localizeflow[bot]
339875448d
|
7 months ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | 7 months ago | |
| assignment.md | 7 months ago | |
README.md
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಪರಿಚಯ
ಪೂರ್ವ-ಲೇಕ್ಚರ್ ಕ್ವಿಜ್
🎥 ಈ ಪಾಠವನ್ನು ಕೆಲಸಮಾಡುವ ಸಣ್ಣ ವೀಡಿಯೊಗಾಗಿ ಮೇಲಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.
ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಶ್ರೇಷ್ಟ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಈ ಕೋರ್ಸ್ಗೆ ಸ್ವಾಗತ! ನೀವು ಈ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೊಸವರಾಗಿದ್ದೀರಾ ಅಥವಾ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಅನುಭವ ಹೊಂದಿರುವವರಾಗಿದ್ದೀರಾ, ನಾವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಸೇರಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂತೋಷಪಡುತ್ತೇವೆ! ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಸ್ನೇಹಪೂರ್ಣ ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ನಾವು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಸೇರಿಸಲು ನಾವು ಇಚ್ಛಿಸುತ್ತೇವೆ.
🎥 ಮೇಲಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ವೀಡಿಯೊ: MIT ನ ಜಾನ್ ಗುಟ್ಟಾಗ್ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತಾರೆ
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು
ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು, ನಿಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಬೇಕು.
- ಈ ವೀಡಿಯೊಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಸಂರಚಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ Python ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎಡಿಟರ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೆಟ್ಅಪ್ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಕೆಳಗಿನ ಲಿಂಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- Python ಕಲಿಯಿರಿ. ಈ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ನಾವು ಬಳಸುವ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ Python ಬಗ್ಗೆ ಮೂಲಭೂತ ತಿಳಿವಳಿಕೆ ಹೊಂದಿರುವುದು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
- Node.js ಮತ್ತು JavaScript ಕಲಿಯಿರಿ. ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ನಾವು ಈ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಬಾರಿ JavaScript ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು node ಮತ್ತು npm ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿರಬೇಕು, ಜೊತೆಗೆ Python ಮತ್ತು JavaScript ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ Visual Studio Code ಲಭ್ಯವಿರಬೇಕು.
- GitHub ಖಾತೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ. ನೀವು ಇಲ್ಲಿ GitHub ನಲ್ಲಿ ನಮ್ಮನ್ನು ಕಂಡಿದ್ದೀರಿ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಖಾತೆ ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಒಂದು ಖಾತೆ ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ನಿಮ್ಮದೇ ಉಪಯೋಗಕ್ಕಾಗಿ ಫೋರ್ಕ್ ಮಾಡಿ. (ನಮಗೆ ಸ್ಟಾರ್ ನೀಡಲು ಮುಕ್ತವಾಗಿರಿ 😊)
- Scikit-learn ಅನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ಈ ಪಾಠಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ML ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳ ಸಮೂಹವಾದ Scikit-learn ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿ.
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಎಂದರೆ ಏನು?
'ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ' ಎಂಬ ಪದವು ಇಂದಿನ ದಿನದ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸುವ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ನೀವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಪರಿಚಯವಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಬಾರಿ ಈ ಪದವನ್ನು ಕೇಳಿರಬಹುದು, ನೀವು ಯಾವ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತೀರೋ ಅದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದೆ. ಆದರೆ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ ಬಹುತೇಕ ಜನರಿಗೆ ರಹಸ್ಯವಾಗಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ, ವಿಷಯವು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಭಾರೀ ಅನಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನವೇನು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಕಲಿಯುವುದು ಮುಖ್ಯ.
ಹೈಪ್ ವಕ್ರ
ಗೂಗಲ್ ಟ್ರೆಂಡ್ಸ್ 'ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ' ಪದದ ಇತ್ತೀಚಿನ 'ಹೈಪ್ ವಕ್ರ' ಅನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ
ಒಂದು ರಹಸ್ಯಮಯ ಬ್ರಹ್ಮಾಂಡ
ನಾವು ರಹಸ್ಯಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದ ಒಂದು ಬ್ರಹ್ಮಾಂಡದಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸ್ಟೀಫನ್ ಹಾಕಿಂಗ್, ಆಲ್ಬರ್ಟ್ ಐನ್ಸ್ಟೈನ್ ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು ಮಹಾನ್ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ನಮ್ಮ ಸುತ್ತಲೂ ಇರುವ ಜಗತ್ತಿನ ರಹಸ್ಯಗಳನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸುವ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು ತಮ್ಮ ಜೀವನವನ್ನು ಅರ್ಪಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ಮಾನವ ಕಲಿಕೆಯ ಸ್ಥಿತಿ: ಮಾನವ ಮಗು ಹೊಸ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರ್ಷದಿಂದ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ತನ್ನ ಜಗತ್ತಿನ ರಚನೆಯನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅವರು ವಯಸ್ಕರಾಗುವಂತೆ.
ಮಗುವಿನ ಮೆದುಳು
ಮಗುವಿನ ಮೆದುಳು ಮತ್ತು ಇಂದ್ರಿಯಗಳು ತನ್ನ ಸುತ್ತಲೂ ಇರುವ ವಾಸ್ತವಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಿ, ಜೀವನದ ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕ್ರಮೇಣ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ, ಇದು ಮಗುವಿಗೆ ಕಲಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ತಾರ್ಕಿಕ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮಾನವರನ್ನು ಈ ಜಗತ್ತಿನ ಅತ್ಯಂತ ಸುಕ್ಷ್ಮ ಜೀವಿಯಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಆ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ನವೀನತೆ ಮಾಡುವುದು ನಮ್ಮ ಜೀವನಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಮ್ಮನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮೆದುಳು ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಸಿಟಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ಮೈಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ತತ್ವಗಳ ನಡುವೆ ಕೆಲವು ಪ್ರೇರಣಾತ್ಮಕ ಸಾದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಬಿಡಬಹುದು.
ಮಾನವ ಮೆದುಳು
ಮಾನವ ಮೆದುಳು ವಾಸ್ತವ ಜಗತ್ತಿನಿಂದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಿ, ಗ್ರಹಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮಾಡಿ, ತಾರ್ಕಿಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕೆಲವು ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ನಾವು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ವರ್ತಿಸುವುದಾಗಿ ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ವರ್ತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಕಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಅದನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ.
ಕೆಲವು ಪದಗಳು
ಪದಗಳು ಗೊಂದಲ ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ (ML) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಉಪವರ್ಗವಾಗಿದೆ. ML ವಿಶೇಷ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕ ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದರಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ.
AI, ML, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್
AI, ML, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಚಿತ್ರ. ಜೆನ್ ಲೂಪರ್ ಅವರ ಇನ್ಫೋಗ್ರಾಫಿಕ್, ಈ ಚಿತ್ರ ಪ್ರೇರಿತ
ಆವೃತ್ತಿ ಮಾಡಬೇಕಾದ ತತ್ವಗಳು
ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಆರಂಭಿಕರು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಮೂಲ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆವರಿಸುವೆವು. ನಾವು 'ಶ್ರೇಷ್ಟ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ' ಎಂದು ಕರೆಯುವ Scikit-learn ಅನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೂಲಭೂತಗಳನ್ನು ಕಲಿಸುವ ಉತ್ತಮ ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಥವಾ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನ ವ್ಯಾಪಕ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಬಲವಾದ ಮೂಲಭೂತ ಜ್ಞಾನ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಅದನ್ನು ನಾವು ಇಲ್ಲಿ ನೀಡಲು ಇಚ್ಛಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಈ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ:
- ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಮೂಲ ತತ್ವಗಳು
- ML ಇತಿಹಾಸ
- ML ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯತಂತ್ರ
- ರಿಗ್ರೆಶನ್ ML ತಂತ್ರಗಳು
- ವರ್ಗೀಕರಣ ML ತಂತ್ರಗಳು
- ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ML ತಂತ್ರಗಳು
- ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ML ತಂತ್ರಗಳು
- ಕಾಲ ಸರಣಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ML ತಂತ್ರಗಳು
- ಬಲವರ್ಧಿತ ಕಲಿಕೆ
- ML ನ ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು
ನಾವು ಆವರಿಸುವುದಿಲ್ಲ
- ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್
- ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು
- AI
ಉತ್ತಮ ಕಲಿಕೆಯ ಅನುಭವಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು, 'ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್' - ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಬಹುಮಟ್ಟದ ಮಾದರಿ ನಿರ್ಮಾಣ - ಮತ್ತು AI ಅನ್ನು ಬೇರೆ ಪಠ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸುವುದರಿಂದ ತಪ್ಪಿಸುವೆವು. ಈ ದೊಡ್ಡ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಆಂಗ್ಲಭಾಗವನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಮುಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ನೀಡಲಿದ್ದೇವೆ.
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಯಾಕೆ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಬೇಕು?
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಡೇಟಾದಿಂದ ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸೃಷ್ಟಿಯಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಪ್ರೇರಣೆ ಮಾನವ ಮೆದುಳು ಹೊರಗಿನ ಜಗತ್ತಿನಿಂದ ಗ್ರಹಿಸುವ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕೆಲವು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ರೀತಿಯಿಂದ ಸಡಿಲವಾಗಿ ಪ್ರೇರಿತವಾಗಿದೆ.
✅ ಒಂದು ನಿಮಿಷ ಯೋಚಿಸಿ, ಒಂದು ವ್ಯವಹಾರವು ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಯಾಕೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು, ಹಾರ್ಡ್-ಕೋಡ್ ಮಾಡಿದ ನಿಯಮಾಧಾರಿತ ಎಂಜಿನ್ ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಬದಲು.
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಈಗ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಇದ್ದು, ನಮ್ಮ ಸಮಾಜಗಳಲ್ಲಿ ಹರಡುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾ ಹಾಗೆಯೇ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಇದ್ದು, ನಮ್ಮ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಫೋನ್ಗಳು, ಸಂಪರ್ಕಿತ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪಾದಿತವಾಗಿವೆ. ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಅಪಾರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಬಹುಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ಬಹುಶಾಖಾ ನೈಜ ಜೀವನದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಹರಿಸಲು ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಅನ್ವಯಿಸಿದ ML ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ನೀವು ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಹಲವಾರು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು:
- ರೋಗಿಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇತಿಹಾಸ ಅಥವಾ ವರದಿಗಳಿಂದ ರೋಗ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಮಾಡಲು.
- ಹವಾಮಾನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಹವಾಮಾನ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಮಾಡಲು.
- ಪಠ್ಯದ ಭಾವನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು.
- ಪ್ರಚಾರವನ್ನು ತಡೆಯಲು ನಕಲಿ ಸುದ್ದಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು.
ಹಣಕಾಸು, ಆರ್ಥಿಕಶಾಸ್ತ್ರ, ಭೂವಿಜ್ಞಾನ, ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಅನ್ವೇಷಣೆ, ಜೈವ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಜ್ಞಾನಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾನವಶಾಸ್ತ್ರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ತಮ್ಮ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಕಠಿಣ, ಡೇಟಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಭಾರೀ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿವೆ.
ಸಮಾರೋಪ
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನವು ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನ ಅಥವಾ ಉತ್ಪಾದಿತ ಡೇಟಾದಿಂದ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವ್ಯವಹಾರ, ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ.
ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಮೂಲಭೂತಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಯಾವುದೇ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಜನರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಲಿದೆ, ಅದರ ವ್ಯಾಪಕ ಸ್ವೀಕಾರದಿಂದ.
🚀 ಸವಾಲು
ಕಾಗದದ ಮೇಲೆ ಅಥವಾ Excalidraw ಎಂಬ ಆನ್ಲೈನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬಳಸಿ, AI, ML, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ನಿಮ್ಮ ಅರ್ಥವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಿ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಪರಿಹರಿಸಲು ಉತ್ತಮವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಕೆಲವು ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ಪೋಸ್ಟ್-ಲೇಕ್ಚರ್ ಕ್ವಿಜ್
ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ಅಧ್ಯಯನ
ಮೇಘದಲ್ಲಿ ML ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು, ಈ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ.
ML ಮೂಲಭೂತಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ.
ನಿಯೋಜನೆ
ಅಸ್ವೀಕರಣ:
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯಿಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.