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TensorFlow के साथ मशीन लर्निंग की मूल बातें

यह पाठ्यक्रम उन लोगों के लिए है जो हैं:

  • एमएल के लिए नया, लेकिन जिनके पास एक मध्यवर्ती प्रोग्रामिंग पृष्ठभूमि है

इस सामग्री का उद्देश्य डेवलपर्स को एमएल के लिए उनकी एमएल यात्रा के शुरुआती चरणों के माध्यम से मार्गदर्शन करना है। आप देखेंगे कि कई संसाधन TensorFlow का उपयोग करते हैं, हालांकि, ज्ञान अन्य मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क में स्थानांतरित किया जा सकता है।

चरण 1: समझें कि एमएल क्या है

TensorFlow 2.0 को मशीन सीखने के लिए तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण को आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, यही वजह है कि TensorFlow 2.0 Keras नामक API का उपयोग करता है। केरस के निर्माता फ्रेंकोइस चॉलेट की किताब डीप लर्निंग विद पायथन , आरंभ करने के लिए एक शानदार जगह है। एक प्रोग्रामर के दृष्टिकोण से एमएल के मूल सिद्धांतों को समझने के लिए अध्याय 1-4 पढ़ें। पुस्तक का दूसरा भाग कंप्यूटर विज़न, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, जनरेटिव डीप लर्निंग, और बहुत कुछ जैसे क्षेत्रों में आता है। चिंता न करें अगर ये विषय अभी बहुत उन्नत हैं क्योंकि वे नियत समय में अधिक समझ में आएंगे।

कोडर्स के लिए एआई और मशीन लर्निंग
लॉरेंस मोरोनी द्वारा

यह परिचयात्मक पुस्तक सबसे सामान्य एमएल परिदृश्यों को लागू करने का तरीका सीखने के लिए एक कोड-प्रथम दृष्टिकोण प्रदान करती है, जैसे कि कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), और वेब, मोबाइल, क्लाउड और एम्बेडेड रनटाइम के लिए अनुक्रम मॉडलिंग।

पायथन के साथ डीप लर्निंग
फ्रेंकोइस चॉलेट द्वारा

यह पुस्तक केरस के साथ डीप लर्निंग का एक व्यावहारिक, व्यावहारिक परिचय है।

या

एक ऑनलाइन पाठ्यक्रम लें जैसे कि कौरसेरा का टेंसरफ्लो का परिचय या डीप लर्निंग के लिए टेन्सरफ्लो का उडेसिटी का परिचय, दोनों में फ्रेंकोइस की पुस्तक के समान बुनियादी सिद्धांत शामिल हैं। आपको 3blue1brown के ये वीडियो मददगार भी लग सकते हैं, जो आपको इस बारे में त्वरित स्पष्टीकरण देते हैं कि गणितीय स्तर पर तंत्रिका नेटवर्क कैसे काम करते हैं।

इस चरण को पूरा करने से आपको यह नींव मिलेगी कि एमएल कैसे काम करता है, आपको गहराई तक जाने के लिए तैयार करता है।

AI, ML और डीप लर्निंग के लिए TensorFlow का परिचय

TensorFlow टीम के सहयोग से विकसित, यह पाठ्यक्रम TensorFlow डेवलपर विशेषज्ञता का हिस्सा है और आपको TensorFlow का उपयोग करने के सर्वोत्तम अभ्यास सिखाएगा।

डीप लर्निंग के लिए TensorFlow का परिचय

TensorFlow टीम और Udacity द्वारा विकसित इस ऑनलाइन पाठ्यक्रम में, आप TensorFlow के साथ गहन शिक्षण अनुप्रयोगों का निर्माण करना सीखेंगे।

चरण 2: मूल बातें से परे

TensorFlow Developer Specialization को लें, जो आपको बुनियादी बातों से परे प्रारंभिक कंप्यूटर विज़न, NLP, और सीक्वेंस मॉडलिंग में ले जाती है।

इस चरण को पूरा करना आपका परिचय जारी रखता है, और आपको सिखाता है कि छवि वर्गीकरण, पाठ में भावना को समझने, जनरेटिव एल्गोरिदम, और बहुत कुछ सहित विभिन्न परिदृश्यों के लिए बुनियादी मॉडल बनाने के लिए TensorFlow का उपयोग कैसे करें।

TensorFlow डेवलपर विशेषज्ञता

TensorFlow डेवलपर द्वारा सिखाए गए इस चार-कोर्स विशेषज्ञता में, आप TensorFlow में स्केलेबल AI-संचालित एल्गोरिदम बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले टूल और सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स का पता लगाएंगे।

चरण 3: अभ्यास

हमारे कुछ TensorFlow Core ट्यूटोरियल आज़माएं , जो आपको चरण 1 और 2 में सीखी गई अवधारणाओं का अभ्यास करने की अनुमति देगा। जब आप पूरा कर लें, तो कुछ अधिक उन्नत अभ्यासों को आज़माएँ।

इस चरण को पूरा करने से एमएल मॉडल बनाते समय आपके सामने आने वाली मुख्य अवधारणाओं और परिदृश्यों की आपकी समझ में सुधार होगा।

चरण 4: TensorFlow के साथ गहराई में जाएं

अब फ्रेंकोइस द्वारा डीप लर्निंग विथ पायथन में वापस जाने और अध्याय 5-9 को समाप्त करने का समय आ गया है। आपको ऑरेलियन गेरोन की किताब हैंड्स-ऑन मशीन लर्निंग विद स्किकिट-लर्न, केरस और टेंसरफ्लो भी पढ़नी चाहिए। यह पुस्तक TensorFlow 2.0 का उपयोग करके ML और गहन शिक्षण का परिचय देती है।

इस चरण को पूरा करने से एमएल के बारे में आपका परिचयात्मक ज्ञान समाप्त हो जाएगा, जिसमें आपकी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए प्लेटफॉर्म का विस्तार करना शामिल है।

स्किकिट-लर्न, केरस और टेंसरफ्लो के साथ हैंड्स-ऑन मशीन लर्निंग
ऑरेलियन गेरोनो द्वारा

ठोस उदाहरणों, न्यूनतम सिद्धांत और दो उत्पादन-तैयार पायथन फ्रेमवर्क-स्किकिट-लर्न और टेंसरफ्लो का उपयोग करते हुए- यह पुस्तक आपको बुद्धिमान प्रणालियों के निर्माण के लिए अवधारणाओं और उपकरणों की सहज समझ हासिल करने में मदद करती है।