Data Science Tutorials

जानें कि Facebook Prophet किस तरह रुझान, मौसमीपन और विशेष घटनाओं को मॉडल करके सटीक और व्याख्येय पूर्वानुमान बनाता है।

Python में OpenCV लाइब्रेरी का उपयोग करके ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के बारे में जानें और इसे फेसियल डिटेक्शन जैसे कार्यों पर कैसे लागू करें, खोजें।

इस ट्यूटोरियल में, आप ggplot की facetting फ़ंक्शंस का अधिकतम लाभ उठाना सीखेंगे।

यह ट्यूटोरियल DataCamp के निःशुल्क Intro to R कोर्स की सामग्री पर आधारित है और आपको Factors का अभ्यास करने देता है।

R में factor फ़ंक्शन के बारे में जानें—उदाहरण सहित—और इसकी संरचना, ऑर्डर लेवल्स, लेवल्स का नाम बदलना, तथा श्रेणीबद्ध मानों के क्रम निर्धारण के साथ।

FARM स्टैक (FastAPI, React, MongoDB) के साथ फुल-स्टैक वेब ऐप्स जल्दी बनाना सीखें। यह शुरुआती-अनुकूल गाइड सेटअप, फीचर्स और एक-क्लिक डिप्लॉयमेंट को कवर करता है।

इस हैंड्स-ऑन गाइड के साथ फ़ीचर इंजीनियरिंग सीखें। Python में एनकोडिंग, स्केलिंग, और मिसिंग वैल्यूज़ हैंडल करने जैसी तकनीकों का अन्वेषण करें।

सीखें कि Kaggle में मशीन लर्निंग मॉडल बनाते समय फीचर इंजीनियरिंग आपकी क्षमता कैसे बढ़ाती है: नए कॉलम बनाएँ, वेरिएबल्स को ट्रांसफॉर्म करें और बहुत कुछ!

छवि, ऑडियो और टाइम सीरीज़ डेटा के लिए हैंड्स-ऑन Python उदाहरणों के साथ फीचर एक्सट्रैक्शन तकनीकों में महारत हासिल करें। जानें कि कच्चे डेटा को अर्थपूर्ण फीचर्स में कैसे बदला जाए और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों में आम चुनौतियों को कैसे पार किया जाए।

फ़ीचर सिलेक्शन की मूल बातें जानें और Python में अलग-अलग फीचर सिलेक्शन तकनीकों को लागू और जाँच करना सीखें।

R में फ़ीचर चयन करें: Boruta एल्गोरिद्म—जो Random Forest वर्गीकरण एल्गोरिद्म के इर्द-गिर्द बना एक रैपर है—और उसके इम्प्लीमेंटेशन का अन्वेषण करें!

फीड-फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क्स (FFNNs) डीप लर्निंग की बुनियाद हैं, जिनका उपयोग इमेज रिकग्निशन, Transformers, और रिकमेंडर सिस्टम्स में होता है। यह संपूर्ण FFNN ट्यूटोरियल उनकी आर्किटेक्चर, MLPs से अंतर, एक्टिवेशंस, बैकप्रोपेगेशन, वास्तविक उदाहरण, और PyTorch इम्प्लीमेंटेशन समझाता है।