📈 ಪೊಲಿನೋಮಿಯಲ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಕನ್ನಡ | AI ML 2026 🚀

ಈ 10 ನಿಮಿಷಗಳ ಶಿಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ವೀಡಿಯೋದಲ್ಲಿ ನಾವು Polynomial Regression (ಪೊಲಿನೋಮಿಯಲ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್) ಎಂಬ supervised learning ತಂತ್ರವನ್ನು ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ. 🌐

🔹 The Hook & Problem (0:00 – 1:30): ಕಾರಿನ ಇಂಧನ ಬಳಕೆ vs. ವೇಗ ಅಥವಾ ಸ್ಟಾಕ್ ಮಾರ್ಕೆಟ್ momentum ಉದಾಹರಣೆ. Linear models underfitting ಆಗುವಾಗ Polynomial Regression flexible upgrade ಆಗಿ ಪರಿಹಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ.
🔹 Core Concepts (1:30 – 3:30): nth degree polynomial ಮೂಲಕ x ಮತ್ತು y ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಮಾದರಿಮಾಡುವುದು. "Polynomial Linear Regression" ಎಂಬ ಹೆಸರು ಏಕೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ.
🔹 Mathematical Breakdown (3:30 – 5:30): hθ(x)=θ0+θ1x+θ2x²+⋯+θnxⁿ ಸಮೀಕರಣ, feature expansion, ಮತ್ತು MSE optimization.
🔹 Complexity Trap (5:30 – 7:30): Bias-Variance tradeoff, underfitting vs. overfitting, Adjusted R² metric.
🔹 Sklearn Implementation (7:30 – 9:00): StandardScaler, PolynomialFeatures, LinearRegression pipeline, GridSearchCV ಮೂಲಕ automated tuning.
🔹 Trends & Conclusion (9:00 – 10:00): Edge AI, surrogate models for LLMs, Explainable AI (XAI) corporate governance.

🎯 Outcome: ಈ ವೀಡಿಯೋವು AI/ML ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ regression ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

👉 Subscribe ಮಾಡಿ Dhaarini AI-Tech Research Academy channel ಗೆ, ಇನ್ನಷ್ಟು AI/ML ಕನ್ನಡ ಶಿಕ್ಷಣ ವೀಡಿಯೋಗಳಿಗಾಗಿ!

Polynomial Regression Kannada, Machine Learning Kannada, Regression Analysis, Scikit-learn Kannada, Python ML Kannada, AI Training Kannada, ML Projects Kannada, Data Science Kannada, AI Education India, Explainable AI Kannada
#AI #MachineLearning #KannadaEducation #PolynomialRegression #Python #ScikitLearn #DataScience #AITraining #MLProjects #DhaariniAcademy #XAI