मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल

इस व्यापक Python गाइड के साथ Stochastic Gradient Descent—मशीन लर्निंग की एक जरूरी ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीक—सीखें। शुरुआती और विशेषज्ञों दोनों के लिए उपयुक्त।

इस ट्यूटोरियल में, आप समझेंगे कि SVM कैसे काम करते हैं और फिर उन्हें R का उपयोग करके लागू करेंगे।

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

इस ट्यूटोरियल में, आप देखेंगे कि ट्रांसफ़र लर्निंग क्या है, इसके कुछ उपयोग क्या हैं और एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में यह कौशल क्यों अत्यंत महत्वपूर्ण है।

जानें कि ग्रेडिएंट डीसेंट कैसे मशीन लर्निंग के लिए मॉडलों को ऑप्टिमाइज़ करता है। इसके लीनियर रिग्रेशन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, न्यूरल नेटवर्क्स में अनुप्रयोगों और बैच, स्टोकेस्टिक, तथा मिनी-बैच ग्रेडिएंट डीसेंट जैसे प्रमुख प्रकारों की खोज करें।

अपने पहले Kaggle प्रतियोगिता के लिए इस चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल से तैयारी करें।

Lasso और Ridge प्रतिगमन तकनीकों के बारे में जानें। इन विधियों की विस्तार से तुलना और विश्लेषण करें।

कोड और विज़ुअलाइज़ेशन के ज़रिए रैखिक बीजगणित सीखें।

बुनियादी MLOps और ML पाइपलाइनों के एंड-टू-एंड विकास और डिप्लॉयमेंट के बारे में सीखें।

टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग पर एक विस्तृत मार्गदर्शिका। Python और सहायक फ़्रेमवर्क का उपयोग करना सीखें। इसमें शामिल सांख्यिकीय मॉडलिंग के बारे में जानें।

Lime के बारे में जानें, यह कैसे काम करता है, और इसके उपयोग में आने वाली संभावित दिक्कतें।

इस ट्यूटोरियल में, आप सीखेंगे कि TensorFlow 2.0 में संगीत रचना करने के लिए जनरेटिव मॉडल्स को कैसे प्रशिक्षित किया जाए।