Python کا استعمال کرتے ہوئے شروع سے SVM بنانے کے لیے ضروری لائبریریاں کیا ہیں؟
Python کا استعمال کرتے ہوئے شروع سے ایک سپورٹ ویکٹر مشین (SVM) بنانے کے لیے، کئی ضروری لائبریریاں ہیں جن سے استفادہ کیا جا سکتا ہے۔ یہ لائبریریاں SVM الگورتھم کو لاگو کرنے اور مشین لرننگ کے مختلف کاموں کو انجام دینے کے لیے مطلوبہ افعال فراہم کرتی ہیں۔ اس جامع جواب میں، ہم ان کلیدی لائبریریوں پر تبادلہ خیال کریں گے جنہیں SVM بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ازگر کے ساتھ ای آئی ٹی سی/اے آئی/ایم ایل پی مشین لرننگ, سپورٹ ویکٹر مشین, شروع سے ایک SVM تشکیل دے رہا ہے, امتحان کا جائزہ
JAX کی وہ کون سی خصوصیات ہیں جو Python ماحول میں زیادہ سے زیادہ کارکردگی کی اجازت دیتی ہیں؟
JAX، جس کا مطلب ہے "Just Other XLA"، گوگل ریسرچ کے ذریعے تیار کردہ ایک Python لائبریری ہے جو اعلیٰ کارکردگی والے عددی کمپیوٹنگ کے لیے ایک طاقتور فریم ورک فراہم کرتی ہے۔ یہ خاص طور پر Python ماحول میں مشین لرننگ اور سائنسی کمپیوٹنگ ورک بوجھ کو بہتر بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ JAX کئی اہم خصوصیات پیش کرتا ہے جو زیادہ سے زیادہ کارکردگی اور کارکردگی کو قابل بناتا ہے۔ اس جواب میں، ہم
اسکِٹ لرن نام کی اصل کیا ہے اور وقت گزرنے کے ساتھ اس نے مقبولیت کیسے حاصل کی؟
"scikit-learn" نام کی ابتدا Python پروگرامنگ زبان اور مشین لرننگ کے شعبے سے ہوئی ہے۔ اصطلاح "scikit" "SciPy Toolkit" کی ایک مختصر شکل ہے، جو Python میں سائنسی کمپیوٹنگ کے لیے اوپن سورس سافٹ ویئر کا مجموعہ ہے۔ لفظ "سیکھنا" لائبریری کے بنیادی مقصد کی نشاندہی کرتا ہے، جو کہ فراہم کرنا ہے۔