python machine learning

4U Mix

ကြော်ငြာများ ပါရှိပါသည်

ဤအက်ပ်အကြောင်း

Python ကိုအသုံးပြု၍ Machine Learning (ML) ၏ကမ္ဘာသို့ဝင်ရောက်ရန်အဆင်သင့်ဖြစ်ပါ။ ဤသင်တန်းသည် သင်၏ Data Science အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းကို မြှင့်တင်လိုသည်ဖြစ်စေ သို့မဟုတ် Machine Learning နှင့် Deep Learning တွင် စတင်လိုသည်ဖြစ်စေ သင့်အတွက်ဖြစ်သည်။

python စက်သင်ယူခြင်းအက်ပ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် Scikit learn ကို python တွင် ဆွေးနွေးပါမည်။ Scikit learn အကြောင်း မပြောမီ၊ စက်သင်ယူခြင်း၏ သဘောတရားကို နားလည်ပြီး ဒေတာသိပ္ပံအတွက် Python ကို အသုံးပြုပုံကို သိထားရပါမည်။ စက်သင်ယူခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် သင်၏ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ကိုယ်တိုင်စုဆောင်းရန် မလိုအပ်ပါ။ သင်သည် algorithm တစ်ခုသာ လိုအပ်ပြီး စက်သည် ကျန်အရာများကို သင့်အတွက် လုပ်ဆောင်ပေးလိမ့်မည်။ ဒါက စိတ်လှုပ်ရှားစရာ မဟုတ်ဘူးလား။ Scikit learn သည် Python ကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှုကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည့် ဆွဲဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် တူးဖော်ခြင်းရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ရိုးရှင်းပြီး ထိရောက်သောကိရိယာများပါရှိသော အခမဲ့စက်သင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အောက်ဖော်ပြပါအကြောင်းအရာများကို ငါသင်ပြပါမည်။

● Machine Learning ဆိုတာဘာလဲ။
● Artificial Intelligence ဆိုတာ ဘာလဲ။
● python စက်သင်ယူမှု
● AI နှင့် Python- အဘယ်ကြောင့်နည်း။

Python ဒေတာသိပ္ပံကို လေ့လာပါ။
ဒေ သ က နံ က သစ် . ဤထုတ်ပြန်ချက်သည် အမျိုးမျိုးသော လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီရန် ဒေတာများကို ဖမ်းယူ၊ သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ခေတ်မီ IT စနစ်တိုင်း လုပ်ဆောင်ပုံကို ပြသသည်။ လုပ်ငန်းဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း၊ မိုးလေဝသခန့်မှန်းခြင်း၊ ဇီဝဗေဒတွင် ပရိုတင်းဖွဲ့စည်းပုံများကို လေ့လာခြင်း သို့မဟုတ် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး လှုံ့ဆော်မှု ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်း။ ဤအခြေအနေများအားလုံးတွင် သင်္ချာမော်ဒယ်များ၊ ကိန်းဂဏန်းများ၊ ဂရပ်များ၊ ဒေတာဘေ့စ်များနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနောက်ကွယ်တွင် သိပ္ပံနည်းကျ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းတို့ကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် ဘက်စုံပညာရပ်ဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခု ပါဝင်ပါသည်။

Numpy ကိုလေ့လာပါ။
NumPy သည် Numerical Python ကို အတိုကောက်ခေါ်ဝေါ်သည့် NumPy သည် ဘက်စုံ array အရာဝတ္ထုများ နှင့် ထို array များကို ကိုင်တွယ်ရန် လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်များ ပါဝင်သော စာကြည့်တိုက်တစ်ခု ဖြစ်သည်။ NumPy ဖြင့်၊ ဂဏန်းသင်္ချာနှင့် ယုတ္တိဗေဒဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို array များပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင် NumPy ၏ အခြေခံအချက်များဖြစ်သည့် ၎င်း၏ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ရှင်းပြထားသည်။ ၎င်းသည် မတူညီသော array များ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များ၊ ညွှန်းကိန်း အမျိုးအစားများ စသည်တို့ကို ဆွေးနွေးပါသည်။ Matplotlib ၏ နိဒါန်းကိုလည်း ပေးထားပါသည်။ ဤအရာအားလုံးကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်စေရန် ဥပမာများဖြင့် ရှင်းပြထားပါသည်။

Machine Learning သည် ဒေတာနှင့် စာရင်းဇယားများကို လေ့လာခြင်းမှ ကွန်ပျူတာကို သင်ယူစေသည်။ Machine Learning သည် Artificial Intelligence (AI) ၏ ဦးတည်ရာသို့ ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Machine Learning သည် အချက်အလက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ရလဒ်ကို ခန့်မှန်းရန် သင်ယူသည့် ပရိုဂရမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

စတင်သူများအတွက် စက်သင်ယူမှုလမ်းညွှန်
Machine Learning သည် အခြေခံအားဖြင့် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာရပ်နယ်ပယ်တွင် လူသားများလုပ်ဆောင်သည့်အတိုင်း ဒေတာကို အဓိပ္ပါယ်ဖော်နိုင်သော ကွန်ပျူတာစနစ်များ၏ အကူအညီဖြင့် အခြေခံအားဖြင့် ပညာရပ်နယ်ပယ်ဖြစ်သည်။ ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင် ML သည် algorithm သို့မဟုတ် method ကိုအသုံးပြု၍ ဒေတာကုန်ကြမ်းများမှ ပုံစံများကို ထုတ်ယူသည့် ဥာဏ်ရည်တုတစ်မျိုးဖြစ်သည်။

ဤစကားလုံးများကို AI၊ Machine Learning နှင့် python machine learning တို့ အတူတကွ ကြားဖူးကြပေမည်။ ၎င်းနောက်ကွယ်က အကြောင်းအရင်းမှာ Python သည် AI နှင့် ML အတွက် အသင့်တော်ဆုံးဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။ Python သည် အရိုးရှင်းဆုံး ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ပြီး AI နှင့် ML တို့သည် အရှုပ်ထွေးဆုံးသော နည်းပညာများဖြစ်သည်။ ဤဆန့်ကျင်ဘက်ပေါင်းစပ်မှုသည် ၎င်းတို့ကို အတူတကွဖြစ်စေသည်။

Python စက်သင်ယူမှုအက်ပ်တွင် အတုဉာဏ်ရည်ကို အခမဲ့လေ့လာပါ။
Artificial Intelligence ဆိုသည်မှာ လူမှပြသသော ဉာဏ်ရည်ထက် စက်များဖြင့် ပြသထားသော ဉာဏ်ရည်ဖြစ်သည်။
ဤအပလီကေးရှင်းသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၊ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်မှု၊ စက်သင်ယူမှု၊ နက်နဲသောသင်ယူမှု၊ မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များစသည်တို့ကဲ့သို့သော ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်အသီးသီး၏ အခြေခံသဘောတရားများကို ဖုံးအုပ်ထားပြီး ၎င်းတို့ကို Python တွင် အကောင်အထည်ဖော်သည်။
သင် သင်ယူရမည့် သဘောတရားများစွာဖြင့်၊ လက်ဖြင့် သင်ယူခြင်းအပေါ် ကြီးမားသော အလေးပေးမှုကို ထားရှိပါမည်။ သင်သည် SciPy နှင့် scikit-learn ကဲ့သို့သော Python စာကြည့်တိုက်များနှင့် အလုပ်လုပ်ပြီး သင့်အသိပညာကို ဓာတ်ခွဲခန်းများမှတစ်ဆင့် အသုံးချမည်ဖြစ်သည်။ နောက်ဆုံးပရောဂျက်တွင် မတူညီသော algorithms များကိုအသုံးပြု၍ Machine Learning မော်ဒယ်အများအပြားကို တည်ဆောက်ခြင်း၊ အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် သင်၏ကျွမ်းကျင်မှုများကို သရုပ်ပြမည်ဖြစ်ပါသည်။