ਇਸ ਆਲ-ਇਨ-ਵਨ ਐਪ ਨਾਲ ਮਾਸਟਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ — ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ, ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇ ਚਾਹਵਾਨਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਐਪ ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪਾਂ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ, ਅਧਿਆਇ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿੱਖਣ ਯਾਤਰਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਇਹ ਸਭ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ML ਪਾਠਕ੍ਰਮ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ।
🚀 ਅੰਦਰ ਕੀ ਹੈ:
📘 ਯੂਨਿਟ 1: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
• ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
• ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੇਸ਼ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ
• ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ
• ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਅਤੇ ਮੁੱਦੇ
📘 ਯੂਨਿਟ 2: ਸੰਕਲਪ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਆਮ ਤੋਂ ਖਾਸ ਕ੍ਰਮ
• ਖੋਜ ਵਜੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਧਾਰਨਾ
• FIND-S ਐਲਗੋਰਿਦਮ
• ਵਰਜਨ ਸਪੇਸ
• ਪ੍ਰੇਰਕ ਪੱਖਪਾਤ
📘 ਯੂਨਿਟ 3: ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ ਸਿਖਲਾਈ
• ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ
• ID3 ਐਲਗੋਰਿਦਮ
• ਐਂਟਰੌਪੀ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਲਾਭ
• ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰੂਨਿੰਗ
📘 ਯੂਨਿਟ 4: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ
• ਪਰਸੈਪਟਰੋਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
• ਮਲਟੀਲੇਅਰ ਨੈੱਟਵਰਕ
• ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ
• ਨੈੱਟਵਰਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਮੁੱਦੇ
📘 ਯੂਨਿਟ 5: ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ
• ਪ੍ਰੇਰਣਾ
• ਹਾਇਪੋਥੀਸਿਸ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ
• ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ
• ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ
📘 ਯੂਨਿਟ 6: ਬਾਏਸੀਅਨ ਲਰਨਿੰਗ
• ਬੇਅਸ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ
• ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ MAP
• ਭੋਲੇ ਭਾਲੇ ਬੇਸ ਵਰਗੀਕਰਣਕਾਰ
• ਬਾਏਸੀਅਨ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੈੱਟਵਰਕ
📘 ਯੂਨਿਟ 7: ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਰਨਿੰਗ ਥਿਊਰੀ
• ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਗਭਗ ਸਹੀ (PAC) ਸਿਖਲਾਈ
• ਨਮੂਨਾ ਜਟਿਲਤਾ
• VC ਮਾਪ
• ਗਲਤੀ ਬਾਊਂਡ ਮਾਡਲ
📘 ਯੂਨਿਟ 8: ਉਦਾਹਰਣ-ਆਧਾਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ
• K- ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇਬਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
• ਕੇਸ-ਅਧਾਰਿਤ ਤਰਕ
• ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਜ਼ਨ ਵਾਲਾ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ
• ਅਯਾਮ ਦਾ ਸਰਾਪ
📘 ਯੂਨਿਟ 9: ਜੈਨੇਟਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
• ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਸਪੇਸ ਖੋਜ
• ਜੈਨੇਟਿਕ ਆਪਰੇਟਰ
• ਫਿਟਨੈਸ ਫੰਕਸ਼ਨ
• ਜੈਨੇਟਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਕਾਰਜ
📘 ਯੂਨਿਟ 10: ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸੈੱਟ
• ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਕਵਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
• ਕਟਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਨਿਯਮ
• ਫਸਟ-ਆਰਡਰ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ
• ਪ੍ਰੋਲੋਗ-ਈਬੀਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿੱਖਣਾ
📘 ਯੂਨਿਟ 11: ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਸਿਖਲਾਈ
• ਵਿਆਖਿਆ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ (EBL)
• ਇੰਡਕਟਿਵ-ਐਨਾਲਿਟੀਕਲ ਲਰਨਿੰਗ
• ਢੁਕਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ
• ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ
📘 ਯੂਨਿਟ 12: ਪ੍ਰੇਰਣਾਤਮਕ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਸੁਮੇਲ
• ਇੰਡਕਟਿਵ ਲਾਜਿਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ (ILP)
• ਫੋਇਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
• ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਦਾ ਸੁਮੇਲ
• ILP ਦੀਆਂ ਅਰਜ਼ੀਆਂ
📘 ਯੂਨਿਟ 13: ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ
• ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਕੰਮ
• ਕਿਊ-ਲਰਨਿੰਗ
• ਅਸਥਾਈ ਅੰਤਰ ਢੰਗ
• ਖੋਜ ਰਣਨੀਤੀਆਂ
🔍 ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ:
• ਵਿਸ਼ਾ-ਵਾਰ ਵਿਭਾਜਨ ਦੇ ਨਾਲ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਿਲੇਬਸ
• ਵਿਆਪਕ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸਿਲੇਬਸ ਦੀਆਂ ਕਿਤਾਬਾਂ, MCQ, ਅਤੇ ਕਵਿਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
• ਆਸਾਨ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਬੁੱਕਮਾਰਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ
• ਵਧੀ ਹੋਈ ਉਪਯੋਗਤਾ ਲਈ ਹਰੀਜੱਟਲ ਅਤੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
• BSc, MSc, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਲਈ ਆਦਰਸ਼
• ਹਲਕਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਆਸਾਨ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ
ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੋ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ML ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਐਪ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਕਰੀਅਰ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਸੰਪੂਰਨ ਸਾਥੀ ਹੈ।
📥 ਹੁਣੇ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮੁਹਾਰਤ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਸਫ਼ਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ!
ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਤਾਰੀਖ
9 ਅਗ 2025