⚖️ ಫೀಚರ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಕನ್ನಡ | AI ML 2026 🚀

ಈ 10 ನಿಮಿಷಗಳ ಶಿಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ವೀಡಿಯೋದಲ್ಲಿ ನಾವು Feature Scaling (ಫೀಚರ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್) ಎಂಬ ಪ್ರಮುಖ Machine Learning ತಂತ್ರವನ್ನು ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ. 🌐

🔹 The Hook (0:00 – 1:30): ಅಡುಗೆ ರೆಸಿಪಿ ಉದಾಹರಣೆಯ ಮೂಲಕ disparate units (ಗ್ರಾಂ vs. ಟೀಸ್ಪೂನ್) ಸಮಸ್ಯೆ. Salary (0–100,000) vs. Age (0–100) feature space ನಲ್ಲಿ unscaled data ಹೇಗೆ skew ಆಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ.
🔹 Why Scaling Matters (1:30 – 3:30): Gradient Descent optimization, KNN distance metrics, Ridge/Lasso regularization—all explained with visuals.
🔹 Math Breakdown (3:30 – 6:30): Standardization (Z-score), Normalization (Min-Max), Robust Scaling, Max-Abs Scaling—formulae ಮತ್ತು ಉಪಯೋಗ.
🔹 Sklearn Implementation (6:30 – 9:00): train_test_split, StandardScaler fit_transform, pipelines, ಮತ್ತು data leakage ತಪ್ಪಿಸುವ ವಿಧಾನ.
🔹 Advanced Transforms (9:00 – 10:00): PowerTransformer (Yeo-Johnson/Box-Cox), ಯಾವ models ಗೆ scaling ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ (Decision Trees, Random Forest).

🎯 Outcome: ಈ ವೀಡಿಯೋವು AI/ML ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ feature scaling ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು Python Scikit-learn ಮೂಲಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

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

Feature Scaling Kannada, Machine Learning Kannada, Data Preprocessing Kannada, Scikit-learn Kannada, Python ML Kannada, AI Training Kannada, ML Projects Kannada, Data Science Kannada, AI Education India, Gradient Descent Kannada

#AI #MachineLearning #KannadaEducation #FeatureScaling #Python #ScikitLearn #DataScience #AITraining #MLProjects #DhaariniAcademy