Blog | AI and Data Science Articles

देखें कैसे Sigma आपके डेटा वेयरहाउस से कनेक्ट होता है ताकि आप एक्सप्लोर कर सकें, डैशबोर्ड बना सकें, और तेज़ी से निर्णय ले सकें।

जहाँ पारंपरिक सुपरवाइज़्ड लर्निंग इनपुट डेटा के आधार पर लेबल की भविष्यवाणी पर केंद्रित होती है और अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग डेटा के भीतर छिपी संरचनाएँ खोजने का लक्ष्य रखती है, वहीं Similarity Learning कुछ हद तक इन दोनों के बीच आती है।

Snowflake, क्लाउड डेटा प्लेटफ़ॉर्म की बुनियादी बातें जानें। इसकी आर्किटेक्चर, इसकी विशेषताएँ, और इसे अपने डेटा पाइपलाइन्स में कैसे एकीकृत करें, समझें।

उद्योगों और विशिष्ट नौकरियों में SQL के उपयोग जानें। साथ ही, समझें कि SQL भाषा इतनी बहुमुखी और मांग में क्यों है।

Symbolic Artificial Intelligence (AI), AI का एक उपक्षेत्र है जो संख्यात्मक डेटा के बजाय प्रतीकों या संकल्पनाओं के प्रसंस्करण और हेरफेर पर केंद्रित होता है।

Synthetic data कृत्रिम रूप से जेनरेट किया गया डेटा है जो वास्तविक दुनिया के डेटा की विशेषताओं की नकल करता है, लेकिन इसमें कोई वास्तविक जानकारी शामिल नहीं होती।

जानें कि टेक्स्ट एम्बेडिंग कैसे काम करती है, उसका विकास, प्रमुख उपयोग और शीर्ष मॉडल — उभरते व जूनियर डेटा प्रैक्टिशनर्स के लिए आवश्यक जानकारी के साथ।

टेक्स्ट जनरेशन वह प्रक्रिया है जिसमें AI ऐसा पाठ उत्पन्न करता है जो प्राकृतिक मानवीय संप्रेषण जैसा हो।

TinyML, उसके उपयोग और लाभों के बारे में जानें, और इस उभरते हुए मशीन लर्निंग क्षेत्र में कैसे शुरुआत करें।

मशीन लर्निंग में NLP प्रीप्रोसेसिंग के लिए एक गाइड। हम spaCy, Hugging Face ट्रांसफॉर्मर्स, और वास्तविक उपयोग मामलों में टोकनाइज़ेशन कैसे काम करता है, कवर करते हैं।

ट्रांसफर लर्निंग, फाइन-ट्यूनिंग, और मशीन लर्निंग व जेनेरेटिव AI में उनकी बुनियादी भूमिकाओं के बारे में जानें।

मशीन लर्निंग की दुनिया में, अनलेबल्ड डेटा का मुख्य रूप से इस्तेमाल अनसुपर्वाइज्ड लर्निंग मॉडलों में किया जाता है।