Chand Sheikh

Chand Sheikh

S15L02 – समायोजित आर-वर्ग

प्रतिगमन विश्लेषण में समायोजित R-स्क्वेयर्ड को समझना: एक संपूर्ण मार्गदर्शिका सामग्री तालिका R-स्क्वेयर्ड का परिचय R-स्क्वेयर्ड की सीमाएं समायोजित R-स्क्वेयर्ड क्या है? समायोजित R-स्क्वेयर्ड का सूत्र R-स्क्वेयर्ड को क्यों दंडित करें? समायोजित R-स्क्वेयर्ड की गणना: चरण-दर-चरण व्यावहारिक उदाहरण समायोजित R-स्क्वेयर्ड…

एस15एल01 – आर-वर्ग

html R-स्क्वेयर को समझना: रिग्रेशन मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए अनिवार्य मेट्रिक सामग्री सूची रिग्रेशन के लिए सटीकता क्यों नहीं? R-स्क्वेयर क्या है? R-स्क्वेयर की गणना R-स्क्वेयर मानों की व्याख्या R-स्क्वेयर का उपयोग करने के लाभ R-स्क्वेयर की सीमाएँ…

S41L01 – DeepSpeech का अवलोकन

html Mozilla के डीप स्पीच के साथ डीप NLP का अन्वेषण सामग्री की तालिका डीप स्पीच का परिचय डीप NLP की शक्ति को समझना कार्रवाई में डीप स्पीच का प्रदर्शन भविष्य की संभावनाएं और सीखने के अवसर निष्कर्ष डीप स्पीच…

S40L12 – एक सरल अंक वर्गीकारक

html Keras और MNIST के साथ अंक वर्गीकरण के लिए एक सरल न्यूरल नेटवर्क बनाना विषय सूचि अंक वर्गीकरण के लिए न्यूरल नेटवर्क का परिचय MNIST डाटासेट को समझना पर्यावरण सेट करना MNIST डाटासेट लोड करना और उसका पता लगाना…

S40L11 – बैक-प्रोपागेशन

html न्यूरल नेटवर्क कैसे सीखते हैं: एक व्यापक मार्गदर्शिका सामग्री सूची न्यूरल नेटवर्क का परिचय न्यूरल नेटवर्क में वजन की भूमिका ग्रेडिएंट डिसेंट को समझना ऑप्टिमाइज़र: सीखने की दक्षता बढ़ाना कॉस्ट फंक्शन को कम करना व्यावहारिक उदाहरण: न्यूरल नेटवर्क के…

S40L10 – सक्रियण फलनों के प्रकार

डीप लर्निंग में एक्टिवेशन फंक्शन्स का व्यापक गाइड सामग्री सूची एक्टिवेशन फंक्शन्स क्या हैं? बाइनरी स्टेप/थ्रेशोल्ड एक्टिवेशन फंक्शन लॉजिस्टिक सिग्मॉइड एक्टिवेशन फंक्शन हाइपरबोलिक टैनजेंट (Tanh) एक्टिवेशन फंक्शन रेक्टिफाइड लिनियर यूनिट (ReLU) एडवांस्ड एक्टिवेशन फंक्शन्स लीकी ReLU एक्सपोनेंशियल लिनियर यूनिट (ELU)…

एस40एल09 – सक्रियण फलन

html न्यूरल नेटवर्क में सक्रियण फ़ंक्शन्स को समझना: उद्देश्य, प्रकार, और अनुप्रयोग सामग्री सूची सक्रियण फ़ंक्शन क्या है? सक्रियण फ़ंक्शन्स का उद्देश्य सक्रियण फ़ंक्शन्स कैसे काम करते हैं सक्रियण फ़ंक्शन्स के सामान्य प्रकार सही सक्रियण फ़ंक्शन का चयन व्यावहारिक उदाहरण:…

S40L08 – न्यूरल नेटवर्क, पर्दे के पीछे की गणनाएँ

html न्यूरल नेटवर्क के पीछे कंप्यूटेशनल मेकेनिक्स को समझना न्यूरल नेटवर्क ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के क्षेत्र में क्रांति ला दी है, जो इमेज रिकग्निशन से लेकर नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग तक के अनुप्रयोगों को चलाते हैं। इन परिष्कृत प्रणालियों के…

S40L07 – न्यूरल नेटवर्क – सामान्यीकरण, सरलीकरण, फिल्टर आकार

न्यूरल नेटवर्क में सामान्यीकरण और ओवरफिटिंग को समझना: एक व्यापक मार्गदर्शिका सामग्री सूची न्यूरल नेटवर्क का परिचय सामान्यीकरण क्या है? ओवरफिटिंग को समझना ओवरफिटिंग को रोकने में हिडेन लेयर्स की भूमिका व्यावहारिक उदाहरण: पाइथन के साथ न्यूरल नेटवर्क बनाना सामान्यीकरण…

S40L06 – न्यूरल नेटवर्क – सक्रियण मान और ओवरफिटिंग की अवधारणा

न्यूरल नेटवर्क्स के रहस्यों को सुलझाना: पैरामीटर, परतें, और सक्रियता कार्यों को समझना सामग्री की तालिका न्यूरल नेटवर्क्स का परिचय न्यूरल नेटवर्क्स क्या हैं? घटक विश्लेषण न्यूरल नेटवर्क्स में पैरामीटर पैरामीटर की संख्या सक्रियता मान और कार्य सक्रियता क्या है?…

S40L05 – न्यूरल नेटवर्क – इनपुट लेयर के लिए डेटा कन्वर्ज़न प्रक्रिया

तंत्रिका नेटवर्क में छवि डेटा प्रदान करना: एक व्यापक मार्गदर्शिका कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र में, तंत्रिका नेटवर्क छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अधिक में प्रगति को बढ़ावा देने वाली मुख्य तकनीक के रूप में…

S40L04 – संख्याओं का उपयोग करके डेटा का प्रतिनिधित्व

html मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के लिए डेटा प्रारूप और प्रतिनिधित्व का व्यापक मार्गदर्शिका सामग्री तालिका डेटा प्रारूप का परिचय ग्रंथात्मक डेटा और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) मशीन लर्निंग में वर्गीकृत और संख्यात्मक डेटा मशीन लर्निंग के लिए छवि…

S40L03 – न्यूरल नेटवर्क क्यों

html आधुनिक मशीन लर्निंग में न्यूरल नेटवर्क की आवश्यकता को समझना विषयसूची परिचय न्यूरल नेटवर्क क्यों? केस स्टडी: इष्टतम स्मार्टफोन बिक्री पूर्वानुमान जटिल डेटा संरचनाओं का प्रबंधन डीप लर्निंग बनाम पारंपरिक मशीन लर्निंग न्यूरल नेटवर्क की संरचना न्यूरल नेटवर्क में…

S40L02 – न्यूरॉन्स

html न्यूरॉन्स को समझना और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में उनका भूमिका परिचय वापस स्वागत है! इस लेख में, हम न्यूरॉन्स की आकर्षक दुनिया में गहराई से उतरते हैं, चाहे वे जैविक हों या कृत्रिम। न्यूरॉन्स को समझना यह समझने के लिए…

S40L01 – एनएलपी, डीएल, डीएनएलपी

html एनएलपी, डीप लर्निंग और डीप एनएलपी को समझना: एक व्यापक मार्गदर्शिका विषय सूची नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) क्या है? डीप लर्निंग (डीएल) का परिचय एनएलपी और डीएल का संगम: डीप एनएलपी (डीएनएलपी) क्यों डीप एनएलपी पारंपरिक एनएलपी से बेहतर…

S39L07 – टेक्स्ट वर्गीकारक का निर्माण कई मॉडलों के साथ जारी है

html एनएलपी में कई मॉडलों के साथ टेक्स्ट वर्गीकरणकर्ता बनाना: एक व्यापक मार्गदर्शिका सामग्री तालिका एनएलपी में टेक्स्ट वर्गीकरण का परिचय डेटासेट अवलोकन टीडीएफ-आईडीएफ वेक्टराइजेशन के साथ डेटा पूर्वप्रसंस्करण मॉडल चयन और कार्यान्वयन 1. रैखिक समर्थन वेक्टर वर्गीक्षक (LinearSVC) 2.…

S07L03 – पर्दे के पीछे की बहु रैखिक प्रतिगमन – भाग 2

html मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन में महारत हासिल करना: कैटेगोरिकल वेरिएबल्स को एन्कोड करने के लिए एक व्यापक गाइड विषय सूची रिग्रेशन मॉडलों में कैटेगोरिकल डेटा को समझना लेबल एन्कोडिंग बनाम वन-हॉट एन्कोडिंग पायथन और जुपिटर नोटबुक का उपयोग करके व्यावहारिक…

S07L02 – बहु रैखिक प्रतिगमन पर्दे के पीछे – भाग 1

html मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन को समझना: मॉडल निर्माण के पीछे का दृश्य विषय सूची मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन का परिचय डेटासेट को समझना मॉडल चयन: क्यों मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन? मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन के अनुमानों डेटा प्रीप्रोसेसिंग: श्रेणीबद्ध चर का एन्कोडिंग वन-हॉट…

S07L01 – पायथन में बहुगुणात्मक रैखिक प्रतिगमन

html पाइथन में मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन में महारत हासिल करना: एक व्यापक गाइड पायथन में मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन के साथ भविष्यसूचक विश्लेषिकी की शक्ति को खोलें। चाहे आप डेटा साइंस के उत्साही हों या एक अनुभवी पेशेवर, यह गाइड आपको…

S06L03 – पाइथन में रैखिक प्रतिगमन कार्यान्वयन – भाग 2

html पायथन में रैखिक प्रतिगमन को लागू करना और मूल्यांकन करना: एक व्यापक मार्गदर्शिका रैखिक प्रतिगमन का परिचय रैखिक प्रतिगमन मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण में सबसे मौलिक और व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम में से एक…

S06L02 – पायथन में रैखिक प्रतिगमन कार्यान्वयन – भाग 1

पायथन में रैखिक प्रतिगमन मॉडल बनाने के लिए चरण-दर-चरण गाइड डेटा-संचालित निर्णय लेने की शक्ति को अनलॉक करें इस व्यापक गाइड के साथ जो पायथन में रैखिक प्रतिगमन को लागू करने पर केंद्रित है। चाहे आप डेटा विज्ञान में एक…

S06L01 – रैखिक प्रतिगमन कार्यप्रणाली और लागत फलन

html लीनियर रिग्रेशन को समझना: एआई और मशीन लर्निंग की नींव सामग्री तालिका लीनियर रिग्रेशन क्या है? लीनियर रिग्रेशन के मुख्य घटक परिकल्पना फ़ंक्शन परिमाण: B0 और B1 उदाहरण को समझना: आयु बनाम वजन लागत फ़ंक्शन उत्तम समाधान ढूंढना चुनौतियाँ:…

S05L08 – असाइनमेंट समाधान और OneHotEncoding – भाग 02

html मशीन लर्निंग के लिए डेटा तैयार करना: लापता मानों का प्रबंधन, एन्कोडिंग, और संतुलन विषय सूची समीक्षा: वन-हॉट एन्कोडिंग के मूल तत्व लापता मानों का प्रबंधन तारीख फीचर का समाधान वन-हॉट एन्कोडिंग पुनरीक्षित असंतुलित डेटा का प्रबंधन डेटा का…

S05L07 – असाइनमेंट समाधान और वनहॉट इनकोडिंग – भाग 01

html डेटा प्रीप्रोसेसिंग के व्यापक मार्गदर्शिका: वन-हॉट एनकोडिंग और पाइथन के साथ मिसिंग डेटा को संभालना डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, डेटा प्रीप्रोसेसिंग एक महत्वपूर्ण कदम के रूप में खड़ा होता है जो आपके मॉडलों के प्रदर्शन…

S05L06 – असाइनमेंट और टिप्स

html Python के साथ डेटा विज्ञान तकनीकों का उपयोग करके वर्षा पूर्वानुमान के लिए व्यापक गाइड मौसम की स्थिति का पूर्वानुमान, विशेष रूप से वर्षा का, कृषि, उड्डयन और आयोजन योजना जैसे विभिन्न क्षेत्रों में एक महत्वपूर्ण कार्य है। डेटा…