Learn Machine Learning With Python

၏ဖော်ပြချက် Learn Machine Learning With Python

Enness Machine Learning အက်ပလီကေးရှင်းသည်စက်လေ့လာခြင်းနှင့်အတုထောက်လှမ်းရေး၏ရုပ်ပုံအပြည့်အစုံကိုလေ့လာရန်ရည်ရွယ်သောပညာရှင်များအတွက်ကျွမ်းကျင်သူများအတွက်ပြင်ဆင်ထားသည်။ ဒီသင်ခန်းစာသည်စိတ်ကူးယဉ်လေ့လာမှုနှင့်ကျွမ်းကျင်သူများ၏လေ့လာမှုလိုအပ်ချက်များကိုလေ့လာရန်လိုအပ်သည့်အကြံဥာဏ်များနှင့်စစ်ဆေးခြင်းကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန်နှင့်အကောင်အထည်ဖော်မှုကိုနားလည်ရန်ကူညီရန်လိုအပ်သည်။
) သည်:
စက်သင်ယူမှုကိုစိတ်ဝင်စားသူမည်သူမဆို။ အနည်းဆုံးအထက်တန်းကျောင်းရှိသည့်ကျောင်းသားများနှင့်စက်ခြင်းစရေးအတွက်သင်ယူလိုသူကျောင်းသားများအတွက်ကျောင်းသားများ။
စက်ခြင်းလေ့လာခြင်း၏အခြေခံကိုသိရှိနိုင်သည့်အလယ်အလတ်အဆင့်လူများ, Linear Regression 0 င်ရောက်ခြင်းသို့မဟုတ်ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး 0 င်ရောက်မှုများအပါအ 0 င်, ၎င်းအကြောင်းပိုမိုလေ့လာလိုပြီးစက်သင်ယူမှုအမျိုးမျိုးသောကွက်လပ်များကိုလေ့လာလိုကြသည်။
Coding နှင့်အဆင်မပြေသော်လည်းစက်ခြင်းကိုလေ့လာခြင်းနှင့်အကျွမ်းတ 0 င်သူများကိုအလွယ်တကူ အသုံးချ. ၎င်းကိုအလွယ်တကူအသုံးချလိုသည်။
- ဒေတာသိပ္ပံတွင်အလုပ်လုပ်ကိုင်လိုသောကောလိပ်မှကျောင်းသားများ။
- စက်သင်ယူမှုတွင်အဆင့်မြှင့်လိုသူမည်သည့်အချက်အလက်လေ့လာချက်မဆို။
- သူတို့၏အလုပ်ကိုမကျေနပ်သူများနှင့်မည်သူလိုချင်သောမည်သည့်လူကိုမဆို အချက်အလက်သိပ္ပံပညာရှင်ဖြစ်လာရန်။
စက်သည်အခြေခံအားဖြင့်ကွန်ပျူတာစနစ်၏အကူအညီဖြင့်ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနယ်ပယ်ဖြစ်သည် EMS သည်ဒေတာများကိုလူသားများကဲ့သို့တူညီသောနည်းဖြင့်အဓိပ္ပာယ်ရှိသည်။ ရိုးရှင်းသောစကားလုံးများဖြင့် ML သည် algorithm သို့မဟုတ် method ကို အသုံးပြု. ကုန်ကြမ်းအချက်အလက်များမှထုတ်ယူသောပုံစံများကိုထုတ်ယူသောပုံစံများကိုထုတ်ယူသောအတုထောက်လှမ်းရေးအမျိုးအစားဖြစ်သည်။
associal attrificial protidestion for for free
စက်များဖြင့်ထောက်ပြသည်။
ဤအက်ပလီကေးရှင်းသည်အတုအာရုံကြောကွန်ယက်များ, သဘာဝဘာသာစကားဖြင့်ရေးဆွဲခြင်း, Python တွင်၎င်း၏အကောင်အထည်ဖော်မှု။
b
Python သည်ယေဘူယျအားဖြင့်, အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသော, ၎င်းကို 1985 မှ 1990 တွင် Guido VASSum မှဖန်တီးခဲ့သည်။ Perl ကဲ့သို့ Perlon Source Code ကို GNU General Public License (GPL) အောက်တွင်ပါ 0 င်သည်။
B
BUS> BUS> BR> B>
နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်းသင်ယူမှုသည်အချက်အလက်အမြောက်အမြားနှင့်အတူအတုအာရုံကြောကွန်ယက် (အန်း) ကိုလေ့ကျင့်ခြင်းအားဖြင့်ဆိုလိုသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင်ကွန်ယက်သည်သူ့ဟာသူသင်ယူသည်။ ထို့ကြောင့်သင်ယူမှုအတွက်မူမနှစ်သက်သောအချက်အလက်များလိုအပ်သည်။
B> Data Data Data Data Data Data အသစ်သည်ရေနံအသစ်ဖြစ်သည်။ ဤဖော်ပြချက်သည်ခေတ်သစ်အိုင်တီစနစ်တိုင်းသည်လိုအပ်ချက်များအတွက်အချက်အလက်များကိုသိမ်းဆည်းခြင်း, သိုလှောင်ခြင်းနှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်မောင်းနှင်သည်ကိုပြသသည်။ Biology တွင်ပရိုတင်းဆိုင်ရာအဆောက်အအုံများကိုလေ့လာခြင်းသို့မဟုတ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးလှုပ်ရှားမှုဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်း, ဤအခြေအနေများအားလုံးသည်သင်္ချာဆိုင်ရာမော်ဒယ်များ, စာရင်းအင်းများ, ဂရပ်များ, အသေးစိတ်အချက်အလက်များ, data analys ရှိသည့်စီးပွားရေးသို့မဟုတ်သိပ္ပံနည်းကျဆိုင်ရာယုတ္တိဗေဒတို့ပါ 0 င်သည်။
Numpy ကိန်းဂဏန်း Python အတွက်ကိုယ်စားပြုသည်မှာစာကြည့်တိုက်တစ်ခုမှာ Multidimensional Array အရာဝတ္ထုများနှင့်ထိုတိုက်ခန်းများကိုပြုပြင်ရန်အတွက်လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်များစုဆောင်းခြင်းဖြစ်သည်။ arrays အပေါ် Numpy, သင်္ချာနှင့်ယုတ္တိစစ်ဆင်ရေးကိုအသုံးပြု။ ဖျော်ဖြေနိုင်ပါတယ်။ ဤသင်ခန်းစာသည်၎င်း၏ဗိသုကာနှင့်ပတ်ဝန်းကျင်ကဲ့သို့သော Numpy ၏အခြေခံကိုရှင်းပြသည်။ အမျိုးမျိုးသော array functions များ, indexing အမျိုးအစားများစသည်တို့ကိုလည်းဆွေးနွေးထားသည်။ MATPLOTLIB သို့မိတ်ဆက်ပေးထားသည်ကိုလည်းဖော်ပြထားသည်။ ဤအမှုအလုံးစုံတို့ကိုပိုကောင်းနားလည်မှုအဘို့ဥပမာများ၏အကူအညီဖြင့်ရှင်းလင်းထားပါသည်။
TensorFlow
TensorFlow Learn အားလုံး developer များအဘို့အမူဘောင်သင်ယူခြင်းမှာ open source စက်ဖြစ်ပါတယ်။ ၎င်းကိုစက်ခြင်းနှင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုလျှောက်လွှာများကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန်အသုံးပြုသည်။ အတုထောက်လှမ်းရေးအပေါ်စိတ်ဝင်စားဖွယ်အတွေးအခေါ်များကိုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန်နှင့်သုတေသနပြုရန်။