Author Archives: நித்யா

Machine Learning – 10 – Feature Selection

ஒரு கோப்பினுள் பல்வேறு columns இருக்கிறதெனில், அவற்றுள் எந்தெந்த column மதிப்புகளைப் பொறுத்து நாம் கணிக்கின்ற விஷயம் அமைகிறது எனக் கண்டுபிடிப்பதே feature selection ஆகும். உதாரணத்துக்கு 400, 500 columns-ஐக் கொண்டுள்ள கோப்பிலிருந்து, prediction-க்கு உதவும் ஒருசில முக்கிய columns-ஐத் தேர்வு செய்வது feature selection ஆகும். இதற்கு முதலில் நம்மிடமுள்ள columns-ஐ process variables, manipulated variables & disturbance variables எனும் 3 வகையின் கீழ் பிரிக்க வேண்டும். இதில் manipulated மற்றும் disturbance இரண்டும்… Read More »

Machine Learning – 9 – Model comparison

நமது model உருவாக்கத்திற்கு வெறும் linear regression-ஐ மட்டும் பயன்படுத்தாமல், வேறு சில algorithm-வுடனும் ஒப்பிட்டு எது சிறந்ததோ அதை பயன்படுத்த வேண்டும். இதற்கான நிரல் பின்வருமாறு. இது நமது தரவுகளை பல்வேறு algorithm-ல் பொருத்தி, ஒவ்வொன்றினுடைய Score மற்றும் RMSE மதிப்புகளை வெளிப்படுத்துகிறது. இவற்றில் சிறந்ததை நாம் தேர்வு செய்து கொள்ளலாம். This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what… Read More »

Machine Learning – 8 – Flask API

நமது algorithm கணிக்கும் மதிப்பினை ஒரு API-ஆக expose செய்வதற்கு Flask பயன்படுகிறது. இதற்கான நிரல் பின்வருமாறு. 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 import… Read More »

Machine Learning – 7 – Prediction

நமது கோப்பில் உள்ள முதல் தரவினை மட்டும் கொடுத்து அதற்கான விலையை கணிக்கச் சொல்லுவோம். இது input.json எனும் கோப்பின் வழியே கொடுக்கப்படுகிறது. predict() செய்வதற்கான நிரல் பின்வருமாறு. 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… Read More »

Machine Learning – 6 – Model Creation

sklearn (sk for scikit) என்பது python-ல் உள்ள இயந்திரவழிக் கற்றலுக்கான ஒரு library ஆகும். இதில் classification, regression ஆகிய வகைகளின் கீழ் அமையும் linear, ensemble, neural networks போன்ற அனைத்து விதமான model-க்கும் algorithms காணப்படும். இதிலிருந்து LinearRegression எனும் algorithm-ஐ எடுத்து அதற்கு நம்முடைய data-வைப் பற்றி நாம் கற்றுத் தருகிறோம். இதற்கான நிரல் பின்வருமாறு. This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled… Read More »

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 »