मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल

यह चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल आपको Amazon Web Services (AWS) EC2 GPU पर डीप लर्निंग के लिए Jupyter Notebook सेट अप और उपयोग करना सिखाएगा।

यह Keras ट्यूटोरियल आपको Python में डीप लर्निंग से परिचित कराता है: अपने डेटा को प्रीप्रोसेस करना, मॉडल करना, इवैल्यूएट करना और न्यूरल नेटवर्क्स को ऑप्टिमाइज़ करना सीखें।

Python में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए आवश्यक बुनियादी सांख्यिकी के बारे में जानें।

डेटा साइंस में डिस्क्रीट प्रायिकता वितरण समझें। PMF, CDF, और Bernoulli, Binomial, तथा Poisson जैसे प्रमुख प्रकारों को Python उदाहरणों के साथ जानें।

असंतुलित डेटासेट से निपटने की तकनीकों को सीखें।

इस Docker ट्यूटोरियल में, सेटअप, सामान्य Docker कमांड, मशीन लर्निंग एप्लिकेशन को डॉकराइज़ करना, और उद्योग-स्तरीय सर्वोत्तम प्रथाएँ जानें।

इस ट्यूटोरियल में, आप एन्कोडिंग तकनीकों की एक झलक पाएँगे, साथ ही कुछ उन्नत संदर्भ जो आपको श्रेणीगत वेरिएबल्स से निपटने में मदद करेंगे।

इस ट्यूटोरियल में, आप जानेंगे कि एंसेंबल क्या है और यह किसी मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन में कैसे सुधार करता है।

अपने मशीन लर्निंग नतीजों को बेहतर बनाएँ और R में SuperLearner पैकेज के साथ एंसेंबल्स खोजें: Random Forest एल्गोरिदम, बैगिंग, और बहुत कुछ सीखें!

Explainable AI (XAI) में गहराई से जाएँ और मॉडल व्याख्यात्मकता के लिए LIME व SHAP के साथ AI सिस्टम में भरोसा बनाना सीखें। AI-चालित निर्णयों में पारदर्शिता और निष्पक्षता के महत्व को समझें।

जानें कि F1 स्कोर कैसे प्रिसिजन और रिकॉल को मिलाकर मॉडल का प्रदर्शन आँकता है। बाइनरी और मल्टीक्लास वर्गीकरण में इसका उपयोग, Python उदाहरणों सहित।

इस हैंड्स-ऑन गाइड के साथ फ़ीचर इंजीनियरिंग सीखें। Python में एनकोडिंग, स्केलिंग, और मिसिंग वैल्यूज़ हैंडल करने जैसी तकनीकों का अन्वेषण करें।