Data Science Tutorials

यह पोस्ट एक्शन-वैल्यू फ़ंक्शन, जो रिइनफोर्समेंट लर्निंग की एक मुख्य अवधारणा है, को सरल बनाती है और Python में Q-learning और DQNs का उपयोग करके इसे इम्प्लीमेंट करने की राह दिखाती है।

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

एंसेंबल अप्रोच, AdaBoost एल्गोरिदम का कामकाज समझें और Python में AdaBoost मॉडल बनाना सीखें।

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

जानें कि AdamW optimizer वेट डिके को ग्रेडिएंट अपडेट्स से अलग करके मॉडल के प्रदर्शन को कैसे बेहतर बनाता है। यह ट्यूटोरियल Adam और AdamW के मुख्य अंतरों, उनके उपयोग मामलों को समझाता है और PyTorch में AdamW को लागू करने की चरण-दर-चरण गाइड देता है।

शोर को फ़िल्टर करके, उपयुक्त विज़ुअलाइज़ेशन्स चुनकर, टाइम और फ़्रीक्वेंसी डोमेन में पैटर्न खोजकर, और अधिक तरीकों से सिग्नल प्रोसेसिंग के माध्यम से जटिल सिग्नल डेटा में छिपी क्रियाशील अंतर्दृष्टियाँ उजागर करें।

किसी वास्तविक डेटा सेट की मदद से Google Spreadsheets में जोड़, घटाव, भाग, गुणा और बहुत कुछ जैसे ऑपरेशंस लागू करना सीखें।

जानें कि sudo के बिना Docker को सही तरीके से कैसे इस्तेमाल करें और साथ ही अपने सिस्टम सुरक्षित रखें।

रिग्रेशन मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए एडजस्टेड r-स्क्वायर्ड की व्याख्या करना सीखें। R और Python के उदाहरणों के साथ r-स्क्वायर्ड और एडजस्टेड r-स्क्वायर्ड के अंतर की तुलना करें।

इस उन्नत विश्लेषणात्मक फीचर्स ट्यूटोरियल के साथ जानें कि अपने Power BI रिपोर्ट्स को अधिक अंतर्दृष्टिपूर्ण, सूचनाप्रद, और इंटरैक्टिव कैसे बनाएं।

एफ़ाइन ट्रांसफ़ॉर्मेशन की परिभाषा, सूत्र, प्रमुख गुण, होमोजीनियस निर्देशांक, और ग्राफ़िक्स, कंप्यूटर विज़न, रोबोटिक्स, तथा डेटा प्रीप्रोसेसिंग में इसके अनुप्रयोग जानें।

Google की Agent Development Kit (ADK) और Agent2Agent (A2A) प्रोटोकॉल का उपयोग करके एक मल्टी-एजेंट ट्रैवल असिस्टेंट बनाना सीखें।