क्या मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स आपके लिए सही है?
मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स शुरू करने से पहले, कृपया यहां दिए गए प्रीवर्क और ज़रूरी शर्तें पढ़ें. इससे यह पक्का हो पाएगा कि आप सभी मॉड्यूल पूरे करने के लिए तैयार हैं.
प्रीवर्क
मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स शुरू करने से पहले, ये काम करें:
- अगर आपको मशीन लर्निंग के बारे में ज़्यादा जानकारी नहीं है, तो मशीन लर्निंग के बारे में जानकारी लें. इस छोटे से सेल्फ़-स्टडी स्टडी कोर्स में, मशीन लर्निंग के बुनियादी कॉन्सेप्ट के बारे में बताया गया है.
- अगर आपके लिए NumPy नया है, तो NumPy अल्ट्राक्विक ट्यूटोरियल Colab एक्सरसाइज़ करें, जो इस कोर्स के लिए ज़रूरी NumPy से जुड़ी सारी जानकारी देती है.
- अगर आपने pandas के बारे में ज़्यादा नहीं सोचा है, तो Colab के अल्ट्रा-ट्यूटोरियल Colab की एक्सरसाइज़ करें. इससे आपको इस कोर्स के लिए ज़रूरी पांडा की सारी जानकारी मिलती है.
Colaboratory प्लैटफ़ॉर्म का इस्तेमाल करके प्रोग्रामिंग कसरत सीधे आपके ब्राउज़र में चलती है (इसके लिए कोई सेटअप ज़रूरी नहीं है!) Colaboratory ज़्यादातर बड़े ब्राउज़र पर काम करता है. साथ ही, इसे Chrome और Firefox के डेस्कटॉप वर्शन पर अच्छी तरह टेस्ट किया जाता है. अगर आपको एक्सरसाइज़ की सुविधा डाउनलोड करनी है और उसे ऑफ़लाइन चलाना है, तो लोकल एनवायरमेंट सेट अप करने के लिए, ये निर्देश देखें.
ज़रूरी शर्तें
मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स, मशीन लर्निंग के बारे में पहले से नहीं जानता और न ही उसकी जानकारी देता है. हालांकि, दिखाए गए कॉन्सेप्ट को समझने और एक्सरसाइज़ को पूरा करने के लिए, हमारा सुझाव है कि छात्र-छात्राएं नीचे दी गई शर्तें पूरी करें:
आपके पास वैरिएबल, लीनियर इक्वेशन, फ़ंक्शन के ग्राफ़, और आंकड़ों के तरीके के बारे में जानकारी होनी चाहिए.
आप एक अच्छे प्रोग्रामर हैं. आम तौर पर, आपके पास Python में कुछ अनुभव से जुड़े कार्यक्रम होने चाहिए, क्योंकि प्रोग्रामिंग एक्सरसाइज़ Python में होती हैं. हालांकि, अनुभवी प्रोग्रामर के बिना Python का अनुभव पाने में, प्रोग्रामिंग को आम तौर पर पूरा किया जा सकता है.
नीचे दिए गए सेक्शन अतिरिक्त बैकग्राउंड सामग्री के लिंक देते हैं, जो मददगार हैं.
बीजगणित
- वैरिएबल, गुणांक, और फ़ंक्शन
- लीनियर इक्वेशन, जैसे कि \(y = b + w_1x_1 + w_2x_2\)
- लॉगारिद्म और \(y = ln(1+ e^z)\)जैसे लॉगारिद्मिक इक्वेशन
- सिग्मॉइड फ़ंक्शन
रेखीय बीजगणित
ट्रिगनोमेट्री (त्रिकोणमिति)
- टैनह (ऐक्टिवेशन फ़ंक्शन के तौर पर चर्चा की गई है; पहले से जानकारी की ज़रूरत नहीं है)
आँकड़े
- मीन, मीडियन, आउटलायर, और स्टैंडर्ड डेविएशन
- हिस्टग्राम पढ़ने की सुविधा
कैलक्युलस (बेहतर विषयों के लिए ज़रूरी नहीं)
- पहले से मौजूद डिरिवेटिव का सिद्धांत (आपको असल में डेरिवेटिव का हिसाब नहीं लगाना होगा)
- ग्रेडिएंट या स्लोप
- आंशिक डेरिवेटिव (ग्रेडिएंट से संबंधित)
- चेन नियम (न्यूरल नेटवर्क की ट्रेनिंग के लिए, बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम की पूरी जानकारी के लिए)
Python प्रोग्रामिंग
Python की ये बुनियादी बातें, Python ट्यूटोरियल में शामिल हैं:
पोज़िशनल और कीवर्ड पैरामीटर का इस्तेमाल करके, डिफ़ाइन करने और कॉल करने वाले फ़ंक्शन
forलूप,forएक से ज़्यादा इटरेटर वैरिएबल वाले लूप (उदाहरण के लिए,for a, b in [(1,2), (3,4)])स्ट्रिंग फ़ॉर्मैटिंग (उदाहरण,
'%.2f' % 3.14)वैरिएबल, असाइनमेंट, बेसिक डेटा टाइप (
int,float,bool,str)
प्रोग्रामिंग की कुछ प्रक्रियाओं में, नीचे दिए गए ज़्यादा बेहतर Python सिद्धांत का इस्तेमाल किया जाता है:
बैश टर्मिनल / Cloud Console
अपनी लोकल मशीन या क्लाउड कंसोल में प्रोग्रामिंग एक्सरसाइज़ चलाने के लिए, आपको कमांड लाइन पर काम करना चाहिए: