Python ट्यूटोरियल

इस ट्यूटोरियल में, आप Tensors, PyTorch, और PyTorch के साथ एक सरल न्यूरल नेटवर्क बनाना सीखेंगे।

Jinja2 का उपयोग करके अपने Jupyter Notebooks के लिए कस्टम एक्सपोर्ट टेम्पलेट्स बनाना सीखें।

Python में JSON के साथ काम करना सीखें, जिसमें सीरियलाइज़ेशन, डीसीरियलाइज़ेशन, फ़ॉर्मेटिंग, प्रदर्शन अनुकूलन, APIs को संभालना, और JSON की सीमाएँ व विकल्प समझना शामिल 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

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।

इस चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल का पालन करके RAG एप्लिकेशंस के लिए नॉलेज ग्राफ कैसे लागू करें और संरचित नॉलेज के साथ AI के उत्तरों को बेहतर बनाएं, यह जानें।

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

Python में Dash का उपयोग करके डैशबोर्ड बनाना सीखें।

जानें कि लिनियर प्रोग्रामिंग जटिल निर्णय-निर्धारण को हल करने योग्य गणितीय समस्याओं में कैसे बदलती है। संसाधन आवंटन, शेड्यूलिंग, और प्लानिंग चुनौतियों के लिए ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकें, समाधान एल्गोरिदम, और व्यावहारिक Python इम्प्लीमेंटेशंस खोजें।