ज़रूरतें और प्रीवर्क

क्या मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स आपके लिए सही है?

मेरे पास मशीन लर्निंग बैकग्राउंड बहुत कम है या बिलकुल नहीं है.
हमारा सुझाव है कि आप सभी सामग्री को क्रम से देखें.
सीखना शुरू करें
मुझे मशीन लर्निंग के बारे में कुछ जानकारी है, लेकिन मुझे इस बारे में ज़्यादा जानकारी चाहिए.
इसके लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स आपकी मदद करेगा. सभी मॉड्यूल को क्रम से देखें या सिर्फ़ अपनी पसंद के मॉड्यूल चुनें.
सीखना शुरू करें
मुझे मशीन लर्निंग के बारे में काफ़ी कुछ पता है. हालांकि, मुझे TensorFlow के बारे में बहुत कम या बिल्कुल नहीं पता.
इनमें से ज़्यादातर सामग्री आपके लिए बेहद बुनियादी हो सकती है. पूरा कॉन्टेंट देखने के बजाय, सिर्फ़ इन चीज़ों पर ध्यान दें:
मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स, मुख्य तौर पर हाई-लेवल एपीआई पर फ़ोकस करता है. अगर आपको लो-लेवल TensorFlow API (शायद मशीन लर्निंग रिसर्च करना) सीखना है, तो यहां दिए गए संसाधनों को एक्सप्लोर करें:

मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स शुरू करने से पहले, कृपया यहां दिए गए प्रीवर्क और ज़रूरी शर्तें पढ़ें. इससे यह पक्का हो पाएगा कि आप सभी मॉड्यूल पूरे करने के लिए तैयार हैं.

प्रीवर्क

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

  1. अगर आपको मशीन लर्निंग के बारे में ज़्यादा जानकारी नहीं है, तो मशीन लर्निंग के बारे में जानकारी लें. इस छोटे से सेल्फ़-स्टडी स्टडी कोर्स में, मशीन लर्निंग के बुनियादी कॉन्सेप्ट के बारे में बताया गया है.
  2. अगर आपके लिए NumPy नया है, तो NumPy अल्ट्राक्विक ट्यूटोरियल Colab एक्सरसाइज़ करें, जो इस कोर्स के लिए ज़रूरी NumPy से जुड़ी सारी जानकारी देती है.
  3. अगर आपने pandas के बारे में ज़्यादा नहीं सोचा है, तो Colab के अल्ट्रा-ट्यूटोरियल Colab की एक्सरसाइज़ करें. इससे आपको इस कोर्स के लिए ज़रूरी पांडा की सारी जानकारी मिलती है.

ज़रूरी शर्तें

मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स, मशीन लर्निंग के बारे में पहले से नहीं जानता और न ही उसकी जानकारी देता है. हालांकि, दिखाए गए कॉन्सेप्ट को समझने और एक्सरसाइज़ को पूरा करने के लिए, हमारा सुझाव है कि छात्र-छात्राएं नीचे दी गई शर्तें पूरी करें:

  • आपके पास वैरिएबल, लीनियर इक्वेशन, फ़ंक्शन के ग्राफ़, और आंकड़ों के तरीके के बारे में जानकारी होनी चाहिए.

  • आप एक अच्छे प्रोग्रामर हैं. आम तौर पर, आपके पास Python में कुछ अनुभव से जुड़े कार्यक्रम होने चाहिए, क्योंकि प्रोग्रामिंग एक्सरसाइज़ Python में होती हैं. हालांकि, अनुभवी प्रोग्रामर के बिना Python का अनुभव पाने में, प्रोग्रामिंग को आम तौर पर पूरा किया जा सकता है.

नीचे दिए गए सेक्शन अतिरिक्त बैकग्राउंड सामग्री के लिंक देते हैं, जो मददगार हैं.

बीजगणित

रेखीय बीजगणित

ट्रिगनोमेट्री (त्रिकोणमिति)

आँकड़े

कैलक्युलस (बेहतर विषयों के लिए ज़रूरी नहीं)

Python प्रोग्रामिंग

Python की ये बुनियादी बातें, Python ट्यूटोरियल में शामिल हैं:

प्रोग्रामिंग की कुछ प्रक्रियाओं में, नीचे दिए गए ज़्यादा बेहतर Python सिद्धांत का इस्तेमाल किया जाता है:

बैश टर्मिनल / Cloud Console

अपनी लोकल मशीन या क्लाउड कंसोल में प्रोग्रामिंग एक्सरसाइज़ चलाने के लिए, आपको कमांड लाइन पर काम करना चाहिए: