localizeflow[bot]
00c2adf2ab
|
3 months ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | 3 months ago | |
| assignment.md | 7 months ago | |
README.md
യന്ത്ര പഠനത്തിന് പരിചയം
പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്
🎥 ഈ പാഠം നേരിടുന്ന ചെറിയ വീഡിയോയ്ക്ക് മുകളിലുള്ള ചിത്രം ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക.
പുതിയവർക്കുള്ള ക്ളാസിക്കൽ യന്ത്ര പഠന കോഴ്സിലേക്ക് സ്വാഗതം! നിങ്ങള് ഈ വിഷയത്തില് പരമാവധി പുതിയവനാണോ, അല്ലെങ്കിൽ പരിചയസമ്പന്നനായ എംഎൽ പ്രാക്ടീഷനറായിരിക്കും നിങ്ങൾ, ഈ കോഴ്സിൽ നിങ്ങൾക്കൊപ്പം ചേര്ന്നതില് ഞങ്ങള് സന്തോഷിക്കുകയാണ്! നിങ്ങളുടെ എംഎൽ പഠനത്തിന് സൗഹൃദപരമായ ആരംഭമുണ്ടാക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു, കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ പ്രതികരണം വിലയിരുത്താനും മറുപടി നൽകാനും ഉൾപ്പെടുത്താനും തയാറാണ്.
🎥 മുകളിലുള്ള ചിത്രം ക്ലിക്ക് ചെയ്ത് വീഡിയോ കാണുക: എംഐടിയുടെ ജോൺ ഗുട്ടാഗ് യന്ത്ര പഠനം പരിചയപ്പെടിക്കുന്നു
യന്ത്ര പഠനം ആരംഭിക്കുന്നത്
ഈ പാഠ്യപദ്ധതിയുടെ ആരംഭം ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ്, നിങ്ങളുടെ കമ്പ്യൂട്ടർ സജ്ജീകരിച്ചു ലയോകലായിട്ടായും നോട്ട്ബുക്ക്സ് ഓടിക്കാൻ തയ്യാറാക്കണം.
- നിങ്ങളുടെ മഷീൻ ഈ വീഡിയോകളുമായി ക്രമീകരിക്കുക. നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റത്തിൽ പൈതൺ ഇൻസ്ടാൾ ചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെ എന്ന് പഠിക്കാൻ താഴെ കൊടുത്ത ലിങ്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുക, കൂടാതെ വികസനത്തിന് ടെക്സ്റ്റ് എഡിറ്റർ സജ്ജമാക്കുക .
- പൈതൺ പഠിക്കുക. ഈ കോഴ്സിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന, ഡേറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്ക് ഉപകാരപ്രദമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയായ പൈതൺ അടിസ്ഥാനമായി അറിയുന്നത് ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു.
- Node.js ഉം ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റും പഠിക്കുക. വെബ് അപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ ഞങ്ങൾ ചിലപ്പോൾ ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റും ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതിനാൽ node ഒപ്പം npm ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുകയും Python-ഉം JavaScript-ഉം വികസനത്തിനായി Visual Studio Code ലഭ്യമാക്കുകയും വേണം.
- GitHub അക്കൗണ്ട് നിർമ്മിക്കുക. നിങ്ങൾ ഇവിടെ GitHub വഴി എത്തിയതുകൊണ്ട് നിങ്ങൾക്ക് ഇതിനകം ഒരു അക്കൗണ്ട് ഉണ്ടാകാം, ഇല്ലെങ്കിൽ പുതിയതായി ഒന്ന് സൃഷ്ടിച്ച് ഈ പാഠ്യപദ്ധതി ഫോർക്ക് ചെയ്ത് വ്യക്തിപരമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് തയ്യാറാക്കുക. (ഞങ്ങൾക്ക് ഒരു സ്റ്റാർ കൊടുക്കുന്നതും മടിക്കേണ്ടതില്ല 😊)
- Scikit-learn പരിസരം അറിയുക. ഈ പാഠങ്ങളിൽ ഞങ്ങൾ പരാമർശിക്കുന്ന, നല്ല ML ലൈബ്രറികളായ Scikit-learn പരിചിതമാക്കുക.
യന്ത്ര പഠനം എന്താണ്?
'യന്ത്ര പഠനം' എന്ന പദം ഇന്ന് ഏറ്റവും പ്രശസ്തവും ഒരുകാര്യമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനും ഇടയായ ഒരു പദമാണ്. ടെക്നോളജി സംബന്ധിച്ച പരിചയം ഏതാണ്ട് ഏതൊരു ഡൊമെയ്നിലും നിങ്ങൾക്കുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഈ പദം ഒരിക്കൽ പോലെയുള്ള കേട്ടിരിക്കാൻ സാധ്യത കൂടുതലാണ്. എന്നിരുന്നാലും, യന്ത്ര പഠനത്തിന്റെ പ്രവർത്തന രീതി കൂടുതലായ ജനങ്ങൾക്ക് ഒരു രഹസ്യം തന്നെയാണ്. യന്ത്ര പഠനം ആരംഭിക്കുന്ന ഒരാൾക്ക് ഈ വിഷയം ചിലപ്പോൾ ഭീതിജനകമോ ഭാരം കൂടിയതായി തോന്നാം. അതിനാൽ യന്ത്ര പഠനം എന്താണെന്നും അത് പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങളിലൂടെ എടുക്കുന്നതെങ്ങനെ എന്നും മനസിലാക്കുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്.
ഹെപ് കർവ് (hype curve)
'യന്ത്ര പഠനം' എന്ന പദത്തിന്റെ പുതിയ 'ഹെപ് കർവ്' Google ട്രെൻഡ്സ് കാണിക്കുന്നു
ഒരു രഹസ്യമായ ബ്രഹ്മാണ്ഡം
നാം രസ്വണങ്ങളാൽ നിറഞ്ഞ ഒരു ബ്രഹ്മാണ്ഡത്തിലാണ് ജീവിക്കുന്നത്. സ്റ്റീഫൻ ഹോകിംഗ്, ആൽബർട്ട് ഐൻസ്റ്റീൻ തുടങ്ങി വലിയ ശാസ്ത്രജ്ഞര് നമ്മുടെ ചുറ്റുപാടിലെ ലോകത്തിന്റെ രഹസ്യങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നതിനായി തങ്ങളെ സമർപ്പിച്ചിട്ടുണ്ട്. പഠനം എന്നത് മനുഷ്യന്റെ സ്വഭാവമാണ്: ഒരു കുട്ടി വളരാൻ വളരാൻ ഓരോ വർഷവും പുതിയ കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കുകയും അവരുടെ ലോകത്തിന്റെ ഘടന കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
കുട്ടിയുടെ മസ്തിഷികം
ഒരു കുട്ടിയുടെ മസ്തിഷികവും ഇന്ദ്രിയങ്ങളും അവരുടെ ചുറ്റും സംഭവിക്കുന്ന കാര്യങ്ങളെ കണ്ട് അവയ്ക്കുള്ള അവബോധം വികസിപ്പിച്ച്, ജീവിതത്തിലെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ മനസ്സിലാക്കി, പഠിച്ച പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിവിൽ സഹായിക്കുന്ന യുക്തിപരമായ നിയമങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുന്നു. മനുഷ്യന്റെ മസ്തിഷികം പഠന പ്രക്രിയ മനുഷ്യരെ ഈ ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ ജീവികളാക്കുന്നു. മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ തുടർച്ചയായി കണ്ടെത്തുകയും ആ പാറ്റേണുകളിൽ പുതുമ കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്ത് ആത്മീവികാസത്തിലും മുന്നോട്ടുള്ള പുരോഗതിയിലും നമ്മെ സഹായിക്കുന്നു. ഈ പഠന ശേഷിയും വികസനശേഷിയും ബ്രെയിൻ പ്ലാസ്റ്റിസിറ്റി എന്ന ആശയവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണ്. സൂക്ഷ്മമായി നോക്കുമ്പോൾ, യന്ത്ര പഠന ആശയങ്ങളുമായി മനുഷ്യൻ മസ്തിഷികം പഠന പ്രക്രിയയിൽ കുറച്ച് പ്രേരണാത്മകസാദൃശ്യം കാണാം.
മനുഷ്യൻറെ മസ്തിഷികം
മനുഷ്യൻറെ മസ്തിഷികം യാഥാര്ത്ഥ്യ ലോകത്തിൽ നിന്ന് കാര്യങ്ങള് കാണുന്നു, അവബോധം പ്രക്രിയക്കൊണ്ടുവരുന്നു, യുക്തിപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നു, സാഹചര്യങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ചില പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുന്നു. ഇതാണ് നാം ബുദ്ധിയുള്ള സ്വഭാവം എന്നു പറയുന്നത്. യന്ത്രത്തെ ഇത്തരത്തിലുള്ള ബുദ്ധിശാലിയായ സ്വഭാവ പ്രക്രിയയിലേക്കു പ്രോഗ്രാം ചെയ്താൽ അത് കലാപ്രധാന ബുദ്ധിമുട്ട് (artificial intelligence - AI) എന്നറിയപ്പെടുന്നുണ്ട്.
ചില പദങ്ങൾ
ഈ പദങ്ങൾ ഒരുപാട് ഒരുപോലെ തോന്നിയേക്കാം, എങ്കിലും യന്ത്ര പഠനം (ML) കലാപ്രധാന ബുദ്ധിമുട്ടിന്റെ (AI) പ്രധാന ഉപസമിതിയാണ്. ML സങ്കീർണ്ണമായ ആൾഗോറിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അതിന്റെ ആശയവസത്രം കണ്ടെത്തുകയും മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യും, അതിലൂടെ യുക്തിപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ സഹായിക്കുക എന്നതാണ്.
AI, ML, ഡീപ് ലേണിംഗ്
AI, ML, ഡീപ് ലേണിംഗ്, ഡേറ്റാ സയൻസ് തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ കാണിക്കുന്ന ഒരു ചിത്രരേഖ. ജെൻ ലൂപ്പർ രചിച്ചത് ഇത് എന്ന ഗ്രാഫിക്സിന്റെ പ്രചോദനത്തിൽ
അവഗണിക്കേണ്ട ആശയങ്ങൾ
ഈ പാഠ്യപദ്ധതിയിൽ, ഒരു തുടക്കക്കാരന് അറിയേണ്ട യന്ത്ര പഠനത്തിന്റെ മിക്ക പ്രാഥമിക ആശയങ്ങൾ മാത്രം കൈകാര്യം ചെയ്യും. പ്രധാനമായും Scikit-learn എന്ന മികവാർന്ന ലൈബ്രറിയുടെ സഹായത്തോടെ ഞങ്ങൾ 'ക്ലാസിക്കൽ യന്ത്ര പഠനം' എന്ന് വിളിക്കുന്നതു പഠിപ്പിക്കും. കലാപ്രധാന ബുദ്ധിമുട്ടോ ഡീപ് ലേണിംഗോ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന പേരാമ്പര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കിയത് എളുപ്പമാക്കാൻ, യന്ത്ര പഠനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന അറിവ് അഭിജ്ഞാനം വേണം, അതിനാൽ ഞങ്ങൾ അത് ഇവിടെ നൽകുകയാണ്.
ഈ കോഴ്സിൽ നിങ്ങൾ പഠിക്കൂ:
- യന്ത്ര പഠനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങൾ
- ML-ന്റെ ചരിത്രം
- ML-നും നീതിനേടണമെന്ന്
- Regression ML സാങ്കേതികതകൾ
- Classification ML സാങ്കേതികതകൾ
- Clustering ML സാങ്കേതികതകൾ
- പ്രകൃതിദത്ത ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ML സാങ്കേതികതകൾ
- ടൈം സീരീസ് ഫോറ്കാസ്റ്റിംഗ് ML സാങ്കേതികതകൾ
- Reinforcement learning
- യഥാർത്ഥ ലോകം വഴി ML-ന് ഉപയോഗങ്ങൾ
നാം കാണിക്കില്ല
- ഡീപ് ലേണിംഗ്
- ന്യുറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
- AI
മികച്ച പഠനാനുഭവം ഉറപ്പാക്കാൻ നാം ന്യുറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെയും 'ഡീപ് ലേണിംഗ്' എന്ന പലതവണത്തെ മോഡൽ നിർമ്മാണ രീതിയുടെയും കോംപ്ലക്സിറ്റികളിൽ നിന്ന് ഒഴിവുകേണം - AI-ഉം ഞങ്ങൾ വേറെ പാഠ്യപദ്ധതിയിൽ ചർച്ച ചെയ്യും. കൂടാതെ, ഡേറ്റാ സയൻസ്-നെ ഊന്നിപ്പറയുന്ന ഒരു പാഠ്യപദ്ധതി വേറെ വരാനുണ്ട്.
യന്ത്ര പഠനം പഠിക്കേണ്ടത് എന്തുകൊണ്ടാണ്?
യന്ത്ര പഠനം എന്നത്, സംവിധാന ദൃഷ്ടികോണത്തില്, ഡാറ്റയിൽ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ പഠിച്ചു ബുദ്ധിമാനായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടി ചെയ്യലാണ്.
ഈ പ്രചോദനം ചിലപ്പോഴും മനുഷ്യന്റെ മസ്തിഷികം പുറത്തിറങ്ങിയ ലോകത്ത് നിന്നുള്ള ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ചില കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കുന്ന രീതിയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
✅ ഒരു ബിസിനസ് സങ്കല്പം കൊണ്ട് ചിന്തിക്കുക, കരുതുമെന്ന് രൂപപ്പെടുത്തുന്ന കാര്യങ്ങളെക്കാൾ യന്ത്ര പഠന തന്ത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ എന്തൊക്കെ നല്ലതുണ്ടെന്ന്?
ഡാറ്റയുടെ ഗുണമേന്മ എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണ്
ഉയർന്ന ഗുണമേന്മയുള്ള ഡാറ്റ മോഡലിന്റെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തും. കോലംപോലെയോ ശബ്ദമുള്ള ഡാറ്റയോ ഉണ്ടെങ്കിൽ, മുന്നറിയിപ്പുകൾ തെറ്റായിരിക്കാം, അതും ഏറ്റവും പുതിയ യന്ത്ര പഠന ആൾഗൊരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോഴും.
യന്ത്ര പഠനപ്രയോഗങ്ങൾ
ഇപ്പോൾ യന്ത്ര പഠനം പ്രയോഗങ്ങൾ എല്ലാ സ്ഥലത്തും കാണുന്നു, ഇത് നമ്മുടെ സമൂഹങ്ങളിൽ ഒഴുകുന്ന ഡാറ്റയുടെ പോലെ പ്രശസ്തമാണ്, എങ്ങനെ മൊബൈൽ ഫോണുകൾ, കണക്ടഡ് ഉപകരണങ്ങൾ, മറ്റു സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ട്. അതിസംയുക്ത യന്ത്ര പഠന ആൾഗൊരിതങ്ങളുടെ ആകിയ സാദ്ധ്യതയെ പരിഗണിച്ച് ഗവേഷകർ വിവിധ പാരിസ്ഥിതികവും ശാഖാപരമായ പ്രാപ്തികളുള്ള യഥാർത്ഥ ജീവിത പ്രശ്നങ്ങൾ തടുക്കാന് പരിശ്രമിക്കുന്നുണ്ട്, അതിന് നല്ല ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നു.
പ്രയോഗിക്കപ്പെട്ട ML ഉദാഹരണങ്ങൾ
നിങ്ങൾക്ക് യന്ത്ര പഠനം പല വഴികളിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്നു:
- രോഗികളുടെ മെഡിക്കൽ ചരിത്രം അല്ലെങ്കിൽ റിപ്പോർട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് രോഗം വരാൻ സാധ്യത പ്രവചിക്കാൻ.
- കാലാവസ്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് കാലാവസ്ഥാ സംഭവങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ.
- ഒരു എഴുത്തിന്റെ മനോഭാവം മനസ്സിലാക്കാൻ.
- വ്യാജ വാർത്തകൾ കണ്ടെത്താൻ, പ്രചാരണം തടയാൻ.
ഫിനാൻസ്, സാമ്പത്യികം, ഭൂമിശാസ്ത്രം, ബഹിരാകാശ ഗവേഷണം, ബയോമെഡിക്കൽ എഞ്ചിനീയറിങ്, കൂടാതെ മാനവികശാസ്ത്ര രംഗങ്ങളിലും യന്ത്ര പഠനം ഉപയോഗിച്ച് പ്രയാസമുള്ള, ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിങ് ഭാരമുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിച്ചിരിക്കുന്നു.
결론 (സംക്ഷേപം)
യന്ത്ര പഠനം യാഥാർത്ഥ്യം അല്ലെങ്കിൽ രൂപാന്തരിച്ച ഡാറ്റയിൽ നിന്നും ധാർമ്മിക വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്തി പാറ്റേൺ കണ്ടെത്തലിന്റെ പ്രക്രിയ സ്വയംക്കൊണ്ട് നടത്തുന്നു. ബിസിനസ്സ്, ആരോഗ്യ പ്രവർത്തനങ്ങള്, സാമ്പത്തിക പ്രയോഗങ്ങള് തുടങ്ങിയവയിൽ അതിന്റെ മികവ് തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്.
അടുത്ത കാലങ്ങളിൽ, യന്ത്ര പഠനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന കാര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുക ഏത് ഡൊമെയ്നിൽ നിന്നുള്ളവർക്കും അനിവാര്യമായിരിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കാം, കാരണം അതിന്റെ വ്യാപകമായ സ്വീകരണം.
🚀 വെല്ലുവിളി
കാക്ടുകളിലോ ഓൺലൈൻ ഉപയോഗിച്ച് രചിക്കുന്ന Excalidraw പോലുള്ള ആപ്പിലോ നിങ്ങളുടെ സങ്കൽപ്പിച്ച AI, ML, ഡീപ് ലേണിംഗ്, ഡേറ്റാ സയൻസ് തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ വരച്ചുകാട്ടുക. ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഏതൊക്കെ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ നല്ലതാണ് എന്ന ആശയങ്ങൾ ചേർക്കുക.
പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്
അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
ക്ലൗഡിൽ ML ആൾഗോറിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് എങ്ങനെ പ്രവൃത്തി ചെയ്യാമെന്ന് കൂടുതൽ അറിയാൻ, താഴെയുള്ള Learning Path പിന്തുടരുക.
ML അടിസ്ഥാനങ്ങൾക്കായി ഒരു Learning Path എടുത്തു ചെയ്യുക.
അസൈൻമെന്റ്
അറിയിപ്പ്: ഈ രേഖ AI പരിഭാഷാ സേവനം Co-op Translator ഉപയോഗിച്ച് പരിഭാഷപ്പെടുത്തിയതാണ്. ഞങ്ങൾ കൃത്യതയ്ക്കായി ശ്രമിക്കുന്നുവെങ്കിലും, ഓട്ടോമേറ്റഡ് പരിഭാഷകളിൽ പിഴവുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. അതിന്റെ സ്വാഭാവിക ഭാഷയിലുള്ള അസൽ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടമായി പരിഗണിക്കേണ്ടത്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ പരിഭാഷ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. ഈ പരിഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് ഉണ്ടാകുന്ന തെറ്റിദ്ധാരണകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.