Author Archives: நித்யா

Machine Learning – 5 – Pandas

Pandas என்பது நிகழ்காலத் தரவுகளை அணுகி, அலசி நமக்கேற்றவாறு வடிவமைப்பதற்கு python வழங்குகின்ற ஒரு library ஆகும். இதன் மூலம் csv, txt, json போன்ற பல்வேறு வடிவங்களில் இருக்கும் மூலத் தரவுகளை எடுத்து ஒரு dataframe-ஆக மாற்றி நமக்கேற்றவாறு தரவுகளை தகவமைத்துக் கொள்ள முடியும். இங்கு நாம் பார்க்கப் போகும் உதாரணத்தில் ஒரு வீட்டின் விற்பனை விலையை நிர்ணயிப்பதற்கு உதவும் பல்வேறு காரணிகளும், அதன்படி நிர்ணயிக்கப்பட்ட விலைகளும் csv கோப்பாக கொடுக்கப்பட்டுள்ளன. இதுவே training data… Read More »

Video on Machine Learning Algorithms in Tamil – இயந்திர வழிக் கற்றல் நெறிமுறைகள் அறிமுகம் – காணொளி

Introduction to Machine Learning Algorithms in Tamil Simple Linear regression Multiple Linear Regression இயந்திர வழிக் கற்றல் நெறிமுறைகள் அறிமுகம் மேலும் அறிய, பின் வரும் இணைப்புகள், நிரல்களைக் காண்க. www.kaniyam.com/machine-learning-part-4/ This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that… Read More »

Machine Learning – 4 – Linear Regression

Simple & Multiple Linear Regressions Simple Linear என்பது இயந்திர வழிக் கற்றலில் உள்ள ஒரு அடிப்படையான algorithm ஆகும். இதில் இரண்டு விவரங்கள் எவ்வாறு தொடர்பு படுத்தப்படுகின்றன, algorithm எவ்வாறு தனது புரிதலை மேற்கொள்கிறது, அந்தப் புரிதல் எந்த அளவுக்கு சரியாக உள்ளது என்பது போன்ற விஷயங்களையெல்லாம் ஒருசில தரவுகளை வைத்து செயல்முறையில் செய்து பார்க்கப் போகிறோம். உதாரணத்துக்கு ஒரு பிட்சாவின் அளவினைக் கொண்டு அதன் விலையை எவ்வாறு நிர்ணயிப்பது என இப்பகுதியில் காணலாம். இதுவரை… Read More »

Machine Learning – 3 – PAC Method

Probably Approximately Correct (PAC Method) ஒரு கணிப்பான் மூலம் நிகழ்த்தப்படும் கணிப்பு எவ்வளவு தூரம் சரியானதாக இருக்கும், அதனை எவ்வளவு தூரம் நம்பலாம் என்பது போன்ற விஷயங்கள் எல்லாம் இந்த method-ல் கணக்கிடப்படுகிறது. முதலில் ஒரு கணிப்பானின் கணிப்பு probably approximately correct -ஆக அமைவதற்கு அவற்றில் என்னென்ன பண்புகளெல்லாம் இருக்க வேண்டும் என்பதை ஒருசில வரையறைகள் கொண்டு சோதிக்கிறது. அதாவது over-fitting இல்லாமல் இருக்கிறதா, inductive bias பெற்று விளங்குகிறதா,i.i.d முறையில் பயிற்சித் தரவுகள் அளிக்கப்பட்டுள்ளதா,அதன் sample… Read More »

Machine Learning – 2 – Statistical Learning

Statistical Learning புள்ளி விவரங்களைக் கொண்டு கற்பதே இயந்திர வழிக்கற்றலின் அடிப்படை. எந்த ஒரு கணிப்பும் தரவுகளாக அளிக்கப்படும் புள்ளி விவரங்களின் அடிப்படையிலேயே அமைகிறது. இத்தகைய புள்ளி விவரங்களைத் திறம்படக் கையாண்டு கணினிக்குக் கற்றுக் கொடுப்பது எப்படி என்று இப்பகுதியில் காணலாம். இதுவே Statistical learning model என்று அழைக்கப்படும். Domain set: உள்ளீடாகத் தருகின்ற புள்ளி விவரங்களே இவ்வாறு அழைக்கப்படும். x={…..} என்பது domain set / instance space எனப்படும். இதிலுள்ள ஒவ்வொரு தனித்தனி… Read More »

Machine Learning – 1 – அறிமுகம்

இயந்திரவழிக் கற்றல் என்பது தற்போது அதிகமாக வளர்ந்து வருகின்ற ஒரு துறை. ஒரு கணினிக்கு கற்பிப்பது, அதற்கு அறிவு புகட்டுவது, புகட்டப்பட்ட அறிவின் அடிப்படையில் கணினிகளையே முடிவினை மேற்கொள்ளுமாறு செய்வது போன்ற பல்வேறு விஷயங்களை இயந்திரவழிக் கற்றலில் காணலாம். மனிதன் செய்கின்ற வேலையை வெறும் நிரல்கள் எழுதி கணினியைச் செய்யவைப்பதன் பெயர் இயந்திரவழிக் கற்றல் ஆகாது. அதன் பெயர் தானியக்கம் (Automation). மனிதனைப் போன்று கணினிகளை யோசிக்க வைத்து, முடிவுகளையும் அதனை வைத்தே எடுக்க வைப்பது, அவ்வாறு… Read More »

Introduction to Apache Spark (Bigdata) in Tamil – ஸ்பார்க் ஒரு அறிமுகம்

குறிப்புகளும், நிரல்களும் இங்கே. This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters. Learn more about bidirectional Unicode characters Show hidden characters wget redrockdigimark.com/apachemirror/spark/spark-2.3.1/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz tar -xzvf spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz sudo mv spark-2.3.1-bin-hadoop2.7 /usr/local/bigdata sudo mv… Read More »

Hadoop – spark – பகுதி 5

Spark என்பது hadoop-ன் துணைத்திட்டமாக 2009-ம் ஆண்டு உருவாக்கப்பட்டது. பின்னர் 2010-ல் திறந்த மூல மென்பொருள் கருவியாக BSD உரிமத்தின் கீழ் வெளியிடப்பட்டது. 2013-ம் ஆண்டு இது அறக்கட்டளையுடன் இணைந்தது முதல் சிறப்பாக செயல்பட்டு வருகிறது. இதிலும் தரவுகளை சேமிக்க hdfs-தான் பயன்படுகிறது. ஆனால் சேமிக்கப்பட்டுள்ள தரவுகளை அணுகுவதற்கு வெறும் mapreduce-யோடு நின்று விடாமல் spark sql, spark streaming,graphx, MLlib (Machine Learning Library) போன்ற பல்வேறு அம்சங்களை வழங்குகிறது. மேலும் java, scala, python… Read More »

Hadoop – hive – பகுதி 4

Facebook நிறுவனம் hadoop-ஐ பயன்படுத்தத் துவங்கிய காலங்கள் முதல், அதனிடம் வந்து சேரும் தரவுகளின் அளவு 1GB, 1TB, 15TB என உயர்ந்து கொண்டே சென்றது. அப்போது அவற்றினை அலசி தரவுச் சுருக்கங்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு oracle database-ஐயும் பைதான் மொழியையும் பயன்படுத்தியது. ஆனால் வருகின்ற மூலத் தரவுகளின் அளவும், வடிவங்களும் அதிகரிக்க அதிகரிக்க data analysis தேவைக்கென ஒரு புதிய முறை கண்டுபிடித்தாக வேண்டி இருந்தது. அப்போதுதான் facebook நிறுவனம் இத்தகைய datawarehouse தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்வதற்கென்றே… Read More »

Hadoop – pig – பகுதி 3

2006-ஆம் ஆண்டு Yahoo நிறுவனத்தின் ஒரு ஆய்வுத் திட்டமாக Pig என்பது உருவாக்கப்பட்டது. இது குறிப்பாக mapreduce வேலைகளைச் செய்வதற்காகப் பயன்படுத்தப்பட்டது. பின்னர் Apache நிறுவனம் 2008-ல் இதனை திறந்த மூல மென்பொருள் கருவியாக அறிவித்து வெளியிட்டது. Pig என்பது java, python போன்ற நிரலாக்க மொழிகளின் துணையில்லாமல், வெறும் SQL-ஐ வைத்து hadoop-ல் உள்ள தரவுகளை அணுக உதவும் கருவி ஆகும். Hadoop பற்றிய அடிப்படை அறிவு பெற்றிருந்தால் போதும். இதனைச் சுலபமாகக் கற்றுக் கொள்ளலாம்.… Read More »