Python मा तपाइँको पहिलो मेशिन लर्निंग प्रोजेक्ट

तपाईं Python प्रयोग गरेर मेशिन (Machine Learning) सिक्न चाहनुहुन्छ, तर तपाईं Lai  सुरू गर्न समस्या भएको छ?

यस पोष्टमा, तपाइँ Python  प्रयोग गरेर तपाइँको पहिलो मेशिन Learning  Project  पूरा गर्नुहुनेछ।

यो चरण-दर-चरण ट्यूटोरियलमा तपाइँले:

1.Python,  SciPy डाउनलोड र install  गर्नुहोस् र Python मा मेशिन सिक्नको लागि सबैभन्दा उपयोगी प्याकेज प्राप्त गर्नुहोस्।
2.डाटासेट लोड गर्नुहोस् र (statistical )सांख्यिकीय सारांशहरू र डेटा दृश्य प्रयोग गरेर यसको ढाँचा बुझ्नुहोस्।
3. मेसिन सिकाउने मोडलहरू सिर्जना गर्नुहोस्, उत्कृष्ट छनौट गर्नुहोस् र आत्मनिर्भर विश्वास गर्नुहोस् कि शुद्धता विश्वसनीय छ।



तपाईं python मा मिसिन लर्निंग कसरि शुरू गर्नुहुन्छ?
मेशिन सिक्न  सबैभन्दा राम्रो तरिका सानो project  डिजाइन र complete  Garda हुन्छ।

Pythonलाई सुरू गर्न डर लागेको हुन सक्छ?
Python  एक लोकप्रिय र शक्तिशाली व्याख्या भाषा छ। R को विपरीत, पाइथन एक पूर्ण भाषा र प्लेटफार्म हो जुन तपाईं अनुसन्धान र विकास र उत्पादन प्रणाली को विकास को लागि उपयोग गर्न सक्छन्।

प्रत्येक कार्य गर्न बहुविध तरिकाहरू प्रदान गर्नबाट छनौट गर्न धेरै मोड्युलहरू र पुस्तकालयहरू पनि छन्। यसले अत्यधिक महसुस गर्न सक्छ।

Python  मेशिन सिक्न प्रयोग गरी सुरू गर्न उत्तम तरिका एक परियोजना(Project) पूरा गर्न को लागी हो।

यसले तपाईंलाई पायथन इन्टरप्राइजर (धेरै कममा) स्थापना गर्न र सुरू गर्न बल दिनेछ।
यसले तपाईंलाई सानो परियोजनाको माध्यमबाट कसरी कदम पुर्याउने पक्षीको आँखा दृश्यलाई दिनेछ।
यसले तपाईंलाई भरोसा दिनेछ, शायद तपाईंको आफ्नै सानो परियोजनाहरूमा जानुहोस्।
शुरुवातहरूलाई एक छोटो अन्त-अन्त्य परियोजना आवश्यक पर्दछ
किताबहरू र पाठ्यक्रमहरू निराशाजनक छन्। तिनीहरूले तपाईंलाई धेरै व्यञ्जनहरू र स्निपेटहरू दिन्छन्, तर तपाईं कसरी कहिल्यै भेट्टाउन सक्नुहुन्न कि तिनीहरू सबै सँगै फिट हुन्छन्।
जब तपाइँ आफ्नो डेटासेटमा मेशिन सिकाउने आवेदन गर्दै हुनुहुन्छ, तपाइँ परियोजनामा ​​काम गर्दै हुनुहुन्छ।

एक मेशिन सिकाउने प्रोजेक्ट Linear  नहुन सक्छ, तर यसमा धेरै राम्रा step  छन्:

1.समस्या परिभाषित गर्नुहोस्।(Define  Problem)
2.डेटा तयारी गर्नुहोस्।(Prepare Data)
3.एल्गोरिदमहरूको मूल्याङ्कन गर्नुहोस्।(Evaluate algorithm)
4.सुधार परिणामहरू।(Improve results)
5.वर्तमान परिणामहरू।(Present results)

नयाँ प्लेटफर्म वा उपकरणसँग सर्तहरू वास्तवमा आउन उत्तम तरिका एक मेशिन learning  project  अन्त-मा समाप्त हुन्छ र key  step हरू cover हुनेछ । अर्थात्, डेटा लोड गर्दै, डेटा संक्षेप, एल्गोरिदमको मूल्यांकन र केही भविष्यवाणीहरू बनाउने।

यदि तपाइँ त्यसो गर्न सक्नुहुनेछ, तपाइँसँग टेम्प्लेट पछि डेटासेटमा प्रयोग गर्न सक्नु भएको टेम्प्लेट छ। तपाईं अंतरालहरू भर्न सक्नुहुनेछ जस्तै थप डेटा तयारी र पछि परिणाम परिणाम सुधार गर्न सक्नुहुनेछ !

Hello World  Machine लर्निंग project 
नयाँ उपकरणको साथ सुरु गर्न सबैभन्दा राम्रो सानो परियोजना आईरिस फूलहरू (जस्तै आईरिस डाटासेट) को वर्गीकरण हो।

यो एक राम्रो प्रोजेक्ट हो किनकि यो धेरै राम्ररी बुझिएको छ।

गुण संख्यात्मक छ त्यसैले तपाईंले कसरी डाटा लोड गर्न र ह्यान्डल गर्न Bhanera Figure out Garnasaknuhunecha ।
यो एक वर्गीकरण(classification problem) समस्या हो, तपाईंलाई सम्भवतः एक सजिलो प्रकारको supervised learning algorithmएल्गोरिथ्म अभ्यास गर्न अनुमति दिन्छ। 
यो एक बहु-वर्गीकरण वर्गीकरण  multi-class classification problem समस्या (बहु-नामांकन) हो जुन केहि विशेष handling हुन सक्छ।
यसको केवल 4 विशेषताहरू र 150 पङ्क्तिहरू छन्, यसको मतलब यो सानो छ र सजिलै मेमोरीमा (र एक स्क्रिन वा A4 पृष्ठ) फिट हुन्छ।

संख्यात्मक विशेषताहरू सबै एउटै एकाईहरू र उही स्केलमा छन्, कुनै खास स्केलिंग वा सुरू गर्न परिवर्तन गर्न आवश्यक छैन।
तपाईंको hello world  सिकाउने project को साथ सुरू गरौं।

पायथन मा मिसिन लर्निंग:step to step -ट्यूटोरियल

(यहाँ सुरु गर्नुहोस्)
यस खण्डमा, हामी छोटो सानो मेशिन सिक्किमेन्ट परियोजनाको अन्तमा काम गर्न जाँदैछौँ।

हामी कवर गर्न जाँदैछौं को एक (overview )सिंहावलोकन यहाँ छ:

Machine Learning  in Python  steps:

1.डाटासेट लोड हुँदै।(loading he dataset)
2.डाटासेट संक्षेप गर्दै।(Summarising the dataset)
3.डाटासेट देखाउँदै।(Visualizing dataset)
4,केहि एल्गोरिदमहरूको मूल्याङ्कन गर्दै।(evaluating  the algorithm)
5.केहि भविष्यवाणी गर्दै।(Making predictions)

आफ्नो समय लिनुहोस्। प्रत्येक चरण मार्फत काम गर्नुहोस्।




यदि तपाइँसँग  प्रश्नहरू छन् भने, कृपया पोस्टको तलको टिप्पणी छोड्नुहोस्।