ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے لئے بہترین ازگر لائبریری

ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے لئے ازگر لائبریریاں:

ڈیٹا سائنس اور اس دور کی سب سے زیادہ مانگ ٹیکنالوجیز ہیں۔ اس مطالبے نے ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کو نافذ کرنے کے ل everyone سب کو مختلف لائبریریوں اور پیکیجوں کو سیکھنے پر مجبور کیا ہے۔ اس بلاگ پوسٹ میں ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے لئے ازگر لائبریریوں پر توجہ دی جائے گی۔ یہ وہ لائبریریاں ہیں جن کو آپ کو بازار میں دو انتہائی ہائپ مہارت میں مہارت حاصل کرنے کے لئے معلوم ہونا چاہئے۔

مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کی گہرائی سے معلومات حاصل کرنے کے ل you ، آپ براہ راست داخلہ لے سکتے ہیں بذریعہ ایڈوریکا 24/7 معاونت اور زندگی بھر رسائی۔

یہاں ان عنوانات کی فہرست ہے جن کا احاطہ کیا جائے گا اس بلاگ میں:

1. ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کا تعارف
2. ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے لئے ازگر کیوں استعمال کریں؟
3. ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے لئے ازگر لائبریری
   1. شماریات کے لئے ازگر لائبریریاں
   2. ویژنائزیشن کے لئے ازگر لائبریریاں
   3. مشین لرننگ کے لئے ازگر لائبریریاں
   4. ڈیپ لرننگ کے لئے ازگر لائبریریاں
   5. قدرتی زبان پروسیسنگ کے لئے ازگر لائبریریاں

ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کا تعارف

جب میں نے ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ پر اپنی تحقیق شروع کی تو ہمیشہ یہ سوال پیدا ہوتا تھا جس نے مجھے سب سے زیادہ پریشان کیا! مشین لرننگ اور ڈیٹا سائنس کے گرد گونج کی وجہ سے؟

اس بز کا ہمارے پاس پیدا کردہ ڈیٹا کی مقدار کے ساتھ بہت کچھ ہے۔ مشین لرننگ ماڈلز کو چلانے کے لئے ڈیٹا درکار ایندھن ہے اور چونکہ ہم بگ ڈیٹا کے دور میں ہیں اس سے یہ بات واضح ہوجاتی ہے کہ ڈیٹا سائنس کو اس دور کا سب سے پُرجوش ملازمت کیوں سمجھا جاتا ہے!

میں یہ کہوں گا کہ ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ مہارت ہیں ، نہ صرف ٹکنالوجی۔ وہ اعداد و شمار سے مفید بصیرت حاصل کرنے اور پیشن گوئی ماڈلز بنا کر مسائل حل کرنے کے لئے درکار مہارتیں ہیں۔

باضابطہ طور پر ، اس طرح سے ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کی تعریف کی گئی ہے۔

ڈیٹا سائنس حقیقی دنیا کی مشکلات کو حل کرنے کے لئے ڈیٹا سے مفید معلومات نکالنے کا عمل ہے۔

مشین لرننگ ایک مشین بنانے کا عمل ہے جس میں یہ سیکھا جاتا ہے کہ اسے بہت سے اعداد و شمار کھلا کر مسائل کو کیسے حل کرنا ہے۔

یہ دونوں ڈومین بہت زیادہ آپس میں منسلک ہیں۔ مشین لرننگ ڈیٹا سائنس کا ایک حصہ ہے جو یہ سمجھنے کے ل Machine مشین لرننگ الگورتھم اور دیگر اعدادوشمار کی تکنیک کا استعمال کرتی ہے تاکہ اعداد و شمار کس طرح کاروبار پر اثر انداز اور بڑھ رہے ہیں۔

ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے بارے میں مزید جاننے کے ل you آپ درج ذیل بلاگز پر جاسکتے ہیں۔

1. ڈیٹا سائنس ٹیوٹوریل - سکریچ سے ڈیٹا سائنس سیکھیں!

اب سمجھیں جہاں ازگر لائبریریاں ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ میں فٹ ہوجاتی ہیں۔

ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے لئے ازگر کیوں استعمال کریں؟

مشین لرننگ اور ڈیٹا سائنس کو نافذ کرنے کے لئے استعمال ہونے والی انتہائی مقبول پروگرامنگ زبان کے لئے پہلے نمبر پر ہے۔ آئیے سمجھتے ہیں کہ اتنے سارے ڈیٹا سائنسدان اور مشین لرننگ انجینئر کسی بھی دوسری پروگرامنگ زبان سے زیادہ ازگر کو ترجیح دیتے ہیں۔

• سیکھنے میں آسانی: ازگر ایک بہت ہی عام نحو کا استعمال کرتا ہے جو پیچیدہ عمل میں دو تاروں کا اضافہ جیسے پیچیدہ مشین لرننگ ماڈلز کی تعمیر جیسے سادہ کمپیوٹوں کو نافذ کرنے کے لئے استعمال ہوسکتا ہے۔
• کم کوڈ: ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے نفاذ میں ٹن اور ٹن الگورتھم شامل ہیں۔ پہلے سے طے شدہ پیکیجز کیلئے پائی ٹھنس سپورٹ کا شکریہ ، ہمیں الگورتھم کوڈ کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ اور چیزوں کو آسان بنانے کے لئے ، ازگر 'آپ کوڈ کے طور پر چیک کریں' طریقہ کار مہی providesا کرتے ہیں جس سے کوڈ کو جانچنے کا بوجھ کم ہوتا ہے۔
• پری بلٹ لائبریریاں: مختلف مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ الگورتھم کو نافذ کرنے کے لئے ازگر کے پاس 100 ساختہ لائبریرییں ہیں۔ لہذا جب بھی آپ ڈیٹا سیٹ پر الگورتھم چلانا چاہتے ہیں ، آپ کو صرف ایک ہی کمانڈ کے ذریعہ ضروری پیکجوں کو انسٹال اور لوڈ کرنا ہوتا ہے۔ پہلے سے بنی ہوئی لائبریریوں کی مثالوں میں نمپی ، کیراس ، ٹینسر فلو ، پیٹورچ ، اور شامل ہیں۔
• آزاد پلیٹ فارم: ازگر ونڈوز ، میک او ایس ، لینکس ، یونکس ، اور اسی طرح کے متعدد پلیٹ فارمز پر چل سکتا ہے۔ کوڈ کو ایک پلیٹ فارم سے دوسرے پلیٹ فارم میں منتقل کرتے وقت آپ پائی انسٹلر جیسے پیکجوں کا استعمال کرسکتے ہیں جو انحصار کے کسی بھی مسئلے کا خیال رکھے گا۔
• بڑے پیمانے پر کمیونٹی سپورٹ: ایک بہت بڑی فین فالونگ کے علاوہ ازگر میں متعدد کمیونٹیز ، گروپس اور فورم ہیں جہاں پروگرامر اپنی غلطیاں پوسٹ کرتے ہیں اور ایک دوسرے کی مدد کرتے ہیں۔

اب جب تم جانتے ہو ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے لئے آیتھون کو ایک بہترین پروگرامنگ زبانوں میں کیوں سمجھا جاتا ہے ، آئیے ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے لئے مختلف ازگر لائبریریوں کو سمجھیں۔

c ++ الگورتھم کی ترتیب

ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے لئے ازگر لائبریری

ائی اور مشین لرننگ کے میدان میں ازگر کی مقبولیت کی سب سے اہم وجہ یہ ہے کہ ازگر ڈیٹا تجزیہ ، پروسیسنگ ، رینگنگ ، ماڈلنگ اور اسی طرح آسانی سے انجام دینے کے ل 1000s ان بلٹ لائبریریوں کی تعداد فراہم کرتا ہے جن میں اندرون ساختہ افعال اور طریقے موجود ہیں۔ پر مندرجہ ذیل حصے میں ہم مندرجہ ذیل کاموں کے لئے ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ لائبریریوں پر تبادلہ خیال کریں گے:

1. شماریاتی تجزیہ
2. ڈیٹا ویژلائزیشن
3. ڈیٹا ماڈلنگ اور مشین لرننگ
4. گہرا سیکھنا
5. قدرتی زبان پروسیسنگ (NLP)

اعداد و شمار کے تجزیہ کے لئے ازگر لائبریری

اعداد و شمار ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے سب سے بنیادی بنیادی اصولوں میں سے ایک ہیں۔ تمام مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ الگورتھم ، تکنیک ، وغیرہ اعدادوشمار کے بنیادی اصولوں اور تصورات پر بنائے گئے ہیں۔

ڈیٹا سائنس برائے شماریات کے بارے میں مزید معلومات کے ل you ، آپ مندرجہ ذیل بلاگز کو دیکھ سکتے ہیں۔

ازگر اعداد و شمار کے تجزیہ کے واحد مقصد کے لئے کئی لائبریریوں کے ساتھ آتے ہیں۔ اس ’ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ برائے ازگر کی لائبریریوں‘ کے بلاگ میں ، ہم ان اعدادوشمار کے سب سے پیکیجوں پر توجہ مرکوز کریں گے جو اعداد و شمار کے انتہائی پیچیدہ اعداد و شمار انجام دینے کے لئے اندرونی ساختہ افعال فراہم کرتے ہیں۔

اعداد و شمار کے تجزیہ کے لئے اعلٰی لائبریریوں کی فہرست یہاں ہے۔

1. NumPy
2. SciPy
3. پانڈاس
4. StatsModels

NumPy

یا اعداد و شمار کے ساتھ مل جانے والا ازگر ایک عام طور پر استعمال ہونے والے ازگر لائبریریوں میں سے ایک ہے۔ اس لائبریری کی اہم خصوصیت ریاضی اور منطقی کارروائیوں کے ل multi کثیر جہتی اشاروں کی حمایت ہے۔ NumPy کے ذریعہ فراہم کردہ افعال کو کثیر جہتی میں حقیقی اعداد کی ایک صف کی حیثیت سے امیجنگ ، چھانٹ رہا ہے ، شکل بدلنے اور تصاویر اور آواز کی لہروں کو پہنچانے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔

NumPy کی خصوصیات کی ایک فہرست یہ ہے:

1. پیچیدہ ریاضی اور سائنسی حسابات کو آسان سے انجام دیں
2. کثیر جہتی سرنی اشیاء کے لئے مضبوط اعانت اور سرنی عناصر پر کارروائی کرنے کے افعال اور طریقوں کا ایک مجموعہ
3. ڈیٹا ہیرا پھیری کے لئے فوئیر کی تبدیلیوں اور معمولات
4. لکیری الجبرا کمپیوٹس انجام دیں ، جو مشین لرننگ الگورتھم جیسے لکیری رجریشن ، لاجسٹک ریگریشن ، بولی بائیس اور اسی طرح کے لئے ضروری ہیں۔

SciPy

نیومپی کے اوپری حصے میں بنایا گیا ، سائنس پائی لائبریری ذیلی پیکیجوں کا ایک مجموعہ ہے جو اعداد و شمار کے تجزیے سے متعلق سب سے بنیادی مسائل کو حل کرنے میں مدد کرتا ہے۔ سائنس پی لائبریری NumPy لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے تعریف کردہ سرنی عناصر پر کارروائی کرنے کے لئے استعمال ہوتا ہے ، لہذا یہ اکثر ریاضیاتی مساوات کی گنتی کے لئے استعمال ہوتا ہے جو NumPy کا استعمال کرتے ہوئے نہیں کیا جاسکتا ہے۔

یہاں اسکائی پائی کی خصوصیات کی فہرست ہے۔

• یہ ایک پلیٹ فارم فراہم کرنے کے لئے NumPy arrays کے ساتھ مل کر کام کرتا ہے جو عددی انضمام اور اصلاح جیسے متعدد حسابی طریقے مہیا کرتا ہے۔
• اس میں ذیلی پیکیجوں کا ایک مجموعہ ہے جو ویکٹر کوانٹائزیشن ، فوریئر تبدیلی ، انضمام ، رگاؤ اور اسی طرح کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔
• لکیری الجبرا کے افعال کا ایک مکمل اسٹیک فراہم کرتا ہے جو زیادہ جدید کمپیوٹوں کے لئے استعمال ہوتا ہے جیسے K-وسیل الگورتھم وغیرہ کا استعمال کرتے ہوئے کلسٹرنگ۔
• سگنل پروسیسنگ ، اعداد و شمار کے ڈھانچے اور عددی الگورتھم ، ویرل میٹرکس تیار کرنے اور اسی طرح کی حمایت فراہم کرتا ہے۔

پانڈاس

پانڈاس اعدادوشمار ، مالیات ، معاشیات ، اعداد و شمار کا تجزیہ اور اسی طرح کے شعبوں کی وسیع رینج میں بنیادی طور پر استعمال ہونے والی ایک اور اہم شماریاتی لائبریری ہے۔ لائبریری پانڈاس ڈیٹا آبجیکٹ کی کارروائی کے مقصد کے لئے NumPy سرنی پر انحصار کرتی ہے۔ NumPy ، پانڈا ، اور SciPy سائنسی کمپیوٹرز ، ڈیٹا ہیرا پھیری اور اسی طرح کی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے لئے ایک دوسرے پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں۔

مجھے اکثر کہا جاتا ہے کہ پانڈوں ، نمپائی اور سائنس پائی میں سے بہترین کا انتخاب کریں ، تاہم ، میں ان سب کو استعمال کرنے کو ترجیح دیتا ہوں کیونکہ وہ ایک دوسرے پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں۔ پانڈاس اعداد و شمار کے بڑے حص .وں پر کارروائی کرنے کے لئے ایک بہترین لائبریری ہیں ، جبکہ نیمپی کو کثیر جہتی صفوں کے لئے بہترین تعاون حاصل ہے اور دوسری طرف ، ذیلی پیکیجوں کا ایک مجموعہ فراہم کرتا ہے جو اعداد و شمار کے تجزیہ کے زیادہ تر کام انجام دیتے ہیں۔

پانڈوں کی خصوصیات کی فہرست یہ ہے:

• پہلے سے طے شدہ اور تخصیص کردہ اشاریہ سازی کے ساتھ تیز اور موثر ڈیٹا فریم اشیاء تیار کرتا ہے۔
• اس کا استعمال بڑے ڈیٹا سیٹ میں ہیرا پھیری اور سبسیٹنگ ، ڈیٹا سلائسنگ ، انڈیکسنگ اور اسی طرح انجام دینے کے لئے کیا جاسکتا ہے۔
• ایکسل چارٹ بنانے اور پیچیدہ اعداد و شمار کے تجزیہ کاموں ، جیسے وضاحتی اعدادوشمار تجزیہ ، ڈیٹا کی گھٹاؤ ، تبدیلی ، ہیرا پھیری ، تصور اور اسی طرح کی انجام دہی کے لئے ان بلٹ فیچرز فراہم کرتا ہے۔
• ٹائم سیریز کے اعداد و شمار کو جوڑنے میں مدد فراہم کرتا ہے

StatsModels

نمپی اور سائنس پائی کے سب سے اوپر بنایا گیا ، شماریاتی ماڈلز ، ڈیٹا ہینڈلنگ اور ماڈل کی تشخیص پیدا کرنے کے لئے اسٹٹس موڈلز پائتھن پیکج بہترین ہے۔ سائنسپی لائبریری سے نمپے ارے اور سائنسی ماڈل استعمال کرنے کے ساتھ ساتھ ، یہ مؤثر ڈیٹا ہینڈلنگ کے ل Pand پانڈوں کے ساتھ بھی مل جاتا ہے۔ یہ لائبریری شماریاتی گنتی ، شماریاتی جانچ اور ڈیٹا کی تلاش کے لئے مشہور ہے۔

اسٹیٹس ماڈل کی خصوصیات کی فہرست یہ ہے:

• اعدادوشمار کے ٹیسٹ اور فرضی تصور کی جانچ کرنے کے ل Best بہترین لائبریری جو NumPy اور SciPy لائبریریوں میں نہیں پائی جاتی ہیں۔
• بہتر اعداد و شمار کے تجزیے کے لئے R- طرز فارمولوں پر عمل درآمد فراہم کرتا ہے۔ یہ R زبان سے زیادہ وابستہ ہے جو اکثر شماریات کے ذریعہ استعمال ہوتا ہے۔
• اعداد و شمار کے حساب کتابوں کے لئے وسیع حمایت حاصل کرنے کی وجہ سے عام طور پر لکیری ماڈل (GLM) اور عام طور پر کم سے کم مربع لکیری رجعت (او ایل ایم) ماڈل کو نافذ کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔
• اعدادوشمار کی جانچ بھی شامل ہے جس میں قیاس ٹیسٹنگ (نول تھیوری) اسٹٹس موڈلز لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے کی جاتی ہے۔

تو یہ سب سے زیادہ تھے اعداد و شمار کے تجزیہ کے ل commonly عام طور پر استعمال ہونے والی اور ازگر لائبریریوں کا مؤثر استعمال۔ اب آئیئے ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ میں ڈیٹا بصری کے حصے پر جائیں۔

ڈیٹا ویژلائزیشن کے لئے ازگر لائبریریاں

ایک تصویر ہزار الفاظ سے زیادہ بولتی ہے۔ ہم سب نے اس حوالہ کو فن کے لحاظ سے سنا ہے ، تاہم ، اس میں ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کی بھی حقیقت ہے۔ مشہور ڈیٹا سائنسدان اور مشین لرننگ انجینئرز ڈیٹا بصری کی طاقت کو جانتے ہیں ، اسی وجہ سے ازگر پورے نظریے کے مقصد کے لئے ٹن لائبریریاں مہیا کرتا ہے۔

گرافیکل نمائندگی کے ذریعہ ، اعداد و شمار سے متعلق اعداد و شمار کو کلیدی بصیرت کا اظہار کرنا ہے۔ اس میں مختلف اعداد و شمار کے تغیرات کے مابین ارتباط کا مطالعہ کرنے کے لئے گراف ، چارٹ ، ذہن کے نقشے ، حرارت کے نقشے ، ہسٹگرام ، کثافت کے پلاٹ وغیرہ پر عمل درآمد شامل ہے۔

اس بلاگ میں ، ہم سب سے بہترین ازگر ڈیٹا ویژنائزیشن پیکیجوں پر توجہ مرکوز کریں گے جو مختلف ڈیٹا کی خصوصیات کے مابین انحصار کا مطالعہ کرنے کے لئے اندرونی ساختہ افعال فراہم کرتے ہیں۔

اعداد و شمار کو دیکھنے کے ل Py اعداد و شمار کی لائبریریوں کی فہرست یہ ہے۔

1. میٹپلوٹلیب
2. سمندری طوفان
3. چالاکی سے
4. بوکے

میٹپلوٹلیب

ازگر میں اعداد و شمار کا سب سے بنیادی نظریہ پیکیج ہے۔ یہ مختلف قسم کے گرافس جیسے ہسٹگرامس ، بار چارٹس ، پاور اسپیکٹرا ، خرابی چارٹ ، اور اس طرح کی اعانت فراہم کرتا ہے۔ یہ ایک 2 جہتی گرافیکل لائبریری ہے جو واضح اور جامع گراف تیار کرتی ہے جو ایکسپلوریٹری ڈیٹا انیلیسس (EDA) کے لئے ضروری ہیں۔

میٹپلوٹلیب کی خصوصیات کی ایک فہرست یہ ہے:

• Matplotlib مناسب لائن شیلیوں ، فونٹ کی شیلیوں ، فارمیٹنگ محوروں وغیرہ کو منتخب کرنے کے افعال فراہم کرکے گراف کو پلاٹ بنانا انتہائی آسان بنا دیتا ہے۔
• تخلیق کردہ گراف آپ کے رجحانات ، نمونوں اور آپس میں باہمی رابطوں کی واضح تفہیم حاصل کرنے میں مدد کرتا ہے۔ وہ مقداری معلومات کے بارے میں استدلال کے ل. عام طور پر آلات ہیں۔
• اس میں پائپلوٹ ماڈیول ہے جو MATLAB یوزر انٹرفیس سے ملتا جلتا ایک انٹرفیس فراہم کرتا ہے۔ یہ میٹ پللوٹ پیکج کی بہترین خصوصیات میں سے ایک ہے۔
• GUI ٹولز جیسے Tkinter ، wxPython ، Qt وغیرہ کے استعمال سے گراف کو ضم کرنے کیلئے آبجیکٹ پر مبنی API ماڈیول فراہم کرتا ہے۔

سمندری طوفان

Matplotlib لائبریری کی بنیاد تشکیل دیتا ہے سمندری طوفان کتب خانہ. میٹپلوٹلیب کے مقابلے میں ، سیورورن کا استعمال زیادہ دلکش اور وضاحتی شماریاتی گراف بنانے کے لئے کیا جاسکتا ہے۔ ڈیٹا بصری کے لئے وسیع حمایت کے ساتھ ، سی بوورن ایک متعدد متغیر کے مابین تعلقات کا مطالعہ کرنے کے لئے ایک ان بلٹ ڈیٹا سیٹ اورینٹڈ API کے ساتھ بھی آتا ہے۔

Seaborn کی خصوصیات کی ایک فہرست یہ ہے:

• غیر متزلزل اور متغیر ڈیٹا پوائنٹس کا تجزیہ اور دیکھنے کے لئے اور اعداد و شمار کے دوسرے ذیلی منصوبوں کے ساتھ ڈیٹا کا موازنہ کرنے کے لئے اختیارات فراہم کرتا ہے۔
• متعدد قسم کے ہدف متغیرات کے ل reg لکیری ریگریشن ماڈل کی خودکار شماریاتی تخمینہ اور گرافیکل نمائندگی کے لئے معاونت۔
• کثیر پلاٹ گرڈس کو تشکیل دینے کے ل functions پیچیدہ نظارے بناتا ہے جو اعلی سطحی تجرید انجام دیتے ہیں۔
• اسٹائل کرنے اور میٹ پللوب گراف بنانے کے ل creating متعدد بلٹ ان تھیمز کے ساتھ آتا ہے

چالاکی سے

پلاٹھیی ایک انتہائی معروف گرافیکل لائف لائبریریوں میں سے ایک ہے۔ یہ ہدف اور پیشن گوئی متغیر کے مابین انحصار کو سمجھنے کے لئے انٹرایکٹو گراف فراہم کرتا ہے۔ اس کا واضح اور جامع گراف ، ذیلی پلاٹ ، ہیٹ میپس ، تھری ڈی چارٹ وغیرہ تیار کرنے کے لئے شماریاتی ، مالی ، تجارت اور سائنسی اعداد و شمار کا تجزیہ اور تصور کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔

یہاں ان خصوصیات کی ایک فہرست ہے جو پلاٹٹی کو عمدہ نظریاتی لائبریریوں میں سے ایک بنا دیتی ہے۔

• یہ 30 سے ​​زیادہ چارٹ اقسام کے ساتھ آتا ہے ، جس میں 3D چارٹ ، سائنسی اور شماریاتی گراف ، SVG نقشہ جات شامل ہیں ، اور اچھی طرح سے بیان کردہ تصور کے ل.۔
• پلاٹیز کے ازگر API کے ذریعہ ، آپ عوامی / نجی ڈیش بورڈز تشکیل دے سکتے ہیں جو پلاٹوں ، گرافوں ، متن اور ویب تصاویر پر مشتمل ہوتا ہے۔
• پلاٹی کا استعمال کرکے بنائے گئے تصورات JSON فارمیٹ میں سیریلائز کیے جاتے ہیں ، جس کی وجہ سے آپ انہیں آسانی سے مختلف پلیٹ فارمز جیسے R ، MATLAB ، جولیا ، وغیرہ پر حاصل کرسکتے ہیں۔
• اس میں پلاٹلی گرڈ نامی ایک بلٹ ای پی آئی بھی دی گئی ہے جو آپ کو پلاٹی ماحول میں ڈیٹا براہ راست درآمد کرنے کی اجازت دیتی ہے۔

بوکے

ازگر کی ایک انتہائی انٹرایکٹو لائبریریوں میں سے ایک ، بوکے کو ویب براؤزرز کے لئے وضاحتی تصویری نمائشوں کی تعمیر کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔ یہ آسانی سے مضحکہ خیز ڈیٹاسیٹس پر کارروائی کرسکتا ہے اور ورسٹائل گراف تیار کرسکتا ہے جو وسیع پیمانے پر ای ڈی اے کرنے میں مدد کرتا ہے۔ انٹرایکٹو پلاٹس ، ڈیش بورڈز ، اور ڈیٹا ایپلیکیشنس کی تعمیر کے لئے بوکے سب سے عمدہ بیان کردہ فعالیت فراہم کرتا ہے۔

یہاں بوکیہ کی خصوصیات کی ایک فہرست ہے۔

• آسان احکام کے استعمال سے آپ کو پیچیدہ شماریاتی گراف بنانے میں مدد ملتی ہے
• HTML ، نوٹ بک اور سرور کی شکل میں آؤٹ پٹ کی حمایت کرتا ہے۔ یہ متعدد زبان کے پابندیوں کی بھی حمایت کرتا ہے ، جیسے ، آر ، ازگر ، لوا ، جولیا وغیرہ۔
• فلاسک اور ججنگو بھی بوکے کے ساتھ مربوط ہیں ، لہذا آپ ان ایپس پر بھی نظریات کا اظہار کرسکتے ہیں
• یہ دوسرے لائبریریوں جیسے میٹ پللوب ، سمندری جانور ، جی جی پلیٹ ، وغیرہ میں لکھی گئی تصو visualر کو تبدیل کرنے میں معاونت فراہم کرتا ہے۔

تو یہ تھے ڈیٹا بصری کے لئے سب سے مفید ازگر لائبریریاں۔ آئیے مشین لرننگ کے پورے عمل کو نافذ کرنے کے ل Py اعداد و شمار کے لائبریریوں پر تبادلہ خیال کریں۔

مشین لرننگ کے لئے ازگر لائبریری

مشین لرننگ ماڈلز بنانا جو نتائج کی درست پیش گوئ کرسکتے ہیں یا کسی خاص مسئلے کو حل کرسکتے ہیں کسی بھی ڈیٹا سائنس پروجیکٹ کا سب سے اہم حصہ ہے۔

مشین لرننگ ، ڈیپ لرننگ وغیرہ کو نافذ کرنے میں ، لائن آف کوڈ کی کوڈنگ کرنا شامل ہے اور جب آپ ایسے ماڈل بنانا چاہتے ہیں جو نیورل نیٹ ورکس کے ذریعہ پیچیدہ مسائل کو حل کریں۔ لیکن شکر ہے کہ ہمیں کسی بھی الگورتھم کا کوڈ کرنے کی ضرورت نہیں ہے کیونکہ مشین لرننگ کی تکنیکوں اور الگورتھموں کو عملی جامہ پہنانے کے مقصد کے لئے ازگر کئی پیکجوں کے ساتھ آتا ہے۔

اس بلاگ میں ، ہم سب سے اوپر مشین لرننگ پیکیجوں پر توجہ مرکوز کریں گے جو مشین لرننگ کے تمام الگورتھم کو لاگو کرنے کے لئے اندرونی ساختہ افعال فراہم کرتے ہیں۔

مشین لرننگ کے لئے اعلٰی لائبریریوں کی فہرست یہاں ہے۔

1. سکیٹ سیکھنا
2. XGBoost
3. ایلی 5

سکیٹ سیکھنا

ازگر لائبریریوں میں سے ایک ، سکیٹ سیکھنا ڈیٹا ماڈلنگ اور ماڈل کی جانچ کیلئے بہترین لائبریری ہے۔ یہ ماڈل بنانے کے واحد مقصد کے لئے ٹن اور ٹن افعال کے ساتھ آتا ہے۔ اس میں نگرانی اور غیر نگران مشین لرننگ کے تمام الگگوردمز شامل ہیں اور اس میں انسلیبل لرننگ اور بوسٹنگ مشین لرننگ کے لئے بھی بہتر کام انجام دیئے گئے ہیں۔

سککیٹ سیکھنے کی خصوصیات کی ایک فہرست یہ ہے:

کمانڈ لائن سے Hive استفسار چلائیں

• مشین لرننگ کے ساتھ شروع کرنے میں آپ کی مدد کے لئے معیاری ڈیٹاسیٹس کا ایک سیٹ فراہم کرتا ہے۔ مثال کے طور پر ، مشہور ایرس ڈیٹاسیٹ اور بوسٹن ہاؤس کی قیمتوں کا ڈیٹاسیٹ اسکائٹ لرن لائبریری کا ایک حصہ ہے۔
• نگرانی شدہ اور غیر سپروائزڈ مشین لرننگ دونوں کو انجام دینے کے لئے اندرونی ساختہ طریقے۔ اس میں حل ، جھرمٹ ، درجہ بندی ، رجعت ، اور بے عیب شناخت کا مسئلہ شامل ہے۔
• خصوصیت کو نکالنے اور خصوصیت کے انتخاب کے ل in اندرونی ساختہ افعال کے ساتھ آتا ہے جو اعداد و شمار میں نمایاں خصوصیات کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتا ہے۔
• یہ ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ لگانے کے لئے کراس توثیق کرنے کے طریقے مہیا کرتا ہے اور ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے ل para پیرامیٹر ٹیوننگ کے افعال کے ساتھ بھی آتا ہے۔

XGBoost

ایکس جی بوسٹ جس کا مطلب ایکسٹریم گریڈینٹ بوسٹنگ ہے بوسٹنگ مشین لرننگ کو انجام دینے کے لئے ایک بہترین ازگر پیکجز ہے۔ لائٹ جی بی ایم اور کیٹ بوسٹ جیسے لائبریریاں بھی یکساں طور پر اچھی طرح سے طے شدہ کاموں اور طریقوں سے لیس ہیں۔ یہ لائبریری بنیادی طور پر میلان بڑھانے والی مشینوں کے نفاذ کے مقصد کے لئے بنائی گئی ہے جو مشین لرننگ ماڈلز کی کارکردگی اور درستگی کو بہتر بنانے کے لئے استعمال ہوتی ہے۔

اس کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:

گہری کاپی جاوا بمقابلہ اتلی کاپی

• لائبریری اصل میں C ++ میں لکھی گئی تھی ، اسے مشین لرننگ ماڈلز کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے ل the ایک تیز ترین اور موثر لائبریری سمجھا جاتا ہے۔
• بنیادی XGBoost الگورتھم متوازی ہے اور یہ ملٹی کور کمپیوٹرز کی طاقت کو مؤثر طریقے سے استعمال کرسکتا ہے۔ یہ لائبریری کو اتنا مضبوط بھی بناتا ہے کہ بڑے پیمانے پر ڈیٹا سیٹ پر کارروائی کی جاسکے اور ڈیٹا سیٹ کے پورے نیٹ ورک میں کام کیا جاسکے۔
• کراس توثیق ، ​​پیرامیٹر ٹیوننگ ، باقاعدگی سے ، گمشدہ اقدار کو سنبھالنے کے لئے داخلی پیرامیٹرز فراہم کرتا ہے ، اور اسککیٹ لرن مطابقت پذیر APIs بھی مہیا کرتا ہے۔
• یہ لائبریری اکثر اوقات ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ مقابلوں میں استعمال کی جاتی ہے کیونکہ اس نے دوسرے الگورتھم کو مستحکم کرنے کے لئے ثابت کیا ہے۔

ایل آئی 5

ELI5 ایک اور ازگر لائبریری ہے جو بنیادی طور پر مشین لرننگ ماڈلز کی کارکردگی کو بہتر بنانے پر مرکوز ہے۔ یہ لائبریری نسبتا new نیا ہے اور عام طور پر XGBoost ، لائٹ جی بی ایم ، کیٹ بوسٹ اور اس کے ساتھ ساتھ مشین لرننگ ماڈلز کی درستگی کو بڑھانے کے لئے استعمال ہوتی ہے۔

اس کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:

• خصوصیت کی درآمدات کا اظہار کرنے اور فیصلے والے درختوں اور درختوں پر مبنی جوڑ کے بارے میں پیش گوئی کی وضاحت کرنے کیلئے اسکائٹ لرن پیکج کے ساتھ انضمام فراہم کرتا ہے۔
• یہ ایکس جی بی سی کلاسیفائر ، ایکس جی بی ریگریسر ، ایل جی بی ایم کلاسیفائر ، ایل جی بی ایم ریگریسر ، کیٹ بوسٹ کلاسیفائر ، کیٹ بوسٹ ریگریسر اور کیٹ بوسٹ.ٹیگ بوسٹ کی پیش گوئوں کا تجزیہ اور وضاحت کرتا ہے۔
• یہ بلیک باکس ماڈلز کا معائنہ کرنے کے ل several کئی الگورتھم کے نفاذ کے لئے معاونت فراہم کرتا ہے جس میں TextExplainer ماڈیول شامل ہے جو آپ کو متن کے درجہ بندیوں کے ذریعہ کی جانے والی پیش گوئیاں بیان کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
• یہ تجزیہ کرنے میں مدد کرتا ہے سائنٹ لرن جنرل لکیری ماڈل (جی ایل ایم) کے وزن اور پیش گوئیاں جن میں لکیری رجسٹرس اور درجہ بندیاں شامل ہیں۔

گہری تعلیم کے لئے ازگر لائبریریوں

مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت میں سب سے بڑی پیشرفت ڈیپ لرننگ کے ذریعے ہوئی ہے۔ ڈیپ لرننگ کے تعارف کے ساتھ ، اب یہ ممکن ہے کہ پیچیدہ ماڈل بنائیں اور ہنگامہ خیز ڈیٹا سیٹ پر عملدرآمد کریں۔ شکر ہے ، ازگر بہترین ڈیپ لرننگ پیکیج فراہم کرتا ہے جو موثر نیورل نیٹ ورکس کی تشکیل میں مدد کرتے ہیں۔

اس بلاگ میں ، ہم سب سے اوپر دیپ لرننگ پیکیجز پر توجہ مرکوز کریں گے جو مجرم نیورل نیٹ ورکس کو نافذ کرنے کے لئے اندرونی ساختہ افعال فراہم کرتے ہیں۔

دیپ لرننگ کے ل Py اعداد و شمار کے لائبریریوں کی فہرست یہ ہے۔

1. ٹینسرفلو
2. پینٹرک
3. سخت

ٹینسر فلو

ڈیپ لرننگ کے لئے ایک بہترین ازگر لائبریریوں میں سے ایک ، ٹینسرفلو مختلف کاموں میں ڈیٹا فلو پروگرامنگ کے لئے ایک اوپن سورس لائبریری ہے۔ یہ ایک علامتی ریاضی کی لائبریری ہے جو مضبوط اور عین مطابق عصبی نیٹ ورک کی تعمیر کے لئے استعمال ہوتی ہے۔ یہ ایک بدیہی ملٹی پلٹفارم پروگرامنگ انٹرفیس مہیا کرتا ہے جو فیلڈز کے وسیع ڈومین پر انتہائی پیمانے پر ہے۔

ٹینسرفلو کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:

• یہ آپ کو ایک سے زیادہ عصبی نیٹ ورک بنانے اور تربیت دینے کی سہولت دیتا ہے جو بڑے پیمانے پر منصوبوں اور ڈیٹا سیٹ کو ایڈجسٹ کرنے میں مدد کرتا ہے۔
• نیورل نیٹ ورکس کی حمایت کے ساتھ ، یہ اعداد و شمار کے تجزیے کو انجام دینے کے ل functions افعال اور طریقے بھی مہیا کرتا ہے۔ مثال کے طور پر ، یہ ممکنہ ماڈل اور بائیسنی نیٹ ورک جیسے برنولی ، چی 2 ، یکساں ، گاما ، وغیرہ بنانے کے لئے اندرونی ساختہ کام کرتا ہے۔
• لائبریری پرتوں والے اجزاء مہی providesا کرتی ہے جو وزن اور تعصب پر پرتوں کا کام انجام دیتی ہے اور باقاعدگی سے تراکیب جیسے بیچ کو معمول بنانا ، ڈراپ آؤٹ وغیرہ پر عمل کرکے ماڈل کی کارکردگی کو بھی بہتر بناتی ہے۔
• اس میں ٹینسور بورڈ نامی ایک ویژوئزر کے ساتھ آتا ہے جو اعداد و شمار کی خصوصیات کے انحصار کو سمجھنے کے ل inte انٹرایکٹو گراف اور وژوئلس تیار کرتا ہے۔

پینٹرک

ایک اوپن سورس ، ازگر پر مبنی سائنسی کمپیوٹنگ پیکیج ہے جو بڑے ڈیٹاسیٹس پر ڈیپ لرننگ تکنیک اور نیورل نیٹ ورکس کو نافذ کرنے کے لئے استعمال ہوتا ہے۔ یہ لائبریری فیس بک کے ذریعہ اعصابی نیٹ ورک تیار کرنے کے لئے فعال طور پر استعمال کی گئی ہے جو مختلف کاموں جیسے چہرے کی شناخت اور آٹو ٹیگنگ میں مدد کرتی ہے۔

پیٹورچ کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:

• دوسرے ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ فریم ورک کے ساتھ مربوط ہونے کے لئے API کا استعمال کرنا آسان فراہم کرتا ہے۔
• NumPy کی طرح ، پیرٹرچ کثیر جہتی اراے فراہم کرتا ہے جسے ٹینسر کہتے ہیں ، جو NumPy کے برعکس ، یہاں تک کہ GPU پر بھی استعمال کیا جاسکتا ہے۔
• بڑے پیمانے پر عصبی نیٹ ورکس کو ماڈل بنانے کے لئے ہی نہیں صرف یہ ایک انٹرفیس بھی فراہم کرتا ہے ، جس میں اعداد و شمار کے تجزیے کے لئے 200+ سے زیادہ ریاضی کی کارروائی ہوتی ہے۔
• متحرک کمپیوٹیشن گراف بنائیں جو کوڈ کے نفاذ کے ہر مقام پر متحرک گراف تشکیل دیتے ہیں۔ یہ گراف ریئل ٹائم میں فروخت کی پیش گوئی کرتے وقت ٹائم سیریز تجزیہ میں مدد کرتے ہیں۔

سخت

کیراس کو ازگر میں ڈیپ لرننگ لائبریریوں میں سے ایک سمجھا جاتا ہے۔ یہ نیورل نیٹ ورکس کی تعمیر ، تجزیہ ، تشخیص اور بہتری کے لئے مکمل تعاون فراہم کرتا ہے۔ کیراس تھیانو اور ٹینسر فلو ازگر لائبریریوں کے سب سے اوپر تعمیر کیا گیا ہے جو پیچیدہ اور بڑے پیمانے پر ڈیپ لرننگ ماڈلز بنانے کے لئے اضافی خصوصیات مہیا کرتا ہے۔

کیراس کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:

• بڑے اعداد و شمار کے سیٹوں اور پریشانیوں کے لئے ، ہر طرح کے نیورل نیٹ ورکس ، یعنی مکمل طور پر جڑے ہوئے ، مجاز ، پولنگ ، بار بار ، سرایت کرنے ، وغیرہ کی تعمیر کے لئے معاونت فراہم کرتا ہے ، ان ماڈلز کو مزید مل کر ایک مکمل نیورل نیٹ ورک بنانے کے لئے تیار کیا جاسکتا ہے۔
• اس میں اعصابی نیٹ ورک کی گنتی کو انجام دینے کے لئے اندرونی ساختہ افعال ہیں جیسے تہوں کی وضاحت ، مقاصد ، ایکٹیویشن افعال ، اصلاحی سازی اور بہت سارے ٹولز جس سے تصویری اور متن کے اعداد و شمار کی مدد سے کام کرنا آسان ہو۔
• یہ کئی پری پروسیسڈ کے ساتھ آتا ہے ڈیٹاسیٹس اور تربیت یافتہ ماڈلز جن میں ، ایم این آئی ایس ٹی ، وی جی جی ، آغاز ، سکیزنیٹ ، ریسنیٹ وغیرہ شامل ہیں۔
• یہ آسانی سے قابل توسیع ہے اور نئے ماڈیولز کو شامل کرنے کے لئے معاونت فراہم کرتا ہے جس میں افعال اور طریقے شامل ہیں۔

قدرتی زبان پروسیسنگ کے لئے ازگر لائبریریاں

کیا آپ نے کبھی سوچا ہے کہ گوگل جس طرح ڈھونڈتا ہے اس کی پیش گوئی کرتا ہے کہ آپ کیا تلاش کر رہے ہیں؟ الیکسا ، سری ، اور دیگر چیٹ بوٹس کے پیچھے والی ٹیکنالوجی قدرتی زبان کی پروسیسنگ ہے۔ این ایل پی نے اے آئی پر مبنی نظام ڈیزائن کرنے میں بہت بڑا کردار ادا کیا ہے جو انسانی زبان اور کمپیوٹرز کے مابین تعامل کو بیان کرنے میں معاون ہے۔

اس بلاگ میں ، ہم اعلی قدرتی زبان پروسیسنگ پیکیجوں پر توجہ مرکوز کریں گے جو اعلی سطحی AI پر مبنی نظام کو نافذ کرنے کے لئے اندرونی ساختہ افعال فراہم کرتے ہیں۔

قدرتی زبان پروسیسنگ کے ل Py اعداد و شمار کے لائبریریوں کی فہرست یہ ہے۔

1. این ایل ٹی کے
2. SpaCy
3. گینسم

NLTK (قدرتی زبان کی ٹول کٹ)

انسانی زبان اور طرز عمل کے تجزیہ کے لئے این ایل ٹی کے کو ایک بہترین ازگر پیکج سمجھا جاتا ہے۔ بیشتر ڈیٹا سائنسدانوں کے ذریعہ ترجیح دی جاتی ہے ، این ایل ٹی کے لائبریری 50 سے زائد کارپورا اور لغوی وسائل پر مشتمل استعمال میں آسان انٹرفیس فراہم کرتی ہے جو انسانی تعامل کو بیان کرنے اور اے آئی پر مبنی نظام جیسے سفارشاتی انجنوں کی تشکیل میں مدد کرتی ہے۔

این ایل ٹی کے لائبریری کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں۔

• متن تجزیہ کے لئے درجہ بندی ، ٹوکنائزیشن ، اسٹیمنگ ، ٹیگنگ ، تجزیہ ، اور معقول استدلال کے ل data اعداد و شمار اور ٹیکسٹ پروسیسنگ کے طریقوں کو فراہم کرتا ہے۔
• صنعتی سطح کے این ایل پی کی لائبریریوں کے لئے مجسم نظاموں کی تشکیل کے ل wra ریپر شامل ہیں جو متن کی درجہ بندی میں مدد کرتے ہیں اور انسانی تقریر میں طرز عمل اور روش کو تلاش کرتے ہیں۔
• یہ ایک جامع ہدایت نامہ کے ساتھ آتا ہے جس میں کمپیوٹیشنل لسانیات کے نفاذ کی وضاحت اور ایک مکمل API دستاویزات ہدایت نامہ ہے جو تمام نوزائیدہوں کو NLP کے ساتھ شروع کرنے میں مدد کرتا ہے۔
• اس میں صارفین اور پیشہ ور افراد کی ایک بہت بڑی جماعت ہے جو یہ جاننے کے لئے جامع ٹیوٹوریلز اور فوری رہنماidesں مہیا کرتی ہے کہ ازگر کے ذریعہ کمپیوٹیشنل لسانیات کو کس طرح انجام دیا جاسکتا ہے۔

spaCy

سپاکی جدید ، قدرتی زبان پروسیسنگ (این ایل پی) کی جدید تکنیک کے نفاذ کے لئے ایک مفت ، اوپن سورس ازگر لائبریری ہے۔ جب آپ بہت سارے متن کے ساتھ کام کر رہے ہیں تو یہ ضروری ہے کہ آپ متن کے شکل نفسیاتی معنی کو سمجھیں اور اسے انسانی زبان کو سمجھنے کے لئے کس طرح درجہ بند کیا جاسکتا ہے۔ یہ کام spaCY کے ذریعے آسانی سے حاصل کیے جاسکتے ہیں۔

یہاں سپیسی لائبریری کی کچھ اہم خصوصیات ہیں۔

• لسانی گنتی کے ساتھ ساتھ ، سپاکی شماریاتی ماڈلز کی تعمیر ، تربیت اور جانچ کے لئے الگ الگ ماڈیول فراہم کرتا ہے جو آپ کو کسی لفظ کے معنی سمجھنے میں بہتر مدد فراہم کرے گا۔
• کسی جملے کے گرائمیکل ڈھانچے کا تجزیہ کرنے میں آپ کی مدد کے لئے متعدد بلٹ میں لسانی تشریحات لے کر آتے ہیں۔ اس سے نہ صرف جانچ کو سمجھنے میں مدد ملتی ہے ، بلکہ یہ ایک جملے میں مختلف الفاظ کے مابین تعلقات کو تلاش کرنے میں بھی مدد کرتا ہے۔
• اس کا استعمال پیچیدہ ، گھونسلے والے ٹوکن پر ٹوکنائزیشن لگانے کے لئے کیا جاسکتا ہے جس میں مخففات اور متعدد وقفوں کے نشانات ہوتے ہیں۔
• انتہائی مضبوط اور تیز رفتار ہونے کے ساتھ ساتھ ، اسپاکی 51+ زبانوں کو تعاون فراہم کرتا ہے۔

گینسم

گینسیم ایک اور کھلا وسیلہ ازگر پیکج ہے جس کے مطابق اعدادوشمار کے ماڈلز اور لسانی حسابات کے ذریعے انسانی رویے پر عملدرآمد ، تجزیہ اور پیش گوئی کرنے کے لئے بڑی دستاویزات اور عبارتوں سے معنوی موضوعات کو نکالا گیا ہے۔ اس میں قطع نظر آیا کہ اعداد و شمار کو خام اور غیر ساختہ کیا گیا ہو ، اس سے قطع نظر ، مضر اعداد و شمار پر کارروائی کی صلاحیت موجود ہے۔

جینزم کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:

• اس کا استعمال ایسے ماڈل بنانے میں کیا جاسکتا ہے جو ہر لفظ کے اعدادوشمار کی علامت کو سمجھ کر دستاویزات کو مؤثر طریقے سے درجہ بندی کرسکیں۔
• اس میں ٹیکسٹ پروسیسنگ الگورتھم جیسے ورڈ 2 ویک ، فاسٹ ٹیکسٹ ، لیٹنٹ سیمنٹیکل تجزیہ وغیرہ شامل ہیں جو غیر ضروری الفاظ کو فلٹر کرنے اور صرف نمایاں خصوصیات کے ساتھ ایک ماڈل بنانے کے ل the دستاویز میں شماریاتی شریک واقعاتی نمونوں کا مطالعہ کرتے ہیں۔
• I / O ریپرس اور قارئین فراہم کرتا ہے جو ڈیٹا فارمیٹس کی ایک وسیع رینج کو درآمد اور مدد کرسکتے ہیں۔
• یہ آسان اور بدیہی انٹرفیس کے ساتھ آتا ہے جسے ابتدائی طور پر آسانی سے استعمال کیا جاسکتا ہے۔ API سیکھنے کا وکر بھی کافی کم ہے جس کی وجہ سے یہ وضاحت کی جاتی ہے کہ بہت سے ڈویلپر اس لائبریری کو کیوں پسند کرتے ہیں۔

اب جب آپ ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے ل Py اعداد و شمار کی لائبریریوں کو جانتے ہیں ، مجھے یقین ہے کہ آپ مزید جاننے کے شوقین ہیں۔ یہ کچھ بلاگ ہیں جو آپ کو شروع کرنے میں مدد فراہم کریں گے۔

اگر آپ مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے مکمل کورس کے لئے داخلہ لینا چاہتے ہیں تو ، ایڈورکا کے پاس خصوصی طور پر تشکیل پایا گیا ہے جو آپ کو نگرانی سیکھنے ، غیر معاشرتی سیکھنے ، اور قدرتی زبان پروسیسنگ جیسی تکنیک میں ماہر بنائے گا۔ اس میں مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ جیسے ڈیپ لرننگ ، گرافیکل ماڈل اور کمک سیکھنے میں جدید ترین پیشرفت اور تکنیکی نقطہ نظر کی تربیت شامل ہے۔