मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल

जानें कि k-means क्या है और क्यों यह डेटा साइंस में सबसे ज़्यादा उपयोग किए जाने वाले क्लस्टरिंग एल्गोरिद्म में से एक है

यह लेख बताता है कि scikit-learn के साथ k-nearest neighbors वर्गीकरण कब और कैसे उपयोग करें। इसमें अवधारणाएँ, वर्कफ़्लो और उदाहरण शामिल हैं। हम दूरी मैट्रिक्स और क्रॉस-वैलिडेशन का उपयोग करके k का सर्वोत्तम मान चुनने के तरीके को भी कवर करते हैं।

Kubeflow के बारे में आवश्यक सभी बातें जानें और देखें कि मशीन लर्निंग पाइपलाइनों का निर्माण और परिनियोजन कैसे किया जाता है

किसी कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (ANN) के लिए हिडन परतों और न्यूरॉनों की एक सर्वोत्तम संख्या होती है। यह ट्यूटोरियल ANN के लिए परतों और न्यूरॉनों की सर्वोत्तम संख्या निर्धारित करने का एक सरल तरीका बताता है।

LDA2vec के बारे में और जानें—एक मॉडल जो घने शब्द वेक्टरों को विषय वेक्टरों के Dirichlet-वितरित, दस्तावेज़-स्तरीय मिश्रणों के साथ संयुक्त रूप से सीखता है।

मशीन लर्निंग में लॉस फ़ंक्शंस के बारे में जानें—लॉस और कॉस्ट फ़ंक्शन में अंतर, MSE और MAE जैसे प्रकार, और ML कार्यों में उनके उपयोग।

इस ट्यूटोरियल में, आप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का एक अवलोकन पाएंगे और नज़दीक से देखेंगे कि मशीन लर्निंग (ML) और डीप लर्निंग में क्या अंतर है।

Weights & Biases का उपयोग करके अपने मशीन लर्निंग प्रयोगों को स्ट्रक्चर करें, लॉग करें, और उनका विश्लेषण करें।

इस ट्यूटोरियल में, आप Python में एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके वास्तविक जीवन की समस्या लागू करेंगे। आप सीखेंगे कि Python में कई टेक्स्ट फाइलें कैसे पढ़ें, लेबल कैसे निकालें, डेटाफ़्रेम का उपयोग करें और बहुत कुछ!

यह छोटा ट्यूटोरियल आपको R में मशीन लर्निंग की मूल बातें से परिचित कराने के लिए बनाया गया है: यह आपको दिखाएगा कि KNN के साथ काम करने के लिए R का उपयोग कैसे करें।

Flask का उपयोग करके Python में मशीन लर्निंग मॉडल से एक सरल API बनाना सीखें।

एक आसान scikit-learn ट्यूटोरियल जो आपको Python मशीन लर्निंग शुरू करने में मदद करेगा।