பைதான் 3 பற்றிய அடிப்படை புரிதல் பல காரணங்களுக்காக பைதான் மூலம் நடைமுறை இயந்திர கற்றல் குறித்த இந்த பயிற்சி தொடருடன் பின்பற்ற பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. இயந்திர கற்றல் மற்றும் தரவு அறிவியல் துறையில் பைதான் மிகவும் பிரபலமான நிரலாக்க மொழிகளில் ஒன்றாகும். இது அதன் எளிமை, வாசிப்புத்திறன் மற்றும் அறிவியல் கணினி மற்றும் இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்காக குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட விரிவான நூலகங்களுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த பதிலில், இந்த டுடோரியல் தொடரின் பின்னணியில் பைதான் 3 பற்றிய அடிப்படை புரிதல் பெறுவதற்கான உபதேச மதிப்பை ஆராய்வோம்.
1. பைதான் ஒரு பொது-நோக்க மொழி:
பைதான் ஒரு பல்துறை மற்றும் பொது நோக்கத்திற்கான நிரலாக்க மொழியாகும், அதாவது இயந்திர கற்றலுக்கு அப்பாற்பட்ட பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளுக்கு இது பயன்படுத்தப்படலாம். பைத்தானைக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம், இணைய மேம்பாடு, தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் ஆட்டோமேஷன் உள்ளிட்ட பல்வேறு களங்களில் பயன்படுத்தக்கூடிய மதிப்புமிக்க திறன் தொகுப்பைப் பெறுவீர்கள். இந்த பன்முகத்தன்மை பைத்தானை ஆரம்பநிலை மற்றும் தொழில் வல்லுநர்களுக்கு ஒரு சிறந்த தேர்வாக ஆக்குகிறது.
2. பைத்தானின் வாசிப்புத்திறன் மற்றும் எளிமை:
பைதான் அதன் சுத்தமான மற்றும் படிக்கக்கூடிய தொடரியல் மூலம் அறியப்படுகிறது, இது குறியீட்டைப் புரிந்துகொள்வதையும் எழுதுவதையும் எளிதாக்குகிறது. மொழி குறியீடு வாசிப்புத்திறனை வலியுறுத்துகிறது, உள்தள்ளல் மற்றும் தெளிவான தொடரியல் விதிகளைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த வாசிப்புத்திறன் குறியீட்டைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் மாற்றியமைப்பதற்கும் தேவையான அறிவாற்றல் சுமையைக் குறைக்கிறது, இது டுடோரியல் தொடரில் கற்பிக்கப்படும் இயந்திர கற்றல் கருத்துகளில் அதிக கவனம் செலுத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது.
எடுத்துக்காட்டாக, இரண்டு எண்களின் கூட்டுத்தொகையைக் கணக்கிடும் பின்வரும் பைதான் குறியீடு துணுக்கைக் கவனியுங்கள்:
python a = 5 b = 10 sum = a + b print(sum)
பைத்தானின் தொடரியல் எளிமை மற்றும் தெளிவு தொடக்கநிலையாளர்கள் டுடோரியல் தொடரைப் புரிந்துகொள்வதையும் பின்பற்றுவதையும் எளிதாக்குகிறது.
3. விரிவான இயந்திர கற்றல் நூலகங்கள்:
பைதான் நூலகங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகளின் வளமான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பைக் கொண்டுள்ளது, குறிப்பாக இயந்திர கற்றல் மற்றும் தரவு அறிவியலுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. மிகவும் பிரபலமான நூலகங்களில் NumPy, pandas, scikit-learn மற்றும் TensorFlow ஆகியவை அடங்கும். இந்த நூலகங்கள் பொதுவான இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள், தரவு கையாளுதல் கருவிகள் மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் திறன்களின் திறமையான செயலாக்கங்களை வழங்குகின்றன.
பைத்தானைப் பற்றிய அடிப்படை புரிதல் மூலம், நீங்கள் இந்த நூலகங்களை திறம்பட பயன்படுத்த முடியும். இந்த நூலகங்களிலிருந்து செயல்பாடுகளை இறக்குமதி செய்து பயன்படுத்தவும், அவற்றின் ஆவணங்களைப் புரிந்து கொள்ளவும், உங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு ஏற்றவாறு குறியீட்டை மாற்றவும் முடியும். நிஜ-உலக இயந்திர கற்றல் கருவிகளுடன் கூடிய இந்த நேரடி அனுபவம், உங்கள் கற்றல் அனுபவத்தை மேம்படுத்துவதோடு, பயிற்சித் தொடரில் கற்பிக்கப்படும் கருத்துகளை நடைமுறைச் சிக்கல்களுக்குப் பயன்படுத்தவும் உதவும்.
4. சமூக ஆதரவு மற்றும் வளங்கள்:
பைதான் டெவலப்பர்கள் மற்றும் தரவு விஞ்ஞானிகளின் பெரிய மற்றும் செயலில் உள்ள சமூகத்தைக் கொண்டுள்ளது. இந்த சமூகம் ஆன்லைன் மன்றங்கள், கலந்துரையாடல் குழுக்கள் மற்றும் திறந்த மூல களஞ்சியங்கள் மூலம் விரிவான ஆதரவை வழங்குகிறது. பைத்தானைக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம், பயிற்சிகள், குறியீட்டு எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் அனுபவம் வாய்ந்த பயிற்சியாளர்களால் பகிர்ந்து கொள்ளப்படும் சிறந்த நடைமுறைகள் உள்ளிட்ட ஏராளமான வளங்களை நீங்கள் அணுகலாம்.
டுடோரியல் தொடரைப் பின்தொடரும் போது நீங்கள் சவால்களை எதிர்கொள்ளும் போது அல்லது கேள்விகள் இருந்தால் இந்த சமூக ஆதரவு விலைமதிப்பற்றதாக இருக்கும். நீங்கள் சமூகத்திலிருந்து வழிகாட்டுதலைப் பெறலாம், மதிப்பாய்வுக்காக உங்கள் குறியீட்டைப் பகிரலாம் மற்றும் மற்றவர்களின் அனுபவங்களிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளலாம். இந்த கூட்டு கற்றல் சூழல் வளர்ச்சியை ஊக்குவிக்கிறது மற்றும் இயந்திர கற்றல் கருத்துக்கள் பற்றிய உங்கள் புரிதலை துரிதப்படுத்துகிறது.
பைதான் 3 பற்றிய அடிப்படை புரிதல், பைதான் மூலம் நடைமுறை இயந்திர கற்றல் குறித்த இந்த டுடோரியல் தொடருடன் பின்பற்ற பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. பைத்தானின் பல்துறைத்திறன், வாசிப்புத்திறன், விரிவான இயந்திர கற்றல் நூலகங்கள் மற்றும் சமூக ஆதரவு ஆகியவை செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் ஆரம்பநிலை மற்றும் நிபுணர்களுக்கு சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல்:
- சப்போர்ட் வெக்டர் மெஷின் (SVM) என்றால் என்ன?
- K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் அல்காரிதம் பயிற்சியளிக்கக்கூடிய இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு மிகவும் பொருத்தமானதா?
- SVM பயிற்சி அல்காரிதம் பொதுவாக பைனரி லீனியர் வகைப்படுத்தியாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறதா?
- பின்னடைவு அல்காரிதம்கள் தொடர்ச்சியான தரவுகளுடன் வேலை செய்ய முடியுமா?
- நேரியல் பின்னடைவு குறிப்பாக அளவிடுதலுக்கு மிகவும் பொருத்தமானதா?
- சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசையானது தரவுப் புள்ளிகளின் அடர்த்தியின் அடிப்படையில் அலைவரிசை அளவுருவை எவ்வாறு மாற்றியமைக்கிறது?
- சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை செயலாக்கத்தில் அம்சத் தொகுப்புகளுக்கு எடைகளை ஒதுக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
- சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை அணுகுமுறையில் புதிய ஆரம் மதிப்பு எவ்வாறு தீர்மானிக்கப்படுகிறது?
- சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை அணுகுமுறையானது, ஆரத்தை கடின குறியீடாக்காமல் சென்ட்ராய்டுகளை சரியாகக் கண்டறிவதை எவ்வாறு கையாளுகிறது?
- சராசரி ஷிப்ட் அல்காரிதத்தில் நிலையான ஆரத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கான வரம்பு என்ன?
Python உடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றலில் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க