मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल

इस ट्यूटोरियल में, आप परिकल्पना परीक्षण की मूल बातें और मशीन लर्निंग में इसकी प्रासंगिकता के बारे में सीखेंगे।

हायरार्किकल क्लस्टरिंग और Python में इसकी इम्प्लीमेंटेशन के बारे में शुरुआत से अंत तक समझें

इस ट्यूटोरियल में, आप Python के साथ मशीन लर्निंग (ML) की दुनिया से परिचित होंगे। ML को व्यवहार में समझने के लिए, आप Python के साथ K-Nearest Neighbor (KNN) नामक एक प्रसिद्ध मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म का उपयोग करेंगे।

एक हल्का, डेमॉन-रहित Docker Desktop विकल्प जो कंटेनर प्रबंधन को सरल बनाता है, और मशीन लर्निंग मॉडलों के तेज़ प्रशिक्षण, मूल्यांकन और परिनियोजन को सक्षम करता है।

मशीन लर्निंग मॉडल शक्तिशाली हैं लेकिन उनकी व्याख्या करना कठिन है। हालांकि, SHAP वैल्यूज़ यह समझने में मदद करती हैं कि मॉडल फीचर्स भविष्यवाणियों को कैसे प्रभावित करते हैं।

Mamba LLM की शक्ति जानें—अग्रणी विश्वविद्यालयों से आई एक परिवर्तनकारी आर्किटेक्चर, जो AI में सीक्वेंस प्रोसेसिंग को नई परिभाषा दे रही है।

हमारे गाइड के साथ ML में वेक्टर डेटाबेस जानें। वेक्टर एम्बेडिंग लागू करना और व्यावहारिक उपयोग सीखें।

आइसोलेशन फ़ॉरेस्ट एक अनसुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जो डिसीज़न ट्री के समूह में रैंडम पार्टिशनिंग की प्रक्रिया से आउट्लायर को अलग करके एनॉमली की पहचान करता है।

इस Kaggle ट्यूटोरियल में, आप सीखेंगे कि Titanic डेटा पर exploratory data analysis (EDA) की मदद से supervised learning मॉडल्स को कैसे अप्रोच करें और बनाएँ।

Python scikit-learn पैकेज के साथ अपना पहला मशीन लर्निंग मॉडल, एक डिसीजन ट्री क्लासिफायर, बनाना सीखें, उसे Kaggle पर सबमिट करें और देखें कि उसका प्रदर्शन कैसा रहता है!

KL-Divergence का अन्वेषण करें, जो मशीन लर्निंग में इस्तेमाल होने वाले सबसे आम लेकिन अत्यावश्यक टूल्स में से एक है।

इस ट्यूटोरियल में, Python में scikit-learn के साथ k-Means Clustering लागू करना सीखें