Machine Learning Algorithms

Escalate

यो एपका बारेमा

मेसिन लर्निङ र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सलाई पूर्ण रूपमा बुझ्न चाहने पेशेवरहरूका लागि लर्न मेसिन लर्निङ नामक एप बनाइएको छ। यो भिडियो कृत्रिम बुद्धिमत्ता र मेसिन लर्निङका सिद्धान्तहरू र अनुप्रयोगहरू बुझ्न मद्दत गर्दै, दुवै रुकी र अनुभवी शिक्षार्थीहरूको सिकाइ आवश्यकताहरू पूरा गर्न डिजाइन गरिएको हो।

मेसिन लर्निङ एक शक्तिशाली उपकरण हो जुन मोबाइल एपहरूको कार्यक्षमता र प्रयोगकर्ता अनुभव सुधार गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर, मोबाइल एपहरूले डाटाबाट सिक्न र त्यस डाटामा आधारित भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न सक्छन्।

पाइथन र आर मेसिन लर्निङका लागि दुई लोकप्रिय प्रोग्रामिङ भाषाहरू हुन्, र दुवै मोबाइल एपहरूको लागि मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।

एप सुविधाहरू:
पूर्ण रूपमा अफलाइन मोड।
नि:शुल्क।

TensorFlow, Keras, र scikit-learn जस्ता पुस्तकालयहरू र फ्रेमवर्कहरूको विशाल एर्रेका कारण पाइथन मेसिन लर्निङको लागि व्यापक रूपमा प्रयोग हुने भाषा हो। यी पुस्तकालयहरूले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू लागू गर्न र तालिम दिन सजिलो बनाउँछन्। थप रूपमा, पाइथनसँग ठूलो समुदाय र सिक्ने र विकासको लागि उपलब्ध स्रोतहरूको सम्पत्ति छ।

R मेसिन लर्निङको लागि पनि लोकप्रिय भाषा हो, र यसमा क्यारेट, mlr, र randomForest जस्ता पुस्तकालयहरूको आफ्नै सेट छ। यी पुस्तकालयहरूले डेटा पूर्व-प्रशोधन, मोडेल निर्माण, र मूल्याङ्कनका लागि कार्यक्षमता प्रदान गर्दछ। R यसको शक्तिशाली डेटा भिजुअलाइजेशन क्षमताहरूको लागि परिचित छ, जुन मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको नतिजा बुझ्न र व्याख्या गर्न उपयोगी हुन सक्छ।

विषय:
रैखिक प्रतिगमन
वर्गीकरण
क्लस्टरिङ चाँडै आउँदैछ
मोबाइल एपको लागि मेसिन लर्निङ मोडेल विकास गर्दा, सीमित स्रोतहरू र मोबाइल उपकरणहरूको कम्प्युटेसनल शक्तिलाई विचार गर्न महत्त्वपूर्ण छ। यसको मतलब यो मोडेल गति र दक्षताको लागि अनुकूलित हुनुपर्छ, र यो मोडेलको हल्का वा सरल संस्करणहरू प्रयोग गर्न आवश्यक हुन सक्छ।

यो प्राप्त गर्ने एउटा तरिका पूर्व-प्रशिक्षित मोडेलहरू प्रयोग गरेर हो, जुन मोडेलहरू हुन् जुन पहिले नै ठूलो मात्रामा डाटामा प्रशिक्षित भइसकेका छन्। यी मोडेलहरू एक विशेष कार्यको लागि ठीक-ट्यून गर्न सकिन्छ, जसले आवश्यक डेटा र कम्प्युटेसनल स्रोतहरूको मात्रा घटाउँछ।

अर्को तरिका भनेको "ट्रान्सफर लर्निङ" भनिने प्रविधि प्रयोग गर्नु हो जसले तपाईंलाई पूर्व-प्रशिक्षित मोडेल प्रयोग गर्न र तपाईंको विशिष्ट प्रयोग केसको लागि यसलाई राम्रो-ट्यून गर्न अनुमति दिन्छ।
सारांशमा, मेसिन लर्निङलाई डाटाबाट सिकेर र भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गरेर मोबाइल एपहरूको कार्यक्षमता र प्रयोगकर्ता अनुभव सुधार गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। पाइथन र आर मेसिन लर्निङका लागि दुई लोकप्रिय भाषाहरू हुन्, र दुबै मोबाइल एपहरूको लागि मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। मोबाइल एपहरूको लागि मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास गर्दा मोबाइल उपकरणहरूको सीमित स्रोतहरू र कम्प्युटेसनल शक्तिलाई विचार गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
हाम्रा ग्राहकहरूलाई मोबाइल एपहरूमा मेसिन लर्निङ प्रयोग गर्ने फाइदाहरू व्याख्या गर्दै।

मोबाइल एपहरूमा मेसिन लर्निङको प्रयोगले प्रयोगकर्ता र व्यवसायहरूलाई विभिन्न प्रकारका फाइदाहरू ल्याउन सक्छ। केही प्रमुख फाइदाहरू समावेश छन्:

निजीकरण: मेशिन लर्निंग एल्गोरिदमहरू व्यक्तिगत प्रयोगकर्ताको लागि एपका सुविधाहरू र सामग्रीलाई टेलर गरेर प्रयोगकर्ता अनुभवलाई निजीकृत गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। यसले प्रयोगकर्ताहरूको लागि संलग्नता र सन्तुष्टि बढाउन सक्छ।

भविष्यवाणी गर्ने क्षमताहरू: मेसिन लर्निङ मोडेलहरू प्रयोगकर्ताको व्यवहार र प्राथमिकताहरू बारे भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो प्रयोगकर्ताहरूलाई सान्दर्भिक जानकारी र सिफारिसहरू प्रदान गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ, र व्यापारहरूलाई अझ राम्रो-सुसूचित निर्णयहरू गर्न मद्दत गर्न सक्छ।

के नयाँ छ

Learn Machine Learning Model Python and R both language