Tuesday, December 24, 2024

เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เค•ैเคธे เคธीเค–ें? – เคเค• เค—ाเค‡เคก

 



เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เค•ैเคธे เคธीเค–ें? – เคเค• เค—ाเค‡เคก


เคชเคฐिเคšเคฏ


เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— (ML) เค†เคœ เค•े เคกिเคœिเคŸเคฒ เคฏुเค— เค•ा เคเค• เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เค•ौเคถเคฒ เคนै। เคšाเคนे เค†เคช เคเค• เค›ाเคค्เคฐ เคนों, เคช्เคฐोเคซेเคถเคจเคฒ, เคฏा เคเค• เค‰เคค्เคธाเคนी, เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เคธीเค–เคจे เคธे เค†เคชเค•े เค•เคฐिเคฏเคฐ เค”เคฐ เคœ्เคžाเคจ เค•ो เคจเคˆ เคŠंเคšाเค‡เคฏों เคคเค• เคฒे เคœाเคฏा เคœा เคธเค•เคคा เคนै। เค‡เคธ เคฒेเค– เคฎें, เคนเคฎ เค†เคธाเคจ เค”เคฐ เคšเคฐเคฃเคฌเคฆ्เคง เคคเคฐीเค•े เคธे เคธเคฎเคेंเค—े เค•ि เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เค•ैเคธे เคธीเค–ी เคœा เคธเค•เคคी เคนै।


เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เค•्เคฏा เคนै?


เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เคเค• เคเคธा เค•्เคทेเคค्เคฐ เคนै เคœเคนां เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคช्เคฐोเค—्เคฐाเคฎ เคกेเคŸा เคธे เคธीเค–เคคे เคนैं เค”เคฐ เคฌेเคนเคคเคฐ เคนोเคคे เคœाเคคे เคนैं, เคฌिเคจा เคตिเคถेเคท เคฐूเคช เคธे เคช्เคฐोเค—्เคฐाเคฎ เค•िเค। เคฏเคน เค†เคฐ्เคŸिเคซिเคถिเคฏเคฒ เค‡ंเคŸेเคฒिเคœेंเคธ (AI) เค•ा เคเค• เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคนिเคธ्เคธा เคนै।


เค‰เคฆाเคนเคฐเคฃ:


เคธोเคšिเค เค•ि เค†เคช เค…เคชเคจे เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸเคซोเคจ เคชเคฐ เค—ाเคจे เคธुเคจเคคे เคนैं। เคงीเคฐे-เคงीเคฐे, เค†เคชเค•ा เคซोเคจ เค†เคชเค•ी เคชเคธंเคฆ เคธเคฎเคเคจे เคฒเค—เคคा เคนै เค”เคฐ เค‰เคธी เค•े เค…เคจुเคธाเคฐ เค—ाเคจों เค•ा เคธुเคाเคต เคฆेเคคा เคนै। เคฏเคนी เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เค•ा เค•เคฎाเคฒ เคนै।


เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เคธीเค–เคจे เค•े เคฒिเค เคšเคฐเคฃ


1. เคฌेเคธिเค•्เคธ เคธเคฎเคें


เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เค•े เคฒिเค เคฌेเคธिเค•्เคธ เคธเคฎเคเคจा เคธเคฌเคธे เคชเคนเคฒा เค•เคฆเคฎ เคนै। เคฏเคน เคธुเคจिเคถ्เคšिเคค เค•เคฐें เค•ि เค†เคชเค•ो เค‡เคจ เคตिเคทเคฏों เค•ी เคธเคฎเค เคนै:


เค—เคฃिเคค (เคฒिเคจिเคฏเคฐ เค…เคฒเคœेเคฌ्เคฐा, เค•ैเคฒเค•ुเคฒเคธ, เคช्เคฐाเคฏिเค•เคคा)


เคช्เคฐोเค—्เคฐाเคฎिंเค— (Python เคธเคฌเคธे เคฒोเค•เคช्เคฐिเคฏ เคญाเคทा เคนै)


เคธांเค–्เคฏिเค•ी (เคกेเคŸा เคเคจाเคฒिเคธिเคธ เค•े เคฒिเค เค†เคตเคถ्เคฏเค•)


เค‰เคชाเคฏ: เคฏเคฆि เค†เคช เค—เคฃिเคค เคฏा เคช्เคฐोเค—्เคฐाเคฎिंเค— เคฎें เค•เคฎเคœोเคฐ เคนैं, เคคो เคถुเคฐुเค†เคค Khan Academy เค”เคฐ Coursera เคœैเคธे เคช्เคฒेเคŸเคซॉเคฐ्เคฎ เคธे เค•เคฐें।


2. Python เค”เคฐ เค‡เคธเค•े เคฒाเค‡เคฌ्เคฐेเคฐी เคธीเค–ें


Python เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เค•े เคฒिเค เคธเคฌเคธे เคฒोเค•เคช्เคฐिเคฏ เคช्เคฐोเค—्เคฐाเคฎिंเค— เคญाเคทा เคนै। เค‡เคธเค•ी เค•ुเค› เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคฒाเค‡เคฌ्เคฐेเคฐी เคนैं:


NumPy: เคกेเคŸा เค•े เค—เคฃिเคคीเคฏ เค‘เคชเคฐेเคถเคจ เค•े เคฒिเค


Pandas: เคกेเคŸा เคฎैเคจेเคœเคฎेंเคŸ เค•े เคฒिเค


Matplotlib เค”เคฐ Seaborn: เคกेเคŸा เคตिเคœुเค…เคฒाเค‡เคœेเคถเคจ เค•े เคฒिเค


Scikit-learn: เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เคเคฒ्เค—ोเคฐिเคฆ्เคฎ เค•े เคฒिเค


3. เคกेเคŸा เค•ो เคธเคฎเคें เค”เคฐ เคธाเคซ เค•เคฐें


เคกेเคŸा เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เค•ा เค†เคงाเคฐ เคนै। เคเค• เค…เคš्เค›े เคฎॉเคกเคฒ เค•े เคฒिเค, เคกेเคŸा เค•ा เคธเคนी เคฐूเคช เคฎें เคนोเคจा เคœเคฐूเคฐी เคนै।


เคกेเคŸा เค•เคฒेเค•्เคŸ เค•เคฐें


เคกेเคŸा เคฎें เคธे เค…เคจाเคตเคถ्เคฏเค• เคœाเคจเค•ाเคฐी เคนเคŸाเคं (เคกेเคŸा เค•्เคฒीเคจिंเค—)


เคกेเคŸा เค•ा เคเคจाเคฒिเคธिเคธ เค•เคฐें


4. เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เค•े เคฎॉเคกเคฒ เคฌเคจाเคं


เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เค•े เคคीเคจ เคฎुเค–्เคฏ เคช्เคฐเค•ाเคฐ เคนैं:


เคธुเคชเคฐเคตाเค‡เคœ्เคก เคฒเคฐ्เคจिंเค— (Supervised Learning): เคœเคฌ เค†เคชเค•े เคชाเคธ เคฒेเคฌเคฒ्เคก เคกेเคŸा เคนो। เค‰เคฆाเคนเคฐเคฃ: เคธ्เคชैเคฎ เคˆเคฎेเคฒ เคชเคนเคšाเคจ।


เค…เคจเคธुเคชเคฐเคตाเค‡เคœ्เคก เคฒเคฐ्เคจिंเค— (Unsupervised Learning): เคœเคฌ เคกेเคŸा เค…เคจเคฒेเคฌเคฒ्เคก เคนो। เค‰เคฆाเคนเคฐเคฃ: เค•เคธ्เคŸเคฎเคฐ เคธेเค—เคฎेंเคŸेเคถเคจ।


เคฐीเค‡ंเคซोเคฐ्เคธเคฎेंเคŸ เคฒเคฐ्เคจिंเค— (Reinforcement Learning): เคœเคฌ เคฎॉเคกเคฒ เค…เคชเคจे เคชเคฐ्เคฏाเคตเคฐเคฃ เคธे เคธीเค–เคคा เคนै। เค‰เคฆाเคนเคฐเคฃ: เค—ेเคฎ्เคธ เค–ेเคฒเคจा।


เคง्เคฏाเคจ เคฆें: เคธเคฐเคฒ เคเคฒ्เค—ोเคฐिเคฆ्เคฎ เคœैเคธे Linear Regression, Logistic Regression เคธे เคถुเคฐुเค†เคค เค•เคฐें เค”เคฐ เคงीเคฐे-เคงीเคฐे Decision Trees, Random Forests, เค”เคฐ Neural Networks เค•ी เค“เคฐ เคฌเคข़ें।


5. เคช्เคฐोเคœेเค•्เคŸ เคชเคฐ เค•ाเคฎ เค•เคฐें


เคฅ्เคฏोเคฐी เค•ो เคธเคฎเคเคจे เค•े เคฌाเคฆ, เคช्เคฐोเคœेเค•्เคŸ เคชเคฐ เค•ाเคฎ เค•เคฐเคจा เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคนै।


เคเค• เค›ोเคŸा เคช्เคฐोเคœेเค•्เคŸ เคšुเคจें। เค‰เคฆाเคนเคฐเคฃ: เคซ्เคฒिเคชเค•ाเคฐ्เคŸ เคฏा เค…เคฎेเคœ़เคจ เคชเคฐ เค‰เคค्เคชाเคฆ เค•ी เค•ीเคฎเคค เค•ा เค…เคจुเคฎाเคจ เคฒเค—ाเคจा।


Kaggle เค”เคฐ Google Colab เค•ा เค‰เคชเคฏोเค— เค•เคฐें।


6. เค‘เคจเคฒाเค‡เคจ เค•ोเคฐ्เคธ เค”เคฐ เคธเคฐ्เคŸिเคซिเค•ेเคถเคจ


เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เคธीเค–เคจे เค•े เคฒिเค เค‘เคจเคฒाเค‡เคจ เค•ोเคฐ्เคธ เค•ा เคฒाเคญ เคฒें। เค•ुเค› เคช्เคฐเคฎुเค– เคช्เคฒेเคŸเคซॉเคฐ्เคฎ:


Coursera (Andrew Ng’s Machine Learning Course)


edX


Udemy


7. เคธเคฎुเคฆाเคฏ เคธे เคœुเคก़ें


Kaggle เคชเคฐ เคช्เคฐเคคिเคฏोเค—िเคคाเค“ं เคฎें เคญाเค— เคฒें।


LinkedIn เค”เคฐ GitHub เคชเคฐ เค…เคชเคจे เคช्เคฐोเคœेเค•्เคŸ เคถेเคฏเคฐ เค•เคฐें।


8. เคจिเคฐंเคคเคฐ เค…เคญ्เคฏाเคธ เค•เคฐें


เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เคเค• เคเคธा เค•ौเคถเคฒ เคนै เคœिเคธे เคจिเคฏเคฎिเคค เค…เคญ्เคฏाเคธ เค•ी เคœเคฐूเคฐเคค เคนोเคคी เคนै।


เคญाเคฐเคค เคธे เคธंเคฌंเคงिเคค เคช्เคฐेเคฐเคฃाเคฆाเคฏเค• เค‰เคฆाเคนเคฐเคฃ


เคฐเคตींเคฆ्เคฐ เค•ा เคธเคซเคฐ:


เคฐเคตींเคฆ्เคฐ, เคœो เคชเคนเคฒे เคเค• เค›ोเคŸे เค—ांเคต เค•े เคถिเค•्เคทเค• เคฅे, เคจे เค‘เคจเคฒाเค‡เคจ เค•ोเคฐ्เคธ เค•े เคœเคฐिเค เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เคธीเค–ी। เค†เคœ, เคตเคน เคเค• เคซ्เคฐीเคฒांเคธ ML เคตिเคถेเคทเคœ्เคž เคนैं เค”เคฐ เคธ्เคŸाเคฐ्เคŸเค…เคช्เคธ เค•े เคฒिเค เคช्เคฐेเคกिเค•्เคŸिเคต เคเคจाเคฒिเคŸिเค•्เคธ เค•เคฐเคคे เคนैं। เค‰เคจเค•ी เคธเคซเคฒเคคा เคฏเคน เคฆिเค–ाเคคी เคนै เค•ि เค•िเคธी เคญी เคชृเคท्เค เคญूเคฎि เคธे เค†เคจे เคตाเคฒा เคต्เคฏเค•्เคคि เคฏเคน เค•ौเคถเคฒ เคธीเค– เคธเค•เคคा เคนै।


เค•ाเคฐ्เคฐเคตाเคˆ เคฏोเค—्เคฏ เคธुเคाเคต


เคนเคฐ เคฆिเคจ 2 เค˜ंเคŸे เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เคชเคฐ เค…เคง्เคฏเคฏเคจ เค•เคฐें।


GitHub เคชเคฐ เค…เคชเคจे เค•ोเคก เค…เคชเคฒोเคก เค•เคฐें।


เคจเค-เคจเค เคช्เคฐोเคœेเค•्เคŸ्เคธ เคชเคฐ เค•ाเคฎ เค•เคฐें।


เคจिเคท्เค•เคฐ्เคท


เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เคธीเค–เคจा เคธเคฎเคฏ เค”เคฐ เคธเคฎเคฐ्เคชเคฃ เคฎांเค—เคคा เคนै, เคฒेเค•िเคจ เคฏเคฆि เค†เคช เค‡เคธे เคธเคนी เคฆिเคถा เคฎें เคธीเค–เคคे เคนैं, เคคो เคฏเคน เค†เคชเค•े เค•เคฐिเคฏเคฐ เค•े เคฒिเค เคเค• เค—ेเคฎ-เคšेंเคœเคฐ เคธाเคฌिเคค เคนो เคธเค•เคคा เคนै। เคญाเคฐเคค เคฎें เคญी เค‡เคธ เค•्เคทेเคค्เคฐ เคฎें เค…เคชाเคฐ เคธंเคญाเคตเคจाเคं เคนैं।


เค…เค—เคฒा เค•เคฆเคฎ:


เค…เคญी Coursera เคชเคฐ เคเค• เค•ोเคฐ्เคธ เคถुเคฐू เค•เคฐें।


เคจीเคšे เคฆिเค เค—เค เคฒिंเค• เคชเคฐ เค•्เคฒिเค• เค•เคฐ เคซ्เคฐी Python เคŸ्เคฏूเคŸोเคฐिเคฏเคฒ เคกाเค‰เคจเคฒोเคก เค•เคฐें।


เคตिเคœुเค…เคฒ เคธเคœेเคถเคจ


เคชเคฐिเคšเคฏ เคธेเค•्เคถเคจ: เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เค•े เค‰เคชเคฏोเค— เค•ा เคเค• เคธเคฐเคฒ เค‡เคจ्เคซोเค—्เคฐाเคซिเค•।


เคกेเคŸा เคช्เคฐोเคธेเคธिंเค—: เคกेเคŸा เค•्เคฒीเคจिंเค— เค”เคฐ เคเคจाเคฒिเคธिเคธ เค•े เคšเคฐเคฃों เค•ा เคซ्เคฒोเคšाเคฐ्เคŸ।


เคช्เคฐेเคฐเคฃाเคฆाเคฏเค• เค‰เคฆाเคนเคฐเคฃ: เคฐเคตींเคฆ्เคฐ เค•ी เค•เคนाเคจी เค•े เคธाเคฅ เค‰เคจเค•ा เคšिเคค्เคฐเคฃ।


เคจिเคท्เค•เคฐ्เคท: เคเค• เคช्เคฐेเคฐเคฃाเคฆाเคฏเค• เค•ोเคŸेเคถเคจ - “เคธीเค–เคจा เค•เคญी เคฌंเคฆ เคจ เค•เคฐें, เค•्เคฏोंเค•ि เคœीเคตเคจ เค•เคญी เคธिเค–ाเคจा เคฌंเคฆ เคจเคนीं เค•เคฐเคคा।”

No comments:

Post a Comment

  Anita Anand: A Potential Successor to Justin Trudeau as Canadian Prime Minister As Canada's political landscape evolves, the possib...