Machine Learning Algorithms
100+
ውርዶች
ሁሉም ሰው
info
ስለዚህ መተግበሪያ
የማሽን መማር እና አርቴፊሻል ኢንተለጀንስን ሙሉ ለሙሉ መረዳት ለሚፈልጉ ባለሙያዎች ተማር የሚል መተግበሪያ ተፈጥሯል። ይህ ቪዲዮ የተነደፈው የሁለቱም ጀማሪ እና ልምድ ያላቸው ተማሪዎች የመማር መስፈርቶችን ለማሟላት ነው፣ ይህም የሰው ሰራሽ የማሰብ እና የማሽን መማሪያን መርሆዎች እና አተገባበር እንዲረዱ ያግዛቸዋል።
የማሽን መማር የሞባይል መተግበሪያዎችን ተግባራዊነት እና የተጠቃሚ ተሞክሮ ለማሻሻል የሚያገለግል ኃይለኛ መሳሪያ ነው። የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮችን በመጠቀም የሞባይል አፕሊኬሽኖች ከውሂብ ይማራሉ እና በመረጃው መሰረት ትንበያዎችን ወይም ውሳኔዎችን ማድረግ ይችላሉ።
ፓይዘን እና አር ለማሽን ለመማር ሁለት ታዋቂ የፕሮግራሚንግ ቋንቋዎች ናቸው፣ እና ሁለቱም ለሞባይል መተግበሪያዎች የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ለማዘጋጀት ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ።
የመተግበሪያ ባህሪዎች
ሙሉ በሙሉ ከመስመር ውጭ ሁነታ።
ፍርይ.
ፓይዘን እንደ TensorFlow፣ Keras እና scikit-learን ባሉ በርካታ ቤተ-መጻሕፍት እና ማዕቀፎች የተነሳ ለማሽን ለመማር በሰፊው ጥቅም ላይ የሚውል ቋንቋ ነው። እነዚህ ቤተ መጻሕፍት የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ለመተግበር እና ለማሰልጠን ቀላል ያደርጉታል። በተጨማሪም፣ Python ትልቅ ማህበረሰብ እና ለትምህርት እና ልማት የሚገኙ ብዙ ሀብቶች አሉት።
አር ደግሞ ለማሽን መማሪያ በጣም ታዋቂ ቋንቋ ነው፣ እና እንደ እንክብካቤ፣ mlr እና randomForest ያሉ የራሱ የሆነ ቤተ-መጽሐፍት አለው። እነዚህ ቤተ-መጻሕፍት ለመረጃ ቅድመ ዝግጅት፣ ሞዴል ግንባታ እና ግምገማ ተግባራዊነትን ይሰጣሉ። R የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ውጤቶችን ለመረዳት እና ለመተርጎም ጠቃሚ በሆነው በኃይለኛ የመረጃ እይታ ችሎታዎች ይታወቃል።
ርዕስ፡-
መስመራዊ ሪግሬሽን
ምደባ
ስብስብ በቅርቡ ይመጣል
ለሞባይል መተግበሪያ የማሽን መማሪያ ሞዴል ሲዘጋጅ የሞባይል መሳሪያዎችን ውስን ሀብቶች እና የማስላት አቅም ግምት ውስጥ ማስገባት አስፈላጊ ነው። ይህ ማለት ሞዴሉ ለፍጥነት እና ለውጤታማነት ማመቻቸት አለበት, እና ቀላል ወይም ቀላል የአምሳያው ስሪቶችን መጠቀም አስፈላጊ ሊሆን ይችላል.
ይህንን ለማሳካት አንዱ መንገድ ቀደም ሲል የሰለጠኑ ሞዴሎችን መጠቀም ነው, እነሱም ቀደም ሲል ከፍተኛ መጠን ባለው መረጃ ላይ የሰለጠኑ ሞዴሎች ናቸው. እነዚህ ሞዴሎች ለአንድ የተወሰነ ተግባር በጥሩ ሁኔታ የተስተካከሉ ሊሆኑ ይችላሉ, ይህም የሚፈለጉትን የውሂብ እና የስሌት ሀብቶች መጠን ይቀንሳል.
ሌላው መንገድ አስቀድሞ የሰለጠነ ሞዴል እንድትጠቀም እና ለተለየ የአጠቃቀም ጉዳይ እንድታስተካክል የሚያስችለውን "የማስተላለፊያ ትምህርት" የሚባል ቴክኒክ መጠቀም ነው።
በማጠቃለያው የማሽን መማር ከውሂብ በመማር እና ትንበያዎችን ወይም ውሳኔዎችን በማድረግ የሞባይል መተግበሪያዎችን ተግባራዊነት እና የተጠቃሚ ተሞክሮ ለማሻሻል መጠቀም ይቻላል። Python እና R ለማሽን ለመማር ሁለት ታዋቂ ቋንቋዎች ናቸው፣ እና ሁለቱም ለሞባይል መተግበሪያዎች የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ለማዘጋጀት ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ። ለሞባይል አፕሊኬሽኖች የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ሲፈጥሩ የሞባይል መሳሪያዎችን ውስን ሀብቶች እና የስሌት ሃይል ግምት ውስጥ ማስገባት አስፈላጊ ነው።
የማሽን መማሪያን በሞባይል አፕሊኬሽን መጠቀም ያለውን ጥቅም ለደንበኞቻችን ማስረዳት።
በሞባይል አፕሊኬሽኖች ውስጥ የማሽን መማርን መጠቀም ለተጠቃሚዎች እና ንግዶች የተለያዩ ጥቅሞችን ያመጣል። አንዳንድ ቁልፍ ጥቅሞች የሚከተሉትን ያካትታሉ:
ግላዊነት ማላበስ፡ የማሽን መማር ስልተ ቀመሮችን የመተግበሪያውን ባህሪያት እና ይዘቶች ለግለሰብ ተጠቃሚ በማበጀት የተጠቃሚውን ልምድ ለግል ማበጀት ይቻላል። ይህ ለተጠቃሚዎች ተሳትፎ እና እርካታ ይጨምራል።
የመተንበይ ችሎታዎች፡ የማሽን መማሪያ ሞዴሎች ስለተጠቃሚ ባህሪ እና ምርጫዎች ትንበያ ለመስጠት ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ። ይህ ለተጠቃሚዎች ተዛማጅ መረጃዎችን እና ምክሮችን ለመስጠት ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል፣ እና ንግዶች የተሻለ ግንዛቤ ያላቸው ውሳኔዎችን እንዲያደርጉ ሊያግዝ ይችላል።
የማሽን መማር የሞባይል መተግበሪያዎችን ተግባራዊነት እና የተጠቃሚ ተሞክሮ ለማሻሻል የሚያገለግል ኃይለኛ መሳሪያ ነው። የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮችን በመጠቀም የሞባይል አፕሊኬሽኖች ከውሂብ ይማራሉ እና በመረጃው መሰረት ትንበያዎችን ወይም ውሳኔዎችን ማድረግ ይችላሉ።
ፓይዘን እና አር ለማሽን ለመማር ሁለት ታዋቂ የፕሮግራሚንግ ቋንቋዎች ናቸው፣ እና ሁለቱም ለሞባይል መተግበሪያዎች የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ለማዘጋጀት ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ።
የመተግበሪያ ባህሪዎች
ሙሉ በሙሉ ከመስመር ውጭ ሁነታ።
ፍርይ.
ፓይዘን እንደ TensorFlow፣ Keras እና scikit-learን ባሉ በርካታ ቤተ-መጻሕፍት እና ማዕቀፎች የተነሳ ለማሽን ለመማር በሰፊው ጥቅም ላይ የሚውል ቋንቋ ነው። እነዚህ ቤተ መጻሕፍት የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ለመተግበር እና ለማሰልጠን ቀላል ያደርጉታል። በተጨማሪም፣ Python ትልቅ ማህበረሰብ እና ለትምህርት እና ልማት የሚገኙ ብዙ ሀብቶች አሉት።
አር ደግሞ ለማሽን መማሪያ በጣም ታዋቂ ቋንቋ ነው፣ እና እንደ እንክብካቤ፣ mlr እና randomForest ያሉ የራሱ የሆነ ቤተ-መጽሐፍት አለው። እነዚህ ቤተ-መጻሕፍት ለመረጃ ቅድመ ዝግጅት፣ ሞዴል ግንባታ እና ግምገማ ተግባራዊነትን ይሰጣሉ። R የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ውጤቶችን ለመረዳት እና ለመተርጎም ጠቃሚ በሆነው በኃይለኛ የመረጃ እይታ ችሎታዎች ይታወቃል።
ርዕስ፡-
መስመራዊ ሪግሬሽን
ምደባ
ስብስብ በቅርቡ ይመጣል
ለሞባይል መተግበሪያ የማሽን መማሪያ ሞዴል ሲዘጋጅ የሞባይል መሳሪያዎችን ውስን ሀብቶች እና የማስላት አቅም ግምት ውስጥ ማስገባት አስፈላጊ ነው። ይህ ማለት ሞዴሉ ለፍጥነት እና ለውጤታማነት ማመቻቸት አለበት, እና ቀላል ወይም ቀላል የአምሳያው ስሪቶችን መጠቀም አስፈላጊ ሊሆን ይችላል.
ይህንን ለማሳካት አንዱ መንገድ ቀደም ሲል የሰለጠኑ ሞዴሎችን መጠቀም ነው, እነሱም ቀደም ሲል ከፍተኛ መጠን ባለው መረጃ ላይ የሰለጠኑ ሞዴሎች ናቸው. እነዚህ ሞዴሎች ለአንድ የተወሰነ ተግባር በጥሩ ሁኔታ የተስተካከሉ ሊሆኑ ይችላሉ, ይህም የሚፈለጉትን የውሂብ እና የስሌት ሀብቶች መጠን ይቀንሳል.
ሌላው መንገድ አስቀድሞ የሰለጠነ ሞዴል እንድትጠቀም እና ለተለየ የአጠቃቀም ጉዳይ እንድታስተካክል የሚያስችለውን "የማስተላለፊያ ትምህርት" የሚባል ቴክኒክ መጠቀም ነው።
በማጠቃለያው የማሽን መማር ከውሂብ በመማር እና ትንበያዎችን ወይም ውሳኔዎችን በማድረግ የሞባይል መተግበሪያዎችን ተግባራዊነት እና የተጠቃሚ ተሞክሮ ለማሻሻል መጠቀም ይቻላል። Python እና R ለማሽን ለመማር ሁለት ታዋቂ ቋንቋዎች ናቸው፣ እና ሁለቱም ለሞባይል መተግበሪያዎች የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ለማዘጋጀት ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ። ለሞባይል አፕሊኬሽኖች የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ሲፈጥሩ የሞባይል መሳሪያዎችን ውስን ሀብቶች እና የስሌት ሃይል ግምት ውስጥ ማስገባት አስፈላጊ ነው።
የማሽን መማሪያን በሞባይል አፕሊኬሽን መጠቀም ያለውን ጥቅም ለደንበኞቻችን ማስረዳት።
በሞባይል አፕሊኬሽኖች ውስጥ የማሽን መማርን መጠቀም ለተጠቃሚዎች እና ንግዶች የተለያዩ ጥቅሞችን ያመጣል። አንዳንድ ቁልፍ ጥቅሞች የሚከተሉትን ያካትታሉ:
ግላዊነት ማላበስ፡ የማሽን መማር ስልተ ቀመሮችን የመተግበሪያውን ባህሪያት እና ይዘቶች ለግለሰብ ተጠቃሚ በማበጀት የተጠቃሚውን ልምድ ለግል ማበጀት ይቻላል። ይህ ለተጠቃሚዎች ተሳትፎ እና እርካታ ይጨምራል።
የመተንበይ ችሎታዎች፡ የማሽን መማሪያ ሞዴሎች ስለተጠቃሚ ባህሪ እና ምርጫዎች ትንበያ ለመስጠት ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ። ይህ ለተጠቃሚዎች ተዛማጅ መረጃዎችን እና ምክሮችን ለመስጠት ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል፣ እና ንግዶች የተሻለ ግንዛቤ ያላቸው ውሳኔዎችን እንዲያደርጉ ሊያግዝ ይችላል።
የተዘመነው በ
ደህንነት ገንቢዎች ውሂብዎን እንዴት እንደሚሰበስቡ እና እንደሚያጋሩ ከመረዳት ይጀምራል። የውሂብ ግላዊነት እና ደህንነት ልማዶች በአጠቃቀምዎ፣ ክልልዎ እና እድሜዎ መሰረት ሊለያዩ ይችላሉ። ገንቢው ይህንን መረጃ አቅርቧል እናም በሌላ ጊዜ ሊያዘምነው ይችላል።
ምን አዲስ ነገር አለ
Learn Machine Learning Model Python and R both language