You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
ML-For-Beginners/translations/sw
BethanyJep aee3c610aa
🌐 Update translations via Co-op Translator
3 days ago
..
1-Introduction 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
2-Regression 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
3-Web-App 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
4-Classification 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
5-Clustering 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
6-NLP 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
7-TimeSeries 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
8-Reinforcement 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
9-Real-World 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
docs 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
quiz-app 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
sketchnotes 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
CODE_OF_CONDUCT.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
CONTRIBUTING.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
PyTorch_Fundamentals.ipynb 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
README.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 days ago
SECURITY.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
SUPPORT.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
for-teachers.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago

README.md

GitHub license GitHub contributors GitHub issues GitHub pull-requests PRs Welcome

GitHub watchers GitHub forks GitHub stars

🌐 Msaada wa Lugha Nyingi

Inasaidiwa kupitia GitHub Action (Imefanywa Kiotomatiki & Daima Inaendelea Kusasishwa)

French | Spanish | German | Russian | Arabic | Persian (Farsi) | Urdu | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Japanese | Korean | Hindi | Bengali | Marathi | Nepali | Punjabi (Gurmukhi) | Portuguese (Portugal) | Portuguese (Brazil) | Italian | Polish | Turkish | Greek | Thai | Swedish | Danish | Norwegian | Finnish | Dutch | Hebrew | Vietnamese | Indonesian | Malay | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hungarian | Czech | Slovak | Romanian | Bulgarian | Serbian (Cyrillic) | Croatian | Slovenian | Ukrainian | Burmese (Myanmar)

Jiunge na Jamii Yetu

Azure AI Discord

Tuna mfululizo wa kujifunza na AI kwenye Discord unaoendelea, jifunze zaidi na jiunge nasi katika Learn with AI Series kuanzia tarehe 18 - 30 Septemba, 2025. Utapata vidokezo na mbinu za kutumia GitHub Copilot kwa Sayansi ya Takwimu.

Learn with AI series

Kujifunza Mashine kwa Kompyuta kwa Anayeanza - Mtaala

🌍 Safiri kote ulimwenguni tunapochunguza Kujifunza Mashine kupitia tamaduni za dunia 🌍

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 kwa njia ya kawaida, ukitumia hasa maktaba ya Scikit-learn na kuepuka kujifunza kwa kina, ambako kunashughulikiwa katika mtaala wa AI kwa Anayeanza. Unganisha masomo haya na mtaala wetu wa 'Sayansi ya Takwimu kwa Anayeanza', pia!

Safiri nasi kote ulimwenguni tunapotumia mbinu hizi za kawaida kwa data kutoka maeneo mbalimbali ya dunia. Kila somo linajumuisha maswali ya kabla na baada ya somo, maelekezo yaliyoandikwa 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

🎨 Shukrani pia kwa wachoraji wetu Tomomi Imura, Dasani Madipalli, na Jen Looper

🙏 Shukrani za pekee 🙏 kwa waandishi, wakaguzi, na wachangiaji wa maudhui wa Microsoft Student Ambassador, hasa Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, na Snigdha Agarwal

🤩 Shukrani za ziada kwa Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, na Vidushi Gupta kwa masomo yetu ya R!

Kuanza

Fuata hatua hizi:

  1. Fork Hifadhi: Bonyeza kitufe cha "Fork" kwenye kona ya juu-kulia ya ukurasa huu.
  2. Clone Hifadhi: git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git

pata rasilimali zote za ziada kwa kozi hii katika mkusanyiko wetu wa Microsoft Learn

Wanafunzi, ili 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 linalohusiana na mradi.
  • Fanya jaribio la baada ya somo.
  • Kamilisha changamoto.
  • Kamilisha kazi.
  • Baada ya kukamilisha kikundi cha masomo, tembelea Bodi ya Majadiliano 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 za wengine ili tujifunze pamoja.

Kwa masomo zaidi, tunapendekeza kufuata moduli na njia za kujifunza za Microsoft Learn.

Walimu, tumetoa mapendekezo kadhaa kuhusu jinsi ya kutumia mtaala huu.


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 kwa kubonyeza picha hapa chini.

ML kwa anayeanza banner


Kutana na Timu

Video ya promo

Gif na Mohit Jaisal

🎥 Bonyeza picha hapo juu kwa video kuhusu mradi na watu waliouunda!


Mbinu ya Kufundisha

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 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, Kuchangia, na miongozo ya Tafsiri. Tunakaribisha maoni yako ya kujenga!

Kila somo linajumuisha

  • sketchnote ya hiari
  • video ya ziada ya hiari
  • maelezo ya video (baadhi ya masomo tu)
  • jaribio la joto la kabla ya somo
  • somo lililoandikwa
  • 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

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 mchanganyiko wa 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 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, 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 ili kuendesha ndani au kupeleka kwenye Azure.

Nambari ya Somo Mada Kikundi cha Somo Malengo ya Kujifunza Somo Lililounganishwa Mwandishi
01 Utangulizi wa kujifunza mashine Utangulizi Jifunze dhana za msingi za kujifunza mashine Somo Muhammad
02 Historia ya kujifunza mashine Utangulizi Jifunze historia ya msingi ya uwanja huu Somo Jen na Amy
03 Haki na ujifunzaji wa mashine Introduction Ni masuala gani muhimu ya kifalsafa kuhusu haki ambayo wanafunzi wanapaswa kuzingatia wanapojenga na kutumia mifano ya ML? Lesson Tomomi
04 Mbinu za ujifunzaji wa mashine Introduction Ni mbinu gani watafiti wa ML hutumia kujenga mifano ya ML? Lesson Chris na Jen
05 Utangulizi wa regression Regression Anza na Python na Scikit-learn kwa mifano ya regression PythonR Jen • Eric Wanjau
06 Bei za malenge Amerika Kaskazini 🎃 Regression Onyesha na safisha data kwa maandalizi ya ML PythonR Jen • Eric Wanjau
07 Bei za malenge Amerika Kaskazini 🎃 Regression Jenga mifano ya regression ya mstari na polynomial PythonR Jen na Dmitry • Eric Wanjau
08 Bei za malenge Amerika Kaskazini 🎃 Regression Jenga mfano wa regression ya logistic PythonR Jen • Eric Wanjau
09 Tovuti ya Mtandao 🔌 Web App Jenga tovuti ya mtandao kutumia mfano ulioufanya mazoezi Python Jen
10 Utangulizi wa classification Classification Safisha, andaa, na onyesha data yako; utangulizi wa classification PythonR Jen na Cassie • Eric Wanjau
11 Vyakula vitamu vya Asia na India 🍜 Classification Utangulizi wa classifiers PythonR Jen na Cassie • Eric Wanjau
12 Vyakula vitamu vya Asia na India 🍜 Classification Classifiers zaidi PythonR Jen na Cassie • Eric Wanjau
13 Vyakula vitamu vya Asia na India 🍜 Classification Jenga tovuti ya mapendekezo ukitumia mfano wako Python Jen
14 Utangulizi wa clustering Clustering Safisha, andaa, na onyesha data yako; Utangulizi wa clustering PythonR Jen • Eric Wanjau
15 Kuchunguza ladha za muziki wa Nigeria 🎧 Clustering Chunguza mbinu ya clustering ya K-Means PythonR Jen • Eric Wanjau
16 Utangulizi wa usindikaji wa lugha asilia Natural language processing Jifunze misingi ya NLP kwa kujenga bot rahisi Python Stephen
17 Kazi za kawaida za NLP Natural language processing Panua maarifa yako ya NLP kwa kuelewa kazi za kawaida zinazohitajika unaposhughulikia miundo ya lugha Python Stephen
18 Tafsiri na uchambuzi wa hisia ♥️ Natural language processing Tafsiri na uchambuzi wa hisia ukitumia Jane Austen Python Stephen
19 Hoteli za kimapenzi za Ulaya ♥️ Natural language processing Uchambuzi wa hisia ukitumia maoni ya hoteli 1 Python Stephen
20 Hoteli za kimapenzi za Ulaya ♥️ Natural language processing Uchambuzi wa hisia ukitumia maoni ya hoteli 2 Python Stephen
21 Utangulizi wa utabiri wa mfululizo wa muda Time series Utangulizi wa utabiri wa mfululizo wa muda Python Francesca
22 Matumizi ya Nguvu Duniani - utabiri wa mfululizo wa muda na ARIMA Time series Utabiri wa mfululizo wa muda ukitumia ARIMA Python Francesca
23 Matumizi ya Nguvu Duniani - utabiri wa mfululizo wa muda na SVR Time series Utabiri wa mfululizo wa muda ukitumia Support Vector Regressor Python Anirban
24 Utangulizi wa ujifunzaji wa kuimarisha Reinforcement learning Utangulizi wa ujifunzaji wa kuimarisha ukitumia Q-Learning Python Dmitry
25 Msaidie Peter kuepuka mbwa mwitu! 🐺 Reinforcement learning Gym ya ujifunzaji wa kuimarisha Python Dmitry
Postscript Matukio na matumizi halisi ya ML ML in the Wild Matumizi halisi ya kufurahisha na kufichua ya ujifunzaji wa mashine wa kawaida Lesson Team
Postscript Urekebishaji wa mifano ya ML ukitumia dashibodi ya RAI ML in the Wild Urekebishaji wa mifano ya Ujifunzaji wa Mashine ukitumia vipengele vya dashibodi ya AI inayowajibika Lesson Ruth Yakubu

tafuta rasilimali zote za ziada kwa kozi hii katika mkusanyiko wetu wa Microsoft Learn

Ufikiaji wa nje ya mtandao

Unaweza kuendesha nyaraka hizi nje ya mtandao ukitumia Docsify. Fork repo hii, sakinisha Docsify 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.

PDFs

Pata pdf ya mtaala na viungo hapa.

🎒 Kozi Nyingine

Timu yetu inazalisha kozi nyingine! Angalia: