मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल

सेल्फ-अटेंशन से लेकर उस पर बने केवल-डिकोडर LLMs तक, ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर कैसे काम करता है—इसकी चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका।

In this tutorial to deep learning in R with RStudio's keras package, you'll learn how to build a Multi-Layer Perceptron (MLP).

इस ट्यूटोरियल में, आप Keras में Python के साथ डीप लर्निंग मेडिकल इमेजिंग पेपर को इम्प्लीमेंट करेंगे।

प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन के फ़र्स्ट प्रिंसिपल्स सीखें, जिसमें Gymnasium के साथ PyTorch में इसका इम्प्लीमेंटेशन शामिल है!

रिइनफोर्समेंट लर्निंग (RL) की बुनियाद समझें और Gymnasium सॉफ़्टवेयर पैकेज का उपयोग कर Python में RL एल्गोरिथ्म बनाकर परीक्षण करें।

सेल्फ ऑर्गनाइज़िंग मैप्स की मूल अवधारणाएँ समझें और MiniSom का उपयोग करके पायथन में उन्हें लागू करना सीखें।

Logistic regression, उसकी मूल विशेषताओं के बारे में जानें, और scikit-learn का उपयोग करके Python में एक वास्तविक-world एप्लिकेशन पर मशीन लर्निंग मॉडल बनाएँ।

वेब से उपन्यास स्क्रैप करना सीखें और शब्द आवृत्ति वितरण प्लॉट करें; आप Python पैकेज requests, BeautifulSoup और nltk के साथ अनुभव प्राप्त करेंगे।

इस ट्यूटोरियल में मशीन लर्निंग में बैगिंग एंसेंबल मेथड का अवलोकन दिया गया है—यह कैसे काम करता है, Python में इम्प्लीमेंटेशन, बूस्टिंग से तुलना, फ़ायदे और श्रेष्ठ अभ्यास।

देखें कि confusion matrix कैसे मॉडल की भविष्यवाणियों को True Positives, False Positives, True Negatives और False Negatives में वर्गीकृत करती है। इसकी संरचना, गणना के चरण, और imbalanced डेटा व त्रुटि विश्लेषण से निपटने में इसके उपयोग को समझने के लिए आगे पढ़ें।

Hugging Face की रूपांतरकारी दुनिया जानिए—AI समुदाय का ओपन‑सोर्स हब, जो मशीन लर्निंग और नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग को शक्ति देता है।

टॉपिक मॉडलिंग के साथ असंरचित डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करें। मुख्य अवधारणाएँ, LSA और LDA जैसी तकनीकें, व्यावहारिक उदाहरण, और अधिक जानें।