Machine Learning Basics
Python + scikit-learn နဲ့ Machine Learning ကို အခြေခံကနေ စတင်ကြရအောင် — Data Preprocessing, Regression, Classification ကနေ Random Forest, Neural Network Intro, Hyperparameter Tuning, production-ready project အထိ မြန်မာဘာသာဖြင့် အဆင့်လိုက်ရှင်းပြထားသော tutorial ၂၅ ခန်း။
25 သင်ခန်းစာများ · 220 မိနစ် · Learning Platform Editorial Team
လက်ထဲမှာ ဘာရှိရင် ရပြီ
- Python 3.9+ (python.org ကနေ install)
- scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib (pip install ဖြင့်)
- Jupyter Notebook (interactive development environment)
မစခင် ဒီလောက်ပဲ သိထားပါ
- Python syntax အခြေခံကို နားလည်ထားရန် (site ရဲ့ Python tutorial ကို အရင်လေ့လာထားရင် ကောင်းသည်)
- NumPy/Pandas အခြေခံကို ရင်းနှီးထားရန် (site ရဲ့ NumPy/Pandas tutorial ကို အကြံပြုသည်)
- Optional: statistics/algebra အခြေခံ ရင်းနှီးရင် ပိုအထောက်အကူဖြစ်မည်
ဒီသင်တန်းပြီးရင် ကိုယ်ဘာလုပ်တတ်မလဲ
- Machine Learning ကို Supervised/Unsupervised/Reinforcement Learning ဖြင့် ရှင်းပြနိုင်ခြင်း
- Data Preprocessing, Feature Engineering, Train/Test Split ကို properly ဆောင်ရွက်နိုင်ခြင်း
- Regression (Linear Regression) နှင့် Classification (Logistic Regression, Decision Tree, KNN) algorithm ကို ရေးသားနိုင်ခြင်း
- Random Forest, SVM, Clustering, PCA, Neural Network Intro ကို နားလည်ပြီး အသုံးချနိုင်ခြင်း
- Model Evaluation Metric (Precision/Recall/F1), Cross-Validation, Hyperparameter Tuning ကို correctly လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်း
- House Price Prediction နှင့် Customer Churn Classification project ကို production readiness checklist နှင့် ပြီးမြောက်အောင် တည်ဆောက်နိုင်ခြင်း