TensorFlow के साथ मशीन लर्निंग की मूल बातें
यह पाठ्यक्रम उन लोगों के लिए है जो:
- एमएल में नए हैं, लेकिन जिनके पास मध्यवर्ती प्रोग्रामिंग पृष्ठभूमि है
इस सामग्री का उद्देश्य एमएल में नए डेवलपर्स को उनकी एमएल यात्रा के शुरुआती चरणों में मार्गदर्शन करना है। आप देखेंगे कि कई संसाधन TensorFlow का उपयोग करते हैं, हालाँकि, ज्ञान अन्य मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क में स्थानांतरित किया जा सकता है।
चरण 1: समझें कि एमएल क्या है
TensorFlow 2.0 को मशीन लर्निंग के लिए न्यूरल नेटवर्क बनाना आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, यही कारण है कि TensorFlow 2.0 Keras नामक API का उपयोग करता है। केरास के निर्माता फ्रेंकोइस चॉलेट की पुस्तक डीप लर्निंग विद पायथन , शुरुआत करने के लिए एक बेहतरीन जगह है। एक प्रोग्रामर के दृष्टिकोण से एमएल के बुनियादी सिद्धांतों को समझने के लिए अध्याय 1-4 पढ़ें। पुस्तक का दूसरा भाग कंप्यूटर विज़न, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, जेनेरेटिव डीप लर्निंग और अन्य क्षेत्रों पर प्रकाश डालता है। यदि ये विषय अभी बहुत उन्नत हैं तो चिंता न करें क्योंकि समय आने पर ये अधिक समझ में आएँगे।
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यह परिचयात्मक पुस्तक कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), और वेब, मोबाइल, क्लाउड और एम्बेडेड रनटाइम के लिए अनुक्रम मॉडलिंग जैसे सबसे सामान्य एमएल परिदृश्यों को लागू करने के तरीके को सीखने के लिए एक कोड-प्रथम दृष्टिकोण प्रदान करती है।
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यह पुस्तक केरास के साथ डीप लर्निंग का एक व्यावहारिक, व्यावहारिक परिचय है।
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डीप लर्निंग के लिए कौरसेरा का टेन्सरफ्लो का परिचय या उडेसिटी का टेन्सरफ्लो का परिचय जैसे ऑनलाइन पाठ्यक्रम लें, ये दोनों फ्रेंकोइस की पुस्तक के समान बुनियादी सिद्धांतों को कवर करते हैं। आपको 3blue1brown के ये वीडियो भी उपयोगी लग सकते हैं, जो आपको गणितीय स्तर पर तंत्रिका नेटवर्क कैसे काम करते हैं, इसके बारे में त्वरित स्पष्टीकरण देते हैं।
इस चरण को पूरा करने से आपको यह पता चल जाएगा कि एमएल कैसे काम करता है, और आपको गहराई तक जाने के लिए तैयार करेगा।
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डीप लर्निंग.एआई
एआई, एमएल और डीप लर्निंग के लिए टेन्सरफ्लो का परिचयTensorFlow टीम के सहयोग से विकसित, यह पाठ्यक्रम TensorFlow डेवलपर विशेषज्ञता का हिस्सा है और आपको TensorFlow का उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास सिखाएगा।
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TensorFlow टीम और Udacity द्वारा विकसित इस ऑनलाइन पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे कि TensorFlow के साथ गहन शिक्षण एप्लिकेशन कैसे बनाएं।
चरण 2: बुनियादी बातों से परे
TensorFlow डेवलपर विशेषज्ञता लें, जो आपको बुनियादी बातों से परे परिचयात्मक कंप्यूटर विज़न, एनएलपी और अनुक्रम मॉडलिंग में ले जाती है।
इस चरण को पूरा करने से आपका परिचय जारी रहता है, और आपको विभिन्न प्रकार के परिदृश्यों के लिए बुनियादी मॉडल बनाने के लिए TensorFlow का उपयोग करना सिखाया जाता है, जिसमें छवि वर्गीकरण, पाठ में भावना को समझना, जेनरेटर एल्गोरिदम और बहुत कुछ शामिल है।
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डीप लर्निंग.एआई
TensorFlow डेवलपर विशेषज्ञताTensorFlow डेवलपर द्वारा सिखाई गई 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 करें
हमारे कुछ TensorFlow Core ट्यूटोरियल आज़माएं, जो आपको चरण 1 और 2 में सीखी गई अवधारणाओं का अभ्यास करने की अनुमति देंगे। जब आपका काम पूरा हो जाए, 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 के बारे में आपकी समझ में सुधार होगा।
चरण 4: TensorFlow के साथ गहराई तक जाएँ
अब फ्रेंकोइस द्वारा पाइथॉन के साथ डीप लर्निंग पर वापस जाने और अध्याय 5-9 को समाप्त करने का समय आ गया है। आपको ऑरेलियन गेरोन की पुस्तक हैंड्स-ऑन मशीन लर्निंग विद स्किकिट-लर्न, केरास और टेन्सरफ्लो भी पढ़नी चाहिए। यह पुस्तक TensorFlow 2.0 का उपयोग करके एमएल 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 प्लेटफ़ॉर्म का विस्तार भी शामिल है।
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ठोस उदाहरणों, न्यूनतम सिद्धांत और दो उत्पादन-तैयार पायथन फ्रेमवर्क- स्किकिट-लर्न और टेन्सरफ्लो 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।