Scikit-learn Tutorial in Hindi: AI ?????? ML ?????? ????????? Step-by-Step Guide

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???????????????-???????????? ???????????? ??????? - What is Scikit-learn in Hindi?

Scikit-learn (?????? sklearn) ?????? Python ??????????????????????????? ??????, ?????? ???????????? ????????????????????? ????????????????????????????????? ?????? ???????????? ???????????? ?????? ????????? ????????????????????? ?????? ?????? ????????? ????????? 2007 ????????? David Cournapeau ?????? ???????????? ???????????? ??????, ?????? ?????? ?????? ???????????? ??????????????? ?????? ML ??????????????????????????? ????????? ???????????? ?????????????????? ?????????????????????????????? ????????? ?????? ?????? ????????? Scikit-learn NumPy ?????? Pandas ?????? ????????? ??????????????????????????? ???????????? ??????, ?????? ?????? ????????????????????????????????????, ????????????????????????, ??????????????????????????????, ?????? ???????????????????????????????????? ????????????????????? ???????????? ????????????????????? ?????? ?????????????????? ???????????? ?????????

Scikit-learn ?????? ?????????????????? ??????????????????:

• ?????????????????????????????????: ?????????????????? ????????????????????????, ?????????????????? ??????????????????, SVM, ?????? K-Means ???????????? ????????????????????????????????????
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???????????????-???????????? ??????????????? - Scikit-learn Setup in Hindi

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1. Scikit-learn ?????????????????????????????? - Installation

• ???????????????: ????????????????????? ?????? ??????????????? ??????????????????????????? ????????? ?????????????????????????????? ??????????????? ?????? ????????????:

pip install scikit-learn

• ??????????????????????????????: Python ????????? Scikit-learn ????????????????????? ???????????? ????????? ????????????:

import sklearn
print("Scikit-learn Version:", sklearn.__version__)

??????????????????:

Scikit-learn Version: 1.2.2

2. ????????????????????????????????? ??????????????? - Environment Setup

• Jupyter Notebook: Scikit-learn ?????? ????????? ???????????? ???????????????????????? ?????? ???????????????????????? ?????? ????????? ??????????????????
• Anaconda: Scikit-learn ????????????-??????????????????????????? ????????? ?????????
• VS Code: Scikit-learn ????????? ??????????????? ?????? ??????????????? ???????????? ?????? ????????? ????????????????????????

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???????????????-???????????? ?????? ??????????????? ????????????????????????????????? - Basic Concepts of Scikit-learn in Hindi

1. ???????????? ?????????????????????????????????????????? - Data Preprocessing

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????????? ??????????????????????????????: ???????????? ???????????????????????????

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Data
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# Standard scaling
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
print("Scaled Data:\n", scaled_data)

??????????????????:

Scaled Data:
 [[-1.22474487 -1.22474487]
 [ 0.          0.        ]
 [ 1.22474487  1.22474487]]

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2. ???????????????????????????????????? - Classification

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from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# Data
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])

# Data split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)

# Model training
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Prediction
predictions = model.predict(X_test)
print("Predictions:", predictions)

??????????????????:

Predictions: [1]

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3. ???????????????????????? - Regression

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????????? ??????????????????????????????: ?????????????????? ???????????????????????????

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# Data
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2, 4, 6, 8])

# Data split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)

# Model training
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Prediction
predictions = model.predict(X_test)
print("Predictions:", predictions)

??????????????????:

Predictions: [4.]

AI/ML ????????? ????????????: ???????????????????????? ?????? ???????????? ?????????????????? ??????????????????????????????, ?????????????????? ?????????????????????????????????, ?????? ???????????? ?????????????????? ???????????????????????? ????????? ???????????? ?????????

4. ???????????? ?????????????????????????????? - Model Evaluation

Scikit-learn ?????????????????? ?????? ?????????????????????????????? ?????? ??????????????? ?????? ????????? ?????? ??????????????????????????? ?????????????????? ???????????? ??????, ???????????? ??????????????????????????? ?????? MSE???

????????? ??????????????????????????????: ???????????? ??????????????????????????? ????????? ???????????????

from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# Data
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])

# Data split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)

# Model training
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Prediction and accuracy
predictions = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("Accuracy:", accuracy)

??????????????????:

Accuracy: 1.0

AI/ML ????????? ????????????: ???????????? ?????????????????????????????? ?????? ???????????? ?????????????????? ?????? ?????????????????????????????? (???????????? ???????????????????????????, ????????????????????????) ?????? ??????????????? ?????? ????????????????????? ?????? ????????? ???????????? ?????????

AI ?????? ML ????????? ???????????????-???????????? ?????? ??????????????? - Advantages of Scikit-learn in AI & ML in Hindi

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• ??????????????????????????????: ?????? ????????? ?????? ML ????????????????????????????????? ?????? ??????????????? ?????? ?????????????????? ???????????? ?????????
• ??????????????????????????????: NumPy, Pandas, ?????? Matplotlib ?????? ????????? ??????????????? ?????? ????????? ???????????? ?????????
• ??????????????????????????? ??????????????????: X, GitHub, ?????? Stack Overflow ?????? ????????? ???????????? ??????????????????????????????

AI ?????? ML ????????? ???????????????-???????????? ?????? ???????????? ????????? - Use Cases of Scikit-learn in AI & ML in Hindi

• ????????????????????????????????????: ??????????????? ????????????????????????, ??????????????????????????? ????????????????????????, ?????? ?????????????????? ?????????????????????????????????
• ????????????????????????: ???????????? ?????????????????? ?????????????????????????????? ?????? ?????????????????? ????????????????????????????????????
• ??????????????????????????????????????????: ???????????? ????????????????????????, ????????????????????????, ?????? ???????????? ???????????????????????????
• ???????????? ????????????????????????: ???????????????-???????????????????????? ?????? ??????????????????????????????????????? ???????????????????????????

???????????? ??????????????????????????? ??????????????????: ?????? ?????????????????? ????????????????????? ?????? ?????????????????? ???????????????????????? ???????????? ??????????????? ?????? ???????????? ??????????????????????????? ????????? ???????????????

# Mini Project: Linear Regression Model
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# Data
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2.1, 3.9, 6.2, 7.8, 10.1])

# Model training
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# Prediction and MSE
predictions = model.predict(X)
mse = mean_squared_error(y, predictions)
print("Predictions:", predictions)
print("Mean Squared Error:", mse)

??????????????????:

Predictions: [ 2.12  4.08  6.04  8.   9.96]
Mean Squared Error: 0.0136

???????????????-??????????????????????? ??????????????? ????????????????????????????????? - Best Practices in Scikit-learn in Hindi

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• ???????????????-????????????????????????: ???????????? ?????? ????????????????????????????????? ?????? ????????? ???????????? ?????? ????????? ???????????????-???????????????????????? ???????????? ???????????????
• ???????????????????????????????????????: ????????? ????????? ????????????????????? ?????? ??????????????????????????????????????? ??????????????? ?????????????????????
• ???????????????????????????: Kaggle ?????? Scikit-learn ?????? ????????? ML ????????????????????????????????? ???????????????

???????????????????????? - Conclusion

Scikit-learn ?????? ??????????????????????????? ??????????????????????????? ?????? ?????? AI ?????? ML ????????? ???????????? ????????????????????? ?????????????????? ?????? ??????????????? ?????? ??????????????????????????? ???????????? ?????? ???????????? ??????????????? ????????? ?????? ??????????????? ????????? ???????????? Scikit-learn ?????? ??????????????? ????????????????????????????????? ???????????? ???????????? ??????????????????????????????????????????, ????????????????????????????????????, ????????????????????????, ?????? ???????????? ?????????????????????????????? ?????? ??????????????? ??????????????????????????? ????????????, ????????? ?????? AI/ML ????????? ???????????? ???????????? ????????? ?????? ?????? ????????? ???????????????

???????????? ????????????????????? ????????? ?????? TensorFlow, PyTorch, ?????? ???????????? AI/ML ?????????????????????????????? ?????? ??????????????? ??????????????????????????? ??????????????????, ?????? ?????????????????????????????? ????????????????????????????????? ?????? ??????????????????????????? ??????????????????????????? ???????????? ???????????? ?????? ???????????? AI/ML ????????????????????????????????? ????????? Scikit-learn ?????? ??????????????? ????????????!

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• • Matplotlib Explained in Hindi: AI ?????? ML ?????? ????????? Visualizations ???????????? ???????????????
  • AI ?????? ML ?????? ????????? NumPy