සිසුන්, වෘත්තිකයන් සහ තරඟ විභාග අපේක්ෂකයින් සඳහා නිර්මාණය කර ඇති මෙම සියලු-තුළ-එක් යෙදුම සමඟ Master Machine Learning. මෙම යෙදුම ප්රධාන සංකල්ප, ඇල්ගොරිතම සහ යෙදුම් ආවරණය වන පරිදි ව්යුහගත, පරිච්ඡේද අනුව ඉගෙනුම් ගමනක් ඉදිරිපත් කරයි - සියල්ල සම්මත ML විෂය මාලාවක් මත පදනම් වේ.
🚀 ඇතුළත ඇති දේ:
📘 ඒකකය 1: යන්ත්ර ඉගෙනීම සඳහා හැඳින්වීම
• Machine Learning යනු කුමක්ද?
• හොඳින් ඉදිරිපත් කරන ලද ඉගෙනුම් ගැටළු
• ඉගෙනුම් පද්ධතියක් සැලසුම් කිරීම
• යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ඉදිරිදර්ශන සහ ගැටළු
📘 ඒකකය 2: සංකල්ප ඉගෙනීම සහ සාමාන්ය සිට විශේෂිත ඇණවුම් කිරීම
• සංකල්ප ඉගෙනීම සෙවීම ලෙස
• FIND-S ඇල්ගොරිතම
• අනුවාද අවකාශය
• ප්රේරක නැඹුරුව
📘 ඒකකය 3: තීරණ ගස් ඉගෙනීම
• තීරණ ගස නියෝජනය
• ID3 ඇල්ගොරිතම
• එන්ට්රොපි සහ තොරතුරු ලාභය
• වැඩිපුර සවි කිරීම සහ කප්පාදු කිරීම
📘 ඒකකය 4: කෘතිම ස්නායු ජාල
• Perceptron ඇල්ගොරිතම
• බහු ස්ථර ජාල
• Backpropagation
• ජාල නිර්මාණයේ ගැටළු
📘 ඒකකය 5: උපකල්පන ඇගයීම
• අභිප්රේරණය
• උපකල්පිත නිරවද්යතාවය ඇස්තමේන්තු කිරීම
• විශ්වාස විරාමයන්
• ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම සංසන්දනය කිරීම
📘 ඒකකය 6: Bayesian Learning
• බේස් ප්රමේයය
• උපරිම සම්භාවිතාව සහ සිතියම
• Naive Bayes Classifier
• Bayesian විශ්වාස ජාල
📘 ඒකකය 7: පරිගණක ඉගෙනුම් න්යාය
• සමහරවිට ආසන්න වශයෙන් නිවැරදි (PAC) ඉගෙනීම
• නියැදි සංකීර්ණත්වය
• VC Dimension
• වැරදි බැඳුනු ආකෘතිය
📘 8 වන ඒකකය: අවස්ථා පදනම් කරගත් ඉගෙනීම
• K-ළඟම අසල්වැසි ඇල්ගොරිතම
• සිද්ධි-පාදක තර්කනය
• ප්රාදේශීය වශයෙන් බර ප්රතිගමනය
• Dimensionality ශාපය
📘 ඒකකය 9: ජාන ඇල්ගොරිතම
• උපකල්පිත අභ්යවකාශ සෙවීම
• ජාන ක්රියාකරුවන්
• යෝග්යතා කාර්යයන්
• ජාන ඇල්ගොරිතම වල යෙදුම්
📘 ඒකකය 10: ඉගෙනීමේ නීති මාලාව
• අනුක්රමික ආවරණ ඇල්ගොරිතම
• පසු කප්පාදුව පාලනය කරන්න
• පළමු පෙළ නීති ඉගෙනීම
• Prolog-EBG භාවිතයෙන් ඉගෙනීම
📘 ඒකකය 11: විශ්ලේෂණාත්මක ඉගෙනීම
• පැහැදිලි කිරීම් පාදක ඉගෙනීම (EBL)
• Inductive-Analytical Learning
• අදාළ තොරතුරු
• ක්රියාකාරීත්වය
📘 ඒකකය 12: ප්රේරක සහ විශ්ලේෂණාත්මක ඉගෙනීම ඒකාබද්ධ කිරීම
• Inductive Logic Programming (ILP)
• FOIL ඇල්ගොරිතම
• පැහැදිලි කිරීම සහ නිරීක්ෂණ ඒකාබද්ධ කිරීම
• ILP හි යෙදුම්
📘 ඒකකය 13: ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම
• ඉගෙනීමේ කාර්යය
• Q-ඉගෙනීම
• කාලීන වෙනස්කම් ක්රම
• ගවේෂණ උපාය මාර්ග
🔍 ප්රධාන විශේෂාංග:
• මාතෘකා අනුව බිඳවැටීම සහිත ව්යුහගත විෂය මාලාව
• විෂයමාලා පොත්, MCQ, සහ විස්තීර්ණ ඉගෙනීම සඳහා ප්රශ්නාවලිය ඇතුළත් වේ
• පහසු සංචලනය සහ ඉක්මන් ප්රවේශය සඳහා පිටු සලකුණු විශේෂාංගය
• වැඩි දියුණු කළ භාවිතය සඳහා තිරස් සහ භූ දර්ශනය සඳහා සහය දක්වයි
• BSc, MSc, සහ තරඟ විභාග සඳහා සූදානම් වීම සඳහා වඩාත් සුදුසුය
• සැහැල්ලු නිර්මාණය සහ පහසු සංචලනය
ඔබ ආරම්භකයකු හෝ ඔබේ ML දැනුම වැඩි දියුණු කිරීම අරමුණු කර ගෙන සිටියත්, මෙම යෙදුම අධ්යයන සහ වෘත්තීය සාර්ථකත්වය සඳහා ඔබේ පරිපූර්ණ සහකරු වේ.
📥 දැන් බාගත කර Machine Learning ප්රවීණත්වය වෙත ඔබේ ගමන ආරම්භ කරන්න!