मशीन लर्निंग के लिए पायथन सीखें: सीखने के संसाधन, लाइब्रेरीज़ और बुनियादी चरण

मशीन लर्निंग वर्तमान में अपनी विघटनकारी प्रकृति के कारण अगली तकनीकी क्रांति में सबसे आगे है। यदि आप मशीन लर्निंग इंजीनियर बनना चाहते हैं, तो आपको पायथन सीखने की आवश्यकता है, जो आज विशेषज्ञों द्वारा उपयोग की जाने वाली सबसे लोकप्रिय सामान्य-उद्देश्य प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। इच्छुक मशीन लर्निंग इंजीनियरों के लिए कई सीखने के अवसर उपलब्ध हैं।

इस लेख में, आप मशीन लर्निंग में पायथन की भूमिका, पायथन सीखने के लिए आवश्यक समयरेखा, और पायथन सीखने के महत्व के बारे में जानने जा रहे हैं। सबसे महत्वपूर्ण बात, आपको आज उपलब्ध कई शिक्षा विकल्पों के साथ-साथ आपके लिए सही विकल्प चुनने के टिप्स से परिचित कराया जाएगा।

पायथन क्या है?

पायथन एक सामान्य-उद्देश्य, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग भाषा है जिसकी प्रौद्योगिकी उद्योग में अनुप्रयोगों की एक श्रृंखला है। यह एक हाई-लेवल प्रोग्रामिंग भाषा है जो छोटे और बड़े पैमाने के प्रोजेक्ट्स के दौरान कोड पठनीयता पर जोर देती है। इंटरप्रेटेड प्रोग्रामिंग भाषा में एक बिल्ट-इन डेटा स्ट्रक्चर है जो रैपिड एप्लिकेशन डेवलपमेंट को सक्षम बनाता है।

चूंकि इसे 1991 में पायथन सॉफ्टवेयर फाउंडेशन द्वारा प्रारंभिक रूप से जारी किया गया था, पायथन का उपयोग वेब डेवलपमेंट, डेटा साइंस, और मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए किया गया है। इसकी बहुमुखी प्रतिभा और सरलता इसे नए प्रोग्रामर्स के लिए आदर्श बनाती है जिन्होंने अभी तक विशेषज्ञता नहीं चुनी है। गणितज्ञ और शोधकर्ता भी पायथन सीखने से लाभान्वित हो सकते हैं।

मशीन लर्निंग में पायथन का उपयोग क्या है?

पायथन का उपयोग मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के दौरान एल्गोरिदम लिखने और डेटा सत्यापन के लिए किया जाता है। चूंकि यह ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड है, यह मशीन लर्निंग इंजीनियर्स या डेटा वैज्ञानिकों को बेस कोड को स्क्रैच से फिर से लिखे बिना एक प्रोग्राम में कई विशेषताएं जोड़ने की अनुमति देता है।

पायथन ने मशीन लर्निंग के लिए आदर्श प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में लोकप्रियता हासिल की है क्योंकि यह चार अलग-अलग लाइब्रेरीज़ तक पहुंच प्रदान करता है। ये statsmodels, Matplotlib, Keras, और Pandas हैं। इन विविध और बहुमुखी लाइब्रेरीज़ का उपयोग करके, एक मशीन लर्निंग इंजीनियर प्रोजेक्ट के प्रवाह को बाधित किए बिना एक साथ कई अध्ययन कर सकता है।

मशीन लर्निंग के लिए पायथन सीखने में कितना समय लगेगा?

आप मशीन लर्निंग के लिए पायथन को दो महीने या उससे कम समय में सीख सकते हैं। पायथन में प्रवेश की बाधा कम है क्योंकि यह अंग्रेजी भाषा के समान है। प्रोग्रामिंग शैलियों के पूर्व ज्ञान वाला कोई व्यक्ति महीनों के बजाय कुछ हफ्तों में पायथन सीख सकता है।

अनुभव के अलावा, मशीन लर्निंग के लिए पायथन में महारत हासिल करने के लिए आप जो मार्ग अपनाते हैं, वह भी आपकी समयरेखा को प्रभावित करेगा। उदाहरण के लिए, Flatiron School जैसे बूटकैंप के साथ एक ऑनलाइन पायथन पाठ्यक्रम, या Udemy जैसे ऑनलाइन पाठ्यक्रम प्रदाता, तीन महीने से कम समय तक चल सकते हैं। एक कॉलेज डिग्री को पूरा होने में दो से चार साल लग सकते हैं, डिग्री के प्रकार के आधार पर।

मशीन लर्निंग के लिए पायथन क्यों सीखना चाहिए?

आपको मशीन लर्निंग के लिए पायथन सीखना चाहिए क्योंकि इसमें कई लाइब्रेरीज़ हैं, यह सीखना आसान है, अविश्वसनीय रूप से बहुमुखी, और लचीला है। पायथन R और डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग विशेषज्ञों द्वारा उपयोग की जाने वाली अन्य समान प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में अधिक स्केलेबल भी है।

एकाधिक लाइब्रेरीज़

पायथन के साथ, आपको statsmodels, Matplotlib, Keras, और Pandas तक पहुंच मिलेगी। ये लोकप्रिय लाइब्रेरीज़ सभी का मशीन लर्निंग में उपयोगी अनुप्रयोग हैं और वे एकमात्र पायथन लाइब्रेरीज़ नहीं हैं जिनका आप उपयोग कर सकते हैं। Statsmodels डेटा एक्सप्लोरेशन और सांख्यिकीय एल्गोरिदम के लिए सर्वोत्तम लाइब्रेरीज़ में से एक है।

Pandas हाई-लेवल डेटा विश्लेषण और डेटा संरचनाओं के लिए अंतिम डेटा मैनिपुलेशन टूल है। Matplotlib पायथन में इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयोग की जाने वाली एक लाइब्रेरी है। मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के दौरान, आप हिस्टोग्राम, 2D प्लॉट्स, और निर्णय वृक्ष जैसे चार्ट बनाने के लिए 2D प्लॉटिंग लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं। Keras डीप लर्निंग कार्यक्षमताओं के लिए उपयोग की जाने वाली एक हाई-लेवल न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी है।

सीखने में आसान

मशीन लर्निंग एक जटिल क्षेत्र है इसलिए आपको सीखने की प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए जो कर सकते हैं वह करना होगा। आपकी शैक्षिक पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना पायथन सीखना आसान है। आपको मशीन लर्निंग का पता लगाने के लिए गणितज्ञ या सांख्यिकीविद् होने की आवश्यकता नहीं है जब तक आप पायथन जानते हैं।

यह भी ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि मशीन लर्निंग पर इसे लागू करने के लिए आपको उन्नत पायथन सीखने की आवश्यकता नहीं है। आपको केवल प्रोग्रामिंग भाषा की बुनियादी समझ की आवश्यकता है जो आपको सीधे कोड लिखने की अनुमति देती है।

बहुमुखी प्रतिभा

पायथन वर्तमान में दुनिया की सबसे बहुमुखी प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। आप आसानी से विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम पर पायथन का उपयोग करना चुन सकते हैं। यह macOS, Windows, Unix, Linux, और Linux के समान ऑपरेटिंग सिस्टम पर चलता है।

अपनी क्रॉस-प्लेटफॉर्म बहुमुखी प्रतिभा के कारण, मशीन लर्निंग के दौरान सॉफ्टवेयर टेस्टिंग पायथन के साथ आसान है। आपको बस एक टुकड़े कोड का परीक्षण करने के लिए PyInstaller इंस्टॉल करना होगा ताकि आपके पायथन एप्लिकेशन को एक पैकेज में बंडल किया जा सके और परीक्षण शुरू किया जा सके।

लचीलापन

Java और C++ की तुलना में, पायथन लचीला है। यह एक सामान्य-उद्देश्य प्रोग्रामिंग भाषा है जो किसी विशिष्ट टेम्पलेट या API तक सीमित नहीं है। मशीन लर्निंग के अलावा, पायथन का उपयोग वेब डेवलपमेंट, टास्क ऑटोमेशन, और यहां तक कि मोबाइल एप्लिकेशन डेवलपमेंट के लिए भी किया जा सकता है।

पायथन का उपयोग अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ लागत बचाने, प्रोजेक्ट प्रक्रिया को गति देने, और बग्स के जोखिम को कम करने के लिए किया जा सकता है। पायथन सोर्स कोड को पुनः संकलित करने की आवश्यकता नहीं है ताकि पायथन के साथ किसी अन्य प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करने के लिए आपको आवश्यक परिवर्तन किए जा सकें।

स्केलेबिलिटी

जबकि पायथन Java जितना स्केलेबल नहीं हो सकता, यह मशीन लर्निंग के लिए एक अन्य सामान्य विकल्प R प्रोग्रामिंग भाषा की तुलना में अधिक स्केलेबल है। कुछ कारक जो पायथन को स्केलेबल बनाते हैं वे हैं डायनामिक बाइंडिंग, बिल्ट-इन डेटा स्ट्रक्चर, रैपिड डेवलपमेंट, और डायनामिक टाइपिंग।

जब एक ग्लूड स्क्रिप्टिंग प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में उपयोग किया जाता है, तो पायथन इंजीनियर्स को कार्यक्षमता से समझौता किए बिना नई सुविधाएँ जोड़ने और एप्लिकेशन को बेहतर बनाने और विस्तारित करने की अनुमति देता है। चूंकि पायथन ओपन सोर्स है, आप स्केलेबिलिटी में सुधार के लिए आवश्यक जानकारी मुफ्त में प्राप्त कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग के लिए पायथन कैसे सीख सकते हैं?

आप कोडिंग बूटकैंप में, किताबों के माध्यम से, या बड़े पैमाने पर ऑनलाइन ओपन पाठ्यक्रम (MOOCs) में नामांकन करके मशीन लर्निंग के लिए पायथन सीख सकते हैं। पायथन सीखना आसान है इसलिए इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप सेल्फ-पेस्ड या इंस्ट्रक्टर-लेड पाठ लेते हैं।

कोडिंग बूटकैंप्स

कोडिंग बूटकैंप्स, विशेष रूप से डेटा साइंस बूटकैंप्स, पायथन सीखने के लिए सबसे लोकप्रिय स्थानों में से हैं। सर्वोत्तम पायथन बूटकैंप्स केवल आपको प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करना नहीं सिखाते, बल्कि इसे प्रौद्योगिकी के विभिन्न क्षेत्रों में कैसे लागू करें यह भी सिखाते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पाठ्यक्रम भी मशीन लर्निंग के लिए आदर्श हैं।

बूटकैंप्स संरचना, जवाबदेही, और करियर सेवाएं प्रदान करते हैं। इसका मतलब है कि बूटकैंप से स्नातक होने के बाद आपकी नौकरी पाने की संभावना किसी सेल्फ-टॉट व्यक्ति की तुलना में अधिक होगी। पायथन सीखने के लिए आपको जिन कुछ बेहतरीन बूटकैंप्स पर विचार करना चाहिए वे हैं Thinkful, BrainStation, Coding Dojo, और General Assembly।

ऑनलाइन पाठ्यक्रम

MOOCs मशीन लर्निंग बूटकैंप्स और अन्य औपचारिक शिक्षा के रूपों के लिए व्यवहार्य विकल्प हैं। Udemy, Coursera, Udacity, और edX जैसे प्लेटफॉर्म्स में इच्छुक मशीन लर्निंग विशेषज्ञों के लिए ऑनलाइन पायथन पाठ्यक्रमों की एक मेजबानी है। ये पाठ्यक्रम छोटे, सीधे, किफायती, और विभिन्न कठिनाई स्तरों में उपलब्ध हैं।

मशीन लर्निंग के लिए पायथन सीखने के लिए कुछ बेहतरीन पाठ्यक्रम हैं: Udacity से Intro to Machine Learning with TensorFlow, Coursera से Machine Learning with Python, और Udemy से Machine Learning, Data Science, and Deep Learning with Python।

किताबें

यदि आप अनपर्यवेक्षित सीखना पसंद करते हैं, तो आप इस विकल्प की खोज से लाभान्वित हो सकते हैं। सैकड़ों ऑनलाइन किताबें हैं जो मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिद्धांतों के लिए पायथन की प्रमुख अवधारणाओं को कवर करती हैं।

कुछ बेहतरीन किताबें Vahid Mirjalili और Sebastian Raschka की Python Machine Learning, और Andreas C. Müller और Sarah Guido की Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists हैं।

मशीन लर्निंग के लिए शीर्ष पायथन लाइब्रेरीज़

पायथन लाइब्रेरीज़ प्रोग्रामिंग के दौरान उपयोग की जाने वाली फंक्शन्स की श्रेणियां या संग्रह हैं जो कोड को फिर से लिखने की आवश्यकता को कम या समाप्त करती हैं। इन लाइब्रेरीज़ का उपयोग करने से कोड के लिए आवश्यक समय कम हो जाता है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा मैनिपुलेशन, डेटा एनालिटिक्स, और मशीन लर्निंग के लिए लाइब्रेरीज़ हैं। नीचे मशीन लर्निंग के लिए शीर्ष पांच पायथन लाइब्रेरीज़ की सूची है।

• statsmodels
• Matplotlib
• Keras
• Pandas
• TensorFlow

क्या आप जानते हैं कि आज दुनिया में हजारों पायथन लाइब्रेरीज़ हैं? इन लाइब्रेरीज़ सभी में अद्वितीय विशेषताएं हैं, साथ ही फायदे और नुकसान, और उनमें से सभी मशीन लर्निंग के लिए आदर्श नहीं हैं। भले ही आपको एक ऐसा मिल जाए जो मशीन लर्निंग के लिए उपयोगी हो, फिर भी आपको यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि यह कुशल है।

मशीन लर्निंग के लिए पायथन सीखना: एक चरण-दर-चरण गाइड

मशीन लर्निंग के लिए पायथन सीखना सतह पर एक कठिन प्रक्रिया की तरह लग सकता है लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि यह असंभव है। चाहे आपके पास प्रोग्रामिंग में अनुभव हो या नहीं, आप मशीन लर्निंग सीख सकते हैं। यदि आप नीचे दिए गए चरणों का पालन करते हैं, तो आप मशीन लर्निंग इंजीनियर बनने की अपनी यात्रा के हिस्से के रूप में पायथन सीख सकते हैं।

बुनियादी सिंटैक्स से शुरू करें

यह मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के लिए पायथन सीखने में पहला और सबसे महत्वपूर्ण कदम है। पायथन में, सिंटैक्स नियमों और विनियमों के सेट को संदर्भित करता है जो निर्धारित करते हैं कि प्रोग्राम कैसे लिखे और इंटरप्रेट किए जाएंगे। यह सिंटैक्स है जो प्रोग्रामिंग भाषा की संरचना को परिभाषित करता है।

सिंटैक्स महत्वपूर्ण है क्योंकि यदि यह सही नहीं है, तो कोड कंपाइल नहीं होगा। जबकि सिंटैक्स सीखना भारी पड़ सकता है, कई संसाधन हैं जो आपको शुरुआत करने में मदद कर सकते हैं। Basic Python Syntax परिचय Coursera द्वारा एक क्रैश कोर्स है और पायथन सिंटैक्स के बारे में सीखने के लिए सर्वोत्तम पाठ्यक्रमों में से एक है। पायथन सिंटैक्स को समझने के लिए कई वीडियो और लिखित ट्यूटोरियल भी हैं।

पायथन कोड लिखना सीखें

पायथन में बुनियादी सिंटैक्स और अर्थशास्त्र सीखने के बाद, आपको पायथन में कोड करना सीखना होगा। यदि आपके पास पहले से प्रोग्रामिंग अनुभव है, तो यह चरण आसान होगा। हालांकि, प्रोग्रामिंग अनुभव के बिना भी, अंग्रेजी भाषा के साथ पायथन की समानताएं लेखन को आसान बनाती हैं।

जैसे ही आप कोड करना सीखते हैं, सुनिश्चित करें कि आप चलते-फिरते सीखी गई हर चीज के पर्याप्त नोट्स रखते हैं। नोट लेने का कौशल कोड लिखने जितना ही महत्वपूर्ण है आकांक्षी पायथन प्रोग्रामर्स के लिए। हाथ से नोट्स लेना अधिकांश प्रोग्रामर्स द्वारा पसंदीदा विकल्प है लेकिन टाइपिंग भी काम करती है।

मशीन लर्निंग का ज्ञान

पायथन की अच्छी समझ हासिल करने के बाद, आपको मशीन लर्निंग की मूल बातें समझने की आवश्यकता है। मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक शाखा है जिसका उद्देश्य स्पष्ट रूप से प्रोग्रामिंग के बिना सटीक भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाना है। यह रैखिक प्रतिगमन, बहुचर रैखिक प्रतिगमन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग जैसी चीजों पर निर्भर करता है।

मशीन लर्निंग के बारे में जो पढ़ सकते हैं पढ़ें फिर पता लगाएं कि मशीन लर्निंग के क्षेत्र में पायथन की क्या भूमिका है। कुछ पाठ्यक्रम आपको पायथन और मशीन लर्निंग के बारे में एक साथ सिखाते हैं। ये किसी के लिए भी सर्वोत्तम पाठ्यक्रम हैं जो शक्तिशाली मशीन लर्निंग टूल का उपयोग करना चाहता है।

करके सीखें

पायथन या किसी अन्य प्रोग्रामिंग भाषा में महारत हासिल करने का सबसे अच्छा तरीका व्यावहारिक अनुप्रयोगों और हैंड्स-ऑन प्रोजेक्ट्स के माध्यम से है। अपने दम पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लिखें और उन्हें अपने पोर्टफोलियो में जोड़ें। आप पायथन कम्युनिटी में शामिल हो सकते हैं और अपने काम को बेहतर बनाने में मदद के लिए पीयर रिव्यूज़ खोज सकते हैं।

स्मार्ट इमोजी बनाने और इमेज एनिमेट करने जैसे सरल वास्तविक जीवन के उदाहरणों से शुरू करें, MNIST डिजिट क्लासिफिकेशन और स्टॉक प्राइस प्रेडिक्शन मॉडल जैसी अधिक जटिल चीजों तक। मशीन लर्निंग के कई अलग-अलग पहलू हैं जिन्हें आप खोज सकते हैं।

भुगतान प्राप्त करना शुरू करें

यदि आप अपने कौशल में आश्वस्त हैं, तो प्रीमियम उत्पाद बनाने या पेड गिग्स की तलाश करने पर विचार करें। क्लाइंट से भुगतान की तुलना में सीखने और सुधार करने के लिए कोई बेहतर प्रेरणा नहीं है। आप फ्रीलांस पायथन डेवलपमेंट से शुरू कर सकते हैं और स्थायी पदों तक अपना रास्ता बना सकते हैं। किसी भी मामले में, मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स की एक सरणी के लिए पायथन सीखने के कई ठोस करियर लाभ हैं।

मशीन लर्निंग उद्योग में पायथन डेवलपर्स के कुछ शीर्ष नियोक्ता MobiDev, Indium Softwares, और InData Labs हैं। Spotify, JP Morgan Chase, Pixar, और Netflix भी पायथन का उपयोग करने वाली लोकप्रिय कंपनियों में से हैं।

आज ही मशीन लर्निंग के लिए पायथन सीखना शुरू करें

ZipRecruiter के अनुसार मशीन लर्निंग इंजीनियर प्रति वर्ष औसतन $157,676 कमाते हैं। चूंकि पायथन उन्नत मशीन लर्निंग विशेषज्ञों के लिए सबसे उपयोगी टूल्स में से एक है, इस सामान्य-उद्देश्य प्रोग्रामिंग भाषा को सीखना प्रौद्योगिकी उद्योग में एक आकर्षक करियर का मार्ग प्रशस्त करेगा। आपको बस सही ऑनलाइन पाठ्यक्रम चुनना है, मशीन लर्निंग के लिए पायथन सीखना है, और प्रोजेक्ट्स बनाना शुरू करना है।