मशीन लर्निंग। चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाएँ

परिचय

पुस्तक «Machine Learning by Tutorials» (हिंदी: «मशीन लर्निंग। चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाएँ»), जो 2021 में Raywenderlich Tutorial Team द्वारा प्रकाशित की गई थी, Apple पारिस्थितिकी तंत्र के अनुप्रयोगों में मशीन लर्निंग तकनीकों को लागू करने के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका है। ML पर अधिकांश पुस्तकों के विपरीत, जो Python पर केंद्रित हैं, यह ट्यूटोरियल पूरी तरह से Swift भाषा और Apple फ्रेमवर्क — Core ML, Create ML, Vision और Natural Language पर आधारित है। इसकी लंबाई 372 पृष्ठ है, जो अनावश्यक सिद्धांत के बिना बुनियादी और उन्नत तकनीकों दोनों को कवर करने की अनुमति देती है।

पुस्तक किस बारे में है

पुस्तक 4 भागों में विभाजित है, प्रत्येक Apple प्लेटफॉर्म पर मशीन लर्निंग के एक विशिष्ट पहलू के लिए समर्पित है:

• भाग I: मशीन लर्निंग का परिचय — बुनियादी अवधारणाएँ: सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग क्या है, ओवरफिटिंग, गुणवत्ता मीट्रिक। यहाँ पाठक Create ML का उपयोग करके अपना पहला मॉडल बनाता है।
• भाग II: तैयार मॉडलों का एकीकरण — Core ML के साथ कार्य: पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल (जैसे MobileNet, YOLO) लोड करना, इमेज प्रोसेसिंग, टेक्स्ट क्लासिफिकेशन, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन।
• भाग III: स्वयं के मॉडल बनाना — Create ML और Turi Create का उपयोग करके कस्टम डेटा पर मॉडल प्रशिक्षित करना। इमेज क्लासिफिकेशन, रिग्रेशन, रेकमेंडेशन सिस्टम के कार्यों पर विचार किया गया है।