Machine Learning Algorithms

Escalate

या अ‍ॅपविषयी

मशीन लर्निंग आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता पूर्णपणे समजून घेऊ इच्छिणाऱ्या व्यावसायिकांसाठी लर्न मशीन लर्निंग नावाचे अॅप तयार करण्यात आले आहे. कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंगची तत्त्वे आणि अनुप्रयोग समजून घेण्यात त्यांना मदत करून, धोकेबाज आणि अनुभवी विद्यार्थ्यांच्या शिक्षणाच्या गरजा पूर्ण करण्यासाठी हा व्हिडिओ डिझाइन केला आहे.

मशीन लर्निंग हे एक शक्तिशाली साधन आहे ज्याचा उपयोग मोबाइल अॅप्सची कार्यक्षमता आणि वापरकर्ता अनुभव सुधारण्यासाठी केला जाऊ शकतो. मशीन लर्निंग अल्गोरिदम वापरून, मोबाइल अॅप्स डेटावरून शिकू शकतात आणि त्या डेटाच्या आधारे अंदाज किंवा निर्णय घेऊ शकतात.

पायथन आणि आर मशीन लर्निंगसाठी दोन लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा आहेत आणि दोन्ही मोबाइल अॅप्ससाठी मशीन लर्निंग मॉडेल विकसित करण्यासाठी वापरल्या जाऊ शकतात.

अॅप वैशिष्ट्ये:
पूर्णपणे ऑफलाइन मोड.
फुकट.

TensorFlow, Keras आणि scit-lern सारख्या लायब्ररी आणि फ्रेमवर्कच्या विशाल श्रेणीमुळे पायथन ही मशीन लर्निंगसाठी मोठ्या प्रमाणावर वापरली जाणारी भाषा आहे. ही लायब्ररी मशीन लर्निंग मॉडेलची अंमलबजावणी आणि प्रशिक्षण देणे सोपे करतात. याव्यतिरिक्त, पायथनमध्ये मोठा समुदाय आहे आणि शिक्षण आणि विकासासाठी भरपूर संसाधने उपलब्ध आहेत.

मशीन शिक्षणासाठी R ही एक लोकप्रिय भाषा देखील आहे आणि तिच्याकडे कॅरेट, एमएलआर आणि रँडमफॉरेस्ट सारख्या लायब्ररींचा स्वतःचा संच आहे. ही लायब्ररी डेटा प्री-प्रोसेसिंग, मॉडेल बिल्डिंग आणि मूल्यांकनासाठी कार्यक्षमता प्रदान करतात. R त्याच्या शक्तिशाली डेटा व्हिज्युअलायझेशन क्षमतेसाठी ओळखले जाते, जे मशीन लर्निंग मॉडेल्सचे परिणाम समजून घेण्यासाठी आणि त्याचा अर्थ लावण्यासाठी उपयुक्त ठरू शकते.

विषय:
रेखीय प्रतिगमन
वर्गीकरण
क्लस्टरिंग लवकरच येत आहे
मोबाइल अॅपसाठी मशीन लर्निंग मॉडेल विकसित करताना, मोबाइल डिव्हाइसची मर्यादित संसाधने आणि संगणकीय शक्ती विचारात घेणे महत्त्वाचे आहे. याचा अर्थ मॉडेल वेग आणि कार्यक्षमतेसाठी ऑप्टिमाइझ केले जावे आणि मॉडेलच्या हलक्या किंवा सरलीकृत आवृत्त्या वापरणे आवश्यक असू शकते.

हे साध्य करण्याचा एक मार्ग म्हणजे पूर्व-प्रशिक्षित मॉडेल्स वापरणे, जे मॉडेल आहेत ज्यांना आधीच मोठ्या प्रमाणात डेटावर प्रशिक्षण दिले गेले आहे. ही मॉडेल्स एका विशिष्ट कार्यासाठी बारीक-ट्यून केली जाऊ शकतात, ज्यामुळे आवश्यक डेटा आणि संगणकीय संसाधनांचे प्रमाण कमी होते.

दुसरा मार्ग म्हणजे "ट्रान्सफर लर्निंग" नावाचे तंत्र वापरणे जे तुम्हाला पूर्व-प्रशिक्षित मॉडेल वापरण्यास आणि तुमच्या विशिष्ट वापराच्या केससाठी ते छान-ट्यून करण्यास अनुमती देते.
सारांश, डेटामधून शिकून आणि अंदाज किंवा निर्णय घेऊन मोबाइल अॅप्सची कार्यक्षमता आणि वापरकर्ता अनुभव सुधारण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर केला जाऊ शकतो. मशीन लर्निंगसाठी पायथन आणि आर या दोन लोकप्रिय भाषा आहेत आणि दोन्ही मोबाइल अॅप्ससाठी मशीन लर्निंग मॉडेल विकसित करण्यासाठी वापरल्या जाऊ शकतात. मोबाइल अॅप्ससाठी मशीन लर्निंग मॉडेल्स विकसित करताना मोबाइल डिव्हाइसची मर्यादित संसाधने आणि संगणकीय शक्ती विचारात घेणे महत्त्वाचे आहे.
आमच्या ग्राहकांना मोबाईल अॅप्समध्ये मशीन लर्निंग वापरण्याचे फायदे समजावून सांगणे.

मोबाइल अॅप्समध्ये मशीन लर्निंग वापरल्याने वापरकर्ते आणि व्यवसायांना विविध प्रकारचे फायदे मिळू शकतात. काही प्रमुख फायद्यांमध्ये हे समाविष्ट आहे:

वैयक्तिकरण: वैयक्तिक वापरकर्त्यासाठी अॅपची वैशिष्ट्ये आणि सामग्री तयार करून वापरकर्ता अनुभव वैयक्तिकृत करण्यासाठी मशीन लर्निंग अल्गोरिदमचा वापर केला जाऊ शकतो. यामुळे वापरकर्त्यांसाठी प्रतिबद्धता आणि समाधान वाढू शकते.

प्रेडिक्टिव क्षमता: मशीन लर्निंग मॉडेल्सचा वापर वापरकर्त्याच्या वर्तन आणि प्राधान्यांबद्दल अंदाज बांधण्यासाठी केला जाऊ शकतो. याचा वापर वापरकर्त्यांना संबंधित माहिती आणि शिफारशी प्रदान करण्यासाठी केला जाऊ शकतो आणि व्यवसायांना चांगले-माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास देखील मदत करू शकते.

नवीन काय आहे

Learn Machine Learning Model Python and R both language