मशीन लर्निंग वर्तमान में अपनी विघटनकारी प्रकृति के कारण अगली तकनीकी क्रांति में सबसे आगे है। यदि आप एक मशीन लर्निंग इंजीनियर बनना चाहते हैं, तो आपको पायथन सीखना होगा, जो आज विशेषज्ञों द्वारा उपयोग की जाने वाली सबसे लोकप्रिय सामान्य-उद्देश्य प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। इच्छुक मशीन लर्निंग इंजीनियरों के लिए सीखने के कई 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 जानेंगे। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि आपको आज उपलब्ध कई शिक्षा विकल्पों के साथ-साथ आपके लिए सही विकल्प चुनने की युक्तियों से परिचित कराया जाएगा।
पायथन क्या है?
पायथन एक सामान्य-उद्देश्य, ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग भाषा है जिसमें प्रौद्योगिकी उद्योग में कई प्रकार के अनुप्रयोग हैं। यह एक उच्च स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा है जो छोटे और बड़े पैमाने की परियोजनाओं के दौरान कोड पठनीयता पर जोर देती है। व्याख्या की गई प्रोग्रामिंग भाषा में एक अंतर्निहित डेटा संरचना होती है जो तेजी से अनुप्रयोग विकास को सक्षम बनाती है।
चूंकि इसे शुरू में 1991 में पायथन सॉफ्टवेयर फाउंडेशन द्वारा जारी किया गया था, इसलिए पायथन का उपयोग वेब विकास, डेटा विज्ञान और मशीन सीखने की परियोजनाओं 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 किसी विशेषज्ञता को नहीं चुना है। गणितज्ञ और शोधकर्ता भी पायथन सीखने से लाभान्वित हो सकते हैं।
मशीन लर्निंग में पायथन का उपयोग किस लिए किया जाता 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 इंजीनियरों या डेटा वैज्ञानिकों को स्क्रैच से बेस कोड को फिर से लिखे बिना प्रोग्राम में कई फीचर जोड़ने की अनुमति देता है।
पायथन ने मशीन सीखने के लिए आदर्श प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में लोकप्रियता हासिल की है क्योंकि यह चार अलग-अलग पुस्तकालयों तक पहुंच प्रदान करता है। ये स्टैटसमॉडल, मैटप्लोटलिब, केरस और पांडा हैं। इन विविध और बहुमुखी पुस्तकालयों का उपयोग करते हुए, एक मशीन लर्निंग इंजीनियर परियोजना के प्रवाह को बाधित किए बिना एक साथ कई अध्ययन कर सकता है।
मशीन लर्निंग के लिए पायथन सीखने में कितना समय लगेगा?
आप दो महीने या उससे कम समय में मशीन लर्निंग के लिए पायथन सीख सकते हैं। पायथन में प्रवेश के लिए कम अवरोध है क्योंकि यह अंग्रेजी भाषा के समान है। प्रोग्रामिंग शैलियों का पूर्व ज्ञान रखने वाला कोई व्यक्ति महीनों के बजाय कुछ ही हफ्तों में पायथन सीख सकता है।
अनुभव के अलावा, आप मशीन लर्निंग के लिए पायथन में महारत हासिल करने के लिए जो रास्ता अपनाते हैं, वह आपकी टाइमलाइन को भी प्रभावित करेगा। उदाहरण के लिए, फ़्लैटिरॉन स्कूल जैसे बूटकैंप के साथ एक ऑनलाइन पायथन कोर्स, या उडेमी जैसे ऑनलाइन कोर्स प्रदाता, तीन महीने से कम समय तक चल सकते हैं। डिग्री के प्रकार के आधार पर एक कॉलेज की डिग्री को पूरा होने में दो से चार साल लग सकते हैं।
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आपको मशीन लर्निंग के लिए पायथन क्यों सीखना चाहिए?
आपको मशीन लर्निंग के लिए पायथन सीखना चाहिए क्योंकि इसमें कई पुस्तकालय हैं, यह सीखना आसान है, अविश्वसनीय रूप से बहुमुखी और लचीला है। पायथन आर और डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग विशेषज्ञों द्वारा उपयोग की जाने वाली अन्य समान प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में अधिक स्केलेबल है।
एकाधिक पुस्तकालय
पायथन के साथ, आपको स्टैटसमॉडल, मैटप्लोटलिब, केरस और पंडों तक पहुंच प्राप्त होगी। इन सभी लोकप्रिय पुस्तकालयों में मशीन सीखने में उपयोगी अनुप्रयोग हैं और वे केवल पायथन पुस्तकालय नहीं हैं जिनका आप उपयोग कर सकते हैं। Statsmodels डेटा अन्वेषण और सांख्यिकीय एल्गोरिदम के लिए सर्वश्रेष्ठ पुस्तकालयों में से एक है।
पांडा उच्च-स्तरीय डेटा विश्लेषण और डेटा संरचनाओं के लिए अंतिम डेटा हेरफेर उपकरण है। Matplotlib एक पुस्तकालय है जिसका उपयोग पायथन में इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किया जाता है। मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के दौरान, आप हिस्टोग्राम, 2डी प्लॉट और निर्णय ट्री जैसे चार्ट बनाने के लिए 2डी प्लॉटिंग लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं। केरस एक उच्च-स्तरीय तंत्रिका नेटवर्क पुस्तकालय है जिसका उपयोग गहन शिक्षण कार्यों के लिए किया जाता है।
सीखने में आसान
मशीन लर्निंग एक जटिल क्षेत्र है इसलिए आपको सीखने की प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए वह करना चाहिए जो आप कर सकते हैं। आपकी शैक्षिक पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना पायथन सीखना आसान है। जब तक आप पायथन को जानते हैं, तब तक आपको मशीन लर्निंग का पता लगाने के लिए गणितज्ञ या सांख्यिकीविद् होने की आवश्यकता नहीं है।
यह भी ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि मशीन लर्निंग में इसे लागू करने में सक्षम होने के लिए आपको उन्नत पायथन सीखने की आवश्यकता नहीं है। आपको केवल प्रोग्रामिंग भाषा की एक 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 मैकओएस, विंडोज, यूनिक्स, लिनक्स और लिनक्स के समान ऑपरेटिंग सिस्टम पर चलता है।
इसकी क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म बहुमुखी प्रतिभा के कारण, मशीन लर्निंग के दौरान सॉफ्टवेयर परीक्षण पायथन के साथ आसान है। कोड के एक टुकड़े का परीक्षण करने के लिए आपको केवल अपने पायथन अनुप्रयोगों को एक पैकेज में बंडल करने और परीक्षण शुरू करने के लिए PyInstaller स्थापित करना है।
लचीलापन
जावा और सी ++ की तुलना में, पायथन लचीला है। यह एक सामान्य प्रयोजन वाली प्रोग्रामिंग भाषा है जो किसी विशिष्ट टेम्पलेट या एपीआई 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, परियोजना प्रक्रिया को तेज करने और बग के जोखिम को कम करने के लिए किया जा सकता है। आपको पायथन के साथ किसी अन्य प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करने के लिए आवश्यक परिवर्तन करने के लिए पायथन स्रोत कोड को फिर से संकलित करने की आवश्यकता नहीं है।
मापनीयता
जबकि पायथन जावा की तरह स्केलेबल नहीं हो सकता है, यह आर प्रोग्रामिंग भाषा की तुलना में अधिक स्केलेबल है, मशीन सीखने के लिए एक और सामान्य विकल्प है। पायथन को स्केलेबल बनाने वाले कुछ कारक डायनेमिक बाइंडिंग, बिल्ट-इन डेटा स्ट्रक्चर, रैपिड डेवलपमेंट और डायनेमिक टाइपिंग हैं।
जब एक चिपके स्क्रिप्टिंग प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में उपयोग किया जाता है, तो पायथन इंजीनियरों को कार्यक्षमता से समझौता किए बिना नई सुविधाओं को जोड़ने और अनुप्रयोगों में सुधार और विस्तार करने की अनुमति देता है। चूंकि पायथन खुला स्रोत है, इसलिए आप स्केलेबिलिटी में सुधार के लिए आवश्यक जानकारी मुफ्त में प्राप्त कर सकते हैं।
मैं मशीन लर्निंग के लिए पायथन कैसे सीख सकता हूं?
आप कोडिंग बूटकैंप में, किताबों के माध्यम से, या बड़े पैमाने पर ऑनलाइन ओपन कोर्स (एमओओसी) में नामांकन करके मशीन लर्निंग के लिए पायथन सीख सकते हैं। पायथन सीखना आसान है इसलिए इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप स्व-गति से या प्रशिक्षक के नेतृत्व वाले पाठ लेते हैं।
बूटकैंप कोडिंग
कोडिंग बूटकैंप, विशेष रूप से डेटा साइंस बूटकैंप, पायथन सीखने के लिए सबसे लोकप्रिय स्थानों में से हैं। सबसे अच्छा पायथन बूटकैंप आपको न केवल प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करना सिखाता है, बल्कि इसे प्रौद्योगिकी के विभिन्न क्षेत्रों में कैसे लागू करना है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कोर्स मशीन लर्निंग के लिए भी आदर्श हैं।
बूटकैंप संरचना, जवाबदेही और करियर सेवाएं प्रदान करते हैं। इसका मतलब है कि बूटकैंप से स्नातक होने के बाद नौकरी पाने की आपकी संभावना किसी स्व-शिक्षित व्यक्ति की तुलना में अधिक होगी। पायथन सीखने के लिए आपको जिन कुछ बेहतरीन बूटकैंपों पर विचार करना चाहिए, वे हैं थिंकफुल, ब्रेनस्टेशन, कोडिंग डोजो और जनरल असेंबली।
ऑनलाइन कोर्स
एमओओसी मशीन लर्निंग बूटकैंप और औपचारिक शिक्षा के अन्य रूपों के व्यवहार्य विकल्प हैं। उडेमी, कौरसेरा, उडेसिटी और एडएक्स जैसे प्लेटफॉर्म में इच्छुक मशीन लर्निंग विशेषज्ञों के लिए ऑनलाइन पायथन कोर्स की मेजबानी है। ये पाठ्यक्रम छोटे, सीधे, किफायती और विभिन्न कठिनाई स्तरों में उपलब्ध हैं।
मशीन लर्निंग के लिए पायथन सीखने के लिए कुछ बेहतरीन कोर्स हैं, इंट्रो टू मशीन लर्निंग विथ टेन्सरफ्लो फ्रॉम उडेसिटी, मशीन लर्निंग विथ पायथन फ्रॉम कौरसेरा, और मशीन लर्निंग, डेटा साइंस, और डीप लर्निंग विथ उदमी।
किताबें
यदि आप बिना पर्यवेक्षण के सीखना पसंद करते हैं, तो आपको इस विकल्प को तलाशने से लाभ हो सकता है। सैकड़ों ऑनलाइन किताबें हैं जो मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिद्धांतों के लिए पायथन की प्रमुख अवधारणाओं को कवर करती हैं।
कुछ बेहतरीन पुस्तकें हैं पायथन मशीन लर्निंग वाहिद मिर्जालिली और सेबेस्टियन राश्का द्वारा, और पायथन के साथ मशीन लर्निंग का परिचय:डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक गाइड एंड्रियास सी. मुलर और सारा गुइडो द्वारा।
मशीन लर्निंग लाइब्रेरी के लिए शीर्ष पायथन
पायथन पुस्तकालय संग्रह या कार्यों की श्रेणियां हैं जिनका उपयोग प्रोग्रामिंग के दौरान कोड को फिर से लिखने की आवश्यकता को कम करने या समाप्त करने के लिए किया जाता है। इन पुस्तकालयों का उपयोग करने से कोड के लिए आवश्यक समय कम हो जाता है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा हेरफेर, डेटा एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग के लिए पुस्तकालय हैं। मशीन लर्निंग के लिए शीर्ष पांच पायथन पुस्तकालयों की सूची नीचे दी गई है।
- आँकड़े मॉडल
- मैटप्लोटलिब
- केरस
- पंडों
- टेंसरफ्लो
क्या आप जानते हैं कि आज दुनिया में हजारों पायथन पुस्तकालय हैं? इन पुस्तकालयों में सभी अद्वितीय विशेषताएं हैं, साथ ही साथ पेशेवरों और विपक्ष भी हैं, और ये सभी मशीन सीखने के लिए आदर्श नहीं हैं। यहां तक कि अगर आपको मशीन सीखने के लिए उपयोगी कोई मिल जाए, तो भी आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि यह कुशल है।
मशीन लर्निंग के लिए पायथन कैसे सीखें:एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका
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। आपके पास प्रोग्रामिंग का अनुभव है 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।
मूल सिंटैक्स से प्रारंभ करें
मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के लिए पायथन सीखने में यह पहला और सबसे महत्वपूर्ण कदम है। पायथन में, सिंटैक्स नियमों और विनियमों के सेट को संदर्भित करता है जो यह निर्धारित करते हैं कि प्रोग्राम कैसे लिखे और व्याख्या किए जाएंगे। यह सिंटैक्स है जो प्रोग्रामिंग भाषा की संरचना को परिभाषित करता है।
वाक्य रचना महत्वपूर्ण है क्योंकि यदि यह सही नहीं है, तो कोड संकलित नहीं किया जाएगा। जबकि सिंटैक्स सीखना भारी हो सकता है, कई संसाधन आपको एक शुरुआत करने में मदद कर सकते हैं। बेसिक पायथन सिंटेक्स परिचय कौरसेरा द्वारा एक क्रैश कोर्स है और पायथन सिंटैक्स के बारे में जानने के लिए सबसे अच्छे पाठ्यक्रमों में से एक है। पायथन सिंटैक्स को समझने के लिए कई वीडियो और लिखित ट्यूटोरियल भी हैं।
पायथन कोड लिखना सीखें
पायथन में मूल वाक्य रचना और शब्दार्थ सीखने के बाद, आपको यह सीखना होगा कि पायथन में कैसे कोड किया जाए। यदि आपके पास पहले से ही प्रोग्रामिंग का अनुभव है, तो यह चरण आसान होगा। हालाँकि, बिना किसी प्रोग्रामिंग अनुभव के भी, अंग्रेजी भाषा के साथ पायथन की समानताएं लेखन को आसान बनाती हैं।
जैसा कि आप कोड करना सीखते हैं, सुनिश्चित करें कि आप जो कुछ भी सीखते हैं उसके पर्याप्त नोट्स रखें। पायथन प्रोग्रामर के लिए नोट लेने का कौशल उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि कोड लिखना। अधिकांश प्रोग्रामर द्वारा हाथ से नोट्स लेना पसंदीदा विकल्प है लेकिन टाइपिंग भी काम करती है।
मशीन लर्निंग का ज्ञान
पायथन को अच्छी तरह से समझ लेने के बाद, आपको मशीन लर्निंग की मूल बातें समझने की जरूरत है। मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा है जिसका उद्देश्य स्पष्ट रूप से प्रोग्रामिंग के बिना सटीक भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाना है। यह लीनियर रिग्रेशन, मल्टीवेरिएबल लीनियर रिग्रेशन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन और साइंटिफिक कंप्यूटिंग जैसी चीज़ों पर निर्भर करता है।
पढ़ें कि आप मशीन लर्निंग के बारे में क्या कर सकते हैं फिर मशीन लर्निंग के क्षेत्र में पायथन की भूमिका का पता लगाएं। कुछ कोर्स आपको एक साथ पायथन और मशीन लर्निंग के बारे में सिखाते हैं। शक्तिशाली मशीन लर्निंग टूल का उपयोग करने की इच्छा रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए ये सर्वोत्तम पाठ्यक्रम हैं।
करकर सीखें
पायथन या किसी अन्य प्रोग्रामिंग भाषा में महारत हासिल करने का सबसे अच्छा तरीका व्यावहारिक अनुप्रयोगों और व्यावहारिक परियोजनाओं के माध्यम से है। अपने आप मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लिखें और उन्हें अपने पोर्टफोलियो में जोड़ें। आप पायथन समुदायों में शामिल हो सकते हैं और अपने काम को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए सहकर्मी समीक्षा प्राप्त कर सकते हैं।
स्मार्ट इमोजी बनाने और छवियों को एनिमेट करने जैसे सरल वास्तविक जीवन के उदाहरणों से शुरू करें, कुछ अधिक जटिल जैसे MNIST अंक वर्गीकरण और स्टॉक मूल्य पूर्वानुमान मॉडल। मशीन लर्निंग के कई अलग-अलग पहलू हैं जिन्हें आप एक्सप्लोर कर सकते हैं।
भुगतान प्राप्त करना प्रारंभ करें
यदि आपको अपने कौशल पर भरोसा है, तो प्रीमियम उत्पाद बनाने या सशुल्क गिग्स का शिकार करने पर विचार करें। सीखने और सुधारने के लिए क्लाइंट से भुगतान से बेहतर कोई प्रेरणा नहीं है। आप फ्रीलांस पायथन विकास के साथ शुरुआत कर सकते हैं और स्थायी पदों तक अपना रास्ता बना सकते हैं। किसी भी मामले में, मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स की एक श्रृंखला के लिए पायथन सीखने के कई ठोस करियर लाभ हैं।
मशीन लर्निंग उद्योग में पायथन डेवलपर्स के कुछ शीर्ष नियोक्ता मोबीडेव, इंडियम सॉफ्टवेयर्स और इनडाटा लैब्स हैं। Spotify, JP Morgan Chase, Pixar और Netflix भी Python 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 सालाना औसतन 157,676 डॉलर वेतन कमाते हैं। चूंकि पायथन उन्नत मशीन सीखने के विशेषज्ञों के लिए सबसे उपयोगी उपकरणों में से एक है, इसलिए इस सामान्य-उद्देश्य वाली प्रोग्रामिंग भाषा को सीखने से प्रौद्योगिकी उद्योग में एक आकर्षक करियर का मार्ग प्रशस्त होगा। आपको बस सही ऑनलाइन कोर्स चुनना है, मशीन लर्निंग के लिए पायथन सीखना है, और प्रोजेक्ट बनाना शुरू करना है।