زیرِ نگرانی مشین لرننگ کے طریقے

Name: زیرِ نگرانی مشین لرننگ کے طریقے
Author: Gabriel Popoola

اس باب میں زیرِ نگرانی لرننگ کے تصورات اور تکنیکیں سیکھیں: لینیئر و لاجسٹک ریگریشن، سپورٹ ویکٹر مشینز، ڈیسیژن ٹریز، رینڈم فاریسٹ اور نیورل نیٹ ورکس۔

Preview the first lesson free — get full access to all 4 lessons.

Request a demo Sign in

Course: On-Demand

نالج سٹی کے کورس میں خوش آمدید مشین لرننگ، زیر نگرانی مشین لرننگ طریقوں پر۔ ان اسباق میں، آپ لکیری کے بارے میں سیکھیں گے۔ اور لاجسٹک ریگریشن، سپورٹ ویکٹر مشینیں، فیصلے کے درخت اور بے ترتیب جنگل، اور اعصابی نیٹ ورک۔ یہ سبق لکیری اور لاجسٹک ریگریشن پر ہوگا۔ اس سبق کے دوران، آپ سیکھیں گے کہ لکیری رجعت کیا ہے، لاجسٹک ریگریشن کیا ہے، لکیری اور لاجسٹک ریگریشن کا استعمال کیسے کیا جاتا ہے، اور لکیری اور لاجسٹک ریگریشن کو کیسے لاگو کیا جاتا ہے؟ لکیری رجعت کیا ہے؟ لکیری رجعت سب سے بنیادی میں سے ایک ہے۔ مشین لرننگ الگورتھم مسلسل متغیر کی پیشن گوئی کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ سادہ لکیری رجعت میں، پیشن گوئی کرنے کے لیے استعمال ہونے والا ایک آزاد متغیر ہے۔ منحصر متغیر اور متعدد لکیری رجعت میں، متعدد منحصر متغیرات استعمال ہوتے ہیں۔ منحصر متغیر کی پیشن گوئی کرنے کے لیے۔ کچھ استعمال میں شماریات، رجحان کی تشخیص، اور مارکیٹنگ کی تاثیر کا جائزہ۔ لاجسٹک ریگریشن کیا ہے؟ لاجسٹک ریگریشن بہت مشہور ہے۔ زیر نگرانی مشین سیکھنے کی تکنیک جو عام طور پر درجہ بندی کے مسائل کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ کلاس کی پیشن گوئی کرنے کے لیے متعدد آزاد متغیرات کا استعمال کرتا ہے۔ زیادہ سے زیادہ امکانات کا تخمینہ استعمال کرتے ہوئے لاجسٹک ریگریشن کا بہترین استعمال کیا جاتا ہے۔ بائنری درجہ بندی کے مسائل کے لیے، اگرچہ یہ مکمل طور پر محدود نہیں ہے۔ مسائل کے اس زمرے میں۔ کچھ استعمال میں اسپام فلٹرز شامل ہیں، یہ شناخت کرنا کہ ٹیومر سومی ہے یا مہلک، اور واقعہ پیش آنے کے امکان کا اندازہ لگانا۔ اب، ہم کس طرح لکیری میں حاصل کرنے والے ہیں اور لاجسٹک ریگریشن Python میں لاگو ہوتے ہیں۔ تو یہ نفاذ، ہم سکیٹ لرن پیکج استعمال کریں گے، جو ایک بار پھر وسیع اقسام پر مشتمل ہے۔ زیر نگرانی اور غیر زیر نگرانی مشین لرننگ، ماڈل اور الگورتھم کے نفاذ۔ اور یہ شروع کرنے کے لیے واقعی ایک اچھی جگہ ہے۔ اگر آپ صرف مشین لرننگ میں داخل ہو رہے ہیں۔ لہذا آپ کچھ آسان اور بنیادی ماڈلز آزما سکتے ہیں۔ مزید پیچیدہ چیزوں میں غوطہ لگانے سے پہلے۔ لہذا لکیری رجعت ذیابیطس ڈیٹاسیٹ کا استعمال کر رہی ہے۔ جیسا کہ آپ یہاں دیکھ سکتے ہیں، اس کا مطلب مطلق غلطی تقریباً 41 ہے، جس کا مطلب ہے کہ اوسطاً، جب بھی کوئی پیشین گوئی کی جاتی ہے حل تقریباً 41 پوائنٹس پر ہے۔ تو یہ یقیناً برا ہے، لیکن اس معاملے میں، اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا کیونکہ اس کا مقصد صرف دکھانا ہے۔ لکیری ریگریشن ماڈل کو لاگو کرنا کتنا آسان ہے۔ اور آپ جانتے ہیں، یقیناً، وہاں ڈیٹاسیٹس موجود ہیں۔ جہاں رجعت بہت بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرے گی۔ لیکن یہ ذیابیطس ڈیٹاسیٹ ایک ہے۔ زیادہ پیچیدہ ریگریشن ڈیٹاسیٹس کا۔ اگلا، ہم لاجسٹک ریگریشن پر جانے والے ہیں۔ یہ چھاتی کے کینسر کا ڈیٹاسیٹ استعمال کر رہا ہے۔ اور جیسا کہ آپ یہاں دیکھ سکتے ہیں، درستگی تقریباً 94 فیصد ہے، جو بہت اچھا ہے. یقینا، درجہ بندی کرنے والے ہیں جو نمایاں طور پر بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے، لیکن 94% یقینی طور پر کوئی خراب درستگی کا نتیجہ نہیں ہے، خاص طور پر اس طرح کے سادہ کے لئے اور قابل وضاحت مشین لرننگ ماڈل جیسے کہ۔ اس سے یہ سبق ختم ہوتا ہے، اور آگے، ہم سپورٹ ویکٹر مشینوں پر بات کرنے جا رہے ہیں۔ شکریہ

Beginner Provider : Gabriel Popoola 4 Lessons · 15m in عربی, جرمن, انگریزی, ہسپانوی, فرانسیسی, پُرتگالی, اردو, Chinese

Course Description

اس باب میں آپ زیرِ نگرانی لرننگ کے تصورات اور تکنیکوں کے بارے میں سیکھیں گے۔ یہ لینیئر اور لاجسٹک ریگریشن کا احاطہ کرے گا۔ آپ سپورٹ ویکٹر مشینز اور اُن کے استعمالات کے بارے میں سیکھیں گے۔ یہ باب ڈیسیژن ٹریز، رینڈم فاریسٹس، اینسیمبل لرننگ اور یہ کہ وہ سب کس طرح آپس میں مربوط ہیں، کا بھی احاطہ کرتا ہے۔ اس باب میں نیورل نیٹ ورکس پر بھی بحث کی گئی ہے۔

آپ کیا سیکھیں گے

زیر نگرانی سیکھنے کی تکنیک کے طور پر لکیری اور لاجسٹک رجعت کا اطلاق کریں
سپورٹ ویکٹر مشینیں استعمال کریں اور ان کے استعمال کو سمجھیں
فیصلہ سازی کے درخت اور بے ترتیب جنگلات بنائیں اور ان کا آپس میں کیا تعلق ہے۔
ایک سے زیادہ کلاسیفائر پر ملبوسات کی سیکھنے اور جوڑنے کے فوائد دریافت کریں
زیر نگرانی مشین لرننگ کے اندر عصبی نیٹ ورکس کو سمجھیں

اہم نکات

اس باب میں زیر نگرانی سیکھنے کے تصورات اور تکنیکیں شامل ہیں، بشمول لکیری اور لاجسٹک رجعت۔
سپورٹ ویکٹر مشینوں اور ان کے استعمال پر فیصلے کے درختوں اور بے ترتیب جنگلات کے ساتھ تبادلہ خیال کیا جاتا ہے۔
یہ باب فیصلے کے درخت، بے ترتیب جنگلات، اور انسمبل سیکھنے کی وضاحت کرتا ہے اور وہ سب کیسے آپس میں جڑے ہوئے ہیں۔
یہ سنگل بنیادی کلاسیفائرز پر انسمبلز کے فوائد کو نمایاں کرتا ہے۔
زیر نگرانی مشین لرننگ کے دائرہ کار میں نیورل نیٹ ورکس پر بھی تبادلہ خیال کیا گیا ہے۔

اکثر پوچھے گئے سوالات

یہ باب کن زیر نگرانی مشین لرننگ کی تکنیکوں کا احاطہ کرتا ہے؟

اس میں لکیری اور لاجسٹک رجعت، سپورٹ ویکٹر مشینیں، فیصلے کے درخت، بے ترتیب جنگلات، جوڑنے کی تعلیم، اور عصبی نیٹ ورک شامل ہیں۔

اس کورس میں، میں انسمبلز کے بارے میں کیا سیکھوں گا؟

آپ انسمبل سیکھنے اور واحد بنیادی درجہ بندی کرنے والوں پر جوڑ کے فوائد کے بارے میں جانیں گے، اور فیصلہ سازی کے درخت، بے ترتیب جنگلات، اور مجموعی تعلیم کس طرح آپس میں تعلق رکھتے ہیں۔

یہ کورس کن مہارتوں پر توجہ مرکوز کرتا ہے؟

یہ زیر نگرانی سیکھنے، مشین لرننگ الگورتھم اور طریقوں، ڈیٹا مائننگ کے طریقوں، اور فیصلہ درخت سیکھنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔

کیا اس باب میں نیورل نیٹ ورکس شامل ہیں؟

جی ہاں، اس باب میں نیورل نیٹ ورکس پر بحث کی گئی ہے۔

KCLibrary

KCLMS

KCStudio

KCPhishing

KCSafety

KCDocs

KCOnboard

KCSkills

KCPerformance

KCTalent

KCMap

زیرِ نگرانی مشین لرننگ کے طریقے

Course Description

آپ کیا سیکھیں گے

اہم نکات

اکثر پوچھے گئے سوالات