मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल

जानें कि मैक्सिमम लाइकलीहुड इस्टीमेशन (MLE) क्या है, इसकी गणितीय नींव समझें, व्यावहारिक उदाहरण देखें, और Python में MLE कैसे लागू करें।

जानें कि मल्टी-हेड अटेंशन क्या है, ट्रांसफ़ॉर्मर्स के अंदर सेल्फ-अटेंशन कैसे काम करता है, और क्यों ये तंत्र GPT-5 जैसे LLMs और CLIP जैसे VLMs को शक्ति देने के लिए आवश्यक हैं—वो भी सरल उदाहरणों, डायग्राम्स और कोड के साथ।

यह scikit-learn ट्यूटोरियल Bayesian मॉडलों की मदद से फेक न्यूज़ क्लासिफ़ायर बनाना सिखाएगा।

Snowflake Cortex AI के बारे में जानें और समझें कि इसे LLMs और मशीन लर्निंग के लिए कैसे उपयोग किया जा सकता है।

नए जारी TensorFlow 2.0 में आए दस सबसे महत्वपूर्ण अपडेट्स पर जाएँ, और उनमें से कुछ को इम्प्लीमेंट करना सीखें।

जानें कि Python, मशीन लर्निंग, और FiveThirtyEight व Federal Election Commission के डेटा का उपयोग करके 2024 के अमेरिकी राष्ट्रपति चुनाव के विजेता की भविष्यवाणी कैसे करें।

जानें कि विज़न ट्रांसफॉर्मर्स (ViTs) पैच एम्बेडिंग्स और सेल्फ-अटेंशन का उपयोग करके आधुनिक इमेज क्लासिफिकेशन में CNNs को कैसे पीछे छोड़ते हैं। यह विस्तृत ट्यूटोरियल ViT आर्किटेक्चर को समझाता है, चरण-दर-चरण Python कोड देता है, और बताता है कि वास्तविक प्रोजेक्ट्स में कब ViTs चुनें।

इस ट्यूटोरियल में, आप टेक्स्ट माइनिंग में निरपेक्ष और वेटेड शब्द आवृत्ति के बारे में जानेंगे और defaultdict तथा pandas DataFrames के साथ इसे कैसे गणना करें, यह सीखेंगे।

एक्टिव लर्निंग जानें—सेमी-सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग का एक उदाहरण: इसकी परिभाषा और लाभ से लेकर इसके अनुप्रयोगों और आधुनिक शोध तक।

Adagrad ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीक सीखें, जिसमें इसके प्रमुख लाभ, सीमाएँ, PyTorch में इम्प्लीमेंटेशन, और मशीन लर्निंग मॉडलों के अनुकूलन के उपयोग मामले शामिल हैं।

यह Apache Spark ट्यूटोरियल आपको PySpark के साथ बिग डेटा प्रोसेसिंग, विश्लेषण और ML से परिचित कराता है।

जानें कि एप्रियोरी एल्गोरिद्म कैसे काम करता है, इसके मुख्य सिद्धांत क्या हैं, और डेटा विश्लेषण व निर्णय-निर्माण में इसे प्रभावी ढंग से कैसे उपयोग करें।