ऐ ट्यूटोरियल 2025, अप्रैल

Google का TensorFlow एक ओपन-सोर्स और रिसर्च और प्रोडक्शन के लिए सबसे लोकप्रिय डीप लाइब्रेरी है। यह ई-बुक लीनियर रिग्रेशन, क्लासिफायर, क्रिएट, ट्रेन ए जैसे विषयों को आगे बढ़ाता है

एक Autoencoder क्या है? एक Autoencoder एक इनपुट को फिर से बनाने के लिए एक महान उपकरण है। एक सरल शब्द में, मशीन लेता है, चलो एक छवि कहते हैं, और एक निकट से संबंधित चित्र का उत्पादन कर सकते हैं। इस तरह से इनपुट

TensorFlow एक ओपन-सोर्स डीप-लर्निंग लाइब्रेरी है जो Google द्वारा विकसित और रखरखाव किया जाता है। यह डाटाफ्लो प्रोग्रामिंग प्रदान करता है जो मशीन लर्निंग कार्यों की एक श्रृंखला करता है। इसे m पर चलने के लिए बनाया गया था

आर रॉस इहाका और रॉबर्ट जेंटलमैन द्वारा 1993 में विकसित की गई एक प्रोग्रामिंग भाषा है। भाषा के पास सांख्यिकीय और रेखांकन विधियों की एक व्यापक सूची है। इसमें मशीन लर्निंग एलगॉर शामिल है

संवादी तंत्रिका नेटवर्क क्या है? संवेदी तंत्रिका नेटवर्क, जिसे कॉननेट या सीएनएन के रूप में भी जाना जाता है, कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों में एक प्रसिद्ध तरीका है। इस प्रकार की वास्तुकला पुनरावृत्ति के लिए प्रमुख है

इस ट्यूटोरियल का उद्देश्य एक डेटासेट को रैखिक रूप से अलग करना है। ट्यूटोरियल को दो भागों में विभाजित किया गया है: फ़ीचर ट्रांसफ़ॉर्मेशन टेन्सरफ़्लो के साथ कर्नेल क्लासिफ़ायर करें। पहले भाग में, आप wil करेंगे

रैखिक क्लासिफायरियर क्या है? दो सबसे आम पर्यवेक्षित शिक्षण कार्य रैखिक प्रतिगमन और रैखिक वर्गीकरणकर्ता हैं। रैखिक प्रतिगमन एक वर्ग की भविष्यवाणी करते समय रैखिक प्रतिगमन एक मूल्य की भविष्यवाणी करता है। टी

इस ट्यूटोरियल में, आप सीखेंगे कि डेटा की जाँच कैसे करें और इसे रैखिक रिग्रेशन कार्य बनाने के लिए तैयार करें। इस ट्यूटोरियल को दो भागों में विभाजित किया गया है: इंटरैक्शन के लिए देखें मॉडल को पिछले ट्यू में देखें

रैखिक प्रतिगमन इस ट्यूटोरियल में, आप सामान्य रूप से रैखिक प्रतिगमन और मशीन सीखने के बुनियादी सिद्धांतों को सीखेंगे। TensorFlow कम्प्यूटेशन का पूर्ण नियंत्रण रखने के लिए उपकरण प्रदान करता है। यह है

इस ट्यूटोरियल में, आप सीखेंगे: CSV Groupby आयात CSV आयात करें TensorFlow ट्यूटोरियल के दौरान, आप वयस्क डेटासेट का उपयोग करेंगे। इसका उपयोग अक्सर वर्गीकरण कार्य के साथ किया जाता है। यह इस URL h में उपलब्ध है

EnsorFlow मूल बातें: सेंसर, आकृति, प्रकार, ग्राफ़, सत्र और amp; ऑपरेटर्स इस ट्यूटोरियल में, हम TensorFlow बेसिक्स जैसे Tensor, Shape, Type, ऑपरेटर्स, वेरिएबल्स, प्लेसहोल्डर्स, ग्राफ और amp सीखेंगे। सत्र। हम निम्न आदेशों का उपयोग करेंगे tf.variable tf.get_variable tf.Variable tf.constant tf.placeholder tf.SparseTensor tf.add (a, b) tf.bububub (a, b) tf.multiply (a, b) tf। div (ए, बी) tf.pow (ए, बी) tf.exp (ए) tf.sqrt (ए

R एक प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग डेटा वैज्ञानिकों और डेटा विश्लेषण के लिए Google, Airbnb, Facebook आदि जैसे प्रमुख निगमों द्वारा किया जाता है। यह आर पर शुरुआती और कवर मूल बातें के लिए एक पूर्ण ebook है

TensorFlow क्या है? वर्तमान में, दुनिया में सबसे प्रसिद्ध गहन शिक्षण पुस्तकालय Google का TensorFlow है। Google उत्पाद खोज इंजन, ट्रॅन को बेहतर बनाने के लिए अपने सभी उत्पादों में मशीन लर्निंग का उपयोग करता है

हिस्टोग्राम एक प्रकार का बार चार्ट है जिसका उपयोग निरंतर डेटा की आवृत्ति वितरण को प्रदर्शित करने के लिए बार के माध्यम से सांख्यिकीय जानकारी का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है। यह उन मानों की संख्या को इंगित करता है जो मानों की श्रेणी के बीच में स्थित हैं, जिन्हें कक्षा या बिन के रूप में जाना जाता है।

एसएएस क्या है? एसएएस सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर के लिए है जिसका उपयोग डेटा एनालिटिक्स के लिए किया जाता है। यह आपको गुणात्मक तकनीकों और प्रक्रियाओं का उपयोग करने में मदद करता है जो आपको कर्मचारी उत्पादकता को बढ़ाने की अनुमति देता है

निर्णय पेड़ क्या हैं? निर्णय वृक्ष बहुमुखी मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म हैं जो वर्गीकरण और प्रतिगमन दोनों कार्य कर सकते हैं। वे बहुत शक्तिशाली एल्गोरिदम हैं, जो फिटिंग के लिए सक्षम हैं

मशीन लर्निंग मशीन लर्निंग डेटा वैज्ञानिक के बीच व्यापक हो रहा है और आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले सैकड़ों उत्पादों में तैनात है। पहले एमएल एप्लिकेशन में से एक स्पैम फ़िल्टर था। निम्नलिखित othe हैं

डेटा विभिन्न स्वरूपों में मौजूद हो सकता है। प्रत्येक प्रारूप के लिए R का एक विशिष्ट कार्य और तर्क है। यह ट्यूटोरियल बताता है कि डेटा को आर से कैसे आयात किया जाए। इस ट्यूटोरियल में, आप सीएसवी रीड एक्सेल फाइलों को पढ़ेंगे

एक्स-अक्ष में श्रेणीबद्ध चर प्रदर्शित करने के लिए एक बार चार्ट एक शानदार तरीका है। इस प्रकार का ग्राफ y- अक्ष में दो पहलुओं को दर्शाता है। पहला समूह के बीच घटना की संख्या गिनता है। दूसरा

इस ट्यूटोरियल का उद्देश्य आवेदन () फ़ंक्शन संग्रह को शुरू करना है। लागू () फ़ंक्शन सभी संग्रह का सबसे बुनियादी है। हम भी नीलम (), lapply () और tapply () सीखेंगे। लागू संग्रह सीए

लूप एक स्टेटमेंट है जो किसी शर्त के संतुष्ट होने तक चलता रहता है। थोड़ी देर के लूप के लिए सिंटैक्स निम्नलिखित है: जबकि (स्थिति) (एक्सप) नोट: किसी कविता में समापन स्थिति लिखना याद रखें

डेटा फ़्रेम क्या है? एक डेटा फ्रेम वैक्टर की एक सूची है जो समान लंबाई के हैं। मैट्रिक्स में केवल एक प्रकार का डेटा होता है, जबकि एक डेटा फ़्रेम विभिन्न डेटा प्रकारों (संख्यात्मक, वर्ण, कारक) को स्वीकार करता है।

लूप के लिए बहुत मूल्यवान है जब हमें तत्वों की एक सूची या संख्याओं की संख्या पर पुनरावृति करने की आवश्यकता होती है। किसी सूची, डेटा फ़्रेम, वेक्टर, मैट्रिक्स या किसी अन्य ऑब्जेक्ट पर पुनरावृति करने के लिए लूप का उपयोग किया जा सकता है। ब्रेसिज़ ए

Dot Product Numpy मैट्रिसेस कम्प्यूटेशन के लिए शक्तिशाली लाइब्रेरी है। उदाहरण के लिए, आप np.dot सिंटैक्स numpy.dot (x, y, out = none) के साथ डॉट उत्पाद की गणना कर सकते हैं यहां, x, y: इनपुट सरणियाँ। x और y दोनों चाहिए

इस ट्यूटोरियल में, आप सीखेंगे: बेसिक डेटा टाइप वैरिएबल वैक्टर्स अरिथमेटिक ऑपरेटर्स लॉजिकल ऑपरेटर्स बेसिक डेटा टाइप R कई डेटा टाइप्स के साथ काम करता है, जिनमें स्केलरवेक्टर (न्यूमेरिकल, चार)

R एक प्रोग्रामिंग लैंग्वेज है। R का उपयोग करने के लिए, हमें एक एकीकृत विकास पर्यावरण (IDE) स्थापित करना होगा। Rstudio सर्वश्रेष्ठ IDE उपलब्ध है क्योंकि यह उपयोगकर्ता के अनुकूल, खुला स्रोत है और एनाकोंडा का हिस्सा है

मैट्रिक्स गुणन Numpu matmul () फ़ंक्शन का उपयोग 2 सरणियों के मैट्रिक्स उत्पाद को वापस करने के लिए किया जाता है। यहां बताया गया है कि यह कैसे काम करता है 1) 2-डी सरणियां, यह सामान्य उत्पाद 2 लौटाता है) आयाम & gt; 2, उत्पाद trea है

अंक में दिए गए तत्वों से न्यूनतम, अधिकतम, प्रतिशतक मानक विचलन और विचरण आदि खोजने के लिए NumPy के पास कुछ उपयोगी सांख्यिकीय कार्य हैं। कार्यों को एफ के रूप में समझाया गया है

अनुक्रमण और स्लाइसिंग स्लाइसिंग डेटा खसखस ​​के साथ तुच्छ है। हम मैट्रिस & quot; ई & quot; ध्यान दें, पायथन में, आपको पंक्तियों या स्तंभों को वापस करने के लिए कोष्ठक का उपयोग करने की आवश्यकता है

Whay व्यवस्था है? कभी-कभी, आप उन मानों को बनाना चाहते हैं जो समान रूप से परिभाषित अंतराल के भीतर हैं। उदाहरण के लिए, आप 1 से 10 तक मान बनाना चाहते हैं; आप numpy.arange () फ़ंक्शन सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं