparameters'. Read more about di process [for di documentation](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters?WT.mc_id=academic-77952-leestott). + +## Prediction + +Dis na di time wey you go use new data to test di model accuracy. For 'applied' ML setting, where you dey build web assets to use di model for production, dis process fit involve collecting user input (like button press) to set variable and send am to di model for inference or evaluation. + +For dis lessons, you go learn how to use dis steps to prepare, build, test, evaluate, and predict - all di work wey data scientist dey do and more, as you dey progress to become 'full stack' ML engineer. + +--- + +## 🚀Challenge + +Draw flow chart wey show di steps of ML practitioner. Where you dey now for di process? Where you think say you go get difficulty? Wetin dey easy for you? + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +Search online for interviews with data scientists wey dey talk about their daily work. Here na [one](https://www.youtube.com/watch?v=Z3IjgbbCEfs). + +## Assignment + +[Interview a data scientist](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleto service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am correct, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go fit trust. For important mata, e good make professional human transleto check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md b/translations/pcm/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..95a2346d8 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Interview Data Scientist + +## Instructions + +For your company, user group, or among your padi dem or fellow students, try talk to person wey dey work as data scientist for professional level. Write small paper (500 words) about wetin dem dey do every day. Dem be specialist or dem dey do 'full stack' work? + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------ | --------------------- | +| | Essay wey get correct length, with sources wey dem mention, dey as .doc file | Essay no too mention sources well or e short pass the required length | No essay dey presented | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important mata, e good make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/README.md b/translations/pcm/1-Introduction/README.md new file mode 100644 index 000000000..92eb760e3 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/1-Introduction/README.md @@ -0,0 +1,38 @@ + +# Introduction to machine learning + +For dis section of di curriculum, you go sabi di basic idea wey dey behind machine learning, wetin e mean, and you go learn about di history and di techniques wey researchers dey use to work with am. Make we waka enter dis new world of ML together! + +![globe](../../../translated_images/globe.59f26379ceb40428672b4d9a568044618a2bf6292ecd53a5c481b90e3fa805eb.pcm.jpg) +> Foto by Bill Oxford for Unsplash + +### Lessons + +1. [Introduction to machine learning](1-intro-to-ML/README.md) +1. [Di History of machine learning and AI](2-history-of-ML/README.md) +1. [Fairness and machine learning](3-fairness/README.md) +1. [Techniques of machine learning](4-techniques-of-ML/README.md) +### Credits + +"Introduction to Machine Learning" na work wey dem write with ♥️ by di team wey include [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan), [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom) and [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) + +"Di History of Machine Learning" na work wey dem write with ♥️ by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) and [Amy Boyd](https://twitter.com/AmyKateNicho) + +"Fairness and Machine Learning" na work wey dem write with ♥️ by [Tomomi Imura](https://twitter.com/girliemac) + +"Techniques of Machine Learning" na work wey dem write with ♥️ by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) and [Chris Noring](https://twitter.com/softchris) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu don dey translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am accurate, abeg sabi say automatic translation fit get mistake or no correct well. Di original docu for im native language na di main correct source. For important information, e better make una use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/README.md b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/README.md new file mode 100644 index 000000000..35e8c7f07 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/README.md @@ -0,0 +1,241 @@ + +# Start wit Python and Scikit-learn for regression models + +![Summary of regressions in a sketchnote](../../../../translated_images/ml-regression.4e4f70e3b3ed446e3ace348dec973e133fa5d3680fbc8412b61879507369b98d.pcm.png) + +> Sketchnote by [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac) + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +> ### [Dis lesson dey available for R!](../../../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) + +## Introduction + +For dis four lessons, you go learn how to build regression models. We go talk wetin dem dey use am do soon. But before you start anything, make sure say you get all di correct tools wey you need to start di process! + +For dis lesson, you go learn how to: + +- Set up your computer for local machine learning tasks. +- Work wit Jupyter notebooks. +- Use Scikit-learn, including installation. +- Try linear regression wit one hands-on exercise. + +## Installations and configurations + +[![ML for beginners - Setup your tools ready to build Machine Learning models](https://img.youtube.com/vi/-DfeD2k2Kj0/0.jpg)](https://youtu.be/-DfeD2k2Kj0 "ML for beginners -Setup your tools ready to build Machine Learning models") + +> 🎥 Click di image above for one short video wey go show you how to configure your computer for ML. + +1. **Install Python**. Make sure say [Python](https://www.python.org/downloads/) dey your computer. You go use Python for plenty data science and machine learning tasks. Most computers already get Python installed. You fit also use [Python Coding Packs](https://code.visualstudio.com/learn/educators/installers?WT.mc_id=academic-77952-leestott) to make setup easy for some people. + + Some Python tasks dey need one version of di software, while others dey need another version. Because of dis, e good to work inside [virtual environment](https://docs.python.org/3/library/venv.html). + +2. **Install Visual Studio Code**. Make sure say Visual Studio Code dey your computer. Follow dis instructions to [install Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) for di basic installation. You go use Python inside Visual Studio Code for dis course, so e go make sense to learn how to [configure Visual Studio Code](https://docs.microsoft.com/learn/modules/python-install-vscode?WT.mc_id=academic-77952-leestott) for Python development. + + > Make yourself comfortable wit Python by working through dis collection of [Learn modules](https://docs.microsoft.com/users/jenlooper-2911/collections/mp1pagggd5qrq7?WT.mc_id=academic-77952-leestott) + > + > [![Setup Python with Visual Studio Code](https://img.youtube.com/vi/yyQM70vi7V8/0.jpg)](https://youtu.be/yyQM70vi7V8 "Setup Python with Visual Studio Code") + > + > 🎥 Click di image above for one video: using Python inside VS Code. + +3. **Install Scikit-learn**, by following [dis instructions](https://scikit-learn.org/stable/install.html). Since you need to make sure say you dey use Python 3, e good to use virtual environment. If you dey install dis library for M1 Mac, special instructions dey di page wey dem link above. + +4. **Install Jupyter Notebook**. You go need to [install di Jupyter package](https://pypi.org/project/jupyter/). + +## Your ML authoring environment + +You go use **notebooks** to develop your Python code and create machine learning models. Dis type of file na common tool for data scientists, and you fit identify dem by di suffix or extension `.ipynb`. + +Notebooks na interactive environment wey allow di developer to code and add notes plus write documentation around di code. E dey very helpful for experimental or research-oriented projects. + +[![ML for beginners - Set up Jupyter Notebooks to start building regression models](https://img.youtube.com/vi/7E-jC8FLA2E/0.jpg)](https://youtu.be/7E-jC8FLA2E "ML for beginners - Set up Jupyter Notebooks to start building regression models") + +> 🎥 Click di image above for one short video wey go show you how to do dis exercise. + +### Exercise - work wit notebook + +For dis folder, you go see di file _notebook.ipynb_. + +1. Open _notebook.ipynb_ inside Visual Studio Code. + + Jupyter server go start wit Python 3+ started. You go see areas for di notebook wey you fit `run`, pieces of code. You fit run one code block by selecting di icon wey look like play button. + +2. Select di `md` icon and add small markdown, plus di following text **# Welcome to your notebook**. + + Next, add some Python code. + +3. Type **print('hello notebook')** inside di code block. +4. Select di arrow to run di code. + + You go see di printed statement: + + ```output + hello notebook + ``` + +![VS Code wit notebook open](../../../../translated_images/notebook.4a3ee31f396b88325607afda33cadcc6368de98040ff33942424260aa84d75f2.pcm.jpg) + +You fit mix your code wit comments to self-document di notebook. + +✅ Think small about how web developer working environment dey different from data scientist own. + +## Up and running wit Scikit-learn + +Now wey Python don dey set up for your local environment, and you don dey comfortable wit Jupyter notebooks, make we also dey comfortable wit Scikit-learn (pronounce am `sci` like `science`). Scikit-learn dey provide [extensive API](https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#api-ref) to help you do ML tasks. + +According to their [website](https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html), "Scikit-learn na open source machine learning library wey support supervised and unsupervised learning. E also dey provide different tools for model fitting, data preprocessing, model selection and evaluation, plus many other utilities." + +For dis course, you go use Scikit-learn and other tools to build machine learning models to do wetin we dey call 'traditional machine learning' tasks. We don avoid neural networks and deep learning on purpose, as dem dey better covered for our upcoming 'AI for Beginners' curriculum. + +Scikit-learn dey make am easy to build models and evaluate dem for use. E dey mainly focus on using numeric data and e get several ready-made datasets wey you fit use as learning tools. E also get pre-built models wey students fit try. Make we explore di process of loading prepackaged data and using one built-in estimator first ML model wit Scikit-learn wit some basic data. + +## Exercise - your first Scikit-learn notebook + +> Dis tutorial na inspiration from di [linear regression example](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_ols.html#sphx-glr-auto-examples-linear-model-plot-ols-py) for Scikit-learn website. + +[![ML for beginners - Your First Linear Regression Project in Python](https://img.youtube.com/vi/2xkXL5EUpS0/0.jpg)](https://youtu.be/2xkXL5EUpS0 "ML for beginners - Your First Linear Regression Project in Python") + +> 🎥 Click di image above for one short video wey go show you how to do dis exercise. + +For di _notebook.ipynb_ file wey dey dis lesson, clear all di cells by pressing di 'trash can' icon. + +For dis section, you go work wit one small dataset about diabetes wey dey built into Scikit-learn for learning purposes. Imagine say you wan test one treatment for diabetic patients. Machine Learning models fit help you determine which patients go respond better to di treatment, based on combinations of variables. Even one very basic regression model, when you visualize am, fit show information about variables wey go help you arrange your theoretical clinical trials. + +✅ Plenty types of regression methods dey, and di one wey you go pick depend on di answer wey you dey look for. If you wan predict di probable height for person wey get one given age, you go use linear regression, as you dey find **numeric value**. If you wan discover whether one type of food suppose be vegan or not, you dey look for **category assignment** so you go use logistic regression. You go learn more about logistic regression later. Think small about some questions wey you fit ask of data, and which of dis methods go make sense. + +Make we start dis task. + +### Import libraries + +For dis task we go import some libraries: + +- **matplotlib**. E dey useful as [graphing tool](https://matplotlib.org/) and we go use am to create line plot. +- **numpy**. [numpy](https://numpy.org/doc/stable/user/whatisnumpy.html) na useful library for handling numeric data inside Python. +- **sklearn**. Dis na di [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html) library. + +Import some libraries to help wit your tasks. + +1. Add imports by typing di following code: + + ```python + import matplotlib.pyplot as plt + import numpy as np + from sklearn import datasets, linear_model, model_selection + ``` + + Above you dey import `matplotlib`, `numpy` and you dey import `datasets`, `linear_model` and `model_selection` from `sklearn`. `model_selection` dey used to split data into training and test sets. + +### Di diabetes dataset + +Di built-in [diabetes dataset](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#diabetes-dataset) get 442 samples of data about diabetes, wit 10 feature variables, some of dem include: + +- age: age in years +- bmi: body mass index +- bp: average blood pressure +- s1 tc: T-Cells (one type of white blood cells) + +✅ Dis dataset get di concept of 'sex' as feature variable wey dey important for research about diabetes. Plenty medical datasets dey include dis type of binary classification. Think small about how categorizations like dis fit exclude some parts of di population from treatments. + +Now, load di X and y data. + +> 🎓 Remember, dis na supervised learning, and we need one named 'y' target. + +For new code cell, load di diabetes dataset by calling `load_diabetes()`. Di input `return_X_y=True` dey signal say `X` go be data matrix, and `y` go be regression target. + +1. Add some print commands to show di shape of di data matrix and di first element: + + ```python + X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True) + print(X.shape) + print(X[0]) + ``` + + Wetin you dey get back as response na tuple. Wetin you dey do na to assign di two first values of di tuple to `X` and `y` respectively. Learn more [about tuples](https://wikipedia.org/wiki/Tuple). + + You fit see say dis data get 442 items shaped inside arrays of 10 elements: + + ```text + (442, 10) + [ 0.03807591 0.05068012 0.06169621 0.02187235 -0.0442235 -0.03482076 + -0.04340085 -0.00259226 0.01990842 -0.01764613] + ``` + + ✅ Think small about di relationship between di data and di regression target. Linear regression dey predict relationships between feature X and target variable y. You fit find di [target](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#diabetes-dataset) for di diabetes dataset for di documentation? Wetin dis dataset dey show, given di target? + +2. Next, select one portion of dis dataset to plot by selecting di 3rd column of di dataset. You fit do dis by using di `:` operator to select all rows, and then select di 3rd column using di index (2). You fit also reshape di data to be 2D array - as e dey required for plotting - by using `reshape(n_rows, n_columns)`. If one of di parameter na -1, di corresponding dimension go dey calculated automatically. + + ```python + X = X[:, 2] + X = X.reshape((-1,1)) + ``` + + ✅ Anytime, print out di data to check di shape. + +3. Now wey you don get data ready to plot, you fit see if machine fit help determine one logical split between di numbers for dis dataset. To do dis, you need to split both di data (X) and di target (y) into test and training sets. Scikit-learn get one straightforward way to do dis; you fit split your test data for one given point. + + ```python + X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.33) + ``` + +4. Now you don ready to train your model! Load di linear regression model and train am wit your X and y training sets using `model.fit()`: + + ```python + model = linear_model.LinearRegression() + model.fit(X_train, y_train) + ``` + + ✅ `model.fit()` na function wey you go see for plenty ML libraries like TensorFlow + +5. Then, create one prediction using test data, using di function `predict()`. Dis go dey used to draw di line between di numbers for di dataset. + + ```python + y_pred = model.predict(X_test) + ``` + +6. Now na time to show di data for one plot. Matplotlib na very useful tool for dis task. Create scatterplot of all di X and y test data, and use di prediction to draw one line for di most correct place, between di model data groupings. + + ```python + plt.scatter(X_test, y_test, color='black') + plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3) + plt.xlabel('Scaled BMIs') + plt.ylabel('Disease Progression') + plt.title('A Graph Plot Showing Diabetes Progression Against BMI') + plt.show() + ``` + + ![scatterplot wey dey show datapoints about diabetes](../../../../translated_images/scatterplot.ad8b356bcbb33be68d54050e09b9b7bfc03e94fde7371f2609ae43f4c563b2d7.pcm.png) +✅ Tink small small about wetin dey happen here. One straight line dey waka pass plenty small dots wey be data, but wetin e dey really do? You fit see how you go fit use dis line take predict where new data wey you never see go fit enter for the plot y axis? Try talk the practical use of dis model. + +Congrats, you don build your first linear regression model, use am predict something, and show am for one plot! + +--- +## 🚀Challenge + +Plot another variable from dis dataset. Hint: change dis line: `X = X[:,2]`. Based on dis dataset target, wetin you fit discover about how diabetes dey progress as disease? + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +For dis tutorial, you work with simple linear regression, no be univariate or multiple linear regression. Read small about the difference between dis methods, or check [dis video](https://www.coursera.org/lecture/quantifying-relationships-regression-models/linear-vs-nonlinear-categorical-variables-ai2Ef). + +Read more about regression concept and tink about the kind questions wey dis technique fit answer. Take dis [tutorial](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-regression-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott) to understand am well well. + +## Assignment + +[A different dataset](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di main source wey you go fit trust. For important information, e good make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/assignment.md b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..b544776e8 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/assignment.md @@ -0,0 +1,29 @@ + +# Regression wit Scikit-learn + +## Instructions + +Make you check di [Linnerud dataset](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_linnerud.html#sklearn.datasets.load_linnerud) wey dey Scikit-learn. Dis dataset get multiple [targets](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#linnerrud-dataset): 'E get three exercise (data) and three physiological (target) variables wey dem collect from twenty middle-aged men for one fitness club'. + +For your own way, explain how person fit create Regression model wey go show di relationship between di waistline and how many situps dem fit do. Do di same for di other datapoints wey dey dis dataset. + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| ------------------------------ | ----------------------------------- | ----------------------------- | -------------------------- | +| Submit a descriptive paragraph | Well-written paragraph dey submit | Few sentences dey submit | No description dey supply | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transle-shun service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transle-shun. Even as we dey try make am correct, abeg make you sabi say AI transle-shun fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument wey dey for im native language na di main source wey you go fit trust. For important mata, e good make you use professional human transle-shun. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transle-shun. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/notebook.ipynb b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..e69de29bb diff --git a/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md new file mode 100644 index 000000000..5f075a63a --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even though we dey try make am correct, abeg sabi say automatic translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for di language wey dem write am first na di main source wey you go trust. For important information, e better make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb new file mode 100644 index 000000000..f27ab5fbf --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb @@ -0,0 +1,450 @@ +{ + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "metadata": { + "colab": { + "name": "lesson_1-R.ipynb", + "provenance": [], + "collapsed_sections": [], + "toc_visible": true + }, + "kernelspec": { + "name": "ir", + "display_name": "R" + }, + "language_info": { + "name": "R" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "c18d3bd0bd8ae3878597e89dcd1fa5c1", + "translation_date": "2025-11-18T19:16:30+00:00", + "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "# Build regression model: Start wit R and Tidymodels for regression model\n" + ], + "metadata": { + "id": "YJUHCXqK57yz" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## Introduction to Regression - Lesson 1\n", + "\n", + "#### Make we put am for better understanding\n", + "\n", + "✅ E get plenty kain regression methods, and di one wey you go choose depend on di kind ansa wey you dey find. If you wan predict di possible height for person wey get one kind age, you go use `linear regression`, because na **number value** you dey look for. But if na to know whether one kind food na vegan or e no be vegan, na **category assignment** you dey find, so you go use `logistic regression`. You go sabi more about logistic regression later. Try think about some kind questions wey you fit ask data, and which of these methods go fit pass.\n", + "\n", + "For dis section, you go work with [small dataset about diabetes](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html). Imagine say you wan test one treatment for people wey get diabetes. Machine Learning models fit help you know which patients go respond well to di treatment, based on di combination of variables. Even di most simple regression model, if you see am for graph, fit show you information about variables wey go help you plan your clinical trials well.\n", + "\n", + "So, make we start dis task!\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Artwork by @allison_horst
\n" + ], + "metadata": { + "id": "LWNNzfqd6feZ" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## 1. Load our tool set\n", + "\n", + "For dis task, we go need dis packages:\n", + "\n", + "- `tidyverse`: Di [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) na [collection of R packages](https://www.tidyverse.org/packages) wey dem design to make data science fast, easy, and fun!\n", + "\n", + "- `tidymodels`: Di [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) framework na [collection of packages](https://www.tidymodels.org/packages/) for modeling and machine learning.\n", + "\n", + "You fit install dem like dis:\n", + "\n", + "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\"))`\n", + "\n", + "Di script wey dey below go check whether you get di packages wey you need to complete dis module, and e go install dem for you if any dey miss.\n" + ], + "metadata": { + "id": "FIo2YhO26wI9" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "source": [ + "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n", + "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels)" + ], + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stderr", + "text": [ + "Loading required package: pacman\n", + "\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "id": "cIA9fz9v7Dss", + "colab": { + "base_uri": "https://localhost:8080/" + }, + "outputId": "2df7073b-86b2-4b32-cb86-0da605a0dc11" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Make we load dis beta packages dem and make dem dey available for our current R session. (Dis na just for example, `pacman::p_load()` don already do am for you)\n" + ], + "metadata": { + "id": "gpO_P_6f9WUG" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# load the core Tidyverse packages\r\n", + "library(tidyverse)\r\n", + "\r\n", + "# load the core Tidymodels packages\r\n", + "library(tidymodels)\r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "NLMycgG-9ezO" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## 2. Diabetes dataset\n", + "\n", + "For dis exercise, we go show our regression skills by predicting tins for diabetes dataset. Di [diabetes dataset](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.rwrite1.txt) get `442 samples` of data wey dey about diabetes, wit 10 predictor feature variables, `age`, `sex`, `body mass index`, `average blood pressure`, and `six blood serum measurements` plus one outcome variable `y`: one quantitative measure of how di disease don progress one year after baseline.\n", + "\n", + "|Number of observations|442|\n", + "|----------------------|:---|\n", + "|Number of predictors|First 10 columns na numeric predictive|\n", + "|Outcome/Target|Column 11 na quantitative measure of how di disease don progress one year after baseline|\n", + "|Predictor Information|- age in years\n", + "||- sex\n", + "||- bmi body mass index\n", + "||- bp average blood pressure\n", + "||- s1 tc, total serum cholesterol\n", + "||- s2 ldl, low-density lipoproteins\n", + "||- s3 hdl, high-density lipoproteins\n", + "||- s4 tch, total cholesterol / HDL\n", + "||- s5 ltg, maybe log of serum triglycerides level\n", + "||- s6 glu, blood sugar level|\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "> 🎓 Make sure say you remember, dis na supervised learning, and we need one target wey dem call 'y'.\n", + "\n", + "Before you fit do any manipulation for data wit R, you go first import di data enter R memory, or you go build connection wey R fit use access di data remotely.\n", + "\n", + "> Di [readr](https://readr.tidyverse.org/) package, wey dey part of Tidyverse, dey provide fast and easy way to read rectangular data enter R.\n", + "\n", + "Now, make we load di diabetes dataset wey dey dis source URL: \n", + "\n", + "We go also check our data small to make sure say e dey okay using `glimpse()` and show di first 5 rows using `slice()`.\n", + "\n", + "Before we go further, make we introduce one tin wey you go dey see well well for R code 🥁🥁: di pipe operator `%>%`\n", + "\n", + "Di pipe operator (`%>%`) dey help perform operations in logical sequence by passing one object go front enter one function or call expression. You fit think of di pipe operator like say e dey talk \"and then\" for your code.\n" + ], + "metadata": { + "id": "KM6iXLH996Cl" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Import the data set\r\n", + "diabetes <- read_table2(file = \"https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.rwrite1.txt\")\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "# Get a glimpse and dimensions of the data\r\n", + "glimpse(diabetes)\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "# Select the first 5 rows of the data\r\n", + "diabetes %>% \r\n", + " slice(1:5)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "Z1geAMhM-bSP" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "`glimpse()` dey show say dis data get 442 rows and 11 columns, and all di columns na `double` type. \n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "> glimpse() and slice() na functions wey dey inside [`dplyr`](https://dplyr.tidyverse.org/). Dplyr, wey be part of Tidyverse, na grammar for data manipulation wey dey give consistent set of verbs wey go help you solve di common wahala for data manipulation.\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "Now wey we don get di data, make we focus on one feature (`bmi`) wey we go use for dis exercise. To do dis one, we go need select di column wey we want. So, how we go fit do am?\n", + "\n", + "[`dplyr::select()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/select.html) dey allow us *select* (and if we want, rename) columns for inside data frame.\n" + ], + "metadata": { + "id": "UwjVT1Hz-c3Z" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Select predictor feature `bmi` and outcome `y`\r\n", + "diabetes_select <- diabetes %>% \r\n", + " select(c(bmi, y))\r\n", + "\r\n", + "# Print the first 5 rows\r\n", + "diabetes_select %>% \r\n", + " slice(1:10)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "RDY1oAKI-m80" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## 3. Training and Testing data\n", + "\n", + "For supervised learning, e dey normal to *divide* di data into two parts; one big part wey dem go use train di model, and one small \"hold-back\" part wey dem go use check how di model take perform.\n", + "\n", + "Now wey we don ready di data, we fit see if machine fit help us decide beta way to divide di numbers for dis dataset. We fit use di [rsample](https://tidymodels.github.io/rsample/) package, wey be part of di Tidymodels framework, to create one object wey go hold di information on *how* to divide di data, and then use two more rsample functions to bring out di training and testing sets wey we don create:\n" + ], + "metadata": { + "id": "SDk668xK-tc3" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "set.seed(2056)\r\n", + "# Split 67% of the data for training and the rest for tesing\r\n", + "diabetes_split <- diabetes_select %>% \r\n", + " initial_split(prop = 0.67)\r\n", + "\r\n", + "# Extract the resulting train and test sets\r\n", + "diabetes_train <- training(diabetes_split)\r\n", + "diabetes_test <- testing(diabetes_split)\r\n", + "\r\n", + "# Print the first 3 rows of the training set\r\n", + "diabetes_train %>% \r\n", + " slice(1:10)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "EqtHx129-1h-" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## 4. Train linear regression model wit Tidymodels\n", + "\n", + "Now we don ready to train our model!\n", + "\n", + "For Tidymodels, you go use `parsnip()` to set up model by specify three things:\n", + "\n", + "- Model **type** na wetin go make models different, like linear regression, logistic regression, decision tree models, and so on.\n", + "\n", + "- Model **mode** na common options like regression and classification; some model types fit for do any of these, while some na only one mode dem get.\n", + "\n", + "- Model **engine** na the tool wey go do the calculation to fit the model. Most times, na R packages dem be, like **`\"lm\"`** or **`\"ranger\"`**\n", + "\n", + "Dis modeling info dey inside model specification, so make we build one!\n" + ], + "metadata": { + "id": "sBOS-XhB-6v7" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Build a linear model specification\r\n", + "lm_spec <- \r\n", + " # Type\r\n", + " linear_reg() %>% \r\n", + " # Engine\r\n", + " set_engine(\"lm\") %>% \r\n", + " # Mode\r\n", + " set_mode(\"regression\")\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "# Print the model specification\r\n", + "lm_spec" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "20OwEw20--t3" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Afta dem don *specify* di model, di model fit dey `estimate` or `train` wit di [`fit()`](https://parsnip.tidymodels.org/reference/fit.html) function, wey dem dey usually use formula and some data.\n", + "\n", + "`y ~ .` mean say we go fit `y` as di tin wey we wan predict/di target, wey all di predictors/features go explain am, i.e., `.` (for dis case, we get only one predictor: `bmi`).\n" + ], + "metadata": { + "id": "_oDHs89k_CJj" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Build a linear model specification\r\n", + "lm_spec <- linear_reg() %>% \r\n", + " set_engine(\"lm\") %>%\r\n", + " set_mode(\"regression\")\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "# Train a linear regression model\r\n", + "lm_mod <- lm_spec %>% \r\n", + " fit(y ~ ., data = diabetes_train)\r\n", + "\r\n", + "# Print the model\r\n", + "lm_mod" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "YlsHqd-q_GJQ" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "From wetin de model show us, we fit see di coefficients wey e learn during training. Dem represent di coefficients of di line wey fit pass well well wey go give us di lowest overall error between di real and di predicted variable. \n", + "
\n", + "\n", + "## 5. Predict for di test set\n", + "\n", + "Now we don train di model, we fit use am predict how di disease go waka (y) for di test dataset using [parsnip::predict()](https://parsnip.tidymodels.org/reference/predict.model_fit.html). Dis one go help us draw di line wey go separate di data groups.\n" + ], + "metadata": { + "id": "kGZ22RQj_Olu" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Make predictions for the test set\r\n", + "predictions <- lm_mod %>% \r\n", + " predict(new_data = diabetes_test)\r\n", + "\r\n", + "# Print out some of the predictions\r\n", + "predictions %>% \r\n", + " slice(1:5)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "nXHbY7M2_aao" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Woohoo! 💃🕺 We don train one model and use am take make predictions!\n", + "\n", + "Wen we dey make predictions, di tidymodels way na to always produce one tibble/data frame of results wey get standard column names. Dis one go make am easy to join di original data and di predictions for one format wey fit work well for di next steps like plotting.\n", + "\n", + "`dplyr::bind_cols()` dey join multiple data frames column by column sharp sharp.\n" + ], + "metadata": { + "id": "R_JstwUY_bIs" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Combine the predictions and the original test set\r\n", + "results <- diabetes_test %>% \r\n", + " bind_cols(predictions)\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "results %>% \r\n", + " slice(1:5)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "RybsMJR7_iI8" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## 6. Plot modelling results\n", + "\n", + "Now na time to see dis one for eye 📈. We go create scatter plot of all di `y` and `bmi` values wey dey test set, den use di predictions take draw one line for di best place, between di model data groupings.\n", + "\n", + "R get plenty systems to take make graphs, but `ggplot2` na one of di most fine and flexible ones. E go allow you fit **combine independent components** to take build your graphs.\n" + ], + "metadata": { + "id": "XJbYbMZW_n_s" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Set a theme for the plot\r\n", + "theme_set(theme_light())\r\n", + "# Create a scatter plot\r\n", + "results %>% \r\n", + " ggplot(aes(x = bmi)) +\r\n", + " # Add a scatter plot\r\n", + " geom_point(aes(y = y), size = 1.6) +\r\n", + " # Add a line plot\r\n", + " geom_line(aes(y = .pred), color = \"blue\", size = 1.5)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "R9tYp3VW_sTn" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "✅ Make you think small about wetin dey happen here. One straight line dey pass through plenty small dots of data, but wetin e dey really do? You fit see how you go fit use dis line take predict where new data wey you never see before go fit enter for the plot y axis? Try talk the practical use of dis model for words.\n", + "\n", + "Congrats, you don build your first linear regression model, use am predict something, and show am for one plot!\n" + ], + "metadata": { + "id": "zrPtHIxx_tNI" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI transleto service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go fit trust. For important mata, e good make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..30772ce6a --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,677 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Linear Regression for Diabetes dataset - Lesson 1\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Import di libraries wey you need\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import numpy as np\n", + "from sklearn import datasets, linear_model, model_selection\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Load di diabetes dataset, divide am into `X` data and `y` features\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(442, 10)\n", + "[ 0.03807591 0.05068012 0.06169621 0.02187239 -0.0442235 -0.03482076\n", + " -0.04340085 -0.00259226 0.01990749 -0.01764613]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)\n", + "print(X.shape)\n", + "print(X[0])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Choose just one feature to focus for dis exercise.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(442,)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Selecting the 3rd feature\n", + "X = X[:, 2]\n", + "print(X.shape)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(442, 1)\n", + "[[ 0.06169621]\n", + " [-0.05147406]\n", + " [ 0.04445121]\n", + " [-0.01159501]\n", + " [-0.03638469]\n", + " [-0.04069594]\n", + " [-0.04716281]\n", + " [-0.00189471]\n", + " [ 0.06169621]\n", + " [ 0.03906215]\n", + " [-0.08380842]\n", + " [ 0.01750591]\n", + " [-0.02884001]\n", + " [-0.00189471]\n", + " [-0.02560657]\n", + " [-0.01806189]\n", + " [ 0.04229559]\n", + " [ 0.01211685]\n", + " [-0.0105172 ]\n", + " [-0.01806189]\n", + " [-0.05686312]\n", + " [-0.02237314]\n", + " [-0.00405033]\n", + " [ 0.06061839]\n", + " [ 0.03582872]\n", + " [-0.01267283]\n", + " [-0.07734155]\n", + " [ 0.05954058]\n", + " [-0.02129532]\n", + " [-0.00620595]\n", + " [ 0.04445121]\n", + " [-0.06548562]\n", + " [ 0.12528712]\n", + " [-0.05039625]\n", + " [-0.06332999]\n", + " [-0.03099563]\n", + " [ 0.02289497]\n", + " [ 0.01103904]\n", + " [ 0.07139652]\n", + " [ 0.01427248]\n", + " [-0.00836158]\n", + " [-0.06764124]\n", + " [-0.0105172 ]\n", + " [-0.02345095]\n", + " [ 0.06816308]\n", + " [-0.03530688]\n", + " [-0.01159501]\n", + " [-0.0730303 ]\n", + " [-0.04177375]\n", + " [ 0.01427248]\n", + " [-0.00728377]\n", + " [ 0.0164281 ]\n", + " [-0.00943939]\n", + " [-0.01590626]\n", + " [ 0.0250506 ]\n", + " [-0.04931844]\n", + " [ 0.04121778]\n", + " [-0.06332999]\n", + " [-0.06440781]\n", + " [-0.02560657]\n", + " [-0.00405033]\n", + " [ 0.00457217]\n", + " [-0.00728377]\n", + " [-0.0374625 ]\n", + " [-0.02560657]\n", + " [-0.02452876]\n", + " [-0.01806189]\n", + " [-0.01482845]\n", + " [-0.02991782]\n", + " [-0.046085 ]\n", + " [-0.06979687]\n", + " [ 0.03367309]\n", + " [-0.00405033]\n", + " [-0.02021751]\n", + " [ 0.00241654]\n", + " [-0.03099563]\n", + " [ 0.02828403]\n", + " [-0.03638469]\n", + " [-0.05794093]\n", + " [-0.0374625 ]\n", + " [ 0.01211685]\n", + " [-0.02237314]\n", + " [-0.03530688]\n", + " [ 0.00996123]\n", + " [-0.03961813]\n", + " [ 0.07139652]\n", + " 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LinearRegression()
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We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.11.1" + }, + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + } + }, + "orig_nbformat": 2, + "coopTranslator": { + "original_hash": "16ff1a974f6e4348e869e4a7d366b86a", + "translation_date": "2025-11-18T19:15:29+00:00", + "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/2-Data/README.md b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/README.md new file mode 100644 index 000000000..60de55979 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/README.md @@ -0,0 +1,228 @@ + +# Build regression model wit Scikit-learn: prepare and show data + +![Data visualization infographic](../../../../translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.pcm.png) + +Infographic by [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +> ### [Dis lesson dey available for R!](../../../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) + +## Introduction + +Now wey you don get all di tools wey you need to start machine learning model building wit Scikit-learn, you fit begin dey ask beta questions about your data. As you dey work wit data and dey use ML solutions, e dey very important to sabi how to ask di correct question so you fit unlock di potential wey dey your dataset. + +For dis lesson, you go learn: + +- How to prepare your data for model-building. +- How to use Matplotlib to show data. + +## Ask di correct question about your data + +Di question wey you wan answer go determine di type of ML algorithm wey you go use. Di quality of di answer wey you go get go depend well-well on di kind data wey you get. + +Check di [data](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv) wey dem provide for dis lesson. You fit open dis .csv file for VS Code. If you look am small, you go see say e get blanks and mix of strings and numbers. E still get one strange column wey dem call 'Package' wey di data dey mix between 'sacks', 'bins' and other values. Di data sef no dey clean. + +[![ML for beginners - How to Analyze and Clean a Dataset](https://img.youtube.com/vi/5qGjczWTrDQ/0.jpg)](https://youtu.be/5qGjczWTrDQ "ML for beginners - How to Analyze and Clean a Dataset") + +> 🎥 Click di image wey dey up for short video wey go show how to prepare di data for dis lesson. + +E no dey common to get dataset wey don ready to use for ML model straight. For dis lesson, you go learn how to prepare raw dataset wit standard Python libraries. You go still learn different ways to show di data. + +## Case study: 'di pumpkin market' + +For dis folder, you go see one .csv file for di root `data` folder wey dem call [US-pumpkins.csv](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv) wey get 1757 lines of data about di market for pumpkins, wey dem arrange by city. Dis na raw data wey dem collect from di [Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) wey United States Department of Agriculture dey share. + +### Prepare data + +Dis data dey public domain. You fit download am as plenty separate files, per city, from di USDA website. To avoid too many separate files, we don join all di city data into one spreadsheet, so we don _prepare_ di data small. Next, make we look di data well. + +### Di pumpkin data - early conclusions + +Wetin you notice about dis data? You don already see say e get mix of strings, numbers, blanks and strange values wey you go need understand. + +Wetin be di question wey you fit ask about dis data, using Regression technique? How about "Predict di price of pumpkin wey dem dey sell for one month"? If you look di data again, you go see say e get some changes wey you go need make to create di data structure wey go work for di task. + +## Exercise - analyze di pumpkin data + +Make we use [Pandas](https://pandas.pydata.org/), (di name mean `Python Data Analysis`) one tool wey dey very useful to shape data, to analyze and prepare dis pumpkin data. + +### First, check for missing dates + +You go first need to check for missing dates: + +1. Change di dates to month format (di format na US dates, so e be `MM/DD/YYYY`). +2. Take di month put for new column. + +Open di _notebook.ipynb_ file for Visual Studio Code and import di spreadsheet into new Pandas dataframe. + +1. Use di `head()` function to see di first five rows. + + ```python + import pandas as pd + pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv') + pumpkins.head() + ``` + + ✅ Wetin be di function wey you go use to see di last five rows? + +1. Check if di current dataframe get missing data: + + ```python + pumpkins.isnull().sum() + ``` + + E get missing data, but e fit no matter for di task wey you wan do. + +1. To make di dataframe easy to work wit, select only di columns wey you need, using di `loc` function wey dey extract from di original dataframe group of rows (di first parameter) and columns (di second parameter). Di expression `:` for di example below mean "all rows". + + ```python + columns_to_select = ['Package', 'Low Price', 'High Price', 'Date'] + pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select] + ``` + +### Second, find di average price of pumpkin + +Think about how you go fit find di average price of pumpkin for one month. Wetin be di columns wey you go pick for dis task? Hint: you go need 3 columns. + +Solution: take di average of di `Low Price` and `High Price` columns to fill di new Price column, and change di Date column to show only di month. Lucky for us, di check wey we do before show say e no get missing data for dates or prices. + +1. To calculate di average, add dis code: + + ```python + price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2 + + month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month + + ``` + + ✅ Feel free to print any data wey you wan check using `print(month)`. + +2. Now, copy di converted data into fresh Pandas dataframe: + + ```python + new_pumpkins = pd.DataFrame({'Month': month, 'Package': pumpkins['Package'], 'Low Price': pumpkins['Low Price'],'High Price': pumpkins['High Price'], 'Price': price}) + ``` + + If you print di dataframe, e go show clean, tidy dataset wey you fit use build your new regression model. + +### But wait! Something dey odd here + +If you look di `Package` column, you go see say pumpkins dey sell for different ways. Some dey sell for '1 1/9 bushel', some for '1/2 bushel', some per pumpkin, some per pound, and some for big boxes wey get different sizes. + +> Pumpkins dey hard to weigh well-well + +If you check di original data, e dey interesting say anything wey get `Unit of Sale` as 'EACH' or 'PER BIN' still get `Package` type per inch, per bin, or 'each'. Pumpkins dey hard to weigh well-well, so make we filter dem by selecting only pumpkins wey get di string 'bushel' for their `Package` column. + +1. Add filter for di top of di file, under di initial .csv import: + + ```python + pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)] + ``` + + If you print di data now, you go see say you dey only get di 415 rows of data wey dey contain pumpkins by di bushel. + +### But wait! One more thing dey to do + +You notice say di bushel amount dey different for each row? You go need normalize di pricing so e go show di pricing per bushel, so do some math to standardize am. + +1. Add dis lines after di block wey dey create di new_pumpkins dataframe: + + ```python + new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/(1 + 1/9) + + new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price/(1/2) + ``` + +✅ According to [The Spruce Eats](https://www.thespruceeats.com/how-much-is-a-bushel-1389308), di weight of bushel dey depend on di type of produce, as e dey measure volume. "Bushel of tomatoes, for example, suppose weigh 56 pounds... Leaves and greens dey take more space wit less weight, so bushel of spinach na only 20 pounds." E dey complicated! Make we no bother wit bushel-to-pound conversion, instead make we price by di bushel. All dis study of bushels of pumpkins show how e dey important to understand di nature of your data! + +Now, you fit analyze di pricing per unit based on their bushel measurement. If you print di data one more time, you go see how e don standardize. + +✅ You notice say pumpkins wey dem dey sell by half-bushel dey very expensive? You fit figure out why? Hint: small pumpkins dey more expensive than big ones, probably because plenty dey per bushel, as big hollow pie pumpkin dey take space. + +## Visualization Strategies + +Part of di work of data scientist na to show di quality and nature of di data wey dem dey work wit. To do dis, dem dey create interesting visualizations, or plots, graphs, and charts, wey dey show different parts of di data. Dis way, dem fit show relationships and gaps wey dey hard to see. + +[![ML for beginners - How to Visualize Data with Matplotlib](https://img.youtube.com/vi/SbUkxH6IJo0/0.jpg)](https://youtu.be/SbUkxH6IJo0 "ML for beginners - How to Visualize Data with Matplotlib") + +> 🎥 Click di image wey dey up for short video wey go show how to visualize di data for dis lesson. + +Visualizations fit still help you decide di machine learning technique wey go work well for di data. Scatterplot wey dey follow line, for example, dey show say di data fit work well for linear regression exercise. + +One data visualization library wey dey work well for Jupyter notebooks na [Matplotlib](https://matplotlib.org/) (you don see am for di previous lesson). + +> Get more experience wit data visualization for [dis tutorials](https://docs.microsoft.com/learn/modules/explore-analyze-data-with-python?WT.mc_id=academic-77952-leestott). + +## Exercise - try Matplotlib + +Try create some basic plots to show di new dataframe wey you don create. Wetin basic line plot go show? + +1. Import Matplotlib for di top of di file, under di Pandas import: + + ```python + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + +1. Rerun di whole notebook to refresh. +1. For di bottom of di notebook, add cell to plot di data as box: + + ```python + price = new_pumpkins.Price + month = new_pumpkins.Month + plt.scatter(price, month) + plt.show() + ``` + + ![A scatterplot showing price to month relationship](../../../../translated_images/scatterplot.b6868f44cbd2051c6680ccdbb1510697d06a3ff6cd4abda656f5009c0ed4e3fc.pcm.png) + + Dis plot dey useful? E surprise you? + + E no too useful as e just dey show di data as spread of points for di month. + +### Make am useful + +To get charts wey dey useful, you go need group di data somehow. Make we try create plot wey di y axis dey show di months and di data dey show di distribution. + +1. Add cell to create grouped bar chart: + + ```python + new_pumpkins.groupby(['Month'])['Price'].mean().plot(kind='bar') + plt.ylabel("Pumpkin Price") + ``` + + ![A bar chart showing price to month relationship](../../../../translated_images/barchart.a833ea9194346d769c77a3a870f7d8aee51574cd1138ca902e5500830a41cbce.pcm.png) + + Dis na more useful data visualization! E dey show say di highest price for pumpkins dey September and October. E match wetin you dey expect? Why or why not? + +--- + +## 🚀Challenge + +Check di different types of visualization wey Matplotlib dey offer. Which types dey best for regression problems? + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +Look di many ways wey dey to visualize data. Make list of di different libraries wey dey available and note which one dey best for di type of task, like 2D visualizations vs. 3D visualizations. Wetin you discover? + +## Assignment + +[Exploring visualization](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say automatik transleshion fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di one wey you go take as di main source. For important mata, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transleshion. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/2-Data/assignment.md b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..26733254b --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/assignment.md @@ -0,0 +1,25 @@ + +# Exploring Visualizations + +Plenti diffren libraries dey wey you fit use for data visualization. Try create some visualizations wit di Pumpkin data wey dey dis lesson, use matplotlib and seaborn for one sample notebook. Which libraries easy pass to use? + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | --------- | -------- | ----------------- | +| | Notebook wey dem submit get two explorations/visualizations | Notebook wey dem submit get one exploration/visualization | Dem no submit any notebook | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshun service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshun. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say transleshun wey machine do fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important informashun, e good make you use professional human transleshun. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transleshun. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..9a726faca --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,46 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.8.3-final" + }, + "orig_nbformat": 2, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3", + "language": "python" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "1b2ab303ac6c604a34c6ca7a49077fc7", + "translation_date": "2025-11-18T19:19:32+00:00", + "source_file": "2-Regression/2-Data/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say automatik transleshion fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di main source. For important informashon, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong way person go take understand di transleshion wey dis dokyument get.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md new file mode 100644 index 000000000..a45d03a25 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even though we dey try make am accurate, abeg make you sabi say automated translations fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important information, e better make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb new file mode 100644 index 000000000..51cb36c22 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb @@ -0,0 +1,665 @@ +{ + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "metadata": { + "colab": { + "name": "lesson_2-R.ipynb", + "provenance": [], + "collapsed_sections": [], + "toc_visible": true + }, + "kernelspec": { + "name": "ir", + "display_name": "R" + }, + "language_info": { + "name": "R" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "f3c335f9940cfd76528b3ef918b9b342", + "translation_date": "2025-11-18T19:21:08+00:00", + "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "# Build Regression Model: Prepare and Visualize Data\n", + "\n", + "## **Linear Regression for Pumpkins - Lesson 2**\n", + "#### Introduction\n", + "\n", + "Now wey you don get di tools wey you need to start dey build machine learning model wit Tidymodels and di Tidyverse, you fit begin dey ask beta questions about your data. As you dey work wit data and dey apply ML solutions, e dey very important make you sabi how to ask di correct question so you fit unlock di full potential of your dataset.\n", + "\n", + "For dis lesson, you go learn:\n", + "\n", + "- How to prepare your data for model-building.\n", + "\n", + "- How to use `ggplot2` for data visualization.\n", + "\n", + "Di kain question wey you wan answer go determine di type of ML algorithm wey you go use. And di quality of di answer wey you go get go depend well well on how your data be.\n", + "\n", + "Make we see how e go be by working through one practical exercise.\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Artwork by @allison_horst
\n" + ], + "metadata": { + "id": "Pg5aexcOPqAZ" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## 1. Import pumpkin data and call Tidyverse\n", + "\n", + "We go need dis packages to fit chop-chop dis lesson:\n", + "\n", + "- `tidyverse`: Di [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) na [collection of R packages](https://www.tidyverse.org/packages) wey dem design to make data science fast, easy, and even sweet!\n", + "\n", + "You fit install dem like dis:\n", + "\n", + "`install.packages(c(\"tidyverse\"))`\n", + "\n", + "Di script wey dey below go check whether you get di packages wey you need to finish dis module, and e go install dem for you if any dey miss.\n" + ], + "metadata": { + "id": "dc5WhyVdXAjR" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n", + "pacman::p_load(tidyverse)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "GqPYUZgfXOBt" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Make we fire up some packages and load di [data](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv) wey dem provide for dis lesson!\n" + ], + "metadata": { + "id": "kvjDTPDSXRr2" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Load the core Tidyverse packages\n", + "library(tidyverse)\n", + "\n", + "# Import the pumpkins data\n", + "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\")\n", + "\n", + "\n", + "# Get a glimpse and dimensions of the data\n", + "glimpse(pumpkins)\n", + "\n", + "\n", + "# Print the first 50 rows of the data set\n", + "pumpkins %>% \n", + " slice_head(n =50)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "VMri-t2zXqgD" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "If you use `glimpse()`, e go quick show say some space dey and mix of string (`chr`) and number data (`dbl`). The `Date` na character type and one kind column dey wey dem call `Package` wey get mix of `sacks`, `bins` and other values. The data sef, e no too clean 😤.\n", + "\n", + "E no dey too common to get dataset wey don ready to use for ML model straight from box. But no worry, for dis lesson, you go sabi how to prepare raw dataset using standard R libraries 🧑‍🔧. You go still learn different ways to take show the data.📈📊\n", + "
\n", + "\n", + "> Small reminder: The pipe operator (`%>%`) dey do operation step by step by passing one object go front into one function or call expression. You fit think of pipe operator like say e dey talk \"and then\" for your code.\n" + ], + "metadata": { + "id": "REWcIv9yX29v" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## 2. Check for missing data\n", + "\n", + "One common wahala wey data scientists dey face na incomplete or missing data. R dey use special sentinel value `NA` (Not Available) to represent missing or unknown values.\n", + "\n", + "So, how we go take sabi say the data frame get missing values? \n", + "
\n", + "- One simple way na to use the base R function `anyNA` wey dey return logical objects `TRUE` or `FALSE`.\n" + ], + "metadata": { + "id": "Zxfb3AM5YbUe" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "pumpkins %>% \n", + " anyNA()" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "G--DQutAYltj" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Nice one, e be like say some data dey miss! Na good place to start be dat.\n", + "\n", + "- Another way fit be to use di function `is.na()` wey go show which column elements dey miss wit logical `TRUE`.\n" + ], + "metadata": { + "id": "mU-7-SB6YokF" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "pumpkins %>% \n", + " is.na() %>% \n", + " head(n = 7)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "W-DxDOR4YxSW" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Okay, work don finish but if data frame big like this, e no go make sense or even possible to check all the rows and columns one by one😴.\n", + "\n", + "- Better way na to calculate the total of the missing values for each column:\n" + ], + "metadata": { + "id": "xUWxipKYY0o7" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "pumpkins %>% \n", + " is.na() %>% \n", + " colSums()" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "ZRBWV6P9ZArL" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Beta pass! E get some data wey miss sha, but e fit no too matter for wetin we wan do. Make we see wetin further analysis go show.\n", + "\n", + "> Wit di plenty better packages and functions wey R get, e still get correct documentation. For example, you fit use `help(colSums)` or `?colSums` to sabi more about di function.\n" + ], + "metadata": { + "id": "9gv-crB6ZD1Y" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## 3. Dplyr: Grammar wey dey for Data Manipulation\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Artwork by @allison_horst
\n", + "\n", + "\n", + "\n" + ], + "metadata": { + "id": "o4jLY5-VZO2C" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "[`dplyr`](https://dplyr.tidyverse.org/), na one package wey dey Tidyverse, e be grammar for data manipulation wey dey give consistent set of verbs wey go help you solve di common wahala for data manipulation. For dis section, we go look some of di dplyr verbs!\n" + ], + "metadata": { + "id": "i5o33MQBZWWw" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "#### dplyr::select()\n", + "\n", + "`select()` na one function wey dey inside `dplyr` package wey go help you choose columns wey you wan keep or remove.\n", + "\n", + "To make your data frame easy to work with, you fit drop plenty columns wey dey inside am, use `select()` keep only the columns wey you need.\n", + "\n", + "For example, for this exercise, our analysis go use the columns `Package`, `Low Price`, `High Price` and `Date`. Make we select these columns.\n" + ], + "metadata": { + "id": "x3VGMAGBZiUr" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Select desired columns\n", + "pumpkins <- pumpkins %>% \n", + " select(Package, `Low Price`, `High Price`, Date)\n", + "\n", + "\n", + "# Print data set\n", + "pumpkins %>% \n", + " slice_head(n = 5)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "F_FgxQnVZnM0" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "#### dplyr::mutate()\n", + "\n", + "`mutate()` na one function wey dey inside `dplyr` package wey go help you create or change columns, and e go still keep the columns wey dey already.\n", + "\n", + "How `mutate` dey work be like this:\n", + "\n", + "`data %>% mutate(new_column_name = what_it_contains)`\n", + "\n", + "Make we use `mutate` try do something with the `Date` column by doing these things:\n", + "\n", + "1. Change the dates (wey be character type now) to month format (these dates na US style, so the format na `MM/DD/YYYY`).\n", + "\n", + "2. Comot the month from the dates put for new column.\n", + "\n", + "For R, the package [lubridate](https://lubridate.tidyverse.org/) dey make am easy to work with Date-time data. So, make we use `dplyr::mutate()`, `lubridate::mdy()`, `lubridate::month()` to see how we go fit do wetin we talk. We fit drop the Date column since we no go need am again for the next things wey we wan do.\n" + ], + "metadata": { + "id": "2KKo0Ed9Z1VB" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Load lubridate\n", + "library(lubridate)\n", + "\n", + "pumpkins <- pumpkins %>% \n", + " # Convert the Date column to a date object\n", + " mutate(Date = mdy(Date)) %>% \n", + " # Extract month from Date\n", + " mutate(Month = month(Date)) %>% \n", + " # Drop Date column\n", + " select(-Date)\n", + "\n", + "# View the first few rows\n", + "pumpkins %>% \n", + " slice_head(n = 7)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "5joszIVSZ6xe" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Woohoo! 🤩\n", + "\n", + "Next thing we go do na to create new column wey we go call `Price`, wey go show the average price of pumpkin. Now, make we calculate the average of the `Low Price` and `High Price` columns to fill the new Price column.\n" + ], + "metadata": { + "id": "nIgLjNMCZ-6Y" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Create a new column Price\n", + "pumpkins <- pumpkins %>% \n", + " mutate(Price = (`Low Price` + `High Price`)/2)\n", + "\n", + "# View the first few rows of the data\n", + "pumpkins %>% \n", + " slice_head(n = 5)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "Zo0BsqqtaJw2" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Yesss!💪\n", + "\n", + "\"But wait!\", you go talk after you don look through all di data set wit `View(pumpkins)`, \"Somtin no clear here!\"🤔\n", + "\n", + "If you check di `Package` column, you go see say dem dey sell pumpkins for plenty different ways. Some dem dey sell am for `1 1/9 bushel`, some na for `1/2 bushel`, some na per pumpkin, some na per pound, and some dey inside big box wey get different size.\n", + "\n", + "Make we confirm am:\n" + ], + "metadata": { + "id": "p77WZr-9aQAR" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Verify the distinct observations in Package column\n", + "pumpkins %>% \n", + " distinct(Package)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "XISGfh0IaUy6" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Amazing!👏\n", + "\n", + "Pumpkin dem dey hard to weigh well well, so make we filter dem by choosing only pumpkin wey get di word *bushel* for di `Package` column and put am inside new data frame `new_pumpkins`.\n" + ], + "metadata": { + "id": "7sMjiVujaZxY" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "#### dplyr::filter() and stringr::str_detect()\n", + "\n", + "[`dplyr::filter()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/filter.html): epp you fit commot only **rows** wey match wetin you dey find, for dis case na pumpkins wey get *bushel* for `Package` column.\n", + "\n", + "[stringr::str_detect()](https://stringr.tidyverse.org/reference/str_detect.html): e dey check if pattern dey or no dey inside string.\n", + "\n", + "The [`stringr`](https://github.com/tidyverse/stringr) package dey provide easy functions wey you fit use do common string wahala.\n" + ], + "metadata": { + "id": "L8Qfcs92ageF" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Retain only pumpkins with \"bushel\"\n", + "new_pumpkins <- pumpkins %>% \n", + " filter(str_detect(Package, \"bushel\"))\n", + "\n", + "# Get the dimensions of the new data\n", + "dim(new_pumpkins)\n", + "\n", + "# View a few rows of the new data\n", + "new_pumpkins %>% \n", + " slice_head(n = 5)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "hy_SGYREampd" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "You fit see say we don reduce am reach like 415 rows of data wey get pumpkins by di bushel.🤩 \n", + "
\n" + ], + "metadata": { + "id": "VrDwF031avlR" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "#### dplyr::case_when()\n", + "\n", + "**Wait o! One more tin dey wey we gatz do**\n", + "\n", + "You don notice say di bushel amount dey change for each row? You gatz make di pricing normal so e go show di price per bushel, no be per 1 1/9 or 1/2 bushel. Time don reach to do small maths to make am standard.\n", + "\n", + "We go use di function [`case_when()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/case_when.html) to *mutate* di Price column based on some conditions. `case_when` dey allow you fit vectorise plenty `if_else()` statements.\n" + ], + "metadata": { + "id": "mLpw2jH4a0tx" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Convert the price if the Package contains fractional bushel values\n", + "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n", + " mutate(Price = case_when(\n", + " str_detect(Package, \"1 1/9\") ~ Price/(1 + 1/9),\n", + " str_detect(Package, \"1/2\") ~ Price/(1/2),\n", + " TRUE ~ Price))\n", + "\n", + "# View the first few rows of the data\n", + "new_pumpkins %>% \n", + " slice_head(n = 30)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "P68kLVQmbM6I" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Now, we fit check di price per unit based on di bushel measurement. All dis study wey we dey do for bushels of pumpkins, e just show how `important` e be to `understand di nature of your data`!\n", + "\n", + "> ✅ According to [The Spruce Eats](https://www.thespruceeats.com/how-much-is-a-bushel-1389308), di weight of bushel dey depend on di type of produce, because na volume measurement. \"One bushel of tomatoes, for example, suppose weigh 56 pounds... Leaves and greens dey take plenty space but dem no heavy, so one bushel of spinach na only 20 pounds.\" E dey somehow complicated! Make we no stress to dey convert bushel to pound, instead make we just price am by di bushel. All dis study wey we dey do for bushels of pumpkins, e just show how very important e be to understand di nature of your data!\n", + ">\n", + "> ✅ You notice say pumpkins wey dem dey sell by half-bushel dey very expensive? You fit figure out why? Hint: small pumpkins dey cost pass big ones, probably because plenty dey inside one bushel, as di space wey one big hollow pie pumpkin dey take dey plenty.\n" + ], + "metadata": { + "id": "pS2GNPagbSdb" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Now finally, for adventure sake 💁‍♀️, make we move the Month column go first position, wey mean say e go dey `before` column `Package`.\n", + "\n", + "`dplyr::relocate()` na wetin dem dey use change column position.\n" + ], + "metadata": { + "id": "qql1SowfbdnP" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Create a new data frame new_pumpkins\n", + "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n", + " relocate(Month, .before = Package)\n", + "\n", + "new_pumpkins %>% \n", + " slice_head(n = 7)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "JJ1x6kw8bixF" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Good work!👌 You don get clean, well-arrange dataset wey you fit use build your new regression model! \n", + "
\n" + ], + "metadata": { + "id": "y8TJ0Za_bn5Y" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## 4. Data visualization wit ggplot2\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Infographic by Dasani Madipalli
\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "Dem get one *wise* saying wey talk like dis:\n", + "\n", + "> \"Di simple graph don show data analyst mind more information pass any other device.\" --- John Tukey\n", + "\n", + "Part of wetin data scientist dey do na to show di quality and di kind data wey dem dey work wit. To do dis one, dem dey create better visualizations, or plots, graphs, and charts, wey go show different parts of di data. Wit dis one, dem fit use eye see di relationships and gaps wey no dey easy to find.\n", + "\n", + "Visualizations fit also help decide di machine learning method wey go work well for di data. For example, scatterplot wey dey follow line fit show say di data go work well for linear regression exercise.\n", + "\n", + "R get plenty systems to make graphs, but [`ggplot2`](https://ggplot2.tidyverse.org/index.html) na one of di most fine and flexible ones. `ggplot2` dey allow you build graphs by **combining independent components**.\n", + "\n", + "Make we start wit simple scatter plot for di Price and Month columns.\n", + "\n", + "So for dis case, we go start wit [`ggplot()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/ggplot.html), provide dataset and aesthetic mapping (wit [`aes()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/aes.html)) then add layers (like [`geom_point()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_point.html)) for scatter plots.\n" + ], + "metadata": { + "id": "mYSH6-EtbvNa" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Set a theme for the plots\n", + "theme_set(theme_light())\n", + "\n", + "# Create a scatter plot\n", + "p <- ggplot(data = new_pumpkins, aes(x = Price, y = Month))\n", + "p + geom_point()" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "g2YjnGeOcLo4" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Dis plot no too useful sha 🤷. E no dey do anytin special, e just dey show how your data scatter as points for one particular month. \n", + "
\n" + ], + "metadata": { + "id": "Ml7SDCLQcPvE" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "### **How we go make am useful?**\n", + "\n", + "To make charts show data wey dey useful, you go need group the data somehow. For example, for our case, if we fit find the average price of pumpkins for each month, e go give us better understanding of the patterns wey dey inside our data. This one go lead us to another **dplyr** waka:\n", + "\n", + "#### `dplyr::group_by() %>% summarize()`\n", + "\n", + "For R, e easy to do grouped aggregation if you use\n", + "\n", + "`dplyr::group_by() %>% summarize()`\n", + "\n", + "- `dplyr::group_by()` go change the way we dey analyze the data from the whole dataset to small-small groups like per month.\n", + "\n", + "- `dplyr::summarize()` go create new data frame wey go get one column for each grouping variable and another column for the summary statistics wey you don specify.\n", + "\n", + "For example, we fit use `dplyr::group_by() %>% summarize()` to group the pumpkins based on the **Month** column, then calculate the **mean price** for each month.\n" + ], + "metadata": { + "id": "jMakvJZIcVkh" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Find the average price of pumpkins per month\r\n", + "new_pumpkins %>%\r\n", + " group_by(Month) %>% \r\n", + " summarise(mean_price = mean(Price))" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "6kVSUa2Bcilf" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Short and sharp!✨\n", + "\n", + "Categorical features like months dey better to show wit bar plot 📊. Di layers wey dey for bar charts na `geom_bar()` and `geom_col()`. Check `?geom_bar` to sabi more.\n", + "\n", + "Make we run one sharp sharp!\n" + ], + "metadata": { + "id": "Kds48GUBcj3W" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Find the average price of pumpkins per month then plot a bar chart\r\n", + "new_pumpkins %>%\r\n", + " group_by(Month) %>% \r\n", + " summarise(mean_price = mean(Price)) %>% \r\n", + " ggplot(aes(x = Month, y = mean_price)) +\r\n", + " geom_col(fill = \"midnightblue\", alpha = 0.7) +\r\n", + " ylab(\"Pumpkin Price\")" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "VNbU1S3BcrxO" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "🤩🤩Dis one na beta way to show data! E dey look like say di highest price for pumpkins dey happen for September and October. E match wetin you dey expect? Why or why e no match?\n", + "\n", + "Congrats say you don finish di second lesson 👏! You don arrange your data for model building, plus you don find more tori from di visualizations!\n" + ], + "metadata": { + "id": "zDm0VOzzcuzR" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am correct, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important information, e better make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..e52ddf855 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,439 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Linear Regression for Pumpkins - Lesson 2\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
City NameTypePackageVarietySub VarietyGradeDateLow PriceHigh PriceMostly Low...Unit of SaleQualityConditionAppearanceStorageCropRepackTrans ModeUnnamed: 24Unnamed: 25
70BALTIMORENaN1 1/9 bushel cartonsPIE TYPENaNNaN9/24/1615.015.015.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
71BALTIMORENaN1 1/9 bushel cartonsPIE TYPENaNNaN9/24/1618.018.018.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
72BALTIMORENaN1 1/9 bushel cartonsPIE TYPENaNNaN10/1/1618.018.018.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
73BALTIMORENaN1 1/9 bushel cartonsPIE TYPENaNNaN10/1/1617.017.017.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
74BALTIMORENaN1 1/9 bushel cartonsPIE TYPENaNNaN10/8/1615.015.015.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
\n", + "

5 rows × 26 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " City Name Type Package Variety Sub Variety Grade \\\n", + "70 BALTIMORE NaN 1 1/9 bushel cartons PIE TYPE NaN NaN \n", + "71 BALTIMORE NaN 1 1/9 bushel cartons PIE TYPE NaN NaN \n", + "72 BALTIMORE NaN 1 1/9 bushel cartons PIE TYPE NaN NaN \n", + "73 BALTIMORE NaN 1 1/9 bushel cartons PIE TYPE NaN NaN \n", + "74 BALTIMORE NaN 1 1/9 bushel cartons PIE TYPE NaN NaN \n", + "\n", + " Date Low Price High Price Mostly Low ... Unit of Sale Quality \\\n", + "70 9/24/16 15.0 15.0 15.0 ... NaN NaN \n", + "71 9/24/16 18.0 18.0 18.0 ... NaN NaN \n", + "72 10/1/16 18.0 18.0 18.0 ... NaN NaN \n", + "73 10/1/16 17.0 17.0 17.0 ... NaN NaN \n", + "74 10/8/16 15.0 15.0 15.0 ... NaN NaN \n", + "\n", + " Condition Appearance Storage Crop Repack Trans Mode Unnamed: 24 \\\n", + "70 NaN NaN NaN NaN N NaN NaN \n", + "71 NaN NaN NaN NaN N NaN NaN \n", + "72 NaN NaN NaN NaN N NaN NaN \n", + "73 NaN NaN NaN NaN N NaN NaN \n", + "74 NaN NaN NaN NaN N NaN NaN \n", + "\n", + " Unnamed: 25 \n", + "70 NaN \n", + "71 NaN \n", + "72 NaN \n", + "73 NaN \n", + "74 NaN \n", + "\n", + "[5 rows x 26 columns]" + ] + }, + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "import pandas as pd\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n", + "\n", + "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n", + "\n", + "pumpkins.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "City Name 0\n", + "Type 406\n", + "Package 0\n", + "Variety 0\n", + "Sub Variety 167\n", + "Grade 415\n", + "Date 0\n", + "Low Price 0\n", + "High Price 0\n", + "Mostly Low 24\n", + "Mostly High 24\n", + "Origin 0\n", + "Origin District 396\n", + "Item Size 114\n", + "Color 145\n", + "Environment 415\n", + "Unit of Sale 404\n", + "Quality 415\n", + "Condition 415\n", + "Appearance 415\n", + "Storage 415\n", + "Crop 415\n", + "Repack 0\n", + "Trans Mode 415\n", + "Unnamed: 24 415\n", + "Unnamed: 25 391\n", + "dtype: int64" + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "pumpkins.isnull().sum()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + " Month Package Low Price High Price Price\n", + "70 9 1 1/9 bushel cartons 15.00 15.0 13.50\n", + "71 9 1 1/9 bushel cartons 18.00 18.0 16.20\n", + "72 10 1 1/9 bushel cartons 18.00 18.0 16.20\n", + "73 10 1 1/9 bushel cartons 17.00 17.0 15.30\n", + "74 10 1 1/9 bushel cartons 15.00 15.0 13.50\n", + "... ... ... ... ... ...\n", + "1738 9 1/2 bushel cartons 15.00 15.0 30.00\n", + "1739 9 1/2 bushel cartons 13.75 15.0 28.75\n", + "1740 9 1/2 bushel cartons 10.75 15.0 25.75\n", + "1741 9 1/2 bushel cartons 12.00 12.0 24.00\n", + "1742 9 1/2 bushel cartons 12.00 12.0 24.00\n", + "\n", + "[415 rows x 5 columns]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "\n", + "# A set of new columns for a new dataframe. Filter out nonmatching columns\n", + "columns_to_select = ['Package', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n", + "pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n", + "\n", + "# Get an average between low and high price for the base pumpkin price\n", + "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n", + "\n", + "# Convert the date to its month only\n", + "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n", + "\n", + "# Create a new dataframe with this basic data\n", + "new_pumpkins = pd.DataFrame({'Month': month, 'Package': pumpkins['Package'], 'Low Price': pumpkins['Low Price'],'High Price': pumpkins['High Price'], 'Price': price})\n", + "\n", + "# Convert the price if the Package contains fractional bushel values\n", + "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/(1 + 1/9)\n", + "\n", + "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price/(1/2)\n", + "\n", + "print(new_pumpkins)\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": 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We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transleshion.\n\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "31f2aee4e71d21fbe5cf8b01ff0e069b9275f58929596ceb00d14d90e3e16cd6" + }, + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.11.1" + }, + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + } + }, + "orig_nbformat": 2, + "coopTranslator": { + "original_hash": "95726f0b8283628d5356a4f8eb8b4b76", + "translation_date": "2025-11-18T19:19:37+00:00", + "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/README.md b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/README.md new file mode 100644 index 000000000..ef8e6935a --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/README.md @@ -0,0 +1,383 @@ + +# Build regression model wit Scikit-learn: regression four ways + +![Linear vs polynomial regression infographic](../../../../translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.pcm.png) +> Infographic by [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +> ### [Dis lesson dey available for R!](../../../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) +### Introduction + +So far, you don learn wetin regression be wit sample data wey we gather from pumpkin pricing dataset wey we go use for dis lesson. You don also use Matplotlib take visualize am. + +Now, you ready to go deeper into regression for ML. While visualization dey help you understand data, the real power of Machine Learning na from _training models_. Models dey train wit old data to automatically capture how data dey relate, and dem go help you predict wetin go happen for new data wey model never see before. + +For dis lesson, you go learn more about two types of regression: _basic linear regression_ and _polynomial regression_, plus some of the math wey dey behind dis techniques. Dis models go help us predict pumpkin prices based on different input data. + +[![ML for beginners - Understanding Linear Regression](https://img.youtube.com/vi/CRxFT8oTDMg/0.jpg)](https://youtu.be/CRxFT8oTDMg "ML for beginners - Understanding Linear Regression") + +> 🎥 Click di image above for short video wey explain linear regression. + +> For dis curriculum, we dey assume say you no sabi too much math, and we dey try make am easy for students wey dey come from other fields, so watch out for notes, 🧮 callouts, diagrams, and other tools wey go help you understand. + +### Prerequisite + +By now, you suppose don sabi di structure of di pumpkin data wey we dey look. You go find am preloaded and pre-cleaned for dis lesson _notebook.ipynb_ file. For di file, di pumpkin price dey show per bushel for new data frame. Make sure say you fit run dis notebooks for kernels inside Visual Studio Code. + +### Preparation + +Make we remind you, you dey load dis data so you fit ask questions about am. + +- When be di best time to buy pumpkins? +- Wetin be di price wey I fit expect for case of miniature pumpkins? +- I go buy dem for half-bushel baskets or di 1 1/9 bushel box? +Make we continue to dig di data. + +For di previous lesson, you create Pandas data frame and put part of di original dataset inside, standardizing di pricing by di bushel. But as you do am, you only fit gather about 400 datapoints and na only for di fall months. + +Check di data wey we preloaded for dis lesson notebook. Di data don dey preloaded and we don chart initial scatterplot to show month data. Maybe we fit get more detail about di data nature if we clean am more. + +## Linear regression line + +As you learn for Lesson 1, di goal of linear regression na to fit plot line wey go: + +- **Show variable relationships**. Show how di variables dey relate +- **Make predictions**. Make correct predictions about where new datapoint go fall for di line. + +Di normal way for **Least-Squares Regression** na to draw dis type of line. Di term 'least-squares' mean say all di datapoints wey dey around di regression line go square and then add up. Ideally, di final sum suppose dey as small as e fit be, because we want low number of errors, or `least-squares`. + +We dey do am because we want model line wey get di least total distance from all our data points. We dey square di terms before we add dem because we dey focus on di size, no be di direction. + +> **🧮 Show me di math** +> +> Dis line, wey dem dey call _line of best fit_ fit dey express by [one equation](https://en.wikipedia.org/wiki/Simple_linear_regression): +> +> ``` +> Y = a + bX +> ``` +> +> `X` na di 'explanatory variable'. `Y` na di 'dependent variable'. Di slope of di line na `b` and `a` na di y-intercept, wey mean di value of `Y` when `X = 0`. +> +>![calculate di slope](../../../../translated_images/slope.f3c9d5910ddbfcf9096eb5564254ba22c9a32d7acd7694cab905d29ad8261db3.pcm.png) +> +> First, calculate di slope `b`. Infographic by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) +> +> In other words, and referring to our pumpkin data original question: "predict di price of pumpkin per bushel by month", `X` go mean di price and `Y` go mean di month of sale. +> +>![complete di equation](../../../../translated_images/calculation.a209813050a1ddb141cdc4bc56f3af31e67157ed499e16a2ecf9837542704c94.pcm.png) +> +> Calculate di value of Y. If you dey pay around $4, e fit be April! Infographic by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) +> +> Di math wey dey calculate di line suppose show di slope of di line, wey also depend on di intercept, or where `Y` dey when `X = 0`. +> +> You fit see di method of calculation for dis values for [Math is Fun](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-regression.html) web site. Also visit [dis Least-squares calculator](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-calculator.html) to see how di numbers' values dey affect di line. + +## Correlation + +Another term wey you need understand na di **Correlation Coefficient** between di given X and Y variables. Using scatterplot, you fit quickly see dis coefficient. Scatterplot wey get datapoints wey dey arrange well for line get high correlation, but scatterplot wey get datapoints wey dey scatter anyhow between X and Y get low correlation. + +Good linear regression model go be di one wey get high (nearer to 1 than 0) Correlation Coefficient using di Least-Squares Regression method wit regression line. + +✅ Run di notebook wey follow dis lesson and look di Month to Price scatterplot. Di data wey dey associate Month to Price for pumpkin sales dey get high or low correlation, based on how you see di scatterplot? E go change if you use more detailed measure instead of `Month`, like *day of di year* (i.e. number of days since di year start)? + +For di code below, we go assume say we don clean di data, and we don get data frame wey dem dey call `new_pumpkins`, wey look like dis: + +ID | Month | DayOfYear | Variety | City | Package | Low Price | High Price | Price +---|-------|-----------|---------|------|---------|-----------|------------|------- +70 | 9 | 267 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 15.0 | 15.0 | 13.636364 +71 | 9 | 267 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 18.0 | 18.0 | 16.363636 +72 | 10 | 274 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 18.0 | 18.0 | 16.363636 +73 | 10 | 274 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 17.0 | 17.0 | 15.454545 +74 | 10 | 281 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 15.0 | 15.0 | 13.636364 + +> Di code to clean di data dey available for [`notebook.ipynb`](notebook.ipynb). We don do di same cleaning steps as di previous lesson, and we don calculate `DayOfYear` column using dis expression: + +```python +day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days) +``` + +Now wey you don understand di math wey dey behind linear regression, make we create Regression model to see if we fit predict which package of pumpkins go get di best pumpkin prices. Person wey dey buy pumpkins for holiday pumpkin patch fit want dis info to optimize di purchase of pumpkin packages for di patch. + +## Looking for Correlation + +[![ML for beginners - Looking for Correlation: Di Key to Linear Regression](https://img.youtube.com/vi/uoRq-lW2eQo/0.jpg)](https://youtu.be/uoRq-lW2eQo "ML for beginners - Looking for Correlation: Di Key to Linear Regression") + +> 🎥 Click di image above for short video wey explain correlation. + +From di previous lesson, you don probably see say di average price for different months dey look like dis: + +Average price by month + +Dis suggest say correlation dey, and we fit try train linear regression model to predict di relationship between `Month` and `Price`, or between `DayOfYear` and `Price`. Dis scatter plot dey show di relationship between `DayOfYear` and `Price`: + +Scatter plot of Price vs. Day of Year + +Make we see if correlation dey using di `corr` function: + +```python +print(new_pumpkins['Month'].corr(new_pumpkins['Price'])) +print(new_pumpkins['DayOfYear'].corr(new_pumpkins['Price'])) +``` + +E be like say di correlation small, -0.15 by `Month` and -0.17 by di `DayOfMonth`, but e fit get another important relationship. E be like say different clusters of prices dey correspond to different pumpkin varieties. To confirm dis hypothesis, make we plot each pumpkin category using different color. By passing `ax` parameter to di `scatter` plotting function, we fit plot all points for di same graph: + +```python +ax=None +colors = ['red','blue','green','yellow'] +for i,var in enumerate(new_pumpkins['Variety'].unique()): + df = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']==var] + ax = df.plot.scatter('DayOfYear','Price',ax=ax,c=colors[i],label=var) +``` + +Scatter plot of Price vs. Day of Year + +Our investigation dey suggest say variety dey affect di overall price pass di actual selling date. We fit see dis wit bar graph: + +```python +new_pumpkins.groupby('Variety')['Price'].mean().plot(kind='bar') +``` + +Bar graph of price vs variety + +Make we focus for now only on one pumpkin variety, di 'pie type', and see wetin di date dey do to di price: + +```python +pie_pumpkins = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']=='PIE TYPE'] +pie_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price') +``` +Scatter plot of Price vs. Day of Year + +If we now calculate di correlation between `Price` and `DayOfYear` using `corr` function, we go get something like `-0.27` - wey mean say training predictive model dey make sense. + +> Before we train linear regression model, e dey important to make sure say our data clean. Linear regression no dey work well wit missing values, so e make sense to remove all empty cells: + +```python +pie_pumpkins.dropna(inplace=True) +pie_pumpkins.info() +``` + +Another way na to fill di empty values wit mean values from di corresponding column. + +## Simple Linear Regression + +[![ML for beginners - Linear and Polynomial Regression using Scikit-learn](https://img.youtube.com/vi/e4c_UP2fSjg/0.jpg)](https://youtu.be/e4c_UP2fSjg "ML for beginners - Linear and Polynomial Regression using Scikit-learn") + +> 🎥 Click di image above for short video wey explain linear and polynomial regression. + +To train our Linear Regression model, we go use **Scikit-learn** library. + +```python +from sklearn.linear_model import LinearRegression +from sklearn.metrics import mean_squared_error +from sklearn.model_selection import train_test_split +``` + +We go first separate input values (features) and di expected output (label) into separate numpy arrays: + +```python +X = pie_pumpkins['DayOfYear'].to_numpy().reshape(-1,1) +y = pie_pumpkins['Price'] +``` + +> Note say we need perform `reshape` for di input data so di Linear Regression package go understand am well. Linear Regression dey expect 2D-array as input, where each row of di array dey correspond to vector of input features. For our case, since we get only one input - we need array wey get shape N×1, where N na di dataset size. + +Then, we go split di data into train and test datasets, so we fit validate our model after training: + +```python +X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) +``` + +Finally, training di actual Linear Regression model na just two lines of code. We go define di `LinearRegression` object, and fit am to our data using di `fit` method: + +```python +lin_reg = LinearRegression() +lin_reg.fit(X_train,y_train) +``` + +Di `LinearRegression` object after `fit`-ting go get all di coefficients of di regression, wey you fit access using `.coef_` property. For our case, na just one coefficient dey, wey suppose dey around `-0.017`. E mean say prices dey drop small small wit time, but no too much, around 2 cents per day. We fit also access di intersection point of di regression wit Y-axis using `lin_reg.intercept_` - e go dey around `21` for our case, wey dey show di price at di beginning of di year. +To check how correct our model dey, we fit predict price for test dataset, then measure how close our prediction dey to the expected value. We fit use mean square error (MSE) metrics do am, wey be the mean of all squared difference between expected and predicted value. + +```python +pred = lin_reg.predict(X_test) + +mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred)) +print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)') +``` + +Our error dey around 2 points, wey be ~17%. E no too good. Another way to check model quality na **coefficient of determination**, wey we fit get like this: + +```python +score = lin_reg.score(X_train,y_train) +print('Model determination: ', score) +``` + +If the value na 0, e mean say the model no dey use input data at all, and e dey act like *worst linear predictor*, wey na just the mean value of the result. If the value na 1, e mean say we fit perfectly predict all expected outputs. For our case, the coefficient dey around 0.06, wey no too high. + +We fit also plot the test data together with the regression line to see how regression dey work for our case: + +```python +plt.scatter(X_test,y_test) +plt.plot(X_test,pred) +``` + +Linear regression + +## Polynomial Regression + +Another type of Linear Regression na Polynomial Regression. Sometimes, e get linear relationship between variables - like the bigger the pumpkin volume, the higher the price - but sometimes these relationships no fit dey as plane or straight line. + +✅ Here be [some more examples](https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/9/9.8) of data wey fit use Polynomial Regression. + +Look again at the relationship between Date and Price. This scatterplot e sure say e suppose dey analyzed by straight line? Prices no fit dey fluctuate? For this case, you fit try polynomial regression. + +✅ Polynomials na mathematical expressions wey fit get one or more variables and coefficients. + +Polynomial regression dey create curved line to fit nonlinear data well. For our case, if we add squared `DayOfYear` variable into input data, we fit fit our data with parabolic curve, wey go get minimum for one point inside the year. + +Scikit-learn get one helpful [pipeline API](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.pipeline.make_pipeline.html?highlight=pipeline#sklearn.pipeline.make_pipeline) to join different steps of data processing together. **Pipeline** na chain of **estimators**. For our case, we go create pipeline wey first add polynomial features to our model, then train the regression: + +```python +from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures +from sklearn.pipeline import make_pipeline + +pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression()) + +pipeline.fit(X_train,y_train) +``` + +Using `PolynomialFeatures(2)` mean say we go include all second-degree polynomials from the input data. For our case, e go just mean `DayOfYear`2, but if we get two input variables X and Y, e go add X2, XY and Y2. We fit also use higher degree polynomials if we want. + +Pipelines fit dey used same way as the original `LinearRegression` object, like we fit `fit` the pipeline, then use `predict` to get the prediction results. Here be the graph wey show test data, and the approximation curve: + +Polynomial regression + +Using Polynomial Regression, we fit get slightly lower MSE and higher determination, but e no dey significant. We need to consider other features! + +> You fit see say the minimum pumpkin prices dey somewhere around Halloween. How you fit explain this? + +🎃 Congrats, you don create model wey fit help predict the price of pie pumpkins. You fit repeat the same process for all pumpkin types, but e go dey stressful. Make we learn how to take pumpkin variety into account for our model! + +## Categorical Features + +For ideal world, we go want predict prices for different pumpkin varieties using the same model. But the `Variety` column dey different from columns like `Month`, because e get non-numeric values. These kind columns na **categorical**. + +[![ML for beginners - Categorical Feature Predictions with Linear Regression](https://img.youtube.com/vi/DYGliioIAE0/0.jpg)](https://youtu.be/DYGliioIAE0 "ML for beginners - Categorical Feature Predictions with Linear Regression") + +> 🎥 Click the image above for short video overview of how to use categorical features. + +Here you fit see how average price dey depend on variety: + +Average price by variety + +To take variety into account, we first need to change am to numeric form, or **encode** am. E get different ways we fit do am: + +* Simple **numeric encoding** go build table of different varieties, then replace the variety name with index for that table. This no be the best idea for linear regression, because linear regression dey use the actual numeric value of the index, and e dey add am to the result, multiplying by some coefficient. For our case, the relationship between the index number and the price no dey linear, even if we arrange indices in some specific way. +* **One-hot encoding** go replace the `Variety` column with 4 different columns, one for each variety. Each column go get `1` if the row dey for that variety, and `0` if e no dey. This mean say linear regression go get four coefficients, one for each pumpkin variety, wey go show "starting price" (or "additional price") for that variety. + +The code below show how we fit one-hot encode variety: + +```python +pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) +``` + + ID | FAIRYTALE | MINIATURE | MIXED HEIRLOOM VARIETIES | PIE TYPE +----|-----------|-----------|--------------------------|---------- +70 | 0 | 0 | 0 | 1 +71 | 0 | 0 | 0 | 1 +... | ... | ... | ... | ... +1738 | 0 | 1 | 0 | 0 +1739 | 0 | 1 | 0 | 0 +1740 | 0 | 1 | 0 | 0 +1741 | 0 | 1 | 0 | 0 +1742 | 0 | 1 | 0 | 0 + +To train linear regression using one-hot encoded variety as input, we just need to set `X` and `y` data correctly: + +```python +X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) +y = new_pumpkins['Price'] +``` + +The rest of the code na the same as the one we use before to train Linear Regression. If you try am, you go see say the mean squared error dey about the same, but we go get higher coefficient of determination (~77%). To get more accurate predictions, we fit take more categorical features into account, plus numeric features like `Month` or `DayOfYear`. To get one big array of features, we fit use `join`: + +```python +X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \ + .join(new_pumpkins['Month']) \ + .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \ + .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package'])) +y = new_pumpkins['Price'] +``` + +Here we also dey consider `City` and `Package` type, wey give us MSE 2.84 (10%), and determination 0.94! + +## Putting it all together + +To make the best model, we fit use combined (one-hot encoded categorical + numeric) data from the example above together with Polynomial Regression. Here be the complete code for your convenience: + +```python +# set up training data +X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \ + .join(new_pumpkins['Month']) \ + .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \ + .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package'])) +y = new_pumpkins['Price'] + +# make train-test split +X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) + +# setup and train the pipeline +pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression()) +pipeline.fit(X_train,y_train) + +# predict results for test data +pred = pipeline.predict(X_test) + +# calculate MSE and determination +mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred)) +print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)') + +score = pipeline.score(X_train,y_train) +print('Model determination: ', score) +``` + +This go give us the best determination coefficient of almost 97%, and MSE=2.23 (~8% prediction error). + +| Model | MSE | Determination | +|-------|-----|---------------| +| `DayOfYear` Linear | 2.77 (17.2%) | 0.07 | +| `DayOfYear` Polynomial | 2.73 (17.0%) | 0.08 | +| `Variety` Linear | 5.24 (19.7%) | 0.77 | +| All features Linear | 2.84 (10.5%) | 0.94 | +| All features Polynomial | 2.23 (8.25%) | 0.97 | + +🏆 Well done! You don create four Regression models for one lesson, and improve the model quality to 97%. For the final section on Regression, you go learn about Logistic Regression to determine categories. + +--- +## 🚀Challenge + +Test different variables for this notebook to see how correlation dey affect model accuracy. + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +For this lesson we learn about Linear Regression. E get other important types of Regression. Read about Stepwise, Ridge, Lasso and Elasticnet techniques. One good course to study more na the [Stanford Statistical Learning course](https://online.stanford.edu/courses/sohs-ystatslearning-statistical-learning). + +## Assignment + +[Build a Model](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transle-shon service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transle-shon. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say transle-shon wey machine do fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make you use professional human transle-shon. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transle-shon. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/assignment.md b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..440a74e53 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Create Regression Model + +## Instructions + +For dis lesson, dem show you how to build model wit both Linear and Polynomial Regression. Use wetin you don learn, find one dataset or use one of Scikit-learn built-in sets to build new model. For your notebook, explain why you choose di technique wey you use, and show how accurate your model be. If e no accurate, explain why. + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | ------------------------------------------------------------ | -------------------------- | ------------------------------- | +| | show complete notebook wey get well-documented solution | di solution no complete | di solution get problem or e no dey work well | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translet service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translet. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say AI translet fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make you use professional human transletor. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translet. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..a0f6d33c2 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,128 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Pumpkin Pricing\n", + "\n", + "Load di libraries wey you need and di dataset. Change di data to dataframe wey get small part of di data:\n", + "\n", + "- Only collect pumpkins wey dem price by bushel\n", + "- Change di date to month\n", + "- Calculate di price make e be average of di high and low prices\n", + "- Change di price make e show di pricing by bushel quantity\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import pandas as pd\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import numpy as np\n", + "from datetime import datetime\n", + "\n", + "pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n", + "\n", + "pumpkins.head()\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n", + "\n", + "columns_to_select = ['Package', 'Variety', 'City Name', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n", + "pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n", + "\n", + "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n", + "\n", + "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n", + "day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)\n", + "\n", + "new_pumpkins = pd.DataFrame(\n", + " {'Month': month, \n", + " 'DayOfYear' : day_of_year, \n", + " 'Variety': pumpkins['Variety'], \n", + " 'City': pumpkins['City Name'], \n", + " 'Package': pumpkins['Package'], \n", + " 'Low Price': pumpkins['Low Price'],\n", + " 'High Price': pumpkins['High Price'], \n", + " 'Price': price})\n", + "\n", + "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/1.1\n", + "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price*2\n", + "\n", + "new_pumpkins.head()\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Basic scatterplot dey remind us say we only get month data from August go December. We go need more data to fit draw conclusion in linear way.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "plt.scatter('Month','Price',data=new_pumpkins)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "\n", + "plt.scatter('DayOfYear','Price',data=new_pumpkins)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important information, e better make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.8.3-final" + }, + "orig_nbformat": 2, + "coopTranslator": { + "original_hash": "b032d371c75279373507f003439a577e", + "translation_date": "2025-11-18T19:16:39+00:00", + "source_file": "2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md new file mode 100644 index 000000000..0cd7da285 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg sabi say automated translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for im native language na im you go take as di main correct one. For important information, e go better make professional human translator check am. We no go fit hold responsibility for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb new file mode 100644 index 000000000..963c594f5 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb @@ -0,0 +1,1080 @@ +{ + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "metadata": { + "colab": { + "name": "lesson_3-R.ipynb", + "provenance": [], + "collapsed_sections": [], + "toc_visible": true + }, + "kernelspec": { + "name": "ir", + "display_name": "R" + }, + "language_info": { + "name": "R" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "5015d65d61ba75a223bfc56c273aa174", + "translation_date": "2025-11-18T19:19:28+00:00", + "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "# Build regression model: linear and polynomial regression model\n" + ], + "metadata": { + "id": "EgQw8osnsUV-" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## Linear and Polynomial Regression for Pumpkin Pricing - Lesson 3\n", + "

\n", + " \n", + "

Infographic by Dasani Madipalli
\n", + "\n", + "\n", + "#### Introduction\n", + "\n", + "So far, you don learn wetin regression mean wit sample data wey dem gather from pumpkin pricing dataset wey we go use for dis lesson. You don also show am for graph using `ggplot2`.💪\n", + "\n", + "Now, you ready to go deeper into regression for ML. For dis lesson, you go sabi more about two types of regression: *basic linear regression* and *polynomial regression*, plus some of di math wey dey behind dis techniques.\n", + "\n", + "> For dis curriculum, we dey assume say you no sabi plenty math, and we wan make am easy for students wey dey come from other fields, so dey look out for notes, 🧮 callouts, diagrams, and other learning tools wey go help you understand am well.\n", + "\n", + "#### Preparation\n", + "\n", + "Make we remember say you dey load dis data so you fit ask questions about am.\n", + "\n", + "- When e go make sense to buy pumpkins?\n", + "\n", + "- How much I fit expect to pay for one case of miniature pumpkins?\n", + "\n", + "- E better make I buy dem for half-bushel baskets or for di 1 1/9 bushel box? Make we continue to check dis data.\n", + "\n", + "For di last lesson, you create one `tibble` (na modern way to reimagine data frame) and you put part of di original dataset inside, wey standardize di pricing by di bushel. But as you do am like dat, you only fit gather about 400 data points and na only for di fall months. Maybe we fit get more details about di nature of di data if we clean am well? We go see... 🕵️‍♀️\n", + "\n", + "For dis task, we go need di following packages:\n", + "\n", + "- `tidyverse`: Di [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) na [collection of R packages](https://www.tidyverse.org/packages) wey dey make data science fast, easy and fun!\n", + "\n", + "- `tidymodels`: Di [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) framework na [collection of packages](https://www.tidymodels.org/packages/) for modeling and machine learning.\n", + "\n", + "- `janitor`: Di [janitor package](https://github.com/sfirke/janitor) dey provide simple tools wey dey help check and clean dirty data.\n", + "\n", + "- `corrplot`: Di [corrplot package](https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/vignettes/corrplot-intro.html) dey provide one visual tool for correlation matrix wey dey support automatic variable reordering to help find hidden patterns among variables.\n", + "\n", + "You fit install dem like dis:\n", + "\n", + "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"janitor\", \"corrplot\"))`\n", + "\n", + "Di script wey dey below go check whether you get di packages wey you need to complete dis module and e go install dem for you if dem no dey.\n" + ], + "metadata": { + "id": "WqQPS1OAsg3H" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n", + "\n", + "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, janitor, corrplot)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "tA4C2WN3skCf", + "colab": { + "base_uri": "https://localhost:8080/" + }, + "outputId": "c06cd805-5534-4edc-f72b-d0d1dab96ac0" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "We go later load dis beta packages dem and make dem dey available for our current R session. (Dis na just for show, `pacman::p_load()` don already do am for you)\n", + "\n", + "## 1. Linear regression line\n", + "\n", + "As you learn for Lesson 1, di goal of linear regression na to fit one *line* *of* *best fit* wey go:\n", + "\n", + "- **Show how variables relate**. Show di connection wey dey between di variables dem.\n", + "\n", + "- **Make predictions**. Make correct predictions about where new data point go fall for di line.\n", + "\n", + "To draw dis kain line, we dey use one statistical method wey dem dey call **Least-Squares Regression**. Di word `least-squares` mean say all di data points wey dey around di regression line go dey squared and then we go add dem together. Di goal na to make sure say di final sum dey as small as e fit be, because we want make error no too plenty, or `least-squares`. So, di line of best fit na di line wey go give us di smallest value for di sum of di squared errors - na why dem dey call am *least squares regression*.\n", + "\n", + "We dey do am like dis because we wan model one line wey go get di least total distance from all our data points. We dey square di terms before we add dem because we dey focus on di size (magnitude) and no di direction.\n", + "\n", + "> **🧮 Show me di maths**\n", + ">\n", + "> Dis line, wey dem dey call *line of best fit* fit be expressed by [one equation](https://en.wikipedia.org/wiki/Simple_linear_regression):\n", + ">\n", + "> Y = a + bX\n", + ">\n", + "> `X` na di '`explanatory variable` or `predictor`'. `Y` na di '`dependent variable` or `outcome`'. Di slope of di line na `b` and `a` na di y-intercept, wey mean di value of `Y` when `X = 0`.\n", + ">\n", + "\n", + "> ![](../../../../../../2-Regression/3-Linear/solution/images/slope.png \"slope = $y/x$\")\n", + " Infographic by Jen Looper\n", + ">\n", + "> First, calculate di slope `b`.\n", + ">\n", + "> For example, if we dey talk about our pumpkin data question: \"predict di price of pumpkin per bushel by month\", `X` go mean di price and `Y` go mean di month wey dem sell am.\n", + ">\n", + "> ![](../../../../../../translated_images/calculation.989aa7822020d9d0ba9fc781f1ab5192f3421be86ebb88026528aef33c37b0d8.pcm.png)\n", + " Infographic by Jen Looper\n", + "> \n", + "> Calculate di value of Y. If you dey pay around \\$4, e mean say na April!\n", + ">\n", + "> Di maths wey dey calculate di line go show di slope of di line, wey still depend on di intercept, or where `Y` dey when `X = 0`.\n", + ">\n", + "> You fit see di method wey dem dey use calculate dis values for [Math is Fun](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-regression.html) website. You fit also check [dis Least-squares calculator](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-calculator.html) to see how di numbers dey affect di line.\n", + "\n", + "E no too hard, abi? 🤓\n", + "\n", + "#### Correlation\n", + "\n", + "One more word wey you need sabi na **Correlation Coefficient** between di X and Y variables. If you use scatterplot, you fit quick see dis coefficient. Scatterplot wey di points dey arrange well for straight line get high correlation, but scatterplot wey di points dey scatter anyhow between X and Y get low correlation.\n", + "\n", + "Beta linear regression model go be di one wey get high (near 1 pass 0) Correlation Coefficient using di Least-Squares Regression method with regression line.\n" + ], + "metadata": { + "id": "cdX5FRpvsoP5" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## **2. Dance wit data: how we go take create data frame wey we go use for modelling**\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Artwork by @allison_horst
\n" + ], + "metadata": { + "id": "WdUKXk7Bs8-V" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Load di libraries wey you need and di dataset. Change di data to data frame wey get only small part of di data:\n", + "\n", + "- Only collect pumpkins wey dem price by bushel\n", + "\n", + "- Change di date to month\n", + "\n", + "- Calculate di price make e be average of di high and low prices\n", + "\n", + "- Change di price make e show di pricing by bushel quantity\n", + "\n", + "> We don talk about dis steps for [di previous lesson](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/2-Data/solution/lesson_2-R.ipynb).\n" + ], + "metadata": { + "id": "fMCtu2G2s-p8" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Load the core Tidyverse packages\n", + "library(tidyverse)\n", + "library(lubridate)\n", + "\n", + "# Import the pumpkins data\n", + "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\")\n", + "\n", + "\n", + "# Get a glimpse and dimensions of the data\n", + "glimpse(pumpkins)\n", + "\n", + "\n", + "# Print the first 50 rows of the data set\n", + "pumpkins %>% \n", + " slice_head(n = 5)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "ryMVZEEPtERn" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "For di spirit of adventure, make we explore di [`janitor package`](../../../../../../2-Regression/3-Linear/solution/R/github.com/sfirke/janitor) wey dey provide simple functions to check and clean dirty data. For example, make we look di column names for our data:\n" + ], + "metadata": { + "id": "xcNxM70EtJjb" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Return column names\n", + "pumpkins %>% \n", + " names()" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "5XtpaIigtPfW" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "🤔 We fit do beta. Make we change dis column name `friendR` by convert dem to [snake_case](https://en.wikipedia.org/wiki/Snake_case) way using `janitor::clean_names`. To sabi more about dis function: `?clean_names`\n" + ], + "metadata": { + "id": "IbIqrMINtSHe" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Clean names to the snake_case convention\n", + "pumpkins <- pumpkins %>% \n", + " clean_names(case = \"snake\")\n", + "\n", + "# Return column names\n", + "pumpkins %>% \n", + " names()" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "a2uYvclYtWvX" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Plenty tidyR 🧹! Now, time to dance wit di data usin `dplyr` like we do for di last lesson! 💃\n" + ], + "metadata": { + "id": "HfhnuzDDtaDd" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Select desired columns\n", + "pumpkins <- pumpkins %>% \n", + " select(variety, city_name, package, low_price, high_price, date)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "# Extract the month from the dates to a new column\n", + "pumpkins <- pumpkins %>%\n", + " mutate(date = mdy(date),\n", + " month = month(date)) %>% \n", + " select(-date)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "# Create a new column for average Price\n", + "pumpkins <- pumpkins %>% \n", + " mutate(price = (low_price + high_price)/2)\n", + "\n", + "\n", + "# Retain only pumpkins with the string \"bushel\"\n", + "new_pumpkins <- pumpkins %>% \n", + " filter(str_detect(string = package, pattern = \"bushel\"))\n", + "\n", + "\n", + "# Normalize the pricing so that you show the pricing per bushel, not per 1 1/9 or 1/2 bushel\n", + "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n", + " mutate(price = case_when(\n", + " str_detect(package, \"1 1/9\") ~ price/(1.1),\n", + " str_detect(package, \"1/2\") ~ price*2,\n", + " TRUE ~ price))\n", + "\n", + "# Relocate column positions\n", + "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n", + " relocate(month, .before = variety)\n", + "\n", + "\n", + "# Display the first 5 rows\n", + "new_pumpkins %>% \n", + " slice_head(n = 5)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "X0wU3gQvtd9f" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Good work!👌 You don get clean, correct data set wey you fit use build your new regression model!\n", + "\n", + "How you see scatter plot?\n" + ], + "metadata": { + "id": "UpaIwaxqth82" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Set theme\n", + "theme_set(theme_light())\n", + "\n", + "# Make a scatter plot of month and price\n", + "new_pumpkins %>% \n", + " ggplot(mapping = aes(x = month, y = price)) +\n", + " geom_point(size = 1.6)\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "DXgU-j37tl5K" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Scatter plot dey remind us say we only get month data from August go reach December. E be like say we go need more data to fit take draw conclusion for linear way.\n", + "\n", + "Make we check our modelling data again:\n" + ], + "metadata": { + "id": "Ve64wVbwtobI" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Display first 5 rows\n", + "new_pumpkins %>% \n", + " slice_head(n = 5)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "HFQX2ng1tuSJ" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Wetin go happen if we wan predict di `price` of pumpkin based on di `city` or `package` columns wey be character type? Or even beta, how we fit find di correlation (wey need both inputs to be numeric) between, like, `package` and `price`? 🤷🤷\n", + "\n", + "Machine learning models dey work well wit numeric features pass text values, so normally, you go need change categorical features to numeric format.\n", + "\n", + "Dis mean say we go need find way to reformat our predictors so e go dey easy for model to use am well, dis process na wetin dem dey call `feature engineering`.\n" + ], + "metadata": { + "id": "7hsHoxsStyjJ" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## 3. Preprocessing data for modelling wit recipes 👩‍🍳👨‍🍳\n", + "\n", + "Di work wey dey reformat predictor values so dat model go fit use am well well, dem dey call am `feature engineering`.\n", + "\n", + "Different models get different preprocessing requirements. For example, least squares dey need `encoding categorical variables` like month, variety and city_name. Dis one na just to `translate` one column wey get `categorical values` into one or more `numeric columns` wey go replace di original column.\n", + "\n", + "For example, make we say your data get di following categorical feature:\n", + "\n", + "| city |\n", + "|:-------:|\n", + "| Denver |\n", + "| Nairobi |\n", + "| Tokyo |\n", + "\n", + "You fit use *ordinal encoding* to change each category to unique integer value, like dis:\n", + "\n", + "| city |\n", + "|:----:|\n", + "| 0 |\n", + "| 1 |\n", + "| 2 |\n", + "\n", + "Na wetin we go do to our data be dat!\n", + "\n", + "For dis section, we go check out one other correct Tidymodels package: [recipes](https://tidymodels.github.io/recipes/) - e dey help you preprocess your data **before** you train your model. Di main thing for recipe be say e be object wey dey define di steps wey you go apply to di data set so e go ready for modelling.\n", + "\n", + "Now, make we create one recipe wey go prepare our data for modelling by changing all di observations for di predictor columns to unique integer:\n" + ], + "metadata": { + "id": "AD5kQbcvt3Xl" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Specify a recipe\n", + "pumpkins_recipe <- recipe(price ~ ., data = new_pumpkins) %>% \n", + " step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)\n", + "\n", + "\n", + "# Print out the recipe\n", + "pumpkins_recipe" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "BNaFKXfRt9TU" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Wow! 👏 We don create our first recipe wey dey show outcome (price) and di predictors wey match am, plus e go make all di predictor columns turn set of integers 🙌! Make we break am down quick:\n", + "\n", + "- Di call to `recipe()` wey get formula dey tell di recipe di *roles* of di variables using `new_pumpkins` data as di reference. For example, di `price` column don get `outcome` role, while di other columns don get `predictor` role.\n", + "\n", + "- `step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)` dey specify say all di predictors go turn set of integers wey numbering go start from 0.\n", + "\n", + "We sabi say you fit dey reason something like: \"This thing make sense die!! But wetin if I wan confirm say di recipes dey do wetin I expect dem to do? 🤔\"\n", + "\n", + "Na correct question be dat! You see, once you don define your recipe, you fit estimate di parameters wey you need to preprocess di data, and then extract di processed data. Normally, you no go need to do dis when you dey use Tidymodels (we go soon see di normal way-\\> `workflows`), but e go help you do sanity check to confirm say di recipes dey work as you expect.\n", + "\n", + "To do dat, you go need two more verbs: `prep()` and `bake()`, and as usual, our small R friends wey [`Allison Horst`](https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations) don create go help you understand am better!\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Artwork by @allison_horst
\n" + ], + "metadata": { + "id": "KEiO0v7kuC9O" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "[`prep()`](https://recipes.tidymodels.org/reference/prep.html): e go calculate di parameters wey dem need from di training set, wey dem fit use later for other data sets. For example, for one predictor column, which observation dem go give integer 0 or 1 or 2, etc.\n", + "\n", + "[`bake()`](https://recipes.tidymodels.org/reference/bake.html): e go carry one prepped recipe and use di operations for any data set.\n", + "\n", + "So, make we prep and bake our recipes to really confirm say for di background, dem go first encode di predictor columns before dem fit di model.\n" + ], + "metadata": { + "id": "Q1xtzebuuTCP" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Prep the recipe\n", + "pumpkins_prep <- prep(pumpkins_recipe)\n", + "\n", + "# Bake the recipe to extract a preprocessed new_pumpkins data\n", + "baked_pumpkins <- bake(pumpkins_prep, new_data = NULL)\n", + "\n", + "# Print out the baked data set\n", + "baked_pumpkins %>% \n", + " slice_head(n = 10)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "FGBbJbP_uUUn" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Yay! 🥳 Di processed data `baked_pumpkins` don get all im predictors encoded, e mean say di preprocessing steps wey we define as our recipe go work well as we expect. E go make am hard for you to read, but e go dey more clear for Tidymodels! Take small time check wetin observation don map to di correct integer.\n", + "\n", + "E good make we mention say `baked_pumpkins` na data frame wey we fit use do calculations.\n", + "\n", + "For example, make we try find better correlation between two points for your data so we fit build better predictive model. We go use di function `cor()` do am. Type `?cor()` to learn more about di function.\n" + ], + "metadata": { + "id": "1dvP0LBUueAW" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Find the correlation between the city_name and the price\n", + "cor(baked_pumpkins$city_name, baked_pumpkins$price)\n", + "\n", + "# Find the correlation between the package and the price\n", + "cor(baked_pumpkins$package, baked_pumpkins$price)\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "3bQzXCjFuiSV" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "E be like say di connection wey dey between City and Price no strong. But di connection wey dey between Package and im Price dey small strong pass. E make sense abi? Normally, di bigger di box wey carry produce, di higher di price.\n", + "\n", + "As we dey talk am, make we try use di `corrplot` package take show di correlation matrix for all di columns.\n" + ], + "metadata": { + "id": "BToPWbgjuoZw" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Load the corrplot package\n", + "library(corrplot)\n", + "\n", + "# Obtain correlation matrix\n", + "corr_mat <- cor(baked_pumpkins %>% \n", + " # Drop columns that are not really informative\n", + " select(-c(low_price, high_price)))\n", + "\n", + "# Make a correlation plot between the variables\n", + "corrplot(corr_mat, method = \"shade\", shade.col = NA, tl.col = \"black\", tl.srt = 45, addCoef.col = \"black\", cl.pos = \"n\", order = \"original\")" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "ZwAL3ksmutVR" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "🤩🤩 Dis one beta well well.\n", + "\n", + "Beta question wey we fit ask for dis data now be: '`Wetin be di price wey I fit expect for one pumpkin package?`' Make we dive enter am sharp sharp!\n", + "\n", + "> Note: Wen you **`bake()`** di prepped recipe **`pumpkins_prep`** wit **`new_data = NULL`**, you go fit collect di processed (i.e. encoded) training data. If you get another data set, like test set, and you wan see how di recipe go pre-process am, you go just bake **`pumpkins_prep`** wit **`new_data = test_set`**\n", + "\n", + "## 4. Build linear regression model\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Infographic by Dasani Madipalli
\n" + ], + "metadata": { + "id": "YqXjLuWavNxW" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Now wey we don build recipe, and confirm say di data go pre-process well, make we now build regression model to answer di question: `Wetin be di price wey I fit expect for one pumpkin package?`\n", + "\n", + "#### Train linear regression model wit di training set\n", + "\n", + "As you don already sabi, di column *price* na di `outcome` variable, while di *package* column na di `predictor` variable.\n", + "\n", + "To do dis one, we go first split di data so dat 80% go enter training set and 20% go enter test set, then we go define recipe wey go encode di predictor column into set of integers, then build model specification. We no go prep and bake di recipe because we don already sabi say e go preprocess di data as we expect.\n" + ], + "metadata": { + "id": "Pq0bSzCevW-h" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "set.seed(2056)\n", + "# Split the data into training and test sets\n", + "pumpkins_split <- new_pumpkins %>% \n", + " initial_split(prop = 0.8)\n", + "\n", + "\n", + "# Extract training and test data\n", + "pumpkins_train <- training(pumpkins_split)\n", + "pumpkins_test <- testing(pumpkins_split)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "# Create a recipe for preprocessing the data\n", + "lm_pumpkins_recipe <- recipe(price ~ package, data = pumpkins_train) %>% \n", + " step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "# Create a linear model specification\n", + "lm_spec <- linear_reg() %>% \n", + " set_engine(\"lm\") %>% \n", + " set_mode(\"regression\")" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "CyoEh_wuvcLv" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Good job! Now wey we don get recipe and model specification, we need find way to join dem together for one object wey go first preprocess di data (prep+bake for back), fit di model on top di preprocessed data, and still allow for any post-processing wey fit dey. How dat one sound for your peace of mind!🤩\n", + "\n", + "For Tidymodels, dis kain better object na wetin dem dey call [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/) and e dey hold all your modeling components well well! Na wetin we go call *pipelines* for *Python*.\n", + "\n", + "So make we bundle everything together inside one workflow!📦\n" + ], + "metadata": { + "id": "G3zF_3DqviFJ" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Hold modelling components in a workflow\n", + "lm_wf <- workflow() %>% \n", + " add_recipe(lm_pumpkins_recipe) %>% \n", + " add_model(lm_spec)\n", + "\n", + "# Print out the workflow\n", + "lm_wf" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "T3olroU3v-WX" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "👌 On top, you fit/train workflow same way you fit/train model.\n" + ], + "metadata": { + "id": "zd1A5tgOwEPX" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Train the model\n", + "lm_wf_fit <- lm_wf %>% \n", + " fit(data = pumpkins_train)\n", + "\n", + "# Print the model coefficients learned \n", + "lm_wf_fit" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "NhJagFumwFHf" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "From di model output, we fit see di coefficients wey e learn during training. Dem represent di coefficients of di line of best fit wey go give us di lowest overall error between di real and di predicted variable.\n", + "\n", + "#### Check how di model perform wit di test set\n", + "\n", + "E don reach time to see how di model take perform 📏! How we go take do am?\n", + "\n", + "Now wey we don train di model, we fit use am take make predictions for di test_set wit `parsnip::predict()`. After dat, we go fit compare di predictions to di real label values to check how well (or no well!) di model dey work.\n", + "\n", + "Make we start by making predictions for di test set, then join di columns to di test set.\n" + ], + "metadata": { + "id": "_4QkGtBTwItF" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Make predictions for the test set\n", + "predictions <- lm_wf_fit %>% \n", + " predict(new_data = pumpkins_test)\n", + "\n", + "\n", + "# Bind predictions to the test set\n", + "lm_results <- pumpkins_test %>% \n", + " select(c(package, price)) %>% \n", + " bind_cols(predictions)\n", + "\n", + "\n", + "# Print the first ten rows of the tibble\n", + "lm_results %>% \n", + " slice_head(n = 10)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "UFZzTG0gwTs9" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Yes, you don train model finish and use am take make predictions!🔮 E good? Make we check how di model perform!\n", + "\n", + "For Tidymodels, we fit check dis one wit `yardstick::metrics()`! For linear regression, make we focus on dis metrics:\n", + "\n", + "- `Root Mean Square Error (RMSE)`: Na di square root of di [MSE](https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error). Dis one go give us absolute metric wey dey di same unit as di label (for dis case, na di price of pumpkin). Di smaller di value, di better di model (to put am simple, e mean di average price wey di predictions miss!)\n", + "\n", + "- `Coefficient of Determination (wey people dey call R-squared or R2)`: Na relative metric wey di higher di value, di better di model fit. Dis metric dey show how much di model fit explain di variance between di predicted and actual label values.\n" + ], + "metadata": { + "id": "0A5MjzM7wW9M" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Evaluate performance of linear regression\n", + "metrics(data = lm_results,\n", + " truth = price,\n", + " estimate = .pred)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "reJ0UIhQwcEH" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Model performance don waka. Make we see if we fit get better idea by drawing scatter plot wey go show package and price, then use the predictions wey we make to put line of best fit on top.\n", + "\n", + "Dis one mean say we go need prepare and process the test set so we fit encode the package column, then join am with the predictions wey our model don make.\n" + ], + "metadata": { + "id": "fdgjzjkBwfWt" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Encode package column\n", + "package_encode <- lm_pumpkins_recipe %>% \n", + " prep() %>% \n", + " bake(new_data = pumpkins_test) %>% \n", + " select(package)\n", + "\n", + "\n", + "# Bind encoded package column to the results\n", + "lm_results <- lm_results %>% \n", + " bind_cols(package_encode %>% \n", + " rename(package_integer = package)) %>% \n", + " relocate(package_integer, .after = package)\n", + "\n", + "\n", + "# Print new results data frame\n", + "lm_results %>% \n", + " slice_head(n = 5)\n", + "\n", + "\n", + "# Make a scatter plot\n", + "lm_results %>% \n", + " ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\n", + " geom_point(size = 1.6) +\n", + " # Overlay a line of best fit\n", + " geom_line(aes(y = .pred), color = \"orange\", size = 1.2) +\n", + " xlab(\"package\")\n", + " \n" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "R0nw719lwkHE" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Great! As you fit see, di linear regression model no really sabi well how di relationship between one package and di price wey follow am be.\n", + "\n", + "🎃 Congrats, you don build model wey fit help predict di price of some types of pumpkins. Your holiday pumpkin patch go fine well well. But you fit still make better model!\n", + "\n", + "## 5. Build polynomial regression model\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Infographic by Dasani Madipalli
\n", + "\n", + "\n", + "\n" + ], + "metadata": { + "id": "HOCqJXLTwtWI" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Sometimes our data no go get linear relationship, but we still wan predict wetin go happen. Polynomial regression fit help us predict for more complex non-linear relationships.\n", + "\n", + "Make we look example for the relationship between package and price for our pumpkins data set. Sometimes, e get linear relationship between variables - like say the bigger the pumpkin volume, the higher the price - but sometimes, these relationships no fit show as plane or straight line.\n", + "\n", + "> ✅ Here be [some more examples](https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/9/9.8) of data wey fit use polynomial regression\n", + ">\n", + "> Check again the relationship between Variety and Price for the previous plot. This scatterplot, e sure say e suppose dey analyzed by straight line? Maybe no. For this case, you fit try polynomial regression.\n", + ">\n", + "> ✅ Polynomials na mathematical expressions wey fit get one or more variables and coefficients\n", + "\n", + "#### Train polynomial regression model using the training set\n", + "\n", + "Polynomial regression dey create *curved line* wey go fit nonlinear data well well.\n", + "\n", + "Make we see whether polynomial model go perform better for predictions. We go follow similar steps like before:\n", + "\n", + "- Create recipe wey go show the preprocessing steps wey we go do for our data to prepare am for modelling, like encoding predictors and calculating polynomials of degree *n*\n", + "\n", + "- Build model specification\n", + "\n", + "- Combine the recipe and model specification inside one workflow\n", + "\n", + "- Create model by fitting the workflow\n", + "\n", + "- Check how well the model dey perform for the test data\n", + "\n", + "Make we start!\n" + ], + "metadata": { + "id": "VcEIpRV9wzYr" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Specify a recipe\r\n", + "poly_pumpkins_recipe <-\r\n", + " recipe(price ~ package, data = pumpkins_train) %>%\r\n", + " step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE) %>% \r\n", + " step_poly(all_predictors(), degree = 4)\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "# Create a model specification\r\n", + "poly_spec <- linear_reg() %>% \r\n", + " set_engine(\"lm\") %>% \r\n", + " set_mode(\"regression\")\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "# Bundle recipe and model spec into a workflow\r\n", + "poly_wf <- workflow() %>% \r\n", + " add_recipe(poly_pumpkins_recipe) %>% \r\n", + " add_model(poly_spec)\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "# Create a model\r\n", + "poly_wf_fit <- poly_wf %>% \r\n", + " fit(data = pumpkins_train)\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "# Print learned model coefficients\r\n", + "poly_wf_fit\r\n", + "\r\n", + " " + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "63n_YyRXw3CC" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "#### Check how model dey perform\n", + "\n", + "👏👏You don build polynomial model, make we use am predict for di test set!\n" + ], + "metadata": { + "id": "-LHZtztSxDP0" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Make price predictions on test data\r\n", + "poly_results <- poly_wf_fit %>% predict(new_data = pumpkins_test) %>% \r\n", + " bind_cols(pumpkins_test %>% select(c(package, price))) %>% \r\n", + " relocate(.pred, .after = last_col())\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "# Print the results\r\n", + "poly_results %>% \r\n", + " slice_head(n = 10)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "YUFpQ_dKxJGx" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Woo-hoo, make we check how di model take perform for di test_set using `yardstick::metrics()`.\n" + ], + "metadata": { + "id": "qxdyj86bxNGZ" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "metrics(data = poly_results, truth = price, estimate = .pred)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "8AW5ltkBxXDm" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "🤩🤩 Performance don beta well well.\n", + "\n", + "Di `rmse` don drop from like 7 go reach like 3. Dis one mean say di mistake wey dey between di real price and di predicted price don reduce. You fit *roughly* talk say on average, di wrong predictions dey miss di real price by around \\$3. Di `rsq` sef don increase from like 0.4 go reach 0.8.\n", + "\n", + "All dis metrics dey show say di polynomial model dey perform pass di linear model. Nice one!\n", + "\n", + "Make we see if we fit show am for graph!\n" + ], + "metadata": { + "id": "6gLHNZDwxYaS" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Bind encoded package column to the results\r\n", + "poly_results <- poly_results %>% \r\n", + " bind_cols(package_encode %>% \r\n", + " rename(package_integer = package)) %>% \r\n", + " relocate(package_integer, .after = package)\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "# Print new results data frame\r\n", + "poly_results %>% \r\n", + " slice_head(n = 5)\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "# Make a scatter plot\r\n", + "poly_results %>% \r\n", + " ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\r\n", + " geom_point(size = 1.6) +\r\n", + " # Overlay a line of best fit\r\n", + " geom_line(aes(y = .pred), color = \"midnightblue\", size = 1.2) +\r\n", + " xlab(\"package\")\r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "A83U16frxdF1" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "You fit see one curved line wey match your data well well! 🤩\n", + "\n", + "You fit make am more smooth if you pass polynomial formula give `geom_smooth` like dis:\n" + ], + "metadata": { + "id": "4U-7aHOVxlGU" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Make a scatter plot\r\n", + "poly_results %>% \r\n", + " ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\r\n", + " geom_point(size = 1.6) +\r\n", + " # Overlay a line of best fit\r\n", + " geom_smooth(method = lm, formula = y ~ poly(x, degree = 4), color = \"midnightblue\", size = 1.2, se = FALSE) +\r\n", + " xlab(\"package\")" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "5vzNT0Uexm-w" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "E be like smooth curve!🤩\n", + "\n", + "Na so you go take make new prediction:\n" + ], + "metadata": { + "id": "v9u-wwyLxq4G" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Make a hypothetical data frame\r\n", + "hypo_tibble <- tibble(package = \"bushel baskets\")\r\n", + "\r\n", + "# Make predictions using linear model\r\n", + "lm_pred <- lm_wf_fit %>% predict(new_data = hypo_tibble)\r\n", + "\r\n", + "# Make predictions using polynomial model\r\n", + "poly_pred <- poly_wf_fit %>% predict(new_data = hypo_tibble)\r\n", + "\r\n", + "# Return predictions in a list\r\n", + "list(\"linear model prediction\" = lm_pred, \r\n", + " \"polynomial model prediction\" = poly_pred)\r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "jRPSyfQGxuQv" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Di `polynomial model` prediction make sense wella, as we see for di scatter plots of `price` and `package`! And, if dis model beta pass di one wey we do before, based on di same data, you go need plan well for di more expensive pumpkins!\n", + "\n", + "🏆 Well done! You don make two regression models for one lesson. For di final part of regression, you go learn about logistic regression to fit categories.\n", + "\n", + "## **🚀Challenge**\n", + "\n", + "Try test different variables for dis notebook to see how di correlation go match di model accuracy.\n", + "\n", + "## [**Post-lecture quiz**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/14/)\n", + "\n", + "## **Review & Self Study**\n", + "\n", + "For dis lesson, we learn about Linear Regression. But e get other important types of Regression. Go read about Stepwise, Ridge, Lasso and Elasticnet techniques. One better course wey you fit study to sabi more na di [Stanford Statistical Learning course](https://online.stanford.edu/courses/sohs-ystatslearning-statistical-learning).\n", + "\n", + "If you wan sabi more about how to use di amazing Tidymodels framework, check dis resources:\n", + "\n", + "- Tidymodels website: [Get started with Tidymodels](https://www.tidymodels.org/start/)\n", + "\n", + "- Max Kuhn and Julia Silge, [*Tidy Modeling with R*](https://www.tmwr.org/)*.*\n", + "\n", + "###### **THANK YOU TO:**\n", + "\n", + "[Allison Horst](https://twitter.com/allison_horst?lang=en) for di amazing illustrations wey make R dey more friendly and fun. You fit see more of her illustrations for her [gallery](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n" + ], + "metadata": { + "id": "8zOLOWqMxzk5" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI transle-shun service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transle-shun. Even as we dey try make am correct, abeg make you sabi say machine transle-shun fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument wey dey for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make you use professional human transle-shun. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transle-shun.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..b6b51493e --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,1117 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Linear and Polynomial Regression for Pumpkin Pricing - Lesson 3\n", + "\n", + "Load di libraries wey you need and di dataset. Change di data to dataframe wey get small part of di data:\n", + "\n", + "- Only collect pumpkins wey dem price by bushel\n", + "- Change di date to month\n", + "- Calculate di price make e be average of di high and low prices\n", + "- Change di price make e show di pricing by bushel quantity\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 167, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
City NameTypePackageVarietySub VarietyGradeDateLow PriceHigh PriceMostly Low...Unit of SaleQualityConditionAppearanceStorageCropRepackTrans ModeUnnamed: 24Unnamed: 25
0BALTIMORENaN24 inch binsNaNNaNNaN4/29/17270.0280.0270.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNENaNNaNNaN
1BALTIMORENaN24 inch binsNaNNaNNaN5/6/17270.0280.0270.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNENaNNaNNaN
2BALTIMORENaN24 inch binsHOWDEN TYPENaNNaN9/24/16160.0160.0160.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
3BALTIMORENaN24 inch binsHOWDEN TYPENaNNaN9/24/16160.0160.0160.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
4BALTIMORENaN24 inch binsHOWDEN TYPENaNNaN11/5/1690.0100.090.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
\n", + "

5 rows × 26 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " City Name Type Package Variety Sub Variety Grade Date \\\n", + "0 BALTIMORE NaN 24 inch bins NaN NaN NaN 4/29/17 \n", + "1 BALTIMORE NaN 24 inch bins NaN NaN NaN 5/6/17 \n", + "2 BALTIMORE NaN 24 inch bins HOWDEN TYPE NaN NaN 9/24/16 \n", + "3 BALTIMORE NaN 24 inch bins HOWDEN TYPE NaN NaN 9/24/16 \n", + "4 BALTIMORE NaN 24 inch bins HOWDEN TYPE NaN NaN 11/5/16 \n", + "\n", + " Low Price High Price Mostly Low ... Unit of Sale Quality Condition \\\n", + "0 270.0 280.0 270.0 ... NaN NaN NaN \n", + "1 270.0 280.0 270.0 ... NaN NaN NaN \n", + "2 160.0 160.0 160.0 ... NaN NaN NaN \n", + "3 160.0 160.0 160.0 ... NaN NaN NaN \n", + "4 90.0 100.0 90.0 ... NaN NaN NaN \n", + "\n", + " Appearance Storage Crop Repack Trans Mode Unnamed: 24 Unnamed: 25 \n", + "0 NaN NaN NaN E NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN E NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN N NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN N NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN N NaN NaN NaN \n", + "\n", + "[5 rows x 26 columns]" + ] + }, + "execution_count": 167, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "import pandas as pd\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import numpy as np\n", + "from datetime import datetime\n", + "\n", + "pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n", + "pumpkins.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 168, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
MonthDayOfYearVarietyCityPackageLow PriceHigh PricePrice
709267PIE TYPEBALTIMORE1 1/9 bushel cartons15.015.013.636364
719267PIE TYPEBALTIMORE1 1/9 bushel cartons18.018.016.363636
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7310274PIE TYPEBALTIMORE1 1/9 bushel cartons17.017.015.454545
7410281PIE TYPEBALTIMORE1 1/9 bushel cartons15.015.013.636364
\n", + "
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For example, pumpkin price fit high for winter (months=1,2), then e go drop for summer (months=5-7), and later e go rise again. Linear regression no fit catch dis kain relationship well.\n", + "\n", + "For dis kain case, we fit add extra features. One simple way na to use polynomials from di input features, wey go give us **polynomial regression**. For Scikit Learn, we fit use pipelines to pre-compute polynomial features automatically:\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 180, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Mean error: 2.73 (17.0%)\n", + "Model determination: 0.07639977655280217\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "execution_count": 180, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": 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" + ] + }, + "metadata": { + "needs_background": "light" + }, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures\n", + "from sklearn.pipeline import make_pipeline\n", + "\n", + "pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())\n", + "\n", + "pipeline.fit(X_train,y_train)\n", + "\n", + "pred = pipeline.predict(X_test)\n", + "\n", + "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n", + "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n", + "\n", + "score = pipeline.score(X_train,y_train)\n", + "print('Model determination: ', score)\n", + "\n", + "plt.scatter(X_test,y_test)\n", + "plt.plot(sorted(X_test),pipeline.predict(sorted(X_test)))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Encoding varieties\n", + "\n", + "For better world, we go like make we fit predict price for different pumpkin varieties wit di same model. To fit variety inside di model, we first need to change am to number form, or **encode**. We get plenty ways wey we fit do am:\n", + "\n", + "* Simple numeric encoding wey go build table of di different varieties, then go replace di variety name wit index for dat table. Dis one no be di best idea for linear regression, because linear regression dey use di number value of di index, and di number value no go fit match di price well well.\n", + "* One-hot encoding, wey go replace `Variety` column wit 4 different columns, one for each variety, wey go get 1 if di row na di variety wey dem talk, and 0 if e no be.\n", + "\n", + "Di code wey dey below go show how we fit one-hot encode variety:\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 181, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
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FAIRYTALEMINIATUREMIXED HEIRLOOM VARIETIESPIE TYPE
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...............
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415 rows × 4 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " FAIRYTALE MINIATURE MIXED HEIRLOOM VARIETIES PIE TYPE\n", + "70 0 0 0 1\n", + "71 0 0 0 1\n", + "72 0 0 0 1\n", + "73 0 0 0 1\n", + "74 0 0 0 1\n", + "... ... ... ... ...\n", + "1738 0 1 0 0\n", + "1739 0 1 0 0\n", + "1740 0 1 0 0\n", + "1741 0 1 0 0\n", + "1742 0 1 0 0\n", + "\n", + "[415 rows x 4 columns]" + ] + }, + "execution_count": 181, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Linear Regression on Variety\n", + "\n", + "We go use di same code wey dey up, but dis time, instead of `DayOfYear`, we go use our one-hot-encoded variety as input:\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 182, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])\n", + "y = new_pumpkins['Price']" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 183, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Mean error: 5.24 (19.7%)\n", + "Model determination: 0.774085281105197\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def run_linear_regression(X,y):\n", + " X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n", + " lin_reg = LinearRegression()\n", + " lin_reg.fit(X_train,y_train)\n", + "\n", + " pred = lin_reg.predict(X_test)\n", + "\n", + " mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n", + " print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n", + "\n", + " score = lin_reg.score(X_train,y_train)\n", + " print('Model determination: ', score)\n", + "\n", + "run_linear_regression(X,y)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "We fit try use oda features for di same way, and join dem wit numerical features, like `Month` or `DayOfYear`:\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 184, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Mean error: 2.84 (10.5%)\n", + "Model determination: 0.9401096672643048\n" + ] + } + ], + "source": [ + "X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \\\n", + " .join(new_pumpkins['Month']) \\\n", + " .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \\\n", + " .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))\n", + "y = new_pumpkins['Price']\n", + "\n", + "run_linear_regression(X,y)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Polynomial Regression\n", + "\n", + "Polynomial regression fit work too with categorical features wey dem don one-hot-encode. Di code to train polynomial regression go dey basically di same as wetin we don see before.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 185, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Mean error: 2.23 (8.25%)\n", + "Model determination: 0.9652870784724543\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures\n", + "from sklearn.pipeline import make_pipeline\n", + "\n", + "pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())\n", + "\n", + "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n", + "\n", + "pipeline.fit(X_train,y_train)\n", + "\n", + "pred = pipeline.predict(X_test)\n", + "\n", + "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n", + "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n", + "\n", + "score = pipeline.score(X_train,y_train)\n", + "print('Model determination: ', score)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis docu don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make e accurate, abeg no forget say automatic translation fit get mistake or no correct well. Di original docu for di language wey dem write am first na di main correct one. For important information, e better make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation.\n\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5" + }, + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.9.5" + }, + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + } + }, + "orig_nbformat": 2, + "coopTranslator": { + "original_hash": "d77bd89ae7e79780c68c58bab91f13f8", + "translation_date": "2025-11-18T19:17:17+00:00", + "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/README.md b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/README.md new file mode 100644 index 000000000..5bb3bd205 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/README.md @@ -0,0 +1,409 @@ + +# Logistic regression to predict categories + +![Logistic vs. linear regression infographic](../../../../translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.pcm.png) + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +> ### [Dis lesson dey available for R!](../../../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) + +## Introduction + +For dis last lesson wey dey about Regression, one of di basic _classic_ ML techniques, we go look Logistic Regression. You fit use dis technique to find patterns wey go help predict binary categories. Dis candy na chocolate or e no be chocolate? Dis sickness dey spread or e no dey spread? Dis customer go choose dis product or e no go choose am? + +For dis lesson, you go learn: + +- New library for data visualization +- Techniques for logistic regression + +✅ Make you sabi how to work well with dis type of regression for dis [Learn module](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-classification-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott) + +## Prerequisite + +Since we don dey work with di pumpkin data, we don sabi say one binary category dey wey we fit work with: `Color`. + +Make we build logistic regression model to predict di color wey pumpkin go likely be (orange 🎃 or white 👻). + +> Why we dey talk about binary classification for lesson wey dey group about regression? Na because of language convenience, as logistic regression na [classification method](https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression), even though e dey based on linear regression. You go learn other ways to classify data for di next lesson group. + +## Define di question + +For our purpose, we go express am as binary: 'White' or 'Not White'. Di dataset get 'striped' category but e no plenty, so we no go use am. E go even disappear once we remove null values from di dataset. + +> 🎃 Fun fact, we dey sometimes call white pumpkins 'ghost' pumpkins. Dem no dey easy to carve, so dem no popular like di orange ones but dem dey look cool! So we fit also change di question to: 'Ghost' or 'Not Ghost'. 👻 + +## About logistic regression + +Logistic regression different from linear regression wey you don learn before, for some important ways. + +[![ML for beginners - Understanding Logistic Regression for Machine Learning Classification](https://img.youtube.com/vi/KpeCT6nEpBY/0.jpg)](https://youtu.be/KpeCT6nEpBY "ML for beginners - Understanding Logistic Regression for Machine Learning Classification") + +> 🎥 Click di image above for short video overview of logistic regression. + +### Binary classification + +Logistic regression no dey offer di same features as linear regression. Di former dey predict binary category ("white or not white") while di latter fit predict continuous values, like di price wey pumpkin go rise based on origin and harvest time. + +![Pumpkin classification Model](../../../../translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.pcm.png) +> Infographic by [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) + +### Other classifications + +Other types of logistic regression dey, like multinomial and ordinal: + +- **Multinomial**, wey involve more than one category - "Orange, White, and Striped". +- **Ordinal**, wey involve ordered categories, useful if we wan arrange outcomes logically, like di pumpkin sizes (mini, sm, med, lg, xl, xxl). + +![Multinomial vs ordinal regression](../../../../translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.pcm.png) + +### Variables NO need to correlate + +Remember how linear regression dey work better with correlated variables? Logistic regression no need di variables to align. E dey work well for dis data wey correlation no too strong. + +### You need plenty clean data + +Logistic regression go give better results if you use plenty data; our small dataset no dey optimal for dis task, so make you keep am for mind. + +[![ML for beginners - Data Analysis and Preparation for Logistic Regression](https://img.youtube.com/vi/B2X4H9vcXTs/0.jpg)](https://youtu.be/B2X4H9vcXTs "ML for beginners - Data Analysis and Preparation for Logistic Regression") + +> 🎥 Click di image above for short video overview of preparing data for linear regression + +✅ Think about di types of data wey go work well for logistic regression + +## Exercise - tidy di data + +First, clean di data small, remove null values and select only some columns: + +1. Add dis code: + + ```python + + columns_to_select = ['City Name','Package','Variety', 'Origin','Item Size', 'Color'] + pumpkins = full_pumpkins.loc[:, columns_to_select] + + pumpkins.dropna(inplace=True) + ``` + + You fit always check di new dataframe: + + ```python + pumpkins.info + ``` + +### Visualization - categorical plot + +By now you don load di [starter notebook](./notebook.ipynb) with pumpkin data again and clean am so e go keep dataset wey get few variables, including `Color`. Make we visualize di dataframe for di notebook using new library: [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/index.html), wey dey built on Matplotlib wey we don use before. + +Seaborn get better ways to visualize your data. For example, you fit compare di distributions of di data for each `Variety` and `Color` for categorical plot. + +1. Create di plot using `catplot` function, use our pumpkin data `pumpkins`, and specify color mapping for each pumpkin category (orange or white): + + ```python + import seaborn as sns + + palette = { + 'ORANGE': 'orange', + 'WHITE': 'wheat', + } + + sns.catplot( + data=pumpkins, y="Variety", hue="Color", kind="count", + palette=palette, + ) + ``` + + ![A grid of visualized data](../../../../translated_images/pumpkins_catplot_1.c55c409b71fea2ecc01921e64b91970542101f90bcccfa4aa3a205db8936f48b.pcm.png) + + By looking di data, you go see how di Color data relate to Variety. + + ✅ Based on dis categorical plot, wetin be di interesting things you fit explore? + +### Data pre-processing: feature and label encoding +Our pumpkins dataset get string values for all di columns. Humans dey understand categorical data well but machines no dey. Machine learning algorithms dey work better with numbers. Na why encoding dey important for data pre-processing phase, as e go help turn categorical data to numerical data without losing information. Good encoding dey lead to good model. + +For feature encoding, two main types of encoders dey: + +1. Ordinal encoder: e dey good for ordinal variables, wey be categorical variables wey get logical order, like `Item Size` column for our dataset. E go create mapping wey each category go represent number based on di order for di column. + + ```python + from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder + + item_size_categories = [['sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo']] + ordinal_features = ['Item Size'] + ordinal_encoder = OrdinalEncoder(categories=item_size_categories) + ``` + +2. Categorical encoder: e dey good for nominal variables, wey be categorical variables wey no get logical order, like di features wey no be `Item Size` for our dataset. E dey use one-hot encoding, wey mean each category go get binary column: di encoded variable go be 1 if di pumpkin dey dat Variety and 0 if e no dey. + + ```python + from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder + + categorical_features = ['City Name', 'Package', 'Variety', 'Origin'] + categorical_encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False) + ``` +Then, `ColumnTransformer` go combine multiple encoders into one step and apply dem to di correct columns. + +```python + from sklearn.compose import ColumnTransformer + + ct = ColumnTransformer(transformers=[ + ('ord', ordinal_encoder, ordinal_features), + ('cat', categorical_encoder, categorical_features) + ]) + + ct.set_output(transform='pandas') + encoded_features = ct.fit_transform(pumpkins) +``` +To encode di label, we go use scikit-learn `LabelEncoder` class, wey dey help normalize labels so dem go get only values between 0 and n_classes-1 (here, 0 and 1). + +```python + from sklearn.preprocessing import LabelEncoder + + label_encoder = LabelEncoder() + encoded_label = label_encoder.fit_transform(pumpkins['Color']) +``` +Once we don encode di features and di label, we fit merge dem into new dataframe `encoded_pumpkins`. + +```python + encoded_pumpkins = encoded_features.assign(Color=encoded_label) +``` +✅ Wetin be di advantage of using ordinal encoder for `Item Size` column? + +### Analyse relationships between variables + +Now we don pre-process our data, make we analyse di relationships between di features and di label to understand how well di model go fit predict di label based on di features. +Di best way to do dis analysis na to plot di data. We go use Seaborn `catplot` function again, to visualize di relationships between `Item Size`, `Variety` and `Color` for categorical plot. To plot di data well, we go use di encoded `Item Size` column and di unencoded `Variety` column. + +```python + palette = { + 'ORANGE': 'orange', + 'WHITE': 'wheat', + } + pumpkins['Item Size'] = encoded_pumpkins['ord__Item Size'] + + g = sns.catplot( + data=pumpkins, + x="Item Size", y="Color", row='Variety', + kind="box", orient="h", + sharex=False, margin_titles=True, + height=1.8, aspect=4, palette=palette, + ) + g.set(xlabel="Item Size", ylabel="").set(xlim=(0,6)) + g.set_titles(row_template="{row_name}") +``` +![A catplot of visualized data](../../../../translated_images/pumpkins_catplot_2.87a354447880b3889278155957f8f60dd63db4598de5a6d0fda91c334d31f9f1.pcm.png) + +### Use swarm plot + +Since Color na binary category (White or Not), e need 'specialized approach to visualization'. Other ways dey to visualize di relationship of dis category with other variables. + +You fit visualize variables side-by-side with Seaborn plots. + +1. Try 'swarm' plot to show di distribution of values: + + ```python + palette = { + 0: 'orange', + 1: 'wheat' + } + sns.swarmplot(x="Color", y="ord__Item Size", data=encoded_pumpkins, palette=palette) + ``` + + ![A swarm of visualized data](../../../../translated_images/swarm_2.efeacfca536c2b577dc7b5f8891f28926663fbf62d893ab5e1278ae734ca104e.pcm.png) + +**Watch Out**: di code above fit show warning, as seaborn fit struggle to represent plenty datapoints for swarm plot. One solution na to reduce di size of di marker, by using 'size' parameter. But make you sabi say e go affect how clear di plot go be. + +> **🧮 Show Me Di Math** +> +> Logistic regression dey use di concept of 'maximum likelihood' with [sigmoid functions](https://wikipedia.org/wiki/Sigmoid_function). 'Sigmoid Function' for plot dey look like 'S' shape. E dey take value and map am to somewhere between 0 and 1. Di curve dey also called 'logistic curve'. Di formula be like dis: +> +> ![logistic function](../../../../translated_images/sigmoid.8b7ba9d095c789cf72780675d0d1d44980c3736617329abfc392dfc859799704.pcm.png) +> +> where di sigmoid midpoint dey for x's 0 point, L na di curve maximum value, and k na di curve steepness. If di function outcome pass 0.5, di label go dey class '1' for di binary choice. If e no pass, e go dey class '0'. + +## Build your model + +To build model wey go find dis binary classification dey easy for Scikit-learn. + +[![ML for beginners - Logistic Regression for classification of data](https://img.youtube.com/vi/MmZS2otPrQ8/0.jpg)](https://youtu.be/MmZS2otPrQ8 "ML for beginners - Logistic Regression for classification of data") + +> 🎥 Click di image above for short video overview of building linear regression model + +1. Select di variables wey you wan use for your classification model and split di training and test sets by calling `train_test_split()`: + + ```python + from sklearn.model_selection import train_test_split + + X = encoded_pumpkins[encoded_pumpkins.columns.difference(['Color'])] + y = encoded_pumpkins['Color'] + + X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) + + ``` + +2. Now you fit train your model, by calling `fit()` with your training data, and print di result: + + ```python + from sklearn.metrics import f1_score, classification_report + from sklearn.linear_model import LogisticRegression + + model = LogisticRegression() + model.fit(X_train, y_train) + predictions = model.predict(X_test) + + print(classification_report(y_test, predictions)) + print('Predicted labels: ', predictions) + print('F1-score: ', f1_score(y_test, predictions)) + ``` + + Check di model scoreboard. E no bad, considering say you get only about 1000 rows of data: + + ```output + precision recall f1-score support + + 0 0.94 0.98 0.96 166 + 1 0.85 0.67 0.75 33 + + accuracy 0.92 199 + macro avg 0.89 0.82 0.85 199 + weighted avg 0.92 0.92 0.92 199 + + Predicted labels: [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 + 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 + 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 + 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 + 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1] + F1-score: 0.7457627118644068 + ``` + +## Better understanding with confusion matrix + +Even though you fit get scoreboard report [terms](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.classification_report.html?highlight=classification_report#sklearn.metrics.classification_report) by printing di items above, you fit understand your model better by using [confusion matrix](https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#confusion-matrix) to check how di model dey perform. + +> 🎓 '[Confusion matrix](https://wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix)' (or 'error matrix') na table wey dey show di model true vs. false positives and negatives, so we fit measure di accuracy of predictions. + +1. To use confusion matrix, call `confusion_matrix()`: + + ```python + from sklearn.metrics import confusion_matrix + confusion_matrix(y_test, predictions) + ``` + + Check di model confusion matrix: + + ```output + array([[162, 4], + [ 11, 22]]) + ``` + +For Scikit-learn, confusion matrices Rows (axis 0) na actual labels and columns (axis 1) na predicted labels. + +| | 0 | 1 | +| :---: | :---: | :---: | +| 0 | TN | FP | +| 1 | FN | TP | + +Wetin dey happen here? Imagine say our model dey classify pumpkins between two binary categories, category 'white' and category 'not-white'. + +- If di model predict pumpkin as not white and e dey category 'not-white' for real, we dey call am true negative, wey dey di top left number. +- If di model predict pumpkin as white and e dey category 'not-white' for real, we dey call am false negative, wey dey di bottom left number. +- If di model predict pumpkin as not white and e dey category 'white' for real, we dey call am false positive, wey dey di top right number. +- If di model predict pumpkin as white and e dey category 'white' for real, we dey call am true positive, wey dey di bottom right number. +As you fit don guess, e beta make we get plenty true positives and true negatives, and make false positives and false negatives dey small, e mean say di model dey perform well. + +How confusion matrix take relate to precision and recall? Remember say di classification report we print before show precision (0.85) and recall (0.67). + +Precision = tp / (tp + fp) = 22 / (22 + 4) = 0.8461538461538461 + +Recall = tp / (tp + fn) = 22 / (22 + 11) = 0.6666666666666666 + +✅ Q: Based on di confusion matrix, how di model take perform? A: E no bad; we get plenty true negatives but we still get small false negatives. + +Make we look di terms we see before again with di help of di confusion matrix mapping of TP/TN and FP/FN: + +🎓 Precision: TP/(TP + FP) Di part of di relevant instances wey dey among di ones wey dem retrieve (e.g. which labels dem label well) + +🎓 Recall: TP/(TP + FN) Di part of di relevant instances wey dem retrieve, whether dem label am well or dem no label am well + +🎓 f1-score: (2 * precision * recall)/(precision + recall) Di average wey dem balance for precision and recall, di best na 1 and di worst na 0 + +🎓 Support: Di number of times wey each label show for di ones wey dem retrieve + +🎓 Accuracy: (TP + TN)/(TP + TN + FP + FN) Di percentage of labels wey dem predict correct for di sample. + +🎓 Macro Avg: Di calculation of di unweighted mean metrics for each label, e no dey consider label imbalance. + +🎓 Weighted Avg: Di calculation of di mean metrics for each label, e dey consider label imbalance by weighting dem by di support (di number of true instances for each label). + +✅ You fit think which metric you go focus on if you wan make your model reduce di number of false negatives? + +## Visualize di ROC curve of dis model + +[![ML for beginners - Analyzing Logistic Regression Performance with ROC Curves](https://img.youtube.com/vi/GApO575jTA0/0.jpg)](https://youtu.be/GApO575jTA0 "ML for beginners - Analyzing Logistic Regression Performance with ROC Curves") + +> 🎥 Click di image wey dey up for short video overview of ROC curves + +Make we do one more visualization to see di 'ROC' curve: + +```python +from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score +import matplotlib +import matplotlib.pyplot as plt +%matplotlib inline + +y_scores = model.predict_proba(X_test) +fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1]) + +fig = plt.figure(figsize=(6, 6)) +plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') +plt.plot(fpr, tpr) +plt.xlabel('False Positive Rate') +plt.ylabel('True Positive Rate') +plt.title('ROC Curve') +plt.show() +``` + +Using Matplotlib, plot di model's [Receiving Operating Characteristic](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html?highlight=roc) or ROC. ROC curves dey usually dey used to see di output of classifier in terms of di true vs. false positives. "ROC curves dey usually show true positive rate for di Y axis, and false positive rate for di X axis." So, di steepness of di curve and di space wey dey between di midpoint line and di curve matter: you go wan curve wey go quick go up and pass di line. For our case, we get false positives for di beginning, and di line later go up and pass di line well: + +![ROC](../../../../translated_images/ROC_2.777f20cdfc4988ca683ade6850ac832cb70c96c12f1b910d294f270ef36e1a1c.pcm.png) + +Finally, use Scikit-learn's [`roc_auc_score` API](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_auc_score.html?highlight=roc_auc#sklearn.metrics.roc_auc_score) to calculate di actual 'Area Under di Curve' (AUC): + +```python +auc = roc_auc_score(y_test,y_scores[:,1]) +print(auc) +``` +Di result na `0.9749908725812341`. Since AUC dey range from 0 to 1, you go wan big score, because model wey dey 100% correct for di predictions go get AUC of 1; for dis case, di model dey _pretty good_. + +For future lessons on classifications, you go learn how to dey improve di model's scores. But for now, congrats! You don complete dis regression lessons! + +--- +## 🚀Challenge + +Plenty things still dey to learn about logistic regression! But di best way to learn na to try am. Find one dataset wey fit dis type of analysis and build model with am. Wetin you learn? tip: try [Kaggle](https://www.kaggle.com/search?q=logistic+regression+datasets) for interesting datasets. + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +Read di first few pages of [dis paper from Stanford](https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/5.pdf) on some practical uses for logistic regression. Think about tasks wey go fit one or di other type of regression tasks wey we don study so far. Which one go work best? + +## Assignment + +[Retrying dis regression](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make sure say e correct, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for im native language na di main correct source. For important information, e good make you use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/assignment.md b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..e3b7f96da --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Try Regression Again + +## Wetin You Go Do + +For di lesson, you use small part of di pumpkin data. Now, go back to di original data and try use all di data, clean am well and standardize am, to build one Logistic Regression model. + +## Rubric + +| Criteria | Beta Pass | E Manageable | E No Try Well | +| -------- | ----------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------- | +| | Notebook dey show well-explain and well-perform model | Notebook dey show model wey just dey manage perform | Notebook dey show model wey no perform well or e no dey | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di main source wey you go trust. For important mata, e good make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..8f25c4fcc --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,269 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Pumpkin Varieties and Color\n", + "\n", + "Load di libraries wey we need and di dataset. Change di data to dataframe wey get small part of di data:\n", + "\n", + "Make we check how di color and variety take relate\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
City NameTypePackageVarietySub VarietyGradeDateLow PriceHigh PriceMostly Low...Unit of SaleQualityConditionAppearanceStorageCropRepackTrans ModeUnnamed: 24Unnamed: 25
0BALTIMORENaN24 inch binsNaNNaNNaN4/29/17270.0280.0270.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNENaNNaNNaN
1BALTIMORENaN24 inch binsNaNNaNNaN5/6/17270.0280.0270.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNENaNNaNNaN
2BALTIMORENaN24 inch binsHOWDEN TYPENaNNaN9/24/16160.0160.0160.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
3BALTIMORENaN24 inch binsHOWDEN TYPENaNNaN9/24/16160.0160.0160.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
4BALTIMORENaN24 inch binsHOWDEN TYPENaNNaN11/5/1690.0100.090.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
\n", + "

5 rows × 26 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " City Name Type Package Variety Sub Variety Grade Date \\\n", + "0 BALTIMORE NaN 24 inch bins NaN NaN NaN 4/29/17 \n", + "1 BALTIMORE NaN 24 inch bins NaN NaN NaN 5/6/17 \n", + "2 BALTIMORE NaN 24 inch bins HOWDEN TYPE NaN NaN 9/24/16 \n", + "3 BALTIMORE NaN 24 inch bins HOWDEN TYPE NaN NaN 9/24/16 \n", + "4 BALTIMORE NaN 24 inch bins HOWDEN TYPE NaN NaN 11/5/16 \n", + "\n", + " Low Price High Price Mostly Low ... Unit of Sale Quality Condition \\\n", + "0 270.0 280.0 270.0 ... NaN NaN NaN \n", + "1 270.0 280.0 270.0 ... NaN NaN NaN \n", + "2 160.0 160.0 160.0 ... NaN NaN NaN \n", + "3 160.0 160.0 160.0 ... NaN NaN NaN \n", + "4 90.0 100.0 90.0 ... NaN NaN NaN \n", + "\n", + " Appearance Storage Crop Repack Trans Mode Unnamed: 24 Unnamed: 25 \n", + "0 NaN NaN NaN E NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN E NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN N NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN N NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN N NaN NaN NaN \n", + "\n", + "[5 rows x 26 columns]" + ] + }, + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "import pandas as pd\n", + "import numpy as np\n", + "\n", + "full_pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n", + "\n", + "full_pumpkins.head()\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you suppose trust. For important information, e good make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.11.1" + }, + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + } + }, + "orig_nbformat": 2, + "coopTranslator": { + "original_hash": "dee08c2b49057b0de8b6752c4dbca368", + "translation_date": "2025-11-18T19:13:22+00:00", + "source_file": "2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md new file mode 100644 index 000000000..7bff39164 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleto service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even though we dey try make am correct, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument wey dey for im native language na di main source wey you go trust. For important mata, e good make professional human transleto check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb new file mode 100644 index 000000000..a49c02cb6 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb @@ -0,0 +1,686 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Build logistic regression model - Lesson 4\n", + "\n", + "![Logistic vs. linear regression infographic](../../../../../../translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.pcm.png)\n", + "\n", + "#### **[Pre-lecture quiz](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/15/)**\n", + "\n", + "#### Introduction\n", + "\n", + "Dis na di last lesson for Regression, one of di basic *classic* ML techniques. We go look Logistic Regression. You fit use dis technique to find patterns wey go help predict two categories. Dis candy na chocolate or e no be? Dis sickness dey spread or e no dey spread? Dis customer go choose dis product or e no go choose am?\n", + "\n", + "For dis lesson, you go learn:\n", + "\n", + "- Techniques for logistic regression\n", + "\n", + "✅ Make your understanding strong for how dis regression dey work for dis [Learn module](https://learn.microsoft.com/training/modules/introduction-classification-models/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)\n", + "\n", + "## Prerequisite\n", + "\n", + "Since we don work with di pumpkin data, we don sabi am well well to know say e get one binary category wey we fit work with: `Color`.\n", + "\n", + "Make we build logistic regression model to predict, based on some variables, *wetin be di color wey pumpkin go likely be* (orange 🎃 or white 👻).\n", + "\n", + "> Why we dey talk about binary classification for lesson wey dey group under regression? Na just because e dey easy to talk am like dat, as logistic regression na [classification method](https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression), even though e dey based on linear regression. You go learn other ways to classify data for di next lesson group.\n", + "\n", + "For dis lesson, we go need di following packages:\n", + "\n", + "- `tidyverse`: Di [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) na [collection of R packages](https://www.tidyverse.org/packages) wey dey make data science fast, easy and fun!\n", + "\n", + "- `tidymodels`: Di [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) framework na [collection of packages](https://www.tidymodels.org/packages/) for modeling and machine learning.\n", + "\n", + "- `janitor`: Di [janitor package](https://github.com/sfirke/janitor) dey provide simple tools to check and clean dirty data.\n", + "\n", + "- `ggbeeswarm`: Di [ggbeeswarm package](https://github.com/eclarke/ggbeeswarm) dey provide methods to create beeswarm-style plots using ggplot2.\n", + "\n", + "You fit install dem like dis:\n", + "\n", + "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"janitor\", \"ggbeeswarm\"))`\n", + "\n", + "Or, di script wey dey below go check whether you get di packages wey you need for dis module and go install dem for you if dem no dey.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "r" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\n", + "\n", + "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, janitor, ggbeeswarm)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## **Define di question**\n", + "\n", + "For wetin we wan do, we go tok am as binary: 'White' or 'Not White'. Di dataset get one 'striped' category but e no too plenty, so we no go use am. E go comot sef once we remove di null values from di dataset.\n", + "\n", + "> 🎃 Fun fact, sometimes we dey call white pumpkins 'ghost' pumpkins. Dem no too easy to carve, so dem no popular like di orange ones but dem dey look cool! So we fit also change di question to: 'Ghost' or 'Not Ghost'. 👻\n", + "\n", + "## **About logistic regression**\n", + "\n", + "Logistic regression no be di same as linear regression wey you don learn before. E get some important difference.\n", + "\n", + "#### **Binary classification**\n", + "\n", + "Logistic regression no dey do di same tin as linear regression. Logistic regression dey predict `binary category` (\"orange or not orange\") but linear regression fit predict `continual values`, like if you know where pumpkin come from and di time dem harvest am, *how much di price go increase*.\n", + "\n", + "![Infographic by Dasani Madipalli](../../../../../../translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.pcm.png)\n", + "\n", + "### Other classifications\n", + "\n", + "Logistic regression get other types, like multinomial and ordinal:\n", + "\n", + "- **Multinomial**, wey mean say e get more than one category - \"Orange, White, and Striped\".\n", + "\n", + "- **Ordinal**, wey mean say e get ordered categories, useful if we wan arrange di outcomes logically, like di pumpkins wey we fit arrange by size (mini, sm, med, lg, xl, xxl).\n", + "\n", + "![Multinomial vs ordinal regression](../../../../../../translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.pcm.png)\n", + "\n", + "#### **Variables NO need to correlate**\n", + "\n", + "You remember how linear regression dey work better when variables dey correlate? Logistic regression no need dat one - di variables no need align. Dis one dey work well for dis data wey no get strong correlations.\n", + "\n", + "#### **You need plenty clean data**\n", + "\n", + "Logistic regression go give better result if you use plenty data; our small dataset no too good for dis task, so make you remember dat one.\n", + "\n", + "✅ Think about di kind data wey go work well for logistic regression\n", + "\n", + "## Exercise - tidy di data\n", + "\n", + "First, clean di data small, remove null values and choose only some columns:\n", + "\n", + "1. Add di following code:\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "r" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# Load the core tidyverse packages\n", + "library(tidyverse)\n", + "\n", + "# Import the data and clean column names\n", + "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\") %>% \n", + " clean_names()\n", + "\n", + "# Select desired columns\n", + "pumpkins_select <- pumpkins %>% \n", + " select(c(city_name, package, variety, origin, item_size, color)) \n", + "\n", + "# Drop rows containing missing values and encode color as factor (category)\n", + "pumpkins_select <- pumpkins_select %>% \n", + " drop_na() %>% \n", + " mutate(color = factor(color))\n", + "\n", + "# View the first few rows\n", + "pumpkins_select %>% \n", + " slice_head(n = 5)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "You fit always look ya new dataframe small, if you use [*glimpse()*](https://pillar.r-lib.org/reference/glimpse.html) function like dis:\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "r" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "pumpkins_select %>% \n", + " glimpse()\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Make we confirm say na true true binary classification problem we go dey do:\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "r" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# Subset distinct observations in outcome column\n", + "pumpkins_select %>% \n", + " distinct(color)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Visualization - categorical plot\n", + "By now you don load di pumpkin data again and clean am so e go fit keep dataset wey get some variables, including Color. Make we use ggplot library take visualize di dataframe for di notebook.\n", + "\n", + "Di ggplot library get some beta ways to show your data. For example, you fit compare how di data dey spread for each Variety and Color inside one categorical plot.\n", + "\n", + "1. Create dis kain plot by using di geombar function, use our pumpkin data, and specify color mapping for each pumpkin category (orange or white):\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "python" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# Specify colors for each value of the hue variable\n", + "palette <- c(ORANGE = \"orange\", WHITE = \"wheat\")\n", + "\n", + "# Create the bar plot\n", + "ggplot(pumpkins_select, aes(y = variety, fill = color)) +\n", + " geom_bar(position = \"dodge\") +\n", + " scale_fill_manual(values = palette) +\n", + " labs(y = \"Variety\", fill = \"Color\") +\n", + " theme_minimal()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "As you dey look di data, you fit see how di Color data take connect wit Variety.\n", + "\n", + "✅ Wit dis kind categorical plot, wetin be some kind interesting tori wey you fit imagine?\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Data pre-processing: feature encoding\n", + "\n", + "Our pumpkin dataset get string values for all di columns. To work wit categorical data dey easy for humans, but e no dey easy for machines. Machine learning algorithms dey work well wit numbers. Na why encoding na very important step for di data pre-processing phase, because e go help us turn categorical data to numerical data, without losing any information. Better encoding fit help us build better model.\n", + "\n", + "For feature encoding, we get two main types of encoders:\n", + "\n", + "1. **Ordinal encoder**: E dey work well for ordinal variables, wey be categorical variables wey their data get logical order, like di `item_size` column for our dataset. E go create mapping wey go make each category get number, wey be di order of di category for di column.\n", + "\n", + "2. **Categorical encoder**: E dey work well for nominal variables, wey be categorical variables wey their data no get logical order, like all di features wey no be `item_size` for our dataset. E dey use one-hot encoding, wey mean say each category go get binary column: di encoded variable go equal 1 if di pumpkin belong to dat Variety, and 0 if e no belong.\n", + "\n", + "Tidymodels get one correct package: [recipes](https://recipes.tidymodels.org/) - na package for preprocessing data. We go define one `recipe` wey go specify say all predictor columns go dey encoded into set of integers, `prep` am to calculate di quantities and statistics wey di operations need, and finally `bake` am to apply di calculations to new data.\n", + "\n", + "> Normally, recipes dey usually dey used as preprocessor for modelling, where e dey define wetin steps dem go apply to one dataset to make am ready for modelling. For dat case, **e dey highly recommend** say make you use `workflow()` instead of to dey manually estimate recipe using prep and bake. We go see all dis one soon.\n", + ">\n", + "> But for now, we dey use recipes + prep + bake to specify wetin steps dem go apply to one dataset to make am ready for data analysis, and then extract di preprocessed data wit di steps wey dem don apply.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "r" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# Preprocess and extract data to allow some data analysis\n", + "baked_pumpkins <- recipe(color ~ ., data = pumpkins_select) %>%\n", + " # Define ordering for item_size column\n", + " step_mutate(item_size = ordered(item_size, levels = c('sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo'))) %>%\n", + " # Convert factors to numbers using the order defined above (Ordinal encoding)\n", + " step_integer(item_size, zero_based = F) %>%\n", + " # Encode all other predictors using one hot encoding\n", + " step_dummy(all_nominal(), -all_outcomes(), one_hot = TRUE) %>%\n", + " prep(data = pumpkin_select) %>%\n", + " bake(new_data = NULL)\n", + "\n", + "# Display the first few rows of preprocessed data\n", + "baked_pumpkins %>% \n", + " slice_head(n = 5)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "✅ Wetin be di advantage of using ordinal encoder for di Item Size column?\n", + "\n", + "### Check how di variables take relate\n", + "\n", + "Now we don process our data finish, we fit check how di features and di label take relate so we go fit sabi how di model go take predict di label based on di features. Di best way to do dis kain analysis na to plot di data. \n", + "We go use di ggplot geom_boxplot_ function again, to show how Item Size, Variety and Color take relate for one categorical plot. To make di plot better, we go use di encoded Item Size column and di unencoded Variety column.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "r" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# Define the color palette\n", + "palette <- c(ORANGE = \"orange\", WHITE = \"wheat\")\n", + "\n", + "# We need the encoded Item Size column to use it as the x-axis values in the plot\n", + "pumpkins_select_plot<-pumpkins_select\n", + "pumpkins_select_plot$item_size <- baked_pumpkins$item_size\n", + "\n", + "# Create the grouped box plot\n", + "ggplot(pumpkins_select_plot, aes(x = `item_size`, y = color, fill = color)) +\n", + " geom_boxplot() +\n", + " facet_grid(variety ~ ., scales = \"free_x\") +\n", + " scale_fill_manual(values = palette) +\n", + " labs(x = \"Item Size\", y = \"\") +\n", + " theme_minimal() +\n", + " theme(strip.text = element_text(size = 12)) +\n", + " theme(axis.text.x = element_text(size = 10)) +\n", + " theme(axis.title.x = element_text(size = 12)) +\n", + " theme(axis.title.y = element_blank()) +\n", + " theme(legend.position = \"bottom\") +\n", + " guides(fill = guide_legend(title = \"Color\")) +\n", + " theme(panel.spacing = unit(0.5, \"lines\"))+\n", + " theme(strip.text.y = element_text(size = 4, hjust = 0)) \n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### Use swarm plot\n", + "\n", + "Because say Color na binary category (White or Not), e need 'one [special way](https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/main/data-visualization.pdf) to take show am for visualization'.\n", + "\n", + "Make we try `swarm plot` to take show how color dey spread with respect to item_size.\n", + "\n", + "We go use [ggbeeswarm package](https://github.com/eclarke/ggbeeswarm) wey dey give methods to create beeswarm-style plots with ggplot2. Beeswarm plots na one way to plot points wey for normal suppose overlap, but e go arrange dem make dem dey side by side.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "r" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# Create beeswarm plots of color and item_size\n", + "baked_pumpkins %>% \n", + " mutate(color = factor(color)) %>% \n", + " ggplot(mapping = aes(x = color, y = item_size, color = color)) +\n", + " geom_quasirandom() +\n", + " scale_color_brewer(palette = \"Dark2\", direction = -1) +\n", + " theme(legend.position = \"none\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Now wey we don sabi how di binary categories of color and di bigger group of sizes dey relate, make we check logistic regression to fit know di likely color of one pumpkin.\n", + "\n", + "## Build your model\n", + "\n", + "Choose di variables wey you wan use for di classification model and divide di data into training and test sets. [rsample](https://rsample.tidymodels.org/), one package for Tidymodels, dey provide infrastructure wey go make data splitting and resampling easy:\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "r" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# Split data into 80% for training and 20% for testing\n", + "set.seed(2056)\n", + "pumpkins_split <- pumpkins_select %>% \n", + " initial_split(prop = 0.8)\n", + "\n", + "# Extract the data in each split\n", + "pumpkins_train <- training(pumpkins_split)\n", + "pumpkins_test <- testing(pumpkins_split)\n", + "\n", + "# Print out the first 5 rows of the training set\n", + "pumpkins_train %>% \n", + " slice_head(n = 5)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "🙌 We don ready to train model by fit di training features to di training label (color).\n", + "\n", + "We go start by create one recipe wey go show di preprocessing steps wey we go do for our data to make am ready for modelling, like: encode categorical variables into set of integers. Just like `baked_pumpkins`, we go create `pumpkins_recipe` but we no go `prep` and `bake` am because e go dey inside workflow, wey you go see for di next few steps.\n", + "\n", + "Plenty ways dey to specify logistic regression model for Tidymodels. Check `?logistic_reg()` For now, we go specify logistic regression model through di default `stats::glm()` engine.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "r" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# Create a recipe that specifies preprocessing steps for modelling\n", + "pumpkins_recipe <- recipe(color ~ ., data = pumpkins_train) %>% \n", + " step_mutate(item_size = ordered(item_size, levels = c('sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo'))) %>%\n", + " step_integer(item_size, zero_based = F) %>% \n", + " step_dummy(all_nominal(), -all_outcomes(), one_hot = TRUE)\n", + "\n", + "# Create a logistic model specification\n", + "log_reg <- logistic_reg() %>% \n", + " set_engine(\"glm\") %>% \n", + " set_mode(\"classification\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Now wey we don get recipe and model specification, we need find way to join dem together inside one object wey go first preprocess di data (prep+bake for back), fit di model on top di preprocessed data, and still allow for post-processing if e dey necessary.\n", + "\n", + "For Tidymodels, dis easy-to-use object na [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/) and e dey carry all your modeling components well well.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "r" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# Bundle modelling components in a workflow\n", + "log_reg_wf <- workflow() %>% \n", + " add_recipe(pumpkins_recipe) %>% \n", + " add_model(log_reg)\n", + "\n", + "# Print out the workflow\n", + "log_reg_wf\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Afta dem don *specify* workflow, dem fit use [`fit()`](https://tidymodels.github.io/parsnip/reference/fit.html) function take `train` model. Di workflow go estimate recipe and go preprocess di data before e train, so we no go need do am manually wit prep and bake.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "r" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# Train the model\n", + "wf_fit <- log_reg_wf %>% \n", + " fit(data = pumpkins_train)\n", + "\n", + "# Print the trained workflow\n", + "wf_fit\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "The model print out dey show the coefficients wey e learn during training.\n", + "\n", + "Now we don train the model with the training data, we fit use am predict for the test data using [parsnip::predict()](https://parsnip.tidymodels.org/reference/predict.model_fit.html). Make we start by using the model to predict labels for our test set and the probabilities for each label. If the probability pass 0.5, the predict class na `WHITE`, but if e no reach, na `ORANGE`.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "r" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# Make predictions for color and corresponding probabilities\n", + "results <- pumpkins_test %>% select(color) %>% \n", + " bind_cols(wf_fit %>% \n", + " predict(new_data = pumpkins_test)) %>%\n", + " bind_cols(wf_fit %>%\n", + " predict(new_data = pumpkins_test, type = \"prob\"))\n", + "\n", + "# Compare predictions\n", + "results %>% \n", + " slice_head(n = 10)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Very nice! Dis one dey give more insight on how logistic regression dey work.\n", + "\n", + "### Beta understanding wit confusion matrix\n", + "\n", + "To dey compare each prediction wit di \"ground truth\" actual value no too make sense if you wan sabi how well di model dey predict. Luckily, Tidymodels get some beta tools for hand: [`yardstick`](https://yardstick.tidymodels.org/) - na package wey dem dey use measure how well models dey perform wit performance metrics.\n", + "\n", + "One performance metric wey dem dey use for classification problems na [`confusion matrix`](https://wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix). Confusion matrix dey show how well classification model dey perform. E dey show how many examples for each class di model classify correct. For our case, e go show you how many orange pumpkins dem classify as orange and how many white pumpkins dem classify as white; di confusion matrix go also show you how many dem classify for di **wrong** categories.\n", + "\n", + "Di [**`conf_mat()`**](https://tidymodels.github.io/yardstick/reference/conf_mat.html) function from yardstick dey calculate dis cross-tabulation of observed and predicted classes.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "r" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# Confusion matrix for prediction results\n", + "conf_mat(data = results, truth = color, estimate = .pred_class)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Make we interpret di confusion matrix. Our model dey try classify pumpkins between two binary categories, category `white` and category `not-white`.\n", + "\n", + "- If di model talk say pumpkin na white and e really belong to category 'white', we go call am `true positive`, e dey show for di top left number.\n", + "\n", + "- If di model talk say pumpkin no be white and e really belong to category 'white', we go call am `false negative`, e dey show for di bottom left number.\n", + "\n", + "- If di model talk say pumpkin na white and e really belong to category 'not-white', we go call am `false positive`, e dey show for di top right number.\n", + "\n", + "- If di model talk say pumpkin no be white and e really belong to category 'not-white', we go call am `true negative`, e dey show for di bottom right number.\n", + "\n", + "| Truth |\n", + "|:-----:|\n", + "\n", + "\n", + "| | | |\n", + "|---------------|--------|-------|\n", + "| **Predicted** | WHITE | ORANGE |\n", + "| WHITE | TP | FP |\n", + "| ORANGE | FN | TN |\n", + "\n", + "As you fit guess, e better make we get plenty true positives and true negatives, and make di false positives and false negatives small, because e mean say di model dey perform well.\n", + "\n", + "Di confusion matrix dey useful because e dey help us calculate other metrics wey fit help us check how well di classification model dey perform. Make we look some of dem:\n", + "\n", + "🎓 Precision: `TP/(TP + FP)` e mean di proportion of di things wey di model predict as positive wey really be positive. Dem dey also call am [positive predictive value](https://en.wikipedia.org/wiki/Positive_predictive_value \"Positive predictive value\").\n", + "\n", + "🎓 Recall: `TP/(TP + FN)` e mean di proportion of di positive results out of di number of samples wey really be positive. Dem dey also call am `sensitivity`.\n", + "\n", + "🎓 Specificity: `TN/(TN + FP)` e mean di proportion of di negative results out of di number of samples wey really be negative.\n", + "\n", + "🎓 Accuracy: `TP + TN/(TP + TN + FP + FN)` Na di percentage of di labels wey di model predict correct for di samples.\n", + "\n", + "🎓 F Measure: Na di weighted average of di precision and recall, di best na 1 and di worst na 0.\n", + "\n", + "Make we calculate all dis metrics!\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "r" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# Combine metric functions and calculate them all at once\n", + "eval_metrics <- metric_set(ppv, recall, spec, f_meas, accuracy)\n", + "eval_metrics(data = results, truth = color, estimate = .pred_class)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Show di ROC curve for dis model\n", + "\n", + "Make we do one more visualization to see wetin dem dey call [`ROC curve`](https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic):\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "r" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# Make a roc_curve\n", + "results %>% \n", + " roc_curve(color, .pred_ORANGE) %>% \n", + " autoplot()\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "ROC curves dey often dey use to take see how classifier dey perform in terms of true positives versus false positives. ROC curves dey usually show `True Positive Rate`/Sensitivity for Y axis, and `False Positive Rate`/1-Specificity for X axis. So, how steep di curve be and di space wey dey between di middle line and di curve dey important: you go wan make di curve quick quick go up and pass di line. For our case, false positives dey first, but di line later go up and pass di line well.\n", + "\n", + "Last last, make we use `yardstick::roc_auc()` to calculate di real Area Under di Curve. One way wey you fit take understand AUC na as di chance say di model go rank one random positive example higher pass one random negative example.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "vscode": { + "languageId": "r" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# Calculate area under curve\n", + "results %>% \n", + " roc_auc(color, .pred_ORANGE)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Di result na around `0.975`. Since AUC dey range from 0 to 1, you go wan make di score big, because model wey dey 100% correct for im predictions go get AUC of 1; for dis case, di model *dey very good*.\n", + "\n", + "For future lessons on classifications, you go learn how you fit take improve your model scores (like how to handle imbalanced data for dis kind case).\n", + "\n", + "## 🚀Challenge\n", + "\n", + "Plenty tins dey to learn about logistic regression! But di best way to sabi am na to try am. Find one dataset wey fit work for dis kind analysis and build one model with am. Wetin you learn? Tip: try [Kaggle](https://www.kaggle.com/search?q=logistic+regression+datasets) to find interesting datasets.\n", + "\n", + "## Review & Self Study\n", + "\n", + "Read di first few pages of [dis paper from Stanford](https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/5.pdf) wey talk about some practical ways to use logistic regression. Think about di tasks wey go fit one type of regression pass di other one wey we don study so far. Which one go work best?\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di main source wey you go trust. For important information, e better make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "anaconda-cloud": "", + "kernelspec": { + "display_name": "R", + "langauge": "R", + "name": "ir" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": "r", + "file_extension": ".r", + "mimetype": "text/x-r-source", + "name": "R", + "pygments_lexer": "r", + "version": "3.4.1" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "feaf125f481a89c468fa115bf2aed580", + "translation_date": "2025-11-18T19:15:11+00:00", + "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 1 +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..f5cab826a --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,1261 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Logistic Regression - Lesson 4\n", + "\n", + "Load di libraries wey we go need and di dataset. Change di data to dataframe wey get small part of di data:\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 63, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
City NameTypePackageVarietySub VarietyGradeDateLow PriceHigh PriceMostly Low...Unit of SaleQualityConditionAppearanceStorageCropRepackTrans ModeUnnamed: 24Unnamed: 25
0BALTIMORENaN24 inch binsNaNNaNNaN4/29/17270.0280.0270.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNENaNNaNNaN
1BALTIMORENaN24 inch binsNaNNaNNaN5/6/17270.0280.0270.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNENaNNaNNaN
2BALTIMORENaN24 inch binsHOWDEN TYPENaNNaN9/24/16160.0160.0160.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
3BALTIMORENaN24 inch binsHOWDEN TYPENaNNaN9/24/16160.0160.0160.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
4BALTIMORENaN24 inch binsHOWDEN TYPENaNNaN11/5/1690.0100.090.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
\n", + "

5 rows × 26 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " City Name Type Package Variety Sub Variety Grade Date \n", + "0 BALTIMORE NaN 24 inch bins NaN NaN NaN 4/29/17 \\\n", + "1 BALTIMORE NaN 24 inch bins NaN NaN NaN 5/6/17 \n", + "2 BALTIMORE NaN 24 inch bins HOWDEN TYPE NaN NaN 9/24/16 \n", + "3 BALTIMORE NaN 24 inch bins HOWDEN TYPE NaN NaN 9/24/16 \n", + "4 BALTIMORE NaN 24 inch bins HOWDEN TYPE NaN NaN 11/5/16 \n", + "\n", + " Low Price High Price Mostly Low ... Unit of Sale Quality Condition \n", + "0 270.0 280.0 270.0 ... NaN NaN NaN \\\n", + "1 270.0 280.0 270.0 ... NaN NaN NaN \n", + "2 160.0 160.0 160.0 ... NaN NaN NaN \n", + "3 160.0 160.0 160.0 ... NaN NaN NaN \n", + "4 90.0 100.0 90.0 ... NaN NaN NaN \n", + "\n", + " Appearance Storage Crop Repack Trans Mode Unnamed: 24 Unnamed: 25 \n", + "0 NaN NaN NaN E NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN E NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN N NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN N NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN N NaN NaN NaN \n", + "\n", + "[5 rows x 26 columns]" + ] + }, + "execution_count": 63, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "import pandas as pd\n", + "import numpy as np\n", + "\n", + "full_pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n", + "\n", + "full_pumpkins.head()\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 64, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
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City NamePackageVarietyOriginItem SizeColor
2BALTIMORE24 inch binsHOWDEN TYPEDELAWAREmedORANGE
3BALTIMORE24 inch binsHOWDEN TYPEVIRGINIAmedORANGE
4BALTIMORE24 inch binsHOWDEN TYPEMARYLANDlgeORANGE
5BALTIMORE24 inch binsHOWDEN TYPEMARYLANDlgeORANGE
6BALTIMORE36 inch binsHOWDEN TYPEMARYLANDmedORANGE
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" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# Suppressing warning message claiming that a portion of points cannot be placed into the plot due to the high number of data points\n", + "import warnings\n", + "warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='seaborn')\n", + "\n", + "palette = {\n", + " 0: 'orange',\n", + " 1: 'wheat'\n", + "}\n", + "sns.swarmplot(x=\"Color\", y=\"ord__Item Size\", hue=\"Color\", data=encoded_pumpkins, palette=palette)" + ] + }, + { + "attachments": {}, + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Make sure say you dey careful**: To ignore warning no be better practice and you suppose avoid am if e possible. Warning dey usually carry better message wey fit help us improve our code and solve problem. \n", + "Di reason why we dey ignore dis particular warning na to make sure say di plot go dey easy to read. If we plot all di data points with small marker size, and still wan maintain di same palette color, e go make di visualization no clear.\n" + ] + }, + { + "attachments": {}, + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Build your model\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 74, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "# X is the encoded features\n", + "X = encoded_pumpkins[encoded_pumpkins.columns.difference(['Color'])]\n", + "# y is the encoded label\n", + "y = encoded_pumpkins['Color']\n", + "\n", + "# Split the data into training and test sets\n", + "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 75, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + " precision recall f1-score support\n", + "\n", + " 0 0.94 0.98 0.96 166\n", + " 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" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score\n", + "import matplotlib\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "%matplotlib inline\n", + "\n", + "y_scores = model.predict_proba(X_test)\n", + "# calculate ROC curve\n", + "fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1])\n", + "\n", + "# plot ROC curve\n", + "fig = plt.figure(figsize=(6, 6))\n", + "# Plot the diagonal 50% line\n", + "plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')\n", + "# Plot the FPR and TPR achieved by our model\n", + "plt.plot(fpr, tpr)\n", + "plt.xlabel('False Positive Rate')\n", + "plt.ylabel('True Positive Rate')\n", + "plt.title('ROC Curve')\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 78, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "0.9749908725812341\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Calculate AUC score\n", + "auc = roc_auc_score(y_test,y_scores[:,1])\n", + "print(auc)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis docu wey you dey see don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg no forget say machine translation fit get mistake or no too accurate. Di original docu for di language wey dem first write am na di main correct one. If na important matter, e go better make you use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.8.16" + }, + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + } + }, + "orig_nbformat": 2, + "vscode": { + "interpreter": { + "hash": "949777d72b0d2535278d3dc13498b2535136f6dfe0678499012e853ee9abcab1" + } + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "ef50cc584e0b79412610cc7da15e1f86", + "translation_date": "2025-11-18T19:13:41+00:00", + "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/2-Regression/README.md b/translations/pcm/2-Regression/README.md new file mode 100644 index 000000000..643b3b392 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/2-Regression/README.md @@ -0,0 +1,56 @@ + +# Regression models for machine learning +## Regional topic: Regression models for pumpkin prices in North America 🎃 + +For North America, dem dey use pumpkin plenty for Halloween, dem dey carve am make e look scary. Make we learn more about dis vegetable wey dey interesting! + +![jack-o-lanterns](../../../translated_images/jack-o-lanterns.181c661a9212457d7756f37219f660f1358af27554d856e5a991f16b4e15337c.pcm.jpg) +> Foto by Beth Teutschmann for Unsplash + +## Wetin you go learn + +[![Introduction to Regression](https://img.youtube.com/vi/5QnJtDad4iQ/0.jpg)](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "Regression Introduction video - Click to Watch!") +> 🎥 Click di image wey dey up for quick video wey go introduce dis lesson + +Di lessons for dis section go talk about di different types of regression for machine learning. Regression models fit help us sabi di _relationship_ wey dey between variables. Dis kind model fit predict values like length, temperature, or age, and e go help us see di relationship wey dey between di variables as e dey analyze di data. + +For dis series of lessons, you go sabi di difference wey dey between linear regression and logistic regression, and you go sabi di time wey you go use one instead of di other. + +[![ML for beginners - Introduction to Regression models for Machine Learning](https://img.youtube.com/vi/XA3OaoW86R8/0.jpg)](https://youtu.be/XA3OaoW86R8 "ML for beginners - Introduction to Regression models for Machine Learning") + +> 🎥 Click di image wey dey up for short video wey dey introduce regression models. + +For dis group of lessons, you go learn how to start machine learning tasks, including how to set up Visual Studio Code to manage notebooks, wey be di common environment for data scientists. You go sabi Scikit-learn, one library for machine learning, and you go build your first models, wey go focus on Regression models for dis chapter. + +> E get some low-code tools wey fit help you learn how to work with regression models. Try [Azure ML for dis task](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) + +### Lessons + +1. [Tools wey you go need](1-Tools/README.md) +2. [How to manage data](2-Data/README.md) +3. [Linear and polynomial regression](3-Linear/README.md) +4. [Logistic regression](4-Logistic/README.md) + +--- +### Credits + +"ML with regression" na work wey [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) write with ♥️ + +♥️ Quiz contributors na: [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) and [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom) + +Di pumpkin dataset na suggestion from [dis project for Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices) and di data na from di [Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) wey United States Department of Agriculture distribute. We don add some points about color based on variety to normalize di distribution. Dis data dey public domain. + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say transleshion wey machine do fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important informashon, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transleshion. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/README.md b/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/README.md new file mode 100644 index 000000000..eb8d68ade --- /dev/null +++ b/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/README.md @@ -0,0 +1,361 @@ + +# Build Web App wey go use ML Model + +For dis lesson, you go train ML model for one data set wey dey special: _UFO sightings for di past century_, wey dem collect from NUFORC database. + +You go learn: + +- How to 'pickle' trained model +- How to use di model for Flask app + +We go still dey use notebooks to clean data and train di model, but you fit carry di process go one step further by trying to use di model 'for di wild', like for web app. + +To do dis one, you go need to build web app wey dey use Flask. + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## How to build app + +Plenty ways dey to build web apps wey go use machine learning models. Di way wey your web architecture be fit affect how you go train di model. Imagine say you dey work for one business wey di data science team don train model wey dem wan make you use for app. + +### Things to think about + +Plenty questions dey wey you go need ask: + +- **Na web app or mobile app?** If na mobile app you dey build or you need use di model for IoT context, you fit use [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/) to use di model for Android or iOS app. +- **Where di model go dey?** Na for cloud or for local machine? +- **Offline support.** Di app go need work offline? +- **Which technology dem use train di model?** Di technology wey dem choose fit affect di tools wey you go need use. + - **If na TensorFlow.** If na TensorFlow you dey use train di model, di ecosystem dey allow you convert TensorFlow model to use for web app with [TensorFlow.js](https://www.tensorflow.org/js/). + - **If na PyTorch.** If na library like [PyTorch](https://pytorch.org/) you dey use build di model, you fit export am for [ONNX](https://onnx.ai/) (Open Neural Network Exchange) format to use for JavaScript web apps wey fit use [Onnx Runtime](https://www.onnxruntime.ai/). We go talk about dis option for future lesson for Scikit-learn-trained model. + - **If na Lobe.ai or Azure Custom Vision.** If you dey use ML SaaS (Software as a Service) system like [Lobe.ai](https://lobe.ai/) or [Azure Custom Vision](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/custom-vision-service/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) to train model, dis software dey provide ways to export di model for plenty platforms, including building custom API wey go dey query for cloud by your online app. + +You fit also build full Flask web app wey fit train di model by itself for web browser. Dis one fit also happen with TensorFlow.js for JavaScript context. + +For our case, since we don dey use Python-based notebooks, make we look di steps wey you go need take to export trained model from di notebook to format wey Python-built web app fit read. + +## Tool + +For dis task, you go need two tools: Flask and Pickle, both dey run for Python. + +✅ Wetin be [Flask](https://palletsprojects.com/p/flask/)? Di creators call am 'micro-framework', Flask dey provide di basic features of web frameworks wey dey use Python and templating engine to build web pages. Check [dis Learn module](https://docs.microsoft.com/learn/modules/python-flask-build-ai-web-app?WT.mc_id=academic-77952-leestott) to practice how to build with Flask. + +✅ Wetin be [Pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html)? Pickle 🥒 na Python module wey dey serialize and de-serialize Python object structure. When you 'pickle' model, you dey serialize or flatten di structure to use for web. Be careful: pickle no dey secure by itself, so make sure say you dey careful if dem ask you to 'un-pickle' file. Pickled file dey end with `.pkl`. + +## Exercise - clean your data + +For dis lesson, you go use data from 80,000 UFO sightings wey [NUFORC](https://nuforc.org) (Di National UFO Reporting Center) gather. Dis data get some interesting descriptions of UFO sightings, like: + +- **Long example description.** "One man come out from beam of light wey dey shine for grassy field for night, e run go Texas Instruments parking lot". +- **Short example description.** "di lights dey chase us". + +Di [ufos.csv](../../../../3-Web-App/1-Web-App/data/ufos.csv) spreadsheet get columns about di `city`, `state` and `country` wey di sighting happen, di object's `shape` and di `latitude` and `longitude`. + +For di blank [notebook](notebook.ipynb) wey dey dis lesson: + +1. import `pandas`, `matplotlib`, and `numpy` like you don do for di previous lessons and import di ufos spreadsheet. You fit check sample data set: + + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + + ufos = pd.read_csv('./data/ufos.csv') + ufos.head() + ``` + +1. Convert di ufos data to small dataframe with fresh titles. Check di unique values for di `Country` field. + + ```python + ufos = pd.DataFrame({'Seconds': ufos['duration (seconds)'], 'Country': ufos['country'],'Latitude': ufos['latitude'],'Longitude': ufos['longitude']}) + + ufos.Country.unique() + ``` + +1. Now, you fit reduce di amount of data wey we go deal with by dropping any null values and only importing sightings wey dey between 1-60 seconds: + + ```python + ufos.dropna(inplace=True) + + ufos = ufos[(ufos['Seconds'] >= 1) & (ufos['Seconds'] <= 60)] + + ufos.info() + ``` + +1. Import Scikit-learn `LabelEncoder` library to convert di text values for countries to number: + + ✅ LabelEncoder dey encode data alphabetically + + ```python + from sklearn.preprocessing import LabelEncoder + + ufos['Country'] = LabelEncoder().fit_transform(ufos['Country']) + + ufos.head() + ``` + + Your data go look like dis: + + ```output + Seconds Country Latitude Longitude + 2 20.0 3 53.200000 -2.916667 + 3 20.0 4 28.978333 -96.645833 + 14 30.0 4 35.823889 -80.253611 + 23 60.0 4 45.582778 -122.352222 + 24 3.0 3 51.783333 -0.783333 + ``` + +## Exercise - build your model + +Now you fit prepare to train model by dividing di data into training and testing group. + +1. Select di three features wey you wan train on as your X vector, and di y vector go be di `Country`. You wan fit input `Seconds`, `Latitude` and `Longitude` and get country id wey go return. + + ```python + from sklearn.model_selection import train_test_split + + Selected_features = ['Seconds','Latitude','Longitude'] + + X = ufos[Selected_features] + y = ufos['Country'] + + X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) + ``` + +1. Train di model using logistic regression: + + ```python + from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report + from sklearn.linear_model import LogisticRegression + model = LogisticRegression() + model.fit(X_train, y_train) + predictions = model.predict(X_test) + + print(classification_report(y_test, predictions)) + print('Predicted labels: ', predictions) + print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, predictions)) + ``` + +Di accuracy no bad **(around 95%)**, e no surprise, as `Country` and `Latitude/Longitude` dey correlate. + +Di model wey you create no too special as you suppose fit infer `Country` from di `Latitude` and `Longitude`, but e good exercise to try train from raw data wey you don clean, export, and then use di model for web app. + +## Exercise - 'pickle' your model + +Now, na time to _pickle_ your model! You fit do am with few lines of code. Once e don _pickled_, load di pickled model and test am against sample data array wey get values for seconds, latitude and longitude, + +```python +import pickle +model_filename = 'ufo-model.pkl' +pickle.dump(model, open(model_filename,'wb')) + +model = pickle.load(open('ufo-model.pkl','rb')) +print(model.predict([[50,44,-12]])) +``` + +Di model go return **'3'**, wey be di country code for UK. Wild! 👽 + +## Exercise - build Flask app + +Now you fit build Flask app wey go call di model and return similar results, but e go dey more fine for eye. + +1. Start by creating folder wey you go call **web-app** next to di _notebook.ipynb_ file wey your _ufo-model.pkl_ file dey. + +1. For di folder, create three more folders: **static**, with folder **css** inside am, and **templates**. You suppose get di following files and directories: + + ```output + web-app/ + static/ + css/ + templates/ + notebook.ipynb + ufo-model.pkl + ``` + + ✅ Check di solution folder to see how di finished app go look + +1. Di first file wey you go create for _web-app_ folder na **requirements.txt** file. Like _package.json_ for JavaScript app, dis file dey list di dependencies wey di app need. For **requirements.txt** add di lines: + + ```text + scikit-learn + pandas + numpy + flask + ``` + +1. Now, run dis file by navigating to _web-app_: + + ```bash + cd web-app + ``` + +1. For your terminal type `pip install`, to install di libraries wey dey _requirements.txt_: + + ```bash + pip install -r requirements.txt + ``` + +1. Now, you don ready to create three more files to finish di app: + + 1. Create **app.py** for di root. + 2. Create **index.html** for _templates_ directory. + 3. Create **styles.css** for _static/css_ directory. + +1. Build di _styles.css_ file with small styles: + + ```css + body { + width: 100%; + height: 100%; + font-family: 'Helvetica'; + background: black; + color: #fff; + text-align: center; + letter-spacing: 1.4px; + font-size: 30px; + } + + input { + min-width: 150px; + } + + .grid { + width: 300px; + border: 1px solid #2d2d2d; + display: grid; + justify-content: center; + margin: 20px auto; + } + + .box { + color: #fff; + background: #2d2d2d; + padding: 12px; + display: inline-block; + } + ``` + +1. Next, build di _index.html_ file: + + ```html + + + + + 🛸 UFO Appearance Prediction! 👽 + + + + +
+ +
+ +

According to the number of seconds, latitude and longitude, which country is likely to have reported seeing a UFO?

+ +
+ + + + +
+ +

{{ prediction_text }}

+ +
+ +
+ + + + ``` + + Check di templating for dis file. Notice di 'mustache' syntax around variables wey di app go provide, like di prediction text: `{{}}`. E get form wey dey post prediction to `/predict` route. + + Finally, you don ready to build di python file wey go drive di model consumption and di display of predictions: + +1. For `app.py` add: + + ```python + import numpy as np + from flask import Flask, request, render_template + import pickle + + app = Flask(__name__) + + model = pickle.load(open("./ufo-model.pkl", "rb")) + + + @app.route("/") + def home(): + return render_template("index.html") + + + @app.route("/predict", methods=["POST"]) + def predict(): + + int_features = [int(x) for x in request.form.values()] + final_features = [np.array(int_features)] + prediction = model.predict(final_features) + + output = prediction[0] + + countries = ["Australia", "Canada", "Germany", "UK", "US"] + + return render_template( + "index.html", prediction_text="Likely country: {}".format(countries[output]) + ) + + + if __name__ == "__main__": + app.run(debug=True) + ``` + + > 💡 Tip: when you add [`debug=True`](https://www.askpython.com/python-modules/flask/flask-debug-mode) while you dey run di web app with Flask, any changes wey you make to your application go show immediately without restarting di server. But be careful! No enable dis mode for production app. + +If you run `python app.py` or `python3 app.py` - your web server go start locally, and you fit fill short form to get answer to your question about where UFOs don dey sight! + +Before you do am, check di parts of `app.py`: + +1. First, dependencies go load and di app go start. +1. Then, di model go import. +1. Then, index.html go render for di home route. + +For di `/predict` route, plenty things go happen when di form post: + +1. Di form variables go gather and convert to numpy array. Dem go send am to di model and prediction go return. +2. Di Countries wey we wan show go re-render as readable text from di predicted country code, and dat value go send back to index.html to render for di template. + +To use model like dis, with Flask and pickled model, e dey straightforward. Di hardest part na to understand di shape of di data wey you go send to di model to get prediction. Dat one dey depend on how di model take train. Dis one need three data points to input to get prediction. + +For professional setting, you fit see how good communication dey important between di people wey train di model and di people wey dey use am for web or mobile app. For our case, na only one person, you! + +--- + +## 🚀 Challenge + +Instead of working for notebook and importing di model to Flask app, you fit train di model inside di Flask app! Try convert your Python code for di notebook, maybe after you don clean di data, to train di model from inside di app for route wey you go call `train`. Wetin be di pros and cons of dis method? + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +Plenty ways dey to build web app wey go use ML models. Make list of di ways wey you fit use JavaScript or Python to build web app wey go use machine learning. Think about architecture: di model go dey inside di app or e go dey for cloud? If na di second one, how you go access am? Draw architectural model for applied ML web solution. + +## Assignment + +[Try different model](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say automated translations fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important information, e good make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md b/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..0d930494f --- /dev/null +++ b/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Try anoda model + +## Instructions + +Since you don already build one web app wey use trained Regression model, try use one of di models wey you learn for di earlier Regression lesson to do dis web app again. You fit keep di style or design am different to match di pumpkin data. Make sure say you change di inputs to match how your model take train. + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------------------------- | --------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | -------------------------------------- | +| | Di web app dey work well as e suppose and e don deploy for cloud | Di web app get small wahala or e dey show unexpected results | Di web app no dey work well at all | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di main source wey you go fit trust. For important information, e good make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/notebook.ipynb b/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..e69de29bb diff --git a/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..aaa2c7bb8 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,269 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "orig_nbformat": 2, + "kernelspec": { + "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" + }, + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + } + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "5fa2e8f4584c78250ca9729b46562ceb", + "translation_date": "2025-11-18T19:27:51+00:00", + "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "source": [ + "## Build Web App wey go use Regression model to sabi UFO sighting\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + " datetime city state country shape \\\n", + "0 10/10/1949 20:30 san marcos tx us cylinder \n", + "1 10/10/1949 21:00 lackland afb tx NaN light \n", + "2 10/10/1955 17:00 chester (uk/england) NaN gb circle \n", + "3 10/10/1956 21:00 edna tx us circle \n", + "4 10/10/1960 20:00 kaneohe hi us light \n", + "\n", + " duration (seconds) duration (hours/min) \\\n", + "0 2700.0 45 minutes \n", + "1 7200.0 1-2 hrs \n", + "2 20.0 20 seconds \n", + "3 20.0 1/2 hour \n", + "4 900.0 15 minutes \n", + "\n", + " comments date posted latitude \\\n", + "0 This event took place in early fall around 194... 4/27/2004 29.883056 \n", + "1 1949 Lackland AFB, TX. Lights racing acros... 12/16/2005 29.384210 \n", + "2 Green/Orange circular disc over Chester, En... 1/21/2008 53.200000 \n", + "3 My older brother and twin sister were leaving ... 1/17/2004 28.978333 \n", + "4 AS a Marine 1st Lt. flying an FJ4B fighter/att... 1/22/2004 21.418056 \n", + "\n", + " longitude \n", + "0 -97.941111 \n", + "1 -98.581082 \n", + "2 -2.916667 \n", + "3 -96.645833 \n", + "4 -157.803611 " + ], + "text/html": "
\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n
datetimecitystatecountryshapeduration (seconds)duration (hours/min)commentsdate postedlatitudelongitude
010/10/1949 20:30san marcostxuscylinder2700.045 minutesThis event took place in early fall around 194...4/27/200429.883056-97.941111
110/10/1949 21:00lackland afbtxNaNlight7200.01-2 hrs1949 Lackland AFB&#44 TX. Lights racing acros...12/16/200529.384210-98.581082
210/10/1955 17:00chester (uk/england)NaNgbcircle20.020 secondsGreen/Orange circular disc over Chester&#44 En...1/21/200853.200000-2.916667
310/10/1956 21:00ednatxuscircle20.01/2 hourMy older brother and twin sister were leaving ...1/17/200428.978333-96.645833
410/10/1960 20:00kaneohehiuslight900.015 minutesAS a Marine 1st Lt. flying an FJ4B fighter/att...1/22/200421.418056-157.803611
\n
" + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 23 + } + ], + "source": [ + "import pandas as pd\n", + "import numpy as np\n", + "\n", + "ufos = pd.read_csv('../data/ufos.csv')\n", + "ufos.head()\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + "array(['us', nan, 'gb', 'ca', 'au', 'de'], dtype=object)" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 24 + } + ], + "source": [ + "\n", + "ufos = pd.DataFrame({'Seconds': ufos['duration (seconds)'], 'Country': ufos['country'],'Latitude': ufos['latitude'],'Longitude': ufos['longitude']})\n", + "\n", + "ufos.Country.unique()\n", + "\n", + "# 0 au, 1 ca, 2 de, 3 gb, 4 us" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "\nInt64Index: 25863 entries, 2 to 80330\nData columns (total 4 columns):\n # Column Non-Null Count Dtype \n--- ------ -------------- ----- \n 0 Seconds 25863 non-null float64\n 1 Country 25863 non-null object \n 2 Latitude 25863 non-null float64\n 3 Longitude 25863 non-null float64\ndtypes: float64(3), object(1)\nmemory usage: 1010.3+ KB\n" + ] + } + ], + "source": [ + "ufos.dropna(inplace=True)\n", + "\n", + "ufos = ufos[(ufos['Seconds'] >= 1) & (ufos['Seconds'] <= 60)]\n", + "\n", + "ufos.info()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + " Seconds Country Latitude Longitude\n", + "2 20.0 3 53.200000 -2.916667\n", + "3 20.0 4 28.978333 -96.645833\n", + "14 30.0 4 35.823889 -80.253611\n", + "23 60.0 4 45.582778 -122.352222\n", + "24 3.0 3 51.783333 -0.783333" + ], + "text/html": "
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" + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 26 + } + ], + "source": [ + "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n", + "\n", + "ufos['Country'] = LabelEncoder().fit_transform(ufos['Country'])\n", + "\n", + "ufos.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "\n", + "Selected_features = ['Seconds','Latitude','Longitude']\n", + "\n", + "X = ufos[Selected_features]\n", + "y = ufos['Country']\n", + "\n", + "\n", + "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stderr", + "text": [ + "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/linear_model/logistic.py:432: FutureWarning: Default solver will be changed to 'lbfgs' in 0.22. Specify a solver to silence this warning.\n", + " FutureWarning)\n", + "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/linear_model/logistic.py:469: FutureWarning: Default multi_class will be changed to 'auto' in 0.22. Specify the multi_class option to silence this warning.\n", + " \"this warning.\", FutureWarning)\n", + " precision recall f1-score support\n", + "\n", + " 0 1.00 1.00 1.00 41\n", + " 1 1.00 0.02 0.05 250\n", + " 2 0.00 0.00 0.00 8\n", + " 3 0.94 1.00 0.97 131\n", + " 4 0.95 1.00 0.97 4743\n", + "\n", + " accuracy 0.95 5173\n", + " macro avg 0.78 0.60 0.60 5173\n", + "weighted avg 0.95 0.95 0.93 5173\n", + "\n", + "Predicted labels: [4 4 4 ... 3 4 4]\n", + "Accuracy: 0.9512855209742895\n", + "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/classification.py:1437: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.\n", + " 'precision', 'predicted', average, warn_for)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report \n", + "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n", + "model = LogisticRegression()\n", + "model.fit(X_train, y_train)\n", + "predictions = model.predict(X_test)\n", + "\n", + "print(classification_report(y_test, predictions))\n", + "print('Predicted labels: ', predictions)\n", + "print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, predictions))\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "[3]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import pickle\n", + "model_filename = 'ufo-model.pkl'\n", + "pickle.dump(model, open(model_filename,'wb'))\n", + "\n", + "model = pickle.load(open('ufo-model.pkl','rb'))\n", + "print(model.predict([[50,44,-12]]))\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important information, e better make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/3-Web-App/README.md b/translations/pcm/3-Web-App/README.md new file mode 100644 index 000000000..dbbf1a9f1 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/3-Web-App/README.md @@ -0,0 +1,37 @@ + +# Build Web App to Use Your ML Model + +For dis part of di curriculum, dem go show you one practical ML topic: how you go fit save your Scikit-learn model as file wey you fit use to make predictions inside web application. Once you don save di model, you go learn how to use am for web app wey dem build with Flask. First, you go create one model using some data wey dey about UFO sightings! After dat, you go build one web app wey go allow you put di number of seconds, latitude, and longitude value to predict which country report say dem see UFO. + +![UFO Parking](../../../translated_images/ufo.9e787f5161da9d4d1dafc537e1da09be8210f2ee996cb638aa5cee1d92867a04.pcm.jpg) + +Photo by Michael Herren on Unsplash + +## Lessons + +1. [Build a Web App](1-Web-App/README.md) + +## Credits + +"Build a Web App" na Jen Looper write am with ♥️. You fit follow am for [Twitter](https://twitter.com/jenlooper). + +♥️ Rohan Raj na im write di quizzes. + +Di dataset na from [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings). + +Di web app architecture get some inspiration from [dis article](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) and [dis repo](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) by Abhinav Sagar. + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transle-shon service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transle-shon. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine transle-shon fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make you use professional human transle-shon. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transle-shon. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/README.md b/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/README.md new file mode 100644 index 000000000..1a96efa3f --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/README.md @@ -0,0 +1,315 @@ + +# Introduction to classification + +For dis four lessons, you go learn one important part of classic machine learning - _classification_. We go show you how to use different classification algorithms with one dataset wey dey talk about all di sweet cuisines for Asia and India. Hope say you dey hungry! + +![just a pinch!](../../../../translated_images/pinch.1b035ec9ba7e0d408313b551b60c721c9c290b2dd2094115bc87e6ddacd114c9.pcm.png) + +> Make we celebrate pan-Asian cuisines for dis lessons! Image by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) + +Classification na one type of [supervised learning](https://wikipedia.org/wiki/Supervised_learning) wey get plenty similarity with regression techniques. If machine learning na all about predicting values or names for things by using datasets, then classification dey usually fall into two groups: _binary classification_ and _multiclass classification_. + +[![Introduction to classification](https://img.youtube.com/vi/eg8DJYwdMyg/0.jpg)](https://youtu.be/eg8DJYwdMyg "Introduction to classification") + +> 🎥 Click di image above for video: MIT's John Guttag dey explain classification + +Remember: + +- **Linear regression** help you predict relationship between variables and make correct predictions about where new datapoint go fall for di line. For example, you fit predict _wetin pumpkin price go be for September vs. December_. +- **Logistic regression** help you find "binary categories": for dis price level, _dis pumpkin na orange or e no be orange_? + +Classification dey use different algorithms to find other ways to determine di label or class of one data point. Make we use dis cuisine data to see whether, by looking di group of ingredients, we fit know di cuisine origin. + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +> ### [Dis lesson dey available for R!](../../../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) + +### Introduction + +Classification na one of di main work wey machine learning researchers and data scientists dey do. From simple classification of binary value ("dis email na spam or e no be spam"), to complex image classification and segmentation using computer vision, e dey always useful to fit sort data into classes and ask questions about am. + +To talk di process in one more scientific way, di classification method go create one predictive model wey go help you map di relationship between input variables to output variables. + +![binary vs. multiclass classification](../../../../translated_images/binary-multiclass.b56d0c86c81105a697dddd82242c1d11e4d78b7afefea07a44627a0f1111c1a9.pcm.png) + +> Binary vs. multiclass problems wey classification algorithms dey handle. Infographic by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) + +Before we start di process to clean our data, visualize am, and prepare am for our ML tasks, make we first learn small about di different ways wey machine learning fit classify data. + +From [statistics](https://wikipedia.org/wiki/Statistical_classification), classification using classic machine learning dey use features like `smoker`, `weight`, and `age` to find _di chance to get X disease_. As one supervised learning technique wey be like di regression exercises wey you don do before, your data dey labeled and di ML algorithms go use di labels to classify and predict classes (or 'features') of one dataset and assign dem to one group or outcome. + +✅ Take small time to imagine one dataset about cuisines. Wetin multiclass model fit answer? Wetin binary model fit answer? Wetin if you wan know whether one given cuisine dey likely to use fenugreek? Wetin if you wan see whether, if dem give you one grocery bag wey get star anise, artichokes, cauliflower, and horseradish, you fit make one typical Indian dish? + +[![Crazy mystery baskets](https://img.youtube.com/vi/GuTeDbaNoEU/0.jpg)](https://youtu.be/GuTeDbaNoEU "Crazy mystery baskets") + +> 🎥 Click di image above for video. Di whole idea of di show 'Chopped' na di 'mystery basket' where chefs go make one dish from random ingredients. Machine learning model for don help! + +## Hello 'classifier' + +Di question wey we wan ask for dis cuisine dataset na **multiclass question**, because we get plenty national cuisines to work with. If we get one batch of ingredients, which of di many classes di data go fit? + +Scikit-learn get different algorithms wey you fit use to classify data, depending on di kind problem wey you wan solve. For di next two lessons, you go learn about some of dis algorithms. + +## Exercise - clean and balance your data + +Di first work wey you go do before you start dis project na to clean and **balance** your data to get better results. Start with di blank _notebook.ipynb_ file wey dey di root of dis folder. + +Di first thing wey you go install na [imblearn](https://imbalanced-learn.org/stable/). Dis na Scikit-learn package wey go help you balance di data better (you go learn more about dis work soon). + +1. To install `imblearn`, run `pip install`, like dis: + + ```python + pip install imblearn + ``` + +1. Import di packages wey you need to import your data and visualize am, also import `SMOTE` from `imblearn`. + + ```python + import pandas as pd + import matplotlib.pyplot as plt + import matplotlib as mpl + import numpy as np + from imblearn.over_sampling import SMOTE + ``` + + Now you don ready to import di data next. + +1. Di next work na to import di data: + + ```python + df = pd.read_csv('../data/cuisines.csv') + ``` + + Using `read_csv()` go read di content of di csv file _cusines.csv_ and put am inside di variable `df`. + +1. Check di shape of di data: + + ```python + df.head() + ``` + + Di first five rows go look like dis: + + ```output + | | Unnamed: 0 | cuisine | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini | + | --- | ---------- | ------- | ------ | -------- | ----- | ---------- | ----- | ------------ | ------- | -------- | --- | ------- | ----------- | ---------- | ----------------------- | ---- | ---- | --- | ----- | ------ | -------- | + | 0 | 65 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | + | 1 | 66 | indian | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | + | 2 | 67 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | + | 3 | 68 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | + | 4 | 69 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | + ``` + +1. Get info about dis data by calling `info()`: + + ```python + df.info() + ``` + + Your output go resemble: + + ```output + + RangeIndex: 2448 entries, 0 to 2447 + Columns: 385 entries, Unnamed: 0 to zucchini + dtypes: int64(384), object(1) + memory usage: 7.2+ MB + ``` + +## Exercise - learning about cuisines + +Now di work dey start to dey interesting. Make we find di distribution of data, per cuisine. + +1. Plot di data as bars by calling `barh()`: + + ```python + df.cuisine.value_counts().plot.barh() + ``` + + ![cuisine data distribution](../../../../translated_images/cuisine-dist.d0cc2d551abe5c25f83d73a5f560927e4a061e9a4560bac1e97d35682ef3ca6d.pcm.png) + + We get limited number of cuisines, but di distribution of data no dey even. You fit fix am! Before you do am, explore small more. + +1. Find how much data dey available per cuisine and print am out: + + ```python + thai_df = df[(df.cuisine == "thai")] + japanese_df = df[(df.cuisine == "japanese")] + chinese_df = df[(df.cuisine == "chinese")] + indian_df = df[(df.cuisine == "indian")] + korean_df = df[(df.cuisine == "korean")] + + print(f'thai df: {thai_df.shape}') + print(f'japanese df: {japanese_df.shape}') + print(f'chinese df: {chinese_df.shape}') + print(f'indian df: {indian_df.shape}') + print(f'korean df: {korean_df.shape}') + ``` + + Di output go look like dis: + + ```output + thai df: (289, 385) + japanese df: (320, 385) + chinese df: (442, 385) + indian df: (598, 385) + korean df: (799, 385) + ``` + +## Discovering ingredients + +Now you fit dig deeper into di data and learn wetin be di common ingredients for each cuisine. You go need clean out di data wey dey repeat and dey cause confusion between cuisines, so make we learn about dis problem. + +1. Create one function `create_ingredient()` for Python to create one ingredient dataframe. Dis function go start by dropping one column wey no dey helpful and sort di ingredients by their count: + + ```python + def create_ingredient_df(df): + ingredient_df = df.T.drop(['cuisine','Unnamed: 0']).sum(axis=1).to_frame('value') + ingredient_df = ingredient_df[(ingredient_df.T != 0).any()] + ingredient_df = ingredient_df.sort_values(by='value', ascending=False, + inplace=False) + return ingredient_df + ``` + + Now you fit use dis function to get idea of di top ten most popular ingredients by cuisine. + +1. Call `create_ingredient()` and plot am by calling `barh()`: + + ```python + thai_ingredient_df = create_ingredient_df(thai_df) + thai_ingredient_df.head(10).plot.barh() + ``` + + ![thai](../../../../translated_images/thai.0269dbab2e78bd38a132067759fe980008bdb80b6d778e5313448dbe12bed846.pcm.png) + +1. Do di same for di Japanese data: + + ```python + japanese_ingredient_df = create_ingredient_df(japanese_df) + japanese_ingredient_df.head(10).plot.barh() + ``` + + ![japanese](../../../../translated_images/japanese.30260486f2a05c463c8faa62ebe7b38f0961ed293bd9a6db8eef5d3f0cf17155.pcm.png) + +1. Now for di Chinese ingredients: + + ```python + chinese_ingredient_df = create_ingredient_df(chinese_df) + chinese_ingredient_df.head(10).plot.barh() + ``` + + ![chinese](../../../../translated_images/chinese.e62cafa5309f111afd1b54490336daf4e927ce32bed837069a0b7ce481dfae8d.pcm.png) + +1. Plot di Indian ingredients: + + ```python + indian_ingredient_df = create_ingredient_df(indian_df) + indian_ingredient_df.head(10).plot.barh() + ``` + + ![indian](../../../../translated_images/indian.2c4292002af1a1f97a4a24fec6b1459ee8ff616c3822ae56bb62b9903e192af6.pcm.png) + +1. Finally, plot di Korean ingredients: + + ```python + korean_ingredient_df = create_ingredient_df(korean_df) + korean_ingredient_df.head(10).plot.barh() + ``` + + ![korean](../../../../translated_images/korean.4a4f0274f3d9805a65e61f05597eeaad8620b03be23a2c0a705c023f65fad2c0.pcm.png) + +1. Now, drop di common ingredients wey dey cause confusion between different cuisines, by calling `drop()`: + + Everybody like rice, garlic, and ginger! + + ```python + feature_df= df.drop(['cuisine','Unnamed: 0','rice','garlic','ginger'], axis=1) + labels_df = df.cuisine #.unique() + feature_df.head() + ``` + +## Balance di dataset + +Now wey you don clean di data, use [SMOTE](https://imbalanced-learn.org/dev/references/generated/imblearn.over_sampling.SMOTE.html) - "Synthetic Minority Over-sampling Technique" - to balance am. + +1. Call `fit_resample()`, dis strategy dey generate new samples by interpolation. + + ```python + oversample = SMOTE() + transformed_feature_df, transformed_label_df = oversample.fit_resample(feature_df, labels_df) + ``` + + By balancing your data, you go get better results when you dey classify am. Think about binary classification. If most of your data dey one class, machine learning model go dey predict dat class more often, just because e get more data for am. Balancing di data go help remove dis imbalance. + +1. Now you fit check di numbers of labels per ingredient: + + ```python + print(f'new label count: {transformed_label_df.value_counts()}') + print(f'old label count: {df.cuisine.value_counts()}') + ``` + + Your output go look like dis: + + ```output + new label count: korean 799 + chinese 799 + indian 799 + japanese 799 + thai 799 + Name: cuisine, dtype: int64 + old label count: korean 799 + indian 598 + chinese 442 + japanese 320 + thai 289 + Name: cuisine, dtype: int64 + ``` + + Di data dey clean, balanced, and very sweet! + +1. Di last step na to save your balanced data, including labels and features, into one new dataframe wey you fit export into one file: + + ```python + transformed_df = pd.concat([transformed_label_df,transformed_feature_df],axis=1, join='outer') + ``` + +1. You fit look di data one more time using `transformed_df.head()` and `transformed_df.info()`. Save one copy of dis data for future lessons: + + ```python + transformed_df.head() + transformed_df.info() + transformed_df.to_csv("../data/cleaned_cuisines.csv") + ``` + + Dis fresh CSV dey now for di root data folder. + +--- + +## 🚀Challenge + +Dis curriculum get plenty interesting datasets. Check di `data` folders and see whether any dey wey fit work for binary or multi-class classification? Wetin be di questions wey you go ask for dis dataset? + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +Explore SMOTE's API. Wetin be di use cases wey e dey best for? Wetin be di problems wey e dey solve? + +## Assignment + +[Explore classification methods](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say automatik transleshion fit get mistake or no correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di one wey you go take as di main source. For important informashon, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong meaning wey fit happen because you use dis transleshion. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/assignment.md b/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..dada041f3 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Check Classification Methods + +## Wetin You Go Do + +For [Scikit-learn documentation](https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html) you go see plenty ways wey you fit take classify data. Do small scavenger hunt for dis docs: your goal na to find classification methods, match am with one dataset wey dey dis curriculum, one question wey you fit ask about am, and one classification technique. Create one spreadsheet or table for .doc file and explain how di dataset go work with di classification algorithm. + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | +| | one document dey wey show 5 algorithms with one classification technique. Di explanation dey clear and detailed. | one document dey wey show 3 algorithms with one classification technique. Di explanation dey clear and detailed. | one document dey wey show less than three algorithms with one classification technique and di explanation no dey clear or detailed. | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transle-shon service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transle-shon. Even as we dey try make am correct, abeg sabi say transle-shon wey machine do fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make professional human transle-shon dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transle-shon. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb b/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..fca0e51e7 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,41 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": 3 + }, + "orig_nbformat": 2, + "coopTranslator": { + "original_hash": "d544ef384b7ba73757d830a72372a7f2", + "translation_date": "2025-11-18T19:22:37+00:00", + "source_file": "4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "source": [ + "# Sweet Asian and Indian Food\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no correct well. Di original dokyument for im native language na di main correct source. For important information, e good make una use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md new file mode 100644 index 000000000..588b1298b --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine transleshion fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transleshion. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb b/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb new file mode 100644 index 000000000..a5bf897a7 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb @@ -0,0 +1,724 @@ +{ + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "metadata": { + "colab": { + "name": "lesson_10-R.ipynb", + "provenance": [], + "collapsed_sections": [] + }, + "kernelspec": { + "name": "ir", + "display_name": "R" + }, + "language_info": { + "name": "R" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "2621e24705e8100893c9bf84e0fc8aef", + "translation_date": "2025-11-18T19:24:19+00:00", + "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "# Build classification model: Sweet Asian and Indian Foods\n" + ], + "metadata": { + "id": "ItETB4tSFprR" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## Introduction to classification: Clean, prep, and visualize your data\n", + "\n", + "For dis four lessons, you go learn one of di main tins wey classic machine learning dey focus on - *classification*. We go waka through how to use different classification algorithms with one dataset about all di sweet cuisines wey dey Asia and India. Hope say you don dey hungry!\n", + "\n", + "

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Celebrate pan-Asian cuisines for dis lessons! Image by Jen Looper
\n", + "\n", + "Classification na one kind [supervised learning](https://wikipedia.org/wiki/Supervised_learning) wey get plenty similarity with regression techniques. For classification, you go train one model to predict which `category` one item belong to. If machine learning na all about predicting values or names to tins by using datasets, then classification dey usually fall into two groups: *binary classification* and *multiclass classification*.\n", + "\n", + "Make you remember:\n", + "\n", + "- **Linear regression** help you predict di relationship between variables and make correct predictions on where new datapoint go fall for di line. For example, you fit predict numeric values like *how much pumpkin go cost for September vs. December*.\n", + "\n", + "- **Logistic regression** help you find \"binary categories\": for dis price point, *di pumpkin orange or e no orange*?\n", + "\n", + "Classification dey use different algorithms to find other ways to determine di label or class of one data point. Make we use dis cuisine data to see whether, by looking di group of ingredients, we fit know di cuisine origin.\n", + "\n", + "### [**Pre-lecture quiz**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/19/)\n", + "\n", + "### **Introduction**\n", + "\n", + "Classification na one of di main work wey machine learning researchers and data scientists dey do. From basic classification of binary value (\"dis email na spam or e no be spam?\"), to complex image classification and segmentation using computer vision, e dey always useful to fit sort data into classes and ask questions about am.\n", + "\n", + "To talk di process in one more scientific way, your classification method go create one predictive model wey go help you map di relationship between input variables and output variables.\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Binary vs. multiclass problems wey classification algorithms dey handle. Infographic by Jen Looper
\n", + "\n", + "Before we start to clean our data, visualize am, and prepare am for our ML tasks, make we first learn small about di different ways wey machine learning fit take classify data.\n", + "\n", + "From [statistics](https://wikipedia.org/wiki/Statistical_classification), classification using classic machine learning dey use features, like `smoker`, `weight`, and `age` to determine *di chance to get X disease*. As one supervised learning technique wey be like di regression exercises wey you don do before, your data go get labels and di ML algorithms go use di labels to classify and predict classes (or 'features') of one dataset and assign dem to one group or outcome.\n", + "\n", + "✅ Take small time to imagine one dataset about cuisines. Wetin one multiclass model fit answer? Wetin one binary model fit answer? Wetin if you wan know whether one particular cuisine dey likely to use fenugreek? Wetin if you wan see if, given one bag of star anise, artichokes, cauliflower, and horseradish, you fit create one typical Indian dish?\n", + "\n", + "### **Hello 'classifier'**\n", + "\n", + "Di question wey we wan ask from dis cuisine dataset na actually one **multiclass question**, because we get plenty national cuisines to work with. If dem give us one batch of ingredients, which of di many classes di data go fit enter?\n", + "\n", + "Tidymodels get different algorithms wey you fit use to classify data, depending on di kind problem wey you wan solve. For di next two lessons, you go learn about some of dis algorithms.\n", + "\n", + "#### **Prerequisite**\n", + "\n", + "For dis lesson, we go need di following packages to clean, prepare and visualize our data:\n", + "\n", + "- `tidyverse`: Di [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) na [collection of R packages](https://www.tidyverse.org/packages) wey dey make data science faster, easier and more fun!\n", + "\n", + "- `tidymodels`: Di [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) framework na [collection of packages](https://www.tidymodels.org/packages/) for modeling and machine learning.\n", + "\n", + "- `DataExplorer`: Di [DataExplorer package](https://cran.r-project.org/web/packages/DataExplorer/vignettes/dataexplorer-intro.html) dey simplify and automate EDA process and report generation.\n", + "\n", + "- `themis`: Di [themis package](https://themis.tidymodels.org/) dey provide Extra Recipes Steps to handle Unbalanced Data.\n", + "\n", + "You fit install dem like dis:\n", + "\n", + "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"DataExplorer\", \"here\"))`\n", + "\n", + "Or, di script below go check whether you get di packages wey you need to complete dis module and go install dem for you if dem no dey.\n" + ], + "metadata": { + "id": "ri5bQxZ-Fz_0" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\r\n", + "\r\n", + "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, DataExplorer, themis, here)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "KIPxa4elGAPI" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "We go later load dis beta packages and make dem dey available for our current R session. (Dis na just for example, `pacman::p_load()` don already do am for you)\n" + ], + "metadata": { + "id": "YkKAxOJvGD4C" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## Exercise - clean and balance your data\n", + "\n", + "Di first work wey you go do before you start dis project na to clean and **balance** your data so you go fit get beta result.\n", + "\n", + "Make we meet di data!🕵️\n" + ], + "metadata": { + "id": "PFkQDlk0GN5O" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Import data\r\n", + "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\r\n", + "\r\n", + "# View the first 5 rows\r\n", + "df %>% \r\n", + " slice_head(n = 5)\r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "Qccw7okxGT0S" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Interestin! From wetin e be like, di first column na one kain `id` column. Make we get small more information about di data.\n" + ], + "metadata": { + "id": "XrWnlgSrGVmR" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Basic information about the data\r\n", + "df %>%\r\n", + " introduce()\r\n", + "\r\n", + "# Visualize basic information above\r\n", + "df %>% \r\n", + " plot_intro(ggtheme = theme_light())" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "4UcGmxRxGieA" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "From di output, we fit see say we get `2448` rows and `385` columns and `0` missing values. We also get 1 discrete column, *cuisine*.\n", + "\n", + "## Exercise - learn about cuisines\n", + "\n", + "Now di work don dey more interesting. Make we check how di data dey spread for each cuisine.\n" + ], + "metadata": { + "id": "AaPubl__GmH5" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Count observations per cuisine\r\n", + "df %>% \r\n", + " count(cuisine) %>% \r\n", + " arrange(n)\r\n", + "\r\n", + "# Plot the distribution\r\n", + "theme_set(theme_light())\r\n", + "df %>% \r\n", + " count(cuisine) %>% \r\n", + " ggplot(mapping = aes(x = n, y = reorder(cuisine, -n))) +\r\n", + " geom_col(fill = \"midnightblue\", alpha = 0.7) +\r\n", + " ylab(\"cuisine\")" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "FRsBVy5eGrrv" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "E get limited number of food style (cuisine), but di way data dey spread no balance. You fit fix am! Before you do dat, try check am small.\n", + "\n", + "Next, make we put each food style (cuisine) for im own tibble and find out how much data dey available (rows, columns) for each cuisine.\n", + "\n", + "> A [tibble](https://tibble.tidyverse.org/) na modern data frame.\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Artwork by @allison_horst
\n" + ], + "metadata": { + "id": "vVvyDb1kG2in" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Create individual tibble for the cuisines\r\n", + "thai_df <- df %>% \r\n", + " filter(cuisine == \"thai\")\r\n", + "japanese_df <- df %>% \r\n", + " filter(cuisine == \"japanese\")\r\n", + "chinese_df <- df %>% \r\n", + " filter(cuisine == \"chinese\")\r\n", + "indian_df <- df %>% \r\n", + " filter(cuisine == \"indian\")\r\n", + "korean_df <- df %>% \r\n", + " filter(cuisine == \"korean\")\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "# Find out how much data is available per cuisine\r\n", + "cat(\" thai df:\", dim(thai_df), \"\\n\",\r\n", + " \"japanese df:\", dim(japanese_df), \"\\n\",\r\n", + " \"chinese_df:\", dim(chinese_df), \"\\n\",\r\n", + " \"indian_df:\", dim(indian_df), \"\\n\",\r\n", + " \"korean_df:\", dim(korean_df))" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "0TvXUxD3G8Bk" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## **Exercise - Find di Top Ingredients for Each Cuisine wit dplyr**\n", + "\n", + "Now, you fit dig deeper inside di data and sabi wetin be di common ingredients for each cuisine. You go need clean out di kind data wey dey cause wahala between cuisines, so make we learn about dis problem.\n", + "\n", + "Create one function `create_ingredient()` for R wey go return one ingredient dataframe. Dis function go first remove one column wey no dey useful and arrange di ingredients based on how many times dem show.\n", + "\n", + "Di basic structure of function for R be like dis:\n", + "\n", + "`myFunction <- function(arglist){`\n", + "\n", + "**`...`**\n", + "\n", + "**`return`**`(value)`\n", + "\n", + "`}`\n", + "\n", + "If you wan sabi more about R functions, check dis [tidy introduction](https://skirmer.github.io/presentations/functions_with_r.html#1).\n", + "\n", + "Make we start! We go use [dplyr verbs](https://dplyr.tidyverse.org/) wey we don dey learn for di previous lessons. As small reminder:\n", + "\n", + "- `dplyr::select()`: e dey help you choose which **columns** you wan keep or remove.\n", + "\n", + "- `dplyr::pivot_longer()`: e dey help you \"stretch\" di data, increase di number of rows and reduce di number of columns.\n", + "\n", + "- `dplyr::group_by()` and `dplyr::summarise()`: e dey help you find summary statistics for different groups, and arrange dem for better table.\n", + "\n", + "- `dplyr::filter()`: e dey create one small part of di data wey only get rows wey match your condition.\n", + "\n", + "- `dplyr::mutate()`: e dey help you create or change columns.\n", + "\n", + "Check dis [*art*-filled learnr tutorial](https://allisonhorst.shinyapps.io/dplyr-learnr/#section-welcome) by Allison Horst, wey dey introduce some useful data wrangling functions for dplyr *(wey be part of Tidyverse)*.\n" + ], + "metadata": { + "id": "K3RF5bSCHC76" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Creates a functions that returns the top ingredients by class\r\n", + "\r\n", + "create_ingredient <- function(df){\r\n", + " \r\n", + " # Drop the id column which is the first colum\r\n", + " ingredient_df = df %>% select(-1) %>% \r\n", + " # Transpose data to a long format\r\n", + " pivot_longer(!cuisine, names_to = \"ingredients\", values_to = \"count\") %>% \r\n", + " # Find the top most ingredients for a particular cuisine\r\n", + " group_by(ingredients) %>% \r\n", + " summarise(n_instances = sum(count)) %>% \r\n", + " filter(n_instances != 0) %>% \r\n", + " # Arrange by descending order\r\n", + " arrange(desc(n_instances)) %>% \r\n", + " mutate(ingredients = factor(ingredients) %>% fct_inorder())\r\n", + " \r\n", + " \r\n", + " return(ingredient_df)\r\n", + "} # End of function" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "uB_0JR82HTPa" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Now we fit use di function take sabi di top ten most popular ingredient by cuisine. Make we try am wit `thai_df`\n" + ], + "metadata": { + "id": "h9794WF8HWmc" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Call create_ingredient and display popular ingredients\r\n", + "thai_ingredient_df <- create_ingredient(df = thai_df)\r\n", + "\r\n", + "thai_ingredient_df %>% \r\n", + " slice_head(n = 10)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "agQ-1HrcHaEA" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "For di previous section, we use `geom_col()`, make we see how you fit use `geom_bar` too, to create bar charts. Use `?geom_bar` for more reading.\n" + ], + "metadata": { + "id": "kHu9ffGjHdcX" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Make a bar chart for popular thai cuisines\r\n", + "thai_ingredient_df %>% \r\n", + " slice_head(n = 10) %>% \r\n", + " ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n", + " geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"steelblue\") +\r\n", + " xlab(\"\") + ylab(\"\")" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "fb3Bx_3DHj6e" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Make we do di same for di Japanese data.\n" + ], + "metadata": { + "id": "RHP_xgdkHnvM" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Get popular ingredients for Japanese cuisines and make bar chart\r\n", + "create_ingredient(df = japanese_df) %>% \r\n", + " slice_head(n = 10) %>%\r\n", + " ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n", + " geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"darkorange\", alpha = 0.8) +\r\n", + " xlab(\"\") + ylab(\"\")\r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "019v8F0XHrRU" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Wetin you mean about Chinese food?\n" + ], + "metadata": { + "id": "iIGM7vO8Hu3v" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Get popular ingredients for Chinese cuisines and make bar chart\r\n", + "create_ingredient(df = chinese_df) %>% \r\n", + " slice_head(n = 10) %>%\r\n", + " ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n", + " geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"cyan4\", alpha = 0.8) +\r\n", + " xlab(\"\") + ylab(\"\")" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "lHd9_gd2HyzU" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Make we check Indian food dem 🌶️.\n" + ], + "metadata": { + "id": "ir8qyQbNH1c7" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Get popular ingredients for Indian cuisines and make bar chart\r\n", + "create_ingredient(df = indian_df) %>% \r\n", + " slice_head(n = 10) %>%\r\n", + " ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n", + " geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"#041E42FF\", alpha = 0.8) +\r\n", + " xlab(\"\") + ylab(\"\")" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "ApukQtKjH5FO" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Finally, plot di Korean ingredients.\n" + ], + "metadata": { + "id": "qv30cwY1H-FM" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Get popular ingredients for Korean cuisines and make bar chart\r\n", + "create_ingredient(df = korean_df) %>% \r\n", + " slice_head(n = 10) %>%\r\n", + " ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n", + " geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"#852419FF\", alpha = 0.8) +\r\n", + " xlab(\"\") + ylab(\"\")" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "lumgk9cHIBie" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "From di data visualizations, we fit drop di most common ingredients wey dey cause confusion between different cuisines, using `dplyr::select()`.\n", + "\n", + "Everybody like rice, garlic and ginger!\n" + ], + "metadata": { + "id": "iO4veMXuIEta" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\r\n", + "df_select <- df %>% \r\n", + " select(-c(1, rice, garlic, ginger))\r\n", + "\r\n", + "# Display new data set\r\n", + "df_select %>% \r\n", + " slice_head(n = 5)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "iHJPiG6rIUcK" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## How to take care of data wey no balance ⚖️ - Use recipes 👩‍🍳👨‍🍳\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Artwork by @allison_horst
\n", + "\n", + "Since dis lesson na about food, we go use `recipes` for di matter.\n", + "\n", + "Tidymodels get one beta package wey dem call `recipes` - e dey help to arrange data well well.\n" + ], + "metadata": { + "id": "kkFd-JxdIaL6" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Make we check how our food dey spread again.\n" + ], + "metadata": { + "id": "6l2ubtTPJAhY" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Distribution of cuisines\r\n", + "old_label_count <- df_select %>% \r\n", + " count(cuisine) %>% \r\n", + " arrange(desc(n))\r\n", + "\r\n", + "old_label_count" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "1e-E9cb7JDVi" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "As you fit see, di number of cuisines no dey balance well. Korean cuisines dey almost 3 times Thai cuisines. Wen data no balance well, e fit affect how di model go perform. Make we think about binary classification. If most of di data dey one class, ML model go dey predict dat class more often, just because e get more data for am. To balance di data, we go adjust any data wey no dey balance well so dat e go remove di imbalance. Many models dey perform better wen di number of observations dey equal, and dem dey struggle wen di data no balance.\n", + "\n", + "We get two main ways to handle data wey no balance:\n", + "\n", + "- Add more observations to di minority class: `Over-sampling` e.g use SMOTE algorithm\n", + "\n", + "- Remove some observations from di majority class: `Under-sampling`\n", + "\n", + "Make we now show how to handle data wey no balance using `recipe`. Recipe na like blueprint wey dey describe di steps wey we go apply to di data set so e go ready for data analysis.\n" + ], + "metadata": { + "id": "soAw6826JKx9" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Load themis package for dealing with imbalanced data\r\n", + "library(themis)\r\n", + "\r\n", + "# Create a recipe for preprocessing data\r\n", + "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = df_select) %>% \r\n", + " step_smote(cuisine)\r\n", + "\r\n", + "cuisines_recipe" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "HS41brUIJVJy" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Make we break down di steps wey we dey use for preprocessing.\n", + "\n", + "- Di call wey we make to `recipe()` wit one formula dey tell di recipe di *roles* wey di variables get, using `df_select` data as di reference. For example, di `cuisine` column don get `outcome` role, while di rest columns don get `predictor` role.\n", + "\n", + "- [`step_smote(cuisine)`](https://themis.tidymodels.org/reference/step_smote.html) dey create one *specification* of one recipe step wey dey generate new examples of di minority class synthetically, using nearest neighbors of di cases.\n", + "\n", + "Now, if we wan see di preprocessed data, we go need [**`prep()`**](https://recipes.tidymodels.org/reference/prep.html) and [**`bake()`**](https://recipes.tidymodels.org/reference/bake.html) for our recipe.\n", + "\n", + "`prep()`: e dey estimate di parameters wey we need from one training set, wey we fit later use for other data sets.\n", + "\n", + "`bake()`: e dey take one prepped recipe and apply di operations to any data set.\n" + ], + "metadata": { + "id": "Yb-7t7XcJaC8" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Prep and bake the recipe\r\n", + "preprocessed_df <- cuisines_recipe %>% \r\n", + " prep() %>% \r\n", + " bake(new_data = NULL) %>% \r\n", + " relocate(cuisine)\r\n", + "\r\n", + "# Display data\r\n", + "preprocessed_df %>% \r\n", + " slice_head(n = 5)\r\n", + "\r\n", + "# Quick summary stats\r\n", + "preprocessed_df %>% \r\n", + " introduce()" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "9QhSgdpxJl44" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Make we check how di food dem take spread and compare am wit di imbalanced data.\n" + ], + "metadata": { + "id": "dmidELh_LdV7" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Distribution of cuisines\r\n", + "new_label_count <- preprocessed_df %>% \r\n", + " count(cuisine) %>% \r\n", + " arrange(desc(n))\r\n", + "\r\n", + "list(new_label_count = new_label_count,\r\n", + " old_label_count = old_label_count)" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "aSh23klBLwDz" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Yum! Di data dey nice and clean, e balance well, and e sweet die 😋!\n", + "\n", + "> Normally, recipe na wetin dem dey use as preprocessor for modelling, e dey show di steps wey dem go apply for data set so e go ready for modelling. For dat kain case, na `workflow()` dem dey usually use (as we don already see for our previous lessons) instead of to dey estimate recipe by hand.\n", + ">\n", + "> So, you no go really need to dey use **`prep()`** and **`bake()`** recipes when you dey use tidymodels, but dem be useful tools wey you fit keep for your toolkit to confirm say di recipes dey do wetin you expect, like for our own case.\n", + ">\n", + "> When you **`bake()`** one prepped recipe with **`new_data = NULL`**, you go get di data wey you provide when you dey define di recipe back, but e go don pass through di preprocessing steps.\n", + "\n", + "Make we save one copy of dis data now so we fit use am for future lessons:\n" + ], + "metadata": { + "id": "HEu80HZ8L7ae" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Save preprocessed data\r\n", + "write_csv(preprocessed_df, \"../../../data/cleaned_cuisines_R.csv\")" + ], + "outputs": [], + "metadata": { + "id": "cBmCbIgrMOI6" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Dis fresh CSV dey now for di root data folder.\n", + "\n", + "**🚀Challenge**\n", + "\n", + "Dis curriculum get plenti interestin datasets. Check di `data` folders and see if any dataset dey wey fit work for binary or multi-class classification. Wetin be di kind questions wey you go ask from dis dataset?\n", + "\n", + "## [**Post-lecture quiz**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/20/)\n", + "\n", + "## **Review & Self Study**\n", + "\n", + "- Go look [package themis](https://github.com/tidymodels/themis). Wetin be di other techniques wey we fit use to handle imbalanced data?\n", + "\n", + "- Tidy models [reference website](https://www.tidymodels.org/start/).\n", + "\n", + "- H. Wickham and G. Grolemund, [*R for Data Science: Visualize, Model, Transform, Tidy, and Import Data*](https://r4ds.had.co.nz/).\n", + "\n", + "#### THANK YOU TO:\n", + "\n", + "[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) for di amazing illustrations wey dey make R more friendly and fun. You fit find more illustrations for her [gallery](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n", + "\n", + "[Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) and [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) for di original Python version of dis module ♥️\n", + "\n", + "

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Artwork by @allison_horst
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Wetin be di top ingredients by class\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def create_ingredient_df(df):\n", + " # transpose df, drop cuisine and unnamed rows, sum the row to get total for ingredient and add value header to new df\n", + " ingredient_df = df.T.drop(['cuisine','Unnamed: 0']).sum(axis=1).to_frame('value')\n", + " # drop ingredients that have a 0 sum\n", + " ingredient_df = ingredient_df[(ingredient_df.T != 0).any()]\n", + " # sort df\n", + " ingredient_df = ingredient_df.sort_values(by='value', ascending=False, inplace=False)\n", + " return ingredient_df\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 10 + }, + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": "
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\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n
cuisinealmondangelicaaniseanise_seedappleapple_brandyapricotarmagnacartemisia...whiskeywhite_breadwhite_winewhole_grain_wheat_flourwinewoodyamyeastyogurtzucchini
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3995 rows × 381 columns

\n
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Even as we dey try make am accurate, abeg no forget say automatic translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go fit trust. For important mata, e better make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + }, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + } + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "1da12ed6d238756959b8de9cac2a35a2", + "translation_date": "2025-11-18T19:22:56+00:00", + "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md new file mode 100644 index 000000000..6f5c36374 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md @@ -0,0 +1,257 @@ + +# Cuisine classifiers 1 + +For dis lesson, you go use di dataset wey you save from di last lesson wey get balanced, clean data about cuisines. + +You go use dis dataset with different classifiers to _predict one national cuisine based on di group of ingredients_. As you dey do am, you go learn more about di ways wey algorithms fit help for classification tasks. + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +# Preparation + +If you don finish [Lesson 1](../1-Introduction/README.md), make sure say _cleaned_cuisines.csv_ file dey inside di root `/data` folder for dis four lessons. + +## Exercise - predict one national cuisine + +1. For dis lesson _notebook.ipynb_ folder, import di file plus di Pandas library: + + ```python + import pandas as pd + cuisines_df = pd.read_csv("../data/cleaned_cuisines.csv") + cuisines_df.head() + ``` + + Di data go look like dis: + +| | Unnamed: 0 | cuisine | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini | +| --- | ---------- | ------- | ------ | -------- | ----- | ---------- | ----- | ------------ | ------- | -------- | --- | ------- | ----------- | ---------- | ----------------------- | ---- | ---- | --- | ----- | ------ | -------- | +| 0 | 0 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | +| 1 | 1 | indian | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | +| 2 | 2 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | +| 3 | 3 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | +| 4 | 4 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | + + +1. Now, import more libraries: + + ```python + from sklearn.linear_model import LogisticRegression + from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score + from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve + from sklearn.svm import SVC + import numpy as np + ``` + +1. Divide di X and y coordinates into two dataframes for training. `cuisine` fit be di labels dataframe: + + ```python + cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine'] + cuisines_label_df.head() + ``` + + E go look like dis: + + ```output + 0 indian + 1 indian + 2 indian + 3 indian + 4 indian + Name: cuisine, dtype: object + ``` + +1. Drop di `Unnamed: 0` column plus di `cuisine` column, use `drop()`. Save di rest of di data as trainable features: + + ```python + cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1) + cuisines_feature_df.head() + ``` + + Your features go look like dis: + +| | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | artemisia | artichoke | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini | +| ---: | -----: | -------: | ----: | ---------: | ----: | -----------: | ------: | -------: | --------: | --------: | ---: | ------: | ----------: | ---------: | ----------------------: | ---: | ---: | ---: | ----: | -----: | -------: | +| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | +| 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | +| 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | +| 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | +| 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | + +Now you fit train your model! + +## Choosing your classifier + +Now wey your data don clean and e dey ready for training, you go need decide which algorithm you go use for di work. + +Scikit-learn dey group classification under Supervised Learning, and for dat category you go find plenty ways to classify. [Di variety](https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html) fit dey confusing for first sight. Di methods wey dey include classification techniques na: + +- Linear Models +- Support Vector Machines +- Stochastic Gradient Descent +- Nearest Neighbors +- Gaussian Processes +- Decision Trees +- Ensemble methods (voting Classifier) +- Multiclass and multioutput algorithms (multiclass and multilabel classification, multiclass-multioutput classification) + +> You fit also use [neural networks to classify data](https://scikit-learn.org/stable/modules/neural_networks_supervised.html#classification), but dat one no dey inside dis lesson. + +### Which classifier you go choose? + +So, which classifier you go use? Sometimes, to try different ones and check di result na one way to test. Scikit-learn dey offer [side-by-side comparison](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html) for one created dataset, wey compare KNeighbors, SVC two ways, GaussianProcessClassifier, DecisionTreeClassifier, RandomForestClassifier, MLPClassifier, AdaBoostClassifier, GaussianNB and QuadraticDiscrinationAnalysis, wey show di results visualized: + +![comparison of classifiers](../../../../translated_images/comparison.edfab56193a85e7fdecbeaa1b1f8c99e94adbf7178bed0de902090cf93d6734f.pcm.png) +> Plots wey dem generate for Scikit-learn documentation + +> AutoML dey solve dis problem well by running dis comparisons for di cloud, e go allow you choose di best algorithm for your data. Try am [here](https://docs.microsoft.com/learn/modules/automate-model-selection-with-azure-automl/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) + +### Better way + +Better way wey pass to dey guess anyhow na to follow di ideas wey dey dis downloadable [ML Cheat sheet](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?WT.mc_id=academic-77952-leestott). Here, we go see say for our multiclass problem, we get some options: + +![cheatsheet for multiclass problems](../../../../translated_images/cheatsheet.07a475ea444d22234cb8907a3826df5bdd1953efec94bd18e4496f36ff60624a.pcm.png) +> Part of Microsoft's Algorithm Cheat Sheet, wey show multiclass classification options + +✅ Download dis cheat sheet, print am, and hang am for your wall! + +### Reasoning + +Make we try reason di different approaches wey we fit use based on di constraints wey we get: + +- **Neural networks dey too heavy**. Based on our clean but small dataset, and di fact say we dey run training locally for notebooks, neural networks dey too much for dis task. +- **No two-class classifier**. We no go use two-class classifier, so dat one rule out one-vs-all. +- **Decision tree or logistic regression fit work**. Decision tree fit work, or logistic regression for multiclass data. +- **Multiclass Boosted Decision Trees dey solve different problem**. Di multiclass boosted decision tree dey best for nonparametric tasks, e.g. tasks wey dey build rankings, so e no go help us. + +### Using Scikit-learn + +We go use Scikit-learn to analyze our data. But, plenty ways dey to use logistic regression for Scikit-learn. Check di [parameters to pass](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html?highlight=logistic%20regressio#sklearn.linear_model.LogisticRegression). + +Di two important parameters na `multi_class` and `solver` wey we need to set when we dey ask Scikit-learn to do logistic regression. Di `multi_class` value dey apply certain behavior. Di value of di solver na di algorithm wey e go use. No be all solvers fit pair with all `multi_class` values. + +According to di docs, for di multiclass case, di training algorithm: + +- **Dey use di one-vs-rest (OvR) scheme**, if di `multi_class` option dey set to `ovr` +- **Dey use di cross-entropy loss**, if di `multi_class` option dey set to `multinomial`. (Currently di `multinomial` option dey supported only by di ‘lbfgs’, ‘sag’, ‘saga’ and ‘newton-cg’ solvers.)" + +> 🎓 Di 'scheme' here fit be 'ovr' (one-vs-rest) or 'multinomial'. Since logistic regression dey really designed to support binary classification, dis schemes dey help am handle multiclass classification tasks better. [source](https://machinelearningmastery.com/one-vs-rest-and-one-vs-one-for-multi-class-classification/) + +> 🎓 Di 'solver' dey defined as "di algorithm wey e go use for di optimization problem". [source](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html?highlight=logistic%20regressio#sklearn.linear_model.LogisticRegression). + +Scikit-learn dey offer dis table to explain how solvers dey handle different challenges wey different kinds of data structures dey bring: + +![solvers](../../../../translated_images/solvers.5fc648618529e627dfac29b917b3ccabda4b45ee8ed41b0acb1ce1441e8d1ef1.pcm.png) + +## Exercise - split di data + +Make we focus on logistic regression for our first training trial since you don learn about am for di previous lesson. +Split your data into training and testing groups by calling `train_test_split()`: + +```python +X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3) +``` + +## Exercise - apply logistic regression + +Since you dey use di multiclass case, you need choose wetin _scheme_ to use and wetin _solver_ to set. Use LogisticRegression with multiclass setting and di **liblinear** solver to train. + +1. Create logistic regression with multi_class set to `ovr` and di solver set to `liblinear`: + + ```python + lr = LogisticRegression(multi_class='ovr',solver='liblinear') + model = lr.fit(X_train, np.ravel(y_train)) + + accuracy = model.score(X_test, y_test) + print ("Accuracy is {}".format(accuracy)) + ``` + + ✅ Try different solver like `lbfgs`, wey dem dey often set as default + + > Note, use Pandas [`ravel`](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.ravel.html) function to flatten your data when e dey needed. + + Di accuracy dey good at over **80%**! + +1. You fit see dis model for action by testing one row of data (#50): + + ```python + print(f'ingredients: {X_test.iloc[50][X_test.iloc[50]!=0].keys()}') + print(f'cuisine: {y_test.iloc[50]}') + ``` + + Di result go show: + + ```output + ingredients: Index(['cilantro', 'onion', 'pea', 'potato', 'tomato', 'vegetable_oil'], dtype='object') + cuisine: indian + ``` + +✅ Try use different row number and check wetin e go show + +1. If you wan sabi more, you fit check how correct dis prediction be: + + ```python + test= X_test.iloc[50].values.reshape(-1, 1).T + proba = model.predict_proba(test) + classes = model.classes_ + resultdf = pd.DataFrame(data=proba, columns=classes) + + topPrediction = resultdf.T.sort_values(by=[0], ascending = [False]) + topPrediction.head() + ``` + + Di result wey e print - Indian food na di best guess, and e get beta chance: + + | | 0 | + | -------: | -------: | + | indian | 0.715851 | + | chinese | 0.229475 | + | japanese | 0.029763 | + | korean | 0.017277 | + | thai | 0.007634 | + + ✅ You fit explain why di model sure say na Indian food? + +1. Get more info by printing classification report, like you do for regression lessons: + + ```python + y_pred = model.predict(X_test) + print(classification_report(y_test,y_pred)) + ``` + + | | precision | recall | f1-score | support | + | ------------ | --------- | ------ | -------- | ------- | + | chinese | 0.73 | 0.71 | 0.72 | 229 | + | indian | 0.91 | 0.93 | 0.92 | 254 | + | japanese | 0.70 | 0.75 | 0.72 | 220 | + | korean | 0.86 | 0.76 | 0.81 | 242 | + | thai | 0.79 | 0.85 | 0.82 | 254 | + | accuracy | 0.80 | 1199 | | | + | macro avg | 0.80 | 0.80 | 0.80 | 1199 | + | weighted avg | 0.80 | 0.80 | 0.80 | 1199 | + +## 🚀Challenge + +For dis lesson, you use di clean data take build machine learning model wey fit predict national food based on di ingredients wey dem use. Take time read di plenty options wey Scikit-learn get to classify data. Try sabi di concept of 'solver' well to understand wetin dey happen for di background. + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +Try sabi di mathematics wey dey behind logistic regression for [dis lesson](https://people.eecs.berkeley.edu/~russell/classes/cs194/f11/lectures/CS194%20Fall%202011%20Lecture%2006.pdf) +## Assignment + +[Study di solvers](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleto service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am correct, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for im native language na di main correct source. For important mata, e good make una use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because una use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..f638f1ec4 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md @@ -0,0 +1,26 @@ + +# Study di solvers +## Instructions + +For dis lesson, you don learn about di diffren solvers wey dey pair algorithms wit machine learning process to fit create correct model. Go through di solvers wey dem list for di lesson and choose two. For your own words, compare and contrast di two solvers. Wetin kind problem dem dey solve? How dem dey work wit diffren data structures? Why you go choose one instead of di other one? + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------ | ---------------------------- | +| | A .doc file dey show two paragraphs, one for each solver, wey compare dem well well. | A .doc file dey show only one paragraph | Di assignment never complete | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say automatik transleshion fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di main source wey you go fit trust. For important informashon, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong meaning wey fit happen because you use dis transleshion. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..b9c9a65d4 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,41 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": 3 + }, + "orig_nbformat": 2, + "coopTranslator": { + "original_hash": "68829b06b4dcd512d3327849191f4d7f", + "translation_date": "2025-11-18T19:21:15+00:00", + "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "source": [ + "# Build Classification Models\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis docu wey you dey see don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg no forget say machine translation fit get mistake or no too accurate. Di original docu for di language wey dem first write am na di main correct one. If na important matter, e go better make you use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md new file mode 100644 index 000000000..dc2f53a02 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go fit trust. For important mata, e good make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb new file mode 100644 index 000000000..6bcc6d785 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb @@ -0,0 +1,1302 @@ +{ + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "metadata": { + "colab": { + "name": "lesson_11-R.ipynb", + "provenance": [], + "collapsed_sections": [], + "toc_visible": true + }, + "kernelspec": { + "name": "ir", + "display_name": "R" + }, + "language_info": { + "name": "R" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "6ea6a5171b1b99b7b5a55f7469c048d2", + "translation_date": "2025-11-18T19:22:32+00:00", + "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "# Build classification model: Sweet Asian and Indian Foods\n" + ], + "metadata": { + "id": "zs2woWv_HoE8" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## Cuisine classifiers 1\n", + "\n", + "For dis lesson, we go look different classifiers wey fit *predict one national cuisine based on di ingredients wey dey.* As we dey do am, we go sabi more about how algorithms fit dey use for classification work.\n", + "\n", + "### [**Pre-lecture quiz**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/21/)\n", + "\n", + "### **Preparation**\n", + "\n", + "Dis lesson dey build on top di [previous lesson](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/4-Classification/1-Introduction/solution/lesson_10-R.ipynb) wey we:\n", + "\n", + "- Do small introduction to classifications using one dataset about di sweet cuisines wey dey Asia and India 😋.\n", + "\n", + "- Check some [dplyr verbs](https://dplyr.tidyverse.org/) to clean and prepare our data.\n", + "\n", + "- Make fine visualizations using ggplot2.\n", + "\n", + "- Show how to handle unbalanced data by preprocessing am using [recipes](https://recipes.tidymodels.org/articles/Simple_Example.html).\n", + "\n", + "- Show how to `prep` and `bake` our recipe to make sure say e go work well.\n", + "\n", + "#### **Prerequisite**\n", + "\n", + "For dis lesson, we go need di following packages to clean, prepare and visualize our data:\n", + "\n", + "- `tidyverse`: Di [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) na [collection of R packages](https://www.tidyverse.org/packages) wey dey make data science fast, easy and enjoyable!\n", + "\n", + "- `tidymodels`: Di [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) framework na [collection of packages](https://www.tidymodels.org/packages/) for modeling and machine learning.\n", + "\n", + "- `themis`: Di [themis package](https://themis.tidymodels.org/) dey provide Extra Recipes Steps to handle unbalanced data.\n", + "\n", + "- `nnet`: Di [nnet package](https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf) dey provide functions to estimate feed-forward neural networks wey get one hidden layer, and for multinomial logistic regression models.\n", + "\n", + "You fit install dem like dis:\n" + ], + "metadata": { + "id": "iDFOb3ebHwQC" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"DataExplorer\", \"here\"))`\n", + "\n", + "Or, di script wey dey below go check if you get di packages wey you need to finish dis module, and e go install dem for you if dem no dey.\n" + ], + "metadata": { + "id": "4V85BGCjII7F" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "source": [ + "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\r\n", + "\r\n", + "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, themis, here)" + ], + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stderr", + "text": [ + "Loading required package: pacman\n", + "\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "colab": { + "base_uri": "https://localhost:8080/" + }, + "id": "an5NPyyKIKNR", + "outputId": "834d5e74-f4b8-49f9-8ab5-4c52ff2d7bc8" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Make we start dey waka sharp sharp!\n", + "\n", + "## 1. Share di data into training and test sets.\n", + "\n", + "We go start by pick some steps from di lesson wey we do before.\n", + "\n", + "### Comot di common ingredients wey dey cause wahala between different cuisines, use `dplyr::select()`.\n", + "\n", + "Everybody like rice, garlic and ginger!\n" + ], + "metadata": { + "id": "0ax9GQLBINVv" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "source": [ + "# Load the original cuisines data\r\n", + "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\r\n", + "\r\n", + "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\r\n", + "df_select <- df %>% \r\n", + " select(-c(1, rice, garlic, ginger)) %>%\r\n", + " # Encode cuisine column as categorical\r\n", + " mutate(cuisine = factor(cuisine))\r\n", + "\r\n", + "# Display new data set\r\n", + "df_select %>% \r\n", + " slice_head(n = 5)\r\n", + "\r\n", + "# Display distribution of cuisines\r\n", + "df_select %>% \r\n", + " count(cuisine) %>% \r\n", + " arrange(desc(n))" + ], + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stderr", + "text": [ + "New names:\n", + "* `` -> ...1\n", + "\n", + "\u001b[1m\u001b[1mRows: \u001b[1m\u001b[22m\u001b[34m\u001b[34m2448\u001b[34m\u001b[39m \u001b[1m\u001b[1mColumns: \u001b[1m\u001b[22m\u001b[34m\u001b[34m385\u001b[34m\u001b[39m\n", + "\n", + "\u001b[36m──\u001b[39m \u001b[1m\u001b[1mColumn specification\u001b[1m\u001b[22m \u001b[36m────────────────────────────────────────────────────────\u001b[39m\n", + "\u001b[1mDelimiter:\u001b[22m \",\"\n", + "\u001b[31mchr\u001b[39m (1): cuisine\n", + "\u001b[32mdbl\u001b[39m (384): ...1, almond, angelica, anise, anise_seed, apple, apple_brandy, a...\n", + "\n", + "\n", + "\u001b[36mℹ\u001b[39m Use \u001b[30m\u001b[47m\u001b[30m\u001b[47m`spec()`\u001b[47m\u001b[30m\u001b[49m\u001b[39m to retrieve the full column specification for this data.\n", + "\u001b[36mℹ\u001b[39m Specify the column types or set \u001b[30m\u001b[47m\u001b[30m\u001b[47m`show_col_types = FALSE`\u001b[47m\u001b[30m\u001b[49m\u001b[39m to quiet this message.\n", + "\n" + ] + }, + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": [ + " cuisine almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot armagnac\n", + "1 indian 0 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "2 indian 1 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "3 indian 0 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "4 indian 0 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "5 indian 0 0 0 0 0 0 0 0 \n", + " artemisia ⋯ whiskey white_bread white_wine whole_grain_wheat_flour wine wood\n", + "1 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n", + "2 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n", + "3 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n", + "4 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n", + "5 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n", + " yam yeast yogurt zucchini\n", + "1 0 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 0 \n", + "5 0 0 1 0 " + ], + "text/markdown": [ + "\n", + "A tibble: 5 × 381\n", + "\n", + "| cuisine <fct> | almond <dbl> | angelica <dbl> | anise <dbl> | anise_seed <dbl> | apple <dbl> | apple_brandy <dbl> | apricot <dbl> | armagnac <dbl> | artemisia <dbl> | ⋯ ⋯ | whiskey <dbl> | white_bread <dbl> | white_wine <dbl> | whole_grain_wheat_flour <dbl> | wine <dbl> | wood <dbl> | yam <dbl> | yeast <dbl> | yogurt <dbl> | zucchini <dbl> |\n", + "|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|\n", + "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n", + "| indian | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n", + "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n", + "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n", + "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |\n", + "\n" + ], + "text/latex": [ + "A tibble: 5 × 381\n", + "\\begin{tabular}{lllllllllllllllllllll}\n", + " cuisine & almond & angelica & anise & anise\\_seed & apple & apple\\_brandy & apricot & armagnac & artemisia & ⋯ & whiskey & white\\_bread & white\\_wine & whole\\_grain\\_wheat\\_flour & wine & wood & yam & yeast & yogurt & zucchini\\\\\n", + " & & & & & & & & & & ⋯ & & & & & & & & & & \\\\\n", + "\\hline\n", + "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n", + "\t indian & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n", + "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n", + "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n", + "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0\\\\\n", + "\\end{tabular}\n" + ], + "text/html": [ + "\n", + "\n", + "\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\n", + "\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\n", + "
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\n" + ] + }, + "metadata": {} + }, + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": [ + " cuisine n \n", + "1 korean 559\n", + "2 indian 418\n", + "3 chinese 309\n", + "4 japanese 224\n", + "5 thai 202" + ], + "text/markdown": [ + "\n", + "A tibble: 5 × 2\n", + "\n", + "| cuisine <fct> | n <int> |\n", + "|---|---|\n", + "| korean | 559 |\n", + "| indian | 418 |\n", + "| chinese | 309 |\n", + "| japanese | 224 |\n", + "| thai | 202 |\n", + "\n" + ], + "text/latex": [ + "A tibble: 5 × 2\n", + "\\begin{tabular}{ll}\n", + " cuisine & n\\\\\n", + " & \\\\\n", + "\\hline\n", + "\t korean & 559\\\\\n", + "\t indian & 418\\\\\n", + "\t chinese & 309\\\\\n", + "\t japanese & 224\\\\\n", + "\t thai & 202\\\\\n", + "\\end{tabular}\n" + ], + "text/html": [ + "\n", + "\n", + "\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\n", + "\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\n", + "
A tibble: 5 × 2
cuisinen
<fct><int>
korean 559
indian 418
chinese 309
japanese224
thai 202
\n" + ] + }, + "metadata": {} + } + ], + "metadata": { + "colab": { + "base_uri": "https://localhost:8080/", + "height": 535 + }, + "id": "w5FWIkEiIjdN", + "outputId": "2e195fd9-1a8f-4b91-9573-cce5582242df" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## 2. How to handle data wey no balance well\n", + "\n", + "As you fit don notice for di original data set and di one wey we dey use train, di number of cuisines no dey balance well. Korean cuisines dey *almost* 3 times pass Thai cuisines. Data wey no balance well fit affect how di model go perform. Many models dey work well when di number of observations dey equal, so dem dey struggle when di data no balance.\n", + "\n", + "Two main ways dey to handle data wey no balance well:\n", + "\n", + "- Add more observations to di class wey get small number: `Over-sampling`, like using SMOTE algorithm wey dey create new examples for di class wey get small number by using di nearest neighbors of di cases.\n", + "\n", + "- Remove some observations from di class wey get plenty number: `Under-sampling`\n", + "\n", + "For di lesson wey we do before, we show how to handle data wey no balance well by using `recipe`. Recipe na like plan wey dey describe di steps wey you go follow for di data set to make am ready for analysis. For our case, we wan make di number of cuisines for our `training set` dey equal. Make we start.\n" + ], + "metadata": { + "id": "daBi9qJNIwqW" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "source": [ + "# Load themis package for dealing with imbalanced data\r\n", + "library(themis)\r\n", + "\r\n", + "# Create a recipe for preprocessing training data\r\n", + "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = cuisines_train) %>% \r\n", + " step_smote(cuisine)\r\n", + "\r\n", + "# Print recipe\r\n", + "cuisines_recipe" + ], + "outputs": [ + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": [ + "Data Recipe\n", + "\n", + "Inputs:\n", + "\n", + " role #variables\n", + " outcome 1\n", + " predictor 380\n", + "\n", + "Operations:\n", + "\n", + "SMOTE based on cuisine" + ] + }, + "metadata": {} + } + ], + "metadata": { + "colab": { + "base_uri": "https://localhost:8080/", + "height": 200 + }, + "id": "Az6LFBGxI1X0", + "outputId": "29d71d85-64b0-4e62-871e-bcd5398573b6" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "You fit go ahead confirm (use prep+bake) say di recipe go work as you dey expect am - all di cuisine labels get `559` observations.\n", + "\n", + "Since we go use dis recipe as preprocessor for modeling, `workflow()` go do all di prep and bake for us, so we no go need manually estimate di recipe.\n", + "\n", + "Now we don ready to train model 👩‍💻👨‍💻!\n", + "\n", + "## 3. Choose your classifier\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Artwork by @allison_horst
\n" + ], + "metadata": { + "id": "NBL3PqIWJBBB" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Now we gatz decide which algorithm go work well for di job 🤔.\n", + "\n", + "For Tidymodels, di [`parsnip package`](https://parsnip.tidymodels.org/index.html) dey give one kind steady way to take work wit models for different engines (packages). Abeg check di parsnip documentation to see [model types & engines](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models) and di [model arguments](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#model-args) wey dem get. Di options plenty well well for first look. For example, di following methods all dey use classification techniques:\n", + "\n", + "- C5.0 Rule-Based Classification Models\n", + "\n", + "- Flexible Discriminant Models\n", + "\n", + "- Linear Discriminant Models\n", + "\n", + "- Regularized Discriminant Models\n", + "\n", + "- Logistic Regression Models\n", + "\n", + "- Multinomial Regression Models\n", + "\n", + "- Naive Bayes Models\n", + "\n", + "- Support Vector Machines\n", + "\n", + "- Nearest Neighbors\n", + "\n", + "- Decision Trees\n", + "\n", + "- Ensemble methods\n", + "\n", + "- Neural Networks\n", + "\n", + "Di list no dey finish!\n", + "\n", + "### **Which classifier we go choose?**\n", + "\n", + "So, which classifier you go pick? Sometimes, to try plenty classifiers and see which one go give better result na one way to test.\n", + "\n", + "> AutoML dey solve dis wahala well by running all di comparisons for cloud, so you fit choose di best algorithm for your data. Try am [here](https://docs.microsoft.com/learn/modules/automate-model-selection-with-azure-automl/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)\n", + "\n", + "Di classifier wey you go choose sef dey depend on di kind problem wey you wan solve. For example, if di outcome fit get `more than two classes`, like for our case, you gatz use `multiclass classification algorithm` instead of `binary classification.`\n", + "\n", + "### **Better way**\n", + "\n", + "One better way wey pass to dey guess anyhow na to follow di ideas wey dey for dis downloadable [ML Cheat sheet](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?WT.mc_id=academic-77952-leestott). For here, we go see say for our multiclass problem, we get some options:\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

One part of Microsoft's Algorithm Cheat Sheet, wey dey show multiclass classification options
\n" + ], + "metadata": { + "id": "a6DLAZ3vJZ14" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "### **Reasoning**\n", + "\n", + "Make we try reason how we fit take handle different ways wey go work based on di constraints wey we get:\n", + "\n", + "- **Deep Neural networks too heavy**. Based on say our dataset dey clean but e no too big, and we dey run di training locally for notebooks, deep neural networks go too heavy for dis kain task.\n", + "\n", + "- **No be two-class classifier**. We no dey use two-class classifier, so dat one don already rule out one-vs-all.\n", + "\n", + "- **Decision tree or logistic regression fit work**. Decision tree fit work, or multinomial regression/multiclass logistic regression for multiclass data.\n", + "\n", + "- **Multiclass Boosted Decision Trees dey solve different problem**. Di multiclass boosted decision tree dey best for nonparametric tasks, like tasks wey dem design to build rankings, so e no go help us for here.\n", + "\n", + "Normally, before we go start to use more complex machine learning models like ensemble methods, e good make we first build di simplest model wey we fit use to understand wetin dey happen. So for dis lesson, we go start with `multinomial regression` model.\n", + "\n", + "> Logistic regression na one technique wey dem dey use when di outcome variable na categorical (or nominal). For Binary logistic regression, di number of outcome variables na two, but for multinomial logistic regression, di number of outcome variables dey pass two. Check [Advanced Regression Methods](https://bookdown.org/chua/ber642_advanced_regression/multinomial-logistic-regression.html) if you wan read more.\n", + "\n", + "## 4. Train and evaluate Multinomial logistic regression model.\n", + "\n", + "For Tidymodels, `parsnip::multinom_reg()`, na di function wey define model wey dey use linear predictors to predict multiclass data with di multinomial distribution. Check `?multinom_reg()` to see di different ways/engines wey you fit use to fit dis model.\n", + "\n", + "For dis example, we go fit Multinomial regression model through di default [nnet](https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf) engine.\n", + "\n", + "> I just pick one value for `penalty` randomly. E get better ways to choose dis value, like using `resampling` and `tuning` di model, wey we go discuss later.\n", + ">\n", + "> Check [Tidymodels: Get Started](https://www.tidymodels.org/start/tuning/) if you wan sabi more about how to tune model hyperparameters.\n" + ], + "metadata": { + "id": "gWMsVcbBJemu" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "source": [ + "# Create a multinomial regression model specification\r\n", + "mr_spec <- multinom_reg(penalty = 1) %>% \r\n", + " set_engine(\"nnet\", MaxNWts = 2086) %>% \r\n", + " set_mode(\"classification\")\r\n", + "\r\n", + "# Print model specification\r\n", + "mr_spec" + ], + "outputs": [ + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": [ + "Multinomial Regression Model Specification (classification)\n", + "\n", + "Main Arguments:\n", + " penalty = 1\n", + "\n", + "Engine-Specific Arguments:\n", + " MaxNWts = 2086\n", + "\n", + "Computational engine: nnet \n" + ] + }, + "metadata": {} + } + ], + "metadata": { + "colab": { + "base_uri": "https://localhost:8080/", + "height": 166 + }, + "id": "Wq_fcyQiJvfG", + "outputId": "c30449c7-3864-4be7-f810-72a003743e2d" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Nice work 🥳! Now wey we don get recipe and model specification, we go need find way to join dem together inside one object wey go first preprocess di data, den fit di model on top di preprocessed data, and e go still allow for post-processing activities if we wan do am. For Tidymodels, dis object wey dey make sense na [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/) and e dey carry all your modeling components well well! Na wetin we go call *pipelines* for *Python*.\n", + "\n", + "So make we package everything inside workflow!📦\n" + ], + "metadata": { + "id": "NlSbzDfgJ0zh" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "source": [ + "# Bundle recipe and model specification\r\n", + "mr_wf <- workflow() %>% \r\n", + " add_recipe(cuisines_recipe) %>% \r\n", + " add_model(mr_spec)\r\n", + "\r\n", + "# Print out workflow\r\n", + "mr_wf" + ], + "outputs": [ + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": [ + "══ Workflow ════════════════════════════════════════════════════════════════════\n", + "\u001b[3mPreprocessor:\u001b[23m Recipe\n", + "\u001b[3mModel:\u001b[23m multinom_reg()\n", + "\n", + "── Preprocessor ────────────────────────────────────────────────────────────────\n", + "1 Recipe Step\n", + "\n", + "• step_smote()\n", + "\n", + "── Model ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n", + "Multinomial Regression Model Specification (classification)\n", + "\n", + "Main Arguments:\n", + " penalty = 1\n", + "\n", + "Engine-Specific Arguments:\n", + " MaxNWts = 2086\n", + "\n", + "Computational engine: nnet \n" + ] + }, + "metadata": {} + } + ], + "metadata": { + "colab": { + "base_uri": "https://localhost:8080/", + "height": 333 + }, + "id": "Sc1TfPA4Ke3_", + "outputId": "82c70013-e431-4e7e-cef6-9fcf8aad4a6c" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Workflows 👌👌! **`workflow()`** fit dey work like how model fit dey work. So, time to train model!\n" + ], + "metadata": { + "id": "TNQ8i85aKf9L" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "source": [ + "# Train a multinomial regression model\n", + "mr_fit <- fit(object = mr_wf, data = cuisines_train)\n", + "\n", + "mr_fit" + ], + "outputs": [ + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": [ + "══ Workflow [trained] ══════════════════════════════════════════════════════════\n", + "\u001b[3mPreprocessor:\u001b[23m Recipe\n", + "\u001b[3mModel:\u001b[23m multinom_reg()\n", + "\n", + "── Preprocessor ────────────────────────────────────────────────────────────────\n", + "1 Recipe Step\n", + "\n", + "• step_smote()\n", + "\n", + "── Model ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n", + "Call:\n", + "nnet::multinom(formula = ..y ~ ., data = data, decay = ~1, MaxNWts = ~2086, \n", + " trace = FALSE)\n", + "\n", + "Coefficients:\n", + " (Intercept) almond angelica anise anise_seed apple\n", + "indian 0.19723325 0.2409661 0 -5.004955e-05 -0.1657635 -0.05769734\n", + "japanese 0.13961959 -0.6262400 0 -1.169155e-04 -0.4893596 -0.08585717\n", + "korean 0.22377347 -0.1833485 0 -5.560395e-05 -0.2489401 -0.15657804\n", + "thai -0.04336577 -0.6106258 0 4.903828e-04 -0.5782866 0.63451105\n", + " apple_brandy apricot armagnac artemisia artichoke asparagus\n", + "indian 0 0.37042636 0 -0.09122797 0 -0.27181970\n", + "japanese 0 0.28895643 0 -0.12651100 0 0.14054037\n", + "korean 0 -0.07981259 0 0.55756709 0 -0.66979948\n", + "thai 0 -0.33160904 0 -0.10725182 0 -0.02602152\n", + " avocado bacon baked_potato balm banana barley\n", + "indian -0.46624197 0.16008055 0 0 -0.2838796 0.2230625\n", + "japanese 0.90341344 0.02932727 0 0 -0.4142787 2.0953906\n", + "korean -0.06925382 -0.35804134 0 0 -0.2686963 -0.7233404\n", + "thai -0.21473955 -0.75594439 0 0 0.6784880 -0.4363320\n", + " bartlett_pear basil bay bean beech\n", + "indian 0 -0.7128756 0.1011587 -0.8777275 -0.0004380795\n", + "japanese 0 0.1288697 0.9425626 -0.2380748 0.3373437611\n", + "korean 0 -0.2445193 -0.4744318 -0.8957870 -0.0048784496\n", + "thai 0 1.5365848 0.1333256 0.2196970 -0.0113078024\n", + " beef beef_broth beef_liver beer beet\n", + "indian -0.7985278 0.2430186 -0.035598065 -0.002173738 0.01005813\n", + "japanese 0.2241875 -0.3653020 -0.139551027 0.128905553 0.04923911\n", + "korean 0.5366515 -0.6153237 0.213455197 -0.010828645 0.27325423\n", + "thai 0.1570012 -0.9364154 -0.008032213 -0.035063746 -0.28279823\n", + " bell_pepper bergamot berry bitter_orange black_bean\n", + "indian 0.49074330 0 0.58947607 0.191256164 -0.1945233\n", + "japanese 0.09074167 0 -0.25917977 -0.118915977 -0.3442400\n", + "korean -0.57876763 0 -0.07874180 -0.007729435 -0.5220672\n", + "thai 0.92554006 0 -0.07210196 -0.002983296 -0.4614426\n", + " black_currant black_mustard_seed_oil black_pepper black_raspberry\n", + "indian 0 0.38935801 -0.4453495 0\n", + "japanese 0 -0.05452887 -0.5440869 0\n", + "korean 0 -0.03929970 0.8025454 0\n", + "thai 0 -0.21498372 -0.9854806 0\n", + " black_sesame_seed black_tea blackberry blackberry_brandy\n", + "indian -0.2759246 0.3079977 0.191256164 0\n", + "japanese -0.6101687 -0.1671913 -0.118915977 0\n", + "korean 1.5197674 -0.3036261 -0.007729435 0\n", + "thai -0.1755656 -0.1487033 -0.002983296 0\n", + " blue_cheese blueberry bone_oil bourbon_whiskey brandy\n", + "indian 0 0.216164294 -0.2276744 0 0.22427587\n", + "japanese 0 -0.119186087 0.3913019 0 -0.15595599\n", + "korean 0 -0.007821986 0.2854487 0 -0.02562342\n", + "thai 0 -0.004947048 -0.0253658 0 -0.05715244\n", + "\n", + "...\n", + "and 308 more lines." + ] + }, + "metadata": {} + } + ], + "metadata": { + "colab": { + "base_uri": "https://localhost:8080/", + "height": 1000 + }, + "id": "GMbdfVmTKkJI", + "outputId": "adf9ebdf-d69d-4a64-e9fd-e06e5322292e" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "The output dey show the coefficients wey the model learn during training.\n", + "\n", + "### Check How the Model Perform\n", + "\n", + "E don reach time to see how the model take do work 📏 by testing am for test set! Make we start by making predictions for the test set.\n" + ], + "metadata": { + "id": "tt2BfOxrKmcJ" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "source": [ + "# Make predictions on the test set\n", + "results <- cuisines_test %>% select(cuisine) %>% \n", + " bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test))\n", + "\n", + "# Print out results\n", + "results %>% \n", + " slice_head(n = 5)" + ], + "outputs": [ + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": [ + " cuisine .pred_class\n", + "1 indian thai \n", + "2 indian indian \n", + "3 indian indian \n", + "4 indian indian \n", + "5 indian indian " + ], + "text/markdown": [ + "\n", + "A tibble: 5 × 2\n", + "\n", + "| cuisine <fct> | .pred_class <fct> |\n", + "|---|---|\n", + "| indian | thai |\n", + "| indian | indian |\n", + "| indian | indian |\n", + "| indian | indian |\n", + "| indian | indian |\n", + "\n" + ], + "text/latex": [ + "A tibble: 5 × 2\n", + "\\begin{tabular}{ll}\n", + " cuisine & .pred\\_class\\\\\n", + " & \\\\\n", + "\\hline\n", + "\t indian & thai \\\\\n", + "\t indian & indian\\\\\n", + "\t indian & indian\\\\\n", + "\t indian & indian\\\\\n", + "\t indian & indian\\\\\n", + "\\end{tabular}\n" + ], + "text/html": [ + "\n", + "\n", + "\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\n", + "\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\n", + "
A tibble: 5 × 2
cuisine.pred_class
<fct><fct>
indianthai
indianindian
indianindian
indianindian
indianindian
\n" + ] + }, + "metadata": {} + } + ], + "metadata": { + "colab": { + "base_uri": "https://localhost:8080/", + "height": 248 + }, + "id": "CqtckvtsKqax", + "outputId": "e57fe557-6a68-4217-fe82-173328c5436d" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Good job! For Tidymodels, to check how model dey perform, we fit use [yardstick](https://yardstick.tidymodels.org/) - na package wey dem dey use measure how model dey work well wit performance metrics. As we do for our logistic regression lesson, make we start by calculate confusion matrix.\n" + ], + "metadata": { + "id": "8w5N6XsBKss7" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "source": [ + "# Confusion matrix for categorical data\n", + "conf_mat(data = results, truth = cuisine, estimate = .pred_class)\n" + ], + "outputs": [ + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": [ + " Truth\n", + "Prediction chinese indian japanese korean thai\n", + " chinese 83 1 8 15 10\n", + " indian 4 163 1 2 6\n", + " japanese 21 5 73 25 1\n", + " korean 15 0 11 191 0\n", + " thai 10 11 3 7 70" + ] + }, + "metadata": {} + } + ], + "metadata": { + "colab": { + "base_uri": "https://localhost:8080/", + "height": 133 + }, + "id": "YvODvsLkK0iG", + "outputId": "bb69da84-1266-47ad-b174-d43b88ca2988" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Wen you dey deal wit plenty classes, e dey make sense to see am as heat map, like dis:\n" + ], + "metadata": { + 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\n" + ] + }, + "metadata": {} + } + ], + "metadata": { + "colab": { + "base_uri": "https://localhost:8080/", + "height": 494 + }, + "id": "OYqetUyzL5Wz", + "outputId": "6a84d65e-113d-4281-dfc1-16e8b70f37e6" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "If we look metrics like accuracy, sensitivity, ppv, we no dey too bad for start 🥳!\n", + "\n", + "## 4. Dig Deep\n", + "\n", + "Make we ask one small question: Wetin be the criteria wey dem dey use to choose one type of food as the predicted result?\n", + "\n", + "Well, Statistical machine learning algorithms, like logistic regression, dey work based on `probability`; so wetin classifier dey predict na probability distribution for different possible results. The class wey get the highest probability na im dem go choose as the most likely result for the observations wey dem give.\n", + "\n", + "Make we see how e dey work by doing both hard class predictions and probabilities.\n" + ], + "metadata": { + "id": "43t7vz8vMJtW" + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "source": [ + "# Make hard class prediction and probabilities\n", + "results_prob <- cuisines_test %>%\n", + " select(cuisine) %>% \n", + " bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test)) %>% \n", + " bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test, type = \"prob\"))\n", + "\n", + "# Print out results\n", + "results_prob %>% \n", + " slice_head(n = 5)" + ], + "outputs": [ + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": [ + " cuisine .pred_class .pred_chinese .pred_indian .pred_japanese .pred_korean\n", + "1 indian thai 1.551259e-03 0.4587877 5.988039e-04 2.428503e-04\n", + "2 indian indian 2.637133e-05 0.9999488 6.648651e-07 2.259993e-05\n", + "3 indian indian 1.049433e-03 0.9909982 1.060937e-03 1.644947e-05\n", + "4 indian indian 6.237482e-02 0.4763035 9.136702e-02 3.660913e-01\n", + "5 indian indian 1.431745e-02 0.9418551 2.945239e-02 8.721782e-03\n", + " .pred_thai \n", + "1 5.388194e-01\n", + "2 1.577948e-06\n", + "3 6.874989e-03\n", + "4 3.863391e-03\n", + "5 5.653283e-03" + ], + "text/markdown": [ + "\n", + "A tibble: 5 × 7\n", + "\n", + "| cuisine <fct> | .pred_class <fct> | .pred_chinese <dbl> | .pred_indian <dbl> | .pred_japanese <dbl> | .pred_korean <dbl> | .pred_thai <dbl> |\n", + "|---|---|---|---|---|---|---|\n", + "| indian | thai | 1.551259e-03 | 0.4587877 | 5.988039e-04 | 2.428503e-04 | 5.388194e-01 |\n", + "| indian | indian | 2.637133e-05 | 0.9999488 | 6.648651e-07 | 2.259993e-05 | 1.577948e-06 |\n", + "| indian | indian | 1.049433e-03 | 0.9909982 | 1.060937e-03 | 1.644947e-05 | 6.874989e-03 |\n", + "| indian | indian | 6.237482e-02 | 0.4763035 | 9.136702e-02 | 3.660913e-01 | 3.863391e-03 |\n", + "| indian | indian | 1.431745e-02 | 0.9418551 | 2.945239e-02 | 8.721782e-03 | 5.653283e-03 |\n", + "\n" + ], + "text/latex": [ + "A tibble: 5 × 7\n", + "\\begin{tabular}{lllllll}\n", + " cuisine & .pred\\_class & .pred\\_chinese & .pred\\_indian & .pred\\_japanese & .pred\\_korean & .pred\\_thai\\\\\n", + " & & & & & & \\\\\n", + "\\hline\n", + "\t indian & thai & 1.551259e-03 & 0.4587877 & 5.988039e-04 & 2.428503e-04 & 5.388194e-01\\\\\n", + "\t indian & indian & 2.637133e-05 & 0.9999488 & 6.648651e-07 & 2.259993e-05 & 1.577948e-06\\\\\n", + "\t indian & indian & 1.049433e-03 & 0.9909982 & 1.060937e-03 & 1.644947e-05 & 6.874989e-03\\\\\n", + "\t indian & indian & 6.237482e-02 & 0.4763035 & 9.136702e-02 & 3.660913e-01 & 3.863391e-03\\\\\n", + "\t indian & indian & 1.431745e-02 & 0.9418551 & 2.945239e-02 & 8.721782e-03 & 5.653283e-03\\\\\n", + "\\end{tabular}\n" + ], + "text/html": [ + "\n", + "\n", + "\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\n", + "\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\t\n", + "\n", + "
A tibble: 5 × 7
cuisine.pred_class.pred_chinese.pred_indian.pred_japanese.pred_korean.pred_thai
<fct><fct><dbl><dbl><dbl><dbl><dbl>
indianthai 1.551259e-030.45878775.988039e-042.428503e-045.388194e-01
indianindian2.637133e-050.99994886.648651e-072.259993e-051.577948e-06
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indianindian1.431745e-020.94185512.945239e-028.721782e-035.653283e-03
\n" + ] + }, + "metadata": {} + } + ], + "metadata": { + "colab": { + "base_uri": "https://localhost:8080/", + "height": 248 + }, + "id": "xdKNs-ZPMTJL", + "outputId": "68f6ac5a-725a-4eff-9ea6-481fef00e008" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Much beta!\n", + "\n", + "✅ Fit explain why di model sure sey di first observation na Thai?\n", + "\n", + "## **🚀Challenge**\n", + "\n", + "For dis lesson, you use di clean data wey you get to build machine learning model wey fit predict national cuisine based on di ingredients wey dey. Take small time read di [plenty options](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models) wey Tidymodels get to classify data and [other ways](https://parsnip.tidymodels.org/articles/articles/Examples.html#multinom_reg-models) wey you fit use fit multinomial regression.\n", + "\n", + "#### THANK YOU TO:\n", + "\n", + "[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) for di amazing illustrations wey she create wey dey make R more friendly and interesting. You fit find more illustrations for her [gallery](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n", + "\n", + "[Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) and [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) for di original Python version of dis module wey dem create ♥️\n", + "\n", + "
\n", + "I for add some jokes but I no sabi food puns 😅.\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "Enjoy di learning,\n", + "\n", + "[Eric](https://twitter.com/ericntay), Gold Microsoft Learn Student Ambassador.\n" + ], + "metadata": { + "id": "2tWVHMeLMYdM" + } + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for di native language na di main source wey you go trust. For important information, e better make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..770de2824 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,281 @@ +{ + "cells": [ + { + "source": [ + "# Build Classification Models\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + " Unnamed: 0 cuisine almond angelica anise anise_seed apple \\\n", + "0 0 indian 0 0 0 0 0 \n", + "1 1 indian 1 0 0 0 0 \n", + "2 2 indian 0 0 0 0 0 \n", + "3 3 indian 0 0 0 0 0 \n", + "4 4 indian 0 0 0 0 0 \n", + "\n", + " apple_brandy apricot armagnac ... whiskey white_bread white_wine \\\n", + "0 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "\n", + " whole_grain_wheat_flour wine wood yam yeast yogurt zucchini \n", + "0 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 0 0 1 0 \n", + "\n", + "[5 rows x 382 columns]" + ], + "text/html": "
\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n
Unnamed: 0cuisinealmondangelicaaniseanise_seedappleapple_brandyapricotarmagnac...whiskeywhite_breadwhite_winewhole_grain_wheat_flourwinewoodyamyeastyogurtzucchini
00indian00000000...0000000000
11indian10000000...0000000000
22indian00000000...0000000000
33indian00000000...0000000000
44indian00000000...0000000010
\n

5 rows × 382 columns

\n
" + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 1 + } + ], + "source": [ + "import pandas as pd\n", + "cuisines_df = pd.read_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")\n", + "cuisines_df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n", + "from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score\n", + "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve\n", + "from sklearn.svm import SVC\n", + "import numpy as np" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + "0 indian\n", + "1 indian\n", + "2 indian\n", + "3 indian\n", + "4 indian\n", + "Name: cuisine, dtype: object" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 3 + } + ], + "source": [ + "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n", + "cuisines_label_df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + " almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot \\\n", + "0 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "1 1 0 0 0 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "\n", + " armagnac artemisia artichoke ... whiskey white_bread white_wine \\\n", + "0 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "\n", + " whole_grain_wheat_flour wine wood yam yeast yogurt zucchini \n", + "0 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 0 0 1 0 \n", + "\n", + "[5 rows x 380 columns]" + ], + "text/html": "
\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n
almondangelicaaniseanise_seedappleapple_brandyapricotarmagnacartemisiaartichoke...whiskeywhite_breadwhite_winewhole_grain_wheat_flourwinewoodyamyeastyogurtzucchini
00000000000...0000000000
11000000000...0000000000
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\n

5 rows × 380 columns

\n
" + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 4 + } + ], + "source": [ + "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n", + "cuisines_feature_df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Accuracy is 0.8181818181818182\n" + ] + } + ], + "source": [ + "lr = LogisticRegression(multi_class='ovr',solver='liblinear')\n", + "model = lr.fit(X_train, np.ravel(y_train))\n", + "\n", + "accuracy = model.score(X_test, y_test)\n", + "print (\"Accuracy is {}\".format(accuracy))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "ingredients: Index(['artemisia', 'black_pepper', 'mushroom', 'shiitake', 'soy_sauce',\n 'vegetable_oil'],\n dtype='object')\ncuisine: korean\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# test an item\n", + "print(f'ingredients: {X_test.iloc[50][X_test.iloc[50]!=0].keys()}')\n", + "print(f'cuisine: {y_test.iloc[50]}')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + " 0\n", + "korean 0.392231\n", + "chinese 0.372872\n", + "japanese 0.218825\n", + "thai 0.013427\n", + "indian 0.002645" + ], + "text/html": "
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Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say automatik transleshion fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transleshion.\n\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + }, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + } + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "9408506dd864f2b6e334c62f80c0cfcc", + "translation_date": "2025-11-18T19:21:21+00:00", + "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md new file mode 100644 index 000000000..4bbacaa03 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md @@ -0,0 +1,251 @@ + +# Cuisine classifiers 2 + +For dis second lesson for classification, you go learn more ways wey you fit take classify numeric data. You go also sabi wetin fit happen if you choose one classifier instead of another one. + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +### Prerequisite + +We dey assume say you don finish the previous lessons and you get clean dataset for your `data` folder wey dem call _cleaned_cuisines.csv_ for the root of dis 4-lesson folder. + +### Preparation + +We don load your _notebook.ipynb_ file with the clean dataset and we don divide am into X and y dataframes, ready for the model building process. + +## A classification map + +Before, you don learn about the different options wey you fit use to classify data using Microsoft's cheat sheet. Scikit-learn get similar cheat sheet wey dey more detailed and fit help you narrow down your estimators (another name for classifiers): + +![ML Map from Scikit-learn](../../../../translated_images/map.e963a6a51349425ab107b38f6c7307eb4c0d0c7ccdd2e81a5e1919292bab9ac7.pcm.png) +> Tip: [visit dis map online](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/) and click along the path to read documentation. + +### The plan + +Dis map dey very helpful once you sabi your data well, as you fit 'walk' along the paths to make decision: + +- We get >50 samples +- We wan predict category +- We get labeled data +- We get less than 100K samples +- ✨ We fit choose Linear SVC +- If e no work, since we get numeric data + - We fit try ✨ KNeighbors Classifier + - If e no work, try ✨ SVC and ✨ Ensemble Classifiers + +Dis path dey very helpful to follow. + +## Exercise - split the data + +Follow dis path, we suppose start by importing some libraries wey we go use. + +1. Import the libraries wey we need: + + ```python + from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier + from sklearn.linear_model import LogisticRegression + from sklearn.svm import SVC + from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier + from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score + from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve + import numpy as np + ``` + +1. Split your training and test data: + + ```python + X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3) + ``` + +## Linear SVC classifier + +Support-Vector clustering (SVC) na one method from the Support-Vector machines family of ML techniques (learn more about dem below). For dis method, you fit choose 'kernel' to decide how to cluster the labels. The 'C' parameter dey refer to 'regularization' wey dey control how parameters go influence the model. The kernel fit be one of [several](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC); here we set am to 'linear' to make sure say we dey use linear SVC. Probability dey default to 'false'; here we set am to 'true' to gather probability estimates. We set the random state to '0' to shuffle the data to get probabilities. + +### Exercise - apply a linear SVC + +Start by creating array of classifiers. You go dey add to dis array as we dey test. + +1. Start with Linear SVC: + + ```python + C = 10 + # Create different classifiers. + classifiers = { + 'Linear SVC': SVC(kernel='linear', C=C, probability=True,random_state=0) + } + ``` + +2. Train your model using Linear SVC and print report: + + ```python + n_classifiers = len(classifiers) + + for index, (name, classifier) in enumerate(classifiers.items()): + classifier.fit(X_train, np.ravel(y_train)) + + y_pred = classifier.predict(X_test) + accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) + print("Accuracy (train) for %s: %0.1f%% " % (name, accuracy * 100)) + print(classification_report(y_test,y_pred)) + ``` + + The result dey okay: + + ```output + Accuracy (train) for Linear SVC: 78.6% + precision recall f1-score support + + chinese 0.71 0.67 0.69 242 + indian 0.88 0.86 0.87 234 + japanese 0.79 0.74 0.76 254 + korean 0.85 0.81 0.83 242 + thai 0.71 0.86 0.78 227 + + accuracy 0.79 1199 + macro avg 0.79 0.79 0.79 1199 + weighted avg 0.79 0.79 0.79 1199 + ``` + +## K-Neighbors classifier + +K-Neighbors na part of the "neighbors" family of ML methods, wey fit work for supervised and unsupervised learning. For dis method, dem dey create predefined number of points and gather data around dem points so dat generalized labels fit dey predicted for the data. + +### Exercise - apply the K-Neighbors classifier + +The previous classifier dey okay, e work well with the data, but maybe we fit get better accuracy. Try K-Neighbors classifier. + +1. Add one line to your classifier array (add comma after the Linear SVC item): + + ```python + 'KNN classifier': KNeighborsClassifier(C), + ``` + + The result no too good: + + ```output + Accuracy (train) for KNN classifier: 73.8% + precision recall f1-score support + + chinese 0.64 0.67 0.66 242 + indian 0.86 0.78 0.82 234 + japanese 0.66 0.83 0.74 254 + korean 0.94 0.58 0.72 242 + thai 0.71 0.82 0.76 227 + + accuracy 0.74 1199 + macro avg 0.76 0.74 0.74 1199 + weighted avg 0.76 0.74 0.74 1199 + ``` + + ✅ Learn about [K-Neighbors](https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html#neighbors) + +## Support Vector Classifier + +Support-Vector classifiers na part of the [Support-Vector Machine](https://wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine) family of ML methods wey dem dey use for classification and regression tasks. SVMs "map training examples to points for space" to maximize the distance between two categories. Data wey go come later go dey mapped into dis space so dem fit predict their category. + +### Exercise - apply a Support Vector Classifier + +Make we try get better accuracy with Support Vector Classifier. + +1. Add comma after the K-Neighbors item, then add dis line: + + ```python + 'SVC': SVC(), + ``` + + The result dey very good! + + ```output + Accuracy (train) for SVC: 83.2% + precision recall f1-score support + + chinese 0.79 0.74 0.76 242 + indian 0.88 0.90 0.89 234 + japanese 0.87 0.81 0.84 254 + korean 0.91 0.82 0.86 242 + thai 0.74 0.90 0.81 227 + + accuracy 0.83 1199 + macro avg 0.84 0.83 0.83 1199 + weighted avg 0.84 0.83 0.83 1199 + ``` + + ✅ Learn about [Support-Vectors](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#svm) + +## Ensemble Classifiers + +Make we follow the path reach the end, even though the previous test dey very good. Make we try some 'Ensemble Classifiers, like Random Forest and AdaBoost: + +```python + 'RFST': RandomForestClassifier(n_estimators=100), + 'ADA': AdaBoostClassifier(n_estimators=100) +``` + +The result dey very good, especially for Random Forest: + +```output +Accuracy (train) for RFST: 84.5% + precision recall f1-score support + + chinese 0.80 0.77 0.78 242 + indian 0.89 0.92 0.90 234 + japanese 0.86 0.84 0.85 254 + korean 0.88 0.83 0.85 242 + thai 0.80 0.87 0.83 227 + + accuracy 0.84 1199 + macro avg 0.85 0.85 0.84 1199 +weighted avg 0.85 0.84 0.84 1199 + +Accuracy (train) for ADA: 72.4% + precision recall f1-score support + + chinese 0.64 0.49 0.56 242 + indian 0.91 0.83 0.87 234 + japanese 0.68 0.69 0.69 254 + korean 0.73 0.79 0.76 242 + thai 0.67 0.83 0.74 227 + + accuracy 0.72 1199 + macro avg 0.73 0.73 0.72 1199 +weighted avg 0.73 0.72 0.72 1199 +``` + +✅ Learn about [Ensemble Classifiers](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html) + +Dis method of Machine Learning "combine the predictions of several base estimators" to improve the model quality. For our example, we use Random Trees and AdaBoost. + +- [Random Forest](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forest), na averaging method, e dey build 'forest' of 'decision trees' wey get randomness to avoid overfitting. The n_estimators parameter dey set to the number of trees. + +- [AdaBoost](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.html) dey fit classifier to dataset and then fit copies of dat classifier to the same dataset. E dey focus on the weights of items wey dem classify wrong and adjust the fit for the next classifier to correct am. + +--- + +## 🚀Challenge + +Each of dis techniques get plenty parameters wey you fit tweak. Research each one default parameters and think about wetin tweaking dis parameters go mean for the model quality. + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +Plenty grammar dey for dis lessons, so take small time review [dis list](https://docs.microsoft.com/dotnet/machine-learning/resources/glossary?WT.mc_id=academic-77952-leestott) of useful terminology! + +## Assignment + +[Parameter play](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even though we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine transleshion fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di main source wey you go fit trust. For important informashon, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong meaning wey fit happen because you use dis transleshion. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..9ff383e4d --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Parameter Play + +## Instructions + +Plenty parameters dey wey dem don set by default when you dey work with dis classifiers. Intellisense for VS Code fit help you check dem well. Choose one ML Classification Technique wey dey for dis lesson and retrain di models by changing different parameter values. Create one notebook wey go explain why some changes dey improve di model quality while others dey make am worse. Make sure say your answer dey detailed. + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- | ----------------------------- | +| | Notebook dey show classifier wey dem don fully build and di parameters wey dem don change, plus explanation for textboxes | Notebook dey show small or explanation no clear | Notebook get wahala or e no correct | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu wey you dey see don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg no forget say machine translation fit get mistake or no too accurate. Di original docu for di language wey dem first write am na di main correct one. If na important matter, e go better make you use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..a50e3168a --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,165 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Build Classification Model\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + " Unnamed: 0 cuisine almond angelica anise anise_seed apple \\\n", + "0 0 indian 0 0 0 0 0 \n", + "1 1 indian 1 0 0 0 0 \n", + "2 2 indian 0 0 0 0 0 \n", + "3 3 indian 0 0 0 0 0 \n", + "4 4 indian 0 0 0 0 0 \n", + "\n", + " apple_brandy apricot armagnac ... whiskey white_bread white_wine \\\n", + "0 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "\n", + " whole_grain_wheat_flour wine wood yam yeast yogurt zucchini \n", + "0 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 0 0 1 0 \n", + "\n", + "[5 rows x 382 columns]" + ], + "text/html": "
\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n
Unnamed: 0cuisinealmondangelicaaniseanise_seedappleapple_brandyapricotarmagnac...whiskeywhite_breadwhite_winewhole_grain_wheat_flourwinewoodyamyeastyogurtzucchini
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5 rows × 382 columns

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" + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 9 + } + ], + "source": [ + "import pandas as pd\n", + "cuisines_df = pd.read_csv(\"../data/cleaned_cuisines.csv\")\n", + "cuisines_df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + "0 indian\n", + "1 indian\n", + "2 indian\n", + "3 indian\n", + "4 indian\n", + "Name: cuisine, dtype: object" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 10 + } + ], + "source": [ + "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n", + "cuisines_label_df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + " almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot \\\n", + "0 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "1 1 0 0 0 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "\n", + " armagnac artemisia artichoke ... whiskey white_bread white_wine \\\n", + "0 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "\n", + " whole_grain_wheat_flour wine wood yam yeast yogurt zucchini \n", + "0 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 0 0 1 0 \n", + "\n", + "[5 rows x 380 columns]" + ], + "text/html": "
\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n
almondangelicaaniseanise_seedappleapple_brandyapricotarmagnacartemisiaartichoke...whiskeywhite_breadwhite_winewhole_grain_wheat_flourwinewoodyamyeastyogurtzucchini
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5 rows × 380 columns

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" + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 11 + } + ], + "source": [ + "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n", + "cuisines_feature_df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI transleto service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even though we dey try make am accurate, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di main source wey you go fit trust. For important information, e better make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + }, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + } + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "15a83277036572e0773229b5f21c1e12", + "translation_date": "2025-11-18T19:24:24+00:00", + "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md new file mode 100644 index 000000000..47ce40680 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transle-shun service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transle-shun. Even as we dey try make am correct, abeg make you sabi say transle-shun wey machine do fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make professional human transle-shun dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transle-shun. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb new file mode 100644 index 000000000..c23e0c633 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb @@ -0,0 +1,654 @@ +{ + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 0, + "metadata": { + "colab": { + "name": "lesson_12-R.ipynb", + "provenance": [], + "collapsed_sections": [] + }, + "kernelspec": { + "name": "ir", + "display_name": "R" + }, + "language_info": { + "name": "R" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "fab50046ca413a38939d579f8432274f", + "translation_date": "2025-11-18T19:25:36+00:00", + "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "jsFutf_ygqSx" + }, + "source": [ + "# Build classification model: Sweet Asian and Indian Food\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "HD54bEefgtNO" + }, + "source": [ + "## Cuisine classifiers 2\n", + "\n", + "For dis second lesson wey dey about classification, we go look `more ways` wey we fit take classify categorical data. We go still learn wetin fit happen if we choose one classifier instead of another one.\n", + "\n", + "### [**Pre-lecture quiz**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/23/)\n", + "\n", + "### **Prerequisite**\n", + "\n", + "We dey assume say you don finish di previous lessons because we go dey use some concepts wey we don learn before.\n", + "\n", + "For dis lesson, we go need di following packages:\n", + "\n", + "- `tidyverse`: Di [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) na [collection of R packages](https://www.tidyverse.org/packages) wey dem design to make data science fast, easy and fun!\n", + "\n", + "- `tidymodels`: Di [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) framework na [collection of packages](https://www.tidymodels.org/packages/) for modeling and machine learning.\n", + "\n", + "- `themis`: Di [themis package](https://themis.tidymodels.org/) dey provide Extra Recipes Steps to handle unbalanced data.\n", + "\n", + "You fit install dem like dis:\n", + "\n", + "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"kernlab\", \"themis\", \"ranger\", \"xgboost\", \"kknn\"))`\n", + "\n", + "Or, di script wey dey below go check whether you get di packages wey you need to complete dis module, and e go install dem for you if dem no dey.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "vZ57IuUxgyQt" + }, + "source": [ + "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\n", + "\n", + "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, themis, kernlab, ranger, xgboost, kknn)" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "z22M-pj4g07x" + }, + "source": [ + "Make we start dey waka sharp sharp!\n", + "\n", + "## **1. Map wey dey show classification**\n", + "\n", + "For our [last lesson](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/4-Classification/2-Classifiers-1), we bin try answer dis question: how we go fit choose between plenty models? E dey depend well well on di kind data wey we get and di type problem wey we wan solve (like classification or regression?)\n", + "\n", + "Before, we don learn about di different options wey dey available to classify data using Microsoft's cheat sheet. Python Machine Learning framework, Scikit-learn, get one cheat sheet wey dey more detailed wey fit help you narrow down your estimators (another name for classifiers):\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "u1i3xRIVg7vG" + }, + "source": [ + "> Tip: [go check dis map online](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/) and click for di road to read di documentation.\n", + ">\n", + "> Di [Tidymodels reference site](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models) sef get beta documentation about di different kain model.\n", + "\n", + "### **Di plan** 🗺️\n", + "\n", + "Dis map go help well well once you sabi your data well, as you fit 'waka' follow di road to make decision:\n", + "\n", + "- We get \\>50 samples\n", + "\n", + "- We wan predict one category\n", + "\n", + "- We get labeled data\n", + "\n", + "- We get less than 100K samples\n", + "\n", + "- ✨ We fit choose Linear SVC\n", + "\n", + "- If e no work, since we get numeric data\n", + "\n", + " - We fit try ✨ KNeighbors Classifier\n", + "\n", + " - If e no work, try ✨ SVC and ✨ Ensemble Classifiers\n", + "\n", + "Dis na very helpful road to follow. Now, make we jump enter am using di [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) modelling framework: one consistent and flexible collection of R packages wey dem develop to encourage beta statistical practice 😊.\n", + "\n", + "## 2. Share di data and handle imbalanced data set.\n", + "\n", + "From di lesson wey we do before, we learn say some common ingredients dey across di cuisines. Plus, di number of cuisines no dey balance well.\n", + "\n", + "We go handle dis one by:\n", + "\n", + "- Comot di most common ingredients wey dey cause wahala between di different cuisines, using `dplyr::select()`.\n", + "\n", + "- Use one `recipe` wey go preprocess di data to make am ready for modelling by applying one `over-sampling` algorithm.\n", + "\n", + "We don already look dis one for di lesson wey we do before so e go easy well well 🥳!\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "6tj_rN00hClA" + }, + "source": [ + "# Load the core Tidyverse and Tidymodels packages\n", + "library(tidyverse)\n", + "library(tidymodels)\n", + "\n", + "# Load the original cuisines data\n", + "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\n", + "\n", + "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\n", + "df_select <- df %>% \n", + " select(-c(1, rice, garlic, ginger)) %>%\n", + " # Encode cuisine column as categorical\n", + " mutate(cuisine = factor(cuisine))\n", + "\n", + "\n", + "# Create data split specification\n", + "set.seed(2056)\n", + "cuisines_split <- initial_split(data = df_select,\n", + " strata = cuisine,\n", + " prop = 0.7)\n", + "\n", + "# Extract the data in each split\n", + "cuisines_train <- training(cuisines_split)\n", + "cuisines_test <- testing(cuisines_split)\n", + "\n", + "# Display distribution of cuisines in the training set\n", + "cuisines_train %>% \n", + " count(cuisine) %>% \n", + " arrange(desc(n))" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "zFin5yw3hHb1" + }, + "source": [ + "### How to handle imbalanced data\n", + "\n", + "Imbalanced data fit spoil model performance. Many models dey work well when di number of observations dey equal, so dem dey struggle when data no balance.\n", + "\n", + "Two main ways dey to handle imbalanced data sets:\n", + "\n", + "- Add more observations to di minority class: `Over-sampling` e.g use SMOTE algorithm wey dey create new examples for di minority class by using nearest neighbors of di cases.\n", + "\n", + "- Remove some observations from di majority class: `Under-sampling`\n", + "\n", + "For di previous lesson, we show how to handle imbalanced data sets using `recipe`. Recipe na like blueprint wey dey describe di steps wey you go follow for data set to prepare am for data analysis. For our case, we wan make di number of cuisines for our `training set` dey equal. Make we start.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "cRzTnHolhLWd" + }, + "source": [ + "# Load themis package for dealing with imbalanced data\n", + "library(themis)\n", + "\n", + "# Create a recipe for preprocessing training data\n", + "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = cuisines_train) %>%\n", + " step_smote(cuisine) \n", + "\n", + "# Print recipe\n", + "cuisines_recipe" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "KxOQ2ORhhO81" + }, + "source": [ + "Now we don ready to train models 👩‍💻👨‍💻!\n", + "\n", + "## 3. Beyond multinomial regression models\n", + "\n", + "For di last lesson, we bin look multinomial regression models. Make we check some models wey dey more flexible for classification.\n", + "\n", + "### Support Vector Machines.\n", + "\n", + "For classification matter, `Support Vector Machines` na one machine learning method wey dey try find one *hyperplane* wey go \"best\" separate di classes. Make we see one simple example:\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=22877598
\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "C4Wsd0vZhXYu" + }, + "source": [ + "H1~ no dey separate di classes. H2~ dey separate dem, but e get small space. H3~ dey separate dem wit di biggest space.\n", + "\n", + "#### Linear Support Vector Classifier\n", + "\n", + "Support-Vector clustering (SVC) na one pikin for di Support-Vector machines family for ML techniques. For SVC, di hyperplane wey dem go choose go fit separate `most` of di training observations well, but e fit `misclassify` some observations. If dem allow some points dey for di wrong side, di SVM go strong pass for outliers and e go fit generalize well well for new data. Di parameter wey dey control dis violation na wetin dem dey call `cost` and e get default value of 1 (check `help(\"svm_poly\")`).\n", + "\n", + "Make we create linear SVC by setting `degree = 1` for polynomial SVM model.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "vJpp6nuChlBz" + }, + "source": [ + "# Make a linear SVC specification\n", + "svc_linear_spec <- svm_poly(degree = 1) %>% \n", + " set_engine(\"kernlab\") %>% \n", + " set_mode(\"classification\")\n", + "\n", + "# Bundle specification and recipe into a worklow\n", + "svc_linear_wf <- workflow() %>% \n", + " add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n", + " add_model(svc_linear_spec)\n", + "\n", + "# Print out workflow\n", + "svc_linear_wf" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "rDs8cWNkhoqu" + }, + "source": [ + "Now wey we don capture di preprocessing steps and model specification inside one *workflow*, we fit go ahead train di linear SVC and check di results as we dey do am. For performance metrics, make we create one metric set wey go check: `accuracy`, `sensitivity`, `Positive Predicted Value` and `F Measure`\n", + "\n", + "> `augment()` go add column(s) for predictions to di data wey dem give.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "81wiqcwuhrnq" + }, + "source": [ + "# Train a linear SVC model\n", + "svc_linear_fit <- svc_linear_wf %>% \n", + " fit(data = cuisines_train)\n", + "\n", + "# Create a metric set\n", + "eval_metrics <- metric_set(ppv, sens, accuracy, f_meas)\n", + "\n", + "\n", + "# Make predictions and Evaluate model performance\n", + "svc_linear_fit %>% \n", + " augment(new_data = cuisines_test) %>% \n", + " eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "0UFQvHf-huo3" + }, + "source": [ + "#### Support Vector Machine\n", + "\n", + "Support vector machine (SVM) na extension of support vector classifier wey fit handle non-linear boundary between di classes. Di main idea be say SVMs dey use *kernel trick* to expand di feature space so e go fit work well with nonlinear relationships between di classes. One popular and very flexible kernel function wey SVMs dey use na *Radial basis function.* Make we see how e go perform for our data.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "-KX4S8mzhzmp" + }, + "source": [ + "set.seed(2056)\n", + "\n", + "# Make an RBF SVM specification\n", + "svm_rbf_spec <- svm_rbf() %>% \n", + " set_engine(\"kernlab\") %>% \n", + " set_mode(\"classification\")\n", + "\n", + "# Bundle specification and recipe into a worklow\n", + "svm_rbf_wf <- workflow() %>% \n", + " add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n", + " add_model(svm_rbf_spec)\n", + "\n", + "\n", + "# Train an RBF model\n", + "svm_rbf_fit <- svm_rbf_wf %>% \n", + " fit(data = cuisines_train)\n", + "\n", + "\n", + "# Make predictions and Evaluate model performance\n", + "svm_rbf_fit %>% \n", + " augment(new_data = cuisines_test) %>% \n", + " eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "QBFSa7WSh4HQ" + }, + "source": [ + "Much beta 🤩!\n", + "\n", + "> ✅ Abeg check:\n", + ">\n", + "> - [*Support Vector Machines*](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/svm.html), Hands-on Machine Learning with R\n", + ">\n", + "> - [*Support Vector Machines*](https://www.statlearning.com/), An Introduction to Statistical Learning with Applications in R\n", + ">\n", + "> for more tori.\n", + "\n", + "### Nearest Neighbor classifiers\n", + "\n", + "*K*-nearest neighbor (KNN) na one algorithm wey dey use similarity between observations to predict each one.\n", + "\n", + "Make we fit am to our data.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "k4BxxBcdh9Ka" + }, + "source": [ + "# Make a KNN specification\n", + "knn_spec <- nearest_neighbor() %>% \n", + " set_engine(\"kknn\") %>% \n", + " set_mode(\"classification\")\n", + "\n", + "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n", + "knn_wf <- workflow() %>% \n", + " add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n", + " add_model(knn_spec)\n", + "\n", + "# Train a boosted tree model\n", + "knn_wf_fit <- knn_wf %>% \n", + " fit(data = cuisines_train)\n", + "\n", + "\n", + "# Make predictions and Evaluate model performance\n", + "knn_wf_fit %>% \n", + " augment(new_data = cuisines_test) %>% \n", + " eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "HaegQseriAcj" + }, + "source": [ + "E be like say dis model no dey perform well. Maybe if you change di model argument dem (check `help(\"nearest_neighbor\")`), e go fit make di model perform better. Make sure say you try am.\n", + "\n", + "> ✅ Abeg check:\n", + ">\n", + "> - [Hands-on Machine Learning with R](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)\n", + ">\n", + "> - [An Introduction to Statistical Learning with Applications in R](https://www.statlearning.com/)\n", + ">\n", + "> to sabi more about *K*-Nearest Neighbors classifiers.\n", + "\n", + "### Ensemble classifiers\n", + "\n", + "Ensemble algorithm dem dey work by join plenty base estimator dem together to make one better model either by:\n", + "\n", + "`bagging`: wey go use *averaging function* for di collection of base model dem\n", + "\n", + "`boosting`: wey go build model dem one after di other to take improve di predictive performance.\n", + "\n", + "Make we start by try Random Forest model, wey dey build plenty decision tree dem, come use averaging function join dem together to make di overall model better.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "49DPoVs6iK1M" + }, + "source": [ + "# Make a random forest specification\n", + "rf_spec <- rand_forest() %>% \n", + " set_engine(\"ranger\") %>% \n", + " set_mode(\"classification\")\n", + "\n", + "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n", + "rf_wf <- workflow() %>% \n", + " add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n", + " add_model(rf_spec)\n", + "\n", + "# Train a random forest model\n", + "rf_wf_fit <- rf_wf %>% \n", + " fit(data = cuisines_train)\n", + "\n", + "\n", + "# Make predictions and Evaluate model performance\n", + "rf_wf_fit %>% \n", + " augment(new_data = cuisines_test) %>% \n", + " eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "RGVYwC_aiUWc" + }, + "source": [ + "Good job 👏!\n", + "\n", + "Make we try Boosted Tree model too.\n", + "\n", + "Boosted Tree na one kind ensemble method wey dey build series of decision trees one after the other. Each tree go use the result of the tree wey dey before am to try reduce the error small small. E dey focus on the weight of items wey dem classify wrong and e go adjust the fit for the next classifier to correct am.\n", + "\n", + "Different ways dey to fit this model (check `help(\"boost_tree\")`). For this example, we go fit Boosted trees with `xgboost` engine.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "Py1YWo-micWs" + }, + "source": [ + "# Make a boosted tree specification\n", + "boost_spec <- boost_tree(trees = 200) %>% \n", + " set_engine(\"xgboost\") %>% \n", + " set_mode(\"classification\")\n", + "\n", + "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n", + "boost_wf <- workflow() %>% \n", + " add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n", + " add_model(boost_spec)\n", + "\n", + "# Train a boosted tree model\n", + "boost_wf_fit <- boost_wf %>% \n", + " fit(data = cuisines_train)\n", + "\n", + "\n", + "# Make predictions and Evaluate model performance\n", + "boost_wf_fit %>% \n", + " augment(new_data = cuisines_test) %>% \n", + " eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "zNQnbuejigZM" + }, + "source": [ + "> ✅ Abeg check:\n", + ">\n", + "> - [Machine Learning for Social Scientists](https://cimentadaj.github.io/ml_socsci/tree-based-methods.html#random-forests)\n", + ">\n", + "> - [Hands-on Machine Learning with R](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)\n", + ">\n", + "> - [An Introduction to Statistical Learning with Applications in R](https://www.statlearning.com/)\n", + ">\n", + "> - - Dem dey talk about AdaBoost model wey fit work well as alternative to xgboost.\n", + ">\n", + "> to sabi more about Ensemble classifiers.\n", + "\n", + "## 4. Extra - compare plenty models\n", + "\n", + "We don fit plenty models for dis lab 🙌. E fit dey tire person or hard to dey create plenty workflows from different preprocessors and/or model specifications, come dey calculate performance metrics one by one.\n", + "\n", + "Make we see if we fit solve dis mata by creating one function wey go fit list of workflows for training set, then e go return performance metrics based on test set. We go use `map()` and `map_dfr()` from the [purrr](https://purrr.tidyverse.org/) package to apply functions to each element for list.\n", + "\n", + "> [`map()`](https://purrr.tidyverse.org/reference/map.html) functions dey help you replace plenty for loops with code wey short and easy to read. The best place to sabi about [`map()`](https://purrr.tidyverse.org/reference/map.html) functions na the [iteration chapter](http://r4ds.had.co.nz/iteration.html) for R for data science.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "Qzb7LyZnimd2" + }, + "source": [ + "set.seed(2056)\n", + "\n", + "# Create a metric set\n", + "eval_metrics <- metric_set(ppv, sens, accuracy, f_meas)\n", + "\n", + "# Define a function that returns performance metrics\n", + "compare_models <- function(workflow_list, train_set, test_set){\n", + " \n", + " suppressWarnings(\n", + " # Fit each model to the train_set\n", + " map(workflow_list, fit, data = train_set) %>% \n", + " # Make predictions on the test set\n", + " map_dfr(augment, new_data = test_set, .id = \"model\") %>%\n", + " # Select desired columns\n", + " select(model, cuisine, .pred_class) %>% \n", + " # Evaluate model performance\n", + " group_by(model) %>% \n", + " eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class) %>% \n", + " ungroup()\n", + " )\n", + " \n", + "} # End of function" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "Fwa712sNisDA" + }, + "source": [ + "Make we call our function and check di accuracy for di models.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "3i4VJOi2iu-a" + }, + "source": [ + "# Make a list of workflows\n", + "workflow_list <- list(\n", + " \"svc\" = svc_linear_wf,\n", + " \"svm\" = svm_rbf_wf,\n", + " \"knn\" = knn_wf,\n", + " \"random_forest\" = rf_wf,\n", + " \"xgboost\" = boost_wf)\n", + "\n", + "# Call the function\n", + "set.seed(2056)\n", + "perf_metrics <- compare_models(workflow_list = workflow_list, train_set = cuisines_train, test_set = cuisines_test)\n", + "\n", + "# Print out performance metrics\n", + "perf_metrics %>% \n", + " group_by(.metric) %>% \n", + " arrange(desc(.estimate)) %>% \n", + " slice_head(n=7)\n", + "\n", + "# Compare accuracy\n", + "perf_metrics %>% \n", + " filter(.metric == \"accuracy\") %>% \n", + " arrange(desc(.estimate))\n" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "KuWK_lEli4nW" + }, + "source": [ + "[**workflowset**](https://workflowsets.tidymodels.org/) package dey allow people create and fit plenty models easily, but e dey mostly work well with resampling techniques like `cross-validation`, wey we never talk about yet.\n", + "\n", + "## **🚀Challenge**\n", + "\n", + "Each of dis techniques get plenty parameters wey you fit adjust, like `cost` for SVMs, `neighbors` for KNN, `mtry` (Randomly Selected Predictors) for Random Forest.\n", + "\n", + "Check how each one default parameters be and think about wetin go happen if you adjust these parameters for the model quality.\n", + "\n", + "To sabi more about any model and e parameters, use: `help(\"model\")` e.g `help(\"rand_forest\")`\n", + "\n", + "> For real life, we dey usually *estimate* the *best values* for these by training plenty models on top `simulated data set` and check how well all these models dey perform. Dis process na wetin dem dey call **tuning**.\n", + "\n", + "### [**Post-lecture quiz**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/24/)\n", + "\n", + "### **Review & Self Study**\n", + "\n", + "Plenty big grammar dey for these lessons, so take small time review [dis list](https://docs.microsoft.com/dotnet/machine-learning/resources/glossary?WT.mc_id=academic-77952-leestott) of useful words!\n", + "\n", + "#### THANK YOU TO:\n", + "\n", + "[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) for the amazing drawings wey make R more friendly and fun. You fit see more of her drawings for her [gallery](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n", + "\n", + "[Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) and [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) for creating the first Python version of dis module ♥️\n", + "\n", + "Enjoy your learning,\n", + "\n", + "[Eric](https://twitter.com/ericntay), Gold Microsoft Learn Student Ambassador.\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Artwork by @allison_horst
\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI transleto service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am correct, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument wey dey for im native language na di main source wey you go trust. For important mata, e better make professional human transleto check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..cc0ad9a8a --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,304 @@ +{ + "cells": [ + { + "source": [ + "# Build More Classification Models\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + " Unnamed: 0 cuisine almond angelica anise anise_seed apple \\\n", + "0 0 indian 0 0 0 0 0 \n", + "1 1 indian 1 0 0 0 0 \n", + "2 2 indian 0 0 0 0 0 \n", + "3 3 indian 0 0 0 0 0 \n", + "4 4 indian 0 0 0 0 0 \n", + "\n", + " apple_brandy apricot armagnac ... whiskey white_bread white_wine \\\n", + "0 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "\n", + " whole_grain_wheat_flour wine wood yam yeast yogurt zucchini \n", + "0 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 0 0 1 0 \n", + "\n", + "[5 rows x 382 columns]" + ], + "text/html": "
\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n
Unnamed: 0cuisinealmondangelicaaniseanise_seedappleapple_brandyapricotarmagnac...whiskeywhite_breadwhite_winewhole_grain_wheat_flourwinewoodyamyeastyogurtzucchini
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\n

5 rows × 382 columns

\n
" + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 1 + } + ], + "source": [ + "import pandas as pd\n", + "cuisines_df = pd.read_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")\n", + "cuisines_df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + "0 indian\n", + "1 indian\n", + "2 indian\n", + "3 indian\n", + "4 indian\n", + "Name: cuisine, dtype: object" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 2 + } + ], + "source": [ + "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n", + "cuisines_label_df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + " almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot \\\n", + "0 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "1 1 0 0 0 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "\n", + " armagnac artemisia artichoke ... whiskey white_bread white_wine \\\n", + "0 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "\n", + " whole_grain_wheat_flour wine wood yam yeast yogurt zucchini \n", + "0 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 0 0 1 0 \n", + "\n", + "[5 rows x 380 columns]" + ], + "text/html": "
\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n
almondangelicaaniseanise_seedappleapple_brandyapricotarmagnacartemisiaartichoke...whiskeywhite_breadwhite_winewhole_grain_wheat_flourwinewoodyamyeastyogurtzucchini
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\n

5 rows × 380 columns

\n
" + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 3 + } + ], + "source": [ + "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n", + "cuisines_feature_df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Try different classifiers\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier\n", + "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n", + "from sklearn.svm import SVC\n", + "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier\n", + "from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score\n", + "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve\n", + "import numpy as np" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "\n", + "C = 10\n", + "# Create different classifiers.\n", + "classifiers = {\n", + " 'Linear SVC': SVC(kernel='linear', C=C, probability=True,random_state=0),\n", + " 'KNN classifier': KNeighborsClassifier(C),\n", + " 'SVC': SVC(),\n", + " 'RFST': RandomForestClassifier(n_estimators=100),\n", + " 'ADA': AdaBoostClassifier(n_estimators=100)\n", + " \n", + "}\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Accuracy (train) for Linear SVC: 76.4% \n", + " precision recall f1-score support\n", + "\n", + " chinese 0.64 0.66 0.65 242\n", + " indian 0.91 0.86 0.89 236\n", + " japanese 0.72 0.73 0.73 245\n", + " korean 0.83 0.75 0.79 234\n", + " thai 0.75 0.82 0.78 242\n", + "\n", + " accuracy 0.76 1199\n", + " macro avg 0.77 0.76 0.77 1199\n", + "weighted avg 0.77 0.76 0.77 1199\n", + "\n", + "Accuracy (train) for KNN classifier: 70.7% \n", + " precision recall f1-score support\n", + "\n", + " chinese 0.65 0.63 0.64 242\n", + " indian 0.84 0.81 0.82 236\n", + " japanese 0.60 0.81 0.69 245\n", + " korean 0.89 0.53 0.67 234\n", + " thai 0.69 0.75 0.72 242\n", + "\n", + " accuracy 0.71 1199\n", + " macro avg 0.73 0.71 0.71 1199\n", + "weighted avg 0.73 0.71 0.71 1199\n", + "\n", + "Accuracy (train) for SVC: 80.1% \n", + " precision recall f1-score support\n", + "\n", + " chinese 0.71 0.69 0.70 242\n", + " indian 0.92 0.92 0.92 236\n", + " japanese 0.77 0.78 0.77 245\n", + " korean 0.87 0.77 0.82 234\n", + " thai 0.75 0.86 0.80 242\n", + "\n", + " accuracy 0.80 1199\n", + " macro avg 0.80 0.80 0.80 1199\n", + "weighted avg 0.80 0.80 0.80 1199\n", + "\n", + "Accuracy (train) for RFST: 82.8% \n", + " precision recall f1-score support\n", + "\n", + " chinese 0.80 0.75 0.77 242\n", + " indian 0.90 0.91 0.90 236\n", + " japanese 0.82 0.78 0.80 245\n", + " korean 0.85 0.82 0.83 234\n", + " thai 0.78 0.89 0.83 242\n", + "\n", + " accuracy 0.83 1199\n", + " macro avg 0.83 0.83 0.83 1199\n", + "weighted avg 0.83 0.83 0.83 1199\n", + "\n", + "Accuracy (train) for ADA: 71.1% \n", + " precision recall f1-score support\n", + "\n", + " chinese 0.60 0.57 0.58 242\n", + " indian 0.87 0.84 0.86 236\n", + " japanese 0.71 0.60 0.65 245\n", + " korean 0.68 0.78 0.72 234\n", + " thai 0.70 0.78 0.74 242\n", + "\n", + " accuracy 0.71 1199\n", + " macro avg 0.71 0.71 0.71 1199\n", + "weighted avg 0.71 0.71 0.71 1199\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "n_classifiers = len(classifiers)\n", + "\n", + "for index, (name, classifier) in enumerate(classifiers.items()):\n", + " classifier.fit(X_train, np.ravel(y_train))\n", + "\n", + " y_pred = classifier.predict(X_test)\n", + " accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)\n", + " print(\"Accuracy (train) for %s: %0.1f%% \" % (name, accuracy * 100))\n", + " print(classification_report(y_test,y_pred))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di main source wey you go trust. For important information, e good make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + }, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + } + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "7ea2b714669c823a596d986ba2d5739f", + "translation_date": "2025-11-18T19:24:32+00:00", + "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/README.md b/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/README.md new file mode 100644 index 000000000..9dd7e4be8 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/README.md @@ -0,0 +1,331 @@ + +# Build Cuisine Recommender Web App + +For dis lesson, you go build one classification model wey go use some techniques wey you don learn for di previous lessons, plus di sweet cuisine dataset wey we don dey use for dis series. You go also build one small web app wey go use di saved model, wey go take advantage of Onnx web runtime. + +One of di most useful way wey machine learning dey work na to build recommendation systems, and you fit start dat journey today! + +[![Presenting dis web app](https://img.youtube.com/vi/17wdM9AHMfg/0.jpg)](https://youtu.be/17wdM9AHMfg "Applied ML") + +> 🎥 Click di image wey dey up for video: Jen Looper dey build web app wey dey use classified cuisine data + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +For dis lesson, you go learn: + +- How you go build model and save am as Onnx model +- How you go use Netron to check di model +- How you go use di model for web app to do inference + +## Build your model + +To build applied ML systems na one important way to use di technology for your business systems. You fit use models inside your web applications (and fit use dem offline if e dey necessary) by using Onnx. + +For one [previous lesson](../../3-Web-App/1-Web-App/README.md), you don build Regression model about UFO sightings, "pickled" am, and use am for Flask app. Even though dis architecture dey useful, e be full-stack Python app, and your requirements fit need JavaScript application. + +For dis lesson, you fit build one basic JavaScript-based system for inference. But first, you need train one model and convert am to use with Onnx. + +## Exercise - train classification model + +First, train one classification model wey go use di cleaned cuisines dataset wey we don use before. + +1. Start by importing di useful libraries: + + ```python + !pip install skl2onnx + import pandas as pd + ``` + + You need '[skl2onnx](https://onnx.ai/sklearn-onnx/)' to help convert your Scikit-learn model to Onnx format. + +1. Work with your data di same way wey you don do before, by reading CSV file using `read_csv()`: + + ```python + data = pd.read_csv('../data/cleaned_cuisines.csv') + data.head() + ``` + +1. Remove di first two columns wey no dey necessary and save di remaining data as 'X': + + ```python + X = data.iloc[:,2:] + X.head() + ``` + +1. Save di labels as 'y': + + ```python + y = data[['cuisine']] + y.head() + + ``` + +### Start di training routine + +We go use di 'SVC' library wey get better accuracy. + +1. Import di correct libraries from Scikit-learn: + + ```python + from sklearn.model_selection import train_test_split + from sklearn.svm import SVC + from sklearn.model_selection import cross_val_score + from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report + ``` + +1. Separate training and test sets: + + ```python + X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3) + ``` + +1. Build SVC Classification model like you don do for di previous lesson: + + ```python + model = SVC(kernel='linear', C=10, probability=True,random_state=0) + model.fit(X_train,y_train.values.ravel()) + ``` + +1. Now, test your model, call `predict()`: + + ```python + y_pred = model.predict(X_test) + ``` + +1. Print classification report to check di model quality: + + ```python + print(classification_report(y_test,y_pred)) + ``` + + As we don see before, di accuracy dey good: + + ```output + precision recall f1-score support + + chinese 0.72 0.69 0.70 257 + indian 0.91 0.87 0.89 243 + japanese 0.79 0.77 0.78 239 + korean 0.83 0.79 0.81 236 + thai 0.72 0.84 0.78 224 + + accuracy 0.79 1199 + macro avg 0.79 0.79 0.79 1199 + weighted avg 0.79 0.79 0.79 1199 + ``` + +### Convert your model to Onnx + +Make sure say you do di conversion with di correct Tensor number. Dis dataset get 380 ingredients listed, so you need write dat number for `FloatTensorType`: + +1. Convert am using tensor number of 380. + + ```python + from skl2onnx import convert_sklearn + from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType + + initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 380]))] + options = {id(model): {'nocl': True, 'zipmap': False}} + ``` + +1. Create di onx and store am as file **model.onnx**: + + ```python + onx = convert_sklearn(model, initial_types=initial_type, options=options) + with open("./model.onnx", "wb") as f: + f.write(onx.SerializeToString()) + ``` + + > Note, you fit pass [options](https://onnx.ai/sklearn-onnx/parameterized.html) for your conversion script. For dis case, we pass 'nocl' to be True and 'zipmap' to be False. Since dis na classification model, you get option to remove ZipMap wey dey produce list of dictionaries (e no dey necessary). `nocl` mean say class information dey included for di model. Reduce di model size by setting `nocl` to 'True'. + +If you run di whole notebook now, e go build Onnx model and save am for dis folder. + +## View your model + +Onnx models no dey too visible for Visual Studio code, but one free software wey researchers dey use to see di model dey available. Download [Netron](https://github.com/lutzroeder/Netron) and open your model.onnx file. You go see your simple model visualized, with di 380 inputs and classifier listed: + +![Netron visual](../../../../translated_images/netron.a05f39410211915e0f95e2c0e8b88f41e7d13d725faf660188f3802ba5c9e831.pcm.png) + +Netron na helpful tool to view your models. + +Now you don ready to use dis model for web app. Make we build app wey go help you when you dey look inside your fridge and dey try figure out which combination of leftover ingredients you fit use to cook one cuisine, as di model go determine. + +## Build recommender web application + +You fit use your model directly for web app. Dis architecture go also allow you run am locally and even offline if e dey necessary. Start by creating `index.html` file for di same folder wey you store your `model.onnx` file. + +1. For dis file _index.html_, add di following markup: + + ```html + + +
+ Cuisine Matcher +
+ + ... + + + ``` + +1. Now, inside di `body` tags, add small markup to show list of checkboxes wey reflect some ingredients: + + ```html +

Check your refrigerator. What can you create?

+
+
+ + +
+ +
+ + +
+ +
+ + +
+ +
+ + +
+ +
+ + +
+ +
+ + +
+ +
+ + +
+
+
+ +
+ ``` + + Notice say each checkbox get value. Dis value dey reflect di index wey di ingredient dey according to di dataset. Apple, for example, for dis alphabetic list, dey di fifth column, so e value na '4' since we dey start count from 0. You fit check di [ingredients spreadsheet](../../../../4-Classification/data/ingredient_indexes.csv) to find di index of any ingredient. + + As you dey continue your work for di index.html file, add script block wey go call di model after di final closing ``. + +1. First, import di [Onnx Runtime](https://www.onnxruntime.ai/): + + ```html + + ``` + + > Onnx Runtime dey used to enable running your Onnx models across plenty hardware platforms, including optimizations and API to use. + +1. Once Runtime dey in place, you fit call am: + + ```html + + ``` + +For dis code, plenty things dey happen: + +1. You create array of 380 possible values (1 or 0) wey go dey set and send to di model for inference, depending on whether ingredient checkbox dey checked. +2. You create array of checkboxes and way to determine whether dem dey checked for `init` function wey dey called when di application start. When checkbox dey checked, di `ingredients` array go change to reflect di chosen ingredient. +3. You create `testCheckboxes` function wey dey check whether any checkbox dey checked. +4. You use `startInference` function when di button dey pressed and, if any checkbox dey checked, you go start inference. +5. Di inference routine include: + 1. Setting up asynchronous load of di model + 2. Creating Tensor structure to send to di model + 3. Creating 'feeds' wey reflect di `float_input` input wey you create when you dey train your model (you fit use Netron to confirm dat name) + 4. Sending di 'feeds' to di model and wait for response + +## Test your application + +Open terminal session for Visual Studio Code for di folder wey your index.html file dey. Make sure say you don install [http-server](https://www.npmjs.com/package/http-server) globally, and type `http-server` for di prompt. Localhost go open and you fit view your web app. Check wetin di app recommend based on di ingredients wey you select: + +![ingredient web app](../../../../translated_images/web-app.4c76450cabe20036f8ec6d5e05ccc0c1c064f0d8f2fe3304d3bcc0198f7dc139.pcm.png) + +Congrats, you don create 'recommendation' web app wey get small fields. Take time to build dis system well! + +## 🚀Challenge + +Your web app dey very basic, so continue to build am well using ingredients and their indexes from di [ingredient_indexes](../../../../4-Classification/data/ingredient_indexes.csv) data. Which flavor combinations dey work to create one national dish? + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +Even though dis lesson just touch di surface of how to create recommendation system for food ingredients, dis area of ML applications get plenty examples. Read more about how dem dey build dis kind systems: + +- https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/recommendation-engine +- https://www.technologyreview.com/2014/08/25/171547/the-ultimate-challenge-for-recommendation-engines/ +- https://www.technologyreview.com/2015/03/23/168831/everything-is-a-recommendation/ + +## Assignment + +[Build new recommender](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go fit trust. For important information, e good make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/assignment.md b/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..d2fc31508 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Build Recommender + +## Instructions + +Based on wetin you don learn for dis lesson, you sabi how to build JavaScript web app wey dey use Onnx Runtime and converted Onnx model. Try build new recommender wey go use data from dis lessons or any other place (make sure you give credit). You fit create pet recommender wey go dey base on different personality attributes, or music genre recommender wey go dey base on person mood. Use your head well! + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | ---------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------- | --------------------------------- | +| | Web app and notebook dey show, both dey well documented and dey work | One of dem no dey or e get problem | Both no dey or dem get problem | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even as we dey try make sure say e correct, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go fit trust. For important information, e good make you use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb b/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..28dc47e7a --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,41 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": 3 + }, + "orig_nbformat": 4, + "coopTranslator": { + "original_hash": "2f3e0d9e9ac5c301558fb8bf733ac0cb", + "translation_date": "2025-11-18T19:25:42+00:00", + "source_file": "4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "source": [ + "# Build cuisine recommender\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make sure say e correct, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for di native language na di main source wey you go fit trust. For important information, e good make you use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..85c2eea61 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,292 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "orig_nbformat": 2, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" + }, + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + } + }, + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "49325d6dd12a3628fc64fa7ccb1a80ff", + "translation_date": "2025-11-18T19:25:48+00:00", + "source_file": "4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "source": [ + "# Build cuisine recommender\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 58, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Requirement already satisfied: skl2onnx in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (1.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: protobuf in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (3.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.19.2)\n", + "Requirement already satisfied: onnx>=1.2.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.9.0)\n", + "Requirement already satisfied: six in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from skl2onnx) (1.12.0)\n", + "Requirement already satisfied: onnxconverter-common<1.9,>=1.6.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.8.1)\n", + "Requirement already satisfied: scikit-learn>=0.19 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (0.24.2)\n", + "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.4.1)\n", + "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from protobuf->skl2onnx) (45.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: typing-extensions>=3.6.2.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from onnx>=1.2.1->skl2onnx) (3.10.0.0)\n", + "Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.19->skl2onnx) (2.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.19->skl2onnx) (0.16.0)\n", + "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n", + "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n", + "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n" + ] + } + ], + "source": [ + "!pip install skl2onnx" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 59, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import pandas as pd \n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 60, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + " Unnamed: 0 cuisine almond angelica anise anise_seed apple \\\n", + "0 0 indian 0 0 0 0 0 \n", + "1 1 indian 1 0 0 0 0 \n", + "2 2 indian 0 0 0 0 0 \n", + "3 3 indian 0 0 0 0 0 \n", + "4 4 indian 0 0 0 0 0 \n", + "\n", + " apple_brandy apricot armagnac ... whiskey white_bread white_wine \\\n", + "0 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 ... 0 0 0 \n", + "\n", + " whole_grain_wheat_flour wine wood yam yeast yogurt zucchini \n", + "0 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 0 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 0 0 1 0 \n", + "\n", + "[5 rows x 382 columns]" + ], + "text/html": "
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Unnamed: 0cuisinealmondangelicaaniseanise_seedappleapple_brandyapricotarmagnac...whiskeywhite_breadwhite_winewhole_grain_wheat_flourwinewoodyamyeastyogurtzucchini
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5 rows × 382 columns

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almondangelicaaniseanise_seedappleapple_brandyapricotarmagnacartemisiaartichoke...whiskeywhite_breadwhite_winewhole_grain_wheat_flourwinewoodyamyeastyogurtzucchini
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cuisine
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Even as we dey try make am correct, abeg make you sabi say transle-shon wey machine do fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for di language wey dem take write am first na di one wey you go take as di correct one. For important mata, e good make you use professional human transle-shon. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transle-shon.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/4-Classification/README.md b/translations/pcm/4-Classification/README.md new file mode 100644 index 000000000..829f1687b --- /dev/null +++ b/translations/pcm/4-Classification/README.md @@ -0,0 +1,43 @@ + +# How to start wit classification + +## Regional topic: Sweet Asian and Indian Food 🍜 + +For Asia and India, food tradition dem plenty well well, and dem sweet no be small! Make we check data about food for dis region to sabi di kain ingredients wey dem dey use. + +![Thai food seller](../../../translated_images/thai-food.c47a7a7f9f05c21892a1f9dc7bf30669e6d18dfda420c5c7ebb4153f6a304edd.pcm.jpg) +> Foto by Lisheng Chang for Unsplash + +## Wetin you go learn + +For dis section, you go build on top di Regression wey you don learn before, and you go sabi about other classifiers wey fit help you understand di data well well. + +> E get some low-code tools wey go fit help you learn how to work wit classification models. Try [Azure ML for dis work](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) + +## Lessons + +1. [Introduction to classification](1-Introduction/README.md) +2. [More classifiers](2-Classifiers-1/README.md) +3. [Yet other classifiers](3-Classifiers-2/README.md) +4. [Applied ML: build a web app](4-Applied/README.md) + +## Credits + +"How to start wit classification" na work wey [Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassiebreviu) and [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) write wit ♥️ + +Di sweet food dataset na from [Kaggle](https://www.kaggle.com/hoandan/asian-and-indian-cuisines). + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don bin translet wit AI translet service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even as we dey try make am accurate, abeg make una sabi say machine translet fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main correct source. For important mata, e beta make una use professional human translet. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen from di use of dis translet. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/README.md b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/README.md new file mode 100644 index 000000000..5c83085b2 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/README.md @@ -0,0 +1,349 @@ + +# Introduction to clustering + +Clustering na one kain [Unsupervised Learning](https://wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning) wey dey assume say dataset no get label or say e input no dey match with any predefined output. E dey use different algorithm to arrange data wey no get label and group dem based on pattern wey e see for di data. + +[![No One Like You by PSquare](https://img.youtube.com/vi/ty2advRiWJM/0.jpg)](https://youtu.be/ty2advRiWJM "No One Like You by PSquare") + +> 🎥 Click di image wey dey up for video. As you dey study machine learning with clustering, make you enjoy some Nigerian Dance Hall songs - dis na one correct song from 2014 by PSquare. + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +### Introduction + +[Clustering](https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-30164-8_124) dey very useful for data exploration. Make we see if e fit help us discover trends and pattern for how Nigerian people dey enjoy music. + +✅ Take one minute think about how clustering dey useful. For real life, clustering dey happen anytime you get pile of clothes wey you wan sort out for your family members 🧦👕👖🩲. For data science, clustering dey happen when you dey try analyze user preference or determine di characteristics of any dataset wey no get label. Clustering dey help make sense of wahala, like sock drawer. + +[![Introduction to ML](https://img.youtube.com/vi/esmzYhuFnds/0.jpg)](https://youtu.be/esmzYhuFnds "Introduction to Clustering") + +> 🎥 Click di image wey dey up for video: MIT's John Guttag dey explain clustering + +For professional setting, clustering fit help determine things like market segmentation, like which age group dey buy which item. Another use na anomaly detection, maybe to catch fraud for dataset of credit card transactions. Or you fit use clustering to find tumor for batch of medical scans. + +✅ Think small about how you don see clustering 'for di wild', maybe for banking, e-commerce, or business setting. + +> 🎓 E dey interesting say cluster analysis start for Anthropology and Psychology for di 1930s. You fit imagine how dem take use am? + +Another way you fit use am na to group search results - like shopping links, images, or reviews. Clustering dey useful when you get big dataset wey you wan reduce and perform more detailed analysis on top am, so di technique fit help you learn about di data before you build other models. + +✅ Once you don organize your data inside clusters, you go give am cluster Id, and dis technique fit dey useful to protect di privacy of di dataset; you fit dey refer to data point by di cluster id instead of di more revealing identifiable data. You fit think of other reasons why you go prefer use cluster Id instead of other elements of di cluster to identify am? + +Make you learn more about clustering techniques for dis [Learn module](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-cluster-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott) + +## Getting started with clustering + +[Scikit-learn get plenty methods](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html) wey you fit use for clustering. Di one wey you go choose go depend on your use case. According to di documentation, each method get different benefits. Dis na simple table of di methods wey Scikit-learn support and di use case wey dem fit: + +| Method name | Use case | +| :--------------------------- | :--------------------------------------------------------------------- | +| K-Means | general purpose, inductive | +| Affinity propagation | many, uneven clusters, inductive | +| Mean-shift | many, uneven clusters, inductive | +| Spectral clustering | few, even clusters, transductive | +| Ward hierarchical clustering | many, constrained clusters, transductive | +| Agglomerative clustering | many, constrained, non Euclidean distances, transductive | +| DBSCAN | non-flat geometry, uneven clusters, transductive | +| OPTICS | non-flat geometry, uneven clusters with variable density, transductive | +| Gaussian mixtures | flat geometry, inductive | +| BIRCH | large dataset with outliers, inductive | + +> 🎓 How we dey create clusters get plenty to do with how we dey gather di data points into groups. Make we break down some vocabulary: +> +> 🎓 ['Transductive' vs. 'inductive'](https://wikipedia.org/wiki/Transduction_(machine_learning)) +> +> Transductive inference dey come from training cases wey dem observe wey dey map to specific test cases. Inductive inference dey come from training cases wey dey map to general rules wey dem go later apply to test cases. +> +> Example: Imagine say you get dataset wey no complete label. Some things dey labelled as 'records', some 'cds', and some dey blank. Your work na to give label to di blank ones. If you choose inductive approach, you go train model wey dey look for 'records' and 'cds', then apply di labels to di data wey no get label. Dis approach go struggle to classify things wey be 'cassettes'. Transductive approach go handle dis unknown data better as e dey group similar items together before e go give label to di group. For dis case, clusters fit show 'round musical things' and 'square musical things'. +> +> 🎓 ['Non-flat' vs. 'flat' geometry](https://datascience.stackexchange.com/questions/52260/terminology-flat-geometry-in-the-context-of-clustering) +> +> Di term dey come from mathematics, non-flat vs. flat geometry dey talk about how we dey measure distance between points, either 'flat' ([Euclidean](https://wikipedia.org/wiki/Euclidean_geometry)) or 'non-flat' (non-Euclidean) geometry. +> +>'Flat' for dis context mean Euclidean geometry (parts of am dey taught as 'plane' geometry), and non-flat mean non-Euclidean geometry. Wetin geometry get to do with machine learning? Well, as di two fields dey based on mathematics, we need common way to measure distance between points for clusters, and we fit do am in 'flat' or 'non-flat' way, depending on di nature of di data. [Euclidean distances](https://wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance) dey measure di length of line segment between two points. [Non-Euclidean distances](https://wikipedia.org/wiki/Non-Euclidean_geometry) dey measure distance along curve. If your data, when you visualize am, no dey for plane, you go need special algorithm to handle am. +> +![Flat vs Nonflat Geometry Infographic](../../../../translated_images/flat-nonflat.d1c8c6e2a96110c1d57fa0b72913f6aab3c245478524d25baf7f4a18efcde224.pcm.png) +> Infographic by [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) +> +> 🎓 ['Distances'](https://web.stanford.edu/class/cs345a/slides/12-clustering.pdf) +> +> Clusters dey defined by di distance matrix, e.g. di distance between points. Dis distance fit dey measured in different ways. Euclidean clusters dey defined by di average of di point values, and dem get 'centroid' or center point. Distance dey measured by di distance to di centroid. Non-Euclidean distances dey refer to 'clustroids', di point wey dey closest to other points. Clustroids fit dey defined in different ways. +> +> 🎓 ['Constrained'](https://wikipedia.org/wiki/Constrained_clustering) +> +> [Constrained Clustering](https://web.cs.ucdavis.edu/~davidson/Publications/ICDMTutorial.pdf) dey add 'semi-supervised' learning to dis unsupervised method. Di relationship between points dey flagged as 'cannot link' or 'must-link' so some rules go dey forced on di dataset. +> +>Example: If algorithm dey free to work on batch of data wey no get label or wey get small label, di clusters wey e go produce fit no make sense. For di example wey dey up, di clusters fit group 'round music things', 'square music things', 'triangular things', and 'cookies'. If you give am some constraints or rules ("di item must be made of plastic", "di item need fit produce music") e go help 'constrain' di algorithm to make better choices. +> +> 🎓 'Density' +> +> Data wey dey 'noisy' dey considered as 'dense'. Di distance between points for each cluster fit dey more or less dense, or 'crowded', and dis kind data need di correct clustering method. [Dis article](https://www.kdnuggets.com/2020/02/understanding-density-based-clustering.html) dey show di difference between using K-Means clustering vs. HDBSCAN algorithms to explore noisy dataset wey get uneven cluster density. + +## Clustering algorithms + +Plenty clustering algorithms dey, more than 100, and di one wey you go use depend on di nature of di data wey you get. Make we talk about some major ones: + +- **Hierarchical clustering**. If object dey classified by how e near another object, instead of how far e dey, clusters go form based on di distance of di members to and from other objects. Scikit-learn agglomerative clustering na hierarchical. + + ![Hierarchical clustering Infographic](../../../../translated_images/hierarchical.bf59403aa43c8c47493bfdf1cc25230f26e45f4e38a3d62e8769cd324129ac15.pcm.png) + > Infographic by [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) + +- **Centroid clustering**. Dis popular algorithm dey require make you choose 'k', or di number of clusters wey you wan form, then di algorithm go find di center point of di cluster and gather data around di point. [K-means clustering](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) na popular version of centroid clustering. Di center dey determined by di nearest mean, na why dem call am di name. Di squared distance from di cluster dey minimized. + + ![Centroid clustering Infographic](../../../../translated_images/centroid.097fde836cf6c9187d0b2033e9f94441829f9d86f4f0b1604dd4b3d1931aee34.pcm.png) + > Infographic by [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) + +- **Distribution-based clustering**. Dis one dey based on statistical modeling, e dey focus on di probability say data point belong to cluster, then e go assign am. Gaussian mixture methods dey belong to dis type. + +- **Density-based clustering**. Data points dey assigned to clusters based on di density, or how dem dey group around each other. Data points wey dey far from di group dey considered as outliers or noise. DBSCAN, Mean-shift and OPTICS dey belong to dis type of clustering. + +- **Grid-based clustering**. For multi-dimensional datasets, grid go dey created and di data go dey divided among di grid cells, so clusters go dey formed. + +## Exercise - cluster your data + +Clustering dey work well when you fit visualize am well, so make we start by visualizing our music data. Dis exercise go help us decide which method of clustering go work best for di nature of dis data. + +1. Open di [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb) file wey dey dis folder. + +1. Import di `Seaborn` package to help you visualize di data well. + + ```python + !pip install seaborn + ``` + +1. Add di song data from [_nigerian-songs.csv_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv). Load dataframe with some data about di songs. Prepare to explore di data by importing di libraries and dumping di data: + + ```python + import matplotlib.pyplot as plt + import pandas as pd + + df = pd.read_csv("../data/nigerian-songs.csv") + df.head() + ``` + + Check di first few lines of di data: + + | | name | album | artist | artist_top_genre | release_date | length | popularity | danceability | acousticness | energy | instrumentalness | liveness | loudness | speechiness | tempo | time_signature | + | --- | ------------------------ | ---------------------------- | ------------------- | ---------------- | ------------ | ------ | ---------- | ------------ | ------------ | ------ | ---------------- | -------- | -------- | ----------- | ------- | -------------- | + | 0 | Sparky | Mandy & The Jungle | Cruel Santino | alternative r&b | 2019 | 144000 | 48 | 0.666 | 0.851 | 0.42 | 0.534 | 0.11 | -6.699 | 0.0829 | 133.015 | 5 | + | 1 | shuga rush | EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE | Odunsi (The Engine) | afropop | 2020 | 89488 | 30 | 0.71 | 0.0822 | 0.683 | 0.000169 | 0.101 | -5.64 | 0.36 | 129.993 | 3 | +| 2 | LITT! | LITT! | AYLØ | indie r&b | 2018 | 207758 | 40 | 0.836 | 0.272 | 0.564 | 0.000537 | 0.11 | -7.127 | 0.0424 | 130.005 | 4 | +| 3 | Confident / Feeling Cool | Enjoy Your Life | Lady Donli | nigerian pop | 2019 | 175135 | 14 | 0.894 | 0.798 | 0.611 | 0.000187 | 0.0964 | -4.961 | 0.113 | 111.087 | 4 | +| 4 | wanted you | rare. | Odunsi (The Engine) | afropop | 2018 | 152049 | 25 | 0.702 | 0.116 | 0.833 | 0.91 | 0.348 | -6.044 | 0.0447 | 105.115 | 4 | + +1. Make we check info about di dataframe, use `info()`: + + ```python + df.info() + ``` + + Di output go look like dis: + + ```output + + RangeIndex: 530 entries, 0 to 529 + Data columns (total 16 columns): + # Column Non-Null Count Dtype + --- ------ -------------- ----- + 0 name 530 non-null object + 1 album 530 non-null object + 2 artist 530 non-null object + 3 artist_top_genre 530 non-null object + 4 release_date 530 non-null int64 + 5 length 530 non-null int64 + 6 popularity 530 non-null int64 + 7 danceability 530 non-null float64 + 8 acousticness 530 non-null float64 + 9 energy 530 non-null float64 + 10 instrumentalness 530 non-null float64 + 11 liveness 530 non-null float64 + 12 loudness 530 non-null float64 + 13 speechiness 530 non-null float64 + 14 tempo 530 non-null float64 + 15 time_signature 530 non-null int64 + dtypes: float64(8), int64(4), object(4) + memory usage: 66.4+ KB + ``` + +1. Double-check say null values no dey, use `isnull()` and confirm say di sum na 0: + + ```python + df.isnull().sum() + ``` + + E dey okay: + + ```output + name 0 + album 0 + artist 0 + artist_top_genre 0 + release_date 0 + length 0 + popularity 0 + danceability 0 + acousticness 0 + energy 0 + instrumentalness 0 + liveness 0 + loudness 0 + speechiness 0 + tempo 0 + time_signature 0 + dtype: int64 + ``` + +1. Describe di data: + + ```python + df.describe() + ``` + + | | release_date | length | popularity | danceability | acousticness | energy | instrumentalness | liveness | loudness | speechiness | tempo | time_signature | + | ----- | ------------ | ----------- | ---------- | ------------ | ------------ | -------- | ---------------- | -------- | --------- | ----------- | ---------- | -------------- | + | count | 530 | 530 | 530 | 530 | 530 | 530 | 530 | 530 | 530 | 530 | 530 | 530 | + | mean | 2015.390566 | 222298.1698 | 17.507547 | 0.741619 | 0.265412 | 0.760623 | 0.016305 | 0.147308 | -4.953011 | 0.130748 | 116.487864 | 3.986792 | + | std | 3.131688 | 39696.82226 | 18.992212 | 0.117522 | 0.208342 | 0.148533 | 0.090321 | 0.123588 | 2.464186 | 0.092939 | 23.518601 | 0.333701 | + | min | 1998 | 89488 | 0 | 0.255 | 0.000665 | 0.111 | 0 | 0.0283 | -19.362 | 0.0278 | 61.695 | 3 | + | 25% | 2014 | 199305 | 0 | 0.681 | 0.089525 | 0.669 | 0 | 0.07565 | -6.29875 | 0.0591 | 102.96125 | 4 | + | 50% | 2016 | 218509 | 13 | 0.761 | 0.2205 | 0.7845 | 0.000004 | 0.1035 | -4.5585 | 0.09795 | 112.7145 | 4 | + | 75% | 2017 | 242098.5 | 31 | 0.8295 | 0.403 | 0.87575 | 0.000234 | 0.164 | -3.331 | 0.177 | 125.03925 | 4 | + | max | 2020 | 511738 | 73 | 0.966 | 0.954 | 0.995 | 0.91 | 0.811 | 0.582 | 0.514 | 206.007 | 5 | + +> 🤔 If we dey work with clustering, one unsupervised method wey no need labeled data, why we dey show dis data with labels? For di data exploration phase, e dey useful, but e no dey necessary for di clustering algorithms to work. You fit even remove di column headers and refer to di data by column number. + +Make we look di general values for di data. Note say popularity fit be '0', wey mean say di song no get ranking. Make we remove dem soon. + +1. Use barplot to find di most popular genres: + + ```python + import seaborn as sns + + top = df['artist_top_genre'].value_counts() + plt.figure(figsize=(10,7)) + sns.barplot(x=top[:5].index,y=top[:5].values) + plt.xticks(rotation=45) + plt.title('Top genres',color = 'blue') + ``` + + ![most popular](../../../../translated_images/popular.9c48d84b3386705f98bf44e26e9655bee9eb7c849d73be65195e37895bfedb5d.pcm.png) + +✅ If you wan see more top values, change di top `[:5]` to bigger value, or remove am to see all. + +Note, when di top genre dey described as 'Missing', e mean say Spotify no classify am, so make we remove am. + +1. Remove missing data by filtering am out + + ```python + df = df[df['artist_top_genre'] != 'Missing'] + top = df['artist_top_genre'].value_counts() + plt.figure(figsize=(10,7)) + sns.barplot(x=top.index,y=top.values) + plt.xticks(rotation=45) + plt.title('Top genres',color = 'blue') + ``` + + Now check di genres again: + + ![most popular](../../../../translated_images/all-genres.1d56ef06cefbfcd61183023834ed3cb891a5ee638a3ba5c924b3151bf80208d7.pcm.png) + +1. Di top three genres dey dominate dis dataset. Make we focus on `afro dancehall`, `afropop`, and `nigerian pop`, plus filter di dataset to remove anything wey get 0 popularity value (meaning e no dey classified with popularity for di dataset and fit be noise for our purpose): + + ```python + df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')] + df = df[(df['popularity'] > 0)] + top = df['artist_top_genre'].value_counts() + plt.figure(figsize=(10,7)) + sns.barplot(x=top.index,y=top.values) + plt.xticks(rotation=45) + plt.title('Top genres',color = 'blue') + ``` + +1. Do quick test to see if di data dey correlate in any strong way: + + ```python + corrmat = df.corr(numeric_only=True) + f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9)) + sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True) + ``` + + ![correlations](../../../../translated_images/correlation.a9356bb798f5eea51f47185968e1ebac5c078c92fce9931e28ccf0d7fab71c2b.pcm.png) + + Di only strong correlation na between `energy` and `loudness`, wey no too surprise, as loud music dey usually energetic. Otherwise, di correlations dey relatively weak. E go dey interesting to see wetin clustering algorithm fit do with dis data. + + > 🎓 Note say correlation no mean causation! We get proof of correlation but no proof of causation. One [funny website](https://tylervigen.com/spurious-correlations) get some visuals wey dey emphasize dis point. + +E get any convergence for dis dataset around song popularity and danceability? FacetGrid dey show say concentric circles dey align, no matter di genre. E fit be say Nigerian taste dey converge for certain level of danceability for dis genre? + +✅ Try different datapoints (energy, loudness, speechiness) and more or different musical genres. Wetin you fit discover? Check di `df.describe()` table to see di general spread of di data points. + +### Exercise - data distribution + +Di three genres dey different well well for di perception of their danceability, based on their popularity? + +1. Check di top three genres data distribution for popularity and danceability along given x and y axis. + + ```python + sns.set_theme(style="ticks") + + g = sns.jointplot( + data=df, + x="popularity", y="danceability", hue="artist_top_genre", + kind="kde", + ) + ``` + + You fit discover concentric circles around general point of convergence, wey dey show di distribution of points. + + > 🎓 Note say dis example dey use KDE (Kernel Density Estimate) graph wey dey represent di data using continuous probability density curve. Dis one dey help us interpret data when we dey work with multiple distributions. + + Generally, di three genres dey align small in terms of their popularity and danceability. To find clusters for dis loosely-aligned data go dey challenging: + + ![distribution](../../../../translated_images/distribution.9be11df42356ca958dc8e06e87865e09d77cab78f94fe4fea8a1e6796c64dc4b.pcm.png) + +1. Create scatter plot: + + ```python + sns.FacetGrid(df, hue="artist_top_genre", height=5) \ + .map(plt.scatter, "popularity", "danceability") \ + .add_legend() + ``` + + Scatterplot for di same axes dey show similar pattern of convergence + + ![Facetgrid](../../../../translated_images/facetgrid.9b2e65ce707eba1f983b7cdfed5d952e60f385947afa3011df6e3cc7d200eb5b.pcm.png) + +Generally, for clustering, you fit use scatterplots to show clusters of data, so e good to sabi dis type of visualization well. For di next lesson, we go use dis filtered data and use k-means clustering to find groups for dis data wey dey overlap in interesting ways. + +--- + +## 🚀Challenge + +Prepare for di next lesson, make chart about di different clustering algorithms wey you fit discover and use for production environment. Wetin di clustering dey try solve? + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +Before you apply clustering algorithms, as we don learn, e good to understand di nature of your dataset. Read more about dis topic [here](https://www.kdnuggets.com/2019/10/right-clustering-algorithm.html) + +[Dis helpful article](https://www.freecodecamp.org/news/8-clustering-algorithms-in-machine-learning-that-all-data-scientists-should-know/) go show you di different ways wey clustering algorithms dey behave, based on different data shapes. + +## Assignment + +[Research other visualizations for clustering](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say automatik transleshion fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di one wey you go take as di main source. For important mata, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transleshion. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..fcc463a42 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Research other visualizations for clustering + +## Instructions + +For dis lesson, you don work wit some visualization techniques wey go help you understand how to plot your data before you cluster am. Scatterplots, e dey useful well well to find groups of objects. Make you research different ways and different libraries wey fit help you create scatterplots, then document wetin you do for notebook. You fit use data from dis lesson, other lessons, or data wey you find by yourself (but abeg make sure you talk where you get am for your notebook). Plot some data using scatterplots and explain wetin you discover. + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | -------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------- | +| | Notebook dey show five scatterplots wey dem document well well | Notebook dey show less than five scatterplots and e no dey document well | Notebook no complete | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine transleshion fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di one wey you go take as di main source. For important informashon, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong meaning wey fit happen because you use dis transleshion. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..8de34138e --- /dev/null +++ b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,52 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.8.3" + }, + "orig_nbformat": 2, + "kernelspec": { + "name": "python383jvsc74a57bd0e134e05457d34029b6460cd73bbf1ed73f339b5b6d98c95be70b69eba114fe95", + "display_name": "Python 3.8.3 64-bit (conda)" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "40e0707e96b3e1899a912776006264f9", + "translation_date": "2025-11-18T19:27:57+00:00", + "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "source": [ + "# Naija Music wey dem scrape from Spotify - one analysis\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say automatik transleshion fit get mistake or no correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di one wey you go take as di main source. For important informashon, e better make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong meaning wey fit happen because you use dis transleshion.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md new file mode 100644 index 000000000..7a32574ea --- /dev/null +++ b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say transleshion wey machine do fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go fit trust. For important informashon, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong way person go take understand di transleshion wey dis dokyument get. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb new file mode 100644 index 000000000..88999ff0a --- /dev/null +++ b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb @@ -0,0 +1,499 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## **Nigerian Music wey dem scrape from Spotify - one analysis**\n", + "\n", + "Clustering na one kain [Unsupervised Learning](https://wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning) wey dey assume say dataset no get label or say e input no dey match with any predefined output. E dey use different algorithms to arrange data wey no get label and group dem based on patterns wey e see for di data.\n", + "\n", + "[**Pre-lecture quiz**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/27/)\n", + "\n", + "### **Introduction**\n", + "\n", + "[Clustering](https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-30164-8_124) dey very useful for data exploration. Make we see whether e fit help us discover trends and patterns for how Nigerian people dey enjoy music.\n", + "\n", + "> ✅ Take small time think about wetin clustering fit do. For real life, clustering dey happen anytime you get pile of clothes wey you wan sort out for your family members 🧦👕👖🩲. For data science, clustering dey happen when you dey try analyze wetin person like or to find di characteristics of any dataset wey no get label. Clustering dey help make sense of confusion, like how you go arrange sock drawer.\n", + "\n", + "For work matter, clustering fit help for things like market segmentation, to know di age group wey dey buy certain items. Another example na anomaly detection, like to catch fraud for dataset wey get credit card transactions. Or you fit use clustering to find tumors for medical scans.\n", + "\n", + "✅ Think small about how you don see clustering 'for di wild', maybe for banking, e-commerce, or business.\n", + "\n", + "> 🎓 E funny say cluster analysis start for Anthropology and Psychology for di 1930s. You fit imagine how dem take use am?\n", + "\n", + "Another way you fit use am na to group search results - like shopping links, images, or reviews. Clustering dey useful if you get big dataset wey you wan reduce and analyze well well, so di technique fit help you sabi di data before you build other models.\n", + "\n", + "✅ Once you don arrange your data inside clusters, you go give am cluster Id. Dis technique fit help keep di dataset private; you fit dey refer to di data point by di cluster Id instead of di original data wey fit expose di person. You fit think of other reasons why you go use cluster Id instead of di original data?\n", + "\n", + "### How to start with clustering\n", + "\n", + "> 🎓 How we dey create clusters dey depend on how we dey gather di data points into groups. Make we break down di vocabulary:\n", + ">\n", + "> 🎓 ['Transductive' vs. 'inductive'](https://wikipedia.org/wiki/Transduction_(machine_learning))\n", + ">\n", + "> Transductive inference dey come from training cases wey dem observe wey dey match specific test cases. Inductive inference dey come from training cases wey dey form general rules wey dem go later apply to test cases.\n", + ">\n", + "> Example: Imagine say you get dataset wey no complete label. Some things na 'records', some na 'cds', and some no get label. Your work na to give label to di ones wey no get. If you use inductive approach, you go train model wey dey look for 'records' and 'cds', then apply di labels to di data wey no get label. Dis approach go struggle to classify things wey be 'cassettes'. But transductive approach go handle di unknown data better because e dey group similar items together before e give di group label. For dis case, clusters fit be 'round musical things' and 'square musical things'.\n", + ">\n", + "> 🎓 ['Non-flat' vs. 'flat' geometry](https://datascience.stackexchange.com/questions/52260/terminology-flat-geometry-in-the-context-of-clustering)\n", + ">\n", + "> Dis one dey come from mathematics, non-flat vs. flat geometry dey measure di distance between points either 'flat' ([Euclidean](https://wikipedia.org/wiki/Euclidean_geometry)) or 'non-flat' (non-Euclidean) way.\n", + ">\n", + "> 'Flat' for dis context na Euclidean geometry (di one wey dem dey teach as 'plane' geometry), and non-flat na non-Euclidean geometry. Wetin geometry get to do with machine learning? Well, since di two na mathematics, dem need common way to measure distance between points for clusters, and e fit be 'flat' or 'non-flat' way, depending on di data. [Euclidean distances](https://wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance) dey measure di length of line between two points. [Non-Euclidean distances](https://wikipedia.org/wiki/Non-Euclidean_geometry) dey measure distance along curve. If your data no dey for plane when you visualize am, you go need special algorithm to handle am.\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Infographic by Dasani Madipalli
\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "> 🎓 ['Distances'](https://web.stanford.edu/class/cs345a/slides/12-clustering.pdf)\n", + ">\n", + "> Clusters dey defined by di distance matrix, like di distance between points. Dis distance fit dey measured in different ways. Euclidean clusters dey defined by di average of di point values, and dem get 'centroid' or center point. Distance dey measured by di distance to di centroid. Non-Euclidean distances dey refer to 'clustroids', di point wey dey closest to other points. Clustroids fit dey defined in different ways.\n", + ">\n", + "> 🎓 ['Constrained'](https://wikipedia.org/wiki/Constrained_clustering)\n", + ">\n", + "> [Constrained Clustering](https://web.cs.ucdavis.edu/~davidson/Publications/ICDMTutorial.pdf) dey add 'semi-supervised' learning to dis unsupervised method. Di relationships between points dey flagged as 'cannot link' or 'must-link' so some rules go dey forced on di dataset.\n", + ">\n", + "> Example: If algorithm dey free to work on batch of data wey no get label or wey get small label, di clusters wey e go produce fit no make sense. For di example above, di clusters fit group 'round music things', 'square music things', 'triangular things', and 'cookies'. But if you give am some rules like (\"di item must be plastic\", \"di item must fit produce music\"), e go help di algorithm make better choices.\n", + ">\n", + "> 🎓 'Density'\n", + ">\n", + "> Data wey dey 'noisy' na di one wey dem dey call 'dense'. Di distance between points for each cluster fit dey more or less dense, or 'crowded', so dis data go need di correct clustering method. [Dis article](https://www.kdnuggets.com/2020/02/understanding-density-based-clustering.html) dey show di difference between using K-Means clustering and HDBSCAN algorithms to analyze noisy dataset wey get uneven cluster density.\n", + "\n", + "Learn more about clustering techniques for dis [Learn module](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-cluster-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott)\n", + "\n", + "### **Clustering algorithms**\n", + "\n", + "Plenty clustering algorithms dey, more than 100, and di one wey you go use dey depend on di data wey you get. Make we talk about di main ones:\n", + "\n", + "- **Hierarchical clustering**. If object dey classified by how e near another object, instead of di one wey far, clusters go form based on di distance between di members. Hierarchical clustering dey combine two clusters repeatedly.\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

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\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "- **Centroid clustering**. Dis popular algorithm dey require make you choose 'k', di number of clusters wey you wan form, then di algorithm go find di center point of di cluster and gather data around di point. [K-means clustering](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) na popular version of centroid clustering wey dey divide dataset into K groups wey you don define. Di center dey determined by di nearest mean, na why dem call am so. Di squared distance from di cluster dey minimized.\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

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\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "- **Distribution-based clustering**. Dis one dey use statistical modeling, e dey focus on di probability say data point belong to cluster, then e go assign am. Gaussian mixture methods dey belong to dis type.\n", + "\n", + "- **Density-based clustering**. Data points dey assigned to clusters based on di density, or how dem dey group around each other. Data points wey dey far from di group na outliers or noise. DBSCAN, Mean-shift, and OPTICS dey belong to dis type of clustering.\n", + "\n", + "- **Grid-based clustering**. For datasets wey get plenty dimensions, dem go create grid and divide di data among di grid cells, so di clusters go form.\n", + "\n", + "Di best way to learn about clustering na to try am yourself, so na wetin you go do for dis exercise.\n", + "\n", + "We go need some packages to complete dis module. You fit install dem like dis: `install.packages(c('tidyverse', 'tidymodels', 'DataExplorer', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'corrplot', 'patchwork'))`\n", + "\n", + "Or you fit use di script below to check whether you get di packages wey you need for dis module, and e go install di ones wey dey miss.\n" + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\r\n", + "\r\n", + "pacman::p_load('tidyverse', 'tidymodels', 'DataExplorer', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'corrplot', 'patchwork')\r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## Exercise - cluster your data\n", + "\n", + "Clustering na one technique wey dey work well if we fit see wetin dey happen well well, so make we start by showing our music data. Dis exercise go help us decide which method of clustering go work pass for dis kind data.\n", + "\n", + "Make we start sharp sharp by bringing in the data.\n" + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Load the core tidyverse and make it available in your current R session\r\n", + "library(tidyverse)\r\n", + "\r\n", + "# Import the data into a tibble\r\n", + "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv\")\r\n", + "\r\n", + "# View the first 5 rows of the data set\r\n", + "df %>% \r\n", + " slice_head(n = 5)\r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Sometimes, we fit wan know small more tins about our data. We fit check di `data` and `di structure` by usin di [*glimpse()*](https://pillar.r-lib.org/reference/glimpse.html) function:\n" + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Glimpse into the data set\r\n", + "df %>% \r\n", + " glimpse()\r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Good job!💪\n", + "\n", + "We fit see say `glimpse()` go show you di total number of rows (observations) and columns (variables), den, di first few entries of each variable for one row after di variable name. Plus, di *data type* of di variable go dey show immediately after each variable name inside `< >`.\n", + "\n", + "`DataExplorer::introduce()` fit summarize dis information well:\n" + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Describe basic information for our data\r\n", + "df %>% \r\n", + " introduce()\r\n", + "\r\n", + "# A visual display of the same\r\n", + "df %>% \r\n", + " plot_intro()\r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Nice one! We don sabi say our data no get any missing values.\n", + "\n", + "As we dey here, we fit check common central tendency statistics (like [mean](https://en.wikipedia.org/wiki/Arithmetic_mean) and [median](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)) plus measures of dispersion (like [standard deviation](https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation)) using `summarytools::descr()`\n" + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Describe common statistics\r\n", + "df %>% \r\n", + " descr(stats = \"common\")\r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Make we check the general values wey dey inside di data. Make you sabi say popularity fit be `0`, wey mean say na songs wey no get ranking. We go remove dem soon.\n", + "\n", + "> 🤔 If we dey use clustering, wey be unsupervised method wey no need labeled data, why we dey show dis data with labels? For di data exploration phase, e dey useful, but e no dey necessary for di clustering algorithms to work.\n", + "\n", + "### 1. Check di popular genres\n", + "\n", + "Make we go ahead find di most popular genres 🎶 by counting how many times dem show.\n" + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Popular genres\r\n", + "top_genres <- df %>% \r\n", + " count(artist_top_genre, sort = TRUE) %>% \r\n", + "# Encode to categorical and reorder the according to count\r\n", + " mutate(artist_top_genre = factor(artist_top_genre) %>% fct_inorder())\r\n", + "\r\n", + "# Print the top genres\r\n", + "top_genres\r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Dat one go well! Dem dey talk say one picture fit talk pass thousand rows for one data frame (even though nobody dey really talk am like dat 😅). But you sabi wetin I mean, abi?\n", + "\n", + "One way wey you fit take show categorical data (like character or factor variables) na to use barplots. Make we do barplot for di top 10 genres:\n" + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Change the default gray theme\r\n", + "theme_set(theme_light())\r\n", + "\r\n", + "# Visualize popular genres\r\n", + "top_genres %>%\r\n", + " slice(1:10) %>% \r\n", + " ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n", + " fill = artist_top_genre)) +\r\n", + " geom_col(alpha = 0.8) +\r\n", + " paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"rcartocolor::Vivid\") +\r\n", + " ggtitle(\"Top genres\") +\r\n", + " theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),\r\n", + " # Rotates the X markers (so we can read them)\r\n", + " axis.text.x = element_text(angle = 90))\r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Now e don dey easy to sabi say we get `missing` genres 🧐!\n", + "\n", + "> Beta visualisation go show you things wey you no expect, or e go make you ask new questions about the data - Hadley Wickham and Garrett Grolemund, [R For Data Science](https://r4ds.had.co.nz/introduction.html)\n", + "\n", + "Make you sabi say, when dem talk say the top genre na `Missing`, e mean say Spotify no classify am, so make we comot am.\n" + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Visualize popular genres\r\n", + "top_genres %>%\r\n", + " filter(artist_top_genre != \"Missing\") %>% \r\n", + " slice(1:10) %>% \r\n", + " ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n", + " fill = artist_top_genre)) +\r\n", + " geom_col(alpha = 0.8) +\r\n", + " paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"rcartocolor::Vivid\") +\r\n", + " ggtitle(\"Top genres\") +\r\n", + " theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),\r\n", + " # Rotates the X markers (so we can read them)\r\n", + " axis.text.x = element_text(angle = 90))\r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "From di small data wey we don check, we see say di top three genres dey control dis dataset. Make we focus on `afro dancehall`, `afropop`, and `nigerian pop`, plus make we filter di dataset make e commot anything wey get 0 popularity value (dis one mean say dem no classify am wit popularity for di dataset and we fit see am as noise for wetin we wan do):\n" + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "nigerian_songs <- df %>% \r\n", + " # Concentrate on top 3 genres\r\n", + " filter(artist_top_genre %in% c(\"afro dancehall\", \"afropop\",\"nigerian pop\")) %>% \r\n", + " # Remove unclassified observations\r\n", + " filter(popularity != 0)\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "# Visualize popular genres\r\n", + "nigerian_songs %>%\r\n", + " count(artist_top_genre) %>%\r\n", + " ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n", + " fill = artist_top_genre)) +\r\n", + " geom_col(alpha = 0.8) +\r\n", + " paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"ggsci::category10_d3\") +\r\n", + " ggtitle(\"Top genres\") +\r\n", + " theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))\r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Make we see if any clear linear relationship dey among di numerical variables wey dey our data set. Dis relationship na wetin di [correlation statistic](https://en.wikipedia.org/wiki/Correlation) dey measure mathematically.\n", + "\n", + "Di correlation statistic na number wey dey between -1 and 1, and e dey show how strong di relationship be. If di value dey above 0, e mean say di correlation na *positive* (when one variable high, di other one go high too). But if di value dey below 0, e mean say di correlation na *negative* (when one variable high, di other one go low).\n" + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Narrow down to numeric variables and fid correlation\r\n", + "corr_mat <- nigerian_songs %>% \r\n", + " select(where(is.numeric)) %>% \r\n", + " cor()\r\n", + "\r\n", + "# Visualize correlation matrix\r\n", + "corrplot(corr_mat, order = 'AOE', col = c('white', 'black'), bg = 'gold2') \r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Di data no dey strongly connect, except for `energy` and `loudness`, wey make sense, because loud music dey usually get plenty energy. `Popularity` get connection wit `release date`, wey also make sense, as new songs dey likely dey more popular. Length and energy sef dey show say dem get connection.\n", + "\n", + "E go dey interesting to see wetin clustering algorithm fit do wit dis data!\n", + "\n", + "> 🎓 Make sure say you sabi say correlation no mean say e dey cause am! We get proof say dem dey connect but we no get proof say one dey cause di oda. One [funny website](https://tylervigen.com/spurious-correlations) get some pictures wey dey show dis point well.\n", + "\n", + "### 2. Check how di data dey spread\n", + "\n", + "Make we ask some more deep questions. Di genres dem dey really different for how people dey see dia danceability, based on dia popularity? Make we look di way di data for our top three genres dey spread for popularity and danceability along one x and y axis using [density plots](https://www.khanacademy.org/math/ap-statistics/density-curves-normal-distribution-ap/density-curves/v/density-curves).\n" + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# Perform 2D kernel density estimation\r\n", + "density_estimate_2d <- nigerian_songs %>% \r\n", + " ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = artist_top_genre)) +\r\n", + " geom_density_2d(bins = 5, size = 1) +\r\n", + " paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n", + " xlim(-20, 80) +\r\n", + " ylim(0, 1.2)\r\n", + "\r\n", + "# Density plot based on the popularity\r\n", + "density_estimate_pop <- nigerian_songs %>% \r\n", + " ggplot(mapping = aes(x = popularity, fill = artist_top_genre, color = artist_top_genre)) +\r\n", + " geom_density(size = 1, alpha = 0.5) +\r\n", + " paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n", + " paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n", + " theme(legend.position = \"none\")\r\n", + "\r\n", + "# Density plot based on the danceability\r\n", + "density_estimate_dance <- nigerian_songs %>% \r\n", + " ggplot(mapping = aes(x = danceability, fill = artist_top_genre, color = artist_top_genre)) +\r\n", + " geom_density(size = 1, alpha = 0.5) +\r\n", + " paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n", + " paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\")\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "# Patch everything together\r\n", + "library(patchwork)\r\n", + "density_estimate_2d / (density_estimate_pop + density_estimate_dance)\r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "We dey see say concentric circles dey align, no matter di genre. E fit be say Nigerian people taste dey meet for one level of danceability for dis genre?\n", + "\n", + "Generally, di three genres dey align for how dem popular and how dem fit dance to. To find clusters for dis kind data wey no too align go hard small. Make we see if scatter plot go fit help us.\n" + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "source": [ + "# A scatter plot of popularity and danceability\r\n", + "scatter_plot <- nigerian_songs %>% \r\n", + " ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = artist_top_genre, shape = artist_top_genre)) +\r\n", + " geom_point(size = 2, alpha = 0.8) +\r\n", + " paletteer::scale_color_paletteer_d(\"futurevisions::mars\")\r\n", + "\r\n", + "# Add a touch of interactivity\r\n", + "ggplotly(scatter_plot)\r\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Scatterplot wey dey use di same axes dey show similar pattern of convergence.\n", + "\n", + "For general, for clustering, you fit use scatterplots take show di clusters of data, so to sabi dis kain visualization well well go help you. For di next lesson, we go carry dis filtered data use k-means clustering take find groups for di data wey dey overlap in interesting ways.\n", + "\n", + "## **🚀 Challenge**\n", + "\n", + "To prepare for di next lesson, try make chart about di different clustering algorithms wey you fit discover and use for production environment. Wetin be di kain problems wey clustering dey try solve?\n", + "\n", + "## [**Post-lecture quiz**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/28/)\n", + "\n", + "## **Review & Self Study**\n", + "\n", + "Before you go apply clustering algorithms, as we don learn, e good make you understand how your dataset be. You fit read more about dis topic [here](https://www.kdnuggets.com/2019/10/right-clustering-algorithm.html)\n", + "\n", + "Make you sabi clustering techniques well well:\n", + "\n", + "- [Train and Evaluate Clustering Models using Tidymodels and friends](https://rpubs.com/eR_ic/clustering)\n", + "\n", + "- Bradley Boehmke & Brandon Greenwell, [*Hands-On Machine Learning with R*](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)*.*\n", + "\n", + "## **Assignment**\n", + "\n", + "[Research other visualizations for clustering](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md)\n", + "\n", + "## THANK YOU TO:\n", + "\n", + "[Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) wey create di original Python version of dis module ♥️\n", + "\n", + "[`Dasani Madipalli`](https://twitter.com/dasani_decoded) wey create di amazing illustrations wey make machine learning concepts easy to understand.\n", + "\n", + "Happy Learning,\n", + "\n", + "[Eric](https://twitter.com/ericntay), Gold Microsoft Learn Student Ambassador.\n" + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI transle-shon service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transle-shon. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say transle-shon wey machine do fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make you use professional human transle-shon. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transle-shon.\n\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "anaconda-cloud": "", + "kernelspec": { + "display_name": "R", + "language": "R", + "name": "ir" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": "r", + "file_extension": ".r", + "mimetype": "text/x-r-source", + "name": "R", + "pygments_lexer": "r", + "version": "3.4.1" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "99c36449cad3708a435f6798cfa39972", + "translation_date": "2025-11-18T19:29:32+00:00", + "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 1 +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..1fd64759a --- /dev/null +++ b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,831 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Naija Music wey dem scrape from Spotify - one analysis\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable\n", + "Requirement already satisfied: seaborn in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (0.11.2)\n", + "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (3.5.0)\n", + "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.21.4)\n", + "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.3.4)\n", + "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.7.2)\n", + "Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (4.28.1)\n", + "Requirement already satisfied: pyparsing>=2.2.1 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.7)\n", + "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.3.2)\n", + "Requirement already satisfied: pillow>=6.2.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (8.4.0)\n", + "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.11.0)\n", + "Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (21.2)\n", + "Requirement already satisfied: setuptools-scm>=4 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (6.3.2)\n", + "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.8.2)\n", + "Requirement already satisfied: pytz>=2017.3 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2021.3)\n", + "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib>=2.2->seaborn) (1.16.0)\n", + "Requirement already satisfied: tomli>=1.0.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from setuptools-scm>=4->matplotlib>=2.2->seaborn) (1.2.2)\n", + "Requirement already satisfied: setuptools in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from setuptools-scm>=4->matplotlib>=2.2->seaborn) (59.1.1)\n", + "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n" + ] + } + ], + "source": [ + "!pip install seaborn" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import pandas as pd" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
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Try scatterplot to check how di data dey spread for each genre.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "/Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages/seaborn/axisgrid.py:337: UserWarning: The `size` parameter has been renamed to `height`; please update your code.\n", + " warnings.warn(msg, UserWarning)\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": 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We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "31f2aee4e71d21fbe5cf8b01ff0e069b9275f58929596ceb00d14d90e3e16cd6" + }, + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.8.9" + }, + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + } + }, + "orig_nbformat": 2, + "coopTranslator": { + "original_hash": "c61deff2839902ac8cb4ed411eb10fee", + "translation_date": "2025-11-18T19:28:23+00:00", + "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/README.md b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/README.md new file mode 100644 index 000000000..09234356d --- /dev/null +++ b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/README.md @@ -0,0 +1,263 @@ + +# K-Means clustering + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +For dis lesson, you go learn how to create clusters wit Scikit-learn and di Nigerian music dataset wey you don import before. We go cover di basics of K-Means for Clustering. Remember say, as you don learn for di earlier lesson, plenty ways dey to work wit clusters and di method wey you go use depend on your data. We go try K-Means because na di most common clustering technique. Make we start! + +Terms wey you go learn about: + +- Silhouette scoring +- Elbow method +- Inertia +- Variance + +## Introduction + +[K-Means Clustering](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) na method wey dem take from di signal processing domain. E dey used to divide and partition groups of data into 'k' clusters using series of observations. Each observation dey work to group one given datapoint close to di nearest 'mean', or di center point of one cluster. + +Di clusters fit dey visualized as [Voronoi diagrams](https://wikipedia.org/wiki/Voronoi_diagram), wey include one point (or 'seed') and di region wey dey follow am. + +![voronoi diagram](../../../../translated_images/voronoi.1dc1613fb0439b9564615eca8df47a4bcd1ce06217e7e72325d2406ef2180795.pcm.png) + +> infographic by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) + +Di K-Means clustering process [dey work wit three-step process](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means): + +1. Di algorithm go select k-number of center points by sampling from di dataset. After dis, e go dey loop: + 1. E go assign each sample to di nearest centroid. + 2. E go create new centroids by taking di mean value of all di samples wey dem assign to di previous centroids. + 3. Then, e go calculate di difference between di new and old centroids and repeat until di centroids don stabilize. + +One wahala wey dey wit K-Means na say you go need to establish 'k', wey be di number of centroids. But di 'elbow method' dey help estimate one good starting value for 'k'. You go try am soon. + +## Prerequisite + +You go work for dis lesson [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb) file wey get di data import and preliminary cleaning wey you do for di last lesson. + +## Exercise - preparation + +Start by looking di songs data again. + +1. Create one boxplot, call `boxplot()` for each column: + + ```python + plt.figure(figsize=(20,20), dpi=200) + + plt.subplot(4,3,1) + sns.boxplot(x = 'popularity', data = df) + + plt.subplot(4,3,2) + sns.boxplot(x = 'acousticness', data = df) + + plt.subplot(4,3,3) + sns.boxplot(x = 'energy', data = df) + + plt.subplot(4,3,4) + sns.boxplot(x = 'instrumentalness', data = df) + + plt.subplot(4,3,5) + sns.boxplot(x = 'liveness', data = df) + + plt.subplot(4,3,6) + sns.boxplot(x = 'loudness', data = df) + + plt.subplot(4,3,7) + sns.boxplot(x = 'speechiness', data = df) + + plt.subplot(4,3,8) + sns.boxplot(x = 'tempo', data = df) + + plt.subplot(4,3,9) + sns.boxplot(x = 'time_signature', data = df) + + plt.subplot(4,3,10) + sns.boxplot(x = 'danceability', data = df) + + plt.subplot(4,3,11) + sns.boxplot(x = 'length', data = df) + + plt.subplot(4,3,12) + sns.boxplot(x = 'release_date', data = df) + ``` + + Dis data dey small noisy: if you observe each column as boxplot, you go see outliers. + + ![outliers](../../../../translated_images/boxplots.8228c29dabd0f29227dd38624231a175f411f1d8d4d7c012cb770e00e4fdf8b6.pcm.png) + +You fit go through di dataset and remove di outliers, but e go make di data small. + +1. For now, choose which columns you go use for your clustering exercise. Pick di ones wey get similar ranges and encode di `artist_top_genre` column as numeric data: + + ```python + from sklearn.preprocessing import LabelEncoder + le = LabelEncoder() + + X = df.loc[:, ('artist_top_genre','popularity','danceability','acousticness','loudness','energy')] + + y = df['artist_top_genre'] + + X['artist_top_genre'] = le.fit_transform(X['artist_top_genre']) + + y = le.transform(y) + ``` + +1. Now you need to pick how many clusters to target. You sabi say 3 song genres dey wey we carve out from di dataset, so make we try 3: + + ```python + from sklearn.cluster import KMeans + + nclusters = 3 + seed = 0 + + km = KMeans(n_clusters=nclusters, random_state=seed) + km.fit(X) + + # Predict the cluster for each data point + + y_cluster_kmeans = km.predict(X) + y_cluster_kmeans + ``` + +You go see one array wey print out wit predicted clusters (0, 1, or 2) for each row of di dataframe. + +1. Use dis array to calculate one 'silhouette score': + + ```python + from sklearn import metrics + score = metrics.silhouette_score(X, y_cluster_kmeans) + score + ``` + +## Silhouette score + +Look for one silhouette score wey dey close to 1. Dis score dey vary from -1 to 1, and if di score na 1, di cluster dey dense and e dey well-separated from other clusters. Value wey near 0 dey represent overlapping clusters wit samples wey dey very close to di decision boundary of di neighboring clusters. [(Source)](https://dzone.com/articles/kmeans-silhouette-score-explained-with-python-exam) + +Our score na **.53**, so e dey middle. Dis show say our data no too fit dis type of clustering, but make we continue. + +### Exercise - build a model + +1. Import `KMeans` and start di clustering process. + + ```python + from sklearn.cluster import KMeans + wcss = [] + + for i in range(1, 11): + kmeans = KMeans(n_clusters = i, init = 'k-means++', random_state = 42) + kmeans.fit(X) + wcss.append(kmeans.inertia_) + + ``` + + Some parts dey here wey need explanation. + + > 🎓 range: Na di iterations of di clustering process + + > 🎓 random_state: "E dey determine random number generation for centroid initialization." [Source](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans) + + > 🎓 WCSS: "within-cluster sums of squares" dey measure di squared average distance of all di points inside one cluster to di cluster centroid. [Source](https://medium.com/@ODSC/unsupervised-learning-evaluating-clusters-bd47eed175ce). + + > 🎓 Inertia: K-Means algorithms dey try choose centroids to minimize 'inertia', "one measure of how internally coherent clusters dey." [Source](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html). Di value dey append to di wcss variable for each iteration. + + > 🎓 k-means++: For [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means) you fit use di 'k-means++' optimization, wey "dey initialize di centroids to dey (generally) far from each other, wey fit lead to better results than random initialization. + +### Elbow method + +Before, you don reason say, because you dey target 3 song genres, you suppose choose 3 clusters. But e sure? + +1. Use di 'elbow method' to confirm. + + ```python + plt.figure(figsize=(10,5)) + sns.lineplot(x=range(1, 11), y=wcss, marker='o', color='red') + plt.title('Elbow') + plt.xlabel('Number of clusters') + plt.ylabel('WCSS') + plt.show() + ``` + + Use di `wcss` variable wey you build for di previous step to create one chart wey dey show where di 'bend' for di elbow dey, wey dey indicate di optimum number of clusters. Maybe e **dey** 3! + + ![elbow method](../../../../translated_images/elbow.72676169eed744ff03677e71334a16c6b8f751e9e716e3d7f40dd7cdef674cca.pcm.png) + +## Exercise - display di clusters + +1. Try di process again, dis time set three clusters, and display di clusters as scatterplot: + + ```python + from sklearn.cluster import KMeans + kmeans = KMeans(n_clusters = 3) + kmeans.fit(X) + labels = kmeans.predict(X) + plt.scatter(df['popularity'],df['danceability'],c = labels) + plt.xlabel('popularity') + plt.ylabel('danceability') + plt.show() + ``` + +1. Check di model accuracy: + + ```python + labels = kmeans.labels_ + + correct_labels = sum(y == labels) + + print("Result: %d out of %d samples were correctly labeled." % (correct_labels, y.size)) + + print('Accuracy score: {0:0.2f}'. format(correct_labels/float(y.size))) + ``` + + Dis model accuracy no too good, and di shape of di clusters dey give you hint why. + + ![clusters](../../../../translated_images/clusters.b635354640d8e4fd4a49ef545495518e7be76172c97c13bd748f5b79f171f69a.pcm.png) + + Dis data dey too imbalanced, e no too correlate and di variance between di column values too much to cluster well. In fact, di clusters wey form fit dey heavily influenced or skewed by di three genre categories wey we define above. Na learning process! + + For Scikit-learn documentation, you fit see say model like dis one, wit clusters wey no too demarcate well, get 'variance' problem: + + ![problem models](../../../../translated_images/problems.f7fb539ccd80608e1f35c319cf5e3ad1809faa3c08537aead8018c6b5ba2e33a.pcm.png) + > Infographic from Scikit-learn + +## Variance + +Variance na "di average of di squared differences from di Mean" [(Source)](https://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html). For di context of dis clustering problem, e mean say di numbers for our dataset dey diverge too much from di mean. + +✅ Dis na good time to think about all di ways wey you fit correct dis issue. Tweak di data small? Use different columns? Use different algorithm? Hint: Try [scaling your data](https://www.mygreatlearning.com/blog/learning-data-science-with-k-means-clustering/) to normalize am and test other columns. + +> Try dis '[variance calculator](https://www.calculatorsoup.com/calculators/statistics/variance-calculator.php)' to understand di concept well. + +--- + +## 🚀Challenge + +Spend time wit dis notebook, tweak di parameters. You fit improve di accuracy of di model by cleaning di data more (remove outliers, for example)? You fit use weights to give more weight to given data samples. Wetin else you fit do to create better clusters? + +Hint: Try to scale your data. Di notebook get commented code wey add standard scaling to make di data columns resemble each other more closely in terms of range. You go find say while di silhouette score go go down, di 'kink' for di elbow graph go smooth out. Dis na because if you leave di data unscaled, e go allow data wey get less variance to carry more weight. Read more about dis problem [here](https://stats.stackexchange.com/questions/21222/are-mean-normalization-and-feature-scaling-needed-for-k-means-clustering/21226#21226). + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +Check one K-Means Simulator [like dis one](https://user.ceng.metu.edu.tr/~akifakkus/courses/ceng574/k-means/). You fit use dis tool to visualize sample data points and determine di centroids. You fit edit di data randomness, numbers of clusters and numbers of centroids. E dey help you get idea of how di data fit dey grouped? + +Also, check [dis handout on K-Means](https://stanford.edu/~cpiech/cs221/handouts/kmeans.html) from Stanford. + +## Assignment + +[Try different clustering methods](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transle-shun service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transle-shun. Even as we dey try make am correct, abeg sabi say transle-shun wey machine do fit get mistake or no dey accurate. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make professional human transle-shun dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transle-shun. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..2d6ba0301 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Try different clustering methods + +## Instructions + +For dis lesson, you don learn about K-Means clustering. Sometimes K-Means no go work well for your data. Create one notebook wey go use data from dis lessons or from another place (make sure you give credit to di source) and show one different clustering method wey no be K-Means. Wetin you learn? + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | --------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------- | ---------------------------- | +| | Notebook dey show well-documented clustering model | Notebook dey show clustering model but e no get good documentation or e dey incomplete | Work wey no complete dey submitted | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transle-shon service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transle-shon. Even as we dey try make am correct, abeg make you sabi say AI transle-shon fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make you use professional human transle-shon. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transle-shon. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..8530e321d --- /dev/null +++ b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,233 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "orig_nbformat": 2, + "kernelspec": { + "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" + }, + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + } + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "3e5c8ab363e8d88f566d4365efc7e0bd", + "translation_date": "2025-11-18T19:29:41+00:00", + "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "source": [ + "# Naija Music wey dem scrape from Spotify - one analysis\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n", + "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n", + "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n", + "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n", + "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n", + "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n", + "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n", + "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n", + "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n", + "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n", + "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n", + "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n" + ] + } + ], + "source": [ + "pip install seaborn" + ] + }, + { + "source": [ + "Start where we finish for di last lesson, wit data wey we don import and filter.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + " name album \\\n", + "0 Sparky Mandy & The Jungle \n", + "1 shuga rush EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE \n", + "2 LITT! LITT! \n", + "3 Confident / Feeling Cool Enjoy Your Life \n", + "4 wanted you rare. \n", + "\n", + " artist artist_top_genre release_date length popularity \\\n", + "0 Cruel Santino alternative r&b 2019 144000 48 \n", + "1 Odunsi (The Engine) afropop 2020 89488 30 \n", + "2 AYLØ indie r&b 2018 207758 40 \n", + "3 Lady Donli nigerian pop 2019 175135 14 \n", + "4 Odunsi (The Engine) afropop 2018 152049 25 \n", + "\n", + " danceability acousticness energy instrumentalness liveness loudness \\\n", + "0 0.666 0.8510 0.420 0.534000 0.1100 -6.699 \n", + "1 0.710 0.0822 0.683 0.000169 0.1010 -5.640 \n", + "2 0.836 0.2720 0.564 0.000537 0.1100 -7.127 \n", + "3 0.894 0.7980 0.611 0.000187 0.0964 -4.961 \n", + "4 0.702 0.1160 0.833 0.910000 0.3480 -6.044 \n", + "\n", + " speechiness tempo time_signature \n", + "0 0.0829 133.015 5 \n", + "1 0.3600 129.993 3 \n", + "2 0.0424 130.005 4 \n", + "3 0.1130 111.087 4 \n", + "4 0.0447 105.115 4 " + ], + "text/html": "
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" + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 8 + } + ], + "source": [ + "df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis docu wey you dey see don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg no forget say machine translation fit get mistake or no too accurate. Di original docu for di language wey dem first write am na di main correct one. If na important matter, e go better make you use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md new file mode 100644 index 000000000..0261eda21 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transle-shon service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transle-shon. Even as we dey try make am correct, abeg sabi say transle-shon wey machine do fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make professional human transle-shon dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transle-shon. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb new file mode 100644 index 000000000..64b904dd1 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb @@ -0,0 +1,642 @@ +{ + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 0, + "metadata": { + "anaconda-cloud": "", + "kernelspec": { + "display_name": "R", + "language": "R", + "name": "ir" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": "r", + "file_extension": ".r", + "mimetype": "text/x-r-source", + "name": "R", + "pygments_lexer": "r", + "version": "3.4.1" + }, + "colab": { + "name": "lesson_14.ipynb", + "provenance": [], + "collapsed_sections": [], + "toc_visible": true + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "ad65fb4aad0a156b42216e4929f490fc", + "translation_date": "2025-11-18T19:31:34+00:00", + "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "GULATlQXLXyR" + }, + "source": [ + "## Learn K-Means Clustering wit R and Tidy Data Principles\n", + "\n", + "### [**Pre-lecture quiz**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/29/)\n", + "\n", + "For dis lesson, you go sabi how to create clusters wit Tidymodels package and oda packages wey dey R ecosystem (we go call dem friends 🧑‍🤝‍🧑), and di Nigerian music dataset wey you don import before. We go talk about di basics of K-Means for Clustering. Remember say, as you don learn for di earlier lesson, plenty ways dey to work wit clusters and di method wey you go use depend on your data. We go try K-Means because na di most common clustering technique. Make we start!\n", + "\n", + "Terms wey you go sabi:\n", + "\n", + "- Silhouette scoring\n", + "\n", + "- Elbow method\n", + "\n", + "- Inertia\n", + "\n", + "- Variance\n", + "\n", + "### **Introduction**\n", + "\n", + "[K-Means Clustering](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) na method wey dem take from signal processing domain. E dey used to divide and arrange groups of data into `k clusters` based on similarities for dia features.\n", + "\n", + "Di clusters fit show as [Voronoi diagrams](https://wikipedia.org/wiki/Voronoi_diagram), wey get one point (or 'seed') and di region wey dey follow am.\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Infographic by Jen Looper
\n", + "\n", + "\n", + "Steps for K-Means clustering be like dis:\n", + "\n", + "1. Di data scientist go first specify di number of clusters wey dem wan create.\n", + "\n", + "2. Di algorithm go randomly select K observations from di dataset to serve as di first centers for di clusters (we dey call dem centroids).\n", + "\n", + "3. Next, dem go assign each of di remaining observations to di centroid wey dey closest to am.\n", + "\n", + "4. Next, dem go calculate di new means for each cluster and move di centroid go di mean.\n", + "\n", + "5. Now wey dem don recalculate di centers, dem go check every observation again to see if e fit dey closer to another cluster. Dem go reassign all di objects again using di updated cluster means. Di cluster assignment and centroid update steps go dey repeat until di cluster assignments no dey change again (i.e., when e don converge). Normally, di algorithm go stop when each new iteration no dey move di centroids much and di clusters don static.\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "> Remember say because of di randomization of di first k observations wey dem use as di starting centroids, we fit get small different results each time we apply di procedure. Because of dis, most algorithms dey use plenty *random starts* and dem dey choose di iteration wey get di lowest WCSS. So e dey very important to always run K-Means wit plenty values of *nstart* to avoid *undesirable local optimum.*\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "Dis short animation wey use di [artwork](https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations) of Allison Horst dey explain di clustering process:\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Artwork by @allison_horst
\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "One big question wey dey come up for clustering be dis: how you go sabi how many clusters to separate your data into? One wahala wey dey wit K-Means be say you go need to decide `k`, wey be di number of `centroids`. But di `elbow method` dey help to estimate one good starting value for `k`. You go try am soon.\n", + "\n", + "### \n", + "\n", + "**Prerequisite**\n", + "\n", + "We go continue from where we stop for di [previous lesson](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb), where we analyze di dataset, make plenty visualizations and filter di dataset to observations wey dey important. Make sure say you check am!\n", + "\n", + "We go need some packages to finish dis module. You fit install dem like dis: `install.packages(c('tidyverse', 'tidymodels', 'cluster', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'factoextra', 'patchwork'))`\n", + "\n", + "Or, di script below go check whether you get di packages wey you need to complete dis module and e go install dem for you if some dey miss.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "ah_tBi58LXyi" + }, + "source": [ + "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n", + "\n", + "pacman::p_load('tidyverse', 'tidymodels', 'cluster', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'factoextra', 'patchwork')\n" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "7e--UCUTLXym" + }, + "source": [ + "Make we start sharp sharp!\n", + "\n", + "## 1. Dance wit data: Pick di 3 most popular music genres\n", + "\n", + "Dis na small reminder of wetin we do for di last lesson. Make we chop di data small small!\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "Ycamx7GGLXyn" + }, + "source": [ + "# Load the core tidyverse and make it available in your current R session\n", + "library(tidyverse)\n", + "\n", + "# Import the data into a tibble\n", + "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv\", show_col_types = FALSE)\n", + "\n", + "# Narrow down to top 3 popular genres\n", + "nigerian_songs <- df %>% \n", + " # Concentrate on top 3 genres\n", + " filter(artist_top_genre %in% c(\"afro dancehall\", \"afropop\",\"nigerian pop\")) %>% \n", + " # Remove unclassified observations\n", + " filter(popularity != 0)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "# Visualize popular genres using bar plots\n", + "theme_set(theme_light())\n", + "nigerian_songs %>%\n", + " count(artist_top_genre) %>%\n", + " ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\n", + " fill = artist_top_genre)) +\n", + " geom_col(alpha = 0.8) +\n", + " paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"ggsci::category10_d3\") +\n", + " ggtitle(\"Top genres\") +\n", + " theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))\n" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "b5h5zmkPLXyp" + }, + "source": [ + "🤩 E go well!\n", + "\n", + "## 2. More data exploration.\n", + "\n", + "How clean dis data be? Make we check for outliers wit box plots. We go focus on numeric columns wey get small outliers (even though you fit clean out di outliers). Boxplots fit show di range of di data and e go help us choose which columns to use. Note say, Boxplots no dey show variance, wey be one important thing for good clusterable data. Abeg check [dis discussion](https://stats.stackexchange.com/questions/91536/deduce-variance-from-boxplot) for more reading.\n", + "\n", + "[Boxplots](https://en.wikipedia.org/wiki/Box_plot) dey used to show di distribution of `numeric` data, so make we start by *selecting* all di numeric columns plus di popular music genres.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "HhNreJKLLXyq" + }, + "source": [ + "# Select top genre column and all other numeric columns\n", + "df_numeric <- nigerian_songs %>% \n", + " select(artist_top_genre, where(is.numeric)) \n", + "\n", + "# Display the data\n", + "df_numeric %>% \n", + " slice_head(n = 5)\n" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "uYXrwJRaLXyq" + }, + "source": [ + "See as di selection helper `where` make am easy 💁? Check out other functions like dat [here](https://tidyselect.r-lib.org/).\n", + "\n", + "Since we go dey make boxplot for each numeric features and we no wan use loops, make we reformat our data into one *longer* format wey go allow us use `facets` - subplots wey go show one subset of di data for each one.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "gd5bR3f8LXys" + }, + "source": [ + "# Pivot data from wide to long\n", + "df_numeric_long <- df_numeric %>% \n", + " pivot_longer(!artist_top_genre, names_to = \"feature_names\", values_to = \"values\") \n", + "\n", + "# Print out data\n", + "df_numeric_long %>% \n", + " slice_head(n = 15)\n" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "-7tE1swnLXyv" + }, + "source": [ + "Much longer! Now na time for some `ggplots`! So which `geom` we go use?\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "r88bIsyuLXyy" + }, + "source": [ + "# Make a box plot\n", + "df_numeric_long %>% \n", + " ggplot(mapping = aes(x = feature_names, y = values, fill = feature_names)) +\n", + " geom_boxplot() +\n", + " facet_wrap(~ feature_names, ncol = 4, scales = \"free\") +\n", + " theme(legend.position = \"none\")\n" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "EYVyKIUELXyz" + }, + "source": [ + "Easy-gg!\n", + "\n", + "Now we fit see say dis data get small wahala: if you look each column as boxplot, you go see outliers. You fit waka through di dataset and comot dis outliers, but e go make di data small well well.\n", + "\n", + "For now, make we choose which columns we go use for our clustering exercise. Make we pick di numeric columns wey get similar ranges. We fit change `artist_top_genre` to numeric but we go leave am for now.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "-wkpINyZLXy0" + }, + "source": [ + "# Select variables with similar ranges\n", + "df_numeric_select <- df_numeric %>% \n", + " select(popularity, danceability, acousticness, loudness, energy) \n", + "\n", + "# Normalize data\n", + "# df_numeric_select <- scale(df_numeric_select)\n" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "D7dLzgpqLXy1" + }, + "source": [ + "## 3. How to do k-means clustering for R\n", + "\n", + "We fit do k-means for R wit di built-in `kmeans` function, check `help(\"kmeans()\")`. Di `kmeans()` function dey take data frame wey get all di numeric columns as im main argument.\n", + "\n", + "Di first step wen you wan use k-means clustering na to talk how many clusters (k) wey go dey for di final solution. We sabi say na 3 song genres wey we commot from di dataset, so make we try 3:\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "uC4EQ5w7LXy5" + }, + "source": [ + "set.seed(2056)\n", + "# Kmeans clustering for 3 clusters\n", + "kclust <- kmeans(\n", + " df_numeric_select,\n", + " # Specify the number of clusters\n", + " centers = 3,\n", + " # How many random initial configurations\n", + " nstart = 25\n", + ")\n", + "\n", + "# Display clustering object\n", + "kclust\n" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "hzfhscWrLXy-" + }, + "source": [ + "The kmeans object get plenty information wey dem explain well for `help(\"kmeans()\")`. For now, make we focus on some. We fit see say dem group di data into 3 clusters wey get size 65, 110, 111. Di output still show di cluster centers (means) for di 3 groups across di 5 variables.\n", + "\n", + "Di clustering vector na di cluster wey dem assign for each observation. Make we use di `augment` function take add di cluster assignment to di original data set.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "0XwwpFGQLXy_" + }, + "source": [ + "# Add predicted cluster assignment to data set\n", + "augment(kclust, df_numeric_select) %>% \n", + " relocate(.cluster) %>% \n", + " slice_head(n = 10)\n" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "NXIVXXACLXzA" + }, + "source": [ + "Perfect, we don divide our data set into 3 groups. So, how we go take know say our clustering dey good 🤷? Make we check `Silhouette score`.\n", + "\n", + "### **Silhouette score**\n", + "\n", + "[Silhouette analysis](https://en.wikipedia.org/wiki/Silhouette_(clustering)) fit help us study how far apart di clusters wey we get dey from each other. Dis score dey range from -1 to 1, and if di score near 1, e mean say di cluster dey tight and e dey well-separated from other clusters. If e near 0, e mean say di clusters dey overlap and di samples dey close to di decision boundary of di clusters wey dey near each other. [source](https://dzone.com/articles/kmeans-silhouette-score-explained-with-python-exam).\n", + "\n", + "Di average silhouette method dey calculate di average silhouette of di observations for different values of *k*. If di average silhouette score high, e mean say di clustering dey good.\n", + "\n", + "Di `silhouette` function wey dey di cluster package fit calculate di average silhouette width.\n", + "\n", + "> You fit calculate di silhouette with any [distance](https://en.wikipedia.org/wiki/Distance \"Distance\") metric, like [Euclidean distance](https://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance \"Euclidean distance\") or [Manhattan distance](https://en.wikipedia.org/wiki/Manhattan_distance \"Manhattan distance\") wey we talk about for di [previous lesson](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb).\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "Jn0McL28LXzB" + }, + "source": [ + "# Load cluster package\n", + "library(cluster)\n", + "\n", + "# Compute average silhouette score\n", + "ss <- silhouette(kclust$cluster,\n", + " # Compute euclidean distance\n", + " dist = dist(df_numeric_select))\n", + "mean(ss[, 3])\n" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "QyQRn97nLXzC" + }, + "source": [ + "Our score na **.549**, so e dey right for middle. Dis one mean say our data no too fit well for dis kain clustering. Make we see whether we fit confirm dis idea wit eye. Di [factoextra package](https://rpkgs.datanovia.com/factoextra/index.html) get functions (`fviz_cluster()`) wey fit help us see di clustering.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "7a6Km1_FLXzD" + }, + "source": [ + "library(factoextra)\n", + "\n", + "# Visualize clustering results\n", + "fviz_cluster(kclust, df_numeric_select)\n" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "IBwCWt-0LXzD" + }, + "source": [ + "Di overlap wey dey for di clusters show say our data no too fit well for dis kain clustering, but make we still dey go.\n", + "\n", + "## 4. How to sabi di best clusters\n", + "\n", + "One big question wey dey always show for K-Means clustering na dis - if we no get class labels wey we sabi, how we go sabi how many clusters we go use take divide di data?\n", + "\n", + "One way we fit try sabi na to use one data sample take `create series of clustering models` wey go dey increase di number of clusters (like from 1-10), and check di clustering metrics like **Silhouette score.**\n", + "\n", + "Make we find di best number of clusters by calculating di clustering algorithm for different values of *k* and check di **Within Cluster Sum of Squares** (WCSS). Di total within-cluster sum of square (WCSS) dey measure how tight di clustering be, and we want make e dey small as e fit be, because lower values mean say di data points dey close.\n", + "\n", + "Make we see wetin go happen if we choose different `k` values, from 1 to 10, for dis clustering.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "hSeIiylDLXzE" + }, + "source": [ + "# Create a series of clustering models\n", + "kclusts <- tibble(k = 1:10) %>% \n", + " # Perform kmeans clustering for 1,2,3 ... ,10 clusters\n", + " mutate(model = map(k, ~ kmeans(df_numeric_select, centers = .x, nstart = 25)),\n", + " # Farm out clustering metrics eg WCSS\n", + " glanced = map(model, ~ glance(.x))) %>% \n", + " unnest(cols = glanced)\n", + " \n", + "\n", + "# View clustering rsulsts\n", + "kclusts\n" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "m7rS2U1eLXzE" + }, + "source": [ + "Now wey we don get di total within-cluster sum-of-squares (tot.withinss) for each clustering algorithm wey get center *k*, we go use di [elbow method](https://en.wikipedia.org/wiki/Elbow_method_(clustering)) to find di correct number of clusters. Dis method na to plot di WCSS as e dey relate to di number of clusters, and then choose di [elbow of di curve](https://en.wikipedia.org/wiki/Elbow_of_the_curve \"Elbow of the curve\") as di number of clusters wey we go use.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "o_DjHGItLXzF" + }, + "source": [ + "set.seed(2056)\n", + "# Use elbow method to determine optimum number of clusters\n", + "kclusts %>% \n", + " ggplot(mapping = aes(x = k, y = tot.withinss)) +\n", + " geom_line(size = 1.2, alpha = 0.8, color = \"#FF7F0EFF\") +\n", + " geom_point(size = 2, color = \"#FF7F0EFF\")\n" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "pLYyt5XSLXzG" + }, + "source": [ + "Di plot dey show say WCSS reduce well well (so e tight pass) as di number of clusters dey increase from one go two, and e still reduce wey person fit notice from two go three clusters. After dat one, di reduction no too dey obvious again, e come form one `elbow` 💪 for di chart around three clusters. Dis one mean say e dey show well say di data points get two to three clusters wey dey separate well.\n", + "\n", + "We fit now move go extract di clustering model wey `k = 3`:\n", + "\n", + "> `pull()`: e dey use to comot one column\n", + ">\n", + "> `pluck()`: e dey use to index data structures like lists\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "JP_JPKBILXzG" + }, + "source": [ + "# Extract k = 3 clustering\n", + "final_kmeans <- kclusts %>% \n", + " filter(k == 3) %>% \n", + " pull(model) %>% \n", + " pluck(1)\n", + "\n", + "\n", + "final_kmeans\n" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "l_PDTu8tLXzI" + }, + "source": [ + "Nice one! Make we go ahead show di clusters wey we get. You wan try some interactive stuff wit `plotly`?\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "dNcleFe-LXzJ" + }, + "source": [ + "# Add predicted cluster assignment to data set\n", + "results <- augment(final_kmeans, df_numeric_select) %>% \n", + " bind_cols(df_numeric %>% select(artist_top_genre)) \n", + "\n", + "# Plot cluster assignments\n", + "clust_plt <- results %>% \n", + " ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = .cluster, shape = artist_top_genre)) +\n", + " geom_point(size = 2, alpha = 0.8) +\n", + " paletteer::scale_color_paletteer_d(\"ggthemes::Tableau_10\")\n", + "\n", + "ggplotly(clust_plt)\n" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "6JUM_51VLXzK" + }, + "source": [ + "Maybe we for don expect say each cluster (wey different colors dey represent) go get im own clear genres (wey different shapes dey represent).\n", + "\n", + "Make we check how correct di model be.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "id": "HdIMUGq7LXzL" + }, + "source": [ + "# Assign genres to predefined integers\n", + "label_count <- results %>% \n", + " group_by(artist_top_genre) %>% \n", + " mutate(id = cur_group_id()) %>% \n", + " ungroup() %>% \n", + " summarise(correct_labels = sum(.cluster == id))\n", + "\n", + "\n", + "# Print results \n", + "cat(\"Result:\", label_count$correct_labels, \"out of\", nrow(results), \"samples were correctly labeled.\")\n", + "\n", + "cat(\"\\nAccuracy score:\", label_count$correct_labels/nrow(results))\n" + ], + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "C50wvaAOLXzM" + }, + "source": [ + "Dis model accuracy no too bad, but e no too beta either. E fit be say di data no too fit well for K-Means Clustering. Di data dey too imbalanced, e no too correlate, and di variance between di column values dey too much to cluster well. In fact, di clusters wey form fit dey heavily influenced or skewed by di three genre categories wey we define before.\n", + "\n", + "Sha sha, e be good learning process!\n", + "\n", + "For Scikit-learn documentation, you go see say model like dis one, wey di clusters no dey well demarcated, get 'variance' problem:\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Infographic from Scikit-learn
\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "## **Variance**\n", + "\n", + "Variance na \"di average of di squared differences from di Mean\" [source](https://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html). For di context of dis clustering problem, e mean say di numbers for our dataset dey diverge small too much from di mean.\n", + "\n", + "✅ Dis na good time to think about all di ways wey you fit take correct dis issue. You fit tweak di data small more? Use different columns? Try different algorithm? Hint: Try [scaling your data](https://www.mygreatlearning.com/blog/learning-data-science-with-k-means-clustering/) to normalize am and test other columns.\n", + "\n", + "> Try dis '[variance calculator](https://www.calculatorsoup.com/calculators/statistics/variance-calculator.php)' to understand di concept well well.\n", + "\n", + "------------------------------------------------------------------------\n", + "\n", + "## **🚀Challenge**\n", + "\n", + "Spend time with dis notebook, dey tweak di parameters. You fit improve di accuracy of di model by cleaning di data more (like removing outliers)? You fit use weights to give more weight to some data samples. Wetin else you fit do to create better clusters?\n", + "\n", + "Hint: Try to scale your data. Di notebook get commented code wey fit add standard scaling to make di data columns dey resemble each other more for range. You go notice say di silhouette score go reduce, but di 'kink' for di elbow graph go smooth out. Dis na because if you leave di data unscaled, e go make data wey get less variance carry more weight. Read more about dis problem [here](https://stats.stackexchange.com/questions/21222/are-mean-normalization-and-feature-scaling-needed-for-k-means-clustering/21226#21226).\n", + "\n", + "## [**Post-lecture quiz**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/30/)\n", + "\n", + "## **Review & Self Study**\n", + "\n", + "- Check out K-Means Simulator [like dis one](https://user.ceng.metu.edu.tr/~akifakkus/courses/ceng574/k-means/). You fit use dis tool to visualize sample data points and determine di centroids. You fit edit di data randomness, number of clusters, and number of centroids. E dey help you get idea of how di data fit group?\n", + "\n", + "- Also, check [dis handout on K-Means](https://stanford.edu/~cpiech/cs221/handouts/kmeans.html) from Stanford.\n", + "\n", + "You wan try your new clustering skills for datasets wey fit well for K-Means clustering? Check:\n", + "\n", + "- [Train and Evaluate Clustering Models](https://rpubs.com/eR_ic/clustering) using Tidymodels and friends\n", + "\n", + "- [K-means Cluster Analysis](https://uc-r.github.io/kmeans_clustering), UC Business Analytics R Programming Guide\n", + "\n", + "- [K-means clustering with tidy data principles](https://www.tidymodels.org/learn/statistics/k-means/)\n", + "\n", + "## **Assignment**\n", + "\n", + "[Try different clustering methods](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md)\n", + "\n", + "## THANK YOU TO:\n", + "\n", + "[Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) for creating di original Python version of dis module ♥️\n", + "\n", + "[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) for creating di amazing illustrations wey make R more welcoming and engaging. Find more illustrations for her [gallery](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n", + "\n", + "Happy Learning,\n", + "\n", + "[Eric](https://twitter.com/ericntay), Gold Microsoft Learn Student Ambassador.\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

Artwork by @allison_horst
\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even as we dey try make sure say e correct, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for im native language na di main correct source. For important information, e good make you use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..b933e3915 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,554 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "orig_nbformat": 2, + "kernelspec": { + "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" + }, + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + } + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "e867e87e3129c8875423a82945f4ad5e", + "translation_date": "2025-11-18T19:30:04+00:00", + "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "source": [ + "# Naija Music wey dem scrape from Spotify - one analysis\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n", + "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n", + "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n", + "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n", + "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n", + "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n", + "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n", + "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n", + "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n", + "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n", + "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n", + "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n" + ] + } + ], + "source": [ + "pip install seaborn" + ] + }, + { + "source": [ + "Start where we finish for di last lesson, wit data wey we don import and filter.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + " name album \\\n", + "0 Sparky Mandy & The Jungle \n", + "1 shuga rush EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE \n", + "2 LITT! 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'length', data = df)\n", + "\n", + "plt.subplot(4,3,12)\n", + "sns.boxplot(x = 'release_date', data = df)" + ] + }, + { + "source": [ + "Choose some columns wey get similar range. Make sure say you include artist_top_genre column so we fit keep our genres correct.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler\n", + "le = LabelEncoder()\n", + "\n", + "# scaler = StandardScaler()\n", + "\n", + "X = df.loc[:, ('artist_top_genre','popularity','danceability','acousticness','loudness','energy')]\n", + "\n", + "y = df['artist_top_genre']\n", + "\n", + "X['artist_top_genre'] = le.fit_transform(X['artist_top_genre'])\n", + "\n", + "# X = scaler.fit_transform(X)\n", + "\n", + "y = le.transform(y)\n", + "\n" + ] + }, + { + "source": [ + "K-Means Clustering get wahala say you go need tell am how many clusters e go build. We sabi say na three song types dey, so make we focus on 3.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + "array([2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 0, 2, 1, 1, 0, 1, 0, 0,\n", + " 0, 1, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 0, 2, 0, 2, 0,\n", + " 2, 0, 0, 1, 1, 2, 1, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 2, 2,\n", + " 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2,\n", + " 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 0,\n", + " 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 2, 1, 2,\n", + " 1, 2, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 0, 1, 2, 2,\n", + " 2, 1, 1, 0, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2,\n", + " 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 1, 1, 0,\n", + " 1, 1, 0, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0,\n", + " 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2,\n", + " 1, 1, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2,\n", + " 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1],\n", + " dtype=int32)" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 16 + } + ], + "source": [ + "\n", + "from sklearn.cluster import KMeans\n", + "\n", + "nclusters = 3 \n", + "seed = 0\n", + "\n", + "km = KMeans(n_clusters=nclusters, random_state=seed)\n", + "km.fit(X)\n", + "\n", + "# Predict the cluster for each data point\n", + "\n", + "y_cluster_kmeans = km.predict(X)\n", + "y_cluster_kmeans" + ] + }, + { + "source": [ + "Those numbers no mean plenty to us, so make we get 'silhouette score' to check di accuracy. Our score dey for middle.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + "0.5466747351275563" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 17 + } + ], + "source": [ + "from sklearn import metrics\n", + "score = metrics.silhouette_score(X, y_cluster_kmeans)\n", + "score" + ] + }, + { + "source": [ + "Import KMeans make model\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.cluster import KMeans\n", + "wcss = []\n", + "\n", + "for i in range(1, 11):\n", + " kmeans = KMeans(n_clusters = i, init = 'k-means++', random_state = 42)\n", + " kmeans.fit(X)\n", + " wcss.append(kmeans.inertia_)" + ] + }, + { + "source": [ + "Use dat model to decide, using di Elbow Method, di best number of clusters to build\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stderr", + "text": [ + "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/seaborn/_decorators.py:43: FutureWarning: Pass the following variables as keyword args: x, y. From version 0.12, the only valid positional argument will be `data`, and passing other arguments without an explicit keyword will result in an error or misinterpretation.\n FutureWarning\n" + ] + }, + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": "
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Fit the model again and create a scatterplot of your clusters. They do group in bunches, but they are pretty close together." + ], + "cell_type": "code", + "metadata": {}, + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": "
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Even though we dey try make sure say e correct, abeg no forget say machine translation fit get mistake or no too accurate. Di original docu for di language wey dem first write am na di main correct one. If na important matter, e go better make professional human translator help you. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb new file mode 100644 index 000000000..893178616 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb @@ -0,0 +1,345 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "orig_nbformat": 2, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" + }, + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + } + }, + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "6f92868513e59d321245137c1c4c5311", + "translation_date": "2025-11-18T19:30:13+00:00", + "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "source": [ + "# Naija Music wey dem scrape from Spotify - one analysis\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 104, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n", + "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n", + "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n", + "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n", + "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n", + "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n", + "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n", + "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n", + "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n", + "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n", + "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n", + "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n" + ] + } + ], + "source": [ + "pip install seaborn" + ] + }, + { + "source": [ + "Start where we finish for di last lesson, wit data wey dem don import and filter.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 105, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + " name album \\\n", + "0 Sparky Mandy & The Jungle \n", + "1 shuga rush EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE \n", + "2 LITT! 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We do not scale our\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 21\u001b[0m \u001b[0;31m# data since we want to plot the support vectors\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m---> 22\u001b[0;31m \u001b[0mls30\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_30\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_30\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 30% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 23\u001b[0m \u001b[0mls50\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_50\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_50\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 50% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 24\u001b[0m \u001b[0mls100\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 100% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;32m/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/semi_supervised/_label_propagation.py\u001b[0m in \u001b[0;36mfit\u001b[0;34m(self, X, y)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 228\u001b[0m \u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_validate_data\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 229\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mX_\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 230\u001b[0;31m \u001b[0mcheck_classification_targets\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 231\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 232\u001b[0m \u001b[0;31m# actual graph construction (implementations should override this)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;32m/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/multiclass.py\u001b[0m in \u001b[0;36mcheck_classification_targets\u001b[0;34m(y)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 181\u001b[0m if y_type not in ['binary', 'multiclass', 'multiclass-multioutput',\n\u001b[1;32m 182\u001b[0m 'multilabel-indicator', 'multilabel-sequences']:\n\u001b[0;32m--> 183\u001b[0;31m \u001b[0;32mraise\u001b[0m \u001b[0mValueError\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m\"Unknown label type: %r\"\u001b[0m \u001b[0;34m%\u001b[0m \u001b[0my_type\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 184\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 185\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: Unknown label type: 'continuous'" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.svm import SVC\n", + "from sklearn.semi_supervised import LabelSpreading\n", + "from sklearn.semi_supervised import SelfTrainingClassifier\n", + "from sklearn import datasets\n", + "\n", + "X = df[['danceability','acousticness']].values\n", + "y = df['energy'].values\n", + "\n", + "# X = scaler.fit_transform(X)\n", + "\n", + "# step size in the mesh\n", + "h = .02\n", + "\n", + "rng = np.random.RandomState(0)\n", + "y_rand = rng.rand(y.shape[0])\n", + "y_30 = np.copy(y)\n", + "y_30[y_rand < 0.3] = -1 # set random samples to be unlabeled\n", + "y_50 = np.copy(y)\n", + "y_50[y_rand < 0.5] = -1\n", + "# we create an instance of SVM and fit out data. We do not scale our\n", + "# data since we want to plot the support vectors\n", + "ls30 = (LabelSpreading().fit(X, y_30), y_30, 'Label Spreading 30% data')\n", + "ls50 = (LabelSpreading().fit(X, y_50), y_50, 'Label Spreading 50% data')\n", + "ls100 = (LabelSpreading().fit(X, y), y, 'Label Spreading 100% data')\n", + "\n", + "# the base classifier for self-training is identical to the SVC\n", + "base_classifier = SVC(kernel='rbf', gamma=.5, probability=True)\n", + "st30 = (SelfTrainingClassifier(base_classifier).fit(X, y_30),\n", + " y_30, 'Self-training 30% data')\n", + "st50 = (SelfTrainingClassifier(base_classifier).fit(X, y_50),\n", + " y_50, 'Self-training 50% data')\n", + "\n", + "rbf_svc = (SVC(kernel='rbf', gamma=.5).fit(X, y), y, 'SVC with rbf kernel')\n", + "\n", + "# create a mesh to plot in\n", + "x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1\n", + "y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1\n", + "xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),\n", + " np.arange(y_min, y_max, h))\n", + "\n", + "color_map = {-1: (1, 1, 1), 0: (0, 0, .9), 1: (1, 0, 0), 2: (.8, .6, 0)}\n", + "\n", + "classifiers = (ls30, st30, ls50, st50, ls100, rbf_svc)\n", + "for i, (clf, y_train, title) in enumerate(classifiers):\n", + " # Plot the decision boundary. For that, we will assign a color to each\n", + " # point in the mesh [x_min, x_max]x[y_min, y_max].\n", + " plt.subplot(3, 2, i + 1)\n", + " Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])\n", + "\n", + " # Put the result into a color plot\n", + " Z = Z.reshape(xx.shape)\n", + " plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)\n", + " plt.axis('off')\n", + "\n", + " # Plot also the training points\n", + " colors = [color_map[y] for y in y_train]\n", + " plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=colors, edgecolors='black')\n", + "\n", + " plt.title(title)\n", + "\n", + "plt.suptitle(\"Unlabeled points are colored white\", y=0.1)\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI transleto service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am correct, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument wey dey for im native language na di main source wey you go trust. For important mata, e good make professional human transleto check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/README.md b/translations/pcm/5-Clustering/README.md new file mode 100644 index 000000000..1539d0b0a --- /dev/null +++ b/translations/pcm/5-Clustering/README.md @@ -0,0 +1,44 @@ + +# Clustering Models for Machine Learning + +Clustering na machine learning task wey dey try find objects wey resemble each oda and group dem into groups wey dem dey call clusters. Wetin make clustering different from oda methods for machine learning be say e dey happen automatically. In fact, you fit talk say e be opposite of supervised learning. + +## Regional Topic: Clustering Models for Nigerian People Music Taste 🎧 + +Nigeria get plenty different people and dem music taste dey different too. Using data wey dem collect from Spotify (inspired by [dis article](https://towardsdatascience.com/country-wise-visual-analysis-of-music-taste-using-spotify-api-seaborn-in-python-77f5b749b421)), make we check some music wey dey popular for Nigeria. Dis dataset get data about different songs like 'danceability' score, 'acousticness', loudness, 'speechiness', popularity, and energy. E go dey interesting to see wetin we fit discover for dis data! + +![A turntable](../../../translated_images/turntable.f2b86b13c53302dc106aa741de9dc96ac372864cf458dd6f879119857aab01da.pcm.jpg) + +> Photo by Marcela Laskoski on Unsplash + +For dis series of lessons, you go learn new ways to analyze data using clustering techniques. Clustering dey very useful when your dataset no get labels. If e get labels, classification techniques like the ones wey you don learn for previous lessons go make more sense. But if you wan group data wey no get labels, clustering na better way to find patterns. + +> Some low-code tools dey wey fit help you learn how to work with clustering models. Try [Azure ML for dis task](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-clustering-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) + +## Lessons + +1. [Introduction to Clustering](1-Visualize/README.md) +2. [K-Means Clustering](2-K-Means/README.md) + +## Credits + +Dis lessons na [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) write am with 🎶, and [Rishit Dagli](https://rishit_dagli) plus [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) help review am. + +The [Nigerian Songs](https://www.kaggle.com/sootersaalu/nigerian-songs-spotify) dataset na from Kaggle dem collect am as dem scrape am from Spotify. + +Some useful K-Means examples wey help create dis lesson include dis [iris exploration](https://www.kaggle.com/bburns/iris-exploration-pca-k-means-and-gmm-clustering), dis [introductory notebook](https://www.kaggle.com/prashant111/k-means-clustering-with-python), and dis [hypothetical NGO example](https://www.kaggle.com/ankandash/pca-k-means-clustering-hierarchical-clustering). + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am accurate, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important information, e better make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md b/translations/pcm/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md new file mode 100644 index 000000000..bc7105036 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md @@ -0,0 +1,181 @@ + +# Introduction to natural language processing + +Dis lesson go talk small about di history and di important tins wey dey for *natural language processing*, wey be one part of *computational linguistics*. + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Introduction + +NLP, as people dey call am, na one of di popular area wey machine learning don dey use for software wey people dey use. + +✅ You fit tink of software wey you dey use everyday wey fit get NLP inside? Wetin of di word processing programs or di mobile apps wey you dey use steady? + +You go learn about: + +- **Di idea of languages**. How languages take start and di main areas wey people dey study. +- **Definition and concepts**. You go also sabi di definitions and concepts about how computers dey process text, like parsing, grammar, and how to identify nouns and verbs. Dis lesson get some coding tasks, and e go introduce some important concepts wey you go learn how to code later for di next lessons. + +## Computational linguistics + +Computational linguistics na research and development area wey don dey for many years wey dey study how computers fit work with, understand, translate, and even communicate with languages. Natural language processing (NLP) na di part wey dey focus on how computers fit process 'natural', wey be human languages. + +### Example - phone dictation + +If you don ever dictate for your phone instead of typing or ask virtual assistant question, di speech wey you talk go turn text and dem go process or *parse* di language wey you talk. Di keywords wey dem detect go then turn format wey di phone or assistant fit understand and act on. + +![comprehension](../../../../translated_images/comprehension.619708fc5959b0f6a24ebffba2ad7b0625391a476141df65b43b59de24e45c6f.pcm.png) +> To really understand language no easy! Image by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) + +### How dem take make dis technology possible? + +E possible because person write computer program to do am. Some years back, some science fiction writers talk say people go dey talk to their computers and di computers go always understand wetin dem mean. But e no easy as dem think, and even though di problem don dey better understood today, e still get big wahala to achieve 'perfect' natural language processing, especially to understand di meaning of sentence. E hard well well to understand humor or detect emotions like sarcasm for sentence. + +You fit dey remember di grammar lessons for school where teacher dey talk about di parts of grammar for sentence. For some countries, dem dey teach grammar and linguistics as separate subject, but for many, dem dey include am as part of learning language: either your first language for primary school (to learn how to read and write) and maybe second language for secondary school. No worry if you no sabi di difference between nouns and verbs or adverbs and adjectives! + +If you dey struggle with di difference between *simple present* and *present progressive*, you no dey alone. E dey hard for many people, even people wey dey speak di language well. Di good news be say computers sabi apply formal rules well, and you go learn how to write code wey fit *parse* sentence like human. Di bigger wahala wey you go look later na how to understand di *meaning* and *sentiment* of sentence. + +## Prerequisites + +For dis lesson, di main prerequisite na make you fit read and understand di language wey dem use for di lesson. No math problems or equations dey solve. Di original author write dis lesson for English, but e don translate to other languages, so you fit dey read translation. Some examples dey use different languages (to compare di grammar rules of di languages). Dem no translate di examples, but di explanation dey translated, so di meaning go clear. + +For di coding tasks, you go use Python and di examples dey use Python 3.8. + +For dis section, you go need and use: + +- **Python 3 comprehension**. Programming language comprehension for Python 3, dis lesson dey use input, loops, file reading, arrays. +- **Visual Studio Code + extension**. We go use Visual Studio Code and di Python extension. You fit also use any Python IDE wey you like. +- **TextBlob**. [TextBlob](https://github.com/sloria/TextBlob) na simple text processing library for Python. Follow di instructions for di TextBlob site to install am for your system (install di corpora too, as dem show below): + + ```bash + pip install -U textblob + python -m textblob.download_corpora + ``` + +> 💡 Tip: You fit run Python direct for VS Code environments. Check di [docs](https://code.visualstudio.com/docs/languages/python?WT.mc_id=academic-77952-leestott) for more info. + +## Talking to machines + +Di history of how people dey try make computers understand human language don dey for many years, and one of di first scientists wey think about natural language processing na *Alan Turing*. + +### Di 'Turing test' + +When Turing dey research *artificial intelligence* for di 1950's, e think say dem fit give human and computer one conversation test (via typed messages) where di human no go sure if na another human or computer e dey talk to. + +If after some time di human no fit know if di answers dey come from computer or human, dem fit say di computer dey *think*? + +### Di inspiration - 'di imitation game' + +Di idea come from one party game wey dem call *Di Imitation Game* where one interrogator dey alone for one room and e go try know which of di two people (wey dey another room) be male and female. Di interrogator fit send notes, and e go try ask questions wey di answers go show di gender of di mystery person. Di people for di other room go dey try confuse di interrogator by answering di questions in way wey go mislead di interrogator, but still dey look like dem dey answer honestly. + +### Developing Eliza + +For di 1960's, one MIT scientist wey dem call *Joseph Weizenbaum* develop [*Eliza*](https://wikipedia.org/wiki/ELIZA), one computer 'therapist' wey dey ask human questions and e go look like e understand di answers. But Eliza fit parse sentence and identify some grammar constructs and keywords to give reasonable answer, e no fit say e *understand* di sentence. If Eliza see sentence like "**I am** sad", e fit change di tense and add some words to form response like "How long have **you been** sad". + +Dis go make e look like Eliza understand di statement and dey ask follow-up question, but na just rearrange and substitute words e dey do. If Eliza no fit find keyword wey e get response for, e go give random response wey fit work for many different statements. Eliza fit dey tricked easily, for example if person write "**You are** a bicycle", e fit respond "How long have **I been** a bicycle?", instead of better response. + +[![Chatting with Eliza](https://img.youtube.com/vi/RMK9AphfLco/0.jpg)](https://youtu.be/RMK9AphfLco "Chatting with Eliza") + +> 🎥 Click di image above for video about di original ELIZA program + +> Note: You fit read di original description of [Eliza](https://cacm.acm.org/magazines/1966/1/13317-elizaa-computer-program-for-the-study-of-natural-language-communication-between-man-and-machine/abstract) wey dem publish for 1966 if you get ACM account. Or read about Eliza for [wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/ELIZA) + +## Exercise - coding basic conversational bot + +Conversational bot, like Eliza, na program wey dey collect user input and e go look like e understand and dey respond well. Unlike Eliza, our bot no go get many rules wey go make e look like e dey talk intelligently. Instead, our bot go just dey give random responses wey fit work for almost any small talk. + +### Di plan + +Steps to build conversational bot: + +1. Print instructions wey go tell di user how to talk to di bot +2. Start loop + 1. Collect user input + 2. If user talk say e wan exit, make e exit + 3. Process user input and decide response (for dis case, di response na random choice from list of possible generic responses) + 4. Print response +3. Go back to step 2 + +### Build di bot + +Make we create di bot now. We go start by defining some phrases. + +1. Create dis bot for Python with di random responses wey dey below: + + ```python + random_responses = ["That is quite interesting, please tell me more.", + "I see. Do go on.", + "Why do you say that?", + "Funny weather we've been having, isn't it?", + "Let's change the subject.", + "Did you catch the game last night?"] + ``` + + Dis na sample output to guide you (user input dey for di lines wey start with `>`): + + ```output + Hello, I am Marvin, the simple robot. + You can end this conversation at any time by typing 'bye' + After typing each answer, press 'enter' + How are you today? + > I am good thanks + That is quite interesting, please tell me more. + > today I went for a walk + Did you catch the game last night? + > I did, but my team lost + Funny weather we've been having, isn't it? + > yes but I hope next week is better + Let's change the subject. + > ok, lets talk about music + Why do you say that? + > because I like music! + Why do you say that? + > bye + It was nice talking to you, goodbye! + ``` + + One possible solution to di task dey [here](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/solution/bot.py) + + ✅ Stop and think + + 1. You think say di random responses fit 'trick' person to believe say di bot really understand dem? + 2. Wetin di bot go need to make e dey more effective? + 3. If bot fit really 'understand' di meaning of sentence, e go need to 'remember' di meaning of di sentences wey dem don talk before for di conversation? + +--- + +## 🚀Challenge + +Choose one of di "stop and think" tins wey dey above and try implement am for code or write solution for paper using pseudocode. + +For di next lesson, you go learn about other ways to parse natural language and machine learning. + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +Check di references below for more reading. + +### References + +1. Schubert, Lenhart, "Computational Linguistics", *The Stanford Encyclopedia of Philosophy* (Spring 2020 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = . +2. Princeton University "About WordNet." [WordNet](https://wordnet.princeton.edu/). Princeton University. 2010. + +## Assignment + +[Search for a bot](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am correct, abeg make you sabi say automatik transleshion fit get mistake or no dey accurate. Di original dokyument wey dey for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important informashon, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretashon wey fit happen because you use dis transleshion. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md b/translations/pcm/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..70b27b322 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Look for Bot + +## Wetin You Go Do + +Bots dey everywhere. Your work na to find one bot and carry am join body! You fit see dem for websites, inside banking apps, and even for phone, like when you call financial service company to ask for advice or account info. Check how the bot dey work and try confuse am. If you fit confuse the bot, why you think say e happen? Write small paper about wetin you experience. + +## How Dem Go Mark Am + +| Criteria | Ogbonga | E Manage | E No Try | +| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------- | --------------------- | +| | Full one page paper dey, wey explain how dem build the bot and talk about wetin you experience with am | Paper no complete or e no get better research | No paper at all | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important mata, na beta make you use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/2-Tasks/README.md b/translations/pcm/6-NLP/2-Tasks/README.md new file mode 100644 index 000000000..7da0f53e2 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/2-Tasks/README.md @@ -0,0 +1,230 @@ + +# Common natural language processing tasks and techniques + +For most *natural language processing* tasks, di text wey you wan process go need make you break am down, check am well, and keep di result or compare am wit rules and data sets. Dis tasks go help programmer fit understand di _meaning_ or _intent_ or even di _frequency_ of words and terms wey dey inside di text. + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +Make we look di common techniques wey dem dey use to process text. If you join am wit machine learning, e go help you analyze plenty text well well. But before you go use ML for dis tasks, make we first understand di wahala wey NLP specialist dey face. + +## Tasks wey dey common for NLP + +Plenty ways dey to analyze di text wey you dey work on. You fit do some tasks wey go help you understand di text and make you fit draw conclusion. Normally, you go dey do dis tasks one after di other. + +### Tokenization + +Di first thing wey most NLP algorithms dey do na to divide di text into tokens, or words. E dey look simple, but di wahala of punctuation and di way different languages dey use word and sentence separator fit make am hard. You go need use different methods to know where e dey start and end. + +![tokenization](../../../../translated_images/tokenization.1641a160c66cd2d93d4524e8114e93158a9ce0eba3ecf117bae318e8a6ad3487.pcm.png) +> Tokenizing one sentence from **Pride and Prejudice**. Infographic by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) + +### Embeddings + +[Word embeddings](https://wikipedia.org/wiki/Word_embedding) na one way to change your text data to numbers. Dem dey do embeddings so dat words wey get similar meaning or wey dey appear together go dey close to each other. + +![word embeddings](../../../../translated_images/embedding.2cf8953c4b3101d188c2f61a5de5b6f53caaa5ad4ed99236d42bc3b6bd6a1fe2.pcm.png) +> "I have the highest respect for your nerves, they are my old friends." - Word embeddings for one sentence from **Pride and Prejudice**. Infographic by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) + +✅ Try [dis tool wey dey interesting](https://projector.tensorflow.org/) to test word embeddings. If you click one word, e go show clusters of similar words: 'toy' dey cluster wit 'disney', 'lego', 'playstation', and 'console'. + +### Parsing & Part-of-speech Tagging + +Every word wey dem don tokenize fit get tag as part of speech - like noun, verb, or adjective. Di sentence `the quick red fox jumped over the lazy brown dog` fit get POS tag like fox = noun, jumped = verb. + +![parsing](../../../../translated_images/parse.d0c5bbe1106eae8fe7d60a183cd1736c8b6cec907f38000366535f84f3036101.pcm.png) + +> Parsing one sentence from **Pride and Prejudice**. Infographic by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) + +Parsing na di way wey dem dey recognize how words dey relate to each other for sentence - like `the quick red fox jumped` na adjective-noun-verb sequence wey dey different from di `lazy brown dog` sequence. + +### Word and Phrase Frequencies + +One useful thing wey you fit do when you dey analyze plenty text na to create dictionary of every word or phrase wey dey important and how many times e appear. Di phrase `the quick red fox jumped over the lazy brown dog` get word frequency of 2 for di. + +Make we look one example text wey we go count di frequency of words. Rudyard Kipling poem The Winners get dis verse: + +```output +What the moral? Who rides may read. +When the night is thick and the tracks are blind +A friend at a pinch is a friend, indeed, +But a fool to wait for the laggard behind. +Down to Gehenna or up to the Throne, +He travels the fastest who travels alone. +``` + +As phrase frequencies fit dey case insensitive or case sensitive as you want, di phrase `a friend` get frequency of 2 and `the` get frequency of 6, and `travels` na 2. + +### N-grams + +You fit divide text into sequence of words wey get fixed length, like one word (unigram), two words (bigrams), three words (trigrams) or any number of words (n-grams). + +For example, `the quick red fox jumped over the lazy brown dog` wit n-gram score of 2 go give dis n-grams: + +1. the quick +2. quick red +3. red fox +4. fox jumped +5. jumped over +6. over the +7. the lazy +8. lazy brown +9. brown dog + +E go dey easier to see am like sliding box wey dey move over di sentence. For n-grams of 3 words, di n-gram dey bold for each sentence: + +1. **the quick red** fox jumped over the lazy brown dog +2. the **quick red fox** jumped over the lazy brown dog +3. the quick **red fox jumped** over the lazy brown dog +4. the quick red **fox jumped over** the lazy brown dog +5. the quick red fox **jumped over the** lazy brown dog +6. the quick red fox jumped **over the lazy** brown dog +7. the quick red fox jumped over **the lazy brown** dog +8. the quick red fox jumped over the **lazy brown dog** + +![n-grams sliding window](../../../../6-NLP/2-Tasks/images/n-grams.gif) + +> N-gram value of 3: Infographic by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) + +### Noun phrase Extraction + +For most sentences, noun dey as di subject or object of di sentence. For English, e dey easy to see as e dey get 'a' or 'an' or 'the' before am. To find di subject or object of di sentence by 'extracting di noun phrase' na common task for NLP when you dey try understand di meaning of di sentence. + +✅ For di sentence "I cannot fix on the hour, or the spot, or the look or the words, which laid the foundation. It is too long ago. I was in the middle before I knew that I had begun.", you fit find di noun phrases? + +For di sentence `the quick red fox jumped over the lazy brown dog` e get 2 noun phrases: **quick red fox** and **lazy brown dog**. + +### Sentiment analysis + +You fit analyze sentence or text to know di sentiment, whether e dey *positive* or *negative*. Sentiment dey measured wit *polarity* and *objectivity/subjectivity*. Polarity dey range from -1.0 to 1.0 (negative to positive) and 0.0 to 1.0 (most objective to most subjective). + +✅ Later you go learn say different ways dey to find sentiment wit machine learning, but one way na to get list of words and phrases wey human expert don categorize as positive or negative, then use dat model for text to calculate polarity score. You fit see how e go work for some cases and no go work well for others? + +### Inflection + +Inflection dey help you take one word and get di singular or plural form of di word. + +### Lemmatization + +*Lemma* na di root or main word for group of words, like *flew*, *flies*, *flying* get lemma of di verb *fly*. + +Plenty useful databases dey for NLP researcher, like: + +### WordNet + +[WordNet](https://wordnet.princeton.edu/) na database of words, synonyms, antonyms and many other details for every word for plenty languages. E dey very useful when you dey try build translations, spell checkers, or language tools of any type. + +## NLP Libraries + +Lucky for you, you no need build all dis techniques by yourself, as better Python libraries dey wey go make am easy for developers wey no be experts for natural language processing or machine learning. Di next lessons go show more examples of dis, but for here you go learn some useful examples to help you for di next task. + +### Exercise - using `TextBlob` library + +Make we use one library wey dem call TextBlob as e get helpful APIs to handle dis kind tasks. TextBlob "stand on di big shoulders of [NLTK](https://nltk.org) and [pattern](https://github.com/clips/pattern), and e dey work well wit both." E get plenty ML wey dem don put inside di API. + +> Note: One useful [Quick Start](https://textblob.readthedocs.io/en/dev/quickstart.html#quickstart) guide dey for TextBlob wey dem recommend for experienced Python developers + +When you dey try find *noun phrases*, TextBlob get different options of extractors to find noun phrases. + +1. Check `ConllExtractor`. + + ```python + from textblob import TextBlob + from textblob.np_extractors import ConllExtractor + # import and create a Conll extractor to use later + extractor = ConllExtractor() + + # later when you need a noun phrase extractor: + user_input = input("> ") + user_input_blob = TextBlob(user_input, np_extractor=extractor) # note non-default extractor specified + np = user_input_blob.noun_phrases + ``` + + > Wetin dey happen here? [ConllExtractor](https://textblob.readthedocs.io/en/dev/api_reference.html?highlight=Conll#textblob.en.np_extractors.ConllExtractor) na "Noun phrase extractor wey dey use chunk parsing wey dem train wit di ConLL-2000 training corpus." ConLL-2000 na di 2000 Conference on Computational Natural Language Learning. Every year di conference dey host workshop to solve one big NLP problem, and for 2000 na noun chunking. Dem train one model wit Wall Street Journal, wit "sections 15-18 as training data (211727 tokens) and section 20 as test data (47377 tokens)". You fit check di procedures wey dem use [here](https://www.clips.uantwerpen.be/conll2000/chunking/) and di [results](https://ifarm.nl/erikt/research/np-chunking.html). + +### Challenge - improving your bot with NLP + +For di last lesson you build one simple Q&A bot. Now, you go make Marvin get small sympathy by analyzing di input wey you give am for sentiment and print response wey match di sentiment. You go also need find `noun_phrase` and ask about am. + +Steps to build better conversational bot: + +1. Print instructions wey go tell di user how dem go interact wit di bot +2. Start loop + 1. Accept user input + 2. If user talk say dem wan exit, then exit + 3. Process user input and find di correct sentiment response + 4. If noun phrase dey inside di sentiment, make am plural and ask for more input about di topic + 5. Print response +3. Loop back to step 2 + +Dis na di code snippet to find sentiment wit TextBlob. Note say e get only four *gradients* of sentiment response (you fit add more if you like): + +```python +if user_input_blob.polarity <= -0.5: + response = "Oh dear, that sounds bad. " +elif user_input_blob.polarity <= 0: + response = "Hmm, that's not great. " +elif user_input_blob.polarity <= 0.5: + response = "Well, that sounds positive. " +elif user_input_blob.polarity <= 1: + response = "Wow, that sounds great. " +``` + +Dis na sample output to guide you (user input dey for lines wey start wit >): + +```output +Hello, I am Marvin, the friendly robot. +You can end this conversation at any time by typing 'bye' +After typing each answer, press 'enter' +How are you today? +> I am ok +Well, that sounds positive. Can you tell me more? +> I went for a walk and saw a lovely cat +Well, that sounds positive. Can you tell me more about lovely cats? +> cats are the best. But I also have a cool dog +Wow, that sounds great. Can you tell me more about cool dogs? +> I have an old hounddog but he is sick +Hmm, that's not great. Can you tell me more about old hounddogs? +> bye +It was nice talking to you, goodbye! +``` + +One possible solution to di task dey [here](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/2-Tasks/solution/bot.py) + +✅ Knowledge Check + +1. You think say di sympathetic responses fit make person believe say di bot really understand dem? +2. Di way di bot dey find di noun phrase, e dey make am look more 'real'? +3. Why extracting 'noun phrase' from sentence dey useful? + +--- + +Try implement di bot for di knowledge check and test am wit your friend. E fit trick dem? You fit make di bot look more 'real'? + +## 🚀Challenge + +Pick one task for di knowledge check and try implement am. Test di bot wit your friend. E fit trick dem? You fit make di bot look more 'real'? + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +For di next few lessons you go learn more about sentiment analysis. Research dis interesting technique for articles like di ones wey dey [KDNuggets](https://www.kdnuggets.com/tag/nlp) + +## Assignment + +[Make a bot talk back](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say transleshion wey machine do fit get mistake or no correct well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di main source. For important mata, e good make professional human transleshion dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transleshion. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/2-Tasks/assignment.md b/translations/pcm/6-NLP/2-Tasks/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..180d7a6f1 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/2-Tasks/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Make Bot dey reply + +## Instructions + +For di past few lessons, you don program one basic bot wey you fit dey chat wit. Dis bot dey give random answer until you talk 'bye'. You fit make di answer no too random, and make di bot dey reply if you talk specific tins like 'why' or 'how'? Try reason how machine learning fit make dis kain work no too manual as you dey add more tins to di bot. You fit use NLTK or TextBlob libraries to make di work easy. + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | --------------------------------------------- | ------------------------------------------------ | ----------------------- | +| | New bot.py file dey show and e get document | New bot file dey show but e get bugs | File no dey show | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translet service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translet. Even as we dey try make am correct, abeg sabi say AI translet fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument wey dey for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make you use professional human translet. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translet. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md new file mode 100644 index 000000000..9a0e3b195 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md @@ -0,0 +1,202 @@ + +# Translation and sentiment analysis with ML + +For di previous lessons, you don learn how to build one basic bot wey dey use `TextBlob`, one library wey get ML for di background to do basic NLP work like noun phrase extraction. Another big wahala for computational linguistics na how to translate sentence well from one language to another. + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +Translation na one hard problem because plenty languages dey and di grammar rules for each language fit dey very different. One way wey dem dey try solve am na to change di grammar rules for one language, like English, into one structure wey no depend on language, then translate am back to another language. Dis method mean say you go follow dis steps: + +1. **Identification**. Mark di words for di input language as noun, verb, etc. +2. **Create translation**. Translate each word directly into di target language format. + +### Example sentence, English to Irish + +For 'English', di sentence _I feel happy_ na three words wey dey follow dis order: + +- **subject** (I) +- **verb** (feel) +- **adjective** (happy) + +But for 'Irish' language, di same sentence get different grammar structure - emotions like "*happy*" or "*sad*" dey expressed as something wey dey *upon* you. + +Di English sentence `I feel happy` for Irish go be `Tá athas orm`. If you wan translate am word for word, e go mean `Happy is upon me`. + +Person wey sabi Irish wey dey translate to English go talk `I feel happy`, no be `Happy is upon me`, because dem understand di meaning of di sentence, even if di words and sentence structure dey different. + +Di formal order for di sentence for Irish na: + +- **verb** (Tá or is) +- **adjective** (athas, or happy) +- **subject** (orm, or upon me) + +## Translation + +One naive translation program fit just dey translate words only, e no go look di sentence structure. + +✅ If you don learn another language as adult, you fit start by dey think for your native language, dey translate di idea word by word for your head to di second language, then talk di translation. Na dis kind thing naive translation computer programs dey do. To sabi di language well, you go need pass dis stage! + +Naive translation dey lead to bad (and sometimes funny) translations: `I feel happy` go translate word for word to `Mise bhraitheann athas` for Irish. Dis one mean (word for word) `me feel happy` and e no be correct Irish sentence. Even though English and Irish na languages wey dem dey speak for two islands wey dey near each other, dem be very different languages wey get different grammar structures. + +> You fit watch some videos about Irish language tradition like [dis one](https://www.youtube.com/watch?v=mRIaLSdRMMs) + +### Machine learning approaches + +So far, you don learn about di formal rules method for natural language processing. Another method na to no look di meaning of di words, but use machine learning to find patterns. Dis one fit work for translation if you get plenty text (a *corpus*) or texts (*corpora*) for both di original and target languages. + +For example, look di case of *Pride and Prejudice*, one popular English novel wey Jane Austen write for 1813. If you check di book for English and one human translation of di book for *French*, you fit see phrases for one wey dem translate *idiomatically* into di other. You go try am soon. + +For example, if English phrase like `I have no money` dey translate word for word to French, e fit turn `Je n'ai pas de monnaie`. "Monnaie" na tricky French 'false cognate', because 'money' and 'monnaie' no mean di same thing. Better translation wey human fit do na `Je n'ai pas d'argent`, because e go explain di meaning well say you no get money (no be 'loose change' wey be di meaning of 'monnaie'). + +![monnaie](../../../../translated_images/monnaie.606c5fa8369d5c3b3031ef0713e2069485c87985dd475cd9056bdf4c76c1f4b8.pcm.png) + +> Image by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) + +If ML model get enough human translations to build model on, e fit make di translations better by finding common patterns for texts wey expert human speakers of di two languages don translate before. + +### Exercise - translation + +You fit use `TextBlob` to translate sentences. Try di popular first line of **Pride and Prejudice**: + +```python +from textblob import TextBlob + +blob = TextBlob( + "It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want of a wife!" +) +print(blob.translate(to="fr")) + +``` + +`TextBlob` dey do di translation well: "C'est une vérité universellement reconnue, qu'un homme célibataire en possession d'une bonne fortune doit avoir besoin d'une femme!". + +You fit argue say TextBlob translation dey more correct, sef, than di 1932 French translation of di book by V. Leconte and Ch. Pressoir: + +"C'est une vérité universelle qu'un célibataire pourvu d'une belle fortune doit avoir envie de se marier, et, si peu que l'on sache de son sentiment à cet egard, lorsqu'il arrive dans une nouvelle résidence, cette idée est si bien fixée dans l'esprit de ses voisins qu'ils le considèrent sur-le-champ comme la propriété légitime de l'une ou l'autre de leurs filles." + +For dis case, di translation wey ML dey do dey better pass di human translator wey dey add extra words for di original author mouth for 'clarity'. + +> Wetin dey happen here? And why TextBlob dey translate well? Well, for di background, e dey use Google translate, one advanced AI wey fit check millions of phrases to predict di best strings for di work wey e dey do. Nothing manual dey happen here and you need internet connection to use `blob.translate`. + +✅ Try more sentences. Which one better, ML or human translation? For which cases? + +## Sentiment analysis + +Another area wey machine learning dey work well na sentiment analysis. One method wey no use ML to find sentiment na to mark words and phrases wey be 'positive' and 'negative'. Then, if you get new text, calculate di total value of di positive, negative and neutral words to find di overall sentiment. + +Dis method fit dey tricked as you don see for di Marvin task - di sentence `Great, that was a wonderful waste of time, I'm glad we are lost on this dark road` na sarcastic, negative sentiment sentence, but di simple algorithm go see 'great', 'wonderful', 'glad' as positive and 'waste', 'lost' and 'dark' as negative. Di overall sentiment go dey confused by dis conflicting words. + +✅ Stop small and think how we dey use sarcasm as human speakers. Di way we dey talk (tone) dey play big role. Try talk di sentence "Well, that film was awesome" for different ways to see how your voice dey show di meaning. + +### ML approaches + +Di ML method go be to gather negative and positive texts manually - tweets, or movie reviews, or anything wey di human don give score *and* write opinion. Then NLP techniques go dey applied to di opinions and scores, so dat patterns go show (e.g., positive movie reviews dey use di phrase 'Oscar worthy' pass negative movie reviews, or positive restaurant reviews dey use 'gourmet' pass 'disgusting'). + +> ⚖️ **Example**: If you dey work for politician office and dem dey talk about new law, di people fit write emails wey dey support or dey against di law. Imagine say dem tell you to read di emails and sort dem into 2 groups, *for* and *against*. If di emails plenty, e fit tire you to read all of dem. E go sweet if bot fit read all di emails for you, understand dem and tell you which group each email belong. +> +> One way to do am na to use Machine Learning. You go train di model with some *against* emails and some *for* emails. Di model go dey associate phrases and words with di against side and di for side, *but e no go understand di content*, e go just know say some words and patterns dey appear more for *against* or *for* emails. You fit test am with some emails wey you no use train di model, and see if e go get di same result as you. Then, if you dey happy with di accuracy of di model, you fit process future emails without reading each one. + +✅ Dis process dey similar to wetin you don use for previous lessons? + +## Exercise - sentimental sentences + +Sentiment dey measured with *polarity* of -1 to 1, meaning -1 na di most negative sentiment, and 1 na di most positive. Sentiment dey also measured with 0 - 1 score for objectivity (0) and subjectivity (1). + +Look Jane Austen *Pride and Prejudice* again. Di text dey available here for [Project Gutenberg](https://www.gutenberg.org/files/1342/1342-h/1342-h.htm). Di sample below dey show one short program wey dey analyse di sentiment of di first and last sentences from di book and show di sentiment polarity and subjectivity/objectivity score. + +You go use di `TextBlob` library (we don talk about am before) to find `sentiment` (you no need write your own sentiment calculator) for di task wey dey below. + +```python +from textblob import TextBlob + +quote1 = """It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want of a wife.""" + +quote2 = """Darcy, as well as Elizabeth, really loved them; and they were both ever sensible of the warmest gratitude towards the persons who, by bringing her into Derbyshire, had been the means of uniting them.""" + +sentiment1 = TextBlob(quote1).sentiment +sentiment2 = TextBlob(quote2).sentiment + +print(quote1 + " has a sentiment of " + str(sentiment1)) +print(quote2 + " has a sentiment of " + str(sentiment2)) +``` + +You go see dis output: + +```output +It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want # of a wife. has a sentiment of Sentiment(polarity=0.20952380952380953, subjectivity=0.27142857142857146) + +Darcy, as well as Elizabeth, really loved them; and they were + both ever sensible of the warmest gratitude towards the persons + who, by bringing her into Derbyshire, had been the means of + uniting them. has a sentiment of Sentiment(polarity=0.7, subjectivity=0.8) +``` + +## Challenge - check sentiment polarity + +Your task na to find, using sentiment polarity, if *Pride and Prejudice* get more absolutely positive sentences pass absolutely negative ones. For dis task, you fit assume say polarity score of 1 or -1 na absolutely positive or negative. + +**Steps:** + +1. Download one [copy of Pride and Prejudice](https://www.gutenberg.org/files/1342/1342-h/1342-h.htm) from Project Gutenberg as .txt file. Remove di metadata for di start and end of di file, leave only di original text. +2. Open di file for Python and extract di contents as string. +3. Create one TextBlob using di book string. +4. Analyse each sentence for di book for loop. + 1. If di polarity na 1 or -1, keep di sentence for one array or list of positive or negative messages. +5. For di end, print all di positive sentences and negative sentences (separately) and di number of each. + +Here na one sample [solution](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb). + +✅ Knowledge Check + +1. Di sentiment dey based on di words wey dey di sentence, but di code *understand* di words? +2. You think say di sentiment polarity dey accurate, or you *agree* with di scores? + 1. Especially, you agree or disagree with di absolute **positive** polarity of di following sentences? + * “What an excellent father you have, girls!” said she, when the door was shut. + * “Your examination of Mr. Darcy is over, I presume,” said Miss Bingley; “and pray what is the result?” “I am perfectly convinced by it that Mr. Darcy has no defect. + * How wonderfully these sort of things occur! + * I have the greatest dislike in the world to that sort of thing. + * Charlotte is an excellent manager, I dare say. + * “This is delightful indeed! + * I am so happy! + * Your idea of the ponies is delightful. + 2. Di next 3 sentences get absolute positive sentiment, but if you read dem well, dem no be positive sentences. Why sentiment analysis think say dem be positive sentences? + * Happy shall I be, when his stay at Netherfield is over!” “I wish I could say anything to comfort you,” replied Elizabeth; “but it is wholly out of my power. + * If I could but see you as happy! + * Our distress, my dear Lizzy, is very great. + 3. You agree or disagree with di absolute **negative** polarity of di following sentences? + - Everybody is disgusted with his pride. + - “I should like to know how he behaves among strangers.” “You shall hear then—but prepare yourself for something very dreadful. + - The pause was to Elizabeth’s feelings dreadful. + - It would be dreadful! + +✅ Any person wey sabi Jane Austen go understand say she dey use her books to talk about di funny parts of English Regency society. Elizabeth Bennett, di main character for *Pride and Prejudice*, na sharp observer of society (like di author) and di way she dey talk dey full of meaning. Even Mr. Darcy (di love interest for di story) notice Elizabeth playful and teasing way of talking: "I have had the pleasure of your acquaintance long enough to know that you find great enjoyment in occasionally professing opinions which in fact are not your own." + +--- + +## 🚀Challenge + +You fit make Marvin better by extracting other features from di user input? + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +## Review & Self Study + +Plenty ways dey to take find sentiment for text. Make you think about di business wey fit use dis kain technique. Also think about how e fit go wrong. Read more about di advanced enterprise systems wey dey analyze sentiment like [Azure Text Analysis](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/Text-Analytics/how-tos/text-analytics-how-to-sentiment-analysis?tabs=version-3-1?WT.mc_id=academic-77952-leestott). Try test some of di Pride and Prejudice sentences wey dey above and see if e fit catch di small small meaning. + +## Assignment + +[Poetic license](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go fit trust. For important information, e good make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..72c65050e --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Poetic license + +## Instructions + +For [dis notebook](https://www.kaggle.com/jenlooper/emily-dickinson-word-frequency), you go see more than 500 Emily Dickinson poems wey dem don already analyze for sentiment using Azure text analytics. Use dis dataset take analyze am with di techniques wey dem describe for di lesson. Di sentiment wey dem suggest for one poem, e match di decision wey di more advanced Azure service make? Why or why e no match, for your own opinion? Anything surprise you? + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | -------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | ------------------------ | +| | Notebook dey show correct analysis of di author sample output | Notebook no complete or e no do di analysis well | No notebook dey show | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di main source wey you go trust. For important mata, e good make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md new file mode 100644 index 000000000..a1f74e902 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translet service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translet. Even though we dey try make am correct, abeg make you sabi say AI translet fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument wey dey for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important informate, e good make you use professional human translet. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translet. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md new file mode 100644 index 000000000..736c246b9 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even though we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for di native language na di main source wey you go trust. For important information, e better make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..e74df140e --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,100 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": 3 + }, + "orig_nbformat": 4, + "coopTranslator": { + "original_hash": "27de2abc0235ebd22080fc8f1107454d", + "translation_date": "2025-11-18T19:13:16+00:00", + "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from textblob import TextBlob\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# You should download the book text, clean it, and import it here\n", + "with open(\"pride.txt\", encoding=\"utf8\") as f:\n", + " file_contents = f.read()\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "book_pride = TextBlob(file_contents)\n", + "positive_sentiment_sentences = []\n", + "negative_sentiment_sentences = []" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "for sentence in book_pride.sentences:\n", + " if sentence.sentiment.polarity == 1:\n", + " positive_sentiment_sentences.append(sentence)\n", + " if sentence.sentiment.polarity == -1:\n", + " negative_sentiment_sentences.append(sentence)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "print(\"The \" + str(len(positive_sentiment_sentences)) + \" most positive sentences:\")\n", + "for sentence in positive_sentiment_sentences:\n", + " print(\"+ \" + str(sentence.replace(\"\\n\", \"\").replace(\" \", \" \")))\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "print(\"The \" + str(len(negative_sentiment_sentences)) + \" most negative sentences:\")\n", + "for sentence in negative_sentiment_sentences:\n", + " print(\"- \" + str(sentence.replace(\"\\n\", \"\").replace(\" \", \" \")))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI transle-shon service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transle-shon. Even as we dey try make am correct, abeg make you sabi say AI transle-shon fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e better make professional human transle-shon dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transle-shon.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md new file mode 100644 index 000000000..923bfc0f3 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md @@ -0,0 +1,420 @@ + +# Sentiment analysis wit hotel reviews - how to process di data + +For dis section, you go use di techniques wey you don learn for di previous lessons to do some exploratory data analysis for one big dataset. Once you don sabi well well how di different columns fit help, you go learn: + +- how to remove di columns wey no dey necessary +- how to calculate new data based on di columns wey dey already +- how to save di dataset wey you don process so you fit use am for di final challenge + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +### Introduction + +So far, you don learn say text data no be like di numerical type of data. If na text wey human being write or talk, you fit analyse am to find patterns, frequency, sentiment, and meaning. Dis lesson go carry you enter real dataset wey get real challenge: **[515K Hotel Reviews Data in Europe](https://www.kaggle.com/jiashenliu/515k-hotel-reviews-data-in-europe)** wey get [CC0: Public Domain license](https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/). Dem scrape am from Booking.com from public sources. Di person wey create di dataset na Jiashen Liu. + +### Preparation + +You go need: + +* Di ability to run .ipynb notebooks wit Python 3 +* pandas +* NLTK, [wey you go install for your computer](https://www.nltk.org/install.html) +* Di dataset wey dey available for Kaggle [515K Hotel Reviews Data in Europe](https://www.kaggle.com/jiashenliu/515k-hotel-reviews-data-in-europe). E dey around 230 MB when you unzip am. Download am go di root `/data` folder wey dey follow dis NLP lessons. + +## Exploratory data analysis + +Dis challenge dey assume say you dey build hotel recommendation bot wey go use sentiment analysis and guest review scores. Di dataset wey you go use get reviews for 1493 different hotels for 6 cities. + +Using Python, hotel reviews dataset, and NLTK sentiment analysis, you fit find: + +* Wetin be di most common words and phrases wey dey reviews? +* Di official *tags* wey dey describe hotel, e dey match di review scores? (e.g. negative reviews dey plenty for *Family wit young children* pass *Solo traveller*, wey fit mean say di hotel better for *Solo travellers*?) +* Di NLTK sentiment scores dey 'agree' wit di numerical score wey di hotel reviewer give? + +#### Dataset + +Make we explore di dataset wey you don download and save. Open di file for editor like VS Code or even Excel. + +Di headers for di dataset be like dis: + +*Hotel_Address, Additional_Number_of_Scoring, Review_Date, Average_Score, Hotel_Name, Reviewer_Nationality, Negative_Review, Review_Total_Negative_Word_Counts, Total_Number_of_Reviews, Positive_Review, Review_Total_Positive_Word_Counts, Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given, Reviewer_Score, Tags, days_since_review, lat, lng* + +Make we group dem so e go dey easier to check: +##### Hotel columns + +* `Hotel_Name`, `Hotel_Address`, `lat` (latitude), `lng` (longitude) + * Wit *lat* and *lng*, you fit use Python plot map wey go show di hotel locations (maybe color coded for negative and positive reviews) + * Hotel_Address no dey useful like dat, we fit replace am wit country so e go dey easier to sort and search + +**Hotel Meta-review columns** + +* `Average_Score` + * Di dataset creator talk say dis column na di *Average Score of di hotel, wey dem calculate based on di latest comment for di last year*. E be like say di way dem calculate di score dey somehow, but na di data wey dem scrape so we go just use am like dat for now. + + ✅ Based on di other columns for dis data, you fit think of another way to calculate di average score? + +* `Total_Number_of_Reviews` + * Di total number of reviews wey di hotel don get - e no clear (unless you write code) if e dey refer to di reviews wey dey di dataset. +* `Additional_Number_of_Scoring` + * Dis mean say di reviewer give score but dem no write positive or negative review. + +**Review columns** + +- `Reviewer_Score` + - Dis na numerical value wey get at most 1 decimal place between di minimum and maximum values 2.5 and 10 + - E no dey explain why di lowest score wey person fit give na 2.5 +- `Negative_Review` + - If reviewer no write anything, dis field go get "**No Negative**" + - Note say reviewer fit write positive review for di Negative review column (e.g. "nothing bad dey about dis hotel") +- `Review_Total_Negative_Word_Counts` + - Higher negative word counts dey show lower score (without checking di sentiment) +- `Positive_Review` + - If reviewer no write anything, dis field go get "**No Positive**" + - Note say reviewer fit write negative review for di Positive review column (e.g. "nothing good dey about dis hotel at all") +- `Review_Total_Positive_Word_Counts` + - Higher positive word counts dey show higher score (without checking di sentiment) +- `Review_Date` and `days_since_review` + - You fit apply freshness or staleness measure to di review (older reviews fit no dey accurate like newer ones because hotel management don change, or dem don renovate, or dem don add pool etc.) +- `Tags` + - Dis na short descriptors wey reviewer fit select to describe di type of guest dem be (e.g. solo or family), di type of room dem get, di length of stay and how dem submit di review. + - Unfortunately, di tags get wahala, check di section below wey dey discuss di usefulness. + +**Reviewer columns** + +- `Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given` + - Dis fit be factor for recommendation model, for example, if you fit determine say reviewers wey don write hundreds of reviews dey more likely to dey negative pass positive. But di reviewer for any particular review no get unique code, so e no fit link to set of reviews. 30 reviewers don write 100 or more reviews, but e hard to see how dis go help di recommendation model. +- `Reviewer_Nationality` + - Some people fit think say certain nationalities dey more likely to give positive or negative review because of national inclination. Make you careful to build dis kind anecdotal views into your models. Dis na national (and sometimes racial) stereotypes, and each reviewer na individual wey write review based on di experience wey dem get. E fit don pass through many filters like di hotels wey dem don stay before, di distance wey dem travel, and di kind person wey dem be. To think say na di nationality cause di review score no dey easy to justify. + +##### Examples + +| Average Score | Total Number Reviews | Reviewer Score | Negative
Review | Positive Review | Tags | +| -------------- | ---------------------- | ---------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- | +| 7.8 | 1945 | 2.5 | Dis place no be hotel now, na construction site. Dem dey disturb me from early morning and all day wit noise wey no dey acceptable while I dey rest after long trip and dey work for di room. People dey work all day wit jackhammers for di rooms wey dey near my own. I ask make dem change my room but no silent room dey available. To make di matter worse, dem overcharge me. I check out for evening because I get early flight and dem give me correct bill. One day later, di hotel charge me again without my consent pass di price wey I book. Na terrible place. No punish yourself by booking here. | Nothing. Terrible place. Stay away | Business trip Couple Standard Double Room Stayed 2 nights | + +As you fit see, dis guest no enjoy di stay for di hotel. Di hotel get good average score of 7.8 and 1945 reviews, but dis reviewer give am 2.5 and write 115 words about how bad di stay be. If dem no write anything for di Positive_Review column, you fit think say nothing positive dey, but dem write 7 words of warning. If we just dey count words instead of di meaning or sentiment of di words, we fit get wrong view of di reviewer intention. E dey somehow say di score wey dem give na 2.5, because if di hotel stay bad like dat, why dem go give am any point at all? If you check di dataset well, you go see say di lowest score wey person fit give na 2.5, no be 0. Di highest score na 10. + +##### Tags + +As we talk before, e first look like say di idea to use `Tags` to categorize di data make sense. But di tags no dey standardized, wey mean say for one hotel, di options fit be *Single room*, *Twin room*, and *Double room*, but for di next hotel, e fit be *Deluxe Single Room*, *Classic Queen Room*, and *Executive King Room*. Dem fit be di same thing, but di variations plenty so di choice go be: + +1. Try change all di terms to one standard, wey go hard because e no clear how to match di terms for each case (e.g. *Classic single room* fit match *Single room* but *Superior Queen Room wit Courtyard Garden or City View* go hard to match) + +1. We fit use NLP approach measure di frequency of certain terms like *Solo*, *Business Traveller*, or *Family wit young kids* as e relate to each hotel, and use am for di recommendation + +Tags dey usually (but no be always) one single field wey get list of 5 to 6 comma-separated values wey align to *Type of trip*, *Type of guests*, *Type of room*, *Number of nights*, and *Type of device wey dem use submit di review*. But because some reviewers no dey fill each field (dem fit leave one blank), di values no dey always dey di same order. + +For example, take *Type of group*. Dis field get 1025 unique possibilities for di `Tags` column, and unfortunately only some of dem dey refer to group (some dey refer to di type of room etc.). If you filter only di ones wey mention family, di results go contain many *Family room* type results. If you include di term *with*, i.e. count di *Family wit* values, di results go better, wit over 80,000 of di 515,000 results wey get di phrase "Family wit young children" or "Family wit older children". + +Dis mean say di tags column no dey completely useless, but e go need work to make am useful. + +##### Average hotel score + +Di dataset get some kind wahala or discrepancies wey I no fit understand, but I go show dem here so you go sabi dem when you dey build your models. If you fit figure am out, abeg let us know for di discussion section! + +Di dataset get di following columns wey relate to di average score and number of reviews: + +1. Hotel_Name +2. Additional_Number_of_Scoring +3. Average_Score +4. Total_Number_of_Reviews +5. Reviewer_Score + +Di hotel wey get di most reviews for dis dataset na *Britannia International Hotel Canary Wharf* wit 4789 reviews out of 515,000. But if we check di `Total_Number_of_Reviews` value for dis hotel, e dey show 9086. You fit think say plenty scores dey wey no get reviews, so maybe we go add di `Additional_Number_of_Scoring` column value. Dat value na 2682, and if we add am to 4789, e go give us 7,471 wey still dey 1615 short of di `Total_Number_of_Reviews`. + +If you check di `Average_Score` column, you fit think say na di average of di reviews wey dey di dataset, but di description from Kaggle na "*Average Score of di hotel, wey dem calculate based on di latest comment for di last year*". Dis no dey too useful, but we fit calculate our own average based on di review scores wey dey di dataset. Using di same hotel as example, di average hotel score wey dem give na 7.1 but di calculated score (average reviewer score *wey dey* di dataset) na 6.8. Dis dey close, but e no be di same value, and we fit only guess say di scores wey dey di `Additional_Number_of_Scoring` reviews increase di average to 7.1. Unfortunately, since we no fit test or prove dat assumption, e go hard to use or trust `Average_Score`, `Additional_Number_of_Scoring` and `Total_Number_of_Reviews` when dem dey based on, or dey refer to, data wey we no get. + +To make di matter worse, di hotel wey get di second highest number of reviews get calculated average score of 8.12 and di dataset `Average_Score` na 8.1. Dis correct score na coincidence or di first hotel get wahala? +On top say dis hotel fit be one kind outlier, and say maybe most of di values dey match (but some no dey match for some reason), we go write one short program next to check di values wey dey di dataset and confirm di correct way to use (or no use) di values. + +> 🚨 Warning +> +> As you dey work with dis dataset, you go write code wey go calculate something from di text without you needing to read or analyse di text by yourself. Dis na di main thing for NLP, to fit understand meaning or sentiment without human dey do am. But e possible say you go read some of di negative reviews. I go advise you make you no read am, because you no need am. Some of dem na just silly or irrelevant negative hotel reviews, like "Di weather no good", something wey di hotel or anybody no fit control. But some reviews get dark side too. Sometimes di negative reviews dey racist, sexist, or ageist. Dis na bad thing but e dey expected for dataset wey dem scrape from public website. Some reviewers dey leave reviews wey go dey offensive, uncomfortable, or go make you vex. E better make di code measure di sentiment than make you read dem yourself and vex. But na small number of people dey write dis kain thing, but dem still dey. + +## Exercise - Data exploration +### Load di data + +E don do for di visual check of di data, now you go write code to get answers! Dis section dey use pandas library. Di first thing wey you go do na to make sure say you fit load and read di CSV data. Pandas library get fast CSV loader, and di result go dey inside dataframe, like we don see for di previous lessons. Di CSV wey we dey load get over half a million rows, but only 17 columns. Pandas dey give you plenty powerful ways to interact with dataframe, including di ability to perform operations for every row. + +From here for dis lesson, we go get code snippets and some explanation of di code plus discussion about wetin di results mean. Use di _notebook.ipynb_ wey dem include for your code. + +Make we start with loading di data file wey you go use: + +```python +# Load the hotel reviews from CSV +import pandas as pd +import time +# importing time so the start and end time can be used to calculate file loading time +print("Loading data file now, this could take a while depending on file size") +start = time.time() +# df is 'DataFrame' - make sure you downloaded the file to the data folder +df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv') +end = time.time() +print("Loading took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds") +``` + +Now wey di data don load, we fit perform some operations for am. Keep dis code for di top of your program for di next part. + +## Explore di data + +For dis case, di data don already *clean*, dat one mean say e don ready to work with, and e no get characters for other languages wey fit confuse algorithms wey dey expect only English characters. + +✅ You fit need to work with data wey need some initial processing to arrange am before you apply NLP techniques, but no be dis time. If you need to, how you go handle non-English characters? + +Take small time to make sure say once di data don load, you fit explore am with code. E dey very easy to wan focus on di `Negative_Review` and `Positive_Review` columns. Dem full with natural text for your NLP algorithms to process. But wait! Before you jump enter di NLP and sentiment, you suppose follow di code below to confirm if di values wey dey di dataset match di values wey you calculate with pandas. + +## Dataframe operations + +Di first task for dis lesson na to check if di following assertions dey correct by writing some code wey go check di dataframe (without changing am). + +> Like many programming tasks, e get plenty ways to complete am, but better advice na to do am for di simplest, easiest way wey you fit, especially if e go dey easier to understand when you come back to dis code for future. With dataframes, e get comprehensive API wey go often get way to do wetin you want efficiently. + +Treat di following questions as coding tasks and try answer dem without looking di solution. + +1. Print di *shape* of di dataframe wey you don just load (di shape na di number of rows and columns) +2. Calculate di frequency count for reviewer nationalities: + 1. How many distinct values dey for di column `Reviewer_Nationality` and wetin dem be? + 2. Which reviewer nationality na di most common for di dataset (print di country and number of reviews)? + 3. Wetin be di next top 10 most frequently found nationalities, and their frequency count? +3. Which hotel dem review pass for each of di top 10 most reviewer nationalities? +4. How many reviews dey per hotel (frequency count of hotel) for di dataset? +5. Even though e get `Average_Score` column for each hotel for di dataset, you fit calculate average score (to get di average of all reviewer scores for di dataset for each hotel). Add new column to your dataframe with di column header `Calc_Average_Score` wey go contain di calculated average. +6. Any hotel get di same (rounded to 1 decimal place) `Average_Score` and `Calc_Average_Score`? + 1. Try write Python function wey go take Series (row) as argument and compare di values, print message when di values no dey equal. Then use `.apply()` method to process every row with di function. +7. Calculate and print how many rows get column `Negative_Review` values of "No Negative" +8. Calculate and print how many rows get column `Positive_Review` values of "No Positive" +9. Calculate and print how many rows get column `Positive_Review` values of "No Positive" **and** `Negative_Review` values of "No Negative" + +### Code answers + +1. Print di *shape* of di dataframe wey you don just load (di shape na di number of rows and columns) + + ```python + print("The shape of the data (rows, cols) is " + str(df.shape)) + > The shape of the data (rows, cols) is (515738, 17) + ``` + +2. Calculate di frequency count for reviewer nationalities: + + 1. How many distinct values dey for di column `Reviewer_Nationality` and wetin dem be? + 2. Which reviewer nationality na di most common for di dataset (print di country and number of reviews)? + + ```python + # value_counts() creates a Series object that has index and values in this case, the country and the frequency they occur in reviewer nationality + nationality_freq = df["Reviewer_Nationality"].value_counts() + print("There are " + str(nationality_freq.size) + " different nationalities") + # print first and last rows of the Series. Change to nationality_freq.to_string() to print all of the data + print(nationality_freq) + + There are 227 different nationalities + United Kingdom 245246 + United States of America 35437 + Australia 21686 + Ireland 14827 + United Arab Emirates 10235 + ... + Comoros 1 + Palau 1 + Northern Mariana Islands 1 + Cape Verde 1 + Guinea 1 + Name: Reviewer_Nationality, Length: 227, dtype: int64 + ``` + + 3. Wetin be di next top 10 most frequently found nationalities, and their frequency count? + + ```python + print("The highest frequency reviewer nationality is " + str(nationality_freq.index[0]).strip() + " with " + str(nationality_freq[0]) + " reviews.") + # Notice there is a leading space on the values, strip() removes that for printing + # What is the top 10 most common nationalities and their frequencies? + print("The next 10 highest frequency reviewer nationalities are:") + print(nationality_freq[1:11].to_string()) + + The highest frequency reviewer nationality is United Kingdom with 245246 reviews. + The next 10 highest frequency reviewer nationalities are: + United States of America 35437 + Australia 21686 + Ireland 14827 + United Arab Emirates 10235 + Saudi Arabia 8951 + Netherlands 8772 + Switzerland 8678 + Germany 7941 + Canada 7894 + France 7296 + ``` + +3. Which hotel dem review pass for each of di top 10 most reviewer nationalities? + + ```python + # What was the most frequently reviewed hotel for the top 10 nationalities + # Normally with pandas you will avoid an explicit loop, but wanted to show creating a new dataframe using criteria (don't do this with large amounts of data because it could be very slow) + for nat in nationality_freq[:10].index: + # First, extract all the rows that match the criteria into a new dataframe + nat_df = df[df["Reviewer_Nationality"] == nat] + # Now get the hotel freq + freq = nat_df["Hotel_Name"].value_counts() + print("The most reviewed hotel for " + str(nat).strip() + " was " + str(freq.index[0]) + " with " + str(freq[0]) + " reviews.") + + The most reviewed hotel for United Kingdom was Britannia International Hotel Canary Wharf with 3833 reviews. + The most reviewed hotel for United States of America was Hotel Esther a with 423 reviews. + The most reviewed hotel for Australia was Park Plaza Westminster Bridge London with 167 reviews. + The most reviewed hotel for Ireland was Copthorne Tara Hotel London Kensington with 239 reviews. + The most reviewed hotel for United Arab Emirates was Millennium Hotel London Knightsbridge with 129 reviews. + The most reviewed hotel for Saudi Arabia was The Cumberland A Guoman Hotel with 142 reviews. + The most reviewed hotel for Netherlands was Jaz Amsterdam with 97 reviews. + The most reviewed hotel for Switzerland was Hotel Da Vinci with 97 reviews. + The most reviewed hotel for Germany was Hotel Da Vinci with 86 reviews. + The most reviewed hotel for Canada was St James Court A Taj Hotel London with 61 reviews. + ``` + +4. How many reviews dey per hotel (frequency count of hotel) for di dataset? + + ```python + # First create a new dataframe based on the old one, removing the uneeded columns + hotel_freq_df = df.drop(["Hotel_Address", "Additional_Number_of_Scoring", "Review_Date", "Average_Score", "Reviewer_Nationality", "Negative_Review", "Review_Total_Negative_Word_Counts", "Positive_Review", "Review_Total_Positive_Word_Counts", "Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given", "Reviewer_Score", "Tags", "days_since_review", "lat", "lng"], axis = 1) + + # Group the rows by Hotel_Name, count them and put the result in a new column Total_Reviews_Found + hotel_freq_df['Total_Reviews_Found'] = hotel_freq_df.groupby('Hotel_Name').transform('count') + + # Get rid of all the duplicated rows + hotel_freq_df = hotel_freq_df.drop_duplicates(subset = ["Hotel_Name"]) + display(hotel_freq_df) + ``` + | Hotel_Name | Total_Number_of_Reviews | Total_Reviews_Found | + | :----------------------------------------: | :---------------------: | :-----------------: | + | Britannia International Hotel Canary Wharf | 9086 | 4789 | + | Park Plaza Westminster Bridge London | 12158 | 4169 | + | Copthorne Tara Hotel London Kensington | 7105 | 3578 | + | ... | ... | ... | + | Mercure Paris Porte d Orleans | 110 | 10 | + | Hotel Wagner | 135 | 10 | + | Hotel Gallitzinberg | 173 | 8 | + + You fit notice say di *counted in di dataset* results no match di value for `Total_Number_of_Reviews`. E no clear if dis value for di dataset represent di total number of reviews wey di hotel get, but no be all dem scrape, or na some other calculation. `Total_Number_of_Reviews` no dey used for di model because e no clear. + +5. Even though e get `Average_Score` column for each hotel for di dataset, you fit calculate average score (to get di average of all reviewer scores for di dataset for each hotel). Add new column to your dataframe with di column header `Calc_Average_Score` wey go contain di calculated average. Print di columns `Hotel_Name`, `Average_Score`, and `Calc_Average_Score`. + + ```python + # define a function that takes a row and performs some calculation with it + def get_difference_review_avg(row): + return row["Average_Score"] - row["Calc_Average_Score"] + + # 'mean' is mathematical word for 'average' + df['Calc_Average_Score'] = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1) + + # Add a new column with the difference between the two average scores + df["Average_Score_Difference"] = df.apply(get_difference_review_avg, axis = 1) + + # Create a df without all the duplicates of Hotel_Name (so only 1 row per hotel) + review_scores_df = df.drop_duplicates(subset = ["Hotel_Name"]) + + # Sort the dataframe to find the lowest and highest average score difference + review_scores_df = review_scores_df.sort_values(by=["Average_Score_Difference"]) + + display(review_scores_df[["Average_Score_Difference", "Average_Score", "Calc_Average_Score", "Hotel_Name"]]) + ``` + + You fit also wonder about di `Average_Score` value and why e dey sometimes different from di calculated average score. As we no fit know why some of di values dey match, but others get difference, e better for dis case to use di review scores wey we get to calculate di average by ourselves. But di differences dey usually very small, here na di hotels wey get di biggest difference from di dataset average and di calculated average: + + | Average_Score_Difference | Average_Score | Calc_Average_Score | Hotel_Name | + | :----------------------: | :-----------: | :----------------: | ------------------------------------------: | + | -0.8 | 7.7 | 8.5 | Best Western Hotel Astoria | + | -0.7 | 8.8 | 9.5 | Hotel Stendhal Place Vend me Paris MGallery | + | -0.7 | 7.5 | 8.2 | Mercure Paris Porte d Orleans | + | -0.7 | 7.9 | 8.6 | Renaissance Paris Vendome Hotel | + | -0.5 | 7.0 | 7.5 | Hotel Royal Elys es | + | ... | ... | ... | ... | + | 0.7 | 7.5 | 6.8 | Mercure Paris Op ra Faubourg Montmartre | + | 0.8 | 7.1 | 6.3 | Holiday Inn Paris Montparnasse Pasteur | + | 0.9 | 6.8 | 5.9 | Villa Eugenie | + | 0.9 | 8.6 | 7.7 | MARQUIS Faubourg St Honor Relais Ch teaux | + | 1.3 | 7.2 | 5.9 | Kube Hotel Ice Bar | + + With only 1 hotel wey get difference of score wey pass 1, e mean say we fit ignore di difference and use di calculated average score. + +6. Calculate and print how many rows get column `Negative_Review` values of "No Negative" + +7. Calculate and print how many rows get column `Positive_Review` values of "No Positive" + +8. Calculate and print how many rows get column `Positive_Review` values of "No Positive" **and** `Negative_Review` values of "No Negative" + + ```python + # with lambdas: + start = time.time() + no_negative_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Negative_Review'] == "No Negative" else False , axis=1) + print("Number of No Negative reviews: " + str(len(no_negative_reviews[no_negative_reviews == True].index))) + + no_positive_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Positive_Review'] == "No Positive" else False , axis=1) + print("Number of No Positive reviews: " + str(len(no_positive_reviews[no_positive_reviews == True].index))) + + both_no_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Negative_Review'] == "No Negative" and x['Positive_Review'] == "No Positive" else False , axis=1) + print("Number of both No Negative and No Positive reviews: " + str(len(both_no_reviews[both_no_reviews == True].index))) + end = time.time() + print("Lambdas took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds") + + Number of No Negative reviews: 127890 + Number of No Positive reviews: 35946 + Number of both No Negative and No Positive reviews: 127 + Lambdas took 9.64 seconds + ``` + +## Another way + +Another way to count items without Lambdas, and use sum to count di rows: + + ```python + # without lambdas (using a mixture of notations to show you can use both) + start = time.time() + no_negative_reviews = sum(df.Negative_Review == "No Negative") + print("Number of No Negative reviews: " + str(no_negative_reviews)) + + no_positive_reviews = sum(df["Positive_Review"] == "No Positive") + print("Number of No Positive reviews: " + str(no_positive_reviews)) + + both_no_reviews = sum((df.Negative_Review == "No Negative") & (df.Positive_Review == "No Positive")) + print("Number of both No Negative and No Positive reviews: " + str(both_no_reviews)) + + end = time.time() + print("Sum took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds") + + Number of No Negative reviews: 127890 + Number of No Positive reviews: 35946 + Number of both No Negative and No Positive reviews: 127 + Sum took 0.19 seconds + ``` + + You fit don notice say e get 127 rows wey get both "No Negative" and "No Positive" values for di columns `Negative_Review` and `Positive_Review` respectively. Dat one mean say di reviewer give di hotel one numerical score, but dem no write either positive or negative review. Luckily dis na small amount of rows (127 out of 515738, or 0.02%), so e no go fit affect our model or results for any particular way, but you fit no expect say dataset of reviews go get rows wey no get reviews, so e dey important to explore di data to find rows like dis. + +Now wey you don explore di dataset, for di next lesson you go filter di data and add some sentiment analysis. + +--- +## 🚀Challenge + +Dis lesson show, as we don see for previous lessons, how e dey very important to understand your data and di wahala wey e fit get before you perform operations for am. Text-based data, especially, need careful check. Dig through different text-heavy datasets and see if you fit find areas wey fit bring bias or make sentiment for model no balance. + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +Take [dis Learning Path on NLP](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) to find tools wey you fit try when you dey build speech and text-heavy models. + +## Assignment + +[NLTK](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu don dey translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am accurate, abeg sabi say automatic translation fit get mistake or no correct well. Di original docu for im native language na di main correct source. For important information, e go beta make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..0fde42c8c --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md @@ -0,0 +1,21 @@ + +# NLTK + +## Instructions + +NLTK na one popular library wey dem dey use for computational linguistics and NLP. Use dis chance take read di '[NLTK book](https://www.nltk.org/book/)' and try di exercises wey dey inside. For dis assignment wey no go carry mark, you go sabi di library well well. + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu don dey translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am correct, abeg sabi say automatic translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original docu for di language wey dem write am first na im you go take as di correct one. For important information, e go better make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/notebook.ipynb b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..e69de29bb diff --git a/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md new file mode 100644 index 000000000..0389c09e2 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di main source wey you go trust. For important information, e good make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md new file mode 100644 index 000000000..0be91a921 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say automatik transleshion fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di main source. For important mata, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transleshion. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..f8500ecbc --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,174 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": 3 + }, + "orig_nbformat": 4, + "coopTranslator": { + "original_hash": "2d05e7db439376aa824f4b387f8324ca", + "translation_date": "2025-11-18T19:13:12+00:00", + "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# EDA\n", + "import pandas as pd\n", + "import time" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def get_difference_review_avg(row):\n", + " return row[\"Average_Score\"] - 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print the hotel and number of reviews\n", + "for nat in nationality_freq[:10].index:\n", + " # First, extract all the rows that match the criteria into a new dataframe\n", + " nat_df = df[df[\"Reviewer_Nationality\"] == nat] \n", + " # Now get the hotel freq\n", + " freq = nat_df[\"Hotel_Name\"].value_counts()\n", + " print(\"The most reviewed hotel for \" + str(nat).strip() + \" was \" + str(freq.index[0]) + \" with \" + str(freq[0]) + \" reviews.\") \n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# How many reviews are there per hotel (frequency count of hotel) and do the results match the value in `Total_Number_of_Reviews`?\n", + "# First create a new dataframe based on the old one, removing the uneeded columns\n", + "hotel_freq_df = df.drop([\"Hotel_Address\", \"Additional_Number_of_Scoring\", \"Review_Date\", \"Average_Score\", \"Reviewer_Nationality\", \"Negative_Review\", \"Review_Total_Negative_Word_Counts\", \"Positive_Review\", \"Review_Total_Positive_Word_Counts\", \"Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given\", \"Reviewer_Score\", \"Tags\", \"days_since_review\", \"lat\", \"lng\"], axis = 1)\n", + "# Group the rows by Hotel_Name, count them and put the result in a new column Total_Reviews_Found\n", + "hotel_freq_df['Total_Reviews_Found'] = hotel_freq_df.groupby('Hotel_Name').transform('count')\n", + "# Get rid of all the duplicated rows\n", + "hotel_freq_df = hotel_freq_df.drop_duplicates(subset = [\"Hotel_Name\"])\n", + "print()\n", + "print(hotel_freq_df.to_string())\n", + "print(str(hotel_freq_df.shape))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# While there is an `Average_Score` for each hotel according to the dataset, \n", + "# you can also calculate an average score (getting the average of all reviewer scores in the dataset for each hotel)\n", + "# Add a new column to your dataframe with the column header `Calc_Average_Score` that contains that calculated average. \n", + "df['Calc_Average_Score'] = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)\n", + "# Add a new column with the difference between the two average scores\n", + "df[\"Average_Score_Difference\"] = df.apply(get_difference_review_avg, axis = 1)\n", + "# Create a df without all the duplicates of Hotel_Name (so only 1 row per hotel)\n", + "review_scores_df = df.drop_duplicates(subset = [\"Hotel_Name\"])\n", + "# Sort the dataframe to find the lowest and highest average score difference\n", + "review_scores_df = review_scores_df.sort_values(by=[\"Average_Score_Difference\"])\n", + "print(review_scores_df[[\"Average_Score_Difference\", \"Average_Score\", \"Calc_Average_Score\", \"Hotel_Name\"]])\n", + "# Do any hotels have the same (rounded to 1 decimal place) `Average_Score` and `Calc_Average_Score`?\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis docu wey you dey see don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, make you sabi say automatic translation fit get mistake or no too accurate. Di original docu for di language wey dem first write am na di main correct one. If na important information, e go better make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md new file mode 100644 index 000000000..86eb04129 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md @@ -0,0 +1,390 @@ + +# Sentiment analysis wit hotel reviews + +Now wey you don check di dataset well well, na time to filter di columns and use NLP techniques for di dataset to get new gist about di hotels. + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +### Filtering & Sentiment Analysis Operations + +As you don notice, di dataset get some wahala. Some columns dey full wit tori wey no make sense, others dey look wrong. Even if dem dey correct, e no clear how dem take calculate am, and you no fit confirm di answers wit your own calculation. + +## Exercise: small data processing + +Make di data clean small. Add columns wey go dey useful later, change di values for some columns, and comot some columns completely. + +1. First column processing + + 1. Comot `lat` and `lng` + + 2. Change `Hotel_Address` values to dis kind values (if di address get di name of di city and di country, change am to just di city and di country). + + Na only dis cities and countries dey di dataset: + + Amsterdam, Netherlands + + Barcelona, Spain + + London, United Kingdom + + Milan, Italy + + Paris, France + + Vienna, Austria + + ```python + def replace_address(row): + if "Netherlands" in row["Hotel_Address"]: + return "Amsterdam, Netherlands" + elif "Barcelona" in row["Hotel_Address"]: + return "Barcelona, Spain" + elif "United Kingdom" in row["Hotel_Address"]: + return "London, United Kingdom" + elif "Milan" in row["Hotel_Address"]: + return "Milan, Italy" + elif "France" in row["Hotel_Address"]: + return "Paris, France" + elif "Vienna" in row["Hotel_Address"]: + return "Vienna, Austria" + + # Replace all the addresses with a shortened, more useful form + df["Hotel_Address"] = df.apply(replace_address, axis = 1) + # The sum of the value_counts() should add up to the total number of reviews + print(df["Hotel_Address"].value_counts()) + ``` + + Now you fit query country level data: + + ```python + display(df.groupby("Hotel_Address").agg({"Hotel_Name": "nunique"})) + ``` + + | Hotel_Address | Hotel_Name | + | :--------------------- | :--------: | + | Amsterdam, Netherlands | 105 | + | Barcelona, Spain | 211 | + | London, United Kingdom | 400 | + | Milan, Italy | 162 | + | Paris, France | 458 | + | Vienna, Austria | 158 | + +2. Process Hotel Meta-review columns + + 1. Comot `Additional_Number_of_Scoring` + + 1. Change `Total_Number_of_Reviews` to di total number of reviews for dat hotel wey dey di dataset + + 1. Change `Average_Score` to di score wey we calculate by ourselves + + ```python + # Drop `Additional_Number_of_Scoring` + df.drop(["Additional_Number_of_Scoring"], axis = 1, inplace=True) + # Replace `Total_Number_of_Reviews` and `Average_Score` with our own calculated values + df.Total_Number_of_Reviews = df.groupby('Hotel_Name').transform('count') + df.Average_Score = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1) + ``` + +3. Process review columns + + 1. Comot `Review_Total_Negative_Word_Counts`, `Review_Total_Positive_Word_Counts`, `Review_Date` and `days_since_review` + + 2. Leave `Reviewer_Score`, `Negative_Review`, and `Positive_Review` as dem be, + + 3. Leave `Tags` for now + + - We go do some extra filtering operations for di tags for di next section and then we go comot di tags + +4. Process reviewer columns + + 1. Comot `Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given` + + 2. Leave `Reviewer_Nationality` + +### Tag columns + +Di `Tag` column get wahala because e be list (inside text form) wey dem store for di column. Di order and number of sub sections for dis column no dey always di same. E hard for person to sabi di correct phrases wey dem suppose focus on, because di dataset get 515,000 rows, and 1427 hotels, and each one get small small different options wey reviewer fit choose. Na here NLP go help. You fit scan di text and find di most common phrases, and count dem. + +Di wahala be say we no dey interested in single words, but multi-word phrases (e.g. *Business trip*). To run multi-word frequency distribution algorithm for dis plenty data (6762646 words) fit take plenty time, but if you no look di data, e go seem like say na wetin you suppose do. Na here exploratory data analysis go help, because you don see sample of di tags like `[' Business trip ', ' Solo traveler ', ' Single Room ', ' Stayed 5 nights ', ' Submitted from a mobile device ']`, you fit begin ask if e possible to reduce di processing wey you suppose do. Luckily, e dey possible - but first you need follow some steps to sabi di tags wey dey important. + +### Filtering tags + +Remember say di goal of di dataset na to add sentiment and columns wey go help you choose di best hotel (for yourself or maybe client wey dey ask you to make hotel recommendation bot). You need ask yourself if di tags dey useful or not for di final dataset. Dis na one way to look am (if you need di dataset for other reasons, di tags wey go stay or comot fit dey different): + +1. Di type of trip dey important, e suppose stay +2. Di type of guest group dey important, e suppose stay +3. Di type of room, suite, or studio wey di guest stay no dey important (all hotels get di same kind rooms) +4. Di device wey dem take submit di review no dey important +5. Di number of nights wey reviewer stay *fit* dey important if you think say longer stays mean dem like di hotel more, but e no sure, e fit no dey important + +To summarize, **keep 2 kinds of tags and comot di others**. + +First, you no go wan count di tags until dem dey better format, so dat mean say you go comot di square brackets and quotes. You fit do dis in different ways, but you go wan use di fastest way because e fit take long time to process plenty data. Luckily, pandas get easy way to do each of dis steps. + +```Python +# Remove opening and closing brackets +df.Tags = df.Tags.str.strip("[']") +# remove all quotes too +df.Tags = df.Tags.str.replace(" ', '", ",", regex = False) +``` + +Each tag go turn something like: `Business trip, Solo traveler, Single Room, Stayed 5 nights, Submitted from a mobile device`. + +Next we go see one wahala. Some reviews, or rows, get 5 columns, some get 3, some get 6. Na di way dem take create di dataset cause dis, and e hard to fix. You go wan get frequency count of each phrase, but dem dey different order for each review, so di count fit no correct, and hotel fit no get tag wey e suppose get. + +Instead you go use di different order to your advantage, because each tag na multi-word but e dey separate by comma! Di simplest way na to create 6 temporary columns wey each tag go enter di column wey match di order for di tag. You fit then join di 6 columns into one big column and run di `value_counts()` method for di column wey result. If you print am out, you go see say e get 2428 unique tags. Dis na small sample: + +| Tag | Count | +| ------------------------------ | ------ | +| Leisure trip | 417778 | +| Submitted from a mobile device | 307640 | +| Couple | 252294 | +| Stayed 1 night | 193645 | +| Stayed 2 nights | 133937 | +| Solo traveler | 108545 | +| Stayed 3 nights | 95821 | +| Business trip | 82939 | +| Group | 65392 | +| Family with young children | 61015 | +| Stayed 4 nights | 47817 | +| Double Room | 35207 | +| Standard Double Room | 32248 | +| Superior Double Room | 31393 | +| Family with older children | 26349 | +| Deluxe Double Room | 24823 | +| Double or Twin Room | 22393 | +| Stayed 5 nights | 20845 | +| Standard Double or Twin Room | 17483 | +| Classic Double Room | 16989 | +| Superior Double or Twin Room | 13570 | +| 2 rooms | 12393 | + +Some of di common tags like `Submitted from a mobile device` no dey useful to us, so e go make sense to comot dem before you count di phrase occurrence, but e dey fast to do so you fit leave dem and just ignore dem. + +### Removing di length of stay tags + +To comot dis tags na di first step, e go reduce di total number of tags wey you go consider small. Note say you no go comot dem from di dataset, just choose to comot dem from di values wey you go count/keep for di reviews dataset. + +| Length of stay | Count | +| ---------------- | ------ | +| Stayed 1 night | 193645 | +| Stayed 2 nights | 133937 | +| Stayed 3 nights | 95821 | +| Stayed 4 nights | 47817 | +| Stayed 5 nights | 20845 | +| Stayed 6 nights | 9776 | +| Stayed 7 nights | 7399 | +| Stayed 8 nights | 2502 | +| Stayed 9 nights | 1293 | +| ... | ... | + +E get plenty variety of rooms, suites, studios, apartments and so on. All of dem mean di same thing and no dey relevant to you, so comot dem from consideration. + +| Type of room | Count | +| ----------------------------- | ----- | +| Double Room | 35207 | +| Standard Double Room | 32248 | +| Superior Double Room | 31393 | +| Deluxe Double Room | 24823 | +| Double or Twin Room | 22393 | +| Standard Double or Twin Room | 17483 | +| Classic Double Room | 16989 | +| Superior Double or Twin Room | 13570 | + +Finally, and dis one sweet (because e no take plenty processing at all), you go remain wit di following *useful* tags: + +| Tag | Count | +| --------------------------------------------- | ------ | +| Leisure trip | 417778 | +| Couple | 252294 | +| Solo traveler | 108545 | +| Business trip | 82939 | +| Group (combined with Travellers with friends) | 67535 | +| Family with young children | 61015 | +| Family with older children | 26349 | +| With a pet | 1405 | + +You fit talk say `Travellers with friends` na di same as `Group` more or less, and e go make sense to join di two as above. Di code for identifying di correct tags dey [di Tags notebook](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb). + +Di final step na to create new columns for each of dis tags. Then, for every review row, if di `Tag` column match one of di new columns, add 1, if e no match, add 0. Di end result go be count of how many reviewers choose dis hotel (together) for, say, business vs leisure, or to bring pet come, and dis na useful gist when you dey recommend hotel. + +```python +# Process the Tags into new columns +# The file Hotel_Reviews_Tags.py, identifies the most important tags +# Leisure trip, Couple, Solo traveler, Business trip, Group combined with Travelers with friends, +# Family with young children, Family with older children, With a pet +df["Leisure_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Leisure trip" in tag else 0) +df["Couple"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Couple" in tag else 0) +df["Solo_traveler"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Solo traveler" in tag else 0) +df["Business_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Business trip" in tag else 0) +df["Group"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Group" in tag or "Travelers with friends" in tag else 0) +df["Family_with_young_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with young children" in tag else 0) +df["Family_with_older_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with older children" in tag else 0) +df["With_a_pet"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "With a pet" in tag else 0) + +``` + +### Save your file + +Finally, save di dataset as e dey now wit new name. + +```python +df.drop(["Review_Total_Negative_Word_Counts", "Review_Total_Positive_Word_Counts", "days_since_review", "Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given"], axis = 1, inplace=True) + +# Saving new data file with calculated columns +print("Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv") +df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv', index = False) +``` + +## Sentiment Analysis Operations + +For dis final section, you go use sentiment analysis for di review columns and save di results for di dataset. + +## Exercise: load and save di filtered data + +Note say now you dey load di filtered dataset wey you save for di previous section, **no be** di original dataset. + +```python +import time +import pandas as pd +import nltk as nltk +from nltk.corpus import stopwords +from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer +nltk.download('vader_lexicon') + +# Load the filtered hotel reviews from CSV +df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv') + +# You code will be added here + + +# Finally remember to save the hotel reviews with new NLP data added +print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv") +df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_NLP.csv', index = False) +``` + +### Removing stop words + +If you run Sentiment Analysis for di Negative and Positive review columns, e fit take long time. Tested for one strong laptop wit fast CPU, e take 12 - 14 minutes depending on di sentiment library wey dem use. Dat na (relatively) long time, so e go make sense to check if e fit dey faster. + +To comot stop words, or common English words wey no dey change di sentiment of sentence, na di first step. If you comot dem, di sentiment analysis suppose run faster, but e no go dey less accurate (because di stop words no dey affect sentiment, but dem dey slow down di analysis). + +Di longest negative review na 395 words, but after you comot di stop words, e go be 195 words. + +To comot di stop words na fast operation, to comot di stop words from 2 review columns for 515,000 rows take 3.3 seconds for di test device. E fit take small more or less time for you depending on your device CPU speed, RAM, whether you get SSD or not, and some other things. Di short time wey e take mean say if e go make di sentiment analysis faster, e go make sense to do am. + +```python +from nltk.corpus import stopwords + +# Load the hotel reviews from CSV +df = pd.read_csv("../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv") + +# Remove stop words - can be slow for a lot of text! +# Ryan Han (ryanxjhan on Kaggle) has a great post measuring performance of different stop words removal approaches +# https://www.kaggle.com/ryanxjhan/fast-stop-words-removal # using the approach that Ryan recommends +start = time.time() +cache = set(stopwords.words("english")) +def remove_stopwords(review): + text = " ".join([word for word in review.split() if word not in cache]) + return text + +# Remove the stop words from both columns +df.Negative_Review = df.Negative_Review.apply(remove_stopwords) +df.Positive_Review = df.Positive_Review.apply(remove_stopwords) +``` + +### Performing sentiment analysis + +Now you suppose calculate di sentiment analysis for both negative and positive review columns, and store di result for 2 new columns. Di test of di sentiment go be to compare am wit di reviewer's score for di same review. For example, if di sentiment think say di negative review get sentiment of 1 (extremely positive sentiment) and di positive review sentiment na 1, but di reviewer give di hotel di lowest score wey e fit give, then e mean say di review text no match di score, or di sentiment analyser no fit recognize di sentiment well. You suppose expect some sentiment scores to dey completely wrong, and sometimes e go dey explainable, e.g. di review fit dey extremely sarcastic "Of course I LOVED sleeping in a room with no heating" and di sentiment analyser go think say na positive sentiment, even though person wey read am go sabi say na sarcasm. +NLTK get different sentiment analyzer wey you fit learn with, and you fit change am to see if the sentiment dey more or less correct. Na VADER sentiment analysis dem use here. + +> Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, June 2014. + +```python +from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer + +# Create the vader sentiment analyser (there are others in NLTK you can try too) +vader_sentiment = SentimentIntensityAnalyzer() +# Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, June 2014. + +# There are 3 possibilities of input for a review: +# It could be "No Negative", in which case, return 0 +# It could be "No Positive", in which case, return 0 +# It could be a review, in which case calculate the sentiment +def calc_sentiment(review): + if review == "No Negative" or review == "No Positive": + return 0 + return vader_sentiment.polarity_scores(review)["compound"] +``` + +Later for your program when you wan calculate sentiment, you fit use am for each review like this: + +```python +# Add a negative sentiment and positive sentiment column +print("Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews") +start = time.time() +df["Negative_Sentiment"] = df.Negative_Review.apply(calc_sentiment) +df["Positive_Sentiment"] = df.Positive_Review.apply(calc_sentiment) +end = time.time() +print("Calculating sentiment took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds") +``` + +E go take like 120 seconds for my computer, but e fit dey different for other computers. If you wan print the results and check whether the sentiment match the review: + +```python +df = df.sort_values(by=["Negative_Sentiment"], ascending=True) +print(df[["Negative_Review", "Negative_Sentiment"]]) +df = df.sort_values(by=["Positive_Sentiment"], ascending=True) +print(df[["Positive_Review", "Positive_Sentiment"]]) +``` + +The last thing wey you go do with the file before you use am for the challenge na to save am! You fit also think about how you go arrange all your new columns so e go dey easy to work with (for person, na just cosmetic change). + +```python +# Reorder the columns (This is cosmetic, but to make it easier to explore the data later) +df = df.reindex(["Hotel_Name", "Hotel_Address", "Total_Number_of_Reviews", "Average_Score", "Reviewer_Score", "Negative_Sentiment", "Positive_Sentiment", "Reviewer_Nationality", "Leisure_trip", "Couple", "Solo_traveler", "Business_trip", "Group", "Family_with_young_children", "Family_with_older_children", "With_a_pet", "Negative_Review", "Positive_Review"], axis=1) + +print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv") +df.to_csv(r"../data/Hotel_Reviews_NLP.csv", index = False) +``` + +You suppose run the whole code for [the analysis notebook](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb) (after you don run [your filtering notebook](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb) to generate the Hotel_Reviews_Filtered.csv file). + +To summarize, the steps na: + +1. Original dataset file **Hotel_Reviews.csv** wey dem explore for the previous lesson with [the explorer notebook](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb) +2. Hotel_Reviews.csv wey dem filter with [the filtering notebook](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb) wey result in **Hotel_Reviews_Filtered.csv** +3. Hotel_Reviews_Filtered.csv wey dem process with [the sentiment analysis notebook](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb) wey result in **Hotel_Reviews_NLP.csv** +4. Use Hotel_Reviews_NLP.csv for the NLP Challenge below + +### Conclusion + +When you start, you get dataset wey get columns and data but no be all of am fit verify or use. You don explore the data, remove wetin you no need, change tags to something wey dey useful, calculate your own averages, add some sentiment columns and hopefully, you don learn some interesting things about how to process natural text. + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Challenge + +Now wey you don analyze your dataset for sentiment, try use the strategies wey you don learn for this curriculum (like clustering, maybe?) to find patterns around sentiment. + +## Review & Self Study + +Take [this Learn module](https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/classify-user-feedback-with-the-text-analytics-api/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) to learn more and use different tools to explore sentiment for text. +## Assignment + +[Try a different dataset](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu don dey translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no dey 100% correct. Di original docu for di language wey dem write am first na di main correct source. For important information, e better make una use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..f13f9afa3 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Try anoda dataset + +## Instructions + +Since you don sabi how to use NLTK to check sentiment for text, try use anoda dataset. You go need do some data processing for am, so make notebook wey go show wetin you dey think as you dey work. Wetin you find out? + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------- | ---------------------- | +| | Complete notebook and dataset dey show with beta explanation for cells wey dey show how sentiment take dey assign | Notebook no get beta explanation | Notebook get wahala | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make e accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no dey 100% correct. Di original dokyument for di native language na di main correct source. For important information, e better make una use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/notebook.ipynb b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..e69de29bb diff --git a/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..5c67a0fdc --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb @@ -0,0 +1,172 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "orig_nbformat": 4, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" + }, + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "033cb89c85500224b3c63fd04f49b4aa", + "translation_date": "2025-11-18T19:12:58+00:00", + "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import pandas as pd\n", + "import time\n", + "import ast" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def replace_address(row):\n", + " if \"Netherlands\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n", + " return \"Amsterdam, Netherlands\"\n", + " elif \"Barcelona\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n", + " return \"Barcelona, Spain\"\n", + " elif \"United Kingdom\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n", + " return \"London, United Kingdom\"\n", + " elif \"Milan\" in row[\"Hotel_Address\"]: \n", + " return \"Milan, Italy\"\n", + " elif \"France\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n", + " return \"Paris, France\"\n", + " elif \"Vienna\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n", + " return \"Vienna, Austria\" \n", + " else:\n", + " return row.Hotel_Address\n", + " " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Load the hotel reviews from CSV\n", + "start = time.time()\n", + "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# dropping columns we will not use:\n", + "df.drop([\"lat\", \"lng\"], axis = 1, inplace=True)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Replace all the addresses with a shortened, more useful form\n", + "df[\"Hotel_Address\"] = df.apply(replace_address, axis = 1)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Drop `Additional_Number_of_Scoring`\n", + "df.drop([\"Additional_Number_of_Scoring\"], axis = 1, inplace=True)\n", + "# Replace `Total_Number_of_Reviews` and `Average_Score` with our own calculated values\n", + "df.Total_Number_of_Reviews = df.groupby('Hotel_Name').transform('count')\n", + "df.Average_Score = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Process the Tags into new columns\n", + "# The file Hotel_Reviews_Tags.py, identifies the most important tags\n", + "# Leisure trip, Couple, Solo traveler, Business trip, Group combined with Travelers with friends, \n", + "# Family with young children, Family with older children, With a pet\n", + "df[\"Leisure_trip\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Leisure trip\" in tag else 0)\n", + "df[\"Couple\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Couple\" in tag else 0)\n", + "df[\"Solo_traveler\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Solo traveler\" in tag else 0)\n", + "df[\"Business_trip\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Business trip\" in tag else 0)\n", + "df[\"Group\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Group\" in tag or \"Travelers with friends\" in tag else 0)\n", + "df[\"Family_with_young_children\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Family with young children\" in tag else 0)\n", + "df[\"Family_with_older_children\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Family with older children\" in tag else 0)\n", + "df[\"With_a_pet\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"With a pet\" in tag else 0)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# No longer need any of these columns\n", + "df.drop([\"Review_Date\", \"Review_Total_Negative_Word_Counts\", \"Review_Total_Positive_Word_Counts\", \"days_since_review\", \"Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given\"], axis = 1, inplace=True)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv\n", + "Filtering took 23.74 seconds\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Saving new data file with calculated columns\n", + "print(\"Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv\")\n", + "df.to_csv(r'../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv', index = False)\n", + "end = time.time()\n", + "print(\"Filtering took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI transle-shon service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transle-shon. Even as we dey try make sure say e correct, abeg make you sabi say transle-shon wey machine do fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for di language wey dem write am first na di one wey you go take as di correct one. For any important mata, e good make you use professional human transle-shon. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transle-shon.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..e70389d63 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb @@ -0,0 +1,137 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "orig_nbformat": 4, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" + }, + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "341efc86325ec2a214f682f57a189dfd", + "translation_date": "2025-11-18T19:13:06+00:00", + "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Load the hotel reviews from CSV (you can )\n", + "import pandas as pd \n", + "\n", + "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv')\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# We want to find the most useful tags to keep\n", + "# Remove opening and closing brackets\n", + "df.Tags = df.Tags.str.strip(\"[']\")\n", + "# remove all quotes too\n", + "df.Tags = df.Tags.str.replace(\" ', '\", \",\", regex = False)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# removing this to take advantage of the 'already a phrase' fact of the dataset \n", + "# Now split the strings into a list\n", + "tag_list_df = df.Tags.str.split(',', expand = True)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Remove leading and trailing spaces\n", + "df[\"Tag_1\"] = tag_list_df[0].str.strip()\n", + "df[\"Tag_2\"] = tag_list_df[1].str.strip()\n", + "df[\"Tag_3\"] = tag_list_df[2].str.strip()\n", + "df[\"Tag_4\"] = tag_list_df[3].str.strip()\n", + "df[\"Tag_5\"] = tag_list_df[4].str.strip()\n", + "df[\"Tag_6\"] = tag_list_df[5].str.strip()\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Merge the 6 columns into one with melt\n", + "df_tags = df.melt(value_vars=[\"Tag_1\", \"Tag_2\", \"Tag_3\", \"Tag_4\", \"Tag_5\", \"Tag_6\"])\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "The shape of the tags with no filtering: (2514684, 2)\n", + " index count\n", + "0 Leisure trip 338423\n", + "1 Couple 205305\n", + "2 Solo traveler 89779\n", + "3 Business trip 68176\n", + "4 Group 51593\n", + "5 Family with young children 49318\n", + "6 Family with older children 21509\n", + "7 Travelers with friends 1610\n", + "8 With a pet 1078\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Get the value counts\n", + "tag_vc = df_tags.value.value_counts()\n", + "# print(tag_vc)\n", + "print(\"The shape of the tags with no filtering:\", str(df_tags.shape))\n", + "# Drop rooms, suites, and length of stay, mobile device and anything with less count than a 1000\n", + "df_tags = df_tags[~df_tags.value.str.contains(\"Standard|room|Stayed|device|Beds|Suite|Studio|King|Superior|Double\", na=False, case=False)]\n", + "tag_vc = df_tags.value.value_counts().reset_index(name=\"count\").query(\"count > 1000\")\n", + "# Print the top 10 (there should only be 9 and we'll use these in the filtering section)\n", + "print(tag_vc[:10])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go fit trust. For important information, e good make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..a78694aee --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb @@ -0,0 +1,260 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "orig_nbformat": 4, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" + }, + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "705bf02633759f689abc37b19749a16d", + "translation_date": "2025-11-18T19:13:02+00:00", + "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stderr", + "text": [ + "[nltk_data] Downloading package vader_lexicon to\n[nltk_data] /Users/jenlooper/nltk_data...\n" + ] + }, + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 9 + } + ], + "source": [ + "import time\n", + "import pandas as pd\n", + "import nltk as nltk\n", + "from nltk.corpus import stopwords\n", + "from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer\n", + "nltk.download('vader_lexicon')\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "vader_sentiment = SentimentIntensityAnalyzer()\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# There are 3 possibilities of input for a review:\n", + "# It could be \"No Negative\", in which case, return 0\n", + "# It could be \"No Positive\", in which case, return 0\n", + "# It could be a review, in which case calculate the sentiment\n", + "def calc_sentiment(review): \n", + " if review == \"No Negative\" or review == \"No Positive\":\n", + " return 0\n", + " return vader_sentiment.polarity_scores(review)[\"compound\"] \n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Load the hotel reviews from CSV\n", + "df = pd.read_csv(\"../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Remove stop words - can be slow for a lot of text!\n", + "# Ryan Han (ryanxjhan on Kaggle) has a great post measuring performance of different stop words removal approaches\n", + "# https://www.kaggle.com/ryanxjhan/fast-stop-words-removal # using the approach that Ryan recommends\n", + "start = time.time()\n", + "cache = set(stopwords.words(\"english\"))\n", + "def remove_stopwords(review):\n", + " text = \" \".join([word for word in review.split() if word not in cache])\n", + " return text\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Remove the stop words from both columns\n", + "df.Negative_Review = df.Negative_Review.apply(remove_stopwords) \n", + "df.Positive_Review = df.Positive_Review.apply(remove_stopwords)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Removing stop words took 5.77 seconds\n" + ] + } + ], + "source": [ + "end = time.time()\n", + "print(\"Removing stop words took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews\n", + "Calculating sentiment took 201.07 seconds\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Add a negative sentiment and positive sentiment column\n", + "print(\"Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews\")\n", + "start = time.time()\n", + "df[\"Negative_Sentiment\"] = df.Negative_Review.apply(calc_sentiment)\n", + "df[\"Positive_Sentiment\"] = df.Positive_Review.apply(calc_sentiment)\n", + "end = time.time()\n", + "print(\"Calculating sentiment took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + " Negative_Review Negative_Sentiment\n", + "186584 So bad experience memories I hotel The first n... -0.9920\n", + "129503 First charged twice room booked booking second... -0.9896\n", + "307286 The staff Had bad experience even booking Janu... -0.9889\n", + "452092 No WLAN room Incredibly rude restaurant staff ... -0.9884\n", + "201293 We usually traveling Paris 2 3 times year busi... -0.9873\n", + "... ... ...\n", + "26899 I would say however one night expensive even d... 0.9933\n", + "138365 Wifi terribly slow I speed test network upload... 0.9938\n", + "79215 I find anything hotel first I walked past hote... 0.9938\n", + "278506 The property great location There bakery next ... 0.9945\n", + "339189 Guys I like hotel I wish return next year Howe... 0.9948\n", + "\n", + "[515738 rows x 2 columns]\n", + " Positive_Review Positive_Sentiment\n", + "137893 Bathroom Shower We going stay twice hotel 2 ni... -0.9820\n", + "5839 I completely disappointed mad since reception ... -0.9780\n", + "64158 get everything extra internet parking breakfas... -0.9751\n", + "124178 I didnt like anythig Room small Asked upgrade ... -0.9721\n", + "489137 Very rude manager abusive staff reception Dirt... -0.9703\n", + "... ... ...\n", + "331570 Everything This recently renovated hotel class... 0.9984\n", + "322920 From moment stepped doors Guesthouse Hotel sta... 0.9985\n", + "293710 This place surprise expected good actually gre... 0.9985\n", + "417442 We celebrated wedding night Langham I commend ... 0.9985\n", + "132492 We arrived super cute boutique hotel area expl... 0.9987\n", + "\n", + "[515738 rows x 2 columns]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "df = df.sort_values(by=[\"Negative_Sentiment\"], ascending=True)\n", + "print(df[[\"Negative_Review\", \"Negative_Sentiment\"]])\n", + "df = df.sort_values(by=[\"Positive_Sentiment\"], ascending=True)\n", + "print(df[[\"Positive_Review\", \"Positive_Sentiment\"]])\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Reorder the columns (This is cosmetic, but to make it easier to explore the data later)\n", + "df = df.reindex([\"Hotel_Name\", \"Hotel_Address\", \"Total_Number_of_Reviews\", \"Average_Score\", \"Reviewer_Score\", \"Negative_Sentiment\", \"Positive_Sentiment\", \"Reviewer_Nationality\", \"Leisure_trip\", \"Couple\", \"Solo_traveler\", \"Business_trip\", \"Group\", \"Family_with_young_children\", \"Family_with_older_children\", \"With_a_pet\", \"Negative_Review\", \"Positive_Review\"], axis=1)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(\"Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv\")\n", + "df.to_csv(r\"../../data/Hotel_Reviews_NLP.csv\", index = False)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even though we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine transleshion fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transleshion.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md new file mode 100644 index 000000000..b2de6ccc2 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis document don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make e accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no correct well. Di original document for di native language na di main correct source. For important information, e better make una use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md new file mode 100644 index 000000000..7c8728aa3 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu don dey translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make e accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no dey 100% correct. Di original docu for di language wey dem write am first na di main correct source. For important information, e good make una use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/README.md b/translations/pcm/6-NLP/README.md new file mode 100644 index 000000000..ecb8db8ea --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/README.md @@ -0,0 +1,40 @@ + +# How to Start Wit Natural Language Processing + +Natural language processing (NLP) na di way wey computer program fit sabi human language as e dey spoken and written – wey dem dey call natural language. E be one part of artificial intelligence (AI). NLP don dey exist for more than 50 years and e get im root for di field of linguistics. Di whole idea na to help machine sabi and process human language. Dis one fit help do things like spell check or machine translation. E get plenty real-life use for different areas, like medical research, search engines, and business intelligence. + +## Regional Topic: European Languages and Literature and Romantic Hotels for Europe ❤️ + +For dis part of di curriculum, dem go show you one of di most common ways wey machine learning dey work: natural language processing (NLP). E come from computational linguistics, and e be di bridge wey dey connect humans and machines through voice or text communication. + +For dis lessons, we go learn di basics of NLP by building small conversational bots to see how machine learning dey help make di conversations dey more 'smart'. You go travel go back in time, dey chat with Elizabeth Bennett and Mr. Darcy from Jane Austen's classic novel, **Pride and Prejudice**, wey dem publish for 1813. After dat, you go learn more by studying sentiment analysis through hotel reviews for Europe. + +![Pride and Prejudice book and tea](../../../translated_images/p&p.279f1c49ecd889419e4ce6206525e9aa30d32a976955cd24daa636c361c6391f.pcm.jpg) +> Photo by Elaine Howlin on Unsplash + +## Lessons + +1. [Introduction to natural language processing](1-Introduction-to-NLP/README.md) +2. [Common NLP tasks and techniques](2-Tasks/README.md) +3. [Translation and sentiment analysis with machine learning](3-Translation-Sentiment/README.md) +4. [Preparing your data](4-Hotel-Reviews-1/README.md) +5. [NLTK for Sentiment Analysis](5-Hotel-Reviews-2/README.md) + +## Credits + +Dis natural language processing lessons na [Stephen Howell](https://twitter.com/Howell_MSFT) write am with ☕ + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg no forget say automatic translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original docu for di language wey dem first write am na di main correct one. For important information, e better make una use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/6-NLP/data/README.md b/translations/pcm/6-NLP/data/README.md new file mode 100644 index 000000000..61aa881d9 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/6-NLP/data/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Download di hotel review data put for dis folder. + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say transleshion wey machine do fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go fit trust. For important informashon, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong meaning wey fit happen because you use dis transleshion. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md new file mode 100644 index 000000000..da13f28c3 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md @@ -0,0 +1,201 @@ + +# Introduction to time series forecasting + +![Summary of time series in a sketchnote](../../../../translated_images/ml-timeseries.fb98d25f1013fc0c59090030080b5d1911ff336427bec31dbaf1ad08193812e9.pcm.png) + +> Sketchnote by [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac) + +For dis lesson and di next one, you go learn small about time series forecasting, one interesting and useful part of ML scientist work wey no too popular like other topics. Time series forecasting be like 'crystal ball': e dey use past performance of one variable like price to predict wetin e fit be for future. + +[![Introduction to time series forecasting](https://img.youtube.com/vi/cBojo1hsHiI/0.jpg)](https://youtu.be/cBojo1hsHiI "Introduction to time series forecasting") + +> 🎥 Click di image wey dey up for video about time series forecasting + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +Dis field dey useful and interesting, e get real value for business because e dey directly apply to problems like pricing, inventory, and supply chain wahala. Even though deep learning techniques don dey help to get better insight to predict future performance, time series forecasting still dey depend well well on classic ML techniques. + +> Penn State get one useful time series curriculum wey you fit find [here](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1) + +## Introduction + +Imagine say you dey manage smart parking meters wey dey give data about how people dey use am and how long dem dey use am over time. + +> Wetin if you fit predict, based on di meter past performance, wetin e go worth for future according to supply and demand? + +To predict di right time to act so you go fit achieve your goal na one challenge wey time series forecasting fit solve. People no go happy if dem dey pay more for busy times when dem dey find parking space, but e go sure generate money to clean di streets! + +Make we check di types of time series algorithms and start one notebook to clean and prepare some data. Di data wey you go analyze na from GEFCom2014 forecasting competition. E get 3 years hourly electricity load and temperature values between 2012 and 2014. Based on di historical patterns of electricity load and temperature, you fit predict di future values of electricity load. + +For dis example, you go learn how to forecast one time step ahead, using only historical load data. But before you start, e good make you understand wetin dey happen for di background. + +## Some definitions + +When you hear 'time series', you need to sabi how e dey used for different contexts. + +🎓 **Time series** + +For mathematics, "time series na series of data points wey dem arrange (or list or graph) for time order. Di common one na sequence wey dem take for equal time intervals." Example of time series na di daily closing value of [Dow Jones Industrial Average](https://wikipedia.org/wiki/Time_series). Time series plots and statistical modeling dey common for signal processing, weather forecasting, earthquake prediction, and other fields wey dey deal with events wey dey happen and data points wey dem fit plot over time. + +🎓 **Time series analysis** + +Time series analysis na di analysis of di time series data wey we talk about. Time series data fit get different forms, like 'interrupted time series' wey dey detect patterns for di time series evolution before and after one interrupting event. Di type of analysis wey di time series need, dey depend on di nature of di data. Time series data fit be series of numbers or characters. + +Di analysis wey dem go do, dey use different methods, like frequency-domain and time-domain, linear and nonlinear, and more. [Learn more](https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc4.htm) about di many ways to analyze dis type of data. + +🎓 **Time series forecasting** + +Time series forecasting na di use of one model to predict future values based on di patterns wey di data show for past. Even though regression models fit explore time series data, with time indices as x variables for plot, dis kind data dey best analyzed with special types of models. + +Time series data na list of ordered observations, e no be like data wey linear regression fit analyze. Di common one na ARIMA, wey mean "Autoregressive Integrated Moving Average". + +[ARIMA models](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1/1.1) "dey relate di present value of one series to past values and past prediction errors." Dem dey best for analyzing time-domain data, where data dey arranged over time. + +> ARIMA models get different types wey you fit learn about [here](https://people.duke.edu/~rnau/411arim.htm) and you go touch am for di next lesson. + +For di next lesson, you go build ARIMA model using [Univariate Time Series](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc44.htm), wey dey focus on one variable wey dey change value over time. Example of dis type of data na [dis dataset](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc4411.htm) wey dey record di monthly CO2 concentration for Mauna Loa Observatory: + +| CO2 | YearMonth | Year | Month | +| :----: | :-------: | :---: | :---: | +| 330.62 | 1975.04 | 1975 | 1 | +| 331.40 | 1975.13 | 1975 | 2 | +| 331.87 | 1975.21 | 1975 | 3 | +| 333.18 | 1975.29 | 1975 | 4 | +| 333.92 | 1975.38 | 1975 | 5 | +| 333.43 | 1975.46 | 1975 | 6 | +| 331.85 | 1975.54 | 1975 | 7 | +| 330.01 | 1975.63 | 1975 | 8 | +| 328.51 | 1975.71 | 1975 | 9 | +| 328.41 | 1975.79 | 1975 | 10 | +| 329.25 | 1975.88 | 1975 | 11 | +| 330.97 | 1975.96 | 1975 | 12 | + +✅ Identify di variable wey dey change over time for dis dataset + +## Time Series data characteristics to consider + +When you dey look time series data, you fit notice say e get [some characteristics](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1/1.1) wey you need to consider and reduce so you go fit understand di patterns well. If you see time series data as one 'signal' wey you wan analyze, dis characteristics fit be 'noise'. You go need reduce dis 'noise' by using some statistical techniques. + +Here be some concepts wey you need sabi to work with time series: + +🎓 **Trends** + +Trends na measurable increase and decrease over time. [Read more](https://machinelearningmastery.com/time-series-trends-in-python). For time series, e dey about how to use and, if necessary, remove trends from di time series. + +🎓 **[Seasonality](https://machinelearningmastery.com/time-series-seasonality-with-python/)** + +Seasonality na periodic fluctuations, like holiday rush wey fit affect sales, for example. [Check](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc443.htm) how different types of plots dey show seasonality for data. + +🎓 **Outliers** + +Outliers na data wey dey far from di normal variance. + +🎓 **Long-run cycle** + +Apart from seasonality, data fit show long-run cycle like economic down-turn wey dey last more than one year. + +🎓 **Constant variance** + +Over time, some data dey show constant fluctuations, like energy usage for day and night. + +🎓 **Abrupt changes** + +Di data fit show abrupt change wey need more analysis. Example na di sudden closure of businesses because of COVID wey cause changes for data. + +✅ Dis [sample time series plot](https://www.kaggle.com/kashnitsky/topic-9-part-1-time-series-analysis-in-python) dey show daily in-game currency wey people dey spend over some years. You fit identify any of di characteristics wey we list for dis data? + +![In-game currency spend](../../../../translated_images/currency.e7429812bfc8c6087b2d4c410faaa4aaa11b2fcaabf6f09549b8249c9fbdb641.pcm.png) + +## Exercise - getting started with power usage data + +Make we start to create time series model to predict future power usage based on past usage. + +> Di data for dis example na from GEFCom2014 forecasting competition. E get 3 years hourly electricity load and temperature values between 2012 and 2014. +> +> Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli and Rob J. Hyndman, "Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, July-September, 2016. + +1. For di `working` folder of dis lesson, open di _notebook.ipynb_ file. Start by adding libraries wey go help you load and visualize data + + ```python + import os + import matplotlib.pyplot as plt + from common.utils import load_data + %matplotlib inline + ``` + + Note, you dey use di files from di `common` folder wey dey set up your environment and handle downloading di data. + +2. Next, check di data as dataframe by calling `load_data()` and `head()`: + + ```python + data_dir = './data' + energy = load_data(data_dir)[['load']] + energy.head() + ``` + + You go see say e get two columns wey represent date and load: + + | | load | + | :-----------------: | :----: | + | 2012-01-01 00:00:00 | 2698.0 | + | 2012-01-01 01:00:00 | 2558.0 | + | 2012-01-01 02:00:00 | 2444.0 | + | 2012-01-01 03:00:00 | 2402.0 | + | 2012-01-01 04:00:00 | 2403.0 | + +3. Now, plot di data by calling `plot()`: + + ```python + energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12) + plt.xlabel('timestamp', fontsize=12) + plt.ylabel('load', fontsize=12) + plt.show() + ``` + + ![energy plot](../../../../translated_images/energy-plot.5fdac3f397a910bc6070602e9e45bea8860d4c239354813fa8fc3c9d556f5bad.pcm.png) + +4. Now, plot di first week of July 2014, by providing am as input to di `energy` in `[from date]: [to date]` pattern: + + ```python + energy['2014-07-01':'2014-07-07'].plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12) + plt.xlabel('timestamp', fontsize=12) + plt.ylabel('load', fontsize=12) + plt.show() + ``` + + ![july](../../../../translated_images/july-2014.9e1f7c318ec6d5b30b0d7e1e20be3643501f64a53f3d426d7c7d7b62addb335e.pcm.png) + + Di plot fine well! Check di plots and see if you fit identify any of di characteristics wey we list before. Wetin you fit learn by visualizing di data? + +For di next lesson, you go create ARIMA model to make some forecasts. + +--- + +## 🚀Challenge + +Make list of all di industries and areas wey you fit think of wey go benefit from time series forecasting. You fit think of how dis techniques fit apply for arts? Econometrics? Ecology? Retail? Industry? Finance? Where else? + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +Even though we no go cover am here, neural networks dey sometimes used to improve classic methods of time series forecasting. Read more about am [for dis article](https://medium.com/microsoftazure/neural-networks-for-forecasting-financial-and-economic-time-series-6aca370ff412) + +## Assignment + +[Visualize some more time series](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say automatik transleshion fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di one wey you go take as di main source. For important mata, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey go happen because you use dis transleshion. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..ced0860bb --- /dev/null +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Show some more Time Series + +## Wetin you go do + +You don start to sabi Time Series Forecasting by checking di kain data wey need dis special modeling. You don show some data wey get to do wit energy. Now, try find other data wey go fit benefit from Time Series Forecasting. Look for three examples (try [Kaggle](https://kaggle.com) and [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/catalog/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)) and make one notebook to show dem. Write down any special things wey dem get (like seasonality, sudden changes, or other trends) inside di notebook. + +## How dem go mark am + +| Criteria | Ogbonga Work | E manage | E no reach standard | +| -------- | ----------------------------------------------------- | --------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------- | +| | Three datasets dey show and explain for notebook | Two datasets dey show and explain for notebook | Small datasets dey show or explain for notebook or di data wey dem show no reach ground | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go fit trust. For important information, e good make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md new file mode 100644 index 000000000..1b7962579 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important mata, e good make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md new file mode 100644 index 000000000..03f70c40b --- /dev/null +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey di native language na di main source wey you go trust. For important information, e good make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..f7cb8db7b --- /dev/null +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,172 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Data Setup\n", + "\n", + "For dis notebook, we go show how to:\n", + "- arrange time series data for dis module\n", + "- show di data for graph\n", + "\n", + "Di data wey we dey use for dis example na from GEFCom2014 forecasting competition1. E get 3 years hourly electricity load and temperature values from 2012 go reach 2014.\n", + "\n", + "1Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli and Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, July-September, 2016.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import os\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "from common.utils import load_data\n", + "%matplotlib inline" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Load di data from csv put for Pandas dataframe\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + " load\n", + "2012-01-01 00:00:00 2698.0\n", + "2012-01-01 01:00:00 2558.0\n", + "2012-01-01 02:00:00 2444.0\n", + "2012-01-01 03:00:00 2402.0\n", + "2012-01-01 04:00:00 2403.0" + ], + "text/html": "
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load
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Even as we dey try make am correct, abeg make you sabi say transle-shun wey machine do fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make you use professional human transle-shun. 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E get 3 years hourly electricity load and temperature values from 2012 go reach 2014.\n", + "\n", + "1Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli and Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, July-September, 2016.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important mata, e good make professional human translation dey use. 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Di example na for R, but di idea na di same. + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Introduction + +For dis lesson, you go learn one special way to build models wit [ARIMA: *A*uto*R*egressive *I*ntegrated *M*oving *A*verage](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average). ARIMA models dey good for data wey get [non-stationarity](https://wikipedia.org/wiki/Stationary_process). + +## General concepts + +To fit ARIMA well, you need sabi some things: + +- 🎓 **Stationarity**. For statistics, stationarity mean say di data distribution no dey change if you shift am for time. Non-stationary data dey show changes because of trends wey you need transform before you fit analyze am. For example, seasonality fit bring changes for data, but you fit remove am wit 'seasonal-differencing'. + +- 🎓 **[Differencing](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average#Differencing)**. Differencing na di process wey dey change non-stationary data to stationary by removing di trend wey no dey constant. "Differencing dey remove di changes for di level of time series, e dey remove trend and seasonality, and e dey make di mean stable." [Paper by Shixiong et al](https://arxiv.org/abs/1904.07632) + +## ARIMA for time series + +Make we break di ARIMA parts down so we go understand how e dey help us model time series and make predictions. + +- **AR - AutoRegressive**. Autoregressive models dey look 'back' for time to check di past values for your data and make assumptions. Di past values na 'lags'. Example na data wey show monthly pencil sales. Each month sales total na 'evolving variable' for di dataset. Di model dey build as di "evolving variable of interest dey regress on di lagged (i.e., past) values." [wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average) + +- **I - Integrated**. Unlike di similar 'ARMA' models, di 'I' for ARIMA mean di *[integrated](https://wikipedia.org/wiki/Order_of_integration)* part. Di data dey 'integrated' when you apply differencing steps to remove non-stationarity. + +- **MA - Moving Average**. Di [moving-average](https://wikipedia.org/wiki/Moving-average_model) part of di model dey use di current and past values of lags to determine di output variable. + +Bottom line: ARIMA dey help make model fit di special type of time series data well. + +## Exercise - build ARIMA model + +Open di [_/working_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/working) folder for dis lesson and find di [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb) file. + +1. Run di notebook to load di `statsmodels` Python library; you go need am for ARIMA models. + +1. Load di libraries wey you need. + +1. Now, load more libraries wey go help you plot data: + + ```python + import os + import warnings + import matplotlib.pyplot as plt + import numpy as np + import pandas as pd + import datetime as dt + import math + + from pandas.plotting import autocorrelation_plot + from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX + from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler + from common.utils import load_data, mape + from IPython.display import Image + + %matplotlib inline + pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format + np.set_printoptions(precision=2) + warnings.filterwarnings("ignore") # specify to ignore warning messages + ``` + +1. Load di data from `/data/energy.csv` file into Pandas dataframe and check am: + + ```python + energy = load_data('./data')[['load']] + energy.head(10) + ``` + +1. Plot all di energy data wey dey from January 2012 to December 2014. You no go surprise as we don see dis data for di last lesson: + + ```python + energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12) + plt.xlabel('timestamp', fontsize=12) + plt.ylabel('load', fontsize=12) + plt.show() + ``` + + Now, make we build di model! + +### Create training and testing datasets + +Now we don load di data, so we fit separate am into train and test sets. You go train di model wit di train set. As usual, after di model don train finish, you go check how accurate e be wit di test set. You need make sure say di test set dey cover later time period from di train set so di model no go get info from future time periods. + +1. Use two-month period from September 1 to October 31, 2014 for di training set. Di test set go get di two-month period of November 1 to December 31, 2014: + + ```python + train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00' + test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00' + ``` + + Since dis data dey show daily energy consumption, e get strong seasonal pattern, but di consumption dey similar to di recent days consumption. + +1. Show di differences: + + ```python + energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \ + .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \ + .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12) + plt.xlabel('timestamp', fontsize=12) + plt.ylabel('load', fontsize=12) + plt.show() + ``` + + ![training and testing data](../../../../translated_images/train-test.8928d14e5b91fc942f0ca9201b2d36c890ea7e98f7619fd94f75de3a4c2bacb9.pcm.png) + + So, using small time window for training di data go dey okay. + + > Note: Di function wey we dey use to fit di ARIMA model dey use in-sample validation during fitting, so we no go use validation data. + +### Prepare di data for training + +Now, you need prepare di data for training by filtering and scaling di data. Filter di dataset to only get di time periods and columns wey you need, and scale am to make sure di data dey between 0,1. + +1. Filter di original dataset to only get di time periods wey we talk for each set and only di column 'load' plus di date: + + ```python + train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']] + test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']] + + print('Training data shape: ', train.shape) + print('Test data shape: ', test.shape) + ``` + + You fit see di shape of di data: + + ```output + Training data shape: (1416, 1) + Test data shape: (48, 1) + ``` + +1. Scale di data to dey between (0, 1). + + ```python + scaler = MinMaxScaler() + train['load'] = scaler.fit_transform(train) + train.head(10) + ``` + +1. Show di original vs. scaled data: + + ```python + energy[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'original load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12) + train.rename(columns={'load':'scaled load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12) + plt.show() + ``` + + ![original](../../../../translated_images/original.b2b15efe0ce92b8745918f071dceec2231661bf49c8db6918e3ff4b3b0b183c2.pcm.png) + + > Di original data + + ![scaled](../../../../translated_images/scaled.e35258ca5cd3d43f86d5175e584ba96b38d51501f234abf52e11f4fe2631e45f.pcm.png) + + > Di scaled data + +1. Now we don calibrate di scaled data, you fit scale di test data: + + ```python + test['load'] = scaler.transform(test) + test.head() + ``` + +### Implement ARIMA + +E don reach time to implement ARIMA! You go use di `statsmodels` library wey you don install before. + +Now you need follow some steps: + + 1. Define di model by calling `SARIMAX()` and put di model parameters: p, d, and q parameters, and P, D, and Q parameters. + 2. Prepare di model for di training data by calling di fit() function. + 3. Make predictions by calling di `forecast()` function and put di number of steps (di `horizon`) wey you wan forecast. + +> 🎓 Wetin all dis parameters mean? For ARIMA model, e get 3 parameters wey dey help model di main parts of time series: seasonality, trend, and noise. Di parameters be: + +`p`: di parameter wey dey for di auto-regressive part of di model, wey dey use *past* values. +`d`: di parameter wey dey for di integrated part of di model, wey dey affect di amount of *differencing* (🎓 remember differencing 👆?) wey you go apply to di time series. +`q`: di parameter wey dey for di moving-average part of di model. + +> Note: If your data get seasonal part - like dis one - , we go use seasonal ARIMA model (SARIMA). For dat case, you go need another set of parameters: `P`, `D`, and `Q` wey dey mean di same thing as `p`, `d`, and `q`, but e dey for di seasonal parts of di model. + +1. Start by setting di horizon value wey you prefer. Make we try 3 hours: + + ```python + # Specify the number of steps to forecast ahead + HORIZON = 3 + print('Forecasting horizon:', HORIZON, 'hours') + ``` + + To choose di best values for ARIMA model parameters fit hard because e dey subjective and e dey take time. You fit try use `auto_arima()` function from di [`pyramid` library](https://alkaline-ml.com/pmdarima/0.9.0/modules/generated/pyramid.arima.auto_arima.html), + +1. For now, try select manually to find better model. + + ```python + order = (4, 1, 0) + seasonal_order = (1, 1, 0, 24) + + model = SARIMAX(endog=train, order=order, seasonal_order=seasonal_order) + results = model.fit() + + print(results.summary()) + ``` + + Di result table go show. + +You don build your first model! Now we need find way to check am. + +### Evaluate your model + +To check di model, you fit use di `walk forward` validation. For real life, time series models dey re-train every time new data dey available. Dis dey help di model make better forecast for each time step. + +Start from di beginning of di time series wit dis method, train di model wit di train data set. Then make prediction for di next time step. Di prediction go dey check wit di known value. Di training set go dey expand to include di known value and di process go repeat. + +> Note: You suppose keep di training set window fixed for better training so dat every time you add new observation to di training set, you go remove di observation from di beginning of di set. + +Dis process dey give better estimation of how di model go work for real life. But e dey take more computation time because you go create plenty models. E dey okay if di data small or di model simple, but e fit be problem if e big. + +Walk-forward validation na di best way to check time series model and e dey recommended for your own projects. + +1. First, create test data point for each HORIZON step. + + ```python + test_shifted = test.copy() + + for t in range(1, HORIZON+1): + test_shifted['load+'+str(t)] = test_shifted['load'].shift(-t, freq='H') + + test_shifted = test_shifted.dropna(how='any') + test_shifted.head(5) + ``` + + | | | load | load+1 | load+2 | + | ---------- | -------- | ---- | ------ | ------ | + | 2014-12-30 | 00:00:00 | 0.33 | 0.29 | 0.27 | + | 2014-12-30 | 01:00:00 | 0.29 | 0.27 | 0.27 | + | 2014-12-30 | 02:00:00 | 0.27 | 0.27 | 0.30 | + | 2014-12-30 | 03:00:00 | 0.27 | 0.30 | 0.41 | + | 2014-12-30 | 04:00:00 | 0.30 | 0.41 | 0.57 | + + Di data dey shift horizontally according to di horizon point. + +1. Make predictions for di test data wit dis sliding window method for loop wey dey di size of di test data length: + + ```python + %%time + training_window = 720 # dedicate 30 days (720 hours) for training + + train_ts = train['load'] + test_ts = test_shifted + + history = [x for x in train_ts] + history = history[(-training_window):] + + predictions = list() + + order = (2, 1, 0) + seasonal_order = (1, 1, 0, 24) + + for t in range(test_ts.shape[0]): + model = SARIMAX(endog=history, order=order, seasonal_order=seasonal_order) + model_fit = model.fit() + yhat = model_fit.forecast(steps = HORIZON) + predictions.append(yhat) + obs = list(test_ts.iloc[t]) + # move the training window + history.append(obs[0]) + history.pop(0) + print(test_ts.index[t]) + print(t+1, ': predicted =', yhat, 'expected =', obs) + ``` + + You fit see di training dey happen: + + ```output + 2014-12-30 00:00:00 + 1 : predicted = [0.32 0.29 0.28] expected = [0.32945389435989236, 0.2900626678603402, 0.2739480752014323] + + 2014-12-30 01:00:00 + 2 : predicted = [0.3 0.29 0.3 ] expected = [0.2900626678603402, 0.2739480752014323, 0.26812891674127126] + + 2014-12-30 02:00:00 + 3 : predicted = [0.27 0.28 0.32] expected = [0.2739480752014323, 0.26812891674127126, 0.3025962399283795] + ``` + +1. Compare di predictions wit di actual load: + + ```python + eval_df = pd.DataFrame(predictions, columns=['t+'+str(t) for t in range(1, HORIZON+1)]) + eval_df['timestamp'] = test.index[0:len(test.index)-HORIZON+1] + eval_df = pd.melt(eval_df, id_vars='timestamp', value_name='prediction', var_name='h') + eval_df['actual'] = np.array(np.transpose(test_ts)).ravel() + eval_df[['prediction', 'actual']] = scaler.inverse_transform(eval_df[['prediction', 'actual']]) + eval_df.head() + ``` + + Output + | | | timestamp | h | prediction | actual | + | --- | ---------- | --------- | --- | ---------- | -------- | + | 0 | 2014-12-30 | 00:00:00 | t+1 | 3,008.74 | 3,023.00 | + | 1 | 2014-12-30 | 01:00:00 | t+1 | 2,955.53 | 2,935.00 | + | 2 | 2014-12-30 | 02:00:00 | t+1 | 2,900.17 | 2,899.00 | + | 3 | 2014-12-30 | 03:00:00 | t+1 | 2,917.69 | 2,886.00 | + | 4 | 2014-12-30 | 04:00:00 | t+1 | 2,946.99 | 2,963.00 | + + Check di hourly data prediction, compare am wit di actual load. How accurate e be? + +### Check model accuracy + +Check di accuracy of di model by testing di mean absolute percentage error (MAPE) for all di predictions. + +> **🧮 Show me di math** +> +> ![MAPE](../../../../translated_images/mape.fd87bbaf4d346846df6af88b26bf6f0926bf9a5027816d5e23e1200866e3e8a4.pcm.png) +> +> [MAPE](https://www.linkedin.com/pulse/what-mape-mad-msd-time-series-allameh-statistics/) na wetin dem dey use to show how prediction accurate dey as ratio wey dem define by di formula wey dey up. Di difference wey dey between actualt and predictedt dem dey divide am by di actualt. "Di absolute value for dis calculation na di sum for every forecasted point for time, and dem go divide am by di number of fitted points n." [wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_percentage_error) + +1. Write di equation for code: + + ```python + if(HORIZON > 1): + eval_df['APE'] = (eval_df['prediction'] - eval_df['actual']).abs() / eval_df['actual'] + print(eval_df.groupby('h')['APE'].mean()) + ``` + +1. Calculate one step MAPE: + + ```python + print('One step forecast MAPE: ', (mape(eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['prediction'], eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['actual']))*100, '%') + ``` + + One step forecast MAPE: 0.5570581332313952 % + +1. Print di multi-step forecast MAPE: + + ```python + print('Multi-step forecast MAPE: ', mape(eval_df['prediction'], eval_df['actual'])*100, '%') + ``` + + ```output + Multi-step forecast MAPE: 1.1460048657704118 % + ``` + + Di smaller di number, di better: if forecast get MAPE of 10, e mean say e miss di mark by 10%. + +1. But as usual, e dey easier to see dis kain accuracy measurement for graph, so make we plot am: + + ```python + if(HORIZON == 1): + ## Plotting single step forecast + eval_df.plot(x='timestamp', y=['actual', 'prediction'], style=['r', 'b'], figsize=(15, 8)) + + else: + ## Plotting multi step forecast + plot_df = eval_df[(eval_df.h=='t+1')][['timestamp', 'actual']] + for t in range(1, HORIZON+1): + plot_df['t+'+str(t)] = eval_df[(eval_df.h=='t+'+str(t))]['prediction'].values + + fig = plt.figure(figsize=(15, 8)) + ax = plt.plot(plot_df['timestamp'], plot_df['actual'], color='red', linewidth=4.0) + ax = fig.add_subplot(111) + for t in range(1, HORIZON+1): + x = plot_df['timestamp'][(t-1):] + y = plot_df['t+'+str(t)][0:len(x)] + ax.plot(x, y, color='blue', linewidth=4*math.pow(.9,t), alpha=math.pow(0.8,t)) + + ax.legend(loc='best') + + plt.xlabel('timestamp', fontsize=12) + plt.ylabel('load', fontsize=12) + plt.show() + ``` + + ![a time series model](../../../../translated_images/accuracy.2c47fe1bf15f44b3656651c84d5e2ba9b37cd929cd2aa8ab6cc3073f50570f4e.pcm.png) + +🏆 Dis graph fine well well, e show say di model get good accuracy. Good job! + +--- + +## 🚀Challenge + +Try check di different ways wey you fit take test di accuracy of Time Series Model. We talk small about MAPE for dis lesson, but you fit find other methods wey you fit use? Do research and write about dem. One helpful document dey [here](https://otexts.com/fpp2/accuracy.html) + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +Dis lesson na just di basics of Time Series Forecasting with ARIMA. Use time learn more by checking [dis repository](https://microsoft.github.io/forecasting/) and di different model types wey dey dia to sabi other ways to build Time Series models. + +## Assignment + +[A new ARIMA model](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleto service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am correct, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make professional human transleto check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..d027edba6 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# New ARIMA Model + +## Wetin you go do + +Since you don build ARIMA model before, try build new one wit fresh data (you fit use one of [dis datasets from Duke](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html). Make sure say you write wetin you dey do for notebook, show di data and di model for graph, and test di accuracy wit MAPE. + +## Marking Guide + +| Criteria | Ogbonga | Okay | E no good | +| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- | ----------------------------------- | +| | Notebook dey show new ARIMA model wey dem build, test am, explain am wit graph and talk di accuracy. | Notebook wey dem show no get explanation or e get wahala | Notebook wey no complete dem show | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even as we dey try make sure say e correct, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go fit trust. For important mata, e good make you use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md new file mode 100644 index 000000000..38bcd74fe --- /dev/null +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu wey you dey see don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg make you sabi say translation wey machine do fit get mistake or no dey accurate well. Di original docu wey dey for di language wey dem take write am first na di one wey you go take as di correct one. For important mata, e good make you use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md new file mode 100644 index 000000000..fc516758f --- /dev/null +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleto service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important mata, e good make professional human transleto check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..8b6b08398 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,1103 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "# Time series forecasting wit ARIMA\n", + "\n", + "For dis notebook, we go show how to:\n", + "- prepare time series data wey we go use train ARIMA time series forecasting model\n", + "- do simple ARIMA model wey go fit forecast di next HORIZON steps ahead (time *t+1* go reach *t+HORIZON*) for di time series\n", + "- check how di model dey perform\n", + "\n", + "Di data wey we dey use for dis example na from GEFCom2014 forecasting competition1. E get 3 years hourly electricity load and temperature values from 2012 go reach 2014. Di work na to forecast di future values of electricity load. For dis example, we go show how to forecast one time step ahead, using only di historical load data.\n", + "\n", + "1Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli and Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, July-September, 2016.\n" + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "## Install Dependencies\n", + "Make we start by install some of di dependencies wey we need. Dis libraries wit dia versions go work well for di solution:\n", + "\n", + "* `statsmodels == 0.12.2`\n", + "* `matplotlib == 3.4.2`\n", + "* `scikit-learn == 0.24.2`\n" + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "source": [ + "!pip install statsmodels" + ], + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "/bin/sh: pip: command not found\n" + ] + } + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "source": [ + "import os\n", + "import warnings\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import numpy as np\n", + "import pandas as pd\n", + "import datetime as dt\n", + "import math\n", + "\n", + "from pandas.plotting import autocorrelation_plot\n", + "from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX\n", + "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n", + "from common.utils import load_data, mape\n", + "from IPython.display import Image\n", + "\n", + "%matplotlib inline\n", + "pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format\n", + "np.set_printoptions(precision=2)\n", + "warnings.filterwarnings(\"ignore\") # specify to ignore warning messages\n" + ], + "outputs": [], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "source": [ + "energy = load_data('./data')[['load']]\n", + "energy.head(10)" + ], + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
load
2012-01-01 00:00:002,698.00
2012-01-01 01:00:002,558.00
2012-01-01 02:00:002,444.00
2012-01-01 03:00:002,402.00
2012-01-01 04:00:002,403.00
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\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
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2014-12-30 01:00:000.290.270.27
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2014-12-30 04:00:000.300.410.57
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " load load+1 load+2\n", + "2014-12-30 00:00:00 0.33 0.29 0.27\n", + "2014-12-30 01:00:00 0.29 0.27 0.27\n", + "2014-12-30 02:00:00 0.27 0.27 0.30\n", + "2014-12-30 03:00:00 0.27 0.30 0.41\n", + "2014-12-30 04:00:00 0.30 0.41 0.57" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 28 + } + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "source": [ + "Make predictions for di test data\n" + ], + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "source": [ + "%%time\n", + "training_window = 720 # dedicate 30 days (720 hours) for training\n", + "\n", + "train_ts = train['load']\n", + "test_ts = test_shifted\n", + "\n", + "history = [x for x in train_ts]\n", + "history = history[(-training_window):]\n", + "\n", + "predictions = list()\n", + "\n", + "# let's user simpler model for demonstration\n", + "order = (2, 1, 0)\n", + "seasonal_order = (1, 1, 0, 24)\n", + "\n", + "for t in range(test_ts.shape[0]):\n", + " model = SARIMAX(endog=history, order=order, seasonal_order=seasonal_order)\n", + " model_fit = model.fit()\n", + " yhat = model_fit.forecast(steps = HORIZON)\n", + " predictions.append(yhat)\n", + " obs = list(test_ts.iloc[t])\n", + " # move the training window\n", + " history.append(obs[0])\n", + " history.pop(0)\n", + " print(test_ts.index[t])\n", + " print(t+1, ': predicted =', yhat, 'expected =', obs)" + ], + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "2014-12-30 00:00:00\n", + "1 : predicted = [0.32 0.29 0.28] expected = [0.32945389435989236, 0.2900626678603402, 0.2739480752014323]\n", + "2014-12-30 01:00:00\n", + "2 : predicted = [0.3 0.29 0.3 ] expected = [0.2900626678603402, 0.2739480752014323, 0.26812891674127126]\n", + "2014-12-30 02:00:00\n", + "3 : predicted = [0.27 0.28 0.32] expected = [0.2739480752014323, 0.26812891674127126, 0.3025962399283795]\n", + "2014-12-30 03:00:00\n", + "4 : predicted = [0.28 0.32 0.42] expected = [0.26812891674127126, 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+ "2014-12-30 18:00:00\n", + "19 : predicted = [0.94 0.89 0.82] expected = [0.934198746642793, 0.8876454789615038, 0.8294538943598924]\n", + "2014-12-30 19:00:00\n", + "20 : predicted = [0.88 0.82 0.71] expected = [0.8876454789615038, 0.8294538943598924, 0.7197851387645477]\n", + "2014-12-30 20:00:00\n", + "21 : predicted = [0.83 0.72 0.58] expected = [0.8294538943598924, 0.7197851387645477, 0.5747538048343777]\n", + "2014-12-30 21:00:00\n", + "22 : predicted = [0.72 0.58 0.47] expected = [0.7197851387645477, 0.5747538048343777, 0.4592658907788718]\n", + "2014-12-30 22:00:00\n", + "23 : predicted = [0.58 0.47 0.39] expected = [0.5747538048343777, 0.4592658907788718, 0.3858549686660697]\n", + "2014-12-30 23:00:00\n", + "24 : predicted = [0.46 0.38 0.34] expected = [0.4592658907788718, 0.3858549686660697, 0.34377797672336596]\n", + "2014-12-31 00:00:00\n", + "25 : predicted = [0.38 0.34 0.33] expected = [0.3858549686660697, 0.34377797672336596, 0.32542524619516544]\n", + "2014-12-31 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: predicted = [0.79 0.82 0.83] expected = [0.786034019695613, 0.8012533572068039, 0.7994628469113696]\n", + "2014-12-31 09:00:00\n", + "34 : predicted = [0.82 0.83 0.81] expected = [0.8012533572068039, 0.7994628469113696, 0.780214861235452]\n", + "2014-12-31 10:00:00\n", + "35 : predicted = [0.8 0.78 0.76] expected = [0.7994628469113696, 0.780214861235452, 0.7587287376902416]\n", + "2014-12-31 11:00:00\n", + "36 : predicted = [0.77 0.75 0.74] expected = [0.780214861235452, 0.7587287376902416, 0.7367949865711727]\n", + "2014-12-31 12:00:00\n", + "37 : predicted = [0.77 0.76 0.76] expected = [0.7587287376902416, 0.7367949865711727, 0.7188898836168307]\n", + "2014-12-31 13:00:00\n", + "38 : predicted = [0.75 0.75 0.78] expected = [0.7367949865711727, 0.7188898836168307, 0.7273948075201431]\n", + "2014-12-31 14:00:00\n", + "39 : predicted = [0.73 0.75 0.87] expected = [0.7188898836168307, 0.7273948075201431, 0.8299015219337511]\n", + "2014-12-31 15:00:00\n", + "40 : predicted = [0.74 0.85 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"metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 34, + "source": [ + "if(HORIZON == 1):\n", + " ## Plotting single step forecast\n", + " eval_df.plot(x='timestamp', y=['actual', 'prediction'], style=['r', 'b'], figsize=(15, 8))\n", + "\n", + "else:\n", + " ## Plotting multi step forecast\n", + " plot_df = eval_df[(eval_df.h=='t+1')][['timestamp', 'actual']]\n", + " for t in range(1, HORIZON+1):\n", + " plot_df['t+'+str(t)] = eval_df[(eval_df.h=='t+'+str(t))]['prediction'].values\n", + "\n", + " fig = plt.figure(figsize=(15, 8))\n", + " ax = plt.plot(plot_df['timestamp'], plot_df['actual'], color='red', linewidth=4.0)\n", + " ax = fig.add_subplot(111)\n", + " for t in range(1, HORIZON+1):\n", + " x = plot_df['timestamp'][(t-1):]\n", + " y = plot_df['t+'+str(t)][0:len(x)]\n", + " ax.plot(x, y, color='blue', linewidth=4*math.pow(.9,t), alpha=math.pow(0.8,t))\n", + " \n", + " ax.legend(loc='best')\n", + " \n", + "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n", + 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We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation.\n\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernel_info": { + "name": "python3" + }, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "nteract": { + "version": "nteract-front-end@1.0.0" + }, + "metadata": { + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + } + }, + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "c193140200b9684da27e3890211391b6", + "translation_date": "2025-11-18T19:26:16+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..f3012c086 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,59 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": 3 + }, + "orig_nbformat": 2, + "coopTranslator": { + "original_hash": "523ec472196307b3c4235337353c9ceb", + "translation_date": "2025-11-18T19:26:24+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "source": [ + "# Time series forecasting wit ARIMA\n", + "\n", + "For dis notebook, we go show how to:\n", + "- prepare time series data wey we go use train ARIMA time series forecasting model\n", + "- do simple ARIMA model wey go fit forecast di next HORIZON steps ahead (time *t+1* go reach *t+HORIZON*) for di time series\n", + "- check how di model dey perform\n", + "\n", + "Di data wey we dey use for dis example na from GEFCom2014 forecasting competition1. E get 3 years hourly electricity load and temperature values from 2012 go reach 2014. Di work na to forecast di future values of electricity load. For dis example, we go show how to forecast one time step ahead, using only di historical load data.\n", + "\n", + "1Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli and Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, July-September, 2016.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "pip install statsmodels" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI transleto service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am correct, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument wey dey for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make professional human transleto check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/README.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/README.md new file mode 100644 index 000000000..5e2852b64 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/README.md @@ -0,0 +1,402 @@ + +# Time Series Forecasting wit Support Vector Regressor + +For di last lesson, you don learn how to use ARIMA model take make time series predictions. Now, you go dey look Support Vector Regressor model wey be regressor model wey dem dey use predict continuous data. + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Introduction + +For dis lesson, you go sabi one special way to build models wit [**SVM**: **S**upport **V**ector **M**achine](https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine) for regression, or **SVR: Support Vector Regressor**. + +### SVR for time series [^1] + +Before you go fit understand why SVR dey important for time series prediction, make we first look some important concepts wey you need sabi: + +- **Regression:** Na supervised learning technique wey dem dey use predict continuous values from di inputs wey dem give. Di idea na to fit curve (or line) for di feature space wey go get di maximum number of data points. [Click here](https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis) to learn more. +- **Support Vector Machine (SVM):** Na one type of supervised machine learning model wey dem dey use for classification, regression and outliers detection. Di model na hyperplane for di feature space, wey for classification dey act as boundary, and for regression dey act as di best-fit line. For SVM, Kernel function dey usually dey used to transform di dataset to space wey get higher number of dimensions, so dem go dey easy to separate. [Click here](https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine) to learn more about SVMs. +- **Support Vector Regressor (SVR):** Na one type of SVM wey dey find di best fit line (wey for SVM na hyperplane) wey go get di maximum number of data points. + +### Why SVR? [^1] + +For di last lesson, you don learn about ARIMA, wey be one statistical linear method wey dey successful for forecasting time series data. But, for many cases, time series data dey get *non-linearity*, wey linear models no fit map. For dis kind cases, di ability of SVM to handle non-linearity for regression tasks dey make SVR dey successful for time series forecasting. + +## Exercise - build SVR model + +Di first few steps for data preparation na di same as di one for di last lesson on [ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA). + +Open di [_/working_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/3-SVR/working) folder for dis lesson and find di [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb) file.[^2] + +1. Run di notebook and import di necessary libraries: [^2] + + ```python + import sys + sys.path.append('../../') + ``` + + ```python + import os + import warnings + import matplotlib.pyplot as plt + import numpy as np + import pandas as pd + import datetime as dt + import math + + from sklearn.svm import SVR + from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler + from common.utils import load_data, mape + ``` + +2. Load di data from di `/data/energy.csv` file into Pandas dataframe and check am: [^2] + + ```python + energy = load_data('../../data')[['load']] + ``` + +3. Plot all di available energy data from January 2012 to December 2014: [^2] + + ```python + energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12) + plt.xlabel('timestamp', fontsize=12) + plt.ylabel('load', fontsize=12) + plt.show() + ``` + + ![full data](../../../../translated_images/full-data.a82ec9957e580e976f651a4fc38f280b9229c6efdbe3cfe7c60abaa9486d2cbe.pcm.png) + + Now, make we build our SVR model. + +### Create training and testing datasets + +Now wey your data don load, you fit separate am into train and test sets. Then you go reshape di data to create time-step based dataset wey SVR go need. You go train your model on di train set. After di model don finish training, you go check di accuracy for di training set, testing set and di full dataset to see di overall performance. You need make sure say di test set dey cover later period for time from di training set to make sure say di model no dey get information from future time periods [^2] (dis situation na *Overfitting*). + +1. Allocate two-month period from September 1 to October 31, 2014 to di training set. Di test set go include di two-month period of November 1 to December 31, 2014: [^2] + + ```python + train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00' + test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00' + ``` + +2. Visualize di differences: [^2] + + ```python + energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \ + .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \ + .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12) + plt.xlabel('timestamp', fontsize=12) + plt.ylabel('load', fontsize=12) + plt.show() + ``` + + ![training and testing data](../../../../translated_images/train-test.ead0cecbfc341921d4875eccf25fed5eefbb860cdbb69cabcc2276c49e4b33e5.pcm.png) + + + +### Prepare di data for training + +Now, you need prepare di data for training by performing filtering and scaling of your data. Filter your dataset to only include di time periods and columns wey you need, and scale am to make sure say di data dey project for di interval 0,1. + +1. Filter di original dataset to include only di time periods wey we mention before per set and only include di needed column 'load' plus di date: [^2] + + ```python + train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']] + test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']] + + print('Training data shape: ', train.shape) + print('Test data shape: ', test.shape) + ``` + + ```output + Training data shape: (1416, 1) + Test data shape: (48, 1) + ``` + +2. Scale di training data to dey range (0, 1): [^2] + + ```python + scaler = MinMaxScaler() + train['load'] = scaler.fit_transform(train) + ``` + +4. Now, scale di testing data: [^2] + + ```python + test['load'] = scaler.transform(test) + ``` + +### Create data wit time-steps [^1] + +For di SVR, you go transform di input data to dey form `[batch, timesteps]`. So, you go reshape di existing `train_data` and `test_data` so dat new dimension go dey wey go refer to di timesteps. + +```python +# Converting to numpy arrays +train_data = train.values +test_data = test.values +``` + +For dis example, we dey use `timesteps = 5`. So, di inputs to di model na di data for di first 4 timesteps, and di output go be di data for di 5th timestep. + +```python +timesteps=5 +``` + +Convert training data to 2D tensor using nested list comprehension: + +```python +train_data_timesteps=np.array([[j for j in train_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(train_data)-timesteps+1)])[:,:,0] +train_data_timesteps.shape +``` + +```output +(1412, 5) +``` + +Convert testing data to 2D tensor: + +```python +test_data_timesteps=np.array([[j for j in test_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(test_data)-timesteps+1)])[:,:,0] +test_data_timesteps.shape +``` + +```output +(44, 5) +``` + + Select inputs and outputs from training and testing data: + +```python +x_train, y_train = train_data_timesteps[:,:timesteps-1],train_data_timesteps[:,[timesteps-1]] +x_test, y_test = test_data_timesteps[:,:timesteps-1],test_data_timesteps[:,[timesteps-1]] + +print(x_train.shape, y_train.shape) +print(x_test.shape, y_test.shape) +``` + +```output +(1412, 4) (1412, 1) +(44, 4) (44, 1) +``` + +### Implement SVR [^1] + +Now, na time to implement SVR. To read more about dis implementation, you fit check [dis documentation](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVR.html). For our implementation, we go follow dis steps: + + 1. Define di model by calling `SVR()` and passing di model hyperparameters: kernel, gamma, c and epsilon + 2. Prepare di model for di training data by calling di `fit()` function + 3. Make predictions by calling di `predict()` function + +Now we go create SVR model. Here we dey use di [RBF kernel](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#parameters-of-the-rbf-kernel), and set di hyperparameters gamma, C and epsilon as 0.5, 10 and 0.05 respectively. + +```python +model = SVR(kernel='rbf',gamma=0.5, C=10, epsilon = 0.05) +``` + +#### Fit di model on training data [^1] + +```python +model.fit(x_train, y_train[:,0]) +``` + +```output +SVR(C=10, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.05, gamma=0.5, + kernel='rbf', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) +``` + +#### Make model predictions [^1] + +```python +y_train_pred = model.predict(x_train).reshape(-1,1) +y_test_pred = model.predict(x_test).reshape(-1,1) + +print(y_train_pred.shape, y_test_pred.shape) +``` + +```output +(1412, 1) (44, 1) +``` + +You don build your SVR! Now we need evaluate am. + +### Evaluate your model [^1] + +To evaluate, first we go scale back di data to our original scale. Then, to check di performance, we go plot di original and predicted time series plot, and also print di MAPE result. + +Scale di predicted and original output: + +```python +# Scaling the predictions +y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred) +y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred) + +print(len(y_train_pred), len(y_test_pred)) +``` + +```python +# Scaling the original values +y_train = scaler.inverse_transform(y_train) +y_test = scaler.inverse_transform(y_test) + +print(len(y_train), len(y_test)) +``` + +#### Check model performance on training and testing data [^1] + +We go extract di timestamps from di dataset to show for di x-axis of our plot. Note say we dey use di first ```timesteps-1``` values as input for di first output, so di timestamps for di output go start after dat. + +```python +train_timestamps = energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)].index[timesteps-1:] +test_timestamps = energy[test_start_dt:].index[timesteps-1:] + +print(len(train_timestamps), len(test_timestamps)) +``` + +```output +1412 44 +``` + +Plot di predictions for training data: + +```python +plt.figure(figsize=(25,6)) +plt.plot(train_timestamps, y_train, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6) +plt.plot(train_timestamps, y_train_pred, color = 'blue', linewidth=0.8) +plt.legend(['Actual','Predicted']) +plt.xlabel('Timestamp') +plt.title("Training data prediction") +plt.show() +``` + +![training data prediction](../../../../translated_images/train-data-predict.3c4ef4e78553104ffdd53d47a4c06414007947ea328e9261ddf48d3eafdefbbf.pcm.png) + +Print MAPE for training data + +```python +print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%') +``` + +```output +MAPE for training data: 1.7195710200875551 % +``` + +Plot di predictions for testing data + +```python +plt.figure(figsize=(10,3)) +plt.plot(test_timestamps, y_test, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6) +plt.plot(test_timestamps, y_test_pred, color = 'blue', linewidth=0.8) +plt.legend(['Actual','Predicted']) +plt.xlabel('Timestamp') +plt.show() +``` + +![testing data prediction](../../../../translated_images/test-data-predict.8afc47ee7e52874f514ebdda4a798647e9ecf44a97cc927c535246fcf7a28aa9.pcm.png) + +Print MAPE for testing data + +```python +print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%') +``` + +```output +MAPE for testing data: 1.2623790187854018 % +``` + +🏆 You get very good result for di testing dataset! + +### Check model performance on full dataset [^1] + +```python +# Extracting load values as numpy array +data = energy.copy().values + +# Scaling +data = scaler.transform(data) + +# Transforming to 2D tensor as per model input requirement +data_timesteps=np.array([[j for j in data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(data)-timesteps+1)])[:,:,0] +print("Tensor shape: ", data_timesteps.shape) + +# Selecting inputs and outputs from data +X, Y = data_timesteps[:,:timesteps-1],data_timesteps[:,[timesteps-1]] +print("X shape: ", X.shape,"\nY shape: ", Y.shape) +``` + +```output +Tensor shape: (26300, 5) +X shape: (26300, 4) +Y shape: (26300, 1) +``` + +```python +# Make model predictions +Y_pred = model.predict(X).reshape(-1,1) + +# Inverse scale and reshape +Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred) +Y = scaler.inverse_transform(Y) +``` + +```python +plt.figure(figsize=(30,8)) +plt.plot(Y, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6) +plt.plot(Y_pred, color = 'blue', linewidth=0.8) +plt.legend(['Actual','Predicted']) +plt.xlabel('Timestamp') +plt.show() +``` + +![full data prediction](../../../../translated_images/full-data-predict.4f0fed16a131c8f3bcc57a3060039dc7f2f714a05b07b68c513e0fe7fb3d8964.pcm.png) + +```python +print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%') +``` + +```output +MAPE: 2.0572089029888656 % +``` + + + +🏆 Di plots dey nice, e show say di model get good accuracy. Well done! + +--- + +## 🚀Challenge + +- Try tweak di hyperparameters (gamma, C, epsilon) when you dey create di model and evaluate am on di data to see which set of hyperparameters go give di best results for di testing data. To learn more about dis hyperparameters, you fit check di document [here](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#parameters-of-the-rbf-kernel). +- Try use different kernel functions for di model and analyze how dem perform for di dataset. Helpful document dey [here](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#kernel-functions). +- Try use different values for `timesteps` for di model to look back to make prediction. + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +Dis lesson na to introduce di application of SVR for Time Series Forecasting. To read more about SVR, you fit check [dis blog](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/03/support-vector-regression-tutorial-for-machine-learning/). Dis [documentation on scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html) dey explain more about SVMs in general, [SVRs](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#regression) and also other implementation details like di different [kernel functions](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#kernel-functions) wey fit dey used, and their parameters. + +## Assignment + +[A new SVR model](assignment.md) + + + +## Credits + + +[^1]: Di text, code and output for dis section na contribution from [@AnirbanMukherjeeXD](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD) +[^2]: Di text, code and output for dis section na taken from [ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for di native language na di main source wey you go trust. For important information, e better make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..f7897c219 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md @@ -0,0 +1,31 @@ + +# New SVR Model + +## Instructions [^1] + +Since you don build SVR model before, make new one wey go use fresh data (try one of [these datasets from Duke](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)). Make sure say you dey explain wetin you dey do for notebook, show the data and your model for graph, and test how correct e dey by using correct plots and MAPE. Also try change the hyperparameters and use different values for the timesteps. + +## Rubric [^1] + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | ------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------- | ----------------------------------- | +| | Notebook dey show SVR model wey dem build, test, and explain with graphs and accuracy wey dem talk. | Notebook wey dem show no get explanation or e get wahala. | Notebook wey dem show no complete. | + + + +[^1]: The text for this section na from [assignment from ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transle-shon service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transle-shon. Even as we dey try make am correct, abeg make you sabi say transle-shon wey machine do fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for di language wey dem write am first na di one wey you go take as di correct one. For important mata, e good make you use professional human transle-shon. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transle-shon. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..22250afff --- /dev/null +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,1035 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "fv9OoQsMFk5A" + }, + "source": [ + "# Time series prediction wit Support Vector Regressor\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "For dis notebook, we go show how to:\n", + "\n", + "- arrange 2D time series data wey we go use train SVM regressor model\n", + "- do SVR with RBF kernel\n", + "- check how di model dey perform using plots and MAPE\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Import modu dem\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import sys\n", + "sys.path.append('../../')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": { + "id": "M687KNlQFp0-" + }, + "outputs": [], + "source": [ + "import os\n", + "import warnings\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import numpy as np\n", + "import pandas as pd\n", + "import datetime as dt\n", + "import math\n", + "\n", + "from sklearn.svm import SVR\n", + "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n", + "from common.utils import load_data, mape" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "Cj-kfVdMGjWP" + }, + "source": [ + "## Prepare data\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "id": "8fywSjC6GsRz" + }, + "source": [ + "### Load data\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": { + "colab": { + "base_uri": "https://localhost:8080/", + "height": 363 + }, + "id": "aBDkEB11Fumg", + "outputId": "99cf7987-0509-4b73-8cc2-75d7da0d2740" + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
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So, we go reshape di `train_data` and `test_data` wey dey already dey so dat new dimension go dey wey go represent di timesteps. For our example, we go use `timesteps = 5`. 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[Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say automatik transleshion fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go fit trust. For important informashon, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong meaning wey fit happen because you use dis transleshion.\n\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "accelerator": "GPU", + "colab": { + "collapsed_sections": [], + "name": "Recurrent_Neural_Networks.ipynb", + "provenance": [] + }, + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.1" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "e86ce102239a14c44585623b9b924a74", + "translation_date": "2025-11-18T19:27:45+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 1 +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/README.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/README.md new file mode 100644 index 000000000..4532aac25 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/README.md @@ -0,0 +1,39 @@ + +# Introduction to time series forecasting + +Wetin be time series forecasting? Na di way wey dem dey predict wetin go happen for future by check di trend wey don happen for past. + +## Regional topic: worldwide electricity usage ✨ + +For dis two lessons, you go sabi wetin time series forecasting be, one area for machine learning wey no too popular but e still dey very useful for industry and business work, plus other areas. Even though neural networks fit help make dis models better, we go study am for di classical machine learning way, as di models dey help predict wetin go happen for future based on wetin don happen for past. + +Di regional focus na di electricity usage for di world, one kind dataset wey dey interesting to take learn how to forecast di power wey people go use for future based on di pattern of di load wey dem don use before. You go see as dis kind forecasting fit dey very useful for business work. + +![electric grid](../../../translated_images/electric-grid.0c21d5214db09ffae93c06a87ca2abbb9ba7475ef815129c5b423d7f9a7cf136.pcm.jpg) + +Photo by [Peddi Sai hrithik](https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) of electrical towers on a road in Rajasthan on [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) + +## Lessons + +1. [Introduction to time series forecasting](1-Introduction/README.md) +2. [Building ARIMA time series models](2-ARIMA/README.md) +3. [Building Support Vector Regressor for time series forcasting](3-SVR/README.md) + +## Credits + +"Introduction to time series forecasting" na work wey dem write with ⚡️ by [Francesca Lazzeri](https://twitter.com/frlazzeri) and [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper). Di notebooks first show online for di [Azure "Deep Learning For Time Series" repo](https://github.com/Azure/DeepLearningForTimeSeriesForecasting) wey Francesca Lazzeri originally write. Di SVR lesson na work wey [Anirban Mukherjee](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD) write. + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even though we dey try make am accurate, abeg make you sabi say automated translations fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important information, e better make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md new file mode 100644 index 000000000..d39e9dc78 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md @@ -0,0 +1,336 @@ + +# Introduction to Reinforcement Learning and Q-Learning + +![Summary of reinforcement in machine learning in a sketchnote](../../../../translated_images/ml-reinforcement.94024374d63348dbb3571c343ca7ddabef72adac0b8086d47164b769ba3a8a1d.pcm.png) +> Sketchnote by [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac) + +Reinforcement learning get three main things: agent, states, and actions wey dey for each state. If agent do action for one state, e go get reward. Imagine say you dey play Super Mario game. You be Mario, you dey one level for the game, you stand near cliff edge. Coin dey above you. You be Mario, for one level, for one position... na your state be dat. If you waka go right (action), you go fall for cliff and your score go low. But if you press jump button, you go collect coin and you go still dey alive. Dat one na better result and e go give you better score. + +With reinforcement learning and simulator (the game), you fit learn how to play the game well to get better reward like to dey alive and collect plenty points. + +[![Intro to Reinforcement Learning](https://img.youtube.com/vi/lDq_en8RNOo/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=lDq_en8RNOo) + +> 🎥 Click the image above to hear Dmitry discuss Reinforcement Learning + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Prerequisites and Setup + +For this lesson, we go dey use Python code. You suppose fit run the Jupyter Notebook code for this lesson, whether for your computer or for cloud. + +You fit open [the lesson notebook](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb) and follow the lesson to build. + +> **Note:** If you dey open this code for cloud, you go need to fetch the [`rlboard.py`](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/8-Reinforcement/1-QLearning/rlboard.py) file wey dey used for the notebook code. Put am for the same folder as the notebook. + +## Introduction + +For this lesson, we go look the world of **[Peter and the Wolf](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf)**, wey dey inspired by one musical fairy tale by one Russian composer, [Sergei Prokofiev](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev). We go use **Reinforcement Learning** make Peter fit explore him environment, collect sweet apples and avoid the wolf. + +**Reinforcement Learning** (RL) na one learning method wey go help us learn the best way wey one **agent** go behave for one **environment** by doing plenty experiments. The agent for this environment suppose get one **goal**, wey reward function go define. + +## The environment + +Make we make Peter world simple, e go be one square board wey get size `width` x `height`, like this: + +![Peter's Environment](../../../../translated_images/environment.40ba3cb66256c93fa7e92f6f7214e1d1f588aafa97d266c11d108c5c5d101b6c.pcm.png) + +Each cell for this board fit be: + +* **ground**, wey Peter and other creatures fit waka on top. +* **water**, wey you no fit waka on top. +* **tree** or **grass**, place wey you fit rest. +* **apple**, wey Peter go happy to find to chop. +* **wolf**, wey dey dangerous and Peter suppose avoid. + +One Python module dey, [`rlboard.py`](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/8-Reinforcement/1-QLearning/rlboard.py), wey get the code to work with this environment. Because this code no dey important to understand our concepts, we go just import the module and use am to create the sample board (code block 1): + +```python +from rlboard import * + +width, height = 8,8 +m = Board(width,height) +m.randomize(seed=13) +m.plot() +``` + +This code suppose print one picture of the environment wey resemble the one wey dey above. + +## Actions and policy + +For our example, Peter goal na to find apple, avoid wolf and other wahala. To do this, e fit waka around until e find apple. + +So, for any position, e fit choose one of these actions: up, down, left, and right. + +We go define these actions as dictionary, and match them to pairs of coordinate changes. For example, to move right (`R`) go mean `(1,0)`. (code block 2): + +```python +actions = { "U" : (0,-1), "D" : (0,1), "L" : (-1,0), "R" : (1,0) } +action_idx = { a : i for i,a in enumerate(actions.keys()) } +``` + +To summarize, the strategy and goal for this scenario na: + +- **The strategy**, for our agent (Peter) na the **policy**. Policy na function wey dey return action for any state. For our case, the state na the board, including the current position of the player. + +- **The goal**, for reinforcement learning na to learn better policy wey go help us solve the problem well. But first, make we try the simplest policy wey we dey call **random walk**. + +## Random walk + +Make we first solve our problem by using random walk strategy. For random walk, we go dey choose the next action randomly from the allowed actions, until we reach the apple (code block 3). + +1. Implement random walk with the code below: + + ```python + def random_policy(m): + return random.choice(list(actions)) + + def walk(m,policy,start_position=None): + n = 0 # number of steps + # set initial position + if start_position: + m.human = start_position + else: + m.random_start() + while True: + if m.at() == Board.Cell.apple: + return n # success! + if m.at() in [Board.Cell.wolf, Board.Cell.water]: + return -1 # eaten by wolf or drowned + while True: + a = actions[policy(m)] + new_pos = m.move_pos(m.human,a) + if m.is_valid(new_pos) and m.at(new_pos)!=Board.Cell.water: + m.move(a) # do the actual move + break + n+=1 + + walk(m,random_policy) + ``` + + The call to `walk` suppose return the length of the path, wey fit change from one run to another. + +1. Run the walk experiment many times (like 100), and print the results (code block 4): + + ```python + def print_statistics(policy): + s,w,n = 0,0,0 + for _ in range(100): + z = walk(m,policy) + if z<0: + w+=1 + else: + s += z + n += 1 + print(f"Average path length = {s/n}, eaten by wolf: {w} times") + + print_statistics(random_policy) + ``` + + You go notice say the average length of the path na around 30-40 steps, wey plenty pass the average distance to the nearest apple wey be around 5-6 steps. + + You fit also see how Peter dey move during random walk: + + ![Peter's Random Walk](../../../../8-Reinforcement/1-QLearning/images/random_walk.gif) + +## Reward function + +To make our policy smarter, we need to sabi which moves dey "better" pass others. To do this, we need to define our goal. + +The goal fit dey defined with **reward function**, wey go return score for each state. The higher the number, the better the reward function. (code block 5) + +```python +move_reward = -0.1 +goal_reward = 10 +end_reward = -10 + +def reward(m,pos=None): + pos = pos or m.human + if not m.is_valid(pos): + return end_reward + x = m.at(pos) + if x==Board.Cell.water or x == Board.Cell.wolf: + return end_reward + if x==Board.Cell.apple: + return goal_reward + return move_reward +``` + +One interesting thing about reward functions be say most times, *we dey only get better reward for the end of the game*. This mean say our algorithm suppose remember "better" steps wey lead to good reward for the end, and make them more important. Same way, all moves wey lead to bad results suppose dey discouraged. + +## Q-Learning + +The algorithm wey we go talk about na **Q-Learning**. For this algorithm, the policy dey defined by one function (or data structure) wey we dey call **Q-Table**. E dey record how "good" each action dey for one state. + +E dey called Q-Table because e dey easy to represent am as table, or multi-dimensional array. Since our board get size `width` x `height`, we fit represent the Q-Table with numpy array wey get shape `width` x `height` x `len(actions)`: (code block 6) + +```python +Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions) +``` + +Notice say we dey initialize all the values for the Q-Table with equal value, for our case - 0.25. This one mean "random walk" policy, because all moves for each state dey equally good. We fit pass the Q-Table to the `plot` function to visualize the table on the board: `m.plot(Q)`. + +![Peter's Environment](../../../../translated_images/env_init.04e8f26d2d60089e128f21d22e5fef57d580e559f0d5937b06c689e5e7cdd438.pcm.png) + +For the center of each cell, arrow dey show the preferred direction of movement. Since all directions dey equal, dot go show. + +Now we need to run simulation, explore our environment, and learn better Q-Table values wey go help us find the path to the apple faster. + +## Essence of Q-Learning: Bellman Equation + +Once we start to move, each action go get reward, i.e. we fit choose the next action based on the highest immediate reward. But for most states, the move no go reach our goal to find apple, so we no fit decide immediately which direction better. + +> Remember say no be the immediate result wey matter, but the final result wey we go get for the end of the simulation. + +To handle this delayed reward, we need to use **[dynamic programming](https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_programming)** principles wey go help us think about the problem recursively. + +Suppose we dey state *s*, and we wan move to next state *s'*. If we do am, we go get immediate reward *r(s,a)*, wey reward function define, plus future reward. If we assume say our Q-Table dey show the "goodness" of each action well, then for state *s'* we go choose action *a* wey get maximum value of *Q(s',a')*. So, the best future reward we fit get for state *s* go be `max`a'*Q(s',a')* (maximum dey calculated for all possible actions *a'* for state *s'*). + +This give us **Bellman formula** to calculate Q-Table value for state *s*, given action *a*: + + + +Here γ na **discount factor** wey dey decide how you go prefer current reward over future reward. + +## Learning Algorithm + +With the equation above, we fit write pseudo-code for our learning algorithm: + +* Initialize Q-Table Q with equal numbers for all states and actions +* Set learning rate α ← 1 +* Repeat simulation many times + 1. Start for random position + 1. Repeat + 1. Choose action *a* for state *s* + 2. Do action by moving to new state *s'* + 3. If we meet end-of-game condition, or total reward too small - stop simulation + 4. Calculate reward *r* for new state + 5. Update Q-Function with Bellman equation: *Q(s,a)* ← *(1-α)Q(s,a)+α(r+γ maxa'Q(s',a'))* + 6. *s* ← *s'* + 7. Update total reward and reduce α. + +## Exploit vs. explore + +For the algorithm above, we no talk how we go choose action for step 2.1. If we dey choose action randomly, we go **explore** the environment randomly, and we fit die often or go places we no suppose go. Another way na to **exploit** Q-Table values wey we don sabi, and choose the best action (with higher Q-Table value) for state *s*. But this one go stop us from exploring other states, and we fit no find the best solution. + +So, the best way na to balance exploration and exploitation. We fit do am by choosing action for state *s* with probabilities wey match Q-Table values. For the beginning, when Q-Table values dey equal, e go mean random selection, but as we learn more about the environment, we go dey follow the best route while still allowing the agent to choose unexplored path sometimes. + +## Python implementation + +We don ready to implement the learning algorithm. Before we do am, we need one function wey go change Q-Table numbers to vector of probabilities for actions. + +1. Create function `probs()`: + + ```python + def probs(v,eps=1e-4): + v = v-v.min()+eps + v = v/v.sum() + return v + ``` + + We dey add small `eps` to the original vector to avoid division by 0 for the beginning, when all vector components dey equal. + +Run the learning algorithm for 5000 experiments, wey we dey call **epochs**: (code block 8) +```python + for epoch in range(5000): + + # Pick initial point + m.random_start() + + # Start travelling + n=0 + cum_reward = 0 + while True: + x,y = m.human + v = probs(Q[x,y]) + a = random.choices(list(actions),weights=v)[0] + dpos = actions[a] + m.move(dpos,check_correctness=False) # we allow player to move outside the board, which terminates episode + r = reward(m) + cum_reward += r + if r==end_reward or cum_reward < -1000: + lpath.append(n) + break + alpha = np.exp(-n / 10e5) + gamma = 0.5 + ai = action_idx[a] + Q[x,y,ai] = (1 - alpha) * Q[x,y,ai] + alpha * (r + gamma * Q[x+dpos[0], y+dpos[1]].max()) + n+=1 +``` + +After we run this algorithm, the Q-Table go update with values wey show how good different actions dey for each step. We fit try visualize the Q-Table by drawing vector for each cell wey go point the direction of movement. To make am simple, we go draw small circle instead of arrow head. + + + +## Checking the policy + +Since Q-Table dey show how "good" each action dey for each state, e dey easy to use am to navigate our world well. For the simplest case, we fit choose action wey get the highest Q-Table value: (code block 9) + +```python +def qpolicy_strict(m): + x,y = m.human + v = probs(Q[x,y]) + a = list(actions)[np.argmax(v)] + return a + +walk(m,qpolicy_strict) +``` + +> If you try di code wey dey up many times, you fit notice say sometimes e go "hang", and you go need press di STOP button for di notebook to stop am. Dis one dey happen because e fit get situations wey two states go dey "point" to each oda based on di best Q-Value, and di agent go dey waka between those states forever. + +## 🚀Challenge + +> **Task 1:** Change di `walk` function make e get limit for di maximum length of path wey e fit waka, like 100 steps, and check how di code wey dey up go dey return dis value sometimes. + +> **Task 2:** Change di `walk` function make e no dey go back to places wey e don already pass before. Dis one go stop `walk` from dey loop, but di agent fit still dey "trap" for one place wey e no fit comot. + +## Navigation + +Better navigation policy na di one wey we use during training, wey join exploitation and exploration. For dis policy, we go dey choose each action with one kind probability, wey dey proportional to di values for di Q-Table. Dis strategy fit still make di agent go back to position wey e don already explore before, but as you fit see from di code wey dey down, e dey result to very short average path to di place wey we dey find (remember say `print_statistics` dey run di simulation 100 times): (code block 10) + +```python +def qpolicy(m): + x,y = m.human + v = probs(Q[x,y]) + a = random.choices(list(actions),weights=v)[0] + return a + +print_statistics(qpolicy) +``` + +After you run dis code, you suppose see say di average path length go reduce well well, e go dey between 3-6. + +## Investigating di learning process + +As we don talk before, di learning process na balance between exploration and di knowledge wey we don gather about di problem space. We don see say di result of di learning (di ability to help agent find short path go di goal) don improve, but e go still make sense to check how di average path length dey behave during di learning process: + + + +Di learnings fit summarize like dis: + +- **Average path length dey increase**. Wetin we dey see here be say for di beginning, di average path length dey increase. Dis one fit be because when we no sabi anything about di environment, we go likely dey trap for bad states, like water or wolf. As we dey learn more and dey use di knowledge, we fit explore di environment longer, but we still no sabi where di apples dey well. + +- **Path length dey reduce as we dey learn more**. Once we don sabi enough, e go dey easier for di agent to reach di goal, and di path length go start to reduce. But we still dey open to exploration, so we dey sometimes waka comot from di best path, dey try new options, wey go make di path longer pass di best one. + +- **Length go increase suddenly**. Wetin we dey see for dis graph be say at one point, di length go increase suddenly. Dis one dey show say di process dey stochastic, and sometimes we fit "spoil" di Q-Table coefficients by dey overwrite dem with new values. To reduce dis one, we suppose dey reduce di learning rate (like towards di end of training, we go dey adjust Q-Table values small small). + +Overall, e dey important to remember say di success and quality of di learning process dey depend well well on parameters, like learning rate, learning rate decay, and discount factor. Dem dey call dem **hyperparameters**, to separate dem from **parameters**, wey we dey optimize during training (like Q-Table coefficients). Di process to find di best hyperparameter values na **hyperparameter optimization**, and e deserve separate topic. + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Assignment +[A More Realistic World](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu wey you dey see don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg no forget say machine translation fit get mistake or no too accurate. Di original docu for di language wey dem first write am na di main correct one. If na important matter, e go better make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..f5705ee2b --- /dev/null +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md @@ -0,0 +1,43 @@ + +# A More Realistic World + +For dis our situation, Peter fit waka around almost without dey tire or hungry. But for more realistic world, e go need siddon rest from time to time, and also chop food. Make we make our world more realistic, by wey we go add dis rules: + +1. As Peter dey waka from one place go another, e go dey lose **energy** and e go dey gain **fatigue**. +2. Peter fit get more energy if e chop apple. +3. Peter fit remove fatigue if e rest under tree or for grass (like if e waka enter board location wey get tree or grass - green field). +4. Peter need find and kill wolf. +5. To fit kill wolf, Peter go need get certain level of energy and fatigue, if not e go lose the fight. + +## Instructions + +Use the original [notebook.ipynb](notebook.ipynb) notebook as starting point for your solution. + +Change the reward function wey dey above to match the rules of the game, run the reinforcement learning algorithm to learn the best strategy wey go help win the game, and compare the results of random walk with your algorithm based on how many games e win and lose. + +> **Note**: For dis new world, the state go dey more complex, and apart from human position, e go also include fatigue and energy levels. You fit decide to represent the state as tuple (Board, energy, fatigue), or you fit define class for the state (you fit also wan derive am from `Board`), or even change the original `Board` class inside [rlboard.py](../../../../8-Reinforcement/1-QLearning/rlboard.py). + +For your solution, abeg keep the code wey dey responsible for random walk strategy, and compare the results of your algorithm with random walk for the end. + +> **Note**: You fit need adjust hyperparameters to make am work, especially the number of epochs. Because the success of the game (fighting the wolf) na rare event, you fit expect say e go take longer time to train. + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | +| | Notebook dey show new world rules, Q-Learning algorithm and some explanation. Q-Learning fit improve results well well compared to random walk. | Notebook dey show Q-Learning wey e implement and e improve results compared to random walk, but e no too dey significant; or notebook no dey well documented and code no dey well arranged | Some try dey to re-define the rules of the world, but Q-Learning algorithm no work, or reward function no dey complete | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transle-shun service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take do di transle-shun. Even though we dey try make am correct, abeg no forget say AI transle-shun fit get mistake or no dey 100% accurate. Di original dokyument for di language wey dem take write am first na di main correct one. If na somtin wey serious or important, e go beta make una use professional human transle-shun. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis transle-shun. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..a45632ff9 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,413 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "orig_nbformat": 2, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" + }, + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "17e5a668646eabf5aabd0e9bfcf17876", + "translation_date": "2025-11-18T19:11:30+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "source": [ + "# Peter and di Wolf: Reinforcement Learning Primer\n", + "\n", + "For dis tutorial, we go learn how to use Reinforcement learning take solve one problem wey concern path finding. Di setting na from [Peter and di Wolf](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf) musical fairy tale wey Russian composer [Sergei Prokofiev](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev) write. Di story na about one young pioneer Peter, wey get courage go comot from im house go di forest clearing to chase one wolf. We go train machine learning algorithms wey go help Peter explore di area wey dey around am and build one better navigation map.\n", + "\n", + "First, make we import some useful libraries:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import numpy as np\n", + "import random\n", + "import math" + ] + }, + { + "source": [ + "## Overview of Reinforcement Learning\n", + "\n", + "**Reinforcement Learning** (RL) na one kain learning method wey dey help us sabi di best way wey one **agent** go take behave for one **environment** by doing plenty experiments. Di agent for dis environment go get one **goal**, wey dem go define with one **reward function**.\n", + "\n", + "## Di Environment\n", + "\n", + "Make we make am simple, we go look Peter world as one square board wey get size `width` x `height`. Each cell for dis board fit be:\n", + "* **ground**, wey Peter and other creatures fit waka on top\n", + "* **water**, wey you no fit waka on top am\n", + "* **tree** or **grass** - place wey you fit rest\n", + "* **apple**, wey mean something wey Peter go happy to find chop\n", + "* **wolf**, wey dey dangerous and Peter suppose avoid am\n", + "\n", + "To work with di environment, we go define one class wey dem call `Board`. To make sure say dis notebook no too full, we don move all di code wey dey work with di board go one separate `rlboard` module, wey we go import now. You fit check inside dis module to sabi more about how di implementation work.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "source": [ + "Make we create random board now make we see as e go be:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# code block 1" + ] + }, + { + "source": [ + "## Actions and Policy\n", + "\n", + "For our example, Peter wan find apple, but e go dey avoid wolf and other wahala. Make we define di actions as dictionary, and match dem to di pairs of di correct coordinate changes.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# code block 2" + ] + }, + { + "source": [ + "Di strategy wey our agent (Peter) dey use na wetin dem dey call **policy**. Make we look di simplest policy wey dem dey call **random walk**.\n", + "\n", + "## Random walk\n", + "\n", + "Make we first solve our problem by using random walk strategy.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "source": [ + "# Let's run a random walk experiment several times and see the average number of steps taken: code block 3" + ], + "cell_type": "code", + "metadata": {}, + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# code block 4" + ] + }, + { + "source": [ + "## Reward Function\n", + "\n", + "To make our policy sabi well well, we gatz know which moves dey \"better\" pass others.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "#code block 5" + ] + }, + { + "source": [ + "## Q-Learning\n", + "\n", + "Build Q-Table, or multi-dimensional array. 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Start for random position\n", + " 1. Repeat\n", + " 1. Choose one action $a$ for state $s$\n", + " 2. Do di action by waka go new state $s'$\n", + " 3. If we meet end-of-game condition, or total reward no reach - comot for simulation \n", + " 4. Calculate reward $r$ for di new state\n", + " 5. Update Q-Function based on Bellman equation: $Q(s,a)\\leftarrow (1-\\alpha)Q(s,a)+\\alpha(r+\\gamma\\max_{a'}Q(s',a'))$\n", + " 6. $s\\leftarrow s'$\n", + " 7. Update total reward and reduce $\\alpha$.\n", + "\n", + "## Exploit vs. Explore\n", + "\n", + "Di best way na to balance between exploration and exploitation. As we dey learn more about di environment, we go dey more likely to follow di best route, but sometimes we go still choose di path wey we never try before.\n", + "\n", + "## Python Implementation\n", + "\n", + "Now we don ready to implement di learning algorithm. Before dat, we need one function wey go fit change any kind number for di Q-Table into vector of probabilities for di actions wey dey correspond:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# code block 7" + ] + }, + { + "source": [ + "We dey add small `eps` to di original vector so say we no go divide by 0 for di first case, wen all di parts of di vector be di same.\n", + "\n", + "Di real learning algorithm wey we go run for 5000 experiments, wey dem dey call **epochs**:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 56, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "" + ] + } + ], + "source": [ + "\n", + "from IPython.display import clear_output\n", + "\n", + "lpath = []\n", + "\n", + "# code block 8" + ] + }, + { + "source": [ + "Afta you run dis algorithm, di Q-Table go update wit values wey go show how fine di actions dem be for each step. 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For di simplest case, we fit just choose di action wey get di highest Q-Table value:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + "2" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 13 + } + ], + "source": [ + "# code block 9" + ] + }, + { + "source": [ + "If you try di code wey dey up many times, you fit notice say sometimes e go just \"hang\", and you go need press di STOP button for di notebook to stop am.\n", + "\n", + "> **Task 1:** Change di `walk` function make e fit limit di maximum length of di path to one certain number of steps (like 100), and check as di code wey dey up go dey return dis value sometimes.\n", + "\n", + "> **Task 2:** Change di `walk` function so e no go dey go back to di places wey e don already go before. Dis one go stop `walk` from to dey loop, but di agent fit still dey \"trap\" for one place wey e no fit comot from.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 58, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Average path length = 5.31, eaten by wolf: 0 times\n" + ] + } + ], + "source": [ + "\n", + "# code block 10" + ] + }, + { + "source": [ + "## Investigate di Learning Process\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 57, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 57 + }, + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": "
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Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important information, e better make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md new file mode 100644 index 000000000..439f3c3ad --- /dev/null +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu wey you dey see don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg no forget say automatic translation fit get mistake or no too accurate. Di original docu for di language wey dem first write am na di main correct one. If na important information, e go better make you use professional human translation. We no go fit take responsibility for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md new file mode 100644 index 000000000..6efd5e333 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis document don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make e accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no correct well. Di original document for di native language na di main correct source. For important information, e good make una use professional human translation. We no go fit take responsibility for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb new file mode 100644 index 000000000..47298638e --- /dev/null +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb @@ -0,0 +1,426 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "orig_nbformat": 2, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" + }, + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "eadbd20d2a075efb602615ad90b1e97a", + "translation_date": "2025-11-18T19:12:52+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "source": [ + "# Peter and di Wolf: Realistic Environment\n", + "\n", + "For di situation wey we dey talk, Peter fit waka around almost without dey tire or dey hungry. 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So, we go create one object `state` wey go carry all di information wey we need about di current problem state, including di state of di board, di current levels of energy and fatigue, and whether we fit win di wolf when we dey for terminal state:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "class state:\n", + " def __init__(self,board,energy=10,fatigue=0,init=True):\n", + " self.board = board\n", + " self.energy = energy\n", + " self.fatigue = fatigue\n", + " self.dead = False\n", + " if init:\n", + " self.board.random_start()\n", + " self.update()\n", + "\n", + " def at(self):\n", + " return self.board.at()\n", + "\n", + " def update(self):\n", + " if self.at() == Board.Cell.water:\n", + " self.dead = True\n", + " return\n", + " if self.at() == Board.Cell.tree:\n", + " self.fatigue = 0\n", + " if self.at() == Board.Cell.apple:\n", + " self.energy = 10\n", + "\n", + " def move(self,a):\n", + " self.board.move(a)\n", + " self.energy -= 1\n", + " self.fatigue += 1\n", + " self.update()\n", + "\n", + " def is_winning(self):\n", + " return self.energy > self.fatigue" + ] + }, + { + "source": [ + "Make we try solve di problem wit random walk and see if we go fit succeed:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": { + "tags": [] + }, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + "0" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 5 + } + ], + "source": [ + "def random_policy(state):\n", + " return random.choice(list(actions))\n", + "\n", + "def walk(board,policy):\n", + " n = 0 # number of steps\n", + " s = state(board)\n", + " while True:\n", + " if s.at() == Board.Cell.wolf:\n", + " if s.is_winning():\n", + " return n # success!\n", + " else:\n", + " return -n # failure!\n", + " if s.at() == Board.Cell.water:\n", + " return 0 # died\n", + " a = actions[policy(m)]\n", + " s.move(a)\n", + " n+=1\n", + "\n", + "walk(m,random_policy)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Killed by wolf = 5, won: 1 times, drown: 94 times\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def print_statistics(policy):\n", + " s,w,n = 0,0,0\n", + " for _ in range(100):\n", + " z = walk(m,policy)\n", + " if z<0:\n", + " w+=1\n", + " elif z==0:\n", + " n+=1\n", + " else:\n", + " s+=1\n", + " print(f\"Killed by wolf = {w}, won: {s} times, drown: {n} times\")\n", + "\n", + "print_statistics(random_policy)" + ] + }, + { + "source": [ + "## Reward Function\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def reward(s):\n", + " r = s.energy-s.fatigue\n", + " if s.at()==Board.Cell.wolf:\n", + " return 100 if s.is_winning() else -100\n", + " if s.at()==Board.Cell.water:\n", + " return -100\n", + " return r" + ] + }, + { + "source": [ + "## Q-Learning algorithm\n", + "\n", + "Di learning algorithm no really change, we just dey use `state` instead of only board position.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def probs(v,eps=1e-4):\n", + " v = v-v.min()+eps\n", + " v = v/v.sum()\n", + " return v" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "" + ] + } + ], + "source": [ + "\n", + "from IPython.display import clear_output\n", + "\n", + "lpath = []\n", + "\n", + "for epoch in range(10000):\n", + " clear_output(wait=True)\n", + " print(f\"Epoch = {epoch}\",end='')\n", + "\n", + " # Pick initial point\n", + " s = state(m)\n", + " \n", + " # Start travelling\n", + " n=0\n", + " cum_reward = 0\n", + " while True:\n", + " x,y = s.board.human\n", + " v = probs(Q[x,y])\n", + " while True:\n", + " a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n", + " dpos = actions[a]\n", + " if s.board.is_valid(s.board.move_pos(s.board.human,dpos)):\n", + " break \n", + " s.move(dpos)\n", + " r = reward(s)\n", + " if abs(r)==100: # end of game\n", + " print(f\" {n} steps\",end='\\r')\n", + " lpath.append(n)\n", + " break\n", + " alpha = np.exp(-n / 3000)\n", + " gamma = 0.5\n", + " ai = action_idx[a]\n", + " Q[x,y,ai] = (1 - alpha) * Q[x,y,ai] + alpha * (r + gamma * Q[x+dpos[0], y+dpos[1]].max())\n", + " n+=1" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": "
", + "image/svg+xml": "\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n 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Even though we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translation fit get mistake or no correct well. Di original dokyument for im native language na di main correct source. For important information, e go beta make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..ef524e362 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,579 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "orig_nbformat": 2, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" + }, + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "488431336543f71f14d4aaf0399e3381", + "translation_date": "2025-11-18T19:12:32+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "source": [ + "# Peter and di Wolf: Reinforcement Learning Primer\n", + "\n", + "For dis tutorial, we go learn how to use Reinforcement learning take solve one problem wey concern path finding. Di setting na from [Peter and di Wolf](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf) musical fairy tale wey Russian composer [Sergei Prokofiev](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev) write. Di story na about one young pioneer Peter, wey get courage go comot from him house go di forest clearing to chase di wolf. We go train machine learning algorithms wey go help Peter explore di area wey dey around am and build one better navigation map.\n", + "\n", + "First, make we import some useful libraries:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import numpy as np\n", + "import random\n", + "import math" + ] + }, + { + "source": [ + "## Overview of Reinforcement Learning\n", + "\n", + "**Reinforcement Learning** (RL) na one kain learning method wey go help us sabi di best way wey one **agent** go take behave for one **environment** by doing plenty experiments. Di agent for dis environment go get one **goal**, wey dem go define with one **reward function**.\n", + "\n", + "## Di Environment\n", + "\n", + "Make we use Peter world as example, e be like one square board wey get size `width` x `height`. Each cell for dis board fit be:\n", + "* **ground**, wey Peter and other creatures fit waka on top\n", + "* **water**, wey you no fit waka on top am\n", + "* **tree** or **grass** - na place wey you fit relax small\n", + "* **apple**, wey mean something wey Peter go happy to find so e fit chop\n", + "* **wolf**, wey dey dangerous and Peter suppose avoid am\n", + "\n", + "To fit work with di environment, we go define one class wey we go call `Board`. To make sure say dis notebook no too full, we don move all di code wey dey work with di board go one separate module wey we call `rlboard`. We go import am now. You fit check inside dis module if you wan sabi more about how di implementation take work.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from rlboard import *" + ] + }, + { + "source": [ + "Make we create random board now make we see as e go be:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": "
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To do dis one, e fit waka around until e see apple. So, for any position, e fit choose one action from dis four: up, down, left, and right. We go define dis actions as dictionary, and we go match dem to pairs of coordinate changes wey dey follow. For example, if e move go right (`R`), e go match am to pair `(1,0)`.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "actions = { \"U\" : (0,-1), \"D\" : (0,1), \"L\" : (-1,0), \"R\" : (1,0) }\n", + "action_idx = { a : i for i,a in enumerate(actions.keys()) }" + ] + }, + { + "source": [ + "Di way wey our agent (Peter) dey take do hin work na wetin dem dey call **policy**. Make we look di simplest policy wey dem dey call **random walk**.\n", + "\n", + "## Random walk\n", + "\n", + "Make we first solve our problem by using random walk strategy.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": { + "tags": [] + }, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + "18" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 5 + } + ], + "source": [ + "def random_policy(m):\n", + " return random.choice(list(actions))\n", + "\n", + "def walk(m,policy,start_position=None):\n", + " n = 0 # number of steps\n", + " # set initial position\n", + " if start_position:\n", + " m.human = start_position \n", + " else:\n", + " m.random_start()\n", + " while True:\n", + " if m.at() == Board.Cell.apple:\n", + " return n # success!\n", + " if m.at() in [Board.Cell.wolf, Board.Cell.water]:\n", + " return -1 # eaten by wolf or drowned\n", + " while True:\n", + " a = actions[policy(m)]\n", + " new_pos = m.move_pos(m.human,a)\n", + " if m.is_valid(new_pos) and m.at(new_pos)!=Board.Cell.water:\n", + " m.move(a) # do the actual move\n", + " break\n", + " n+=1\n", + "\n", + "walk(m,random_policy)" + ] + }, + { + "source": [ + "Make we run random walk experiment plenty times and see di average number of steps wey e take:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Average path length = 32.87096774193548, eaten by wolf: 7 times\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def print_statistics(policy):\n", + " s,w,n = 0,0,0\n", + " for _ in range(100):\n", + " z = walk(m,policy)\n", + " if z<0:\n", + " w+=1\n", + " else:\n", + " s += z\n", + " n += 1\n", + " print(f\"Average path length = {s/n}, eaten by wolf: {w} times\")\n", + "\n", + "print_statistics(random_policy)" + ] + }, + { + "source": [ + "## Reward Function\n", + "\n", + "To make our policy sabi well well, we gatz know which moves dey \"better\" pass others.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "move_reward = -0.1\n", + "goal_reward = 10\n", + "end_reward = -10\n", + "\n", + "def reward(m,pos=None):\n", + " pos = pos or m.human\n", + " if not m.is_valid(pos):\n", + " return end_reward\n", + " x = m.at(pos)\n", + " if x==Board.Cell.water or x == Board.Cell.wolf:\n", + " return end_reward\n", + " if x==Board.Cell.apple:\n", + " return goal_reward\n", + " return move_reward" + ] + }, + { + "source": [ + "## Q-Learning\n", + "\n", + "Build Q-Table, or multi-dimensional array. Since our board get dimensions `width` x `height`, we fit represent Q-Table wit numpy array wey get shape `width` x `height` x `len(actions)`:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions)" + ] + }, + { + "source": [ + "Pass di Q-Table to di plot function make e fit show di table for di board:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": "
", + "image/svg+xml": "\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n 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+ }, + "metadata": { + "needs_background": "light" + } + } + ], + "source": [ + "m.plot(Q)" + ] + }, + { + "source": [ + "## Essence of Q-Learning: Bellman Equation and Learning Algorithm\n", + "\n", + "Write pseudo-code for di learning algorithm:\n", + "\n", + "* Start Q-Table Q wit equal numbers for all states and actions\n", + "* Set learning rate $\\alpha\\leftarrow 1$\n", + "* Repeat simulation plenty times\n", + " 1. Start for random position\n", + " 1. Repeat\n", + " 1. Choose one action $a$ for state $s$\n", + " 2. Do di action by waka go new state $s'$\n", + " 3. If we meet end-of-game condition, or total reward no plenty - stop simulation \n", + " 4. Calculate reward $r$ for di new state\n", + " 5. Update Q-Function based on Bellman equation: $Q(s,a)\\leftarrow (1-\\alpha)Q(s,a)+\\alpha(r+\\gamma\\max_{a'}Q(s',a'))$\n", + " 6. $s\\leftarrow s'$\n", + " 7. Update total reward and reduce $\\alpha$.\n", + "\n", + "## Exploit vs. Explore\n", + "\n", + "Di best way na to balance exploration and exploitation. As we dey learn more about di environment, we go dey more likely to follow di best route, but sometimes we go still choose di path wey we never explore.\n", + "\n", + "## Python Implementation\n", + "\n", + "Now we don ready to write di learning algorithm. Before dat, we need one function wey go change random numbers for di Q-Table into vector of probabilities for di actions wey dey correspond:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def probs(v,eps=1e-4):\n", + " v = v-v.min()+eps\n", + " v = v/v.sum()\n", + " return v" + ] + }, + { + "source": [ + "We dey add small `eps` to di original vector so we go fit avoid division by 0 for di first case, wen all di parts of di vector be di same.\n", + "\n", + "Di real learning algorithm wey we go run for 5000 experiments, wey dem dey call **epochs**:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "" + ] + } + ], + "source": [ + "\n", + "from IPython.display import clear_output\n", + "\n", + "lpath = []\n", + "\n", + "for epoch in range(10000):\n", + " clear_output(wait=True)\n", + " print(f\"Epoch = {epoch}\",end='')\n", + "\n", + " # Pick initial point\n", + " m.random_start()\n", + " \n", + " # Start travelling\n", + " n=0\n", + " cum_reward = 0\n", + " while True:\n", + " x,y = m.human\n", + " v = probs(Q[x,y])\n", + " a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n", + " dpos = actions[a]\n", + " m.move(dpos,check_correctness=False) # we allow player to move outside the board, which terminates episode\n", + " r = reward(m)\n", + " cum_reward += r\n", + " if r==end_reward or cum_reward < -1000:\n", + " print(f\" {n} steps\",end='\\r')\n", + " lpath.append(n)\n", + " break\n", + " alpha = np.exp(-n / 3000)\n", + " gamma = 0.5\n", + " ai = action_idx[a]\n", + " Q[x,y,ai] = (1 - alpha) * Q[x,y,ai] + alpha * (r + gamma * Q[x+dpos[0], y+dpos[1]].max())\n", + " n+=1" + ] + }, + { + "source": [ + "Afta we don run dis algorithm, di Q-Table go don update wit values wey go show how attractive diffren actions dey for each step. Show di table for here:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": "
", + "image/svg+xml": "\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n 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For di simplest case, we fit just choose di action wey get di highest Q-Table value:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + "2" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 13 + } + ], + "source": [ + "def qpolicy_strict(m):\n", + " x,y = m.human\n", + " v = probs(Q[x,y])\n", + " a = list(actions)[np.argmax(v)]\n", + " return a\n", + "\n", + "walk(m,qpolicy_strict)" + ] + }, + { + "source": [ + "If you try di code wey dey up many times, you fit notice say sometimes e go just \"hang\", and you go need press di STOP button for di notebook to stop am.\n", + "\n", + "> **Task 1:** Change di `walk` function make e fit limit di maximum length of di path to one certain number of steps (like 100), and check as di code wey dey up go dey return dis value sometimes.\n", + "\n", + "> **Task 2:** Change di `walk` function so e no go dey go back to places wey e don already go before. Dis one go stop `walk` from dey loop, but di agent fit still dey \"trap\" for one place wey e no fit comot.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Average path length = 3.45, eaten by wolf: 0 times\n" + ] + } + ], + "source": [ + "\n", + "def qpolicy(m):\n", + " x,y = m.human\n", + " v = probs(Q[x,y])\n", + " a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n", + " return a\n", + "\n", + "print_statistics(qpolicy)" + ] + }, + { + "source": [ + "## Investigate di Learnin Process\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 15 + }, + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": "
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+ }, + "metadata": { + "needs_background": "light" + } + } + ], + "source": [ + "plt.plot(lpath)" + ] + }, + { + "source": [ + "Wetin we dey see here be say for di beginning, di average path length bin dey increase. Dis fit be because say wen we no sabi anything about di environment, we fit enta bad states like water or wolf. As we dey learn more and start to use wetin we sabi, we fit dey waka for di environment for longer time, but we still no sabi well well where di apples dey.\n", + "\n", + "Once we don sabi enough, e go dey easier for di agent to reach di goal, and di path length go start to reduce. But we still dey open to explore, so sometimes we go waka comot from di best path and try new options, wey go make di path longer pass wetin e suppose be.\n", + "\n", + "Another thing we dey observe for dis graph be say at one point, di length bin increase sharp sharp. Dis dey show say di process get stochastic nature, and sometimes we fit \"scatter\" di Q-Table coefficients by changing dem with new values. To reduce dis kind wahala, we suppose dey reduce di learning rate (like towards di end of training, we go dey adjust di Q-Table values small small).\n", + "\n", + "Overall, e good make we remember say di success and quality of di learning process dey depend well well on di parameters like learning rate, learning rate decay, and discount factor. Dem dey call dis kind parameters **hyperparameters**, to separate dem from **parameters** wey we dey optimize during training (like Q-Table coefficients). Di process wey we dey use find di best hyperparameter values na **hyperparameter optimization**, and e deserve make we talk about am for another topic.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "source": [ + "## Exercise\n", + "#### Peter and di Wolf World wey be more Realistic\n", + "\n", + "For di situation wey we get, Peter fit waka anyhow without dey tire or hungry. But for world wey dey more realistic, e go need siddon rest sometimes, and e go need chop food. Make we make di world more realistic by adding dis rules:\n", + "\n", + "1. As Peter dey waka from one place go another, e go dey lose **energy** and e go dey gain **fatigue**.\n", + "2. Peter fit get more energy if e chop apple.\n", + "3. Peter fit remove fatigue if e rest under tree or for grass (like if e waka enter board location wey get tree or grass - green field).\n", + "4. Peter go need find di wolf and kill am.\n", + "5. To fit kill di wolf, Peter go need get certain level of energy and fatigue, if not e go lose di fight.\n", + "\n", + "Change di reward function wey dey before to match di rules of di game, run di reinforcement learning algorithm to sabi di best strategy wey go help Peter win di game, and compare di result of random waka with your algorithm based on di number of games wey Peter win and lose.\n", + "\n", + "> **Note**: You fit need adjust hyperparameters to make am work well, especially di number of epochs. Because di success of di game (to fight di wolf) no dey happen often, you fit expect say e go take longer time to train.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important information, e good make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/README.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/README.md new file mode 100644 index 000000000..081f31365 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/README.md @@ -0,0 +1,356 @@ + +# CartPole Skating + +Di problem we dey solve for di last lesson fit look like play-play problem wey no go fit work for real life. But e no be so, because plenty real life problem dey like dis one - like to play Chess or Go. Dem be di same, because we get board wey get rules and **discrete state**. + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Introduction + +For dis lesson, we go use di same Q-Learning principles for problem wey get **continuous state**, wey mean say di state dey show as one or more real numbers. Di problem wey we go look na: + +> **Problem**: If Peter wan run comot from di wolf, e need sabi move fast. We go see how Peter go fit learn how to skate, especially to balance, using Q-Learning. + +![Di great escape!](../../../../translated_images/escape.18862db9930337e3fce23a9b6a76a06445f229dadea2268e12a6f0a1fde12115.pcm.png) + +> Peter and im padi dem dey creative to run comot from di wolf! Image by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) + +We go use one simple version of balancing wey dem dey call **CartPole** problem. For di cartpole world, we get one horizontal slider wey fit move left or right, and di goal na to balance one vertical pole for di top of di slider. + +a cartpole + +## Prerequisites + +For dis lesson, we go use one library wey dem dey call **OpenAI Gym** to simulate different **environments**. You fit run di code for dis lesson for your computer (like for Visual Studio Code), and di simulation go open for new window. If you dey run di code online, you fit need change di code small, as dem explain [here](https://towardsdatascience.com/rendering-openai-gym-envs-on-binder-and-google-colab-536f99391cc7). + +## OpenAI Gym + +For di last lesson, di rules of di game and di state dey inside di `Board` class wey we create by ourselves. For here, we go use one special **simulation environment**, wey go simulate di physics wey dey behind di balancing pole. One of di popular simulation environments wey dem dey use train reinforcement learning algorithms na [Gym](https://gym.openai.com/), wey [OpenAI](https://openai.com/) dey maintain. With dis gym, we fit create different **environments** from cartpole simulation to Atari games. + +> **Note**: You fit see di other environments wey OpenAI Gym get [here](https://gym.openai.com/envs/#classic_control). + +First, make we install di gym and import di libraries wey we need (code block 1): + +```python +import sys +!{sys.executable} -m pip install gym + +import gym +import matplotlib.pyplot as plt +import numpy as np +import random +``` + +## Exercise - initialize a cartpole environment + +To work with di cartpole balancing problem, we need to initialize di environment wey dey follow am. Each environment get: + +- **Observation space** wey dey show di structure of di information wey we dey get from di environment. For di cartpole problem, we dey get di position of di pole, velocity and some other values. + +- **Action space** wey dey show di actions wey we fit take. For our case, di action space dey discrete, and e get two actions - **left** and **right**. (code block 2) + +1. To initialize, type dis code: + + ```python + env = gym.make("CartPole-v1") + print(env.action_space) + print(env.observation_space) + print(env.action_space.sample()) + ``` + +To see how di environment dey work, make we run one short simulation for 100 steps. For each step, we go provide one action wey dem go take - for dis simulation we go just dey randomly select action from `action_space`. + +1. Run di code below and see wetin e go do. + + ✅ Remember say e better make you run dis code for local Python installation! (code block 3) + + ```python + env.reset() + + for i in range(100): + env.render() + env.step(env.action_space.sample()) + env.close() + ``` + + You suppose dey see something wey resemble dis image: + + ![non-balancing cartpole](../../../../8-Reinforcement/2-Gym/images/cartpole-nobalance.gif) + +1. For di simulation, we need dey collect observations to decide wetin we go do. Di step function dey return di current observations, reward function, and di done flag wey dey show whether e make sense to continue di simulation or not: (code block 4) + + ```python + env.reset() + + done = False + while not done: + env.render() + obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample()) + print(f"{obs} -> {rew}") + env.close() + ``` + + You go see something like dis for di notebook output: + + ```text + [ 0.03403272 -0.24301182 0.02669811 0.2895829 ] -> 1.0 + [ 0.02917248 -0.04828055 0.03248977 0.00543839] -> 1.0 + [ 0.02820687 0.14636075 0.03259854 -0.27681916] -> 1.0 + [ 0.03113408 0.34100283 0.02706215 -0.55904489] -> 1.0 + [ 0.03795414 0.53573468 0.01588125 -0.84308041] -> 1.0 + ... + [ 0.17299878 0.15868546 -0.20754175 -0.55975453] -> 1.0 + [ 0.17617249 0.35602306 -0.21873684 -0.90998894] -> 1.0 + ``` + + Di observation vector wey dem dey return for each step of di simulation get di following values: + - Position of cart + - Velocity of cart + - Angle of pole + - Rotation rate of pole + +1. Get di minimum and maximum value of di numbers: (code block 5) + + ```python + print(env.observation_space.low) + print(env.observation_space.high) + ``` + + You fit notice say di reward value for each simulation step dey always 1. Dis na because our goal na to survive as long as we fit, wey mean say make di pole dey reasonably vertical for di longest time. + + ✅ Di CartPole simulation dey considered solved if we fit get di average reward of 195 for 100 consecutive trials. + +## State discretization + +For Q-Learning, we need to build Q-Table wey go show wetin to do for each state. To fit do dis, di state need dey **discreet**, wey mean say e go get finite number of discrete values. So, we need find way to **discretize** our observations, wey go map dem to one finite set of states. + +Some ways dey to do dis: + +- **Divide into bins**. If we sabi di interval of one value, we fit divide di interval into number of **bins**, and then replace di value with di bin number wey e belong to. We fit use numpy [`digitize`](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.digitize.html) method to do dis. For dis case, we go sabi di state size well, because e go depend on di number of bins wey we select for di digitalization. + +✅ We fit use linear interpolation to bring values to one finite interval (like, from -20 to 20), and then convert di numbers to integers by rounding dem. Dis one no go give us control for di size of di state well, especially if we no sabi di exact ranges of di input values. For example, for our case 2 out of 4 values no get upper/lower bounds for their values, wey fit make di number of states infinite. + +For our example, we go use di second approach. As you go notice later, even though di upper/lower bounds no dey defined, di values rarely dey go outside certain finite intervals, so di states wey get extreme values go dey very rare. + +1. Dis na di function wey go take di observation from our model and produce one tuple of 4 integer values: (code block 6) + + ```python + def discretize(x): + return tuple((x/np.array([0.25, 0.25, 0.01, 0.1])).astype(np.int)) + ``` + +1. Make we also try another discretization method wey dey use bins: (code block 7) + + ```python + def create_bins(i,num): + return np.arange(num+1)*(i[1]-i[0])/num+i[0] + + print("Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n",create_bins((-5,5),10)) + + ints = [(-5,5),(-2,2),(-0.5,0.5),(-2,2)] # intervals of values for each parameter + nbins = [20,20,10,10] # number of bins for each parameter + bins = [create_bins(ints[i],nbins[i]) for i in range(4)] + + def discretize_bins(x): + return tuple(np.digitize(x[i],bins[i]) for i in range(4)) + ``` + +1. Make we now run one short simulation and observe di discrete environment values. You fit try both `discretize` and `discretize_bins` and see if difference dey. + + ✅ discretize_bins dey return di bin number, wey dey start from 0. So for values of input variable wey dey around 0 e dey return di number from di middle of di interval (10). For discretize, we no care about di range of output values, we allow dem to dey negative, so di state values no shift, and 0 dey correspond to 0. (code block 8) + + ```python + env.reset() + + done = False + while not done: + #env.render() + obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample()) + #print(discretize_bins(obs)) + print(discretize(obs)) + env.close() + ``` + + ✅ Uncomment di line wey start with env.render if you wan see how di environment dey execute. If not, you fit execute am for background, wey go fast pass. We go use dis "invisible" execution during our Q-Learning process. + +## Di Q-Table structure + +For di last lesson, di state na simple pair of numbers from 0 to 8, so e dey easy to represent Q-Table as numpy tensor wey get shape of 8x8x2. If we dey use bins discretization, di size of our state vector dey known too, so we fit use di same approach and represent state as array wey get shape 20x20x10x10x2 (here 2 na di dimension of action space, and di first dimensions dey correspond to di number of bins wey we select to use for each of di parameters for observation space). + +But sometimes di exact dimensions of di observation space no dey known. For di `discretize` function, we no fit sure say our state go dey inside certain limits, because some of di original values no dey bound. So, we go use one different approach and represent Q-Table as dictionary. + +1. Use di pair *(state,action)* as di dictionary key, and di value go correspond to Q-Table entry value. (code block 9) + + ```python + Q = {} + actions = (0,1) + + def qvalues(state): + return [Q.get((state,a),0) for a in actions] + ``` + + Here we also define one function `qvalues()`, wey dey return list of Q-Table values for one given state wey dey correspond to all possible actions. If di entry no dey for di Q-Table, we go return 0 as default. + +## Make we start Q-Learning + +Now we don ready to teach Peter how to balance! + +1. First, make we set some hyperparameters: (code block 10) + + ```python + # hyperparameters + alpha = 0.3 + gamma = 0.9 + epsilon = 0.90 + ``` + + Here, `alpha` na di **learning rate** wey dey show how we go adjust di current values of Q-Table for each step. For di last lesson we start with 1, and then reduce `alpha` to lower values during training. For dis example we go keep am constant just to make am simple, and you fit try experiment with adjusting `alpha` values later. + + `gamma` na di **discount factor** wey dey show how we go prioritize future reward over current reward. + + `epsilon` na di **exploration/exploitation factor** wey dey determine whether we go prefer exploration to exploitation or vice versa. For our algorithm, we go select di next action according to Q-Table values for `epsilon` percent of di cases, and for di remaining cases we go execute random action. Dis go allow us explore areas of di search space wey we never see before. + + ✅ For balancing - to choose random action (exploration) go act like random punch for wrong direction, and di pole go need learn how to recover di balance from di "mistakes." + +### Improve di algorithm + +We fit also make two improvements to our algorithm from di last lesson: + +- **Calculate average cumulative reward**, over number of simulations. We go print di progress every 5000 iterations, and we go average di cumulative reward over dat time. If we fit get more than 195 point - we fit consider di problem solved, with even better quality than dem require. + +- **Calculate maximum average cumulative result**, `Qmax`, and we go store di Q-Table wey dey correspond to dat result. When you dey run di training you go notice say sometimes di average cumulative result go start to drop, and we wan keep di values of Q-Table wey dey correspond to di best model wey we observe during training. + +1. Collect all cumulative rewards for each simulation for `rewards` vector for plotting later. (code block 11) + + ```python + def probs(v,eps=1e-4): + v = v-v.min()+eps + v = v/v.sum() + return v + + Qmax = 0 + cum_rewards = [] + rewards = [] + for epoch in range(100000): + obs = env.reset() + done = False + cum_reward=0 + # == do the simulation == + while not done: + s = discretize(obs) + if random.random() Qmax: + Qmax = np.average(cum_rewards) + Qbest = Q + cum_rewards=[] + ``` + +Wetin you fit notice from di results: + +- **Close to our goal**. We dey very close to achieve di goal of getting 195 cumulative rewards over 100+ consecutive runs of di simulation, or we fit don achieve am! Even if we dey get smaller numbers, we no go know, because we dey average over 5000 runs, and only 100 runs dey required for di formal criteria. + +- **Reward dey start to drop**. Sometimes di reward go start to drop, wey mean say we fit "scatter" di values wey we don learn for di Q-Table with di ones wey dey make di situation worse. + +Dis observation go show well if we plot di training progress. + +## Plotting Training Progress + +During training, we don collect di cumulative reward value for each of di iterations into `rewards` vector. Dis na how e go look if we plot am against di iteration number: + +```python +plt.plot(rewards) +``` + +![raw progress](../../../../translated_images/train_progress_raw.2adfdf2daea09c596fc786fa347a23e9aceffe1b463e2257d20a9505794823ec.pcm.png) + +From dis graph, e no dey possible to talk anything, because di stochastic training process dey make di length of training sessions vary well. To make di graph make sense, we fit calculate di **running average** over series of experiments, like 100. We fit do dis well using `np.convolve`: (code block 12) + +```python +def running_average(x,window): + return np.convolve(x,np.ones(window)/window,mode='valid') + +plt.plot(running_average(rewards,100)) +``` + +![training progress](../../../../translated_images/train_progress_runav.c71694a8fa9ab35935aff6f109e5ecdfdbdf1b0ae265da49479a81b5fae8f0aa.pcm.png) + +## Varying hyperparameters + +To make di learning stable, e make sense to adjust some of our hyperparameters during training. Especially: + +- **For learning rate**, `alpha`, we fit start with values wey dey close to 1, and then dey reduce di parameter. With time, we go dey get good probability values for di Q-Table, and so we go dey adjust dem small-small, and no dey overwrite dem completely with new values. + +- **Increase epsilon**. We fit wan increase di `epsilon` small-small, so we go dey explore less and exploit more. E fit make sense to start with lower value of `epsilon`, and move am up to almost 1. + +> **Task 1**: Play with di hyperparameter values and see if you fit achieve higher cumulative reward. You dey get above 195? +> **Task 2**: To solve di problem well-well, you go need get 195 average reward for 100 runs wey follow each other. Dey measure am during di training and make sure say you don solve di problem well! + +## See how di result dey work + +E go dey interesting to see how di model wey you don train go behave. Make we run di simulation and follow di same action selection strategy wey we use during training, dey sample based on di probability distribution wey dey for Q-Table: (code block 13) + +```python +obs = env.reset() +done = False +while not done: + s = discretize(obs) + env.render() + v = probs(np.array(qvalues(s))) + a = random.choices(actions,weights=v)[0] + obs,_,done,_ = env.step(a) +env.close() +``` + +You suppose see something like dis: + +![a balancing cartpole](../../../../8-Reinforcement/2-Gym/images/cartpole-balance.gif) + +--- + +## 🚀Challenge + +> **Task 3**: For here, we dey use di final copy of Q-Table, but e fit no be di best one. Remember say we don store di best-performing Q-Table for `Qbest` variable! Try di same example with di best-performing Q-Table by copying `Qbest` go `Q` and see whether you go notice any difference. + +> **Task 4**: For here, we no dey select di best action for each step, but we dey sample based on di probability distribution. E no go make sense to always select di best action, wey get di highest Q-Table value? You fit use `np.argmax` function to find di action number wey get di highest Q-Table value. Try implement dis strategy and see whether e go improve di balancing. + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Assignment +[Train a Mountain Car](assignment.md) + +## Conclusion + +We don learn how to train agents to get better results just by giving dem reward function wey define di kind state wey we want for di game, and by giving dem chance to explore di search space with sense. We don use di Q-Learning algorithm for cases wey get discrete and continuous environments, but with discrete actions. + +E dey important to also study situations wey di action state go dey continuous, and when di observation space go dey more complex, like di image from Atari game screen. For dis kind problems, we go need use stronger machine learning techniques, like neural networks, to get better results. Dis advanced topics go dey for our next advanced AI course. + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg no forget say automatic translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original docu for di language wey dem write am first na di main correct one. For important information, e good make una use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..2a510e7c4 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md @@ -0,0 +1,59 @@ + +# Train Mountain Car + +[OpenAI Gym](http://gym.openai.com) don design am so say all di environments dey use di same API - dat na di same methods `reset`, `step` and `render`, and di same way wey dem dey arrange **action space** and **observation space**. So e suppose dey possible to use di same reinforcement learning algorithms for different environments wit small code changes. + +## Mountain Car Environment + +[Mountain Car environment](https://gym.openai.com/envs/MountainCar-v0/) get one car wey dey stuck for valley: + + + +Di goal na to commot for di valley and capture di flag, by doing one of di actions wey dey below for each step: + +| Value | Meaning | +|---|---| +| 0 | Press gas go left | +| 1 | No press gas | +| 2 | Press gas go right | + +Di main wahala for dis problem be say di car engine no strong reach to climb di mountain one time. So, di only way wey e fit succeed na to dey drive go front and back to gather momentum. + +Observation space get only two values: + +| Num | Observation | Min | Max | +|-----|--------------|-----|-----| +| 0 | Car Position | -1.2| 0.6 | +| 1 | Car Velocity | -0.07 | 0.07 | + +Di reward system for di mountain car dey somehow tricky: + + * Reward of 0 go dey if di agent reach di flag (position = 0.5) for di top of di mountain. + * Reward of -1 go dey if di position of di agent dey less than 0.5. + +Episode go end if di car position pass 0.5, or if di episode length pass 200. +## Instructions + +Make we use our reinforcement learning algorithm to solve di mountain car problem. Start wit di existing [notebook.ipynb](notebook.ipynb) code, change di environment, adjust di state discretization functions, and try make di existing algorithm train wit small code changes. Fine-tune di result by adjusting hyperparameters. + +> **Note**: You go need adjust hyperparameters to make di algorithm work well. +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | --------- | -------- | ----------------- | +| | Q-Learning algorithm don successfully change from CartPole example, wit small code changes, and e fit solve di problem of capturing di flag under 200 steps. | New Q-Learning algorithm wey dem find online don dey used, but e dey well-documented; or existing algorithm don dey used, but e no reach di desired result | Student no fit successfully use any algorithm, but e don try well well towards di solution (e don implement state discretization, Q-Table data structure, etc.) | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu wey you dey see don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg no forget say machine translation fit get mistake or no too accurate. Di original docu for di language wey dem first write am na di main correct one. If na important matter, e go better make you use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..4c2a0af45 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,400 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.4" + }, + "orig_nbformat": 4, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3.7.4 64-bit ('base': conda)" + }, + "interpreter": { + "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "f22f8f3daed4b6d34648d1254763105b", + "translation_date": "2025-11-18T19:10:08+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "source": [ + "## CartPole Skating\n", + "\n", + "> **Problem**: If Peter wan run comot from wolf, e need sabi move pass am. We go see how Peter fit learn how to skate, especially how e go take balance, using Q-Learning.\n", + "\n", + "First, make we install gym and bring in di libraries wey we need:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "#code block 1" + ] + }, + { + "source": [ + "## Create cartpole environment\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "source": [ + "#code block 2" + ], + "cell_type": "code", + "metadata": {}, + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "source": [ + "To see how di environment dey work, make we run small simulation for 100 steps.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "source": [ + "#code block 3" + ], + "cell_type": "code", + "metadata": {}, + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "source": [ + "During simulation, we need to get observations so we fit decide how we go act. Na im make `step` function dey return current observations, reward function, and the `done` flag wey dey show whether e make sense to continue the simulation or not:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "source": [ + "#code block 4" + ], + "cell_type": "code", + "metadata": {}, + "execution_count": null, + "outputs": [] + }, + { + "source": [ + "We fit get di minimum and maximum value of those numbers:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38]\n[4.8000002e+00 3.4028235e+38 4.1887903e-01 3.4028235e+38]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "#code block 5" + ] + }, + { + "source": [ + "## State Discretization\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "#code block 6" + ] + }, + { + "source": [ + "Make we also check oda way to divide data use bins:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n [-5. -4. -3. -2. -1. 0. 1. 2. 3. 4. 5.]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "#code block 7" + ] + }, + { + "source": [ + "Make we run small simulation now and see di discrete environment values.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "(0, 0, -2, -2)\n(0, 1, -2, -5)\n(0, 2, -3, -8)\n(0, 3, -5, -11)\n(0, 3, -7, -14)\n(0, 4, -10, -17)\n(0, 3, -14, -15)\n(0, 3, -17, -12)\n(0, 3, -20, -16)\n(0, 4, -23, -19)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "#code block 8" + ] + }, + { + "source": [ + "## Q-Table Structure\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "#code block 9" + ] + }, + { + "source": [ + "## Make we start Q-Learning!\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "#code block 10" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "0: 22.0, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "5000: 70.1384, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "10000: 121.8586, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "15000: 149.6368, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "20000: 168.2782, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "25000: 196.7356, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "30000: 220.7614, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "35000: 233.2138, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "40000: 248.22, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "45000: 264.636, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "50000: 276.926, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "55000: 277.9438, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "60000: 248.881, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "65000: 272.529, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "70000: 281.7972, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "75000: 284.2844, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "80000: 269.667, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "85000: 273.8652, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "90000: 278.2466, alpha=0.3, epsilon=0.9\n", + "95000: 269.1736, alpha=0.3, epsilon=0.9\n" + ] + } + ], + "source": [ + "#code block 11" + ] + }, + { + "source": [ + "## How to Take Note of Training Progress\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 20 + }, + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": "
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Make we run di simulation, and we go still follow di same way we dey select action during training: we go sample based on di probability distribution wey dey Q-Table:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# code block 13" + ] + }, + { + "source": [ + "## How to save result for animated GIF\n", + "\n", + "If you wan show your friends say you sabi, you fit send dem animated GIF wey show di balancing pole. To do dis one, we go use `env.render` to create image frame, and den save dem as animated GIF wit PIL library:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "360\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from PIL import Image\n", + "obs = env.reset()\n", + "done = False\n", + "i=0\n", + "ims = []\n", + "while not done:\n", + " s = discretize(obs)\n", + " img=env.render(mode='rgb_array')\n", + " ims.append(Image.fromarray(img))\n", + " v = probs(np.array([Qbest.get((s,a),0) for a in actions]))\n", + " a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n", + " obs,_,done,_ = env.step(a)\n", + " i+=1\n", + "env.close()\n", + "ims[0].save('images/cartpole-balance.gif',save_all=True,append_images=ims[1::2],loop=0,duration=5)\n", + "print(i)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important information, e good make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md new file mode 100644 index 000000000..58c0831e7 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +Dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg no forget say automatic translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for di language wey dem first write am na di main correct one. For important information, e go better make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md new file mode 100644 index 000000000..70818ab32 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +dis na temporary placeholder + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu don dey translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make e accurate, abeg sabi say automatic translation fit get mistake or no correct well. Di original docu for im native language na di main correct source. For important information, e go beta make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb new file mode 100644 index 000000000..356370f0c --- /dev/null +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb @@ -0,0 +1,532 @@ +{ + "metadata": { + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.0" + }, + "orig_nbformat": 4, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" + }, + "interpreter": { + "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" + }, + "coopTranslator": { + "original_hash": "5c0e485e58d63c506f1791c4dbf990ce", + "translation_date": "2025-11-18T19:10:41+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2, + "cells": [ + { + "source": [ + "## CartPole Skating\n", + "\n", + "> **Problem**: If Peter wan run comot from di wolf, e go need sabi move pass di wolf. We go see how Peter fit learn how to skate, especially how e go fit balance, using Q-Learning.\n", + "\n", + "First, make we install gym and import di libraries wey we need:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Requirement already satisfied: gym in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.18.3)\n", + "Requirement already satisfied: Pillow<=8.2.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (7.0.0)\n", + "Requirement already satisfied: scipy in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.4.1)\n", + "Requirement already satisfied: numpy>=1.10.4 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.19.2)\n", + "Requirement already satisfied: cloudpickle<1.7.0,>=1.2.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.6.0)\n", + "Requirement already satisfied: pyglet<=1.5.15,>=1.4.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.5.15)\n", + "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n", + "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import sys\n", + "!pip install gym \n", + "\n", + "import gym\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import numpy as np\n", + "import random" + ] + }, + { + "source": [ + "## Create cartpole environment\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "source": [ + "env = gym.make(\"CartPole-v1\")\n", + "print(env.action_space)\n", + "print(env.observation_space)\n", + "print(env.action_space.sample())" + ], + "cell_type": "code", + "metadata": {}, + "execution_count": 2, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Discrete(2)\nBox(-3.4028234663852886e+38, 3.4028234663852886e+38, (4,), float32)\n0\n" + ] + } + ] + }, + { + "source": [ + "To see how di environment dey work, make we run small simulation for 100 steps.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "source": [ + "env.reset()\n", + "\n", + "for i in range(100):\n", + " env.render()\n", + " env.step(env.action_space.sample())\n", + "env.close()" + ], + "cell_type": "code", + "metadata": {}, + "execution_count": 3, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stderr", + "text": [ + "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/gym/logger.py:30: UserWarning: \u001b[33mWARN: You are calling 'step()' even though this environment has already returned done = True. You should always call 'reset()' once you receive 'done = True' -- any further steps are undefined behavior.\u001b[0m\n warnings.warn(colorize('%s: %s'%('WARN', msg % args), 'yellow'))\n" + ] + } + ] + }, + { + "source": [ + "For simulation, we need to collect observations so we fit decide how we go act. Na im make `step` function dey return current observations, reward function, and `done` flag wey go show if e make sense to continue the simulation or not:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "source": [ + "env.reset()\n", + "\n", + "done = False\n", + "while not done:\n", + " env.render()\n", + " obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())\n", + " print(f\"{obs} -> {rew}\")\n", + "env.close()" + ], + "cell_type": "code", + "metadata": {}, + "execution_count": 4, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "[ 0.03044442 -0.19543914 -0.04496216 0.28125618] -> 1.0\n", + "[ 0.02653564 -0.38989186 -0.03933704 0.55942606] -> 1.0\n", + "[ 0.0187378 -0.19424049 -0.02814852 0.25461393] -> 1.0\n", + "[ 0.01485299 -0.38894946 -0.02305624 0.53828712] -> 1.0\n", + "[ 0.007074 -0.19351108 -0.0122905 0.23842953] -> 1.0\n", + "[ 0.00320378 0.00178427 -0.00752191 -0.05810469] -> 1.0\n", + "[ 0.00323946 0.19701326 -0.008684 -0.35315131] -> 1.0\n", + "[ 0.00717973 0.00201587 -0.01574703 -0.06321931] -> 1.0\n", + "[ 0.00722005 0.19736001 -0.01701141 -0.36082863] -> 1.0\n", + "[ 0.01116725 0.39271958 -0.02422798 -0.65882671] -> 1.0\n", + "[ 0.01902164 0.19794307 -0.03740452 -0.37387001] -> 1.0\n", + "[ 0.0229805 0.39357584 -0.04488192 -0.67810827] -> 1.0\n", + "[ 0.03085202 0.58929164 -0.05844408 -0.98457719] -> 1.0\n", + "[ 0.04263785 0.78514572 -0.07813563 -1.2950295 ] -> 1.0\n", + "[ 0.05834076 0.98116859 -0.10403622 -1.61111521] -> 1.0\n", + "[ 0.07796413 0.78741784 -0.13625852 -1.35259196] -> 1.0\n", + "[ 0.09371249 0.98396202 -0.16331036 -1.68461179] -> 1.0\n", + "[ 0.11339173 0.79106371 -0.1970026 -1.44691436] -> 1.0\n", + "[ 0.12921301 0.59883361 -0.22594088 -1.22169133] -> 1.0\n" + ] + } + ] + }, + { + "source": [ + "We fit get di minimum and maximum value of those numbers:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38]\n[4.8000002e+00 3.4028235e+38 4.1887903e-01 3.4028235e+38]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(env.observation_space.low)\n", + "print(env.observation_space.high)" + ] + }, + { + "source": [ + "## State Discretization\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def discretize(x):\n", + " return tuple((x/np.array([0.25, 0.25, 0.01, 0.1])).astype(np.int))" + ] + }, + { + "source": [ + "Make we still check other way to divide data use bins:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n [-5. -4. -3. -2. -1. 0. 1. 2. 3. 4. 5.]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def create_bins(i,num):\n", + " return np.arange(num+1)*(i[1]-i[0])/num+i[0]\n", + "\n", + "print(\"Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\\n\",create_bins((-5,5),10))\n", + "\n", + "ints = [(-5,5),(-2,2),(-0.5,0.5),(-2,2)] # intervals of values for each parameter\n", + "nbins = [20,20,10,10] # number of bins for each parameter\n", + "bins = [create_bins(ints[i],nbins[i]) for i in range(4)]\n", + "\n", + "def discretize_bins(x):\n", + " return tuple(np.digitize(x[i],bins[i]) for i in range(4))" + ] + }, + { + "source": [ + "Make we run small simulation now and see di discrete environment values.\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "(0, 0, -1, -3)\n(0, 0, -2, 0)\n(0, 0, -2, -3)\n(0, 1, -3, -6)\n(0, 2, -4, -9)\n(0, 3, -6, -12)\n(0, 2, -8, -9)\n(0, 3, -10, -13)\n(0, 4, -13, -16)\n(0, 4, -16, -19)\n(0, 4, -20, -17)\n(0, 4, -24, -20)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "env.reset()\n", + "\n", + "done = False\n", + "while not done:\n", + " #env.render()\n", + " obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())\n", + " #print(discretize_bins(obs))\n", + " print(discretize(obs))\n", + "env.close()" + ] + }, + { + "source": [ + "## Q-Table Structure\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "Q = {}\n", + "actions = (0,1)\n", + "\n", + "def qvalues(state):\n", + " return [Q.get((state,a),0) for a in actions]" + ] + }, + { + "source": [ + "## Make we start Q-Learning!\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# hyperparameters\n", + "alpha = 0.3\n", + "gamma = 0.9\n", + "epsilon = 0.90" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "0: 108.0, alpha=0.3, epsilon=0.9\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def probs(v,eps=1e-4):\n", + " v = v-v.min()+eps\n", + " v = v/v.sum()\n", + " return v\n", + "\n", + "Qmax = 0\n", + "cum_rewards = []\n", + "rewards = []\n", + "for epoch in range(100000):\n", + " obs = env.reset()\n", + " done = False\n", + " cum_reward=0\n", + " # == do the simulation ==\n", + " while not done:\n", + " s = discretize(obs)\n", + " if random.random() Qmax:\n", + " Qmax = np.average(cum_rewards)\n", + " Qbest = Q\n", + " cum_rewards=[]" + ] + }, + { + "source": [ + "## Plot Training Progress\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "execute_result", + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "metadata": {}, + "execution_count": 20 + }, + { + "output_type": "display_data", + "data": { + "text/plain": "
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Make we run di simulation, and we go still follow di same way we dey select action during training: we go sample based on di probability distribution wey dey Q-Table:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "obs = env.reset()\n", + "done = False\n", + "while not done:\n", + " s = discretize(obs)\n", + " env.render()\n", + " v = probs(np.array(qvalues(s)))\n", + " a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n", + " obs,_,done,_ = env.step(a)\n", + "env.close()" + ] + }, + { + "source": [ + "## How to save result for animated GIF\n", + "\n", + "If you wan show your friends say you sabi, you fit send dem animated GIF wey show di balancing pole. To do dis one, we fit use `env.render` to create image frame, and den use PIL library to save dem as animated GIF:\n" + ], + "cell_type": "markdown", + "metadata": {} + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "output_type": "stream", + "name": "stdout", + "text": [ + "360\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from PIL import Image\n", + "obs = env.reset()\n", + "done = False\n", + "i=0\n", + "ims = []\n", + "while not done:\n", + " s = discretize(obs)\n", + " img=env.render(mode='rgb_array')\n", + " ims.append(Image.fromarray(img))\n", + " v = probs(np.array([Qbest.get((s,a),0) for a in actions]))\n", + " a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n", + " obs,_,done,_ = env.step(a)\n", + " i+=1\n", + "env.close()\n", + "ims[0].save('images/cartpole-balance.gif',save_all=True,append_images=ims[1::2],loop=0,duration=5)\n", + "print(i)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "---\n\n\n**Disclaimer**: \nDis dokyument don use AI transle-shon service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transle-shon. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say transle-shon wey machine do fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e better make professional human transle-shon dey do am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transle-shon.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/README.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/README.md new file mode 100644 index 000000000..690615b3e --- /dev/null +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/README.md @@ -0,0 +1,69 @@ + +# Introduction to reinforcement learning + +Reinforcement learning, RL, na one of di main machine learning style, e dey follow supervised learning and unsupervised learning. RL na all about decision: how to make correct decision or at least learn from di one wey you don make. + +Imagine say you get one simulated environment like stock market. Wetin go happen if you put one regulation? E go get positive or negative effect? If e get negative effect, you go need take di _negative reinforcement_, learn from am, and change wetin you dey do. If e get positive result, you go need build on top di _positive reinforcement_. + +![peter and the wolf](../../../translated_images/peter.779730f9ba3a8a8d9290600dcf55f2e491c0640c785af7ac0d64f583c49b8864.pcm.png) + +> Peter and im friends wan run comot from di hungry wolf! Image by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) + +## Regional topic: Peter and the Wolf (Russia) + +[Peter and the Wolf](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf) na one musical fairy tale wey Russian composer [Sergei Prokofiev](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev) write. Di story na about young pioneer Peter, wey get courage go forest clearing to chase wolf. For dis section, we go train machine learning algorithms wey go help Peter: + +- **Explore** di area wey dey around and create one better navigation map +- **Learn** how to use skateboard and balance on top am, so e go fit waka fast. + +[![Peter and the Wolf](https://img.youtube.com/vi/Fmi5zHg4QSM/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=Fmi5zHg4QSM) + +> 🎥 Click di image above to hear Peter and the Wolf by Prokofiev + +## Reinforcement learning + +For di previous sections, you don see two examples of machine learning problems: + +- **Supervised**, wey we get datasets wey dey show sample solutions to di problem wey we wan solve. [Classification](../4-Classification/README.md) and [regression](../2-Regression/README.md) na supervised learning tasks. +- **Unsupervised**, wey we no get labeled training data. Di main example of unsupervised learning na [Clustering](../5-Clustering/README.md). + +For dis section, we go show you one new type of learning problem wey no need labeled training data. Dis type get different kinds: + +- **[Semi-supervised learning](https://wikipedia.org/wiki/Semi-supervised_learning)**, wey we get plenty unlabeled data wey fit help pre-train di model. +- **[Reinforcement learning](https://wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning)**, wey agent go learn how to behave by doing experiments for one simulated environment. + +### Example - computer game + +Imagine say you wan teach computer how to play game, like chess, or [Super Mario](https://wikipedia.org/wiki/Super_Mario). For di computer to play di game, e go need predict di move wey e go make for each game state. Even though e fit look like classification problem, e no be - because we no get dataset wey get states and di actions wey follow. Even if we get data like chess matches or recording of people wey dey play Super Mario, e no go cover enough possible states. + +Instead of looking for existing game data, **Reinforcement Learning** (RL) dey base on di idea of *making di computer play* plenty times and check di result. So, to use Reinforcement Learning, we need two things: + +- **Environment** and **simulator** wey go allow us play di game plenty times. Dis simulator go define all di game rules plus di possible states and actions. + +- **Reward function**, wey go tell us how well we do for each move or game. + +Di main difference between other types of machine learning and RL be say for RL, we no dey know whether we go win or lose until di game finish. So, we no fit talk whether one move alone good or bad - we go only get reward when di game finish. Our goal na to design algorithms wey go help us train model for uncertain conditions. We go learn about one RL algorithm wey dem dey call **Q-learning**. + +## Lessons + +1. [Introduction to reinforcement learning and Q-Learning](1-QLearning/README.md) +2. [Using a gym simulation environment](2-Gym/README.md) + +## Credits + +"Introduction to Reinforcement Learning" na work wey [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) write with ♥️ + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis document don dey translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no dey 100% correct. Di original document for im native language na di main correct source. For important information, e better make una use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/9-Real-World/1-Applications/README.md b/translations/pcm/9-Real-World/1-Applications/README.md new file mode 100644 index 000000000..a88137eee --- /dev/null +++ b/translations/pcm/9-Real-World/1-Applications/README.md @@ -0,0 +1,153 @@ + +# Postscript: Machine learning for real world + +![Summary of machine learning in the real world in a sketchnote](../../../../translated_images/ml-realworld.26ee2746716155771f8076598b6145e6533fe4a9e2e465ea745f46648cbf1b84.pcm.png) +> Sketchnote by [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac) + +For dis curriculum, you don learn plenty ways to prepare data for training and create machine learning models. You don build different types of models like regression, clustering, classification, natural language processing, and time series models. Congrats! Now, you fit dey wonder wetin all dis work mean... wetin be the real world use for dis models? + +Even though AI dey get plenty attention for industry, wey dey use deep learning, classical machine learning models still get plenty value. You fit even dey use some of dem today! For dis lesson, you go see how eight different industries and areas dey use dis kind models to make their applications better, smarter, and more useful for people. + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## 💰 Finance + +Finance sector get plenty ways wey machine learning fit help. Many problems for dis area fit be modeled and solved with ML. + +### Credit card fraud detection + +We don learn about [k-means clustering](../../5-Clustering/2-K-Means/README.md) before for dis course, but how e fit help solve credit card fraud wahala? + +K-means clustering dey useful for one fraud detection method wey dem dey call **outlier detection**. Outliers na things wey no dey normal for data, and dem fit show us if credit card dey used normally or if something strange dey happen. As dem show for one paper wey dey below, you fit use k-means clustering to sort credit card data and put each transaction for cluster based on how e be outlier. Then, you fit check the riskiest clusters to know which one be fraud and which one be legit. +[Reference](https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.680.1195&rep=rep1&type=pdf) + +### Wealth management + +For wealth management, person or company dey handle investments for their clients. Their work na to make sure wealth dey grow for long-term, so dem need to choose investments wey go perform well. + +One way to check how investment dey perform na through statistical regression. [Linear regression](../../2-Regression/1-Tools/README.md) dey useful to understand how fund dey perform compared to benchmark. You fit also know if regression results dey statistically important or how e go affect client investments. You fit even expand analysis with multiple regression to add more risk factors. For example of how e dey work for specific fund, check dis paper below. +[Reference](http://www.brightwoodventures.com/evaluating-fund-performance-using-regression/) + +## 🎓 Education + +Education sector na another area wey ML fit work well. Problems like detecting cheating for tests or essays and managing bias for correction process dey interesting. + +### Predicting student behavior + +[Coursera](https://coursera.com), wey be online course provider, get one tech blog wey dem dey talk about engineering decisions. For one case study, dem use regression line to check if low NPS (Net Promoter Score) rating dey connect with course retention or drop-off. +[Reference](https://medium.com/coursera-engineering/controlled-regression-quantifying-the-impact-of-course-quality-on-learner-retention-31f956bd592a) + +### Mitigating bias + +[Grammarly](https://grammarly.com), wey be writing assistant, dey use advanced [natural language processing systems](../../6-NLP/README.md) for their products. For their tech blog, dem talk about how dem handle gender bias for machine learning, wey you don learn for our [fairness lesson](../../1-Introduction/3-fairness/README.md). +[Reference](https://www.grammarly.com/blog/engineering/mitigating-gender-bias-in-autocorrect/) + +## 👜 Retail + +Retail sector fit benefit well from ML, from improving customer journey to managing inventory better. + +### Personalizing the customer journey + +Wayfair, wey dey sell home goods like furniture, dey use ML and NLP to help customers find wetin dem need. For one article, their engineers explain how dem use entity extraction, classifier training, asset and opinion extraction, and sentiment tagging for customer reviews. Dis na example of how NLP dey work for online retail. +[Reference](https://www.aboutwayfair.com/tech-innovation/how-we-use-machine-learning-and-natural-language-processing-to-empower-search) + +### Inventory management + +Companies like [StitchFix](https://stitchfix.com), wey dey ship clothes to people, dey use ML for recommendations and inventory management. Their data scientists dey work with merchandising teams to predict wetin go be successful clothing wey no exist yet. Dem dey use genetic algorithm for dis. +[Reference](https://www.zdnet.com/article/how-stitch-fix-uses-machine-learning-to-master-the-science-of-styling/) + +## 🏥 Health Care + +Health care sector fit use ML to improve research and solve logistic problems like patient readmission or disease spread. + +### Managing clinical trials + +Toxicity for clinical trials na big problem for drug makers. For one study, dem use random forest to create [classifier](../../4-Classification/README.md) wey fit separate drug groups. +[Reference](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2451945616302914) + +### Hospital readmission management + +Hospital care dey expensive, especially when patients dey readmit. One paper talk about company wey dey use ML to predict readmission potential with [clustering](../../5-Clustering/README.md) algorithms. Dis clusters dey help analysts find groups of readmissions wey get common cause. +[Reference](https://healthmanagement.org/c/healthmanagement/issuearticle/hospital-readmissions-and-machine-learning) + +### Disease management + +Pandemic don show how ML fit help stop disease spread. For one article, dem use ARIMA, logistic curves, linear regression, and SARIMA to calculate virus spread rate and predict deaths, recoveries, and confirmed cases. +[Reference](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7979218/) + +## 🌲 Ecology and Green Tech + +Nature and ecology get sensitive systems wey need accurate measurement and action, like forest fire or animal population drop. + +### Forest management + +You don learn about [Reinforcement Learning](../../8-Reinforcement/README.md) before. E dey useful for predicting nature patterns like forest fires. For Canada, researchers use RL to model wildfire dynamics from satellite images. Dem use "spatially spreading process (SSP)" to track fire movement. +[Reference](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fict.2018.00006/full) + +### Motion sensing of animals + +Deep learning dey help track animal movements visually, but classical ML still dey useful for preprocessing data. For one paper, dem monitor sheep postures with classifier algorithms. You fit see ROC curve for page 335. +[Reference](https://druckhaus-hofmann.de/gallery/31-wj-feb-2020.pdf) + +### ⚡️ Energy Management + +For our [time series forecasting](../../7-TimeSeries/README.md) lessons, we talk about smart parking meters. One article explain how clustering, regression, and time series forecasting help predict future energy use for Ireland with smart metering. +[Reference](https://www-cdn.knime.com/sites/default/files/inline-images/knime_bigdata_energy_timeseries_whitepaper.pdf) + +## 💼 Insurance + +Insurance sector dey use ML to build and optimize financial models. + +### Volatility Management + +MetLife, wey dey provide life insurance, dey use ML to analyze and reduce volatility for their financial models. For one article, you go see binary and ordinal classification visualizations, plus forecasting visualizations. +[Reference](https://investments.metlife.com/content/dam/metlifecom/us/investments/insights/research-topics/macro-strategy/pdf/MetLifeInvestmentManagement_MachineLearnedRanking_070920.pdf) + +## 🎨 Arts, Culture, and Literature + +For arts, like journalism, ML fit help solve problems like detecting fake news wey dey influence people opinion. Museums fit also use ML for cataloging artifacts and resource planning. + +### Fake news detection + +Detecting fake news na big problem for media today. For one article, researchers suggest system wey combine ML techniques like Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Stochastic Gradient Descent (SGD), and Logistic Regression (LR) to stop fake news spread. +[Reference](https://www.irjet.net/archives/V7/i6/IRJET-V7I6688.pdf) + +### Museum ML + +Museums dey use AI to catalog and digitize collections. Projects like [In Codice Ratio](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306457321001035#:~:text=1.,studies%20over%20large%20historical%20sources.) dey help unlock collections like Vatican Archives. For business side, Art Institute of Chicago dey use ML to predict audience interest and attendance for exhibitions. +[Reference](https://www.chicagobusiness.com/article/20180518/ISSUE01/180519840/art-institute-of-chicago-uses-data-to-make-exhibit-choices) + +## 🏷 Marketing + +### Customer segmentation + +Effective marketing dey target customers differently based on groupings. One article explain how Clustering algorithms dey help for differentiated marketing to improve brand recognition, reach more customers, and make more money. +[Reference](https://ai.inqline.com/machine-learning-for-marketing-customer-segmentation/) + +## 🚀 Challenge + +Find another sector wey dey benefit from techniques wey you don learn for dis curriculum, and check how e dey use ML. +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Review & Self Study + +Wayfair data science team get plenty interestin videos wey dem show how dem dey use ML for dia company. E go make sense if you [check am out](https://www.youtube.com/channel/UCe2PjkQXqOuwkW1gw6Ameuw/videos)! + +## Assignment + +[A ML scavenger hunt](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say transleshion wey machine do fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di one wey you go take as di main source. For important mata, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transleshion. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/9-Real-World/1-Applications/assignment.md b/translations/pcm/9-Real-World/1-Applications/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..b4b0de283 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/9-Real-World/1-Applications/assignment.md @@ -0,0 +1,29 @@ + +# ML Scavenger Hunt + +## Instructions + +For dis lesson, you don learn about many real-life example wey dem solve wit classical ML. Even though deep learning, new techniques and tools for AI, and using neural networks don help make tools for dis sectors faster, classical ML wey use di techniques for dis curriculum still get plenty value. + +For dis assignment, imagine say you dey participate for one hackathon. Use wetin you don learn for di curriculum to suggest one solution wey go use classical ML solve one problem for one of di sectors wey dem talk about for dis lesson. Create one presentation wey go explain how you go take implement your idea. You go get extra points if you fit gather sample data and build one ML model to support your concept! + +## Rubric + +| Criteria | Exemplary | Adequate | Needs Improvement | +| -------- | ------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------- | ---------------------- | +| | PowerPoint presentation dey show - extra points if you build model | Presentation dey basic, no dey innovative | Work no complete | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transle-shon service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transle-shon. Even as we dey try make am correct, abeg make you sabi say AI transle-shon fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument wey dey for im native language na di one wey you go take as di correct source. For important mata, e good make you use professional human transle-shon. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transle-shon. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md b/translations/pcm/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md new file mode 100644 index 000000000..685bf571e --- /dev/null +++ b/translations/pcm/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md @@ -0,0 +1,185 @@ + +# Postscript: How to Debug Machine Learning Model wit Responsible AI Dashboard Components + +## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +## Introduction + +Machine learning dey affect our everyday life. AI don dey enter some of di most important systems wey dey affect us as people and society, like healthcare, finance, education, and work. For example, systems and models dey help make decisions like health care diagnosis or detect fraud. As AI dey grow fast, e dey meet new expectations from society and governments don dey regulate am. We dey see areas wey AI systems dey fail; dem dey bring new wahala; and governments don dey put law for AI solutions. So, e dey important to check di models well to make sure say dem dey fair, reliable, inclusive, transparent, and accountable for everybody. + +For dis curriculum, we go look tools wey fit help check if model get responsible AI wahala. Di normal way to debug machine learning model na to use calculations like accuracy or average error loss. But imagine say di data wey you use to build di model no get some groups like race, gender, political view, religion, or e dey represent dem too much. Or di model dey favor one group pass another. Dis kind thing fit cause fairness, inclusiveness, or reliability wahala for di model. Another wahala be say machine learning models dey like black box, e hard to sabi wetin dey make di model predict wetin e predict. All dis na di wahala wey data scientists and AI developers dey face if dem no get better tools to debug and check di fairness or trustworthiness of di model. + +For dis lesson, you go learn how to debug your models using: + +- **Error Analysis**: Find where di model dey fail for di data distribution. +- **Model Overview**: Compare di model performance for different data groups to see di difference. +- **Data Analysis**: Check where di data dey favor one group pass another or dey represent one group too much. +- **Feature Importance**: Sabi which features dey make di model predict wetin e predict for general level or individual level. + +## Prerequisite + +Before you start, abeg review [Responsible AI tools for developers](https://www.microsoft.com/ai/ai-lab-responsible-ai-dashboard) + +> ![Gif on Responsible AI Tools](../../../../9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/images/rai-overview.gif) + +## Error Analysis + +Di normal way to measure model performance na to check di correct vs wrong predictions. For example, if model dey accurate 89% of di time and error loss na 0.001, e fit look like say di model dey perform well. But di errors no dey spread equally for di data. You fit get 89% accuracy but find out say di model dey fail 42% of di time for some parts of di data. Dis kind failure fit cause fairness or reliability wahala. E dey important to sabi where di model dey perform well or dey fail. Di parts of di data wey get plenty errors fit be important data group. + +![Analyze and debug model errors](../../../../translated_images/ea-error-distribution.117452e1177c1dd84fab2369967a68bcde787c76c6ea7fdb92fcf15d1fce8206.pcm.png) + +Di Error Analysis component for RAI dashboard dey show how di model dey fail for different groups with tree visualization. E dey help to find di features or areas wey get high error rate for di data. Once you sabi where di errors dey come from, you fit start to check di root cause. You fit also create data groups to analyze. Dis data groups dey help to debug why di model dey perform well for one group but dey fail for another. + +![Error Analysis](../../../../translated_images/ea-error-cohort.6886209ea5d438c4daa8bfbf5ce3a7042586364dd3eccda4a4e3d05623ac702a.pcm.png) + +Di tree map dey show di problem areas fast. For example, di darker di red color for di tree node, di higher di error rate. + +Heat map na another visualization wey users fit use to check di error rate with one or two features to find wetin dey cause di model errors for di whole dataset or groups. + +![Error Analysis Heatmap](../../../../translated_images/ea-heatmap.8d27185e28cee3830c85e1b2e9df9d2d5e5c8c940f41678efdb68753f2f7e56c.pcm.png) + +Use error analysis when you need to: + +* Sabi well how di model dey fail for di dataset and different input or feature dimensions. +* Break down di performance metrics to find di groups wey dey fail so you fit plan how to fix am. + +## Model Overview + +To check how machine learning model dey perform, you need to understand di behavior well. You fit do am by checking more than one metric like error rate, accuracy, recall, precision, or MAE (Mean Absolute Error) to find di difference for di performance metrics. One metric fit look good, but di errors fit show for another metric. Comparing di metrics for di whole dataset or groups dey help to see where di model dey perform well or dey fail. Dis na especially important to check di model performance for sensitive vs insensitive features (like patient race, gender, or age) to find possible unfairness for di model. For example, if di model dey fail more for one group wey get sensitive features, e fit show say di model dey unfair. + +Di Model Overview component for RAI dashboard dey help to analyze di performance metrics for di data representation for one group, and e dey allow users compare di model behavior for different groups. + +![Dataset cohorts - model overview in RAI dashboard](../../../../translated_images/model-overview-dataset-cohorts.dfa463fb527a35a0afc01b7b012fc87bf2cad756763f3652bbd810cac5d6cf33.pcm.png) + +Di feature-based analysis functionality dey allow users narrow down data subgroups for one feature to find wahala for detailed level. For example, di dashboard fit automatically create groups for one feature wey user select (like *"time_in_hospital < 3"* or *"time_in_hospital >= 7"*). Dis dey allow user isolate one feature from di bigger data group to see if e dey cause di model errors. + +![Feature cohorts - model overview in RAI dashboard](../../../../translated_images/model-overview-feature-cohorts.c5104d575ffd0c80b7ad8ede7703fab6166bfc6f9125dd395dcc4ace2f522f70.pcm.png) + +Di Model Overview component dey support two types of disparity metrics: + +**Disparity in model performance**: Dis metrics dey calculate di difference for di values of di selected performance metric for di subgroups of data. Examples: + +* Disparity in accuracy rate +* Disparity in error rate +* Disparity in precision +* Disparity in recall +* Disparity in mean absolute error (MAE) + +**Disparity in selection rate**: Dis metric dey show di difference for selection rate (favorable prediction) among di subgroups. Example na di difference for loan approval rates. Selection rate mean di fraction of data points for each class wey di model classify as 1 (for binary classification) or di distribution of prediction values (for regression). + +## Data Analysis + +> "If you torture di data long enough, e go confess anything" - Ronald Coase + +Dis statement fit sound strong, but e true say data fit dey manipulated to support any conclusion. Sometimes, di manipulation fit happen by mistake. As humans, we all get bias, and e dey hard to sabi when you dey add bias for data. To make sure AI and machine learning dey fair na big challenge. + +Data na big blind spot for di normal model performance metrics. You fit get high accuracy scores, but e no mean say di data no get bias. For example, if di data for employees show say 27% of women dey for executive positions and 73% of men dey di same level, AI model wey dem train with dis data fit dey target mostly men for senior level job positions. Dis imbalance for di data go make di model favor one gender. Dis na fairness wahala wey show gender bias for di AI model. + +Di Data Analysis component for RAI dashboard dey help to find areas wey di data dey represent one group too much or too small. E dey help users check di root cause of errors and fairness wahala wey di data imbalance or lack of representation dey cause. E dey allow users visualize datasets based on predicted and actual outcomes, error groups, and specific features. Sometimes, if you find one group wey di data no represent well, e fit show say di model no dey learn well, and na why di errors dey plenty. If model get data bias, e no just be fairness wahala but e show say di model no dey inclusive or reliable. + +![Data Analysis component on RAI Dashboard](../../../../translated_images/dataanalysis-cover.8d6d0683a70a5c1e274e5a94b27a71137e3d0a3b707761d7170eb340dd07f11d.pcm.png) + +Use data analysis when you need to: + +* Check di dataset statistics by using filters to divide di data into different groups (cohorts). +* Sabi how di dataset dey spread across different groups and features. +* Confirm if di fairness, error analysis, and causality findings (from other dashboard components) dey caused by di dataset distribution. +* Decide where to collect more data to fix errors wey dey come from representation wahala, label noise, feature noise, label bias, and similar problems. + +## Model Interpretability + +Machine learning models dey like black box. To sabi which key data features dey make di model predict wetin e predict fit hard. E dey important to show why di model dey make di predictions. For example, if AI system predict say diabetic patient go return to hospital in less than 30 days, e suppose fit show di data wey make am predict so. Dis transparency dey help doctors or hospitals make better decisions. Also, to explain why di model predict something for one patient dey bring accountability for health regulations. If you dey use machine learning models for things wey dey affect people life, e dey important to sabi and explain wetin dey influence di model behavior. Model explainability and interpretability dey help answer questions like: + +* Debugging di model: Why di model make dis mistake? How I fit improve di model? +* Human-AI collaboration: How I fit understand and trust di model decisions? +* Regulatory compliance: Di model dey follow di law? + +Di Feature Importance component for RAI dashboard dey help you debug and understand how di model dey make predictions. E dey useful for machine learning professionals and decision-makers to explain and show evidence of features wey dey influence di model behavior for regulatory compliance. Users fit check both global and local explanations to confirm which features dey drive di model predictions. Global explanations dey show di top features wey dey affect di model overall prediction. Local explanations dey show di features wey make di model predict something for one case. To check local explanations dey help debug or audit one case to understand why di model make correct or wrong prediction. + +![Feature Importance component of the RAI dashboard](../../../../translated_images/9-feature-importance.cd3193b4bba3fd4bccd415f566c2437fb3298c4824a3dabbcab15270d783606e.pcm.png) + +* Global explanations: For example, which features dey affect di overall behavior of diabetes hospital readmission model? +* Local explanations: For example, why di model predict say diabetic patient wey dey over 60 years old with prior hospitalizations go return or no go return to hospital within 30 days? + +For di debugging process to check di model performance for different groups, Feature Importance dey show di level of impact wey feature get for di groups. E dey help find wahala when you compare di level of influence wey di feature get for di model errors. Di Feature Importance component fit show which values for feature dey positively or negatively affect di model outcome. For example, if di model make wrong prediction, di component go allow you check wetin for di features or feature values cause di prediction. Dis level of detail dey help not just for debugging but e dey bring transparency and accountability for auditing situations. Finally, di component fit help you find fairness wahala. For example, if sensitive feature like ethnicity or gender dey highly influence di model prediction, e fit show race or gender bias for di model. + +![Feature importance](../../../../translated_images/9-features-influence.3ead3d3f68a84029f1e40d3eba82107445d3d3b6975d4682b23d8acc905da6d0.pcm.png) + +Use interpretability when you need to: + +* Sabi how trustworthy di AI system predictions dey by understanding di features wey dey most important for di predictions. +* Debug di model by understanding am first and finding out if di model dey use correct features or just dey follow false correlations. +* Find possible sources of unfairness by checking if di model dey base predictions on sensitive features or features wey dey highly related to dem. +* Build user trust for di model decisions by generating local explanations to show di outcomes. +* Finish regulatory audit of AI system to confirm di models and monitor di impact of di model decisions on people. + +## Conclusion + +All di RAI dashboard components na practical tools to help you build machine learning models wey go dey less harmful and more trustworthy for society. E dey help prevent wahala wey fit affect human rights; exclude or discriminate some groups from life opportunities; and di risk of physical or mental injury. E dey also help build trust for di model decisions by generating local explanations to show di outcomes. Some of di possible harms fit be: + +- **Allocation**, if one gender or ethnicity dey favored pass another. +- **Quality of service**. If you train di data for one specific situation but di real world dey more complex, e go make di service perform bad. +- **Stereotyping**. To associate one group with pre-assigned attributes. +- **Denigration**. To dey criticize or talk bad about something or person unfairly. +- **Over- or under- representation**. Dis na di idea say one group no dey show for one kind work or profession, and any service or action wey dey continue to promote dis kain thing dey cause harm. + +### Azure RAI dashboard + +[Azure RAI dashboard](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai-dashboard?WT.mc_id=aiml-90525-ruyakubu) na tool wey dem build on top open-source tools wey top academic institutions and organizations, including Microsoft, develop. E dey help data scientists and AI developers understand how model dey behave, find and fix wahala wey no good for AI models. + +- Learn how to use di different parts by checking di RAI dashboard [docs.](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-responsible-ai-dashboard?WT.mc_id=aiml-90525-ruyakubu) + +- Check some RAI dashboard [sample notebooks](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks) to debug more responsible AI scenarios for Azure Machine Learning. + +--- +## 🚀 Challenge + +To stop statistical or data bias from even starting, we suppose: + +- get people wey get different backgrounds and perspectives to work on di systems +- invest for datasets wey go show di diversity wey dey our society +- develop better ways to detect and correct bias when e happen + +Think about real-life situations wey unfairness dey show for model-building and usage. Wetin else we suppose consider? + +## [Post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +## Review & Self Study + +For dis lesson, you don learn some practical tools to take put responsible AI for machine learning. + +Watch dis workshop to learn more about di topics: + +- Responsible AI Dashboard: One-stop shop for operationalizing RAI in practice by Besmira Nushi and Mehrnoosh Sameki + +[![Responsible AI Dashboard: One-stop shop for operationalizing RAI in practice](https://img.youtube.com/vi/f1oaDNl3djg/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=f1oaDNl3djg "Responsible AI Dashboard: One-stop shop for operationalizing RAI in practice") + +> 🎥 Click di image above for video: Responsible AI Dashboard: One-stop shop for operationalizing RAI in practice by Besmira Nushi and Mehrnoosh Sameki + +Check di materials below to learn more about responsible AI and how to build models wey people fit trust: + +- Microsoft’s RAI dashboard tools for debugging ML models: [Responsible AI tools resources](https://aka.ms/rai-dashboard) + +- Explore di Responsible AI toolkit: [Github](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox) + +- Microsoft’s RAI resource center: [Responsible AI Resources – Microsoft AI](https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai-resources?activetab=pivot1%3aprimaryr4) + +- Microsoft’s FATE research group: [FATE: Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics in AI - Microsoft Research](https://www.microsoft.com/research/theme/fate/) + +## Assignment + +[Explore RAI dashboard](assignment.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even as we dey try make sure say e correct, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important mata, e good make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md b/translations/pcm/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md new file mode 100644 index 000000000..3273590e8 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Check Responsible AI (RAI) dashboard + +## Wetin you go do + +For dis lesson, you don learn about RAI dashboard, wey be set of tools wey dem build on "open-source" tools to help data scientists do error analysis, check data well, assess fairness, understand how model dey work, do counterfact/what-if analysis, and causal analysis for AI systems. For dis assignment, make you check some of RAI dashboard sample [notebooks](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks) and write wetin you find for paper or presentation. + +## Marking Guide + +| Criteria | Ogbonga | E manage | E no reach | +| -------- | --------- | -------- | ----------------- | +| | Paper or PowerPoint presentation dey wey talk about RAI dashboard tools, the notebook wey dem run, and wetin dem find from am | Paper dey but e no get wetin dem find | No paper dey | + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for di native language na di main source wey you go trust. For important information, e good make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/9-Real-World/README.md b/translations/pcm/9-Real-World/README.md new file mode 100644 index 000000000..281c419ef --- /dev/null +++ b/translations/pcm/9-Real-World/README.md @@ -0,0 +1,34 @@ + +# Postscript: Real world applications of classic machine learning + +For dis part of di curriculum, you go sabi some real-world ways wey dem dey use classical ML. We don waka internet well well find whitepapers and articles wey talk about how dem don use dis strategies, we dey try avoid neural networks, deep learning and AI as much as we fit. You go learn how ML dey work for business systems, ecological applications, finance, arts and culture, and plenty other areas. + +![chess](../../../translated_images/chess.e704a268781bdad85d1876b6c2295742fa0d856e7dcf3659147052df9d3db205.pcm.jpg) + +> Foto by Alexis Fauvet for Unsplash + +## Lesson + +1. [Real-World Applications for ML](1-Applications/README.md) +2. [Model Debugging in Machine Learning using Responsible AI dashboard components](2-Debugging-ML-Models/README.md) + +## Credits + +"Real-World Applications" na work wey team of people write, including [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) and [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom). + +"Model Debugging in Machine Learning using Responsible AI dashboard components" na work wey [Ruth Yakubu](https://twitter.com/ruthieyakubu) write. + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di main source wey you go trust. For important information, e better make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/AGENTS.md b/translations/pcm/AGENTS.md new file mode 100644 index 000000000..c49f9e8a3 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/AGENTS.md @@ -0,0 +1,347 @@ + +# AGENTS.md + +## Project Overview + +Dis na **Machine Learning for Beginners**, na 12-week, 26-lesson curriculum wey cover classic machine learning concepts using Python (mainly with Scikit-learn) and R. Dis repository na self-paced learning resource wey get hands-on projects, quizzes, and assignments. Each lesson dey explore ML concepts with real-world data from different cultures and regions for di world. + +Key components: +- **Educational Content**: 26 lessons wey cover intro to ML, regression, classification, clustering, NLP, time series, and reinforcement learning +- **Quiz Application**: Vue.js-based quiz app wey get pre- and post-lesson assessments +- **Multi-language Support**: Automated translations to 40+ languages via GitHub Actions +- **Dual Language Support**: Lessons dey available for both Python (Jupyter notebooks) and R (R Markdown files) +- **Project-Based Learning**: Each topic get practical projects and assignments + +## Repository Structure + +``` +ML-For-Beginners/ +├── 1-Introduction/ # ML basics, history, fairness, techniques +├── 2-Regression/ # Regression models with Python/R +├── 3-Web-App/ # Flask web app for ML model deployment +├── 4-Classification/ # Classification algorithms +├── 5-Clustering/ # Clustering techniques +├── 6-NLP/ # Natural Language Processing +├── 7-TimeSeries/ # Time series forecasting +├── 8-Reinforcement/ # Reinforcement learning +├── 9-Real-World/ # Real-world ML applications +├── quiz-app/ # Vue.js quiz application +├── translations/ # Auto-generated translations +└── sketchnotes/ # Visual learning aids +``` + +Each lesson folder dey usually contain: +- `README.md` - Main lesson content +- `notebook.ipynb` - Python Jupyter notebook +- `solution/` - Solution code (Python and R versions) +- `assignment.md` - Practice exercises +- `images/` - Visual resources + +## Setup Commands + +### For Python Lessons + +Most lessons dey use Jupyter notebooks. Install di required dependencies: + +```bash +# Install Python 3.8+ if not already installed +python --version + +# Install Jupyter +pip install jupyter + +# Install common ML libraries +pip install scikit-learn pandas numpy matplotlib seaborn + +# For specific lessons, check lesson-specific requirements +# Example: Web App lesson +pip install flask +``` + +### For R Lessons + +R lessons dey inside `solution/R/` folders as `.rmd` or `.ipynb` files: + +```bash +# Install R and required packages +# In R console: +install.packages(c("tidyverse", "tidymodels", "caret")) +``` + +### For Quiz Application + +Di quiz app na Vue.js application wey dey inside di `quiz-app/` directory: + +```bash +cd quiz-app +npm install +``` + +### For Documentation Site + +To run di documentation locally: + +```bash +# Install Docsify +npm install -g docsify-cli + +# Serve from repository root +docsify serve + +# Access at http://localhost:3000 +``` + +## Development Workflow + +### Working with Lesson Notebooks + +1. Go to di lesson directory (e.g., `2-Regression/1-Tools/`) +2. Open di Jupyter notebook: + ```bash + jupyter notebook notebook.ipynb + ``` +3. Work through di lesson content and exercises +4. Check solutions for di `solution/` folder if you need am + +### Python Development + +- Lessons dey use standard Python data science libraries +- Jupyter notebooks dey for interactive learning +- Solution code dey available for each lesson `solution/` folder + +### R Development + +- R lessons dey for `.rmd` format (R Markdown) +- Solutions dey for `solution/R/` subdirectories +- Use RStudio or Jupyter with R kernel to run R notebooks + +### Quiz Application Development + +```bash +cd quiz-app + +# Start development server +npm run serve +# Access at http://localhost:8080 + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +## Testing Instructions + +### Quiz Application Testing + +```bash +cd quiz-app + +# Lint code +npm run lint + +# Build to verify no errors +npm run build +``` + +**Note**: Dis na mainly educational curriculum repository. E no get automated tests for lesson content. Validation dey happen through: +- Completing lesson exercises +- Running notebook cells successfully +- Checking output against expected results for solutions + +## Code Style Guidelines + +### Python Code +- Follow PEP 8 style guidelines +- Use clear, descriptive variable names +- Add comments for complex operations +- Jupyter notebooks suppose get markdown cells wey explain concepts + +### JavaScript/Vue.js (Quiz App) +- Follow Vue.js style guide +- ESLint configuration dey for `quiz-app/package.json` +- Run `npm run lint` to check and auto-fix issues + +### Documentation +- Markdown files suppose dey clear and well-structured +- Add code examples for fenced code blocks +- Use relative links for internal references +- Follow di existing formatting conventions + +## Build and Deployment + +### Quiz Application Deployment + +Di quiz app fit deploy to Azure Static Web Apps: + +1. **Prerequisites**: + - Azure account + - GitHub repository (wey you don fork already) + +2. **Deploy to Azure**: + - Create Azure Static Web App resource + - Connect to GitHub repository + - Set app location: `/quiz-app` + - Set output location: `dist` + - Azure go automatically create GitHub Actions workflow + +3. **GitHub Actions Workflow**: + - Workflow file dey created for `.github/workflows/azure-static-web-apps-*.yml` + - E dey automatically build and deploy when you push to main branch + +### Documentation PDF + +Generate PDF from documentation: + +```bash +npm install +npm run convert +``` + +## Translation Workflow + +**Important**: Translations dey automated via GitHub Actions using Co-op Translator. + +- Translations dey auto-generated when changes dey pushed to `main` branch +- **NO manually translate content** - di system go handle am +- Workflow dey defined for `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- E dey use Azure AI/OpenAI services for translation +- E support 40+ languages + +## Contributing Guidelines + +### For Content Contributors + +1. **Fork di repository** and create feature branch +2. **Make changes to lesson content** if you dey add/update lessons +3. **No touch translated files** - dem dey auto-generated +4. **Test your code** - make sure all notebook cells dey run successfully +5. **Verify links and images** dey work well +6. **Submit pull request** with clear description + +### Pull Request Guidelines + +- **Title format**: `[Section] Brief description of changes` + - Example: `[Regression] Fix typo for lesson 5` + - Example: `[Quiz-App] Update dependencies` +- **Before you submit**: + - Make sure all notebook cells dey execute without errors + - Run `npm run lint` if you dey modify quiz-app + - Verify markdown formatting + - Test any new code examples +- **PR suppose include**: + - Description of changes + - Reason for changes + - Screenshots if UI changes dey +- **Code of Conduct**: Follow di [Microsoft Open Source Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md) +- **CLA**: You go need sign di Contributor License Agreement + +## Lesson Structure + +Each lesson dey follow consistent pattern: + +1. **Pre-lecture quiz** - Test baseline knowledge +2. **Lesson content** - Written instructions and explanations +3. **Code demonstrations** - Hands-on examples for notebooks +4. **Knowledge checks** - Verify understanding throughout +5. **Challenge** - Apply concepts by yourself +6. **Assignment** - Extended practice +7. **Post-lecture quiz** - Assess learning outcomes + +## Common Commands Reference + +```bash +# Python/Jupyter +jupyter notebook # Start Jupyter server +jupyter notebook notebook.ipynb # Open specific notebook +pip install -r requirements.txt # Install dependencies (where available) + +# Quiz App +cd quiz-app +npm install # Install dependencies +npm run serve # Development server +npm run build # Production build +npm run lint # Lint and fix + +# Documentation +docsify serve # Serve documentation locally +npm run convert # Generate PDF + +# Git workflow +git checkout -b feature/my-change # Create feature branch +git add . # Stage changes +git commit -m "Description" # Commit changes +git push origin feature/my-change # Push to remote +``` + +## Additional Resources + +- **Microsoft Learn Collection**: [ML for Beginners modules](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +- **Quiz App**: [Online quizzes](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- **Discussion Board**: [GitHub Discussions](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) +- **Video Walkthroughs**: [YouTube Playlist](https://aka.ms/ml-beginners-videos) + +## Key Technologies + +- **Python**: Main language for ML lessons (Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib) +- **R**: Alternative implementation using tidyverse, tidymodels, caret +- **Jupyter**: Interactive notebooks for Python lessons +- **R Markdown**: Documents for R lessons +- **Vue.js 3**: Quiz application framework +- **Flask**: Web application framework for ML model deployment +- **Docsify**: Documentation site generator +- **GitHub Actions**: CI/CD and automated translations + +## Security Considerations + +- **No secrets for code**: No ever commit API keys or credentials +- **Dependencies**: Keep npm and pip packages updated +- **User input**: Flask web app examples get basic input validation +- **Sensitive data**: Example datasets dey public and no sensitive + +## Troubleshooting + +### Jupyter Notebooks + +- **Kernel issues**: Restart kernel if cells dey hang: Kernel → Restart +- **Import errors**: Make sure all required packages dey installed with pip +- **Path issues**: Run notebooks from di directory wey dem dey + +### Quiz Application + +- **npm install fails**: Clear npm cache: `npm cache clean --force` +- **Port conflicts**: Change port with: `npm run serve -- --port 8081` +- **Build errors**: Delete `node_modules` and reinstall: `rm -rf node_modules && npm install` + +### R Lessons + +- **Package no dey found**: Install with: `install.packages("package-name")` +- **RMarkdown rendering**: Make sure rmarkdown package dey installed +- **Kernel issues**: You fit need install IRkernel for Jupyter + +## Project-Specific Notes + +- Dis na mainly **learning curriculum**, no be production code +- Focus dey on **understanding ML concepts** through hands-on practice +- Code examples dey prioritize **clarity over optimization** +- Most lessons dey **self-contained** and you fit complete dem independently +- **Solutions dey provided** but learners suppose try di exercises first +- Repository dey use **Docsify** for web documentation without build step +- **Sketchnotes** dey provide visual summaries of concepts +- **Multi-language support** dey make content globally accessible + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di translation. Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for di native language na di main source wey you go trust. For important mata, na beta make you use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/CODE_OF_CONDUCT.md b/translations/pcm/CODE_OF_CONDUCT.md new file mode 100644 index 000000000..4bd39ad55 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/CODE_OF_CONDUCT.md @@ -0,0 +1,25 @@ + +# Microsoft Open Source Code of Conduct + +Dis project don adopt di [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/). + +Resources: + +- [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/) +- [Microsoft Code of Conduct FAQ](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/) +- If you get any question or wahala, contact [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu wey you dey see don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg no forget say machine translation fit get mistake or no too accurate. Di original docu for di language wey dem first write am na di main correct one. If na important matter, e go better make you use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/CONTRIBUTING.md b/translations/pcm/CONTRIBUTING.md new file mode 100644 index 000000000..7c9eba9a4 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/CONTRIBUTING.md @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Contribut + +Dis project dey welcome contribut and suggestion. Most contribut go need make you gree to Contributor License Agreement (CLA) wey go show say you get di right to, and you dey really give us di right to use wetin you contribute. For more info, go check https://cla.microsoft.com. + +> Important: wen you dey translate text for dis repo, abeg no use machine translation. We go check di translation wit di community, so abeg only volunteer for translation for language wey you sabi well well. + +Wen you submit pull request, CLA-bot go automatically check if you need to provide CLA and e go decorate di PR well (like label, comment). Just follow di instruction wey di bot go give you. You go only need to do dis one time for all di repositories wey dey use our CLA. + +Dis project don adopt di [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/). +For more info, check di [Code of Conduct FAQ](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/) +or send email to [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) if you get any extra question or comment. + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis document don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make e accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no dey 100% correct. Di original document for di native language na di main correct source. For important information, e better make una use professional human translation. We no go fit take responsibility for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/PyTorch_Fundamentals.ipynb b/translations/pcm/PyTorch_Fundamentals.ipynb new file mode 100644 index 000000000..5e58a6245 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/PyTorch_Fundamentals.ipynb @@ -0,0 +1,2840 @@ +{ + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 0, + "metadata": { + "colab": { + "provenance": [], + "gpuType": "T4", + "authorship_tag": "ABX9TyOgv0AozH1FKQBD+RkgT2bV", + "include_colab_link": true + }, + "kernelspec": { + "name": "python3", + "display_name": "Python 3" + }, + "language_info": { + "name": "python" + }, + "accelerator": "GPU", + "coopTranslator": { + "original_hash": "0ca21b6ee62904d616f2e36dc1cf0da7", + "translation_date": "2025-11-18T19:09:31+00:00", + "source_file": "PyTorch_Fundamentals.ipynb", + "language_code": "pcm" + } + }, + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + 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We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.\n\n" + ] + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/README.md b/translations/pcm/README.md new file mode 100644 index 000000000..507a6a34f --- /dev/null +++ b/translations/pcm/README.md @@ -0,0 +1,216 @@ + +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) + +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) + +### 🌐 Multi-Language Support + +#### E dey work wit GitHub Action (E dey automatic & e dey always dey up-to-date) + + +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](./README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) + + +#### Join Our Community + +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) + +We dey do one Discord learn wit AI series, you fit learn more and join us for [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) from 18 - 30 September, 2025. You go sabi tips and tricks for how to use GitHub Copilot for Data Science. + +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.pcm.png) + +# Machine Learning for Beginners - A Curriculum + +> 🌍 Travel around di world as we dey learn Machine Learning wit di help of world cultures 🌍 + +Cloud Advocates for Microsoft don prepare one 12-week, 26-lesson curriculum wey dey teach about **Machine Learning**. For dis curriculum, you go learn wetin dem dey call **classic machine learning**, wey dey use Scikit-learn as di main library and e no dey include deep learning, wey dem cover for [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners). You fit pair dis lessons wit our ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners), too! + +Follow us waka around di world as we dey use dis classic techniques for data from different parts of di world. Each lesson get pre-lesson and post-lesson quiz, written instructions for di lesson, solution, assignment, and more. Our project-based style go help you learn as you dey build, wey be one sure way to make new skills stick. + +**✍️ Big thanks to our authors** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu and Amy Boyd + +**🎨 Thanks too to our illustrators** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, and Jen Looper + +**🙏 Special thanks 🙏 to our Microsoft Student Ambassador authors, reviewers, and content contributors**, especially Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, and Snigdha Agarwal + +**🤩 Extra thanks to Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, and Vidushi Gupta for our R lessons!** + +# How to Start + +Follow dis steps: +1. **Fork di Repository**: Click di "Fork" button for di top-right corner of dis page. +2. **Clone di Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` + +> [find all extra resources for dis course for our Microsoft Learn collection](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) + +> 🔧 **Need help?** Check our [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) for solutions to common problems for installation, setup, and running lessons. + + +**[Students](https://aka.ms/student-page)**, to use dis curriculum, fork di whole repo go your own GitHub account and complete di exercises by yourself or wit group: + +- Start wit pre-lecture quiz. +- Read di lecture and do di activities, stop and think for each knowledge check. +- Try build di projects by understanding di lessons instead of just running di solution code; but di code dey available for `/solution` folders for each project-based lesson. +- Take di post-lecture quiz. +- Do di challenge. +- Do di assignment. +- After you finish one lesson group, visit di [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) and "learn out loud" by filling di PAT rubric. PAT na Progress Assessment Tool wey be rubric wey you go fill to help your learning. You fit also react to other PATs so we go fit learn together. + +> For more study, we recommend make you follow dis [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modules and learning paths. + +**Teachers**, we don [add some ideas](for-teachers.md) on how you fit use dis curriculum. + +--- + +## Video walkthroughs + +Some of di lessons dey available as short video. You fit find all of dem inside di lessons, or for [ML for Beginners playlist for Microsoft Developer YouTube channel](https://aka.ms/ml-beginners-videos) by clicking di image below. + +[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.pcm.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) + +--- + +## Meet di Team + +[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) + +**Gif by** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) + +> 🎥 Click di image above for video about di project and di people wey create am! + +--- + +## Pedagogy + +We don choose two teaching styles for dis curriculum: make e dey hands-on **project-based** and make e get **plenty quizzes**. Plus, dis curriculum get one common **theme** wey dey make am dey connected. + +By making sure say di content dey match wit projects, e go make di process dey more interesting for students and e go help dem remember di concepts well. Plus, quiz wey no dey too hard before class go help di student focus on di topic, while di second quiz after class go help dem remember am better. Dis curriculum dey flexible and fun and you fit take am complete or small small. Di projects dey start small and e dey grow more complex by di end of di 12-week cycle. Dis curriculum also get one extra part about real-world use of ML, wey fit be extra credit or topic for discussion. + +> Check our [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), and [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) guidelines. We dey welcome your feedback! + +## Each lesson get + +- optional sketchnote +- optional extra video +- video walkthrough (some lessons only) +- [pre-lecture warmup quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- written lesson +- for project-based lessons, step-by-step guide on how to build di project +- knowledge checks +- one challenge +- extra reading +- assignment +- [post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +> **About languages**: Di lessons dey mainly for Python, but some dey available for R. To do R lesson, go `/solution` folder and look for R lessons. Dem get .rmd extension wey mean **R Markdown** file wey dey combine `code chunks` (of R or other languages) and `YAML header` (wey dey guide how to format outputs like PDF) inside `Markdown document`. E dey good for data science because e dey allow you mix your code, di output, and your thoughts for Markdown. Plus, R Markdown documents fit turn to output formats like PDF, HTML, or Word. + +> **About quizzes**: All quizzes dey inside [Quiz App folder](../../quiz-app), total 52 quizzes wey get three questions each. Dem dey linked inside di lessons but di quiz app fit run locally; follow di instruction for `quiz-app` folder to host am locally or deploy am go Azure. + +| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| 01 | Intro to machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Learn di basic idea wey dey behind machine learning | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | Di History of machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Learn di history wey dey for dis field | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | +| 03 | Fairness and machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Wetin be di important philosophical matter wey students suppose think about when dem dey build and use ML models? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Techniques for machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Wetin be di techniques wey ML researchers dey use to build ML models? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | +| 05 | Intro to regression | [Regression](2-Regression/README.md) | Start with Python and Scikit-learn for regression models | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | North American pumpkin prices 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Visualize and clean data to prepare for ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | North American pumpkin prices 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Build linear and polynomial regression models | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | North American pumpkin prices 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Build logistic regression model | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | A Web App 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Build web app to use di trained model | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Intro to classification | [Classification](4-Classification/README.md) | Clean, prep, and visualize your data; intro to classification | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Delicious Asian and Indian cuisines 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Intro to classifiers | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Delicious Asian and Indian cuisines 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | More classifiers | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Delicious Asian and Indian cuisines 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Build recommender web app with your model | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Intro to clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Clean, prep, and visualize your data; Intro to clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Exploring Nigerian Musical Tastes 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Explore di K-Means clustering method | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Intro to natural language processing ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Learn di basics of NLP by building simple bot | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Common NLP Tasks ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Deepen your NLP knowledge by understanding common tasks wey dey involve language structures | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Translation and sentiment analysis ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Translation and sentiment analysis with Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Romantic hotels of Europe ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Sentiment analysis with hotel reviews 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Romantic hotels of Europe ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Sentiment analysis with hotel reviews 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Intro to time series forecasting | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Intro to time series forecasting | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ World Power Usage ⚡️ - time series forecasting with ARIMA | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Time series forecasting with ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ World Power Usage ⚡️ - time series forecasting with SVR | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Time series forecasting with Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Intro to reinforcement learning | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Intro to reinforcement learning with Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Help Peter avoid di wolf! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Real-World ML scenarios and applications | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Interesting and revealing real-world applications of classical ML | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | +| Postscript | Model Debugging in ML using RAI dashboard | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Model Debugging in Machine Learning using Responsible AI dashboard components | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | + +> [find all additional resources for dis course for our Microsoft Learn collection](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) + +## Offline access + +You fit run dis documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork dis repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) for your local machine, and then for di root folder of dis repo, type `docsify serve`. Di website go dey served for port 3000 for your localhost: `localhost:3000`. + +## PDFs + +Find pdf of di curriculum with links [here](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). + + +## 🎒 Other Courses + +Our team dey produce other courses! Check dem out: + +### Azure / Edge / MCP / Agents +[![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +--- + +### Generative AI Series +[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +--- + +### Core Learning +[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +--- + +### Copilot Series +[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + + +## How to Get Help + +If e be say you dey stuck or you get any question about how to build AI apps. You fit join other learners and developers wey sabi well well to talk about MCP. Na one kind community wey dey support people, dem go answer your question and share knowledge freely. + +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) + +If you get feedback about product or you dey see error when you dey build, go visit: + +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu don dey translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am correct, abeg sabi say automatic translation fit get mistake or no dey accurate well. Di original docu for im native language na di main correct source. For important information, e good make una use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/SECURITY.md b/translations/pcm/SECURITY.md new file mode 100644 index 000000000..a54edf974 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/SECURITY.md @@ -0,0 +1,53 @@ + +## Security + +Microsoft dey take di security of dia software products and services serious, e include all di source code repositories wey dem dey manage for dia GitHub organizations, wey include [Microsoft](https://github.com/Microsoft), [Azure](https://github.com/Azure), [DotNet](https://github.com/dotnet), [AspNet](https://github.com/aspnet), [Xamarin](https://github.com/xamarin), and [our GitHub organizations](https://opensource.microsoft.com/). + +If you feel say you don find security wahala for any Microsoft-owned repository wey match [Microsoft's definition of a security vulnerability](https://docs.microsoft.com/previous-versions/tn-archive/cc751383(v=technet.10)?WT.mc_id=academic-77952-leestott), abeg report am to us as we describe below. + +## How to Report Security Wahala + +**Abeg no report security wahala through public GitHub issues.** + +Instead, abeg report am to di Microsoft Security Response Center (MSRC) for [https://msrc.microsoft.com/create-report](https://msrc.microsoft.com/create-report). + +If you wan submit am without logging in, send email go [secure@microsoft.com](mailto:secure@microsoft.com). If e possible, encrypt your message with our PGP key; abeg download am from di [Microsoft Security Response Center PGP Key page](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/pgp-key-msrc). + +You suppose get response within 24 hours. If for any reason you no get response, abeg follow up with email to make sure say we receive your original message. You fit find more information for [microsoft.com/msrc](https://www.microsoft.com/msrc). + +Abeg include di information wey we request below (as much as you fit provide) to help us understand di nature and scope of di wahala: + + * Di type of wahala (e.g. buffer overflow, SQL injection, cross-site scripting, etc.) + * Full paths of di source file(s) wey relate to di wahala + * Di location of di affected source code (tag/branch/commit or direct URL) + * Any special configuration wey you need to reproduce di wahala + * Step-by-step instructions to reproduce di wahala + * Proof-of-concept or exploit code (if e possible) + * Di impact of di wahala, including how attacker fit use am + +Dis information go help us triage your report quick. + +If you dey report for bug bounty, di more complete your report be, di higher di bounty award fit be. Abeg visit our [Microsoft Bug Bounty Program](https://microsoft.com/msrc/bounty) page for more details about di programs wey dey active. + +## Preferred Languages + +We go like make all communication dey for English. + +## Policy + +Microsoft dey follow di principle of [Coordinated Vulnerability Disclosure](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/cvd). + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis document don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg no forget say automated translations fit get mistake or no dey accurate well. Di original document for di language wey dem write am first na di main correct source. For important information, e better make una use professional human translation. We no go fit take responsibility for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/SUPPORT.md b/translations/pcm/SUPPORT.md new file mode 100644 index 000000000..d6f5764e8 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/SUPPORT.md @@ -0,0 +1,31 @@ + +# Support +## How you go fit report wahala and get help + +Before you report any wahala, abeg check our [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) to see solution for common wahala wey fit happen for installation, setup, and how to run di lessons. + +Dis project dey use GitHub Issues to track bugs and feature requests. Abeg search di issues wey don dey already before you report new one so you no go repeat am. If you wan report new wahala, file your bug or feature request as new Issue. + +If you need help or you get question about how to use dis project, you fit: +- Check di [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) +- Visit our [Discord Discussions #ml-for-beginners channel](https://aka.ms/foundry/discord) +- File an issue + +## Microsoft Support Policy + +Di support wey dey for dis repository na only di resources wey we list above. + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu don use AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) take translate am. Even though we dey try make sure say e correct, abeg no forget say automatic translation fit get mistake or no too accurate. Di original docu for di language wey dem write am first na di main correct one. For important information, e better make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/TROUBLESHOOTING.md b/translations/pcm/TROUBLESHOOTING.md new file mode 100644 index 000000000..c027786ac --- /dev/null +++ b/translations/pcm/TROUBLESHOOTING.md @@ -0,0 +1,612 @@ + +# Troubleshooting Guide + +Dis guide go help you solve common wahala wey fit happen wen you dey work wit di Machine Learning for Beginners curriculum. If you no see solution here, abeg check our [Discord Discussions](https://aka.ms/foundry/discord) or [open an issue](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues). + +## Table of Contents + +- [Installation Wahala](../..) +- [Jupyter Notebook Wahala](../..) +- [Python Package Wahala](../..) +- [R Environment Wahala](../..) +- [Quiz Application Wahala](../..) +- [Data and File Path Wahala](../..) +- [Common Error Messages](../..) +- [Performance Wahala](../..) +- [Environment and Configuration](../..) + +--- + +## Installation Wahala + +### Python Installation + +**Wahala**: `python: command not found` + +**Solution**: +1. Install Python 3.8 or higher from [python.org](https://www.python.org/downloads/) +2. Check say Python don install: `python --version` or `python3 --version` +3. For macOS/Linux, you fit need use `python3` instead of `python` + +**Wahala**: Multiple Python versions dey cause wahala + +**Solution**: +```bash +# Use virtual environments to isolate projects +python -m venv ml-env + +# Activate virtual environment +# On Windows: +ml-env\Scripts\activate +# On macOS/Linux: +source ml-env/bin/activate +``` + +### Jupyter Installation + +**Wahala**: `jupyter: command not found` + +**Solution**: +```bash +# Install Jupyter +pip install jupyter + +# Or with pip3 +pip3 install jupyter + +# Verify installation +jupyter --version +``` + +**Wahala**: Jupyter no wan open for browser + +**Solution**: +```bash +# Try specifying the browser +jupyter notebook --browser=chrome + +# Or copy the URL with token from terminal and paste in browser manually +# Look for: http://localhost:8888/?token=... +``` + +### R Installation + +**Wahala**: R packages no wan install + +**Solution**: +```r +# Ensure you have the latest R version +# Install packages with dependencies +install.packages(c("tidyverse", "tidymodels", "caret"), dependencies = TRUE) + +# If compilation fails, try installing binary versions +install.packages("package-name", type = "binary") +``` + +**Wahala**: IRkernel no dey available for Jupyter + +**Solution**: +```r +# In R console +install.packages('IRkernel') +IRkernel::installspec(user = TRUE) +``` + +--- + +## Jupyter Notebook Wahala + +### Kernel Wahala + +**Wahala**: Kernel dey die or restart anyhow + +**Solution**: +1. Restart di kernel: `Kernel → Restart` +2. Clear output and restart: `Kernel → Restart & Clear Output` +3. Check memory wahala (see [Performance Wahala](../..)) +4. Try run di cells one by one to see di code wey dey cause wahala + +**Wahala**: Wrong Python kernel dey selected + +**Solution**: +1. Check di current kernel: `Kernel → Change Kernel` +2. Select di correct Python version +3. If kernel no dey, create am: +```bash +python -m ipykernel install --user --name=ml-env +``` + +**Wahala**: Kernel no wan start + +**Solution**: +```bash +# Reinstall ipykernel +pip uninstall ipykernel +pip install ipykernel + +# Register the kernel again +python -m ipykernel install --user +``` + +### Notebook Cell Wahala + +**Wahala**: Cells dey run but output no dey show + +**Solution**: +1. Check if cell still dey run (look for `[*]` indicator) +2. Restart kernel and run all cells: `Kernel → Restart & Run All` +3. Check browser console for JavaScript errors (F12) + +**Wahala**: Cells no dey run - no response wen you click "Run" + +**Solution**: +1. Check if Jupyter server still dey run for terminal +2. Refresh di browser page +3. Close and reopen di notebook +4. Restart Jupyter server + +--- + +## Python Package Wahala + +### Import Errors + +**Wahala**: `ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'` + +**Solution**: +```bash +pip install scikit-learn + +# Common ML packages for this course +pip install scikit-learn pandas numpy matplotlib seaborn +``` + +**Wahala**: `ImportError: cannot import name 'X' from 'sklearn'` + +**Solution**: +```bash +# Update scikit-learn to latest version +pip install --upgrade scikit-learn + +# Check version +python -c "import sklearn; print(sklearn.__version__)" +``` + +### Version Conflicts + +**Wahala**: Package version dey incompatible + +**Solution**: +```bash +# Create a new virtual environment +python -m venv fresh-env +source fresh-env/bin/activate # or fresh-env\Scripts\activate on Windows + +# Install packages fresh +pip install jupyter scikit-learn pandas numpy matplotlib seaborn + +# If specific version needed +pip install scikit-learn==1.3.0 +``` + +**Wahala**: `pip install` dey fail wit permission wahala + +**Solution**: +```bash +# Install for current user only +pip install --user package-name + +# Or use virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate +pip install package-name +``` + +### Data Loading Wahala + +**Wahala**: `FileNotFoundError` wen you dey load CSV files + +**Solution**: +```python +import os +# Check current working directory +print(os.getcwd()) + +# Use relative paths from notebook location +df = pd.read_csv('../../data/filename.csv') + +# Or use absolute paths +df = pd.read_csv('/full/path/to/data/filename.csv') +``` + +--- + +## R Environment Wahala + +### Package Installation + +**Wahala**: Package installation dey fail wit compilation wahala + +**Solution**: +```r +# Install binary version (Windows/macOS) +install.packages("package-name", type = "binary") + +# Update R to latest version if packages require it +# Check R version +R.version.string + +# Install system dependencies (Linux) +# For Ubuntu/Debian, in terminal: +# sudo apt-get install r-base-dev +``` + +**Wahala**: `tidyverse` no wan install + +**Solution**: +```r +# Install dependencies first +install.packages(c("rlang", "vctrs", "pillar")) + +# Then install tidyverse +install.packages("tidyverse") + +# Or install components individually +install.packages(c("dplyr", "ggplot2", "tidyr", "readr")) +``` + +### RMarkdown Wahala + +**Wahala**: RMarkdown no wan render + +**Solution**: +```r +# Install/update rmarkdown +install.packages("rmarkdown") + +# Install pandoc if needed +install.packages("pandoc") + +# For PDF output, install tinytex +install.packages("tinytex") +tinytex::install_tinytex() +``` + +--- + +## Quiz Application Wahala + +### Build and Installation + +**Wahala**: `npm install` dey fail + +**Solution**: +```bash +# Clear npm cache +npm cache clean --force + +# Remove node_modules and package-lock.json +rm -rf node_modules package-lock.json + +# Reinstall +npm install + +# If still fails, try with legacy peer deps +npm install --legacy-peer-deps +``` + +**Wahala**: Port 8080 don already dey use + +**Solution**: +```bash +# Use different port +npm run serve -- --port 8081 + +# Or find and kill process using port 8080 +# On Linux/macOS: +lsof -ti:8080 | xargs kill -9 + +# On Windows: +netstat -ano | findstr :8080 +taskkill /PID /F +``` + +### Build Errors + +**Wahala**: `npm run build` dey fail + +**Solution**: +```bash +# Check Node.js version (should be 14+) +node --version + +# Update Node.js if needed +# Then clean install +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +npm run build +``` + +**Wahala**: Linting errors dey stop build + +**Solution**: +```bash +# Fix auto-fixable issues +npm run lint -- --fix + +# Or temporarily disable linting in build +# (not recommended for production) +``` + +--- + +## Data and File Path Wahala + +### Path Wahala + +**Wahala**: Data files no dey wen you dey run notebooks + +**Solution**: +1. **Always run notebooks from di directory wey dey contain dem** + ```bash + cd /path/to/lesson/folder + jupyter notebook + ``` + +2. **Check di relative paths for code** + ```python + # Correct path from notebook location + df = pd.read_csv('../data/filename.csv') + + # Not from your terminal location + ``` + +3. **Use absolute paths if e necessary** + ```python + import os + base_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + data_path = os.path.join(base_path, 'data', 'filename.csv') + ``` + +### Missing Data Files + +**Wahala**: Dataset files no dey + +**Solution**: +1. Check if data suppose dey di repository - most datasets dey included +2. Some lessons fit need make you download data - check lesson README +3. Make sure say you don pull di latest changes: + ```bash + git pull origin main + ``` + +--- + +## Common Error Messages + +### Memory Wahala + +**Error**: `MemoryError` or kernel dey die wen e dey process data + +**Solution**: +```python +# Load data in chunks +for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=10000): + process(chunk) + +# Or read only needed columns +df = pd.read_csv('file.csv', usecols=['col1', 'col2']) + +# Free memory when done +del large_dataframe +import gc +gc.collect() +``` + +### Convergence Warnings + +**Warning**: `ConvergenceWarning: Maximum number of iterations reached` + +**Solution**: +```python +from sklearn.linear_model import LogisticRegression + +# Increase max iterations +model = LogisticRegression(max_iter=1000) + +# Or scale your features first +from sklearn.preprocessing import StandardScaler +scaler = StandardScaler() +X_scaled = scaler.fit_transform(X) +``` + +### Plotting Wahala + +**Wahala**: Plots no dey show for Jupyter + +**Solution**: +```python +# Enable inline plotting +%matplotlib inline + +# Import pyplot +import matplotlib.pyplot as plt + +# Show plot explicitly +plt.plot(data) +plt.show() +``` + +**Wahala**: Seaborn plots dey look different or dey throw errors + +**Solution**: +```python +import warnings +warnings.filterwarnings('ignore', category=UserWarning) + +# Update to compatible version +# pip install --upgrade seaborn matplotlib +``` + +### Unicode/Encoding Wahala + +**Wahala**: `UnicodeDecodeError` wen you dey read files + +**Solution**: +```python +# Specify encoding explicitly +df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8') + +# Or try different encoding +df = pd.read_csv('file.csv', encoding='latin-1') + +# For errors='ignore' to skip problematic characters +df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8', errors='ignore') +``` + +--- + +## Performance Wahala + +### Slow Notebook Execution + +**Wahala**: Notebooks dey run very slow + +**Solution**: +1. **Restart kernel to free memory**: `Kernel → Restart` +2. **Close notebooks wey you no dey use** to free resources +3. **Use smaller data samples for testing**: + ```python + # Work with subset during development + df_sample = df.sample(n=1000) + ``` +4. **Profile your code** to find di bottlenecks: + ```python + %time operation() # Time single operation + %timeit operation() # Time with multiple runs + ``` + +### High Memory Usage + +**Wahala**: System dey run out of memory + +**Solution**: +```python +# Check memory usage +df.info(memory_usage='deep') + +# Optimize data types +df['column'] = df['column'].astype('int32') # Instead of int64 + +# Drop unnecessary columns +df = df[['col1', 'col2']] # Keep only needed columns + +# Process in batches +for batch in np.array_split(df, 10): + process(batch) +``` + +--- + +## Environment and Configuration + +### Virtual Environment Wahala + +**Wahala**: Virtual environment no dey activate + +**Solution**: +```bash +# Windows +python -m venv venv +venv\Scripts\activate.bat + +# macOS/Linux +python3 -m venv venv +source venv/bin/activate + +# Check if activated (should show venv name in prompt) +which python # Should point to venv python +``` + +**Wahala**: Packages don install but notebook no dey see dem + +**Solution**: +```bash +# Ensure notebook uses the correct kernel +# Install ipykernel in your venv +pip install ipykernel +python -m ipykernel install --user --name=ml-env --display-name="Python (ml-env)" + +# In Jupyter: Kernel → Change Kernel → Python (ml-env) +``` + +### Git Wahala + +**Wahala**: No fit pull latest changes - merge conflicts dey + +**Solution**: +```bash +# Stash your changes +git stash + +# Pull latest +git pull origin main + +# Reapply your changes +git stash pop + +# If conflicts, resolve manually or: +git checkout --theirs path/to/file # Take remote version +git checkout --ours path/to/file # Keep your version +``` + +### VS Code Integration + +**Wahala**: Jupyter notebooks no wan open for VS Code + +**Solution**: +1. Install Python extension for VS Code +2. Install Jupyter extension for VS Code +3. Select correct Python interpreter: `Ctrl+Shift+P` → "Python: Select Interpreter" +4. Restart VS Code + +--- + +## Additional Resources + +- **Discord Discussions**: [Ask questions and share solutions for di #ml-for-beginners channel](https://aka.ms/foundry/discord) +- **Microsoft Learn**: [ML for Beginners modules](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +- **Video Tutorials**: [YouTube Playlist](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +- **Issue Tracker**: [Report bugs](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues) + +--- + +## Still Get Wahala? + +If you don try di solutions wey dey above and wahala still dey: + +1. **Search existing issues**: [GitHub Issues](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues) +2. **Check discussions for Discord**: [Discord Discussions](https://aka.ms/foundry/discord) +3. **Open new issue**: Include: + - Your operating system and version + - Python/R version + - Error message (full traceback) + - Steps wey you take to reproduce di wahala + - Wetin you don already try + +We dey here to help! 🚀 + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu don dey translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am accurate, abeg sabi say automatic translation fit get mistake or no correct well. Di original docu for im native language na di main correct source. For important information, e go beta make professional human translator check am. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/docs/_sidebar.md b/translations/pcm/docs/_sidebar.md new file mode 100644 index 000000000..3d271ea63 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/docs/_sidebar.md @@ -0,0 +1,59 @@ + +- Introdokshon + - [Introdokshon to Machine Learning](../1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) + - [History of Machine Learning](../1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) + - [ML and Fairness](../1-Introduction/3-fairness/README.md) + - [Techniques of ML](../1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) + +- Regression + - [Tools wey dem dey use](../2-Regression/1-Tools/README.md) + - [Data](../2-Regression/2-Data/README.md) + - [Linear Regression](../2-Regression/3-Linear/README.md) + - [Logistic Regression](../2-Regression/4-Logistic/README.md) + +- Build Web App + - [Web App](../3-Web-App/1-Web-App/README.md) + +- Classification + - [Intro to Classification](../4-Classification/1-Introduction/README.md) + - [Classifiers 1](../4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) + - [Classifiers 2](../4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) + - [Applied ML](../4-Classification/4-Applied/README.md) + +- Clustering + - [Make your Data show well](../5-Clustering/1-Visualize/README.md) + - [K-Means](../5-Clustering/2-K-Means/README.md) + +- NLP + - [Introdokshon to NLP](../6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) + - [NLP Tasks](../6-NLP/2-Tasks/README.md) + - [Translation and Sentiment](../6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) + - [Hotel Reviews 1](../6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) + - [Hotel Reviews 2](../6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) + +- Time Series Forecasting + - [Introdokshon to Time Series Forecasting](../7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) + - [ARIMA](../7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) + - [SVR](../7-TimeSeries/3-SVR/README.md) + +- Reinforcement Learning + - [Q-Learning](../8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) + - [Gym](../8-Reinforcement/2-Gym/README.md) + +- Real World ML + - [Applications](../9-Real-World/1-Applications/README.md) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don use AI transleshion service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) do di transleshion. Even though we dey try make am accurate, abeg make you sabi say machine transleshion fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument wey dey for im native language na di main source wey you go fit trust. For important mata, e good make you use professional human transleshion. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis transleshion. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/for-teachers.md b/translations/pcm/for-teachers.md new file mode 100644 index 000000000..3a83b3f5d --- /dev/null +++ b/translations/pcm/for-teachers.md @@ -0,0 +1,39 @@ + +## For Educators + +You wan use dis curriculum for your classroom? Abeg feel free! + +In fact, you fit use am inside GitHub sef by using GitHub Classroom. + +To do am, fork dis repo. You go need create repo for each lesson, so you go need carry each folder put for separate repo. Like dat, [GitHub Classroom](https://classroom.github.com/classrooms) go fit pick each lesson one by one. + +Dis [full instructions](https://github.blog/2020-03-18-set-up-your-digital-classroom-with-github-classroom/) go show you how you fit set up your classroom. + +## Using the repo as e dey + +If you wan use dis repo as e dey now, without GitHub Classroom, you fit do am too. You go need tell your students which lesson una go work on together. + +For online format (Zoom, Teams, or any other one), you fit create breakout rooms for the quizzes, and mentor students to help dem prepare to learn. Then you fit invite students for the quizzes and make dem submit their answers as 'issues' for one particular time. You fit do the same thing for assignments, if you wan make students work together openly. + +If you prefer private format, tell your students make dem fork the curriculum, lesson by lesson, to their own GitHub repos as private repos, and give you access. Then dem fit complete quizzes and assignments privately and submit am to you through issues for your classroom repo. + +Plenty ways dey to make dis thing work for online classroom format. Abeg let us know which one work best for you! + +## Abeg give us your thoughts! + +We wan make dis curriculum work well for you and your students. Abeg give us [feedback](https://forms.microsoft.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=v4j5cvGGr0GRqy180BHbR2humCsRZhxNuI79cm6n0hRUQzRVVU9VVlU5UlFLWTRLWlkyQUxORTg5WS4u). + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu don dey translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am accurate, abeg sabi say automatic translation fit get mistake or no correct well. Di original docu for im native language na di main correct source. For important information, e good make una use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/quiz-app/README.md b/translations/pcm/quiz-app/README.md new file mode 100644 index 000000000..461b85ebc --- /dev/null +++ b/translations/pcm/quiz-app/README.md @@ -0,0 +1,128 @@ + +# Quizzes + +Dis quizzes na di pre- and post-lecture quizzes for di ML curriculum wey dey https://aka.ms/ml-beginners + +## Project setup + +``` +npm install +``` + +### E dey compile and dey reload for development + +``` +npm run serve +``` + +### E dey compile and dey minify for production + +``` +npm run build +``` + +### E dey check code and dey fix files + +``` +npm run lint +``` + +### Customize configuration + +Check [Configuration Reference](https://cli.vuejs.org/config/). + +Credits: Big thanks to di original version of dis quiz app: https://github.com/arpan45/simple-quiz-vue + +## How to deploy am for Azure + +Dis na step-by-step guide to help you start: + +1. Fork di GitHub Repository +Make sure say your static web app code dey inside your GitHub repository. Fork dis repository. + +2. Create Azure Static Web App +- Create [Azure account](http://azure.microsoft.com) +- Go di [Azure portal](https://portal.azure.com) +- Click “Create a resource” and search for “Static Web App”. +- Click “Create”. + +3. Configure di Static Web App +- Basics: Subscription: Choose your Azure subscription. +- Resource Group: Create new resource group or use di one wey you don already get. +- Name: Give name for your static web app. +- Region: Choose di region wey dey near your users. + +- #### Deployment Details: +- Source: Choose “GitHub”. +- GitHub Account: Allow Azure to access your GitHub account. +- Organization: Choose your GitHub organization. +- Repository: Pick di repository wey get your static web app. +- Branch: Choose di branch wey you wan deploy from. + +- #### Build Details: +- Build Presets: Pick di framework wey your app dey use (e.g., React, Angular, Vue, etc.). +- App Location: Put di folder wey get your app code (e.g., / if e dey for root). +- API Location: If you get API, put di location (optional). +- Output Location: Put di folder wey di build output dey generate (e.g., build or dist). + +4. Review and Create +Check your settings and click “Create”. Azure go set up di resources wey you need and go create GitHub Actions workflow for your repository. + +5. GitHub Actions Workflow +Azure go automatically create GitHub Actions workflow file for your repository (.github/workflows/azure-static-web-apps-.yml). Dis workflow go handle di build and deployment process. + +6. Monitor di Deployment +Go di “Actions” tab for your GitHub repository. +You go see workflow wey dey run. Dis workflow go build and deploy your static web app for Azure. +Once di workflow finish, your app go dey live for di Azure URL wey dem give you. + +### Example Workflow File + +Dis na example of how di GitHub Actions workflow file fit look like: +name: Azure Static Web Apps CI/CD +``` +on: + push: + branches: + - main + pull_request: + types: [opened, synchronize, reopened, closed] + branches: + - main + +jobs: + build_and_deploy_job: + runs-on: ubuntu-latest + name: Build and Deploy Job + steps: + - uses: actions/checkout@v2 + - name: Build And Deploy + id: builddeploy + uses: Azure/static-web-apps-deploy@v1 + with: + azure_static_web_apps_api_token: ${{ secrets.AZURE_STATIC_WEB_APPS_API_TOKEN }} + repo_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} + action: "upload" + app_location: "/quiz-app" # App source code path + api_location: ""API source code path optional + output_location: "dist" #Built app content directory - optional +``` + +### Additional Resources +- [Azure Static Web Apps Documentation](https://learn.microsoft.com/azure/static-web-apps/getting-started) +- [GitHub Actions Documentation](https://docs.github.com/actions/use-cases-and-examples/deploying/deploying-to-azure-static-web-app) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis document don dey translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no correct well. Di original document for im native language na di main correct source. For important information, e better make una use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/sketchnotes/LICENSE.md b/translations/pcm/sketchnotes/LICENSE.md new file mode 100644 index 000000000..496518061 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/sketchnotes/LICENSE.md @@ -0,0 +1,202 @@ + +Attribution-ShareAlike 4.0 International + +======================================================================= + +Creative Commons Corporation ("Creative Commons") no be law firm and dem no dey provide legal service or legal advice. Di way wey dem dey share Creative Commons public license no mean say lawyer-client relationship dey or any other kind relationship. Creative Commons dey make di license and di information wey follow am available "as-is". Creative Commons no dey give guarantee about di license, any material wey dem license under di terms and conditions, or di information wey dey related to am. Creative Commons no go take responsibility for any damage wey fit happen because person use di license, as much as di law go allow. + +How Creative Commons Public License dey work + +Creative Commons public license dey provide standard terms and conditions wey creators and other people wey get rights fit use to share original work and other material wey copyright dey cover and some other rights wey di public license below don talk. Di things wey dey here na just for information, e no cover everything, and e no be part of di license. + + Things wey people wey dey give license suppose think about: Di public license wey we get na for people wey get di right to give di public permission to use material wey copyright dey cover and some other rights. Di license no fit change. People wey dey give license suppose read and understand di terms and conditions of di license wey dem wan use before dem apply am. Dem suppose also make sure say dem get all di rights wey dem need before dem apply di license so dat di public fit use di material as dem expect. People wey dey give license suppose mark any material wey no dey under di license well. Dis one include other CC-licensed material, or material wey dem use under exception or limitation to copyright. For more information for people wey dey give license: + wiki.creativecommons.org/Considerations_for_licensors + + Things wey di public suppose think about: If person use one of di public license, di person wey give di license dey give di public permission to use di material wey dem license under di terms and conditions wey dem don talk. If di person wey give di license no need to give permission for any reason--like if exception or limitation to copyright dey--di use no dey under di license. Di license dey give permission only for copyright and some other rights wey di person wey give di license get power to give. Use of di material wey dem license fit still get restriction for other reasons, like if other people get copyright or other rights for di material. Di person wey give di license fit make special request, like say make dem mark or describe all di changes. Even though di license no dey require dis one, e good make you respect di request if e dey reasonable. For more information for di public: + wiki.creativecommons.org/Considerations_for_licensees + +======================================================================= + +Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License + +If you dey use di Licensed Rights (wey dem don define below), e mean say you don accept and agree to di terms and conditions of dis Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License ("Public License"). If dis Public License fit dey interpret as contract, di Licensed Rights wey dem dey give you na because you don accept di terms and conditions, and di person wey dey give di license dey give you di rights because of di benefit wey dem dey get from making di Licensed Material available under di terms and conditions. + +Section 1 -- Definitions. + + a. Adapted Material mean material wey copyright and similar rights dey cover wey dem don change or base on di Licensed Material, and di Licensed Material don dey translate, arrange, transform, or modify in any way wey need permission under di copyright and similar rights wey di person wey dey give di license get. For dis Public License, if di Licensed Material na musical work, performance, or sound recording, Adapted Material go dey produce if di Licensed Material dey sync with moving image. + + b. Adapter's License na di license wey you go apply to di copyright and similar rights wey dey your contribution to Adapted Material under di terms and conditions of dis Public License. + + c. BY-SA Compatible License na di license wey dey di list for creativecommons.org/compatiblelicenses, wey Creative Commons don approve as di same as dis Public License. + + d. Copyright and Similar Rights mean copyright and/or similar rights wey dey close to copyright like performance, broadcast, sound recording, and Sui Generis Database Rights, no matter how dem dey call or categorize di rights. For dis Public License, di rights wey dem talk for Section 2(b)(1)-(2) no be Copyright and Similar Rights. + + e. Effective Technological Measures mean di measures wey, if person no get proper authority, dem no fit bypass under di law wey dey fulfill di obligations under Article 11 of di WIPO Copyright Treaty wey dem adopt for December 20, 1996, and/or similar international agreements. + + f. Exceptions and Limitations mean fair use, fair dealing, and/or any other exception or limitation to Copyright and Similar Rights wey dey apply to how you dey use di Licensed Material. + + g. License Elements mean di license attributes wey dey di name of Creative Commons Public License. Di License Elements for dis Public License na Attribution and ShareAlike. + + h. Licensed Material mean di artistic or literary work, database, or other material wey di person wey dey give di license don apply dis Public License to. + + i. Licensed Rights mean di rights wey dem dey give you under di terms and conditions of dis Public License, wey dey cover all Copyright and Similar Rights wey dey apply to how you dey use di Licensed Material and wey di person wey dey give di license get power to license. + + j. Licensor mean di person(s) or entity(ies) wey dey give rights under dis Public License. + + k. Share mean to make material available to di public by any way or process wey need permission under di Licensed Rights, like reproduction, public display, public performance, distribution, dissemination, communication, or importation, and to make material available to di public in ways wey di public fit access di material from di place and time wey dem choose. + + l. Sui Generis Database Rights mean rights wey no be copyright wey dey come from Directive 96/9/EC of di European Parliament and Council for March 11, 1996, wey dey protect databases, as dem don amend and/or change, and other rights wey dey similar anywhere for di world. + + m. You mean di person or entity wey dey use di Licensed Rights under dis Public License. Your mean di same thing. + +Section 2 -- Scope. + + a. License grant. + + 1. Under di terms and conditions of dis Public License, di person wey dey give di license dey give you di worldwide, royalty-free, non-sublicensable, non-exclusive, irrevocable license to use di Licensed Rights for di Licensed Material to: + + a. reproduce and Share di Licensed Material, whether na di whole or part; and + + b. produce, reproduce, and Share Adapted Material. + + 2. Exceptions and Limitations. If Exceptions and Limitations dey apply to how you dey use di material, dis Public License no go apply, and you no need to follow di terms and conditions. + + 3. Term. Di time wey dis Public License go dey valid dey for Section 6(a). + + 4. Media and formats; technical modifications allowed. Di person wey dey give di license dey allow you to use di Licensed Rights for all media and formats wey dey now or wey dem go create later, and to make technical modifications wey you need to use di rights. Di person wey dey give di license dey agree say dem no go stop you from making di technical modifications wey you need to use di Licensed Rights, including di modifications wey go bypass Effective Technological Measures. For dis Public License, if you dey make modifications wey dis Section 2(a)(4) dey allow, e no mean say you dey produce Adapted Material. + + 5. Downstream recipients. + + a. Offer from di person wey dey give di license -- Licensed Material. Anybody wey collect di Licensed Material go automatically get di offer from di person wey dey give di license to use di Licensed Rights under di terms and conditions of dis Public License. + + b. Additional offer from di person wey dey give di license -- Adapted Material. Anybody wey collect Adapted Material from you go automatically get di offer from di person wey dey give di license to use di Licensed Rights for di Adapted Material under di conditions of di Adapter's License wey you dey apply. + + c. No downstream restrictions. You no fit add or put any extra or different terms or conditions, or use any Effective Technological Measures for di Licensed Material if e go stop di people wey collect di Licensed Material from using di Licensed Rights. + + 6. No endorsement. Nothing for dis Public License mean say you fit talk or make e look like say di person wey dey give di license dey support or endorse you or di way you dey use di Licensed Material, or say dem don give you official status. + + b. Other rights. + + 1. Moral rights, like di right of integrity, no dey under dis Public License, and publicity, privacy, and/or other similar personality rights no dey too; but di person wey dey give di license go try as much as dem fit to make sure say dem no go use any of di rights wey dem get to stop you from using di Licensed Rights, but e no go pass di limit wey dem don talk. + + 2. Patent and trademark rights no dey under dis Public License. + + 3. Di person wey dey give di license go try as much as dem fit to make sure say dem no go collect royalties from you for di use of di Licensed Rights, whether na directly or through collecting society under any voluntary or waivable statutory or compulsory licensing scheme. For other cases, di person wey dey give di license dey keep di right to collect di royalties. + +Section 3 -- License Conditions. + +How you go use di Licensed Rights dey under di conditions wey dem don talk. + + a. Attribution. + + 1. If you dey Share di Licensed Material (even if you don modify am), you must: + + a. keep di following if di person wey dey give di license don provide am with di Licensed Material: + + i. di name of di creator(s) of di Licensed Material and anybody wey dem don talk say make dem get attribution, in any reasonable way wey di person wey dey give di license don request (including pseudonym if dem don talk am); + + ii. copyright notice; + + iii. notice wey dey refer to dis Public License; + + iv. notice wey dey refer to di disclaimer of warranties; + + v. URI or hyperlink to di Licensed Material if e dey possible; + + b. show say you don modify di Licensed Material and keep di information of any previous modifications; and + + c. show say di Licensed Material dey under dis Public License, and include di text, URI, or hyperlink to dis Public License. + + 2. You fit follow di conditions for Section 3(a)(1) in any reasonable way wey fit di medium, way, and context wey you dey Share di Licensed Material. For example, e fit dey reasonable to follow di conditions by providing URI or hyperlink to resource wey get di information wey dem need. + + 3. If di person wey dey give di license request am, you go remove any of di information wey dem don talk for Section 3(a)(1)(A) if e dey possible. + + b. ShareAlike. + + Apart from di conditions for Section 3(a), if you dey Share Adapted Material wey you don produce, di following conditions go still dey apply. + + 1. Di Adapter's License wey you dey apply must be Creative Commons license wey get di same License Elements, dis version or later, or BY-SA Compatible License. + + 2. You must include di text, URI, or hyperlink to di Adapter's License wey you dey apply. You fit follow dis condition in any reasonable way wey fit di medium, way, and context wey you dey Share di Adapted Material. + + 3. You no fit add or put any extra or different terms or conditions, or use any Effective Technological Measures for di Adapted Material wey go stop di rights wey dem dey give under di Adapter's License wey you dey apply. + +Section 4 -- Sui Generis Database Rights. + +If di Licensed Rights include Sui Generis Database Rights wey dey apply to how you dey use di Licensed Material: + + a. to make am clear, Section 2(a)(1) dey give you di right to extract, reuse, reproduce, and Share all or big part of di contents of di database; + + b. if you include all or big part of di database contents for database wey you get Sui Generis Database Rights... +Rights, di database wey You get Sui Generis Database Rights (but no be di individual contents) na Adapted Material, + +including for di purpose of Section 3(b); and +c. You gatz follow di conditions wey dey Section 3(a) if You Share all or big part of di contents of di database. + +To make am clear, dis Section 4 dey add join and e no dey replace Your obligations under dis Public License where di Licensed Rights include other Copyright and Similar Rights. + + +Section 5 -- Disclaimer of Warranties and Limitation of Liability. + +a. UNLESS DI LICENSOR DON SEPARATELY UNDERTAKE OTHERWISE, AS E FIT POSSIBLE, DI LICENSOR DEY OFFER DI LICENSED MATERIAL AS-IS AND AS-AVAILABLE, AND E NO DEY MAKE ANY REPRESENTATION OR WARRANTY OF ANY KIND ABOUT DI LICENSED MATERIAL, WHETHER E BE EXPRESS, IMPLIED, STATUTORY, OR OTHER. DIS ONE INCLUDE, WITHOUT LIMITATION, WARRANTIES OF TITLE, MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE, NON-INFRINGEMENT, ABSENCE OF LATENT OR OTHER DEFECTS, ACCURACY, OR WHETHER ERROR DEY OR NO DEY, WHETHER E KNOWN OR FIT DISCOVER. WHERE DISCLAIMERS OF WARRANTIES NO DEY ALLOWED FULLY OR PARTLY, DIS DISCLAIMER FIT NO APPLY TO YOU. + +b. AS E FIT POSSIBLE, DI LICENSOR NO GO EVER DEY LIABLE TO YOU UNDER ANY LEGAL THEORY (INCLUDING, WITHOUT LIMITATION, NEGLIGENCE) OR OTHERWISE FOR ANY DIRECT, SPECIAL, INDIRECT, INCIDENTAL, CONSEQUENTIAL, PUNITIVE, EXEMPLARY, OR OTHER LOSSES, COSTS, EXPENSES, OR DAMAGES WEY GO COME OUT FROM DIS PUBLIC LICENSE OR USE OF DI LICENSED MATERIAL, EVEN IF DI LICENSOR DON HEAR SAY DIS KIND LOSSES, COSTS, EXPENSES, OR DAMAGES FIT HAPPEN. WHERE LIMITATION OF LIABILITY NO DEY ALLOWED FULLY OR PARTLY, DIS LIMITATION FIT NO APPLY TO YOU. + +c. Di disclaimer of warranties and limitation of liability wey dey above go dey interpret in way wey, as e fit possible, e go resemble absolute disclaimer and waiver of all liability. + + +Section 6 -- Term and Termination. + +a. Dis Public License go dey valid for di time wey di Copyright and Similar Rights wey dey licensed here go last. But, if You no follow dis Public License, Your rights under dis Public License go end automatically. + +b. Where Your right to use di Licensed Material don end under Section 6(a), e go come back: + +1. automatically di day wey You correct di violation, as long as You correct am within 30 days after You discover di violation; or + +2. if di Licensor gree make e come back. + +To make am clear, dis Section 6(b) no dey affect any right wey di Licensor fit get to find solution for di violations wey You do for dis Public License. + +c. To make am clear, di Licensor fit also offer di Licensed Material under different terms or conditions or stop to dey share di Licensed Material anytime; but, dis one no go end dis Public License. + +d. Sections 1, 5, 6, 7, and 8 go still dey valid even if dis Public License don end. + + +Section 7 -- Other Terms and Conditions. + +a. Di Licensor no go dey bound by any extra or different terms or conditions wey You talk unless e gree am. + +b. Any arrangement, understanding, or agreement about di Licensed Material wey no dey here na separate from and no join di terms and conditions of dis Public License. + + +Section 8 -- Interpretation. + +a. To make am clear, dis Public License no go, and e no fit dey interpret to, reduce, limit, restrict, or put conditions on any use of di Licensed Material wey fit dey lawful without permission under dis Public License. + +b. As e fit possible, if any part of dis Public License no fit work, dem go change am small to make am work. If dem no fit change am, dem go remove am from dis Public License without affecting di other terms and conditions wey still dey valid. + +c. No term or condition of dis Public License go dey waived and no failure to follow go dey accepted unless di Licensor gree am. + +d. Nothing for dis Public License mean or fit dey interpret as limit or waiver of any privileges and immunities wey di Licensor or You get, including from di legal processes of any jurisdiction or authority. + + +======================================================================= + +Creative Commons no be party to di public licenses. But, Creative Commons fit decide to use one of di public licenses for material wey dem publish and for dat case dem go be di “Licensor.” Di text of di Creative Commons public licenses don dey dedicate to di public domain under di CC0 Public Domain Dedication. Except for di small purpose of showing say material dey shared under Creative Commons public license or as Creative Commons policies wey dey creativecommons.org/policies allow, Creative Commons no dey allow di use of di trademark "Creative Commons" or any other trademark or logo of Creative Commons without dem write consent first, including, without limitation, for any unauthorized changes to any of di public licenses or any other arrangement, understanding, or agreement about di use of licensed material. To make am clear, dis paragraph no be part of di public licenses. + +You fit reach Creative Commons for creativecommons.org. + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis dokyument don dey translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am accurate, abeg sabi say automated translations fit get mistake or no dey 100% correct. Di original dokyument for im native language na di main correct source. For important information, e good make una use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/sketchnotes/README.md b/translations/pcm/sketchnotes/README.md new file mode 100644 index 000000000..1d20f00fb --- /dev/null +++ b/translations/pcm/sketchnotes/README.md @@ -0,0 +1,23 @@ + +All di curriculum sketchnotes fit download for here. + +🖨 If you wan print am for high-resolution, di TIFF versions dey available for [dis repo](https://github.com/girliemac/a-picture-is-worth-a-1000-words/tree/main/ml/tiff). + +🎨 Na [Tomomi Imura](https://github.com/girliemac) (Twitter: [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)) create am. + +[![CC BY-SA 4.0](https://img.shields.io/badge/License-CC%20BY--SA%204.0-lightgrey.svg)](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) + +--- + + +**Disclaimer**: +Dis docu don dey translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make e accurate, abeg sabi say automatic translation fit get mistake or no correct well. Di original docu for im native language na di main correct source. For important information, e good make una use professional human translation. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because of dis translation. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pl/README.md b/translations/pl/README.md index 16822bc84..da5e1aeee 100644 --- a/translations/pl/README.md +++ b/translations/pl/README.md @@ -1,160 +1,159 @@ -[![Licencja GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Współtwórcy GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![Problemy GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![Pull requesty GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Licencja GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![Współtwórcy GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Problemy GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![Pull requesty GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![Obserwujący GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![Forki GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![Gwiazdy GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![Obserwujący GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![Forki GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![Gwiazdy GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 Wsparcie wielojęzyczne +### 🌐 Wsparcie wielojęzyczne -#### Obsługiwane za pomocą GitHub Action (Automatyczne i zawsze aktualne) +#### Obsługiwane przez GitHub Action (Automatyczne i zawsze aktualne) - -[Arabski](../ar/README.md) | [Bengalski](../bn/README.md) | [Bułgarski](../bg/README.md) | [Birmański (Myanmar)](../my/README.md) | [Chiński (uproszczony)](../zh/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Hongkong)](../hk/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Makau)](../mo/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Tajwan)](../tw/README.md) | [Chorwacki](../hr/README.md) | [Czeski](../cs/README.md) | [Duński](../da/README.md) | [Holenderski](../nl/README.md) | [Estoński](../et/README.md) | [Fiński](../fi/README.md) | [Francuski](../fr/README.md) | [Niemiecki](../de/README.md) | [Grecki](../el/README.md) | [Hebrajski](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Węgierski](../hu/README.md) | [Indonezyjski](../id/README.md) | [Włoski](../it/README.md) | [Japoński](../ja/README.md) | [Koreański](../ko/README.md) | [Litewski](../lt/README.md) | [Malajski](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalski](../ne/README.md) | [Norweski](../no/README.md) | [Perski (Farsi)](../fa/README.md) | [Polski](./README.md) | [Portugalski (Brazylia)](../br/README.md) | [Portugalski (Portugalia)](../pt/README.md) | [Pendżabski (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumuński](../ro/README.md) | [Rosyjski](../ru/README.md) | [Serbski (cyrylica)](../sr/README.md) | [Słowacki](../sk/README.md) | [Słoweński](../sl/README.md) | [Hiszpański](../es/README.md) | [Suahili](../sw/README.md) | [Szwedzki](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipiński)](../tl/README.md) | [Tamilski](../ta/README.md) | [Tajski](../th/README.md) | [Turecki](../tr/README.md) | [Ukraiński](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Wietnamski](../vi/README.md) - + +[Arabski](../ar/README.md) | [Bengalski](../bn/README.md) | [Bułgarski](../bg/README.md) | [Birmański (Myanmar)](../my/README.md) | [Chiński (uproszczony)](../zh/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Hongkong)](../hk/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Makau)](../mo/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Tajwan)](../tw/README.md) | [Chorwacki](../hr/README.md) | [Czeski](../cs/README.md) | [Duński](../da/README.md) | [Holenderski](../nl/README.md) | [Estoński](../et/README.md) | [Fiński](../fi/README.md) | [Francuski](../fr/README.md) | [Niemiecki](../de/README.md) | [Grecki](../el/README.md) | [Hebrajski](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Węgierski](../hu/README.md) | [Indonezyjski](../id/README.md) | [Włoski](../it/README.md) | [Japoński](../ja/README.md) | [Koreański](../ko/README.md) | [Litewski](../lt/README.md) | [Malajski](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalski](../ne/README.md) | [Pidgin nigeryjski](../pcm/README.md) | [Norweski](../no/README.md) | [Perski (Farsi)](../fa/README.md) | [Polski](./README.md) | [Portugalski (Brazylia)](../br/README.md) | [Portugalski (Portugalia)](../pt/README.md) | [Pendżabski (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumuński](../ro/README.md) | [Rosyjski](../ru/README.md) | [Serbski (cyrylica)](../sr/README.md) | [Słowacki](../sk/README.md) | [Słoweński](../sl/README.md) | [Hiszpański](../es/README.md) | [Suahili](../sw/README.md) | [Szwedzki](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipiński)](../tl/README.md) | [Tamilski](../ta/README.md) | [Tajski](../th/README.md) | [Turecki](../tr/README.md) | [Ukraiński](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Wietnamski](../vi/README.md) + -#### Dołącz do naszej społeczności +#### Dołącz do naszej społeczności -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Prowadzimy serię nauki z AI na Discordzie, dowiedz się więcej i dołącz do nas na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18 do 30 września 2025. Otrzymasz wskazówki i porady dotyczące korzystania z GitHub Copilot w Data Science. +Prowadzimy serię nauki z AI na Discordzie, dowiedz się więcej i dołącz do nas na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18 do 30 września 2025. Otrzymasz wskazówki i triki dotyczące korzystania z GitHub Copilot w Data Science. -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.pl.png) +![Seria Learn with AI](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.pl.png) -# Machine Learning dla początkujących - Program nauczania +# Machine Learning dla początkujących - Program nauczania -> 🌍 Podróżuj po świecie, odkrywając Machine Learning przez pryzmat kultur 🌍 +> 🌍 Podróżuj po świecie, odkrywając Machine Learning przez pryzmat kultur świata 🌍 -Cloud Advocates w Microsoft z dumą oferują 12-tygodniowy, 26-lekcyjny program nauczania dotyczący **Machine Learning**. W tym programie nauczania poznasz to, co czasami nazywane jest **klasycznym uczeniem maszynowym**, korzystając głównie z biblioteki Scikit-learn i unikając głębokiego uczenia, które jest omówione w naszym [programie AI dla początkujących](https://aka.ms/ai4beginners). Połącz te lekcje z naszym programem ['Data Science dla początkujących'](https://aka.ms/ds4beginners)! +Cloud Advocates w Microsoft z przyjemnością oferują 12-tygodniowy, 26-lekcyjny program nauczania poświęcony **Machine Learning**. W tym programie nauczania poznasz to, co czasami nazywane jest **klasycznym uczeniem maszynowym**, korzystając głównie z biblioteki Scikit-learn i unikając głębokiego uczenia, które jest omówione w naszym [programie AI dla początkujących](https://aka.ms/ai4beginners). Połącz te lekcje z naszym programem ['Data Science dla początkujących'](https://aka.ms/ds4beginners)! -Podróżuj z nami po świecie, stosując te klasyczne techniki do danych z różnych regionów świata. Każda lekcja zawiera quizy przed i po lekcji, pisemne instrukcje do wykonania lekcji, rozwiązanie, zadanie i więcej. Nasza metoda oparta na projektach pozwala uczyć się poprzez tworzenie, co jest sprawdzonym sposobem na trwałe przyswojenie nowych umiejętności. +Podróżuj z nami po świecie, stosując te klasyczne techniki do danych z różnych regionów świata. Każda lekcja zawiera quizy przed i po lekcji, pisemne instrukcje do wykonania lekcji, rozwiązanie, zadanie i więcej. Nasza metoda oparta na projektach pozwala uczyć się poprzez budowanie, co jest sprawdzonym sposobem na trwałe przyswajanie nowych umiejętności. -**✍️ Wielkie podziękowania dla naszych autorów**: Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu i Amy Boyd +**✍️ Serdeczne podziękowania dla naszych autorów** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu i Amy Boyd -**🎨 Podziękowania również dla naszych ilustratorów**: Tomomi Imura, Dasani Madipalli i Jen Looper +**🎨 Podziękowania również dla naszych ilustratorów** Tomomi Imura, Dasani Madipalli i Jen Looper -**🙏 Specjalne podziękowania 🙏 dla naszych autorów, recenzentów i współtwórców treści z grona Microsoft Student Ambassador**, w szczególności Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila i Snigdha Agarwal +**🙏 Specjalne podziękowania 🙏 dla naszych Microsoft Student Ambassador autorów, recenzentów i współtwórców treści**, w szczególności Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila i Snigdha Agarwal -**🤩 Dodatkowe podziękowania dla Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi i Vidushi Gupta za lekcje R!** +**🤩 Dodatkowe podziękowania dla Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi i Vidushi Gupta za nasze lekcje R!** -# Rozpoczęcie pracy +# Pierwsze kroki -Postępuj zgodnie z poniższymi krokami: -1. **Sforkuj repozytorium**: Kliknij przycisk "Fork" w prawym górnym rogu tej strony. -2. **Sklonuj repozytorium**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Postępuj zgodnie z tymi krokami: +1. **Forkuj repozytorium**: Kliknij przycisk "Fork" w prawym górnym rogu tej strony. +2. **Sklonuj repozytorium**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [Znajdź wszystkie dodatkowe zasoby do tego kursu w naszej kolekcji Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [znajdź wszystkie dodatkowe zasoby do tego kursu w naszej kolekcji Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Potrzebujesz pomocy?** Sprawdź nasz [Przewodnik rozwiązywania problemów](TROUBLESHOOTING.md) w celu uzyskania rozwiązań typowych problemów z instalacją, konfiguracją i realizacją lekcji. +> 🔧 **Potrzebujesz pomocy?** Sprawdź nasz [Przewodnik rozwiązywania problemów](TROUBLESHOOTING.md) w celu uzyskania rozwiązań typowych problemów z instalacją, konfiguracją i uruchamianiem lekcji. +**[Studenci](https://aka.ms/student-page)**, aby korzystać z tego programu nauczania, forkujcie całe repozytorium na swoje konto GitHub i wykonujcie ćwiczenia samodzielnie lub w grupie: -**[Studenci](https://aka.ms/student-page)**, aby skorzystać z tego programu nauczania, sforkuj całe repozytorium na swoje konto GitHub i wykonaj ćwiczenia samodzielnie lub w grupie: +- Rozpocznij od quizu przed lekcją. +- Przeczytaj lekcję i wykonaj aktywności, zatrzymując się i reflektując przy każdym sprawdzeniu wiedzy. +- Spróbuj stworzyć projekty, rozumiejąc lekcje, zamiast uruchamiać kod rozwiązania; jednak ten kod jest dostępny w folderach `/solution` w każdej lekcji projektowej. +- Wykonaj quiz po lekcji. +- Wykonaj wyzwanie. +- Wykonaj zadanie. +- Po ukończeniu grupy lekcji odwiedź [Tablicę dyskusyjną](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) i "ucz się na głos", wypełniając odpowiedni rubrykę PAT. 'PAT' to narzędzie oceny postępów, które jest rubryką, którą wypełniasz, aby pogłębić swoją naukę. Możesz także reagować na inne PAT, abyśmy mogli uczyć się razem. -- Rozpocznij od quizu przed lekcją. -- Przeczytaj lekcję i wykonaj aktywności, zatrzymując się i zastanawiając przy każdym sprawdzeniu wiedzy. -- Spróbuj stworzyć projekty, rozumiejąc lekcje, zamiast uruchamiać kod rozwiązania; jednak ten kod jest dostępny w folderach `/solution` w każdej lekcji opartej na projekcie. -- Rozwiąż quiz po lekcji. -- Wykonaj wyzwanie. -- Wykonaj zadanie. -- Po ukończeniu grupy lekcji odwiedź [Forum dyskusyjne](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) i "ucz się na głos", wypełniając odpowiedni rubrykę PAT. 'PAT' to narzędzie oceny postępów, które jest rubryką, którą wypełniasz, aby pogłębić swoją naukę. Możesz również reagować na inne rubryki PAT, abyśmy mogli uczyć się razem. +> Do dalszej nauki polecamy śledzenie tych [modułów i ścieżek nauki Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). -> W celu dalszej nauki zalecamy zapoznanie się z tymi modułami i ścieżkami edukacyjnymi [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). - -**Nauczyciele**, [zamieściliśmy kilka sugestii](for-teachers.md) dotyczących korzystania z tego programu nauczania. +**Nauczyciele**, [zamieściliśmy kilka sugestii](for-teachers.md) dotyczących korzystania z tego programu nauczania. --- -## Przewodniki wideo +## Przewodniki wideo -Niektóre lekcje są dostępne w formie krótkich filmów. Możesz znaleźć je w treści lekcji lub na [playliście ML dla początkujących na kanale YouTube Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos), klikając poniższy obrazek. +Niektóre lekcje są dostępne w formie krótkich filmów. Możesz znaleźć je w lekcjach lub na [playliście ML dla początkujących na kanale YouTube Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos), klikając obrazek poniżej. -[![Baner ML dla początkujących](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.pl.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![Baner ML dla początkujących](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.pl.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## Poznaj zespół +## Poznaj zespół -[![Film promocyjny](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Film promocyjny](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif autorstwa** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif autorstwa** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Kliknij powyższy obrazek, aby obejrzeć film o projekcie i osobach, które go stworzyły! +> 🎥 Kliknij obrazek powyżej, aby obejrzeć film o projekcie i osobach, które go stworzyły! --- -## Pedagogika - -Podczas tworzenia tego programu nauczania wybraliśmy dwa główne założenia pedagogiczne: zapewnienie, że jest on oparty na **projektach praktycznych** oraz że zawiera **częste quizy**. Ponadto, ten program nauczania ma wspólny **motyw**, który nadaje mu spójność. - -Zapewniając, że treść jest zgodna z projektami, proces nauki staje się bardziej angażujący dla uczniów, a przyswajanie koncepcji jest bardziej efektywne. Dodatkowo, quiz o niskim poziomie trudności przed zajęciami ustawia intencję ucznia na naukę danego tematu, podczas gdy drugi quiz po zajęciach zapewnia dalsze przyswajanie wiedzy. Ten program nauczania został zaprojektowany tak, aby był elastyczny i przyjemny, i można go realizować w całości lub częściowo. Projekty zaczynają się od prostych i stają się coraz bardziej złożone pod koniec 12-tygodniowego cyklu. Program nauczania zawiera również postscriptum dotyczące rzeczywistych zastosowań ML, które można wykorzystać jako dodatkowe punkty lub jako podstawę do dyskusji. - -> Znajdź nasze [Zasady postępowania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Wskazówki dotyczące współpracy](CONTRIBUTING.md), [Tłumaczenia](TRANSLATIONS.md) i [Rozwiązywanie problemów](TROUBLESHOOTING.md). Czekamy na Twoje konstruktywne uwagi! - -## Każda lekcja zawiera - -- opcjonalny szkic -- opcjonalny film uzupełniający -- przewodnik wideo (tylko niektóre lekcje) -- [quiz rozgrzewkowy przed lekcją](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- pisemną lekcję -- dla lekcji opartych na projektach, przewodniki krok po kroku, jak zbudować projekt -- sprawdzenie wiedzy -- wyzwanie -- dodatkowe materiały do czytania -- zadanie -- [quiz po lekcji](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - -> **Uwaga dotycząca języków**: Te lekcje są głównie napisane w Pythonie, ale wiele z nich jest również dostępnych w R. Aby ukończyć lekcję w R, przejdź do folderu `/solution` i poszukaj lekcji w R. Zawierają one rozszerzenie .rmd, które reprezentuje **plik R Markdown**, który można zdefiniować jako osadzenie `fragmentów kodu` (R lub innych języków) oraz `nagłówka YAML` (który określa, jak formatować wyjścia, takie jak PDF) w `dokumencie Markdown`. W związku z tym służy jako przykładne narzędzie do tworzenia treści dla data science, ponieważ pozwala na łączenie kodu, jego wyników i przemyśleń, umożliwiając ich zapisanie w Markdown. Ponadto dokumenty R Markdown mogą być renderowane w formatach wyjściowych, takich jak PDF, HTML lub Word. - -> **Uwaga dotycząca quizów**: Wszystkie quizy znajdują się w folderze [Quiz App](../../quiz-app), w sumie 52 quizy po trzy pytania każdy. Są one powiązane z lekcjami, ale aplikację quizową można uruchomić lokalnie; postępuj zgodnie z instrukcjami w folderze `quiz-app`, aby hostować lokalnie lub wdrożyć na Azure. - -| Numer lekcji | Temat | Grupa lekcji | Cele nauczania | Powiązana lekcja | Autor | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | Wprowadzenie do uczenia maszynowego | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Poznaj podstawowe pojęcia związane z uczeniem maszynowym | [Lekcja](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | Historia uczenia maszynowego | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Poznaj historię stojącą za tą dziedziną | [Lekcja](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen i Amy | -| 03 | Sprawiedliwość w uczeniu maszynowym | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Jakie ważne kwestie filozoficzne dotyczące sprawiedliwości powinni rozważyć studenci podczas budowy i stosowania modeli ML? | [Lekcja](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Techniki uczenia maszynowego | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Jakie techniki stosują badacze ML do budowy modeli ML? | [Lekcja](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris i Jen | -| 05 | Wprowadzenie do regresji | [Regresja](2-Regression/README.md) | Rozpocznij pracę z Pythonem i Scikit-learn w kontekście modeli regresji | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Ceny dyni w Ameryce Północnej 🎃 | [Regresja](2-Regression/README.md) | Wizualizuj i oczyszczaj dane w przygotowaniu do ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Ceny dyni w Ameryce Północnej 🎃 | [Regresja](2-Regression/README.md) | Buduj modele regresji liniowej i wielomianowej | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen i Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | Ceny dyni w Ameryce Północnej 🎃 | [Regresja](2-Regression/README.md) | Buduj model regresji logistycznej | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Aplikacja webowa 🔌 | [Aplikacja webowa](3-Web-App/README.md) | Zbuduj aplikację webową, aby używać swojego wytrenowanego modelu | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Wprowadzenie do klasyfikacji | [Klasyfikacja](4-Classification/README.md) | Oczyść, przygotuj i zwizualizuj swoje dane; wprowadzenie do klasyfikacji | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen i Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Pyszne kuchnie azjatyckie i indyjskie 🍜 | [Klasyfikacja](4-Classification/README.md) | Wprowadzenie do klasyfikatorów | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen i Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Pyszne kuchnie azjatyckie i indyjskie 🍜 | [Klasyfikacja](4-Classification/README.md) | Więcej klasyfikatorów | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen i Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Pyszne kuchnie azjatyckie i indyjskie 🍜 | [Klasyfikacja](4-Classification/README.md) | Zbuduj aplikację rekomendacyjną opartą na swoim modelu | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Wprowadzenie do klastrowania | [Klastrowanie](5-Clustering/README.md) | Oczyść, przygotuj i zwizualizuj swoje dane; wprowadzenie do klastrowania | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Eksploracja muzycznych gustów Nigery 🎧 | [Klastrowanie](5-Clustering/README.md) | Poznaj metodę klastrowania K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego ☕️ | [Przetwarzanie języka naturalnego](6-NLP/README.md)| Poznaj podstawy NLP, budując prostego bota | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Typowe zadania NLP ☕️ | [Przetwarzanie języka naturalnego](6-NLP/README.md)| Pogłęb swoją wiedzę o NLP, rozumiejąc typowe zadania związane ze strukturami językowymi | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Tłumaczenie i analiza sentymentu ♥️ | [Przetwarzanie języka naturalnego](6-NLP/README.md)| Tłumaczenie i analiza sentymentu z Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Romantyczne hotele Europy ♥️ | [Przetwarzanie języka naturalnego](6-NLP/README.md)| Analiza sentymentu na podstawie recenzji hoteli 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Romantyczne hotele Europy ♥️ | [Przetwarzanie języka naturalnego](6-NLP/README.md)| Analiza sentymentu na podstawie recenzji hoteli 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Wprowadzenie do prognozowania szeregów czasowych | [Szeregi czasowe](7-TimeSeries/README.md) | Wprowadzenie do prognozowania szeregów czasowych | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Zużycie energii na świecie ⚡️ - prognozowanie z ARIMA | [Szeregi czasowe](7-TimeSeries/README.md) | Prognozowanie szeregów czasowych z ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Zużycie energii na świecie ⚡️ - prognozowanie z SVR | [Szeregi czasowe](7-TimeSeries/README.md) | Prognozowanie szeregów czasowych z Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Wprowadzenie do uczenia ze wzmocnieniem | [Uczenie ze wzmocnieniem](8-Reinforcement/README.md)| Wprowadzenie do uczenia ze wzmocnieniem z Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Pomóż Piotrowi uniknąć wilka! 🐺 | [Uczenie ze wzmocnieniem](8-Reinforcement/README.md)| Gym w uczeniu ze wzmocnieniem | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Scenariusze i zastosowania ML w rzeczywistości | [ML w rzeczywistości](9-Real-World/README.md) | Interesujące i odkrywcze zastosowania klasycznego ML w rzeczywistości | [Lekcja](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Zespół | -| Postscript | Debugowanie modeli ML za pomocą pulpitu RAI | [ML w rzeczywistości](9-Real-World/README.md) | Debugowanie modeli uczenia maszynowego za pomocą komponentów pulpitu Responsible AI | [Lekcja](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +## Pedagogika + +Podczas tworzenia tego programu nauczania wybraliśmy dwie zasady pedagogiczne: zapewnienie, że jest on oparty na **projektach praktycznych** oraz że zawiera **częste quizy**. Dodatkowo, ten program nauczania ma wspólny **motyw**, który nadaje mu spójność. + +Zapewniając, że treść jest zgodna z projektami, proces staje się bardziej angażujący dla studentów, a przyswajanie koncepcji zostaje wzmocnione. Dodatkowo, quiz o niskiej stawce przed zajęciami ustawia intencję studenta na naukę tematu, podczas gdy drugi quiz po zajęciach zapewnia dalsze przyswajanie wiedzy. Ten program nauczania został zaprojektowany tak, aby był elastyczny i zabawny, i można go realizować w całości lub częściowo. Projekty zaczynają się od prostych i stają się coraz bardziej złożone pod koniec 12-tygodniowego cyklu. Program nauczania zawiera również postscriptum na temat rzeczywistych zastosowań ML, które można wykorzystać jako dodatkowe punkty lub jako podstawę do dyskusji. + +> Znajdź nasz [Kodeks postępowania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Wkład](CONTRIBUTING.md), [Tłumaczenia](TRANSLATIONS.md) i [Rozwiązywanie problemów](TROUBLESHOOTING.md). Czekamy na Twoje konstruktywne opinie! + +## Każda lekcja zawiera + +- opcjonalny szkic +- opcjonalne wideo uzupełniające +- przewodnik wideo (tylko niektóre lekcje) +- [quiz rozgrzewkowy przed lekcją](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- pisemną lekcję +- dla lekcji projektowych, przewodniki krok po kroku, jak zbudować projekt +- sprawdzenie wiedzy +- wyzwanie +- lekturę uzupełniającą +- zadanie +- [quiz po lekcji](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +> **Uwaga o językach**: Te lekcje są głównie napisane w Pythonie, ale wiele z nich jest również dostępnych w R. Aby ukończyć lekcję w R, przejdź do folderu `/solution` i poszukaj lekcji w R. Zawierają one rozszerzenie .rmd, które reprezentuje **R Markdown**, dokument łączący `fragmenty kodu` (R lub innych języków) i `nagłówek YAML` (określający formatowanie wyjść, takich jak PDF) w `dokumencie Markdown`. Dzięki temu jest to doskonałe narzędzie do tworzenia treści dla data science, ponieważ pozwala łączyć kod, jego wyniki i przemyślenia w Markdown. Dokumenty R Markdown można renderować do formatów wyjściowych, takich jak PDF, HTML czy Word. + +> **Uwaga o quizach**: Wszystkie quizy znajdują się w [folderze Quiz App](../../quiz-app), łącznie 52 quizy po trzy pytania każdy. Są one połączone z lekcjami, ale aplikację quizową można uruchomić lokalnie; postępuj zgodnie z instrukcjami w folderze `quiz-app`, aby hostować lokalnie lub wdrożyć na Azure. + +| Numer lekcji | Temat | Grupa lekcji | Cele nauczania | Powiązana lekcja | Autor | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| 01 | Wprowadzenie do uczenia maszynowego | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Poznaj podstawowe pojęcia związane z uczeniem maszynowym | [Lekcja](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | Historia uczenia maszynowego | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Poznaj historię stojącą za tą dziedziną | [Lekcja](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen i Amy | +| 03 | Sprawiedliwość i uczenie maszynowe | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Jakie są ważne kwestie filozoficzne dotyczące sprawiedliwości, które należy rozważyć podczas budowy i stosowania modeli ML? | [Lekcja](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Techniki uczenia maszynowego | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Jakie techniki stosują badacze ML do budowy modeli ML? | [Lekcja](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris i Jen | +| 05 | Wprowadzenie do regresji | [Regresja](2-Regression/README.md) | Rozpocznij pracę z Pythonem i Scikit-learn dla modeli regresji | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Ceny dyni w Ameryce Północnej 🎃 | [Regresja](2-Regression/README.md) | Wizualizuj i oczyszczaj dane w przygotowaniu do ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Ceny dyni w Ameryce Północnej 🎃 | [Regresja](2-Regression/README.md) | Buduj modele regresji liniowej i wielomianowej | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen i Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | Ceny dyni w Ameryce Północnej 🎃 | [Regresja](2-Regression/README.md) | Buduj model regresji logistycznej | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | Aplikacja webowa 🔌 | [Aplikacja webowa](3-Web-App/README.md) | Zbuduj aplikację webową do wykorzystania swojego wytrenowanego modelu | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Wprowadzenie do klasyfikacji | [Klasyfikacja](4-Classification/README.md) | Oczyszczaj, przygotowuj i wizualizuj dane; wprowadzenie do klasyfikacji | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen i Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Pyszne kuchnie azjatyckie i indyjskie 🍜 | [Klasyfikacja](4-Classification/README.md) | Wprowadzenie do klasyfikatorów | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen i Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Pyszne kuchnie azjatyckie i indyjskie 🍜 | [Klasyfikacja](4-Classification/README.md) | Więcej klasyfikatorów | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen i Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Pyszne kuchnie azjatyckie i indyjskie 🍜 | [Klasyfikacja](4-Classification/README.md) | Zbuduj aplikację rekomendacyjną opartą na swoim modelu | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Wprowadzenie do klastrowania | [Klastrowanie](5-Clustering/README.md) | Oczyszczaj, przygotowuj i wizualizuj dane; wprowadzenie do klastrowania | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Eksploracja gustów muzycznych w Nigerii 🎧 | [Klastrowanie](5-Clustering/README.md) | Eksploruj metodę klastrowania K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego ☕️ | [Przetwarzanie języka naturalnego](6-NLP/README.md)| Poznaj podstawy NLP, budując prostego bota | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Typowe zadania NLP ☕️ | [Przetwarzanie języka naturalnego](6-NLP/README.md)| Pogłęb swoją wiedzę o NLP, rozumiejąc typowe zadania związane z przetwarzaniem struktur językowych | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Tłumaczenie i analiza sentymentu ♥️ | [Przetwarzanie języka naturalnego](6-NLP/README.md)| Tłumaczenie i analiza sentymentu z Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Romantyczne hotele w Europie ♥️ | [Przetwarzanie języka naturalnego](6-NLP/README.md)| Analiza sentymentu na podstawie recenzji hoteli 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Romantyczne hotele w Europie ♥️ | [Przetwarzanie języka naturalnego](6-NLP/README.md)| Analiza sentymentu na podstawie recenzji hoteli 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Wprowadzenie do prognozowania szeregów czasowych | [Szeregi czasowe](7-TimeSeries/README.md) | Wprowadzenie do prognozowania szeregów czasowych | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ Zużycie energii na świecie ⚡️ - prognozowanie z ARIMA | [Szeregi czasowe](7-TimeSeries/README.md) | Prognozowanie szeregów czasowych z ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Zużycie energii na świecie ⚡️ - prognozowanie z SVR | [Szeregi czasowe](7-TimeSeries/README.md) | Prognozowanie szeregów czasowych z Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Wprowadzenie do uczenia ze wzmocnieniem | [Uczenie ze wzmocnieniem](8-Reinforcement/README.md)| Wprowadzenie do uczenia ze wzmocnieniem z Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Pomóż Piotrowi uniknąć wilka! 🐺 | [Uczenie ze wzmocnieniem](8-Reinforcement/README.md)| Gym dla uczenia ze wzmocnieniem | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Scenariusze i zastosowania ML w rzeczywistości | [ML w praktyce](9-Real-World/README.md) | Interesujące i odkrywcze zastosowania klasycznego ML w rzeczywistości | [Lekcja](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Zespół | +| Postscript | Debugowanie modeli ML za pomocą pulpitu RAI | [ML w praktyce](9-Real-World/README.md) | Debugowanie modeli uczenia maszynowego za pomocą komponentów odpowiedzialnego AI | [Lekcja](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [znajdź wszystkie dodatkowe zasoby do tego kursu w naszej kolekcji Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Dostęp offline -Możesz uruchomić tę dokumentację offline, korzystając z [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Sforkuj to repozytorium, [zainstaluj Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na swoim lokalnym komputerze, a następnie w katalogu głównym tego repozytorium wpisz `docsify serve`. Strona internetowa zostanie uruchomiona na porcie 3000 na Twoim localhost: `localhost:3000`. +Możesz uruchomić tę dokumentację offline, korzystając z [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Sforkuj to repozytorium, [zainstaluj Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na swoim lokalnym komputerze, a następnie w katalogu głównym tego repozytorium wpisz `docsify serve`. Strona internetowa zostanie uruchomiona na porcie 3000 na twoim localhost: `localhost:3000`. ## PDF-y @@ -183,32 +182,34 @@ Nasz zespół tworzy inne kursy! Sprawdź: --- ### Podstawowe nauczanie -[![ML dla początkujących](https://img.shields.io/badge/ML%20dla%20początkujących-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science dla początkujących](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20dla%20początkujących-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI dla początkujących](https://img.shields.io/badge/AI%20dla%20początkujących-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cyberbezpieczeństwo dla początkujących](https://img.shields.io/badge/Cyberbezpieczeństwo%20dla%20początkujących-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web Dev dla początkujących](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20dla%20początkujących-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT dla początkujących](https://img.shields.io/badge/IoT%20dla%20początkujących-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR Development dla początkujących](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20dla%20początkujących-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML dla Początkujących](https://img.shields.io/badge/ML%20dla%20Początkujących-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science dla Początkujących](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20dla%20Początkujących-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI dla Początkujących](https://img.shields.io/badge/AI%20dla%20Początkujących-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cyberbezpieczeństwo dla Początkujących](https://img.shields.io/badge/Cyberbezpieczeństwo%20dla%20Początkujących-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web Dev dla Początkujących](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20dla%20Początkujących-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT dla Początkujących](https://img.shields.io/badge/IoT%20dla%20Początkujących-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR Development dla Początkujących](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20dla%20Początkujących-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Seria Copilot -[![Copilot dla programowania w parach z AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20dla%20programowania%20w%20parach%20z%20AI-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot dla Programowania w Parze z AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20dla%20Programowania%20w%20Parze%20z%20AI-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot dla C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20dla%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Przygoda z Copilot](https://img.shields.io/badge/Przygoda%20z%20Copilot-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Uzyskiwanie pomocy +## Uzyskiwanie Pomocy -Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące tworzenia aplikacji AI, dołącz: +Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące tworzenia aplikacji AI, dołącz do dyskusji z innymi uczącymi się i doświadczonymi programistami na temat MCP. To wspierająca społeczność, gdzie pytania są mile widziane, a wiedza jest swobodnie dzielona. -[![Discord Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/Discord-Społeczność_Azure_AI_Foundry_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Jeśli masz uwagi dotyczące produktu lub napotkasz błędy podczas tworzenia, odwiedź: -[![Forum dla deweloperów Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Forum_dla_deweloperów_Azure_AI_Foundry-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Zastrzeżenie**: -Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż staramy się zapewnić dokładność, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia. \ No newline at end of file +Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż staramy się zapewnić dokładność, prosimy mieć na uwadze, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/pt/README.md b/translations/pt/README.md index 1748431bd..6ea33ccd0 100644 --- a/translations/pt/README.md +++ b/translations/pt/README.md @@ -1,128 +1,128 @@ -[![Licença do GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Contribuidores do GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![Problemas no GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![Pull Requests no GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Bem-vindos](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Licença do GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![Contribuidores do GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Problemas do GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![Pull Requests do GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Bem-vindos](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![Observadores no GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![Forks no GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![Estrelas no GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![Observadores do GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![Forks do GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![Estrelas do GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 Suporte Multilíngue +### 🌐 Suporte Multilíngue -#### Suporte via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado) +#### Suporte via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado) -[Árabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmanês (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinês (Simplificado)](../zh/README.md) | [Chinês (Tradicional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinês (Tradicional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinês (Tradicional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Checo](../cs/README.md) | [Dinamarquês](../da/README.md) | [Holandês](../nl/README.md) | [Estoniano](../et/README.md) | [Finlandês](../fi/README.md) | [Francês](../fr/README.md) | [Alemão](../de/README.md) | [Grego](../el/README.md) | [Hebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonésio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonês](../ja/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malaio](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalês](../ne/README.md) | [Norueguês](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polonês](../pl/README.md) | [Português (Brasil)](../br/README.md) | [Português (Portugal)](./README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Sérvio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Espanhol](../es/README.md) | [Suaíli](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tâmil](../ta/README.md) | [Tailandês](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) +[Árabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmanês (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinês (Simplificado)](../zh/README.md) | [Chinês (Tradicional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinês (Tradicional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinês (Tradicional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Checo](../cs/README.md) | [Dinamarquês](../da/README.md) | [Holandês](../nl/README.md) | [Estoniano](../et/README.md) | [Finlandês](../fi/README.md) | [Francês](../fr/README.md) | [Alemão](../de/README.md) | [Grego](../el/README.md) | [Hebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonésio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonês](../ja/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malaio](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalês](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norueguês](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polaco](../pl/README.md) | [Português (Brasil)](../br/README.md) | [Português (Portugal)](./README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Sérvio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Espanhol](../es/README.md) | [Suaíli](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalo (Filipino)](../tl/README.md) | [Tâmil](../ta/README.md) | [Tailandês](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) -#### Junte-se à Nossa Comunidade +#### Junte-se à Nossa Comunidade -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Temos uma série de aprendizado com IA no Discord em andamento. Saiba mais e junte-se a nós na [Série Aprenda com IA](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de setembro de 2025. Você receberá dicas e truques sobre como usar o GitHub Copilot para Ciência de Dados. +Estamos a realizar uma série de aprendizagem com IA no Discord. Saiba mais e junte-se a nós na [Série Aprender com IA](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de setembro de 2025. Receba dicas e truques sobre como usar o GitHub Copilot para Ciência de Dados. -![Série Aprenda com IA](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.pt.png) +![Série Aprender com IA](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.pt.png) -# Aprendizado de Máquina para Iniciantes - Um Currículo +# Aprendizagem Automática para Iniciantes - Um Currículo -> 🌍 Viaje pelo mundo enquanto exploramos Aprendizado de Máquina através das culturas mundiais 🌍 +> 🌍 Viaje pelo mundo enquanto exploramos Aprendizagem Automática através das culturas mundiais 🌍 -Os Cloud Advocates da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 12 semanas e 26 lições sobre **Aprendizado de Máquina**. Neste currículo, você aprenderá sobre o que às vezes é chamado de **aprendizado de máquina clássico**, utilizando principalmente a biblioteca Scikit-learn e evitando aprendizado profundo, que é abordado em nosso [currículo de IA para Iniciantes](https://aka.ms/ai4beginners). Combine essas lições com nosso [currículo de Ciência de Dados para Iniciantes](https://aka.ms/ds4beginners), também! +Os Cloud Advocates da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 12 semanas e 26 lições sobre **Aprendizagem Automática**. Neste currículo, aprenderá sobre o que às vezes é chamado de **aprendizagem automática clássica**, utilizando principalmente a biblioteca Scikit-learn e evitando aprendizagem profunda, que é abordada no nosso [currículo de IA para Iniciantes](https://aka.ms/ai4beginners). Combine estas lições com o nosso currículo ['Ciência de Dados para Iniciantes'](https://aka.ms/ds4beginners), também! -Viaje conosco pelo mundo enquanto aplicamos essas técnicas clássicas a dados de várias partes do mundo. Cada lição inclui questionários antes e depois da aula, instruções escritas para completar a lição, uma solução, uma tarefa e muito mais. Nossa pedagogia baseada em projetos permite que você aprenda enquanto constrói, uma maneira comprovada de fixar novas habilidades. +Viaje connosco pelo mundo enquanto aplicamos estas técnicas clássicas a dados de várias partes do mundo. Cada lição inclui questionários antes e depois da aula, instruções escritas para completar a lição, uma solução, uma tarefa e muito mais. A nossa pedagogia baseada em projetos permite que aprenda enquanto constrói, uma forma comprovada de fixar novas habilidades. -**✍️ Agradecimentos especiais aos nossos autores** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu e Amy Boyd +**✍️ Um agradecimento especial aos nossos autores** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu e Amy Boyd -**🎨 Agradecimentos também aos nossos ilustradores** Tomomi Imura, Dasani Madipalli e Jen Looper +**🎨 Agradecimentos também aos nossos ilustradores** Tomomi Imura, Dasani Madipalli e Jen Looper -**🙏 Agradecimentos especiais 🙏 aos nossos Microsoft Student Ambassadors, autores, revisores e contribuidores de conteúdo**, especialmente Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila e Snigdha Agarwal +**🙏 Agradecimentos especiais 🙏 aos nossos autores, revisores e contribuidores de conteúdo Microsoft Student Ambassador**, especialmente Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila e Snigdha Agarwal -**🤩 Gratidão extra aos Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta pelas nossas lições de R!** +**🤩 Gratidão extra aos Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta pelas nossas lições em R!** -# Começando +# Começando -Siga estes passos: -1. **Faça um Fork do Repositório**: Clique no botão "Fork" no canto superior direito desta página. -2. **Clone o Repositório**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Siga estes passos: +1. **Faça um Fork do Repositório**: Clique no botão "Fork" no canto superior direito desta página. +2. **Clone o Repositório**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [Encontre todos os recursos adicionais para este curso em nossa coleção no Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [encontre todos os recursos adicionais para este curso na nossa coleção Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Precisa de ajuda?** Confira nosso [Guia de Solução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluções de problemas comuns com instalação, configuração e execução das lições. +> 🔧 **Precisa de ajuda?** Consulte o nosso [Guia de Solução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluções de problemas comuns com instalação, configuração e execução das lições. -**[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**, para usar este currículo, faça um fork do repositório inteiro para sua própria conta no GitHub e complete os exercícios sozinho ou em grupo: +**[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**, para usar este currículo, faça um fork de todo o repositório para a sua própria conta GitHub e complete os exercícios sozinho ou em grupo: -- Comece com um questionário antes da aula. -- Leia a aula e complete as atividades, pausando e refletindo em cada verificação de conhecimento. -- Tente criar os projetos compreendendo as lições em vez de executar o código da solução; no entanto, esse código está disponível nas pastas `/solution` em cada lição orientada a projetos. -- Faça o questionário após a aula. -- Complete o desafio. -- Complete a tarefa. -- Após completar um grupo de lições, visite o [Fórum de Discussão](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e "aprenda em voz alta" preenchendo o rubrica PAT apropriado. Um 'PAT' é uma Ferramenta de Avaliação de Progresso que é uma rubrica que você preenche para aprofundar seu aprendizado. Você também pode reagir a outros PATs para que possamos aprender juntos. +- Comece com um questionário antes da aula. +- Leia a aula e complete as atividades, pausando e refletindo em cada verificação de conhecimento. +- Tente criar os projetos compreendendo as lições em vez de executar o código da solução; no entanto, esse código está disponível nas pastas `/solution` em cada lição orientada por projeto. +- Faça o questionário após a aula. +- Complete o desafio. +- Complete a tarefa. +- Após completar um grupo de lições, visite o [Fórum de Discussão](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e "aprenda em voz alta" preenchendo o rubrica PAT apropriado. Um 'PAT' é uma Ferramenta de Avaliação de Progresso que é uma rubrica que preenche para aprofundar o seu aprendizado. Também pode reagir a outros PATs para aprendermos juntos. -> Para estudo adicional, recomendamos seguir estes módulos e trilhas de aprendizado no [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). +> Para estudo adicional, recomendamos seguir estes módulos e caminhos de aprendizagem [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). -**Professores**, incluímos [algumas sugestões](for-teachers.md) sobre como usar este currículo. +**Professores**, incluímos [algumas sugestões](for-teachers.md) sobre como usar este currículo. --- -## Vídeos explicativos +## Vídeos explicativos -Algumas das lições estão disponíveis em formato de vídeo curto. Você pode encontrar todos esses vídeos nas lições ou na [playlist ML for Beginners no canal Microsoft Developer no YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) clicando na imagem abaixo. +Algumas das lições estão disponíveis em formato de vídeo curto. Pode encontrar todos estes vídeos nas lições ou na [playlist ML para Iniciantes no canal Microsoft Developer no YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) clicando na imagem abaixo. -[![Banner ML para iniciantes](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.pt.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![Banner ML para iniciantes](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.pt.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## Conheça a Equipa +## Conheça a Equipa -[![Vídeo promocional](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Vídeo promocional](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif por** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif por** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Clique na imagem acima para assistir a um vídeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram! +> 🎥 Clique na imagem acima para ver um vídeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram! --- -## Pedagogia +## Pedagogia -Escolhemos dois princípios pedagógicos ao construir este currículo: garantir que ele seja **baseado em projetos práticos** e que inclua **questionários frequentes**. Além disso, este currículo tem um **tema comum** para dar coesão. +Escolhemos dois princípios pedagógicos ao construir este currículo: garantir que seja **baseado em projetos práticos** e que inclua **questionários frequentes**. Além disso, este currículo tem um **tema comum** para lhe dar coesão. -Ao garantir que o conteúdo esteja alinhado com projetos, o processo torna-se mais envolvente para os alunos e a retenção dos conceitos será aumentada. Além disso, um questionário de baixo risco antes da aula define a intenção do aluno em aprender um tópico, enquanto um segundo questionário após a aula garante uma maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido e pode ser realizado na íntegra ou em partes. Os projetos começam pequenos e tornam-se cada vez mais complexos até o final do ciclo de 12 semanas. Este currículo também inclui um pós-escrito sobre aplicações reais de ML, que pode ser usado como crédito extra ou como base para discussão. +Ao garantir que o conteúdo está alinhado com projetos, o processo torna-se mais envolvente para os estudantes e a retenção de conceitos será aumentada. Além disso, um questionário de baixo risco antes da aula define a intenção do estudante para aprender um tópico, enquanto um segundo questionário após a aula garante maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido e pode ser realizado na totalidade ou em parte. Os projetos começam pequenos e tornam-se cada vez mais complexos até ao final do ciclo de 12 semanas. Este currículo também inclui um pós-escrito sobre aplicações reais de ML, que pode ser usado como crédito extra ou como base para discussão. -> Encontre nosso [Código de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuições](CONTRIBUTING.md), [Traduções](TRANSLATIONS.md) e [Soluções de Problemas](TROUBLESHOOTING.md). Agradecemos seu feedback construtivo! +> Encontre o nosso [Código de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuições](CONTRIBUTING.md), [Traduções](TRANSLATIONS.md) e [Solução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md). Agradecemos o seu feedback construtivo! -## Cada lição inclui +## Cada lição inclui -- sketchnote opcional -- vídeo suplementar opcional -- vídeo explicativo (algumas lições apenas) -- [questionário de aquecimento antes da aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- lição escrita -- para lições baseadas em projetos, guias passo a passo sobre como construir o projeto -- verificações de conhecimento -- um desafio -- leitura suplementar -- tarefa -- [questionário após a aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- sketchnote opcional +- vídeo suplementar opcional +- vídeo explicativo (algumas lições apenas) +- [questionário de aquecimento antes da aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- lição escrita +- para lições baseadas em projetos, guias passo a passo sobre como construir o projeto +- verificações de conhecimento +- um desafio +- leitura suplementar +- tarefa +- [questionário após a aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Uma nota sobre linguagens**: Estas lições são escritas principalmente em Python, mas muitas também estão disponíveis em R. Para completar uma lição em R, vá para a pasta `/solution` e procure por lições em R. Elas incluem uma extensão .rmd que representa um arquivo **R Markdown**, que pode ser definido como uma incorporação de `blocos de código` (de R ou outras linguagens) e um `cabeçalho YAML` (que orienta como formatar saídas como PDF) em um `documento Markdown`. Assim, serve como um excelente framework de autoria para ciência de dados, pois permite combinar seu código, sua saída e seus pensamentos, permitindo que você os escreva em Markdown. Além disso, documentos R Markdown podem ser renderizados em formatos de saída como PDF, HTML ou Word. +> **Uma nota sobre linguagens**: Estas lições são escritas principalmente em Python, mas muitas também estão disponíveis em R. Para completar uma lição em R, vá à pasta `/solution` e procure lições em R. Elas incluem uma extensão .rmd que representa um arquivo **R Markdown**, que pode ser definido como uma incorporação de `blocos de código` (de R ou outras linguagens) e um `cabeçalho YAML` (que orienta como formatar saídas como PDF) num `documento Markdown`. Assim, serve como um excelente framework de autoria para ciência de dados, pois permite combinar o seu código, os seus resultados e os seus pensamentos, permitindo que os escreva em Markdown. Além disso, documentos R Markdown podem ser renderizados em formatos de saída como PDF, HTML ou Word. -> **Uma nota sobre questionários**: Todos os questionários estão contidos na [pasta Quiz App](../../quiz-app), totalizando 52 questionários de três perguntas cada. Eles estão vinculados dentro das lições, mas o aplicativo de questionários pode ser executado localmente; siga as instruções na pasta `quiz-app` para hospedar localmente ou implantar no Azure. +> **Uma nota sobre questionários**: Todos os questionários estão contidos na [pasta Quiz App](../../quiz-app), totalizando 52 questionários de três perguntas cada. Eles estão vinculados nas lições, mas a aplicação de questionários pode ser executada localmente; siga as instruções na pasta `quiz-app` para hospedar localmente ou implantar no Azure. -| Número da Lição | Tópico | Agrupamento de Lições | Objetivos de Aprendizado | Lição Vinculada | Autor | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| Número da Lição | Tópico | Agrupamento de Lições | Objetivos de Aprendizagem | Lição Vinculada | Autor | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Introdução ao aprendizado de máquina | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Aprenda os conceitos básicos por trás do aprendizado de máquina | [Lição](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | A História do aprendizado de máquina | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Aprenda a história por trás deste campo | [Lição](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen e Amy | +| 02 | A História do aprendizado de máquina | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Aprenda a história por trás deste campo | [Lição](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen e Amy | | 03 | Justiça e aprendizado de máquina | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Quais são as questões filosóficas importantes sobre justiça que os alunos devem considerar ao construir e aplicar modelos de aprendizado de máquina? | [Lição](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | Técnicas para aprendizado de máquina | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Quais técnicas os pesquisadores de aprendizado de máquina utilizam para construir modelos? | [Lição](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris e Jen | | 05 | Introdução à regressão | [Regressão](2-Regression/README.md) | Comece com Python e Scikit-learn para modelos de regressão | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | @@ -146,14 +146,14 @@ Ao garantir que o conteúdo esteja alinhado com projetos, o processo torna-se ma | 23 | ⚡️ Uso de energia mundial ⚡️ - previsão de séries temporais com SVR | [Séries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Previsão de séries temporais com Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | Introdução ao aprendizado por reforço | [Aprendizado por reforço](8-Reinforcement/README.md) | Introdução ao aprendizado por reforço com Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | Ajude Peter a evitar o lobo! 🐺 | [Aprendizado por reforço](8-Reinforcement/README.md) | Aprendizado por reforço com Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Pós-escrito | Cenários e aplicações reais de aprendizado de máquina | [ML no mundo real](9-Real-World/README.md) | Aplicações reais interessantes e reveladoras de aprendizado de máquina clássico | [Lição](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Equipe | -| Pós-escrito | Depuração de modelos de aprendizado de máquina usando o painel RAI | [ML no mundo real](9-Real-World/README.md) | Depuração de modelos de aprendizado de máquina usando componentes do painel de IA responsável | [Lição](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| Pós-escrito | Cenários e aplicações reais de aprendizado de máquina | [ML no Mundo Real](9-Real-World/README.md) | Aplicações reais interessantes e reveladoras de aprendizado de máquina clássico | [Lição](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Equipe | +| Pós-escrito | Depuração de modelos de aprendizado de máquina usando o painel RAI | [ML no Mundo Real](9-Real-World/README.md) | Depuração de modelos de aprendizado de máquina usando componentes do painel de IA Responsável | [Lição](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | -> [encontre todos os recursos adicionais para este curso na nossa coleção do Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [encontre todos os recursos adicionais para este curso na nossa coleção Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Acesso offline -Pode executar esta documentação offline utilizando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faça um fork deste repositório, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na sua máquina local e, em seguida, na pasta raiz deste repositório, digite `docsify serve`. O site será servido na porta 3000 no seu localhost: `localhost:3000`. +Você pode executar esta documentação offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faça um fork deste repositório, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na sua máquina local e, na pasta raiz deste repositório, digite `docsify serve`. O site será servido na porta 3000 do seu localhost: `localhost:3000`. ## PDFs @@ -162,7 +162,7 @@ Encontre um PDF do currículo com links [aqui](https://microsoft.github.io/ML-Fo ## 🎒 Outros Cursos -A nossa equipa produz outros cursos! Confira: +Nossa equipe produz outros cursos! Confira: ### Azure / Edge / MCP / Agentes [![AZD para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/AZD%20para%20Iniciantes-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -180,33 +180,35 @@ A nossa equipa produz outros cursos! Confira: --- -### Aprendizado Fundamental -[![ML para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/ML%20para%20Iniciantes-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Ciência de Dados para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Ciência%20de%20Dados%20para%20Iniciantes-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IA para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/IA%20para%20Iniciantes-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cibersegurança para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Cibersegurança%20para%20Iniciantes-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Desenvolvimento Web para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Desenvolvimento%20Web%20para%20Iniciantes-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/IoT%20para%20Iniciantes-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Desenvolvimento XR para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Desenvolvimento%20XR%20para%20Iniciantes-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Aprendizado Essencial +[![ML para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Ciência de Dados para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IA para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cibersegurança para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Desenvolvimento Web para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Desenvolvimento XR para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Série Copilot -[![Copilot para Programação em Par com IA](https://img.shields.io/badge/Copilot%20para%20Programação%20em%20Par%20com%20IA-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot para C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20para%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Aventura Copilot](https://img.shields.io/badge/Aventura%20Copilot-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot para Programação em Par com IA](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot para C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Aventura Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Obter Ajuda -Se tiver dúvidas ou dificuldades ao criar aplicações de IA, junte-se a: +Se ficar com dúvidas ou tiver perguntas sobre como criar aplicações de IA, junte-se a outros aprendizes e programadores experientes em discussões sobre MCP. É uma comunidade de apoio onde as perguntas são bem-vindas e o conhecimento é partilhado livremente. -[![Discord Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/Discord-Comunidade_Discord_Azure_AI_Foundry-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Se tiver feedback sobre produtos ou encontrar erros ao criar, visite: +Se tiver feedback sobre produtos ou encontrar erros durante o desenvolvimento, visite: -[![Fórum de Desenvolvedores Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Fórum_de_Desenvolvedores_Azure_AI_Foundry-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Fórum de Programadores Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Aviso Legal**: -Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos pela precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autoritária. Para informações críticas, recomenda-se uma tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução. \ No newline at end of file +Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original no seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritária. Para informações críticas, recomenda-se uma tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas resultantes do uso desta tradução. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/ro/README.md b/translations/ro/README.md index 9b5030e60..c77239bb7 100644 --- a/translations/ro/README.md +++ b/translations/ro/README.md @@ -1,153 +1,151 @@ -[![Licență GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Contributori GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![Probleme GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![Pull-requests GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PR-uri Binevenite](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Licență GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![Contribuitori GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Probleme GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![Pull-requests GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PR-uri Binevenite](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![Observatori GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![Fork-uri GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![Stele GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![Observatori GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![Fork-uri GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![Stele GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 Suport Multi-Limbă +### 🌐 Suport Multi-Limbă -#### Suportat prin GitHub Action (Automat & Mereu Actualizat) +#### Suportat prin GitHub Action (Automat & Mereu Actualizat) - -[Arabă](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgară](../bg/README.md) | [Birmană (Myanmar)](../my/README.md) | [Chineză (Simplificată)](../zh/README.md) | [Chineză (Tradițională, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chineză (Tradițională, Macau)](../mo/README.md) | [Chineză (Tradițională, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croată](../hr/README.md) | [Cehă](../cs/README.md) | [Daneză](../da/README.md) | [Olandeză](../nl/README.md) | [Estonă](../et/README.md) | [Finlandeză](../fi/README.md) | [Franceză](../fr/README.md) | [Germană](../de/README.md) | [Greacă](../el/README.md) | [Ebraică](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Maghiară](../hu/README.md) | [Indoneziană](../id/README.md) | [Italiană](../it/README.md) | [Japoneză](../ja/README.md) | [Coreeană](../ko/README.md) | [Lituaniană](../lt/README.md) | [Malayeză](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepaleză](../ne/README.md) | [Norvegiană](../no/README.md) | [Persană (Farsi)](../fa/README.md) | [Poloneză](../pl/README.md) | [Portugheză (Brazilia)](../br/README.md) | [Portugheză (Portugalia)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Română](./README.md) | [Rusă](../ru/README.md) | [Sârbă (Chirilică)](../sr/README.md) | [Slovacă](../sk/README.md) | [Slovenă](../sl/README.md) | [Spaniolă](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Suedeză](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipineză)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thailandeză](../th/README.md) | [Turcă](../tr/README.md) | [Ucraineană](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnameză](../vi/README.md) - +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](./README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -#### Alătură-te Comunității Noastre +#### Alăturați-vă Comunității Noastre -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Avem o serie de învățare cu AI pe Discord în desfășurare, află mai multe și alătură-te la [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) între 18 - 30 septembrie, 2025. Vei primi sfaturi și trucuri despre utilizarea GitHub Copilot pentru Data Science. +Avem o serie de învățare cu AI pe Discord în desfășurare, aflați mai multe și alăturați-vă la [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) între 18 - 30 septembrie, 2025. Veți primi sfaturi și trucuri despre utilizarea GitHub Copilot pentru Data Science. -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.ro.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.ro.png) -# Machine Learning pentru Începători - Un Curriculum +# Machine Learning pentru Începători - Un Curriculum -> 🌍 Călătorește în jurul lumii în timp ce explorăm Machine Learning prin intermediul culturilor mondiale 🌍 +> 🌍 Călătoriți în jurul lumii în timp ce explorăm Machine Learning prin intermediul culturilor mondiale 🌍 -Advocații Cloud de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 12 săptămâni, cu 26 de lecții, despre **Machine Learning**. În acest curriculum, vei învăța despre ceea ce este uneori numit **machine learning clasic**, utilizând în principal biblioteca Scikit-learn și evitând deep learning, care este acoperit în curriculumul nostru [AI pentru Începători](https://aka.ms/ai4beginners). Combină aceste lecții cu curriculumul nostru ['Data Science pentru Începători'](https://aka.ms/ds4beginners), de asemenea! +Advocații Cloud de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 12 săptămâni, cu 26 de lecții, despre **Machine Learning**. În acest curriculum, veți învăța despre ceea ce este uneori numit **machine learning clasic**, utilizând în principal biblioteca Scikit-learn și evitând deep learning, care este acoperit în [curriculumul AI pentru Începători](https://aka.ms/ai4beginners). Combinați aceste lecții cu curriculumul nostru ['Data Science pentru Începători'](https://aka.ms/ds4beginners), de asemenea! -Călătorește cu noi în jurul lumii în timp ce aplicăm aceste tehnici clasice pe date din multe regiuni ale lumii. Fiecare lecție include chestionare înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru a finaliza lecția, o soluție, o temă și multe altele. Pedagogia noastră bazată pe proiecte îți permite să înveți în timp ce construiești, o metodă dovedită pentru ca noile abilități să fie mai ușor de reținut. +Călătoriți cu noi în jurul lumii în timp ce aplicăm aceste tehnici clasice pe date din diverse regiuni ale lumii. Fiecare lecție include chestionare înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru completarea lecției, o soluție, o temă și multe altele. Pedagogia noastră bazată pe proiecte vă permite să învățați în timp ce construiți, o metodă dovedită pentru a fixa noile abilități. -**✍️ Mulțumiri sincere autorilor noștri** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu și Amy Boyd +**✍️ Mulțumiri sincere autorilor noștri** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu și Amy Boyd -**🎨 Mulțumiri și ilustratorilor noștri** Tomomi Imura, Dasani Madipalli și Jen Looper +**🎨 Mulțumiri și ilustratorilor noștri** Tomomi Imura, Dasani Madipalli și Jen Looper -**🙏 Mulțumiri speciale 🙏 pentru autorii, recenzorii și contribuitorii de conținut Microsoft Student Ambassador**, în special Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila și Snigdha Agarwal +**🙏 Mulțumiri speciale 🙏 ambasadorilor studenți Microsoft, autori, recenzori și contribuitori de conținut**, în special Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila și Snigdha Agarwal -**🤩 Recunoștință suplimentară pentru Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi și Vidushi Gupta pentru lecțiile noastre de R!** +**🤩 Recunoștință suplimentară ambasadorilor studenți Microsoft Eric Wanjau, Jasleen Sondhi și Vidushi Gupta pentru lecțiile noastre în R!** -# Începeți +# Începeți -Urmați acești pași: -1. **Fork Repository-ul**: Faceți clic pe butonul "Fork" din colțul din dreapta sus al acestei pagini. -2. **Clone Repository-ul**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Urmați acești pași: +1. **Forkați Repository-ul**: Faceți clic pe butonul "Fork" din colțul din dreapta sus al acestei pagini. +2. **Clonați Repository-ul**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [găsiți toate resursele suplimentare pentru acest curs în colecția noastră Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [găsiți toate resursele suplimentare pentru acest curs în colecția noastră Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Aveți nevoie de ajutor?** Consultați [Ghidul nostru de depanare](TROUBLESHOOTING.md) pentru soluții la probleme comune legate de instalare, configurare și rularea lecțiilor. +> 🔧 **Aveți nevoie de ajutor?** Consultați [Ghidul nostru de depanare](TROUBLESHOOTING.md) pentru soluții la probleme comune legate de instalare, configurare și rularea lecțiilor. -**[Studenți](https://aka.ms/student-page)**, pentru a utiliza acest curriculum, faceți fork la întregul repo în contul vostru de GitHub și completați exercițiile pe cont propriu sau cu un grup: +**[Studenți](https://aka.ms/student-page)**, pentru a utiliza acest curriculum, forkați întregul repo în propriul cont GitHub și completați exercițiile pe cont propriu sau în grup: -- Începeți cu un chestionar înainte de lecție. -- Citiți lecția și completați activitățile, oprindu-vă și reflectând la fiecare verificare a cunoștințelor. -- Încercați să creați proiectele înțelegând lecțiile, mai degrabă decât rulând codul soluției; totuși, acel cod este disponibil în folderele `/solution` din fiecare lecție bazată pe proiect. -- Faceți chestionarul de după lecție. -- Completați provocarea. -- Completați tema. -- După finalizarea unui grup de lecții, vizitați [Forum de Discuții](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) și "învățați cu voce tare" completând rubricile PAT corespunzătoare. Un 'PAT' este un Instrument de Evaluare a Progresului, o rubrică pe care o completați pentru a vă avansa învățarea. De asemenea, puteți reacționa la alte rubrici PAT pentru a învăța împreună. +- Începeți cu un chestionar înainte de lecție. +- Citiți lecția și completați activitățile, oprindu-vă și reflectând la fiecare verificare a cunoștințelor. +- Încercați să creați proiectele înțelegând lecțiile, mai degrabă decât rulând codul soluției; totuși, acel cod este disponibil în folderele `/solution` din fiecare lecție orientată pe proiect. +- Faceți chestionarul de după lecție. +- Completați provocarea. +- Completați tema. +- După finalizarea unui grup de lecții, vizitați [Forum de Discuții](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) și "învățați cu voce tare" completând rubricile PAT corespunzătoare. Un 'PAT' este un Instrument de Evaluare a Progresului, o rubrică pe care o completați pentru a vă aprofunda învățarea. De asemenea, puteți reacționa la alte rubrici PAT pentru a învăța împreună. -> Pentru studii suplimentare, recomandăm urmarea acestor module și trasee de învățare [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). +> Pentru studii suplimentare, recomandăm urmarea acestor module și trasee de învățare [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). -**Profesori**, am [inclus câteva sugestii](for-teachers.md) despre cum să utilizați acest curriculum. +**Profesori**, am [inclus câteva sugestii](for-teachers.md) despre cum să utilizați acest curriculum. --- -## Tutoriale video +## Tutoriale video -Unele lecții sunt disponibile sub formă de videoclipuri scurte. Le puteți găsi pe toate în lecții, sau pe [playlist-ul ML pentru Începători pe canalul YouTube Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) făcând clic pe imaginea de mai jos. +Unele lecții sunt disponibile sub formă de videoclipuri scurte. Le puteți găsi pe toate în lecții sau pe [playlist-ul ML pentru Începători de pe canalul YouTube Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) făcând clic pe imaginea de mai jos. -[![Banner ML pentru începători](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.ro.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![Banner ML pentru începători](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.ro.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## Cunoaște Echipa +## Cunoașteți Echipa -[![Video promoțional](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Video promoțional](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif de** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif realizat de** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Faceți clic pe imaginea de mai sus pentru un videoclip despre proiect și despre oamenii care l-au creat! +> 🎥 Faceți clic pe imaginea de mai sus pentru un videoclip despre proiect și despre oamenii care l-au creat! --- -## Pedagogie +## Pedagogie -Am ales două principii pedagogice în timp ce am construit acest curriculum: asigurarea că este bazat pe **proiecte practice** și că include **chestionare frecvente**. În plus, acest curriculum are o **temă comună** pentru a-i oferi coeziune. +Am ales două principii pedagogice în construirea acestui curriculum: asigurarea că este **bazat pe proiecte** și că include **chestionare frecvente**. În plus, acest curriculum are o **temă comună** pentru a-i oferi coeziune. -Prin asigurarea că conținutul se aliniază cu proiectele, procesul devine mai captivant pentru studenți, iar reținerea conceptelor va fi îmbunătățită. În plus, un chestionar cu miză redusă înainte de curs setează intenția studentului de a învăța un subiect, în timp ce un al doilea chestionar după curs asigură o reținere suplimentară. Acest curriculum a fost conceput să fie flexibil și distractiv și poate fi parcurs în întregime sau parțial. Proiectele încep mici și devin din ce în ce mai complexe până la sfârșitul ciclului de 12 săptămâni. Acest curriculum include, de asemenea, un postscript despre aplicațiile reale ale ML, care poate fi utilizat ca credit suplimentar sau ca bază pentru discuții. +Prin asigurarea că conținutul se aliniază cu proiectele, procesul devine mai captivant pentru studenți, iar reținerea conceptelor va fi îmbunătățită. În plus, un chestionar cu miză redusă înainte de o clasă setează intenția studentului de a învăța un subiect, în timp ce un al doilea chestionar după clasă asigură o reținere suplimentară. Acest curriculum a fost conceput să fie flexibil și distractiv și poate fi parcurs în întregime sau parțial. Proiectele încep mici și devin din ce în ce mai complexe până la sfârșitul ciclului de 12 săptămâni. Acest curriculum include, de asemenea, un postscript despre aplicațiile reale ale ML, care poate fi utilizat ca credit suplimentar sau ca bază pentru discuții. -> Găsiți [Codul nostru de Conduită](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuții](CONTRIBUTING.md), [Traduceri](TRANSLATIONS.md) și [Ghiduri de Depanare](TROUBLESHOOTING.md). Așteptăm cu nerăbdare feedback-ul vostru constructiv! +> Găsiți [Codul nostru de Conduită](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuții](CONTRIBUTING.md), [Traduceri](TRANSLATIONS.md) și [Ghiduri de depanare](TROUBLESHOOTING.md). Apreciem feedback-ul constructiv! -## Fiecare lecție include +## Fiecare lecție include -- schiță opțională -- videoclip suplimentar opțional -- tutorial video (doar pentru unele lecții) -- [chestionar de încălzire înainte de lecție](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- lecție scrisă -- pentru lecțiile bazate pe proiecte, ghiduri pas cu pas despre cum să construiești proiectul -- verificări ale cunoștințelor -- o provocare -- lectură suplimentară -- temă -- [chestionar de după lecție](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- opțional schiță grafică +- opțional videoclip suplimentar +- tutorial video (doar pentru unele lecții) +- [chestionar de încălzire înainte de lecție](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- lecție scrisă +- pentru lecțiile bazate pe proiecte, ghiduri pas cu pas despre cum să construiți proiectul +- verificări ale cunoștințelor +- o provocare +- lectură suplimentară +- temă +- [chestionar de după lecție](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **O notă despre limbi**: Aceste lecții sunt scrise în principal în Python, dar multe sunt disponibile și în R. Pentru a finaliza o lecție în R, accesați folderul `/solution` și căutați lecțiile în R. Acestea includ o extensie .rmd care reprezintă un fișier **R Markdown** ce poate fi definit simplu ca o îmbinare de `fragmente de cod` (din R sau alte limbi) și un `antet YAML` (care ghidează modul de formatare a rezultatelor, cum ar fi PDF) într-un `document Markdown`. Astfel, servește ca un cadru exemplificativ pentru scrierea în domeniul științei datelor, deoarece permite combinarea codului, rezultatelor acestuia și gândurilor voastre prin scrierea lor în Markdown. Mai mult, documentele R Markdown pot fi transformate în formate de ieșire precum PDF, HTML sau Word. +> **O notă despre limbaje**: Aceste lecții sunt scrise în principal în Python, dar multe sunt disponibile și în R. Pentru a completa o lecție în R, accesați folderul `/solution` și căutați lecțiile în R. Acestea includ o extensie .rmd care reprezintă un fișier **R Markdown**, care poate fi definit simplu ca o integrare de `fragmente de cod` (din R sau alte limbaje) și un `header YAML` (care ghidează cum să formateze ieșirile, cum ar fi PDF) într-un `document Markdown`. Astfel, servește ca un cadru exemplu pentru scrierea în domeniul științei datelor, deoarece vă permite să combinați codul, rezultatul acestuia și gândurile dvs. prin scrierea lor în Markdown. Mai mult, documentele R Markdown pot fi transformate în formate de ieșire precum PDF, HTML sau Word. -> **O notă despre chestionare**: Toate chestionarele sunt conținute în [folderul Quiz App](../../quiz-app), pentru un total de 52 de chestionare, fiecare cu trei întrebări. Acestea sunt legate din lecții, dar aplicația de chestionare poate fi rulată local; urmați instrucțiunile din folderul `quiz-app` pentru a găzdui local sau a implementa pe Azure. +> **O notă despre chestionare**: Toate chestionarele sunt conținute în [folderul Quiz App](../../quiz-app), pentru un total de 52 de chestionare, fiecare cu trei întrebări. Acestea sunt legate din lecții, dar aplicația de chestionare poate fi rulată local; urmați instrucțiunile din folderul `quiz-app` pentru a găzdui local sau a implementa pe Azure. -| Număr Lecție | Subiect | Grupare Lecție | Obiective de Învățare | Lecție Legată | Autor | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| Număr Lecție | Subiect | Grupare Lecții | Obiective de Învățare | Lecție Legată | Autor | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Introducere în învățarea automată | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Învață conceptele de bază ale învățării automate | [Lecție](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | Istoria învățării automate | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Descoperă istoria acestui domeniu | [Lecție](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen și Amy | +| 02 | Istoria învățării automate | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Descoperă istoria acestui domeniu | [Lecție](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen și Amy | | 03 | Echitate și învățarea automată | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Care sunt problemele filosofice importante legate de echitate pe care studenții ar trebui să le ia în considerare când construiesc și aplică modele ML? | [Lecție](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Tehnici pentru învățarea automată | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Ce tehnici folosesc cercetătorii ML pentru a construi modele ML? | [Lecție](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris și Jen | -| 05 | Introducere în regresie | [Regresie](2-Regression/README.md) | Începe cu Python și Scikit-learn pentru modele de regresie | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃 | [Regresie](2-Regression/README.md) | Vizualizează și curăță datele pentru pregătirea ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃 | [Regresie](2-Regression/README.md) | Construiește modele de regresie liniară și polinomială | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen și Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃 | [Regresie](2-Regression/README.md) | Construiește un model de regresie logistică | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | O aplicație web 🔌 | [Aplicație web](3-Web-App/README.md) | Construiește o aplicație web pentru a utiliza modelul antrenat | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Introducere în clasificare | [Clasificare](4-Classification/README.md) | Curăță, pregătește și vizualizează datele; introducere în clasificare | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen și Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Bucătării delicioase asiatice și indiene 🍜 | [Clasificare](4-Classification/README.md) | Introducere în clasificatori | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen și Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Bucătării delicioase asiatice și indiene 🍜 | [Clasificare](4-Classification/README.md) | Mai mulți clasificatori | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen și Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Bucătării delicioase asiatice și indiene 🍜 | [Clasificare](4-Classification/README.md) | Construiește o aplicație web de recomandări folosind modelul tău | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Introducere în clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Curăță, pregătește și vizualizează datele; Introducere în clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Explorarea gusturilor muzicale nigeriene 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Explorează metoda de clustering K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Introducere în procesarea limbajului natural ☕️ | [Procesarea limbajului natural](6-NLP/README.md) | Învață bazele NLP construind un bot simplu | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Sarcini comune NLP ☕️ | [Procesarea limbajului natural](6-NLP/README.md) | Aprofundează cunoștințele NLP înțelegând sarcinile comune necesare pentru lucrul cu structurile lingvistice | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Traducere și analiză de sentiment ♥️ | [Procesarea limbajului natural](6-NLP/README.md) | Traducere și analiză de sentiment cu Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Hoteluri romantice din Europa ♥️ | [Procesarea limbajului natural](6-NLP/README.md) | Analiză de sentiment cu recenzii de hotel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Hoteluri romantice din Europa ♥️ | [Procesarea limbajului natural](6-NLP/README.md) | Analiză de sentiment cu recenzii de hotel 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Introducere în prognoza seriilor temporale | [Serii temporale](7-TimeSeries/README.md) | Introducere în prognoza seriilor temporale | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Utilizarea energiei la nivel mondial ⚡️ - prognoza seriilor temporale cu ARIMA | [Serii temporale](7-TimeSeries/README.md) | Prognoza seriilor temporale cu ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Utilizarea energiei la nivel mondial ⚡️ - prognoza seriilor temporale cu SVR | [Serii temporale](7-TimeSeries/README.md) | Prognoza seriilor temporale cu Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Introducere în învățarea prin întărire | [Învățarea prin întărire](8-Reinforcement/README.md)| Introducere în învățarea prin întărire cu Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Ajută-l pe Peter să evite lupul! 🐺 | [Învățarea prin întărire](8-Reinforcement/README.md)| Gym pentru învățarea prin întărire | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Scenarii și aplicații ML din lumea reală | [ML în lumea reală](9-Real-World/README.md) | Aplicații interesante și revelatoare ale ML clasic | [Lecție](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Echipa | -| Postscript | Debugging-ul modelelor ML folosind tabloul de bord RAI | [ML în lumea reală](9-Real-World/README.md) | Debugging-ul modelelor de învățare automată folosind componentele tabloului de bord AI responsabil | [Lecție](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 04 | Tehnici pentru învățarea automată | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Ce tehnici folosesc cercetătorii ML pentru a construi modele ML? | [Lecție](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris și Jen | +| 05 | Introducere în regresie | [Regresie](2-Regression/README.md) | Începe cu Python și Scikit-learn pentru modele de regresie | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃 | [Regresie](2-Regression/README.md) | Vizualizează și curăță datele pentru pregătirea ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃 | [Regresie](2-Regression/README.md) | Construiește modele de regresie liniară și polinomială | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen și Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃 | [Regresie](2-Regression/README.md) | Construiește un model de regresie logistică | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | O aplicație web 🔌 | [Aplicație web](3-Web-App/README.md) | Construiește o aplicație web pentru a utiliza modelul antrenat | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Introducere în clasificare | [Clasificare](4-Classification/README.md) | Curăță, pregătește și vizualizează datele; introducere în clasificare | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen și Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Bucătării delicioase asiatice și indiene 🍜 | [Clasificare](4-Classification/README.md) | Introducere în clasificatori | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen și Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Bucătării delicioase asiatice și indiene 🍜 | [Clasificare](4-Classification/README.md) | Mai mulți clasificatori | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen și Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Bucătării delicioase asiatice și indiene 🍜 | [Clasificare](4-Classification/README.md) | Construiește o aplicație web de recomandare folosind modelul tău | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Introducere în clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Curăță, pregătește și vizualizează datele; Introducere în clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Explorarea gusturilor muzicale nigeriene 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Explorează metoda de clustering K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Introducere în procesarea limbajului natural ☕️ | [Procesarea limbajului natural](6-NLP/README.md) | Învață bazele NLP construind un bot simplu | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Sarcini comune NLP ☕️ | [Procesarea limbajului natural](6-NLP/README.md) | Aprofundează cunoștințele NLP înțelegând sarcinile comune necesare în lucrul cu structurile lingvistice | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Traducere și analiză de sentiment ♥️ | [Procesarea limbajului natural](6-NLP/README.md) | Traducere și analiză de sentiment cu Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Hoteluri romantice din Europa ♥️ | [Procesarea limbajului natural](6-NLP/README.md) | Analiză de sentiment cu recenzii de hotel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Hoteluri romantice din Europa ♥️ | [Procesarea limbajului natural](6-NLP/README.md) | Analiză de sentiment cu recenzii de hotel 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Introducere în prognoza seriilor temporale | [Serii temporale](7-TimeSeries/README.md) | Introducere în prognoza seriilor temporale | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ Utilizarea energiei la nivel mondial ⚡️ - prognoza seriilor temporale cu ARIMA | [Serii temporale](7-TimeSeries/README.md) | Prognoza seriilor temporale cu ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Utilizarea energiei la nivel mondial ⚡️ - prognoza seriilor temporale cu SVR | [Serii temporale](7-TimeSeries/README.md) | Prognoza seriilor temporale cu Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Introducere în învățarea prin întărire | [Învățarea prin întărire](8-Reinforcement/README.md) | Introducere în învățarea prin întărire cu Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Ajută-l pe Peter să evite lupul! 🐺 | [Învățarea prin întărire](8-Reinforcement/README.md) | Gym pentru învățarea prin întărire | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Scenarii și aplicații ML din lumea reală | [ML în sălbăticie](9-Real-World/README.md) | Aplicații interesante și revelatoare ale ML clasic | [Lecție](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Echipa | +| Postscript | Debugging-ul modelelor ML folosind tabloul de bord RAI | [ML în sălbăticie](9-Real-World/README.md) | Debugging-ul modelelor de învățare automată folosind componentele tabloului de bord Responsible AI | [Lecție](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [găsește toate resursele suplimentare pentru acest curs în colecția noastră Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) @@ -162,7 +160,7 @@ Găsește un PDF al curriculumului cu linkuri [aici](https://microsoft.github.io ## 🎒 Alte Cursuri -Echipa noastră produce alte cursuri! Verifică: +Echipa noastră produce și alte cursuri! Verifică: ### Azure / Edge / MCP / Agenți @@ -182,32 +180,35 @@ Echipa noastră produce alte cursuri! Verifică: --- ### Învățare de bază -[![ML pentru Începători](https://img.shields.io/badge/ML%20pentru%20Începători-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Știința Datelor pentru Începători](https://img.shields.io/badge/%C8%98tiin%C8%9Ba%20Datelor%20pentru%20%C3%8Encep%C4%83tori-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI pentru Începători](https://img.shields.io/badge/AI%20pentru%20%C3%8Encep%C4%83tori-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Securitate Cibernetică pentru Începători](https://img.shields.io/badge/Securitate%20Cibernetic%C4%83%20pentru%20%C3%8Encep%C4%83tori-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Dezvoltare Web pentru Începători](https://img.shields.io/badge/Dezvoltare%20Web%20pentru%20%C3%8Encep%C4%83tori-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT pentru Începători](https://img.shields.io/badge/IoT%20pentru%20%C3%8Encep%C4%83tori-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Dezvoltare XR pentru Începători](https://img.shields.io/badge/Dezvoltare%20XR%20pentru%20%C3%8Encep%C4%83tori-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML pentru Începători](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Știința Datelor pentru Începători](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI pentru Începători](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Securitate Cibernetică pentru Începători](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Dezvoltare Web pentru Începători](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT pentru Începători](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Dezvoltare XR pentru Începători](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Seria Copilot -[![Copilot pentru Programare în Pereche AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20pentru%20Programare%20%C3%AEn%20Pereche%20AI-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot pentru C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20pentru%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Aventura Copilot](https://img.shields.io/badge/Aventura%20Copilot-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot pentru Programare în Pereche AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot pentru C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Aventura Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + ## Obținerea Ajutorului -Dacă întâmpinați dificultăți sau aveți întrebări despre construirea aplicațiilor AI, alăturați-vă: +Dacă întâmpini dificultăți sau ai întrebări despre construirea aplicațiilor AI, alătură-te altor cursanți și dezvoltatori experimentați în discuții despre MCP. Este o comunitate de sprijin unde întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber. -[![Discord Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/Discord-Comunitatea_Discord_Azure_AI_Foundry-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Dacă aveți feedback despre produs sau întâmpinați erori în timpul construirii, vizitați: +Dacă ai feedback despre produs sau întâmpini erori în timpul construirii, vizitează: -[![Forum pentru Dezvoltatori Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Forumul_Dezvoltatorilor_Azure_AI_Foundry-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Declinare de responsabilitate**: -Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Deși ne străduim să asigurăm acuratețea, vă rugăm să fiți conștienți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa maternă ar trebui considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de oameni. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri. \ No newline at end of file +Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Deși ne străduim să asigurăm acuratețea, vă rugăm să fiți conștienți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa natală ar trebui considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de oameni. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/ru/README.md b/translations/ru/README.md index 6d0cf250e..e677efa38 100644 --- a/translations/ru/README.md +++ b/translations/ru/README.md @@ -1,35 +1,33 @@ -[![Лицензия GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Участники GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![Проблемы GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![Запросы на GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Лицензия GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![Участники GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Проблемы GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![Запросы на слияние GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![Наблюдатели GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![Форки GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![Звезды GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![Наблюдатели GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![Форки GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![Звезды GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) ### 🌐 Поддержка нескольких языков #### Поддерживается через GitHub Action (автоматически и всегда актуально) - -[Арабский](../ar/README.md) | [Бенгальский](../bn/README.md) | [Болгарский](../bg/README.md) | [Бирманский (Мьянма)](../my/README.md) | [Китайский (упрощенный)](../zh/README.md) | [Китайский (традиционный, Гонконг)](../hk/README.md) | [Китайский (традиционный, Макао)](../mo/README.md) | [Китайский (традиционный, Тайвань)](../tw/README.md) | [Хорватский](../hr/README.md) | [Чешский](../cs/README.md) | [Датский](../da/README.md) | [Голландский](../nl/README.md) | [Эстонский](../et/README.md) | [Финский](../fi/README.md) | [Французский](../fr/README.md) | [Немецкий](../de/README.md) | [Греческий](../el/README.md) | [Иврит](../he/README.md) | [Хинди](../hi/README.md) | [Венгерский](../hu/README.md) | [Индонезийский](../id/README.md) | [Итальянский](../it/README.md) | [Японский](../ja/README.md) | [Корейский](../ko/README.md) | [Литовский](../lt/README.md) | [Малайский](../ms/README.md) | [Маратхи](../mr/README.md) | [Непальский](../ne/README.md) | [Норвежский](../no/README.md) | [Персидский (фарси)](../fa/README.md) | [Польский](../pl/README.md) | [Португальский (Бразилия)](../br/README.md) | [Португальский (Португалия)](../pt/README.md) | [Панджаби (Гурмукхи)](../pa/README.md) | [Румынский](../ro/README.md) | [Русский](./README.md) | [Сербский (кириллица)](../sr/README.md) | [Словацкий](../sk/README.md) | [Словенский](../sl/README.md) | [Испанский](../es/README.md) | [Суахили](../sw/README.md) | [Шведский](../sv/README.md) | [Тагальский (Филиппины)](../tl/README.md) | [Тамильский](../ta/README.md) | [Тайский](../th/README.md) | [Турецкий](../tr/README.md) | [Украинский](../uk/README.md) | [Урду](../ur/README.md) | [Вьетнамский](../vi/README.md) - +[Арабский](../ar/README.md) | [Бенгальский](../bn/README.md) | [Болгарский](../bg/README.md) | [Бирманский (Мьянма)](../my/README.md) | [Китайский (упрощенный)](../zh/README.md) | [Китайский (традиционный, Гонконг)](../hk/README.md) | [Китайский (традиционный, Макао)](../mo/README.md) | [Китайский (традиционный, Тайвань)](../tw/README.md) | [Хорватский](../hr/README.md) | [Чешский](../cs/README.md) | [Датский](../da/README.md) | [Голландский](../nl/README.md) | [Эстонский](../et/README.md) | [Финский](../fi/README.md) | [Французский](../fr/README.md) | [Немецкий](../de/README.md) | [Греческий](../el/README.md) | [Иврит](../he/README.md) | [Хинди](../hi/README.md) | [Венгерский](../hu/README.md) | [Индонезийский](../id/README.md) | [Итальянский](../it/README.md) | [Японский](../ja/README.md) | [Корейский](../ko/README.md) | [Литовский](../lt/README.md) | [Малайский](../ms/README.md) | [Маратхи](../mr/README.md) | [Непальский](../ne/README.md) | [Нигерийский пиджин](../pcm/README.md) | [Норвежский](../no/README.md) | [Персидский (фарси)](../fa/README.md) | [Польский](../pl/README.md) | [Португальский (Бразилия)](../br/README.md) | [Португальский (Португалия)](../pt/README.md) | [Панджаби (Гурмукхи)](../pa/README.md) | [Румынский](../ro/README.md) | [Русский](./README.md) | [Сербский (кириллица)](../sr/README.md) | [Словацкий](../sk/README.md) | [Словенский](../sl/README.md) | [Испанский](../es/README.md) | [Суахили](../sw/README.md) | [Шведский](../sv/README.md) | [Тагальский (Филиппины)](../tl/README.md) | [Тамильский](../ta/README.md) | [Тайский](../th/README.md) | [Турецкий](../tr/README.md) | [Украинский](../uk/README.md) | [Урду](../ur/README.md) | [Вьетнамский](../vi/README.md) #### Присоединяйтесь к нашему сообществу -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -У нас проходит серия обучения с AI в Discord, узнайте больше и присоединяйтесь к нам на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) с 18 по 30 сентября 2025 года. Вы узнаете советы и приемы использования GitHub Copilot для Data Science. +У нас проходит серия обучения с ИИ в Discord. Узнайте больше и присоединяйтесь к нам на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) с 18 по 30 сентября 2025 года. Вы получите советы и рекомендации по использованию GitHub Copilot для Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.ru.png) @@ -37,50 +35,48 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: > 🌍 Путешествуйте по миру, изучая машинное обучение через призму мировых культур 🌍 -Команда Cloud Advocates в Microsoft рада предложить 12-недельный курс из 26 уроков, посвященный **машинному обучению**. В этом курсе вы изучите то, что иногда называют **классическим машинным обучением**, используя в основном библиотеку Scikit-learn и избегая глубокого обучения, которое рассматривается в нашем [курсе "AI для начинающих"](https://aka.ms/ai4beginners). Также сочетайте эти уроки с нашим курсом ['Data Science для начинающих'](https://aka.ms/ds4beginners)! +Команда Cloud Advocates в Microsoft рада предложить 12-недельный курс из 26 уроков, посвященный **машинному обучению**. В этом курсе вы изучите то, что иногда называют **классическим машинным обучением**, используя в основном библиотеку Scikit-learn и избегая глубокого обучения, которое рассматривается в нашем курсе [AI for Beginners](https://aka.ms/ai4beginners). Также сочетайте эти уроки с нашим курсом ['Data Science for Beginners'](https://aka.ms/ds4beginners). -Путешествуйте с нами по миру, применяя классические методы к данным из разных уголков планеты. Каждый урок включает предварительные и итоговые тесты, письменные инструкции для выполнения урока, решение, задание и многое другое. Наш подход, основанный на проектах, позволяет учиться через практику, что доказано способствует лучшему усвоению новых навыков. +Путешествуйте с нами по миру, применяя эти классические методы к данным из разных уголков планеты. Каждый урок включает в себя тесты до и после урока, письменные инструкции для выполнения задания, решение, задание и многое другое. Наш проектный подход к обучению позволяет вам учиться, создавая, что является проверенным способом закрепления новых навыков. -**✍️ Огромная благодарность нашим авторам** Джен Лупер, Стивену Хауэллу, Франческе Лаззери, Томоми Имуре, Кэсси Бревиу, Дмитрию Сошникову, Крису Норингу, Анирбану Мукерджи, Орнелле Алтуньян, Рут Якобу и Эми Бойд +**✍️ Огромная благодарность нашим авторам**: Джен Лупер, Стивен Хауэлл, Франческа Лаццери, Томоми Имура, Кэсси Бревиу, Дмитрий Сошников, Крис Норинг, Анирбан Мукерджи, Орнелла Алтуньян, Рут Якубу и Эми Бойд. -**🎨 Благодарность также нашим иллюстраторам** Томоми Имуре, Дасани Мадипалли и Джен Лупер +**🎨 Благодарим также наших иллюстраторов**: Томоми Имура, Дасани Мадипалли и Джен Лупер. -**🙏 Особая благодарность 🙏 нашим авторам, рецензентам и участникам контента из числа Microsoft Student Ambassador**, особенно Ришиту Дагли, Мухаммаду Сакибу Хану Инану, Рохану Раджу, Александру Петреску, Абхишеку Джайсвалу, Наврин Табассум, Иоану Самуиле и Снигдхе Агарвал +**🙏 Особая благодарность 🙏 нашим авторам, рецензентам и контрибьюторам из числа Microsoft Student Ambassadors**, в частности Ришиту Дагли, Мухаммаду Сакибу Хану Инану, Рохану Раджу, Александру Петреску, Абхишеку Джайсвалу, Наврин Табассум, Иоану Самуиле и Снигдхе Агарвал. -**🤩 Особая благодарность Microsoft Student Ambassadors Эрику Ванджау, Джаслин Сондхи и Видуши Гупте за уроки на R!** +**🤩 Отдельная благодарность Microsoft Student Ambassadors Эрику Ванджау, Джаслин Сондхи и Видуши Гупте за наши уроки на R!** # Начало работы -Следуйте этим шагам: -1. **Сделайте форк репозитория**: Нажмите кнопку "Fork" в правом верхнем углу этой страницы. -2. **Клонируйте репозиторий**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Следуйте этим шагам: +1. **Сделайте форк репозитория**: Нажмите кнопку "Fork" в правом верхнем углу этой страницы. +2. **Клонируйте репозиторий**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [найдите все дополнительные ресурсы для этого курса в нашей коллекции Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Нужна помощь?** Ознакомьтесь с нашим [Руководством по устранению неполадок](TROUBLESHOOTING.md) для решения распространенных проблем с установкой, настройкой и выполнением уроков. - +> 🔧 **Нужна помощь?** Ознакомьтесь с нашим [руководством по устранению неполадок](TROUBLESHOOTING.md) для решения распространенных проблем с установкой, настройкой и выполнением уроков. **[Студенты](https://aka.ms/student-page)**, чтобы использовать этот курс, сделайте форк всего репозитория в свой аккаунт GitHub и выполняйте упражнения самостоятельно или в группе: -- Начните с предварительного теста. -- Прочитайте лекцию и выполните задания, делая паузы и размышляя на каждом этапе проверки знаний. -- Постарайтесь создать проекты, понимая уроки, а не просто запуская код решения; однако этот код доступен в папках `/solution` в каждом проектно-ориентированном уроке. -- Пройдите итоговый тест. -- Выполните вызов. -- Выполните задание. -- После завершения группы уроков посетите [Доску обсуждений](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) и "учитесь вслух", заполняя соответствующую рубрику PAT. PAT — это инструмент оценки прогресса, который вы заполняете для углубления своего обучения. Вы также можете реагировать на другие PAT, чтобы учиться вместе. +- Начните с теста перед лекцией. +- Прочитайте лекцию и выполните задания, делая паузы и размышляя на каждом этапе проверки знаний. +- Попробуйте создать проекты, понимая уроки, а не просто запуская код решения; однако этот код доступен в папках `/solution` в каждом проектно-ориентированном уроке. +- Пройдите тест после лекции. +- Выполните задание. +- После завершения группы уроков посетите [дискуссионный форум](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) и "учитесь вслух", заполняя соответствующую рубрику PAT. PAT — это инструмент оценки прогресса, который вы заполняете для углубления своего обучения. Вы также можете реагировать на другие PAT, чтобы учиться вместе. -> Для дальнейшего изучения мы рекомендуем следовать этим [модулям и путям обучения Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). +> Для дальнейшего изучения мы рекомендуем следовать этим [модулям и учебным путям Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). -**Учителя**, мы [включили некоторые рекомендации](for-teachers.md) о том, как использовать этот курс. +**Преподаватели**, мы [включили несколько предложений](for-teachers.md) о том, как использовать этот курс. --- -## Видеообзоры +## Видеоуроки -Некоторые уроки доступны в виде коротких видеороликов. Вы можете найти их в уроках или на [плейлисте ML для начинающих на YouTube-канале Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos), нажав на изображение ниже. +Некоторые уроки доступны в формате коротких видео. Вы можете найти их в самих уроках или на [плейлисте ML for Beginners на YouTube-канале Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos), нажав на изображение ниже. -[![Баннер ML для начинающих](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.ru.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![Баннер ML for beginners](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.ru.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- @@ -88,7 +84,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![Промо-видео](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif создан** [Мохитом Джайсалом](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif от** [Мохита Джайсала](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео о проекте и людях, которые его создали! @@ -96,59 +92,58 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: ## Педагогика -При создании этого курса мы выбрали два педагогических принципа: обеспечение того, чтобы он был практическим **проектно-ориентированным** и включал **частые тесты**. Кроме того, этот курс имеет общую **тему**, которая придает ему целостность. +Мы выбрали два педагогических принципа при создании этого курса: обеспечение того, чтобы он был **проектно-ориентированным** и включал **частые тесты**. Кроме того, этот курс имеет общую **тему**, чтобы придать ему целостность. -Обеспечивая связь контента с проектами, процесс становится более увлекательным для студентов, а усвоение концепций усиливается. Кроме того, тест перед занятием задает студенту цель изучения темы, а второй тест после занятия обеспечивает дальнейшее усвоение. Этот курс был разработан как гибкий и увлекательный, его можно проходить полностью или частично. Проекты начинаются с простых и становятся все более сложными к концу 12-недельного цикла. Этот курс также включает постскриптум о реальных приложениях машинного обучения, который можно использовать как дополнительный материал или основу для обсуждения. +Обеспечивая связь контента с проектами, процесс становится более увлекательным для студентов, а усвоение концепций усиливается. Кроме того, тест с низкими ставками перед занятием настраивает студента на изучение темы, а второй тест после занятия обеспечивает дальнейшее закрепление материала. Этот курс был разработан как гибкий и увлекательный, и его можно проходить полностью или частично. Проекты начинаются с простых и становятся все более сложными к концу 12-недельного цикла. Этот курс также включает постскриптум о реальных приложениях машинного обучения, который можно использовать как дополнительный материал или как основу для обсуждения. -> Ознакомьтесь с нашим [Кодексом поведения](CODE_OF_CONDUCT.md), [Руководством по внесению изменений](CONTRIBUTING.md), [Руководством по переводу](TRANSLATIONS.md) и [Руководством по устранению неполадок](TROUBLESHOOTING.md). Мы приветствуем ваши конструктивные отзывы! +> Ознакомьтесь с нашим [Кодексом поведения](CODE_OF_CONDUCT.md), [руководством по внесению изменений](CONTRIBUTING.md), [руководством по переводу](TRANSLATIONS.md) и [руководством по устранению неполадок](TROUBLESHOOTING.md). Мы будем рады вашим конструктивным отзывам! ## Каждый урок включает -- необязательный скетчноут -- необязательное дополнительное видео -- видеообзор (только для некоторых уроков) -- [предварительный тест](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- письменный урок -- для проектно-ориентированных уроков, пошаговые инструкции по созданию проекта -- проверки знаний -- вызов -- дополнительное чтение -- задание -- [итоговый тест](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- необязательный скетчноут +- необязательное дополнительное видео +- видеоруководство (только для некоторых уроков) +- [разогревающий тест перед лекцией](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- письменный урок +- для проектно-ориентированных уроков — пошаговые инструкции по созданию проекта +- проверки знаний +- задание +- дополнительное чтение +- [тест после лекции](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Примечание о языках**: Эти уроки в основном написаны на Python, но многие также доступны на R. Чтобы пройти урок на R, перейдите в папку `/solution` и найдите уроки на R. Они включают расширение .rmd, которое представляет собой **R Markdown** файл, который можно просто определить как объединение `фрагментов кода` (на R или других языках) и `YAML-заголовка` (который определяет, как форматировать выходные данные, такие как PDF) в `Markdown-документе`. Таким образом, он служит примерной авторской платформой для науки о данных, поскольку позволяет объединять ваш код, его вывод и ваши мысли, записывая их в Markdown. Более того, документы R Markdown могут быть преобразованы в выходные форматы, такие как PDF, HTML или Word. +> **Примечание о языках**: Эти уроки в основном написаны на Python, но многие из них также доступны на R. Чтобы пройти урок на R, перейдите в папку `/solution` и найдите уроки на R. Они включают расширение .rmd, которое представляет собой **R Markdown** файл, который можно просто определить как встраивание `фрагментов кода` (на R или других языках) и `YAML-заголовка` (который указывает, как форматировать выходные данные, такие как PDF) в `Markdown-документ`. Таким образом, это служит примерной авторской структурой для науки о данных, так как позволяет вам объединять ваш код, его вывод и ваши мысли, записывая их в Markdown. Более того, документы R Markdown могут быть преобразованы в выходные форматы, такие как PDF, HTML или Word. -> **Примечание о тестах**: Все тесты содержатся в [папке Quiz App](../../quiz-app), всего 52 теста по три вопроса каждый. Они связаны с уроками, но приложение для тестов можно запустить локально; следуйте инструкциям в папке `quiz-app`, чтобы запустить локально или развернуть в Azure. +> **Примечание о тестах**: Все тесты содержатся в [папке Quiz App](../../quiz-app), всего 52 теста по три вопроса в каждом. Они связаны с уроками, но приложение для тестов можно запустить локально; следуйте инструкциям в папке `quiz-app`, чтобы запустить локально или развернуть в Azure. -| Номер урока | Тема | Группировка уроков | Цели обучения | Связанный урок | Автор | +| Номер урока | Тема | Группа уроков | Учебные цели | Связанный урок | Автор | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | Введение в машинное обучение | [Введение](1-Introduction/README.md) | Узнайте основные концепции машинного обучения | [Урок](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Мухаммад | -| 02 | История машинного обучения | [Введение](1-Introduction/README.md) | Узнайте историю, лежащую в основе этой области | [Урок](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Джен и Эми | -| 03 | Справедливость и машинное обучение | [Введение](1-Introduction/README.md) | Какие важные философские вопросы о справедливости должны учитывать студенты при создании и применении моделей машинного обучения?| [Урок](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Томоми | -| 04 | Техники машинного обучения | [Введение](1-Introduction/README.md) | Какие техники используют исследователи для создания моделей машинного обучения? | [Урок](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Крис и Джен | -| 05 | Введение в регрессию | [Регрессия](2-Regression/README.md) | Начните работать с Python и Scikit-learn для моделей регрессии | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Джен • Эрик Ванжау | -| 06 | Цены на тыквы в Северной Америке 🎃 | [Регрессия](2-Regression/README.md) | Визуализируйте и очистите данные для подготовки к машинному обучению | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Джен • Эрик Ванжау | -| 07 | Цены на тыквы в Северной Америке 🎃 | [Регрессия](2-Regression/README.md) | Постройте модели линейной и полиномиальной регрессии | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Джен и Дмитрий • Эрик Ванжау | -| 08 | Цены на тыквы в Северной Америке 🎃 | [Регрессия](2-Regression/README.md) | Постройте модель логистической регрессии | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Джен • Эрик Ванжау | -| 09 | Веб-приложение 🔌 | [Веб-приложение](3-Web-App/README.md) | Создайте веб-приложение для использования вашей обученной модели | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Джен | -| 10 | Введение в классификацию | [Классификация](4-Classification/README.md) | Очистите, подготовьте и визуализируйте данные; введение в классификацию | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Джен и Кэсси • Эрик Ванжау | -| 11 | Вкусные азиатские и индийские блюда 🍜 | [Классификация](4-Classification/README.md) | Введение в классификаторы | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Джен и Кэсси • Эрик Ванжау | -| 12 | Вкусные азиатские и индийские блюда 🍜 | [Классификация](4-Classification/README.md) | Дополнительные классификаторы | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Джен и Кэсси • Эрик Ванжау | -| 13 | Вкусные азиатские и индийские блюда 🍜 | [Классификация](4-Classification/README.md) | Создайте веб-приложение рекомендаций, используя вашу модель | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Джен | -| 14 | Введение в кластеризацию | [Кластеризация](5-Clustering/README.md) | Очистите, подготовьте и визуализируйте данные; введение в кластеризацию | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Джен • Эрик Ванжау | -| 15 | Исследование музыкальных вкусов Нигерии 🎧 | [Кластеризация](5-Clustering/README.md) | Изучите метод кластеризации K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Джен • Эрик Ванжау | -| 16 | Введение в обработку естественного языка ☕️ | [Обработка естественного языка](6-NLP/README.md) | Узнайте основы обработки естественного языка, создавая простого бота | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Стивен | -| 17 | Общие задачи NLP ☕️ | [Обработка естественного языка](6-NLP/README.md) | Углубите свои знания NLP, изучая общие задачи, связанные с языковыми структурами | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Стивен | -| 18 | Перевод и анализ настроений ♥️ | [Обработка естественного языка](6-NLP/README.md) | Перевод и анализ настроений с произведениями Джейн Остин | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Стивен | -| 19 | Романтические отели Европы ♥️ | [Обработка естественного языка](6-NLP/README.md) | Анализ настроений с отзывами об отелях, часть 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Стивен | -| 20 | Романтические отели Европы ♥️ | [Обработка естественного языка](6-NLP/README.md) | Анализ настроений с отзывами об отелях, часть 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Стивен | -| 21 | Введение в прогнозирование временных рядов | [Временные ряды](7-TimeSeries/README.md) | Введение в прогнозирование временных рядов | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Франческа | -| 22 | ⚡️ Использование электроэнергии в мире ⚡️ - прогнозирование временных рядов с ARIMA | [Временные ряды](7-TimeSeries/README.md) | Прогнозирование временных рядов с использованием ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Франческа | -| 23 | ⚡️ Использование электроэнергии в мире ⚡️ - прогнозирование временных рядов с SVR | [Временные ряды](7-TimeSeries/README.md) | Прогнозирование временных рядов с использованием регрессора опорных векторов | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Анирбан | -| 24 | Введение в обучение с подкреплением | [Обучение с подкреплением](8-Reinforcement/README.md)| Введение в обучение с подкреплением с использованием Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Дмитрий | -| 25 | Помогите Петру избежать волка! 🐺 | [Обучение с подкреплением](8-Reinforcement/README.md)| Обучение с подкреплением в Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Дмитрий | -| Постскриптум | Реальные сценарии и приложения ML | [ML в реальном мире](9-Real-World/README.md) | Интересные и показательные реальные приложения классического машинного обучения | [Урок](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Команда | -| Постскриптум | Отладка моделей ML с использованием панели RAI | [ML в реальном мире](9-Real-World/README.md) | Отладка моделей машинного обучения с использованием компонентов панели Responsible AI | [Урок](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Рут Якобу | +| 01 | Введение в машинное обучение | [Введение](1-Introduction/README.md) | Узнайте основные концепции машинного обучения | [Урок](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Мухаммад | +| 02 | История машинного обучения | [Введение](1-Introduction/README.md) | Узнайте историю, лежащую в основе этой области | [Урок](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Джен и Эми | +| 03 | Справедливость и машинное обучение | [Введение](1-Introduction/README.md) | Какие важные философские вопросы о справедливости должны учитывать студенты при создании и применении моделей машинного обучения? | [Урок](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Томоми | +| 04 | Техники машинного обучения | [Введение](1-Introduction/README.md) | Какие техники используют исследователи для создания моделей машинного обучения? | [Урок](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Крис и Джен | +| 05 | Введение в регрессию | [Регрессия](2-Regression/README.md) | Начните работать с Python и Scikit-learn для моделей регрессии | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Джен • Эрик Ванжау | +| 06 | Цены на тыквы в Северной Америке 🎃 | [Регрессия](2-Regression/README.md) | Визуализируйте и очистите данные для подготовки к машинному обучению | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Джен • Эрик Ванжау | +| 07 | Цены на тыквы в Северной Америке 🎃 | [Регрессия](2-Regression/README.md) | Постройте модели линейной и полиномиальной регрессии | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Джен и Дмитрий • Эрик Ванжау | +| 08 | Цены на тыквы в Северной Америке 🎃 | [Регрессия](2-Regression/README.md) | Постройте модель логистической регрессии | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Джен • Эрик Ванжау | +| 09 | Веб-приложение 🔌 | [Веб-приложение](3-Web-App/README.md) | Создайте веб-приложение для использования обученной модели | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Джен | +| 10 | Введение в классификацию | [Классификация](4-Classification/README.md) | Очистите, подготовьте и визуализируйте данные; введение в классификацию | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Джен и Кэсси • Эрик Ванжау | +| 11 | Вкусные азиатские и индийские блюда 🍜 | [Классификация](4-Classification/README.md) | Введение в классификаторы | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Джен и Кэсси • Эрик Ванжау | +| 12 | Вкусные азиатские и индийские блюда 🍜 | [Классификация](4-Classification/README.md) | Дополнительные классификаторы | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Джен и Кэсси • Эрик Ванжау | +| 13 | Вкусные азиатские и индийские блюда 🍜 | [Классификация](4-Classification/README.md) | Создайте веб-приложение рекомендаций, используя вашу модель | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Джен | +| 14 | Введение в кластеризацию | [Кластеризация](5-Clustering/README.md) | Очистите, подготовьте и визуализируйте данные; введение в кластеризацию | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Джен • Эрик Ванжау | +| 15 | Исследование музыкальных вкусов Нигерии 🎧 | [Кластеризация](5-Clustering/README.md) | Изучите метод кластеризации K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Джен • Эрик Ванжау | +| 16 | Введение в обработку естественного языка ☕️ | [Обработка естественного языка](6-NLP/README.md) | Узнайте основы обработки естественного языка, создавая простого бота | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Стивен | +| 17 | Общие задачи NLP ☕️ | [Обработка естественного языка](6-NLP/README.md) | Углубите свои знания NLP, изучив общие задачи, связанные с языковыми структурами | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Стивен | +| 18 | Перевод и анализ настроений ♥️ | [Обработка естественного языка](6-NLP/README.md) | Перевод и анализ настроений с произведениями Джейн Остин | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Стивен | +| 19 | Романтические отели Европы ♥️ | [Обработка естественного языка](6-NLP/README.md) | Анализ настроений с отзывами об отелях 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Стивен | +| 20 | Романтические отели Европы ♥️ | [Обработка естественного языка](6-NLP/README.md) | Анализ настроений с отзывами об отелях 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Стивен | +| 21 | Введение в прогнозирование временных рядов | [Временные ряды](7-TimeSeries/README.md) | Введение в прогнозирование временных рядов | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Франческа | +| 22 | ⚡️ Использование электроэнергии в мире ⚡️ - прогнозирование временных рядов с ARIMA | [Временные ряды](7-TimeSeries/README.md) | Прогнозирование временных рядов с использованием ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Франческа | +| 23 | ⚡️ Использование электроэнергии в мире ⚡️ - прогнозирование временных рядов с SVR | [Временные ряды](7-TimeSeries/README.md) | Прогнозирование временных рядов с использованием регрессора опорных векторов | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Анирбан | +| 24 | Введение в обучение с подкреплением | [Обучение с подкреплением](8-Reinforcement/README.md)| Введение в обучение с подкреплением с использованием Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Дмитрий | +| 25 | Помогите Петру избежать волка! 🐺 | [Обучение с подкреплением](8-Reinforcement/README.md)| Обучение с подкреплением в Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Дмитрий | +| Постскриптум | Сценарии и приложения машинного обучения | [ML в реальном мире](9-Real-World/README.md) | Интересные и показательные примеры реального применения классического машинного обучения | [Урок](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Команда | +| Постскриптум | Отладка моделей машинного обучения с использованием панели RAI | [ML в реальном мире](9-Real-World/README.md) | Отладка моделей машинного обучения с использованием компонентов панели ответственного ИИ | [Урок](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Рут Якобу | > [найдите все дополнительные ресурсы для этого курса в нашей коллекции Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) @@ -193,22 +188,24 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --- ### Серия Copilot -[![Copilot для парного программирования с AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot для парного программирования с ИИ](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot для C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Приключения с Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Получение помощи -Если вы столкнулись с трудностями или у вас есть вопросы о создании приложений на основе AI, присоединяйтесь: +Если вы столкнулись с трудностями или у вас есть вопросы о создании приложений с ИИ, присоединяйтесь к обсуждениям с другими учащимися и опытными разработчиками в сообществе MCP. Это поддерживающее сообщество, где приветствуются вопросы и свободно делятся знаниями. -[![Discord Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Если у вас есть отзывы о продукте или возникли ошибки при разработке, посетите: -[![Форум разработчиков Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Отказ от ответственности**: -Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода. \ No newline at end of file +Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/sk/README.md b/translations/sk/README.md index c654a90b2..fd2891fca 100644 --- a/translations/sk/README.md +++ b/translations/sk/README.md @@ -1,153 +1,153 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 Podpora viacerých jazykov +### 🌐 Podpora viacerých jazykov -#### Podporované cez GitHub Action (Automatizované a vždy aktuálne) +#### Podporované cez GitHub Action (Automatizované a vždy aktuálne) - -[Arabčina](../ar/README.md) | [Bengálčina](../bn/README.md) | [Bulharčina](../bg/README.md) | [Barmčina (Mjanmarsko)](../my/README.md) | [Čínština (zjednodušená)](../zh/README.md) | [Čínština (tradičná, Hongkong)](../hk/README.md) | [Čínština (tradičná, Macao)](../mo/README.md) | [Čínština (tradičná, Taiwan)](../tw/README.md) | [Chorvátčina](../hr/README.md) | [Čeština](../cs/README.md) | [Dánčina](../da/README.md) | [Holandčina](../nl/README.md) | [Estónčina](../et/README.md) | [Fínčina](../fi/README.md) | [Francúzština](../fr/README.md) | [Nemčina](../de/README.md) | [Gréčtina](../el/README.md) | [Hebrejčina](../he/README.md) | [Hindčina](../hi/README.md) | [Maďarčina](../hu/README.md) | [Indonézština](../id/README.md) | [Taliančina](../it/README.md) | [Japončina](../ja/README.md) | [Kórejčina](../ko/README.md) | [Litovčina](../lt/README.md) | [Malajčina](../ms/README.md) | [Maráthčina](../mr/README.md) | [Nepálčina](../ne/README.md) | [Nórčina](../no/README.md) | [Perzština (Farsi)](../fa/README.md) | [Poľština](../pl/README.md) | [Portugalčina (Brazília)](../br/README.md) | [Portugalčina (Portugalsko)](../pt/README.md) | [Pandžábčina (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumunčina](../ro/README.md) | [Ruština](../ru/README.md) | [Srbčina (cyrilika)](../sr/README.md) | [Slovenčina](./README.md) | [Slovinčina](../sl/README.md) | [Španielčina](../es/README.md) | [Swahilčina](../sw/README.md) | [Švédčina](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipínčina)](../tl/README.md) | [Tamilčina](../ta/README.md) | [Thajčina](../th/README.md) | [Turečtina](../tr/README.md) | [Ukrajinčina](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamčina](../vi/README.md) - + +[Arabčina](../ar/README.md) | [Bengálčina](../bn/README.md) | [Bulharčina](../bg/README.md) | [Barmčina (Mjanmarsko)](../my/README.md) | [Čínština (zjednodušená)](../zh/README.md) | [Čínština (tradičná, Hongkong)](../hk/README.md) | [Čínština (tradičná, Macao)](../mo/README.md) | [Čínština (tradičná, Taiwan)](../tw/README.md) | [Chorvátčina](../hr/README.md) | [Čeština](../cs/README.md) | [Dánčina](../da/README.md) | [Holandčina](../nl/README.md) | [Estónčina](../et/README.md) | [Fínčina](../fi/README.md) | [Francúzština](../fr/README.md) | [Nemčina](../de/README.md) | [Gréčtina](../el/README.md) | [Hebrejčina](../he/README.md) | [Hindčina](../hi/README.md) | [Maďarčina](../hu/README.md) | [Indonézština](../id/README.md) | [Taliančina](../it/README.md) | [Japončina](../ja/README.md) | [Kórejčina](../ko/README.md) | [Litovčina](../lt/README.md) | [Malajčina](../ms/README.md) | [Maráthčina](../mr/README.md) | [Nepálčina](../ne/README.md) | [Nigérijský pidgin](../pcm/README.md) | [Nórčina](../no/README.md) | [Perzština (Farsi)](../fa/README.md) | [Poľština](../pl/README.md) | [Portugalčina (Brazília)](../br/README.md) | [Portugalčina (Portugalsko)](../pt/README.md) | [Pandžábčina (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumunčina](../ro/README.md) | [Ruština](../ru/README.md) | [Srbčina (cyrilika)](../sr/README.md) | [Slovenčina](./README.md) | [Slovinčina](../sl/README.md) | [Španielčina](../es/README.md) | [Swahilčina](../sw/README.md) | [Švédčina](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipínčina)](../tl/README.md) | [Tamilčina](../ta/README.md) | [Thajčina](../th/README.md) | [Turečtina](../tr/README.md) | [Ukrajinčina](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamčina](../vi/README.md) + -#### Pripojte sa k našej komunite +#### Pripojte sa k našej komunite -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Máme prebiehajúcu sériu učenia sa s AI na Discorde, dozviete sa viac a pripojte sa k nám na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Získate tipy a triky na používanie GitHub Copilot pre Data Science. +Máme prebiehajúcu sériu Discord Learn with AI, dozviete sa viac a pripojte sa k nám na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Získate tipy a triky na používanie GitHub Copilot pre Data Science. -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.sk.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.sk.png) -# Strojové učenie pre začiatočníkov - Kurikulum +# Strojové učenie pre začiatočníkov - Kurikulum -> 🌍 Cestujte po svete, keď objavujeme strojové učenie prostredníctvom svetových kultúr 🌍 +> 🌍 Cestujte po svete, keď objavujeme strojové učenie prostredníctvom kultúr sveta 🌍 -Cloud Advocates v Microsofte s radosťou ponúkajú 12-týždňové, 26-lekciové kurikulum o **strojovom učení**. V tomto kurikule sa naučíte o tom, čo sa niekedy nazýva **klasické strojové učenie**, pričom sa primárne používa knižnica Scikit-learn a vyhýba sa hlbokému učeniu, ktoré je pokryté v našom [kurikule AI pre začiatočníkov](https://aka.ms/ai4beginners). Spojte tieto lekcie s naším kurikulom ['Data Science for Beginners'](https://aka.ms/ds4beginners), tiež! +Cloud Advocates v Microsoft s radosťou ponúkajú 12-týždňové, 26-lekčné kurikulum o **strojovom učení**. V tomto kurikule sa naučíte o tom, čo sa niekedy nazýva **klasické strojové učenie**, pričom sa primárne používa knižnica Scikit-learn a vyhýba sa hlbokému učeniu, ktoré je pokryté v našom [kurikule AI pre začiatočníkov](https://aka.ms/ai4beginners). Spojte tieto lekcie s naším kurikulom ['Data Science for Beginners'](https://aka.ms/ds4beginners), tiež! -Cestujte s nami po svete, keď aplikujeme tieto klasické techniky na údaje z rôznych oblastí sveta. Každá lekcia obsahuje kvízy pred a po lekcii, písomné pokyny na dokončenie lekcie, riešenie, úlohu a ďalšie. Náš projektovo orientovaný prístup vám umožní učiť sa pri budovaní, čo je osvedčený spôsob, ako si nové zručnosti lepšie zapamätať. +Cestujte s nami po svete, keď aplikujeme tieto klasické techniky na údaje z rôznych oblastí sveta. Každá lekcia obsahuje kvízy pred a po lekcii, písomné pokyny na dokončenie lekcie, riešenie, úlohu a ďalšie. Náš projektovo orientovaný prístup vám umožní učiť sa pri budovaní, čo je osvedčený spôsob, ako si nové zručnosti lepšie zapamätať. -**✍️ Srdečné poďakovanie našim autorom** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu a Amy Boyd +**✍️ Srdečné poďakovanie našim autorom** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu a Amy Boyd -**🎨 Poďakovanie aj našim ilustrátorom** Tomomi Imura, Dasani Madipalli a Jen Looper +**🎨 Poďakovanie aj našim ilustrátorom** Tomomi Imura, Dasani Madipalli a Jen Looper -**🙏 Špeciálne poďakovanie 🙏 našim Microsoft Student Ambassador autorom, recenzentom a prispievateľom obsahu**, najmä Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila a Snigdha Agarwal +**🙏 Špeciálne poďakovanie 🙏 našim Microsoft Student Ambassador autorom, recenzentom a prispievateľom obsahu**, najmä Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila a Snigdha Agarwal -**🤩 Extra vďaka Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi a Vidushi Gupta za naše lekcie v R!** +**🤩 Extra vďaka Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi a Vidushi Gupta za naše lekcie v R!** -# Začíname +# Začíname -Postupujte podľa týchto krokov: -1. **Forknite repozitár**: Kliknite na tlačidlo "Fork" v pravom hornom rohu tejto stránky. -2. **Klonujte repozitár**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Postupujte podľa týchto krokov: +1. **Forknite repozitár**: Kliknite na tlačidlo "Fork" v pravom hornom rohu tejto stránky. +2. **Klonujte repozitár**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [nájdite všetky ďalšie zdroje pre tento kurz v našej kolekcii Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [nájdite všetky ďalšie zdroje pre tento kurz v našej kolekcii Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Potrebujete pomoc?** Pozrite si náš [Sprievodca riešením problémov](TROUBLESHOOTING.md) pre riešenia bežných problémov s inštaláciou, nastavením a spúšťaním lekcií. +> 🔧 **Potrebujete pomoc?** Pozrite si náš [Sprievodca riešením problémov](TROUBLESHOOTING.md) pre riešenia bežných problémov s inštaláciou, nastavením a spúšťaním lekcií. -**[Študenti](https://aka.ms/student-page)**, na použitie tohto kurikula si forknite celý repozitár do svojho vlastného GitHub účtu a dokončite cvičenia sami alebo v skupine: +**[Študenti](https://aka.ms/student-page)**, na použitie tohto kurikula si forknite celý repozitár do svojho GitHub účtu a dokončite cvičenia sami alebo v skupine: -- Začnite kvízom pred prednáškou. -- Prečítajte si prednášku a dokončite aktivity, zastavte sa a zamyslite sa pri každej kontrole vedomostí. -- Pokúste sa vytvoriť projekty pochopením lekcií namiesto spúšťania riešenia kódu; tento kód je však dostupný v priečinkoch `/solution` v každej projektovo orientovanej lekcii. -- Urobte kvíz po prednáške. -- Dokončite výzvu. -- Dokončite úlohu. -- Po dokončení skupiny lekcií navštívte [Diskusnú tabuľu](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) a "učte sa nahlas" vyplnením príslušného PAT rubriky. 'PAT' je nástroj na hodnotenie pokroku, ktorý je rubrikou, ktorú vyplníte na ďalšie učenie. Môžete tiež reagovať na iné PAT, aby sme sa učili spolu. +- Začnite kvízom pred prednáškou. +- Prečítajte si prednášku a dokončite aktivity, zastavte sa a zamyslite sa pri každej kontrole vedomostí. +- Pokúste sa vytvoriť projekty pochopením lekcií namiesto spúšťania riešenia kódu; tento kód je však dostupný v priečinkoch `/solution` v každej projektovo orientovanej lekcii. +- Urobte kvíz po prednáške. +- Dokončite výzvu. +- Dokončite úlohu. +- Po dokončení skupiny lekcií navštívte [Diskusnú tabuľu](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) a "učte sa nahlas" vyplnením príslušného PAT rubrika. 'PAT' je nástroj na hodnotenie pokroku, ktorý je rubrikou, ktorú vyplníte na ďalšie učenie. Môžete tiež reagovať na iné PAT, aby sme sa učili spolu. -> Na ďalšie štúdium odporúčame sledovať tieto [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) moduly a učebné cesty. +> Na ďalšie štúdium odporúčame sledovať tieto [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) moduly a vzdelávacie cesty. -**Učitelia**, [pridali sme niekoľko návrhov](for-teachers.md) na použitie tohto kurikula. +**Učitelia**, máme [zahrnuté niekoľko návrhov](for-teachers.md) na použitie tohto kurikula. ---- +--- -## Video prehliadky +## Video prehliadky -Niektoré lekcie sú dostupné ako krátke videá. Všetky nájdete priamo v lekciách alebo na [ML for Beginners playlist na YouTube kanáli Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) kliknutím na obrázok nižšie. +Niektoré lekcie sú dostupné ako krátke videá. Všetky nájdete v lekciách alebo na [ML for Beginners playlist na YouTube kanáli Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) kliknutím na obrázok nižšie. -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.sk.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.sk.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) ---- +--- -## Spoznajte tím +## Zoznámte sa s tímom -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif od** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif od** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Kliknite na obrázok vyššie pre video o projekte a ľuďoch, ktorí ho vytvorili! +> 🎥 Kliknite na obrázok vyššie pre video o projekte a ľuďoch, ktorí ho vytvorili! ---- +--- + +## Pedagogika + +Pri tvorbe tohto kurikula sme si zvolili dve pedagogické zásady: zabezpečiť, aby bolo praktické **projektovo orientované** a aby obsahovalo **časté kvízy**. Okrem toho má toto kurikulum spoločnú **tému**, ktorá mu dodáva súdržnosť. + +Zabezpečením, že obsah je v súlade s projektmi, je proces pre študentov pútavejší a zlepšuje sa zapamätanie konceptov. Okrem toho nízko-stresový kvíz pred hodinou nastavuje úmysel študenta na učenie sa témy, zatiaľ čo druhý kvíz po hodine zabezpečuje ďalšie zapamätanie. Toto kurikulum bolo navrhnuté tak, aby bolo flexibilné a zábavné a mohlo byť absolvované celé alebo čiastočne. Projekty začínajú malé a postupne sa stávajú zložitejšími na konci 12-týždňového cyklu. Toto kurikulum tiež obsahuje dodatok o reálnych aplikáciách ML, ktorý môže byť použitý ako extra kredit alebo ako základ pre diskusiu. -## Pedagogika - -Pri tvorbe tohto kurikula sme si vybrali dve pedagogické zásady: zabezpečiť, aby bolo praktické **projektovo orientované** a aby obsahovalo **časté kvízy**. Okrem toho má toto kurikulum spoločnú **tému**, ktorá mu dodáva súdržnosť. - -Zabezpečením, že obsah je v súlade s projektmi, sa proces stáva pre študentov pútavejším a zlepšuje sa zapamätanie konceptov. Okrem toho nízko-stresový kvíz pred hodinou nastavuje úmysel študenta na učenie sa témy, zatiaľ čo druhý kvíz po hodine zabezpečuje ďalšie zapamätanie. Toto kurikulum bolo navrhnuté tak, aby bolo flexibilné a zábavné a mohlo byť absolvované celé alebo čiastočne. Projekty začínajú malé a postupne sa stávajú zložitejšími na konci 12-týždňového cyklu. Toto kurikulum tiež obsahuje dodatok o reálnych aplikáciách ML, ktorý môže byť použitý ako extra kredit alebo ako základ pre diskusiu. - -> Nájdite náš [Kódex správania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prispievanie](CONTRIBUTING.md), [Preklady](TRANSLATIONS.md) a [Riešenie problémov](TROUBLESHOOTING.md). Uvítame vašu konštruktívnu spätnú väzbu! - -## Každá lekcia obsahuje - -- voliteľný sketchnote -- voliteľné doplnkové video -- video prehliadku (len niektoré lekcie) -- [kvíz na zahriatie pred prednáškou](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- písomnú lekciu -- pre projektovo orientované lekcie, podrobné návody na vytvorenie projektu -- kontroly vedomostí -- výzvu -- doplnkové čítanie -- úlohu -- [kvíz po prednáške](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - -> **Poznámka o jazykoch**: Tieto lekcie sú primárne napísané v Pythone, ale mnohé sú dostupné aj v R. Na dokončenie lekcie v R prejdite do priečinka `/solution` a hľadajte lekcie v R. Obsahujú príponu .rmd, ktorá predstavuje **R Markdown** súbor, ktorý možno jednoducho definovať ako vloženie `code chunks` (R alebo iných jazykov) a `YAML header` (ktorý určuje, ako formátovať výstupy ako PDF) do `Markdown dokumentu`. Ako taký slúži ako príkladný autorovací rámec pre dátovú vedu, pretože vám umožňuje kombinovať váš kód, jeho výstup a vaše myšlienky tým, že ich zapíšete do Markdown. Navyše, R Markdown dokumenty môžu byť vykreslené do výstupných formátov ako PDF, HTML alebo Word. - -> **Poznámka o kvízoch**: Všetky kvízy sú obsiahnuté v [priečinku Quiz App](../../quiz-app), celkovo 52 kvízov po tri otázky. Sú prepojené priamo z lekcií, ale aplikáciu kvízov je možné spustiť lokálne; postupujte podľa pokynov v priečinku `quiz-app` na lokálne hosťovanie alebo nasadenie na Azure. - -| Číslo lekcie | Téma | Skupina lekcií | Ciele učenia | Prepojená lekcia | Autor | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | Úvod do strojového učenia | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte sa základné koncepty strojového učenia | [Lekcia](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | História strojového učenia | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Zoznámte sa s históriou tohto odboru | [Lekcia](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen a Amy | -| 03 | Spravodlivosť a strojové učenie | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Aké sú dôležité filozofické otázky týkajúce sa spravodlivosti, ktoré by študenti mali zvážiť pri vytváraní a aplikovaní modelov strojového učenia? | [Lekcia](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Techniky strojového učenia | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Aké techniky používajú výskumníci strojového učenia na vytváranie modelov strojového učenia? | [Lekcia](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris a Jen | -| 05 | Úvod do regresie | [Regresia](2-Regression/README.md) | Začnite s Pythonom a Scikit-learn pre regresné modely | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Ceny tekvíc v Severnej Amerike 🎃 | [Regresia](2-Regression/README.md) | Vizualizujte a vyčistite údaje na prípravu pre strojové učenie | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Ceny tekvíc v Severnej Amerike 🎃 | [Regresia](2-Regression/README.md) | Vytvorte lineárne a polynomiálne regresné modely | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen a Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | Ceny tekvíc v Severnej Amerike 🎃 | [Regresia](2-Regression/README.md) | Vytvorte logistický regresný model | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Webová aplikácia 🔌 | [Webová aplikácia](3-Web-App/README.md) | Vytvorte webovú aplikáciu na použitie vášho trénovaného modelu | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Úvod do klasifikácie | [Klasifikácia](4-Classification/README.md) | Vyčistite, pripravte a vizualizujte svoje údaje; úvod do klasifikácie | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Lahodné ázijské a indické kuchyne 🍜 | [Klasifikácia](4-Classification/README.md) | Úvod do klasifikátorov | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Lahodné ázijské a indické kuchyne 🍜 | [Klasifikácia](4-Classification/README.md) | Viac klasifikátorov | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Lahodné ázijské a indické kuchyne 🍜 | [Klasifikácia](4-Classification/README.md) | Vytvorte webovú aplikáciu odporúčania pomocou vášho modelu | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Úvod do zhlukovania | [Zhlukovanie](5-Clustering/README.md) | Vyčistite, pripravte a vizualizujte svoje údaje; Úvod do zhlukovania | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Preskúmanie nigérijských hudobných chutí 🎧 | [Zhlukovanie](5-Clustering/README.md) | Preskúmajte metódu zhlukovania K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Úvod do spracovania prirodzeného jazyka ☕️ | [Spracovanie prirodzeného jazyka](6-NLP/README.md) | Naučte sa základy NLP vytvorením jednoduchého bota | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Bežné úlohy NLP ☕️ | [Spracovanie prirodzeného jazyka](6-NLP/README.md) | Prehĺbte svoje znalosti NLP pochopením bežných úloh potrebných pri práci so štruktúrami jazyka | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Preklad a analýza sentimentu ♥️ | [Spracovanie prirodzeného jazyka](6-NLP/README.md) | Preklad a analýza sentimentu s Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Romantické hotely v Európe ♥️ | [Spracovanie prirodzeného jazyka](6-NLP/README.md) | Analýza sentimentu s recenziami hotelov 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Romantické hotely v Európe ♥️ | [Spracovanie prirodzeného jazyka](6-NLP/README.md) | Analýza sentimentu s recenziami hotelov 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Úvod do predikcie časových radov | [Časové rady](7-TimeSeries/README.md) | Úvod do predikcie časových radov | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Svetová spotreba energie ⚡️ - predikcia časových radov s ARIMA | [Časové rady](7-TimeSeries/README.md) | Predikcia časových radov s ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Svetová spotreba energie ⚡️ - predikcia časových radov s SVR | [Časové rady](7-TimeSeries/README.md) | Predikcia časových radov s Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Úvod do posilňovacieho učenia | [Posilňovacie učenie](8-Reinforcement/README.md) | Úvod do posilňovacieho učenia s Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Pomôžte Petrovi vyhnúť sa vlkovi! 🐺 | [Posilňovacie učenie](8-Reinforcement/README.md) | Posilňovacie učenie Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Scenáre a aplikácie strojového učenia v reálnom svete | [ML v praxi](9-Real-World/README.md) | Zaujímavé a odhaľujúce aplikácie klasického strojového učenia | [Lekcia](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Tím | -| Postscript | Ladenie modelov v strojovom učení pomocou RAI dashboardu | [ML v praxi](9-Real-World/README.md) | Ladenie modelov v strojovom učení pomocou komponentov Responsible AI dashboard | [Lekcia](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +> Nájdite náš [Kódex správania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prispievanie](CONTRIBUTING.md), [Preklady](TRANSLATIONS.md) a [Riešenie problémov](TROUBLESHOOTING.md) pokyny. Uvítame vašu konštruktívnu spätnú väzbu! + +## Každá lekcia obsahuje + +- voliteľný sketchnote +- voliteľné doplnkové video +- video prehliadku (len niektoré lekcie) +- [kvíz na zahriatie pred prednáškou](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- písomnú lekciu +- pre projektovo orientované lekcie, podrobné návody na vytvorenie projektu +- kontroly vedomostí +- výzvu +- doplnkové čítanie +- úlohu +- [kvíz po prednáške](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +> **Poznámka o jazykoch**: Tieto lekcie sú primárne napísané v Pythone, ale mnohé sú dostupné aj v R. Na dokončenie lekcie v R prejdite do priečinka `/solution` a hľadajte lekcie v R. Obsahujú príponu .rmd, ktorá predstavuje **R Markdown** súbor, ktorý môže byť jednoducho definovaný ako vloženie `code chunks` (R alebo iných jazykov) a `YAML header` (ktorý usmerňuje, ako formátovať výstupy ako PDF) do `Markdown dokumentu`. Ako taký slúži ako príkladný autorovací rámec pre dátovú vedu, pretože vám umožňuje kombinovať váš kód, jeho výstup a vaše myšlienky tým, že ich zapíšete do Markdown. Navyše, R Markdown dokumenty môžu byť vykreslené do výstupných formátov ako PDF, HTML alebo Word. + +> **Poznámka o kvízoch**: Všetky kvízy sú obsiahnuté v [priečinku Quiz App](../../quiz-app), celkovo 52 kvízov po tri otázky. Sú prepojené z lekcií, ale aplikáciu kvízov je možné spustiť lokálne; postupujte podľa pokynov v priečinku `quiz-app` na lokálne hosťovanie alebo nasadenie na Azure. + +| Číslo lekcie | Téma | Skupina lekcií | Ciele učenia | Prepojená lekcia | Autor | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| 01 | Úvod do strojového učenia | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte sa základné koncepty strojového učenia | [Lekcia](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | História strojového učenia | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Zoznámte sa s históriou tohto odboru | [Lekcia](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen a Amy | +| 03 | Spravodlivosť a strojové učenie | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Aké sú dôležité filozofické otázky týkajúce sa spravodlivosti, ktoré by študenti mali zvážiť pri vytváraní a aplikovaní modelov ML? | [Lekcia](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Techniky strojového učenia | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Aké techniky používajú výskumníci ML na vytváranie modelov ML? | [Lekcia](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris a Jen | +| 05 | Úvod do regresie | [Regresia](2-Regression/README.md) | Začnite s Pythonom a Scikit-learn pre regresné modely | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Ceny tekvíc v Severnej Amerike 🎃 | [Regresia](2-Regression/README.md) | Vizualizujte a vyčistite údaje na prípravu pre ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Ceny tekvíc v Severnej Amerike 🎃 | [Regresia](2-Regression/README.md) | Vytvorte lineárne a polynomiálne regresné modely | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen a Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | Ceny tekvíc v Severnej Amerike 🎃 | [Regresia](2-Regression/README.md) | Vytvorte logistický regresný model | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | Webová aplikácia 🔌 | [Webová aplikácia](3-Web-App/README.md) | Vytvorte webovú aplikáciu na použitie vášho trénovaného modelu | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Úvod do klasifikácie | [Klasifikácia](4-Classification/README.md) | Vyčistite, pripravte a vizualizujte svoje údaje; úvod do klasifikácie | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Lahodné ázijské a indické kuchyne 🍜 | [Klasifikácia](4-Classification/README.md) | Úvod do klasifikátorov | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Lahodné ázijské a indické kuchyne 🍜 | [Klasifikácia](4-Classification/README.md) | Viac klasifikátorov | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Lahodné ázijské a indické kuchyne 🍜 | [Klasifikácia](4-Classification/README.md) | Vytvorte webovú aplikáciu odporúčania pomocou vášho modelu | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Úvod do zhlukovania | [Zhlukovanie](5-Clustering/README.md) | Vyčistite, pripravte a vizualizujte svoje údaje; úvod do zhlukovania | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Skúmanie nigérijských hudobných chutí 🎧 | [Zhlukovanie](5-Clustering/README.md) | Preskúmajte metódu zhlukovania K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Úvod do spracovania prirodzeného jazyka ☕️ | [Spracovanie prirodzeného jazyka](6-NLP/README.md)| Naučte sa základy NLP vytvorením jednoduchého bota | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Bežné úlohy NLP ☕️ | [Spracovanie prirodzeného jazyka](6-NLP/README.md)| Prehĺbte svoje znalosti NLP pochopením bežných úloh pri práci so štruktúrami jazyka | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Preklad a analýza sentimentu ♥️ | [Spracovanie prirodzeného jazyka](6-NLP/README.md)| Preklad a analýza sentimentu s Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Romantické hotely Európy ♥️ | [Spracovanie prirodzeného jazyka](6-NLP/README.md)| Analýza sentimentu s recenziami hotelov 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Romantické hotely Európy ♥️ | [Spracovanie prirodzeného jazyka](6-NLP/README.md)| Analýza sentimentu s recenziami hotelov 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Úvod do predikcie časových radov | [Časové rady](7-TimeSeries/README.md) | Úvod do predikcie časových radov | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ Svetová spotreba energie ⚡️ - predikcia časových radov s ARIMA | [Časové rady](7-TimeSeries/README.md) | Predikcia časových radov s ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Svetová spotreba energie ⚡️ - predikcia časových radov s SVR | [Časové rady](7-TimeSeries/README.md) | Predikcia časových radov s Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Úvod do posilňovacieho učenia | [Posilňovacie učenie](8-Reinforcement/README.md) | Úvod do posilňovacieho učenia s Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Pomôžte Petrovi vyhnúť sa vlkovi! 🐺 | [Posilňovacie učenie](8-Reinforcement/README.md) | Posilňovacie učenie Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Scenáre a aplikácie ML v reálnom svete | [ML v divočine](9-Real-World/README.md) | Zaujímavé a odhaľujúce aplikácie klasického ML v reálnom svete | [Lekcia](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Tím | +| Postscript | Ladenie modelov ML pomocou RAI dashboardu | [ML v divočine](9-Real-World/README.md) | Ladenie modelov strojového učenia pomocou komponentov Responsible AI dashboardu | [Lekcia](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [nájdite všetky ďalšie zdroje pre tento kurz v našej kolekcii Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) @@ -157,7 +157,7 @@ Túto dokumentáciu môžete spustiť offline pomocou [Docsify](https://docsify. ## PDF súbory -Nájdite PDF verziu učebných osnov s odkazmi [tu](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). +Nájdite PDF verziu kurikula s odkazmi [tu](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Ďalšie kurzy @@ -171,7 +171,7 @@ Náš tím vytvára aj ďalšie kurzy! Pozrite si: [![AI agenti pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Generatívna AI séria [![Generatívna AI pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generatívna AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -179,34 +179,36 @@ Náš tím vytvára aj ďalšie kurzy! Pozrite si: [![Generatívna AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Základné učenie -[![ML pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/ML%20pre%20začiatočníkov-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20pre%20začiatočníkov-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/AI%20pre%20začiatočníkov-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Kybernetická bezpečnosť pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/Kybernetická%20bezpečnosť%20pre%20začiatočníkov-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Webový vývoj pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/Webový%20vývoj%20pre%20začiatočníkov-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/IoT%20pre%20začiatočníkov-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR vývoj pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/XR%20vývoj%20pre%20začiatočníkov-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Kybernetická bezpečnosť pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Webový vývoj pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR vývoj pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot séria -[![Copilot pre AI párové programovanie](https://img.shields.io/badge/Copilot%20pre%20AI%20párové%20programovanie-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot pre C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20pre%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot dobrodružstvo](https://img.shields.io/badge/Copilot%20dobrodružstvo-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Séria Copilot +[![Copilot pre AI párové programovanie](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot pre C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Dobrodružstvo s Copilotom](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Získanie pomoci -Ak sa zaseknete alebo máte otázky ohľadom vytvárania AI aplikácií, pridajte sa: +Ak sa zaseknete alebo máte otázky o vytváraní AI aplikácií, pripojte sa k ostatným študentom a skúseným vývojárom v diskusiách o MCP. Je to podporná komunita, kde sú otázky vítané a vedomosti sa voľne zdieľajú. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Ak máte spätnú väzbu k produktom alebo narazíte na chyby pri vývoji, navštívte: +Ak máte spätnú väzbu na produkt alebo narazíte na chyby pri vývoji, navštívte: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Zrieknutie sa zodpovednosti**: -Tento dokument bol preložený pomocou služby AI prekladu [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aj keď sa snažíme o presnosť, prosím, berte na vedomie, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho rodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nenesieme zodpovednosť za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu. \ No newline at end of file + +**Upozornenie**: +Tento dokument bol preložený pomocou služby AI prekladu [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoci sa snažíme o presnosť, prosím, uvedomte si, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho pôvodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nenesieme zodpovednosť za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/sl/README.md b/translations/sl/README.md index 5eb8f34cb..1e2fc9de8 100644 --- a/translations/sl/README.md +++ b/translations/sl/README.md @@ -1,159 +1,157 @@ -[![GitHub licenca](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub prispevki](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub težave](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Dobrodošli](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub licenca](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub prispevki](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub težave](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Dobrodošli](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub opazovalci](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub vilice](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![GitHub zvezdice](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub opazovalci](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub vilice](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![GitHub zvezdice](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 Podpora za več jezikov +### 🌐 Podpora za več jezikov -#### Podprto prek GitHub Action (Samodejno in vedno posodobljeno) +#### Podprto prek GitHub Action (Avtomatizirano in vedno posodobljeno) - 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Prejeli boste nasvete in trike za uporabo GitHub Copilot za podatkovno znanost. +Imamo serijo učenja z AI na Discordu, izvedite več in se nam pridružite na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Prejeli boste nasvete in trike za uporabo GitHub Copilot za podatkovno znanost. -![Serija učenja z umetno inteligenco](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.sl.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.sl.png) -# Strojno učenje za začetnike - Kurikulum +# Strojno učenje za začetnike - Kurikulum -> 🌍 Potujte po svetu, ko raziskujemo strojno učenje skozi prizmo svetovnih kultur 🌍 +> 🌍 Potujte po svetu, medtem ko raziskujemo strojno učenje skozi prizmo svetovnih kultur 🌍 -Cloud Advocates pri Microsoftu z veseljem ponujajo 12-tedenski, 26-lekcijski kurikulum o **strojnem učenju**. V tem kurikulumu se boste naučili o tem, kar se včasih imenuje **klasično strojno učenje**, pri čemer boste večinoma uporabljali knjižnico Scikit-learn in se izognili globokemu učenju, ki je obravnavano v našem [kurikulumu AI za začetnike](https://aka.ms/ai4beginners). Te lekcije lahko združite tudi z našim kurikulumom ['Podatkovna znanost za začetnike'](https://aka.ms/ds4beginners). +Cloud Advocates pri Microsoftu z veseljem ponujajo 12-tedenski, 26-lekcijski kurikulum o **strojnem učenju**. V tem kurikulumu se boste naučili o tem, kar se včasih imenuje **klasično strojno učenje**, pri čemer bomo primarno uporabljali knjižnico Scikit-learn in se izognili globokemu učenju, ki je pokrito v našem [kurikulumu AI za začetnike](https://aka.ms/ai4beginners). Te lekcije združite z našim kurikulom ['Podatkovna znanost za začetnike'](https://aka.ms/ds4beginners), prav tako! -Potujte z nami po svetu, ko uporabljamo te klasične tehnike na podatkih iz različnih delov sveta. Vsaka lekcija vključuje kvize pred in po lekciji, pisna navodila za dokončanje lekcije, rešitev, nalogo in še več. Naša projektno usmerjena pedagogika vam omogoča učenje skozi gradnjo, kar je dokazano učinkovit način za pridobivanje novih veščin. +Potujte z nami po svetu, medtem ko uporabljamo te klasične tehnike na podatkih iz različnih delov sveta. Vsaka lekcija vključuje kvize pred in po lekciji, pisna navodila za dokončanje lekcije, rešitev, nalogo in še več. Naša projektno usmerjena pedagogika vam omogoča učenje skozi gradnjo, kar je dokazano učinkovit način za pridobivanje novih veščin. -**✍️ Iskrena zahvala našim avtorjem** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu in Amy Boyd +**✍️ Iskrena zahvala našim avtorjem** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu in Amy Boyd -**🎨 Zahvala tudi našim ilustratorjem** Tomomi Imura, Dasani Madipalli in Jen Looper +**🎨 Zahvala tudi našim ilustratorjem** Tomomi Imura, Dasani Madipalli in Jen Looper -**🙏 Posebna zahvala 🙏 našim Microsoft Student Ambassador avtorjem, recenzentom in prispevalcem vsebine**, zlasti Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila in Snigdha Agarwal +**🙏 Posebna zahvala 🙏 našim Microsoft Student Ambassador avtorjem, recenzentom in prispevalcem vsebine**, zlasti Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila in Snigdha Agarwal -**🤩 Dodatna zahvala Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi in Vidushi Gupta za naše lekcije v R!** +**🤩 Dodatna zahvala Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi in Vidushi Gupta za naše lekcije v R!** -# Začetek +# Začetek -Sledite tem korakom: -1. **Forkajte repozitorij**: Kliknite na gumb "Fork" v zgornjem desnem kotu te strani. -2. **Klonirajte repozitorij**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Sledite tem korakom: +1. **Forkajte repozitorij**: Kliknite na gumb "Fork" v zgornjem desnem kotu te strani. +2. **Klonirajte repozitorij**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [poiščite vse dodatne vire za ta tečaj v naši zbirki Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [poiščite vse dodatne vire za ta tečaj v naši zbirki Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Potrebujete pomoč?** Preverite naš [Vodnik za odpravljanje težav](TROUBLESHOOTING.md) za rešitve pogostih težav pri namestitvi, nastavitvi in izvajanju lekcij. +> 🔧 **Potrebujete pomoč?** Preverite naš [Vodnik za odpravljanje težav](TROUBLESHOOTING.md) za rešitve pogostih težav pri namestitvi, nastavitvi in izvajanju lekcij. -**[Študenti](https://aka.ms/student-page)**, za uporabo tega kurikuluma, forkajte celoten repozitorij v svoj GitHub račun in dokončajte vaje sami ali v skupini: +**[Študenti](https://aka.ms/student-page)**, za uporabo tega kurikuluma, forkajte celoten repozitorij v svoj GitHub račun in dokončajte vaje sami ali v skupini: -- Začnite s kvizom pred predavanjem. -- Preberite predavanje in dokončajte aktivnosti, ustavite se in razmislite pri vsakem preverjanju znanja. -- Poskusite ustvariti projekte z razumevanjem lekcij, namesto da bi samo zagnali rešitev kode; vendar je ta koda na voljo v mapah `/solution` v vsaki projektno usmerjeni lekciji. -- Opravite kviz po predavanju. -- Dokončajte izziv. -- Dokončajte nalogo. -- Po zaključku skupine lekcij obiščite [Diskusijsko ploščo](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) in "učite se na glas" tako, da izpolnite ustrezno PAT rubriko. 'PAT' je orodje za ocenjevanje napredka, ki je rubrika, ki jo izpolnite za nadaljnje učenje. Lahko se tudi odzovete na druge PAT-e, da se učimo skupaj. +- Začnite s kvizom pred predavanjem. +- Preberite predavanje in dokončajte aktivnosti, ustavite se in razmislite pri vsakem preverjanju znanja. +- Poskusite ustvariti projekte z razumevanjem lekcij, namesto da bi samo zagnali kodo rešitve; vendar je ta koda na voljo v mapah `/solution` v vsaki projektno usmerjeni lekciji. +- Opravite kviz po predavanju. +- Dokončajte izziv. +- Dokončajte nalogo. +- Po dokončanju skupine lekcij obiščite [Diskusijsko ploščo](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) in "učite se na glas" tako, da izpolnite ustrezno PAT rubriko. 'PAT' je orodje za ocenjevanje napredka, ki je rubrika, ki jo izpolnite za nadaljnje učenje. Prav tako lahko reagirate na druge PAT-e, da se učimo skupaj. -> Za nadaljnje študije priporočamo, da sledite tem [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modulom in učnim potem. +> Za nadaljnje študije priporočamo, da sledite tem [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modulom in učnim potem. -**Učitelji**, vključili smo [nekaj predlogov](for-teachers.md) o tem, kako uporabiti ta kurikulum. +**Učitelji**, vključili smo [nekaj predlogov](for-teachers.md) o tem, kako uporabiti ta kurikulum. --- -## Video vodiči +## Video vodiči -Nekatere lekcije so na voljo kot kratki video posnetki. Vse te najdete v lekcijah ali na [seznamu predvajanja ML za začetnike na YouTube kanalu Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) s klikom na spodnjo sliko. +Nekatere lekcije so na voljo kot kratki video posnetki. Vse te najdete v lekcijah ali na [ML za začetnike playlisti na Microsoft Developer YouTube kanalu](https://aka.ms/ml-beginners-videos) s klikom na spodnjo sliko. -[![Banner ML za začetnike](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.sl.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML za začetnike banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.sl.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## Spoznajte ekipo +## Spoznajte ekipo -[![Promocijski video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Promocijski video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif avtorja** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif avtor** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Kliknite zgornjo sliko za video o projektu in ljudeh, ki so ga ustvarili! +> 🎥 Kliknite zgornjo sliko za video o projektu in ljudeh, ki so ga ustvarili! --- -## Pedagogika +## Pedagogika -Pri oblikovanju tega kurikuluma smo se odločili za dva pedagoška načela: zagotoviti, da je praktično **projektno usmerjeno** in da vključuje **pogoste kvize**. Poleg tega ima ta kurikulum skupno **temo**, ki mu daje kohezijo. +Pri oblikovanju tega kurikuluma smo izbrali dva pedagoška načela: zagotoviti, da je praktično **projektno usmerjeno** in da vključuje **pogoste kvize**. Poleg tega ima ta kurikulum skupno **temo**, ki mu daje kohezijo. -Z zagotavljanjem, da se vsebina ujema s projekti, je proces bolj privlačen za študente, koncepti pa se bolje ohranijo. Poleg tega nizko-stresni kviz pred predavanjem usmeri pozornost študenta na učenje teme, medtem ko drugi kviz po predavanju zagotavlja nadaljnjo ohranitev znanja. Ta kurikulum je bil zasnovan tako, da je prilagodljiv in zabaven ter ga je mogoče vzeti v celoti ali delno. Projekti se začnejo majhni in postajajo vse bolj kompleksni do konca 12-tedenskega cikla. Ta kurikulum vključuje tudi dodatek o realnih aplikacijah strojnega učenja, ki ga je mogoče uporabiti kot dodatno nalogo ali kot osnovo za razpravo. +Z zagotavljanjem, da se vsebina ujema s projekti, je proces bolj privlačen za študente, koncepti pa se bolje ohranijo. Poleg tega nizko-stresni kviz pred predavanjem usmeri pozornost študenta na učenje teme, medtem ko drugi kviz po predavanju zagotavlja nadaljnjo ohranitev znanja. Ta kurikulum je zasnovan tako, da je prilagodljiv in zabaven ter ga je mogoče jemati v celoti ali delno. Projekti se začnejo majhni in postajajo vse bolj kompleksni do konca 12-tedenskega cikla. Ta kurikulum vključuje tudi dodatek o realnih aplikacijah strojnega učenja, ki se lahko uporabi kot dodatno gradivo ali kot osnova za razpravo. -> Poiščite naš [Kodeks ravnanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prispevanje](CONTRIBUTING.md), [Prevajanje](TRANSLATIONS.md) in [Vodnik za odpravljanje težav](TROUBLESHOOTING.md). Veseli bomo vaših konstruktivnih povratnih informacij! +> Najdite naš [Kodeks ravnanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prispevanje](CONTRIBUTING.md), [Prevajanje](TRANSLATIONS.md) in [Vodnik za odpravljanje težav](TROUBLESHOOTING.md). Veseli bomo vaših konstruktivnih povratnih informacij! -## Vsaka lekcija vključuje +## Vsaka lekcija vključuje -- opcijsko skico -- opcijski dopolnilni video -- video vodič (samo nekatere lekcije) -- [kviz za ogrevanje pred predavanjem](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- pisno lekcijo -- za projektno usmerjene lekcije, vodnike po korakih, kako zgraditi projekt -- preverjanje znanja -- izziv -- dopolnilno branje -- nalogo -- [kviz po predavanju](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- opcijsko sketchnote +- opcijski dopolnilni video +- video vodič (nekatere lekcije) +- [kviz za ogrevanje pred predavanjem](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- pisno lekcijo +- za projektno usmerjene lekcije, korak-po-korak vodiče za gradnjo projekta +- preverjanje znanja +- izziv +- dopolnilno branje +- nalogo +- [kviz po predavanju](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Opomba o jezikih**: Te lekcije so večinoma napisane v Pythonu, vendar so mnoge na voljo tudi v R. Za dokončanje lekcije v R pojdite v mapo `/solution` in poiščite lekcije v R. Vključujejo razširitev .rmd, ki predstavlja **R Markdown** datoteko, ki jo je mogoče preprosto opredeliti kot vdelavo `kodnih blokov` (R ali drugih jezikov) in `YAML glave` (ki usmerja, kako formatirati izhode, kot je PDF) v `Markdown dokumentu`. Tako služi kot zgleden avtorski okvir za podatkovno znanost, saj vam omogoča kombiniranje kode, njenega izhoda in vaših misli z zapisovanjem v Markdown. Poleg tega je mogoče dokumente R Markdown upodobiti v izhodne formate, kot so PDF, HTML ali Word. +> **Opomba o jezikih**: Te lekcije so primarno napisane v Pythonu, vendar so mnoge na voljo tudi v R. Za dokončanje lekcije v R pojdite v mapo `/solution` in poiščite lekcije v R. Vključujejo razširitev .rmd, ki predstavlja **R Markdown** datoteko, ki jo lahko preprosto definiramo kot vdelavo `code chunks` (R ali drugih jezikov) in `YAML header` (ki usmerja, kako formatirati izhode, kot so PDF) v `Markdown dokument`. Tako služi kot odličen avtorski okvir za podatkovno znanost, saj vam omogoča kombiniranje kode, njenega izhoda in vaših misli z zapisovanjem v Markdown. Poleg tega je mogoče R Markdown dokumente upodobiti v izhodne formate, kot so PDF, HTML ali Word. -> **Opomba o kvizih**: Vsi kvizi so vsebovani v [mapi Quiz App](../../quiz-app), skupaj 52 kvizov s po tremi vprašanji. Povezani so znotraj lekcij, vendar je aplikacijo za kvize mogoče zagnati lokalno; sledite navodilom v mapi `quiz-app`, da jo gostite lokalno ali namestite na Azure. +> **Opomba o kvizih**: Vsi kvizi so vsebovani v [mapi Quiz App](../../quiz-app), skupaj 52 kvizov s tremi vprašanji vsak. Povezani so znotraj lekcij, vendar je aplikacijo za kvize mogoče zagnati lokalno; sledite navodilom v mapi `quiz-app` za lokalno gostovanje ali namestitev na Azure. -| Številka lekcije | Tema | Skupina lekcij | Cilji učenja | Povezana lekcija | Avtor | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| Številka lekcije | Tema | Skupina lekcij | Cilji učenja | Povezana lekcija | Avtor | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Uvod v strojno učenje | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Spoznajte osnovne koncepte strojnega učenja | [Lekcija](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | Zgodovina strojnega učenja | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Spoznajte zgodovino tega področja | [Lekcija](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen in Amy | -| 03 | Pravičnost in strojno učenje | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Katere pomembne filozofske vidike pravičnosti bi morali študenti upoštevati pri gradnji in uporabi modelov strojnega učenja? | [Lekcija](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Tehnike za strojno učenje | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Katere tehnike uporabljajo raziskovalci strojnega učenja za gradnjo modelov strojnega učenja? | [Lekcija](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris in Jen | -| 05 | Uvod v regresijo | [Regresija](2-Regression/README.md) | Začnite s Pythonom in Scikit-learn za modele regresije | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 03 | Pravičnost in strojno učenje | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Katere pomembne filozofske vidike pravičnosti naj učenci upoštevajo pri gradnji in uporabi modelov strojnega učenja? | [Lekcija](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Tehnike strojnega učenja | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Katere tehnike uporabljajo raziskovalci strojnega učenja za gradnjo modelov? | [Lekcija](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris in Jen | +| 05 | Uvod v regresijo | [Regresija](2-Regression/README.md) | Začnite s Pythonom in Scikit-learn za modele regresije | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | Cene buč v Severni Ameriki 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Vizualizirajte in očistite podatke za pripravo na strojno učenje | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | Cene buč v Severni Ameriki 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Zgradite linearne in polinomske regresijske modele | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen in Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | Cene buč v Severni Ameriki 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Zgradite logistični regresijski model | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | Spletna aplikacija 🔌 | [Spletna aplikacija](3-Web-App/README.md) | Zgradite spletno aplikacijo za uporabo vašega treniranega modela | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Uvod v klasifikacijo | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Očistite, pripravite in vizualizirajte svoje podatke; uvod v klasifikacijo | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen in Cassie • Eric Wanjau | +| 10 | Uvod v klasifikacijo | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Očistite, pripravite in vizualizirajte podatke; uvod v klasifikacijo | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen in Cassie • Eric Wanjau | | 11 | Okusne azijske in indijske jedi 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Uvod v klasifikatorje | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen in Cassie • Eric Wanjau | | 12 | Okusne azijske in indijske jedi 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Več klasifikatorjev | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen in Cassie • Eric Wanjau | | 13 | Okusne azijske in indijske jedi 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Zgradite spletno aplikacijo za priporočila z uporabo vašega modela | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Uvod v razvrščanje | [Razvrščanje](5-Clustering/README.md) | Očistite, pripravite in vizualizirajte svoje podatke; uvod v razvrščanje | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Raziskovanje glasbenih okusov v Nigeriji 🎧 | [Razvrščanje](5-Clustering/README.md) | Raziskovanje metode K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Uvod v obdelavo naravnega jezika ☕️ | [Obdelava naravnega jezika](6-NLP/README.md) | Spoznajte osnove obdelave naravnega jezika z izdelavo preprostega bota | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 14 | Uvod v gručenje | [Gručenje](5-Clustering/README.md) | Očistite, pripravite in vizualizirajte podatke; uvod v gručenje | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Raziskovanje nigerijskih glasbenih okusov 🎧 | [Gručenje](5-Clustering/README.md) | Raziskovanje metode K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Uvod v obdelavo naravnega jezika ☕️ | [Obdelava naravnega jezika](6-NLP/README.md) | Spoznajte osnove NLP z gradnjo preprostega bota | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | Pogoste naloge NLP ☕️ | [Obdelava naravnega jezika](6-NLP/README.md) | Poglobite svoje znanje NLP z razumevanjem pogostih nalog pri delu z jezikovnimi strukturami | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Prevajanje in analiza sentimenta ♥️ | [Obdelava naravnega jezika](6-NLP/README.md) | Prevajanje in analiza sentimenta z Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Romantični hoteli v Evropi ♥️ | [Obdelava naravnega jezika](6-NLP/README.md) | Analiza sentimenta z ocenami hotelov 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Romantični hoteli v Evropi ♥️ | [Obdelava naravnega jezika](6-NLP/README.md) | Analiza sentimenta z ocenami hotelov 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Uvod v napovedovanje časovnih vrst | [Časovne vrste](7-TimeSeries/README.md) | Uvod v napovedovanje časovnih vrst | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Svetovna poraba energije ⚡️ - napovedovanje časovnih vrst z ARIMA | [Časovne vrste](7-TimeSeries/README.md) | Napovedovanje časovnih vrst z ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Svetovna poraba energije ⚡️ - napovedovanje časovnih vrst z SVR | [Časovne vrste](7-TimeSeries/README.md) | Napovedovanje časovnih vrst z regressorjem podpornih vektorjev | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Uvod v učenje z okrepitvijo | [Učenje z okrepitvijo](8-Reinforcement/README.md) | Uvod v učenje z okrepitvijo z Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Pomagajte Petru ubežati volku! 🐺 | [Učenje z okrepitvijo](8-Reinforcement/README.md) | Učenje z okrepitvijo v Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Resnični scenariji in aplikacije strojnega učenja | [ML v naravi](9-Real-World/README.md) | Zanimive in razkrivajoče resnične aplikacije klasičnega strojnega učenja | [Lekcija](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Ekipa | -| Postscript | Odpravljanje napak modelov v ML z uporabo nadzorne plošče RAI | [ML v naravi](9-Real-World/README.md) | Odpravljanje napak modelov strojnega učenja z uporabo komponent nadzorne plošče za odgovorno AI | [Lekcija](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 18 | Prevajanje in analiza sentimenta ♥️ | [Obdelava naravnega jezika](6-NLP/README.md) | Prevajanje in analiza sentimenta z Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Romantični hoteli Evrope ♥️ | [Obdelava naravnega jezika](6-NLP/README.md) | Analiza sentimenta z ocenami hotelov 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Romantični hoteli Evrope ♥️ | [Obdelava naravnega jezika](6-NLP/README.md) | Analiza sentimenta z ocenami hotelov 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Uvod v napovedovanje časovnih vrst | [Časovne vrste](7-TimeSeries/README.md) | Uvod v napovedovanje časovnih vrst | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ Svetovna poraba energije ⚡️ - napovedovanje časovnih vrst z ARIMA | [Časovne vrste](7-TimeSeries/README.md) | Napovedovanje časovnih vrst z ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Svetovna poraba energije ⚡️ - napovedovanje časovnih vrst z SVR | [Časovne vrste](7-TimeSeries/README.md) | Napovedovanje časovnih vrst z regressorjem podpornih vektorjev | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Uvod v učenje z okrepitvijo | [Učenje z okrepitvijo](8-Reinforcement/README.md) | Uvod v učenje z okrepitvijo z Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Pomagajte Petru ubežati volku! 🐺 | [Učenje z okrepitvijo](8-Reinforcement/README.md) | Učenje z okrepitvijo v Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Scenariji in aplikacije strojnega učenja v resničnem svetu | [ML v naravi](9-Real-World/README.md) | Zanimive in razkrivajoče aplikacije klasičnega strojnega učenja | [Lekcija](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Ekipa | +| Postscript | Odpravljanje napak modelov v ML z uporabo nadzorne plošče RAI | [ML v naravi](9-Real-World/README.md) | Odpravljanje napak modelov strojnega učenja z uporabo komponent nadzorne plošče odgovorne umetne inteligence | [Lekcija](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [poiščite vse dodatne vire za ta tečaj v naši zbirki Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Dostop brez povezave -To dokumentacijo lahko zaženete brez povezave z uporabo [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkajte to repozitorij, [namestite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na svojo lokalno napravo, nato pa v korenski mapi tega repozitorija vnesite `docsify serve`. Spletna stran bo na voljo na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`. +To dokumentacijo lahko zaženete brez povezave z uporabo [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkajte to repozitorij, [namestite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na vaš lokalni računalnik, nato pa v korenski mapi tega repozitorija vnesite `docsify serve`. Spletna stran bo na voljo na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`. ## PDF-ji @@ -172,41 +170,43 @@ Naša ekipa ustvarja tudi druge tečaje! Oglejte si: --- -### Serija generativne AI -[![Generativna AI za začetnike](https://img.shields.io/badge/Generativna%20AI%20za%20začetnike-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generativna AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generativna%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generativna AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generativna%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generativna AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generativna%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Serija generativne umetne inteligence +[![Generativna umetna inteligenca za začetnike](https://img.shields.io/badge/Generativna%20umetna%20inteligenca%20za%20začetnike-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generativna umetna inteligenca (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generativna%20umetna%20inteligenca%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generativna umetna inteligenca (Java)](https://img.shields.io/badge/Generativna%20umetna%20inteligenca%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generativna umetna inteligenca (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generativna%20umetna%20inteligenca%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Osnovno učenje -[![ML za začetnike](https://img.shields.io/badge/ML%20za%20začetnike-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Podatkovna znanost za začetnike](https://img.shields.io/badge/Podatkovna%20znanost%20za%20začetnike-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI za začetnike](https://img.shields.io/badge/AI%20za%20začetnike-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Kibernetska varnost za začetnike](https://img.shields.io/badge/Kibernetska%20varnost%20za%20začetnike-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Razvoj spletnih strani za začetnike](https://img.shields.io/badge/Razvoj%20spletnih%20strani%20za%20začetnike-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT za začetnike](https://img.shields.io/badge/IoT%20za%20začetnike-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR razvoj za začetnike](https://img.shields.io/badge/XR%20razvoj%20za%20začetnike-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML za začetnike](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Podatkovna znanost za začetnike](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![UI za začetnike](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Kibernetska varnost za začetnike](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Spletni razvoj za začetnike](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT za začetnike](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR razvoj za začetnike](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Serija Copilot -[![Copilot za AI parno programiranje](https://img.shields.io/badge/Copilot%20za%20AI%20parno%20programiranje-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot za C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20za%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot pustolovščina](https://img.shields.io/badge/Copilot%20pustolovščina-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot za AI parno programiranje](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot za C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot avantura](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Pomoč +## Pomoč -Če se zataknete ali imate vprašanja o gradnji AI aplikacij, se pridružite: +Če se zataknete ali imate kakršna koli vprašanja o gradnji aplikacij z UI, se pridružite drugim učencem in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. To je podporna skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in znanje se deli brez omejitev. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Če imate povratne informacije o izdelku ali naletite na napake med gradnjo, obiščite: +Če imate povratne informacije o izdelku ali naletite na napake med gradnjo, obiščite: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Omejitev odgovornosti**: -Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za prevajanje AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas prosimo, da upoštevate, da lahko avtomatizirani prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem maternem jeziku naj se šteje za avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo profesionalni človeški prevod. Ne odgovarjamo za morebitne nesporazume ali napačne razlage, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda. \ No newline at end of file +Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za prevajanje z umetno inteligenco [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas prosimo, da upoštevate, da lahko avtomatizirani prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem izvirnem jeziku je treba obravnavati kot avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo profesionalni človeški prevod. Ne prevzemamo odgovornosti za morebitna nesporazumevanja ali napačne razlage, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/sr/README.md b/translations/sr/README.md index 1cb3015f5..7a258b491 100644 --- a/translations/sr/README.md +++ b/translations/sr/README.md @@ -1,170 +1,168 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub лиценца](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub доприносиоци](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub проблеми](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub захтеви за повлачење](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Добродошли](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub посматрачи](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub форкови](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![GitHub звездице](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) ### 🌐 Подршка за више језика -#### Подршка путем GitHub Action (аутоматизовано и увек ажурирано) +#### Подржано преко GitHub Action (Аутоматизовано и увек ажурирано) - -[Арапски](../ar/README.md) | [Бенгалски](../bn/README.md) | [Бугарски](../bg/README.md) | [Бирмански (Мјанмар)](../my/README.md) | [Кинески (поједностављени)](../zh/README.md) | [Кинески (традиционални, Хонг Конг)](../hk/README.md) | [Кинески (традиционални, Макао)](../mo/README.md) | [Кинески (традиционални, Тајван)](../tw/README.md) | [Хрватски](../hr/README.md) | [Чешки](../cs/README.md) | [Дански](../da/README.md) | [Холандски](../nl/README.md) | [Естонски](../et/README.md) | [Фински](../fi/README.md) | [Француски](../fr/README.md) | [Немачки](../de/README.md) | [Грчки](../el/README.md) | [Хебрејски](../he/README.md) | [Хинди](../hi/README.md) | [Мађарски](../hu/README.md) | [Индонежански](../id/README.md) | [Италијански](../it/README.md) | [Јапански](../ja/README.md) | [Корејски](../ko/README.md) | [Литвански](../lt/README.md) | [Малајски](../ms/README.md) | [Марати](../mr/README.md) | [Непалски](../ne/README.md) | [Норвешки](../no/README.md) | [Персијски (фарси)](../fa/README.md) | [Пољски](../pl/README.md) | [Португалски (Бразил)](../br/README.md) | [Португалски (Португал)](../pt/README.md) | [Пенџабски (Гурмуки)](../pa/README.md) | [Румунски](../ro/README.md) | [Руски](../ru/README.md) | [Српски (ћирилица)](./README.md) | [Словачки](../sk/README.md) | [Словеначки](../sl/README.md) | [Шпански](../es/README.md) | [Свахили](../sw/README.md) | [Шведски](../sv/README.md) | [Тагалог (Филипински)](../tl/README.md) | [Тамилски](../ta/README.md) | [Тајландски](../th/README.md) | [Турски](../tr/README.md) | [Украјински](../uk/README.md) | [Урду](../ur/README.md) | [Вијетнамски](../vi/README.md) - + +[Арапски](../ar/README.md) | [Бенгалски](../bn/README.md) | [Бугарски](../bg/README.md) | [Бирмански (Мјанмар)](../my/README.md) | [Кинески (поједностављени)](../zh/README.md) | [Кинески (традиционални, Хонг Конг)](../hk/README.md) | [Кинески (традиционални, Макао)](../mo/README.md) | [Кинески (традиционални, Тајван)](../tw/README.md) | [Хрватски](../hr/README.md) | [Чешки](../cs/README.md) | [Дански](../da/README.md) | [Холандски](../nl/README.md) | [Естонски](../et/README.md) | [Фински](../fi/README.md) | [Француски](../fr/README.md) | [Немачки](../de/README.md) | [Грчки](../el/README.md) | [Хебрејски](../he/README.md) | [Хинди](../hi/README.md) | [Мађарски](../hu/README.md) | [Индонежански](../id/README.md) | [Италијански](../it/README.md) | [Јапански](../ja/README.md) | [Корејски](../ko/README.md) | [Литвански](../lt/README.md) | [Малајски](../ms/README.md) | [Марати](../mr/README.md) | [Непалски](../ne/README.md) | [Нигеријски Пиџин](../pcm/README.md) | [Норвешки](../no/README.md) | [Персијски (Фарси)](../fa/README.md) | [Пољски](../pl/README.md) | [Португалски (Бразил)](../br/README.md) | [Португалски (Португал)](../pt/README.md) | [Пенџабски (Гурмуки)](../pa/README.md) | [Румунски](../ro/README.md) | [Руски](../ru/README.md) | [Српски (Ћирилица)](./README.md) | [Словачки](../sk/README.md) | [Словеначки](../sl/README.md) | [Шпански](../es/README.md) | [Свахили](../sw/README.md) | [Шведски](../sv/README.md) | [Тагалог (Филипински)](../tl/README.md) | [Тамилски](../ta/README.md) | [Тајландски](../th/README.md) | [Турски](../tr/README.md) | [Украјински](../uk/README.md) | [Урду](../ur/README.md) | [Вијетнамски](../vi/README.md) + #### Придружите се нашој заједници -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Имамо серију учења са AI на Discord-у, сазнајте више и придружите нам се на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) од 18. до 30. септембра 2025. Добићете савете и трикове за коришћење GitHub Copilot-а за Data Science. +Имамо серију учења са вештачком интелигенцијом на Discord-у, сазнајте више и придружите нам се на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) од 18. до 30. септембра 2025. Добићете савете и трикове за коришћење GitHub Copilot-а за науку о подацима. ![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.sr.png) # Машинско учење за почетнике - Курикулум -> 🌍 Путујте око света док истражујемо машинско учење кроз културе света 🌍 +> 🌍 Путујте светом док истражујемо машинско учење кроз културе света 🌍 -Cloud Advocates у Microsoft-у са задовољством нуде 12-недељни, 26-лекцијски курикулум о **машинском учењу**. У овом курикулуму, научићете о ономе што се понекад назива **класично машинско учење**, користећи углавном библиотеку Scikit-learn и избегавајући дубоко учење, које је покривено у нашем [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners). Упарите ове лекције са нашим курикулумом ['Data Science for Beginners'](https://aka.ms/ds4beginners), такође! +Cloud Advocates у Microsoft-у са задовољством нуде 12-недељни, 26-лекцијски курикулум о **машинском учењу**. У овом курикулуму, научићете о ономе што се понекад назива **класично машинско учење**, користећи углавном библиотеку Scikit-learn и избегавајући дубоко учење, које је обухваћено у нашем [AI for Beginners' курикулуму](https://aka.ms/ai4beginners). Упарите ове лекције са нашим ['Data Science for Beginners' курикулумом](https://aka.ms/ds4beginners), такође! -Путујте са нама око света док примењујемо ове класичне технике на податке из различитих делова света. Свака лекција укључује квизове пре и после лекције, писана упутства за завршетак лекције, решење, задатак и још много тога. Наш приступ заснован на пројектима омогућава вам да учите кроз практичан рад, што је доказан начин да нове вештине остану трајно усвојене. +Путујте са нама широм света док примењујемо ове класичне технике на податке из различитих делова света. Свака лекција укључује квизове пре и после лекције, писана упутства за завршетак лекције, решење, задатак и још много тога. Наш приступ заснован на пројектима омогућава вам да учите кроз изградњу, доказан начин да нове вештине остану у памћењу. -**✍️ Срдачна захвалност нашим ауторима** Џен Лупер, Стивен Хауел, Франческа Лазери, Томоми Имура, Каси Бревиу, Дмитриј Сошњиков, Крис Норинг, Анирбан Мукерџи, Орнела Алтуњан, Рут Јакубу и Ејми Бојд +**✍️ Срдачна захвалност нашим ауторима** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu и Amy Boyd -**🎨 Захвалност и нашим илустраторима** Томоми Имура, Дасани Мадипали и Џен Лупер +**🎨 Захвалност и нашим илустраторима** Tomomi Imura, Dasani Madipalli и Jen Looper -**🙏 Посебна захвалност 🙏 нашим Microsoft Student Ambassador ауторима, рецензентима и сарадницима**, посебно Ришиту Даглију, Мухамаду Сакибу Кхану Инану, Рохану Рају, Александру Петреску, Абишеку Џајсвалу, Наврин Табасум, Јоану Самуили и Снигдхи Агарвал +**🙏 Посебна захвалност 🙏 нашим Microsoft Student Ambassador ауторима, рецензентима и доприносима садржају**, посебно Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila и Snigdha Agarwal -**🤩 Додатна захвалност Microsoft Student Ambassador-има Ерику Ванџау, Џаслин Сонди и Видуши Гупти за наше лекције о R програмском језику!** +**🤩 Додатна захвалност Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi и Vidushi Gupta за наше R лекције!** # Почетак Пратите ове кораке: -1. **Fork репозиторијум**: Кликните на дугме "Fork" у горњем десном углу ове странице. -2. **Clone репозиторијум**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +1. **Fork репозиторијума**: Кликните на дугме "Fork" у горњем десном углу ове странице. +2. **Клонирајте репозиторијум**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [пронађите све додатне ресурсе за овај курс у нашој Microsoft Learn колекцији](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **Потребна помоћ?** Погледајте наш [Водич за решавање проблема](TROUBLESHOOTING.md) за решења уобичајених проблема са инсталацијом, подешавањем и извођењем лекција. -**[Студенти](https://aka.ms/student-page)**, да бисте користили овај курикулум, направите fork целог репозиторијума на свој GitHub налог и завршите вежбе сами или у групи: +**[Студенти](https://aka.ms/student-page)**, да бисте користили овај курикулум, форкујте цео репо у свој GitHub налог и завршите вежбе сами или у групи: - Почните са квизом пре предавања. - Прочитајте предавање и завршите активности, паузирајући и размишљајући на сваком провери знања. -- Покушајте да креирате пројекте разумевањем лекција уместо покретања решења кода; међутим, тај код је доступан у `/solution` фолдерима у свакој лекцији заснованој на пројекту. +- Покушајте да креирате пројекте разумејући лекције уместо да покрећете код решења; међутим, тај код је доступан у `/solution` фасциклама у свакој лекцији заснованој на пројекту. - Урадите квиз након предавања. - Завршите изазов. - Завршите задатак. -- Након завршетка групе лекција, посетите [Дискусиони одбор](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) и "учите гласно" попуњавањем одговарајућег PAT рубрика. 'PAT' је алат за процену напретка који је рубрика коју попуњавате ради даљег учења. Такође можете реаговати на друге PAT-ове како бисмо заједно учили. +- Након завршетка групе лекција, посетите [Дискусиони одбор](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) и "учите наглас" попуњавањем одговарајућег PAT рубрика. 'PAT' је алат за процену напретка који је рубрика коју попуњавате како бисте унапредили своје учење. Такође можете реаговати на друге PAT-ове како бисмо учили заједно. -> За даље учење, препоручујемо праћење ових [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) модула и путева учења. +> За даље учење, препоручујемо праћење ових [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) модула и путања учења. **Наставници**, укључили смо [неке предлоге](for-teachers.md) о томе како да користите овај курикулум. ---- +--- ## Видео водичи -Неке лекције су доступне као кратки видео записи. Све их можете пронаћи унутар лекција или на [ML for Beginners плејлисти на Microsoft Developer YouTube каналу](https://aka.ms/ml-beginners-videos) кликом на слику испод. +Неке од лекција су доступне као кратки видео формати. Све ове можете пронаћи унутар лекција или на [ML for Beginners плејлисти на Microsoft Developer YouTube каналу](https://aka.ms/ml-beginners-videos) кликом на слику испод. -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.sr.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML for beginners банер](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.sr.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) ---- +--- ## Упознајте тим -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Промо видео](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif by** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif од** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Кликните на слику изнад за видео о пројекту и људима који су га креирали! ---- +--- ## Педагогија -Одабрали смо два педагошка принципа приликом креирања овог курикулума: осигурање да је практично **заснован на пројектима** и да укључује **честе квизове**. Поред тога, овај курикулум има заједничку **тему** која му даје кохезију. +Изабрали смо два педагошка принципа приликом креирања овог курикулума: осигурање да је практичан **заснован на пројектима** и да укључује **честе квизове**. Поред тога, овај курикулум има заједничку **тему** како би му се дала кохезија. -Осигуравањем да садржај одговара пројектима, процес постаје занимљивији за студенте, а задржавање концепата ће бити побољшано. Поред тога, квиз са ниским ризиком пре часа поставља намеру студента ка учењу теме, док други квиз након часа осигурава даље задржавање. Овај курикулум је дизајниран да буде флексибилан и забаван и може се узети у целини или делимично. Пројекти почињу малим и постају све сложенији до краја 12-недељног циклуса. Овај курикулум такође укључује постскриптум о стварним применама ML-а, који се може користити као додатни кредит или као основа за дискусију. +Осигуравањем да садржај одговара пројектима, процес постаје занимљивији за студенте, а задржавање концепата ће бити побољшано. Поред тога, квиз са ниским улозима пре часа поставља намеру студента ка учењу теме, док други квиз након часа осигурава даље задржавање. Овај курикулум је дизајниран да буде флексибилан и забаван и може се узети у целини или делимично. Пројекти почињу малим и постају све сложенији до краја 12-недељног циклуса. Овај курикулум такође укључује постскриптум о стварним применама машинског учења, који се може користити као додатни кредит или као основа за дискусију. -> Пронађите наш [Кодекс понашања](CODE_OF_CONDUCT.md), [Упутства за допринос](CONTRIBUTING.md), [Превод](TRANSLATIONS.md) и [Водич за решавање проблема](TROUBLESHOOTING.md). Добродошли сте да нам дате конструктивне повратне информације! +> Пронађите наш [Кодекс понашања](CODE_OF_CONDUCT.md), [Упутства за допринос](CONTRIBUTING.md), [Превод](TRANSLATIONS.md) и [Решавање проблема](TROUBLESHOOTING.md). Добродошли су ваши конструктивни коментари! ## Свака лекција укључује -- опциони скетч -- опциони допунски видео +- опционални скица-напомена +- опционални додатни видео - видео водич (само неке лекције) - [квиз за загревање пре предавања](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- писану лекцију -- за лекције засноване на пројектима, водиче корак по корак како изградити пројекат +- писана лекција +- за лекције засноване на пројектима, водичи корак по корак како изградити пројекат - провере знања - изазов -- допунско читање +- додатно читање - задатак - [квиз након предавања](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Напомена о језицима**: Ове лекције су углавном написане на Python-у, али многе су доступне и на R-у. Да бисте завршили лекцију на R-у, идите у `/solution` фолдер и потражите лекције на R-у. Оне укључују .rmd екстензију која представља **R Markdown** фајл који се може једноставно дефинисати као уграђивање `code chunks` (R или других језика) и `YAML header` (који води како форматирати излаз као PDF) у `Markdown документ`. Као такав, служи као примерни оквир за ауторство у науци о подацима јер вам омогућава да комбинујете свој код, његов излаз и своје мисли тако што их записујете у Markdown-у. Штавише, R Markdown документи могу бити рендеровани у излазне формате као што су PDF, HTML или Word. +> **Напомена о језицима**: Ове лекције су углавном написане на Python-у, али многе су доступне и на R-у. Да бисте завршили R лекцију, идите у `/solution` фасциклу и потражите R лекције. Оне укључују .rmd екстензију која представља **R Markdown** датотеку која се може једноставно дефинисати као уграђивање `кодних делова` (R или других језика) и `YAML заглавља` (које води како форматирати излазе као што су PDF) у `Markdown документ`. Као таква, служи као изванредан оквир за ауторство у науци о подацима јер вам омогућава да комбинујете свој код, његов излаз и своје мисли тако што их записујете у Markdown-у. Штавише, R Markdown документи могу се рендеровати у излазне формате као што су PDF, HTML или Word. -> **Напомена о квизовима**: Сви квизови се налазе у [Quiz App фолдеру](../../quiz-app), за укупно 52 квиза са по три питања. Они су повезани из лекција, али апликација за квиз може се покренути локално; пратите упутства у `quiz-app` фолдеру за локално хостовање или Azure деплој. +> **Напомена о квизовима**: Сви квизови се налазе у [Quiz App фасцикли](../../quiz-app), за укупно 52 квиза са по три питања. Они су повезани унутар лекција, али апликација за квиз може се покренути локално; пратите упутства у `quiz-app` фасцикли за локално хостовање или постављање на Azure. -| Број лекције | Тема | Груписање лекција | Циљеви учења | Повезана лекција | Аутор | +| Број лекције | Тема | Груписање лекција | Образовни циљеви | Повезана лекција | Аутор | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | Увод у машинско учење | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Научите основне концепте машинског учења | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Мухамед | -| 02 | Историја машинског учења | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Упознајте историју која стоји иза ове области | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Џен и Ејми | -| 03 | Праведност и машинско учење | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Која су важна филозофска питања о праведности која студенти треба да узму у обзир приликом креирања и примене ML модела? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Томоми | -| 04 | Технике машинског учења | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Које технике истраживачи машинског учења користе за креирање ML модела? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Крис и Џен | -| 05 | Увод у регресију | [Regression](2-Regression/README.md) | Започните рад са Python-ом и Scikit-learn-ом за регресионе моделе | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Џен • Ерик Ванџау | -| 06 | Цене бундева у Северној Америци 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Визуализујте и очистите податке у припреми за машинско учење | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Џен • Ерик Ванџау | -| 07 | Цене бундева у Северној Америци 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Направите линеарне и полиномске регресионе моделе | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Џен и Дмитриј • Ерик Ванџау | -| 08 | Цене бундева у Северној Америци 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Направите логистички регресиони модел | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Џен • Ерик Ванџау | -| 09 | Веб апликација 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Направите веб апликацију за коришћење вашег обученог модела | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Џен | -| 10 | Увод у класификацију | [Classification](4-Classification/README.md) | Очистите, припремите и визуализујте своје податке; увод у класификацију | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Џен и Кеси • Ерик Ванџау | -| 11 | Укусна азијска и индијска кухиња 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Увод у класификаторе | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Џен и Кеси • Ерик Ванџау | -| 12 | Укусна азијска и индијска кухиња 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Више класификатора | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Џен и Кеси • Ерик Ванџау | -| 13 | Укусна азијска и индијска кухиња 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Направите веб апликацију за препоруке користећи ваш модел | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Џен | -| 14 | Увод у кластерисање | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Очистите, припремите и визуализујте своје податке; увод у кластерисање | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Џен • Ерик Ванџау | -| 15 | Истраживање музичких укуса у Нигерији 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Истражите метод кластерисања K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Џен • Ерик Ванџау | -| 16 | Увод у обраду природног језика ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Научите основе NLP креирањем једноставног бота | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Стивен | -| 17 | Уобичајени NLP задаци ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Продубите своје знање о NLP-у разумевањем уобичајених задатака који се јављају приликом рада са језичким структурама | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Стивен | -| 18 | Превод и анализа сентимента ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Превод и анализа сентимента уз Џејн Остин | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Стивен | -| 19 | Романтични хотели Европе ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Анализа сентимента уз рецензије хотела 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Стивен | -| 20 | Романтични хотели Европе ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Анализа сентимента уз рецензије хотела 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Стивен | -| 21 | Увод у прогнозирање временских серија | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Увод у прогнозирање временских серија | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Франческа | -| 22 | ⚡️ Светска потрошња енергије ⚡️ - прогнозирање временских серија са ARIMA | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Прогнозирање временских серија са ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Франческа | -| 23 | ⚡️ Светска потрошња енергије ⚡️ - прогнозирање временских серија са SVR | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Прогнозирање временских серија са Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Анирбан | -| 24 | Увод у учење кроз појачање | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Увод у учење кроз појачање са Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Дмитриј | -| 25 | Помозите Петру да избегне вука! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Учење кроз појачање у Gym-у | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Дмитриј | -| Постскриптум | Реални сценарији и апликације машинског учења | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Занимљиве и откривајуће стварне апликације класичног машинског учења | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Тим | -| Постскриптум | Дебаговање модела у машинском учењу уз RAI таблу | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Дебаговање модела у машинском учењу уз компоненте Responsible AI табле | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Рут Јакубу | +| 01 | Увод у машинско учење | [Увод](1-Introduction/README.md) | Научите основне концепте машинског учења | [Лекција](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Мухамед | +| 02 | Историја машинског учења | [Увод](1-Introduction/README.md) | Упознајте историју која стоји иза ове области | [Лекција](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Џен и Ејми | +| 03 | Правичност и машинско учење | [Увод](1-Introduction/README.md) | Која су важна филозофска питања о правичности која студенти треба да размотре приликом креирања и примене ML модела? | [Лекција](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Томоми | +| 04 | Технике машинског учења | [Увод](1-Introduction/README.md) | Које технике истраживачи користе за креирање ML модела? | [Лекција](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Крис и Џен | +| 05 | Увод у регресију | [Регресија](2-Regression/README.md) | Почните са Python-ом и Scikit-learn-ом за регресионе моделе | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Џен • Ерик Ванџау | +| 06 | Цене бундева у Северној Америци 🎃 | [Регресија](2-Regression/README.md) | Визуализујте и очистите податке у припреми за ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Џен • Ерик Ванџау | +| 07 | Цене бундева у Северној Америци 🎃 | [Регресија](2-Regression/README.md) | Креирајте линеарне и полиномске регресионе моделе | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Џен и Дмитриј • Ерик Ванџау | +| 08 | Цене бундева у Северној Америци 🎃 | [Регресија](2-Regression/README.md) | Креирајте логистички регресиони модел | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Џен • Ерик Ванџау | +| 09 | Веб апликација 🔌 | [Веб апликација](3-Web-App/README.md) | Креирајте веб апликацију за коришћење вашег обученог модела | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Џен | +| 10 | Увод у класификацију | [Класификација](4-Classification/README.md) | Очистите, припремите и визуализујте своје податке; увод у класификацију | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Џен и Кеси • Ерик Ванџау | +| 11 | Укусна азијска и индијска јела 🍜 | [Класификација](4-Classification/README.md) | Увод у класификаторе | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Џен и Кеси • Ерик Ванџау | +| 12 | Укусна азијска и индијска јела 🍜 | [Класификација](4-Classification/README.md) | Више класификатора | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Џен и Кеси • Ерик Ванџау | +| 13 | Укусна азијска и индијска јела 🍜 | [Класификација](4-Classification/README.md) | Креирајте веб апликацију за препоруке користећи ваш модел | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Џен | +| 14 | Увод у кластерисање | [Кластерисање](5-Clustering/README.md) | Очистите, припремите и визуализујте своје податке; увод у кластерисање | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Џен • Ерик Ванџау | +| 15 | Истраживање музичких укуса у Нигерији 🎧 | [Кластерисање](5-Clustering/README.md) | Истражите метод K-Means кластерисања | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Џен • Ерик Ванџау | +| 16 | Увод у обраду природног језика ☕️ | [Обрада природног језика](6-NLP/README.md) | Научите основе NLP креирањем једноставног бота | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Стивен | +| 17 | Уобичајени NLP задаци ☕️ | [Обрада природног језика](6-NLP/README.md) | Продубите своје знање о NLP-у разумејући уобичајене задатке у раду са језичким структурама | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Стивен | +| 18 | Превод и анализа сентимента ♥️ | [Обрада природног језика](6-NLP/README.md) | Превод и анализа сентимента са Џејн Остин | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Стивен | +| 19 | Романтични хотели у Европи ♥️ | [Обрада природног језика](6-NLP/README.md) | Анализа сентимента са рецензијама хотела 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Стивен | +| 20 | Романтични хотели у Европи ♥️ | [Обрада природног језика](6-NLP/README.md) | Анализа сентимента са рецензијама хотела 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Стивен | +| 21 | Увод у прогнозирање временских серија | [Временске серије](7-TimeSeries/README.md) | Увод у прогнозирање временских серија | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Франческа | +| 22 | ⚡️ Потрошња енергије у свету ⚡️ - прогнозирање са ARIMA | [Временске серије](7-TimeSeries/README.md) | Прогнозирање временских серија са ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Франческа | +| 23 | ⚡️ Потрошња енергије у свету ⚡️ - прогнозирање са SVR | [Временске серије](7-TimeSeries/README.md) | Прогнозирање временских серија са подршком векторских регресора | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Анирбан | +| 24 | Увод у учење појачањем | [Учење појачањем](8-Reinforcement/README.md) | Увод у учење појачањем са Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Дмитриј | +| 25 | Помозите Петру да избегне вука! 🐺 | [Учење појачањем](8-Reinforcement/README.md) | Учење појачањем у Gym-у | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Дмитриј | +| Постскриптум | Реални сценарији и примене машинског учења | [ML у природи](9-Real-World/README.md) | Занимљиве и откривајуће примене класичног машинског учења | [Лекција](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Тим | +| Постскриптум | Отклањање грешака у ML моделима помоћу RAI табле | [ML у природи](9-Real-World/README.md) | Отклањање грешака у машинском учењу помоћу компоненти одговорне AI табле | [Лекција](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Рут Јакубу | > [пронађите све додатне ресурсе за овај курс у нашој Microsoft Learn колекцији](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Офлајн приступ -Можете покренути ову документацију офлајн користећи [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкујте овај репозиторијум, [инсталирајте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашем локалном рачунару, а затим у коренском фолдеру овог репозиторијума укуцајте `docsify serve`. Веб сајт ће бити доступан на порту 3000 на вашем localhost-у: `localhost:3000`. +Можете покренути ову документацију офлајн користећи [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкујте овај репо, [инсталирајте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на свој локални рачунар, а затим у коренском фолдеру овог репоа укуцајте `docsify serve`. Вебсајт ће бити доступан на порту 3000 на вашем localhost-у: `localhost:3000`. -## PDF документи +## PDF-ови Пронађите PDF наставног плана са линковима [овде](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). - ## 🎒 Остали курсеви Наш тим производи и друге курсеве! Погледајте: - ### Azure / Edge / MCP / Агенти [![AZD за почетнике](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI за почетнике](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -172,42 +170,44 @@ Cloud Advocates у Microsoft-у са задовољством нуде 12-нед [![AI агенти за почетнике](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### Генеративна AI серија -[![Генеративна AI за почетнике](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Генеративна AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Генеративна AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Генеративна AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### Генеративни AI серијал +[![Генеративни AI за почетнике](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Генеративни AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Генеративни AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Генеративни AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Основно учење -[![ML za početnike](https://img.shields.io/badge/ML%20za%20početnike-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Nauka o podacima za početnike](https://img.shields.io/badge/Nauka%20o%20podacima%20za%20početnike-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI za početnike](https://img.shields.io/badge/AI%20za%20početnike-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Sajber bezbednost za početnike](https://img.shields.io/badge/Sajber%20bezbednost%20za%20početnike-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web razvoj za početnike](https://img.shields.io/badge/Web%20razvoj%20za%20početnike-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT za početnike](https://img.shields.io/badge/IoT%20za%20početnike-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR razvoj za početnike](https://img.shields.io/badge/XR%20razvoj%20za%20početnike-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML за почетнике](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Наука о подацима за почетнике](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Вештачка интелигенција за почетнике](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Сајбер безбедност за почетнике](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Веб развој за почетнике](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT за почетнике](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR развој за почетнике](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot serija -[![Copilot za AI programiranje u paru](https://img.shields.io/badge/Copilot%20za%20AI%20programiranje%20u%20paru-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot za C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20za%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot avantura](https://img.shields.io/badge/Copilot%20avantura-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Copilot серија +[![Copilot за парно програмирање са вештачком интелигенцијом](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot за C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot авантура](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Dobijanje pomoći +## Добијање помоћи -Ako zapnete ili imate pitanja o izradi AI aplikacija, pridružite se: +Ако запнете или имате питања о креирању апликација са вештачком интелигенцијом, придружите се другим ученицима и искусним програмерима у дискусијама о MCP. То је подржавајућа заједница где су питања добродошла, а знање се слободно дели. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Ako imate povratne informacije o proizvodu ili naiđete na greške tokom izrade, posetite: +Ако имате повратне информације о производу или наиђете на грешке током креирања, посетите: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Одрицање од одговорности**: -Овај документ је преведен помоћу услуге за превођење уз помоћ вештачке интелигенције [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Иако настојимо да обезбедимо тачност, молимо вас да имате у виду да аутоматизовани преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на изворном језику треба сматрати меродавним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод од стране људи. Не преузимамо одговорност за било каква погрешна тумачења или неспоразуме који могу настати услед коришћења овог превода. \ No newline at end of file +Овај документ је преведен помоћу услуге за превођење уз помоћ вештачке интелигенције [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Иако настојимо да обезбедимо тачност, молимо вас да имате у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на изворном језику треба сматрати меродавним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод од стране људи. Не преузимамо одговорност за било каква погрешна тумачења или неспоразуме који могу настати услед коришћења овог превода. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/sv/README.md b/translations/sv/README.md index a8db6d67f..9f1deabe7 100644 --- a/translations/sv/README.md +++ b/translations/sv/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[Arabiska](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgariska](../bg/README.md) | [Burmesiska (Myanmar)](../my/README.md) | [Kinesiska (Förenklad)](../zh/README.md) | [Kinesiska (Traditionell, Hongkong)](../hk/README.md) | [Kinesiska (Traditionell, Macau)](../mo/README.md) | [Kinesiska (Traditionell, Taiwan)](../tw/README.md) | [Kroatiska](../hr/README.md) | [Tjeckiska](../cs/README.md) | [Danska](../da/README.md) | [Holländska](../nl/README.md) | [Estniska](../et/README.md) | [Finska](../fi/README.md) | [Franska](../fr/README.md) | [Tyska](../de/README.md) | [Grekiska](../el/README.md) | [Hebreiska](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungerska](../hu/README.md) | [Indonesiska](../id/README.md) | [Italienska](../it/README.md) | [Japanska](../ja/README.md) | [Koreanska](../ko/README.md) | [Litauiska](../lt/README.md) | [Malajiska](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalesiska](../ne/README.md) | [Norska](../no/README.md) | [Persiska (Farsi)](../fa/README.md) | [Polska](../pl/README.md) | [Portugisiska (Brasilien)](../br/README.md) | [Portugisiska (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumänska](../ro/README.md) | [Ryska](../ru/README.md) | [Serbiska (Kyrilliska)](../sr/README.md) | [Slovakiska](../sk/README.md) | [Slovenska](../sl/README.md) | [Spanska](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Svenska](./README.md) | [Tagalog (Filippinska)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thailändska](../th/README.md) | [Turkiska](../tr/README.md) | [Ukrainska](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesiska](../vi/README.md) +[Arabiska](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgariska](../bg/README.md) | [Burmesiska (Myanmar)](../my/README.md) | [Kinesiska (Förenklad)](../zh/README.md) | [Kinesiska (Traditionell, Hongkong)](../hk/README.md) | [Kinesiska (Traditionell, Macau)](../mo/README.md) | [Kinesiska (Traditionell, Taiwan)](../tw/README.md) | [Kroatiska](../hr/README.md) | [Tjeckiska](../cs/README.md) | [Danska](../da/README.md) | [Holländska](../nl/README.md) | [Estniska](../et/README.md) | [Finska](../fi/README.md) | [Franska](../fr/README.md) | [Tyska](../de/README.md) | [Grekiska](../el/README.md) | [Hebreiska](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungerska](../hu/README.md) | [Indonesiska](../id/README.md) | [Italienska](../it/README.md) | [Japanska](../ja/README.md) | [Koreanska](../ko/README.md) | [Litauiska](../lt/README.md) | [Malajiska](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalesiska](../ne/README.md) | [Nigeriansk Pidgin](../pcm/README.md) | [Norska](../no/README.md) | [Persiska (Farsi)](../fa/README.md) | [Polska](../pl/README.md) | [Portugisiska (Brasilien)](../br/README.md) | [Portugisiska (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumänska](../ro/README.md) | [Ryska](../ru/README.md) | [Serbiska (Kyrilliska)](../sr/README.md) | [Slovakiska](../sk/README.md) | [Slovenska](../sl/README.md) | [Spanska](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Svenska](./README.md) | [Tagalog (Filippinska)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thailändska](../th/README.md) | [Turkiska](../tr/README.md) | [Ukrainska](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesiska](../vi/README.md) #### Gå med i vår community -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Vi har en pågående Discord-serie om att lära sig med AI, läs mer och gå med oss på [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) från 18 - 30 september, 2025. Du kommer att få tips och tricks om hur du använder GitHub Copilot för Data Science. +Vi har en pågående Discord-serie om att lära sig med AI, lär dig mer och gå med oss på [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) från 18 - 30 september, 2025. Du får tips och tricks om hur du använder GitHub Copilot för Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.sv.png) # Maskininlärning för nybörjare - En kursplan -> 🌍 Res runt i världen medan vi utforskar maskininlärning genom världens kulturer 🌍 +> 🌍 Res runt i världen när vi utforskar maskininlärning genom världens kulturer 🌍 -Cloud Advocates på Microsoft är glada att kunna erbjuda en 12-veckors, 26-lektions kursplan om **maskininlärning**. I denna kursplan kommer du att lära dig om det som ibland kallas **klassisk maskininlärning**, främst med hjälp av Scikit-learn som bibliotek och undvika djupinlärning, vilket täcks i vår [AI för nybörjare-kursplan](https://aka.ms/ai4beginners). Kombinera dessa lektioner med vår ['Data Science för nybörjare-kursplan'](https://aka.ms/ds4beginners), också! +Cloud Advocates på Microsoft är glada att erbjuda en 12-veckors, 26-lektions kursplan om **maskininlärning**. I denna kursplan kommer du att lära dig om det som ibland kallas **klassisk maskininlärning**, främst med hjälp av Scikit-learn som bibliotek och undvika djupinlärning, vilket täcks i vår [AI för nybörjare-kursplan](https://aka.ms/ai4beginners). Kombinera dessa lektioner med vår ['Data Science för nybörjare-kursplan'](https://aka.ms/ds4beginners), också! -Res med oss runt om i världen när vi tillämpar dessa klassiska tekniker på data från många delar av världen. Varje lektion innehåller quiz före och efter lektionen, skriftliga instruktioner för att slutföra lektionen, en lösning, en uppgift och mer. Vår projektbaserade pedagogik låter dig lära dig medan du bygger, ett beprövat sätt för nya färdigheter att fastna. +Res med oss runt i världen när vi tillämpar dessa klassiska tekniker på data från många delar av världen. Varje lektion innehåller quiz före och efter lektionen, skriftliga instruktioner för att slutföra lektionen, en lösning, en uppgift och mer. Vår projektbaserade pedagogik låter dig lära dig genom att bygga, ett beprövat sätt för nya färdigheter att fastna. **✍️ Stort tack till våra författare** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu och Amy Boyd @@ -98,25 +98,25 @@ Vissa av lektionerna finns tillgängliga som korta videor. Du hittar alla dessa Vi har valt två pedagogiska principer när vi byggde denna kursplan: att säkerställa att den är praktisk **projektbaserad** och att den innehåller **frekventa quiz**. Dessutom har denna kursplan ett gemensamt **tema** för att ge den sammanhållning. -Genom att säkerställa att innehållet är kopplat till projekt görs processen mer engagerande för studenter och begreppen blir lättare att komma ihåg. Dessutom sätter ett quiz med låg insats före en lektion studentens intention mot att lära sig ett ämne, medan ett andra quiz efter lektionen säkerställer ytterligare retention. Denna kursplan är utformad för att vara flexibel och rolig och kan tas i sin helhet eller delvis. Projekten börjar små och blir alltmer komplexa mot slutet av den 12-veckors cykeln. Kursplanen inkluderar också ett efterord om verkliga tillämpningar av ML, som kan användas som extra poäng eller som grund för diskussion. +Genom att säkerställa att innehållet är kopplat till projekt görs processen mer engagerande för studenter och koncepten blir lättare att komma ihåg. Dessutom sätter ett quiz med låg insats före en klass studentens intention mot att lära sig ett ämne, medan ett andra quiz efter klassen säkerställer ytterligare retention. Denna kursplan är designad för att vara flexibel och rolig och kan tas i sin helhet eller delvis. Projekten börjar små och blir alltmer komplexa i slutet av den 12-veckors cykeln. Kursplanen inkluderar också ett efterord om verkliga tillämpningar av ML, som kan användas som extra kredit eller som grund för diskussion. -> Hitta vår [Uppförandekod](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bidragande](CONTRIBUTING.md), [Översättning](TRANSLATIONS.md) och [Felsökning](TROUBLESHOOTING.md) riktlinjer. Vi välkomnar din konstruktiva feedback! +> Hitta vår [Uppförandekod](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bidragande](CONTRIBUTING.md), [Översättning](TRANSLATIONS.md), och [Felsökning](TROUBLESHOOTING.md) riktlinjer. Vi välkomnar din konstruktiva feedback! ## Varje lektion innehåller - valfri sketchnote - valfri kompletterande video -- videogenomgång (endast vissa lektioner) +- videogenomgång (vissa lektioner) - [quiz före lektionen](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - skriftlig lektion -- för projektbaserade lektioner, steg-för-steg-guider om hur man bygger projektet +- för projektbaserade lektioner, steg-för-steg guider om hur man bygger projektet - kunskapskontroller - en utmaning - kompletterande läsning - uppgift - [quiz efter lektionen](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **En notering om språk**: Dessa lektioner är främst skrivna i Python, men många är också tillgängliga i R. För att slutföra en R-lektion, gå till `/solution`-mappen och leta efter R-lektioner. De inkluderar en .rmd-filändelse som representerar en **R Markdown**-fil som enkelt kan definieras som en inbäddning av `kodblock` (av R eller andra språk) och en `YAML-header` (som guidar hur man formaterar utdata som PDF) i ett `Markdown-dokument`. Som sådan fungerar det som en exemplifierande författarram för datavetenskap eftersom det låter dig kombinera din kod, dess utdata och dina tankar genom att låta dig skriva ner dem i Markdown. Dessutom kan R Markdown-dokument renderas till utdataformat som PDF, HTML eller Word. +> **En notering om språk**: Dessa lektioner är främst skrivna i Python, men många är också tillgängliga i R. För att slutföra en R-lektion, gå till `/solution`-mappen och leta efter R-lektioner. De inkluderar en .rmd-filändelse som representerar en **R Markdown**-fil som enkelt kan definieras som en inbäddning av `kodblock` (av R eller andra språk) och en `YAML-header` (som styr hur man formaterar utdata som PDF) i ett `Markdown-dokument`. Som sådan fungerar det som en exemplifierande författarram för dataanalys eftersom det låter dig kombinera din kod, dess utdata och dina tankar genom att låta dig skriva ner dem i Markdown. Dessutom kan R Markdown-dokument renderas till utdataformat som PDF, HTML eller Word. > **En notering om quiz**: Alla quiz finns i [Quiz App-mappen](../../quiz-app), totalt 52 quiz med tre frågor vardera. De är länkade från lektionerna men quiz-appen kan köras lokalt; följ instruktionerna i `quiz-app`-mappen för att köra lokalt eller distribuera till Azure. @@ -126,20 +126,20 @@ Genom att säkerställa att innehållet är kopplat till projekt görs processen | 02 | Maskininlärningens historia | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Lär dig historien bakom detta område | [Lektion](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen och Amy | | 03 | Rättvisa och maskininlärning | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Vilka viktiga filosofiska frågor kring rättvisa bör studenter överväga när de bygger och tillämpar ML-modeller? | [Lektion](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | Tekniker för maskininlärning | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Vilka tekniker använder ML-forskare för att bygga ML-modeller? | [Lektion](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris och Jen | -| 05 | Introduktion till regression | [Regression](2-Regression/README.md) | Kom igång med Python och Scikit-learn för regressionsmodeller | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Nordamerikanska pumpapriser 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Visualisera och rengör data som förberedelse för ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Nordamerikanska pumpapriser 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Bygg linjära och polynomiska regressionsmodeller | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen och Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | Nordamerikanska pumpapriser 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Bygg en logistisk regressionsmodell | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | En webbapp 🔌 | [Webbapp](3-Web-App/README.md) | Bygg en webbapp för att använda din tränade modell | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Introduktion till klassificering | [Klassificering](4-Classification/README.md) | Rengör, förbered och visualisera din data; introduktion till klassificering | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen och Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Utsökta asiatiska och indiska rätter 🍜 | [Klassificering](4-Classification/README.md) | Introduktion till klassificerare | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen och Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Utsökta asiatiska och indiska rätter 🍜 | [Klassificering](4-Classification/README.md) | Fler klassificerare | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen och Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Utsökta asiatiska och indiska rätter 🍜 | [Klassificering](4-Classification/README.md) | Bygg en rekommendationswebbapp med din modell | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Introduktion till klustring | [Klustring](5-Clustering/README.md) | Rengör, förbered och visualisera din data; introduktion till klustring | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Utforska nigerianska musiksmaker 🎧 | [Klustring](5-Clustering/README.md) | Utforska K-Means klustringsmetod | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 05 | Introduktion till regression | [Regression](2-Regression/README.md) | Kom igång med Python och Scikit-learn för regressionsmodeller | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Nordamerikanska pumpapriser 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Visualisera och rengör data som förberedelse för ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Nordamerikanska pumpapriser 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Bygg linjära och polynomiska regressionsmodeller | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen och Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | Nordamerikanska pumpapriser 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Bygg en logistisk regressionsmodell | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | En webbapp 🔌 | [Webbapp](3-Web-App/README.md) | Bygg en webbapp för att använda din tränade modell | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Introduktion till klassificering | [Klassificering](4-Classification/README.md) | Rengör, förbered och visualisera din data; introduktion till klassificering | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen och Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Utsökta asiatiska och indiska rätter 🍜 | [Klassificering](4-Classification/README.md) | Introduktion till klassificerare | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen och Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Utsökta asiatiska och indiska rätter 🍜 | [Klassificering](4-Classification/README.md) | Fler klassificerare | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen och Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Utsökta asiatiska och indiska rätter 🍜 | [Klassificering](4-Classification/README.md) | Bygg en rekommendationswebbapp med din modell | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Introduktion till klustring | [Klustring](5-Clustering/README.md) | Rengör, förbered och visualisera din data; introduktion till klustring | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Utforska nigerianska musiksmaker 🎧 | [Klustring](5-Clustering/README.md) | Utforska K-Means klustringsmetod | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | Introduktion till naturlig språkbehandling ☕️ | [Naturlig språkbehandling](6-NLP/README.md) | Lär dig grunderna om NLP genom att bygga en enkel bot | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Vanliga NLP-uppgifter ☕️ | [Naturlig språkbehandling](6-NLP/README.md) | Fördjupa din NLP-kunskap genom att förstå vanliga uppgifter som krävs vid hantering av språkstrukturer | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Översättning och sentimentanalys ♥️ | [Naturlig språkbehandling](6-NLP/README.md) | Översättning och sentimentanalys med Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 17 | Vanliga NLP-uppgifter ☕️ | [Naturlig språkbehandling](6-NLP/README.md) | Fördjupa dina kunskaper om NLP genom att förstå vanliga uppgifter som krävs vid hantering av språkstrukturer | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Översättning och sentimentanalys ♥️ | [Naturlig språkbehandling](6-NLP/README.md) | Översättning och sentimentanalys med Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | Romantiska hotell i Europa ♥️ | [Naturlig språkbehandling](6-NLP/README.md) | Sentimentanalys med hotellrecensioner 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | Romantiska hotell i Europa ♥️ | [Naturlig språkbehandling](6-NLP/README.md) | Sentimentanalys med hotellrecensioner 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | Introduktion till tidsserieprognoser | [Tidsserier](7-TimeSeries/README.md) | Introduktion till tidsserieprognoser | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | @@ -165,23 +165,22 @@ Hitta en pdf av kursplanen med länkar [här](https://microsoft.github.io/ML-For Vårt team producerar andra kurser! Kolla in: - -### Azure / Edge / MCP / Agenter -[![AZD för nybörjare](https://img.shields.io/badge/AZD%20för%20nybörjare-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI för nybörjare](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20för%20nybörjare-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP för nybörjare](https://img.shields.io/badge/MCP%20för%20nybörjare-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI-agenter för nybörjare](https://img.shields.io/badge/AI%20agenter%20för%20nybörjare-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Azure / Edge / MCP / Agents +[![AZD för nybörjare](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI för nybörjare](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP för nybörjare](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI-agenter för nybörjare](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Generativ AI-serie -[![Generativ AI för nybörjare](https://img.shields.io/badge/Generativ%20AI%20för%20nybörjare-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generativ AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generativ%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generativ AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generativ%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generativ AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generativ%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generativ AI för nybörjare](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generativ AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generativ AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generativ AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Grundläggande lärande [![ML för Nybörjare](https://img.shields.io/badge/ML%20för%20Nybörjare-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science för Nybörjare](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20för%20Nybörjare-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -196,19 +195,22 @@ Vårt team producerar andra kurser! Kolla in: ### Copilot-serien [![Copilot för AI-parprogrammering](https://img.shields.io/badge/Copilot%20för%20AI%20parprogrammering-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot för C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20för%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot-äventyr](https://img.shields.io/badge/Copilot%20äventyr-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Äventyr](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Äventyr-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + ## Få hjälp -Om du fastnar eller har frågor om att bygga AI-appar, gå med i: +Om du fastnar eller har frågor om att bygga AI-appar. Gå med andra elever och erfarna utvecklare i diskussioner om MCP. Det är en stödjande gemenskap där frågor är välkomna och kunskap delas fritt. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Om du har produktfeedback eller stöter på fel under utvecklingen, besök: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Ansvarsfriskrivning**: -Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Även om vi strävar efter noggrannhet, bör det noteras att automatiserade översättningar kan innehålla fel eller felaktigheter. Det ursprungliga dokumentet på dess ursprungliga språk bör betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för eventuella missförstånd eller feltolkningar som uppstår vid användning av denna översättning. \ No newline at end of file +Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Även om vi strävar efter noggrannhet, bör det noteras att automatiserade översättningar kan innehålla fel eller felaktigheter. Det ursprungliga dokumentet på dess originalspråk bör betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för eventuella missförstånd eller feltolkningar som uppstår vid användning av denna översättning. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/sw/README.md b/translations/sw/README.md index 3bced3120..c9edf5312 100644 --- a/translations/sw/README.md +++ b/translations/sw/README.md @@ -1,45 +1,45 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Leseni ya GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![Wachangiaji wa GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Masuala ya GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![Maombi ya kuvuta ya GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Karibu](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![Watazamaji wa GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![Matawi ya GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![Nyota za GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) ### 🌐 Msaada wa Lugha Nyingi -#### Inasaidiwa kupitia GitHub Action (Imefanywa Kiotomatiki & Daima Imeboreshwa) +#### Inasaidiwa kupitia Hatua ya GitHub (Imejiendesha & Daima Imeboreshwa) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | 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Septemba, 2025. Utapata vidokezo na mbinu za kutumia GitHub Copilot kwa Sayansi ya Takwimu. +Tuna mfululizo wa kujifunza na AI unaoendelea kwenye Discord, jifunze zaidi na jiunge nasi katika [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) kuanzia tarehe 18 - 30 Septemba, 2025. Utapata vidokezo na mbinu za kutumia GitHub Copilot kwa Sayansi ya Takwimu. ![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.sw.png) -# Kujifunza Mashine kwa Kompyuta kwa Anayeanza - Mtaala +# Kujifunza Mashine kwa Kompyuta - Mtaala > 🌍 Safiri kote ulimwenguni tunapochunguza Kujifunza Mashine kupitia tamaduni za dunia 🌍 -Wakili wa Wingu wa Microsoft wana furaha kutoa mtaala wa wiki 12, masomo 26 kuhusu **Kujifunza Mashine**. Katika mtaala huu, utajifunza kuhusu kile kinachoitwa mara nyingine **kujifunza mashine ya kawaida**, ukitumia hasa maktaba ya Scikit-learn na kuepuka kujifunza kwa kina, ambako kunashughulikiwa katika [mtaala wa AI kwa Anayeanza](https://aka.ms/ai4beginners). Unganisha masomo haya na mtaala wetu wa ['Sayansi ya Takwimu kwa Anayeanza'](https://aka.ms/ds4beginners), pia! +Wakili wa Wingu wa Microsoft wanayo furaha kutoa mtaala wa wiki 12, masomo 26 kuhusu **Kujifunza Mashine**. Katika mtaala huu, utajifunza kuhusu kile kinachoitwa mara nyingine **kujifunza mashine ya kawaida**, ukitumia hasa maktaba ya Scikit-learn na kuepuka kujifunza kwa kina, ambako kunashughulikiwa katika [mtaala wa AI kwa Kompyuta](https://aka.ms/ai4beginners). Unganisha masomo haya na mtaala wetu wa ['Sayansi ya Takwimu kwa Kompyuta'](https://aka.ms/ds4beginners), pia! -Safiri nasi kote ulimwenguni tunapotumia mbinu hizi za kawaida kwa data kutoka maeneo mengi ya dunia. Kila somo linajumuisha maswali ya kabla na baada ya somo, maelekezo yaliyoandikwa ya kukamilisha somo, suluhisho, kazi, na zaidi. Njia yetu ya kujifunza kwa msingi wa miradi inakuwezesha kujifunza huku ukijenga, njia iliyothibitishwa ya kufanya ujuzi mpya 'kubaki'. +Safiri nasi kote ulimwenguni tunapotumia mbinu hizi za kawaida kwa data kutoka maeneo mengi ya dunia. Kila somo linajumuisha maswali ya kabla na baada ya somo, maelekezo ya maandishi ya kukamilisha somo, suluhisho, kazi, na zaidi. Mbinu yetu ya kujifunza kwa miradi inakuwezesha kujifunza huku ukijenga, njia iliyothibitishwa ya kufanya ujuzi mpya 'kubaki'. **✍️ Shukrani za dhati kwa waandishi wetu** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu na Amy Boyd @@ -57,14 +57,14 @@ Fuata hatua hizi: > [pata rasilimali zote za ziada kwa kozi hii katika mkusanyiko wetu wa Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Unahitaji msaada?** Angalia [Mwongozo wa Kutatua Tatizo](TROUBLESHOOTING.md) kwa suluhisho za masuala ya kawaida ya usakinishaji, usanidi, na kuendesha masomo. +> 🔧 **Unahitaji msaada?** Angalia [Mwongozo wa Utatuzi wa Matatizo](TROUBLESHOOTING.md) kwa suluhisho za masuala ya kawaida ya usakinishaji, usanidi, na kuendesha masomo. -**[Wanafunzi](https://aka.ms/student-page)**, ili kutumia mtaala huu, fork hifadhi nzima kwenye akaunti yako ya GitHub na ukamilishe mazoezi peke yako au na kikundi: +**[Wanafunzi](https://aka.ms/student-page)**, kutumia mtaala huu, fork hifadhi nzima kwenye akaunti yako ya GitHub na ukamilishe mazoezi peke yako au na kikundi: - Anza na jaribio la kabla ya somo. - Soma somo na ukamilishe shughuli, ukisimama na kutafakari kila ukaguzi wa maarifa. -- Jaribu kuunda miradi kwa kuelewa masomo badala ya kuendesha msimbo wa suluhisho; hata hivyo msimbo huo unapatikana katika folda za `/solution` katika kila somo linalotegemea mradi. -- Fanya jaribio la baada ya somo. +- Jaribu kuunda miradi kwa kuelewa masomo badala ya kuendesha msimbo wa suluhisho; hata hivyo msimbo huo unapatikana katika folda za `/solution` katika kila somo linalohusiana na mradi. +- Chukua jaribio la baada ya somo. - Kamilisha changamoto. - Kamilisha kazi. - Baada ya kukamilisha kikundi cha masomo, tembelea [Bodi ya Majadiliano](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) na "jifunze kwa sauti" kwa kujaza rubriki ya PAT inayofaa. 'PAT' ni Chombo cha Tathmini ya Maendeleo ambacho ni rubriki unayojaza ili kuendeleza kujifunza kwako. Unaweza pia kujibu PAT nyingine ili tujifunze pamoja. @@ -77,15 +77,15 @@ Fuata hatua hizi: ## Maelezo ya Video -Baadhi ya masomo yanapatikana kama video fupi. Unaweza kupata zote hizi ndani ya masomo, au kwenye [orodha ya ML kwa Anayeanza kwenye kituo cha YouTube cha Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) kwa kubonyeza picha hapa chini. +Baadhi ya masomo yanapatikana kama video fupi. Unaweza kupata zote hizi ndani ya masomo, au kwenye [orodha ya ML kwa Kompyuta kwenye kituo cha YouTube cha Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) kwa kubonyeza picha hapa chini. -[![ML kwa anayeanza banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.sw.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![Bango la ML kwa Kompyuta](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.sw.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## Kutana na Timu -[![Video ya promo](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Video ya Promo](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif na** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) @@ -93,13 +93,13 @@ Baadhi ya masomo yanapatikana kama video fupi. Unaweza kupata zote hizi ndani ya --- -## Pedagogia +## Mbinu ya Kufundisha -Tumechagua kanuni mbili za kipedagogia wakati wa kujenga mtaala huu: kuhakikisha kuwa ni wa vitendo **unaotegemea miradi** na kwamba unajumuisha **maswali ya mara kwa mara**. Aidha, mtaala huu una **mada ya kawaida** ili kuupa mshikamano. +Tumetumia kanuni mbili za kufundisha wakati wa kuunda mtaala huu: kuhakikisha kuwa ni wa vitendo **unaotegemea miradi** na kwamba unajumuisha **maswali ya mara kwa mara**. Aidha, mtaala huu una **mada ya kawaida** ili kuupa mshikamano. -Kwa kuhakikisha kuwa maudhui yanalingana na miradi, mchakato unakuwa wa kuvutia zaidi kwa wanafunzi na uhifadhi wa dhana utaongezeka. Aidha, jaribio la hatari ndogo kabla ya darasa linaweka nia ya mwanafunzi kuelekea kujifunza mada, wakati jaribio la pili baada ya darasa linahakikisha uhifadhi zaidi. Mtaala huu ulitengenezwa kuwa rahisi na wa kufurahisha na unaweza kuchukuliwa kwa ukamilifu au kwa sehemu. Miradi huanza ndogo na kuwa ngumu zaidi kufikia mwisho wa mzunguko wa wiki 12. Mtaala huu pia unajumuisha maelezo ya matumizi halisi ya ML, ambayo yanaweza kutumika kama alama za ziada au kama msingi wa majadiliano. +Kwa kuhakikisha kuwa maudhui yanalingana na miradi, mchakato unakuwa wa kuvutia zaidi kwa wanafunzi na uhifadhi wa dhana utaongezeka. Aidha, jaribio la hatari ndogo kabla ya darasa linaweka nia ya mwanafunzi kuelekea kujifunza mada, wakati jaribio la pili baada ya darasa linahakikisha uhifadhi zaidi. Mtaala huu uliundwa kuwa rahisi na wa kufurahisha na unaweza kuchukuliwa kwa ukamilifu au kwa sehemu. Miradi huanza ndogo na kuwa ngumu zaidi mwishoni mwa mzunguko wa wiki 12. Mtaala huu pia unajumuisha maelezo ya mwisho kuhusu matumizi halisi ya ML, ambayo yanaweza kutumika kama alama za ziada au kama msingi wa majadiliano. -> Pata [Kanuni za Maadili](CODE_OF_CONDUCT.md), [Mchango](CONTRIBUTING.md), [Tafsiri](TRANSLATIONS.md), na miongozo ya [Kutatua Tatizo](TROUBLESHOOTING.md). Tunakaribisha maoni yako ya kujenga! +> Pata [Kanuni za Maadili](CODE_OF_CONDUCT.md), [Kuchangia](CONTRIBUTING.md), [Tafsiri](TRANSLATIONS.md), na [Mwongozo wa Utatuzi wa Matatizo](TROUBLESHOOTING.md). Tunakaribisha maoni yako ya kujenga! ## Kila somo linajumuisha @@ -107,57 +107,57 @@ Kwa kuhakikisha kuwa maudhui yanalingana na miradi, mchakato unakuwa wa kuvutia - video ya ziada ya hiari - maelezo ya video (baadhi ya masomo tu) - [jaribio la joto la kabla ya somo](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- somo lililoandikwa -- kwa masomo yanayotegemea mradi, mwongozo wa hatua kwa hatua wa jinsi ya kujenga mradi +- somo la maandishi +- kwa masomo yanayotegemea miradi, mwongozo wa hatua kwa hatua wa jinsi ya kujenga mradi - ukaguzi wa maarifa - changamoto - usomaji wa ziada - kazi - [jaribio la baada ya somo](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Kumbuka kuhusu lugha**: Masomo haya yameandikwa hasa kwa Python, lakini mengi pia yanapatikana kwa R. Ili kukamilisha somo la R, nenda kwenye folda ya `/solution` na tafuta masomo ya R. Yanajumuisha kiendelezi cha .rmd ambacho kinawakilisha faili ya **R Markdown** ambayo inaweza kufafanuliwa kwa urahisi kama kuingiza `vipande vya msimbo` (wa R au lugha nyingine) na `kichwa cha YAML` (kinachoongoza jinsi ya kuunda matokeo kama PDF) katika `hati ya Markdown`. Kwa hivyo, inatumika kama mfumo bora wa uandishi kwa sayansi ya takwimu kwani inakuwezesha kuchanganya msimbo wako, matokeo yake, na mawazo yako kwa kukuruhusu kuyaandika kwa Markdown. Zaidi ya hayo, hati za R Markdown zinaweza kutolewa kwa fomati za matokeo kama PDF, HTML, au Word. +> **Maelezo kuhusu lugha**: Masomo haya yameandikwa hasa kwa Python, lakini mengi pia yanapatikana kwa R. Kukamilisha somo la R, nenda kwenye folda ya `/solution` na tafuta masomo ya R. Yanajumuisha kiendelezi cha .rmd ambacho kinawakilisha faili ya **R Markdown** ambayo inaweza kufafanuliwa kwa urahisi kama kuingiza `vipande vya msimbo` (wa R au lugha nyingine) na `kichwa cha YAML` (kinachoelekeza jinsi ya kuunda matokeo kama PDF) katika `hati ya Markdown`. Kwa hivyo, inatumika kama mfumo bora wa kuandika kwa sayansi ya takwimu kwa kuwa inakuwezesha kuchanganya msimbo wako, matokeo yake, na mawazo yako kwa kukuruhusu kuyaandika kwa Markdown. Aidha, hati za R Markdown zinaweza kutolewa kwa fomati za matokeo kama PDF, HTML, au Word. -> **Kumbuka kuhusu maswali**: Maswali yote yamejumuishwa katika [folda ya Quiz App](../../quiz-app), kwa jumla ya maswali 52 ya maswali matatu kila moja. Yameunganishwa kutoka ndani ya masomo lakini programu ya maswali inaweza kuendeshwa ndani; fuata maelekezo katika folda ya `quiz-app` kuendesha ndani au kupeleka kwenye Azure. +> **Maelezo kuhusu maswali**: Maswali yote yamejumuishwa katika [folda ya Quiz App](../../quiz-app), kwa jumla ya maswali 52 ya maswali matatu kila moja. Yameunganishwa kutoka ndani ya masomo lakini programu ya maswali inaweza kuendeshwa ndani; fuata maelekezo katika folda ya `quiz-app` kuendesha ndani au kupeleka kwenye Azure. -| Nambari ya Somo | Mada | Kikundi cha Masomo | Malengo ya Kujifunza | Somo Lililounganishwa | Mwandishi | +| Nambari ya Somo | Mada | Kundi la Somo | Malengo ya Kujifunza | Somo Lililounganishwa | Mwandishi | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Utangulizi wa kujifunza kwa mashine | [Utangulizi](1-Introduction/README.md) | Jifunze dhana za msingi za kujifunza kwa mashine | [Somo](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | Historia ya kujifunza kwa mashine | [Utangulizi](1-Introduction/README.md) | Jifunze historia ya uwanja huu | [Somo](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen na Amy | -| 03 | Usawa na kujifunza kwa mashine | [Utangulizi](1-Introduction/README.md) | Ni masuala gani muhimu ya kifalsafa kuhusu usawa ambayo wanafunzi wanapaswa kuzingatia wanapojenga na kutumia mifano ya ML? | [Somo](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Mbinu za kujifunza kwa mashine | [Utangulizi](1-Introduction/README.md) | Ni mbinu gani watafiti wa ML hutumia kujenga mifano ya ML? | [Somo](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris na Jen | +| 03 | Haki na kujifunza kwa mashine | [Utangulizi](1-Introduction/README.md) | Ni masuala gani muhimu ya kifalsafa kuhusu haki ambayo wanafunzi wanapaswa kuzingatia wanapojenga na kutumia mifano ya ML? | [Somo](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Mbinu za kujifunza kwa mashine | [Utangulizi](1-Introduction/README.md) | Ni mbinu gani watafiti wa ML wanatumia kujenga mifano ya ML? | [Somo](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris na Jen | | 05 | Utangulizi wa regression | [Regression](2-Regression/README.md) | Anza na Python na Scikit-learn kwa mifano ya regression | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Bei za malenge Amerika Kaskazini 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Angalia na safisha data kwa maandalizi ya ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Bei za malenge Amerika Kaskazini 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Onyesha na safisha data kwa maandalizi ya ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | Bei za malenge Amerika Kaskazini 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Jenga mifano ya regression ya mstari na polynomial | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen na Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | Bei za malenge Amerika Kaskazini 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Jenga mfano wa regression ya logistic | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Programu ya Wavuti 🔌 | [Programu ya Wavuti](3-Web-App/README.md) | Jenga programu ya wavuti kutumia mfano uliyojifunza | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Utangulizi wa classification | [Classification](4-Classification/README.md) | Safisha, andaa, na angalia data yako; utangulizi wa classification | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen na Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Vyakula vitamu vya Asia na India 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Utangulizi wa classifiers | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen na Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Vyakula vitamu vya Asia na India 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Classifiers zaidi | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen na Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Vyakula vitamu vya Asia na India 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Jenga programu ya wavuti ya mapendekezo ukitumia mfano wako | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Utangulizi wa clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Safisha, andaa, na angalia data yako; Utangulizi wa clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | Programu ya Wavuti 🔌 | [Programu ya Wavuti](3-Web-App/README.md) | Jenga programu ya wavuti kutumia mfano wako uliyojifunza | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Utangulizi wa uainishaji | [Uainishaji](4-Classification/README.md) | Safisha, andaa, na onyesha data yako; utangulizi wa uainishaji | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen na Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Vyakula vitamu vya Asia na India 🍜 | [Uainishaji](4-Classification/README.md) | Utangulizi wa waainishaji | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen na Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Vyakula vitamu vya Asia na India 🍜 | [Uainishaji](4-Classification/README.md) | Waainishaji zaidi | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen na Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Vyakula vitamu vya Asia na India 🍜 | [Uainishaji](4-Classification/README.md) | Jenga programu ya wavuti ya mapendekezo ukitumia mfano wako | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Utangulizi wa clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Safisha, andaa, na onyesha data yako; Utangulizi wa clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | Kuchunguza ladha za muziki wa Nigeria 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Chunguza mbinu ya clustering ya K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Utangulizi wa usindikaji wa lugha asilia ☕️ | [Usindikaji wa lugha asilia](6-NLP/README.md) | Jifunze misingi ya NLP kwa kujenga bot rahisi | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Kazi za kawaida za NLP ☕️ | [Usindikaji wa lugha asilia](6-NLP/README.md) | Panua maarifa yako ya NLP kwa kuelewa kazi za kawaida zinazohitajika unaposindika miundo ya lugha | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 16 | Utangulizi wa usindikaji wa lugha asilia ☕️ | [Usindikaji wa lugha asilia](6-NLP/README.md) | Jifunze misingi kuhusu NLP kwa kujenga bot rahisi | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Kazi za kawaida za NLP ☕️ | [Usindikaji wa lugha asilia](6-NLP/README.md) | Kuimarisha maarifa yako ya NLP kwa kuelewa kazi za kawaida zinazohitajika wakati wa kushughulikia miundo ya lugha | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | Tafsiri na uchambuzi wa hisia ♥️ | [Usindikaji wa lugha asilia](6-NLP/README.md) | Tafsiri na uchambuzi wa hisia na Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Hoteli za kimapenzi za Ulaya ♥️ | [Usindikaji wa lugha asilia](6-NLP/README.md) | Uchambuzi wa hisia na maoni ya hoteli 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Hoteli za kimapenzi za Ulaya ♥️ | [Usindikaji wa lugha asilia](6-NLP/README.md) | Uchambuzi wa hisia na maoni ya hoteli 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 19 | Hoteli za kimapenzi za Ulaya ♥️ | [Usindikaji wa lugha asilia](6-NLP/README.md) | Uchambuzi wa hisia na hakiki za hoteli 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Hoteli za kimapenzi za Ulaya ♥️ | [Usindikaji wa lugha asilia](6-NLP/README.md) | Uchambuzi wa hisia na hakiki za hoteli 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | Utangulizi wa utabiri wa mfululizo wa muda | [Mfululizo wa muda](7-TimeSeries/README.md) | Utangulizi wa utabiri wa mfululizo wa muda | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ Matumizi ya Nguvu Duniani ⚡️ - utabiri wa mfululizo wa muda na ARIMA | [Mfululizo wa muda](7-TimeSeries/README.md) | Utabiri wa mfululizo wa muda na ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ Matumizi ya Nguvu Duniani ⚡️ - utabiri wa mfululizo wa muda na SVR | [Mfululizo wa muda](7-TimeSeries/README.md) | Utabiri wa mfululizo wa muda na Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | Utangulizi wa kujifunza kwa kuimarisha | [Kujifunza kwa kuimarisha](8-Reinforcement/README.md) | Utangulizi wa kujifunza kwa kuimarisha na Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | Msaidie Peter kuepuka mbwa mwitu! 🐺 | [Kujifunza kwa kuimarisha](8-Reinforcement/README.md) | Gym ya kujifunza kwa kuimarisha | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Matukio na matumizi ya ML katika maisha halisi | [ML katika Maisha Halisi](9-Real-World/README.md) | Matumizi ya kuvutia na ya kufichua ya ML ya kawaida | [Somo](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Timu | -| Postscript | Urekebishaji wa Mfano wa ML ukitumia dashibodi ya RAI | [ML katika Maisha Halisi](9-Real-World/README.md) | Urekebishaji wa Mfano wa Kujifunza kwa Mashine ukitumia vipengele vya dashibodi ya AI inayowajibika | [Somo](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| Postscript | Matukio na matumizi ya ML halisi duniani | [ML katika Ulimwengu Halisi](9-Real-World/README.md) | Matumizi ya kuvutia na kufichua ya ML ya kawaida | [Somo](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Timu | +| Postscript | Urekebishaji wa Mfano katika ML ukitumia dashibodi ya RAI | [ML katika Ulimwengu Halisi](9-Real-World/README.md) | Urekebishaji wa Mfano katika Kujifunza kwa Mashine ukitumia vipengele vya dashibodi ya AI inayowajibika | [Somo](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [pata rasilimali zote za ziada za kozi hii katika mkusanyiko wetu wa Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Ufikiaji wa nje ya mtandao -Unaweza kuendesha nyaraka hizi nje ya mtandao kwa kutumia [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Nakili repo hii, [sakinisha Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) kwenye mashine yako ya ndani, kisha kwenye folda kuu ya repo hii, andika `docsify serve`. Tovuti itapatikana kwenye bandari ya 3000 kwenye localhost yako: `localhost:3000`. +Unaweza kuendesha nyaraka hizi nje ya mtandao kwa kutumia [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork repo hii, [sakinisha Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) kwenye mashine yako ya ndani, kisha kwenye folda ya mizizi ya repo hii, andika `docsify serve`. Tovuti itahudumiwa kwenye bandari 3000 kwenye localhost yako: `localhost:3000`. -## PDF +## PDFs -Pata PDF ya mtaala na viungo [hapa](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). +Pata pdf ya mtaala na viungo [hapa](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Kozi Nyingine @@ -165,48 +165,50 @@ Pata PDF ya mtaala na viungo [hapa](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners Timu yetu inazalisha kozi nyingine! Angalia: ### Azure / Edge / MCP / Mawakala -[![AZD kwa Anayeanza](https://img.shields.io/badge/AZD%20kwa%20Anayeanza-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI kwa Anayeanza](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20kwa%20Anayeanza-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP kwa Anayeanza](https://img.shields.io/badge/MCP%20kwa%20Anayeanza-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Mawakala wa AI kwa Anayeanza](https://img.shields.io/badge/Mawakala%20wa%20AI%20kwa%20Anayeanza-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AZD kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/AZD%20kwa%20Kompyuta-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20kwa%20Kompyuta-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/MCP%20kwa%20Kompyuta-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Mawakala wa AI kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/Mawakala%20wa%20AI%20kwa%20Kompyuta-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Mfululizo wa AI ya Kizazi -[![AI ya Kizazi kwa Anayeanza](https://img.shields.io/badge/AI%20ya%20Kizazi%20kwa%20Anayeanza-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI ya Kizazi kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/AI%20ya%20Kizazi%20kwa%20Kompyuta-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI ya Kizazi (.NET)](https://img.shields.io/badge/AI%20ya%20Kizazi%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI ya Kizazi (Java)](https://img.shields.io/badge/AI%20ya%20Kizazi%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI ya Kizazi (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/AI%20ya%20Kizazi%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ---- +--- ### Kujifunza Msingi -[![ML kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/ML%20kwa%20Kompyuta-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Sayansi ya Takwimu kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/Sayansi%20ya%20Takwimu%20kwa%20Kompyuta-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/AI%20kwa%20Kompyuta-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Usalama wa Mtandao kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/Usalama%20wa%20Mtandao%20kwa%20Kompyuta-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web Dev kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20kwa%20Kompyuta-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/IoT%20kwa%20Kompyuta-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Maendeleo ya XR kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/Maendeleo%20ya%20XR%20kwa%20Kompyuta-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Sayansi ya Takwimu kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Usalama wa Mtandao kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web Dev kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Maendeleo ya XR kwa Kompyuta](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Mfululizo wa Copilot -[![Copilot kwa Uandishi wa Programu kwa AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20kwa%20Uandishi%20wa%20Programu%20kwa%20AI-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot kwa C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20kwa%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot kwa Uprogramu wa Pamoja wa AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot kwa C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Kupata Msaada -Ikiwa unakwama au una maswali kuhusu kujenga programu za AI, jiunge: +Ikiwa unakwama au una maswali kuhusu kujenga programu za AI. Jiunge na wanafunzi wenzako na watengenezaji wenye uzoefu katika mijadala kuhusu MCP. Ni jamii inayounga mkono ambapo maswali yanakaribishwa na maarifa yanashirikiwa kwa uhuru. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Jamii_ya_Azure_AI_Foundry_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Ikiwa una maoni kuhusu bidhaa au unakutana na makosa wakati wa kujenga, tembelea: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Jukwaa_la_Watengenezaji_Azure_AI_Foundry-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Kanusho**: -Hati hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya tafsiri ya AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Ingawa tunajitahidi kwa usahihi, tafadhali fahamu kuwa tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au kutokuwa sahihi. Hati ya asili katika lugha yake ya asili inapaswa kuzingatiwa kama chanzo cha mamlaka. Kwa taarifa muhimu, tafsiri ya kitaalamu ya binadamu inapendekezwa. Hatutawajibika kwa kutoelewana au tafsiri zisizo sahihi zinazotokana na matumizi ya tafsiri hii. \ No newline at end of file +Hati hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya tafsiri ya AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Ingawa tunajitahidi kwa usahihi, tafadhali fahamu kuwa tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au kutokuwa sahihi. Hati ya asili katika lugha yake ya kiasili inapaswa kuzingatiwa kama chanzo cha mamlaka. Kwa taarifa muhimu, tafsiri ya kitaalamu ya binadamu inapendekezwa. Hatutawajibika kwa kutoelewana au tafsiri zisizo sahihi zinazotokana na matumizi ya tafsiri hii. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/ta/README.md b/translations/ta/README.md index 9616c64f8..5ad4440c4 100644 --- a/translations/ta/README.md +++ b/translations/ta/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[அரபு](../ar/README.md) | [பெங்காலி](../bn/README.md) | [பல்கேரியன்](../bg/README.md) | [பர்மீஸ் (மியான்மார்)](../my/README.md) | [சீனம் (எளிமைப்படுத்தப்பட்டது)](../zh/README.md) | [சீனம் (சம்பிரதாய, ஹாங்காங்)](../hk/README.md) | [சீனம் (சம்பிரதாய, மக்காவு)](../mo/README.md) | [சீனம் (சம்பிரதாய, தைவான்)](../tw/README.md) | [குரோஷியன்](../hr/README.md) | [செக்](../cs/README.md) | [டேனிஷ்](../da/README.md) | [டச்சு](../nl/README.md) | [எஸ்டோனியன்](../et/README.md) | [பின்னிஷ்](../fi/README.md) | [பிரெஞ்சு](../fr/README.md) | [ஜெர்மன்](../de/README.md) | [கிரேக்கம்](../el/README.md) | [ஹீப்ரூ](../he/README.md) | [இந்தி](../hi/README.md) | [ஹங்கேரியன்](../hu/README.md) | [இந்தோனேஷியன்](../id/README.md) | [இத்தாலியன்](../it/README.md) | [ஜப்பானியன்](../ja/README.md) | [கொரியன்](../ko/README.md) | [லிதுவேனியன்](../lt/README.md) | [மலாய்](../ms/README.md) | [மராத்தி](../mr/README.md) | [நேபாளி](../ne/README.md) | [நார்வேஜியன்](../no/README.md) | [பாரசீக (பார்ஸி)](../fa/README.md) | [போலிஷ்](../pl/README.md) | [போர்ச்சுகீஸ் (பிரேசில்)](../br/README.md) | [போர்ச்சுகீஸ் (போர்ச்சுகல்)](../pt/README.md) | [பஞ்சாபி (குர்முகி)](../pa/README.md) | [ரோமானியன்](../ro/README.md) | [ரஷியன்](../ru/README.md) | [செர்பியன் (சிரிலிக்)](../sr/README.md) | [ஸ்லோவாக்](../sk/README.md) | [ஸ்லோவேனியன்](../sl/README.md) | [ஸ்பானிஷ்](../es/README.md) | [ஸ்வாஹிலி](../sw/README.md) | [ஸ்வீடிஷ்](../sv/README.md) | [டாகாலோக் (பிலிப்பினோ)](../tl/README.md) | [தமிழ்](./README.md) | [தாய்](../th/README.md) | [துருக்கியம்](../tr/README.md) | [உக்ரேனியன்](../uk/README.md) | [உருது](../ur/README.md) | [வியட்நாமீஸ்](../vi/README.md) +[அரபு](../ar/README.md) | [பெங்காலி](../bn/README.md) | [பல்கேரியன்](../bg/README.md) | [பர்மீஸ் (மியான்மர்)](../my/README.md) | [சீனம் (எளிமைப்படுத்தப்பட்டது)](../zh/README.md) | [சீனம் (சம்பிரதாய, ஹாங்காங்)](../hk/README.md) | [சீனம் (சம்பிரதாய, மக்காவு)](../mo/README.md) | [சீனம் (சம்பிரதாய, தைவான்)](../tw/README.md) | [குரோஷியன்](../hr/README.md) | [செக்](../cs/README.md) | [டேனிஷ்](../da/README.md) | [டச்சு](../nl/README.md) | [எஸ்டோனியன்](../et/README.md) | [பின்னிஷ்](../fi/README.md) | [பிரெஞ்சு](../fr/README.md) | [ஜெர்மன்](../de/README.md) | [கிரேக்கம்](../el/README.md) | [ஹீப்ரு](../he/README.md) | [இந்தி](../hi/README.md) | [ஹங்கேரியன்](../hu/README.md) | [இந்தோனேஷியன்](../id/README.md) | [இத்தாலியன்](../it/README.md) | [ஜப்பானியன்](../ja/README.md) | [கொரியன்](../ko/README.md) | [லிதுவேனியன்](../lt/README.md) | [மலாய்](../ms/README.md) | [மராத்தி](../mr/README.md) | [நேபாளி](../ne/README.md) | [நைஜீரியன் பிட்ஜின்](../pcm/README.md) | [நார்வேஜியன்](../no/README.md) | [பெர்ஷியன் (பார்ஸி)](../fa/README.md) | [போலிஷ்](../pl/README.md) | [போர்ச்சுகீஸ் (பிரேசில்)](../br/README.md) | [போர்ச்சுகீஸ் (போர்ச்சுகல்)](../pt/README.md) | [பஞ்சாபி (குர்முகி)](../pa/README.md) | [ரோமானியன்](../ro/README.md) | [ரஷியன்](../ru/README.md) | [செர்பியன் (சிரிலிக்)](../sr/README.md) | [ஸ்லோவாக்](../sk/README.md) | [ஸ்லோவேனியன்](../sl/README.md) | [ஸ்பானிஷ்](../es/README.md) | [ஸ்வாஹிலி](../sw/README.md) | [ஸ்வீடிஷ்](../sv/README.md) | [டாகாலோக் (பிலிப்பினோ)](../tl/README.md) | [தமிழ்](./README.md) | [தாய்](../th/README.md) | [துருக்கியம்](../tr/README.md) | [உக்ரேனியன்](../uk/README.md) | [உருது](../ur/README.md) | [வியட்நாமீஸ்](../vi/README.md) #### எங்கள் சமூகத்தில் சேரவும் -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -நாங்கள் AI கற்றல் தொடர் தொடர்பான ஒரு டிஸ்கோர்டு நிகழ்வை நடத்துகிறோம், மேலும் [AI கற்றல் தொடர்](https://aka.ms/learnwithai/discord) பற்றி மேலும் அறிந்து, 2025 செப்டம்பர் 18 - 30 வரை எங்களுடன் சேரவும். GitHub Copilot-ஐ தரவியல் அறிவியலுக்காக பயன்படுத்துவதற்கான குறிப்புகள் மற்றும் வழிகாட்டுதல்களைப் பெறுவீர்கள். +AI கற்றல் தொடரில் எங்கள் டிஸ்கோர்டில் நிகழ்ச்சி நடைபெறுகிறது, மேலும் [AI கற்றல் தொடர்](https://aka.ms/learnwithai/discord) பற்றி 18 - 30 செப்டம்பர், 2025 வரை அறிந்து கொள்ளுங்கள். GitHub Copilot-ஐ தரவியல் அறிவியலுக்காக பயன்படுத்துவதற்கான குறிப்புகள் மற்றும் வழிகாட்டுதல்களை பெறலாம். ![AI கற்றல் தொடர்](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.ta.png) @@ -37,29 +37,29 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: > 🌍 உலக கலாச்சாரங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டு இயந்திர கற்றலை ஆராய்வதற்காக உலகம் முழுவதும் பயணம் செய்யுங்கள் 🌍 -மைக்ரோசாஃப்ட் கிளவுட் ஆதரவாளர்கள் **இயந்திர கற்றல்** பற்றிய 12 வாரங்கள், 26 பாடங்கள் கொண்ட ஒரு பாடத்திட்டத்தை வழங்குவதில் மகிழ்ச்சி அடைகிறார்கள். இந்த பாடத்திட்டத்தில், **சாதாரண இயந்திர கற்றல்** என அழைக்கப்படும் விஷயங்களைப் பற்றி நீங்கள் கற்றுக்கொள்வீர்கள், முக்கியமாக Scikit-learn நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி, எங்கள் [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners) இல் உள்ள ஆழமான கற்றலை தவிர்த்து. இந்த பாடங்களை எங்கள் ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners) உடன் இணைத்துக் கொள்ளவும்! +Microsoft இல் Cloud Advocates 12 வாரங்கள், 26 பாடங்கள் கொண்ட **இயந்திர கற்றல்** பற்றிய பாடத்திட்டத்தை வழங்குவதில் மகிழ்ச்சி அடைகின்றனர். இந்த பாடத்திட்டத்தில், **சம்பிரதாய இயந்திர கற்றல்** என அழைக்கப்படும் விஷயங்களை Scikit-learn நூலகத்தை முதன்மையாகப் பயன்படுத்தி, ஆழமான கற்றலை தவிர்த்து கற்றுக்கொள்வீர்கள், இது எங்கள் [AI தொடக்கத்திற்கான பாடத்திட்டத்தில்](https://aka.ms/ai4beginners) உள்ளடக்கப்பட்டுள்ளது. இந்த பாடங்களை எங்கள் ['தரவியல் அறிவியலுக்கான தொடக்கத்திற்கான பாடத்திட்டம்'](https://aka.ms/ds4beginners) உடன் இணைக்கவும்! -உலகம் முழுவதும் பயணம் செய்து, உலகின் பல பகுதிகளில் உள்ள தரவுகளுக்கு இந்த பாரம்பரிய தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவோம். ஒவ்வொரு பாடமும் பாடத்திற்கு முன் மற்றும் பின் வினாடி வினா, பாடத்தை முடிக்க எழுதப்பட்ட வழிமுறைகள், தீர்வு, பணிக்கட்டளை மற்றும் பலவற்றை உள்ளடக்கியது. எங்கள் திட்ட அடிப்படையிலான கற்பித்தல் உங்களுக்கு புதிய திறன்களை 'நினைவில் நிறுத்த' உதவுகிறது. +உலகம் முழுவதும் பயணம் செய்து, இந்த சம்பிரதாய தொழில்நுட்பங்களை பல பகுதிகளிலிருந்து தரவுகளுக்கு பயன்படுத்துங்கள். ஒவ்வொரு பாடமும் பாடத்திற்கு முன் மற்றும் பின் வினாடி வினா, எழுத்து வழிகாட்டுதல்கள், தீர்வு, பணிக்கட்டளை மற்றும் பலவற்றை உள்ளடக்கியது. எங்கள் திட்ட அடிப்படையிலான கற்றல் முறையால் நீங்கள் கட்டமைப்பை உருவாக்குவதன் மூலம் கற்றுக்கொள்வீர்கள், இது புதிய திறன்களை 'நினைவில் நிறுத்த' ஒரு நிரூபிக்கப்பட்ட வழியாகும். **✍️ எங்கள் ஆசிரியர்களுக்கு மனமார்ந்த நன்றி** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu மற்றும் Amy Boyd -**🎨 எங்கள் விளக்கப்படம் உருவாக்குபவர்களுக்கு நன்றி** Tomomi Imura, Dasani Madipalli மற்றும் Jen Looper +**🎨 எங்கள் விளக்கப்படம் உருவாக்குபவர்களுக்கு நன்றி** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, மற்றும் Jen Looper -**🙏 Microsoft மாணவர் தூதர்களுக்கு நன்றி 🙏**, குறிப்பாக Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila மற்றும் Snigdha Agarwal +**🙏 Microsoft மாணவர் தூதர்களுக்கு நன்றி 🙏**, குறிப்பாக Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, மற்றும் Snigdha Agarwal -**🤩 Microsoft மாணவர் தூதர்கள் Eric Wanjau, Jasleen Sondhi மற்றும் Vidushi Gupta எங்கள் R பாடங்களுக்கு கூடுதல் நன்றி!** +**🤩 Microsoft மாணவர் தூதர்கள் Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, மற்றும் Vidushi Gupta எங்கள் R பாடங்களுக்கு கூடுதல் நன்றி!** # தொடங்குதல் இந்த படிகளை பின்பற்றவும்: -1. **களஞ்சியத்தை Fork செய்யவும்**: இந்த பக்கத்தின் மேல் வலது மூலையில் உள்ள "Fork" பொத்தானை கிளிக் செய்யவும். -2. **களஞ்சியத்தை Clone செய்யவும்**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +1. **Repository-ஐ Fork செய்யவும்**: இந்த பக்கத்தின் மேல் வலது மூலையில் உள்ள "Fork" பொத்தானை கிளிக் செய்யவும். +2. **Repository-ஐ Clone செய்யவும்**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [இந்த பாடத்திட்டத்திற்கான கூடுதல் வளங்களை Microsoft Learn தொகுப்பில் காணவும்](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **உதவி தேவை?** நிறுவல், அமைப்பு மற்றும் பாடங்களை இயக்குவதில் பொதுவான சிக்கல்களுக்கு தீர்வுகளைப் பெற எங்கள் [சிக்கல் தீர்க்கும் வழிகாட்டியை](TROUBLESHOOTING.md) சரிபார்க்கவும். +> 🔧 **உதவி தேவை?** நிறுவல், அமைப்பு மற்றும் பாடங்களை இயக்குவதில் பொதுவான சிக்கல்களுக்கு தீர்வுகளுக்கான [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md)-ஐ பார்க்கவும். -**[மாணவர்கள்](https://aka.ms/student-page)**, இந்த பாடத்திட்டத்தைப் பயன்படுத்த, முழு களஞ்சியத்தை உங்கள் சொந்த GitHub கணக்கிற்கு Fork செய்து, பயிற்சிகளை தனியாக அல்லது குழுவுடன் முடிக்கவும்: +**[மாணவர்கள்](https://aka.ms/student-page)**, இந்த பாடத்திட்டத்தை பயன்படுத்த, முழு repo-ஐ உங்கள் GitHub கணக்கிற்கு Fork செய்து, பயிற்சிகளை தனியாக அல்லது குழுவுடன் முடிக்கவும்: - பாடத்திற்கு முன் வினாடி வினாவுடன் தொடங்கவும். - பாடத்தை படித்து செயல்பாடுகளை முடிக்கவும், ஒவ்வொரு அறிவு சரிபார்ப்பிலும் தற்காலிகமாக நிறுத்தி சிந்திக்கவும். @@ -67,17 +67,17 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: - பாடத்திற்கு பின் வினாடி வினாவை எடுத்துக்கொள்ளவும். - சவால்களை முடிக்கவும். - பணிக்கட்டளையை முடிக்கவும். -- ஒரு பாடக் குழுவை முடித்த பிறகு, [விவாதக் குழுமத்தை](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) பார்வையிட்டு, PAT rubric நிரப்புவதன் மூலம் "கற்றல் வெளிப்படையாக" செய்யவும். PAT என்பது Progress Assessment Tool ஆகும், இது உங்கள் கற்றலை மேம்படுத்த ஒரு rubric ஆகும். மற்ற PAT-களுக்கு நீங்கள் பதிலளிக்கலாம், இதனால் நாம் ஒன்றாக கற்றுக்கொள்ளலாம். +- ஒரு பாடக் குழுவை முடித்த பிறகு, [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)-ஐ பார்வையிட்டு, PAT rubric-ஐ நிரப்புவதன் மூலம் "கற்றல் வெளிப்படையாக" செய்யுங்கள். PAT என்பது Progress Assessment Tool ஆகும், இது உங்கள் கற்றலை மேம்படுத்த ஒரு rubric ஆகும். மற்ற PAT-களுக்கு நீங்கள் பதிலளிக்கலாம், இதனால் நாம் ஒன்றாக கற்றுக்கொள்ளலாம். -> மேலும் கற்றுக்கொள்ள, இந்த [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) தொகுப்புகள் மற்றும் கற்றல் பாதைகளை பின்பற்ற பரிந்துரைக்கிறோம். +> மேலும் கற்றுக்கொள்ள, இந்த [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modules மற்றும் learning paths-ஐ பின்பற்ற பரிந்துரைக்கிறோம். -**ஆசிரியர்கள்**, இந்த பாடத்திட்டத்தை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதற்கான [சில பரிந்துரைகளை](for-teachers.md) சேர்த்துள்ளோம். +**ஆசிரியர்கள்**, இந்த பாடத்திட்டத்தை எப்படி பயன்படுத்துவது என்பதற்கான [சில பரிந்துரைகளை](for-teachers.md) சேர்த்துள்ளோம். --- -## வீடியோ வழிகாட்டிகள் +## வீடியோ வழிகாட்டுதல்கள் -சில பாடங்கள் குறுகிய வடிவ வீடியோவாக கிடைக்கின்றன. இவை பாடங்களில் உள்ளே அல்லது [Microsoft Developer YouTube சேனலில் உள்ள ML for Beginners playlist](https://aka.ms/ml-beginners-videos) இல் காணலாம். +சில பாடங்கள் குறுகிய வடிவ வீடியோவாக கிடைக்கின்றன. இவை பாடங்களில் உள்ளே அல்லது [Microsoft Developer YouTube channel-இல் உள்ள ML for Beginners playlist](https://aka.ms/ml-beginners-videos)-இல் காணலாம். [![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.ta.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) @@ -93,122 +93,121 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --- -## கற்பித்தல் முறை +## கற்றல் முறை -இந்த பாடத்திட்டத்தை உருவாக்கும்போது, இரண்டு முக்கிய கற்பித்தல் கொள்கைகளை தேர்ந்தெடுத்துள்ளோம்: இது கைக்கூலி **திட்ட அடிப்படையிலானது** மற்றும் இது **தடுமாற்ற வினாக்களை** அடங்கியுள்ளது. மேலும், இந்த பாடத்திட்டம் ஒரு பொதுவான **தீமையை** கொண்டுள்ளது, இது ஒருங்கிணைப்பை வழங்குகிறது. +இந்த பாடத்திட்டத்தை உருவாக்கும்போது இரண்டு முக்கியமான கற்றல் முறைகளை தேர்ந்தெடுத்துள்ளோம்: இது **திட்ட அடிப்படையிலான** மற்றும் **அடிக்கடி வினாடி வினாக்களை** உள்ளடக்கியது என்பதை உறுதிப்படுத்துதல். மேலும், இந்த பாடத்திட்டம் ஒரு பொதுவான **தீமையை** கொண்டுள்ளது, இது ஒருமைப்பாட்டை வழங்குகிறது. -திட்டங்களுடன் உள்ளடக்கம் ஒத்துப்போகும் வகையில் உறுதிப்படுத்துவதன் மூலம், மாணவர்களுக்கு இது ஈர்க்கக்கூடியதாக மாறுகிறது மற்றும் கருத்துக்களின் நினைவில் நிறுத்தம் அதிகரிக்கப்படும். மேலும், வகுப்பிற்கு முன் குறைந்த அழுத்த வினா மாணவரின் கவனத்தை ஒரு தலைப்பை கற்றல் நோக்கமாக அமைக்கிறது, வகுப்பிற்குப் பிறகு ஒரு வினா மேலும் நினைவில் நிறுத்தத்தை உறுதிப்படுத்துகிறது. இந்த பாடத்திட்டம் நெகிழ்வான மற்றும் மகிழ்ச்சியானதாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, முழுமையாக அல்லது பகுதியளவில் எடுத்துக்கொள்ளலாம். திட்டங்கள் சிறியதாக தொடங்கி, 12 வார சுழற்சியின் இறுதியில் அதிகமாக சிக்கலானதாக மாறுகின்றன. இந்த பாடத்திட்டம் ML இன் உண்மையான உலக பயன்பாடுகள் பற்றிய ஒரு பிந்தைய குறிப்பையும் உள்ளடக்கியது, இது கூடுதல் கிரெடிட் அல்லது விவாதத்திற்கான அடிப்படையாக பயன்படுத்தப்படலாம். +திட்டங்களுடன் உள்ளடக்கம் ஒத்துப்போகும் வகையில் உறுதிப்படுத்துவதன் மூலம், மாணவர்களுக்கு இது மேலும் ஈர்க்கக்கூடியதாக மாறுகிறது மற்றும் கருத்துக்களின் நினைவாற்றல் அதிகரிக்கப்படும். மேலும், ஒரு வகுப்புக்கு முன் குறைந்த அழுத்தம் கொண்ட வினாடி வினா, ஒரு தலைப்பை கற்றல் நோக்கமாக மாணவரின் கவனத்தை திருப்புகிறது, ஒரு வகுப்புக்கு பின் வினாடி வினா மேலும் நினைவாற்றலை உறுதிப்படுத்துகிறது. இந்த பாடத்திட்டம் நெகிழ்வான மற்றும் மகிழ்ச்சியானதாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் முழுமையாக அல்லது பகுதியளவில் எடுத்துக்கொள்ளலாம். 12 வார சுழற்சியின் இறுதியில் திட்டங்கள் சிறியதாக தொடங்கி அதிகமாக சிக்கலானதாக மாறுகின்றன. இந்த பாடத்திட்டம் ML-இன் உண்மையான உலக பயன்பாடுகள் பற்றிய ஒரு பிந்தைய குறிப்பையும் உள்ளடக்கியது, இது கூடுதல் கிரெடிட் அல்லது விவாதத்திற்கான அடிப்படையாக பயன்படுத்தப்படலாம். -> எங்கள் [நடத்தை விதிமுறைகள்](CODE_OF_CONDUCT.md), [கொடை](CONTRIBUTING.md), [மொழிபெயர்ப்பு](TRANSLATIONS.md), மற்றும் [சிக்கல் தீர்க்கும் வழிகாட்டி](TROUBLESHOOTING.md) வழிகாட்டுதல்களைப் பாருங்கள். உங்கள் கட்டமைப்பான கருத்துகளை வரவேற்கிறோம்! +> எங்கள் [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), மற்றும் [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) வழிகாட்டுதல்களை காணவும். உங்கள் கட்டமைப்பான கருத்துகளை வரவேற்கிறோம்! ## ஒவ்வொரு பாடமும் உள்ளடக்கியது -- விருப்பமான ஸ்கெட்ச் குறிப்பு +- விருப்பமான sketchnote - விருப்பமான கூடுதல் வீடியோ -- வீடியோ வழிகாட்டி (சில பாடங்கள் மட்டும்) -- [பாடத்திற்கு முன் வெப்பமூட்டும் வினாடி வினா](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- எழுதப்பட்ட பாடம் -- திட்ட அடிப்படையிலான பாடங்களுக்கு, திட்டத்தை உருவாக்குவதற்கான படி படியாக வழிகாட்டிகள் +- வீடியோ வழிகாட்டுதல் (சில பாடங்கள் மட்டும்) +- [பாடத்திற்கு முன் வினாடி வினா](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- எழுத்து பாடம் +- திட்ட அடிப்படையிலான பாடங்களுக்கு, திட்டத்தை உருவாக்குவதற்கான படி படி வழிகாட்டுதல்கள் - அறிவு சரிபார்ப்புகள் - ஒரு சவால் - கூடுதல் வாசிப்பு - பணிக்கட்டளை - [பாடத்திற்கு பின் வினாடி வினா](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **மொழிகள் பற்றிய குறிப்புகள்**: இந்த பாடங்கள் முதன்மையாக Python-ல் எழுதப்பட்டுள்ளன, ஆனால் பல R-ல் கிடைக்கின்றன. R பாடத்தை முடிக்க, `/solution` கோப்புறைக்கு சென்று R பாடங்களைத் தேடவும். அவை .rmd நீட்டிப்பை உள்ளடக்கியவை, இது **R Markdown** கோப்பை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துகிறது, இது `Markdown document` இல் `code chunks` (R அல்லது பிற மொழிகள்) மற்றும் `YAML header` (PDF போன்ற வெளியீடுகளை வடிவமைப்பதற்கான வழிகாட்டி) ஆகியவற்றின் இணைப்பாக வரையறுக்கப்படலாம். எனவே, இது உங்கள் குறியீடு, அதன் வெளியீடு மற்றும் உங்கள் எண்ணங்களை Markdown-ல் எழுத அனுமதிப்பதன் மூலம் தரவியல் அறிவியலுக்கான ஒரு சிறந்த எழுத்தாளர் கட்டமைப்பாக செயல்படுகிறது. மேலும், R Markdown ஆவணங்கள் PDF, HTML அல்லது Word போன்ற வெளியீடு வடிவங்களுக்கு மாற்றப்படலாம். +> **மொழிகள் பற்றிய குறிப்புகள்**: இந்த பாடங்கள் முதன்மையாக Python-இல் எழுதப்பட்டுள்ளன, ஆனால் பல R-இல் கிடைக்கின்றன. R பாடத்தை முடிக்க, `/solution` கோப்புறைக்கு சென்று R பாடங்களைத் தேடுங்கள். அவை .rmd நீட்டிப்பை உள்ளடக்கியவை, இது **R Markdown** கோப்பாகும், இது `code chunks` (R அல்லது பிற மொழிகள்) மற்றும் `YAML header` (PDF போன்ற output-களை வடிவமைப்பதற்கான வழிகாட்டுதல்கள்) மற்றும் `Markdown document` ஆகியவற்றின் ஒருங்கிணைப்பாக வரையறுக்கப்படலாம். இது உங்கள் குறியீடு, அதன் output மற்றும் உங்கள் எண்ணங்களை Markdown-இல் எழுத அனுமதிப்பதன் மூலம் தரவியல் அறிவியலுக்கான ஒரு சிறந்த உருவாக்கக் கட்டமைப்பாக செயல்படுகிறது. மேலும், R Markdown ஆவணங்கள் PDF, HTML அல்லது Word போன்ற output வடிவங்களுக்கு மாற்றப்படலாம். -> **வினாடி வினா பற்றிய குறிப்புகள்**: அனைத்து வினாடி வினாக்களும் [Quiz App folder](../../quiz-app) இல் உள்ளன, மொத்தம் 52 வினாடி வினாக்கள், ஒவ்வொன்றும் மூன்று கேள்விகள் கொண்டது. அவை பாடங்களில் இருந்து இணைக்கப்பட்டுள்ளன, ஆனால் வினாடி வினா பயன்பாட்டை உள்ளூர் அளவில் இயக்கலாம்; `quiz-app` கோப்புறையில் உள்ள வழிமுறைகளைப் பின்பற்றி உள்ளூர் அல்லது Azure-க்கு வெளியிடவும். +> **வினாடி வினாக்கள் பற்றிய குறிப்புகள்**: அனைத்து வினாடி வினாக்களும் [Quiz App folder](../../quiz-app) இல் உள்ளன, மொத்தம் 52 வினாடி வினாக்கள், ஒவ்வொன்றும் மூன்று கேள்விகள் கொண்டது. அவை பாடங்களில் இருந்து இணைக்கப்பட்டுள்ளன, ஆனால் quiz app-ஐ உள்ளூர் அளவில் இயக்கலாம்; `quiz-app` கோப்புறையில் உள்ள வழிகாட்டுதல்களைப் பின்பற்றி உள்ளூர் அளவில் அல்லது Azure-க்கு deploy செய்யவும். | பாட எண் | தலைப்பு | பாட குழுமம் | கற்றல் நோக்கங்கள் | இணைக்கப்பட்ட பாடம் | ஆசிரியர் | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | மெஷின் லெர்னிங் அறிமுகம் | [Introduction](1-Introduction/README.md) | மெஷின் லெர்னிங் பற்றிய அடிப்படை கருத்துகளை கற்றுக்கொள்ளுங்கள் | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | முஹம்மது | +| 01 | மெஷின் லெர்னிங் அறிமுகம் | [Introduction](1-Introduction/README.md) | மெஷின் லெர்னிங் அடிப்படை கருத்துகளை கற்றுக்கொள்ளுங்கள் | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | முஹம்மது | | 02 | மெஷின் லெர்னிங் வரலாறு | [Introduction](1-Introduction/README.md) | இந்த துறையின் அடிப்படையான வரலாற்றை கற்றுக்கொள்ளுங்கள் | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | ஜென் மற்றும் ஏமி | -| 03 | நியாயம் மற்றும் மெஷின் லெர்னிங் | [Introduction](1-Introduction/README.md) | மெஷின் லெர்னிங் மாடல்களை உருவாக்கும் மற்றும் பயன்படுத்தும் போது மாணவர்கள் கவனிக்க வேண்டிய முக்கிய தத்துவ பிரச்சினைகள் என்ன? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | தோமோமி | -| 04 | மெஷின் லெர்னிங் தொழில்நுட்பங்கள் | [Introduction](1-Introduction/README.md) | மெஷின் லெர்னிங் மாடல்களை உருவாக்க மெஷின் லெர்னிங் ஆராய்ச்சியாளர்கள் எந்த தொழில்நுட்பங்களை பயன்படுத்துகிறார்கள்? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | கிறிஸ் மற்றும் ஜென் | -| 05 | ரிக்ரஷன் அறிமுகம் | [Regression](2-Regression/README.md) | ரிக்ரஷன் மாடல்களுக்கு Python மற்றும் Scikit-learn உடன் தொடங்குங்கள் | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜௌ | -| 06 | வட அமெரிக்க கும்முட்டி விலை 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | மெஷின் லெர்னிங் தயாரிப்புக்கு தரவுகளை காட்சிப்படுத்தவும் மற்றும் சுத்தம் செய்யவும் | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜௌ | -| 07 | வட அமெரிக்க கும்முட்டி விலை 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | நேரியல் மற்றும் பாலினோமியல் ரிக்ரஷன் மாடல்களை உருவாக்கவும் | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | ஜென் மற்றும் திமித்ரி • எரிக் வான்ஜௌ | -| 08 | வட அமெரிக்க கும்முட்டி விலை 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ஒரு லாஜிஸ்டிக் ரிக்ரஷன் மாடலை உருவாக்கவும் | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜௌ | -| 09 | ஒரு வலை பயன்பாடு 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | உங்கள் பயிற்சி மாடலை பயன்படுத்த ஒரு வலை பயன்பாட்டை உருவாக்கவும் | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | ஜென் | -| 10 | வகைப்படுத்தல் அறிமுகம் | [Classification](4-Classification/README.md) | உங்கள் தரவுகளை சுத்தம் செய்யவும், தயாரிக்கவும், காட்சிப்படுத்தவும்; வகைப்படுத்தல் அறிமுகம் | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | ஜென் மற்றும் காச்சி • எரிக் வான்ஜௌ | -| 11 | சுவையான ஆசிய மற்றும் இந்திய உணவுகள் 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | வகைப்படுத்தலர்களின் அறிமுகம் | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | ஜென் மற்றும் காச்சி • எரிக் வான்ஜௌ | -| 12 | சுவையான ஆசிய மற்றும் இந்திய உணவுகள் 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | மேலும் வகைப்படுத்தலர்கள் | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | ஜென் மற்றும் காச்சி • எரிக் வான்ஜௌ | -| 13 | சுவையான ஆசிய மற்றும் இந்திய உணவுகள் 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | உங்கள் மாடலைப் பயன்படுத்தி ஒரு பரிந்துரை வலை பயன்பாட்டை உருவாக்கவும் | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | ஜென் | -| 14 | கிளஸ்டரிங் அறிமுகம் | [Clustering](5-Clustering/README.md) | உங்கள் தரவுகளை சுத்தம் செய்யவும், தயாரிக்கவும், காட்சிப்படுத்தவும்; கிளஸ்டரிங் அறிமுகம் | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜௌ | +| 03 | நியாயம் மற்றும் மெஷின் லெர்னிங் | [Introduction](1-Introduction/README.md) | மெஷின் லெர்னிங் மாதிரிகளை உருவாக்கும் மற்றும் பயன்படுத்தும் போது மாணவர்கள் கவனிக்க வேண்டிய முக்கிய தத்துவ பிரச்சினைகள் என்ன? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | தோமோமி | +| 04 | மெஷின் லெர்னிங் தொழில்நுட்பங்கள் | [Introduction](1-Introduction/README.md) | மெஷின் லெர்னிங் மாதிரிகளை உருவாக்க மெஷின் லெர்னிங் ஆராய்ச்சியாளர்கள் எந்த தொழில்நுட்பங்களை பயன்படுத்துகிறார்கள்? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | கிறிஸ் மற்றும் ஜென் | +| 05 | ரிக்ரெஷன் அறிமுகம் | [Regression](2-Regression/README.md) | ரிக்ரெஷன் மாதிரிகளுக்கு பைதான் மற்றும் ஸ்கிகிட்-லெர்னுடன் தொடங்குங்கள் | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜௌ | +| 06 | வட அமெரிக்க கும்மட்டிகாய் விலைகள் 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | மெஷின் லெர்னிங்கிற்கு தயாராக தரவை காட்சிப்படுத்தி சுத்தம் செய்யுங்கள் | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜௌ | +| 07 | வட அமெரிக்க கும்மட்டிகாய் விலைகள் 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | நேரியல் மற்றும் பாலினோமியல் ரிக்ரெஷன் மாதிரிகளை உருவாக்குங்கள் | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | ஜென் மற்றும் திமித்ரி • எரிக் வான்ஜௌ | +| 08 | வட அமெரிக்க கும்மட்டிகாய் விலைகள் 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ஒரு லாஜிஸ்டிக் ரிக்ரெஷன் மாதிரியை உருவாக்குங்கள் | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜௌ | +| 09 | ஒரு வலை பயன்பாடு 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | உங்கள் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை பயன்படுத்த ஒரு வலை பயன்பாட்டை உருவாக்குங்கள் | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | ஜென் | +| 10 | வகைப்பாடு அறிமுகம் | [Classification](4-Classification/README.md) | உங்கள் தரவை சுத்தம் செய்யுங்கள், தயாராக்கவும், காட்சிப்படுத்தவும்; வகைப்பாட்டிற்கு அறிமுகம் | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | ஜென் மற்றும் காச்சி • எரிக் வான்ஜௌ | +| 11 | சுவையான ஆசிய மற்றும் இந்திய உணவுகள் 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | வகைப்பாட்டாளர்களுக்கு அறிமுகம் | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | ஜென் மற்றும் காச்சி • எரிக் வான்ஜௌ | +| 12 | சுவையான ஆசிய மற்றும் இந்திய உணவுகள் 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | மேலும் வகைப்பாட்டாளர்கள் | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | ஜென் மற்றும் காச்சி • எரிக் வான்ஜௌ | +| 13 | சுவையான ஆசிய மற்றும் இந்திய உணவுகள் 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | உங்கள் மாதிரியைப் பயன்படுத்தி ஒரு பரிந்துரை வலை பயன்பாட்டை உருவாக்குங்கள் | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | ஜென் | +| 14 | கிளஸ்டரிங் அறிமுகம் | [Clustering](5-Clustering/README.md) | உங்கள் தரவை சுத்தம் செய்யுங்கள், தயாராக்கவும், காட்சிப்படுத்தவும்; கிளஸ்டரிங்கிற்கு அறிமுகம் | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜௌ | | 15 | நைஜீரிய இசை விருப்பங்களை ஆராயுங்கள் 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | கே-மீன்ஸ் கிளஸ்டரிங் முறையை ஆராயுங்கள் | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜௌ | -| 16 | இயற்கை மொழி செயலாக்கம் அறிமுகம் ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ஒரு எளிய போட்டை உருவாக்குவதன் மூலம் NLP பற்றிய அடிப்படைகளை கற்றுக்கொள்ளுங்கள் | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | ஸ்டீபன் | -| 17 | பொதுவான NLP பணிகள் ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | மொழி அமைப்புகளை கையாளும்போது தேவையான பொதுவான பணிகளைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள் | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | ஸ்டீபன் | -| 18 | மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் உணர்வு பகுப்பாய்வு ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ஜேன் ஆஸ்டினுடன் மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் உணர்வு பகுப்பாய்வு | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | ஸ்டீபன் | -| 19 | ஐரோப்பாவின் காதலான ஹோட்டல்கள் ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ஹோட்டல் விமர்சனங்களுடன் உணர்வு பகுப்பாய்வு 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | ஸ்டீபன் | -| 20 | ஐரோப்பாவின் காதலான ஹோட்டல்கள் ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ஹோட்டல் விமர்சனங்களுடன் உணர்வு பகுப்பாய்வு 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | ஸ்டீபன் | -| 21 | நேரம் வரிசை முன்னறிவிப்பு அறிமுகம் | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | நேரம் வரிசை முன்னறிவிப்பு அறிமுகம் | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | பிரான்செஸ்கா | -| 22 | ⚡️ உலக மின்சார பயன்பாடு ⚡️ - ARIMA உடன் நேரம் வரிசை முன்னறிவிப்பு | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA உடன் நேரம் வரிசை முன்னறிவிப்பு | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | பிரான்செஸ்கா | -| 23 | ⚡️ உலக மின்சார பயன்பாடு ⚡️ - SVR உடன் நேரம் வரிசை முன்னறிவிப்பு | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ஆதரவு வெக்டர் ரிக்ரஷனுடன் நேரம் வரிசை முன்னறிவிப்பு | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | அனிர்பன் | -| 24 | பலவழி கற்றல் அறிமுகம் | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning உடன் பலவழி கற்றல் அறிமுகம் | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | திமித்ரி | -| 25 | பீட்டர் ஓநாயை தவிர்க்க உதவுங்கள்! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | பலவழி கற்றல் ஜிம் | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | திமித்ரி | -| Postscript | உண்மையான உலக மெஷின் லெர்னிங் சூழல்கள் மற்றும் பயன்பாடுகள் | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | பாரம்பரிய மெஷின் லெர்னிங் பயன்பாடுகளின் சுவாரஸ்யமான மற்றும் வெளிப்படையான உண்மையான உலக பயன்பாடுகள் | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | குழு | -| Postscript | RAI டாஷ்போர்டை பயன்படுத்தி மெஷின் லெர்னிங் மாடல்களை பிழை திருத்துதல் | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | பொறுப்பான AI டாஷ்போர்டு கூறுகளைப் பயன்படுத்தி மெஷின் லெர்னிங் மாடல்களை பிழை திருத்துதல் | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | ரூத் யாகுபு | - -> [இந்த பாடத்திட்டத்திற்கான கூடுதல் வளங்களை Microsoft Learn தொகுப்பில் காணவும்](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +| 16 | இயற்கை மொழி செயலாக்கத்திற்கு அறிமுகம் ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ஒரு எளிய பாட்டை உருவாக்குவதன் மூலம் NLP பற்றிய அடிப்படைகளை கற்றுக்கொள்ளுங்கள் | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | ஸ்டீபன் | +| 17 | பொதுவான NLP பணிகள் ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | மொழி அமைப்புகளுடன் வேலை செய்யும்போது தேவையான பொதுவான பணிகளைப் புரிந்து கொண்டு உங்கள் NLP அறிவை ஆழமாக்குங்கள் | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | ஸ்டீபன் | +| 18 | மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ஜேன் ஆஸ்டினுடன் மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | ஸ்டீபன் | +| 19 | ஐரோப்பாவின் காதலான ஹோட்டல்கள் ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ஹோட்டல் விமர்சனங்களுடன் உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | ஸ்டீபன் | +| 20 | ஐரோப்பாவின் காதலான ஹோட்டல்கள் ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ஹோட்டல் விமர்சனங்களுடன் உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | ஸ்டீபன் | +| 21 | நேரம் தொடர் முன்னறிவிப்பு அறிமுகம் | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | நேரம் தொடர் முன்னறிவிப்பு அறிமுகம் | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | பிரான்செஸ்கா | +| 22 | ⚡️ உலக மின்சார பயன்பாடு ⚡️ - ARIMA உடன் நேரம் தொடர் முன்னறிவிப்பு | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA உடன் நேரம் தொடர் முன்னறிவிப்பு | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | பிரான்செஸ்கா | +| 23 | ⚡️ உலக மின்சார பயன்பாடு ⚡️ - SVR உடன் நேரம் தொடர் முன்னறிவிப்பு | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ஆதரவு வெக்டர் ரிக்ரெசருடன் நேரம் தொடர் முன்னறிவிப்பு | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | அனிர்பன் | +| 24 | பலகூறு கற்றலுக்கு அறிமுகம் | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-லெர்னிங் மூலம் பலகூறு கற்றலுக்கு அறிமுகம் | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | திமித்ரி | +| 25 | பீட்டரை ஓநாயை தவிர்க்க உதவுங்கள்! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | பலகூறு கற்றல் ஜிம் | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | திமித்ரி | +| Postscript | உண்மையான உலக மெஷின் லெர்னிங் சூழல்கள் மற்றும் பயன்பாடுகள் | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | பாரம்பரிய மெஷின் லெர்னிங்கின் சுவாரஸ்யமான மற்றும் வெளிப்படையான உண்மையான உலக பயன்பாடுகள் | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | குழு | +| Postscript | RAI டாஷ்போர்டை பயன்படுத்தி மெஷின் லெர்னிங் மாதிரிகளை பிழை திருத்துதல் | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | பொறுப்பான AI டாஷ்போர்டு கூறுகளைப் பயன்படுத்தி மெஷின் லெர்னிங் மாதிரிகளை பிழை திருத்துதல் | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | ரூத் யாகுபு | + +> [இந்த பாடநெறிக்கான கூடுதல் வளங்களை எங்கள் Microsoft Learn தொகுப்பில் காணவும்](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## ஆஃப்லைன் அணுகல் -இந்த ஆவணங்களை [Docsify](https://docsify.js.org/#/) பயன்படுத்தி ஆஃப்லைனில் இயக்கலாம். இந்த ரெப்போவை Fork செய்யவும், உங்கள் உள்ளூர் கணினியில் [Docsify நிறுவவும்](https://docsify.js.org/#/quickstart), பின்னர் இந்த ரெப்போவின் மூல கோப்பகத்தில் `docsify serve` என டைப் செய்யவும். வலைத்தளம் உங்கள் localhost இல் port 3000 இல் வழங்கப்படும்: `localhost:3000`. +இந்த ஆவணங்களை ஆஃப்லைனில் இயக்க [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ஐப் பயன்படுத்தலாம். இந்த ரெப்போவை ஃபார்க் செய்யவும், உங்கள் உள்ளூர் கணினியில் [Docsify ஐ நிறுவவும்](https://docsify.js.org/#/quickstart), பின்னர் இந்த ரெப்போவின் மூல கோப்புறையில் `docsify serve` என தட்டச்சு செய்யவும். இணையதளம் உங்கள் லோகல் ஹோஸ்டில்: `localhost:3000` இல் 3000 போர்டில் வழங்கப்படும். -## PDFs +## PDFகள் இணைப்புகளுடன் பாடத்திட்டத்தின் PDF ஐ [இங்கே](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) காணவும். +## 🎒 பிற பாடநெறிகள் -## 🎒 பிற பாடங்கள் - -எங்கள் குழு பிற பாடங்களை உருவாக்குகிறது! பாருங்கள்: +எங்கள் குழு பிற பாடநெறிகளையும் உருவாக்குகிறது! பாருங்கள்: - -### Azure / Edge / MCP / Agents +### Azure / Edge / MCP / ஏஜென்ட்கள் [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### Generative AI Series + +### ஜெனரேட்டிவ் AI தொடர் [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### Core Learning -[![துவக்கத்திற்கான இயந்திர கற்றல்](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![துவக்கத்திற்கான தரவியல் அறிவியல்](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![துவக்கத்திற்கான செயற்கை நுண்ணறிவு](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![துவக்கத்திற்கான சைபர் பாதுகாப்பு](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![துவக்கத்திற்கான வலை மேம்பாடு](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![துவக்கத்திற்கான IoT](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![துவக்கத்திற்கான XR மேம்பாடு](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### மையக் கற்றல் +[![ML தொடக்கத்திற்கான பாடங்கள்](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![தகவல் அறிவியல் தொடக்கத்திற்கான பாடங்கள்](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI தொடக்கத்திற்கான பாடங்கள்](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![சைபர் பாதுகாப்பு தொடக்கத்திற்கான பாடங்கள்](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![வலை வளர்ச்சி தொடக்கத்திற்கான பாடங்கள்](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT தொடக்கத்திற்கான பாடங்கள்](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR வளர்ச்சி தொடக்கத்திற்கான பாடங்கள்](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilot தொடர் [![AI இணை நிரலாக்கத்திற்கான Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![C#/.NET க்கான Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![C#/.NET-க்கு Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot சாகசம்](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) - ## உதவி பெறுதல் -AI பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதில் சிக்கல் அல்லது கேள்விகள் இருந்தால், இணைந்திடுங்கள்: +AI பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதில் சிக்கலாக இருந்தால் அல்லது கேள்விகள் இருந்தால், MCP பற்றிய விவாதங்களில் மற்ற பயிற்சியாளர்கள் மற்றும் அனுபவமுள்ள டெவலப்பர்களுடன் சேருங்கள். இது ஒரு ஆதரவு சமூகமாகும், கேள்விகள் வரவேற்கப்படுகின்றன மற்றும் அறிவு இலவசமாக பகிரப்படுகிறது. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -தயாரிப்பு கருத்துகள் அல்லது பிழைகள் இருந்தால், பார்வையிடுங்கள்: +தயாரிப்பு கருத்துகள் அல்லது பிழைகள் இருந்தால், கீழே உள்ள இணைப்பில் செல்லவும்: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **அறிவிப்பு**: -இந்த ஆவணம் [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) என்ற AI மொழிபெயர்ப்பு சேவையைப் பயன்படுத்தி மொழிபெயர்க்கப்பட்டுள்ளது. நாங்கள் துல்லியத்திற்காக முயற்சிக்கிறோம், ஆனால் தானியங்கி மொழிபெயர்ப்புகளில் பிழைகள் அல்லது தவறுகள் இருக்கக்கூடும் என்பதை தயவுசெய்து கவனத்தில் கொள்ளவும். அதன் சொந்த மொழியில் உள்ள மூல ஆவணம் அதிகாரப்பூர்வ ஆதாரமாக கருதப்பட வேண்டும். முக்கியமான தகவல்களுக்கு, தொழில்முறை மனித மொழிபெயர்ப்பு பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. இந்த மொழிபெயர்ப்பைப் பயன்படுத்துவதால் ஏற்படும் எந்த தவறான புரிதல்களுக்கும் அல்லது தவறான விளக்கங்களுக்கும் நாங்கள் பொறுப்பல்ல. \ No newline at end of file +இந்த ஆவணம் [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) என்ற AI மொழிபெயர்ப்பு சேவையை பயன்படுத்தி மொழிபெயர்க்கப்பட்டுள்ளது. நாங்கள் துல்லியத்திற்காக முயற்சிக்கிறோம், ஆனால் தானியங்கி மொழிபெயர்ப்புகளில் பிழைகள் அல்லது தவறுகள் இருக்கக்கூடும் என்பதை கவனத்தில் கொள்ளவும். அதன் சொந்த மொழியில் உள்ள மூல ஆவணம் அதிகாரப்பூர்வ ஆதாரமாக கருதப்பட வேண்டும். முக்கியமான தகவல்களுக்கு, தொழில்முறை மனித மொழிபெயர்ப்பு பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. இந்த மொழிபெயர்ப்பைப் பயன்படுத்துவதால் ஏற்படும் எந்த தவறான புரிதல்களுக்கும் அல்லது தவறான விளக்கங்களுக்கும் நாங்கள் பொறுப்பல்ல. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/th/README.md b/translations/th/README.md index a03133e99..10e76a94c 100644 --- a/translations/th/README.md +++ b/translations/th/README.md @@ -1,141 +1,141 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 รองรับหลายภาษา +### 🌐 รองรับหลายภาษา -#### รองรับผ่าน GitHub Action (อัตโนมัติและอัปเดตเสมอ) +#### รองรับผ่าน GitHub Action (อัตโนมัติและอัปเดตเสมอ) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thai](./README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | 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คุณจะได้รับเคล็ดลับและเทคนิคในการใช้ GitHub Copilot สำหรับ Data Science +เรามีซีรีส์การเรียนรู้ AI บน Discord ที่กำลังดำเนินอยู่ เรียนรู้เพิ่มเติมและเข้าร่วมกับเราได้ที่ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) ตั้งแต่วันที่ 18 - 30 กันยายน 2025 คุณจะได้รับเคล็ดลับและเทคนิคการใช้ GitHub Copilot สำหรับ Data Science -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.th.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.th.png) -# การเรียนรู้ Machine Learning สำหรับผู้เริ่มต้น - หลักสูตร +# การเรียนรู้ Machine Learning สำหรับผู้เริ่มต้น - หลักสูตร -> 🌍 เดินทางรอบโลกในขณะที่เราสำรวจการเรียนรู้ของเครื่องผ่านวัฒนธรรมโลก 🌍 +> 🌍 เดินทางรอบโลกพร้อมกับการเรียนรู้ Machine Learning ผ่านวัฒนธรรมโลก 🌍 -ทีม Cloud Advocates จาก Microsoft มีความยินดีที่จะนำเสนอหลักสูตร 12 สัปดาห์ 26 บทเรียนเกี่ยวกับ **Machine Learning** ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับสิ่งที่บางครั้งเรียกว่า **การเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิก** โดยใช้ Scikit-learn เป็นไลบรารีหลักและหลีกเลี่ยงการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งครอบคลุมใน [หลักสูตร AI สำหรับผู้เริ่มต้น](https://aka.ms/ai4beginners) คุณสามารถจับคู่บทเรียนเหล่านี้กับ [หลักสูตร Data Science สำหรับผู้เริ่มต้น](https://aka.ms/ds4beginners) ได้เช่นกัน! +ทีม Cloud Advocates ที่ Microsoft ยินดีนำเสนอหลักสูตร 12 สัปดาห์ 26 บทเรียนเกี่ยวกับ **Machine Learning** ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับสิ่งที่บางครั้งเรียกว่า **Machine Learning แบบคลาสสิก** โดยใช้ Scikit-learn เป็นหลักและหลีกเลี่ยงการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งครอบคลุมใน [หลักสูตร AI สำหรับผู้เริ่มต้น](https://aka.ms/ai4beginners) นอกจากนี้ยังสามารถจับคู่บทเรียนเหล่านี้กับ [หลักสูตร Data Science สำหรับผู้เริ่มต้น](https://aka.ms/ds4beginners) ได้อีกด้วย! -เดินทางไปกับเราทั่วโลกในขณะที่เราประยุกต์ใช้เทคนิคคลาสสิกเหล่านี้กับข้อมูลจากหลายพื้นที่ของโลก แต่ละบทเรียนประกอบด้วยแบบทดสอบก่อนและหลังบทเรียน คำแนะนำที่เขียนไว้เพื่อทำบทเรียนให้เสร็จ โซลูชัน งานมอบหมาย และอื่นๆ วิธีการเรียนรู้แบบโครงการช่วยให้คุณเรียนรู้ในขณะที่สร้าง ซึ่งเป็นวิธีที่พิสูจน์แล้วว่าทักษะใหม่จะคงอยู่ +เดินทางไปกับเราทั่วโลกในขณะที่เรานำเทคนิคแบบคลาสสิกเหล่านี้ไปใช้กับข้อมูลจากหลายพื้นที่ของโลก แต่ละบทเรียนประกอบด้วยแบบทดสอบก่อนและหลังบทเรียน คำแนะนำที่เขียนไว้สำหรับการทำบทเรียน โซลูชัน งานมอบหมาย และอื่นๆ วิธีการเรียนรู้แบบโครงการช่วยให้คุณเรียนรู้ในขณะที่สร้าง ซึ่งเป็นวิธีที่พิสูจน์แล้วว่าทักษะใหม่ๆ จะติดตัวคุณได้ดี -**✍️ ขอขอบคุณผู้เขียนของเรา** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu และ Amy Boyd +**✍️ ขอบคุณผู้เขียนของเรา** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu และ Amy Boyd -**🎨 ขอบคุณนักวาดภาพประกอบของเรา** Tomomi Imura, Dasani Madipalli และ Jen Looper +**🎨 ขอบคุณนักวาดภาพประกอบของเรา** Tomomi Imura, Dasani Madipalli และ Jen Looper -**🙏 ขอขอบคุณพิเศษ 🙏 นักศึกษา Microsoft Student Ambassador ผู้เขียน ผู้ตรวจสอบ และผู้มีส่วนร่วมในเนื้อหา** โดยเฉพาะ Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila และ Snigdha Agarwal +**🙏 ขอบคุณพิเศษ 🙏 สำหรับ Microsoft Student Ambassador ผู้เขียน ผู้ตรวจสอบ และผู้สนับสนุนเนื้อหา** โดยเฉพาะ Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila และ Snigdha Agarwal -**🤩 ขอบคุณเพิ่มเติมสำหรับ Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi และ Vidushi Gupta สำหรับบทเรียน R ของเรา!** +**🤩 ขอบคุณเพิ่มเติมสำหรับ Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi และ Vidushi Gupta สำหรับบทเรียน R ของเรา!** -# เริ่มต้นใช้งาน +# เริ่มต้นใช้งาน -ทำตามขั้นตอนเหล่านี้: -1. **Fork Repository**: คลิกที่ปุ่ม "Fork" ที่มุมขวาบนของหน้านี้ -2. **Clone Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +ทำตามขั้นตอนเหล่านี้: +1. **Fork Repository**: คลิกที่ปุ่ม "Fork" ที่มุมขวาบนของหน้านี้ +2. **Clone Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [ค้นหาทรัพยากรเพิ่มเติมสำหรับหลักสูตรนี้ในคอลเลกชัน Microsoft Learn ของเรา](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [ค้นหาทรัพยากรเพิ่มเติมสำหรับหลักสูตรนี้ใน Microsoft Learn collection](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **ต้องการความช่วยเหลือ?** ตรวจสอบ [คู่มือการแก้ไขปัญหา](TROUBLESHOOTING.md) ของเราสำหรับการแก้ไขปัญหาทั่วไปเกี่ยวกับการติดตั้ง การตั้งค่า และการดำเนินการบทเรียน +> 🔧 **ต้องการความช่วยเหลือ?** ตรวจสอบ [คู่มือการแก้ปัญหา](TROUBLESHOOTING.md) ของเราสำหรับวิธีแก้ปัญหาทั่วไปเกี่ยวกับการติดตั้ง การตั้งค่า และการรันบทเรียน -**[นักเรียน](https://aka.ms/student-page)** เพื่อใช้หลักสูตรนี้ ให้ fork repo ทั้งหมดไปยังบัญชี GitHub ของคุณเองและทำแบบฝึกหัดด้วยตัวเองหรือกับกลุ่ม: +**[นักเรียน](https://aka.ms/student-page)** เพื่อใช้หลักสูตรนี้ ให้ fork repo ทั้งหมดไปยังบัญชี GitHub ของคุณเองและทำแบบฝึกหัดด้วยตัวเองหรือกับกลุ่ม: -- เริ่มต้นด้วยแบบทดสอบก่อนการบรรยาย -- อ่านการบรรยายและทำกิจกรรม หยุดและพิจารณาในแต่ละจุดตรวจสอบความรู้ -- พยายามสร้างโครงการโดยทำความเข้าใจบทเรียนแทนที่จะรันโค้ดโซลูชัน อย่างไรก็ตามโค้ดนั้นมีอยู่ในโฟลเดอร์ `/solution` ในแต่ละบทเรียนที่เน้นโครงการ -- ทำแบบทดสอบหลังการบรรยาย -- ทำความท้าทายให้เสร็จ -- ทำงานมอบหมายให้เสร็จ -- หลังจากทำกลุ่มบทเรียนเสร็จแล้ว ไปที่ [กระดานสนทนา](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) และ "เรียนรู้แบบเปิดเผย" โดยกรอก PAT rubric ที่เหมาะสม PAT คือเครื่องมือประเมินความก้าวหน้าที่เป็น rubric ที่คุณกรอกเพื่อพัฒนาการเรียนรู้ของคุณ คุณยังสามารถตอบสนองต่อ PAT อื่นๆ เพื่อให้เราเรียนรู้ร่วมกันได้ +- เริ่มต้นด้วยแบบทดสอบก่อนการบรรยาย +- อ่านการบรรยายและทำกิจกรรม หยุดและสะท้อนที่แต่ละจุดตรวจสอบความรู้ +- พยายามสร้างโครงการโดยทำความเข้าใจบทเรียนแทนที่จะรันโค้ดโซลูชัน อย่างไรก็ตาม โค้ดนั้นมีอยู่ในโฟลเดอร์ `/solution` ในแต่ละบทเรียนที่เน้นโครงการ +- ทำแบบทดสอบหลังการบรรยาย +- ทำความท้าทาย +- ทำงานมอบหมาย +- หลังจากจบบทเรียนกลุ่ม ให้ไปที่ [กระดานสนทนา](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) และ "เรียนรู้ด้วยเสียงดัง" โดยกรอก PAT rubric ที่เหมาะสม 'PAT' คือเครื่องมือประเมินความก้าวหน้าที่เป็น rubric ที่คุณกรอกเพื่อพัฒนาการเรียนรู้ของคุณ คุณยังสามารถตอบสนองต่อ PAT อื่นๆ เพื่อที่เราจะได้เรียนรู้ร่วมกัน -> สำหรับการศึกษาเพิ่มเติม เราแนะนำให้ติดตาม [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) โมดูลและเส้นทางการเรียนรู้ +> สำหรับการศึกษาเพิ่มเติม เราแนะนำให้ติดตาม [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) โมดูลและเส้นทางการเรียนรู้ -**ครู** เราได้ [รวมคำแนะนำบางส่วน](for-teachers.md) เกี่ยวกับวิธีการใช้หลักสูตรนี้ +**ครู** เราได้ [รวมคำแนะนำบางส่วน](for-teachers.md) เกี่ยวกับวิธีการใช้หลักสูตรนี้ ---- +--- -## วิดีโอแนะนำ +## วิดีโอแนะนำ -บางบทเรียนมีวิดีโอสั้น คุณสามารถค้นหาวิดีโอเหล่านี้ในบทเรียน หรือใน [เพลย์ลิสต์ ML สำหรับผู้เริ่มต้นบนช่อง YouTube ของ Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) โดยคลิกที่ภาพด้านล่าง +บทเรียนบางส่วนมีให้ในรูปแบบวิดีโอสั้น คุณสามารถค้นหาทั้งหมดนี้ในบทเรียน หรือใน [เพลย์ลิสต์ ML for Beginners บนช่อง YouTube ของ Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) โดยคลิกที่ภาพด้านล่าง -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.th.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.th.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) ---- +--- -## พบกับทีมงาน +## พบกับทีมงาน -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif โดย** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif โดย** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 คลิกที่ภาพด้านบนเพื่อดูวิดีโอเกี่ยวกับโครงการและผู้ที่สร้างมันขึ้นมา! +> 🎥 คลิกที่ภาพด้านบนเพื่อดูวิดีโอเกี่ยวกับโครงการและผู้ที่สร้างมันขึ้นมา! ---- +--- -## วิธีการสอน +## วิธีการสอน -เราเลือกหลักการสอนสองข้อในขณะที่สร้างหลักสูตรนี้: การทำให้เป็น **โครงการที่ลงมือทำจริง** และการรวม **แบบทดสอบบ่อยครั้ง** นอกจากนี้ หลักสูตรนี้ยังมี **ธีมร่วม** เพื่อให้มีความสอดคล้องกัน +เราได้เลือกหลักการสอนสองข้อในขณะที่สร้างหลักสูตรนี้: การทำให้เป็น **โครงการที่เน้นการปฏิบัติ** และรวม **แบบทดสอบบ่อยครั้ง** นอกจากนี้ หลักสูตรนี้ยังมี **ธีมร่วม** เพื่อให้มีความสอดคล้องกัน -โดยการทำให้เนื้อหาสอดคล้องกับโครงการ กระบวนการจะน่าสนใจมากขึ้นสำหรับนักเรียนและการจดจำแนวคิดจะเพิ่มขึ้น นอกจากนี้ แบบทดสอบที่มีความเสี่ยงต่ำก่อนคลาสจะตั้งเจตนาของนักเรียนในการเรียนรู้หัวข้อ ในขณะที่แบบทดสอบที่สองหลังคลาสจะช่วยเพิ่มการจดจำ หลักสูตรนี้ถูกออกแบบให้ยืดหยุ่นและสนุกสนาน และสามารถเรียนได้ทั้งแบบเต็มหรือบางส่วน โครงการเริ่มต้นเล็กและซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ จนถึงสิ้นสุดรอบ 12 สัปดาห์ หลักสูตรนี้ยังรวมถึงบทส่งท้ายเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ ML ในโลกจริง ซึ่งสามารถใช้เป็นเครดิตเพิ่มเติมหรือเป็นพื้นฐานสำหรับการอภิปราย +ด้วยการทำให้เนื้อหาสอดคล้องกับโครงการ กระบวนการนี้จะทำให้นักเรียนมีส่วนร่วมมากขึ้นและช่วยเพิ่มการจดจำแนวคิด นอกจากนี้ แบบทดสอบที่มีความเสี่ยงต่ำก่อนชั้นเรียนจะตั้งเจตนาของนักเรียนในการเรียนรู้หัวข้อ ในขณะที่แบบทดสอบที่สองหลังชั้นเรียนจะช่วยเพิ่มการจดจำเพิ่มเติม หลักสูตรนี้ได้รับการออกแบบให้ยืดหยุ่นและสนุกสนาน และสามารถเรียนได้ทั้งหมดหรือบางส่วน โครงการเริ่มต้นจากขนาดเล็กและซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ จนถึงสิ้นสุดรอบ 12 สัปดาห์ หลักสูตรนี้ยังรวมถึงภาคผนวกเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ ML ในโลกจริง ซึ่งสามารถใช้เป็นเครดิตเพิ่มเติมหรือเป็นพื้นฐานสำหรับการอภิปราย -> ค้นหา [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), และ [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) แนวทางของเรา เราขอต้อนรับความคิดเห็นที่สร้างสรรค์ของคุณ! +> ค้นหา [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), และ [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) แนวทางของเรา เรายินดีรับข้อเสนอแนะที่สร้างสรรค์ของคุณ! -## แต่ละบทเรียนประกอบด้วย +## แต่ละบทเรียนประกอบด้วย -- sketchnote (ตัวเลือก) -- วิดีโอเสริม (ตัวเลือก) -- วิดีโอแนะนำ (บางบทเรียนเท่านั้น) -- [แบบทดสอบอุ่นเครื่องก่อนการบรรยาย](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- บทเรียนที่เขียนไว้ -- สำหรับบทเรียนที่เน้นโครงการ คู่มือทีละขั้นตอนเกี่ยวกับวิธีการสร้างโครงการ -- การตรวจสอบความรู้ -- ความท้าทาย -- การอ่านเสริม -- งานมอบหมาย -- [แบบทดสอบหลังการบรรยาย](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- sketchnote (ตัวเลือก) +- วิดีโอเสริม (ตัวเลือก) +- วิดีโอแนะนำ (บางบทเรียนเท่านั้น) +- [แบบทดสอบอุ่นเครื่องก่อนการบรรยาย](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- บทเรียนที่เขียนไว้ +- สำหรับบทเรียนที่เน้นโครงการ มีคำแนะนำทีละขั้นตอนเกี่ยวกับวิธีการสร้างโครงการ +- การตรวจสอบความรู้ +- ความท้าทาย +- การอ่านเสริม +- งานมอบหมาย +- [แบบทดสอบหลังการบรรยาย](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **หมายเหตุเกี่ยวกับภาษา**: บทเรียนเหล่านี้เขียนเป็น Python เป็นหลัก แต่หลายบทเรียนก็มีใน R ด้วย หากต้องการทำบทเรียน R ให้ไปที่โฟลเดอร์ `/solution` และมองหาบทเรียน R ซึ่งมีนามสกุล .rmd ที่แสดงถึงไฟล์ **R Markdown** ซึ่งสามารถอธิบายได้ง่ายๆ ว่าเป็นการฝัง `code chunks` (ของ R หรือภาษาอื่นๆ) และ `YAML header` (ที่แนะนำวิธีการจัดรูปแบบผลลัพธ์ เช่น PDF) ในเอกสาร `Markdown` ดังนั้นจึงเป็นกรอบการเขียนที่เป็นตัวอย่างสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากช่วยให้คุณรวมโค้ด ผลลัพธ์ และความคิดของคุณโดยอนุญาตให้คุณเขียนลงใน Markdown นอกจากนี้ เอกสาร R Markdown สามารถแสดงผลในรูปแบบผลลัพธ์ เช่น PDF, HTML หรือ Word +> **หมายเหตุเกี่ยวกับภาษา**: บทเรียนเหล่านี้เขียนใน Python เป็นหลัก แต่หลายบทเรียนก็มีใน R ด้วย หากต้องการทำบทเรียน R ให้ไปที่โฟลเดอร์ `/solution` และมองหาบทเรียน R ซึ่งจะมีนามสกุล .rmd ที่แสดงถึงไฟล์ **R Markdown** ซึ่งสามารถนิยามได้ง่ายๆ ว่าเป็นการฝัง `code chunks` (ของ R หรือภาษาอื่นๆ) และ `YAML header` (ที่แนะนำวิธีการจัดรูปแบบผลลัพธ์ เช่น PDF) ใน `Markdown document` ดังนั้นจึงเป็นกรอบการเขียนที่เป็นตัวอย่างสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากช่วยให้คุณรวมโค้ด ผลลัพธ์ และความคิดของคุณโดยเขียนลงใน Markdown นอกจากนี้ เอกสาร R Markdown ยังสามารถแสดงผลในรูปแบบผลลัพธ์ เช่น PDF, HTML หรือ Word -> **หมายเหตุเกี่ยวกับแบบทดสอบ**: แบบทดสอบทั้งหมดอยู่ใน [โฟลเดอร์ Quiz App](../../quiz-app) รวมทั้งหมด 52 แบบทดสอบ แต่ละแบบมีสามคำถาม แบบทดสอบเหล่านี้เชื่อมโยงจากในบทเรียน แต่แอปแบบทดสอบสามารถรันได้ในเครื่อง ให้ทำตามคำแนะนำในโฟลเดอร์ `quiz-app` เพื่อโฮสต์ในเครื่องหรือปรับใช้ใน Azure +> **หมายเหตุเกี่ยวกับแบบทดสอบ**: แบบทดสอบทั้งหมดอยู่ใน [โฟลเดอร์ Quiz App](../../quiz-app) รวมทั้งหมด 52 แบบทดสอบ แต่ละแบบมีสามคำถาม แบบทดสอบเหล่านี้เชื่อมโยงจากในบทเรียน แต่แอปแบบทดสอบสามารถรันได้ในเครื่อง ให้ทำตามคำแนะนำในโฟลเดอร์ `quiz-app` เพื่อโฮสต์ในเครื่องหรือปรับใช้กับ Azure -| หมายเลขบทเรียน | หัวข้อ | การจัดกลุ่มบทเรียน | วัตถุประสงค์การเรียนรู้ | บทเรียนที่เชื่อมโยง | ผู้เขียน | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| หมายเลขบทเรียน | หัวข้อ | การจัดกลุ่มบทเรียน | วัตถุประสงค์การเรียนรู้ | บทเรียนที่เชื่อมโยง | ผู้เขียน | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | แนะนำการเรียนรู้ของเครื่อง | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | ประวัติศาสตร์ของการเรียนรู้ของเครื่อง | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เรียนรู้ประวัติศาสตร์เบื้องหลังของสาขานี้ | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen และ Amy | +| 02 | ประวัติศาสตร์ของการเรียนรู้ของเครื่อง | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เรียนรู้ประวัติศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับสาขานี้ | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen และ Amy | | 03 | ความยุติธรรมและการเรียนรู้ของเครื่อง | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ปัญหาทางปรัชญาที่สำคัญเกี่ยวกับความยุติธรรมที่นักเรียนควรพิจารณาเมื่อสร้างและใช้โมเดล ML คืออะไร? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | เทคนิคสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง | [Introduction](1-Introduction/README.md) | นักวิจัย ML ใช้เทคนิคอะไรในการสร้างโมเดล ML? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris และ Jen | | 05 | แนะนำการถดถอย | [Regression](2-Regression/README.md) | เริ่มต้นใช้งาน Python และ Scikit-learn สำหรับโมเดลการถดถอย | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | ราคาฟักทองในอเมริกาเหนือ 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | การแสดงผลและการทำความสะอาดข้อมูลเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับ ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | ราคาฟักทองในอเมริกาเหนือ 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | แสดงภาพและทำความสะอาดข้อมูลเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับ ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | ราคาฟักทองในอเมริกาเหนือ 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | สร้างโมเดลการถดถอยเชิงเส้นและพหุนาม | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen และ Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | ราคาฟักทองในอเมริกาเหนือ 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | สร้างโมเดลการถดถอยโลจิสติก | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | แอปพลิเคชันเว็บ 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | สร้างแอปพลิเคชันเว็บเพื่อใช้โมเดลที่คุณฝึก | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | แนะนำการจำแนกประเภท | [Classification](4-Classification/README.md) | ทำความสะอาด เตรียม และแสดงผลข้อมูลของคุณ; แนะนำการจำแนกประเภท | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen และ Cassie • Eric Wanjau | +| 10 | แนะนำการจำแนกประเภท | [Classification](4-Classification/README.md) | ทำความสะอาด เตรียม และแสดงภาพข้อมูลของคุณ; แนะนำการจำแนกประเภท | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen และ Cassie • Eric Wanjau | | 11 | อาหารเอเชียและอินเดียแสนอร่อย 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | แนะนำตัวจำแนกประเภท | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen และ Cassie • Eric Wanjau | | 12 | อาหารเอเชียและอินเดียแสนอร่อย 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | ตัวจำแนกประเภทเพิ่มเติม | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen และ Cassie • Eric Wanjau | | 13 | อาหารเอเชียและอินเดียแสนอร่อย 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | สร้างแอปพลิเคชันเว็บแนะนำโดยใช้โมเดลของคุณ | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | แนะนำการจัดกลุ่ม | [Clustering](5-Clustering/README.md) | ทำความสะอาด เตรียม และแสดงผลข้อมูลของคุณ; แนะนำการจัดกลุ่ม | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 14 | แนะนำการจัดกลุ่ม | [Clustering](5-Clustering/README.md) | ทำความสะอาด เตรียม และแสดงภาพข้อมูลของคุณ; แนะนำการจัดกลุ่ม | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | สำรวจรสนิยมดนตรีของไนจีเรีย 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | สำรวจวิธีการจัดกลุ่ม K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | แนะนำการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เรียนรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ NLP โดยการสร้างบอทง่ายๆ | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | งาน NLP ทั่วไป ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เพิ่มพูนความรู้เกี่ยวกับ NLP โดยการทำความเข้าใจงานทั่วไปที่จำเป็นเมื่อจัดการกับโครงสร้างภาษา | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 17 | งาน NLP ทั่วไป ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เพิ่มพูนความรู้ NLP ของคุณโดยการทำความเข้าใจงานทั่วไปที่จำเป็นเมื่อจัดการกับโครงสร้างภาษา | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | การแปลและการวิเคราะห์ความรู้สึก ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | การแปลและการวิเคราะห์ความรู้สึกกับ Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | โรงแรมโรแมนติกในยุโรป ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | การวิเคราะห์ความรู้สึกกับรีวิวโรงแรม 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | โรงแรมโรแมนติกในยุโรป ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | การวิเคราะห์ความรู้สึกกับรีวิวโรงแรม 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | @@ -143,9 +143,9 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: | 22 | ⚡️ การใช้พลังงานโลก ⚡️ - การพยากรณ์อนุกรมเวลาด้วย ARIMA | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | การพยากรณ์อนุกรมเวลาด้วย ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ การใช้พลังงานโลก ⚡️ - การพยากรณ์อนุกรมเวลาด้วย SVR | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | การพยากรณ์อนุกรมเวลาด้วย Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | แนะนำการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | แนะนำการเรียนรู้แบบเสริมกำลังด้วย Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | ช่วย Peter หนีหมาป่า! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | การเรียนรู้แบบเสริมกำลังใน Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | สถานการณ์และการประยุกต์ใช้ ML ในโลกจริง | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | การประยุกต์ใช้ ML แบบคลาสสิกที่น่าสนใจและเปิดเผย | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | ทีม | -| Postscript | การดีบักโมเดลใน ML โดยใช้แดชบอร์ด RAI | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | การดีบักโมเดลใน Machine Learning โดยใช้ส่วนประกอบแดชบอร์ด Responsible AI | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 25 | ช่วย Peter หนีหมาป่า! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | สถานการณ์และการใช้งาน ML ในโลกจริง | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | การใช้งานที่น่าสนใจและเปิดเผยในโลกจริงของ ML แบบคลาสสิก | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | +| Postscript | การแก้ไขข้อผิดพลาดโมเดลใน ML ด้วยแดชบอร์ด RAI | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | การแก้ไขข้อผิดพลาดโมเดลใน Machine Learning ด้วยส่วนประกอบแดชบอร์ด Responsible AI | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [ค้นหาทรัพยากรเพิ่มเติมสำหรับหลักสูตรนี้ในคอลเลกชัน Microsoft Learn ของเรา](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) @@ -180,12 +180,12 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: ### Core Learning [![ML สำหรับผู้เริ่มต้น](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science สำหรับผู้เริ่มต้น](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI สำหรับผู้เริ่มต้น](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![ความปลอดภัยไซเบอร์สำหรับผู้เริ่มต้น](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![การพัฒนาเว็บสำหรับผู้เริ่มต้น](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cybersecurity สำหรับผู้เริ่มต้น](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web Dev สำหรับผู้เริ่มต้น](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT สำหรับผู้เริ่มต้น](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![การพัฒนา XR สำหรับผู้เริ่มต้น](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR Development สำหรับผู้เริ่มต้น](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- @@ -194,17 +194,19 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![Copilot สำหรับ C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## ขอความช่วยเหลือ +## การขอความช่วยเหลือ -หากคุณติดขัดหรือมีคำถามเกี่ยวกับการสร้างแอป AI เข้าร่วม: +หากคุณติดขัดหรือมีคำถามเกี่ยวกับการสร้างแอป AI เข้าร่วมกับผู้เรียนและนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ในชุมชน MCP ที่นี่เป็นพื้นที่ที่สนับสนุนซึ่งคำถามได้รับการต้อนรับและความรู้ถูกแบ่งปันอย่างอิสระ -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) หากคุณมีข้อเสนอแนะเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือพบข้อผิดพลาดขณะสร้างแอป โปรดเยี่ยมชม: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**: -เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามืออาชีพ เราจะไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้ \ No newline at end of file +เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ แนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามนุษย์ที่เป็นมืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้ + \ No newline at end of file diff --git a/translations/tl/README.md b/translations/tl/README.md index 9d4314546..c4f4c195e 100644 --- a/translations/tl/README.md +++ b/translations/tl/README.md @@ -1,193 +1,192 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub 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Komunidad -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -May ongoing na Discord series na "Learn with AI", alamin ang higit pa at sumali sa amin sa [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) mula Setyembre 18 - 30, 2025. Makakakuha ka ng mga tips at tricks sa paggamit ng GitHub Copilot para sa Data Science. +May ongoing na Discord series tungkol sa pag-aaral gamit ang AI, alamin pa at sumali sa [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) mula Setyembre 18 - 30, 2025. Makakakuha ka ng mga tips at tricks sa paggamit ng GitHub Copilot para sa Data Science. -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.tl.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.tl.png) -# Machine Learning para sa mga Baguhan - Isang Kurikulum +# Machine Learning para sa mga Baguhan - Isang Kurikulum -> 🌍 Maglakbay sa buong mundo habang tinutuklas ang Machine Learning sa pamamagitan ng kultura ng iba't ibang bansa 🌍 +> 🌍 Maglakbay sa buong mundo habang natututo ng Machine Learning gamit ang mga kultura ng iba't ibang bansa 🌍 -Ang mga Cloud Advocates sa Microsoft ay masayang nag-aalok ng 12-linggong, 26-leksyon na kurikulum tungkol sa **Machine Learning**. Sa kurikulum na ito, matututo ka tungkol sa tinatawag na **classic machine learning**, gamit ang Scikit-learn bilang pangunahing library at iiwasan ang deep learning, na saklaw sa aming [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners). Ipares ang mga leksyon na ito sa aming ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners), din! +Ang mga Cloud Advocates sa Microsoft ay masayang nag-aalok ng isang 12-linggong, 26-leksyon na kurikulum tungkol sa **Machine Learning**. Sa kurikulum na ito, matututo ka tungkol sa tinatawag na **classic machine learning**, gamit ang Scikit-learn bilang pangunahing library at iniiwasan ang deep learning, na sakop sa aming [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners). Maaari mo ring ipares ang mga leksyon na ito sa aming ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners). -Sumama sa amin sa paglalakbay sa buong mundo habang ina-apply ang mga klasikong teknik na ito sa data mula sa iba't ibang bahagi ng mundo. Ang bawat leksyon ay may kasamang pre- at post-lesson quizzes, nakasulat na mga tagubilin para sa pagsasagawa ng leksyon, solusyon, takdang-aralin, at marami pa. Ang aming project-based na pedagogy ay nagbibigay-daan sa iyo na matuto habang gumagawa, isang napatunayang paraan para mas matutunan ang mga bagong kasanayan. +Sumama sa amin sa paglalakbay sa buong mundo habang ina-apply ang mga klasikong teknik na ito sa datos mula sa iba't ibang bahagi ng mundo. Ang bawat leksyon ay may kasamang pre- at post-lesson quizzes, nakasulat na mga tagubilin para tapusin ang leksyon, solusyon, assignment, at marami pa. Ang aming project-based na paraan ng pagtuturo ay nagbibigay-daan sa iyo na matuto habang gumagawa, isang napatunayang paraan para mas tumatak ang mga bagong kaalaman. -**✍️ Taos-pusong pasasalamat sa aming mga may-akda** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu at Amy Boyd +**✍️ Taos-pusong pasasalamat sa aming mga may-akda** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu at Amy Boyd -**🎨 Salamat din sa aming mga ilustrador** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, at Jen Looper +**🎨 Salamat din sa aming mga ilustrador** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, at Jen Looper -**🙏 Espesyal na pasasalamat 🙏 sa aming Microsoft Student Ambassador na mga may-akda, reviewer, at tagapag-ambag ng nilalaman**, partikular sina Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, at Snigdha Agarwal +**🙏 Espesyal na pasasalamat 🙏 sa aming Microsoft Student Ambassador na mga may-akda, reviewer, at content contributors**, partikular na sina Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, at Snigdha Agarwal -**🤩 Dagdag na pasasalamat sa Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, at Vidushi Gupta para sa aming mga R lessons!** +**🤩 Dagdag na pasasalamat sa Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, at Vidushi Gupta para sa aming mga R lessons!** -# Pagsisimula +# Pagsisimula -Sundin ang mga hakbang na ito: -1. **I-Fork ang Repository**: I-click ang "Fork" button sa kanang-itaas na bahagi ng pahinang ito. -2. **I-Clone ang Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Sundin ang mga hakbang na ito: +1. **I-fork ang Repository**: I-click ang "Fork" button sa kanang-itaas ng pahinang ito. +2. **I-clone ang Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [hanapin ang lahat ng karagdagang resources para sa kursong ito sa aming Microsoft Learn collection](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [hanapin ang lahat ng karagdagang resources para sa kursong ito sa aming Microsoft Learn collection](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Kailangan ng tulong?** Tingnan ang aming [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) para sa mga solusyon sa karaniwang mga isyu sa pag-install, setup, at pagtakbo ng mga leksyon. +> 🔧 **Kailangan ng tulong?** Tingnan ang aming [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) para sa mga solusyon sa karaniwang mga isyu sa pag-install, setup, at pagtakbo ng mga leksyon. -**[Mga Mag-aaral](https://aka.ms/student-page)**, upang magamit ang kurikulum na ito, i-fork ang buong repo sa iyong sariling GitHub account at kumpletuhin ang mga exercises nang mag-isa o kasama ang grupo: +**[Mga Estudyante](https://aka.ms/student-page)**, para magamit ang kurikulum na ito, i-fork ang buong repo sa inyong sariling GitHub account at kumpletuhin ang mga gawain nang mag-isa o kasama ang grupo: -- Magsimula sa pre-lecture quiz. -- Basahin ang leksyon at kumpletuhin ang mga aktibidad, huminto at magmuni-muni sa bawat knowledge check. -- Subukang gawin ang mga proyekto sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga leksyon sa halip na i-run ang solution code; gayunpaman, ang code na iyon ay makikita sa `/solution` folders sa bawat project-oriented na leksyon. -- Gawin ang post-lecture quiz. -- Kumpletuhin ang challenge. -- Kumpletuhin ang takdang-aralin. -- Pagkatapos makumpleto ang isang grupo ng leksyon, bisitahin ang [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) at "matuto nang malakas" sa pamamagitan ng pag-fill out ng angkop na PAT rubric. Ang 'PAT' ay isang Progress Assessment Tool na isang rubric na iyong pinupunan upang higit pang mapalalim ang iyong pag-aaral. Maaari ka ring mag-react sa ibang mga PATs upang matuto nang sama-sama. +- Magsimula sa pre-lecture quiz. +- Basahin ang leksyon at kumpletuhin ang mga aktibidad, huminto at magmuni-muni sa bawat knowledge check. +- Subukang gawin ang mga proyekto sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga leksyon sa halip na i-run ang solution code; gayunpaman, ang code na iyon ay makikita sa `/solution` folders sa bawat project-oriented na leksyon. +- Gawin ang post-lecture quiz. +- Kumpletuhin ang challenge. +- Kumpletuhin ang assignment. +- Pagkatapos makumpleto ang isang grupo ng leksyon, bisitahin ang [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) at "mag-aral nang malakas" sa pamamagitan ng pag-fill out ng angkop na PAT rubric. Ang 'PAT' ay isang Progress Assessment Tool na isang rubric na pinupunan mo para mapalalim ang iyong pagkatuto. Maaari ka ring mag-react sa ibang PATs para magtulungan tayong matuto. -> Para sa karagdagang pag-aaral, inirerekomenda naming sundan ang mga [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modules at learning paths. +> Para sa karagdagang pag-aaral, inirerekomenda naming sundan ang mga [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modules at learning paths. -**Mga Guro**, mayroon kaming [ilang mga mungkahi](for-teachers.md) kung paano gamitin ang kurikulum na ito. +**Mga Guro**, naglagay kami ng [ilang mungkahi](for-teachers.md) kung paano gamitin ang kurikulum na ito. --- -## Mga Video Walkthrough +## Mga Video Walkthrough -Ang ilan sa mga leksyon ay available bilang maikling video. Makikita ang mga ito sa mga leksyon, o sa [ML for Beginners playlist sa Microsoft Developer YouTube channel](https://aka.ms/ml-beginners-videos) sa pamamagitan ng pag-click sa imahe sa ibaba. +Ang ilan sa mga leksyon ay available bilang maikling video. Makikita ang lahat ng ito in-line sa mga leksyon, o sa [ML for Beginners playlist sa Microsoft Developer YouTube channel](https://aka.ms/ml-beginners-videos) sa pamamagitan ng pag-click sa imahe sa ibaba. -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.tl.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.tl.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## Kilalanin ang Team +## Kilalanin ang Team -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif ni** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif ni** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 I-click ang imahe sa itaas para sa isang video tungkol sa proyekto at sa mga taong lumikha nito! +> 🎥 I-click ang imahe sa itaas para sa isang video tungkol sa proyekto at sa mga taong lumikha nito! --- -## Pedagohiya +## Pedagogy -Pinili namin ang dalawang prinsipyo ng pagtuturo habang binubuo ang kurikulum na ito: tiyakin na ito ay hands-on **project-based** at na ito ay may kasamang **madalas na quizzes**. Bukod dito, ang kurikulum na ito ay may karaniwang **tema** upang bigyan ito ng pagkakaugnay. +Pinili namin ang dalawang pedagogical tenets habang binubuo ang kurikulum na ito: tiyaking ito ay hands-on **project-based** at may kasamang **madalas na quizzes**. Bukod dito, ang kurikulum na ito ay may karaniwang **tema** upang bigyan ito ng pagkakaugnay. -Sa pamamagitan ng pagtiyak na ang nilalaman ay naaayon sa mga proyekto, ang proseso ay nagiging mas nakakaengganyo para sa mga mag-aaral at mas tumatatak ang mga konsepto. Bukod dito, ang mababang antas ng quiz bago ang klase ay nagtatakda ng intensyon ng mag-aaral patungo sa pag-aaral ng isang paksa, habang ang pangalawang quiz pagkatapos ng klase ay higit pang nagpapalalim ng pagkatuto. Ang kurikulum na ito ay dinisenyo upang maging flexible at masaya at maaaring kunin nang buo o bahagi lamang. Ang mga proyekto ay nagsisimula sa maliit at nagiging mas kumplikado sa pagtatapos ng 12-linggong cycle. Ang kurikulum na ito ay may kasamang postscript sa mga real-world na aplikasyon ng ML, na maaaring gamitin bilang extra credit o bilang batayan para sa talakayan. +Sa pamamagitan ng pagtiyak na ang nilalaman ay naka-align sa mga proyekto, mas nagiging engaging ang proseso para sa mga estudyante at mas tumatatak ang mga konsepto. Bukod dito, ang low-stakes quiz bago ang klase ay nagtatakda ng intensyon ng estudyante na matutunan ang isang paksa, habang ang pangalawang quiz pagkatapos ng klase ay mas nagpapalalim ng retention. Ang kurikulum na ito ay dinisenyo upang maging flexible at masaya at maaaring kunin nang buo o bahagi lamang. Ang mga proyekto ay nagsisimula sa maliit at nagiging mas kumplikado sa pagtatapos ng 12-linggong cycle. Ang kurikulum na ito ay may kasamang postscript sa mga real-world applications ng ML, na maaaring gamitin bilang extra credit o bilang batayan para sa talakayan. -> Hanapin ang aming [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), at [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) na mga gabay. Malugod naming tinatanggap ang inyong mga makabuluhang feedback! +> Hanapin ang aming [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), at [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) guidelines. Malugod naming tinatanggap ang inyong mga konstruktibong feedback! -## Ang bawat leksyon ay may kasamang +## Ang bawat leksyon ay may kasamang -- opsyonal na sketchnote -- opsyonal na karagdagang video -- video walkthrough (ilang leksyon lamang) -- [pre-lecture warmup quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- nakasulat na leksyon -- para sa mga project-based na leksyon, step-by-step na gabay kung paano buuin ang proyekto -- knowledge checks -- isang challenge -- karagdagang babasahin -- takdang-aralin -- [post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- opsyonal na sketchnote +- opsyonal na supplemental video +- video walkthrough (ilang leksyon lamang) +- [pre-lecture warmup quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- nakasulat na leksyon +- para sa mga project-based na leksyon, step-by-step na gabay kung paano buuin ang proyekto +- knowledge checks +- isang challenge +- supplemental reading +- assignment +- [post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Tungkol sa mga wika**: Ang mga leksyon na ito ay pangunahing nakasulat sa Python, ngunit marami rin ang available sa R. Upang makumpleto ang isang R lesson, pumunta sa `/solution` folder at hanapin ang mga R lessons. Mayroon silang .rmd extension na kumakatawan sa isang **R Markdown** file na maaaring tukuyin bilang isang embedding ng `code chunks` (ng R o iba pang wika) at isang `YAML header` (na gumagabay kung paano i-format ang mga output tulad ng PDF) sa isang `Markdown document`. Bilang ganito, ito ay nagsisilbing isang halimbawa ng authoring framework para sa data science dahil pinapayagan nitong pagsamahin ang iyong code, ang output nito, at ang iyong mga saloobin sa pamamagitan ng pagsulat ng mga ito sa Markdown. Bukod dito, ang mga R Markdown documents ay maaaring i-render sa mga output formats tulad ng PDF, HTML, o Word. +> **Tungkol sa mga wika**: Ang mga leksyon na ito ay pangunahing nakasulat sa Python, ngunit marami rin ang available sa R. Para kumpletuhin ang isang R leksyon, pumunta sa `/solution` folder at hanapin ang R lessons. Mayroon itong .rmd extension na kumakatawan sa isang **R Markdown** file na maaaring ilarawan bilang isang pagsasama ng `code chunks` (ng R o iba pang wika) at isang `YAML header` (na gumagabay kung paano i-format ang outputs tulad ng PDF) sa isang `Markdown document`. Dahil dito, ito ay nagsisilbing isang halimbawa ng authoring framework para sa data science dahil pinapayagan kang pagsamahin ang iyong code, ang output nito, at ang iyong mga saloobin sa pamamagitan ng pagsulat ng mga ito sa Markdown. Bukod dito, ang mga R Markdown documents ay maaaring i-render sa output formats tulad ng PDF, HTML, o Word. -> **Tungkol sa quizzes**: Ang lahat ng quizzes ay nasa [Quiz App folder](../../quiz-app), para sa kabuuang 52 quizzes na may tig-tatlong tanong bawat isa. Ang mga ito ay naka-link mula sa loob ng mga leksyon ngunit ang quiz app ay maaaring patakbuhin nang lokal; sundin ang mga tagubilin sa `quiz-app` folder upang i-host nang lokal o i-deploy sa Azure. +> **Tungkol sa mga quizzes**: Ang lahat ng quizzes ay nasa [Quiz App folder](../../quiz-app), para sa kabuuang 52 quizzes na may tig-tatlong tanong bawat isa. Ang mga ito ay naka-link mula sa loob ng mga leksyon ngunit ang quiz app ay maaaring i-run locally; sundin ang mga tagubilin sa `quiz-app` folder para i-host locally o i-deploy sa Azure. -| Numero ng Leksyon | Paksa | Pangkat ng Leksyon | Mga Layunin sa Pagkatuto | Naka-link na Leksyon | May-akda | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| Bilang ng Leksiyon | Paksa | Pangkat ng Leksiyon | Mga Layunin sa Pagkatuto | Naka-link na Leksiyon | May-akda | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Panimula sa machine learning | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Alamin ang mga pangunahing konsepto sa likod ng machine learning | [Aralin](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | Kasaysayan ng machine learning | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Alamin ang kasaysayan ng larangang ito | [Aralin](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen at Amy | -| 03 | Katarungan at machine learning | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Ano ang mga mahahalagang isyung pilosopikal tungkol sa katarungan na dapat isaalang-alang ng mga mag-aaral sa paggawa ng mga modelo ng ML? | [Aralin](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Mga Teknik para sa machine learning | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Anong mga teknik ang ginagamit ng mga mananaliksik ng ML sa paggawa ng mga modelo ng ML? | [Aralin](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris at Jen | -| 05 | Panimula sa regression | [Regression](2-Regression/README.md) | Simulan ang paggamit ng Python at Scikit-learn para sa mga regression model | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 02 | Kasaysayan ng machine learning | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Alamin ang kasaysayan sa likod ng larangang ito | [Aralin](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen at Amy | +| 03 | Katarungan at machine learning | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Ano ang mga mahahalagang isyung pilosopikal tungkol sa katarungan na dapat isaalang-alang ng mga mag-aaral sa paggawa at paggamit ng ML models? | [Aralin](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Mga Teknik para sa machine learning | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Anong mga teknik ang ginagamit ng mga mananaliksik ng ML sa paggawa ng ML models? | [Aralin](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris at Jen | +| 05 | Panimula sa regression | [Regression](2-Regression/README.md) | Magsimula sa Python at Scikit-learn para sa regression models | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | Presyo ng kalabasa sa Hilagang Amerika 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | I-visualize at linisin ang data bilang paghahanda para sa ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | Presyo ng kalabasa sa Hilagang Amerika 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Gumawa ng linear at polynomial regression models | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen at Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | Presyo ng kalabasa sa Hilagang Amerika 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Gumawa ng logistic regression model | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Isang Web App 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Gumawa ng web app para magamit ang iyong na-train na modelo | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 09 | Isang Web App 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Gumawa ng web app upang magamit ang iyong na-train na model | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | Panimula sa classification | [Classification](4-Classification/README.md) | Linisin, ihanda, at i-visualize ang iyong data; panimula sa classification | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen at Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Masasarap na Asian at Indian na lutuin 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Panimula sa classifiers | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen at Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Masasarap na Asian at Indian na lutuin 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Higit pang classifiers | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen at Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Masasarap na Asian at Indian na lutuin 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Gumawa ng recommender web app gamit ang iyong modelo | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 11 | Masasarap na Asian at Indian cuisines 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Panimula sa classifiers | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen at Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Masasarap na Asian at Indian cuisines 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Higit pang classifiers | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen at Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Masasarap na Asian at Indian cuisines 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Gumawa ng recommender web app gamit ang iyong model | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | Panimula sa clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Linisin, ihanda, at i-visualize ang iyong data; Panimula sa clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | Pagsusuri sa Panlasa ng Musika ng Nigeria 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Suriin ang K-Means clustering method | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | Panimula sa natural language processing ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Alamin ang mga pangunahing kaalaman tungkol sa NLP sa pamamagitan ng paggawa ng simpleng bot | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | Karaniwang Gawain sa NLP ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Palalimin ang iyong kaalaman sa NLP sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga karaniwang gawain na kinakailangan sa pagproseso ng mga istruktura ng wika | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | Pagsasalin at pagsusuri ng damdamin ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Pagsasalin at pagsusuri ng damdamin gamit ang mga akda ni Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Mga Romantikong Hotel sa Europa ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Pagsusuri ng damdamin gamit ang mga review ng hotel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Mga Romantikong Hotel sa Europa ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Pagsusuri ng damdamin gamit ang mga review ng hotel 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 19 | Mga Romantic na Hotel sa Europa ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Pagsusuri ng damdamin gamit ang mga review ng hotel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Mga Romantic na Hotel sa Europa ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Pagsusuri ng damdamin gamit ang mga review ng hotel 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | Panimula sa time series forecasting | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Panimula sa time series forecasting | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ Paggamit ng Kuryente sa Mundo ⚡️ - time series forecasting gamit ang ARIMA | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Time series forecasting gamit ang ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ Paggamit ng Kuryente sa Mundo ⚡️ - time series forecasting gamit ang SVR | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Time series forecasting gamit ang Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | Panimula sa reinforcement learning | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Panimula sa reinforcement learning gamit ang Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | Tulungan si Peter na iwasan ang lobo! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Mga Real-World Scenario at Aplikasyon ng ML | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Mga kawili-wili at kapana-panabik na aplikasyon ng classical ML | [Aralin](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | -| Postscript | Pag-debug ng Modelo sa ML gamit ang RAI dashboard | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Pag-debug ng Modelo sa Machine Learning gamit ang mga bahagi ng Responsible AI dashboard | [Aralin](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| Postscript | Mga Real-World ML Scenario at Aplikasyon | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Mga kawili-wili at nakaka-intrigang totoong aplikasyon ng klasikong ML | [Aralin](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | +| Postscript | Pag-debug ng Model sa ML gamit ang RAI dashboard | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Pag-debug ng Model sa Machine Learning gamit ang mga bahagi ng Responsible AI dashboard | [Aralin](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | -> [hanapin ang lahat ng karagdagang resources para sa kursong ito sa aming Microsoft Learn collection](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [hanapin ang lahat ng karagdagang mapagkukunan para sa kursong ito sa aming Microsoft Learn collection](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -## Offline na access +## Offline na Pag-access Maaari mong patakbuhin ang dokumentasyong ito offline gamit ang [Docsify](https://docsify.js.org/#/). I-fork ang repo na ito, [i-install ang Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sa iyong lokal na makina, at pagkatapos sa root folder ng repo na ito, i-type ang `docsify serve`. Ang website ay magsisilbi sa port 3000 sa iyong localhost: `localhost:3000`. -## PDFs +## Mga PDF Hanapin ang PDF ng kurikulum na may mga link [dito](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). +## 🎒 Iba Pang Kurso -## 🎒 Iba Pang Kurso - -Ang aming team ay gumagawa ng iba pang mga kurso! Tingnan: +Ang aming koponan ay gumagawa ng iba pang mga kurso! Tingnan: ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD para sa mga Baguhan](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI para sa mga Baguhan](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP para sa mga Baguhan](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agents para sa mga Baguhan](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Generative AI Series -[![Generative AI para sa mga Baguhan](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Pangunahing Pag-aaral -[![ML para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cybersecurity para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web Dev para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR Development para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Core Learning +[![ML para sa mga Baguhan](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science para sa mga Baguhan](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI para sa mga Baguhan](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cybersecurity para sa mga Baguhan](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web Dev para sa mga Baguhan](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT para sa mga Baguhan](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR Development para sa mga Baguhan](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- @@ -196,17 +195,19 @@ Ang aming team ay gumagawa ng iba pang mga kurso! Tingnan: [![Copilot para sa C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Paghingi ng Tulong +## Pagkuha ng Tulong -Kung nahihirapan ka o may mga tanong tungkol sa paggawa ng mga AI apps, sumali sa: +Kung ikaw ay nahihirapan o may mga tanong tungkol sa paggawa ng AI apps, sumali sa mga kapwa mag-aaral at mga bihasang developer sa mga talakayan tungkol sa MCP. Ito ay isang suportadong komunidad kung saan ang mga tanong ay malugod na tinatanggap at ang kaalaman ay malayang ibinabahagi. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Kung may feedback ka sa produkto o nakakaranas ng mga error habang gumagawa, bisitahin: +Kung mayroon kang feedback sa produkto o mga error habang gumagawa, bisitahin: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Paunawa**: -Ang dokumentong ito ay isinalin gamit ang AI translation service na [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bagamat sinisikap naming maging tumpak, mangyaring tandaan na ang mga awtomatikong pagsasalin ay maaaring maglaman ng mga pagkakamali o hindi pagkakatugma. Ang orihinal na dokumento sa kanyang katutubong wika ang dapat ituring na opisyal na sanggunian. Para sa mahalagang impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasalin ng tao. Hindi kami mananagot sa anumang hindi pagkakaunawaan o maling interpretasyon na dulot ng paggamit ng pagsasaling ito. \ No newline at end of file +Ang dokumentong ito ay isinalin gamit ang AI translation service na [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bagama't sinisikap naming maging tumpak, pakitandaan na ang mga awtomatikong pagsasalin ay maaaring maglaman ng mga pagkakamali o hindi pagkakatugma. Ang orihinal na dokumento sa orihinal nitong wika ang dapat ituring na opisyal na sanggunian. Para sa mahalagang impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasalin ng tao. Hindi kami mananagot sa anumang hindi pagkakaunawaan o maling interpretasyon na dulot ng paggamit ng pagsasaling ito. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/tr/README.md b/translations/tr/README.md index 68957927f..570b07936 100644 --- a/translations/tr/README.md +++ b/translations/tr/README.md @@ -1,35 +1,35 @@ -[![GitHub lisansı](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub katkıda bulunanlar](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub sorunlar](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub çekme istekleri](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PR'ler Hoş Geldiniz](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub lisansı](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub katkıda bulunanlar](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub sorunlar](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub çekme istekleri](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PR'ler Hoş Geldiniz](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub izleyiciler](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub çatallar](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![GitHub yıldızlar](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub izleyiciler](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub çatallar](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![GitHub yıldızlar](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) ### 🌐 Çok Dilli Destek #### GitHub Action ile Destekleniyor (Otomatik ve Her Zaman Güncel) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | 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Daha fazla bilgi edinin ve bize [AI ile Öğrenme Serisi](https://aka.ms/learnwithai/discord) adresinden 18 - 30 Eylül 2025 tarihleri arasında katılın. GitHub Copilot'ı Veri Bilimi için kullanma ipuçları ve püf noktalarını öğreneceksiniz. +AI ile öğrenme serimiz Discord'da devam ediyor. Daha fazla bilgi edinin ve 18 - 30 Eylül 2025 tarihleri arasında [AI ile Öğrenme Serisi](https://aka.ms/learnwithai/discord)'ne katılın. GitHub Copilot'ı Veri Bilimi için kullanma ipuçları ve püf noktalarını öğrenin. ![AI ile Öğrenme Serisi](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.tr.png) @@ -37,49 +37,49 @@ AI ile öğrenme serimiz Discord'da devam ediyor. Daha fazla bilgi edinin ve biz > 🌍 Dünya kültürleri aracılığıyla Makine Öğrenimini keşfederken dünyayı dolaşın 🌍 -Microsoft'taki Cloud Advocates ekibi, **Makine Öğrenimi** hakkında 12 haftalık, 26 derslik bir müfredat sunmaktan mutluluk duyuyor. Bu müfredatta, genellikle **klasik makine öğrenimi** olarak adlandırılan konuları öğreneceksiniz. Temel olarak Scikit-learn kütüphanesini kullanarak derin öğrenimden kaçınıyoruz; bu konu [Yeni Başlayanlar için AI müfredatımızda](https://aka.ms/ai4beginners) ele alınıyor. Bu dersleri ['Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi' müfredatımızla](https://aka.ms/ds4beginners) birleştirin! +Microsoft'taki Cloud Advocates ekibi olarak, **Makine Öğrenimi** hakkında 12 haftalık, 26 derslik bir müfredat sunmaktan mutluluk duyuyoruz. Bu müfredatta, genellikle **klasik makine öğrenimi** olarak adlandırılan konuları, ağırlıklı olarak Scikit-learn kütüphanesini kullanarak ve derin öğrenmeden kaçınarak öğreneceksiniz. Derin öğrenme, [Yeni Başlayanlar için AI müfredatımızda](https://aka.ms/ai4beginners) ele alınmaktadır. Bu dersleri ['Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi' müfredatımızla](https://aka.ms/ds4beginners) birleştirin! -Klasik teknikleri dünyanın farklı bölgelerinden alınan verilere uygularken bizimle birlikte dünyayı dolaşın. Her ders, ders öncesi ve sonrası sınavlar, dersin tamamlanması için yazılı talimatlar, bir çözüm, bir ödev ve daha fazlasını içerir. Proje tabanlı pedagojimiz, yeni becerilerin kalıcı olmasını sağlayan kanıtlanmış bir öğrenme yöntemi sunar. +Dünyanın dört bir yanından verileri kullanarak bu klasik teknikleri uygularken bizimle seyahat edin. Her ders, ders öncesi ve sonrası testler, dersi tamamlama talimatları, bir çözüm, bir ödev ve daha fazlasını içerir. Proje tabanlı pedagojimiz, yeni becerilerin 'kalıcı' olmasını sağlayan kanıtlanmış bir yöntem olan öğrenirken inşa etmenize olanak tanır. **✍️ Yazarlarımıza içten teşekkürler** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu ve Amy Boyd -**🎨 İllüstratörlerimize teşekkürler** Tomomi Imura, Dasani Madipalli ve Jen Looper +**🎨 İllüstratörlerimize de teşekkürler** Tomomi Imura, Dasani Madipalli ve Jen Looper -**🙏 Microsoft Öğrenci Elçilerine özel teşekkürler 🙏**, özellikle Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila ve Snigdha Agarwal +**🙏 Özel teşekkürler 🙏 Microsoft Öğrenci Elçisi yazarlarımıza, gözden geçirenlerimize ve içerik katkıcılarımıza**, özellikle Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila ve Snigdha Agarwal -**🤩 Microsoft Öğrenci Elçileri Eric Wanjau, Jasleen Sondhi ve Vidushi Gupta'ya R derslerimiz için ekstra teşekkürler!** +**🤩 R derslerimiz için Microsoft Öğrenci Elçileri Eric Wanjau, Jasleen Sondhi ve Vidushi Gupta'ya ekstra teşekkürler!** # Başlarken -Şu adımları izleyin: -1. **Depoyu Çatallayın**: Bu sayfanın sağ üst köşesindeki "Fork" düğmesine tıklayın. -2. **Depoyu Klonlayın**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Bu adımları izleyin: +1. **Depoyu Çatallayın**: Bu sayfanın sağ üst köşesindeki "Fork" düğmesine tıklayın. +2. **Depoyu Klonlayın**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [Bu kurs için ek kaynakların tamamını Microsoft Learn koleksiyonumuzda bulun](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [Bu kurs için tüm ek kaynakları Microsoft Learn koleksiyonumuzda bulun](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Yardıma mı ihtiyacınız var?** Kurulum, yapılandırma ve derslerin çalıştırılmasıyla ilgili yaygın sorunlara çözüm bulmak için [Sorun Giderme Kılavuzumuza](TROUBLESHOOTING.md) göz atın. +> 🔧 **Yardıma mı ihtiyacınız var?** Kurulum, yapılandırma ve derslerin çalıştırılmasıyla ilgili yaygın sorunlara çözümler için [Sorun Giderme Kılavuzumuza](TROUBLESHOOTING.md) göz atın. **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**, bu müfredatı kullanmak için tüm depoyu kendi GitHub hesabınıza çatallayın ve alıştırmaları bireysel olarak veya bir grup ile tamamlayın: -- Ders öncesi sınavla başlayın. -- Dersi okuyun ve her bilgi kontrolünde durarak ve düşünerek etkinlikleri tamamlayın. -- Dersleri anlamaya çalışarak projeleri oluşturmayı deneyin; ancak çözüm kodu her proje odaklı dersin `/solution` klasörlerinde mevcuttur. -- Ders sonrası sınavı yapın. -- Zorluğu tamamlayın. -- Ödevi tamamlayın. -- Bir ders grubunu tamamladıktan sonra [Tartışma Panosunu](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ziyaret edin ve uygun PAT rubriğini doldurarak "yüksek sesle öğrenin". 'PAT', öğreniminizi ilerletmek için doldurduğunuz bir rubrik olan İlerleme Değerlendirme Aracıdır. Ayrıca diğer PAT'lere tepki verebiliriz, böylece birlikte öğrenebiliriz. +- Ders öncesi bir testle başlayın. +- Dersi okuyun ve etkinlikleri tamamlayın, her bilgi kontrolünde durup düşünün. +- Dersleri anlamaya çalışarak projeleri oluşturun, ancak çözüm kodu her proje odaklı dersin `/solution` klasörlerinde mevcuttur. +- Ders sonrası testi yapın. +- Zorluğu tamamlayın. +- Ödevi tamamlayın. +- Bir ders grubunu tamamladıktan sonra, [Tartışma Panosunu](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ziyaret edin ve uygun PAT rubriğini doldurarak "yüksek sesle öğrenin". Bir 'PAT', öğreniminizi ilerletmek için doldurduğunuz bir rubriktir. Ayrıca diğer PAT'lere tepki verebiliriz, böylece birlikte öğrenebiliriz. -> Daha fazla çalışma için bu [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modüllerini ve öğrenme yollarını takip etmenizi öneririz. +> Daha fazla çalışma için, bu [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modüllerini ve öğrenme yollarını takip etmenizi öneririz. -**Eğitmenler**, bu müfredatı nasıl kullanacağınızla ilgili [bazı öneriler ekledik](for-teachers.md). +**Öğretmenler**, bu müfredatı nasıl kullanacağınızla ilgili [bazı öneriler ekledik](for-teachers.md). --- -## Video rehberler +## Video Anlatımları Bazı dersler kısa video formatında mevcuttur. Tüm bu videoları derslerin içinde veya [Microsoft Developer YouTube kanalındaki Yeni Başlayanlar için ML oynatma listesinde](https://aka.ms/ml-beginners-videos) bulabilirsiniz. Aşağıdaki görsele tıklayın. -[![Yeni başlayanlar için ML afişi](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.tr.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![Yeni Başlayanlar için ML afişi](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.tr.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- @@ -95,69 +95,69 @@ Bazı dersler kısa video formatında mevcuttur. Tüm bu videoları derslerin i ## Pedagoji -Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilke seçtik: içeriğin **proje tabanlı** olmasını ve **sık sınavlar** içermesini sağlamak. Ayrıca, bu müfredatın bir **tema** içermesi, ona bütünlük kazandırır. +Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilkeyi benimsedik: **proje tabanlı** ve **sık sık testler içeren** bir yaklaşım. Ayrıca, bu müfredatın bir **teması** vardır ve bu da ona bir bütünlük kazandırır. -İçeriğin projelerle uyumlu olmasını sağlayarak, süreç öğrenciler için daha ilgi çekici hale gelir ve kavramların kalıcılığı artırılır. Ayrıca, bir sınıftan önce yapılan düşük riskli bir sınav, öğrencinin bir konuyu öğrenmeye yönelik niyetini belirlerken, sınıf sonrası yapılan ikinci bir sınav, daha fazla öğrenmeyi sağlar. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamı veya bir kısmı alınabilir. Projeler küçük başlar ve 12 haftalık döngünün sonunda giderek daha karmaşık hale gelir. Bu müfredat ayrıca ML'nin gerçek dünya uygulamaları hakkında bir ek içerir, bu ek ekstra kredi olarak veya tartışma temeli olarak kullanılabilir. +İçeriğin projelerle uyumlu olmasını sağlayarak, süreç öğrenciler için daha ilgi çekici hale gelir ve kavramların kalıcılığı artırılır. Ayrıca, bir sınıftan önce yapılan düşük riskli bir test, öğrencinin bir konuyu öğrenmeye yönelik niyetini belirlerken, sınıf sonrası yapılan ikinci bir test daha fazla kalıcılık sağlar. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlanmıştır ve tamamı veya bir kısmı alınabilir. Projeler küçük başlar ve 12 haftalık döngünün sonunda giderek daha karmaşık hale gelir. Bu müfredat ayrıca ML'nin gerçek dünya uygulamaları hakkında bir ek içerir ve bu, ekstra kredi olarak veya tartışma temeli olarak kullanılabilir. > [Davranış Kurallarımızı](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkıda Bulunma](CONTRIBUTING.md), [Çeviri](TRANSLATIONS.md) ve [Sorun Giderme](TROUBLESHOOTING.md) yönergelerimizi bulun. Yapıcı geri bildirimlerinizi memnuniyetle karşılıyoruz! -## Her ders şunları içerir +## Her Ders Şunları İçerir -- isteğe bağlı çizim notları -- isteğe bağlı ek video -- video rehberi (sadece bazı derslerde) -- [ders öncesi ısınma sınavı](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- yazılı ders -- proje tabanlı dersler için, projeyi nasıl oluşturacağınızla ilgili adım adım kılavuzlar -- bilgi kontrolleri -- bir zorluk -- ek okuma -- ödev -- [ders sonrası sınav](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- isteğe bağlı çizim notu +- isteğe bağlı ek video +- video anlatımı (bazı derslerde) +- [ders öncesi ısınma testi](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- yazılı ders +- proje tabanlı dersler için, projeyi nasıl oluşturacağınızı adım adım anlatan rehberler +- bilgi kontrolleri +- bir zorluk +- ek okuma +- ödev +- [ders sonrası test](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Diller hakkında bir not**: Bu dersler ağırlıklı olarak Python ile yazılmıştır, ancak birçoğu R dilinde de mevcuttur. Bir R dersini tamamlamak için `/solution` klasörüne gidin ve R derslerini arayın. Bu dersler, bir **R Markdown** dosyasını temsil eden .rmd uzantısını içerir. Bu dosya, `Markdown belgesinde` `kod parçacıkları` (R veya diğer dillerde) ve `YAML başlığı` (PDF gibi çıktıları nasıl biçimlendireceğini yönlendiren) birleştirilmiş olarak tanımlanabilir. Bu nedenle, veri bilimi için örnek bir yazım çerçevesi olarak hizmet eder çünkü kodunuzu, çıktısını ve düşüncelerinizi Markdown'da yazmanıza olanak tanır. Ayrıca, R Markdown belgeleri PDF, HTML veya Word gibi çıktı formatlarına dönüştürülebilir. +> **Diller hakkında bir not**: Bu dersler ağırlıklı olarak Python dilinde yazılmıştır, ancak birçoğu R dilinde de mevcuttur. Bir R dersini tamamlamak için `/solution` klasörüne gidin ve R derslerini arayın. Bunlar, bir **R Markdown** dosyasını temsil eden .rmd uzantısını içerir. Bu dosya, `kod parçacıkları` (R veya diğer dillerde) ve bir `YAML başlığı` (PDF gibi çıktıları nasıl biçimlendireceğinizi yönlendiren) içeren bir `Markdown belgesi` olarak tanımlanabilir. Bu nedenle, veri bilimi için örnek bir yazım çerçevesi olarak hizmet eder çünkü kodunuzu, çıktısını ve düşüncelerinizi Markdown'da yazmanıza olanak tanır. Ayrıca, R Markdown belgeleri PDF, HTML veya Word gibi çıktı formatlarına dönüştürülebilir. -> **Sınavlar hakkında bir not**: Tüm sınavlar [Quiz App klasöründe](../../quiz-app) yer almaktadır ve toplamda 52 sınav, her biri üç sorudan oluşmaktadır. Derslerin içinde bağlantılıdır, ancak sınav uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir; sınav uygulamasını yerel olarak barındırmak veya Azure'a dağıtmak için `quiz-app` klasöründeki talimatları takip edin. +> **Testler hakkında bir not**: Tüm testler [Quiz App klasöründe](../../quiz-app) yer almaktadır ve toplamda 52 test, her biri üç sorudan oluşmaktadır. Derslerin içinden bağlantılıdır, ancak test uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir; yerel olarak barındırmak veya Azure'a dağıtmak için `quiz-app` klasöründeki talimatları izleyin. | Ders Numarası | Konu | Ders Grubu | Öğrenme Hedefleri | Bağlantılı Ders | Yazar | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | Makine öğrenimine giriş | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Makine öğreniminin temel kavramlarını öğrenin | [Ders](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | Makine öğreniminin tarihi | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Bu alanın temelindeki tarihi öğrenin | [Ders](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen ve Amy | -| 03 | Adalet ve makine öğrenimi | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Öğrencilerin ML modelleri oluştururken ve uygularken dikkate alması gereken önemli felsefi konular nelerdir? | [Ders](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Makine öğrenimi teknikleri | [Giriş](1-Introduction/README.md) | ML araştırmacıları ML modelleri oluşturmak için hangi teknikleri kullanır? | [Ders](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris ve Jen | -| 05 | Regresyona giriş | [Regresyon](2-Regression/README.md) | Regresyon modelleri için Python ve Scikit-learn ile başlayın | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Kuzey Amerika kabak fiyatları 🎃 | [Regresyon](2-Regression/README.md) | ML için veri görselleştirin ve temizleyin | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Kuzey Amerika kabak fiyatları 🎃 | [Regresyon](2-Regression/README.md) | Doğrusal ve polinomial regresyon modelleri oluşturun | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen ve Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | Kuzey Amerika kabak fiyatları 🎃 | [Regresyon](2-Regression/README.md) | Lojistik regresyon modeli oluşturun | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Bir Web Uygulaması 🔌 | [Web Uygulaması](3-Web-App/README.md) | Eğitilmiş modelinizi kullanmak için bir web uygulaması oluşturun | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Sınıflandırmaya giriş | [Sınıflandırma](4-Classification/README.md) | Verilerinizi temizleyin, hazırlayın ve görselleştirin; sınıflandırmaya giriş | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen ve Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Lezzetli Asya ve Hint mutfağı 🍜 | [Sınıflandırma](4-Classification/README.md) | Sınıflandırıcılarla tanışın | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen ve Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Lezzetli Asya ve Hint mutfağı 🍜 | [Sınıflandırma](4-Classification/README.md) | Daha fazla sınıflandırıcı | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen ve Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Lezzetli Asya ve Hint mutfağı 🍜 | [Sınıflandırma](4-Classification/README.md) | Modelinizi kullanarak bir öneri web uygulaması oluşturun | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Kümelemeye giriş | [Kümeleme](5-Clustering/README.md) | Verilerinizi temizleyin, hazırlayın ve görselleştirin; kümelemeye giriş | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Nijerya müzik zevklerini keşfetmek 🎧 | [Kümeleme](5-Clustering/README.md) | K-Means kümeleme yöntemini keşfedin | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------: | +| 01 | Makine öğrenimine giriş | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Makine öğreniminin temel kavramlarını öğrenin | [Ders](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | Makine öğreniminin tarihi | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Bu alanın temelindeki tarihi öğrenin | [Ders](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen ve Amy | +| 03 | Adalet ve makine öğrenimi | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Öğrencilerin ML modelleri oluştururken ve uygularken dikkate alması gereken önemli felsefi konular nelerdir? | [Ders](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Makine öğrenimi teknikleri | [Giriş](1-Introduction/README.md) | ML araştırmacıları ML modelleri oluşturmak için hangi teknikleri kullanır? | [Ders](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris ve Jen | +| 05 | Regresyona giriş | [Regresyon](2-Regression/README.md) | Regresyon modelleri için Python ve Scikit-learn ile başlayın | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Kuzey Amerika kabak fiyatları 🎃 | [Regresyon](2-Regression/README.md) | ML için veri görselleştirin ve temizleyin | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Kuzey Amerika kabak fiyatları 🎃 | [Regresyon](2-Regression/README.md) | Doğrusal ve polinom regresyon modelleri oluşturun | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen ve Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | Kuzey Amerika kabak fiyatları 🎃 | [Regresyon](2-Regression/README.md) | Lojistik regresyon modeli oluşturun | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | Bir Web Uygulaması 🔌 | [Web Uygulaması](3-Web-App/README.md) | Eğitilmiş modelinizi kullanmak için bir web uygulaması oluşturun | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Sınıflandırmaya giriş | [Sınıflandırma](4-Classification/README.md) | Verilerinizi temizleyin, hazırlayın ve görselleştirin; sınıflandırmaya giriş | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen ve Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Lezzetli Asya ve Hint mutfağı 🍜 | [Sınıflandırma](4-Classification/README.md) | Sınıflandırıcılarla tanışın | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen ve Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Lezzetli Asya ve Hint mutfağı 🍜 | [Sınıflandırma](4-Classification/README.md) | Daha fazla sınıflandırıcı | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen ve Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Lezzetli Asya ve Hint mutfağı 🍜 | [Sınıflandırma](4-Classification/README.md) | Modelinizi kullanarak bir öneri web uygulaması oluşturun | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Kümelemeye giriş | [Kümeleme](5-Clustering/README.md) | Verilerinizi temizleyin, hazırlayın ve görselleştirin; kümelemeye giriş | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Nijerya'nın Müzik Zevklerini Keşfetmek 🎧 | [Kümeleme](5-Clustering/README.md) | K-Means kümeleme yöntemini keşfedin | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | Doğal dil işleme giriş ☕️ | [Doğal dil işleme](6-NLP/README.md) | Basit bir bot oluşturarak NLP hakkında temel bilgileri öğrenin | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Yaygın NLP Görevleri ☕️ | [Doğal dil işleme](6-NLP/README.md) | Dil yapılarıyla çalışırken gereken yaygın görevleri anlayarak NLP bilginizi derinleştirin | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Çeviri ve duygu analizi ♥️ | [Doğal dil işleme](6-NLP/README.md) | Jane Austen ile çeviri ve duygu analizi | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Avrupa'nın romantik otelleri ♥️ | [Doğal dil işleme](6-NLP/README.md) | Otel yorumlarıyla duygu analizi 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Avrupa'nın romantik otelleri ♥️ | [Doğal dil işleme](6-NLP/README.md) | Otel yorumlarıyla duygu analizi 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Zaman serisi tahminine giriş | [Zaman serisi](7-TimeSeries/README.md) | Zaman serisi tahminine giriş | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Dünya Güç Kullanımı ⚡️ - ARIMA ile zaman serisi tahmini | [Zaman serisi](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA ile zaman serisi tahmini | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Dünya Güç Kullanımı ⚡️ - SVR ile zaman serisi tahmini | [Zaman serisi](7-TimeSeries/README.md) | Destek Vektör Regresörü ile zaman serisi tahmini | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Pekiştirmeli öğrenmeye giriş | [Pekiştirmeli öğrenme](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning ile pekiştirmeli öğrenmeye giriş | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Peter'ı kurttan koruyun! 🐺 | [Pekiştirmeli öğrenme](8-Reinforcement/README.md) | Pekiştirmeli öğrenme Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Gerçek dünya ML senaryoları ve uygulamaları | [Vahşi ML](9-Real-World/README.md) | Klasik ML'nin ilginç ve açıklayıcı gerçek dünya uygulamaları | [Ders](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Ekip | -| Postscript | RAI panosu kullanarak ML model hata ayıklama | [Vahşi ML](9-Real-World/README.md) | Sorumlu AI panosu bileşenlerini kullanarak Makine Öğrenimi model hata ayıklama | [Ders](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 17 | Yaygın NLP Görevleri ☕️ | [Doğal dil işleme](6-NLP/README.md) | Dil yapılarıyla çalışırken gereken yaygın görevleri anlayarak NLP bilginizi derinleştirin | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Çeviri ve duygu analizi ♥️ | [Doğal dil işleme](6-NLP/README.md) | Jane Austen ile çeviri ve duygu analizi | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Avrupa'nın Romantik Otelleri ♥️ | [Doğal dil işleme](6-NLP/README.md) | Otel yorumlarıyla duygu analizi 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Avrupa'nın Romantik Otelleri ♥️ | [Doğal dil işleme](6-NLP/README.md) | Otel yorumlarıyla duygu analizi 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Zaman serisi tahminine giriş | [Zaman serisi](7-TimeSeries/README.md) | Zaman serisi tahminine giriş | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ Dünya Güç Kullanımı ⚡️ - ARIMA ile zaman serisi tahmini | [Zaman serisi](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA ile zaman serisi tahmini | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Dünya Güç Kullanımı ⚡️ - SVR ile zaman serisi tahmini | [Zaman serisi](7-TimeSeries/README.md) | Destek Vektör Regresörü ile zaman serisi tahmini | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Pekiştirmeli öğrenmeye giriş | [Pekiştirmeli öğrenme](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning ile pekiştirmeli öğrenmeye giriş | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Peter'ı kurttan koruyun! 🐺 | [Pekiştirmeli öğrenme](8-Reinforcement/README.md) | Pekiştirmeli öğrenme Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Postscript | Gerçek Dünya ML senaryoları ve uygulamaları | [Vahşi Doğada ML](9-Real-World/README.md) | Klasik ML'nin ilginç ve açıklayıcı gerçek dünya uygulamaları | [Ders](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Ekip | +| Postscript | RAI panosu kullanarak ML model hata ayıklama | [Vahşi Doğada ML](9-Real-World/README.md) | Sorumlu AI panosu bileşenlerini kullanarak Makine Öğrenimi model hata ayıklama | [Ders](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [Bu kurs için tüm ek kaynakları Microsoft Learn koleksiyonumuzda bulun](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Çevrimdışı erişim -Bu dokümantasyonu [Docsify](https://docsify.js.org/#/) kullanarak çevrimdışı çalıştırabilirsiniz. Bu repo'yu fork edin, [Docsify'i yükleyin](https://docsify.js.org/#/quickstart) yerel makinenize ve ardından bu repo'nun kök klasöründe `docsify serve` yazın. Web sitesi localhost'unuzda 3000 portunda çalıştırılacaktır: `localhost:3000`. +Bu dokümantasyonu [Docsify](https://docsify.js.org/#/) kullanarak çevrimdışı çalıştırabilirsiniz. Bu repoyu çatallayın, [Docsify'i yükleyin](https://docsify.js.org/#/quickstart) yerel makinenize ve ardından bu repoyu kök klasöründe `docsify serve` yazın. Web sitesi localhost'ta 3000 portunda sunulacaktır: `localhost:3000`. ## PDF'ler -Bağlantılarla müfredatın PDF'sini [burada](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) bulun. +Bağlantılarla müfredatın PDF'sini [burada](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) bulabilirsiniz. ## 🎒 Diğer Kurslar @@ -191,21 +191,24 @@ Ekibimiz başka kurslar da üretiyor! Şunlara göz atın: --- ### Copilot Serisi -[![AI Destekli Programlama için Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI ile Eşli Programlama için Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![C#/.NET için Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Macerası](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + ## Yardım Alma -Eğer takılırsanız veya yapay zeka uygulamaları oluşturma konusunda sorularınız olursa, şu topluluğa katılabilirsiniz: +Eğer takılırsanız ya da AI uygulamaları oluşturma konusunda sorularınız olursa, diğer öğrenenler ve deneyimli geliştiricilerle MCP hakkında tartışmalara katılabilirsiniz. Soruların memnuniyetle karşılandığı ve bilginin özgürce paylaşıldığı destekleyici bir topluluk. -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Eğer ürünle ilgili geri bildirimde bulunmak veya hata raporlamak isterseniz, şu adresi ziyaret edin: +Eğer ürünle ilgili geri bildirimleriniz varsa ya da oluşturma sırasında hatalarla karşılaşırsanız, şu adresi ziyaret edin: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Geliştirici Forumu](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Feragatname**: -Bu belge, AI çeviri hizmeti [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalar için sorumluluk kabul etmiyoruz. \ No newline at end of file +Bu belge, AI çeviri hizmeti [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çeviriler hata veya yanlışlıklar içerebilir. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalar için sorumluluk kabul etmiyoruz. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/tw/README.md b/translations/tw/README.md index 34fe37fbc..5b2c28872 100644 --- a/translations/tw/README.md +++ b/translations/tw/README.md @@ -1,132 +1,132 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub 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stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 多語言支援 +### 🌐 多語言支援 -#### 透過 GitHub Action 支援（自動化且始終保持最新） +#### 透過 GitHub Action 支援（自動化且保持最新） - -[阿拉伯文](../ar/README.md) | [孟加拉文](../bn/README.md) | [保加利亞文](../bg/README.md) | [緬甸文](../my/README.md) | [簡體中文](../zh/README.md) | [繁體中文（香港）](../hk/README.md) | [繁體中文（澳門）](../mo/README.md) | [繁體中文（台灣）](./README.md) | [克羅埃西亞文](../hr/README.md) | [捷克文](../cs/README.md) | [丹麥文](../da/README.md) | [荷蘭文](../nl/README.md) | [愛沙尼亞文](../et/README.md) | [芬蘭文](../fi/README.md) | [法文](../fr/README.md) | [德文](../de/README.md) | [希臘文](../el/README.md) | [希伯來文](../he/README.md) | [印地文](../hi/README.md) | [匈牙利文](../hu/README.md) | [印尼文](../id/README.md) | [義大利文](../it/README.md) | [日文](../ja/README.md) | [韓文](../ko/README.md) | [立陶宛文](../lt/README.md) | [馬來文](../ms/README.md) | [馬拉地文](../mr/README.md) | [尼泊爾文](../ne/README.md) | [挪威文](../no/README.md) | [波斯文](../fa/README.md) | [波蘭文](../pl/README.md) | [葡萄牙文（巴西）](../br/README.md) | [葡萄牙文（葡萄牙）](../pt/README.md) | [旁遮普文](../pa/README.md) | [羅馬尼亞文](../ro/README.md) | [俄文](../ru/README.md) | [塞爾維亞文（西里爾字母）](../sr/README.md) | [斯洛伐克文](../sk/README.md) | [斯洛文尼亞文](../sl/README.md) | [西班牙文](../es/README.md) | [斯瓦希里文](../sw/README.md) | [瑞典文](../sv/README.md) | [他加祿文（菲律賓）](../tl/README.md) | [泰米爾文](../ta/README.md) | [泰文](../th/README.md) | [土耳其文](../tr/README.md) | [烏克蘭文](../uk/README.md) | [烏爾都文](../ur/README.md) | [越南文](../vi/README.md) - + +[阿拉伯文](../ar/README.md) | [孟加拉文](../bn/README.md) | [保加利亞文](../bg/README.md) | [緬甸文](../my/README.md) | [簡體中文](../zh/README.md) | [繁體中文（香港）](../hk/README.md) | [繁體中文（澳門）](../mo/README.md) | [繁體中文（台灣）](./README.md) | [克羅埃西亞文](../hr/README.md) | [捷克文](../cs/README.md) | [丹麥文](../da/README.md) | [荷蘭文](../nl/README.md) | [愛沙尼亞文](../et/README.md) | [芬蘭文](../fi/README.md) | [法文](../fr/README.md) | [德文](../de/README.md) | [希臘文](../el/README.md) | [希伯來文](../he/README.md) | [印地文](../hi/README.md) | [匈牙利文](../hu/README.md) | [印尼文](../id/README.md) | [義大利文](../it/README.md) | [日文](../ja/README.md) | [韓文](../ko/README.md) | [立陶宛文](../lt/README.md) | [馬來文](../ms/README.md) | [馬拉地文](../mr/README.md) | [尼泊爾文](../ne/README.md) | [奈及利亞皮欽語](../pcm/README.md) | [挪威文](../no/README.md) | [波斯文（法爾西）](../fa/README.md) | [波蘭文](../pl/README.md) | [葡萄牙文（巴西）](../br/README.md) | [葡萄牙文（葡萄牙）](../pt/README.md) | [旁遮普文（古木基文）](../pa/README.md) | [羅馬尼亞文](../ro/README.md) | [俄文](../ru/README.md) | [塞爾維亞文（西里爾字母）](../sr/README.md) | [斯洛伐克文](../sk/README.md) | [斯洛維尼亞文](../sl/README.md) | [西班牙文](../es/README.md) | [斯瓦希里文](../sw/README.md) | [瑞典文](../sv/README.md) | [他加祿文（菲律賓文）](../tl/README.md) | [泰米爾文](../ta/README.md) | [泰文](../th/README.md) | [土耳其文](../tr/README.md) | [烏克蘭文](../uk/README.md) | [烏爾都文](../ur/README.md) | [越南文](../vi/README.md) + -#### 加入我們的社群 +#### 加入我們的社群 -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -我們正在進行一個 Discord 的 AI 學習系列，了解更多並加入我們的 [AI 學習系列](https://aka.ms/learnwithai/discord)，時間為 2025 年 9 月 18 日至 30 日。您將學到使用 GitHub Copilot 進行數據科學的技巧和方法。 +我們正在進行一個 AI 學習系列的 Discord 活動，了解更多並加入我們的 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)，活動時間為 2025 年 9 月 18 日至 30 日。您將學到使用 GitHub Copilot 進行資料科學的技巧和秘訣。 -![AI 學習系列](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.tw.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.tw.png) -# 初學者的機器學習 - 課程 +# 初學者的機器學習課程 -> 🌍 隨著我們探索世界文化中的機器學習，環遊世界 🌍 +> 🌍 隨著我們探索世界文化，環遊世界學習機器學習 🌍 -Microsoft 的雲端倡導者很高興提供一個為期 12 週、共 26 節課的課程，內容全是關於 **機器學習**。在這個課程中，您將學習有時被稱為 **經典機器學習** 的內容，主要使用 Scikit-learn 作為庫，並避免深度學習，深度學習的內容已包含在我們的 [AI 初學者課程](https://aka.ms/ai4beginners) 中。此外，您也可以搭配我們的 ['數據科學初學者課程'](https://aka.ms/ds4beginners) 一起學習！ +Microsoft 的雲端倡導者很高興提供一個為期 12 週、共 26 節課的課程，內容全是關於 **機器學習**。在這個課程中，您將學習有時被稱為 **經典機器學習** 的技術，主要使用 Scikit-learn 作為庫，並避免深度學習，深度學習的內容已包含在我們的 [AI 初學者課程](https://aka.ms/ai4beginners) 中。此外，您也可以搭配我們的 ['資料科學初學者課程'](https://aka.ms/ds4beginners) 一起學習！ -跟隨我們環遊世界，將這些經典技術應用於來自世界各地的數據。每節課都包含課前和課後測驗、完成課程的書面指導、解決方案、作業等。我們的基於項目的教學法讓您在建設中學習，這是一種能讓新技能更牢固的有效方法。 +跟著我們環遊世界，將這些經典技術應用於來自世界各地的數據。每節課都包含課前和課後測驗、完成課程的書面指導、解決方案、作業等。我們的專案式教學法讓您在建構中學習，這是一種能讓新技能更容易記住的有效方法。 -**✍️ 衷心感謝我們的作者** Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu 和 Amy Boyd +**✍️ 特別感謝我們的作者** Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu 和 Amy Boyd -**🎨 同樣感謝我們的插畫家** Tomomi Imura、Dasani Madipalli 和 Jen Looper +**🎨 同樣感謝我們的插畫家** Tomomi Imura、Dasani Madipalli 和 Jen Looper -**🙏 特別感謝 🙏 我們的 Microsoft 學生大使作者、審稿人和內容貢獻者**，尤其是 Rishit Dagli、Muhammad Sakib Khan Inan、Rohan Raj、Alexandru Petrescu、Abhishek Jaiswal、Nawrin Tabassum、Ioan Samuila 和 Snigdha Agarwal +**🙏 特別感謝 🙏 我們的 Microsoft 學生大使作者、審稿人和內容貢獻者**，尤其是 Rishit Dagli、Muhammad Sakib Khan Inan、Rohan Raj、Alexandru Petrescu、Abhishek Jaiswal、Nawrin Tabassum、Ioan Samuila 和 Snigdha Agarwal -**🤩 額外感謝 Microsoft 學生大使 Eric Wanjau、Jasleen Sondhi 和 Vidushi Gupta 為我們的 R 課程所做的貢獻！** +**🤩 額外感謝 Microsoft 學生大使 Eric Wanjau、Jasleen Sondhi 和 Vidushi Gupta 為我們提供 R 課程！** -# 開始使用 +# 開始使用 -請按照以下步驟： -1. **Fork 此儲存庫**：點擊此頁面右上角的 "Fork" 按鈕。 -2. **Clone 此儲存庫**：`git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +請按照以下步驟： +1. **Fork 此儲存庫**：點擊此頁面右上角的 "Fork" 按鈕。 +2. **Clone 此儲存庫**： `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [在 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [在 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **需要幫助嗎？** 查看我們的 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)，以解決安裝、設置和運行課程的常見問題。 +> 🔧 **需要幫助嗎？** 查看我們的 [疑難排解指南](TROUBLESHOOTING.md)，以解決安裝、設置和運行課程的常見問題。 -**[學生](https://aka.ms/student-page)**，要使用此課程，請將整個儲存庫 fork 到您的 GitHub 帳戶，並自行或與小組一起完成練習： +**[學生](https://aka.ms/student-page)**，要使用此課程，請將整個儲存庫 fork 到您的 GitHub 帳戶，並自行或與小組一起完成練習： -- 從課前測驗開始。 -- 閱讀課程並完成活動，在每次知識檢查時停下來反思。 -- 嘗試通過理解課程來創建項目，而不是直接運行解決方案代碼；不過，解決方案代碼可在每個基於項目的課程中的 `/solution` 資料夾中找到。 -- 完成課後測驗。 -- 完成挑戰。 -- 完成作業。 -- 完成一組課程後，訪問 [討論板](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)，通過填寫適當的 PAT 評估表來 "大聲學習"。PAT 是一種進度評估工具，您可以填寫該表來進一步學習。您也可以對其他 PAT 進行回應，讓我們一起學習。 +- 從課前測驗開始。 +- 閱讀課程並完成活動，在每次知識檢查時停下來反思。 +- 嘗試通過理解課程來創建專案，而不是直接運行解決方案代碼；不過，解決方案代碼可在每個專案式課程的 `/solution` 資料夾中找到。 +- 完成課後測驗。 +- 完成挑戰。 +- 完成作業。 +- 完成一組課程後，訪問 [討論板](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)，並通過填寫適當的 PAT 評估表來 "大聲學習"。PAT 是一種進度評估工具，您可以填寫該工具來進一步學習。您也可以對其他 PAT 進行回應，讓我們一起學習。 -> 為了進一步學習，我們建議您跟隨這些 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 模組和學習路徑。 +> 為了進一步學習，我們建議您參考這些 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 模組和學習路徑。 -**教師們**，我們提供了一些 [建議](for-teachers.md) 來幫助您使用此課程。 +**教師們**，我們提供了一些 [使用此課程的建議](for-teachers.md)。 ---- +--- -## 影片教學 +## 影片教學 -部分課程提供短影片形式。您可以在課程中找到這些影片，或者點擊下方圖片前往 [Microsoft Developer YouTube 頻道上的 ML 初學者播放列表](https://aka.ms/ml-beginners-videos)。 +部分課程提供短影片形式的教學。您可以在課程中找到這些影片，或在 [Microsoft Developer YouTube 頻道的 ML 初學者播放清單](https://aka.ms/ml-beginners-videos) 中找到，點擊下方圖片即可。 -[![ML 初學者橫幅](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.tw.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.tw.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) ---- +--- -## 認識團隊 +## 認識團隊 -[![宣傳影片](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif 作者** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif 作者** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 點擊上方圖片觀看關於此項目及創建者的影片！ +> 🎥 點擊上方圖片觀看關於此專案及創作者的影片！ ---- +--- -## 教學法 +## 教學法 -在設計此課程時，我們選擇了兩個教學原則：確保課程是 **基於項目** 且包含 **頻繁測驗**。此外，此課程還有一個共同的 **主題**，以增強其連貫性。 +我們在設計此課程時選擇了兩個教學原則：確保它是 **專案式** 且包含 **頻繁測驗**。此外，此課程還有一個共同的 **主題**，以增強其連貫性。 -通過確保內容與項目一致，學習過程對學生來說更具吸引力，概念的保留也會得到增強。此外，課前的低壓測驗可以讓學生專注於學習主題，而課後的第二次測驗則進一步加強記憶。此課程設計靈活有趣，可以完整學習或部分學習。項目從小型開始，並在 12 週的周期結束時逐漸變得更複雜。此課程還包括一個關於 ML 的實際應用的附錄，可以作為額外學分或討論的基礎。 +透過確保內容與專案相符，學習過程對學生來說更具吸引力，概念的記憶也會得到增強。此外，課前的低壓測驗能讓學生專注於學習主題，而課後的第二次測驗則能進一步加強記憶。此課程設計靈活有趣，可以完整學習或部分學習。專案從小型開始，並在 12 週的課程結束時逐漸變得更複雜。此課程還包含一個關於機器學習實際應用的附錄，可作為額外學分或討論的基礎。 -> 查看我們的 [行為準則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯指南](TRANSLATIONS.md) 和 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)。我們歡迎您的建設性反饋！ +> 查看我們的 [行為準則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯指南](TRANSLATIONS.md) 和 [疑難排解指南](TROUBLESHOOTING.md)。我們歡迎您的建設性反饋！ -## 每節課包含 +## 每節課包含 -- 可選的手繪筆記 -- 可選的補充影片 -- 影片教學（僅部分課程） -- [課前暖身測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- 書面課程 -- 對於基於項目的課程，提供逐步指南以完成項目 -- 知識檢查 -- 挑戰 -- 補充閱讀材料 -- 作業 -- [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- 可選的手繪筆記 +- 可選的補充影片 +- 影片教學（僅部分課程） +- [課前暖身測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- 書面課程 +- 專案式課程的逐步建構指南 +- 知識檢查 +- 挑戰 +- 補充閱讀 +- 作業 +- [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **關於語言的說明**：這些課程主要使用 Python 編寫，但許多課程也提供 R 語言版本。要完成 R 課程，請前往 `/solution` 資料夾並尋找 R 課程。這些課程包含 `.rmd` 擴展名，代表 **R Markdown** 文件，可以簡單地定義為在 `Markdown 文檔` 中嵌入 `代碼塊`（R 或其他語言）和 `YAML 標頭`（指導如何格式化輸出，例如 PDF）。因此，它作為數據科學的示範性創作框架，因為它允許您將代碼、輸出和想法結合在一起，並以 Markdown 的形式記錄下來。此外，R Markdown 文件可以渲染為 PDF、HTML 或 Word 等輸出格式。 +> **關於語言的說明**：這些課程主要使用 Python 編寫，但許多課程也提供 R 語言版本。要完成 R 課程，請前往 `/solution` 資料夾並尋找 R 課程。這些課程包含 .rmd 副檔名，代表 **R Markdown** 文件，可簡單定義為在 `Markdown 文件` 中嵌入 `代碼塊`（R 或其他語言）和 `YAML 標頭`（指導如何格式化輸出，例如 PDF）。因此，它是一個出色的資料科學創作框架，因為它允許您將代碼、輸出和想法結合在一起，並以 Markdown 的形式記錄下來。此外，R Markdown 文件可以渲染為 PDF、HTML 或 Word 等輸出格式。 -> **關於測驗的說明**：所有測驗都包含在 [測驗應用資料夾](../../quiz-app) 中，共有 52 個測驗，每個測驗包含三個問題。測驗在課程中有連結，但測驗應用可以在本地運行；請按照 `quiz-app` 資料夾中的指示在本地或部署到 Azure。 +> **關於測驗的說明**：所有測驗都包含在 [Quiz App 資料夾](../../quiz-app) 中，共有 52 個測驗，每個測驗包含三個問題。測驗在課程中有連結，但測驗應用程式可以在本地運行；請按照 `quiz-app` 資料夾中的指示在本地主機或部署到 Azure。 -| 課程編號 | 主題 | 課程分組 | 學習目標 | 連結課程 | 作者 | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| 課程編號 | 主題 | 課程分組 | 學習目標 | 連結課程 | 作者 | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | 機器學習簡介 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 學習機器學習的基本概念 | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | 機器學習的歷史 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 學習這個領域背後的歷史 | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen 和 Amy | | 03 | 公平性與機器學習 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 學生在建立和應用機器學習模型時應考慮哪些重要的哲學問題？ | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | 機器學習的技術 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 機器學習研究人員使用哪些技術來建立機器學習模型？ | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris 和 Jen | -| 05 | 回歸簡介 | [Regression](2-Regression/README.md) | 使用 Python 和 Scikit-learn 開始建立回歸模型 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | 北美南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 視覺化並清理數據以準備機器學習 | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 05 | 回歸分析簡介 | [Regression](2-Regression/README.md) | 使用 Python 和 Scikit-learn 開始建立回歸模型 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | 北美南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 視覺化並清理數據以準備進行機器學習 | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | 北美南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 建立線性和多項式回歸模型 | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen 和 Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | 北美南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 建立邏輯回歸模型 | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | 網頁應用程式 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | 建立一個網頁應用程式來使用您訓練的模型 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | @@ -134,11 +134,11 @@ Microsoft 的雲端倡導者很高興提供一個為期 12 週、共 26 節課 | 11 | 美味的亞洲和印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 分類器簡介 | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | | 12 | 美味的亞洲和印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 更多分類器 | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | | 13 | 美味的亞洲和印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 使用您的模型建立推薦系統網頁應用程式 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | 分群簡介 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 清理、準備並視覺化您的數據；分群簡介 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | 探索尼日利亞的音樂品味 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 探索 K-Means 分群方法 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | 自然語言處理簡介 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 通過建立一個簡單的機器人學習 NLP 的基礎知識 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | 常見的 NLP 任務 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 通過理解處理語言結構時所需的常見任務加深您的 NLP 知識 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | 翻譯與情感分析 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用 Jane Austen 進行翻譯和情感分析 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 14 | 分群分析簡介 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 清理、準備並視覺化您的數據；分群分析簡介 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | 探索尼日利亞的音樂喜好 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 探索 K-Means 分群方法 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | 自然語言處理簡介 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 透過建立簡單的機器人學習自然語言處理的基礎知識 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | 常見的自然語言處理任務 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 透過了解處理語言結構時所需的常見任務來加深您的自然語言處理知識 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | 翻譯與情感分析 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用 Jane Austen 的作品進行翻譯與情感分析 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | 歐洲浪漫酒店 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 酒店評論的情感分析 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | 歐洲浪漫酒店 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 酒店評論的情感分析 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | 時間序列預測簡介 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 時間序列預測簡介 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | @@ -146,23 +146,23 @@ Microsoft 的雲端倡導者很高興提供一個為期 12 週、共 26 節課 | 23 | ⚡️ 世界電力使用 ⚡️ - 使用 SVR 進行時間序列預測 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 使用支持向量回歸進行時間序列預測 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | 強化學習簡介 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 使用 Q-Learning 進行強化學習簡介 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | 幫助 Peter 避開狼 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 強化學習 Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | 真實世界的機器學習場景和應用 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 有趣且揭示性的經典機器學習真實世界應用 | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | -| Postscript | 使用 RAI 儀表板進行機器學習模型調試 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 使用負責任的 AI 儀表板組件進行機器學習模型調試 | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 後記 | 真實世界的機器學習場景與應用 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 有趣且揭示性的經典機器學習真實世界應用 | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | +| 後記 | 使用 RAI 儀表板進行機器學習模型調試 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 使用負責任的 AI 儀表板元件進行機器學習模型調試 | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | -> [在我們的 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [在 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -## 離線訪問 +## 離線存取 -您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線運行此文檔。Fork 此 repo，並在您的本地機器上 [安裝 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此 repo 的根文件夾中輸入 `docsify serve`。網站將在您的本地主機的 3000 端口上提供服務：`localhost:3000`。 +您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線運行此文件。Fork 此 repo，並在您的本地機器上 [安裝 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此 repo 的根目錄中輸入 `docsify serve`。網站將在您的本地主機的 3000 端口上提供服務：`localhost:3000`。 -## PDFs +## PDF -在 [這裡](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) 找到帶有鏈接的課程 PDF。 +在 [這裡](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) 找到包含連結的課程 PDF。 ## 🎒 其他課程 -我們的團隊還製作其他課程！查看以下內容： +我們的團隊還製作了其他課程！查看以下內容： ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -181,32 +181,34 @@ Microsoft 的雲端倡導者很高興提供一個為期 12 週、共 26 節課 --- ### 核心學習 -[![機器學習初學者](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML 初學者](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![資料科學初學者](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![人工智慧初學者](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![網路安全初學者](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![AI 初學者](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![資安初學者](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![網頁開發初學者](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![物聯網初學者](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT 初學者](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![XR 開發初學者](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilot 系列 -[![Copilot 用於 AI 配對編程](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot 用於 AI 配對程式設計](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot 用於 C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot 冒險](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## 獲取幫助 +## 尋求幫助 -如果您遇到困難或對構建 AI 應用有任何疑問，請加入： +如果您在建立 AI 應用程式時遇到困難或有任何問題，歡迎加入其他學習者和有經驗的開發者的討論。這是一個支持性的社群，問題都會被歡迎，知識也會被自由分享。 -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -如果您有產品反饋或在構建過程中遇到錯誤，請訪問： +如果您有產品回饋或在開發過程中遇到錯誤，請造訪： -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry 開發者論壇](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **免責聲明**： -本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，機器翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。 \ No newline at end of file +本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原文文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用本翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。 + \ No newline at end of file diff --git a/translations/uk/README.md b/translations/uk/README.md index a3580da87..3d497b1c8 100644 --- a/translations/uk/README.md +++ b/translations/uk/README.md @@ -1,186 +1,185 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 Підтримка багатомовності +### 🌐 Підтримка багатомовності -#### Підтримується через GitHub Action (автоматично та завжди актуально) +#### Підтримується через GitHub Action (автоматично та завжди актуально) - -[Арабська](../ar/README.md) | [Бенгальська](../bn/README.md) | [Болгарська](../bg/README.md) | [Бірманська (М'янма)](../my/README.md) | [Китайська (спрощена)](../zh/README.md) | [Китайська (традиційна, Гонконг)](../hk/README.md) | [Китайська (традиційна, Макао)](../mo/README.md) | 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+ -#### Приєднуйтесь до нашої спільноти +#### Приєднуйтесь до нашої спільноти -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -У нас триває серія навчання з AI у Discord, дізнайтеся більше та приєднуйтесь до нас на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) з 18 по 30 вересня 2025 року. Ви отримаєте поради та хитрощі використання GitHub Copilot для Data Science. +У нас триває серія навчання з AI у Discord, дізнайтеся більше та приєднуйтесь до нас на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) з 18 по 30 вересня 2025 року. Ви отримаєте поради та хитрощі використання GitHub Copilot для Data Science. -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.uk.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.uk.png) -# Машинне навчання для початківців - навчальна програма +# Машинне навчання для початківців - навчальна програма -> 🌍 Подорожуйте світом, досліджуючи машинне навчання через культури світу 🌍 +> 🌍 Подорожуйте світом, досліджуючи машинне навчання через культури світу 🌍 -Cloud Advocates у Microsoft раді запропонувати 12-тижневу навчальну програму з 26 уроків, присвячену **машинному навчанню**. У цій програмі ви дізнаєтеся про те, що іноді називають **класичним машинним навчанням**, використовуючи переважно бібліотеку Scikit-learn і уникаючи глибокого навчання, яке охоплюється в нашій [навчальній програмі "AI для початківців"](https://aka.ms/ai4beginners). Поєднуйте ці уроки з нашою [навчальною програмою "Data Science для початківців"](https://aka.ms/ds4beginners), також! +Хмарні адвокати Microsoft раді запропонувати 12-тижневу навчальну програму з 26 уроків, присвячену **машинному навчанню**. У цій програмі ви дізнаєтеся про те, що іноді називають **класичним машинним навчанням**, використовуючи переважно бібліотеку Scikit-learn і уникаючи глибокого навчання, яке охоплюється в нашій [навчальній програмі "AI для початківців"](https://aka.ms/ai4beginners). Поєднуйте ці уроки з нашою [навчальною програмою "Data Science для початківців"](https://aka.ms/ds4beginners), також! -Подорожуйте з нами світом, застосовуючи ці класичні техніки до даних з різних куточків світу. Кожен урок включає тести до і після уроку, письмові інструкції для виконання завдання, рішення, завдання та багато іншого. Наш підхід, заснований на проектах, дозволяє вам навчатися, створюючи, що є перевіреним способом закріплення нових навичок. +Подорожуйте з нами світом, застосовуючи ці класичні техніки до даних з різних куточків світу. Кожен урок включає тести до і після уроку, письмові інструкції для виконання уроку, рішення, завдання та багато іншого. Наш підхід, заснований на проектах, дозволяє навчатися, створюючи, що є перевіреним способом закріплення нових навичок. -**✍️ Щира подяка нашим авторам** Джен Лупер, Стівену Ховеллу, Франчесці Лаццері, Томомі Імурі, Кассі Бревіу, Дмитру Сошникову, Крісу Норінгу, Анірбану Мукерджі, Орнеллі Алтунян, Рут Якобу та Емі Бойд +**✍️ Щиро дякуємо нашим авторам** Джен Лупер, Стівену Хауеллу, Франчесці Лаццері, Томомі Імурі, Кассі Бревіу, Дмитру Сошникову, Крісу Норінгу, Анірбану Мукерджі, Орнеллі Алтунян, Рут Якобу та Емі Бойд -**🎨 Дякуємо також нашим ілюстраторам** Томомі Імурі, Дасані Мадіпаллі та Джен Лупер +**🎨 Дякуємо також нашим ілюстраторам** Томомі Імурі, Дасані Мадіпаллі та Джен Лупер -**🙏 Особлива подяка 🙏 нашим авторам, рецензентам та контриб'юторам з числа студентів-амбасадорів Microsoft**, зокрема Рішиту Даглі, Мухаммаду Сакібу Хану Інану, Рохану Раджу, Александру Петреску, Абхішеку Джайсвалу, Навріну Табассуму, Іоану Самуїлі та Снігдхі Агарвал +**🙏 Особлива подяка 🙏 нашим авторам, рецензентам та контриб'юторам контенту серед студентських амбасадорів Microsoft**, зокрема Рішиту Даглі, Мухаммаду Сакібу Хану Інану, Рохану Раджу, Александру Петреску, Абхішеку Джайсвалу, Наврін Табассум, Іоану Самуїлі та Снігдхі Агарвал -**🤩 Особлива вдячність студентам-амбасадорам Microsoft Еріку Ванджау, Джаслін Сонді та Відуші Гупті за наші уроки з R!** +**🤩 Окрема вдячність студентським амбасадорам Microsoft Еріку Ванджау, Джаслін Сонді та Відуші Гупті за наші уроки з R!** -# Початок роботи +# Початок роботи -Виконайте наступні кроки: -1. **Форкніть репозиторій**: Натисніть кнопку "Fork" у верхньому правому куті цієї сторінки. -2. **Клонуйте репозиторій**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Виконайте наступні кроки: +1. **Форкніть репозиторій**: Натисніть кнопку "Fork" у верхньому правому куті цієї сторінки. +2. **Клонуйте репозиторій**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [знайдіть усі додаткові ресурси для цього курсу в нашій колекції Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) - -> 🔧 **Потрібна допомога?** Перевірте наш [Посібник з усунення несправностей](TROUBLESHOOTING.md) для вирішення поширених проблем з установкою, налаштуванням та виконанням уроків. - -**[Студенти](https://aka.ms/student-page)**, щоб використовувати цю навчальну програму, форкніть весь репозиторій у свій GitHub-акаунт і виконуйте вправи самостійно або в групі: - -- Почніть з тесту перед лекцією. -- Прочитайте лекцію та виконайте завдання, зупиняючись і розмірковуючи на кожному етапі перевірки знань. -- Спробуйте створити проекти, розуміючи уроки, а не просто запускаючи код рішення; однак цей код доступний у папках `/solution` у кожному проектно-орієнтованому уроці. -- Пройдіть тест після лекції. -- Виконайте виклик. -- Виконайте завдання. -- Після завершення групи уроків відвідайте [Дошку обговорень](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) і "навчайтеся вголос", заповнюючи відповідний рубрикатор PAT. 'PAT' - це інструмент оцінки прогресу, який є рубрикою, яку ви заповнюєте для подальшого навчання. Ви також можете реагувати на інші PAT, щоб ми могли навчатися разом. - -> Для подальшого навчання ми рекомендуємо слідувати цим [модулям та навчальним шляхам Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). - -**Викладачі**, ми [включили деякі пропозиції](for-teachers.md) щодо використання цієї навчальної програми. - ---- - -## Відео-огляди +> [знайдіть усі додаткові ресурси для цього курсу в нашій колекції Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -Деякі уроки доступні у вигляді коротких відео. Ви можете знайти їх у самих уроках або на [плейлисті ML для початківців на YouTube-каналі Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos), натиснувши на зображення нижче. +> 🔧 **Потрібна допомога?** Перегляньте наш [Посібник з усунення несправностей](TROUBLESHOOTING.md) для вирішення поширених проблем з установкою, налаштуванням та виконанням уроків. -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.uk.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) ---- +**[Студенти](https://aka.ms/student-page)**, щоб використовувати цю навчальну програму, форкніть весь репозиторій у свій обліковий запис GitHub і виконуйте вправи самостійно або в групі: -## Знайомство з командою +- Почніть з тесту перед лекцією. +- Прочитайте лекцію та виконайте завдання, зупиняючись і розмірковуючи на кожному етапі перевірки знань. +- Спробуйте створити проекти, розуміючи уроки, а не просто запускаючи код рішення; однак цей код доступний у папках `/solution` у кожному проектно-орієнтованому уроці. +- Пройдіть тест після лекції. +- Виконайте виклик. +- Виконайте завдання. +- Після завершення групи уроків відвідайте [Дошку обговорень](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) і "навчайтеся вголос", заповнюючи відповідний рубрикатор PAT. 'PAT' - це інструмент оцінки прогресу, який є рубрикою, яку ви заповнюєте для подальшого навчання. Ви також можете реагувати на інші PAT, щоб ми могли навчатися разом. -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +> Для подальшого навчання ми рекомендуємо пройти ці [модулі та навчальні шляхи Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). -**Gif створено** [Мохітом Джайсалом](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Вчителі**, ми [включили деякі пропозиції](for-teachers.md) щодо використання цієї навчальної програми. -> 🎥 Натисніть на зображення вище, щоб переглянути відео про проект та людей, які його створили! +--- ---- +## Відео-огляди -## Педагогіка +Деякі уроки доступні у вигляді коротких відео. Ви можете знайти їх у самих уроках або на [плейлисті ML для початківців на YouTube-каналі Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos), натиснувши на зображення нижче. -Ми обрали два педагогічні принципи при створенні цієї навчальної програми: забезпечення того, щоб вона була практичною **на основі проектів** і включала **часті тести**. Крім того, ця програма має спільну **тему**, яка надає їй цілісності. +[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.uk.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) -Забезпечуючи відповідність контенту проектам, процес стає більш захоплюючим для студентів, а засвоєння концепцій буде посилено. Крім того, тест перед заняттям з низькими ставками налаштовує студента на вивчення теми, а другий тест після заняття забезпечує подальше засвоєння. Ця навчальна програма була розроблена, щоб бути гнучкою та цікавою і може бути використана повністю або частково. Проекти починаються з простих і стають дедалі складнішими до кінця 12-тижневого циклу. Ця програма також включає постскриптум про реальні застосування ML, який може бути використаний як додатковий кредит або як основа для обговорення. +--- -> Знайдіть наші [Правила поведінки](CODE_OF_CONDUCT.md), [Рекомендації щодо внесення змін](CONTRIBUTING.md), [Переклад](TRANSLATIONS.md) та [Посібник з усунення несправностей](TROUBLESHOOTING.md). Ми вітаємо ваші конструктивні відгуки! +## Знайомство з командою -## Кожен урок включає +[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -- необов'язковий скетчноут -- необов'язкове додаткове відео -- відео-огляд (лише деякі уроки) -- [тест перед лекцією](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- письмовий урок -- для уроків на основі проектів, покрокові інструкції щодо створення проекту -- перевірки знань -- виклик -- додаткове читання -- завдання -- [тест після лекції](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +**Gif створено** [Мохітом Джайсалом](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> **Примітка про мови**: Ці уроки переважно написані на Python, але багато з них також доступні на R. Щоб виконати урок на R, перейдіть до папки `/solution` і знайдіть уроки на R. Вони включають розширення .rmd, яке представляє **R Markdown** файл, який можна просто визначити як вбудовування `кодових блоків` (R або інших мов) та `YAML заголовка` (який керує форматуванням вихідних даних, таких як PDF) у `Markdown документ`. Таким чином, це служить зразковою авторською платформою для науки про дані, оскільки дозволяє вам об'єднувати ваш код, його вихідні дані та ваші думки, дозволяючи записувати їх у Markdown. Крім того, документи R Markdown можуть бути відображені у вихідні формати, такі як PDF, HTML або Word. +> 🎥 Натисніть на зображення вище, щоб переглянути відео про проект та людей, які його створили! -> **Примітка про тести**: Усі тести містяться в [папці Quiz App](../../quiz-app), всього 52 тести по три питання кожен. Вони пов'язані з уроками, але додаток для тестів можна запустити локально; дотримуйтесь інструкцій у папці `quiz-app`, щоб локально розмістити або розгорнути на Azure. +--- -| Номер уроку | Тема | Групування уроків | Навчальні цілі | Пов'язаний урок | Автор | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | Вступ до машинного навчання | [Вступ](1-Introduction/README.md) | Дізнайтеся основні концепції машинного навчання | [Урок](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Мухаммад | -| 02 | Історія машинного навчання | [Вступ](1-Introduction/README.md) | Дізнайтеся історію цього напряму | [Урок](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Джен і Емі | -| 03 | Справедливість і машинне навчання | [Вступ](1-Introduction/README.md) | Які важливі філософські питання щодо справедливості студенти повинні враховувати при створенні та застосуванні моделей ML? | [Урок](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Томомі | -| 04 | Техніки машинного навчання | [Вступ](1-Introduction/README.md) | Які техніки використовують дослідники ML для створення моделей ML? | [Урок](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Кріс і Джен | -| 05 | Вступ до регресії | [Регресія](2-Regression/README.md) | Почніть працювати з Python і Scikit-learn для моделей регресії | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Джен • Ерік Ванджа | -| 06 | Ціни на гарбузи в Північній Америці 🎃 | [Регресія](2-Regression/README.md) | Візуалізуйте та очистіть дані для підготовки до ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Джен • Ерік Ванджа | -| 07 | Ціни на гарбузи в Північній Америці 🎃 | [Регресія](2-Regression/README.md) | Створіть моделі лінійної та поліноміальної регресії | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Джен і Дмитро • Ерік Ванджа | -| 08 | Ціни на гарбузи в Північній Америці 🎃 | [Регресія](2-Regression/README.md) | Створіть модель логістичної регресії | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Джен • Ерік Ванджа | -| 09 | Веб-додаток 🔌 | [Веб-додаток](3-Web-App/README.md) | Створіть веб-додаток для використання вашої навченої моделі | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Джен | -| 10 | Вступ до класифікації | [Класифікація](4-Classification/README.md) | Очистіть, підготуйте та візуалізуйте ваші дані; вступ до класифікації | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Джен і Кессі • Ерік Ванджа | -| 11 | Смачні азійські та індійські кухні 🍜 | [Класифікація](4-Classification/README.md) | Вступ до класифікаторів | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Джен і Кессі • Ерік Ванджа | -| 12 | Смачні азійські та індійські кухні 🍜 | [Класифікація](4-Classification/README.md) | Більше класифікаторів | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Джен і Кессі • Ерік Ванджа | -| 13 | Смачні азійські та індійські кухні 🍜 | [Класифікація](4-Classification/README.md) | Створіть веб-додаток рекомендацій, використовуючи вашу модель | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Джен | -| 14 | Вступ до кластеризації | [Кластеризація](5-Clustering/README.md) | Очистіть, підготуйте та візуалізуйте ваші дані; вступ до кластеризації | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Джен • Ерік Ванджа | -| 15 | Дослідження музичних уподобань Нігерії 🎧 | [Кластеризація](5-Clustering/README.md) | Дослідження методу кластеризації K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Джен • Ерік Ванджа | -| 16 | Вступ до обробки природної мови ☕️ | [Обробка природної мови](6-NLP/README.md) | Дізнайтеся основи NLP, створюючи простого бота | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Стівен | -| 17 | Загальні завдання NLP ☕️ | [Обробка природної мови](6-NLP/README.md) | Поглибте свої знання NLP, зрозумівши загальні завдання, необхідні для роботи зі структурами мови | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Стівен | -| 18 | Переклад і аналіз настроїв ♥️ | [Обробка природної мови](6-NLP/README.md) | Переклад і аналіз настроїв з Джейн Остін | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Стівен | -| 19 | Романтичні готелі Європи ♥️ | [Обробка природної мови](6-NLP/README.md) | Аналіз настроїв за відгуками про готелі 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Стівен | -| 20 | Романтичні готелі Європи ♥️ | [Обробка природної мови](6-NLP/README.md) | Аналіз настроїв за відгуками про готелі 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Стівен | -| 21 | Вступ до прогнозування часових рядів | [Часові ряди](7-TimeSeries/README.md) | Вступ до прогнозування часових рядів | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Франческа | -| 22 | ⚡️ Використання енергії у світі ⚡️ - прогнозування часових рядів з ARIMA | [Часові ряди](7-TimeSeries/README.md) | Прогнозування часових рядів з ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Франческа | -| 23 | ⚡️ Використання енергії у світі ⚡️ - прогнозування часових рядів з SVR | [Часові ряди](7-TimeSeries/README.md) | Прогнозування часових рядів з регресором підтримки векторів | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Анірбан | -| 24 | Вступ до навчання з підкріпленням | [Навчання з підкріпленням](8-Reinforcement/README.md) | Вступ до навчання з підкріпленням з Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Дмитро | -| 25 | Допоможіть Пітеру уникнути вовка! 🐺 | [Навчання з підкріпленням](8-Reinforcement/README.md) | Навчання з підкріпленням у Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Дмитро | -| Постскриптум | Реальні сценарії та застосування ML | [ML у реальному світі](9-Real-World/README.md) | Цікаві та показові реальні застосування класичного ML | [Урок](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Команда | -| Постскриптум | Налагодження моделей ML за допомогою панелі RAI | [ML у реальному світі](9-Real-World/README.md) | Налагодження моделей машинного навчання за допомогою компонентів панелі відповідального AI | [Урок](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Рут Якобу | +## Педагогіка + +Ми обрали два педагогічні принципи при створенні цієї навчальної програми: забезпечення того, щоб вона була практичною **заснованою на проектах** і включала **часті тести**. Крім того, ця навчальна програма має спільну **тему**, яка надає їй цілісності. + +Забезпечуючи відповідність контенту проектам, процес стає більш захоплюючим для студентів, а засвоєння концепцій буде посилено. Крім того, тест з низькими ставками перед заняттям налаштовує студента на вивчення теми, а другий тест після заняття забезпечує подальше засвоєння. Ця навчальна програма була розроблена, щоб бути гнучкою та цікавою і може бути пройдена повністю або частково. Проекти починаються з простих і стають дедалі складнішими до кінця 12-тижневого циклу. Ця навчальна програма також включає постскриптум про реальні застосування ML, який може бути використаний як додатковий кредит або як основа для обговорення. + +> Знайдіть наші [Правила поведінки](CODE_OF_CONDUCT.md), [Рекомендації щодо внесення змін](CONTRIBUTING.md), [Переклад](TRANSLATIONS.md) та [Посібник з усунення несправностей](TROUBLESHOOTING.md). Ми вітаємо ваші конструктивні відгуки! + +## Кожен урок включає + +- необов'язковий скетчнот +- необов'язкове додаткове відео +- відео-огляд (лише деякі уроки) +- [тест перед лекцією](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- письмовий урок +- для уроків, заснованих на проектах, покрокові інструкції щодо створення проекту +- перевірки знань +- виклик +- додаткове читання +- завдання +- [тест після лекції](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +> **Примітка про мови**: Ці уроки переважно написані на Python, але багато з них також доступні на R. Щоб виконати урок на R, перейдіть до папки `/solution` і знайдіть уроки на R. Вони включають розширення .rmd, яке представляє **R Markdown** файл, який можна просто визначити як вбудовування `кодових блоків` (R або інших мов) та `YAML заголовка` (який керує форматуванням вихідних даних, таких як PDF) у `Markdown документ`. Таким чином, це служить зразковою авторською платформою для науки про дані, оскільки дозволяє комбінувати ваш код, його вихідні дані та ваші думки, дозволяючи записувати їх у Markdown. Крім того, документи R Markdown можуть бути перетворені у вихідні формати, такі як PDF, HTML або Word. + +> **Примітка про тести**: Усі тести містяться у [папці Quiz App](../../quiz-app), всього 52 тести по три питання кожен. Вони пов'язані з уроками, але додаток для тестів можна запустити локально; дотримуйтесь інструкцій у папці `quiz-app`, щоб локально розмістити або розгорнути на Azure. + +| Номер уроку | Тема | Групування уроків | Навчальні цілі | Пов'язаний урок | Автор | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| 01 | Вступ до машинного навчання | [Вступ](1-Introduction/README.md) | Дізнайтеся основні концепції машинного навчання | [Урок](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Мухаммад | +| 02 | Історія машинного навчання | [Вступ](1-Introduction/README.md) | Дізнайтеся історію, яка лежить в основі цієї галузі | [Урок](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Джен і Емі | +| 03 | Справедливість і машинне навчання | [Вступ](1-Introduction/README.md) | Які важливі філософські питання щодо справедливості слід враховувати студентам при створенні та застосуванні моделей ML? | [Урок](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Томомі | +| 04 | Техніки машинного навчання | [Вступ](1-Introduction/README.md) | Які техніки використовують дослідники ML для створення моделей ML? | [Урок](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Кріс і Джен | +| 05 | Вступ до регресії | [Регресія](2-Regression/README.md) | Почніть з Python і Scikit-learn для моделей регресії | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Джен • Ерік Ванджа | +| 06 | Ціни на гарбузи в Північній Америці 🎃 | [Регресія](2-Regression/README.md) | Візуалізуйте та очистіть дані для підготовки до ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Джен • Ерік Ванджа | +| 07 | Ціни на гарбузи в Північній Америці 🎃 | [Регресія](2-Regression/README.md) | Створіть лінійні та поліноміальні моделі регресії | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Джен і Дмитро • Ерік Ванджа | +| 08 | Ціни на гарбузи в Північній Америці 🎃 | [Регресія](2-Regression/README.md) | Створіть модель логістичної регресії | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Джен • Ерік Ванджа | +| 09 | Веб-додаток 🔌 | [Веб-додаток](3-Web-App/README.md) | Створіть веб-додаток для використання вашої навченої моделі | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Джен | +| 10 | Вступ до класифікації | [Класифікація](4-Classification/README.md) | Очистіть, підготуйте та візуалізуйте свої дані; вступ до класифікації | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Джен і Кессі • Ерік Ванджа | +| 11 | Смачні азійські та індійські страви 🍜 | [Класифікація](4-Classification/README.md) | Вступ до класифікаторів | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Джен і Кессі • Ерік Ванджа | +| 12 | Смачні азійські та індійські страви 🍜 | [Класифікація](4-Classification/README.md) | Більше класифікаторів | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Джен і Кессі • Ерік Ванджа | +| 13 | Смачні азійські та індійські страви 🍜 | [Класифікація](4-Classification/README.md) | Створіть веб-додаток-рекомендацію, використовуючи вашу модель | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Джен | +| 14 | Вступ до кластеризації | [Кластеризація](5-Clustering/README.md) | Очистіть, підготуйте та візуалізуйте свої дані; вступ до кластеризації | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Джен • Ерік Ванджа | +| 15 | Дослідження музичних смаків Нігерії 🎧 | [Кластеризація](5-Clustering/README.md) | Дослідження методу кластеризації K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Джен • Ерік Ванджа | +| 16 | Вступ до обробки природної мови ☕️ | [Обробка природної мови](6-NLP/README.md) | Дізнайтеся основи NLP, створюючи простого бота | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Стівен | +| 17 | Загальні завдання NLP ☕️ | [Обробка природної мови](6-NLP/README.md) | Поглибте свої знання NLP, зрозумівши загальні завдання, пов'язані з мовними структурами | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Стівен | +| 18 | Переклад і аналіз настроїв ♥️ | [Обробка природної мови](6-NLP/README.md) | Переклад і аналіз настроїв з Джейн Остін | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Стівен | +| 19 | Романтичні готелі Європи ♥️ | [Обробка природної мови](6-NLP/README.md) | Аналіз настроїв за відгуками про готелі 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Стівен | +| 20 | Романтичні готелі Європи ♥️ | [Обробка природної мови](6-NLP/README.md) | Аналіз настроїв за відгуками про готелі 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Стівен | +| 21 | Вступ до прогнозування часових рядів | [Часові ряди](7-TimeSeries/README.md) | Вступ до прогнозування часових рядів | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Франческа | +| 22 | ⚡️ Використання енергії у світі ⚡️ - прогнозування часових рядів з ARIMA | [Часові ряди](7-TimeSeries/README.md) | Прогнозування часових рядів з ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Франческа | +| 23 | ⚡️ Використання енергії у світі ⚡️ - прогнозування часових рядів з SVR | [Часові ряди](7-TimeSeries/README.md) | Прогнозування часових рядів з регресором підтримки векторів | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Анірбан | +| 24 | Вступ до навчання з підкріпленням | [Навчання з підкріпленням](8-Reinforcement/README.md)| Вступ до навчання з підкріпленням з Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Дмитро | +| 25 | Допоможіть Пітеру уникнути вовка! 🐺 | [Навчання з підкріпленням](8-Reinforcement/README.md)| Навчання з підкріпленням у Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Дмитро | +| Постскриптум | Реальні сценарії та застосування ML | [ML у реальному світі](9-Real-World/README.md) | Цікаві та показові реальні застосування класичного ML | [Урок](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Команда | +| Постскриптум | Налагодження моделей ML за допомогою панелі RAI | [ML у реальному світі](9-Real-World/README.md) | Налагодження моделей машинного навчання за допомогою компонентів панелі відповідального AI | [Урок](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Рут Якубу | > [знайдіть усі додаткові ресурси для цього курсу в нашій колекції Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Офлайн-доступ -Ви можете використовувати цю документацію офлайн за допомогою [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкніть цей репозиторій, [встановіть Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашому локальному комп'ютері, а потім у кореневій папці цього репозиторію введіть `docsify serve`. Вебсайт буде доступний на порту 3000 вашого localhost: `localhost:3000`. +Ви можете використовувати цю документацію офлайн за допомогою [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкніть цей репозиторій, [встановіть Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на ваш локальний комп'ютер, а потім у кореневій папці цього репозиторію введіть `docsify serve`. Вебсайт буде доступний на порту 3000 на вашому localhost: `localhost:3000`. ## PDF-файли Знайдіть PDF-версію навчальної програми з посиланнями [тут](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). - ## 🎒 Інші курси Наша команда створює інші курси! Ознайомтеся: - -### Azure / Edge / MCP / Agents +### Azure / Edge / MCP / Агенти [![AZD для початківців](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI для початківців](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP для початківців](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agents для початківців](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Агенти для початківців](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### Серія Generative AI -[![Generative AI для початківців](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### Серія про генеративний AI +[![Генеративний AI для початківців](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Генеративний AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Генеративний AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Генеративний AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Основне навчання [![ML для початківців](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Наука про дані для початківців](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -193,21 +192,23 @@ Cloud Advocates у Microsoft раді запропонувати 12-тижнев --- ### Серія Copilot -[![Copilot для парного програмування зі штучним інтелектом](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot для парного програмування з AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot для C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Пригоди з Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Отримання допомоги -Якщо ви застрягли або маєте запитання щодо створення додатків зі штучним інтелектом, приєднуйтесь: +Якщо ви застрягли або маєте питання щодо створення додатків зі штучним інтелектом, приєднуйтесь до обговорень про MCP разом з іншими учнями та досвідченими розробниками. Це підтримуюча спільнота, де питання вітаються, а знання діляться вільно. -[![Discord спільноти Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Якщо у вас є відгуки про продукт або виникають помилки під час створення, відвідайте: -[![Форум розробників Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Відмова від відповідальності**: -Цей документ був перекладений за допомогою сервісу автоматичного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ на його рідній мові слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникають внаслідок використання цього перекладу. \ No newline at end of file +Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, звертаємо вашу увагу, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ на його рідній мові слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/ur/README.md b/translations/ur/README.md index 071ebb73f..7613ad3ff 100644 --- a/translations/ur/README.md +++ b/translations/ur/README.md @@ -1,130 +1,130 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 کثیر زبان کی حمایت +### 🌐 کثیر زبان کی حمایت -#### GitHub ایکشن کے ذریعے سپورٹ (خودکار اور ہمیشہ تازہ ترین) +#### GitHub ایکشن کے ذریعے دستیاب (خودکار اور ہمیشہ تازہ ترین) -[عربی](../ar/README.md) | [بنگالی](../bn/README.md) | [بلغاریائی](../bg/README.md) | [برمی (میانمار)](../my/README.md) | [چینی (سادہ)](../zh/README.md) | [چینی (روایتی، ہانگ کانگ)](../hk/README.md) | [چینی (روایتی، مکاؤ)](../mo/README.md) | [چینی (روایتی، تائیوان)](../tw/README.md) | [کروشین](../hr/README.md) | [چیک](../cs/README.md) | [ڈینش](../da/README.md) | [ڈچ](../nl/README.md) | [ایسٹونین](../et/README.md) | [فنش](../fi/README.md) | [فرانسیسی](../fr/README.md) | [جرمن](../de/README.md) | [یونانی](../el/README.md) | [عبرانی](../he/README.md) | [ہندی](../hi/README.md) | [ہنگریائی](../hu/README.md) | [انڈونیشیائی](../id/README.md) | 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استعمال کرنے کے بارے میں تجاویز اور ترکیبیں ملیں گی۔ +ہمارے Discord پر AI کے ساتھ سیکھنے کی سیریز جاری ہے، مزید جانیں اور ہمارے ساتھ شامل ہوں [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 18 - 30 ستمبر، 2025۔ آپ کو GitHub Copilot کو ڈیٹا سائنس کے لیے استعمال کرنے کے طریقے کے بارے میں تجاویز اور ترکیبیں ملیں گی۔ -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.ur.png) +![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.ur.png) -# مشین لرننگ کے ابتدائی افراد کے لیے - ایک نصاب +# مشین لرننگ برائے ابتدائی - ایک نصاب -> 🌍 دنیا کے مختلف ثقافتوں کے ذریعے مشین لرننگ کو دریافت کریں 🌍 +> 🌍 دنیا کے مختلف ثقافتوں کے ذریعے مشین لرننگ کو دریافت کریں 🌍 -مائیکروسافٹ کے کلاؤڈ ایڈووکیٹس کو خوشی ہے کہ وہ 12 ہفتوں، 26 اسباق پر مشتمل نصاب پیش کر رہے ہیں جو مکمل طور پر **مشین لرننگ** کے بارے میں ہے۔ اس نصاب میں، آپ **کلاسک مشین لرننگ** کے بارے میں سیکھیں گے، بنیادی طور پر Scikit-learn لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے اور ڈیپ لرننگ سے گریز کرتے ہوئے، جو ہمارے [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners) میں شامل ہے۔ ان اسباق کو ہمارے ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners) کے ساتھ جوڑیں! +Microsoft کے Cloud Advocates خوشی کے ساتھ 12 ہفتوں، 26 اسباق پر مشتمل نصاب پیش کرتے ہیں جو مکمل طور پر **مشین لرننگ** کے بارے میں ہے۔ اس نصاب میں، آپ **کلاسک مشین لرننگ** کے بارے میں سیکھیں گے، بنیادی طور پر Scikit-learn لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے اور گہرائی میں سیکھنے سے گریز کرتے ہوئے، جو ہمارے [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners) میں شامل ہے۔ ان اسباق کو ہمارے ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners) کے ساتھ جوڑیں! -ہمارے ساتھ دنیا بھر کا سفر کریں کیونکہ ہم ان کلاسک تکنیکوں کو دنیا کے مختلف علاقوں کے ڈیٹا پر لاگو کرتے ہیں۔ ہر سبق میں سبق سے پہلے اور بعد کے کوئز، سبق مکمل کرنے کے لیے تحریری ہدایات، ایک حل، ایک اسائنمنٹ، اور مزید شامل ہیں۔ ہمارا پروجیکٹ پر مبنی طریقہ کار آپ کو سیکھنے کے دوران تعمیر کرنے کی اجازت دیتا ہے، جو نئے مہارتوں کو یاد رکھنے کا ایک مؤثر طریقہ ہے۔ +ہمارے ساتھ دنیا بھر کا سفر کریں کیونکہ ہم ان کلاسک تکنیکوں کو دنیا کے مختلف علاقوں کے ڈیٹا پر لاگو کرتے ہیں۔ ہر سبق میں سبق سے پہلے اور بعد کے کوئز، سبق مکمل کرنے کے لیے تحریری ہدایات، ایک حل، ایک اسائنمنٹ، اور مزید شامل ہیں۔ ہمارا پروجیکٹ پر مبنی تدریسی طریقہ آپ کو سیکھنے کے دوران تعمیر کرنے کی اجازت دیتا ہے، جو نئے مہارتوں کو 'یاد رکھنے' کا ایک ثابت شدہ طریقہ ہے۔ -**✍️ ہمارے مصنفین کا دل سے شکریہ** جن لوپر، اسٹیفن ہاول، فرانسسکا لازیری، تومومی ایمورا، کیسی بریویو، دمتری سوشنیکوف، کرس نورنگ، انربن مکھرجی، اورنیلا التونیان، روتھ یاکوبو اور ایمی بوئڈ +**✍️ ہمارے مصنفین کا دل سے شکریہ** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu اور Amy Boyd -**🎨 ہمارے مصوروں کا بھی شکریہ** تومومی ایمورا، دسانی مڈیپالی، اور جن لوپر +**🎨 ہمارے مصوروں کا بھی شکریہ** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, اور Jen Looper -**🙏 خاص شکریہ 🙏 ہمارے مائیکروسافٹ اسٹوڈنٹ ایمبیسڈر مصنفین، جائزہ لینے والوں، اور مواد کے تعاون کرنے والوں کا**، خاص طور پر ریشت داگلی، محمد ساکب خان انان، روہن راج، الیگزینڈرو پیٹریسکو، ابھیشیک جیسوال، نورین تبسم، ایوان سمیولا، اور سنگدھا اگروال +**🙏 خاص شکریہ 🙏 ہمارے Microsoft Student Ambassador مصنفین، جائزہ لینے والوں، اور مواد کے تعاون کرنے والوں کا**, خاص طور پر Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, اور Snigdha Agarwal -**🤩 اضافی شکریہ مائیکروسافٹ اسٹوڈنٹ ایمبیسڈرز ایرک وانجو، جسلین سوندھی، اور ودوشی گپتا کو ہمارے R اسباق کے لیے!** +**🤩 اضافی شکریہ Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, اور Vidushi Gupta ہمارے R اسباق کے لیے!** -# شروع کریں +# شروع کریں -یہ اقدامات کریں: -1. **ریپوزیٹری کو فورک کریں**: اس صفحے کے اوپر دائیں کونے میں "Fork" بٹن پر کلک کریں۔ -2. **ریپوزیٹری کو کلون کریں**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +یہ اقدامات کریں: +1. **ریپوزیٹری کو فورک کریں**: اس صفحے کے اوپر دائیں کونے میں "Fork" بٹن پر کلک کریں۔ +2. **ریپوزیٹری کو کلون کریں**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [اس کورس کے تمام اضافی وسائل ہماری Microsoft Learn کلیکشن میں تلاش کریں](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [اس کورس کے لیے تمام اضافی وسائل ہماری Microsoft Learn کلیکشن میں تلاش کریں](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **مدد چاہیے؟** ہمارے [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) کو چیک کریں تاکہ انسٹالیشن، سیٹ اپ، اور اسباق چلانے کے عام مسائل کے حل تلاش کیے جا سکیں۔ +> 🔧 **مدد چاہیے؟** ہمارے [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) کو چیک کریں تاکہ انسٹالیشن، سیٹ اپ، اور اسباق چلانے کے عام مسائل کے حل تلاش کیے جا سکیں۔ -**[طلباء](https://aka.ms/student-page)**، اس نصاب کو استعمال کرنے کے لیے، پورے ریپوزیٹری کو اپنے GitHub اکاؤنٹ پر فورک کریں اور مشقیں خود یا گروپ کے ساتھ مکمل کریں: +**[طلباء](https://aka.ms/student-page)**، اس نصاب کو استعمال کرنے کے لیے، پورے ریپوزیٹری کو اپنے GitHub اکاؤنٹ میں فورک کریں اور مشقیں خود یا گروپ کے ساتھ مکمل کریں: -- سبق سے پہلے کوئز سے شروع کریں۔ -- سبق پڑھیں اور سرگرمیاں مکمل کریں، ہر علم کی جانچ پر توقف کریں اور غور کریں۔ -- اسباق کو سمجھ کر پروجیکٹس بنانے کی کوشش کریں بجائے اس کے کہ حل کوڈ کو چلائیں؛ تاہم وہ کوڈ ہر پروجیکٹ پر مبنی سبق کے `/solution` فولڈرز میں دستیاب ہے۔ -- سبق کے بعد کوئز لیں۔ -- چیلنج مکمل کریں۔ -- اسائنمنٹ مکمل کریں۔ -- سبق گروپ مکمل کرنے کے بعد، [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) پر جائیں اور "آواز بلند کریں" تاکہ مناسب PAT rubric کو بھر سکیں۔ 'PAT' ایک پروگریس اسیسمنٹ ٹول ہے جو آپ کی سیکھنے کو مزید آگے بڑھانے کے لیے ایک rubric ہے۔ آپ دوسرے PATs پر ردعمل بھی دے سکتے ہیں تاکہ ہم مل کر سیکھ سکیں۔ +- سبق سے پہلے کوئز کے ساتھ شروع کریں۔ +- سبق پڑھیں اور سرگرمیاں مکمل کریں، ہر علم کی جانچ پر رکیں اور غور کریں۔ +- اسباق کو سمجھ کر پروجیکٹس بنانے کی کوشش کریں بجائے اس کے کہ حل کوڈ چلائیں؛ تاہم وہ کوڈ ہر پروجیکٹ پر مبنی سبق کے `/solution` فولڈرز میں دستیاب ہے۔ +- سبق کے بعد کوئز لیں۔ +- چیلنج مکمل کریں۔ +- اسائنمنٹ مکمل کریں۔ +- سبق گروپ مکمل کرنے کے بعد، [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) پر جائیں اور "بلند آواز میں سیکھیں" مناسب PAT rubric کو بھر کر۔ 'PAT' ایک Progress Assessment Tool ہے جو ایک rubric ہے جسے آپ اپنی سیکھنے کو مزید آگے بڑھانے کے لیے بھرتے ہیں۔ آپ دوسرے PATs پر بھی ردعمل دے سکتے ہیں تاکہ ہم مل کر سیکھ سکیں۔ -> مزید مطالعہ کے لیے، ہم ان [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) ماڈیولز اور سیکھنے کے راستوں کی پیروی کرنے کی تجویز دیتے ہیں۔ +> مزید مطالعہ کے لیے، ہم ان [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) ماڈیولز اور سیکھنے کے راستوں کی پیروی کرنے کی تجویز کرتے ہیں۔ -**اساتذہ**، ہم نے اس نصاب کو استعمال کرنے کے بارے میں [کچھ تجاویز شامل کی ہیں](for-teachers.md)۔ +**اساتذہ**, ہم نے اس نصاب کو استعمال کرنے کے لیے [کچھ تجاویز شامل کی ہیں](for-teachers.md)۔ --- -## ویڈیو واک تھرو +## ویڈیو واک تھرو -کچھ اسباق مختصر ویڈیو کی شکل میں دستیاب ہیں۔ آپ ان سب کو اسباق میں ان لائن یا [Microsoft Developer YouTube چینل پر ML for Beginners پلے لسٹ](https://aka.ms/ml-beginners-videos) پر دیکھ سکتے ہیں، نیچے دی گئی تصویر پر کلک کریں۔ +کچھ اسباق مختصر ویڈیو کی شکل میں دستیاب ہیں۔ آپ ان سب کو اسباق میں ان لائن یا [Microsoft Developer YouTube چینل پر ML for Beginners پلے لسٹ](https://aka.ms/ml-beginners-videos) پر دیکھ سکتے ہیں، نیچے دی گئی تصویر پر کلک کریں۔ -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.ur.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML for beginners 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تدریسی اصولوں کا انتخاب کیا ہے: یہ یقینی بنانا کہ یہ عملی **پروجیکٹ پر مبنی** ہے اور اس میں **بار بار کوئز** شامل ہیں۔ اس کے علاوہ، اس نصاب میں ایک عام **موضوع** شامل ہے تاکہ اسے ہم آہنگی دی جا سکے۔ -یہ یقینی بنا کر کہ مواد پروجیکٹس کے ساتھ ہم آہنگ ہے، عمل کو طلباء کے لیے زیادہ دلچسپ بنایا گیا ہے اور تصورات کی یادداشت کو بڑھایا گیا ہے۔ اس کے علاوہ، کلاس سے پہلے کم دباؤ والا کوئز طلباء کو موضوع سیکھنے کی طرف راغب کرتا ہے، جبکہ کلاس کے بعد دوسرا کوئز مزید یادداشت کو یقینی بناتا ہے۔ یہ نصاب لچکدار اور دلچسپ ہونے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے اور اسے مکمل یا جزوی طور پر لیا جا سکتا ہے۔ پروجیکٹس چھوٹے سے شروع ہوتے ہیں اور 12 ہفتے کے دورانیے کے آخر تک بتدریج پیچیدہ ہو جاتے ہیں۔ اس نصاب میں ML کے حقیقی دنیا کے اطلاقات پر ایک پوسٹ اسکرپٹ بھی شامل ہے، جسے اضافی کریڈٹ کے طور پر یا بحث کی بنیاد کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔ +یہ یقینی بنا کر کہ مواد پروجیکٹس کے ساتھ ہم آہنگ ہے، عمل کو طلباء کے لیے زیادہ دلچسپ بنایا گیا ہے اور تصورات کی یادداشت کو بڑھایا جائے گا۔ اس کے علاوہ، کلاس سے پہلے ایک کم دباؤ والا کوئز طالب علم کو کسی موضوع کو سیکھنے کی طرف متوجہ کرتا ہے، جبکہ کلاس کے بعد دوسرا کوئز مزید یادداشت کو یقینی بناتا ہے۔ یہ نصاب لچکدار اور تفریحی طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے اور اسے مکمل یا جزوی طور پر لیا جا سکتا ہے۔ پروجیکٹس چھوٹے سے شروع ہوتے ہیں اور 12 ہفتوں کے اختتام تک بتدریج پیچیدہ ہو جاتے ہیں۔ اس نصاب میں ML کے حقیقی دنیا کے اطلاقات پر ایک پوسٹ اسکرپٹ بھی شامل ہے، جسے اضافی کریڈٹ کے طور پر یا بحث کی بنیاد کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔ -> ہمارا [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md)، [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md)، اور [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) رہنما اصول تلاش کریں۔ ہم آپ کی تعمیری رائے کا خیر مقدم کرتے ہیں! +> ہمارا [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md)، [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), اور [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) رہنما خطوط تلاش کریں۔ ہم آپ کی تعمیری رائے کا خیر مقدم کرتے ہیں! -## ہر سبق میں شامل ہیں +## ہر سبق میں شامل ہے -- اختیاری اسکیچ نوٹ -- اختیاری اضافی ویڈیو -- ویڈیو واک تھرو (کچھ اسباق میں ہی) -- [سبق سے پہلے وارم اپ کوئز](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- تحریری سبق -- پروجیکٹ پر مبنی اسباق کے لیے، پروجیکٹ بنانے کے لیے مرحلہ وار رہنما -- علم کی جانچ -- ایک چیلنج -- اضافی مطالعہ -- اسائنمنٹ -- [سبق کے بعد کوئز](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- اختیاری اسکیچ نوٹ +- اختیاری اضافی ویڈیو +- ویڈیو واک تھرو (کچھ اسباق میں) +- [سبق سے پہلے وارم اپ کوئز](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- تحریری سبق +- پروجیکٹ پر مبنی اسباق کے لیے، پروجیکٹ بنانے کے لیے مرحلہ وار گائیڈز +- علم کی جانچ +- ایک چیلنج +- اضافی مطالعہ +- اسائنمنٹ +- [سبق کے بعد کوئز](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **زبانوں کے بارے میں نوٹ**: یہ اسباق بنیادی طور پر Python میں لکھے گئے ہیں، لیکن ان میں سے بہت سے R میں بھی دستیاب ہیں۔ R سبق مکمل کرنے کے لیے، `/solution` فولڈر پر جائیں اور R اسباق تلاش کریں۔ ان میں .rmd ایکسٹینشن شامل ہے جو **R Markdown** فائل کی نمائندگی کرتا ہے، جسے آسانی سے ایک ایسا فریم ورک سمجھا جا سکتا ہے جو آپ کو اپنے کوڈ، اس کے نتائج، اور اپنے خیالات کو Markdown میں لکھنے کی اجازت دیتا ہے۔ مزید برآں، R Markdown دستاویزات کو PDF، HTML، یا Word جیسے آؤٹ پٹ فارمیٹس میں تبدیل کیا جا سکتا ہے۔ +> **زبانوں کے بارے میں ایک نوٹ**: یہ اسباق بنیادی طور پر Python میں لکھے گئے ہیں، لیکن بہت سے R میں بھی دستیاب ہیں۔ R سبق مکمل کرنے کے لیے، `/solution` فولڈر پر جائیں اور R اسباق تلاش کریں۔ ان میں .rmd ایکسٹینشن شامل ہے جو **R Markdown** فائل کی نمائندگی کرتا ہے جسے آسانی سے 'کوڈ چنکس' (R یا دیگر زبانوں کے) اور 'YAML ہیڈر' (جو آؤٹ پٹ فارمیٹس جیسے PDF کو فارمیٹ کرنے کی رہنمائی کرتا ہے) کو 'Markdown دستاویز' میں شامل کرنے کے طور پر بیان کیا جا سکتا ہے۔ اس طرح، یہ ڈیٹا سائنس کے لیے ایک مثالی تصنیفی فریم ورک کے طور پر کام کرتا ہے کیونکہ یہ آپ کو اپنے کوڈ، اس کے آؤٹ پٹ، اور اپنے خیالات کو Markdown میں لکھنے کی اجازت دیتا ہے۔ مزید برآں، R Markdown دستاویزات کو آؤٹ پٹ فارمیٹس جیسے PDF، HTML، یا Word میں رینڈر کیا جا سکتا ہے۔ -> **کوئز کے بارے میں نوٹ**: تمام کوئز [Quiz App folder](../../quiz-app) میں موجود ہیں، کل 52 کوئز، ہر ایک میں تین سوالات۔ یہ اسباق کے اندر سے لنک کیے گئے ہیں لیکن کوئز ایپ کو مقامی طور پر چلایا جا سکتا ہے؛ مقامی طور پر ہوسٹ کرنے یا Azure پر ڈیپلائی کرنے کے لیے `quiz-app` فولڈر میں ہدایات پر عمل کریں۔ +> **کوئز کے بارے میں ایک نوٹ**: تمام کوئز [Quiz App folder](../../quiz-app) میں موجود ہیں، کل 52 کوئز، ہر ایک میں تین سوالات۔ یہ اسباق کے اندر سے لنک کیے گئے ہیں لیکن کوئز ایپ کو مقامی طور پر چلایا جا سکتا ہے؛ `quiz-app` فولڈر میں دی گئی ہدایات پر عمل کریں تاکہ مقامی طور پر ہوسٹ کریں یا Azure پر تعینات کریں۔ -| سبق نمبر | موضوع | سبق کی گروپ بندی | سیکھنے کے مقاصد | منسلک سبق | مصنف | +| سبق نمبر | موضوع | سبق گروپنگ | سیکھنے کے مقاصد | لنک شدہ سبق | مصنف | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | مشین لرننگ کا تعارف | [تعارف](1-Introduction/README.md) | مشین لرننگ کے بنیادی تصورات سیکھیں | [سبق](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | محمد | | 02 | مشین لرننگ کی تاریخ | [تعارف](1-Introduction/README.md) | اس میدان کی تاریخ کے بارے میں جانیں | [سبق](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | جین اور ایمی | -| 03 | مشین لرننگ اور انصاف | [تعارف](1-Introduction/README.md) | انصاف کے اہم فلسفیانہ مسائل کیا ہیں جن پر طلباء کو مشین لرننگ ماڈلز بناتے اور استعمال کرتے وقت غور کرنا چاہیے؟ | [سبق](1-Introduction/3-fairness/README.md) | تومومی | +| 03 | مشین لرننگ اور انصاف | [تعارف](1-Introduction/README.md) | انصاف کے ارد گرد اہم فلسفیانہ مسائل کیا ہیں جن پر طلباء کو مشین لرننگ ماڈلز بناتے اور استعمال کرتے وقت غور کرنا چاہیے؟ | [سبق](1-Introduction/3-fairness/README.md) | تومومی | | 04 | مشین لرننگ کے طریقے | [تعارف](1-Introduction/README.md) | مشین لرننگ کے محققین ماڈلز بنانے کے لیے کون سے طریقے استعمال کرتے ہیں؟ | [سبق](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | کرس اور جین | -| 05 | ریگریشن کا تعارف | [ریگریشن](2-Regression/README.md) | ریگریشن ماڈلز کے لیے پائتھون اور سکائکیٹ لرن کے ساتھ شروعات کریں | [پائتھون](2-Regression/1-Tools/README.md) • [آر](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | جین • ایرک وانجو | -| 06 | شمالی امریکی کدو کی قیمتیں 🎃 | [ریگریشن](2-Regression/README.md) | مشین لرننگ کی تیاری کے لیے ڈیٹا کو بصری اور صاف کریں | [پائتھون](2-Regression/2-Data/README.md) • [آر](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | جین • ایرک وانجو | +| 05 | ریگریشن کا تعارف | [ریگریشن](2-Regression/README.md) | ریگریشن ماڈلز کے لیے پائتھون اور سکائٹ لرن کے ساتھ شروعات کریں | [پائتھون](2-Regression/1-Tools/README.md) • [آر](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | جین • ایرک وانجو | +| 06 | شمالی امریکی کدو کی قیمتیں 🎃 | [ریگریشن](2-Regression/README.md) | مشین لرننگ کی تیاری کے لیے ڈیٹا کو بصری بنائیں اور صاف کریں | [پائتھون](2-Regression/2-Data/README.md) • [آر](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | جین • ایرک وانجو | | 07 | شمالی امریکی کدو کی قیمتیں 🎃 | [ریگریشن](2-Regression/README.md) | لکیری اور پولینومیئل ریگریشن ماڈلز بنائیں | [پائتھون](2-Regression/3-Linear/README.md) • [آر](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | جین اور دمتری • ایرک وانجو | | 08 | شمالی امریکی کدو کی قیمتیں 🎃 | [ریگریشن](2-Regression/README.md) | لاجسٹک ریگریشن ماڈل بنائیں | [پائتھون](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [آر](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | جین • ایرک وانجو | | 09 | ایک ویب ایپ 🔌 | [ویب ایپ](3-Web-App/README.md) | اپنے تربیت یافتہ ماڈل کو استعمال کرنے کے لیے ایک ویب ایپ بنائیں | [پائتھون](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | جین | @@ -133,19 +133,19 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: | 12 | مزیدار ایشیائی اور بھارتی کھانے 🍜 | [درجہ بندی](4-Classification/README.md) | مزید درجہ بندی کرنے والے | [پائتھون](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [آر](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | جین اور کیسی • ایرک وانجو | | 13 | مزیدار ایشیائی اور بھارتی کھانے 🍜 | [درجہ بندی](4-Classification/README.md) | اپنے ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے ایک سفارش کنندہ ویب ایپ بنائیں | [پائتھون](4-Classification/4-Applied/README.md) | جین | | 14 | کلسٹرنگ کا تعارف | [کلسٹرنگ](5-Clustering/README.md) | اپنے ڈیٹا کو صاف کریں، تیار کریں، اور بصری بنائیں؛ کلسٹرنگ کا تعارف | [پائتھون](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [آر](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | جین • ایرک وانجو | -| 15 | نائجیریائی موسیقی کے ذوق کی تلاش 🎧 | [کلسٹرنگ](5-Clustering/README.md) | کے-میینز کلسٹرنگ طریقہ کی تلاش | [پائتھون](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [آر](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | جین • ایرک وانجو | +| 15 | نائجیریا کے موسیقی کے ذوق کی تلاش 🎧 | [کلسٹرنگ](5-Clustering/README.md) | کے-میینز کلسٹرنگ طریقہ کی تلاش | [پائتھون](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [آر](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | جین • ایرک وانجو | | 16 | قدرتی زبان کی پروسیسنگ کا تعارف ☕️ | [قدرتی زبان کی پروسیسنگ](6-NLP/README.md) | ایک سادہ بوٹ بنا کر قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے بنیادی اصول سیکھیں | [پائتھون](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | اسٹیفن | -| 17 | عام NLP کام ☕️ | [قدرتی زبان کی پروسیسنگ](6-NLP/README.md) | زبان کے ڈھانچوں سے نمٹنے کے دوران درکار عام کاموں کو سمجھ کر اپنی NLP معلومات کو گہرا کریں | [پائتھون](6-NLP/2-Tasks/README.md) | اسٹیفن | +| 17 | عام NLP کام ☕️ | [قدرتی زبان کی پروسیسنگ](6-NLP/README.md) | زبان کے ڈھانچوں سے نمٹنے کے وقت درکار عام کاموں کو سمجھ کر اپنی NLP معلومات کو گہرا کریں | [پائتھون](6-NLP/2-Tasks/README.md) | اسٹیفن | | 18 | ترجمہ اور جذباتی تجزیہ ♥️ | [قدرتی زبان کی پروسیسنگ](6-NLP/README.md) | جین آسٹن کے ساتھ ترجمہ اور جذباتی تجزیہ | [پائتھون](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | اسٹیفن | | 19 | یورپ کے رومانوی ہوٹل ♥️ | [قدرتی زبان کی پروسیسنگ](6-NLP/README.md) | ہوٹل کے جائزوں کے ساتھ جذباتی تجزیہ 1 | [پائتھون](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | اسٹیفن | | 20 | یورپ کے رومانوی ہوٹل ♥️ | [قدرتی زبان کی پروسیسنگ](6-NLP/README.md) | ہوٹل کے جائزوں کے ساتھ جذباتی تجزیہ 2 | [پائتھون](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | اسٹیفن | -| 21 | وقت کے سلسلے کی پیشن گوئی کا تعارف | [وقت کے سلسلے](7-TimeSeries/README.md) | وقت کے سلسلے کی پیشن گوئی کا تعارف | [پائتھون](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | فرانسسکا | -| 22 | ⚡️ دنیا کی بجلی کا استعمال ⚡️ - ARIMA کے ساتھ وقت کے سلسلے کی پیشن گوئی | [وقت کے سلسلے](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA کے ساتھ وقت کے سلسلے کی پیشن گوئی | [پائتھون](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | فرانسسکا | -| 23 | ⚡️ دنیا کی بجلی کا استعمال ⚡️ - SVR کے ساتھ وقت کے سلسلے کی پیشن گوئی | [وقت کے سلسلے](7-TimeSeries/README.md) | سپورٹ ویکٹر ریگریسر کے ساتھ وقت کے سلسلے کی پیشن گوئی | [پائتھون](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | انربن | +| 21 | وقت کی پیش گوئی کا تعارف | [وقت کی پیش گوئی](7-TimeSeries/README.md) | وقت کی پیش گوئی کا تعارف | [پائتھون](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | فرانسسکا | +| 22 | ⚡️ دنیا کی بجلی کا استعمال ⚡️ - ARIMA کے ساتھ وقت کی پیش گوئی | [وقت کی پیش گوئی](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA کے ساتھ وقت کی پیش گوئی | [پائتھون](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | فرانسسکا | +| 23 | ⚡️ دنیا کی بجلی کا استعمال ⚡️ - SVR کے ساتھ وقت کی پیش گوئی | [وقت کی پیش گوئی](7-TimeSeries/README.md) | سپورٹ ویکٹر ریگریسر کے ساتھ وقت کی پیش گوئی | [پائتھون](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | انربن | | 24 | تقویت یافتہ لرننگ کا تعارف | [تقویت یافتہ لرننگ](8-Reinforcement/README.md) | کیو-لرننگ کے ساتھ تقویت یافتہ لرننگ کا تعارف | [پائتھون](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | دمتری | | 25 | پیٹر کو بھیڑیا سے بچائیں! 🐺 | [تقویت یافتہ لرننگ](8-Reinforcement/README.md) | تقویت یافتہ لرننگ جم | [پائتھون](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | دمتری | | پوسٹ اسکرپٹ | حقیقی دنیا کے مشین لرننگ کے منظرنامے اور اطلاقات | [مشین لرننگ ان دی وائلڈ](9-Real-World/README.md) | کلاسیکل مشین لرننگ کے دلچسپ اور انکشاف کرنے والے حقیقی دنیا کے اطلاقات | [سبق](9-Real-World/1-Applications/README.md) | ٹیم | -| پوسٹ اسکرپٹ | RAI ڈیش بورڈ کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ میں ماڈل کی خرابی | [مشین لرننگ ان دی وائلڈ](9-Real-World/README.md) | ذمہ دار AI ڈیش بورڈ اجزاء کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ میں ماڈل کی خرابی | [سبق](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | روتھ یاکوب | +| پوسٹ اسکرپٹ | RAI ڈیش بورڈ کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ میں ماڈل کی ڈیبگنگ | [مشین لرننگ ان دی وائلڈ](9-Real-World/README.md) | ذمہ دار AI ڈیش بورڈ کے اجزاء کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ میں ماڈل کی ڈیبگنگ | [سبق](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | روتھ یاکوب | > [اس کورس کے لیے تمام اضافی وسائل ہماری مائیکروسافٹ لرن کلیکشن میں تلاش کریں](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) @@ -159,7 +159,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: ## 🎒 دیگر کورسز -ہماری ٹیم دیگر کورسز بھی تیار کرتی ہے! دیکھیں: +ہماری ٹیم دیگر کورسز تیار کرتی ہے! دیکھیں: ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -178,33 +178,36 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --- ### بنیادی تعلیم -[![مشین لرننگ کے ابتدائی طلباء کے لیے](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![ڈیٹا سائنس کے ابتدائی طلباء کے لیے](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![مصنوعی ذہانت کے ابتدائی طلباء کے لیے](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![سائبر سیکیورٹی کے ابتدائی طلباء کے لیے](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![ویب ڈیولپمنٹ کے ابتدائی طلباء کے لیے](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![آئی او ٹی کے ابتدائی طلباء کے لیے](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![ایکس آر ڈیولپمنٹ کے ابتدائی طلباء کے لیے](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![مشین لرننگ کے ابتدائی کورس](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ڈیٹا سائنس کے ابتدائی کورس](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![مصنوعی ذہانت کے ابتدائی کورس](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![سائبر سیکیورٹی کے ابتدائی کورس](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![ویب ڈیولپمنٹ کے ابتدائی کورس](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![انٹرنیٹ آف تھنگز کے ابتدائی کورس](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ایکس آر ڈیولپمنٹ کے ابتدائی کورس](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### کوپائلٹ سیریز -[![کوپائلٹ برائے مصنوعی ذہانت کے جوڑے پروگرامنگ](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![کوپائلٹ برائے AI پیئرڈ پروگرامنگ](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![کوپائلٹ برائے C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![کوپائلٹ ایڈونچر](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) - + +--- ## مدد حاصل کریں -اگر آپ کسی مسئلے میں پھنس جائیں یا مصنوعی ذہانت کے ایپ بنانے کے بارے میں سوالات ہوں تو شامل ہوں: +اگر آپ کسی مسئلے میں پھنس جائیں یا AI ایپس بنانے کے بارے میں سوالات ہوں، تو MCP کے بارے میں گفتگو میں شامل ہوں۔ یہ ایک معاون کمیونٹی ہے جہاں سوالات کا خیر مقدم کیا جاتا ہے اور علم آزادانہ طور پر شیئر کیا جاتا ہے۔ -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![مائیکروسافٹ فاؤنڈری ڈسکارڈ](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -اگر آپ کو پروڈکٹ کے بارے میں رائے دینی ہو یا ایپ بنانے کے دوران کوئی خرابی ہو تو یہاں جائیں: +اگر آپ کو پروڈکٹ کے بارے میں رائے دینی ہو یا ایپس بنانے کے دوران کوئی خرابی ہو تو یہاں جائیں: -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![مائیکروسافٹ فاؤنڈری ڈیولپر فورم](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**ڈسکلیمر**: -یہ دستاویز AI ترجمہ سروس [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کے لیے کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا غیر درستیاں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی اصل زبان میں مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ ہم اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے ذمہ دار نہیں ہیں۔ \ No newline at end of file + +**اعلانِ لاتعلقی**: +یہ دستاویز AI ترجمہ سروس [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کے لیے کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا خامیاں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی اصل زبان میں مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے لیے ہم ذمہ دار نہیں ہیں۔ + \ No newline at end of file diff --git a/translations/vi/README.md b/translations/vi/README.md index 96aaef752..603dcc67c 100644 --- a/translations/vi/README.md +++ b/translations/vi/README.md @@ -1,163 +1,163 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs 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GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 Hỗ trợ đa ngôn ngữ +### 🌐 Hỗ trợ đa ngôn ngữ -#### Được hỗ trợ qua GitHub Action (Tự động & Luôn cập nhật) +#### Được hỗ trợ qua GitHub Action (Tự động & Luôn cập nhật) - -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](./README.md) - + +[Tiếng Ả Rập](../ar/README.md) | [Tiếng Bengal](../bn/README.md) | [Tiếng 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Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Chúng tôi đang tổ chức một chuỗi học tập với AI trên Discord, tìm hiểu thêm và tham gia cùng chúng tôi tại [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) từ ngày 18 - 30 tháng 9, năm 2025. Bạn sẽ nhận được các mẹo và thủ thuật sử dụng GitHub Copilot cho Khoa học Dữ liệu. +Chúng tôi đang tổ chức một chuỗi học tập với AI trên Discord, tìm hiểu thêm và tham gia tại [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) từ ngày 18 - 30 tháng 9, 2025. Bạn sẽ nhận được các mẹo và thủ thuật sử dụng GitHub Copilot cho Khoa học Dữ liệu. -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.vi.png) +![Chuỗi học với AI](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.vi.png) -# Học máy cho người mới bắt đầu - Một chương trình học +# Học máy cho người mới bắt đầu - Một chương trình học -> 🌍 Du lịch vòng quanh thế giới khi chúng ta khám phá Học máy thông qua các nền văn hóa thế giới 🌍 +> 🌍 Du hành khắp thế giới khi chúng ta khám phá Học máy thông qua các nền văn hóa trên thế giới 🌍 -Các chuyên gia đám mây tại Microsoft rất vui mừng giới thiệu chương trình học kéo dài 12 tuần, gồm 26 bài học về **Học máy**. Trong chương trình này, bạn sẽ tìm hiểu về những gì đôi khi được gọi là **học máy cổ điển**, chủ yếu sử dụng thư viện Scikit-learn và tránh học sâu, được đề cập trong chương trình học [AI for Beginners](https://aka.ms/ai4beginners). Kết hợp các bài học này với chương trình học ['Data Science for Beginners'](https://aka.ms/ds4beginners) của chúng tôi! +Nhóm Cloud Advocates tại Microsoft rất vui mừng giới thiệu một chương trình học kéo dài 12 tuần, gồm 26 bài học về **Học máy**. Trong chương trình này, bạn sẽ tìm hiểu về những gì đôi khi được gọi là **học máy cổ điển**, chủ yếu sử dụng thư viện Scikit-learn và tránh học sâu, nội dung được đề cập trong chương trình học [AI for Beginners](https://aka.ms/ai4beginners) của chúng tôi. Hãy kết hợp các bài học này với chương trình học ['Data Science for Beginners'](https://aka.ms/ds4beginners) của chúng tôi nhé! -Hãy cùng chúng tôi du lịch vòng quanh thế giới khi áp dụng các kỹ thuật cổ điển này vào dữ liệu từ nhiều khu vực trên thế giới. Mỗi bài học bao gồm các bài kiểm tra trước và sau bài học, hướng dẫn viết để hoàn thành bài học, giải pháp, bài tập và nhiều hơn nữa. Phương pháp học tập dựa trên dự án của chúng tôi cho phép bạn học trong khi xây dựng, một cách đã được chứng minh để kỹ năng mới được ghi nhớ lâu hơn. +Hãy cùng chúng tôi du hành khắp thế giới khi chúng tôi áp dụng các kỹ thuật cổ điển này vào dữ liệu từ nhiều khu vực trên thế giới. Mỗi bài học bao gồm các bài kiểm tra trước và sau bài học, hướng dẫn viết để hoàn thành bài học, giải pháp, bài tập và nhiều hơn nữa. Phương pháp học dựa trên dự án của chúng tôi cho phép bạn học trong khi xây dựng, một cách đã được chứng minh để các kỹ năng mới "bám rễ". -**✍️ Cảm ơn chân thành đến các tác giả** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu và Amy Boyd +**✍️ Chân thành cảm ơn các tác giả** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu và Amy Boyd -**🎨 Cảm ơn các họa sĩ minh họa** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, và Jen Looper +**🎨 Cảm ơn các họa sĩ minh họa** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, và Jen Looper -**🙏 Đặc biệt cảm ơn 🙏 các Đại sứ Sinh viên Microsoft, những người đã đóng góp nội dung, đánh giá và viết bài**, đặc biệt là Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, và Snigdha Agarwal +**🙏 Đặc biệt cảm ơn 🙏 các tác giả, người đánh giá và người đóng góp nội dung là Đại sứ Sinh viên Microsoft**, đặc biệt là Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, và Snigdha Agarwal -**🤩 Cảm ơn thêm các Đại sứ Sinh viên Microsoft Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, và Vidushi Gupta cho các bài học về R của chúng tôi!** +**🤩 Cảm ơn thêm Đại sứ Sinh viên Microsoft Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, và Vidushi Gupta vì các bài học R của chúng tôi!** -# Bắt đầu +# Bắt đầu -Thực hiện các bước sau: -1. **Fork kho lưu trữ**: Nhấn vào nút "Fork" ở góc trên bên phải của trang này. -2. **Clone kho lưu trữ**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Thực hiện các bước sau: +1. **Fork kho lưu trữ**: Nhấp vào nút "Fork" ở góc trên bên phải của trang này. +2. **Clone kho lưu trữ**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [tìm tất cả tài nguyên bổ sung cho khóa học này trong bộ sưu tập Microsoft Learn của chúng tôi](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [tìm tất cả tài nguyên bổ sung cho khóa học này trong bộ sưu tập Microsoft Learn của chúng tôi](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Cần trợ giúp?** Kiểm tra [Hướng dẫn khắc phục sự cố](TROUBLESHOOTING.md) của chúng tôi để tìm giải pháp cho các vấn đề phổ biến về cài đặt, thiết lập và chạy bài học. +> 🔧 **Cần trợ giúp?** Kiểm tra [Hướng dẫn khắc phục sự cố](TROUBLESHOOTING.md) của chúng tôi để tìm giải pháp cho các vấn đề phổ biến với cài đặt, thiết lập và chạy bài học. -**[Sinh viên](https://aka.ms/student-page)**, để sử dụng chương trình học này, hãy fork toàn bộ kho lưu trữ vào tài khoản GitHub của bạn và hoàn thành các bài tập một mình hoặc cùng nhóm: +**[Sinh viên](https://aka.ms/student-page)**, để sử dụng chương trình học này, hãy fork toàn bộ repo vào tài khoản GitHub của bạn và hoàn thành các bài tập một mình hoặc cùng nhóm: -- Bắt đầu với bài kiểm tra trước bài giảng. -- Đọc bài giảng và hoàn thành các hoạt động, dừng lại và suy ngẫm tại mỗi phần kiểm tra kiến thức. -- Cố gắng tạo các dự án bằng cách hiểu bài học thay vì chạy mã giải pháp; tuy nhiên mã đó có sẵn trong các thư mục `/solution` của mỗi bài học dựa trên dự án. -- Làm bài kiểm tra sau bài giảng. -- Hoàn thành thử thách. -- Hoàn thành bài tập. -- Sau khi hoàn thành một nhóm bài học, hãy truy cập [Bảng thảo luận](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) và "học lớn tiếng" bằng cách điền vào bảng đánh giá PAT phù hợp. 'PAT' là Công cụ Đánh giá Tiến độ, một bảng đánh giá bạn điền để nâng cao việc học của mình. Bạn cũng có thể phản hồi các PAT khác để chúng ta cùng học hỏi. +- Bắt đầu với bài kiểm tra trước bài giảng. +- Đọc bài giảng và hoàn thành các hoạt động, tạm dừng và suy ngẫm tại mỗi phần kiểm tra kiến thức. +- Cố gắng tạo các dự án bằng cách hiểu bài học thay vì chạy mã giải pháp; tuy nhiên mã đó có sẵn trong thư mục `/solution` trong mỗi bài học dựa trên dự án. +- Làm bài kiểm tra sau bài giảng. +- Hoàn thành thử thách. +- Hoàn thành bài tập. +- Sau khi hoàn thành một nhóm bài học, hãy truy cập [Bảng thảo luận](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) và "học to" bằng cách điền vào rubric PAT phù hợp. Một 'PAT' là Công cụ Đánh giá Tiến độ, một rubric bạn điền để nâng cao việc học của mình. Bạn cũng có thể phản hồi các PAT khác để chúng ta cùng học hỏi. -> Để nghiên cứu thêm, chúng tôi khuyến nghị theo dõi các mô-đun và lộ trình học [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). +> Để học thêm, chúng tôi khuyến nghị theo dõi các module và lộ trình học [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). -**Giáo viên**, chúng tôi đã [bao gồm một số gợi ý](for-teachers.md) về cách sử dụng chương trình học này. +**Giáo viên**, chúng tôi đã [bao gồm một số gợi ý](for-teachers.md) về cách sử dụng chương trình học này. --- -## Video hướng dẫn +## Video hướng dẫn -Một số bài học có sẵn dưới dạng video ngắn. Bạn có thể tìm thấy tất cả các video này trong các bài học, hoặc trên [danh sách phát ML for Beginners trên kênh YouTube Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) bằng cách nhấn vào hình ảnh dưới đây. +Một số bài học có sẵn dưới dạng video ngắn. Bạn có thể tìm thấy tất cả các video này trong các bài học hoặc trên [danh sách phát ML for Beginners trên kênh YouTube Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) bằng cách nhấp vào hình ảnh dưới đây. -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.vi.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![Biểu ngữ ML for beginners](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.vi.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## Gặp gỡ đội ngũ +## Gặp gỡ đội ngũ -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Video giới thiệu](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif bởi** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif bởi** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Nhấn vào hình ảnh trên để xem video về dự án và những người đã tạo ra nó! +> 🎥 Nhấp vào hình ảnh trên để xem video về dự án và những người đã tạo ra nó! --- -## Phương pháp giảng dạy +## Phương pháp sư phạm -Chúng tôi đã chọn hai nguyên tắc giảng dạy khi xây dựng chương trình học này: đảm bảo rằng nó thực hành **dựa trên dự án** và bao gồm **các bài kiểm tra thường xuyên**. Ngoài ra, chương trình học này có một **chủ đề chung** để tạo sự gắn kết. +Chúng tôi đã chọn hai nguyên tắc sư phạm khi xây dựng chương trình học này: đảm bảo rằng nó dựa trên **dự án thực hành** và bao gồm **các bài kiểm tra thường xuyên**. Ngoài ra, chương trình học này có một **chủ đề chung** để tạo sự gắn kết. -Bằng cách đảm bảo nội dung phù hợp với các dự án, quá trình học tập trở nên hấp dẫn hơn đối với học viên và khả năng ghi nhớ các khái niệm sẽ được tăng cường. Ngoài ra, một bài kiểm tra không áp lực trước lớp sẽ định hướng học viên học một chủ đề, trong khi bài kiểm tra thứ hai sau lớp đảm bảo khả năng ghi nhớ tốt hơn. Chương trình học này được thiết kế để linh hoạt và thú vị, có thể học toàn bộ hoặc từng phần. Các dự án bắt đầu từ nhỏ và ngày càng phức tạp hơn vào cuối chu kỳ 12 tuần. Chương trình học này cũng bao gồm một phần phụ về các ứng dụng thực tế của ML, có thể được sử dụng như điểm cộng thêm hoặc làm cơ sở cho các cuộc thảo luận. +Bằng cách đảm bảo rằng nội dung phù hợp với các dự án, quá trình học trở nên hấp dẫn hơn cho học sinh và khả năng ghi nhớ các khái niệm sẽ được tăng cường. Ngoài ra, một bài kiểm tra không áp lực trước lớp sẽ định hướng ý định của học sinh đối với việc học một chủ đề, trong khi một bài kiểm tra thứ hai sau lớp đảm bảo ghi nhớ thêm. Chương trình học này được thiết kế để linh hoạt và thú vị, có thể học toàn bộ hoặc một phần. Các dự án bắt đầu từ nhỏ và trở nên phức tạp hơn vào cuối chu kỳ 12 tuần. Chương trình học này cũng bao gồm một phần phụ về các ứng dụng thực tế của ML, có thể được sử dụng như điểm cộng thêm hoặc làm cơ sở cho các cuộc thảo luận. -> Tìm [Quy tắc ứng xử](CODE_OF_CONDUCT.md), [Hướng dẫn đóng góp](CONTRIBUTING.md), [Hướng dẫn dịch thuật](TRANSLATIONS.md), và [Hướng dẫn khắc phục sự cố](TROUBLESHOOTING.md). Chúng tôi hoan nghênh phản hồi mang tính xây dựng của bạn! +> Tìm [Quy tắc ứng xử](CODE_OF_CONDUCT.md), [Hướng dẫn đóng góp](CONTRIBUTING.md), [Dịch thuật](TRANSLATIONS.md), và [Khắc phục sự cố](TROUBLESHOOTING.md) của chúng tôi. Chúng tôi hoan nghênh phản hồi mang tính xây dựng của bạn! -## Mỗi bài học bao gồm +## Mỗi bài học bao gồm -- sketchnote tùy chọn -- video bổ sung tùy chọn -- video hướng dẫn (chỉ một số bài học) -- [bài kiểm tra khởi động trước bài giảng](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- bài học viết -- đối với các bài học dựa trên dự án, hướng dẫn từng bước về cách xây dựng dự án -- kiểm tra kiến thức -- một thử thách -- tài liệu đọc bổ sung -- bài tập -- [bài kiểm tra sau bài giảng](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- Sketchnote tùy chọn +- Video bổ sung tùy chọn +- Video hướng dẫn (chỉ một số bài học) +- [Bài kiểm tra khởi động trước bài giảng](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- Bài học viết +- Đối với các bài học dựa trên dự án, hướng dẫn từng bước về cách xây dựng dự án +- Kiểm tra kiến thức +- Một thử thách +- Đọc thêm tài liệu +- Bài tập +- [Bài kiểm tra sau bài giảng](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Lưu ý về ngôn ngữ**: Các bài học này chủ yếu được viết bằng Python, nhưng nhiều bài cũng có sẵn bằng R. Để hoàn thành bài học R, hãy vào thư mục `/solution` và tìm các bài học R. Chúng bao gồm phần mở rộng .rmd đại diện cho một tệp **R Markdown**, có thể được định nghĩa đơn giản là sự kết hợp của `code chunks` (của R hoặc các ngôn ngữ khác) và `YAML header` (hướng dẫn cách định dạng đầu ra như PDF) trong một `Markdown document`. Do đó, nó là một khung tác giả mẫu mực cho khoa học dữ liệu vì nó cho phép bạn kết hợp mã của mình, đầu ra của nó và suy nghĩ của bạn bằng cách cho phép bạn viết chúng trong Markdown. Hơn nữa, các tài liệu R Markdown có thể được hiển thị dưới các định dạng đầu ra như PDF, HTML, hoặc Word. +> **Lưu ý về ngôn ngữ**: Các bài học này chủ yếu được viết bằng Python, nhưng nhiều bài cũng có sẵn bằng R. Để hoàn thành một bài học R, hãy vào thư mục `/solution` và tìm các bài học R. Chúng bao gồm phần mở rộng .rmd đại diện cho tệp **R Markdown**, có thể được định nghĩa đơn giản là sự kết hợp của `code chunks` (của R hoặc các ngôn ngữ khác) và `YAML header` (hướng dẫn cách định dạng đầu ra như PDF) trong một `tài liệu Markdown`. Do đó, nó phục vụ như một khung tác giả mẫu mực cho khoa học dữ liệu vì nó cho phép bạn kết hợp mã, kết quả đầu ra và suy nghĩ của mình bằng cách viết chúng trong Markdown. Hơn nữa, các tài liệu R Markdown có thể được xuất ra các định dạng như PDF, HTML hoặc Word. -> **Lưu ý về bài kiểm tra**: Tất cả các bài kiểm tra được chứa trong [thư mục Quiz App](../../quiz-app), tổng cộng 52 bài kiểm tra, mỗi bài gồm ba câu hỏi. Chúng được liên kết từ trong các bài học nhưng ứng dụng kiểm tra có thể được chạy cục bộ; làm theo hướng dẫn trong thư mục `quiz-app` để lưu trữ cục bộ hoặc triển khai lên Azure. +> **Lưu ý về bài kiểm tra**: Tất cả các bài kiểm tra được chứa trong [thư mục Quiz App](../../quiz-app), với tổng cộng 52 bài kiểm tra, mỗi bài gồm ba câu hỏi. Chúng được liên kết từ trong các bài học nhưng ứng dụng kiểm tra có thể được chạy cục bộ; làm theo hướng dẫn trong thư mục `quiz-app` để lưu trữ cục bộ hoặc triển khai lên Azure. -| Số bài học | Chủ đề | Nhóm bài học | Mục tiêu học tập | Liên kết bài học | Tác giả | +| Số bài học | Chủ đề | Nhóm bài học | Mục tiêu học tập | Bài học liên kết | Tác giả | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Giới thiệu về học máy | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về học máy | [Bài học](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | Lịch sử của học máy | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Tìm hiểu lịch sử đằng sau lĩnh vực này | [Bài học](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen và Amy | -| 03 | Sự công bằng và học máy | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Những vấn đề triết học quan trọng về sự công bằng mà học viên cần cân nhắc khi xây dựng và áp dụng mô hình học máy là gì? | [Bài học](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Các kỹ thuật trong học máy | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Các nhà nghiên cứu học máy sử dụng những kỹ thuật nào để xây dựng mô hình học máy? | [Bài học](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris và Jen | -| 05 | Giới thiệu về hồi quy | [Hồi quy](2-Regression/README.md) | Bắt đầu với Python và Scikit-learn để xây dựng mô hình hồi quy | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Giá bí ngô Bắc Mỹ 🎃 | [Hồi quy](2-Regression/README.md) | Trực quan hóa và làm sạch dữ liệu để chuẩn bị cho học máy | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Giá bí ngô Bắc Mỹ 🎃 | [Hồi quy](2-Regression/README.md) | Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính và hồi quy đa thức | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen và Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | Giá bí ngô Bắc Mỹ 🎃 | [Hồi quy](2-Regression/README.md) | Xây dựng mô hình hồi quy logistic | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Ứng dụng web 🔌 | [Ứng dụng web](3-Web-App/README.md) | Xây dựng ứng dụng web để sử dụng mô hình đã được huấn luyện | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Giới thiệu về phân loại | [Phân loại](4-Classification/README.md) | Làm sạch, chuẩn bị và trực quan hóa dữ liệu; giới thiệu về phân loại | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen và Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Các món ăn ngon của châu Á và Ấn Độ 🍜 | [Phân loại](4-Classification/README.md) | Giới thiệu về các bộ phân loại | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen và Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Các món ăn ngon của châu Á và Ấn Độ 🍜 | [Phân loại](4-Classification/README.md) | Nhiều bộ phân loại hơn | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen và Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Các món ăn ngon của châu Á và Ấn Độ 🍜 | [Phân loại](4-Classification/README.md) | Xây dựng ứng dụng web gợi ý sử dụng mô hình của bạn | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Giới thiệu về phân cụm | [Phân cụm](5-Clustering/README.md) | Làm sạch, chuẩn bị và trực quan hóa dữ liệu; giới thiệu về phân cụm | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Khám phá sở thích âm nhạc Nigeria 🎧 | [Phân cụm](5-Clustering/README.md) | Khám phá phương pháp phân cụm K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Giới thiệu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên ☕️ | [Xử lý ngôn ngữ tự nhiên](6-NLP/README.md) | Tìm hiểu những điều cơ bản về NLP bằng cách xây dựng một bot đơn giản | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Các nhiệm vụ NLP phổ biến ☕️ | [Xử lý ngôn ngữ tự nhiên](6-NLP/README.md) | Nâng cao kiến thức về NLP bằng cách hiểu các nhiệm vụ phổ biến khi xử lý cấu trúc ngôn ngữ | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Dịch thuật và phân tích cảm xúc ♥️ | [Xử lý ngôn ngữ tự nhiên](6-NLP/README.md) | Dịch thuật và phân tích cảm xúc với Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Khách sạn lãng mạn ở châu Âu ♥️ | [Xử lý ngôn ngữ tự nhiên](6-NLP/README.md) | Phân tích cảm xúc với đánh giá khách sạn 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Khách sạn lãng mạn ở châu Âu ♥️ | [Xử lý ngôn ngữ tự nhiên](6-NLP/README.md) | Phân tích cảm xúc với đánh giá khách sạn 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Giới thiệu về dự báo chuỗi thời gian | [Chuỗi thời gian](7-TimeSeries/README.md) | Giới thiệu về dự báo chuỗi thời gian | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Sử dụng năng lượng thế giới ⚡️ - dự báo chuỗi thời gian với ARIMA | [Chuỗi thời gian](7-TimeSeries/README.md) | Dự báo chuỗi thời gian với ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Sử dụng năng lượng thế giới ⚡️ - dự báo chuỗi thời gian với SVR | [Chuỗi thời gian](7-TimeSeries/README.md) | Dự báo chuỗi thời gian với Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Giới thiệu về học tăng cường | [Học tăng cường](8-Reinforcement/README.md) | Giới thiệu về học tăng cường với Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Giúp Peter tránh xa con sói! 🐺 | [Học tăng cường](8-Reinforcement/README.md) | Học tăng cường với Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Các tình huống và ứng dụng học máy thực tế | [Học máy trong thực tế](9-Real-World/README.md) | Các ứng dụng thực tế thú vị và tiết lộ của học máy cổ điển | [Bài học](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | -| Postscript | Gỡ lỗi mô hình trong học máy bằng bảng điều khiển RAI | [Học máy trong thực tế](9-Real-World/README.md) | Gỡ lỗi mô hình trong học máy bằng các thành phần bảng điều khiển AI có trách nhiệm | [Bài học](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| 03 | Sự công bằng và học máy | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Những vấn đề triết học quan trọng về sự công bằng mà học viên cần cân nhắc khi xây dựng và áp dụng các mô hình học máy là gì? | [Bài học](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Các kỹ thuật trong học máy | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Các nhà nghiên cứu học máy sử dụng những kỹ thuật nào để xây dựng các mô hình học máy? | [Bài học](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris và Jen | +| 05 | Giới thiệu về hồi quy | [Hồi quy](2-Regression/README.md) | Bắt đầu với Python và Scikit-learn để xây dựng các mô hình hồi quy | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Giá bí ngô Bắc Mỹ 🎃 | [Hồi quy](2-Regression/README.md) | Trực quan hóa và làm sạch dữ liệu để chuẩn bị cho học máy | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Giá bí ngô Bắc Mỹ 🎃 | [Hồi quy](2-Regression/README.md) | Xây dựng các mô hình hồi quy tuyến tính và hồi quy đa thức | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen và Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | Giá bí ngô Bắc Mỹ 🎃 | [Hồi quy](2-Regression/README.md) | Xây dựng mô hình hồi quy logistic | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | Ứng dụng web 🔌 | [Ứng dụng web](3-Web-App/README.md) | Xây dựng một ứng dụng web để sử dụng mô hình đã được huấn luyện | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Giới thiệu về phân loại | [Phân loại](4-Classification/README.md) | Làm sạch, chuẩn bị và trực quan hóa dữ liệu; giới thiệu về phân loại | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen và Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Các món ăn ngon của châu Á và Ấn Độ 🍜 | [Phân loại](4-Classification/README.md) | Giới thiệu về các bộ phân loại | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen và Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Các món ăn ngon của châu Á và Ấn Độ 🍜 | [Phân loại](4-Classification/README.md) | Nhiều bộ phân loại hơn | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen và Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Các món ăn ngon của châu Á và Ấn Độ 🍜 | [Phân loại](4-Classification/README.md) | Xây dựng một ứng dụng web gợi ý sử dụng mô hình của bạn | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Giới thiệu về phân cụm | [Phân cụm](5-Clustering/README.md) | Làm sạch, chuẩn bị và trực quan hóa dữ liệu; giới thiệu về phân cụm | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Khám phá sở thích âm nhạc Nigeria 🎧 | [Phân cụm](5-Clustering/README.md) | Khám phá phương pháp phân cụm K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Giới thiệu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên ☕️ | [Xử lý ngôn ngữ tự nhiên](6-NLP/README.md) | Tìm hiểu những điều cơ bản về NLP bằng cách xây dựng một bot đơn giản | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Các nhiệm vụ NLP phổ biến ☕️ | [Xử lý ngôn ngữ tự nhiên](6-NLP/README.md) | Nâng cao kiến thức về NLP bằng cách hiểu các nhiệm vụ phổ biến khi xử lý cấu trúc ngôn ngữ | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Dịch thuật và phân tích cảm xúc ♥️ | [Xử lý ngôn ngữ tự nhiên](6-NLP/README.md) | Dịch thuật và phân tích cảm xúc với Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Các khách sạn lãng mạn ở châu Âu ♥️ | [Xử lý ngôn ngữ tự nhiên](6-NLP/README.md) | Phân tích cảm xúc với đánh giá khách sạn 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Các khách sạn lãng mạn ở châu Âu ♥️ | [Xử lý ngôn ngữ tự nhiên](6-NLP/README.md) | Phân tích cảm xúc với đánh giá khách sạn 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Giới thiệu về dự báo chuỗi thời gian | [Chuỗi thời gian](7-TimeSeries/README.md) | Giới thiệu về dự báo chuỗi thời gian | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ Sử dụng năng lượng thế giới ⚡️ - dự báo chuỗi thời gian với ARIMA | [Chuỗi thời gian](7-TimeSeries/README.md) | Dự báo chuỗi thời gian với ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Sử dụng năng lượng thế giới ⚡️ - dự báo chuỗi thời gian với SVR | [Chuỗi thời gian](7-TimeSeries/README.md) | Dự báo chuỗi thời gian với Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Giới thiệu về học tăng cường | [Học tăng cường](8-Reinforcement/README.md) | Giới thiệu về học tăng cường với Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Giúp Peter tránh xa con sói! 🐺 | [Học tăng cường](8-Reinforcement/README.md) | Học tăng cường với Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Phụ lục | Các tình huống và ứng dụng ML thực tế | [ML trong thực tế](9-Real-World/README.md) | Các ứng dụng thực tế thú vị và tiết lộ của học máy cổ điển | [Bài học](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | +| Phụ lục | Gỡ lỗi mô hình trong ML bằng bảng điều khiển RAI | [ML trong thực tế](9-Real-World/README.md) | Gỡ lỗi mô hình trong học máy bằng các thành phần bảng điều khiển AI có trách nhiệm | [Bài học](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [tìm tất cả tài nguyên bổ sung cho khóa học này trong bộ sưu tập Microsoft Learn của chúng tôi](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Truy cập ngoại tuyến -Bạn có thể chạy tài liệu này ngoại tuyến bằng cách sử dụng [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork repo này, [cài đặt Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) trên máy của bạn, sau đó trong thư mục gốc của repo này, gõ `docsify serve`. Trang web sẽ được phục vụ trên cổng 3000 tại localhost của bạn: `localhost:3000`. +Bạn có thể chạy tài liệu này ngoại tuyến bằng cách sử dụng [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork repo này, [cài đặt Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) trên máy của bạn, sau đó trong thư mục gốc của repo này, gõ `docsify serve`. Trang web sẽ được phục vụ trên cổng 3000 trên localhost của bạn: `localhost:3000`. ## PDFs -Tìm tệp pdf của chương trình học với các liên kết [tại đây](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). +Tìm tệp pdf của giáo trình với các liên kết [tại đây](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Các khóa học khác @@ -180,32 +180,34 @@ Nhóm của chúng tôi sản xuất các khóa học khác! Hãy xem: --- ### Học tập cốt lõi -[![Học Máy cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Khoa Học Dữ Liệu cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Trí Tuệ Nhân Tạo cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![An Ninh Mạng cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Phát Triển Web cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Phát Triển XR cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Học Máy cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Khoa Học Dữ Liệu cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Trí Tuệ Nhân Tạo cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![An Ninh Mạng cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Phát Triển Web cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Phát Triển XR cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Loạt bài Copilot -[![Copilot cho Lập Trình Đôi AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot cho C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cuộc Phiêu Lưu với Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Chuỗi Copilot +[![Copilot cho Lập Trình Đôi AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot cho C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cuộc Phiêu Lưu Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Nhận Hỗ Trợ +## Nhận Hỗ Trợ -Nếu bạn gặp khó khăn hoặc có câu hỏi về việc xây dựng ứng dụng AI, hãy tham gia: +Nếu bạn gặp khó khăn hoặc có bất kỳ câu hỏi nào về việc xây dựng ứng dụng AI, hãy tham gia cùng các học viên và nhà phát triển có kinh nghiệm trong các cuộc thảo luận về MCP. Đây là một cộng đồng hỗ trợ, nơi các câu hỏi được chào đón và kiến thức được chia sẻ tự do. -[![Discord Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Nếu bạn có phản hồi về sản phẩm hoặc gặp lỗi trong quá trình xây dựng, hãy truy cập: +Nếu bạn có phản hồi về sản phẩm hoặc gặp lỗi trong quá trình xây dựng, hãy truy cập: -[![Diễn Đàn Nhà Phát Triển Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Diễn Đàn Nhà Phát Triển Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- + **Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm**: -Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ bản địa nên được coi là nguồn thông tin chính thức. Đối với thông tin quan trọng, nên sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp bởi con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm cho bất kỳ sự hiểu lầm hoặc diễn giải sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này. \ No newline at end of file +Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ bản địa nên được coi là nguồn thông tin chính thức. Đối với thông tin quan trọng, khuyến nghị sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp bởi con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm về bất kỳ sự hiểu lầm hoặc diễn giải sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này. + \ No newline at end of file diff --git a/translations/zh/README.md b/translations/zh/README.md index bf7e3e7a8..7dccc183a 100644 --- a/translations/zh/README.md +++ b/translations/zh/README.md @@ -1,161 +1,161 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 多语言支持 +### 🌐 多语言支持 -#### 通过 GitHub Action 支持（自动化且始终保持最新） +#### 通过 GitHub Action 支持（自动化且始终保持最新） - -[阿拉伯语](../ar/README.md) | [孟加拉语](../bn/README.md) | [保加利亚语](../bg/README.md) | [缅甸语](../my/README.md) | [中文（简体）](./README.md) | [中文（繁体，香港）](../hk/README.md) | [中文（繁体，澳门）](../mo/README.md) | [中文（繁体，台湾）](../tw/README.md) | [克罗地亚语](../hr/README.md) | [捷克语](../cs/README.md) | [丹麦语](../da/README.md) | [荷兰语](../nl/README.md) | [爱沙尼亚语](../et/README.md) | [芬兰语](../fi/README.md) | [法语](../fr/README.md) | [德语](../de/README.md) | [希腊语](../el/README.md) | [希伯来语](../he/README.md) | [印地语](../hi/README.md) | [匈牙利语](../hu/README.md) | [印尼语](../id/README.md) | [意大利语](../it/README.md) | [日语](../ja/README.md) | [韩语](../ko/README.md) | [立陶宛语](../lt/README.md) | [马来语](../ms/README.md) | [马拉地语](../mr/README.md) | [尼泊尔语](../ne/README.md) | [挪威语](../no/README.md) | [波斯语](../fa/README.md) | [波兰语](../pl/README.md) | [葡萄牙语（巴西）](../br/README.md) | [葡萄牙语（葡萄牙）](../pt/README.md) | [旁遮普语](../pa/README.md) | [罗马尼亚语](../ro/README.md) | [俄语](../ru/README.md) | [塞尔维亚语（西里尔字母）](../sr/README.md) | [斯洛伐克语](../sk/README.md) | [斯洛文尼亚语](../sl/README.md) | [西班牙语](../es/README.md) | [斯瓦希里语](../sw/README.md) | [瑞典语](../sv/README.md) | [他加禄语](../tl/README.md) | [泰米尔语](../ta/README.md) | [泰语](../th/README.md) | [土耳其语](../tr/README.md) | [乌克兰语](../uk/README.md) | [乌尔都语](../ur/README.md) | [越南语](../vi/README.md) - + +[阿拉伯语](../ar/README.md) | [孟加拉语](../bn/README.md) | [保加利亚语](../bg/README.md) | [缅甸语](../my/README.md) | [中文（简体）](./README.md) | [中文（繁体，香港）](../hk/README.md) | [中文（繁体，澳门）](../mo/README.md) | [中文（繁体，台湾）](../tw/README.md) | [克罗地亚语](../hr/README.md) | [捷克语](../cs/README.md) | [丹麦语](../da/README.md) | [荷兰语](../nl/README.md) | [爱沙尼亚语](../et/README.md) | [芬兰语](../fi/README.md) | [法语](../fr/README.md) | [德语](../de/README.md) | [希腊语](../el/README.md) | [希伯来语](../he/README.md) | [印地语](../hi/README.md) | [匈牙利语](../hu/README.md) | [印尼语](../id/README.md) | [意大利语](../it/README.md) | [日语](../ja/README.md) | [韩语](../ko/README.md) | [立陶宛语](../lt/README.md) | [马来语](../ms/README.md) | [马拉地语](../mr/README.md) | [尼泊尔语](../ne/README.md) | [尼日利亚皮钦语](../pcm/README.md) | [挪威语](../no/README.md) | [波斯语（法尔西语）](../fa/README.md) | [波兰语](../pl/README.md) | [葡萄牙语（巴西）](../br/README.md) | [葡萄牙语（葡萄牙）](../pt/README.md) | [旁遮普语（古木基文）](../pa/README.md) | [罗马尼亚语](../ro/README.md) | [俄语](../ru/README.md) | [塞尔维亚语（西里尔文）](../sr/README.md) | [斯洛伐克语](../sk/README.md) | [斯洛文尼亚语](../sl/README.md) | [西班牙语](../es/README.md) | [斯瓦希里语](../sw/README.md) | [瑞典语](../sv/README.md) | [他加禄语（菲律宾语）](../tl/README.md) | [泰米尔语](../ta/README.md) | [泰语](../th/README.md) | [土耳其语](../tr/README.md) | [乌克兰语](../uk/README.md) | [乌尔都语](../ur/README.md) | [越南语](../vi/README.md) + -#### 加入我们的社区 +#### 加入我们的社区 -[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -我们正在进行一个关于 AI 的 Discord 学习系列，了解更多并加入我们吧：[Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)，时间为 2025 年 9 月 18 日至 30 日。您将学习使用 GitHub Copilot 进行数据科学的技巧和窍门。 +我们正在进行一个关于 AI 学习的 Discord 系列活动，了解更多并加入我们 [AI 学习系列](https://aka.ms/learnwithai/discord)，活动时间为 2025 年 9 月 18 日至 30 日。您将学习使用 GitHub Copilot 进行数据科学的技巧和方法。 -![Learn with AI series](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.zh.png) +![AI 学习系列](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.zh.png) -# 初学者的机器学习课程 +# 初学者的机器学习课程 -> 🌍 跟随我们环游世界，通过世界文化学习机器学习 🌍 +> 🌍 跟随我们环游世界，通过世界文化学习机器学习 🌍 -微软的云倡导者团队很高兴为大家提供一个为期 12 周、共 26 节课的课程，内容全部围绕 **机器学习**。在这个课程中，您将学习一些被称为 **经典机器学习** 的内容，主要使用 Scikit-learn 库，并避免涉及深度学习（深度学习内容在我们的 [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners) 中有详细介绍）。同时，您也可以将这些课程与我们的 ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners) 搭配学习！ +微软的云倡导者团队很高兴为大家提供一个为期 12 周、共 26 节课的机器学习课程。在这个课程中，您将学习一些被称为“经典机器学习”的内容，主要使用 Scikit-learn 库，并避免涉及深度学习（深度学习内容在我们的 [AI 初学者课程](https://aka.ms/ai4beginners) 中有详细介绍）。同时，您也可以将这些课程与我们的 ['数据科学初学者课程'](https://aka.ms/ds4beginners) 搭配学习！ -跟随我们环游世界，将这些经典技术应用于来自世界各地的数据。每节课都包括课前和课后测验、完成课程的书面指导、解决方案、作业等。我们的项目式教学法让您在实践中学习，这是一种被证明能让新技能更牢固掌握的方式。 +跟随我们环游世界，应用这些经典技术处理来自世界各地的数据。每节课都包括课前和课后测验、完成课程的书面指导、解决方案、作业等。我们的项目式教学法让您在实践中学习，这是一种被证明能让新技能更牢固掌握的方法。 -**✍️ 特别感谢我们的作者** Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu 和 Amy Boyd +**✍️ 特别感谢我们的作者** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu 和 Amy Boyd -**🎨 同样感谢我们的插画师** Tomomi Imura、Dasani Madipalli 和 Jen Looper +**🎨 同样感谢我们的插画师** Tomomi Imura, Dasani Madipalli 和 Jen Looper -**🙏 特别感谢 🙏 我们的微软学生大使作者、审阅者和内容贡献者**，尤其是 Rishit Dagli、Muhammad Sakib Khan Inan、Rohan Raj、Alexandru Petrescu、Abhishek Jaiswal、Nawrin Tabassum、Ioan Samuila 和 Snigdha Agarwal +**🙏 特别感谢 🙏 我们的微软学生大使作者、审阅者和内容贡献者**，尤其是 Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila 和 Snigdha Agarwal -**🤩 额外感谢微软学生大使 Eric Wanjau、Jasleen Sondhi 和 Vidushi Gupta 为我们提供的 R 课程！** +**🤩 额外感谢微软学生大使 Eric Wanjau, Jasleen Sondhi 和 Vidushi Gupta 为我们提供的 R 课程！** -# 开始学习 +# 开始学习 -按照以下步骤操作： -1. **Fork 仓库**：点击页面右上角的 "Fork" 按钮。 -2. **克隆仓库**：`git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +按照以下步骤： +1. **Fork 仓库**：点击页面右上角的 "Fork" 按钮。 +2. **克隆仓库**：`git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [在我们的 Microsoft Learn 集合中找到本课程的所有额外资源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [在我们的 Microsoft Learn 集合中找到本课程的所有额外资源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **需要帮助？** 查看我们的 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)，解决安装、设置和运行课程时的常见问题。 +> 🔧 **需要帮助？** 查看我们的 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)，解决安装、设置和运行课程时的常见问题。 -**[学生](https://aka.ms/student-page)**，要使用此课程，请将整个仓库 fork 到您的 GitHub 账户，并独立或与小组一起完成练习： +**[学生](https://aka.ms/student-page)**，要使用此课程，请将整个仓库 fork 到您的 GitHub 账户，并独立或与小组一起完成练习： -- 从课前测验开始。 -- 阅读课程内容并完成活动，在每个知识检查点暂停并反思。 -- 尝试通过理解课程内容来创建项目，而不是直接运行解决方案代码；不过这些代码可以在每个项目课程的 `/solution` 文件夹中找到。 -- 完成课后测验。 -- 完成挑战。 -- 完成作业。 -- 完成一个课程组后，访问 [讨论板](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)，通过填写相应的 PAT 评分表“公开学习”。PAT 是一个进度评估工具，您可以通过填写评分表来进一步学习。您还可以对其他 PAT 进行互动，以便我们共同学习。 +- 从课前测验开始。 +- 阅读课程内容并完成活动，在每个知识检查点暂停并反思。 +- 尝试通过理解课程内容来创建项目，而不是直接运行解决方案代码；不过这些代码可以在每个项目课程的 `/solution` 文件夹中找到。 +- 完成课后测验。 +- 完成挑战。 +- 完成作业。 +- 完成一组课程后，访问 [讨论板](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)，通过填写相应的 PAT 评分表“公开学习”。PAT 是一个进度评估工具，您可以通过填写评分表来进一步学习。您还可以对其他 PAT 进行互动，以便我们共同学习。 -> 如需进一步学习，我们建议您跟随这些 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 模块和学习路径。 +> 为了进一步学习，我们推荐您学习这些 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 模块和学习路径。 -**教师们**，我们提供了一些关于如何使用此课程的 [建议](for-teachers.md)。 +**教师们**，我们提供了 [一些建议](for-teachers.md) 来帮助您使用此课程。 --- -## 视频讲解 +## 视频讲解 -部分课程提供了短视频形式的讲解。您可以在课程中找到这些视频，或者点击下方图片访问 [Microsoft Developer YouTube 频道上的 ML for Beginners 播放列表](https://aka.ms/ml-beginners-videos)。 +部分课程提供了短视频形式的讲解。您可以在课程中找到这些视频，或者点击下方图片访问 [微软开发者 YouTube 频道上的初学者机器学习播放列表](https://aka.ms/ml-beginners-videos)。 -[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.zh.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![初学者机器学习横幅](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.zh.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## 团队介绍 +## 团队介绍 -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![宣传视频](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**Gif 作者** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif 作者** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 点击上方图片观看关于项目及其创作者的视频！ +> 🎥 点击上方图片观看关于项目及其创建者的视频！ --- -## 教学法 - -在设计本课程时，我们选择了两个教学原则：确保课程是 **基于项目的实践**，并且包含 **频繁的测验**。此外，这个课程还有一个共同的 **主题**，使其更具连贯性。 - -通过确保内容与项目相结合，学习过程变得更加有趣，学生对概念的记忆也会得到增强。此外，课前的低风险测验可以让学生专注于学习主题，而课后的测验可以进一步巩固知识。这门课程设计灵活有趣，可以整体学习，也可以部分学习。项目从简单开始，到 12 周课程结束时逐渐变得复杂。课程还包括一个关于机器学习实际应用的后记，可以作为额外的学分或讨论的基础。 - -> 查看我们的 [行为准则](CODE_OF_CONDUCT.md)、[贡献指南](CONTRIBUTING.md)、[翻译指南](TRANSLATIONS.md) 和 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)。我们欢迎您的建设性反馈！ - -## 每节课包括 - -- 可选的手绘笔记 -- 可选的补充视频 -- 视频讲解（部分课程提供） -- [课前热身测验](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- 书面课程内容 -- 对于基于项目的课程，提供逐步指导如何构建项目 -- 知识检查 -- 挑战 -- 补充阅读材料 -- 作业 -- [课后测验](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - -> **关于语言的说明**：这些课程主要使用 Python 编写，但许多课程也提供 R 版本。要完成 R 课程，请转到 `/solution` 文件夹并查找 R 课程。这些课程包含 `.rmd` 扩展名，表示 **R Markdown** 文件，它可以简单定义为在 `Markdown 文档` 中嵌入 `代码块`（R 或其他语言）和 `YAML 头部`（指导如何格式化输出，例如 PDF）。因此，它是数据科学的一个典范创作框架，因为它允许您通过 Markdown 将代码、输出和想法结合起来。此外，R Markdown 文档可以渲染为 PDF、HTML 或 Word 等输出格式。 - -> **关于测验的说明**：所有测验都包含在 [Quiz App 文件夹](../../quiz-app) 中，共有 52 个测验，每个测验包含三个问题。它们在课程中有链接，但测验应用可以在本地运行；请按照 `quiz-app` 文件夹中的说明在本地托管或部署到 Azure。 - -| 课程编号 | 主题 | 课程分组 | 学习目标 | 课程链接 | 作者 | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | 机器学习简介 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 学习机器学习的基本概念 | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | 机器学习的历史 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 学习这一领域的历史背景 | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen 和 Amy | -| 03 | 公平性与机器学习 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 学生在构建和应用机器学习模型时需要考虑哪些关于公平性的重要哲学问题？ | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | 机器学习的技术 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 机器学习研究人员用什么技术来构建机器学习模型？ | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris 和 Jen | -| 05 | 回归简介 | [Regression](2-Regression/README.md) | 使用 Python 和 Scikit-learn 开始学习回归模型 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | 北美南瓜价格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 可视化和清理数据，为机器学习做准备 | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | 北美南瓜价格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 构建线性和多项式回归模型 | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen 和 Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | 北美南瓜价格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 构建逻辑回归模型 | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | 一个网络应用 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | 构建一个使用您训练模型的网络应用 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | 分类简介 | [Classification](4-Classification/README.md) | 清理、准备和可视化数据；分类简介 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | 美味的亚洲和印度菜肴 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 分类器简介 | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | 美味的亚洲和印度菜肴 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 更多分类器 | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | 美味的亚洲和印度菜肴 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 使用您的模型构建一个推荐系统网络应用 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | 聚类简介 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 清理、准备和可视化数据；聚类简介 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | 探索尼日利亚的音乐品味 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 探索 K-Means 聚类方法 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | 自然语言处理简介 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 通过构建一个简单的机器人学习 NLP 的基础知识 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | 常见的 NLP 任务 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 通过了解处理语言结构时所需的常见任务来加深 NLP 知识 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | 翻译和情感分析 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用简·奥斯汀的作品进行翻译和情感分析 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | 欧洲浪漫酒店 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用酒店评论进行情感分析 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | 欧洲浪漫酒店 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用酒店评论进行情感分析 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | 时间序列预测简介 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 时间序列预测简介 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ 世界电力使用 ⚡️ - 使用 ARIMA 进行时间序列预测 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 使用 ARIMA 进行时间序列预测 | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ 世界电力使用 ⚡️ - 使用 SVR 进行时间序列预测 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 使用支持向量回归器进行时间序列预测 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | 强化学习简介 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 使用 Q-Learning 学习强化学习简介 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | 帮助 Peter 避开狼！🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 强化学习 Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| 后记 | 真实世界中的机器学习场景和应用 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 有趣且发人深省的经典机器学习真实世界应用 | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | -| 后记 | 使用 RAI 仪表板进行机器学习模型调试 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 使用负责任的 AI 仪表板组件进行机器学习模型调试 | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +## 教学法 + +在设计此课程时，我们选择了两个教学原则：确保课程是 **项目驱动** 的，并且包含 **频繁测验**。此外，这个课程还有一个共同的 **主题**，使其更具连贯性。 + +通过确保内容与项目相结合，学习过程变得更加有趣，学生对概念的记忆也会得到增强。此外，课前的低风险测验可以让学生专注于学习一个主题，而课后的第二次测验可以进一步巩固记忆。这个课程设计灵活有趣，可以整体学习，也可以部分学习。项目从简单开始，到 12 周课程结束时逐渐变得复杂。课程还包括一个关于机器学习实际应用的附录，可以作为额外学分或讨论的基础。 + +> 查看我们的 [行为准则](CODE_OF_CONDUCT.md)、[贡献指南](CONTRIBUTING.md)、[翻译指南](TRANSLATIONS.md) 和 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)。我们欢迎您的建设性反馈！ + +## 每节课包括 + +- 可选的手绘笔记 +- 可选的补充视频 +- 视频讲解（部分课程） +- [课前热身测验](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- 书面课程内容 +- 对于项目课程，提供逐步指导如何完成项目 +- 知识检查 +- 挑战 +- 补充阅读材料 +- 作业 +- [课后测验](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +> **关于语言的说明**：这些课程主要使用 Python 编写，但许多课程也提供 R 版本。要完成 R 课程，请转到 `/solution` 文件夹，寻找 R 课程。这些课程文件扩展名为 .rmd，表示 **R Markdown** 文件，它可以简单定义为在 `Markdown 文档` 中嵌入 `代码块`（R 或其他语言）和 `YAML 头部`（指导如何格式化输出，如 PDF）。因此，它是数据科学的一个优秀创作框架，因为它允许您将代码、输出和想法结合起来，用 Markdown 记录下来。此外，R Markdown 文档可以渲染为 PDF、HTML 或 Word 等输出格式。 + +> **关于测验的说明**：所有测验都包含在 [测验应用文件夹](../../quiz-app) 中，共有 52 个测验，每个测验包含三个问题。测验链接嵌入在课程中，但测验应用可以本地运行；请按照 `quiz-app` 文件夹中的说明进行本地托管或部署到 Azure。 + +| 课程编号 | 主题 | 课程分组 | 学习目标 | 课程链接 | 作者 | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| 01 | 机器学习简介 | [简介](1-Introduction/README.md) | 学习机器学习的基本概念 | [课程](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | 机器学习的历史 | [简介](1-Introduction/README.md) | 学习这一领域的历史背景 | [课程](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen 和 Amy | +| 03 | 公平性与机器学习 | [简介](1-Introduction/README.md) | 学生在构建和应用机器学习模型时需要考虑哪些重要的哲学问题？ | [课程](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | 机器学习的技术 | [简介](1-Introduction/README.md) | 机器学习研究人员使用哪些技术来构建机器学习模型？ | [课程](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris 和 Jen | +| 05 | 回归简介 | [回归](2-Regression/README.md) | 使用 Python 和 Scikit-learn 开始学习回归模型 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | 北美南瓜价格 🎃 | [回归](2-Regression/README.md) | 可视化和清理数据，为机器学习做准备 | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | 北美南瓜价格 🎃 | [回归](2-Regression/README.md) | 构建线性和多项式回归模型 | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen 和 Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | 北美南瓜价格 🎃 | [回归](2-Regression/README.md) | 构建逻辑回归模型 | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | 一个网络应用 🔌 | [网络应用](3-Web-App/README.md) | 构建一个网络应用来使用您训练的模型 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | 分类简介 | [分类](4-Classification/README.md) | 清理、准备和可视化数据；分类简介 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | 美味的亚洲和印度美食 🍜 | [分类](4-Classification/README.md) | 分类器简介 | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | 美味的亚洲和印度美食 🍜 | [分类](4-Classification/README.md) | 更多分类器 | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | 美味的亚洲和印度美食 🍜 | [分类](4-Classification/README.md) | 使用您的模型构建一个推荐网络应用 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | 聚类简介 | [聚类](5-Clustering/README.md) | 清理、准备和可视化数据；聚类简介 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | 探索尼日利亚的音乐品味 🎧 | [聚类](5-Clustering/README.md) | 探索 K-Means 聚类方法 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | 自然语言处理简介 ☕️ | [自然语言处理](6-NLP/README.md) | 通过构建一个简单的机器人学习自然语言处理的基础知识 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | 常见的自然语言处理任务 ☕️ | [自然语言处理](6-NLP/README.md) | 通过理解处理语言结构时所需的常见任务加深您的自然语言处理知识 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | 翻译和情感分析 ♥️ | [自然语言处理](6-NLP/README.md) | 使用 Jane Austen 进行翻译和情感分析 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | 欧洲浪漫酒店 ♥️ | [自然语言处理](6-NLP/README.md) | 酒店评论的情感分析 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | 欧洲浪漫酒店 ♥️ | [自然语言处理](6-NLP/README.md) | 酒店评论的情感分析 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | 时间序列预测简介 | [时间序列](7-TimeSeries/README.md) | 时间序列预测简介 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ 世界电力使用 ⚡️ - 使用 ARIMA 进行时间序列预测 | [时间序列](7-TimeSeries/README.md) | 使用 ARIMA 进行时间序列预测 | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ 世界电力使用 ⚡️ - 使用 SVR 进行时间序列预测 | [时间序列](7-TimeSeries/README.md) | 使用支持向量回归器进行时间序列预测 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | 强化学习简介 | [强化学习](8-Reinforcement/README.md) | 使用 Q-Learning 学习强化学习简介 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | 帮助 Peter 避开狼 🐺 | [强化学习](8-Reinforcement/README.md) | 强化学习 Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| 后记 | 真实世界中的机器学习场景和应用 | [真实世界中的机器学习](9-Real-World/README.md) | 有趣且揭示性的经典机器学习真实世界应用 | [课程](9-Real-World/1-Applications/README.md) | 团队 | +| 后记 | 使用 RAI 仪表板进行机器学习模型调试 | [真实世界中的机器学习](9-Real-World/README.md) | 使用负责任的 AI 仪表板组件进行机器学习模型调试 | [课程](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [在我们的 Microsoft Learn 集合中找到本课程的所有额外资源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## 离线访问 -您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 离线运行此文档。Fork 此仓库，在本地机器上[安装 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然后在此仓库的根文件夹中输入 `docsify serve`。网站将在本地的 3000 端口上运行：`localhost:3000`。 +您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 离线运行此文档。Fork 此仓库，在您的本地机器上[安装 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然后在此仓库的根文件夹中输入 `docsify serve`。网站将在您的本地主机的 3000 端口上运行：`localhost:3000`。 -## PDFs +## PDF 在[这里](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf)找到带有链接的课程 PDF。 @@ -164,48 +164,50 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: 我们的团队还制作了其他课程！查看以下内容： ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AZD 初学者课程](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI 初学者课程](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP 初学者课程](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Agents 初学者课程](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### 生成式 AI 系列 -[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![生成式 AI 初学者课程](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![生成式 AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![生成式 AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![生成式 AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### 核心学习 -[![机器学习入门](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![数据科学入门](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![人工智能入门](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![网络安全入门](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web开发入门](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![物联网入门](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR开发入门](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML 初学者](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![数据科学初学者](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI 初学者](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![网络安全初学者](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web 开发初学者](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT 初学者](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR 开发初学者](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilot 系列 -[![Copilot AI协作编程](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot AI 配对编程](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot 冒险](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## 获取帮助 -如果在构建AI应用时遇到困难或有任何问题，请加入： +如果你遇到困难或对构建 AI 应用有任何疑问，可以加入其他学习者和经验丰富的开发者的讨论。这里是一个支持性的社区，欢迎提问并自由分享知识。 -[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) +[![Microsoft Foundry 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