ഇമേജ് മാനിപ്പുലേഷനും മെച്ചപ്പെടുത്തലിനുമായി പൈത്തണിന്റെ PIL/Pillow ലൈബ്രറിയുടെ ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക. റീസൈസിംഗ്, ക്രോപ്പിംഗ്, കളർ ക്രമീകരണം, ഫിൽട്ടറിംഗ് എന്നിവയും അതിലേറെയും പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങളോടെ പഠിക്കുക.
ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷനായുള്ള Scikit-learn-ൻ്റെ ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ ടെക്നിക്കുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു സമഗ്രമായ ഗൈഡ്. ഇത് ആഗോള ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രൊഫഷണലുകളെ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും കരുത്തുറ്റതുമായ മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനായുള്ള പ്രധാന ലൈബ്രറിയായ OpenCV-യുടെ ലോകം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക, കൂടാതെ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം മുതൽ ഉത്പാദനം വരെയുള്ള വിവിധ മേഖലകളിലെ അതിന്റെ ആഗോള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കണ്ടെത്തുക.
ശക്തമായ മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനായി Scikit-learn-ന്റെ ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ തന്ത്രങ്ങളിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടുക. ആഗോള ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കായി പ്രായോഗിക പൈത്തൺ ഉദാഹരണങ്ങളോടൊപ്പം കെ-ഫോൾഡ്, സ്ട്രാറ്റിഫൈഡ്, ടൈം സീരീസ് സിവി എന്നിവയും മറ്റും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക.
ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ടെൻസർഫ്ലോ കെറാസ് സംയോജനത്തിന്റെ ശക്തി കണ്ടെത്തുക. പ്രായോഗിക വിദ്യകൾ, മികച്ച രീതികൾ, ആഗോള AI നവീകരണത്തിനായുള്ള നൂതന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവ പഠിക്കുക.
സൈക്കിറ്റ്-ലേണിന്റെ പ്രവർത്തനം വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്ന് മനസിലാക്കുക. ഈ ഗൈഡ് അടിസ്ഥാന കാര്യങ്ങൾ മുതൽ നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വരെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
നിങ്ങളുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ കാര്യക്ഷമമാക്കാൻ Scikit-learn പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ പഠിക്കുക. ശക്തവും, പുനരുപയോഗിക്കാവുന്നതും, പ്രൊഡക്ഷന് തയ്യാറായതുമായ മോഡലുകൾക്കായി പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ്, മോഡൽ പരിശീലനം, ഹൈപ്പർ പാരാമീറ്റർ ട്യൂണിംഗ് എന്നിവ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ പഠിക്കുക.
സങ്കീർണ്ണമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിഷ്വലൈസേഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ സീബോണിന്റെ അഡ്വാൻസ്ഡ് പ്ലോട്ടിംഗ് കഴിവുകൾ ഡീപ്പ് ഡൈവ് ചെയ്യുക. മൾട്ടി-പാനൽ ഡിസ്പ്ലേകൾ, കോംപ്ലക്സ് എസ്തെറ്റിക്സ്, ഡാറ്റാ സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗ് എന്നിവയ്ക്കായുള്ള വിദഗ്ധ ടെക്നിക്കുകൾ പഠിക്കുക.
ഡാറ്റാ ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് Scikit-learn പ്രീപ്രോസസ്സിംഗിന്റെ ശക്തി അൺലോക്ക് ചെയ്യുക. മികച്ച മോഡൽ പ്രകടനത്തിനായി ശക്തവും കാര്യക്ഷമവുമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ നിർമ്മിക്കാൻ പഠിക്കുക.
നൂതന സീബോൺ പ്ലോട്ടിംഗ് ടെക്നിക്കുകളിലൂടെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഡാറ്റാ പര്യവേക്ഷണത്തിന്റെ പൂർണ്ണ സാധ്യതകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക. ആഗോള ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്കായി സങ്കീർണ്ണമായ വിഷ്വലൈസേഷനുകൾ, കസ്റ്റമൈസേഷൻ, മികച്ച രീതികൾ എന്നിവ ഈ ഗൈഡ് ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
Python Matplotlib സ്റ്റൈലിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങളെ ഉയർത്തുക. ആകർഷകമായ ആഗോള ആശയവിനിമയത്തിനായി പ്ലോട്ട് രൂപം, നിറങ്ങൾ, ഫോണ്ടുകൾ, തീമുകൾ, ലേഔട്ടുകൾ എന്നിവ ഇഷ്ടമുള്ള രീതിയിൽ മാറ്റാൻ പഠിക്കുക.
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ ഉൾക്കാഴ്ച നേടുന്നതിന് matplotlib-ഉം വിഡ്ജെറ്റുകളും ഉപയോഗിച്ച് ইন্টറാക്ടീവ് പ്ലോട്ടുകൾ എങ്ങനെ তৈরি ചെയ്യാമെന്ന് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക.
ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷനായി സീബോണിലെ അഡ്വാൻസ്ഡ് പ്ലോട്ടിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക. ഇഷ്ടമുള്ള പ്ലോട്ടുകൾ, സ്ഥിതിവിവര വിശകലനം, ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്കായി ആകർഷകമായ വിഷ്വലൈസേഷനുകൾ എന്നിവ ഉണ്ടാക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് പഠിക്കുക.
നമ്പ് പൈയുടെ ബ്രോഡ്കാസ്റ്റിംഗ്, നിയമങ്ങൾ, സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ, ഡാറ്റാ സയൻസിലെയും മെഷീൻ ലേണിംഗിലെയും പ്രായോഗിക ഉപയോഗങ്ങൾ എന്നിവ ഈ ഗൈഡിലൂടെ പഠിക്കൂ.
Matplotlib ഫിഗറുകൾ ഇഷ്ടമുള്ള രീതിയിൽ മാറ്റാൻ പഠിക്കൂ, അതിശയിപ്പിക്കുന്ന ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷനുകൾക്കായി. ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്കായി ആക്സിലുകൾ, ലേബലുകൾ, ശീർഷകങ്ങൾ എന്നിവ ഈ ഗൈഡിൽ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
കാലക്രമേണയുള്ള ഡാറ്റാ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്ന ഡൈനാമിക് പ്ലോട്ടുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് Matplotlib ആനിമേഷന്റെ ശക്തി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക. Python ഉപയോഗിച്ച് ഗ്രാഫുകൾ, ചാർട്ടുകൾ, സങ്കീർണ്ണമായ വിഷ്വലൈസേഷനുകൾ എന്നിവ ആനിമേറ്റ് ചെയ്യാൻ പഠിക്കുക.
വിപുലമായ അറേ ഇൻഡെക്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് NumPy-യുടെ മുഴുവൻ കഴിവും അൺലോക്ക് ചെയ്യുക. കാര്യക്ഷമമായ ഡാറ്റ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനായി boolean ഇൻഡെക്സിംഗ്, ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗ്, സ്ലൈസിംഗ് എന്നിവ പഠിക്കുക.
വേഗതയും കാര്യക്ഷമതയും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങളുടെ NumPy കോഡ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക. ആഗോളതലത്തിലുള്ള ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രകടനം വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ വെക്റ്ററൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ പഠിക്കുക.
ഡാറ്റാ സിമുലേഷനും വിശകലനവും പഠിക്കുക. പൈത്തൺ നംപൈ ഉപയോഗിച്ച് വിവിധ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷനുകളിൽ നിന്ന് റാൻഡം സാമ്പിളുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രായോഗിക വഴികാട്ടി.
NumPy-യുടെ ലീനിയർ ആൾജിബ്ര ശേഷികൾ, മാട്രിക്സ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ, ഡീകംപോസിഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ, ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കുള്ള പ്രായോഗിക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.