TensorFlow के साथ सैद्धांतिक और उन्नत मशीन लर्निंग
नीचे दी गई शिक्षण सामग्री शुरू करने से पहले, सुनिश्चित करें:
TensorFlow के साथ हमारे पाठ्यक्रम मशीन लर्निंग की मूल बातें पूरी करें, या समकक्ष ज्ञान रखें
सॉफ़्टवेयर विकास का अनुभव हो, विशेषकर पायथॉन में
यह पाठ्यक्रम उन लोगों के लिए एक प्रारंभिक बिंदु है जो:
एमएल के बारे में उनकी समझ में सुधार करें
TensorFlow के साथ कागजात को समझना और लागू करना शुरू करें
आगे बढ़ने से पहले आपको पहले से ही इस बात का पृष्ठभूमि ज्ञान होना चाहिए कि एमएल कैसे काम करता है या टेन्सरफ्लो के साथ मशीन लर्निंग के शुरुआती पाठ्यक्रम में शिक्षण सामग्री को पूरा कर लिया है। नीचे दी गई सामग्री का उद्देश्य शिक्षार्थियों को अधिक सैद्धांतिक और उन्नत मशीन शिक्षण सामग्री के लिए मार्गदर्शन करना है। आप देखेंगे कि कई संसाधन TensorFlow का उपयोग करते हैं, हालाँकि, ज्ञान अन्य ML फ़्रेमवर्क में स्थानांतरित किया जा सकता है।
एमएल की अपनी समझ को आगे बढ़ाने के लिए, आपके पास पायथन प्रोग्रामिंग अनुभव के साथ-साथ कैलकुलस, रैखिक बीजगणित, संभाव्यता और सांख्यिकी में पृष्ठभूमि होनी चाहिए। आपके एमएल ज्ञान को गहरा करने में आपकी मदद करने के लिए, हमने विश्वविद्यालयों से कई अनुशंसित संसाधनों और पाठ्यक्रमों के साथ-साथ कुछ पाठ्यपुस्तकों को सूचीबद्ध किया है।
चरण 1: गणित अवधारणाओं की अपनी समझ को ताज़ा करें
एमएल एक गणित भारी अनुशासन है। यदि आप एमएल मॉडल को संशोधित करने, या नए सिरे से निर्माण करने की योजना बना रहे हैं, तो अंतर्निहित गणित अवधारणाओं से परिचित होना महत्वपूर्ण है। आपको सारा गणित पहले से ही सीखने की ज़रूरत नहीं है, बल्कि इसके बजाय आप उन अवधारणाओं को देख सकते हैं जिनसे आप अपरिचित हैं जैसे ही वे आपके सामने आती हैं। यदि आपको गणित पाठ्यक्रम किए हुए कुछ समय हो गया है, तो पुनश्चर्या के लिए 3ब्लू1ब्राउन से रैखिक बीजगणित का सार और कैलकुलस प्लेलिस्ट का सार देखने का प्रयास करें। हमारा सुझाव है कि आप किसी विश्वविद्यालय से कक्षा लेना, या एमआईटी से लीनियर अलजेब्रा या सिंगल वेरिएबल कैलकुलस जैसे ओपन एक्सेस व्याख्यान देखना जारी रखें।
3ब्लू1ब्राउन से लघु, दृश्य वीडियो की एक श्रृंखला जो मैट्रिक्स, निर्धारक, ईजेन-सामान और अधिक की ज्यामितीय समझ को समझाती है।
3ब्लू1ब्राउन के लघु, दृश्य वीडियो की एक श्रृंखला जो कैलकुलस के बुनियादी सिद्धांतों को इस तरह से समझाती है जो आपको बुनियादी प्रमेयों की एक मजबूत समझ देती है, न कि केवल समीकरण कैसे काम करते हैं।
एमआईटी का यह परिचयात्मक पाठ्यक्रम मैट्रिक्स सिद्धांत और रैखिक बीजगणित को शामिल करता है। 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 का यह परिचयात्मक कैलकुलस पाठ्यक्रम अनुप्रयोगों के साथ एक चर के कार्यों के विभेदन और एकीकरण को शामिल करता है।
