डीप लर्निंग ट्यूटोरियल्स

इस ट्यूटोरियल में, आप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का एक अवलोकन पाएंगे और नज़दीक से देखेंगे कि मशीन लर्निंग (ML) और डीप लर्निंग में क्या अंतर है।

PyTorch के साथ Python में Convolutional Neural Networks (CNNs) का निर्माण और कार्यान्वयन करना सीखें।

PyTorch, TensorFlow, और Keras—तीन सबसे लोकप्रिय डीप लर्निंग फ्रेमवर्क—के बीच मुख्य अंतर जानें। उनकी विशिष्ट खूबियाँ, फायदे-नुकसान, और उपयोग मामलों को समझें ताकि अपने प्रोजेक्ट के लिए सही टूल चुन सकें।

इस ट्यूटोरियल में, आप nifti फ़ॉर्मेट की ब्रेन MRI इमेजें पढ़ना और उन्हें convolutional autoencoder से पुनर्निर्मित करना सीखेंगे और समझेंगे।

TensorBoard के साथ अपने न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण पैरामीटर्स, मेट्रिक्स, हाइपरपैरामीटर्स या किसी भी आँकड़े का विज़ुअलाइज़ेशन करें!

हमारे गाइड में मशीन लर्निंग में क्रॉस-एंट्रोपी का अन्वेषण करें—TensorFlow और PyTorch उदाहरणों के साथ क्लासिफिकेशन में मॉडल की सटीकता और प्रभावशीलता को अनुकूलित करना सीखें।

यह ट्यूटोरियल डीप लर्निंग से जुड़े सबसे आम सवालों के जवाब देता है और वास्तविक जीवन के उदाहरणों के साथ डीप लर्निंग के विभिन्न पहलुओं की पड़ताल करता है।

LSTM नेटवर्क्स के भीतर के कामकाज में महारत हासिल करें, जो आधुनिक LLMs की नींव हैं। गेटिंग मैकेनिज़्म, ग्रेडिएंट्स का अन्वेषण करें, और PyTorch के साथ एक सेंटिमेंट क्लासिफायर बनाएँ।

TensorFlow के साथ एक न्यूरल नेटवर्क बनाना और उसे ट्रेन, मूल्यांकन और अनुकूलित करना सीखें

जानें कि नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) क्या है और इसके वास्तविक-world उपयोग, तथा Google BERT का उपयोग करके टेक्स्ट डेटा सेट कैसे प्रोसेस करें।