मुख्य सामग्री पर जाएँ

Blog | AI and Data Science Articles

चर्चा में

सबसे हाल का

2 या उससे अधिक लोगों को प्रशिक्षित कर रहे हैं?DataCamp for Business आज़माएँ

ट्रेंडिंग

सभी पोस्ट

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

Gemini 3.7 Flash: फीचर्स, बेंचमार्क, और प्राइसिंग

Google का Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash के लॉन्च प्राइस के आधे पर कोडिंग और एजेण्टिक वर्कफ़्लो को टार्गेट करता है। यहाँ नया क्या है, बेंचमार्क, और यह कहाँ फिट बैठता है।

Matt Crabtree

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

Gemini 3.8 Flash और 3.8 Flash Cyber: फीचर्स, बेंचमार्क्स, और प्राइसिंग

छह हफ्तों में Google की तीसरी Flash रिलीज़, 3.7 Flash जितनी ही कम कीमत पर कोडिंग और एजेंटिक रीजनिंग को आगे बढ़ाती है—और एक समर्पित साइबरसिक्योरिटी वेरिएंट भी लाती है।

Matt Crabtree

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

Gemini पर्सनल इंटेलिजेंस: आपके इनबॉक्स, फ़ोटो और अधिक के लिए AI

जानें कि Gemini पर्सनल इंटेलिजेंस आपके ईमेल, फ़ोटो और हिस्ट्री को एकल AI असिस्टेंट में कैसे जोड़ता है।

Khalid Abdelaty

जनरेटिव एआई

2026 के लिए शीर्ष 36 जेनरेटिव एआई इंटरव्यू प्रश्न और उत्तर

यह ब्लॉग जेनरेटिव एआई इंटरव्यू प्रश्नों और उत्तरों का एक व्यापक सेट प्रस्तुत करता है, जो बुनियादी अवधारणाओं से लेकर उन्नत विषयों तक फैला है।

Hesam Sheikh Hassani

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

गूगल के GenCast के अंदर: मौसम पूर्वानुमान में AI के बारे में जानें

जानें कि GenCast मशीन लर्निंग और प्रायिकता-आधारित मॉडलिंग का उपयोग करके चरम मौसम घटनाओं के लिए तेज़ और अधिक सटीक पूर्वानुमान कैसे देता है। देखें कि यह मौसम पूर्वानुमान के भविष्य को कैसे नया आकार दे रहा है, और वे अंतर्दृष्टि दे रहा है जो पारंपरिक मॉडल नहीं दे पाते।

Vikash Singh

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

ईकॉमर्स में जेनरेटिव AI: सब कुछ एक प्रॉम्प्ट से शुरू हुआ

विभिन्न उद्योगों में जेनरेटिव AI की रूपांतरणकारी क्षमता का अन्वेषण करें, ईकॉमर्स पर विशेष ध्यान के साथ। इसके अनुप्रयोगों, सीमाओं, नैतिक विचारों और भविष्य की संभावनाओं के बारे में जानें, साथ ही सूझबूझ भरे केस स्टडीज देखें।

Benji Taylor

मशीन लर्निंग

जनरेटिव बनाम डिस्क्रिमिनेटिव मॉडल: अंतर और उपयोग के मामले

यह लेख जनरेटिव और डिस्क्रिमिनेटिव मॉडलों के मूलभूत अंतर समझाता है, उनके सिद्धांत, उपयोग के मामले और व्यावहारिक उदाहरणों को कवर करता है ताकि आप अपनी मशीन लर्निंग आवश्यकताओं के लिए सही दृष्टिकोण चुन सकें।

Arun Nanda