32 KiB

Raw Blame History Unescape Escape

🌐 Usaidizi wa Lugha Nyingi

Unaungwa mkono kupitia Kitendo cha GitHub (Moja kwa Moja & Kila Wakati Kinaboresha)

Unapendelea Kukopa Kwenye Kompyuta Yako?

Hifadhi hii ina tafsiri za lugha zaidi ya 50 ambazo huongeza sana ukubwa wa kupakua. Ili kukopa bila tafsiri, tumia sparse checkout:

Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
cd ML-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
cd ML-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
Hii inakupa kila kitu unachohitaji kumaliza kozi kwa upakuaji wa haraka zaidi.

Ungana na Jamii Yetu

Tuna mfululizo wa kujifunza kupitia Discord na AI unaoendelea, jifunze zaidi na ujiunge nasi kwenye Mfululizo wa Kujifunza na AI kuanzia tarehe 18 - 30 Septemba, 2025. Utapata vidokezo na mbinu za kutumia GitHub Copilot kwa Sayansi ya Takwimu.

Kujifunza Mashine kwa Waanzilishi - Mtaala

🌍 Safari kote duniani tunapochunguza Kujifunza Mashine kupitia tamaduni za dunia 🌍

Wakili wa Wingu wa Microsoft wanafurahia kutoa mtaala wa wiki 12, masomo 26 yote kuhusu Kujifunza Mashine. Katika mtaala huu, utajifunza kuhusu kile kinachoitwa mara nyingine kujifunza mashine cha klasiki, ukitumia hasa maktaba ya Scikit-learn na kuepuka kujifunza kwa kina, ambayo huhusishwa katika mtaala wetu wa AI kwa Waanzilishi. Sambaza masomo haya na mtaala wetu wa 'Sayansi ya Takwimu kwa Waanzilishi', pia!

Safiri pamoja nasi duniani tunapotumia mbinu hizi za klasiki kwa data kutoka sehemu nyingi za dunia. Kila funzo lina mitihani ya kabla na baada ya somo, maelekezo yaliyoandikwa ya kukamilisha somo, suluhisho, kazi ya nyumbani, na zaidi. Mbinu yetu inayotegemea miradi inakuwezesha kujifunza wakati wa kujenga, njia iliyo wazi ya kuweka ujuzi mpya 'ushikike'.

✍️ 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 wachora picha wetu Tomomi Imura, Dasani Madipalli, na Jen Looper

🙏 Shukrani maalum 🙏 kwa waandishi wetu wa Balozi wa Wanafunzi wa Microsoft, wakaguzi, na wachangiaji wa maudhui, hasa Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, na Snigdha Agarwal

🤩 Shukrani zaidi kwa Mabalozi wa Wanafunzi wa Microsoft Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, na Vidushi Gupta kwa masomo yetu ya R!

Kuanzia

Fuata hatua hizi:

Fanya Fork ya Hifadhi: Bonyeza kitufe cha "Fork" upande wa juu kulia wa ukurasa huu.
Nakili Hifadhi (Clone): git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git

💡 Kidokezo cha Kuanza Haraka: Unataka kuanza katika kivinjari bila kusanidi Python ndani ya kompyuta yako? Tumia GitHub Codespaces kuunda mazingira ya maendeleo ya wingu kwa fork yako. Fungua menyu ya kijani ya Code, chagua Codespaces, na unda codespace; sanidi viongezi vinavyohitajika kwa kila somo ndani yake kama inavyohitaji.

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

🔧 Unahitaji msaada? Angalia Mwongozo wa Matatizo kwa suluhisho la masuala ya kawaida kuhusu usakinishaji, usanidi, na kuendesha masomo.

Wanafunzi, ili kutumia mtaala huu, fanya fork ya hifadhi yote kwa akaunti yako ya GitHub na maliza mazoezi peke yako au na kikundi:

Anza na mtihani wa kabla ya duru la somo.
Soma duru na maliza shughuli, simama na fikiria kila ukaguzi wa maarifa.
Jaribu kuunda miradi kwa kuelewa masomo badala ya kuendesha msimbo wa suluhisho; ingawa msimbo huo upo kwenye folda /solution katika kila somo lililolenga mradi.
Chukua mtihani wa baada ya duru la somo.
Maliza changamoto.
Maliza kazi ya nyumbani.
Baada ya kumaliza kundi la masomo, tembelea Bodi ya Majadiliano na "jifunze kwa sauti" kwa kujaza rubrik ya PAT inayofaa. 'PAT' ni Chombo cha Tathmini ya Maendeleo ambacho ni rubrik unayojaza ili kukuza ujifunzaji wako. Unaweza pia kutoa maoni kwa PAT nyingine ili tujifunze pamoja.

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

Walimu, tume jumuisha mapendekezo juu ya jinsi ya kutumia mtaala huu.

Maelezo ya video

Baadhi ya masomo yanapatikana kama video fupi. Unaweza kupata hizi zote kwenye masomo, au kwenye orodha ya ML kwa Waanzilishi kwenye kituo cha developer cha Microsoft YouTube kwa kubofya picha iliyo hapa chini.

Kutana na Timu

Gif na Mohit Jaisal

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

Mbinu ya Kufundishia

Tumebaini viwango viwili vya ufundishaji wakati wa kujenga mtaala huu: kuhakikisha kuwa ni mbinu ya mradi-kuzingatia na inajumuisha mitihani mara kwa mara. Zaidi ya hayo, mtaala huu una kauli mbiu moja kwa lengo la kutoa muunganiko.

Kwa kuhakikisha kuwa maudhui yanaendana na miradi, mchakato unakuwa wa kuvutia zaidi kwa wanafunzi na kumbukumbu ya dhana itaimarishwa. Zaidi ya hayo, mtihani wa kawaida kabla ya darasa unaweka nia ya mwanafunzi kuelekea kujifunza mada, huku mtihani wa pili baada ya darasa ukihakikisha kumbukumbu zaidi. Mtaala huu umeundwa kuwa rahisi kutumia na kufurahisha na unaweza kuchukuliwa kwa jumla au sehemu. Miradi huanza ndogo na kuwa ngumu zaidi mwishoni mwa mzunguko wa wiki 12. Mtaala huu pia unajumuisha onyo la matumizi ya kweli ya ML, ambayo inaweza kutumika kama mkopo wa ziada au kama msingi wa majadiliano.

Pata Kanuni za Maadili, Michango, Tafsiri, na Mwongozo wa Matatizo. Tunakaribisha maoni yako ya kujenga!

Kila somo linajumuisha

chati ya optional ya kuchora mawazo
video ya ziada ya hiari
maelekezo ya video (masomo machache tu)
mtihani wa kuandaa kabla ya duru
somo ambalo limeandikwa
kwa masomo yanayolenga mradi, mwongozo wa hatua kwa hatua wa jinsi ya kujenga mradi
ukaguzi wa maarifa
changamoto
usomaji wa ziada
kazi ya nyumbani
mtihani baada ya duru

Kumbuka kuhusu lugha: Masomo haya yameandikwa hasa kwa Python, lakini mengi pia yamepatikana kwa R. Ili kumaliza somo la R, nenda kwenye folda ya /solution na tafuta masomo ya R. Yana kiambatisho .rmd kinachoashiria faili la R Markdown ambalo linaweza kufafanuliwa kama uingizaji wa vipande vya msimbo (R au lugha nyingine) na kichwa cha YAML (kinachoelekeza jinsi ya kuandaa matokeo kama PDF) katika Hati ya Markdown. Hivyo, hutumika kama mfumo bora wa kuandika kwa sayansi ya data kwa kuwa huruhusu kuunganisha msimbo wako, matokeo yake, na mawazo yako kwa kuandika kwa Markdown. Zaidi ya hayo, hati za R Markdown zinaweza kutafsiriwa hadi fomati kama PDF, HTML, au Word.

Kumbuka kuhusu mitihani: Mitihani yote iko katika folda ya Quiz App, ikiwa na jumla ya mitihani 52 ya maswali matatu kila moja. Inaunganishwa kutoka ndani ya masomo lakini programu ya mtihani inaweza kuendeshwa ndani ya kompyuta yako; fuata maelekezo katika folda ya quiz-app ili kuendesha kwa ndani au kupeleka kwenye Azure.

Idadi ya Somo	Mada	Kundi la Somo	Malengo ya Kujifunza	Somo Lililounganishwa	Mwandishi
01	Utangulizi wa ujifunzaji wa mashine	Utangulizi	Jifunze dhana za msingi nyuma ya ujifunzaji wa mashine	Somo	Muhammad
02	Historia ya ujifunzaji wa mashine	Utangulizi	Jifunze historia inayosimikia uwanja huu	Somo	Jen na Amy
03	Usawa na ujifunzaji wa mashine	Utangulizi	Ni masuala gani ya kifalsafa muhimu kuhusu usawa yanayopaswa kuzingatiwa na wanafunzi wanapojenga na kutumia mifano ya ML?	Somo	Tomomi
04	Mbinu za ujifunzaji wa mashine	Utangulizi	Ni mbinu gani wasomi wa ML hutumia kujenga mifano ya ML?	Somo	Chris na Jen
05	Utangulizi wa urekebishaji	Urekebishaji	Anza na Python na Scikit-learn kwa mifano ya urekebishaji	Python • R	Jen • Eric Wanjau
06	Bei za malenge za Amerika Kaskazini 🎃	Urekebishaji	Onyesha na safisha data kama maandalizi kwa ML	Python • R	Jen • Eric Wanjau
07	Bei za malenge za Amerika Kaskazini 🎃	Urekebishaji	Jenga mifano ya urekebishaji wa mstari na polinomial	Python • R	Jen na Dmitry • Eric Wanjau
08	Bei za malenge za Amerika Kaskazini 🎃	Urekebishaji	Jenga mfano wa urekebishaji wa logisti	Python • R	Jen • Eric Wanjau
09	Programu ya Wavuti 🔌	Programu ya Wavuti	Jenga programu ya wavuti kutumia mfano wako uliobinafsishwa	Python	Jen
10	Utangulizi wa kasha	Kasha	Safisha, andaa, naonyesha data yako; utangulizi wa kasha	Python • R	Jen na Cassie • Eric Wanjau
11	Vyakula vitamu vya Asia na India 🍜	Kasha	Utangulizi wa vatasisi	Python • R	Jen na Cassie • Eric Wanjau
12	Vyakula vitamu vya Asia na India 🍜	Kasha	Zaidi ya vatasisi	Python • R	Jen na Cassie • Eric Wanjau
13	Vyakula vitamu vya Asia na India 🍜	Kasha	Jenga programu ya wavuti ya mapendekezo kutumia mfano wako	Python	Jen
14	Utangulizi wa kugawanya kundi	Ugawaji Kundi	Safisha, andaa, naonyesha data yako; Utangulizi wa kugawanya kundi	Python • R	Jen • Eric Wanjau
15	Kuchunguza Ladha za Muziki za Nigeria 🎧	Ugawaji Kundi	Chunguza njia ya K-Means ya kugawanya kundi	Python • R	Jen • Eric Wanjau
16	Utangulizi wa usindikaji wa lugha asilia ☕️	Usindikaji wa lugha asilia	Jifunze misingi ya NLP kwa kujenga bot rahisi	Python	Stephen
17	Kazi za kawaida za NLP ☕️	Usindikaji wa lugha asilia	Zidi kujua NLP kwa kuelewa kazi za kawaida zinazohitajika wakati wa kushughulikia miundo ya lugha	Python	Stephen
18	Tafsiri na uchambuzi wa hisia ♥️	Usindikaji wa lugha asilia	Tafsiri na uchambuzi wa hisia na Jane Austen	Python	Stephen
19	Hoteli za kimapenzi za Ulaya ♥️	Usindikaji wa lugha asilia	Uchambuzi wa hisia na hakiki za hoteli 1	Python	Stephen
20	Hoteli za kimapenzi za Ulaya ♥️	Usindikaji wa lugha asilia	Uchambuzi wa hisia na hakiki za hoteli 2	Python	Stephen
21	Utangulizi wa utabiri wa mfululizo wa wakati	Mfululizo wa wakati	Utangulizi wa utabiri wa mfululizo wa wakati	Python	Francesca
22	⚡️ Matumizi ya Nguvu Duniani ⚡️ - utabiri wa mfululizo wa wakati kwa ARIMA	Mfululizo wa wakati	Utabiri wa mfululizo wa wakati kwa ARIMA	Python	Francesca
23	⚡️ Matumizi ya Nguvu Duniani ⚡️ - utabiri wa mfululizo wa wakati kwa SVR	Mfululizo wa wakati	Utabiri wa mfululizo wa wakati kwa Support Vector Regressor	Python	Anirban
24	Utangulizi wa ujifunzaji wa kuimarisha	Ujifunzaji wa kuimarisha	Utangulizi wa ujifunzaji wa kuimarisha na Q-Learning	Python	Dmitry
25	Msaidizi Peter apewe usaidizi kuepuka wolf! 🐺	Ujifunzaji wa kuimarisha	Gym ya ujifunzaji wa kuimarisha	Python	Dmitry
Kumbukumbu ya Mwisho	Mabadiliko na matumizi halisi ya ML	ML katika Porini	Matumizi ya ajabu na ya kufichua ya ML klasiki	Somo	Timu
Kumbukumbu ya Mwisho	Utambuzi wa Makosa katika ML kwa kutumia dashibodi ya RAI	ML katika Porini	Utambuzi wa makosa katika ujifunzaji wa mashine kwa kutumia vipengele vya dashibodi ya AI ya kuwajibika	Somo	Ruth Yakubu

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

Upatikanaji bila mtandao

Unaweza kuendesha hati hii bila mtandao kwa kutumia Docsify. Nakili hifadhi hii, weka Docsify kwenye mashine yako ya karibu, kisha katika folda ya mzizi ya hifadhi hii, andika docsify serve. Tovuti itapatikana kwenye bandari 3000 kwenye localhost yako: localhost:3000.

PDF

Pata pdf ya mtaala yenye viungo hapa.

🎒 Kozi Nyingine

Timu yetu hutengeneza kozi nyingine! Angalia:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Maajenti

Mfululizo wa AI ya Kizazi

Mafunzo ya Msingi

Mfululizo wa Copilot

Kupata Msaada

Ukikumbwa na shida au una maswali wakati wa kujifunza Ujifunzaji wa Mashine au kuunda programu za AI, usijali — msaada upo.

Unaweza kujiunga na mijadala na wanafunzi na watengenezaji wengine, kuuliza maswali, na kushiriki mawazo yako na jamii.

Jiunge na jamii kuuliza maswali na kujifunza na wengine
Jadili dhana za Ujifunzaji wa Mashine na mawazo ya miradi
Pata mwongozo kutoka kwa watengenezaji wenye uzoefu

Jamii yenye msaada ni njia nzuri ya kukuza ujuzi wako na kutatua matatizo haraka.

Jumuiya ya Microsoft Foundry Discord

Ukikuta dosari, makosa, au una mapendekezo ya maboresho, unaweza pia kufungua Tatizo katika hifadhi hii kuripoti tatizo.

Kwa mrejesho wa bidhaa au kutafuta machapisho yaliyopo ya jamii, tembelea Jukwaa la Watengenezaji:

Vidokezo vya Ziada vya Kujifunza

Kagua daftari baada ya kila somo kwa uelewa bora.
Fanya mazoezi ya kutekeleza algoritimu peke yako.
Chunguza seti za data za kweli kwa kutumia dhana ulizojifunza.

Kionyozo: Hati hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya tafsiri ya AI Co-op Translator. Ingawa tunajitahidi kupata usahihi, tafadhali fahamu kwamba tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au upungufu wa usahihi. Hati ya asili katika lugha yake halisi inapaswa kuchukuliwa kama chanzo cha mamlaka. Kwa taarifa muhimu, tafsiri ya kitaalamu inayofanywa na binadamu inapendekezwa. Hatutojibu kwa kuelewa vibaya au tafsiri potofu zinazotokea kutokana na matumizi ya tafsiri hii.

32 KiB Raw Blame History Unescape Escape