Data Science Tutorials

मैक्लॉरिन श्रेणी का व्यावहारिक मार्गदर्शन — मूल सूत्र, सामान्य विस्तार, अभिसरण नियम, और संख्यात्मक विधियों, भौतिकी और मशीन लर्निंग में वास्तविक उपयोग।

Mann-Whitney U परीक्षण दो स्वतंत्र समूहों की तुलना के लिए रैंक-आधारित नॉन-पैरामीट्रिक परीक्षण है, जब डेटा t-परीक्षण के लिए आवश्यक सामान्यता धारणा को पूरा नहीं करता।

आपके डेटा प्लेटफ़ॉर्म को मज़बूत और भरोसेमंद रखने के लिए प्रतिकृति, प्रदर्शन, और बैकअप पर आवश्यक सक्रिय जाँचों को कवर करने वाला एक मार्गदर्शक।

न्यूटन की विधि एक आवर्ती मूल-खोज एल्गोरिद्म है जो उन समीकरणों के समाधान तक पहुँचने के लिए स्पर्शरेखा-रेखा सन्निकटन का उपयोग करती है जिनका क्लोज़्ड-फॉर्म उत्तर नहीं होता।

जानें कि ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन क्या है, यह ऑप्टिमाइज़ेशन और मशीन लर्निंग में कैसे काम करता है, और वास्तविक उदाहरणों के साथ इसे कैसे परिभाषित और व्याख्यायित करें।

मशीन लर्निंग में रेग्युलराइज़ेशन का व्यावहारिक अवलोकन - यह क्या है, कैसे काम करता है, और सामान्यीकरण योग्य मॉडल बनाने के लिए L1, L2, और इलैस्टिक नेट कब उपयोग करें।

जानें कि बहुपद अपरूपण कैसे ग्रेडिएंट डिसेंट, XGBoost, और वे फलन चलाते हैं जिन्हें आपका कंप्यूटर हर दिन गणना करता है।

जानें कि Google Sheets में VLOOKUP() का उपयोग करके बड़े डेटासेट्स से सेकंडों में डेटा कैसे खोजें, पाएँ और खींचें।

Hugging Face से मॉडल डाउनलोड करने के बाद RTX 3090 GPU पर LoRA और TRL का उपयोग करके psychology Q&A डेटासेट पर NVIDIA Nemotron-3-Nano-4B को फाइन-ट्यून करना सीखें।

सीखें कि Modal Sandboxes के अंदर चलने वाला OpenAI एजेंट ऐप कैसे बनाएँ, जो फ़ाइलों के साथ काम करे, कोड चलाए, और परिणाम लौटाए—यह एक हैंड्स-ऑन Python ट्यूटोरियल है।

जानें कि Alibaba के Qwen 3.6 Plus, Python, और OpenAI SDK का उपयोग करके नैटिव विज़न और टूल कॉलिंग के साथ एक स्वचालित इनवॉइस प्रोसेसिंग पाइपलाइन कैसे बनाई जाती है।

Google के नवीनतम इमेज जनरेशन मॉडल, Nano Banana 2, के बारे में वह सब जानें—साथ ही Python के साथ API का उपयोग करके एक इटेरेटिव चैट इमेज एडिटर कैसे बनाएं।