अपना पथ मास्टर करें

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।

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

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।

यह डीप लर्निंग पाठ्यपुस्तक सामान्य रूप से मशीन लर्निंग और विशेष रूप से डीप लर्निंग के क्षेत्र में छात्रों और चिकित्सकों की मदद करने के लिए एक संसाधन है।

यह पुस्तक तंत्रिका नेटवर्क पर एक सैद्धांतिक पृष्ठभूमि प्रदान करती है। यह TensorFlow का उपयोग नहीं करता है, लेकिन अधिक सीखने में रुचि रखने वाले छात्रों के लिए यह एक बेहतरीन संदर्भ है।

व्यापक तकनीकी दर्शकों के लिए TensorFlow.js बुनियादी बातों के लिए एक व्यावहारिक दृष्टिकोण। एक बार जब आप इस पुस्तक को समाप्त कर लेंगे, तो आप TensorFlow.js के साथ उत्पादन-तैयार गहन शिक्षण प्रणालियों को बनाने और परिनियोजित करने के बारे में जानेंगे।

TensorFlow लाइब्रेरी के मुख्य लेखकों द्वारा लिखित, यह पुस्तक आपके ब्राउज़र में या Node.

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

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

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।

TensorFlow API के साथ मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स मशीन सीखने के इच्छुक लोगों के लिए एक स्व-अध्ययन मार्गदर्शिका है। इसमें वीडियो लेक्चर, रियल-वर्ल्ड केस स्टडी और व्यावहारिक अभ्यास के साथ पाठों की एक श्रृंखला है।

MIT से इस कोर्स में, आप गहन शिक्षण एल्गोरिदम का मूलभूत ज्ञान प्राप्त करेंगे और TensorFlow में तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे।

पांच पाठ्यक्रमों में, आप डीप लर्निंग की नींव सीखेंगे, समझेंगे कि तंत्रिका नेटवर्क कैसे बनाया जाता है, और सफल मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स का नेतृत्व करना और एआई में करियर बनाना सीखना होगा। आप न केवल सिद्धांत में महारत हासिल करेंगे, बल्कि यह भी देखेंगे कि इसे उद्योग में कैसे लागू किया जाता है।

आपने मॉडल बनाना और प्रशिक्षित करना सीख लिया है। अब इस चार-कोर्स विशेषज्ञता में अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए विभिन्न परिनियोजन परिदृश्यों को नेविगेट करना और डेटा का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करना सीखें।

यह विशेषज्ञता सॉफ्टवेयर और ML इंजीनियरों के लिए है, जो TensorFlow की मूलभूत समझ रखते हैं, जो शक्तिशाली मॉडल बनाने के लिए उन्नत TensorFlow सुविधाओं को सीखकर अपने ज्ञान और कौशल का विस्तार करना चाहते हैं।

जानें कि आप अपने अत्याधुनिक शोध पर कैसे अधिक नज़र रख सकते हैं, या अपने ग्राहकों या जिस कंपनी के लिए आप वेब-आधारित मशीन लर्निंग के साथ काम करते हैं, उसके लिए भविष्य में अपने वेब ऐप्स में सुपर पावर प्रदान कर सकते हैं।

कौरसेरा की इस ऑनलाइन विशेषज्ञता का उद्देश्य गणित और मशीन लर्निंग के बीच की खाई को पाटना है, जो आपको एक सहज समझ बनाने के लिए अंतर्निहित गणित में गति प्रदान करता है, और इसे मशीन लर्निंग और डेटा साइंस से जोड़ता है।

MIT के इस परिचयात्मक पाठ्यक्रम में मैट्रिक्स सिद्धांत और रैखिक बीजगणित शामिल हैं। उन विषयों पर जोर दिया जाता है जो अन्य विषयों में उपयोगी होंगे, जिनमें समीकरणों की प्रणाली, वेक्टर रिक्त स्थान, निर्धारक, eigenvalues, समानता और सकारात्मक निश्चित मैट्रिक्स शामिल हैं।

एमआईटी से यह प्रारंभिक कैलकुस पाठ्यक्रम अनुप्रयोगों के साथ एक चर के कार्यों के भेदभाव और एकीकरण को शामिल करता है।

संभाव्यता और सांख्यिकी के लिए एक दृश्य परिचय।

यह पुस्तक सांख्यिकीय सीखने के क्षेत्र का एक सुलभ अवलोकन प्रदान करती है, जो मशीन लर्निंग में मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटासेट की विशाल और जटिल दुनिया की समझ बनाने के लिए एक आवश्यक टूलसेट है।

व्यापक तकनीकी दर्शकों के लिए TensorFlow.js बुनियादी बातों के लिए एक व्यावहारिक दृष्टिकोण। एक बार जब आप इस पुस्तक को समाप्त कर लेंगे, तो आप TensorFlow.js के साथ उत्पादन-तैयार गहन शिक्षण प्रणालियों को बनाने और परिनियोजित करने के बारे में जानेंगे।

TensorFlow का उपयोग करके अपने ML वर्कफ़्लो में Responsible AI प्रथाओं को एकीकृत करने का तरीका जानें।

Google की यह गाइडबुक आपको मानव-केंद्रित AI उत्पाद बनाने में मदद करेगी। यह आपको सामान्य गलतियों से बचने, उत्कृष्ट अनुभवों को डिजाइन करने और लोगों पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम करेगा क्योंकि आप एआई-संचालित एप्लिकेशन बनाते हैं।

Google के MLCC के भीतर एक घंटे का यह मॉड्यूल शिक्षार्थियों को विभिन्न प्रकार के मानवीय पूर्वाग्रहों से परिचित कराता है जो प्रशिक्षण डेटा में प्रकट हो सकते हैं, साथ ही उनके प्रभावों की पहचान और मूल्यांकन के लिए रणनीतियाँ भी।