Machine Learning

āĻāϤ⧇ āĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāĻĒāύ āϰāϝāĻŧ⧇āϛ⧇
āϏāĻžāĻŽāĻ—ā§āϰ⧀āϰ āϰ⧇āϟāĻŋāĻ‚
āĻĒā§āϰāĻ¤ā§āϝ⧇āϕ⧇
ā§§Â āĻšāĻž+
āĻĄāĻžāωāύāϞ⧋āĻĄ
āϏāĻžāĻŽāĻ—ā§āϰ⧀āϰ āϰ⧇āϟāĻŋāĻ‚
āĻĒā§āϰāĻ¤ā§āϝ⧇āϕ⧇
āφāϰāĻ“ āϜāĻžāύ⧁āύ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ

āĻāχ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇

āĻ•ā§ƒāĻ¤ā§āϰāĻŋāĻŽ āĻŦ⧁āĻĻā§āϧāĻŋāĻŽāĻ¤ā§āϤāĻž, āĻĄā§‡āϟāĻž āϏāĻžāϝāĻŧ⧇āĻ¨ā§āϏ, āĻĒā§āϰ⧇āĻĄāĻŋāĻ•ā§āϟāĻŋāĻ­ āĻŽāĻĄā§‡āϞāĻŋāĻ‚ āĻāĻŦāĻ‚ āĻŽāĻĄā§‡āϞ āĻĄā§‡āϭ⧇āϞāĻĒāĻŽā§‡āĻ¨ā§āϟ āĻŦ⧁āĻāϤ⧇ āφāĻĒāύāĻžāϕ⧇ āϏāĻžāĻšāĻžāĻ¯ā§āϝ āĻ•āϰāĻžāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻĄāĻŋāϜāĻžāχāύ āĻ•āϰāĻž āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏ⧁āϏāĻ‚āĻ—āĻ āĻŋāϤ āĻŽā§‡āĻļāĻŋāύ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒ⧇ āφāĻĒāύāĻžāϕ⧇ āĻ¸ā§āĻŦāĻžāĻ—āϤāĻŽāĨ¤ āφāĻĒāύāĻŋ āĻāĻ•āϜāύ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ°ā§āĻĨā§€, āωāĻšā§āϚāĻžāĻ•āĻžāĻ™ā§āĻ•ā§āώ⧀ āĻĄā§‡āϟāĻž āϏāĻžāϝāĻŧ⧇āĻ¨ā§āϟāĻŋāĻ¸ā§āϟ, āϏāĻĢāϟāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ āχāĻžā§āϜāĻŋāύāĻŋāϝāĻŧāĻžāϰ āĻŦāĻž āĻĒā§āϰāϝ⧁āĻ•ā§āϤāĻŋ āĻĒ⧇āĻļāĻžāĻĻāĻžāϰ, āϝ⧇āχ āĻšā§‹āύ āύāĻž āϕ⧇āύ, āĻāχ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒāϟāĻŋ āĻŽā§‡āĻļāĻŋāύ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚-āĻāϰ āĻŽā§ŒāϞāĻŋāĻ• āϤāĻ¤ā§āĻ¤ā§āĻŦ āĻĨ⧇āϕ⧇ āĻļ⧁āϰ⧁ āĻ•āϰ⧇ āĻĄā§‡āĻĒā§āϞāϝāĻŧāĻŽā§‡āĻ¨ā§āϟ āĻĒāĻ°ā§āϝāĻ¨ā§āϤ āϏāĻŦāĻ•āĻŋāϛ⧁ āύāĻŋāϝāĻŧ⧇ āϏāĻžāϜāĻžāύ⧋ āĻĒāĻžāĻ  āĻāĻŦāĻ‚ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰāĻŋāĻ• āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻ⧇āĻļāĻŋāĻ•āĻž āĻĒā§āϰāĻĻāĻžāύ āĻ•āϰ⧇āĨ¤

📱 āĻĄā§āϝāĻŧāĻžāϞ-āĻšāĻžāĻŦ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚ āĻ¸ā§āĻŸā§āϰāĻžāĻ•āϚāĻžāϰ
ā§§. āϞāĻžāĻ°ā§āύ āĻŸā§āϝāĻžāĻŦ
āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚ āĻĒā§āϝāĻžāϰāĻžāĻĄāĻžāχāĻŽ, āĻšāĻžāχāĻĒā§‹āĻĨāĻŋāϏāĻŋāϏ āĻ¸ā§āĻĒ⧇āϏ, āϞāĻŋāύāĻŋāϝāĻŧāĻžāϰ āĻŽāĻĄā§‡āϞ, āύāĻŋāωāϰāĻžāϞ āύ⧇āϟāĻ“āϝāĻŧāĻžāĻ°ā§āĻ•, āĻ•āĻžāĻ°ā§āύ⧇āϞ āĻŽā§‡āĻĨāĻĄ, āĻĄāĻŋāϏāĻŋāĻļāύ āĻŸā§āϰāĻŋ, āĻĢāĻŋāϚāĻžāϰ āϏāĻŋāϞ⧇āĻ•āĻļāύ āĻāĻŦāĻ‚ āĻŽāĻĄā§‡āϞ āϞāĻžāχāĻĢāϏāĻžāχāϕ⧇āϞ āĻ•āύāϏ⧇āĻĒā§āϟ āύāĻŋāϝāĻŧ⧇ āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰāĻž āĻĒāĻžāĻ āϗ⧁āϞ⧋ āĻĻ⧇āϖ⧁āύāĨ¤

⧍. āĻšāĻžāω-āϟ⧁ āĻŸā§āϝāĻžāĻŦ
āĻĄā§‡āϟāĻž āϏ⧇āϟ āĻĒā§āϰāĻ¸ā§āϤ⧁āϤāĻŋ, āĻŽāĻĄā§‡āϞ āĻŸā§āϰ⧇āύāĻŋāĻ‚, āχāĻ­ā§āϝāĻžāϞ⧁āϝāĻŧ⧇āĻļāύ, āϟāĻŋāωāύāĻŋāĻ‚, āχāĻ¨ā§āϟāĻžāϰāĻĒā§āϰāĻŋāĻŸā§‡āĻļāύ āĻāĻŦāĻ‚ āĻĄā§‡āĻĒā§āϞāϝāĻŧāĻŽā§‡āĻ¨ā§āϟ āĻ“āϝāĻŧāĻžāĻ°ā§āĻ•āĻĢā§āϞ⧋ āĻŦā§āϝāĻžāĻ–ā§āϝāĻž āĻ•āϰ⧇ āĻāĻŽāύ āϧāĻžāĻĒ⧇ āϧāĻžāĻĒ⧇ āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻ⧇āĻļāĻŋāĻ•āĻžāϗ⧁āϞ⧋ āĻĻ⧇āϖ⧁āύāĨ¤

📚 āĻŽā§‡āĻļāĻŋāύ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚ āϟāĻĒāĻŋāĻ•
â€ĸ āĻ­āĻŋāĻ¤ā§āϤāĻŋ āĻāĻŦāĻ‚ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚ āĻĒā§āϝāĻžāϰāĻžāĻĄāĻžāχāĻŽ
āĻŽā§‡āĻļāĻŋāύ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚, āĻāϰ āĻĒā§āϰāϝāĻŧā§‹āĻ— āĻāĻŦāĻ‚ āϏ⧁āĻĒāĻžāϰāĻ­āĻžāχāϜāĻĄ, āφāύāϏ⧁āĻĒāĻžāϰāĻ­āĻžāχāϜāĻĄ āĻ“ āϰāĻŋāχāύāĻĢā§‹āĻ°ā§āϏāĻŽā§‡āĻ¨ā§āϟ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚-āĻāϰ āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇ āĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝ āĻŦ⧁āĻā§āύāĨ¤

â€ĸ āĻ•āύāϏ⧇āĻĒā§āϟ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚
āĻšāĻžāχāĻĒā§‹āĻĨāĻŋāϏāĻŋāϏ āĻ¸ā§āĻĒ⧇āϏ, āχāĻ¨ā§āĻĄāĻžāĻ•ā§āϟāĻŋāĻ­ āĻŦāĻžāϝāĻŧāĻžāϏ, āĻ­āĻžāĻ°ā§āϏāύ āĻ¸ā§āĻĒ⧇āϏ, āĻœā§‡āύāĻžāϰ⧇āϞāĻžāχāĻœā§‡āĻļāύ āĻāĻŦāĻ‚ āωāĻĻāĻžāĻšāϰāĻŖ āĻĨ⧇āϕ⧇ āĻļ⧇āĻ–āĻž āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇ āϜāĻžāύ⧁āύāĨ¤

â€ĸ āϞāĻŋāύāĻŋāϝāĻŧāĻžāϰ āĻŽāĻĄā§‡āϞ
āϰāĻŋāĻ—ā§āϰ⧇āĻļāύ, āĻ•ā§āϞāĻžāϏāĻŋāĻĢāĻŋāϕ⧇āĻļāύ, āϞāĻŋāύāĻŋāϝāĻŧāĻžāϰ āĻĄāĻŋāϏāĻŋāĻļāύ āĻĢāĻžāĻ‚āĻļāύ āĻāĻŦāĻ‚ āĻĄā§‡āϟāĻž āφāϞāĻžāĻĻāĻž āĻ•āϰāϤ⧇ āĻŦāĻžāωāĻ¨ā§āĻĄāĻžāϰāĻŋ āϕ⧀āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšā§ƒāϤ āĻšāϝāĻŧ, āϤāĻž āϜāĻžāύ⧁āύāĨ¤

â€ĸ āύāĻŋāωāϰāĻžāϞ āύ⧇āϟāĻ“āϝāĻŧāĻžāĻ°ā§āĻ• āĻāĻŦāĻ‚ āĻ•āĻžāĻ°ā§āύ⧇āϞ āĻĒāĻĻā§āϧāϤāĻŋ
āĻŽāĻžāĻ˛ā§āϟāĻŋ-āϞ⧇āϝāĻŧāĻžāϰ āĻĒāĻžāϰāϏ⧇āĻĒāĻŸā§āϰāύ, āϰ⧇āĻĄāĻŋāϝāĻŧāĻžāϞ āĻŦ⧇āϏāĻŋāϏ āĻĢāĻžāĻ‚āĻļāύ āύ⧇āϟāĻ“āϝāĻŧāĻžāĻ°ā§āĻ•, āϏāĻžāĻĒā§‹āĻ°ā§āϟ āϭ⧇āĻ•ā§āϟāϰ āĻŽā§‡āĻļāĻŋāύ āĻāĻŦāĻ‚ āϜāϟāĻŋāϞ āĻĢāĻŋāϚāĻžāϰ āĻ¸ā§āĻĒ⧇āϏ⧇āϰ āĻĒāĻĻā§āϧāϤāĻŋāϗ⧁āϞ⧋ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇ āϜāĻžāύ⧁āύāĨ¤


â€ĸ āĻĄāĻŋāϏāĻŋāĻļāύ āĻŸā§āϰāĻŋ āĻāĻŦāĻ‚ āĻĢāĻŋāϚāĻžāϰ āϏāĻŋāϞ⧇āĻ•āĻļāύ
āĻŸā§āϰāĻŋ-āĻ­āĻŋāĻ¤ā§āϤāĻŋāĻ• āĻŽāĻĄā§‡āϞ, āĻĢāĻŋāϚāĻžāϰ āϏāĻŋāϞ⧇āĻ•āĻļāύ⧇āϰ āĻĒāĻĻā§āϧāϤāĻŋ, āĻŽāĻĄā§‡āϞ⧇āϰ āϤ⧁āϞāύāĻž āĻāĻŦāĻ‚ āύāĻŋāĻ°ā§āĻ­āϰāϝ⧋āĻ—ā§āϝ āϏāĻŋāĻ¸ā§āĻŸā§‡āĻŽ āϤ⧈āϰāĻŋāϰ āϏāĻžāϧāĻžāϰāĻŖ āĻšā§āϝāĻžāϞ⧇āĻžā§āϜāϗ⧁āϞ⧋ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇ āϜāĻžāύ⧁āύāĨ¤

â€ĸ āĻŽāĻĄā§‡āϞ āϞāĻžāχāĻĢāϏāĻžāχāϕ⧇āϞ
āĻŽā§‡āĻļāĻŋāύ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚ āĻŽāĻĄā§‡āϞ⧇āϰ āĻŸā§āϰ⧇āύāĻŋāĻ‚, āĻ­ā§āϝāĻžāϞāĻŋāĻĄā§‡āĻļāύ, āĻŸā§‡āĻ¸ā§āϟāĻŋāĻ‚, āĻŽāύāĻŋāϟāϰāĻŋāĻ‚, āϰāĻ•ā§āώāĻŖāĻžāĻŦ⧇āĻ•ā§āώāĻŖ āĻāĻŦāĻ‚ āĻĻāĻžāϝāĻŧāĻŋāĻ¤ā§āĻŦāĻļā§€āϞ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇ āϜāĻžāύ⧁āύāĨ¤

đŸ’ģ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰāĻŋāĻ• āϟāĻŋāωāĻŸā§‹āϰāĻŋāϝāĻŧāĻžāϞ
'āĻšāĻžāω-āϟ⧁' āĻŦāĻŋāĻ­āĻžāϗ⧇ āĻŽā§‡āĻļāĻŋāύ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚ āĻ“āϝāĻŧāĻžāĻ°ā§āĻ•āĻĢā§āϞ⧋-āĻāϰ āĻŦāĻŋāĻ­āĻŋāĻ¨ā§āύ āϧāĻžāĻĒ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻ⧇āĻļāύāĻž āϰāϝāĻŧ⧇āϛ⧇:

â€ĸ āĻĒāĻžāχāĻĨāύ āχāύāĻ¸ā§āϟāϞ āĻ•āϰāĻž āĻāĻŦāĻ‚ āϜ⧁āĻĒāĻŋāϟāĻžāϰ āύ⧋āϟāĻŦ⧁āĻ• āϏ⧇āϟ āφāĻĒ āĻ•āϰāĻž
â€ĸ āϏāĻžāϧāĻžāϰāĻŖ āĻĄā§‡āϟāĻž āϏāĻžāϝāĻŧ⧇āĻ¨ā§āϏ āϞāĻžāχāĻŦā§āϰ⧇āϰāĻŋ āĻ•āύāĻĢāĻŋāĻ—āĻžāϰ āĻ•āϰāĻž
â€ĸ āĻĒāĻžāĻ¨ā§āĻĄāĻžāϏ (Pandas) āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰ⧇ āĻĄā§‡āϟāĻžāϏ⧇āϟ āϞ⧋āĻĄ āĻāĻŦāĻ‚ āĻāĻ•ā§āϏāĻĒā§āϞ⧋āϰ āĻ•āϰāĻž
â€ĸ āĻ…āύ⧁āĻĒāĻ¸ā§āĻĨāĻŋāϤ, āĻĄā§āĻĒā§āϞāĻŋāϕ⧇āϟ āĻŦāĻž āĻ…āϏāĻžāĻŽāĻžā§āϜāĻ¸ā§āϝāĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖ āĻĄā§‡āϟāĻž āĻĒāϰāĻŋāĻˇā§āĻ•āĻžāϰ āĻ•āϰāĻž
â€ĸ āϚāĻžāĻ°ā§āϟ āĻāĻŦāĻ‚ āĻĒā§āϞāĻŸā§‡āϰ āĻŽāĻžāĻ§ā§āϝāĻŽā§‡ āĻĒā§āϝāĻžāϟāĻžāĻ°ā§āύ āĻ­āĻŋāĻœā§āϝ⧁āϝāĻŧāĻžāϞāĻžāχāϜ āĻ•āϰāĻž
â€ĸ āĻĄā§‡āϟāĻžāϕ⧇ āĻŸā§āϰ⧇āύāĻŋāĻ‚, āĻ­ā§āϝāĻžāϞāĻŋāĻĄā§‡āĻļāύ āĻāĻŦāĻ‚ āĻŸā§‡āĻ¸ā§āϟ āϏ⧇āĻŸā§‡ āĻŦāĻŋāĻ­āĻ•ā§āϤ āĻ•āϰāĻž
â€ĸ āĻĄā§‡āϟāĻž āĻĒā§āϰāĻ¸ā§āϤ⧁āϤāĻŋāϰ āϏāĻŽāϝāĻŧ āĻĄā§‡āϟāĻž āϞāĻŋāϕ⧇āϜ āĻāĻĄāĻŧāĻžāύ⧋
â€ĸ āϰāĻŋāĻ—ā§āϰ⧇āĻļāύ, āĻ•ā§āϞāĻžāϏāĻŋāĻĢāĻŋāϕ⧇āĻļāύ āĻŦāĻž āĻ•ā§āϞāĻžāĻ¸ā§āϟāĻžāϰāĻŋāĻ‚-āĻāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āύāĻŋāĻ°ā§āĻŦāĻžāϚāύ āĻ•āϰāĻž
â€ĸ āϞāĻŋāύāĻŋāϝāĻŧāĻžāϰ āϰāĻŋāĻ—ā§āϰ⧇āĻļāύ āĻŽāĻĄā§‡āϞ āϤ⧈āϰāĻŋ āĻāĻŦāĻ‚ āĻŽā§‚āĻ˛ā§āϝāĻžāϝāĻŧāύ āĻ•āϰāĻž
â€ĸ āϕ⧇-āĻāύāĻāύ (k-NN), āύ⧇āχāĻ­ āĻŦ⧇āϏ (Naive Bayes) āĻāĻŦāĻ‚ āϏāĻžāĻĒā§‹āĻ°ā§āϟ āϭ⧇āĻ•ā§āϟāϰ āĻŽā§‡āĻļāĻŋāύ (Support Vector Machine) āĻŽāĻĄā§‡āϞ āĻŸā§āϰ⧇āύāĻŋāĻ‚ āĻ•āϰāĻžāύ⧋
â€ĸ āϕ⧇-āĻŽāĻŋāύāϏ (K-Means) āĻāĻŦāĻ‚ āĻšāĻžāϝāĻŧāĻžāϰāĻžāϰāĻ•āĻŋāĻ•ā§āϝāĻžāϞ āĻ•ā§āϞāĻžāĻ¸ā§āϟāĻžāϰāĻŋāĻ‚ (Hierarchical Clustering) āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰ⧇ āĻĄā§‡āϟāĻž āĻ—ā§āϰ⧁āĻĒ āĻ•āϰāĻž
â€ĸ āĻĒā§āϰāĻŋāĻ¨ā§āϏāĻŋāĻĒāĻžāϞ āĻ•āĻŽā§āĻĒā§‹āύ⧇āĻ¨ā§āϟ āĻ…ā§āϝāĻžāύāĻžāϞāĻžāχāϏāĻŋāϏ (Principal Component Analysis) āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰ⧇ āĻĄāĻžāχāĻŽā§‡āύāĻļāύ āĻ•āĻŽāĻžāύ⧋
â€ĸ āχāĻŽāĻŦā§āϝāĻžāϞ⧇āĻ¨ā§āϏāĻĄ āĻĄā§‡āϟāĻžāϏ⧇āϟ āĻšā§āϝāĻžāĻ¨ā§āĻĄā§‡āϞ āĻ•āϰāĻž
â€ĸ āωāĻĒāϝ⧁āĻ•ā§āϤ āĻŽā§‡āĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰ⧇ āĻĒāĻžāϰāĻĢāϰāĻŽā§āϝāĻžāĻ¨ā§āϏ āĻĒāϰāĻŋāĻŽāĻžāĻĒ āĻ•āϰāĻž
â€ĸ āĻ—ā§āϰāĻŋāĻĄāϏāĻžāĻ°ā§āϚāϏāĻŋāĻ­āĻŋ (GridSearchCV) āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰ⧇ āĻšāĻžāχāĻĒāĻžāϰāĻĒā§āϝāĻžāϰāĻžāĻŽāĻŋāϟāĻžāϰ āϟāĻŋāωāύāĻŋāĻ‚ āĻ•āϰāĻž
â€ĸ āĻ“āĻ­āĻžāϰāĻĢāĻŋāϟāĻŋāĻ‚ āĻ•āĻŽāĻžāϤ⧇ āϰ⧇āϗ⧁āϞāĻžāϰāĻžāχāĻœā§‡āĻļāύ āĻĒā§āϰāϝāĻŧā§‹āĻ— āĻ•āϰāĻž
â€ĸ āĻŸā§‡āύāϏāϰāĻĢā§āϞ⧋ (TensorFlow) āĻāĻŦāĻ‚ āϕ⧇āϰāĻžāϏ (Keras) āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰ⧇ āύāĻŋāωāϰāĻžāϞ āύ⧇āϟāĻ“āϝāĻŧāĻžāĻ°ā§āĻ• āϤ⧈āϰāĻŋ āĻ•āϰāĻž
â€ĸ āĻĢāĻŋāϚāĻžāϰ āχāĻŽā§āĻĒāϰāĻŸā§‡āĻ¨ā§āϏ (feature importance) āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰ⧇ āĻĒā§āϰ⧇āĻĄāĻŋāĻ•āĻļāύ āĻŦā§‹āĻāĻž āĻāĻŦāĻ‚ SHAP
â€ĸ āĻĒā§āϰāĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻŋāϤ āĻŽāĻĄā§‡āϞ āϏāĻ‚āϰāĻ•ā§āώāĻŖ āĻāĻŦāĻ‚ āϞ⧋āĻĄ āĻ•āϰāĻž
â€ĸ REST API-āĻāϰ āĻŽāĻžāĻ§ā§āϝāĻŽā§‡ āĻŽāĻĄā§‡āϞ āĻ¸ā§āĻĨāĻžāĻĒāύ āĻ•āϰāĻž
â€ĸ āĻŽāĻĄā§‡āϞ⧇āϰ āĻŦāĻŋāĻšā§āϝ⧁āϤāĻŋ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ•āĻ°ā§āĻŽāĻ•ā§āώāĻŽāϤāĻž āĻĒāĻ°ā§āϝāĻŦ⧇āĻ•ā§āώāĻŖ āĻ•āϰāĻž
â€ĸ āĻĻāĻžāϝāĻŧāĻŋāĻ¤ā§āĻŦāĻļā§€āϞ AI āύ⧀āϤāĻŋ āĻĒā§āϰāϝāĻŧā§‹āĻ— āĻ•āϰāĻž

đŸŽ¯ āĻ•āĻžāϰāĻž āĻāχ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒāϟāĻŋ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰāϤ⧇ āĻĒāĻžāϰāĻŦ⧇āύ?

āĻāχ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒāϟāĻŋ āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻŋāωāϟāĻžāϰ āϏāĻžāϝāĻŧ⧇āĻ¨ā§āϏ āĻāĻŦāĻ‚ āĻĄā§‡āϟāĻž āϏāĻžāϝāĻŧ⧇āĻ¨ā§āϏ⧇āϰ āĻ›āĻžāĻ¤ā§āϰāĻ›āĻžāĻ¤ā§āϰ⧀, āĻ•ā§ƒāĻ¤ā§āϰāĻŋāĻŽ āĻŦ⧁āĻĻā§āϧāĻŋāĻŽāĻ¤ā§āϤāĻž āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ⧇ āύāϤ⧁āύ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ°ā§āĻĨā§€, āĻŽā§‡āĻļāĻŋāύ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚-āĻ āφāĻ—ā§āϰāĻšā§€ āĻĄā§‡āϭ⧇āϞāĻĒāĻžāϰ, āχāĻ¨ā§āĻŸā§‡āϞāĻŋāĻœā§‡āĻ¨ā§āϟ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒā§āϞāĻŋāϕ⧇āĻļāύ āύāĻŋāĻ°ā§āĻŽāĻžāĻŖāĻ•āĻžāϰ⧀ āϏāĻĢāϟāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ āχāĻžā§āϜāĻŋāύāĻŋāϝāĻŧāĻžāϰ āĻāĻŦāĻ‚ āĻĒā§āϰ⧇āĻĄāĻŋāĻ•ā§āϟāĻŋāĻ­ āĻ…ā§āϝāĻžāύāĻžāϞāĻŋāϟāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇ āφāĻ—ā§āϰāĻšā§€ āĻĒ⧇āĻļāĻžāĻĻāĻžāϰāĻĻ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āωāĻĒāϝ⧁āĻ•ā§āϤāĨ¤

💡 āĻļ⧇āĻ–āĻžāϰ āϏ⧁āĻŦāĻŋāϧāĻž
āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒāϟāĻŋ āĻŽā§‡āĻļāĻŋāύ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚-āĻāϰ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧāϗ⧁āϞ⧋ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻ¸ā§āĻĒāĻˇā§āϟ āĻāĻŦāĻ‚ āϏ⧁āϏāĻ‚āĻ—āĻ āĻŋāϤ āĻŦāĻŋāĻ¨ā§āϝāĻžāϏ⧇ āωāĻĒāĻ¸ā§āĻĨāĻžāĻĒāύ āĻ•āϰ⧇āĨ¤ āĻāϰ āĻ•āĻžāĻ āĻžāĻŽā§‹āĻŦāĻĻā§āϧ āĻĒāĻžāĻ āϗ⧁āϞ⧋ āϧāĻžāĻĒ⧇ āϧāĻžāĻĒ⧇ āĻļ⧇āĻ–āĻž, āĻĒā§āϰāĻžāϤāĻŋāĻˇā§āĻ āĻžāύāĻŋāĻ• āĻĒāĻĄāĻŧāĻžāĻļā§‹āύāĻž, āϏāĻžāĻ•ā§āώāĻžā§ŽāĻ•āĻžāϰ⧇āϰ āĻĒā§āϰāĻ¸ā§āϤ⧁āϤāĻŋ āĻāĻŦāĻ‚ āĻĒ⧁āύāϰāĻžāϞ⧋āϚāύāĻžāϝāĻŧ āϏāĻšāĻžāϝāĻŧāϤāĻž āĻ•āϰ⧇āĨ¤ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰāĻŋāĻ• āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻ⧇āĻļāĻŋāĻ•āĻžāϗ⧁āϞ⧋ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ°ā§āĻĨā§€āĻĻ⧇āϰ āĻĄā§‡āϟāĻž āĻĒā§āϰāĻ¸ā§āϤ⧁āϤāĻŋ, āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āĻĒā§āϰāĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻŖ, āĻŽā§‚āĻ˛ā§āϝāĻžāϝāĻŧāύ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ¸ā§āĻĨāĻžāĻĒāύ⧇āϰ āϏāĻžāĻĨ⧇ āϧāĻžāϰāĻŖāĻžāϗ⧁āϞ⧋āϕ⧇ āϏāĻ‚āϝ⧁āĻ•ā§āϤ āĻ•āϰāϤ⧇ āϏāĻžāĻšāĻžāĻ¯ā§āϝ āĻ•āϰ⧇āĨ¤

āĻ¸ā§āĻĒāĻˇā§āϟ āύ⧇āĻ­āĻŋāϗ⧇āĻļāύ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧāϗ⧁āϞ⧋ āĻ…āĻ¨ā§āĻŦ⧇āώāĻŖ āĻ•āϰāĻž, āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦāĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖ āϧāĻžāϰāĻŖāĻžāϗ⧁āϞ⧋ āĻĒ⧁āύāϰāĻžāϝāĻŧ āĻĻ⧇āĻ–āĻž āĻāĻŦāĻ‚ āύāĻŋāĻœā§‡āϰ āϏ⧁āĻŦāĻŋāϧāĻžāĻŽāϤ⧋ āĻ—āϤāĻŋāϤ⧇ āĻ…āĻ§ā§āϝāϝāĻŧāύ āĻ•āϰāĻž āϏāĻšāϜ āĻ•āϰ⧇ āϤ⧋āϞ⧇āĨ¤ āĻāχ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧāĻŦāĻ¸ā§āϤ⧁ āϏ⧇āχāϏāĻŦ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ°ā§āĻĨā§€āĻĻ⧇āϰ āϏāĻšāĻžāϝāĻŧāϤāĻž āĻ•āϰ⧇ āϝāĻžāϰāĻž āĻŦāĻŋāĻšā§āĻ›āĻŋāĻ¨ā§āύ āĻ‰ā§ŽāϏ⧇āϰ āωāĻĒāϰ āύāĻŋāĻ°ā§āĻ­āϰ āύāĻž āĻ•āϰ⧇ āĻŽā§‡āĻļāĻŋāύ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚ āĻ“āϝāĻŧāĻžāĻ°ā§āĻ•āĻĢā§āϞ⧋ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻŦāĻŋāĻ¸ā§āϤ⧃āϤ āϧāĻžāϰāĻŖāĻž āĻĒ⧇āϤ⧇ āϚāĻžāύāĨ¤

🔄 āύāĻŋāϝāĻŧāĻŽāĻŋāϤ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻŽā§‚āϞāĻ• āφāĻĒāĻĄā§‡āϟ
āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒāϟāĻŋāϤ⧇ āĻŽā§‡āĻļāĻŋāύ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚ āĻĒāĻžāĻ , āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰāĻŋāĻ• āϟāĻŋāωāĻŸā§‹āϰāĻŋāϝāĻŧāĻžāϞ, āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧāĻŦāĻ¸ā§āϤ⧁āϰ āĻŦāĻŋāĻ¨ā§āϝāĻžāϏ, āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰāϝ⧋āĻ—ā§āϝāϤāĻž, āĻ•āĻ°ā§āĻŽāĻ•ā§āώāĻŽāϤāĻž, āĻŦāĻžāĻ— āϏāĻ‚āĻļā§‹āϧāύ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ¸ā§āĻĨāĻŋāϤāĻŋāĻļā§€āϞāϤāĻž āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āĻ•āĻŋāϤ āϏāĻžāϧāĻžāϰāĻŖ āφāĻĒāĻĄā§‡āϟ āφāϏ⧇āĨ¤ āĻāχ āφāĻĒāĻĄā§‡āϟāϗ⧁āϞāĻŋ āĻŦāĻŋāĻĻā§āϝāĻŽāĻžāύ āĻŦā§āϝāĻžāĻ–ā§āϝāĻžāϗ⧁āϞāĻŋāϕ⧇ āφāϰāĻ“ āĻĒāϰāĻŋāĻŽāĻžāĻ°ā§āϜāĻŋāϤ āĻ•āϰāϤ⧇ āĻāĻŦāĻ‚ āĻļ⧇āĻ–āĻžāϰ āĻ…āĻ­āĻŋāĻœā§āĻžāϤāĻžāϕ⧇ āωāĻ¨ā§āύāϤ āĻ•āϰāϤ⧇ āĻĒāĻžāϰ⧇āĨ¤
āĻŽā§‡āĻļāĻŋāύ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚, āĻĒāĻžāχāĻĨāύ, āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—āϰāĻŋāĻĻāĻŽ, āύāĻŋāωāϰāĻžāϞ āύ⧇āϟāĻ“āϝāĻŧāĻžāĻ°ā§āĻ• āĻāĻŦāĻ‚ āĻāφāχ āĻĄā§‡āĻĒā§āϞāϝāĻŧāĻŽā§‡āĻ¨ā§āĻŸā§‡ āĻĻāĻ•ā§āώāϤāĻž āĻ…āĻ°ā§āϜāύ āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤
āφāĻĒāĻĄā§‡āϟ āĻ•āϰāĻž āĻšā§Ÿā§‡āϛ⧇
⧍ā§Ŧ āĻ…āĻ•ā§āĻŸā§‹, ⧍ā§Ļ⧍ā§Ģ

āĻĄā§‡āϟāĻž āϏ⧁āϰāĻ•ā§āώāĻž

āĻĄā§‡āϭ⧇āϞāĻĒāĻžāϰ āϕ⧀āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āφāĻĒāύāĻžāϰ āĻĄā§‡āϟāĻž āϏāĻ‚āĻ—ā§āϰāĻš āĻāĻŦāĻ‚ āĻļā§‡ā§ŸāĻžāϰ āĻ•āϰ⧇ āϤāĻž āĻĨ⧇āϕ⧇āχ āύāĻŋāϰāĻžāĻĒāĻ¤ā§āϤāĻž āĻŦā§āϝāĻŦāĻ¸ā§āĻĨāĻž āĻ•āĻžāϜ āĻ•āϰāĻž āĻļ⧁āϰ⧁ āĻ•āϰ⧇āĨ¤ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒ⧇āϰ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ, āϕ⧋āύ āĻ…āĻžā§āϚāϞ⧇ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰāĻž āĻšāĻšā§āϛ⧇ āĻāĻŦāĻ‚ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰāĻ•āĻžāϰ⧀āϰ āĻŦ⧟āϏ⧇āϰ āĻ­āĻŋāĻ¤ā§āϤāĻŋāϤ⧇ āĻĄā§‡āϟāĻž āĻ—ā§‹āĻĒāĻ¨ā§€ā§ŸāϤāĻž āĻāĻŦāĻ‚ āϏ⧁āϰāĻ•ā§āώāĻž āĻŦā§āϝāĻŦāĻ¸ā§āĻĨāĻž āφāϞāĻžāĻĻāĻž āĻšāϤ⧇ āĻĒāĻžāϰ⧇āĨ¤ āĻĄā§‡āϭ⧇āϞāĻĒāĻžāϰ āĻāχ āϤāĻĨā§āϝ āĻĒā§āϰāĻĻāĻžāύ āĻ•āϰ⧇āϛ⧇āύ āĻāĻŦāĻ‚ āϏāĻŽā§Ÿā§‡āϰ āϏāĻžāĻĨ⧇ āϏāĻžāĻĨ⧇ āϤāĻž āφāĻĒāĻĄā§‡āϟ āĻ•āϰāϤ⧇ āĻĒāĻžāϰ⧇āĨ¤
  • āĻāχ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒ āĻāχāϏāĻŦ āϧāϰāύ⧇āϰ āĻĄā§‡āϟāĻž āĻĨāĻžāĻ°ā§āĻĄ-āĻĒāĻžāĻ°ā§āϟāĻŋāϰ āϏāĻžāĻĨ⧇ āĻļā§‡ā§ŸāĻžāϰ āĻ•āϰāϤ⧇ āĻĒāĻžāϰ⧇
    āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāχāϏ āĻŦāĻž āĻ…āĻ¨ā§āϝāĻžāĻ¨ā§āϝ āφāχāĻĄāĻŋ
  • āϕ⧋āύāĻ“ āĻĄā§‡āϟāĻž āϏāĻ‚āĻ—ā§āϰāĻš āĻ•āϰāĻž āĻšā§ŸāύāĻŋ
    āĻĄā§‡āϭ⧇āϞāĻĒāĻžāϰāϰāĻž āϕ⧀āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āϏāĻ‚āĻ—ā§āϰāĻš āĻ•āϰāĻžāϰ āĻ•āĻĨāĻž āĻ˜ā§‹āώāĻŖāĻž āĻ•āϰ⧇āύ āϏ⧇āχ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇ āφāϰāĻ“ āϜāĻžāύ⧁āύ
  • āĻĄā§‡āϟāĻž āĻāύāĻ•ā§āϰāĻŋāĻĒā§āϟ āĻ•āϰ⧇ āĻāĻ• āϜāĻžā§ŸāĻ—āĻž āĻĨ⧇āϕ⧇ āĻ…āĻ¨ā§āϝ āϜāĻžā§ŸāĻ—āĻžā§Ÿ āĻĒāĻžāĻ āĻžāύ⧇āĻž āĻšā§Ÿā§‡āϛ⧇
  • āĻĄā§‡āϟāĻž āĻŽā§āϛ⧇ āĻĢ⧇āϞāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇ āύāĻž

āύāϤ⧁āύ āϕ⧀ āφāϛ⧇

App contents re-structured
How to Section added
App Stability & Design Improvements
āϏāĻžāĻŽāĻ—ā§āϰ⧀āϰ āϰ⧇āϟāĻŋāĻ‚
āĻĒā§āϰāĻ¤ā§āϝ⧇āϕ⧇
āφāϰāĻ“ āϜāĻžāύ⧁āύ

āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒ āϏāĻšāĻžā§ŸāϤāĻž

āĻĄā§‡āϭ⧇āϞāĻĒāĻžāϰ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇
RAJIL THANKARAJU
contact@softecks.in
16,Ayya Avenue, Shanmugavel Nagar,Kathakinaru Madurai, Tamil Nadu 625107 India

Softecks-āĻāϰ āĻĨ⧇āϕ⧇ āφāϰāĻ“