Code Monkey home page Code Monkey logo

scripts_of_machine_learning_book's Introduction

مشین لرننگ

مصنفین: ثناء رشید، ذیشان الحسن عثمانی

اے آئی اور ڈیٹا سائنس کے شعبوں میں ایک قدر مشترک ہے اور وہ ہے مشین لرننگ، جو انہیں ریاضی اور شماریاتی ماڈلز بنانے میں مدد دیتی ہے. اس کے بغیر اے آئی اور ڈیٹا سائنس کچھ بھی نہیں۔ مشین لرننگ، ڈیٹا مائننگ، نیچرل لینگویج پروسیسنگ، تصاویر کی پہچان، ڈیپ لرننگ اور ایکسپرٹ سسٹمزکے شعبوں کی متعدد ایپلی کیشنز میں کلیدی کردار ادا کرتی ہے۔

مشین لرننگ اکیسویں صدی کے بہترین روزگاروں میں سے ایک ہے اور مشین لرننگ کے ماہرین کی مانگ دن بہ دن بڑھتی ہی جا رہی ہے۔ اس میں اعلی تنخواہ کی ملازمتوں کے مواقع موجود ہیں۔ آج کی بڑھتی ہوئی ڈیجیٹل دنیا میں مشین لرننگ مستقبل میں آٹومیشن کے ذریعے زبردست تبدیلی لانے کی راہ پر گامزن ہے۔ آپ اپنا حصہ ڈالنے کے لئے اس نفع بخش روزگار کا حصّہ بن سکتے ہیں۔

یہ کتاب ان نوجوانوں کے لئے ہے جو اے آئی، ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے شعبوں سے منسلک ہونا چاہتے ہیں۔ اس کتاب سے بھرپور فوائد حاصل کرنے کے لئے ضروری ہے کہ آپ کو پائتھن لینگویج میں بنیادی مہارت حاصل ہو۔

اس کتاب میں مشین لرننگ کے مختلف ذیلی شعبوں، سپروائز لرننگ (Supervised learning)، ان سپروائز لرننگ (Unsupervised learning)، سیمی سپروائز لرننگ (Semi supervised learning) اور ری انفورسمنٹ لرننگ (Reinforcement learning) کے تصورات کو سمجھانے کے لئے آسان مثالوں کا استعمال کیا گیا ہے۔ کوشش کی گئی ہے کہ رجعت (Regression)، درجہ بندی (Classification)، کلسٹرنگ (Clustering)، ایسوسی ایشن (Association)، ڈئمنشئیلٹی ریڈکشن (Dimensionaility Reduction) اور ایناملی ڈیٹیکشن (Anomaly detection) کے تصورات اور تکنیکوں کو آسان زبان میں بیان کیا جائے اور ان میں استعمال ہونے والے الگورتھمز اوران کی توثیق کے ماڈلز کے لئے پائتھن لینگویج میں کوڈ کرنا سیکھایا جا سکے۔

صرف یہی نہیں مشین لرننگ اور ڈیٹا پری پروسیسنگ کے تمال مراحل کو تفصیل سے بیان کیا گیا ہے جو کہ ڈیٹا سائنس کے مراحل سے مماثلت رکھتے ہیں۔

کتاب پڑھنے والوں اور سیکھنے والوں کی آسانی کے لئے ڈیٹا فائلز اور پائتھن زبان میں کوڈنگ اسکرپٹس یہاں مہیا کی جا رہی ہیں، تاکہ باآسانی سیکھا جا سکے۔ ابواب کے لحاظ سے کوڈنگ اسکرپٹ لکھے گئے ہیں۔

اردو زبان میں اس موضوع پر یہ پہلی کتاب ہے جسے پڑھے کر آپ صحیح معنوں میں مشین لرننگ کو سمجھ پائیں گے۔ اپنی آراء و تنقید سے ضرور آگاہ کریں۔

========================================================================

Machine Learning Book in Urdu

Authors: Sana Rasheed & Zeeshan-ul-hassan Usmani

Dear Readers,

Thank you very much for reading our book. I hope, it will give you a head start to Machine Leanring domain and you will learn different techniques of Supervise Learning, Unsupervise Learn, Semi-Supervise Learning, Recommendation System. You will also read about Reinforcement Learning and how it is different from other techniques.

Code scripts in Python programming language are available for book readers for easy learning and coding. Chapter-wise code examples have shared with data files.

Pre-requisite: Python Programming

Happy Learning and Keep Practising!

scripts_of_machine_learning_book's People

Contributors

sana-rasheed avatar

Stargazers

 avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.