## क्षेत्रीय विषय: स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन
एशिया और भारत में खाद्य परंपराएं बेहद विविध हैं, और बहुत स्वादिष्ट हैं! आइए क्षेत्रीय व्यंजनों का डेटा (data) देखकर उनकी सामग्री को समझने का प्रयास करें।
> <a href="https://unsplash.com/@changlisheng?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">लीशेंग चैंग (Lisheng Chang)</a> द्वारा <a href="https://unsplash.com/s/photos/asian-food?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">अनस्प्लैश (unsplash)</a> पर चित्र
## आप क्या सीखेंगे
इस खंड में आप इस पाठ्यक्रम के पूर्व भाग में सीखे गए प्रतिगमन (regression) के कौशल पर निर्माण करेंगे, और अन्य वर्गीकारकों (classifiers) के बारे में जानेंगे। इन वर्गीकारकों का उपयोग करके आप डेटा (data) को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं।
> कई उपकरण हैं जिनकी सहयता से आप न्यूनतम कोड के माध्यम से वर्गीकरण मॉडलों के साथ काम करना सीख सकते हैं। [इस कार्य के लिए अज़ौर म. ल. (Azure ML) का उपयोग करें।](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
1. [वर्गीकरण से परिचय](../1-Introduction/README.md)
2. [और वर्गीकारक](../2-Classifiers-1/README.md)
3. [और भी अनेक वर्गीकारक](../3-Classifiers-2/README.md)
4. [व्यावहारिक म. ल. (ML): वेब अनुप्रयोग का निर्माण](../4-Applied/README.md)
## श्रेय
"वर्गीकरण के साथ शुरुआत" [कैसी ब्रेवियू](https://twitter.com/cassiebreviu) और [जेन लूपर](https://www.twitter.com/jenlooper) द्वारा ♥️ के साथ लिखा गया था।
स्वादिष्ट व्यंजनों का डेटासेट (dataset) [कैगल (Kaggle)](https://www.kaggle.com/hoandan/asian-and-indian-cuisines) से प्राप्त किया गया था।
