मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल

यह ट्यूटोरियल Python Natural Language ToolKit (NLTK) पैकेज का उपयोग करते हुए व्यावहारिक दृष्टिकोण से स्टेमिंग और लैमैटाइज़ेशन को कवर करता है।

इस ट्यूटोरियल में, आप सपोर्ट वेक्टर मशीनों के बारे में जानेंगे, जो सबसे लोकप्रिय और व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म में से एक हैं।

यह गाइड tanh फ़ंक्शन के गणितीय इन्ट्यूशन, इसे sigmoid और ReLU से तुलना, इसके फायदे और समझौते, और डीप लर्निंग में इसे प्रभावी ढंग से लागू करने के तरीके को समझाता है।

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

जानें कि Textacy, एक Python लाइब्रेरी, मशीन लर्निंग के लिए पाठ डेटा के प्रीप्रोसेसिंग को कैसे सरल बनाती है। इसके कैरेक्टर नॉर्मलाइज़ेशन और डेटा मास्किंग जैसे अनूठे फीचर्स के बारे में पढ़ें, और देखें कि यह NLTK और spaCy जैसी अन्य लाइब्रेरियों की तुलना में कैसा है।

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।

रेग्युलराइजेशन की बुनियादी बातें सीखें और जानें कि यह ओवरफिटिंग को रोकने में कैसे मदद करता है।

इस ट्यूटोरियल में, आप Python में एक बेहद अनोखी लाइब्रेरी TPOT का उपयोग करना सीखेंगे। यह लाइब्रेरी इसलिए अनोखी है क्योंकि यह पूरी Machine Learning पाइपलाइन को स्वचालित करती है और आपको सबसे बेहतर प्रदर्शन करने वाला मशीन लर्निंग मॉडल प्रदान करती है।

सबसे लोकप्रिय डीप लर्निंग मॉडल RNN के बारे में जानें और MasterCard स्टॉक प्राइस प्रेडिक्टर बनाकर व्यावहारिक अनुभव हासिल करें।

जानें कि लर्निंग कर्व्स आपके डेटा का मूल्यांकन करने और सर्वोत्तम समाधान पहचानने में कैसे मदद करती हैं।

जानें कि नॉर्मल इक्वेशन क्या है और इसका उपयोग मशीन लर्निंग मॉडल बनाने में कैसे किया जा सकता है।

आयामी घटाव के महत्व, उसकी तकनीकों, और उन्हें छवि डेटासेट्स पर लागू करने के तरीके जानें—साथ ही कम-विमीय स्पेस में डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन और तुलना करना सीखें।