localizeflow[bot]
00c2adf2ab
|
3 months ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | 3 months ago | |
| assignment.md | 7 months ago | |
README.md
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಪರಿಚಯ
ಪೂರ್ವ ದರ್ಜೆ ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರ
🎥 ಈ ಪಾಠವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸುಲಭ ವೀಡಿಯೊಗಾಗಿ ಮೇಲೆ ಇರುವ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.
ಹೆಮ್ಮೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲದ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಕುರಿತ ಈ ಕೋರ್ಸ್ಗೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಸ್ವಾಗತ! ನೀವು ಈ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೊಸದಾದರೂ, ಅಥವಾ ಕೆಲ ಗವಸುಪದ ಎದುರಾಳಿಯಾದ ML ಅನುಭವ ಹೊಂದಿದರೂ, ನಾವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಿರುವುದಕ್ಕೆ ಸಂತೋಷವಾಗುತ್ತಿದೆ! ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ನೇಹಪೂರ್ಣ ಪ್ರಾರಂಭಸ್ಥಳವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದಕ್ಕೆ ನಾವು ಬದ್ಧರಾಗಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಸೇರಿಸಲು ಇಚ್ಛಿಸುತ್ತೇವೆ.
🎥 ಈ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ: MIT ನ John Guttag ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತಾರೆ
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು
ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು, ನಿಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಲಾಸ್ಟಿಕಲ್ ನೋಟ್ಬುಕ್ ಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಸಜ್ಜಾಗಿರಬೇಕು.
- ಈ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ನೋಡಿ ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್ನಲ್ಲಿ Python ಅನ್ನು怎么安装 ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎಡಿಟರ್ ಸೆಟ್ ಅಪ್ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಕೆಳಗಿನ ಲಿಂಕ್ಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
- Python ಕಲಿಯಿರಿ. ಈ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ನಾವು ಉಪಯೋಗಿಸುವ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯಕವಾದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ Python ಅನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದೇ ಉತ್ತಮ.
- Node.js ಮತ್ತು JavaScript ಕಲಿಯಿರಿ. ಈ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಗಳ ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕೆ JavaScript ಕೂಡ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ node ಮತ್ತು npm ಅನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಹಾಗೂ Python ಮತ್ತು JavaScript ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ Visual Studio Code ಖಾಲಿ ಮಾಡಿಸಿಕೊಂಡು ಇರಿ.
- GitHub ಖಾತೆ ಸೃಷ್ಟಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನೀವು ನಮ್ಮನ್ನೇ GitHub ನಲ್ಲಿ ನೋಡಿದ್ದೀರಾ, ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಒಬ್ಬ ಖಾತೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಫೋರ್ಕ್ ಮಾಡಿ ಕೈಯಲ್ಲಿ ಉಪಯೋಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. (ನಮಗೆ ಸ್ಟಾರ್ ಕೊಡಲು ಮರೆಯಬೇಡಿ 😊)
- Scikit-learn ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ಈ ಪಾಠಗಳಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ML ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳ ಸಮೂಹದಾದ Scikit-learn ನ್ನು ಪರಿಚಿತರಾಗಿಸಿ.
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಎಂದರೆ ಏನು?
'ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ' ಪದವು ಇಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಬಂಧಿ ಪರಿಚಯವಿದ್ದರೆ ನೀವು ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಸಲ ಈ ಪದವನ್ನು ಕೇಳಿರಬಹುದು. ಆದರೆ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಯಂತ್ರವಿಜ್ಞಾನವು ಬಹುತೇಕ ಜನರಿಗೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಹೊಸ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಕಲಿಯುವವರಿಗೆ ವಿಷಯವು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಭಾರಿಯಾಗಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನವೇನು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪಠ್ಯಮೂಲಕ, ಉಪಯುಕ್ತ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ಕ್ರಮ ಕ್ರಮವಾಗಿ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಪಡೆಯುವುದು ಮುಖ್ಯ.
ಹೈಪ್ ವಕ್ರ
Google Trends 'ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ' ಪದದ ಇತ್ತೀಚಿನ 'ಹೈಪ್ ವಕ್ರ' ಅನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ
ರಹಸ್ಯ ಭರಿತ ವಿಶ್ವ
ನಾವು ರಹಸ್ಯಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದ ಅದ್ಭುತ ವಿಶ್ವದಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಸ್ಟೀಫಿನ್ ಹಾಕಿಂಗ್, ಆಲ್ಬರ್ಟ್ ಐನ್ಸ್ಟೈನ್ ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು ಮಹಾನ್ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ನಮ್ಮ ಸುತ್ತಲೂ ಇರುವ ಜಗತ್ತಿನ ರಹಸ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯಕ್ಷಗೊಳಿಸುವ ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು ತಮ್ಮ ಜೀವನವನ್ನು ಸಮರ್ಪಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಯಾವೆಲ್ಲದಂತೆ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾನವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ: ಮಾನವ ಮಕ್ಕಳೊಮ್ಮೆ ಪ್ರತಿ ವರ್ಷ ತನ್ನ ಸುತ್ತಲೂ ಇರುವ ವಸ್ತುಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾ ವಯಸ್ಕನಾಗುತ್ತಾನೆ.
ಮಗುವಿನ ಮೆದುಳು
ಮಗುವಿನ ಮೆದುಳು ಮತ್ತು ಸಂವೇದನೆಗಳು ತನ್ನ ಸುತ್ತಲೂ ಇರುವ ವಾಸ್ತವಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಿ ಜೀವನದ ಗುಪ್ತ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಅವುಳಲ್ಲಿ ಮಕ್ಕಳಿಗೆ ಕಲಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಲಾಜಿಕಲ್ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಇದನ್ನು ಈ ಲೋಕದ ಅತ್ಯಂತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಕ ಜೀವಿಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದು ಹೊಸದುಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲಿಯುತ್ತಿರುವುದು ನಮ್ಮನ್ನು ಏಕಲಕ್ಷಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಕಲಿಕೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಮೆದುಳು ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಸಿಟಿ ಎನ್ನುವ ಧಾರಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟಿದೆ. ಮೇಲ್ಮನಸ್ಸಿನಿಂದ, ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಆಧಾರದ ನಡುವಣ ಸ್ಮರಣವನ್ನು ನಾವು ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಮಾನವ ಮೆದುಳು
ಮಾನವ ಮೆದುಳು ನಿಜವಾದ ಪ್ರಪಂಚದಿಂದ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ನಾವು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯುಳ್ಳ ವರ್ತನೆ ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ. ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ವರ್ತನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರತಿರೂಪವನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಮಾಡಿದಾಗ, ಅದನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ.
ಕೆಲವು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು
ಪದಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು ಆದರೆ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ (ML) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮುಖ್ಯ ಉಪಸಮೂಹವಾಗಿದೆ. ML ವಿಶೇಷ ತಂತ್ರಕೃತಿಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಅರ್ಥವುಳ್ಳ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ, ನಿರ್ಣಯ ಪ್ರಯೋಜನವಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ.
AI, ML, ದೀಪ್ಲರ್ನಿಂಗ್
AI, ML, ದೀಪ್ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ನಡುವಣ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಚಿತ್ರ; Jen Looper ಅವರ ಇನ್ಫೋಗ್ರಾಫಿಕ್, ಈ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಪ್ರೇರಿತ.
ಒಳಗೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು
ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ, ಹೊಸವರು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಾವು ಒಳಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು 'ಪ್ರಾಚೀನ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ' ಅನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ Scikit-learn ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಕಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಥವಾ ದೀಪ್ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕುರಿತ ವಿಶಾಲ ವಿಷಯ ತಿಳಿಯಲು, ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಬಲಿಷ್ಠ ಆಧಾರದ ತಿಳಿವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಅದಕ್ಕಾಗಿ ನಾವು ಇದನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಈ ಕೋರ್ಸ್ ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಕಲಿಯುವುದು:
- ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು
- ML ಇತಿಹಾಸ
- ML ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯತೆ
- ನಿರRegression ML ತಂತ್ರಗಳು
- ವರ್ಗೀಕರಣ ML ತಂತ್ರಗಳು
- ಗುಂಪುಗೊಳಿಸುವ ML ತಂತ್ರಗಳು
- ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ML ತಂತ್ರಗಳು
- ಕಾಲ ಸರಣಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ML ತಂತ್ರಗಳು
- ಬಲವರ್ಧಿತ ಅಧ್ಯಯನ
- ML ನ ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನ ಅನ್ವಯಗಳು
ನಾವು ಒಳಗೊಳ್ಳದವುಗಳು
- ದೀಪ್ಲರ್ನಿಂಗ್
- ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು
- AI
ಮಹತ್ವಯುತ ಅಧ್ಯಯನ ಅನುಭವಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, 'ದೀಪ್ಲರ್ನಿಂಗ್' - ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಅನೇಕರಹಿತ ಮಾದರಿ ನಿರ್ಮಾಣ - ಮತ್ತು AI ವಿಷಯವನ್ನು ಬೇರೆ ಪಠ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ದೂರವಿಟ್ಟು ನಿರಾಕರಿಸುವೆವು. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಕುರಿತ ಮುಂದುವರೆದ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ನಾವು ಬರುವಷ್ಟರಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಯಾಕೆ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಬೇಕು?
ಸಿಸ್ಟಂ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ, ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದಿಂದ ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಿರ್ಣಯ ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಪ್ರೇರಣೆ ಮಾನವ ಮೆದುಳು ಹಿಂದುಡಿದ ಡೇಟಾವಿನಿಂದ ಏನೋ ಕಲಿಯುವುದನ್ನು ಸ್ಫೂರ್ತಿಗಾಗಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಉದ್ದೇಶಿತವಾಗಿದೆ.
✅ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಿಸುವ ಬದಲು ಬಲವಂತವಾಗಿ ನಿಯಮಾಧಾರಿತ ಎಂಜಿನ್ ನಿರ್ಮಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ವ್ಯವಹಾರ ಏಕೆ ಇಷ್ಟಪಡುವುದಾಗಬಹುದು ಎಂದುEMPLATESS print.
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಯಾಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಟ್ಟ ಅಥವಾ ಗದ್ದಲದ ಡೇಟಾ ನಿಖರವಾಗದ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಹೆಚ್ಚು ಮೇಲುಮಟ್ಟದ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿದರೂ ಕೂಡ.
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು
ಈಗ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಎಲ್ಲೆಡೆ ಹರಡಿವೆ, ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಸಮಾಜಗಳಲ್ಲಿ ಹರಡುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾ ನಷ್ಟು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿದೆ, ನಮ್ಮ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಫೋನ್ಗಳು, ಸಂಪರ್ಕಿತ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪಾದನೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳು ಮಲ್ಟಿ-ವಿಮದರ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿ-ಶಾಖಾ ನೈಜ ಜೀವನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಲವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಅನ್ವಯಿಸಿದ ML ನ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ನೀವು ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಹಲವಾರು ದಾರಿಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯೋಗಿಸಬಹುದು:
- ರೋಗಿಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇತಿಹಾಸ ಅಥವಾ ವರದಿಗಳಿಂದ ರೋಗ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು.
- ಹವಾಮಾನ ಡೇಟಾ ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಹವಾಮಾನ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು.
- ಪಠ್ಯದ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು.
- ಪ್ರಚಾರ ಹರಡುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಭ್ರಾಂತಿ ಸುದ್ದಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು.
ಹಣಕಾಸು, ಆರ್ಥಿಕಶಾಸ್ತ್ರ, ಭೂವಿಜ್ಞಾನ, ವಿಜ್ಞಾನ ಅನ್ವೇಷಣೆ, ಜೈವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ, ಜ್ಞಾನ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಮಾನವಿಕ ಶಾಸ್ತ್ರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲೂ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಅಡಿಗೆದಾರರನ್ನಾಗಿ ಅನುಭವಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ data-ಮುಖ್ಯ ಸ್ವಭಾವದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಹೊಂದಿಕೊಂಡಿವೆ.
ಸಮಾರೋಪ
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನವು ನೈಜ ಲೋಕ ಅಥವಾ ರಚನೆಯ ಡೇಟಾದಿಂದ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಹಾರ, ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಹುಮುಖ್ಯತೆ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದೆ.
ಅನ್ನಿ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಯಾವ ಕ್ಷೇತ್ರದವರಿಗಾಗಿಯೂ ಅಗತ್ಯವಾಗಲಿದೆ, ಅದರ ವ್ಯಾಪಕ ಸ್ವೀಕಾರದಿಂದ.
🚀 ಸವಾಲು
ಕಾಗದದ ಮೇಲೆ ಅಥವಾ Excalidraw ಬಗೆಯ ಆನ್ಲೈನ್ ಆಪ್ ಬಳಸಿ AI, ML, ದೀಪ್ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ನಡುವಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬರೆಹದ ಮೂಲಕ ತಿಳಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಒಳ್ಳೆಯದಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುವ ಕೆಲ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಯೋಚನೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ಪೋಸ್ಟ್ ದರ್ಜೆ ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರ
ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ಅಧ್ಯಯನ
ML ಅಲ್ಗೋರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಅಂತ ತಿಳಿಯಲು ಈ Learning Path ಅನುಸರಿಸಿ.
ML ಮೂಲಭೂತಗಳ ಕುರಿತು Learning Path ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ.
ಹಾಜರಾತಿ
ಅಸ್ವೀಕಾರ: ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸಡ್ಡೆಗಳು ಇರಬಹುದು. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಗಳ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಲ್ಲ.