GameLoop एमुलेटर के साथ पीसी पर Learn Machine Learning Offline डाउनलोड करें

पीसी पर Learn Machine Learning Offline

Learn Machine Learning Offline, डेवलपर Epic Code Studio से आ रहा है, अतीत में Android सिस्टर्म पर चल रहा है।

अब, आप Learn Machine Learning Offline को पीसी पर GameLoop के साथ आसानी से खेल सकते हैं।

इसे GameLoop लाइब्रेरी या खोज परिणामों में डाउनलोड करें। अब और गलत समय पर बैटरी या निराशाजनक कॉलों पर ध्यान नहीं देना चाहिए।

बस मुफ्त में बड़ी स्क्रीन पर Learn Machine Learning Offline पीसी का आनंद लें！

Learn Machine Learning Offline परिचय

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की पूरी तस्वीर जानने के इच्छुक पेशेवरों के लिए लर्निंग मशीन लर्निंग ऐप तैयार किया गया है। यह ट्यूटोरियल नौसिखिया सीखने वालों और विशेषज्ञों की सीखने की जरूरतों को पूरा करता है, जिससे उन्हें कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन सीखने की अवधारणाओं और कार्यान्वयन को समझने में मदद मिलती है।

नि: शुल्क कोर्स सीखने वाली यह मशीन किसके लिए है:

मशीन लर्निंग में रुचि रखने वाला कोई भी। जिन छात्रों को गणित में कम से कम हाई स्कूल का ज्ञान है और जो मशीन लर्निंग शुरू करना चाहते हैं।

कोई भी मध्यवर्ती स्तर के लोग जो मशीन लर्निंग की मूल बातें जानते हैं, जिनमें रैखिक प्रतिगमन या लॉजिस्टिक प्रतिगमन जैसे शास्त्रीय एल्गोरिदम शामिल हैं, लेकिन जो इसके बारे में अधिक सीखना चाहते हैं और मशीन लर्निंग के सभी विभिन्न क्षेत्रों का पता लगाते हैं।

जो भी लोग कोडिंग के साथ सहज नहीं हैं, लेकिन जो मशीन लर्निंग में रुचि रखते हैं और इसे डेटासेट पर आसानी से लागू करना चाहते हैं।

- कॉलेज में कोई भी छात्र जो डेटा साइंस में करियर शुरू करना चाहते हैं।

- कोई भी डेटा विश्लेषक जो मशीन लर्निंग में स्तर बनाना चाहते हैं।

- जो भी लोग अपनी नौकरी से संतुष्ट नहीं हैं और जो डाटा साइंटिस्ट बनना चाहते हैं।

- जो भी लोग शक्तिशाली मशीन लर्निंग टूल्स का उपयोग करके अपने व्यवसाय में अतिरिक्त मूल्य बनाना चाहते हैं।

शुरुआती गाइड के लिए मशीन लर्निंग सीखें

मशीन लर्निंग मूल रूप से कंप्यूटर विज्ञान का वह क्षेत्र है जिसकी मदद से कंप्यूटर सिस्टम डेटा को उसी तरह से प्रदान कर सकते हैं जैसे कि इंसान करते हैं। सरल शब्दों में, ML एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता है जो एक एल्गोरिथम या विधि का उपयोग करके कच्चे डेटा से पैटर्न को निकालता है।

मुफ्त में कृत्रिम बुद्धिमत्ता सीखें

कृत्रिम बुद्धिमत्ता मशीनों द्वारा प्रदर्शित की गई बुद्धिमत्ता है, जो मनुष्य द्वारा प्रदर्शित बुद्धिमत्ता के विपरीत है।

यह ऐप आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, जेनेटिक एल्गोरिदम आदि जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विभिन्न क्षेत्रों की मूल अवधारणाओं को कवर करता है और पायथन में इसका कार्यान्वयन है।

पायथन प्रोग्रामिंग सीखें

पायथन एक सामान्य रूप से व्याख्या की गई, इंटरैक्टिव, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड, और उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा है। यह 1985- 1990 के दौरान Guido van Rossum द्वारा बनाया गया था। पर्ल की तरह, Python स्रोत कोड भी GNU जनरल पब्लिक लाइसेंस (GPL) के तहत उपलब्ध है।

डीप लर्निंग गाइड सीखें

डीप लर्निंग का अनिवार्य रूप से एक विशाल मात्रा में डेटा के साथ एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) को प्रशिक्षित करना है। गहरी शिक्षा में, नेटवर्क खुद से सीखता है और इस प्रकार सीखने के लिए विनम्र डेटा की आवश्यकता होती है।

पायथन डेटा साइंस सीखें

डेटा नया तेल है। यह कथन बताता है कि हर आधुनिक आईटी प्रणाली विभिन्न आवश्यकताओं के लिए डेटा को कैप्चर, भंडारण और विश्लेषण करके संचालित होती है। यह व्यवसाय के लिए निर्णय लेने, मौसम की भविष्यवाणी करने, जीव विज्ञान में प्रोटीन संरचनाओं का अध्ययन करने या एक विपणन अभियान डिजाइन करने के बारे में हो। इन सभी परिदृश्यों में डेटा विश्लेषण के पीछे गणितीय मॉडल, सांख्यिकी, ग्राफ़, डेटाबेस और निश्चित रूप से व्यापार या वैज्ञानिक तर्क का उपयोग करने का एक बहु-विषयक दृष्टिकोण शामिल है।

Numpy सीखें

NumPy, जो न्यूमेरिकल पायथन के लिए खड़ा है, एक पुस्तकालय है जिसमें बहुआयामी सरणी वस्तुओं और उन सरणियों के प्रसंस्करण के लिए दिनचर्या का संग्रह है। NumPy का उपयोग करके, सरणियों पर गणितीय और तार्किक संचालन किया जा सकता है। यह ट्यूटोरियल न्यूपे की मूल बातें जैसे इसकी वास्तुकला और पर्यावरण की व्याख्या करता है। इसमें विभिन्न सरणी फ़ंक्शंस, इंडेक्सिंग के प्रकार आदि के बारे में भी चर्चा की गई है। Matplotlib का परिचय भी दिया गया है। यह सब बेहतर समझ के लिए उदाहरणों की मदद से समझाया गया है।

TensorFlow सीखें

TensorFlow सभी डेवलपर्स के लिए एक ओपन सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है। इसका उपयोग मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एप्लिकेशन को लागू करने के लिए किया जाता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आकर्षक विचारों के विकास और अनुसंधान के लिए।