இயந்திர கற்றலுக்கான முன்நிபந்தனைகள் யாவை?

இயந்திர கற்றலுக்கான முன்நிபந்தனைகள் குறித்த இந்த வலைப்பதிவு இயந்திர கற்றலுடன் தொடங்குவதற்கு முன்பு நீங்கள் தெரிந்து கொள்ள வேண்டிய அடிப்படைக் கருத்துகளைப் புரிந்துகொள்ள உதவும்.

இயந்திர கற்றல் என்பது சந்தேகத்திற்கு இடமின்றி சகாப்தத்தின் மிகவும் தேவைப்படும் தொழில்நுட்பமாகும்! நீங்கள் இயந்திரக் கற்றலைத் தொடங்கும் ஒரு தொடக்கக்காரர் என்றால், இயந்திர கற்றலுக்கான முன்நிபந்தனைகளை நீங்கள் அறிவது முக்கியம். இயந்திர கற்றல் மூலம் தொடங்குவதற்கு முன்பு நீங்கள் தெரிந்து கொள்ள வேண்டிய வெவ்வேறு கருத்துகளைப் புரிந்துகொள்ள இந்த வலைப்பதிவு உதவும்.



செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் பற்றிய ஆழமான அறிவைப் பெற, நீங்கள் நேரலைக்கு பதிவு செய்யலாம் 24/7 ஆதரவு மற்றும் வாழ்நாள் அணுகலுடன் எடுரேகாவால்.



தலைப்புகளின் பட்டியல் இங்கே இந்த வலைப்பதிவில் விவரிக்கப்பட்டுள்ளது:

  1. இயந்திர கற்றலுக்கான முன்நிபந்தனைகள்
  2. பயன்பாட்டு விஷயத்துடன் இயந்திர கற்றலைப் புரிந்துகொள்வது

இயந்திர கற்றலுக்கான முன்நிபந்தனைகள்

தொடங்குவதற்குஇயந்திர கற்றல் பின்வரும் கருத்துகளை நீங்கள் அறிந்திருக்க வேண்டும்:



  1. புள்ளிவிவரம்
  2. நேரியல் இயற்கணிதம்
  3. கால்குலஸ்
  4. நிகழ்தகவு
  5. கணிப்பொறி செயல்பாடு மொழி

புள்ளிவிவரம்

தரவுகளிலிருந்து சில முடிவுகளைப் பெற பயன்படுத்தக்கூடிய கருவிகளை புள்ளிவிவரங்கள் கொண்டிருக்கின்றன. சில முக்கியமான தகவல்களில் மூல தரவை மாற்ற பயன்படும் விளக்க புள்ளிவிவரங்கள் உள்ளன. மேலும், முழுமையான தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்துவதற்குப் பதிலாக தரவுகளின் மாதிரியிலிருந்து முக்கியமான தகவல்களைப் பெற அனுமான புள்ளிவிவரங்களைப் பயன்படுத்தலாம்.

பற்றி மேலும் அறிய புள்ளிவிவரங்கள் பின்வரும் வலைப்பதிவுகள் வழியாக நீங்கள் செல்லலாம்:

நேரியல் இயற்கணிதம்

நேரியல் இயற்கணித ஒப்பந்தங்கள்திசையன்கள், மெட்ரிக்குகள் மற்றும் நேரியல் மாற்றங்களுடன். இயந்திர கற்றலில் இது மிகவும் முக்கியமானது, ஏனெனில் இது தரவுத்தொகுப்பில் மாற்றுவதற்கும் செயல்பாடுகளைச் செய்வதற்கும் பயன்படுத்தப்படலாம்.



கால்குலஸ்

கால்குலஸ் கணிதத்தில் ஒரு முக்கியமான துறையாகும், மேலும் இது பல இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளில் ஒரு ஒருங்கிணைந்த பாத்திரத்தை வகிக்கிறது. பல அம்சங்களைக் கொண்ட தரவு தொகுப்புஅம்சங்கள் பல பன்முகப்படுத்தக்கூடிய கால்குலஸ் இயந்திர கற்றல் மாதிரியை உருவாக்க முக்கிய பங்கு வகிப்பதால் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க பயன்படுகிறது. ஒருங்கிணைப்புகள் மற்றும் வேறுபாடுகள் அவசியம்.

நிகழ்தகவு

நிகழ்தகவு நிகழ்வுகளின் சாத்தியக்கூறுகளை கணிக்க உதவுகிறது, நிலைமை மீண்டும் நிகழலாம் அல்லது நடக்காது என்று நியாயப்படுத்த இது நமக்கு உதவுகிறது. இயந்திர கற்றலுக்கு, நிகழ்தகவு ஒரு அடித்தளம்.

Mathematics

python __init__ சுய

நிகழ்தகவு பற்றி மேலும் அறிய, நீங்கள் இதைச் செல்லலாம் வலைப்பதிவு.

நிரலாக்க மொழி

முழு இயந்திர கற்றல் செயல்முறையையும் செயல்படுத்த ஆர் மற்றும் பைதான் போன்ற நிரலாக்க மொழிகளை அறிந்து கொள்வது அவசியம். பைதான் மற்றும் ஆர் இரண்டும் உள்ளமைக்கப்பட்ட நூலகங்களை வழங்குகின்றன, அவை இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளை செயல்படுத்த மிகவும் எளிதாக்குகின்றன.

அடிப்படை நிரலாக்க அறிவைத் தவிர, தரவை எவ்வாறு பிரித்தெடுப்பது, செயலாக்குவது மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்வது என்பதையும் நீங்கள் அறிவது அவசியம். இயந்திர கற்றலுக்குத் தேவையான மிக முக்கியமான திறமைகளில் இதுவும் ஒன்றாகும்.

நிரலாக்கத்தைப் பற்றி மேலும் அறிய இயந்திர கற்றலுக்கான மொழிகள், நீங்கள் பின்வரும் வலைப்பதிவுகள் வழியாக செல்லலாம்:

  1. தரவு அறிவியல் மற்றும் இயந்திர கற்றலுக்கான சிறந்த பைதான் நூலகங்கள்

இயந்திர கற்றல் பயன்பாட்டு வழக்கு

எந்திரக் கற்றல் என்பது படத்தில் என்ன வகையான பொருள்கள் உள்ளன, அல்லது பரிந்துரை இயந்திரம், சில நோய்களைக் குணப்படுத்துவதற்கான சிறந்த மருந்துகள் அல்லது ஸ்பேம் வடிகட்டுதல் போன்ற ஒரு கணிப்பை உருவாக்க தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய ஒரு வழிமுறையை உருவாக்குவதாகும்.

இயந்திர கற்றல் கணித முன்நிபந்தனைகளில் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் இயந்திர கற்றலில் கணிதம் ஏன் பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பது உங்களுக்குத் தெரிந்தால் அது வேடிக்கையாக இருக்கும். நீங்கள் பயன்படுத்தும் செயல்பாடுகளுக்குப் பின்னால் உள்ள கணிதங்களையும், எந்த மாதிரி தரவுக்கு ஏற்றது, ஏன் என்பதையும் நீங்கள் அறிந்து கொள்ள வேண்டும்.

இந்த முக்கிய சொல்லைப் பயன்படுத்த 6 வழிகள் யாவை

எனவே, வீட்டின் விலைகளை கணிப்பதில் ஒரு சுவாரஸ்யமான சிக்கலுடன் ஆரம்பிக்கலாம், வெவ்வேறு அம்சங்கள் மற்றும் விலைகளின் வரலாற்றைக் கொண்ட தரவுத்தொகுப்பைக் கொண்டிருக்கிறோம், இப்போதைக்கு, சதுர அடியில் வாழும் இடத்தின் பரப்பளவையும் விலைகளையும் கருத்தில் கொள்வோம்.

இப்போது கீழே காட்டப்பட்டுள்ளபடி இரண்டு நெடுவரிசைகளைக் கொண்ட தரவு தொகுப்பு உள்ளது:

வீடுகளின் விலையை கணிக்கக்கூடிய ஒரு மாதிரியை நாம் உருவாக்க வேண்டும் என்பதை அறிய இந்த இரண்டு மாறிகள் இடையே சில தொடர்பு இருக்க வேண்டும், அதை நாம் எவ்வாறு செய்ய முடியும்?

இந்தத் தரவை வரைபடமாக்கி, அது எப்படி இருக்கும் என்று பார்ப்போம்:

இங்கே எக்ஸ்-அச்சு என்பது ஒரு சதுர அடி வாழ்க்கை இடத்திற்கு விலை மற்றும் ஒய்-அச்சு என்பது வீட்டின் விலை. எல்லா தரவு புள்ளிகளையும் நாங்கள் சதி செய்தால், மேலே உள்ள படத்தில் காட்டப்பட்டுள்ளபடி ஒரு வரியால் குறிப்பிடப்படக்கூடிய ஒரு சிதறல் சதி கிடைக்கும், மேலும் சில தரவை உள்ளீடு செய்தால் அது சில விளைவுகளை முன்னறிவிக்கும். வெறுமனே, அதிகபட்ச தரவு புள்ளிகளை வெட்டும் ஒரு வரியை நாம் கண்டுபிடிக்க வேண்டும்.

இங்கே நாம் ஒரு வரியை உருவாக்க முயற்சிக்கிறோம்:

Y = mX + c

இலக்கு (சார்பு மாறி) மற்றும் முன்கணிப்பு மாறி (சுயாதீன மாறி) ஆகியவற்றுக்கு இடையிலான நேரியல் உறவை கணிக்கும் இந்த முறை நேரியல் பின்னடைவு என அழைக்கப்படுகிறது. இரண்டு மாறிகள் இடையேயான உறவைப் படித்து சுருக்கமாகக் கூற இது நம்மை அனுமதிக்கிறது.

  • எக்ஸ் = சுயாதீன மாறி
  • Y = சார்பு மாறி
  • c = y- இடைமறிப்பு
  • m = கோட்டின் சரிவு

சமன்பாட்டைக் கருத்தில் கொண்டால், எக்ஸ் க்கான மதிப்புகள் ஒரு சுயாதீனமான மாறி, எனவே நாம் செய்ய வேண்டியது Y இன் மதிப்பைக் கணிக்க m மற்றும் c க்கான மதிப்புகளைக் கணக்கிடுவதுதான்.

எனவே இந்த மாறிகளை எவ்வாறு கண்டுபிடிப்பது?

இந்த மாறிகள் கண்டுபிடிக்க, நாம் ஒரு சில மதிப்புகளை முயற்சி செய்யலாம் மற்றும் அதிகபட்ச தரவு புள்ளிகளை வெட்டும் ஒரு வரியைக் கண்டுபிடிக்க முயற்சி செய்யலாம். ஆனால், சிறந்த பொருத்தம் வரியை நாம் எவ்வாறு கண்டுபிடிப்பது?

ஆகவே, சிறந்த பொருத்தம் கொண்ட வரியைக் கண்டுபிடிக்க, குறைந்த சதுரங்கள் பிழை செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தலாம், இது y இன் உண்மையான மதிப்புக்கும் கணிக்கப்பட்ட மதிப்பு y` க்கும் இடையிலான பிழையைக் கண்டறியும்.

குறைந்த-சதுரங்கள் பிழை செயல்பாட்டை பின்வரும் சமன்பாட்டைப் பயன்படுத்தி குறிப்பிடலாம்:

இந்த செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி ஒவ்வொரு கணிக்கப்பட்ட தரவு புள்ளிகளுக்கும் பிழையை தரவு புள்ளியின் உண்மையான மதிப்புடன் ஒப்பிடுவதன் மூலம் கண்டுபிடிக்கலாம். இந்த பிழைகள் அனைத்தையும் நீங்கள் எடுத்து, கணிப்பில் உள்ள விலகலைக் கண்டறிய அவற்றை சதுரப்படுத்தவும்.

சாத்தியமான பிழையான மதிப்புகளைக் கொண்ட எங்கள் வரைபடத்தில் மூன்றாவது அச்சைச் சேர்த்து 3-பரிமாண இடைவெளியில் சதி செய்தால், இது இப்படி இருக்கும்:

மேலே உள்ள படத்தில், சிறந்த மதிப்புகள் கீழ் கருப்பு பகுதியில் இருக்கும், இது உண்மையான தரவு புள்ளியுடன் நெருக்கமான விலைகளை கணிக்கும். அடுத்த கட்டம் m மற்றும் c க்கு சிறந்த மதிப்புகளைக் கண்டறிவது. சாய்வு வம்சாவளி எனப்படும் தேர்வுமுறை நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தி இதைச் செய்யலாம்.

சாய்வு வம்சாவளி என்பது ஒரு செயல்பாட்டு முறையாகும், அங்கு எங்கள் மாறிகளுக்கு சில மதிப்புகளின் தொகுப்பைத் தொடங்குவதோடு உண்மையான மதிப்புக்கும் கணிக்கப்பட்ட மதிப்பிற்கும் இடையிலான பிழையைக் குறைப்பதன் மூலம் மெதுவாக அவற்றை மேம்படுத்துகிறோம்.

இப்போது நடைமுறையில் அபார்ட்மெண்டின் விலைகள் ஒரு சதுர அடிக்கு மட்டுமே விலை சார்ந்து இல்லை என்று நினைத்தால், படுக்கையறைகளின் எண்ணிக்கை, குளியலறைகள் போன்ற பல காரணிகள் உள்ளன. அந்த அம்சங்களையும் நாம் கருத்தில் கொண்டால், சமன்பாடு ஏதாவது இருக்கும் இது போன்ற

ஒரு உதாரணம் ஜாவா

Y = b0 + b1x1 + b2x2 + & hellip .. + bnxn + c

இது நேரியல் இயற்கணிதத்திற்கு சொந்தமான மல்டிலினியர் பின்னடைவு, இங்கே நாம் mxn அளவிலான மெட்ரிக்ஸைப் பயன்படுத்தலாம், அங்கு m அம்சங்கள் மற்றும் n தரவு புள்ளிகள்.

ஒரு வீட்டை நல்ல நிலையில் உள்ளதா அல்லது மோசமான நிலையில் உள்ளதா என்பதை அடிப்படையாகக் கொண்டு வகைப்படுத்த, வீட்டின் நிலையைக் கண்டறிய நிகழ்தகவைப் பயன்படுத்தக்கூடிய மற்றொரு சூழ்நிலையைப் பார்ப்போம். இதற்காக, வேலை செய்ய நாம் ஒரு சிக்மாய்டு செயல்பாட்டால் குறிப்பிடப்படும் நிகழ்வுகளின் நிகழ்தகவு குறித்து செயல்படும் லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு எனப்படும் ஒரு நுட்பத்தைப் பயன்படுத்த வேண்டும்.

இந்த கட்டுரையில், இயந்திர கற்றலின் முன்நிபந்தனைகள் மற்றும் இயந்திர கற்றலில் அவை எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பதை நாங்கள் விவரித்தோம். எனவே அடிப்படையில், இது புள்ளிவிவரங்கள், கால்குலஸ், நேரியல் இயற்கணிதம் மற்றும் நிகழ்தகவு கோட்பாடு ஆகியவற்றைக் கொண்டுள்ளது. கால்குலஸில் தேர்வுமுறைக்கு பயன்படுத்தப்படும் நுட்பங்கள் உள்ளன, நேரியல் இயற்கணிதத்தில் பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளில் வேலை செய்யக்கூடிய வழிமுறைகள் உள்ளன, நிகழ்தகவுடன் நிகழக்கூடிய சாத்தியக்கூறுகளை நாம் கணிக்க முடியும் மற்றும் புள்ளிவிவரங்கள் தரவுத் தொகுப்புகளின் மாதிரியிலிருந்து பயனுள்ள நுண்ணறிவுகளை ஊகிக்க உதவுகின்றன.

இயந்திர கற்றலுக்கான முன்நிபந்தனைகளை இப்போது நீங்கள் அறிந்திருக்கிறீர்கள், மேலும் அறிய நீங்கள் ஆர்வமாக உள்ளீர்கள் என்று நான் நம்புகிறேன். தரவு அறிவியலுடன் தொடங்க உங்களுக்கு உதவும் சில வலைப்பதிவுகள் இங்கே:

செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் குறித்த முழுமையான பாடநெறியில் சேர விரும்பினால், எடுரேகா சிறப்பாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது இது மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல், மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் போன்ற நுட்பங்களில் உங்களைத் தேர்ச்சி பெறும். ஆழ்ந்த கற்றல், வரைகலை மாதிரிகள் மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் போன்ற செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றலில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள் மற்றும் தொழில்நுட்ப அணுகுமுறைகள் குறித்த பயிற்சி இதில் அடங்கும்.