ਕਿਵੇਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੀਏ: ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼

ਇਸ ਸਮੇਂ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਰਹੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (Machine Learning, ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ML) ਕਈ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੀ ਮੁੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣ ਚੁੱਕੀ ਹੈ। ਚਾਹੇ ਤੁਸੀਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹੋ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਹੋ, ਜਾਂ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਨਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੋ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ ਤੁਹਾਡੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਕਾਫੀ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਖ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਗਾਈਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਾਧਨ, ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਇੱਕ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਣਾ

ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਕੁਝ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜਰੂਰੀ ਹੈ।

1. ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ: ਇਹ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਅਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸੁਧਾਰਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
2. ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੀ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਬਿਨਾ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੀ ਸਿੱਖਣ:
   • ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੀ ਸਿੱਖਣ: ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਲਈ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਭਵਿੱਖਵਾਣੀ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ: ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜ।
   • ਬਿਨਾ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੀ ਸਿੱਖਣ: ਡੇਟਾ ਦੀ ਢਾਂਚਾ ਖੋਜਣ ਲਈ ਬਿਨਾ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ: ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਡਾਇਮੈਨਸ਼ਨ ਘਟਾਉਣਾ ਆਦਿ।

ਦੋ, ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼

1. ਮੁਫ਼ਤ ਪਾਠਕ੍ਰਮ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਦੋਹਾਂ ਪਾਸਿਆਂ ਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਹੇਠਾਂ ਕੁਝ ਮੁਫ਼ਤ ਪਾਠਕ੍ਰਮਾਂ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ:

• Understanding Machine Learning: ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਅਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਪਾਠਕ੍ਰਮ, ਜੋ ਕਿ ਕੁਝ ਮੈਥਮੈਟਿਕਸ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਵਾਲੇ ਪਾਠਕਰਮਾਂ ਲਈ ਉਚਿਤ ਹੈ। ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਲਿੰਕ

• Mathematics for Machine Learning: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਮੈਥਮੈਟਿਕਸ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮੈਥਮੈਟਿਕਲ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਲੀਨੀਅਰ ਐਲਜਬਰਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਬਾਬਿਲਿਟੀ।

• MIT AI & ML Books: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਗਹਿਰਾਈ ਨਾਲ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ MIT ਦੇ ਉਤਕ੍ਰਿਸ਼ਟ ਪਾਠਕ੍ਰਮਾਂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਨਵੇਂ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

  • ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ
  • ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ
  • ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ
  • ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਡਾਊਨਲੋਡ ਲਿੰਕ

2. ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸਾਧਨ

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਸਾਧਨ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀਤਾ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ:

• Jupyter Notebook: ਇੱਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਜੋ ਕੋਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ Python, R ਆਦਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਉਚਿਤ ਹੈ।

# Jupyter Notebook ਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ
pip install notebook

• Scikit-learn: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ Python ਮੋਡਿਊਲ, ਜੋ ਆਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# ਡੇਟਾਸੈਟ ਲੋਡ ਕਰੋ
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਵੰਡੋ
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰੋ
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# ਭਵਿੱਖਵਾਣੀ ਕਰੋ
predictions = model.predict(X_test)

• TensorFlow ਅਤੇ PyTorch: ਇਹ ਦੋ ਫਰੇਮਵਰਕ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਜਟਿਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

3. ਆਨਲਾਈਨ ਕੋਰਸ

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਆਨਲਾਈਨ ਕੋਰਸਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਗ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹੋ:

• Coursera ਦਾ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੋਰਸ: ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ Andrew Ng ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਸਮੱਗਰੀ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਉਚਿਤ ਹੈ।
• EdX ਦਾ MIT ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੋਰਸ: ਹੋਰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਧਾਂਤ ਸਿੱਖਣ, ਜੋ ਕਿ ਕੁਝ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਾਠਕਰਮਾਂ ਲਈ ਉਚਿਤ ਹੈ।

4. ਸਮੂਹ ਅਤੇ ਫੋਰਮ

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਅਤੇ ਫੋਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਗ ਲੈਣਾ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ:

• Kaggle: ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸਮੂਹ, ਜੋ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਮੁਕਾਬਲੇ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਾਸਤਵਿਕ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਬਹੁਤ ਉਚਿਤ ਹੈ।
• Stack Overflow: ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਸਮੂਹ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਲੱਭਣਾ ਲਗਭਗ ਸੰਭਵ ਹੈ।
• GitHub: ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ, ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਦੂਜਿਆਂ ਦੇ ਅਮਲ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਿੱਖੋ।

ਤਿੰਨ, ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼

1. ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਭਿਆਸ

ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਅਭਿਆਸ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਚੁਣੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਘਰ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਵਾਣੀ, ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਆਦਿ, ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਕਰੋ। ਹੇਠਾਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਘਰ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਵਾਣੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਉਦਾਹਰਨ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# ਡੇਟਾ ਲੋਡ ਕਰੋ
data = pd.read_csv('housing_data.csv')
X = data[['size', 'location']]
y = data['price']

# ਡੇਟਾ ਵੰਡੋ
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰੋ
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# ਭਵਿੱਖਵਾਣੀ ਕਰੋ
predictions = model.predict(X_test)

2. ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ

ਮਾਡਲ ਪੂਰਾ ਹੋਣ 'ਤੇ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉਚਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਹੀ ਦਰ, ਮੀਨ ਸਕੁਐਰਡ ਐਰਰ ਆਦਿ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ।

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

ਚਾਰ, ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਖੇਤਰ ਹੈ, ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਦਤ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਬਹੁਤ ਜਰੂਰੀ ਹੈ। ਉਦਯੋਗ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ, ਆਨਲਾਈਨ ਵੈਬਿਨਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਗ ਲਓ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਪੇਪਰ ਪੜ੍ਹੋ, ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੱਗੇ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਮਾਜਿਕ ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Twitter 'ਤੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਜ્ઞਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਮੱਗਰੀ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਵੇਂ ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਨਿਸ਼ਕਰਸ਼

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿੱਖਣਾ ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਬਹੁਤ ਵਧੇਰੇ ਹਨ। ਇਸ ਗਾਈਡ ਦੁਆਰਾ, ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਚਿਤ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਰਸਤੇ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕੋਗੇ, ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰ ਤਰੱਕੀ ਕਰ ਸਕੋਗੇ। ਚਾਹੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਰੁਚੀ ਲਈ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਵਿੱਖ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ.