ज़रूरी शर्तें और प्रीवर्क

क्या मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स आपके लिए सही है?

मेरे पास मशीन लर्निंग का बहुत कम बैकग्राउंड है या बिलकुल नहीं है.
हमारा सुझाव है कि आप सभी कॉन्टेंट को एक क्रम में पढ़ें.
सीखना शुरू करें
मुझे मशीन लर्निंग के बारे में कुछ पता है, लेकिन मुझे इस बारे में नई और पूरी समझ चाहिए.
मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स से आपको काफ़ी मदद मिलेगी. सभी मॉड्यूल एक क्रम में देखें या सिर्फ़ अपनी पसंद के मॉड्यूल चुनें.
सीखना शुरू करें
मुझे डेटा के साथ काम करने और मॉडल बनाने के लिए, मशीन लर्निंग के सिद्धांतों को लागू करने का व्यावहारिक अनुभव है.
वहीं, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स से आपको बुनियादी जानकारी मिल सकती है. मशीन लर्निंग से जुड़े सुझाव हैं, तो हो सकता है कि आपको हमारी कुछ ऐडवांस मशीन लर्निंग इस कोर्स में, मशीन लर्निंग के अलग-अलग तरह के सवालों को हल करने के लिए टूल और तकनीकों के बारे में बताया गया है शामिल हैं.
सीखना शुरू करें
मुझे Keras जैसे एमएल एपीआई इस्तेमाल करने के बारे में ट्यूटोरियल चाहिए.
मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में, प्रोग्रामिंग से जुड़ी कई कसरतें शामिल होती हैं. इन प्रैक्टिस में एमएल लाइब्रेरी, जैसे कि नंपी, पांडा, और Keras, इन्हें मुख्य रूप से पढ़ाने पर फ़ोकस किया जाता है मशीन लर्निंग के कॉन्सेप्ट हैं और न ही एमएल एपीआई के बारे में विस्तार से पढ़ाते हैं. अन्य Keras संसाधनों के लिए, Keras डेवलपर गाइड देखें.

कृपया नीचे दिया गया प्रीवर्क पढ़ें और मशीन लर्निंग शुरू करने से पहले, ज़रूरी शर्तें सेक्शन क्रैश कोर्स की मदद से यह पक्का करें कि आप सभी मॉड्यूल को पूरा करने के लिए तैयार हैं.

वीडियो की तैयारी

मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स शुरू करने से पहले, ये काम करें:

  1. अगर आपने हाल ही में मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करना शुरू किया है, तो मशीन के बारे में जानकारी लर्निंग. इस छोटे से कोर्स में, बुनियादी मशीन लर्निंग के बारे में बताया गया है कॉन्सेप्ट नहीं जोड़े जा सकते.
  2. अगर आप NumPy नए हैं, तो NumPy Colab की तेज़ कसरत इस कोर्स के लिए ज़रूरी जानकारी.
  3. अगर आप पांडा के लिए नए हैं, तो पांडा अल्ट्राक्विक ट्यूटोरियल Colab की कसरत, जिससे सभी पांडा को पूरी मदद मिलती है इस कोर्स के लिए ज़रूरी जानकारी.

ज़रूरी शर्तें

मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में, ऐप्लिकेशन को इस्तेमाल करने के बारे में पहले से जानकारी होनी चाहिए या उसे प्रोसेस करने की ज़रूरत नहीं है मशीन लर्निंग. हालांकि, प्रज़ेंटेशन में मौजूद कॉन्सेप्ट को समझने के लिए और इन अभ्यासों को पूरा करें, तो हमारा सुझाव है कि छात्र-छात्राएं इन्हें इन शर्तों को पूरा करना ज़रूरी है:

  • आपको वैरिएबल, लीनियर इक्वेशन, फ़ंक्शन, हिस्टोग्राम, और सांख्यिकीय साधनों के ग्राफ़.

  • आपको एक अच्छा प्रोग्रामर होना चाहिए. आम तौर पर, आपके पास कुछ Python में प्रोग्रामिंग का अनुभव लेते हैं, क्योंकि ये कसरतें Python में की गई हैं. हालांकि, अनुभवी जिन प्रोग्रामर को Python का अनुभव नहीं है वे आम तौर पर प्रोग्रामिंग को पूरा कर सकते हैं व्यायाम नहीं करते.

यहां दिए गए सेक्शन में, बैकग्राउंड में चलने वाले अतिरिक्त कॉन्टेंट के लिंक दिए गए हैं यह मददगार है.

बीजगणित

लीनियर अलजेब्रा

त्रिकोणमिति

आंकड़े

कैलक्युलस (बेहतर विषयों के लिए, ज़रूरी नहीं)

Python प्रोग्रामिंग

Python से जुड़ी ये बुनियादी जानकारी The Python ट्यूटोरियल में दी गई है:

प्रोग्रामिंग के कुछ अभ्यासों में, नीचे दिए गए Python कॉन्सेप्ट:

Bash टर्मिनल और Cloud Console

प्रोग्रामिंग की प्रैक्टिस को अपनी लोकल मशीन या क्लाउड कंसोल में चलाने के लिए, तो आपको कमांड लाइन पर सहजता से काम करने में कोई परेशानी नहीं होगी:

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लीनियर रिग्रेशन (10 मिनट)