- Regression (నిరంతర సంఖ్యలు) మరియు Classification (కేటగిరీలు) తేడా గ్రహించడం. - Clustering (K-Means) అర్థం చేసుకోవడం. - Decision Trees మరియు Random Forest ఎన్సెంబుల్ అల్గోరిథంలను విశ్లేషించడం.

1. Regression: అవుట్‌పుట్ ఒక నిరంతర సంఖ్య (Continuous Value). ఉదా: షేర్ ధర, జీతం, ఉష్ణోగ్రత. ప్రముఖ అల్గోరిథం: Linear Regression. 2. Classification: అవుట్‌పుట్ నిర్దిష్ట వర్గాలు (Categories). ఉదా: వ్యాధి ఉందా లేదా (Yes/No). అల్గోరిథం: Logistic Regression, SVM. 3. Clustering: డేటాను K సమూహాలుగా విభజించడం (K-Means). 4. Decision Trees: if-else చెట్టు ఆకారంలో నిర్ణయాలు తీసుకోవడం. 5. Random Forest: అనేక డెసిషన్ ట్రీల ఫలితాలను కలిపి రూపొందించే శక్తివంతమైన ఎన్సెంబుల్ (Ensemble) అల్గోరిథం.

సారాంశం (Summary):

సంఖ్యలకు Regression, వర్గీకరణకు Classification, సమూహాలకు Clustering, గరిష్ట స్థిరత్వానికి Random Forest వాడతారు.

సిలబస్ రిఫరెన్స్: TutorialsPoint AI Reference టౌన్‌కనెక్ట్ AI కంప్యూటర్ అకాడమీ

Python Linear Regression

సాధారణంగా చేసే పొరపాట్లు (Common Mistakes):

వర్గీకరణ సమస్యలకు Linear Regression వాడకూడదు; Logistic Regression లేదా Classification అల్గోరిథంలు వాడాలి.

మునుపటి పాఠం What is AI? History & Evolution

తదుపరి పాఠం Real-world Applications, Daily Life Impact & Career Opportunities

ఉచిత కంప్యూటర్ కోర్సులు (Free Computer Academy)

AI_GENAI

AI & Generative AI Masterclass

AI & Machine Learning Foundations

Generative AI, LLMs & Prompt Engineering

Multimodal Generation & AI Coding Assistants

AI APIs, RAG, Autonomous Agents & Business

Capstone Projects, Assessment & Certification

Regression, Classification, Clustering, Decision Trees & Random Forest

ఈ పాఠానికి సరైన తెలుగు వీడియో ప్రస్తుతం అందుబాటులో లేదు. త్వరలో మళ్లీ వెతుకుతాము.

ఉపోద్ఘాతం (Introduction):

ఈ పాఠంలో మీరు నేర్చుకునే అంశాలు:

సారాంశం (Summary):

సాధారణంగా చేసే పొరపాట్లు (Common Mistakes):

Regression

Classification

Random Forest

1. ఇంటి విస్తీర్ణం ఆధారంగా ఇంటి అమ్మకపు ధర (Price) ను అంచనా వేయడం ఏ రకమైన సమస్య?

CERTIFICATE OF COMPLETION

AI & Generative AI Masterclass