1959 ਵਿਚ ਆਰਥਰ ਸੈਮੂਅਲ ਦੁਆਰਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ "ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਖੇਤਰ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਜੋ ਕੰਪਿ computersਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ". ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਐਮਐਲਪੀਪੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦ (ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਮੁੱ understandingਲੀ ਸਮਝ ਸਮੇਤ) ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਇਹ ਨਿਰੀਖਣ, ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਕ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਕ ਪੱਖਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿਚ ਲੀਨੀਅਰ ਰੈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਕੇ ਨੇੜਲੇ ਨੇਬਰਜ਼, ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਜ਼ (ਐਸਵੀਐਮ), ਫਲੈਟ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਹਾਇਰਾਰਕਲਿਕ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿuralਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ. ਇਸ ਵਿਚ ਸ਼ਾਮਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕਸ ਦੇ ਮੁ basicਲੇ ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਤਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ. ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿਚ ਮਾਡਿ .ਲਜ਼ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਕਾਈਕਿਟ-ਲਰਨ) ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸੰਗਕ੍ਰਿਤ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਇਨ੍ਹਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡ ਵਿਚ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਹਰੇਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੇਗਾ, ਜਿਸ ਵਿਚ ਸ਼ਾਮਲ ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਸਹੀ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੋਧਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੀ ਹਨ, ਲਾਭ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਸਮੇਤ. ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਸ਼ਾਮਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਨਾ ਕਿ ਸਰਲ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਕੇਲਿੰਗ ਜਰੂਰਤ ਅਨੁਸਾਰ ਸ਼ਰਤ), ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਗਣਿਤ ਹੈ ਜਿਸ ਤੇ ਉਹ ਅਧਾਰਿਤ ਹਨ (ਰੇਖਿਕ ਐਲਜੈਬਰਾ).
ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਹਵਾਲਾ ਸਰੋਤ
ਪਾਇਥਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼
https://www.python.org/doc/
ਪਾਈਥਨ ਡਾਉਨਲੋਡ ਜਾਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ
https://www.python.org/downloads/
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਗਾਈਡ ਲਈ ਪਾਈਥਨ
https://www.python.org/about/gettingstarted/
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਕੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਗਾਈਡ
https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide
ਡਬਲਯੂ 3 ਸਕੂਲ ਪਾਈਥਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਟਿorialਟੋਰਿਅਲ
https://www.w3schools.com/python/python_ml_getting_started.asp
Python ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਨਾਲ EITC/AI/MLP ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਪੂਰੀ ਔਫਲਾਈਨ ਸਵੈ-ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ PDF ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ।
EITC/AI/MLP ਤਿਆਰੀ ਸਮੱਗਰੀ - ਮਿਆਰੀ ਸੰਸਕਰਣ
EITC/AI/MLP ਤਿਆਰੀ ਸਮੱਗਰੀ - ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸੰਸਕਰਣ