Caret सीखने के 3 कारण

मशीन लर्निंग ऐसे एल्गोरिदम का अध्ययन और उपयोग है जो डेटा से सीखते हैं और उस पर आधारित पूर्वानुमान लगाते हैं। खोज परिणामों से लेकर स्वचालित कारों तक, यह हमारे जीवन के हर क्षेत्र में दिखाई देता है और डेटा साइंस की दुनिया में सबसे रोमांचक और तेज़ी से बढ़ते शोध क्षेत्रों में से एक है। Max Kuhn द्वारा मेंटेन किया गया caret पैकेज R समुदाय में प्रिडिक्टिव मॉडलिंग और सुपरवाइज्ड लर्निंग के लिए प्रमुख विकल्प है। यह व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला पैकेज R की सबसे शक्तिशाली मशीन लर्निंग सुविधाओं के लिए एकसमान इंटरफेस प्रदान करता है। और मनाने की ज़रूरत है? इस पोस्ट में, हम 3 कारणों पर नज़र डालते हैं कि आपको caret पैकेज क्यों सीखना चाहिए। इसके बाद, आप DataCamp का Zachary Deane-Mayer और Max Kuhn—जो caret पैकेज के सह-लेखक हैं—द्वारा पढ़ाया गया Machine Learning Toolbox कोर्स कर सकते हैं! 

1. Caret आपको डेटा साइंस की नौकरी पाने में मदद कर सकता है

क्या आपने कभी डेटा साइंस की जॉब पोस्टिंग्स में "predictive modeling", "classification", "regression" या "machine learning" जैसे शब्द देखे हैं? यदि आप डेटा साइंस की भूमिका चाहते हैं, तो आपसे इन सभी विषयों का अनुभव और ज्ञान अपेक्षित होगा। सौभाग्य से, caret पैकेज आपकी पूरी मदद करता है। caret पैकेज R के साथ मशीन लर्निंग के लिए "Swiss Army Knife" के रूप में जाना जाता है; जो एक सहज, एकसमान फॉर्मेट में कई कार्य कर सकता है।

2. Caret सबसे लोकप्रिय R पैकेजों में से एक है 

caret पैकेज को हर महीने 38,000 से अधिक डायरेक्ट डाउनलोड मिलते हैं, जो इसे R समुदाय के सबसे लोकप्रिय पैकेजों में से एक बनाता है। इसके साथ बड़े फ़ायदे आते हैं, जैसे प्रचुर डॉक्यूमेंटेशन और उपयोगी ट्यूटोरियल्स। आप अपने R कंसोल में सीधे सहायक डॉक्यूमेंटेशन और सामुदायिक उदाहरणों तक पहुँचने के लिए Rdocumentation पैकेज इंस्टॉल कर सकते हैं। बस निम्नलिखित कोड को कॉपी-पेस्ट करें: 

# Install and load RDocumentation for comprehensive help with R packages and functions
install.packages("RDocumentation")
library("RDocumentation")संचालित द्वारा

बेशक, व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले पैकेज को सीखने का एक और लाभ यह है कि आपके सहकर्मी भी संभवतः अपने काम में caret का उपयोग कर रहे होंगे—मतलब आप प्रोजेक्ट्स पर अधिक आसानी से सहयोग कर सकते हैं। इसके अलावा, caret कई अन्य मशीन लर्निंग और मॉडलिंग पैकेजों के लिए एक डिपेंडेंसी भी है। caret कैसे काम करता है, यह समझने से और भी उपयोगी R पैकेजों को सीखना आसान और अधिक सहज हो जाएगा। 

3. Caret सीखना आसान है, फिर भी बेहद शक्तिशाली

यदि आप R के शुरुआती उपयोगकर्ता हैं, तो caret पैकेज जटिल कार्यों को करने के लिए एक आसान इंटरफेस प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, आप एक सरल और सुविधाजनक फॉर्मेट के साथ कई अलग-अलग प्रकार के मॉडल ट्रेन कर सकते हैं। आप पैरामीटर्स के विभिन्न संयोजनों की निगरानी कर सकते हैं और उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन कर सकते हैं ताकि जिस मॉडल का आप निर्माण कर रहे हैं उस पर उनके प्रभाव को समझ सकें। साथ ही, caret पैकेज आपको किसी विशिष्ट समस्या के लिए मॉडल की सटीकता और प्रदर्शन की तुलना करके सबसे उपयुक्त मॉडल चुनने में मदद करता है।

नीचे दिए गए कोड चैलेंज को पूरा करें और देखें कि caret के साथ मॉडल बनाना और मानों का पूर्वानुमान लगाना कितना आसान है। हमने पहले से ही mtcars डेटा सेट को एक प्रशिक्षण सेट train और एक टेस्ट सेट test में विभाजित कर दिया है। ये दोनों ऑब्जेक्ट्स कंसोल में उपलब्ध हैं। आपका लक्ष्य है test डेटा सेट में प्रत्येक कार के वजन के आधार पर उसका माइल्स-पर-गैलन का अनुमान लगाना। खुद देखें कि caret पैकेज केवल दो पंक्तियों के कोड से यह काम कैसे कर सकता है!

# Finish the model by replacing the blank with the `train` object
mtcars_model <- train(mpg ~ wt, data = ___, method = "lm")

# Predict the mpg of each car by replacing the blank with the `test` object
results <- predict(mtcars_model, newdata = ___)
       
# Print the `results` object
results

खुद Caret सीखना चाहते हैं?

आप भाग्यशाली हैं! DataCamp ने अभी-अभी एक नया Machine Learning with Caret in R कोर्स जारी किया है। यह कोर्स caret पैकेज के सह-लेखक Max Kuhn और Zachary Deane-Mayer द्वारा पढ़ाया जाता है। आप 24 वीडियो और 88 इंटरैक्टिव अभ्यासों के माध्यम से सीधे उन्हीं लोगों से सीखेंगे जिन्होंने यह पैकेज लिखा है। कोर्स में एक कस्टमर चर्न केस स्टडी भी शामिल है जो आपको अपनी caret कौशल की परख करने और व्यावहारिक मशीन लर्निंग अनुभव प्राप्त करने देता है। फिर किस बात का इंतज़ार है? अभी कोर्स करें!