From 081f029c0da7f59b25d6abaf2fba37b083aa4354 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "localizeflow[bot]" Date: Thu, 29 Jan 2026 19:27:37 +0000 Subject: [PATCH] chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 300 changes) --- translations/et/.co-op-translator.json | 596 ++++++++++++++++++ .../et/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md | 9 - .../1-intro-to-ML/assignment.md | 9 - .../1-Introduction/2-history-of-ML/README.md | 9 - .../2-history-of-ML/assignment.md | 9 - .../et/1-Introduction/3-fairness/README.md | 9 - .../1-Introduction/3-fairness/assignment.md | 9 - .../4-techniques-of-ML/README.md | 9 - .../4-techniques-of-ML/assignment.md | 9 - translations/et/1-Introduction/README.md | 9 - .../et/2-Regression/1-Tools/README.md | 9 - .../et/2-Regression/1-Tools/assignment.md | 9 - .../1-Tools/solution/Julia/README.md | 9 - translations/et/2-Regression/2-Data/README.md | 9 - .../et/2-Regression/2-Data/assignment.md | 9 - .../2-Data/solution/Julia/README.md | 9 - .../et/2-Regression/3-Linear/README.md | 9 - .../et/2-Regression/3-Linear/assignment.md | 9 - .../3-Linear/solution/Julia/README.md | 9 - .../et/2-Regression/4-Logistic/README.md | 9 - .../et/2-Regression/4-Logistic/assignment.md | 9 - .../4-Logistic/solution/Julia/README.md | 9 - translations/et/2-Regression/README.md | 9 - translations/et/3-Web-App/1-Web-App/README.md | 9 - .../et/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md | 9 - translations/et/3-Web-App/README.md | 9 - .../4-Classification/1-Introduction/README.md | 9 - .../1-Introduction/assignment.md | 9 - .../1-Introduction/solution/Julia/README.md | 9 - .../2-Classifiers-1/README.md | 9 - .../2-Classifiers-1/assignment.md | 9 - .../2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md | 9 - .../3-Classifiers-2/README.md | 9 - .../3-Classifiers-2/assignment.md | 9 - .../3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md | 9 - .../et/4-Classification/4-Applied/README.md | 9 - .../4-Classification/4-Applied/assignment.md | 9 - translations/et/4-Classification/README.md | 9 - .../et/5-Clustering/1-Visualize/README.md | 9 - .../et/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md | 9 - .../1-Visualize/solution/Julia/README.md | 9 - .../et/5-Clustering/2-K-Means/README.md | 9 - .../et/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md | 9 - .../2-K-Means/solution/Julia/README.md | 9 - translations/et/5-Clustering/README.md | 9 - .../et/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md | 9 - .../6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md | 9 - translations/et/6-NLP/2-Tasks/README.md | 9 - translations/et/6-NLP/2-Tasks/assignment.md | 9 - .../6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md | 9 - .../3-Translation-Sentiment/assignment.md | 9 - .../solution/Julia/README.md | 9 - .../solution/R/README.md | 9 - .../et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md | 9 - .../et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md | 9 - .../solution/Julia/README.md | 9 - .../4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md | 9 - .../et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md | 9 - .../et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md | 9 - .../solution/Julia/README.md | 9 - .../5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md | 9 - translations/et/6-NLP/README.md | 9 - translations/et/6-NLP/data/README.md | 9 - .../et/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md | 9 - .../7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md | 9 - .../1-Introduction/solution/Julia/README.md | 9 - .../1-Introduction/solution/R/README.md | 9 - .../et/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md | 9 - .../et/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md | 9 - .../2-ARIMA/solution/Julia/README.md | 9 - .../7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md | 9 - translations/et/7-TimeSeries/3-SVR/README.md | 9 - .../et/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md | 9 - translations/et/7-TimeSeries/README.md | 9 - .../et/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md | 9 - .../8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md | 9 - .../1-QLearning/solution/Julia/README.md | 9 - .../1-QLearning/solution/R/README.md | 9 - .../et/8-Reinforcement/2-Gym/README.md | 9 - .../et/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md | 9 - .../2-Gym/solution/Julia/README.md | 9 - .../2-Gym/solution/R/README.md | 9 - translations/et/8-Reinforcement/README.md | 9 - .../et/9-Real-World/1-Applications/README.md | 9 - .../9-Real-World/1-Applications/assignment.md | 9 - .../2-Debugging-ML-Models/README.md | 9 - .../2-Debugging-ML-Models/assignment.md | 9 - translations/et/9-Real-World/README.md | 9 - translations/et/AGENTS.md | 9 - translations/et/CODE_OF_CONDUCT.md | 9 - translations/et/CONTRIBUTING.md | 9 - translations/et/README.md | 208 +++--- translations/et/SECURITY.md | 9 - translations/et/SUPPORT.md | 9 - translations/et/TROUBLESHOOTING.md | 9 - translations/et/docs/_sidebar.md | 9 - translations/et/for-teachers.md | 9 - translations/et/quiz-app/README.md | 9 - translations/et/sketchnotes/LICENSE.md | 9 - translations/et/sketchnotes/README.md | 9 - translations/pcm/.co-op-translator.json | 596 ++++++++++++++++++ .../1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md | 9 - .../1-intro-to-ML/assignment.md | 9 - .../1-Introduction/2-history-of-ML/README.md | 9 - .../2-history-of-ML/assignment.md | 9 - .../pcm/1-Introduction/3-fairness/README.md | 9 - .../1-Introduction/3-fairness/assignment.md | 9 - .../4-techniques-of-ML/README.md | 9 - .../4-techniques-of-ML/assignment.md | 9 - translations/pcm/1-Introduction/README.md | 9 - .../pcm/2-Regression/1-Tools/README.md | 9 - .../pcm/2-Regression/1-Tools/assignment.md | 9 - .../1-Tools/solution/Julia/README.md | 9 - .../pcm/2-Regression/2-Data/README.md | 9 - .../pcm/2-Regression/2-Data/assignment.md | 9 - .../2-Data/solution/Julia/README.md | 9 - .../pcm/2-Regression/3-Linear/README.md | 9 - .../pcm/2-Regression/3-Linear/assignment.md | 9 - .../3-Linear/solution/Julia/README.md | 9 - .../pcm/2-Regression/4-Logistic/README.md | 9 - .../pcm/2-Regression/4-Logistic/assignment.md | 9 - .../4-Logistic/solution/Julia/README.md | 9 - translations/pcm/2-Regression/README.md | 9 - .../pcm/3-Web-App/1-Web-App/README.md | 9 - .../pcm/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md | 9 - translations/pcm/3-Web-App/README.md | 9 - .../4-Classification/1-Introduction/README.md | 9 - .../1-Introduction/assignment.md | 9 - .../1-Introduction/solution/Julia/README.md | 9 - .../2-Classifiers-1/README.md | 9 - .../2-Classifiers-1/assignment.md | 9 - .../2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md | 9 - .../3-Classifiers-2/README.md | 9 - .../3-Classifiers-2/assignment.md | 9 - .../3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md | 9 - .../pcm/4-Classification/4-Applied/README.md | 9 - .../4-Classification/4-Applied/assignment.md | 9 - translations/pcm/4-Classification/README.md | 9 - .../pcm/5-Clustering/1-Visualize/README.md | 9 - .../5-Clustering/1-Visualize/assignment.md | 9 - .../1-Visualize/solution/Julia/README.md | 9 - .../pcm/5-Clustering/2-K-Means/README.md | 9 - .../pcm/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md | 9 - .../2-K-Means/solution/Julia/README.md | 9 - translations/pcm/5-Clustering/README.md | 9 - .../pcm/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md | 9 - .../6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md | 9 - translations/pcm/6-NLP/2-Tasks/README.md | 9 - translations/pcm/6-NLP/2-Tasks/assignment.md | 9 - .../6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md | 9 - .../3-Translation-Sentiment/assignment.md | 9 - .../solution/Julia/README.md | 9 - .../solution/R/README.md | 9 - .../pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md | 9 - .../pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md | 9 - .../solution/Julia/README.md | 9 - .../4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md | 9 - .../pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md | 9 - .../pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md | 9 - .../solution/Julia/README.md | 9 - .../5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md | 9 - translations/pcm/6-NLP/README.md | 9 - translations/pcm/6-NLP/data/README.md | 9 - .../pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md | 9 - .../7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md | 9 - .../1-Introduction/solution/Julia/README.md | 9 - .../1-Introduction/solution/R/README.md | 9 - .../pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md | 9 - .../pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md | 9 - .../2-ARIMA/solution/Julia/README.md | 9 - .../7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md | 9 - translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/README.md | 9 - .../pcm/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md | 9 - translations/pcm/7-TimeSeries/README.md | 9 - .../pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md | 9 - .../8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md | 9 - .../1-QLearning/solution/Julia/README.md | 9 - .../1-QLearning/solution/R/README.md | 9 - .../pcm/8-Reinforcement/2-Gym/README.md | 9 - .../pcm/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md | 9 - .../2-Gym/solution/Julia/README.md | 9 - .../2-Gym/solution/R/README.md | 9 - translations/pcm/8-Reinforcement/README.md | 9 - .../pcm/9-Real-World/1-Applications/README.md | 9 - .../9-Real-World/1-Applications/assignment.md | 9 - .../2-Debugging-ML-Models/README.md | 9 - .../2-Debugging-ML-Models/assignment.md | 9 - translations/pcm/9-Real-World/README.md | 9 - translations/pcm/AGENTS.md | 9 - translations/pcm/CODE_OF_CONDUCT.md | 9 - translations/pcm/CONTRIBUTING.md | 9 - translations/pcm/README.md | 132 ++-- translations/pcm/SECURITY.md | 9 - translations/pcm/SUPPORT.md | 9 - translations/pcm/TROUBLESHOOTING.md | 9 - translations/pcm/docs/_sidebar.md | 9 - translations/pcm/for-teachers.md | 9 - translations/pcm/quiz-app/README.md | 9 - translations/pcm/sketchnotes/LICENSE.md | 9 - translations/pcm/sketchnotes/README.md | 9 - translations/ta/.co-op-translator.json | 596 ++++++++++++++++++ .../ta/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md | 9 - .../1-intro-to-ML/assignment.md | 9 - .../1-Introduction/2-history-of-ML/README.md | 9 - .../2-history-of-ML/assignment.md | 9 - .../ta/1-Introduction/3-fairness/README.md | 9 - .../1-Introduction/3-fairness/assignment.md | 9 - .../4-techniques-of-ML/README.md | 9 - .../4-techniques-of-ML/assignment.md | 9 - translations/ta/1-Introduction/README.md | 9 - .../ta/2-Regression/1-Tools/README.md | 9 - .../ta/2-Regression/1-Tools/assignment.md | 9 - .../1-Tools/solution/Julia/README.md | 9 - translations/ta/2-Regression/2-Data/README.md | 9 - .../ta/2-Regression/2-Data/assignment.md | 9 - .../2-Data/solution/Julia/README.md | 9 - .../ta/2-Regression/3-Linear/README.md | 9 - .../ta/2-Regression/3-Linear/assignment.md | 9 - .../3-Linear/solution/Julia/README.md | 9 - .../ta/2-Regression/4-Logistic/README.md | 9 - .../ta/2-Regression/4-Logistic/assignment.md | 9 - .../4-Logistic/solution/Julia/README.md | 9 - translations/ta/2-Regression/README.md | 9 - translations/ta/3-Web-App/1-Web-App/README.md | 9 - .../ta/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md | 9 - translations/ta/3-Web-App/README.md | 9 - .../4-Classification/1-Introduction/README.md | 9 - .../1-Introduction/assignment.md | 9 - .../1-Introduction/solution/Julia/README.md | 9 - .../2-Classifiers-1/README.md | 9 - .../2-Classifiers-1/assignment.md | 9 - .../2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md | 9 - .../3-Classifiers-2/README.md | 9 - .../3-Classifiers-2/assignment.md | 9 - .../3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md | 9 - .../ta/4-Classification/4-Applied/README.md | 9 - .../4-Classification/4-Applied/assignment.md | 9 - translations/ta/4-Classification/README.md | 9 - .../ta/5-Clustering/1-Visualize/README.md | 9 - .../ta/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md | 9 - .../1-Visualize/solution/Julia/README.md | 9 - .../ta/5-Clustering/2-K-Means/README.md | 9 - .../ta/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md | 9 - .../2-K-Means/solution/Julia/README.md | 9 - translations/ta/5-Clustering/README.md | 9 - .../ta/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md | 9 - .../6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md | 9 - translations/ta/6-NLP/2-Tasks/README.md | 9 - translations/ta/6-NLP/2-Tasks/assignment.md | 9 - .../6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md | 9 - .../3-Translation-Sentiment/assignment.md | 9 - .../solution/Julia/README.md | 9 - .../solution/R/README.md | 9 - .../ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md | 9 - .../ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md | 9 - .../solution/Julia/README.md | 9 - .../4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md | 9 - .../ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md | 9 - .../ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md | 9 - .../solution/Julia/README.md | 9 - .../5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md | 9 - translations/ta/6-NLP/README.md | 9 - translations/ta/6-NLP/data/README.md | 9 - .../ta/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md | 9 - .../7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md | 9 - .../1-Introduction/solution/Julia/README.md | 9 - .../1-Introduction/solution/R/README.md | 9 - .../ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md | 9 - .../ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md | 9 - .../2-ARIMA/solution/Julia/README.md | 9 - .../7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md | 9 - translations/ta/7-TimeSeries/3-SVR/README.md | 9 - .../ta/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md | 9 - translations/ta/7-TimeSeries/README.md | 9 - .../ta/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md | 9 - .../8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md | 9 - .../1-QLearning/solution/Julia/README.md | 9 - .../1-QLearning/solution/R/README.md | 9 - .../ta/8-Reinforcement/2-Gym/README.md | 9 - .../ta/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md | 9 - .../2-Gym/solution/Julia/README.md | 9 - .../2-Gym/solution/R/README.md | 9 - translations/ta/8-Reinforcement/README.md | 9 - .../ta/9-Real-World/1-Applications/README.md | 9 - .../9-Real-World/1-Applications/assignment.md | 9 - .../2-Debugging-ML-Models/README.md | 9 - .../2-Debugging-ML-Models/assignment.md | 9 - translations/ta/9-Real-World/README.md | 9 - translations/ta/AGENTS.md | 9 - translations/ta/CODE_OF_CONDUCT.md | 9 - translations/ta/CONTRIBUTING.md | 9 - translations/ta/README.md | 256 ++++---- translations/ta/SECURITY.md | 9 - translations/ta/SUPPORT.md | 9 - translations/ta/TROUBLESHOOTING.md | 9 - translations/ta/docs/_sidebar.md | 9 - translations/ta/for-teachers.md | 9 - translations/ta/quiz-app/README.md | 9 - translations/ta/sketchnotes/LICENSE.md | 9 - translations/ta/sketchnotes/README.md | 9 - 300 files changed, 2079 insertions(+), 2951 deletions(-) create mode 100644 translations/et/.co-op-translator.json create mode 100644 translations/pcm/.co-op-translator.json create mode 100644 translations/ta/.co-op-translator.json diff --git a/translations/et/.co-op-translator.json b/translations/et/.co-op-translator.json new file mode 100644 index 000000000..d1109dfc7 --- /dev/null +++ b/translations/et/.co-op-translator.json @@ -0,0 +1,596 @@ +{ + "1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md": { + "original_hash": "69389392fa6346e0dfa30f664b7b6fec", + "translation_date": "2025-10-11T11:25:14+00:00", + "source_file": "1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md", + "language_code": "et" + }, + "1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md": { + "original_hash": "4c4698044bb8af52cfb6388a4ee0e53b", + "translation_date": "2025-10-11T11:25:46+00:00", + "source_file": "1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "1-Introduction/2-history-of-ML/README.md": { + "original_hash": "6a05fec147e734c3e6bfa54505648e2b", + "translation_date": "2025-10-11T11:28:06+00:00", + "source_file": "1-Introduction/2-history-of-ML/README.md", + "language_code": "et" + }, + "1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md": { + "original_hash": "eb6e4d5afd1b21a57d2b9e6d0aac3969", + "translation_date": "2025-10-11T11:28:46+00:00", + "source_file": "1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "1-Introduction/3-fairness/README.md": { + "original_hash": "9a6b702d1437c0467e3c5c28d763dac2", + "translation_date": "2025-10-11T11:26:33+00:00", + "source_file": "1-Introduction/3-fairness/README.md", + "language_code": "et" + }, + "1-Introduction/3-fairness/assignment.md": { + "original_hash": "dbda60e7b1fe5f18974e7858eff0004e", + "translation_date": "2025-10-11T11:27:24+00:00", + "source_file": "1-Introduction/3-fairness/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md": { + "original_hash": "9d91f3af3758fdd4569fb410575995ef", + "translation_date": "2025-10-11T11:29:27+00:00", + "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md", + "language_code": "et" + }, + "1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md": { + "original_hash": "70d65aeddc06170bc1aed5b27805f930", + "translation_date": "2025-10-11T11:30:06+00:00", + "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "1-Introduction/README.md": { + "original_hash": "cf8ecc83f28e5b98051d2179eca08e08", + "translation_date": "2025-10-11T11:24:34+00:00", + "source_file": "1-Introduction/README.md", + "language_code": "et" + }, + "2-Regression/1-Tools/README.md": { + "original_hash": "fa81d226c71d5af7a2cade31c1c92b88", + "translation_date": "2025-10-11T11:43:52+00:00", + "source_file": "2-Regression/1-Tools/README.md", + "language_code": "et" + }, + "2-Regression/1-Tools/assignment.md": { + "original_hash": "74a5cf83e4ebc302afbcbc4f418afd0a", + "translation_date": "2025-10-11T11:44:43+00:00", + "source_file": "2-Regression/1-Tools/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:44:53+00:00", + "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md", + "language_code": "et" + }, + "2-Regression/2-Data/README.md": { + "original_hash": "7c077988328ebfe33b24d07945f16eca", + "translation_date": "2025-10-11T11:47:54+00:00", + "source_file": "2-Regression/2-Data/README.md", + "language_code": "et" + }, + "2-Regression/2-Data/assignment.md": { + "original_hash": "4485a1ed4dd1b5647365e3d87456515d", + "translation_date": "2025-10-11T11:48:31+00:00", + "source_file": "2-Regression/2-Data/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:48:40+00:00", + "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md", + "language_code": "et" + }, + "2-Regression/3-Linear/README.md": { + "original_hash": "40e64f004f3cb50aa1d8661672d3cd92", + "translation_date": "2025-10-11T11:46:03+00:00", + "source_file": "2-Regression/3-Linear/README.md", + "language_code": "et" + }, + "2-Regression/3-Linear/assignment.md": { + "original_hash": "cc471fa89c293bc735dd3a9a0fb79b1b", + "translation_date": "2025-10-11T11:47:05+00:00", + "source_file": "2-Regression/3-Linear/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:47:15+00:00", + "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md", + "language_code": "et" + }, + "2-Regression/4-Logistic/README.md": { + "original_hash": "abf86d845c84330bce205a46b382ec88", + "translation_date": "2025-10-11T11:42:07+00:00", + "source_file": "2-Regression/4-Logistic/README.md", + "language_code": "et" + }, + "2-Regression/4-Logistic/assignment.md": { + "original_hash": "8af40209a41494068c1f42b14c0b450d", + "translation_date": "2025-10-11T11:42:59+00:00", + "source_file": "2-Regression/4-Logistic/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:43:09+00:00", + "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md", + "language_code": "et" + }, + "2-Regression/README.md": { + "original_hash": "508582278dbb8edd2a8a80ac96ef416c", + "translation_date": "2025-10-11T11:40:09+00:00", + "source_file": "2-Regression/README.md", + "language_code": "et" + }, + "3-Web-App/1-Web-App/README.md": { + "original_hash": "e0b75f73e4a90d45181dc5581fe2ef5c", + "translation_date": "2025-10-11T12:04:11+00:00", + "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/README.md", + "language_code": "et" + }, + "3-Web-App/1-Web-App/assignment.md": { + "original_hash": "a8e8ae10be335cbc745b75ee552317ff", + "translation_date": "2025-10-11T12:04:43+00:00", + "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "3-Web-App/README.md": { + "original_hash": "9836ff53cfef716ddfd70e06c5f43436", + "translation_date": "2025-10-11T12:03:30+00:00", + "source_file": "3-Web-App/README.md", + "language_code": "et" + }, + "4-Classification/1-Introduction/README.md": { + "original_hash": "aaf391d922bd6de5efba871d514c6d47", + "translation_date": "2025-10-11T11:55:36+00:00", + "source_file": "4-Classification/1-Introduction/README.md", + "language_code": "et" + }, + "4-Classification/1-Introduction/assignment.md": { + "original_hash": "b2a01912beb24cfb0007f83594dba801", + "translation_date": "2025-10-11T11:56:10+00:00", + "source_file": "4-Classification/1-Introduction/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:56:21+00:00", + "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md", + "language_code": "et" + }, + "4-Classification/2-Classifiers-1/README.md": { + "original_hash": "1a6e9e46b34a2e559fbbfc1f95397c7b", + "translation_date": "2025-10-11T11:54:05+00:00", + "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/README.md", + "language_code": "et" + }, + "4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md": { + "original_hash": "de6025f96841498b0577e9d1aee18d1f", + "translation_date": "2025-10-11T11:54:50+00:00", + "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:55:01+00:00", + "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md", + "language_code": "et" + }, + "4-Classification/3-Classifiers-2/README.md": { + "original_hash": "49047911108adc49d605cddfb455749c", + "translation_date": "2025-10-11T11:56:46+00:00", + "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/README.md", + "language_code": "et" + }, + "4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md": { + "original_hash": "58dfdaf79fb73f7d34b22bdbacf57329", + "translation_date": "2025-10-11T11:57:10+00:00", + "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:57:20+00:00", + "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md", + "language_code": "et" + }, + "4-Classification/4-Applied/README.md": { + "original_hash": "61bdec27ed2da8b098cd9065405d9bb0", + "translation_date": "2025-10-11T11:57:51+00:00", + "source_file": "4-Classification/4-Applied/README.md", + "language_code": "et" + }, + "4-Classification/4-Applied/assignment.md": { + "original_hash": "799ed651e2af0a7cad17c6268db11578", + "translation_date": "2025-10-11T11:58:20+00:00", + "source_file": "4-Classification/4-Applied/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "4-Classification/README.md": { + "original_hash": "74e809ffd1e613a1058bbc3e9600859e", + "translation_date": "2025-10-11T11:53:16+00:00", + "source_file": "4-Classification/README.md", + "language_code": "et" + }, + "5-Clustering/1-Visualize/README.md": { + "original_hash": "730225ea274c9174fe688b21d421539d", + "translation_date": "2025-10-11T12:06:13+00:00", + "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/README.md", + "language_code": "et" + }, + "5-Clustering/1-Visualize/assignment.md": { + "original_hash": "589fa015a5e7d9e67bd629f7d47b53de", + "translation_date": "2025-10-11T12:07:19+00:00", + "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T12:07:30+00:00", + "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md", + "language_code": "et" + }, + "5-Clustering/2-K-Means/README.md": { + "original_hash": "7cdd17338d9bbd7e2171c2cd462eb081", + "translation_date": "2025-10-11T12:08:02+00:00", + "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/README.md", + "language_code": "et" + }, + "5-Clustering/2-K-Means/assignment.md": { + "original_hash": "b8e17eff34ad1680eba2a5d3cf9ffc41", + "translation_date": "2025-10-11T12:08:33+00:00", + "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T12:08:44+00:00", + "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md", + "language_code": "et" + }, + "5-Clustering/README.md": { + "original_hash": "b28a3a4911584062772c537b653ebbc7", + "translation_date": "2025-10-11T12:05:01+00:00", + "source_file": "5-Clustering/README.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md": { + "original_hash": "1c2ec40cf55c98a028a359c27ef7e45a", + "translation_date": "2025-10-11T11:31:07+00:00", + "source_file": "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md": { + "original_hash": "1d7583e8046dacbb0c056d5ba0a71b16", + "translation_date": "2025-10-11T11:31:44+00:00", + "source_file": "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/2-Tasks/README.md": { + "original_hash": "5f3cb462e3122e1afe7ab0050ccf2bd3", + "translation_date": "2025-10-11T11:37:14+00:00", + "source_file": "6-NLP/2-Tasks/README.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/2-Tasks/assignment.md": { + "original_hash": "2efc4c2aba5ed06c780c05539c492ae3", + "translation_date": "2025-10-11T11:37:51+00:00", + "source_file": "6-NLP/2-Tasks/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md": { + "original_hash": "be03c8182982b87ced155e4e9d1438e8", + "translation_date": "2025-10-11T11:38:46+00:00", + "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md": { + "original_hash": "9d2a734deb904caff310d1a999c6bd7a", + "translation_date": "2025-10-11T11:39:32+00:00", + "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:39:43+00:00", + "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-10-11T11:39:51+00:00", + "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md": { + "original_hash": "8d32dadeda93c6fb5c43619854882ab1", + "translation_date": "2025-10-11T11:35:04+00:00", + "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md": { + "original_hash": "bf39bceb833cd628f224941dca8041df", + "translation_date": "2025-10-11T11:36:16+00:00", + "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:36:25+00:00", + "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-10-11T11:36:33+00:00", + "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md": { + "original_hash": "2c742993fe95d5bcbb2846eda3d442a1", + "translation_date": "2025-10-11T11:32:40+00:00", + "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md": { + "original_hash": "daf144daa552da6a7d442aff6f3e77d8", + "translation_date": "2025-10-11T11:33:32+00:00", + "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:33:42+00:00", + "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-10-11T11:33:49+00:00", + "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/README.md": { + "original_hash": "1eb379dc2d0c9940b320732d16083778", + "translation_date": "2025-10-11T11:30:24+00:00", + "source_file": "6-NLP/README.md", + "language_code": "et" + }, + "6-NLP/data/README.md": { + "original_hash": "ee0670655c89e4719319764afb113624", + "translation_date": "2025-10-11T11:33:58+00:00", + "source_file": "6-NLP/data/README.md", + "language_code": "et" + }, + "7-TimeSeries/1-Introduction/README.md": { + "original_hash": "662b509c39eee205687726636d0a8455", + "translation_date": "2025-10-11T12:01:09+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/README.md", + "language_code": "et" + }, + "7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md": { + "original_hash": "d1781b0b92568ea1d119d0a198b576b4", + "translation_date": "2025-10-11T12:01:46+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T12:01:56+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md", + "language_code": "et" + }, + "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-10-11T12:02:05+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md", + "language_code": "et" + }, + "7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md": { + "original_hash": "917dbf890db71a322f306050cb284749", + "translation_date": "2025-10-11T11:59:28+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md", + "language_code": "et" + }, + "7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md": { + "original_hash": "1c814013e10866dfd92cdb32caaae3ac", + "translation_date": "2025-10-11T12:00:13+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T12:00:24+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md", + "language_code": "et" + }, + "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-10-11T12:00:33+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md", + "language_code": "et" + }, + "7-TimeSeries/3-SVR/README.md": { + "original_hash": "482bccabe1df958496ea71a3667995cd", + "translation_date": "2025-10-11T12:02:40+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/README.md", + "language_code": "et" + }, + "7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md": { + "original_hash": "94aa2fc6154252ae30a3f3740299707a", + "translation_date": "2025-10-11T12:03:16+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "7-TimeSeries/README.md": { + "original_hash": "61342603bad8acadbc6b2e4e3aab3f66", + "translation_date": "2025-10-11T11:58:36+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/README.md", + "language_code": "et" + }, + "8-Reinforcement/1-QLearning/README.md": { + "original_hash": "911efd5e595089000cb3c16fce1beab8", + "translation_date": "2025-10-11T11:19:54+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/README.md", + "language_code": "et" + }, + "8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md": { + "original_hash": "68394b2102d3503882e5e914bd0ff5c1", + "translation_date": "2025-10-11T11:21:08+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:21:22+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md", + "language_code": "et" + }, + "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-10-11T11:21:35+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md", + "language_code": "et" + }, + "8-Reinforcement/2-Gym/README.md": { + "original_hash": "107d5bb29da8a562e7ae72262d251a75", + "translation_date": "2025-10-11T11:16:15+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/README.md", + "language_code": "et" + }, + "8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md": { + "original_hash": "1f2b7441745eb52e25745423b247016b", + "translation_date": "2025-10-11T11:17:43+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:17:57+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md", + "language_code": "et" + }, + "8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-10-11T11:18:07+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md", + "language_code": "et" + }, + "8-Reinforcement/README.md": { + "original_hash": "20ca019012b1725de956681d036d8b18", + "translation_date": "2025-10-11T11:14:48+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/README.md", + "language_code": "et" + }, + "9-Real-World/1-Applications/README.md": { + "original_hash": "83320d6b6994909e35d830cebf214039", + "translation_date": "2025-10-11T11:49:56+00:00", + "source_file": "9-Real-World/1-Applications/README.md", + "language_code": "et" + }, + "9-Real-World/1-Applications/assignment.md": { + "original_hash": "fdebfcd0a3f12c9e2b436ded1aa79885", + "translation_date": "2025-10-11T11:50:45+00:00", + "source_file": "9-Real-World/1-Applications/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md": { + "original_hash": "df2b538e8fbb3e91cf0419ae2f858675", + "translation_date": "2025-10-11T11:52:05+00:00", + "source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md", + "language_code": "et" + }, + "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md": { + "original_hash": "91c6a180ef08e20cc15acfd2d6d6e164", + "translation_date": "2025-10-11T11:53:03+00:00", + "source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md", + "language_code": "et" + }, + "9-Real-World/README.md": { + "original_hash": "5e069a0ac02a9606a69946c2b3c574a9", + "translation_date": "2025-10-11T11:49:12+00:00", + "source_file": "9-Real-World/README.md", + "language_code": "et" + }, + "AGENTS.md": { + "original_hash": "93fdaa0fd38836e50c4793e2f2f25e8b", + "translation_date": "2025-10-11T11:10:12+00:00", + "source_file": "AGENTS.md", + "language_code": "et" + }, + "CODE_OF_CONDUCT.md": { + "original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56", + "translation_date": "2025-10-11T11:13:03+00:00", + "source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md", + "language_code": "et" + }, + "CONTRIBUTING.md": { + "original_hash": "977ec5266dfd78ad1ce2bd8d46fccbda", + "translation_date": "2025-10-11T11:09:35+00:00", + "source_file": "CONTRIBUTING.md", + "language_code": "et" + }, + "README.md": { + "original_hash": "da2ceed62f16a0820259556e3a873c95", + "translation_date": "2026-01-29T19:25:39+00:00", + "source_file": "README.md", + "language_code": "et" + }, + "SECURITY.md": { + "original_hash": "5e1b8da31aae9cca3d53ad243fa3365a", + "translation_date": "2025-10-11T11:13:59+00:00", + "source_file": "SECURITY.md", + "language_code": "et" + }, + "SUPPORT.md": { + "original_hash": "09623d7343ff1c26ff4f198c1b2d3176", + "translation_date": "2025-10-11T11:12:52+00:00", + "source_file": "SUPPORT.md", + "language_code": "et" + }, + "TROUBLESHOOTING.md": { + "original_hash": "134d8759f0e2ab886e9aa4f62362c201", + "translation_date": "2025-10-11T11:13:28+00:00", + "source_file": "TROUBLESHOOTING.md", + "language_code": "et" + }, + "docs/_sidebar.md": { + "original_hash": "68dd06c685f6ce840e0acfa313352e7c", + "translation_date": "2025-10-11T11:48:54+00:00", + "source_file": "docs/_sidebar.md", + "language_code": "et" + }, + "for-teachers.md": { + "original_hash": "b37de02054fa6c0438ede6fabe1fdfb8", + "translation_date": "2025-10-11T11:09:20+00:00", + "source_file": "for-teachers.md", + "language_code": "et" + }, + "quiz-app/README.md": { + "original_hash": "6d130dffca5db70d7e615f926cb1ad4c", + "translation_date": "2025-10-11T11:14:21+00:00", + "source_file": "quiz-app/README.md", + "language_code": "et" + }, + "sketchnotes/LICENSE.md": { + "original_hash": "fba3b94d88bfb9b81369b869a1e9a20f", + "translation_date": "2025-10-11T11:23:28+00:00", + "source_file": "sketchnotes/LICENSE.md", + "language_code": "et" + }, + "sketchnotes/README.md": { + "original_hash": "a88d5918c1b9da69a40d917a0840c497", + "translation_date": "2025-10-11T11:24:21+00:00", + "source_file": "sketchnotes/README.md", + "language_code": "et" + } +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/et/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md b/translations/et/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md index b50d4d7af..5e15fb45b 100644 --- a/translations/et/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md +++ b/translations/et/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Sissejuhatus masinõppesse ## [Eelloengu viktoriin](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) diff --git a/translations/et/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md b/translations/et/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md index f9d7748e3..65a6f562b 100644 --- a/translations/et/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md +++ b/translations/et/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Alustamine ## Juhised diff --git a/translations/et/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md b/translations/et/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md index c19423d2a..0018688e7 100644 --- a/translations/et/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md +++ b/translations/et/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Masinõppe ajalugu ![Masinõppe ajaloo kokkuvõte visandmärkmetes](../../../../translated_images/et/ml-history.a1bdfd4ce1f464d9.webp) diff --git a/translations/et/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md b/translations/et/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md index 924cbb200..98f7df6c4 100644 --- a/translations/et/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md +++ b/translations/et/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Loo ajajoon ## Juhised diff --git a/translations/et/1-Introduction/3-fairness/README.md b/translations/et/1-Introduction/3-fairness/README.md index 85c007095..55188b4c5 100644 --- a/translations/et/1-Introduction/3-fairness/README.md +++ b/translations/et/1-Introduction/3-fairness/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Masinõppe lahenduste loomine vastutustundliku tehisintellektiga ![Vastutustundliku tehisintellekti kokkuvõte masinõppes sketšimärkmetes](../../../../translated_images/et/ml-fairness.ef296ebec6afc98a.webp) diff --git a/translations/et/1-Introduction/3-fairness/assignment.md b/translations/et/1-Introduction/3-fairness/assignment.md index a1e005497..1005ea1cf 100644 --- a/translations/et/1-Introduction/3-fairness/assignment.md +++ b/translations/et/1-Introduction/3-fairness/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Uurige vastutustundliku tehisintellekti tööriistakomplekti ## Juhised diff --git a/translations/et/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md b/translations/et/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md index 38ecfdb48..137900693 100644 --- a/translations/et/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md +++ b/translations/et/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Masinõppe tehnikad Masinõppe mudelite ja nende kasutatava andmete loomise, kasutamise ja hooldamise protsess erineb oluliselt paljudest teistest arendusvoogudest. Selles õppetükis selgitame seda protsessi ja toome välja peamised tehnikad, mida peate teadma. Te saate: diff --git a/translations/et/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md b/translations/et/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md index f5ad666f5..c90cd5037 100644 --- a/translations/et/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md +++ b/translations/et/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Intervjueeri andmeteadlast ## Juhised diff --git a/translations/et/1-Introduction/README.md b/translations/et/1-Introduction/README.md index f77b5111f..a5c9d6ae6 100644 --- a/translations/et/1-Introduction/README.md +++ b/translations/et/1-Introduction/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Sissejuhatus masinõppesse Selles õppekava osas tutvustatakse teile masinõppe valdkonna aluskontseptsioone, mis see on, ning saate teada selle ajaloost ja tehnikatest, mida teadlased selle valdkonnaga töötamiseks kasutavad. Uurime koos seda uut ML-i maailma! diff --git a/translations/et/2-Regression/1-Tools/README.md b/translations/et/2-Regression/1-Tools/README.md index 533da887a..15e7a0bb9 100644 --- a/translations/et/2-Regression/1-Tools/README.md +++ b/translations/et/2-Regression/1-Tools/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Alusta Pythoni ja Scikit-learniga regressioonimudelite jaoks ![Regressioonide kokkuvõte visuaalses märkmes](../../../../translated_images/et/ml-regression.4e4f70e3b3ed446e.webp) diff --git a/translations/et/2-Regression/1-Tools/assignment.md b/translations/et/2-Regression/1-Tools/assignment.md index c22063c61..d6c3466bf 100644 --- a/translations/et/2-Regression/1-Tools/assignment.md +++ b/translations/et/2-Regression/1-Tools/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Regressioon Scikit-learniga ## Juhised diff --git a/translations/et/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md b/translations/et/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md index ead7c807d..096e52ef0 100644 --- a/translations/et/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md +++ b/translations/et/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - See on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/2-Regression/2-Data/README.md b/translations/et/2-Regression/2-Data/README.md index 177b119cf..b7a55ce84 100644 --- a/translations/et/2-Regression/2-Data/README.md +++ b/translations/et/2-Regression/2-Data/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Ehita regressioonimudel Scikit-learniga: andmete ettevalmistamine ja visualiseerimine ![Andmete visualiseerimise infograafika](../../../../translated_images/et/data-visualization.54e56dded7c1a804.webp) diff --git a/translations/et/2-Regression/2-Data/assignment.md b/translations/et/2-Regression/2-Data/assignment.md index 53fa9bb25..098ba1d3e 100644 --- a/translations/et/2-Regression/2-Data/assignment.md +++ b/translations/et/2-Regression/2-Data/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Visualisatsioonide uurimine Andmete visualiseerimiseks on saadaval mitmeid erinevaid teeke. Looge selle õppetunni kõrvitsate andmete põhjal mõned visualisatsioonid, kasutades matplotlibi ja seaborni näidisnotebookis. Milliste teekidega on lihtsam töötada? diff --git a/translations/et/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md b/translations/et/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md index f7814145e..096e52ef0 100644 --- a/translations/et/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md +++ b/translations/et/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - See on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/2-Regression/3-Linear/README.md b/translations/et/2-Regression/3-Linear/README.md index b4d41c24a..503a6aaa4 100644 --- a/translations/et/2-Regression/3-Linear/README.md +++ b/translations/et/2-Regression/3-Linear/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Ehita regressioonimudel Scikit-learniga: neli viisi regressiooniks ![Lineaarse ja polünoomse regressiooni infograafika](../../../../translated_images/et/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab.webp) diff --git a/translations/et/2-Regression/3-Linear/assignment.md b/translations/et/2-Regression/3-Linear/assignment.md index 7c58aeae2..85636f0f1 100644 --- a/translations/et/2-Regression/3-Linear/assignment.md +++ b/translations/et/2-Regression/3-Linear/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Loo regressioonimudel ## Juhised diff --git a/translations/et/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md b/translations/et/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md index 1e2984fdc..096e52ef0 100644 --- a/translations/et/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md +++ b/translations/et/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - See on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/2-Regression/4-Logistic/README.md b/translations/et/2-Regression/4-Logistic/README.md index 81072c972..45ce8d8f6 100644 --- a/translations/et/2-Regression/4-Logistic/README.md +++ b/translations/et/2-Regression/4-Logistic/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Logistiline regressioon kategooriate ennustamiseks ![Logistilise ja lineaarse regressiooni infograafik](../../../../translated_images/et/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee667.webp) diff --git a/translations/et/2-Regression/4-Logistic/assignment.md b/translations/et/2-Regression/4-Logistic/assignment.md index 6ddbb8a4d..a82b8c0c2 100644 --- a/translations/et/2-Regression/4-Logistic/assignment.md +++ b/translations/et/2-Regression/4-Logistic/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Mõne regressiooni uuesti proovimine ## Juhised diff --git a/translations/et/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md b/translations/et/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md index 5a83c111d..096e52ef0 100644 --- a/translations/et/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md +++ b/translations/et/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - See on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/2-Regression/README.md b/translations/et/2-Regression/README.md index c5f47900e..2c32abaa1 100644 --- a/translations/et/2-Regression/README.md +++ b/translations/et/2-Regression/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Regressioonimudelid masinõppes ## Piirkondlik teema: Kõrvitsahindade regressioonimudelid Põhja-Ameerikas 🎃 diff --git a/translations/et/3-Web-App/1-Web-App/README.md b/translations/et/3-Web-App/1-Web-App/README.md index 1527ac5dd..ecd2ec3ca 100644 --- a/translations/et/3-Web-App/1-Web-App/README.md +++ b/translations/et/3-Web-App/1-Web-App/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Ehita veebirakendus ML-mudeli kasutamiseks Selles tunnis treenid ML-mudelit andmekogumiga, mis on täiesti teistsugune: _UFO-vaatlused viimase sajandi jooksul_, pärinedes NUFORC-i andmebaasist. diff --git a/translations/et/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md b/translations/et/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md index cff9921e0..51ede02a6 100644 --- a/translations/et/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md +++ b/translations/et/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Proovi teist mudelit ## Juhised diff --git a/translations/et/3-Web-App/README.md b/translations/et/3-Web-App/README.md index 85f675e68..7d84417e9 100644 --- a/translations/et/3-Web-App/README.md +++ b/translations/et/3-Web-App/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Ehita veebirakendus oma ML-mudeli kasutamiseks Selles õppekava osas tutvustatakse teile rakenduslikku masinõppe teemat: kuidas salvestada oma Scikit-learn mudel failina, mida saab kasutada ennustuste tegemiseks veebirakenduses. Kui mudel on salvestatud, õpite, kuidas seda kasutada Flaskis ehitatud veebirakenduses. Kõigepealt loote mudeli, kasutades andmeid, mis käsitlevad UFO-vaatlusi! Seejärel ehitate veebirakenduse, mis võimaldab sisestada sekundite arvu koos laius- ja pikkuskraadi väärtustega, et ennustada, milline riik teatas UFO nägemisest. diff --git a/translations/et/4-Classification/1-Introduction/README.md b/translations/et/4-Classification/1-Introduction/README.md index 2e3d86b1d..e7f440a56 100644 --- a/translations/et/4-Classification/1-Introduction/README.md +++ b/translations/et/4-Classification/1-Introduction/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Sissejuhatus klassifikatsiooni Nendes neljas õppetunnis uurid klassikalise masinõppe põhivaldkonda - _klassifikatsiooni_. Vaatame erinevate klassifikatsioonialgoritmide kasutamist andmekogumiga, mis käsitleb Aasia ja India suurepäraseid kööke. Loodetavasti oled näljane! diff --git a/translations/et/4-Classification/1-Introduction/assignment.md b/translations/et/4-Classification/1-Introduction/assignment.md index fd7403a5d..2aef8b35c 100644 --- a/translations/et/4-Classification/1-Introduction/assignment.md +++ b/translations/et/4-Classification/1-Introduction/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Uurige klassifitseerimismeetodeid ## Juhised diff --git a/translations/et/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/et/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md index a8b375943..096e52ef0 100644 --- a/translations/et/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md +++ b/translations/et/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - See on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md b/translations/et/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md index ee6c0882e..416866d19 100644 --- a/translations/et/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md +++ b/translations/et/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Köögi klassifikaatorid 1 Selles tunnis kasutad eelmises tunnis salvestatud andmestikku, mis sisaldab tasakaalustatud ja puhastatud andmeid erinevate köökide kohta. diff --git a/translations/et/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md b/translations/et/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md index 8cabbefa6..c2a5cce38 100644 --- a/translations/et/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md +++ b/translations/et/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Uuri lahendajaid ## Juhised diff --git a/translations/et/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md b/translations/et/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md index fbcc3cc5d..096e52ef0 100644 --- a/translations/et/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md +++ b/translations/et/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - See on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md b/translations/et/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md index a682e9630..f8be7eff2 100644 --- a/translations/et/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md +++ b/translations/et/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Köögi klassifikaatorid 2 Selles teises klassifikatsiooniõppetunnis uurid rohkem viise, kuidas klassifitseerida numbrilisi andmeid. Samuti õpid, millised on tagajärjed ühe klassifikaatori valimisel teise asemel. diff --git a/translations/et/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md b/translations/et/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md index 635a7e8c9..2e23b9e2d 100644 --- a/translations/et/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md +++ b/translations/et/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Parameetrite Mäng ## Juhised diff --git a/translations/et/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md b/translations/et/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md index 6dcf4a385..096e52ef0 100644 --- a/translations/et/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md +++ b/translations/et/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - See on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/4-Classification/4-Applied/README.md b/translations/et/4-Classification/4-Applied/README.md index 17f58222a..747cf06ba 100644 --- a/translations/et/4-Classification/4-Applied/README.md +++ b/translations/et/4-Classification/4-Applied/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Ehita köögi soovitaja veebirakendus Selles õppetükis ehitad klassifikatsioonimudeli, kasutades mõningaid tehnikaid, mida oled õppinud eelnevates tundides, ja maitsvat köögidatasetit, mida on kasutatud kogu selle sarja jooksul. Lisaks ehitad väikese veebirakenduse, et kasutada salvestatud mudelit, kasutades Onnxi veebiruntime'i. diff --git a/translations/et/4-Classification/4-Applied/assignment.md b/translations/et/4-Classification/4-Applied/assignment.md index 404ad4df5..774446569 100644 --- a/translations/et/4-Classification/4-Applied/assignment.md +++ b/translations/et/4-Classification/4-Applied/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Loo soovitussüsteem ## Juhised diff --git a/translations/et/4-Classification/README.md b/translations/et/4-Classification/README.md index b928f3be2..3370493a6 100644 --- a/translations/et/4-Classification/README.md +++ b/translations/et/4-Classification/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Klassifitseerimisega alustamine ## Piirkondlik teema: Maitsvad Aasia ja India köögid 🍜 diff --git a/translations/et/5-Clustering/1-Visualize/README.md b/translations/et/5-Clustering/1-Visualize/README.md index b06fee248..ac18d0c66 100644 --- a/translations/et/5-Clustering/1-Visualize/README.md +++ b/translations/et/5-Clustering/1-Visualize/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Sissejuhatus klasterdamisse Klasterdamine on [juhendamata õppe](https://wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning) tüüp, mis eeldab, et andmekogum on märgistamata või et selle sisendid ei ole seotud eelnevalt määratletud väljunditega. See kasutab erinevaid algoritme, et sorteerida märgistamata andmeid ja pakkuda rühmitusi vastavalt mustritele, mida ta andmetes tuvastab. diff --git a/translations/et/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md b/translations/et/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md index 1a3767595..c4dc7cd6b 100644 --- a/translations/et/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md +++ b/translations/et/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Uurige teisi visualiseerimisviise klasterdamiseks ## Juhised diff --git a/translations/et/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md b/translations/et/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md index d9d0272a1..096e52ef0 100644 --- a/translations/et/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md +++ b/translations/et/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - See on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/5-Clustering/2-K-Means/README.md b/translations/et/5-Clustering/2-K-Means/README.md index bf7de941d..bf94600d8 100644 --- a/translations/et/5-Clustering/2-K-Means/README.md +++ b/translations/et/5-Clustering/2-K-Means/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # K-Means klasterdamine ## [Eelloengu viktoriin](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) diff --git a/translations/et/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md b/translations/et/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md index 8cfcbb8f1..69ff94b06 100644 --- a/translations/et/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md +++ b/translations/et/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Proovi erinevaid klasterdamise meetodeid ## Juhised diff --git a/translations/et/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md b/translations/et/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md index ae6e78bc1..096e52ef0 100644 --- a/translations/et/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md +++ b/translations/et/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - See on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/5-Clustering/README.md b/translations/et/5-Clustering/README.md index 77c61c8a2..2e79b4ad6 100644 --- a/translations/et/5-Clustering/README.md +++ b/translations/et/5-Clustering/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Klasterdamise mudelid masinõppes Klasterdamine on masinõppe ülesanne, mille eesmärk on leida objekte, mis sarnanevad üksteisele, ja rühmitada need klastriteks. Mis eristab klasterdamist teistest masinõppe lähenemistest, on see, et protsess toimub automaatselt – tegelikult võib öelda, et see on vastand juhendatud õppimisele. diff --git a/translations/et/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md b/translations/et/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md index d7dbc82ce..f1fdfa0d6 100644 --- a/translations/et/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md +++ b/translations/et/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Sissejuhatus loomuliku keele töötlemisse See õppetund hõlmab lühikest ajalugu ja olulisi mõisteid *loomuliku keele töötlemisest*, mis on *arvutilingvistika* alavaldkond. diff --git a/translations/et/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md b/translations/et/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md index c815f49f1..bef82849c 100644 --- a/translations/et/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md +++ b/translations/et/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Otsi robotit ## Juhised diff --git a/translations/et/6-NLP/2-Tasks/README.md b/translations/et/6-NLP/2-Tasks/README.md index 535f586e1..57d620d0a 100644 --- a/translations/et/6-NLP/2-Tasks/README.md +++ b/translations/et/6-NLP/2-Tasks/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Looduslike keelte töötlemise (NLP) levinud ülesanded ja tehnikad Enamiku *looduslike keelte töötlemise* ülesannete puhul tuleb töödeldav tekst jagada osadeks, analüüsida ja tulemused salvestada või reeglite ja andmekogumitega võrrelda. Need ülesanded võimaldavad programmeerijal tuletada teksti _tähendust_, _eesmärki_ või lihtsalt _sõnade ja terminite sagedust_. diff --git a/translations/et/6-NLP/2-Tasks/assignment.md b/translations/et/6-NLP/2-Tasks/assignment.md index 6e095b937..e93bbb484 100644 --- a/translations/et/6-NLP/2-Tasks/assignment.md +++ b/translations/et/6-NLP/2-Tasks/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Pane bot vastama ## Juhised diff --git a/translations/et/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md b/translations/et/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md index cd5cf260a..dc1ca0730 100644 --- a/translations/et/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md +++ b/translations/et/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Tõlkimine ja meeleolu analüüs masinõppe abil Eelnevates tundides õppisite, kuidas luua lihtsat robotit, kasutades `TextBlob`-i, raamatukogu, mis rakendab masinõpet kulisside taga, et täita põhilisi loomuliku keele töötlemise ülesandeid, nagu nimisõnafraaside tuvastamine. Üks oluline väljakutse arvutilingvistikas on täpne _tõlkimine_ ühest kõneldavast või kirjutatud keelest teise. diff --git a/translations/et/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md b/translations/et/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md index f0341ea4d..8201f5bd7 100644 --- a/translations/et/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md +++ b/translations/et/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Poeetiline vabadus ## Juhised diff --git a/translations/et/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md b/translations/et/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md index cb94f315c..096e52ef0 100644 --- a/translations/et/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md +++ b/translations/et/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - See on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md b/translations/et/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md index ff0f5fa09..aa9652d19 100644 --- a/translations/et/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md +++ b/translations/et/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - see on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md b/translations/et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md index 6a15238b4..1b0f117c9 100644 --- a/translations/et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md +++ b/translations/et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Sentimentianalüüs hotelliarvustustega - andmete töötlemine Selles osas kasutad eelmistes tundides õpitud tehnikaid, et teha suure andmestiku uurivat andmeanalüüsi. Kui oled saanud hea ülevaate erinevate veergude kasulikkusest, õpid: diff --git a/translations/et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md b/translations/et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md index 6dbc22cab..aedd02840 100644 --- a/translations/et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md +++ b/translations/et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # NLTK ## Juhised diff --git a/translations/et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md b/translations/et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md index ea832c4b3..096e52ef0 100644 --- a/translations/et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md +++ b/translations/et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - See on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md b/translations/et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md index aac1e940b..aa9652d19 100644 --- a/translations/et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md +++ b/translations/et/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - see on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md b/translations/et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md index 714019c4f..521098271 100644 --- a/translations/et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md +++ b/translations/et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Sentimentaanalüüs hotelliarvustustega Nüüd, kui olete andmestikku põhjalikult uurinud, on aeg filtreerida veerud ja kasutada NLP-tehnikaid, et saada hotellide kohta uusi teadmisi. diff --git a/translations/et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md b/translations/et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md index 782aa9f04..584a6ec1d 100644 --- a/translations/et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md +++ b/translations/et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Proovi teistsugust andmekogumit ## Juhised diff --git a/translations/et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md b/translations/et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md index c67c6914a..096e52ef0 100644 --- a/translations/et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md +++ b/translations/et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - See on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md b/translations/et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md index cb95b0507..aa9652d19 100644 --- a/translations/et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md +++ b/translations/et/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - see on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/6-NLP/README.md b/translations/et/6-NLP/README.md index 6c01ec16f..69126086f 100644 --- a/translations/et/6-NLP/README.md +++ b/translations/et/6-NLP/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Loomulik keele töötlemisega alustamine Loomulik keele töötlemine (NLP) on arvutiprogrammi võime mõista inimkeelt nii, nagu seda räägitakse ja kirjutatakse – viidates loomulikule keelele. See on tehisintellekti (AI) komponent. NLP on eksisteerinud üle 50 aasta ja selle juured ulatuvad lingvistika valdkonda. Kogu valdkond on suunatud masinate aitamisele inimkeele mõistmisel ja töötlemisel. Seda saab kasutada ülesannete täitmiseks, nagu õigekirjakontroll või masintõlge. Sellel on mitmesuguseid praktilisi rakendusi mitmes valdkonnas, sealhulgas meditsiiniuuringutes, otsingumootorites ja äriluures. diff --git a/translations/et/6-NLP/data/README.md b/translations/et/6-NLP/data/README.md index 73642ef27..a2db3b9e8 100644 --- a/translations/et/6-NLP/data/README.md +++ b/translations/et/6-NLP/data/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Laadi hotelli ülevaate andmed sellesse kausta alla. --- diff --git a/translations/et/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md b/translations/et/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md index 2688acfd3..7701e6833 100644 --- a/translations/et/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md +++ b/translations/et/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Sissejuhatus aegridade prognoosimisse ![Aegridade kokkuvõte visandina](../../../../translated_images/et/ml-timeseries.fb98d25f1013fc0c.webp) diff --git a/translations/et/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md b/translations/et/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md index bf6a107de..b298cbc21 100644 --- a/translations/et/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md +++ b/translations/et/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Visualiseeri veel mõned ajaread ## Juhised diff --git a/translations/et/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/et/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md index 02ff8f88e..096e52ef0 100644 --- a/translations/et/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md +++ b/translations/et/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - See on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md b/translations/et/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md index 390c725d8..647f49b86 100644 --- a/translations/et/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md +++ b/translations/et/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - see on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md b/translations/et/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md index 27c989e6e..f28f12aaa 100644 --- a/translations/et/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md +++ b/translations/et/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Ajaarvude prognoosimine ARIMA-ga Eelmises õppetükis õppisite veidi ajaarvude prognoosimisest ja laadisite andmekogumi, mis näitab elektrikoormuse kõikumisi ajaperioodi jooksul. diff --git a/translations/et/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md b/translations/et/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md index b522a1c84..6d1b5dd41 100644 --- a/translations/et/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md +++ b/translations/et/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Uus ARIMA mudel ## Juhised diff --git a/translations/et/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md b/translations/et/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md index 53f859b8f..54a54ca2f 100644 --- a/translations/et/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md +++ b/translations/et/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - See on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md b/translations/et/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md index 705e810df..7aa4c632a 100644 --- a/translations/et/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md +++ b/translations/et/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - see on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/7-TimeSeries/3-SVR/README.md b/translations/et/7-TimeSeries/3-SVR/README.md index 879b1c6a0..a9a5e310b 100644 --- a/translations/et/7-TimeSeries/3-SVR/README.md +++ b/translations/et/7-TimeSeries/3-SVR/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Ajasarja prognoosimine toetavate vektorite regressori abil Eelmises õppetükis õppisite, kuidas kasutada ARIMA mudelit ajasarjade prognoosimiseks. Nüüd vaatame toetavate vektorite regressori mudelit, mis on regressioonimudel pidevate andmete ennustamiseks. diff --git a/translations/et/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md b/translations/et/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md index 1a3a0cc4d..10a0c009a 100644 --- a/translations/et/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md +++ b/translations/et/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Uus SVR mudel ## Juhised [^1] diff --git a/translations/et/7-TimeSeries/README.md b/translations/et/7-TimeSeries/README.md index 8f39e8ea6..d50f70193 100644 --- a/translations/et/7-TimeSeries/README.md +++ b/translations/et/7-TimeSeries/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Sissejuhatus aegridade prognoosimisse Mis on aegridade prognoosimine? See seisneb tulevaste sündmuste ennustamises, analüüsides mineviku trende. diff --git a/translations/et/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md b/translations/et/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md index 138a49465..aa4cc8318 100644 --- a/translations/et/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md +++ b/translations/et/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Sissejuhatus tugevdusõppesse ja Q-õppesse ![Tugevdusõppe kokkuvõte masinõppes sketchnote'is](../../../../translated_images/et/ml-reinforcement.94024374d63348db.webp) diff --git a/translations/et/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md b/translations/et/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md index be0039980..6caab493f 100644 --- a/translations/et/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md +++ b/translations/et/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Realistlikum maailm Meie olukorras suutis Peeter liikuda peaaegu väsimata või nälga tundmata. Realistlikumas maailmas peab ta aeg-ajalt istuma ja puhkama ning ka end toitma. Muudame oma maailma realistlikumaks, rakendades järgmisi reegleid: diff --git a/translations/et/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md b/translations/et/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md index b1b0aabf1..096e52ef0 100644 --- a/translations/et/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md +++ b/translations/et/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - See on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md b/translations/et/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md index 726cdbf1e..aa9652d19 100644 --- a/translations/et/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md +++ b/translations/et/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - see on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/8-Reinforcement/2-Gym/README.md b/translations/et/8-Reinforcement/2-Gym/README.md index 128394a3d..53b9df272 100644 --- a/translations/et/8-Reinforcement/2-Gym/README.md +++ b/translations/et/8-Reinforcement/2-Gym/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # CartPole Uisutamine Probleem, mida me eelmises tunnis lahendasime, võib tunduda mänguline ja mitte eriti elulähedane. Tegelikult see nii ei ole, sest paljud päriselulised probleemid jagavad sama stsenaariumi – näiteks malet või Go-d mängides. Need on sarnased, kuna meil on samuti mängulaud kindlate reeglitega ja **diskreetne olek**. diff --git a/translations/et/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md b/translations/et/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md index 03168bf4d..9d447b3c2 100644 --- a/translations/et/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md +++ b/translations/et/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Treeni Mountain Car [OpenAI Gym](http://gym.openai.com) on loodud nii, et kõik keskkonnad pakuvad sama API-d – st samu meetodeid `reset`, `step` ja `render` ning samu **tegevusruumi** ja **vaatlusruumi** abstraktsioone. Seetõttu peaks olema võimalik kohandada sama tugevdusõppe algoritmi erinevatele keskkondadele minimaalsete koodimuudatustega. diff --git a/translations/et/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md b/translations/et/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md index f3a2fa380..f7b3f3c69 100644 --- a/translations/et/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md +++ b/translations/et/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - See on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md b/translations/et/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md index 4a1d26bf1..aa9652d19 100644 --- a/translations/et/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md +++ b/translations/et/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - see on ajutine kohatäide --- diff --git a/translations/et/8-Reinforcement/README.md b/translations/et/8-Reinforcement/README.md index 24d747832..453e78800 100644 --- a/translations/et/8-Reinforcement/README.md +++ b/translations/et/8-Reinforcement/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Sissejuhatus tugevdusõppesse Tugevdusõpe, RL, on üks põhilisi masinõppe paradigmasid, kõrvuti juhendatud ja juhendamata õppega. RL keskendub otsustele: õigete otsuste tegemisele või vähemalt nende õppimisele. diff --git a/translations/et/9-Real-World/1-Applications/README.md b/translations/et/9-Real-World/1-Applications/README.md index 8e17cc353..70f612a82 100644 --- a/translations/et/9-Real-World/1-Applications/README.md +++ b/translations/et/9-Real-World/1-Applications/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Järelsõna: Masinõpe pärismaailmas ![Masinõppe kokkuvõte pärismaailmas sketšina](../../../../translated_images/et/ml-realworld.26ee274671615577.webp) diff --git a/translations/et/9-Real-World/1-Applications/assignment.md b/translations/et/9-Real-World/1-Applications/assignment.md index 257c2f038..ed5b54abd 100644 --- a/translations/et/9-Real-World/1-Applications/assignment.md +++ b/translations/et/9-Real-World/1-Applications/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # ML Aardejaht ## Juhised diff --git a/translations/et/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md b/translations/et/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md index b5278bd96..8b6fa6a01 100644 --- a/translations/et/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md +++ b/translations/et/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Postscript: Masinõppe mudelite silumine vastutustundliku AI armatuurlaua komponentide abil ## [Eelloengu viktoriin](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) diff --git a/translations/et/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md b/translations/et/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md index af6e8aac1..cc0005d3c 100644 --- a/translations/et/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md +++ b/translations/et/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Uurige vastutustundliku tehisintellekti (RAI) juhtpaneeli ## Juhised diff --git a/translations/et/9-Real-World/README.md b/translations/et/9-Real-World/README.md index 06ffa85e4..948ef6b5d 100644 --- a/translations/et/9-Real-World/README.md +++ b/translations/et/9-Real-World/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Järelsõna: Klassikalise masinõppe rakendused päriselus Selles õppekava osas tutvustatakse teile klassikalise masinõppe rakendusi päriselus. Oleme internetist otsinud valgeid raamatuid ja artikleid, mis käsitlevad nende strateegiate kasutamist, vältides võimalusel närvivõrke, süvaõpet ja tehisintellekti. Uurige, kuidas masinõpet kasutatakse ärisüsteemides, ökoloogilistes rakendustes, rahanduses, kunstis ja kultuuris ning mujal. diff --git a/translations/et/AGENTS.md b/translations/et/AGENTS.md index 8e07f2c11..a7f98ab16 100644 --- a/translations/et/AGENTS.md +++ b/translations/et/AGENTS.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # AGENTS.md ## Projekti Ülevaade diff --git a/translations/et/CODE_OF_CONDUCT.md b/translations/et/CODE_OF_CONDUCT.md index 2a6f3f388..4baddd751 100644 --- a/translations/et/CODE_OF_CONDUCT.md +++ b/translations/et/CODE_OF_CONDUCT.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Microsofti avatud lähtekoodi käitumisjuhend See projekt on omaks võtnud [Microsofti avatud lähtekoodi käitumisjuhendi](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/). diff --git a/translations/et/CONTRIBUTING.md b/translations/et/CONTRIBUTING.md index 47aef0aca..6bcaaa056 100644 --- a/translations/et/CONTRIBUTING.md +++ b/translations/et/CONTRIBUTING.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Kaastöö tegemine See projekt tervitab kaastöid ja ettepanekuid. Enamik kaastöid nõuab, et te nõustuksite Kaastöö Litsentsilepinguga (CLA), mis kinnitab, et teil on õigus ja te tegelikult annate meile õiguse teie kaastööd kasutada. Lisateabe saamiseks külastage https://cla.microsoft.com. diff --git a/translations/et/README.md b/translations/et/README.md index dc9a34278..44af758bb 100644 --- a/translations/et/README.md +++ b/translations/et/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - [![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) @@ -17,162 +8,161 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) [![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 Mitmekeelne tugi +### 🌐 Mitmekeelsuse tugi -#### Toetatud GitHub Actioni kaudu (automatiseeritud & alati värske) +#### Toetatud GitHub Actioni kaudu (automatiseeritud ja alati ajakohane) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](./README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) +[Araabia](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgaaria](../bg/README.md) | [Burma (Myanmar)](../my/README.md) | [Hiina (lihtsustatud)](../zh-CN/README.md) | [Hiina (traditsiooniline, Hongkong)](../zh-HK/README.md) | [Hiina (traditsiooniline, Macao)](../zh-MO/README.md) | [Hiina (traditsiooniline, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Horvaadi](../hr/README.md) | [Tšehhi](../cs/README.md) | [Taani](../da/README.md) | [Hollandi](../nl/README.md) | [Eesti](./README.md) | [Soome](../fi/README.md) | [Prantsuse](../fr/README.md) | [Saksa](../de/README.md) | [Kreeka](../el/README.md) | [Heebrea](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungari](../hu/README.md) | [Indoneesia](../id/README.md) | [Itaalia](../it/README.md) | [Jaapani](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korea](../ko/README.md) | [Leedu](../lt/README.md) | [Malai](../ms/README.md) | [Malajalami](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigeeria pidgin](../pcm/README.md) | [Norra](../no/README.md) | [Pärsia (Farsi)](../fa/README.md) | [Poola](../pl/README.md) | [Portugali (Brasiilia)](../pt-BR/README.md) | [Portugali (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Pandžabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumeenia](../ro/README.md) | [Vene](../ru/README.md) | [Serbia (kirilitsa)](../sr/README.md) | [Sloveenia](../sk/README.md) | [Sloveeni](../sl/README.md) | [Hispaania](../es/README.md) | [Suaali](../sw/README.md) | [Rootsi](../sv/README.md) | [Tagalogi (filipino)](../tl/README.md) | [Tamili](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tai](../th/README.md) | [Türgi](../tr/README.md) | [Ukraina](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnam](../vi/README.md) -> **Eelistad kloonida kohapeal?** +> **Eelistate kloonida kohapeal?** -> See hoidla sisaldab üle 50 keele tõlkeid, mis suurendab märkimisväärselt allalaadimise mahtu. Tõlgeteta kloonimiseks kasuta harvendatud (sparse) checkouti: +> See hoidla sisaldab 50+ keele tõlget, mis suurendab oluliselt allalaaditava faili suurust. Tõlgeteta kloonimiseks kasutage hajutatud välja kontrolli: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git > cd ML-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> See annab sulle kõik vajaliku kursuse läbimiseks palju kiirema allalaadimisega. +> See annab teile kõik, mida on vaja kursuse läbimiseks palju kiirema allalaadimisega. #### Liitu meie kogukonnaga [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Meil on käimas Discordi õppesari "Õpi koos tehisintellektiga", uuri lisa ja liitu meiega aadressil [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) ajavahemikus 18. - 30. september 2025. Saad saada vihjeid ja nippe GitHub Copiloti kasutamiseks andmeteaduses. +Meil on käimas Discordi õppesari tehisintellektiga, lisateavet ja liitumisvõimalusi leiate aadressilt [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) ajavahemikul 18.-30. september 2025. Saate näpunäiteid ja nippe GitHub Copilot’i kasutamiseks andmeteaduses. -![Learn with AI series](../../../../translated_images/et/3.9b58fd8d6c373c20.webp) +![Õpi AI-ga sari](../../translated_images/et/3.9b58fd8d6c373c20.webp) -# Masinõpe algajatele - õppekava +# Masinõpe algajatele – õppekava -> 🌍 Rändame mööda maailma, uurides masinõpet erinevate maailmakultuuride kaudu 🌍 +> 🌍 Rändame mööda maailma, uurides masinõpet maailma kultuuride kaudu 🌍 -Microsofti pilveettekandjate meeskond pakub 12-nädalast, 26-õppetunnist koosnevat õppekava, mis keskendub **masinõppele**. Selles õppekavas õpid nn **klassikalist masinõpet**, kasutades peamiselt Scikit-learn kauplust ning vältides süvaõpet, mida käsitletakse meie [tehisintellekti algajatele õppekavas](https://aka.ms/ai4beginners). Paarita need õppetunnid ka meie ['Andmeteaduse algajatele' õppekavaga](https://aka.ms/ds4beginners)! +Microsofti pilvekaitsjad on rõõmsad pakkuda 12-nädalast, 26-õppeainelist õppekava kogu teemal **Masinõpe**. Selles õppekavas õpite tundma seda, mida mõnikord nimetatakse **klassikaliseks masinõppeks**, kasutades peamiselt Scikit-learn teeki ja vältides süvaõpet, mis on kaetud meie [AI algajate õppekavas](https://aka.ms/ai4beginners). Paarige need õppetunnid ka meie ['Andmeteaduse algajate õppekavaga'](https://aka.ms/ds4beginners)! -Rändame koos üle maailma, rakendades neid klassikalisi meetodeid erinevate maailma piirkondade andmetele. Iga õppetund sisaldab eelkatsed ja järeltöötluskatsed, kirjalikud juhised õppetöö lõpetamiseks, lahenduse, tööülesande ja veelgi rohkem. Meie projektipõhine pedagoogika võimaldab sul õppida ehitades, mis on tõestatud viis uute oskuste kinnistamiseks. +Rändage meiega mööda maailma, rakendades neid klassikalisi tehnikaid andmetele mitmest maailma piirkonnast. Igas õppetükis on eelmise ja järgse kontrollküsimustik, kirjalikud juhised ülesande täitmiseks, lahendus, ülesanne ja palju muud. Meie projektipõhine pedagoogika võimaldab teil õppida ehitades, mis on hästi tõestatud uusate oskuste kinnistamisel. **✍️ Südamlik tänu meie autoritele** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu ja Amy Boyd **🎨 Tänud ka meie illustraatoritele** Tomomi Imura, Dasani Madipalli ja Jen Looper -**🙏 Eriline tänu 🙏 meie Microsofti õpilas-suursaadikute autoritele, arvustajatele ja sisuloojatele**, eriti Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila ja Snigdha Agarwal +**🙏 Eriline tänu 🙏 meie Microsofti tudengisaadikute autoritele, retsensentidele ja sisukorraldajatele**, eelkõige Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila ja Snigdha Agarwal -**🤩 Täiendav tänu Microsofti õpilas-suursaadikutele Eric Wanjau, Jasleen Sondhi ja Vidushi Gupta meie R-õppetundide eest!** +**🤩 Suur tänu Microsofti tudengisaadikutele Eric Wanjau, Jasleen Sondhi ja Vidushi Gupta meie R-õppetundide eest!** -# Alustamine +# Algus -Järgi neid samme: -1. **Tee hoidla fork**: kliki selle lehe paremas ülanurgas olevale nupule „Fork“. -2. **Klooni hoidla**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +Järgige neid samme: +1. **Tee hoidlast haru (fork)**: Vajutage selle lehe paremas ülanurgas olevale nupule "Fork". +2. **Kloonige hoidla**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [leiad kõik täiendavad selle kursuse ressursid meie Microsoft Learn kollektsioonist](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [Leia kõik selle kursuse lisamaterjalid meie Microsoft Learn kogust](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **Vajad abi?** Vaata meie [Tõrkeotsingu juhendit](TROUBLESHOOTING.md), kus on lahendused levinud probleemidele paigaldamisel, häälestamisel ja õppetundide käivitamisel. +> 🔧 **Vaja abi?** Vaadake meie [probleemide lahendamise juhendit](TROUBLESHOOTING.md) sageli esinevate paigaldus-, seadistus- ja õppetundide käivitamise probleemide kohta. +**[Õpilased](https://aka.ms/student-page)**, selle õppekava kasutamiseks tehke kogu hoidlast haru enda GitHubi kontole ja täitke harjutused üksi või grupis: -**[Õpilased](https://aka.ms/student-page)**, selle õppekava kasutamiseks tee fork kogu hoidlast omaenda GitHubi kontole ja lõpeta harjutused iseseisvalt või grupiga: +- Alustage eeloenguküsimustikuga. +- Loe õppetundi ja täida tegevused, peatudes ja mõeldes igal teadmiste kontrollil. +- Proovige projekte luua õppetunde mõistes, mitte lahenduskoodi jooksutades; kuid see kood on olemas iga projekti suunitlusega õppetunni `/solution` kaustas. +- Tehke järelkontrollküsimustik. +- Täitke väljakutse. +- Täitke ülesanne. +- Pärast õppetükkide rühma lõpetamist külastage [arutelufoorumit](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ja "õppige valjult", täites vastava PAT hindamisvahendi rubriigi. 'PAT' on edenemise hindamise tööriist, mida täites süvendate oma õppimist. Võite ka teisi PAT-e kommenteerida, et koos õppida. -- Alusta eelkatsest. -- Loe loeng ja lõpeta tegevused, peatu ja mõtiskle igal teadmiste kontrollimisel. -- Püüa luua projektid, mõistes õppetunde, selle asemel et koodi kopeerida; kuid see kood on olemas iga projektimeelse õppetunni /solution kaustas. -- Tee pärast loengut test. -- Tee väljakutse. -- Tee tööülesanne. -- Pärast õppetunde rühma lõpetamist külasta [Arutelufoorumit](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ja „õpi valjusti“ läbides sobiva PAT hindamislehe. PAT on edenemise hindamiseks kasutatav rubriik, mida täites oma õppimist toetad. Samuti võid reageerida teiste PATidele, et koos õppida. +> Edasiseks õppimiseks soovitame järgida neid [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) mooduleid ja õpiteid. -> Täiendavaks õppeks soovitame järgida neid [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) mooduleid ja õpiteid. - -**Õpetajad**, meil on [mõningaid soovitusi](for-teachers.md), kuidas seda õppekava kasutada. +**Õpetajad**, oleme lisanud [soovitusi](for-teachers.md), kuidas seda õppekava kasutada. --- -## Videokäivitused +## Videod -Mõned õppetunnid on saadaval lühikeste videotena. Leiad need sisseehitatult õppetundidest või [ML algajatele esitusloendist Microsofti arendaja YouTube kanalil](https://aka.ms/ml-beginners-videos) pildile klõpsates. +Mõned õppetunnid on saadaval lühivideotena. Leiate need kõik õppetundide seest või [ML algajate esitusloendist Microsoft Developer YouTube kanalil](https://aka.ms/ml-beginners-videos) alloleva pildi kaudu. -[![ML for beginners banner](../../../../translated_images/et/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML algajatele bänner](../../translated_images/et/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## Tutvu meeskonnaga +## Kohtuge meeskonnaga [![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif autor** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klõpsa ülalolevale pildile, et vaadata videot projektist ja inimestest, kes selle lõid! +> 🎥 Klõpsake ülalolevat pilti, et vaadata videot projektist ja selle loojatest! --- ## Pedagoogika -Selle õppekava loomisel oleme valinud kaks pedagoogilist printsiipi: tagada, et see on praktiline **projektipõhine** ja sisaldab **sagedasi teste**. Lisaks on sellel õppekaval ühine **teema**, mis annab sellele sidususe. +Selle õppekava koostamisel oleme valinud kaks pedagoogilist põhimõtet: tagada see käed-küljes **projektipõhisus** ja et see sisaldab **sagedasi küsimustikke**. Lisaks on õppekaval ühine **teema**, mis annab sellele ühtsuse. -Sisule projektide kaudu sobitamisega muudetakse protsess õppuritele huvitavamaks ja kontseptsioonide kinnistamine tugevamaks. Lisaks seab madala panusega eelkats enne tundi õppuri kavatsuse teemat omandada, samas kui teine kats tunnijärgselt tagab teadmiste kinnistamise. See õppekava on loodud olema paindlik ja lõbus ning seda saab läbida tervikuna või ositi. Projektid algavad väikestena ja muutuvad 12-nädalase tsükli lõpus järjest keerukamaks. Õppekava sisaldab ka järelsõna masinõppe reaalse maailma rakendustest, mida võib kasutada lisapunktide saamiseks või arutelupõhjana. +Tagades sisu ühtesobivuse projektidega, muutub protsess õpilaste jaoks kaasahaaravamaks ja kontseptsioonide omandamine paraneb. Lisaks seab madala panusega testi tegemine enne tundi õppija kavatsuse õppimisele, samas kui teine test pärast tundi kindlustab veelgi parema omandamise. See õppekava on kavandatud paindlikuks ja lõbusaks ning seda saab võtta tervikuna või osadena. Projektid algavad väikestena ja muutuvad 12-nädalase tsükli lõpus järjest keerukamaks. Käesolev õppekava sisaldab ka lisamärkusi masinõppe reaalse maailma rakenduste kohta, mida võib kasutada lisapunktide saamiseks või arutelupõhjana. -> Leia meie [käitumiskoodeks](CODE_OF_CONDUCT.md), [panustamine](CONTRIBUTING.md), [tõlkimine](TRANSLATIONS.md) ja [tõrkeotsing](TROUBLESHOOTING.md) juhendid. Ootame konstruktiivset tagasisidet! +> Leidke meie [käitumisreeglid](CODE_OF_CONDUCT.md), [panustamise juhised](CONTRIBUTING.md), [tõlkimise juhendid](TRANSLATIONS.md) ja [probleemide lahendamise juhend](TROUBLESHOOTING.md). Ootame teie konstruktiivset tagasisidet! -## Iga õppetund sisaldab +## Igas õppetükis on -- vabatahtlik sketšmärkmed +- vabatahtlik visand - vabatahtlik täiendav video -- videotutvustus (ainult mõni õppetund) -- [eelloengu soojenduskatse](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- videokäik (ainult mõnes õppetükis) +- [eelloengu soojendus-Test](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - kirjalik õppetund -- projektipõhiste õppetundide puhul samm-sammulised juhised, kuidas projekt üles ehitada +- projektipõhiste õppetundide puhul samm-sammult juhendid projekti ülesehitamiseks - teadmiste kontrollid - väljakutse - täiendav lugemine -- tööülesanne -- [järguloengu test](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - -> **Märkus keeltest**: Need õppetunnid on peamiselt kirjutatud Pythoni keeles, kuid paljud on saadaval ka R-s. R-õppetunni läbimiseks mine /solution kausta ja otsi R õppetunde. Need sisaldavad .rmd laiendit, mis tähistab **R Markdowni** faili, mida võib defineerida kui `koodiblokkide` (R või teiste keelte) ja `YAML päise` (mis juhib väljundite vormindamist, nt PDF) kombineerimist Markdown dokumendis. See pakub suurepärast raamistikku andmeteaduseks, sest võimaldab kombineerida koodi, selle väljundit ja mõtteid, mille saab kirja panna Markdownis. Lisaks saab R Markdowni dokumente renderdada väljundvormingutesse nagu PDF, HTML või Word. -> **Märkus viktoriinide kohta**: Kõik viktoriinid asuvad [Quiz App kaustas](../../quiz-app), kokku 52 viktoriini, milles igas on kolm küsimust. Need on õppetundidesse lingitud, kuid viktoriini rakendust saab käivitada lokaalselt; juhised lokaalseks majutamiseks või Azure'i kasutuselevõtuks leiate `quiz-app` kaustast. - -| Õppetunni number | Teema | Õppetunni grupp | Õpieesmärgid | Link õppetundile | Autor | -| :--------------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------: | -| 01 | Masinõppe tutvustus | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Õpi masinõppe põhikontseptsioone | [Õppetund](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | Masinõppe ajalugu | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Õpi selle valdkonna ajalugu | [Õppetund](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen ja Amy | -| 03 | Õiglus ja masinõpe | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Millised on olulised filosoofilised küsimused õiglusest, mida õppijad peaksid kaaluma masinõppemudelite loomisel ja kasutamisel? | [Õppetund](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Masinõppe tehnikad | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Milliseid tehnikaid masinõppe uurijad kasutavad mudelite loomiseks? | [Õppetund](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris ja Jen | -| 05 | Regresseerimise tutvustus | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Alusta Pythoniga ja Scikit-learniga regressioonimudelite jaoks | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | Põhja-Ameerika kõrvitsa hinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Visualiseeri ja puhasta andmeid masinõppe ettevalmistamiseks | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 07 | Põhja-Ameerika kõrvitsa hinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Ehita lineaar- ja polünoomregressioonimudelid | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen ja Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | Põhja-Ameerika kõrvitsa hinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Ehita logistilise regressiooni mudel | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | Veebirakendus 🔌 | [Veebirakendus](3-Web-App/README.md) | Ära oma koolitatud mudeliga veebirakendus | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Klassifitseerimise tutvustus | [Klassifitseerimine](4-Classification/README.md) | Puhasta, valmista ette ja visualiseeri oma andmeid; klassifitseerimise tutvustus | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | -| 11 | Maitsvad Aasia ja India toidud 🍜 | [Klassifitseerimine](4-Classification/README.md) | Klassifitseerijate tutvustus | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | -| 12 | Maitsvad Aasia ja India toidud 🍜 | [Klassifitseerimine](4-Classification/README.md) | Rohkem klassifitseerijaid | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Maitsvad Aasia ja India toidud 🍜 | [Klassifitseerimine](4-Classification/README.md) | Ehita mudelit kasutav soovitusrakendus | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Klasterdamise tutvustus | [Klasterdamine](5-Clustering/README.md) | Puhasta, valmista ette ja visualiseeri oma andmeid; klasterdamise tutvustus | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Nigeeria muusikamaitsete uurimine 🎧 | [Klasterdamine](5-Clustering/README.md) | Uuri K-keskmiste klasterdamismeetodit | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Loodusliku keele töötlemise tutvustus ☕️ | [Loodusliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Õpi NLP põhialuseid, ehitades lihtsa boti | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Levinumad NLP ülesanded ☕️ | [Loodusliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Süvenda NLP teadmisi, mõistes keelestruktuuridega töötamiseks vajalikke ülesandeid | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Tõlge ja emotsioonianalüüs ♥️ | [Loodusliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Tõlge ja emotsioonianalüüs koos Jane Austeniga | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Euroopa romantilised hotellid ♥️ | [Loodusliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Emotsioonianalüüs hotellikriitikatega 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Euroopa romantilised hotellid ♥️ | [Loodusliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Emotsioonianalüüs hotellikriitikatega 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Ajajoonte prognoosimise tutvustus | [Ajajoons](7-TimeSeries/README.md) | Ajajoonte prognoosimise tutvustus | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | ⚡️ Maailma energiatarve ⚡️ - ajajoonte prognoos ARIMA kaudu | [Ajajoons](7-TimeSeries/README.md) | Ajajoonte prognoos ARIMA mudeliga | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | ⚡️ Maailma energiatarve ⚡️ - ajajoonte prognoos SVRiga | [Ajajoons](7-TimeSeries/README.md) | Ajajoonte prognoos Toetava Vektori Regresseerijaga | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Tugevdusõppe tutvustus | [Tugevdusõpe](8-Reinforcement/README.md) | Tutvustus tugevdusõppele Q-õppe kaudu | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Aidake Peteril hundi eest põgeneda! 🐺 | [Tugevdusõpe](8-Reinforcement/README.md) | Tugevdusõppe Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Lisapeatükid | Masinõppe reaalsed stsenaariumid ja rakendused | [Masinõpe vabas looduses](9-Real-World/README.md) | Huvitavad ja valgustavad reaalsed masinõppe rakendused | [Õppetund](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Meeskond | -| Lisapeatükid | Mudelite silumine ML-s RAI juhtpaneeli abil | [Masinõpe vabas looduses](9-Real-World/README.md) | Masinõppe mudelite silumine kasutades Responsible AI juhtpaneeli komponente | [Õppetund](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | - -> [leia kõik selle kursuse täiendavad ressursid meie Microsoft Learni kogumikust](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) - -## Võrguühenduseta kasutamine - -Seda dokumentatsiooni saab kasutada võrguühenduseta, kasutades [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Hargi see repositorium, [installi Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) oma kohalikule masinale ja seejärel selle repositoriumi juurkaustas kirjuta `docsify serve`. Veebisait serverdatakse pordil 3000 sinu lokaalses hostis: `localhost:3000`. +- ülesanne +- [järgnev testi sooritamine](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +> **Märkus keeltest**: Need õppetunnid on peamiselt kirjutatud Pythonis, kuid paljud on saadaval ka R keeles. R-õppetunni lõpuleviimiseks minge `/solution` kausta ja otsige R-õppetunde. Neil on .rmd laiendus, mis tähistab **R Markdown** faili – see on lihtsustatult öeldes `koodi plokkide` (R-i või teiste keelte) ja `YAML päise` (mis juhib väljundi vormindamist nagu PDF) manustamine `Markdown` dokumenti. Seega on see eeskujulik raamistik andmeteaduslike dokumentide koostamiseks, kuna võimaldab kombineerida oma koodi, selle väljundi ja mõtted, kirjutades need maha Markdownis. Lisaks saab R Markdown dokumente renderdada sellistesse väljundformaati nagu PDF, HTML või Word. +> **Märkus viktoriinide kohta**: Kõik viktoriinid asuvad [Quiz App kaustas](../../quiz-app), kokku 52 viktoriini, igaüks kolme küsimusega. Need on õppetundide sees linkidena, kuid viktoriini rakendust saab käivitada ka lokaalselt; järgige juhiseid kaustas `quiz-app`, et seda lokaalselt hostida või Azure’i juurutada. + +| Õppetunni number | Teema | Õppetunni grupp | Õpiväljundid | Lingitud õppetund | Autor | +| :--------------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------: | +| 01 | Sissejuhatus masinõppesse | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Õpi masinõppe põhikontseptsioone | [Õppetund](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | Masinõppe ajalugu | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Õpi selle valdkonna ajaloo kohta | [Õppetund](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen ja Amy | +| 03 | Õiglus ja masinõpe | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Millised on olulised õiglusfilosoofilised küsimused, mida õpilased peaksid arvestama masinõppemudelite loomisel ja rakendamisel?| [Õppetund](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Masinõppe tehnikad | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Milliseid tehnikaid kasutavad masinõppeteadlased mudelite loomiseks? | [Õppetund](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris ja Jen | +| 05 | Sissejuhatus regressiooni | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Alusta Pythoni ja Scikit-learniga regressioonimudelite jaoks | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | Põhja-Ameerika kõrvitsa hinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Andmete visualiseerimine ja korrastamine masinõppeks | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 07 | Põhja-Ameerika kõrvitsa hinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Lineaarsete ja polünoomsete regressioonimudelite loomine | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen ja Dmitry • Eric Wanjau | +| 08 | Põhja-Ameerika kõrvitsa hinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Logistilise regressioonimudeli loomine | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | Veebirakendus 🔌 | [Veebirakendus](3-Web-App/README.md) | Loo veebirakendus oma väljaõppinud mudeli kasutamiseks | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Sissejuhatus klassifikatsiooni | [Klassifikatsioon](4-Classification/README.md) | Puhasta, valmista ette ja visualiseeri oma andmeid; sissejuhatus klassifikatsiooni | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | +| 11 | Maitsvad Aasia ja India köögid 🍜 | [Klassifikatsioon](4-Classification/README.md) | Sissejuhatus klassifikaatoritesse | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | +| 12 | Maitsvad Aasia ja India köögid 🍜 | [Klassifikatsioon](4-Classification/README.md) | Rohkem klassifikaatoreid | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau | +| 13 | Maitsvad Aasia ja India köögid 🍜 | [Klassifikatsioon](4-Classification/README.md) | Ehita soovitusrakendus veebis, kasutades oma mudelit | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Sissejuhatus klasterdamisse | [Klasterdamine](5-Clustering/README.md) | Puhasta, valmista ette ja visualiseeri oma andmeid; sissejuhatus klasterdamisse | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Nigeeria muusikamaitse uurimine 🎧 | [Klasterdamine](5-Clustering/README.md) | Uuri K-Meansi klasterdamismeetodit | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Sissejuhatus loomuliku keele töötlemisse ☕️ | [Loomuliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Õpi loomuliku keele töötlemise põhialuseid, luues lihtsa boti | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Üldised NLP ülesanded ☕️ | [Loomuliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Süvenda oma NLP teadmisi, mõistes keele struktuuride puhul vajalikke tavaülesandeid | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Tõlkimine ja meeleolu analüüs ♥️ | [Loomuliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Tõlkimine ja meeleolu analüüs koos Jane Austeniga | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Romantilised hotellid Euroopas ♥️ | [Loomuliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Meeleolu analüüs hotellide arvustustega 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Romantilised hotellid Euroopas ♥️ | [Loomuliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Meeleolu analüüs hotellide arvustustega 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Sissejuhatus ajaseeria prognoosimisse | [Ajaseeria](7-TimeSeries/README.md) | Sissejuhatus ajaseeria prognoosimisse | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | ⚡️ Maailma energiatarbimine ⚡️ - ajaseeria prognoos ARIMAga | [Ajaseeria](7-TimeSeries/README.md) | Ajaseeria prognoosimine ARIMA mudeliga | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | ⚡️ Maailma energiatarbimine ⚡️ - ajaseeria prognoos SVR-ga | [Ajaseeria](7-TimeSeries/README.md) | Ajaseeria prognoosimine toetatava vektorregressori abil | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Sissejuhatus tugevdatud õppimisse | [Tugevdatud õppimine](8-Reinforcement/README.md) | Sissejuhatus tugevdatud õppimisse Q-õppega | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Aita Peteril hundi eest põgeneda! 🐺 | [Tugevdatud õppimine](8-Reinforcement/README.md) | Tugevdatud õppimise Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Järelkiri | Reaalsed masinõppe stsenaariumid ja rakendused | [ML looduses](9-Real-World/README.md) | Huvitavad ja paljastavad klassikalise masinõppe reaalsed rakendused | [Õppetund](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Meeskond | +| Järelkiri | Mudelite silumine masinõppes kasutades RAI armatuurlaua | [ML looduses](9-Real-World/README.md) | Masinõppe mudelite silumine vastutustundliku AI armatuulaua komponentidega | [Õppetund](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | + +> [Leia selle kursuse kõik lisamaterjalid meie Microsoft Learn kollektsioonist](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) + +## Võimalus võrguühenduseta kasutamiseks + +Seda dokumentatsiooni saab kasutada ka võrguühenduseta, kasutades [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Hargne see hoidla, [paigalda Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) oma kohalikku masinasse ja seejärel kirjelda selle hoidla juurkaustas käsk `docsify serve`. Veebisait käivitatakse pordil 3000 sinu lokaalarvutis: `localhost:3000`. ## PDF-id -Leia õppekava pdf koos linkidega [siit](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). +Leia õppekava pdf-vormingus koos linkidega [siin](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Muud kursused -Meie meeskond toodab ka teisi kursuseid! Vaata lähemalt: +Meie meeskond toodab ka teisi kursuseid! Vaata: ### LangChain @@ -181,7 +171,7 @@ Meie meeskond toodab ka teisi kursuseid! Vaata lähemalt: --- -### Azure / Edge / MCP / Agendid +### Azure / Edge / MCP / Agentid [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -189,44 +179,44 @@ Meie meeskond toodab ka teisi kursuseid! Vaata lähemalt: --- -### Generatiivne tehisintellekt seeria -[![Generatiivne tehisintellekt algajatele](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Generatiivse tehisintellekti sari +[![Sügavõppimine algajatele](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generatiivne tehisintellekt (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generatiivne tehisintellekt (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generatiivne tehisintellekt (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Põhijuhendamine -[![Masinõpe algajatele](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Põhiline õppimine +[![ML algajatele](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Andmeteadus algajatele](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Tehisintellekt algajatele](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Küberjulgeolek algajatele](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![Veebiarendus algajatele](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Asjade internet algajatele](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR-arendus algajatele](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT algajatele](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR arendus algajatele](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copiloti sari -[![Copilot AI-paarprogrammeerimiseks](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Copiloti seeria +[![Copilot tehisintellekti paarisprogrammeerimiseks](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot C#/.NET jaoks](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copiloti seiklused](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Abi saamine -Kui jääd kinni või sul on küsimusi tehisintellekti rakenduste loomise kohta, liitu teiste õppijate ja kogenud arendajatega MCP aruteludes. See on toetav kogukond, kus küsimusi oodatakse ja teadmisi jagatakse vabalt. +Kui jääd hätta või sul on küsimusi tehisintellekti rakenduste loomise kohta, ühine teiste õppijate ja kogenud arendajatega MCP aruteludes. See on toetav kogukond, kus küsimusi on teretulnud ja teadmisi jagatakse vabalt. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Kui sul on toote tagasisidet või ehitamisel vigu, külasta: +Kui sul on toote tagasisidet või ehitamise ajal vigu, külasta: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Vastutusest loobumine**: -See dokument on tõlgitud kasutades tehisintellektil põhinevat tõlketeenust [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Kuigi püüame tagada täpsuse, palun arvestage, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Originaaldokument selle emakeeles tuleb pidada autoriteetseks allikaks. Tähtsa teabe puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tingitud arusaamatuste või valesti mõistmiste eest. +**Ei vastuta**: +See dokument on tõlgitud AI tõlketeenuse [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) abil. Kuigi püüame täpsust, palun pidage meeles, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Originaaldokument selle emakeeles tuleks lugeda autoriteetse allikana. Olulise teabe puhul soovitatakse professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tulenevate arusaamatuste ega valesti mõistmiste eest. \ No newline at end of file diff --git a/translations/et/SECURITY.md b/translations/et/SECURITY.md index 36fabd90a..38933e3cc 100644 --- a/translations/et/SECURITY.md +++ b/translations/et/SECURITY.md @@ -1,12 +1,3 @@ - ## Turvalisus diff --git a/translations/et/SUPPORT.md b/translations/et/SUPPORT.md index a60669085..dc2b7da91 100644 --- a/translations/et/SUPPORT.md +++ b/translations/et/SUPPORT.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Tugi ## Kuidas esitada probleeme ja saada abi diff --git a/translations/et/TROUBLESHOOTING.md b/translations/et/TROUBLESHOOTING.md index 046c8ac8a..9c8d29716 100644 --- a/translations/et/TROUBLESHOOTING.md +++ b/translations/et/TROUBLESHOOTING.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Tõrkeotsingu juhend See juhend aitab lahendada levinumaid probleeme, mis võivad tekkida algajatele mõeldud masinõppe õppekava kasutamisel. Kui siit lahendust ei leia, vaadake meie [Discordi arutelusid](https://aka.ms/foundry/discord) või [avage probleem](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues). diff --git a/translations/et/docs/_sidebar.md b/translations/et/docs/_sidebar.md index a38259ad5..2ad0d2286 100644 --- a/translations/et/docs/_sidebar.md +++ b/translations/et/docs/_sidebar.md @@ -1,12 +1,3 @@ - - Sissejuhatus - [Masinõppe sissejuhatus](../1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) - [Masinõppe ajalugu](../1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) diff --git a/translations/et/for-teachers.md b/translations/et/for-teachers.md index 9a0de309d..5958cf90b 100644 --- a/translations/et/for-teachers.md +++ b/translations/et/for-teachers.md @@ -1,12 +1,3 @@ - ## Õpetajatele Kas soovite seda õppekava oma klassis kasutada? Palun tehke seda julgelt! diff --git a/translations/et/quiz-app/README.md b/translations/et/quiz-app/README.md index a594a1d32..5f0d5eb68 100644 --- a/translations/et/quiz-app/README.md +++ b/translations/et/quiz-app/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Viktoriinid Need viktoriinid on masinõppe õppekava eel- ja järelloengute viktoriinid aadressil https://aka.ms/ml-beginners diff --git a/translations/et/sketchnotes/LICENSE.md b/translations/et/sketchnotes/LICENSE.md index b5a188ab4..ff7b6cdae 100644 --- a/translations/et/sketchnotes/LICENSE.md +++ b/translations/et/sketchnotes/LICENSE.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Attribution-ShareAlike 4.0 Rahvusvaheline ======================================================================= diff --git a/translations/et/sketchnotes/README.md b/translations/et/sketchnotes/README.md index f297fe6e2..758aa84de 100644 --- a/translations/et/sketchnotes/README.md +++ b/translations/et/sketchnotes/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Kõik õppekava visuaalsed märkmed saab alla laadida siit. 🖨 Kõrglahutusega printimiseks on TIFF-versioonid saadaval [selles repos](https://github.com/girliemac/a-picture-is-worth-a-1000-words/tree/main/ml/tiff). diff --git a/translations/pcm/.co-op-translator.json b/translations/pcm/.co-op-translator.json new file mode 100644 index 000000000..f8b2c71d8 --- /dev/null +++ b/translations/pcm/.co-op-translator.json @@ -0,0 +1,596 @@ +{ + "1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md": { + "original_hash": "69389392fa6346e0dfa30f664b7b6fec", + "translation_date": "2025-11-18T18:21:47+00:00", + "source_file": "1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md": { + "original_hash": "4c4698044bb8af52cfb6388a4ee0e53b", + "translation_date": "2025-11-18T18:22:35+00:00", + "source_file": "1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "1-Introduction/2-history-of-ML/README.md": { + "original_hash": "6a05fec147e734c3e6bfa54505648e2b", + "translation_date": "2025-11-18T18:24:32+00:00", + "source_file": "1-Introduction/2-history-of-ML/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md": { + "original_hash": "eb6e4d5afd1b21a57d2b9e6d0aac3969", + "translation_date": "2025-11-18T18:25:19+00:00", + "source_file": "1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "1-Introduction/3-fairness/README.md": { + "original_hash": "9a6b702d1437c0467e3c5c28d763dac2", + "translation_date": "2025-11-18T18:22:42+00:00", + "source_file": "1-Introduction/3-fairness/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "1-Introduction/3-fairness/assignment.md": { + "original_hash": "dbda60e7b1fe5f18974e7858eff0004e", + "translation_date": "2025-11-18T18:23:40+00:00", + "source_file": "1-Introduction/3-fairness/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md": { + "original_hash": "9d91f3af3758fdd4569fb410575995ef", + "translation_date": "2025-11-18T18:26:10+00:00", + "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md": { + "original_hash": "70d65aeddc06170bc1aed5b27805f930", + "translation_date": "2025-11-18T18:26:59+00:00", + "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "1-Introduction/README.md": { + "original_hash": "cf8ecc83f28e5b98051d2179eca08e08", + "translation_date": "2025-11-18T18:20:46+00:00", + "source_file": "1-Introduction/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "2-Regression/1-Tools/README.md": { + "original_hash": "fa81d226c71d5af7a2cade31c1c92b88", + "translation_date": "2025-11-18T18:39:40+00:00", + "source_file": "2-Regression/1-Tools/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "2-Regression/1-Tools/assignment.md": { + "original_hash": "74a5cf83e4ebc302afbcbc4f418afd0a", + "translation_date": "2025-11-18T18:40:27+00:00", + "source_file": "2-Regression/1-Tools/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-11-18T18:40:41+00:00", + "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "2-Regression/2-Data/README.md": { + "original_hash": "7c077988328ebfe33b24d07945f16eca", + "translation_date": "2025-11-18T18:44:12+00:00", + "source_file": "2-Regression/2-Data/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "2-Regression/2-Data/assignment.md": { + "original_hash": "4485a1ed4dd1b5647365e3d87456515d", + "translation_date": "2025-11-18T18:45:04+00:00", + "source_file": "2-Regression/2-Data/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-11-18T18:45:20+00:00", + "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "2-Regression/3-Linear/README.md": { + "original_hash": "40e64f004f3cb50aa1d8661672d3cd92", + "translation_date": "2025-11-18T18:41:54+00:00", + "source_file": "2-Regression/3-Linear/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "2-Regression/3-Linear/assignment.md": { + "original_hash": "cc471fa89c293bc735dd3a9a0fb79b1b", + "translation_date": "2025-11-18T18:43:08+00:00", + "source_file": "2-Regression/3-Linear/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-11-18T18:43:24+00:00", + "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "2-Regression/4-Logistic/README.md": { + "original_hash": "abf86d845c84330bce205a46b382ec88", + "translation_date": "2025-11-18T18:38:18+00:00", + "source_file": "2-Regression/4-Logistic/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "2-Regression/4-Logistic/assignment.md": { + "original_hash": "8af40209a41494068c1f42b14c0b450d", + "translation_date": "2025-11-18T18:39:18+00:00", + "source_file": "2-Regression/4-Logistic/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-11-18T18:39:33+00:00", + "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "2-Regression/README.md": { + "original_hash": "508582278dbb8edd2a8a80ac96ef416c", + "translation_date": "2025-11-18T18:38:01+00:00", + "source_file": "2-Regression/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "3-Web-App/1-Web-App/README.md": { + "original_hash": "e0b75f73e4a90d45181dc5581fe2ef5c", + "translation_date": "2025-11-18T19:03:49+00:00", + "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "3-Web-App/1-Web-App/assignment.md": { + "original_hash": "a8e8ae10be335cbc745b75ee552317ff", + "translation_date": "2025-11-18T19:04:36+00:00", + "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "3-Web-App/README.md": { + "original_hash": "9836ff53cfef716ddfd70e06c5f43436", + "translation_date": "2025-11-18T19:02:46+00:00", + "source_file": "3-Web-App/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "4-Classification/1-Introduction/README.md": { + "original_hash": "aaf391d922bd6de5efba871d514c6d47", + "translation_date": "2025-11-18T18:52:26+00:00", + "source_file": "4-Classification/1-Introduction/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "4-Classification/1-Introduction/assignment.md": { + "original_hash": "b2a01912beb24cfb0007f83594dba801", + "translation_date": "2025-11-18T18:53:12+00:00", + "source_file": "4-Classification/1-Introduction/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-11-18T18:53:27+00:00", + "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "4-Classification/2-Classifiers-1/README.md": { + "original_hash": "1a6e9e46b34a2e559fbbfc1f95397c7b", + "translation_date": "2025-11-18T18:50:19+00:00", + "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md": { + "original_hash": "de6025f96841498b0577e9d1aee18d1f", + "translation_date": "2025-11-18T18:51:15+00:00", + "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-11-18T18:51:46+00:00", + "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "4-Classification/3-Classifiers-2/README.md": { + "original_hash": "49047911108adc49d605cddfb455749c", + "translation_date": "2025-11-18T18:53:54+00:00", + "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md": { + "original_hash": "58dfdaf79fb73f7d34b22bdbacf57329", + "translation_date": "2025-11-18T18:54:24+00:00", + "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-11-18T18:54:41+00:00", + "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "4-Classification/4-Applied/README.md": { + "original_hash": "61bdec27ed2da8b098cd9065405d9bb0", + "translation_date": "2025-11-18T18:55:25+00:00", + "source_file": "4-Classification/4-Applied/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "4-Classification/4-Applied/assignment.md": { + "original_hash": "799ed651e2af0a7cad17c6268db11578", + "translation_date": "2025-11-18T18:56:08+00:00", + "source_file": "4-Classification/4-Applied/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "4-Classification/README.md": { + "original_hash": "74e809ffd1e613a1058bbc3e9600859e", + "translation_date": "2025-11-18T18:48:59+00:00", + "source_file": "4-Classification/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "5-Clustering/1-Visualize/README.md": { + "original_hash": "730225ea274c9174fe688b21d421539d", + "translation_date": "2025-11-18T19:06:15+00:00", + "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "5-Clustering/1-Visualize/assignment.md": { + "original_hash": "589fa015a5e7d9e67bd629f7d47b53de", + "translation_date": "2025-11-18T19:07:30+00:00", + "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-11-18T19:07:44+00:00", + "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "5-Clustering/2-K-Means/README.md": { + "original_hash": "7cdd17338d9bbd7e2171c2cd462eb081", + "translation_date": "2025-11-18T19:08:22+00:00", + "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "5-Clustering/2-K-Means/assignment.md": { + "original_hash": "b8e17eff34ad1680eba2a5d3cf9ffc41", + "translation_date": "2025-11-18T19:08:55+00:00", + "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-11-18T19:09:09+00:00", + "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "5-Clustering/README.md": { + "original_hash": "b28a3a4911584062772c537b653ebbc7", + "translation_date": "2025-11-18T19:04:58+00:00", + "source_file": "5-Clustering/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md": { + "original_hash": "1c2ec40cf55c98a028a359c27ef7e45a", + "translation_date": "2025-11-18T18:28:07+00:00", + "source_file": "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md": { + "original_hash": "1d7583e8046dacbb0c056d5ba0a71b16", + "translation_date": "2025-11-18T18:28:50+00:00", + "source_file": "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/2-Tasks/README.md": { + "original_hash": "5f3cb462e3122e1afe7ab0050ccf2bd3", + "translation_date": "2025-11-18T18:35:15+00:00", + "source_file": "6-NLP/2-Tasks/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/2-Tasks/assignment.md": { + "original_hash": "2efc4c2aba5ed06c780c05539c492ae3", + "translation_date": "2025-11-18T18:35:59+00:00", + "source_file": "6-NLP/2-Tasks/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md": { + "original_hash": "be03c8182982b87ced155e4e9d1438e8", + "translation_date": "2025-11-18T18:36:10+00:00", + "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md": { + "original_hash": "9d2a734deb904caff310d1a999c6bd7a", + "translation_date": "2025-11-18T18:37:08+00:00", + "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-11-18T18:37:25+00:00", + "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-11-18T18:37:38+00:00", + "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md": { + "original_hash": "8d32dadeda93c6fb5c43619854882ab1", + "translation_date": "2025-11-18T18:32:19+00:00", + "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md": { + "original_hash": "bf39bceb833cd628f224941dca8041df", + "translation_date": "2025-11-18T18:33:53+00:00", + "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-11-18T18:34:16+00:00", + "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-11-18T18:34:31+00:00", + "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md": { + "original_hash": "2c742993fe95d5bcbb2846eda3d442a1", + "translation_date": "2025-11-18T18:28:59+00:00", + "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md": { + "original_hash": "daf144daa552da6a7d442aff6f3e77d8", + "translation_date": "2025-11-18T18:29:58+00:00", + "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-11-18T18:30:11+00:00", + "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-11-18T18:30:22+00:00", + "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/README.md": { + "original_hash": "1eb379dc2d0c9940b320732d16083778", + "translation_date": "2025-11-18T18:27:21+00:00", + "source_file": "6-NLP/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "6-NLP/data/README.md": { + "original_hash": "ee0670655c89e4719319764afb113624", + "translation_date": "2025-11-18T18:30:40+00:00", + "source_file": "6-NLP/data/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "7-TimeSeries/1-Introduction/README.md": { + "original_hash": "662b509c39eee205687726636d0a8455", + "translation_date": "2025-11-18T18:59:08+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md": { + "original_hash": "d1781b0b92568ea1d119d0a198b576b4", + "translation_date": "2025-11-18T18:59:57+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-11-18T19:00:15+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-11-18T19:00:26+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md": { + "original_hash": "917dbf890db71a322f306050cb284749", + "translation_date": "2025-11-18T18:56:41+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md": { + "original_hash": "1c814013e10866dfd92cdb32caaae3ac", + "translation_date": "2025-11-18T18:57:42+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-11-18T18:58:07+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-11-18T18:58:20+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "7-TimeSeries/3-SVR/README.md": { + "original_hash": "482bccabe1df958496ea71a3667995cd", + "translation_date": "2025-11-18T19:01:25+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md": { + "original_hash": "94aa2fc6154252ae30a3f3740299707a", + "translation_date": "2025-11-18T19:02:25+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "7-TimeSeries/README.md": { + "original_hash": "61342603bad8acadbc6b2e4e3aab3f66", + "translation_date": "2025-11-18T18:56:29+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "8-Reinforcement/1-QLearning/README.md": { + "original_hash": "911efd5e595089000cb3c16fce1beab8", + "translation_date": "2025-11-18T18:16:07+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md": { + "original_hash": "68394b2102d3503882e5e914bd0ff5c1", + "translation_date": "2025-11-18T18:17:24+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-11-18T18:17:45+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-11-18T18:18:02+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "8-Reinforcement/2-Gym/README.md": { + "original_hash": "107d5bb29da8a562e7ae72262d251a75", + "translation_date": "2025-11-18T18:13:07+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md": { + "original_hash": "1f2b7441745eb52e25745423b247016b", + "translation_date": "2025-11-18T18:14:22+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-11-18T18:14:45+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-11-18T18:14:58+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "8-Reinforcement/README.md": { + "original_hash": "20ca019012b1725de956681d036d8b18", + "translation_date": "2025-11-18T18:12:51+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "9-Real-World/1-Applications/README.md": { + "original_hash": "83320d6b6994909e35d830cebf214039", + "translation_date": "2025-11-18T18:46:05+00:00", + "source_file": "9-Real-World/1-Applications/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "9-Real-World/1-Applications/assignment.md": { + "original_hash": "fdebfcd0a3f12c9e2b436ded1aa79885", + "translation_date": "2025-11-18T18:46:49+00:00", + "source_file": "9-Real-World/1-Applications/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md": { + "original_hash": "df2b538e8fbb3e91cf0419ae2f858675", + "translation_date": "2025-11-18T18:46:59+00:00", + "source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md": { + "original_hash": "91c6a180ef08e20cc15acfd2d6d6e164", + "translation_date": "2025-11-18T18:48:27+00:00", + "source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md", + "language_code": "pcm" + }, + "9-Real-World/README.md": { + "original_hash": "5e069a0ac02a9606a69946c2b3c574a9", + "translation_date": "2025-11-18T18:45:56+00:00", + "source_file": "9-Real-World/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "AGENTS.md": { + "original_hash": "93fdaa0fd38836e50c4793e2f2f25e8b", + "translation_date": "2025-11-18T18:09:06+00:00", + "source_file": "AGENTS.md", + "language_code": "pcm" + }, + "CODE_OF_CONDUCT.md": { + "original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56", + "translation_date": "2025-11-18T18:10:58+00:00", + "source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md", + "language_code": "pcm" + }, + "CONTRIBUTING.md": { + "original_hash": "977ec5266dfd78ad1ce2bd8d46fccbda", + "translation_date": "2025-11-18T18:08:27+00:00", + "source_file": "CONTRIBUTING.md", + "language_code": "pcm" + }, + "README.md": { + "original_hash": "da2ceed62f16a0820259556e3a873c95", + "translation_date": "2026-01-29T19:27:20+00:00", + "source_file": "README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "SECURITY.md": { + "original_hash": "5e1b8da31aae9cca3d53ad243fa3365a", + "translation_date": "2025-11-18T18:11:52+00:00", + "source_file": "SECURITY.md", + "language_code": "pcm" + }, + "SUPPORT.md": { + "original_hash": "09623d7343ff1c26ff4f198c1b2d3176", + "translation_date": "2025-11-18T18:10:43+00:00", + "source_file": "SUPPORT.md", + "language_code": "pcm" + }, + "TROUBLESHOOTING.md": { + "original_hash": "134d8759f0e2ab886e9aa4f62362c201", + "translation_date": "2025-11-18T18:11:28+00:00", + "source_file": "TROUBLESHOOTING.md", + "language_code": "pcm" + }, + "docs/_sidebar.md": { + "original_hash": "68dd06c685f6ce840e0acfa313352e7c", + "translation_date": "2025-11-18T18:45:38+00:00", + "source_file": "docs/_sidebar.md", + "language_code": "pcm" + }, + "for-teachers.md": { + "original_hash": "b37de02054fa6c0438ede6fabe1fdfb8", + "translation_date": "2025-11-18T18:08:17+00:00", + "source_file": "for-teachers.md", + "language_code": "pcm" + }, + "quiz-app/README.md": { + "original_hash": "6d130dffca5db70d7e615f926cb1ad4c", + "translation_date": "2025-11-18T18:12:16+00:00", + "source_file": "quiz-app/README.md", + "language_code": "pcm" + }, + "sketchnotes/LICENSE.md": { + "original_hash": "fba3b94d88bfb9b81369b869a1e9a20f", + "translation_date": "2025-11-18T18:19:17+00:00", + "source_file": "sketchnotes/LICENSE.md", + "language_code": "pcm" + }, + "sketchnotes/README.md": { + "original_hash": "a88d5918c1b9da69a40d917a0840c497", + "translation_date": "2025-11-18T18:20:29+00:00", + "source_file": "sketchnotes/README.md", + "language_code": "pcm" + } +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md b/translations/pcm/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md index ec7f61fb8..99b3052bf 100644 --- a/translations/pcm/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md +++ b/translations/pcm/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Introduction to machine learning ## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md b/translations/pcm/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md index 2e253fe04..b7ab1a784 100644 --- a/translations/pcm/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md +++ b/translations/pcm/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Get Up and Running ## Instructions diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md b/translations/pcm/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md index 2d8e13b6a..cf8244f25 100644 --- a/translations/pcm/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md +++ b/translations/pcm/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # History of machine learning ![Summary of History of machine learning in a sketchnote](../../../../translated_images/pcm/ml-history.a1bdfd4ce1f464d9.webp) diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md b/translations/pcm/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md index 403d2fc97..0b6d09b56 100644 --- a/translations/pcm/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md +++ b/translations/pcm/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Make timeline ## How you go do am diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/3-fairness/README.md b/translations/pcm/1-Introduction/3-fairness/README.md index 5b649e950..b3b04f19a 100644 --- a/translations/pcm/1-Introduction/3-fairness/README.md +++ b/translations/pcm/1-Introduction/3-fairness/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # How to Build Machine Learning Solutions Wey Get Responsible AI ![Summary of responsible AI in Machine Learning in a sketchnote](../../../../translated_images/pcm/ml-fairness.ef296ebec6afc98a.webp) diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/3-fairness/assignment.md b/translations/pcm/1-Introduction/3-fairness/assignment.md index cbfca59eb..9cb45071b 100644 --- a/translations/pcm/1-Introduction/3-fairness/assignment.md +++ b/translations/pcm/1-Introduction/3-fairness/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Explore di Responsible AI Toolbox ## Instructions diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md b/translations/pcm/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md index 4a9f9f77d..0ed2bd748 100644 --- a/translations/pcm/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md +++ b/translations/pcm/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Techniques of Machine Learning Di process wey dem dey use build, use, and maintain machine learning models and di data wey dem dey use no be di same as oda development workflows. For dis lesson, we go break di process down, and show di main techniques wey you need sabi. You go: diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md b/translations/pcm/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md index 95a2346d8..748e28cf0 100644 --- a/translations/pcm/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md +++ b/translations/pcm/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Interview Data Scientist ## Instructions diff --git a/translations/pcm/1-Introduction/README.md b/translations/pcm/1-Introduction/README.md index 8c99f5eae..a6a774caf 100644 --- a/translations/pcm/1-Introduction/README.md +++ b/translations/pcm/1-Introduction/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Introduction to machine learning For dis section of di curriculum, you go sabi di basic idea wey dey behind machine learning, wetin e mean, and you go learn about di history and di techniques wey researchers dey use to work with am. Make we waka enter dis new world of ML together! diff --git a/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/README.md b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/README.md index 069939eb7..ed4c007e3 100644 --- a/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/README.md +++ b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Start wit Python and Scikit-learn for regression models ![Summary of regressions in a sketchnote](../../../../translated_images/pcm/ml-regression.4e4f70e3b3ed446e.webp) diff --git a/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/assignment.md b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/assignment.md index b544776e8..223280b01 100644 --- a/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/assignment.md +++ b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Regression wit Scikit-learn ## Instructions diff --git a/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md index 5f075a63a..90a8a5c3c 100644 --- a/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md +++ b/translations/pcm/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/2-Regression/2-Data/README.md b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/README.md index a73a020f6..e058b9fbe 100644 --- a/translations/pcm/2-Regression/2-Data/README.md +++ b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Build regression model wit Scikit-learn: prepare and show data ![Data visualization infographic](../../../../translated_images/pcm/data-visualization.54e56dded7c1a804.webp) diff --git a/translations/pcm/2-Regression/2-Data/assignment.md b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/assignment.md index 26733254b..5ea149531 100644 --- a/translations/pcm/2-Regression/2-Data/assignment.md +++ b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Exploring Visualizations Plenti diffren libraries dey wey you fit use for data visualization. Try create some visualizations wit di Pumpkin data wey dey dis lesson, use matplotlib and seaborn for one sample notebook. Which libraries easy pass to use? diff --git a/translations/pcm/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md index a45d03a25..c8b2bbaa0 100644 --- a/translations/pcm/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md +++ b/translations/pcm/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/README.md b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/README.md index 9c4f27402..48ae35248 100644 --- a/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/README.md +++ b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Build regression model wit Scikit-learn: regression four ways ![Linear vs polynomial regression infographic](../../../../translated_images/pcm/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab.webp) diff --git a/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/assignment.md b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/assignment.md index 440a74e53..8d9e367a2 100644 --- a/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/assignment.md +++ b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Create Regression Model ## Instructions diff --git a/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md index 0cd7da285..93adf59db 100644 --- a/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md +++ b/translations/pcm/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/README.md b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/README.md index f8144ed9c..9ba6228a0 100644 --- a/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/README.md +++ b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Logistic regression to predict categories ![Logistic vs. linear regression infographic](../../../../translated_images/pcm/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee667.webp) diff --git a/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/assignment.md b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/assignment.md index e3b7f96da..79c9f080a 100644 --- a/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/assignment.md +++ b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Try Regression Again ## Wetin You Go Do diff --git a/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md index 7bff39164..d389ef7fd 100644 --- a/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md +++ b/translations/pcm/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/2-Regression/README.md b/translations/pcm/2-Regression/README.md index 254bab935..819eb67b1 100644 --- a/translations/pcm/2-Regression/README.md +++ b/translations/pcm/2-Regression/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Regression models for machine learning ## Regional topic: Regression models for pumpkin prices in North America 🎃 diff --git a/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/README.md b/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/README.md index eb8d68ade..814e5198c 100644 --- a/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/README.md +++ b/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Build Web App wey go use ML Model For dis lesson, you go train ML model for one data set wey dey special: _UFO sightings for di past century_, wey dem collect from NUFORC database. diff --git a/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md b/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md index 0d930494f..0b933986a 100644 --- a/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md +++ b/translations/pcm/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Try anoda model ## Instructions diff --git a/translations/pcm/3-Web-App/README.md b/translations/pcm/3-Web-App/README.md index c488d0de5..0c4ff1819 100644 --- a/translations/pcm/3-Web-App/README.md +++ b/translations/pcm/3-Web-App/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Build Web App to Use Your ML Model For dis part of di curriculum, dem go show you one practical ML topic: how you go fit save your Scikit-learn model as file wey you fit use to make predictions inside web application. Once you don save di model, you go learn how to use am for web app wey dem build with Flask. First, you go create one model using some data wey dey about UFO sightings! After dat, you go build one web app wey go allow you put di number of seconds, latitude, and longitude value to predict which country report say dem see UFO. diff --git a/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/README.md b/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/README.md index 2e65231ed..a93eeca10 100644 --- a/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/README.md +++ b/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Introduction to classification For dis four lessons, you go learn one important part of classic machine learning - _classification_. We go show you how to use different classification algorithms with one dataset wey dey talk about all di sweet cuisines for Asia and India. Hope say you dey hungry! diff --git a/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/assignment.md b/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/assignment.md index dada041f3..76b75ffbf 100644 --- a/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/assignment.md +++ b/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Check Classification Methods ## Wetin You Go Do diff --git a/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md index 588b1298b..5521579c2 100644 --- a/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md +++ b/translations/pcm/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md index f32cf7e80..80c53c483 100644 --- a/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md +++ b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Cuisine classifiers 1 For dis lesson, you go use di dataset wey you save from di last lesson wey get balanced, clean data about cuisines. diff --git a/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md index f638f1ec4..89c6ab1c4 100644 --- a/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md +++ b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Study di solvers ## Instructions diff --git a/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md index dc2f53a02..ce1dff073 100644 --- a/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md +++ b/translations/pcm/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md index 68efa5586..0d58363c3 100644 --- a/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md +++ b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Cuisine classifiers 2 For dis second lesson for classification, you go learn more ways wey you fit take classify numeric data. You go also sabi wetin fit happen if you choose one classifier instead of another one. diff --git a/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md index 9ff383e4d..5e7041898 100644 --- a/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md +++ b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Parameter Play ## Instructions diff --git a/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md index 47ce40680..2a6524587 100644 --- a/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md +++ b/translations/pcm/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/README.md b/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/README.md index 7dbe9796a..5fae5c9be 100644 --- a/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/README.md +++ b/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Build Cuisine Recommender Web App For dis lesson, you go build one classification model wey go use some techniques wey you don learn for di previous lessons, plus di sweet cuisine dataset wey we don dey use for dis series. You go also build one small web app wey go use di saved model, wey go take advantage of Onnx web runtime. diff --git a/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/assignment.md b/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/assignment.md index d2fc31508..c5ed43bc7 100644 --- a/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/assignment.md +++ b/translations/pcm/4-Classification/4-Applied/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Build Recommender ## Instructions diff --git a/translations/pcm/4-Classification/README.md b/translations/pcm/4-Classification/README.md index 5675f87e7..7cd3b2c38 100644 --- a/translations/pcm/4-Classification/README.md +++ b/translations/pcm/4-Classification/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # How to start wit classification ## Regional topic: Sweet Asian and Indian Food 🍜 diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/README.md b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/README.md index 3ddb18d4a..6cc4f0d3b 100644 --- a/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/README.md +++ b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Introduction to clustering Clustering na one kain [Unsupervised Learning](https://wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning) wey dey assume say dataset no get label or say e input no dey match with any predefined output. E dey use different algorithm to arrange data wey no get label and group dem based on pattern wey e see for di data. diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md index fcc463a42..7be3d350f 100644 --- a/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md +++ b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Research other visualizations for clustering ## Instructions diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md index 7a32574ea..e49b458cf 100644 --- a/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md +++ b/translations/pcm/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/README.md b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/README.md index 79058118c..86e6a64fb 100644 --- a/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/README.md +++ b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # K-Means clustering ## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md index 2d6ba0301..cac9d745c 100644 --- a/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md +++ b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Try different clustering methods ## Instructions diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md index 0261eda21..ecd11107e 100644 --- a/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md +++ b/translations/pcm/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/5-Clustering/README.md b/translations/pcm/5-Clustering/README.md index ab8dae6e4..2d3dcb4e7 100644 --- a/translations/pcm/5-Clustering/README.md +++ b/translations/pcm/5-Clustering/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Clustering Models for Machine Learning Clustering na machine learning task wey dey try find objects wey resemble each oda and group dem into groups wey dem dey call clusters. Wetin make clustering different from oda methods for machine learning be say e dey happen automatically. In fact, you fit talk say e be opposite of supervised learning. diff --git a/translations/pcm/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md b/translations/pcm/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md index 70208d949..52df5eddb 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Introduction to natural language processing Dis lesson go talk small about di history and di important tins wey dey for *natural language processing*, wey be one part of *computational linguistics*. diff --git a/translations/pcm/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md b/translations/pcm/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md index 70b27b322..e3fc616e6 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Look for Bot ## Wetin You Go Do diff --git a/translations/pcm/6-NLP/2-Tasks/README.md b/translations/pcm/6-NLP/2-Tasks/README.md index 93d43b636..e0402c14c 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/2-Tasks/README.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/2-Tasks/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Common natural language processing tasks and techniques For most *natural language processing* tasks, di text wey you wan process go need make you break am down, check am well, and keep di result or compare am wit rules and data sets. Dis tasks go help programmer fit understand di _meaning_ or _intent_ or even di _frequency_ of words and terms wey dey inside di text. diff --git a/translations/pcm/6-NLP/2-Tasks/assignment.md b/translations/pcm/6-NLP/2-Tasks/assignment.md index 180d7a6f1..8bc3bab27 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/2-Tasks/assignment.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/2-Tasks/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Make Bot dey reply ## Instructions diff --git a/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md index 8f5437f27..fd2cec10f 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Translation and sentiment analysis with ML For di previous lessons, you don learn how to build one basic bot wey dey use `TextBlob`, one library wey get ML for di background to do basic NLP work like noun phrase extraction. Another big wahala for computational linguistics na how to translate sentence well from one language to another. diff --git a/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md index 72c65050e..343066357 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Poetic license ## Instructions diff --git a/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md index a1f74e902..3637f5b58 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md index 736c246b9..22c0a6af3 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md index 923bfc0f3..2f9b9158f 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Sentiment analysis wit hotel reviews - how to process di data For dis section, you go use di techniques wey you don learn for di previous lessons to do some exploratory data analysis for one big dataset. Once you don sabi well well how di different columns fit help, you go learn: diff --git a/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md index 0fde42c8c..70d1fe6d8 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # NLTK ## Instructions diff --git a/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md index 0389c09e2..b73849142 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md index 0be91a921..198fb3dca 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md index 86eb04129..e617fe6b7 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Sentiment analysis wit hotel reviews Now wey you don check di dataset well well, na time to filter di columns and use NLP techniques for di dataset to get new gist about di hotels. diff --git a/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md index f13f9afa3..b1fc20888 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Try anoda dataset ## Instructions diff --git a/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md index b2de6ccc2..b7a27941a 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md index 7c8728aa3..b825dc0ce 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/6-NLP/README.md b/translations/pcm/6-NLP/README.md index d40c03c30..491bbbbb3 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/README.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # How to Start Wit Natural Language Processing Natural language processing (NLP) na di way wey computer program fit sabi human language as e dey spoken and written – wey dem dey call natural language. E be one part of artificial intelligence (AI). NLP don dey exist for more than 50 years and e get im root for di field of linguistics. Di whole idea na to help machine sabi and process human language. Dis one fit help do things like spell check or machine translation. E get plenty real-life use for different areas, like medical research, search engines, and business intelligence. diff --git a/translations/pcm/6-NLP/data/README.md b/translations/pcm/6-NLP/data/README.md index 61aa881d9..390076cbb 100644 --- a/translations/pcm/6-NLP/data/README.md +++ b/translations/pcm/6-NLP/data/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Download di hotel review data put for dis folder. --- diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md index 1d844a588..f11b99cb6 100644 --- a/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Introduction to time series forecasting ![Summary of time series in a sketchnote](../../../../translated_images/pcm/ml-timeseries.fb98d25f1013fc0c.webp) diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md index ced0860bb..a75093543 100644 --- a/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Show some more Time Series ## Wetin you go do diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md index 1b7962579..f62516478 100644 --- a/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md index 03f70c40b..6e6adc727 100644 --- a/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md index 0a627b708..34bc1f1fa 100644 --- a/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Time series forecasting wit ARIMA For di last lesson, you don learn small about time series forecasting and you don load one dataset wey dey show how electrical load dey change for one time period. diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md index d027edba6..39a9d5e4c 100644 --- a/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # New ARIMA Model ## Wetin you go do diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md index 38bcd74fe..7cc04ce44 100644 --- a/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md index fc516758f..d950aaafe 100644 --- a/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/README.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/README.md index 354eb2e27..b2f79223f 100644 --- a/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/README.md +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Time Series Forecasting wit Support Vector Regressor For di last lesson, you don learn how to use ARIMA model take make time series predictions. Now, you go dey look Support Vector Regressor model wey be regressor model wey dem dey use predict continuous data. diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md index f7897c219..8a4b2aa45 100644 --- a/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # New SVR Model ## Instructions [^1] diff --git a/translations/pcm/7-TimeSeries/README.md b/translations/pcm/7-TimeSeries/README.md index 952e45dd6..28d4c6aa1 100644 --- a/translations/pcm/7-TimeSeries/README.md +++ b/translations/pcm/7-TimeSeries/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Introduction to time series forecasting Wetin be time series forecasting? Na di way wey dem dey predict wetin go happen for future by check di trend wey don happen for past. diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md index 61c410f57..d07b8c315 100644 --- a/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Introduction to Reinforcement Learning and Q-Learning ![Summary of reinforcement in machine learning in a sketchnote](../../../../translated_images/pcm/ml-reinforcement.94024374d63348db.webp) diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md index f5705ee2b..8eb241f61 100644 --- a/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # A More Realistic World For dis our situation, Peter fit waka around almost without dey tire or hungry. But for more realistic world, e go need siddon rest from time to time, and also chop food. Make we make our world more realistic, by wey we go add dis rules: diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md index 439f3c3ad..ccad8207f 100644 --- a/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md index 6efd5e333..bac737a84 100644 --- a/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/README.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/README.md index dac549c9c..91d66e49c 100644 --- a/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/README.md +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # CartPole Skating Di problem we dey solve for di last lesson fit look like play-play problem wey no go fit work for real life. But e no be so, because plenty real life problem dey like dis one - like to play Chess or Go. Dem be di same, because we get board wey get rules and **discrete state**. diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md index 0df79a536..41bce31b7 100644 --- a/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Train Mountain Car [OpenAI Gym](http://gym.openai.com) don design am so say all di environments dey use di same API - dat na di same methods `reset`, `step` and `render`, and di same way wey dem dey arrange **action space** and **observation space**. So e suppose dey possible to use di same reinforcement learning algorithms for different environments wit small code changes. diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md index 58c0831e7..195c3fbcc 100644 --- a/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md index 70818ab32..dce4c479a 100644 --- a/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - dis na temporary placeholder --- diff --git a/translations/pcm/8-Reinforcement/README.md b/translations/pcm/8-Reinforcement/README.md index b8e7ef17e..213dd50ae 100644 --- a/translations/pcm/8-Reinforcement/README.md +++ b/translations/pcm/8-Reinforcement/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Introduction to reinforcement learning Reinforcement learning, RL, na one of di main machine learning style, e dey follow supervised learning and unsupervised learning. RL na all about decision: how to make correct decision or at least learn from di one wey you don make. diff --git a/translations/pcm/9-Real-World/1-Applications/README.md b/translations/pcm/9-Real-World/1-Applications/README.md index 30b03301d..0713e16c3 100644 --- a/translations/pcm/9-Real-World/1-Applications/README.md +++ b/translations/pcm/9-Real-World/1-Applications/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Postscript: Machine learning for real world ![Summary of machine learning in the real world in a sketchnote](../../../../translated_images/pcm/ml-realworld.26ee274671615577.webp) diff --git a/translations/pcm/9-Real-World/1-Applications/assignment.md b/translations/pcm/9-Real-World/1-Applications/assignment.md index b4b0de283..f13e569c8 100644 --- a/translations/pcm/9-Real-World/1-Applications/assignment.md +++ b/translations/pcm/9-Real-World/1-Applications/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # ML Scavenger Hunt ## Instructions diff --git a/translations/pcm/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md b/translations/pcm/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md index 031c4f065..71135a94c 100644 --- a/translations/pcm/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md +++ b/translations/pcm/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Postscript: How to Debug Machine Learning Model wit Responsible AI Dashboard Components ## [Pre-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) diff --git a/translations/pcm/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md b/translations/pcm/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md index 3273590e8..348cb7a37 100644 --- a/translations/pcm/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md +++ b/translations/pcm/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Check Responsible AI (RAI) dashboard ## Wetin you go do diff --git a/translations/pcm/9-Real-World/README.md b/translations/pcm/9-Real-World/README.md index d7853aacb..3a345a786 100644 --- a/translations/pcm/9-Real-World/README.md +++ b/translations/pcm/9-Real-World/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Postscript: Real world applications of classic machine learning For dis part of di curriculum, you go sabi some real-world ways wey dem dey use classical ML. We don waka internet well well find whitepapers and articles wey talk about how dem don use dis strategies, we dey try avoid neural networks, deep learning and AI as much as we fit. You go learn how ML dey work for business systems, ecological applications, finance, arts and culture, and plenty other areas. diff --git a/translations/pcm/AGENTS.md b/translations/pcm/AGENTS.md index c49f9e8a3..fbcc558bb 100644 --- a/translations/pcm/AGENTS.md +++ b/translations/pcm/AGENTS.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # AGENTS.md ## Project Overview diff --git a/translations/pcm/CODE_OF_CONDUCT.md b/translations/pcm/CODE_OF_CONDUCT.md index 4bd39ad55..bf75996ab 100644 --- a/translations/pcm/CODE_OF_CONDUCT.md +++ b/translations/pcm/CODE_OF_CONDUCT.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Microsoft Open Source Code of Conduct Dis project don adopt di [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/). diff --git a/translations/pcm/CONTRIBUTING.md b/translations/pcm/CONTRIBUTING.md index 7c9eba9a4..6ea4d89ec 100644 --- a/translations/pcm/CONTRIBUTING.md +++ b/translations/pcm/CONTRIBUTING.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Contribut Dis project dey welcome contribut and suggestion. Most contribut go need make you gree to Contributor License Agreement (CLA) wey go show say you get di right to, and you dey really give us di right to use wetin you contribute. For more info, go check https://cla.microsoft.com. diff --git a/translations/pcm/README.md b/translations/pcm/README.md index 5de3b4a1c..7171208b5 100644 --- a/translations/pcm/README.md +++ b/translations/pcm/README.md @@ -1,47 +1,50 @@ - +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) + +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) + ### 🌐 Multi-Language Support #### Supported via GitHub Action (Automated & Always Up-to-Date) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](./README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) + +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](./README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) > **Prefer to Clone Locally?** -> Dis repository get more pass 50 language translations wey go big pass di download size. To clone without di translations, use sparse checkout: +> Dis repository get 50+ language translations wey dey make di download size big. To clone without translations, use sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git > cd ML-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Dis go gi you everytin wey you need to finish di course with beta fast download. - +> Dis go give you everything wey you need to complete di course wit much fasta download. + + #### Join Our Community [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -We get Discord learn with AI series wey dey go on, learn more and join us for [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) from 18 - 30 September, 2025. You go get tips and tricks for how to use GitHub Copilot for Data Science. +We get Discord learn wit AI series wey dey go on, learn more and join us for [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) from 18 - 30 September, 2025. You go get tips and tricks how to use GitHub Copilot for Data Science. -![Learn with AI series](../../../../translated_images/pcm/3.9b58fd8d6c373c20.webp) +![Learn with AI series](../../translated_images/pcm/3.9b58fd8d6c373c20.webp) # Machine Learning for Beginners - A Curriculum -> 🌍 Travel around di world as we explore Machine Learning using world cultures 🌍 +> 🌍 Travel around di world as we dey explore Machine Learning by di means of world cultures 🌍 -Cloud Advocates for Microsoft dey happy to offer 12-week, 26-lesson curriculum all about **Machine Learning**. For dis curriculum, you go learn wetin dem dey call **classic machine learning**, normally using Scikit-learn as library and we no dey do deep learning wey dey for our [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners). Pair dis lessons with our ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners), too! +Cloud Advocates for Microsoft happy to offer 12-week, 26-lesson curriculum wey na all about **Machine Learning**. Inside dis curriculum, you go learn wetin dem dey call **classic machine learning**, wey dem mainly dey use Scikit-learn as library and dem dey avoid deep learning, wey dey inside our [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners). Pair these lessons wit our ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners) too! -Travel with us around di world as we apply dis classic techniques to data from different parts of di world. Every lesson get pre- and post-lesson quizzes, written instructions to complete di lesson, solution, assignment, and more. Our project-based way of teaching make you dey learn while you dey build, na beta way for new skills to "stick". +Travel wit us around di world as we dey apply these classic techniques to data from many places for di world. Each lesson get pre- and post-lesson quizzes, written instructions to complete di lesson, solution, assignment, and more. Our project-based way to teach make you learn as you dey build, na good way for new skills to 'stick'. -**✍️ Big thanks to our authors** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu and Amy Boyd +**✍️ Many tings thanks to our authors** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu and Amy Boyd -**🎨 Thanks to our illustrators** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, and Jen Looper +**🎨 Thanks as well to our illustrators** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, and Jen Looper **🙏 Special thanks 🙏 to our Microsoft Student Ambassador authors, reviewers, and content contributors**, especially Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, and Snigdha Agarwal @@ -50,34 +53,35 @@ Travel with us around di world as we apply dis classic techniques to data from d # Getting Started Follow these steps: -1. **Fork the Repository**: Click di "Fork" button for top-right corner of dis page. +1. **Fork the Repository**: Click di "Fork" button wey dey top-right corner of dis page. 2. **Clone the Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [find all additional resources for dis course in our Microsoft Learn collection](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [find all additional resources for this course in our Microsoft Learn collection](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) + +> 🔧 **Need help?** Check our [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) for solutions to common issues with installation, setup, and running lessons. -> 🔧 **Need help?** Check our [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) for solutions to common wahalas with installation, setup, and running lessons. -**[Students](https://aka.ms/student-page)**, to use dis curriculum, fork di whole repo to your own GitHub account and complete di exercises for your own or with group: +**[Students](https://aka.ms/student-page)**, to use dis curriculum, fork di whole repo to your own GitHub account and complete the exercises on your own or wit group: -- Start with pre-lecture quiz. -- Read di lecture and complete di activities, stop and think for every knowledge check. -- Try to build di projects by understanding di lessons instead of just running di solution code; but dat code dey for `/solution` folders for each project lesson. -- Take di post-lecture quiz. +- Start wit pre-lecture quiz. +- Read di lecture and complete di activities, pause and think at each knowledge check. +- Try to create di projects by understanding di lessons instead of just running di solution code; but di code dey inside `/solution` folders for each project lesson. +- Take post-lecture quiz. - Complete di challenge. - Complete di assignment. -- After you finish lesson group, visit di [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) and "learn out loud" by filling di correct PAT rubric. A 'PAT' na Progress Assessment Tool wey be rubric wey you go fill to help your learning. You fit also react to other PATs so we fit learn together. +- After you don complete one lesson group, visit di [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) and "learn out loud" by filling di correct PAT rubric. 'PAT' na Progress Assessment Tool wey you go fill as you dey learn. You fit react to other PATs so we go learn together. -> For more study, we recommend to follow dis [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modules and learning paths. +> For more study, we recommend say you follow these [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modules and learning paths. -**Teachers**, we don [put some suggestions](for-teachers.md) on how to use dis curriculum. +**Teachers**, we don [include some suggestions](for-teachers.md) on how to use dis curriculum. --- ## Video walkthroughs -Some lessons get short video form. You fit find all these inside di lessons, or for di [ML for Beginners playlist for Microsoft Developer YouTube channel](https://aka.ms/ml-beginners-videos) by clicking di image below. +Some lessons dey available as short form video. You fit find all inside di lessons, or for di [ML for Beginners playlist for di Microsoft Developer YouTube channel](https://aka.ms/ml-beginners-videos) by clicking di image below. -[![ML for beginners banner](../../../../translated_images/pcm/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML for beginners banner](../../translated_images/pcm/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- @@ -87,17 +91,17 @@ Some lessons get short video form. You fit find all these inside di lessons, or **Gif by** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Click di image up top for video about di project and di pipo wey create am! +> 🎥 Click di image wey dey above for video about di project and di people wey create am! --- ## Pedagogy -We choose two teaching principles while we dey build dis curriculum: to make am hands-on **project-based** and to put **frequent quizzes**. Also, dis curriculum get one **theme** to make everything gel well. +We choose two main teaching rules when we dey build dis curriculum: to make sure say e hands-on **project-based** and e get **frequent quizzes**. Also, dis curriculum get common **theme** to make am hold together. -By making sure say di content match projects, e make di learning dey more interesting for students and e go help dem remember di concepts better. Plus, low-stakes quiz before class dey set di student mind to learn di topic, while di second quiz after class dey help remember am more. Dis curriculum na to be easy and fun, and you fit do am whole or part. Di projects start small and dem go dey more complex by di end of di 12-week cycle. Dis curriculum get postscript on how ML dey work for real world, wey fit be extra credit or basis for talk. +By making sure say di content go dey with projects, di process go sweet students and e go help dem remember wetin dem learn. Plus, low-stakes quiz before class dey make student ready to learn topic, then another quiz after class go make dem remember pass. Dis curriculum na flexible and fun and you fit do am all or just part. Di projects start small and get harder by di end of di 12-week period. This curriculum still get postscript on real-life use of ML, wey fit be extra credit or basis for talk. -> Find our [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), and [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) guidelines. We welcome your constructive feedback! +> Find our [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), and [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) rules. We dey welcome your constructive feedback! ## Each lesson includes @@ -106,35 +110,35 @@ By making sure say di content match projects, e make di learning dey more intere - video walkthrough (some lessons only) - [pre-lecture warmup quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - written lesson -- for project-based lessons, step-by-step guides on how to build di project +- for project-based lessons, step-by-step guides on how to build the project - knowledge checks - challenge -- supplemental reading +- extra reading - assignment - [post-lecture quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Talk about languages**: These lessons mainly dey written for Python, but many dey also available for R. To finish R lesson, go di `/solution` folder and look for R lessons. Dem get .rmd extension wey mean **R Markdown** file wey be embedding of `code chunks` (R or other languages) and `YAML header` (which shows how to format output like PDF) inside one `Markdown document`. So, e act as good writing framework for data science because e allow you put your code, output, and your thoughts down for Markdown. More so, R Markdown documents fit render output formats like PDF, HTML, or Word. -> **One note about quizzes**: All quizzes dey for [Quiz App folder](../../quiz-app), get total 52 quizzes with three questions each. Dem link dem from inside the lessons but you fit run the quiz app for your local machine; follow the instruction inside the `quiz-app` folder make you fit run am local or deploy am to Azure. +> **Note about languages**: These lessons main for Python, but plenty still dey for R. To complete R lesson, go inside `/solution` folder and find R lessons. Dem get .rmd extension wey mean **R Markdown** file wey na mix of `code chunks` (R or other languages) and `YAML header` (wey control how to format outputs like PDF) inside `Markdown document`. So e good for authoring data science stuff cos e let you join your code, output, plus your ideas by writing dem down inside Markdown. R Markdown files fit also go output like PDF, HTML, or Word. +> **Wan warning about quizzes**: All quizzes dey for [Quiz App folder](../../quiz-app), total na 52 quizzes with three questions each. Dem dey linked inside di lessons but di quiz app fit run local; follow di instruction for di `quiz-app` folder to host or deploy am for Azure local. | Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | Introduction to machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Learn the basic concepts behind machine learning | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | The History of machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Learn the history underlying this field | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | -| 03 | Fairness and machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Wetin important philosophical issues around fairness dat students suppose consider when dem dey build and apply ML models? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Techniques for machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Wetin techniques ML researchers dey use to build ML models? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | -| 05 | Introduction to regression | [Regression](2-Regression/README.md) | Start to use Python and Scikit-learn for regression models | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 06 | North American pumpkin prices 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Make data visual and clean am so e go ready for ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 01 | Introduction to machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Learn di basic concepts wey dey behind machine learning | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | The History of machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Learn di history wey dey under dis field | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | +| 03 | Fairness and machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Wetin be di important philosophical tins about fairness wey students suppose consider when dem dey build and apply ML models? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Techniques for machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Wetin techniques ML researchers dey use to build ML models? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | +| 05 | Introduction to regression | [Regression](2-Regression/README.md) | Start to work with Python and Scikit-learn for regression models | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 06 | North American pumpkin prices 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Visualize and clean data to prepare for ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | North American pumpkin prices 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Build linear and polynomial regression models | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau | -| 08 | North American pumpkin prices 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Build one logistic regression model | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 09 | A Web App 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Build web app to take use your trained model | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Introduction to classification | [Classification](4-Classification/README.md) | Clean, prepare, and visualise your data; introduction to classification | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | +| 08 | North American pumpkin prices 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Build logistic regression model | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 09 | A Web App 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Build web app to use your trained model | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Introduction to classification | [Classification](4-Classification/README.md) | Clean, prepare, and visualize your data; introduction to classification | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 11 | Delicious Asian and Indian cuisines 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Introduction to classifiers | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 12 | Delicious Asian and Indian cuisines 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | More classifiers | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | -| 13 | Delicious Asian and Indian cuisines 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Build recommender web app with your model | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Introduction to clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Clean, prepare, and visualise your data; Introduction to clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 15 | Exploring Nigerian Musical Tastes 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Explore K-Means clustering method | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | -| 16 | Introduction to natural language processing ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Learn basics about NLP by building one simple bot | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Common NLP Tasks ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Deepen your NLP knowledge by understanding common tasks wey you suppose do when you dey work with language structures | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 13 | Delicious Asian and Indian cuisines 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Build recommender web app wey use your model | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Introduction to clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Clean, prepare, and visualize your data; Introduction to clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 15 | Exploring Nigerian Musical Tastes 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Explore K-Means clustering method | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | +| 16 | Introduction to natural language processing ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Learn basics about NLP by building simple bot | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Common NLP Tasks ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Deepen your NLP knowledge by understanding common tasks wey dem dey do when dem dey deal with language structures | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | Translation and sentiment analysis ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Translation and sentiment analysis with Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | Romantic hotels of Europe ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Sentiment analysis with hotel reviews 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | Romantic hotels of Europe ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Sentiment analysis with hotel reviews 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | @@ -143,23 +147,23 @@ By making sure say di content match projects, e make di learning dey more intere | 23 | ⚡️ World Power Usage ⚡️ - time series forecasting with SVR | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Time series forecasting with Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | Introduction to reinforcement learning | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Introduction to reinforcement learning with Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | Help Peter avoid the wolf! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Postscript | Real-World ML scenarios and applications | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Interesting and revealing real-world applications of classical ML | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | -| Postscript | Model Debugging in ML using RAI dashboard | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Model Debugging in Machine Learning using Responsible AI dashboard components | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +| Postscript | Real-World ML scenarios and applications | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Interesting and revealing real-world applications for classical ML | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | +| Postscript | Model Debugging in ML using RAI dashboard | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Model Debugging in Machine Learning using Responsible AI dashboard components | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | -> [find all additional resources for this course in our Microsoft Learn collection](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [find all additional resources for this course for our Microsoft Learn collection](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Offline access -You fit run this documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) for your local machine, then for the root folder of this repo, type `docsify serve`. The website go run for port 3000 for your localhost: `localhost:3000`. +You fit run dis documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork dis repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) for your local machine, then for di root folder of dis repo, type `docsify serve`. Di website go dey served for port 3000 for your localhost: `localhost:3000`. ## PDFs -Find one pdf of the curriculum with links [here](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). +Find pdf of di curriculum with links [here](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Other Courses -Our team dey produce other courses! Check am out: +Our team dey produce other courses too! Check am out: ### LangChain @@ -203,11 +207,11 @@ Our team dey produce other courses! Check am out: ## Getting Help -If you get stuck or get any questions about how to build AI apps. Join other people wey dey learn and experienced developers for talk about MCP. E be supportive community wey questions dey welcome and knowledge dey share freely. +If you get stuck or get any questions about how to build AI apps. Join other learners and experienced developers for talks about MCP. Na supportive community wey dey welcome questions and share knowledge freely. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -If you get product feedback or you see mistake wen you dey build, come visit: +If you get product feedback or errors as you dey build, make you visit: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) @@ -215,5 +219,5 @@ If you get product feedback or you see mistake wen you dey build, come visit: **Disclaimer**: -Dis document na so AI translation service wey dem call [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) translate am. Even though we dey try make everything correct, abeg sabi say automatic translation fit get some mistakes or no too correct. If you get original document for the original language, na im be correct source. For important information, e better make person wey sabi do translation do am. We no go take responsibility if person no understand well or wrong meaning comot from dis translation. +Dis document na AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) wey do di translation. Even though we dey try make am correct, make you sabi seh automatic translation fit get errors or small mistake. Di original document for e own language na di correct one wey you suppose check. If na important tori, make you use human wey sabi language translate for you. We no go take responsibility if person no understand well or misinterpret anything from dis translation. \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/SECURITY.md b/translations/pcm/SECURITY.md index a54edf974..5eed4e3d8 100644 --- a/translations/pcm/SECURITY.md +++ b/translations/pcm/SECURITY.md @@ -1,12 +1,3 @@ - ## Security Microsoft dey take di security of dia software products and services serious, e include all di source code repositories wey dem dey manage for dia GitHub organizations, wey include [Microsoft](https://github.com/Microsoft), [Azure](https://github.com/Azure), [DotNet](https://github.com/dotnet), [AspNet](https://github.com/aspnet), [Xamarin](https://github.com/xamarin), and [our GitHub organizations](https://opensource.microsoft.com/). diff --git a/translations/pcm/SUPPORT.md b/translations/pcm/SUPPORT.md index d6f5764e8..c6705fea9 100644 --- a/translations/pcm/SUPPORT.md +++ b/translations/pcm/SUPPORT.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Support ## How you go fit report wahala and get help diff --git a/translations/pcm/TROUBLESHOOTING.md b/translations/pcm/TROUBLESHOOTING.md index c027786ac..871bc9254 100644 --- a/translations/pcm/TROUBLESHOOTING.md +++ b/translations/pcm/TROUBLESHOOTING.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Troubleshooting Guide Dis guide go help you solve common wahala wey fit happen wen you dey work wit di Machine Learning for Beginners curriculum. If you no see solution here, abeg check our [Discord Discussions](https://aka.ms/foundry/discord) or [open an issue](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues). diff --git a/translations/pcm/docs/_sidebar.md b/translations/pcm/docs/_sidebar.md index 3d271ea63..960b98105 100644 --- a/translations/pcm/docs/_sidebar.md +++ b/translations/pcm/docs/_sidebar.md @@ -1,12 +1,3 @@ - - Introdokshon - [Introdokshon to Machine Learning](../1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) - [History of Machine Learning](../1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) diff --git a/translations/pcm/for-teachers.md b/translations/pcm/for-teachers.md index 3a83b3f5d..5de12d5d7 100644 --- a/translations/pcm/for-teachers.md +++ b/translations/pcm/for-teachers.md @@ -1,12 +1,3 @@ - ## For Educators You wan use dis curriculum for your classroom? Abeg feel free! diff --git a/translations/pcm/quiz-app/README.md b/translations/pcm/quiz-app/README.md index 461b85ebc..1d51bd695 100644 --- a/translations/pcm/quiz-app/README.md +++ b/translations/pcm/quiz-app/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Quizzes Dis quizzes na di pre- and post-lecture quizzes for di ML curriculum wey dey https://aka.ms/ml-beginners diff --git a/translations/pcm/sketchnotes/LICENSE.md b/translations/pcm/sketchnotes/LICENSE.md index 496518061..f7519faaa 100644 --- a/translations/pcm/sketchnotes/LICENSE.md +++ b/translations/pcm/sketchnotes/LICENSE.md @@ -1,12 +1,3 @@ - Attribution-ShareAlike 4.0 International ======================================================================= diff --git a/translations/pcm/sketchnotes/README.md b/translations/pcm/sketchnotes/README.md index 1d20f00fb..b9e598b73 100644 --- a/translations/pcm/sketchnotes/README.md +++ b/translations/pcm/sketchnotes/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - All di curriculum sketchnotes fit download for here. 🖨 If you wan print am for high-resolution, di TIFF versions dey available for [dis repo](https://github.com/girliemac/a-picture-is-worth-a-1000-words/tree/main/ml/tiff). diff --git a/translations/ta/.co-op-translator.json b/translations/ta/.co-op-translator.json new file mode 100644 index 000000000..187baa0d7 --- /dev/null +++ b/translations/ta/.co-op-translator.json @@ -0,0 +1,596 @@ +{ + "1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md": { + "original_hash": "69389392fa6346e0dfa30f664b7b6fec", + "translation_date": "2025-10-11T11:24:42+00:00", + "source_file": "1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md": { + "original_hash": "4c4698044bb8af52cfb6388a4ee0e53b", + "translation_date": "2025-10-11T11:25:40+00:00", + "source_file": "1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "1-Introduction/2-history-of-ML/README.md": { + "original_hash": "6a05fec147e734c3e6bfa54505648e2b", + "translation_date": "2025-10-11T11:27:30+00:00", + "source_file": "1-Introduction/2-history-of-ML/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md": { + "original_hash": "eb6e4d5afd1b21a57d2b9e6d0aac3969", + "translation_date": "2025-10-11T11:28:40+00:00", + "source_file": "1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "1-Introduction/3-fairness/README.md": { + "original_hash": "9a6b702d1437c0467e3c5c28d763dac2", + "translation_date": "2025-10-11T11:25:50+00:00", + "source_file": "1-Introduction/3-fairness/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "1-Introduction/3-fairness/assignment.md": { + "original_hash": "dbda60e7b1fe5f18974e7858eff0004e", + "translation_date": "2025-10-11T11:27:17+00:00", + "source_file": "1-Introduction/3-fairness/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md": { + "original_hash": "9d91f3af3758fdd4569fb410575995ef", + "translation_date": "2025-10-11T11:28:53+00:00", + "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md": { + "original_hash": "70d65aeddc06170bc1aed5b27805f930", + "translation_date": "2025-10-11T11:29:59+00:00", + "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "1-Introduction/README.md": { + "original_hash": "cf8ecc83f28e5b98051d2179eca08e08", + "translation_date": "2025-10-11T11:24:26+00:00", + "source_file": "1-Introduction/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "2-Regression/1-Tools/README.md": { + "original_hash": "fa81d226c71d5af7a2cade31c1c92b88", + "translation_date": "2025-10-11T11:43:13+00:00", + "source_file": "2-Regression/1-Tools/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "2-Regression/1-Tools/assignment.md": { + "original_hash": "74a5cf83e4ebc302afbcbc4f418afd0a", + "translation_date": "2025-10-11T11:44:36+00:00", + "source_file": "2-Regression/1-Tools/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:44:49+00:00", + "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "2-Regression/2-Data/README.md": { + "original_hash": "7c077988328ebfe33b24d07945f16eca", + "translation_date": "2025-10-11T11:47:18+00:00", + "source_file": "2-Regression/2-Data/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "2-Regression/2-Data/assignment.md": { + "original_hash": "4485a1ed4dd1b5647365e3d87456515d", + "translation_date": "2025-10-11T11:48:25+00:00", + "source_file": "2-Regression/2-Data/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:48:36+00:00", + "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "2-Regression/3-Linear/README.md": { + "original_hash": "40e64f004f3cb50aa1d8661672d3cd92", + "translation_date": "2025-10-11T11:44:57+00:00", + "source_file": "2-Regression/3-Linear/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "2-Regression/3-Linear/assignment.md": { + "original_hash": "cc471fa89c293bc735dd3a9a0fb79b1b", + "translation_date": "2025-10-11T11:46:59+00:00", + "source_file": "2-Regression/3-Linear/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:47:10+00:00", + "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "2-Regression/4-Logistic/README.md": { + "original_hash": "abf86d845c84330bce205a46b382ec88", + "translation_date": "2025-10-11T11:41:17+00:00", + "source_file": "2-Regression/4-Logistic/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "2-Regression/4-Logistic/assignment.md": { + "original_hash": "8af40209a41494068c1f42b14c0b450d", + "translation_date": "2025-10-11T11:42:54+00:00", + "source_file": "2-Regression/4-Logistic/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:43:05+00:00", + "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "2-Regression/README.md": { + "original_hash": "508582278dbb8edd2a8a80ac96ef416c", + "translation_date": "2025-10-11T11:39:55+00:00", + "source_file": "2-Regression/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "3-Web-App/1-Web-App/README.md": { + "original_hash": "e0b75f73e4a90d45181dc5581fe2ef5c", + "translation_date": "2025-10-11T12:03:37+00:00", + "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "3-Web-App/1-Web-App/assignment.md": { + "original_hash": "a8e8ae10be335cbc745b75ee552317ff", + "translation_date": "2025-10-11T12:04:37+00:00", + "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "3-Web-App/README.md": { + "original_hash": "9836ff53cfef716ddfd70e06c5f43436", + "translation_date": "2025-10-11T12:03:22+00:00", + "source_file": "3-Web-App/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "4-Classification/1-Introduction/README.md": { + "original_hash": "aaf391d922bd6de5efba871d514c6d47", + "translation_date": "2025-10-11T11:55:04+00:00", + "source_file": "4-Classification/1-Introduction/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "4-Classification/1-Introduction/assignment.md": { + "original_hash": "b2a01912beb24cfb0007f83594dba801", + "translation_date": "2025-10-11T11:56:02+00:00", + "source_file": "4-Classification/1-Introduction/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:56:17+00:00", + "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "4-Classification/2-Classifiers-1/README.md": { + "original_hash": "1a6e9e46b34a2e559fbbfc1f95397c7b", + "translation_date": "2025-10-11T11:53:24+00:00", + "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md": { + "original_hash": "de6025f96841498b0577e9d1aee18d1f", + "translation_date": "2025-10-11T11:54:44+00:00", + "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:54:56+00:00", + "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "4-Classification/3-Classifiers-2/README.md": { + "original_hash": "49047911108adc49d605cddfb455749c", + "translation_date": "2025-10-11T11:56:25+00:00", + "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md": { + "original_hash": "58dfdaf79fb73f7d34b22bdbacf57329", + "translation_date": "2025-10-11T11:57:04+00:00", + "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:57:16+00:00", + "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "4-Classification/4-Applied/README.md": { + "original_hash": "61bdec27ed2da8b098cd9065405d9bb0", + "translation_date": "2025-10-11T11:57:24+00:00", + "source_file": "4-Classification/4-Applied/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "4-Classification/4-Applied/assignment.md": { + "original_hash": "799ed651e2af0a7cad17c6268db11578", + "translation_date": "2025-10-11T11:58:14+00:00", + "source_file": "4-Classification/4-Applied/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "4-Classification/README.md": { + "original_hash": "74e809ffd1e613a1058bbc3e9600859e", + "translation_date": "2025-10-11T11:53:08+00:00", + "source_file": "4-Classification/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "5-Clustering/1-Visualize/README.md": { + "original_hash": "730225ea274c9174fe688b21d421539d", + "translation_date": "2025-10-11T12:05:13+00:00", + "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "5-Clustering/1-Visualize/assignment.md": { + "original_hash": "589fa015a5e7d9e67bd629f7d47b53de", + "translation_date": "2025-10-11T12:07:12+00:00", + "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T12:07:26+00:00", + "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "5-Clustering/2-K-Means/README.md": { + "original_hash": "7cdd17338d9bbd7e2171c2cd462eb081", + "translation_date": "2025-10-11T12:07:34+00:00", + "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "5-Clustering/2-K-Means/assignment.md": { + "original_hash": "b8e17eff34ad1680eba2a5d3cf9ffc41", + "translation_date": "2025-10-11T12:08:27+00:00", + "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T12:08:39+00:00", + "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "5-Clustering/README.md": { + "original_hash": "b28a3a4911584062772c537b653ebbc7", + "translation_date": "2025-10-11T12:04:49+00:00", + "source_file": "5-Clustering/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md": { + "original_hash": "1c2ec40cf55c98a028a359c27ef7e45a", + "translation_date": "2025-10-11T11:30:33+00:00", + "source_file": "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md": { + "original_hash": "1d7583e8046dacbb0c056d5ba0a71b16", + "translation_date": "2025-10-11T11:31:38+00:00", + "source_file": "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/2-Tasks/README.md": { + "original_hash": "5f3cb462e3122e1afe7ab0050ccf2bd3", + "translation_date": "2025-10-11T11:36:38+00:00", + "source_file": "6-NLP/2-Tasks/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/2-Tasks/assignment.md": { + "original_hash": "2efc4c2aba5ed06c780c05539c492ae3", + "translation_date": "2025-10-11T11:37:45+00:00", + "source_file": "6-NLP/2-Tasks/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md": { + "original_hash": "be03c8182982b87ced155e4e9d1438e8", + "translation_date": "2025-10-11T11:37:56+00:00", + "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md": { + "original_hash": "9d2a734deb904caff310d1a999c6bd7a", + "translation_date": "2025-10-11T11:39:26+00:00", + "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:39:38+00:00", + "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-10-11T11:39:47+00:00", + "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md": { + "original_hash": "8d32dadeda93c6fb5c43619854882ab1", + "translation_date": "2025-10-11T11:34:02+00:00", + "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md": { + "original_hash": "bf39bceb833cd628f224941dca8041df", + "translation_date": "2025-10-11T11:36:11+00:00", + "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:36:21+00:00", + "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-10-11T11:36:29+00:00", + "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md": { + "original_hash": "2c742993fe95d5bcbb2846eda3d442a1", + "translation_date": "2025-10-11T11:31:51+00:00", + "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md": { + "original_hash": "daf144daa552da6a7d442aff6f3e77d8", + "translation_date": "2025-10-11T11:33:26+00:00", + "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:33:37+00:00", + "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-10-11T11:33:45+00:00", + "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/README.md": { + "original_hash": "1eb379dc2d0c9940b320732d16083778", + "translation_date": "2025-10-11T11:30:12+00:00", + "source_file": "6-NLP/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "6-NLP/data/README.md": { + "original_hash": "ee0670655c89e4719319764afb113624", + "translation_date": "2025-10-11T11:33:54+00:00", + "source_file": "6-NLP/data/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "7-TimeSeries/1-Introduction/README.md": { + "original_hash": "662b509c39eee205687726636d0a8455", + "translation_date": "2025-10-11T12:00:37+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md": { + "original_hash": "d1781b0b92568ea1d119d0a198b576b4", + "translation_date": "2025-10-11T12:01:39+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T12:01:52+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-10-11T12:02:00+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md": { + "original_hash": "917dbf890db71a322f306050cb284749", + "translation_date": "2025-10-11T11:58:44+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md": { + "original_hash": "1c814013e10866dfd92cdb32caaae3ac", + "translation_date": "2025-10-11T12:00:06+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T12:00:18+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-10-11T12:00:29+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "7-TimeSeries/3-SVR/README.md": { + "original_hash": "482bccabe1df958496ea71a3667995cd", + "translation_date": "2025-10-11T12:02:08+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md": { + "original_hash": "94aa2fc6154252ae30a3f3740299707a", + "translation_date": "2025-10-11T12:03:09+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "7-TimeSeries/README.md": { + "original_hash": "61342603bad8acadbc6b2e4e3aab3f66", + "translation_date": "2025-10-11T11:58:26+00:00", + "source_file": "7-TimeSeries/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "8-Reinforcement/1-QLearning/README.md": { + "original_hash": "911efd5e595089000cb3c16fce1beab8", + "translation_date": "2025-10-11T11:19:00+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md": { + "original_hash": "68394b2102d3503882e5e914bd0ff5c1", + "translation_date": "2025-10-11T11:20:47+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:21:18+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-10-11T11:21:29+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "8-Reinforcement/2-Gym/README.md": { + "original_hash": "107d5bb29da8a562e7ae72262d251a75", + "translation_date": "2025-10-11T11:15:27+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md": { + "original_hash": "1f2b7441745eb52e25745423b247016b", + "translation_date": "2025-10-11T11:17:31+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md": { + "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93", + "translation_date": "2025-10-11T11:17:53+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md": { + "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e", + "translation_date": "2025-10-11T11:18:01+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "8-Reinforcement/README.md": { + "original_hash": "20ca019012b1725de956681d036d8b18", + "translation_date": "2025-10-11T11:14:31+00:00", + "source_file": "8-Reinforcement/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "9-Real-World/1-Applications/README.md": { + "original_hash": "83320d6b6994909e35d830cebf214039", + "translation_date": "2025-10-11T11:49:19+00:00", + "source_file": "9-Real-World/1-Applications/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "9-Real-World/1-Applications/assignment.md": { + "original_hash": "fdebfcd0a3f12c9e2b436ded1aa79885", + "translation_date": "2025-10-11T11:50:38+00:00", + "source_file": "9-Real-World/1-Applications/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md": { + "original_hash": "df2b538e8fbb3e91cf0419ae2f858675", + "translation_date": "2025-10-11T11:51:15+00:00", + "source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md": { + "original_hash": "91c6a180ef08e20cc15acfd2d6d6e164", + "translation_date": "2025-10-11T11:52:55+00:00", + "source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md", + "language_code": "ta" + }, + "9-Real-World/README.md": { + "original_hash": "5e069a0ac02a9606a69946c2b3c574a9", + "translation_date": "2025-10-11T11:49:04+00:00", + "source_file": "9-Real-World/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "AGENTS.md": { + "original_hash": "93fdaa0fd38836e50c4793e2f2f25e8b", + "translation_date": "2025-10-11T11:09:42+00:00", + "source_file": "AGENTS.md", + "language_code": "ta" + }, + "CODE_OF_CONDUCT.md": { + "original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56", + "translation_date": "2025-10-11T11:12:58+00:00", + "source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md", + "language_code": "ta" + }, + "CONTRIBUTING.md": { + "original_hash": "977ec5266dfd78ad1ce2bd8d46fccbda", + "translation_date": "2025-10-11T11:09:28+00:00", + "source_file": "CONTRIBUTING.md", + "language_code": "ta" + }, + "README.md": { + "original_hash": "da2ceed62f16a0820259556e3a873c95", + "translation_date": "2026-01-29T19:24:02+00:00", + "source_file": "README.md", + "language_code": "ta" + }, + "SECURITY.md": { + "original_hash": "5e1b8da31aae9cca3d53ad243fa3365a", + "translation_date": "2025-10-11T11:13:48+00:00", + "source_file": "SECURITY.md", + "language_code": "ta" + }, + "SUPPORT.md": { + "original_hash": "09623d7343ff1c26ff4f198c1b2d3176", + "translation_date": "2025-10-11T11:12:46+00:00", + "source_file": "SUPPORT.md", + "language_code": "ta" + }, + "TROUBLESHOOTING.md": { + "original_hash": "134d8759f0e2ab886e9aa4f62362c201", + "translation_date": "2025-10-11T11:13:08+00:00", + "source_file": "TROUBLESHOOTING.md", + "language_code": "ta" + }, + "docs/_sidebar.md": { + "original_hash": "68dd06c685f6ce840e0acfa313352e7c", + "translation_date": "2025-10-11T11:48:44+00:00", + "source_file": "docs/_sidebar.md", + "language_code": "ta" + }, + "for-teachers.md": { + "original_hash": "b37de02054fa6c0438ede6fabe1fdfb8", + "translation_date": "2025-10-11T11:09:10+00:00", + "source_file": "for-teachers.md", + "language_code": "ta" + }, + "quiz-app/README.md": { + "original_hash": "6d130dffca5db70d7e615f926cb1ad4c", + "translation_date": "2025-10-11T11:14:10+00:00", + "source_file": "quiz-app/README.md", + "language_code": "ta" + }, + "sketchnotes/LICENSE.md": { + "original_hash": "fba3b94d88bfb9b81369b869a1e9a20f", + "translation_date": "2025-10-11T11:22:07+00:00", + "source_file": "sketchnotes/LICENSE.md", + "language_code": "ta" + }, + "sketchnotes/README.md": { + "original_hash": "a88d5918c1b9da69a40d917a0840c497", + "translation_date": "2025-10-11T11:24:16+00:00", + "source_file": "sketchnotes/README.md", + "language_code": "ta" + } +} \ No newline at end of file diff --git a/translations/ta/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md b/translations/ta/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md index e2b46557e..7a81429c3 100644 --- a/translations/ta/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md +++ b/translations/ta/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # இயந்திரக் கற்றலுக்கான அறிமுகம் ## [முன்-வகுப்பு வினாடி வினா](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) diff --git a/translations/ta/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md b/translations/ta/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md index d47164800..cf9d79ab9 100644 --- a/translations/ta/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md +++ b/translations/ta/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # தொடங்கி செயல்படுங்கள் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md b/translations/ta/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md index 7bb7820fc..6fe86b151 100644 --- a/translations/ta/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md +++ b/translations/ta/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # இயந்திரக் கற்றலின் வரலாறு ![இயந்திரக் கற்றலின் வரலாற்றின் சுருக்கம் ஒரு ஸ்கெட்ச் நோட்டில்](../../../../translated_images/ta/ml-history.a1bdfd4ce1f464d9.webp) diff --git a/translations/ta/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md b/translations/ta/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md index f53cfc1dd..d8bc3cfda 100644 --- a/translations/ta/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md +++ b/translations/ta/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # காலக்கோடு உருவாக்கவும் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/1-Introduction/3-fairness/README.md b/translations/ta/1-Introduction/3-fairness/README.md index 5ee98dd52..bff414bc0 100644 --- a/translations/ta/1-Introduction/3-fairness/README.md +++ b/translations/ta/1-Introduction/3-fairness/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # பொறுப்பான AI மூலம் இயந்திரக் கற்றல் தீர்வுகளை உருவாக்குதல் ![இயந்திரக் கற்றலில் பொறுப்பான AI-யின் சுருக்கம்](../../../../translated_images/ta/ml-fairness.ef296ebec6afc98a.webp) diff --git a/translations/ta/1-Introduction/3-fairness/assignment.md b/translations/ta/1-Introduction/3-fairness/assignment.md index 5f08aea76..04160490e 100644 --- a/translations/ta/1-Introduction/3-fairness/assignment.md +++ b/translations/ta/1-Introduction/3-fairness/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # பொறுப்பான AI Toolbox ஐ ஆராயுங்கள் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md b/translations/ta/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md index 177ec837b..8137a3271 100644 --- a/translations/ta/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md +++ b/translations/ta/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # இயந்திர கற்றல் நுட்பங்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவது, பயன்படுத்துவது மற்றும் பராமரிப்பது, அவற்றின் தரவுகளை கையாள்வது போன்ற செயல்முறைகள் பல்வேறு அபிவிருத்தி பணிமுறைகளிலிருந்து மிகவும் வேறுபட்டவை. இந்த பாடத்தில், இந்த செயல்முறையை தெளிவுபடுத்தி, நீங்கள் அறிந்துகொள்ள வேண்டிய முக்கிய நுட்பங்களை விளக்குவோம். நீங்கள்: diff --git a/translations/ta/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md b/translations/ta/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md index 59a88ff55..7ff09272f 100644 --- a/translations/ta/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md +++ b/translations/ta/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # ஒரு தரவியல் விஞ்ஞானியை நேர்காணல் செய்யவும் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/1-Introduction/README.md b/translations/ta/1-Introduction/README.md index d6c16429e..d87a6f682 100644 --- a/translations/ta/1-Introduction/README.md +++ b/translations/ta/1-Introduction/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # இயந்திரக் கற்றலுக்கான அறிமுகம் இந்த பாடத்திட்டத்தின் இந்த பகுதியில், இயந்திரக் கற்றல் துறையின் அடிப்படை கருத்துக்கள், அது என்ன, அதன் வரலாறு மற்றும் அதில் ஆராய்ச்சியாளர்கள் பயன்படுத்தும் நுட்பங்களைப் பற்றி அறிந்து கொள்ளுவீர்கள். ML என்ற புதிய உலகத்தை ஒன்றாக ஆராய்வோம்! diff --git a/translations/ta/2-Regression/1-Tools/README.md b/translations/ta/2-Regression/1-Tools/README.md index 40612a929..24db8983d 100644 --- a/translations/ta/2-Regression/1-Tools/README.md +++ b/translations/ta/2-Regression/1-Tools/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Python மற்றும் Scikit-learn மூலம் Regression மாடல்களை உருவாக்க தொடங்குங்கள் ![Regression மாடல்களின் சுருக்கம் sketchnote வடிவில்](../../../../translated_images/ta/ml-regression.4e4f70e3b3ed446e.webp) diff --git a/translations/ta/2-Regression/1-Tools/assignment.md b/translations/ta/2-Regression/1-Tools/assignment.md index 947683b31..6aeaa601a 100644 --- a/translations/ta/2-Regression/1-Tools/assignment.md +++ b/translations/ta/2-Regression/1-Tools/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Scikit-learn மூலம் ரிக்ரஷன் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md b/translations/ta/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md index 9d0fdc676..239b56ced 100644 --- a/translations/ta/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md +++ b/translations/ta/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடத்தீர். --- diff --git a/translations/ta/2-Regression/2-Data/README.md b/translations/ta/2-Regression/2-Data/README.md index 336946034..5cb54e7a4 100644 --- a/translations/ta/2-Regression/2-Data/README.md +++ b/translations/ta/2-Regression/2-Data/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Scikit-learn பயன்படுத்தி ஒரு ரிக்ரஷன் மாடல் உருவாக்குதல்: தரவுகளை தயாரித்து காட்சிப்படுத்துதல் ![தரவு காட்சிப்படுத்தல் தகவல் வரைபடம்](../../../../translated_images/ta/data-visualization.54e56dded7c1a804.webp) diff --git a/translations/ta/2-Regression/2-Data/assignment.md b/translations/ta/2-Regression/2-Data/assignment.md index 61ec80022..9a8c04407 100644 --- a/translations/ta/2-Regression/2-Data/assignment.md +++ b/translations/ta/2-Regression/2-Data/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # காட்சிப்படுத்தல்களை ஆராய்வது தரவுகளை காட்சிப்படுத்த பல்வேறு நூலகங்கள் கிடைக்கின்றன. இந்த பாடத்தில் உள்ள Pumpkin தரவுகளை பயன்படுத்தி matplotlib மற்றும் seaborn மூலம் சில காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்குங்கள். எந்த நூலகங்களைப் பயன்படுத்துவது எளிதாக உள்ளது? diff --git a/translations/ta/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md b/translations/ta/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md index 5cd212f49..9b5775e46 100644 --- a/translations/ta/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md +++ b/translations/ta/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடத்தொகுப்பு --- diff --git a/translations/ta/2-Regression/3-Linear/README.md b/translations/ta/2-Regression/3-Linear/README.md index 0b037c7d7..051b7b051 100644 --- a/translations/ta/2-Regression/3-Linear/README.md +++ b/translations/ta/2-Regression/3-Linear/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Scikit-learn பயன்படுத்தி ஒரு ரிக்ரஷன் மாடல் உருவாக்குதல்: நான்கு விதமான ரிக்ரஷன் ![நேரியல் மற்றும் பாலினோமியல் ரிக்ரஷன் தகவல் வரைபடம்](../../../../translated_images/ta/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab.webp) diff --git a/translations/ta/2-Regression/3-Linear/assignment.md b/translations/ta/2-Regression/3-Linear/assignment.md index e67dac602..5ad188236 100644 --- a/translations/ta/2-Regression/3-Linear/assignment.md +++ b/translations/ta/2-Regression/3-Linear/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # ரெக்ரஷன் மாடல் உருவாக்கவும் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md b/translations/ta/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md index e9bfa98b2..ea67c78c8 100644 --- a/translations/ta/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md +++ b/translations/ta/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடத்தொகுப்பு --- diff --git a/translations/ta/2-Regression/4-Logistic/README.md b/translations/ta/2-Regression/4-Logistic/README.md index 70b668046..adbe3c339 100644 --- a/translations/ta/2-Regression/4-Logistic/README.md +++ b/translations/ta/2-Regression/4-Logistic/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # வகைகளை கணிக்க Logistic Regression ![Logistic vs. linear regression infographic](../../../../translated_images/ta/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee667.webp) diff --git a/translations/ta/2-Regression/4-Logistic/assignment.md b/translations/ta/2-Regression/4-Logistic/assignment.md index 5218e63a5..d5f274541 100644 --- a/translations/ta/2-Regression/4-Logistic/assignment.md +++ b/translations/ta/2-Regression/4-Logistic/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # சில பின்வாங்கும் ரிக்ரஷன் முயற்சிகள் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md b/translations/ta/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md index d6f842925..68d5c9fdb 100644 --- a/translations/ta/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md +++ b/translations/ta/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடதட்டம் --- diff --git a/translations/ta/2-Regression/README.md b/translations/ta/2-Regression/README.md index b96e2d51b..d408d02fd 100644 --- a/translations/ta/2-Regression/README.md +++ b/translations/ta/2-Regression/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # மெஷின் லெர்னிங் க்கான ரிக்ரஷன் மாடல்கள் ## பிராந்திய தலைப்பு: வட அமெரிக்காவில் பூசணிக்காய் விலைகளுக்கான ரிக்ரஷன் மாடல்கள் 🎃 diff --git a/translations/ta/3-Web-App/1-Web-App/README.md b/translations/ta/3-Web-App/1-Web-App/README.md index eabb24445..e0e1c2a09 100644 --- a/translations/ta/3-Web-App/1-Web-App/README.md +++ b/translations/ta/3-Web-App/1-Web-App/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # ML மாடலை பயன்படுத்த ஒரு வலை பயன்பாட்டை உருவாக்குதல் இந்த பாடத்தில், நீங்கள் ஒரு வினோதமான தரவுத்தொகுப்பில் ML மாடலை பயிற்றுவிக்கப் போகிறீர்கள்: _கடந்த நூற்றாண்டில் UFO காட்சிகள்_, NUFORC தரவுத்தொகுப்பிலிருந்து பெறப்பட்டது. diff --git a/translations/ta/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md b/translations/ta/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md index 9e3f529dc..629188e18 100644 --- a/translations/ta/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md +++ b/translations/ta/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # வேறு மாதிரியை முயற்சிக்கவும் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/3-Web-App/README.md b/translations/ta/3-Web-App/README.md index ea3d914c3..f8a3629fd 100644 --- a/translations/ta/3-Web-App/README.md +++ b/translations/ta/3-Web-App/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # உங்கள் எம்.எல் மாடலை பயன்படுத்த ஒரு வலை பயன்பாட்டை உருவாக்குங்கள் இந்த பாடத்திட்டத்தின் இந்த பகுதியில், ஒரு நடைமுறை எம்.எல் தலைப்பை அறிமுகப்படுத்துகிறோம்: உங்கள் Scikit-learn மாடலை ஒரு கோப்பாக சேமித்து, அதை ஒரு வலை பயன்பாட்டில் கணிப்புகளை செய்ய பயன்படுத்துவது எப்படி என்பதைப் பற்றி. மாடல் சேமிக்கப்பட்ட பிறகு, Flask-ல் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு வலை பயன்பாட்டில் அதை எப்படி பயன்படுத்துவது என்பதை நீங்கள் கற்றுக்கொள்வீர்கள். முதலில், யு.எஃப்.ஓ (UFO) காட்சிகள் பற்றிய தரவுகளைப் பயன்படுத்தி ஒரு மாடலை உருவாக்குவீர்கள்! அதன் பிறகு, ஒரு வலை பயன்பாட்டை உருவாக்குவீர்கள், இது ஒரு இடர்பாடு மற்றும் நீளவட்ட மதிப்புடன் சில விநாடிகளை உள்ளிடுவதன் மூலம் எந்த நாடு யு.எஃப்.ஓவை கண்டதாகக் கூறியது என்பதை கணிக்க அனுமதிக்கும். diff --git a/translations/ta/4-Classification/1-Introduction/README.md b/translations/ta/4-Classification/1-Introduction/README.md index d3ba59d00..1697a594c 100644 --- a/translations/ta/4-Classification/1-Introduction/README.md +++ b/translations/ta/4-Classification/1-Introduction/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # வகைப்பாட்டிற்கான அறிமுகம் இந்த நான்கு பாடங்களில், நீங்கள் பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றலின் முக்கியமான அம்சமான _வகைப்பாட்டை_ ஆராய்வீர்கள். ஆசியா மற்றும் இந்தியாவின் அற்புதமான சமையல்களைப் பற்றிய தரவுத்தொகுப்புடன் பல வகைப்பாட்டு الگorithம்களைப் பயன்படுத்துவது பற்றி நாம் கற்றுக்கொள்வோம். உங்களுக்குப் பசிக்கிறதா? diff --git a/translations/ta/4-Classification/1-Introduction/assignment.md b/translations/ta/4-Classification/1-Introduction/assignment.md index e021c2b31..e5546889e 100644 --- a/translations/ta/4-Classification/1-Introduction/assignment.md +++ b/translations/ta/4-Classification/1-Introduction/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # வகைப்பாட்டுக் குறிப்புகளை ஆராயுங்கள் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/ta/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md index 2455d8c33..9b1b51065 100644 --- a/translations/ta/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md +++ b/translations/ta/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடத்தீர். --- diff --git a/translations/ta/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md b/translations/ta/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md index ca9f1e2fb..69311d469 100644 --- a/translations/ta/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md +++ b/translations/ta/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # உணவுப் வகை வகைப்படுத்திகள் 1 இந்த பாடத்தில், நீங்கள் சமநிலையான மற்றும் சுத்தமான தரவுகளால் நிரம்பிய, உணவுப் வகைகள் பற்றிய தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்துவீர்கள். diff --git a/translations/ta/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md b/translations/ta/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md index c326aa973..ae0858cb2 100644 --- a/translations/ta/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md +++ b/translations/ta/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # தீர்விகளை ஆய்வு செய்யுங்கள் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md b/translations/ta/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md index 63014343f..3840ac47b 100644 --- a/translations/ta/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md +++ b/translations/ta/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடத்தொகுப்பு --- diff --git a/translations/ta/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md b/translations/ta/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md index f9642ee39..84a35a07e 100644 --- a/translations/ta/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md +++ b/translations/ta/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # உணவுப் வகை வகைப்படுத்திகள் 2 இரண்டாவது வகைப்படுத்தல் பாடத்தில், எண் தரவுகளை வகைப்படுத்துவதற்கான மேலும் பல வழிகளை நீங்கள் ஆராய்வீர்கள். மேலும், ஒரு வகைப்படுத்தியை மற்றொன்றுக்கு மேல் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான விளைவுகளைப் பற்றியும் நீங்கள் அறிந்துகொள்வீர்கள். diff --git a/translations/ta/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md b/translations/ta/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md index 6d69b2256..da2f4a98d 100644 --- a/translations/ta/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md +++ b/translations/ta/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # அளவுரு விளையாட்டு ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md b/translations/ta/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md index e10b48aec..07e54f0f4 100644 --- a/translations/ta/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md +++ b/translations/ta/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடதட்டம் --- diff --git a/translations/ta/4-Classification/4-Applied/README.md b/translations/ta/4-Classification/4-Applied/README.md index 574037f47..5459c0c8b 100644 --- a/translations/ta/4-Classification/4-Applied/README.md +++ b/translations/ta/4-Classification/4-Applied/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # சமையல் பரிந்துரை வலை பயன்பாட்டை உருவாக்குதல் இந்த பாடத்தில், நீங்கள் முந்தைய பாடங்களில் கற்ற சில தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி மற்றும் இந்த தொடரில் பயன்படுத்தப்பட்ட சுவையான சமையல் தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி ஒரு வகைப்படுத்தல் மாதிரியை உருவாக்குவீர்கள். மேலும், நீங்கள் சேமிக்கப்பட்ட மாதிரியைப் பயன்படுத்த ஒரு சிறிய வலை பயன்பாட்டை உருவாக்குவீர்கள், Onnx இன் வலை ரன்டைமைப் பயன்படுத்தி. diff --git a/translations/ta/4-Classification/4-Applied/assignment.md b/translations/ta/4-Classification/4-Applied/assignment.md index 3667afc7f..bfd9e53e7 100644 --- a/translations/ta/4-Classification/4-Applied/assignment.md +++ b/translations/ta/4-Classification/4-Applied/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # பரிந்துரையாளர் உருவாக்கவும் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/4-Classification/README.md b/translations/ta/4-Classification/README.md index 16071163f..814d8d246 100644 --- a/translations/ta/4-Classification/README.md +++ b/translations/ta/4-Classification/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # வகைப்பாட்டை தொடங்குவது ## பிராந்திய தலைப்பு: சுவையான ஆசிய மற்றும் இந்திய உணவுகள் 🍜 diff --git a/translations/ta/5-Clustering/1-Visualize/README.md b/translations/ta/5-Clustering/1-Visualize/README.md index 387720f7e..dd0abc50a 100644 --- a/translations/ta/5-Clustering/1-Visualize/README.md +++ b/translations/ta/5-Clustering/1-Visualize/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # கிளஸ்டரிங் அறிமுகம் கிளஸ்டரிங் என்பது [அன்சூப்பர்வைஸ்டு லெர்னிங்](https://wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning) வகையைச் சேர்ந்தது, இது ஒரு தரவுத்தொகுப்பு லேபிள் செய்யப்படாதது அல்லது அதன் உள்ளீடுகள் முன்கூட்டியே வரையறுக்கப்பட்ட வெளியீடுகளுடன் பொருந்தவில்லை என்று கருதுகிறது. இது பல்வேறு الگாரிதங்களைப் பயன்படுத்தி லேபிள் செய்யப்படாத தரவுகளைத் துலக்கி, அதில் கண்டறியப்படும் முறைப்படி குழுக்களை வழங்குகிறது. diff --git a/translations/ta/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md b/translations/ta/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md index 2d372fe88..f73c2ad11 100644 --- a/translations/ta/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md +++ b/translations/ta/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # கிளஸ்டரிங் க்கான மற்ற காட்சிகளை ஆராயுங்கள் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md b/translations/ta/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md index c2b1d363d..40b38d83f 100644 --- a/translations/ta/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md +++ b/translations/ta/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடதட்டம் --- diff --git a/translations/ta/5-Clustering/2-K-Means/README.md b/translations/ta/5-Clustering/2-K-Means/README.md index c30bff099..1f73a0298 100644 --- a/translations/ta/5-Clustering/2-K-Means/README.md +++ b/translations/ta/5-Clustering/2-K-Means/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # K-Means குழுமம் ## [முன்-வகுப்பு வினாடி வினா](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) diff --git a/translations/ta/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md b/translations/ta/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md index 9e1d051c0..0c0ca21be 100644 --- a/translations/ta/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md +++ b/translations/ta/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # வெவ்வேறு குழுமப்படுத்தல் முறைகளை முயற்சிக்கவும் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md b/translations/ta/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md index 217ff4c83..f37c79355 100644 --- a/translations/ta/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md +++ b/translations/ta/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடதட்டம் --- diff --git a/translations/ta/5-Clustering/README.md b/translations/ta/5-Clustering/README.md index 89fcd71b9..d6e14b0ce 100644 --- a/translations/ta/5-Clustering/README.md +++ b/translations/ta/5-Clustering/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # மெஷின் லெர்னிங் க்கான கிளஸ்டரிங் மாடல்கள் கிளஸ்டரிங் என்பது மெஷின் லெர்னிங் பணியாகும், இதில் ஒருவருக்கொருவர் ஒத்த பொருட்களை கண்டறிந்து அவற்றை கிளஸ்டர்கள் எனப்படும் குழுக்களாக பிரிக்கிறது. மற்ற மெஷின் லெர்னிங் அணுகுமுறைகளிலிருந்து கிளஸ்டரிங் மாறுபடுவது என்னவென்றால், இது தானாகவே நடக்கிறது; உண்மையில், இது மேற்பார்வை கற்றலின் எதிர்மாறாக இருக்கிறது என்று கூறலாம். diff --git a/translations/ta/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md b/translations/ta/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md index d8502b483..318bd0159 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md +++ b/translations/ta/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் அறிமுகம் இந்த பாடத்தில் *கணினி மொழியியல்* என்ற துணைதுறையின் ஒரு பகுதியாக *இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின்* சுருக்கமான வரலாறு மற்றும் முக்கியமான கருத்துகள் பற்றிய விவரங்கள் உள்ளன. diff --git a/translations/ta/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md b/translations/ta/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md index d894b3332..cb127a5a7 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md +++ b/translations/ta/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # ஒரு பாட்டைத் தேடுங்கள் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/6-NLP/2-Tasks/README.md b/translations/ta/6-NLP/2-Tasks/README.md index fb383cacb..b71e484c1 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/2-Tasks/README.md +++ b/translations/ta/6-NLP/2-Tasks/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் பொதுவான பணிகள் மற்றும் நுட்பங்கள் பெரும்பாலான *இயற்கை மொழி செயலாக்க* பணிகளுக்கு, செயலாக்கப்பட வேண்டிய உரை துண்டிக்கப்பட்டு, ஆய்வு செய்யப்பட வேண்டும், மற்றும் முடிவுகள் விதிகள் மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகளுடன் ஒப்பிடப்பட்டு சேமிக்கப்பட வேண்டும். இந்த பணிகள், ஒரு நிரலாக்கத்திற்குரிய உரையின் _அர்த்தம்_ அல்லது _நோக்கம்_ அல்லது _சொற்களின்_ _அடிக்கடி_ தோற்றத்தை அறிய உதவுகின்றன. diff --git a/translations/ta/6-NLP/2-Tasks/assignment.md b/translations/ta/6-NLP/2-Tasks/assignment.md index d01f36773..39cb299be 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/2-Tasks/assignment.md +++ b/translations/ta/6-NLP/2-Tasks/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # ஒரு பாட்டை பேச வைக்க ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md b/translations/ta/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md index be93f33fa..68be353de 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md +++ b/translations/ta/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # மெஷின் லெர்னிங் மூலம் மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு முந்தைய பாடங்களில், `TextBlob` என்ற நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி அடிப்படை பாட்டை உருவாக்குவது எப்படி என்பதை நீங்கள் கற்றுக்கொண்டீர்கள். இது பெயர்ச்சொல் குழு பிரித்தல் போன்ற அடிப்படை இயற்கை மொழி செயலாக்க பணிகளை செய்ய மெஷின் லெர்னிங் பின்னணியில் செயல்படுகிறது. கணினி மொழியியல் துறையில் மற்றொரு முக்கிய சவால் என்பது ஒரு மொழியில் இருந்து மற்றொரு மொழிக்கு ஒரு வாக்கியத்தை துல்லியமாக மொழிபெயர்ப்பது. diff --git a/translations/ta/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md b/translations/ta/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md index 6fe1cfc0d..a2ee0cc90 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md +++ b/translations/ta/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # கவிதை உரிமம் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md b/translations/ta/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md index 97a2731c6..c963b9de4 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md +++ b/translations/ta/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடதளமாகும் --- diff --git a/translations/ta/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md b/translations/ta/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md index 61fb58a0c..a4fe1f647 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md +++ b/translations/ta/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடதளமாகும் --- diff --git a/translations/ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md b/translations/ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md index 55298bb71..72cf92c0a 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md +++ b/translations/ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # ஹோட்டல் விமர்சனங்களுடன் உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு - தரவுகளை செயலாக்குதல் இந்த பகுதியில், நீங்கள் முந்தைய பாடங்களில் உள்ள தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி ஒரு பெரிய தரவுத்தொகுப்பின் ஆராய்ச்சி தரவுப் பகுப்பாய்வைச் செய்வீர்கள். பல்வேறு பத்திகளின் பயன்தன்மையைப் பற்றிய நல்ல புரிதலைப் பெற்ற பிறகு, நீங்கள் கற்றுக்கொள்வீர்கள்: diff --git a/translations/ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md b/translations/ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md index a3743c249..6eb744a4a 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md +++ b/translations/ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # NLTK ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md b/translations/ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md index 9ccd7ce6b..92ac5df54 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md +++ b/translations/ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடத்தொகுப்பு --- diff --git a/translations/ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md b/translations/ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md index 8bdf1f333..528dc84ab 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md +++ b/translations/ta/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடதட்டம். --- diff --git a/translations/ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md b/translations/ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md index c57e31338..c928bde04 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md +++ b/translations/ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # ஹோட்டல் விமர்சனங்களுடன் உணர்வு பகுப்பாய்வு நீங்கள் தரவுத்தொகுப்பை விரிவாக ஆராய்ந்த பிறகு, களங்களை வடிகட்டவும், பின்னர் ஹோட்டல்களைப் பற்றிய புதிய தகவல்களைப் பெறுவதற்காக NLP தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும் நேரம் வந்துள்ளது. diff --git a/translations/ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md b/translations/ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md index e6f3984e2..8d88f7456 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md +++ b/translations/ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # வேறு தரவுத்தொகுப்பை முயற்சிக்கவும் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md b/translations/ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md index 5461a4991..8daa8bdfa 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md +++ b/translations/ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடத்தொகுப்பு --- diff --git a/translations/ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md b/translations/ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md index ed4a82339..ac0df02bd 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md +++ b/translations/ta/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடத்தொகுப்பு. --- diff --git a/translations/ta/6-NLP/README.md b/translations/ta/6-NLP/README.md index 21c565b4a..911486e1a 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/README.md +++ b/translations/ta/6-NLP/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தை தொடங்குதல் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) என்பது ஒரு கணினி நிரலின் மனித மொழியை பேசப்படும் மற்றும் எழுதப்படும் விதத்தில் புரிந்துகொள்ளும் திறன் ஆகும் - இது இயற்கை மொழி என அழைக்கப்படுகிறது. இது செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) இன் ஒரு கூறாகும். NLP 50 ஆண்டுகளுக்கும் மேலாக உள்ளது மற்றும் மொழியியல் துறையில் அடிப்படைகள் கொண்டது. இந்த முழு துறை மனித மொழியை புரிந்துகொண்டு செயலாக்குவதில் இயந்திரங்களுக்கு உதவுவதற்காகவே உருவாக்கப்பட்டுள்ளது. இதை பின்னர் எழுத்துப் பிழை சரிசெய்தல் அல்லது இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு போன்ற பணிகளைச் செய்ய பயன்படுத்தலாம். இது மருத்துவ ஆராய்ச்சி, தேடல் இயந்திரங்கள் மற்றும் வணிக நுண்ணறிவு உள்ளிட்ட பல துறைகளில் பல்வேறு நிஜ உலக பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது. diff --git a/translations/ta/6-NLP/data/README.md b/translations/ta/6-NLP/data/README.md index 90eb7e998..a7c051cbb 100644 --- a/translations/ta/6-NLP/data/README.md +++ b/translations/ta/6-NLP/data/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இந்த கோப்புறையில் ஹோட்டல் விமர்சன தரவுகளை பதிவிறக்கவும். --- diff --git a/translations/ta/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md b/translations/ta/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md index 60d0650b8..603d93d1a 100644 --- a/translations/ta/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md +++ b/translations/ta/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # கால வரிசை முன்னறிவிப்பு அறிமுகம் ![கால வரிசையின் சுருக்கம் ஒரு ஸ்கெட்ச் நோட்டில்](../../../../translated_images/ta/ml-timeseries.fb98d25f1013fc0c.webp) diff --git a/translations/ta/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md b/translations/ta/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md index 0a759745d..ef3ec4929 100644 --- a/translations/ta/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md +++ b/translations/ta/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # சில கூடுதல் நேரம் தொடர் தரவுகளை காட்சிப்படுத்தவும் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/ta/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md index 198f27e23..f88b298ec 100644 --- a/translations/ta/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md +++ b/translations/ta/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடதட்டம் --- diff --git a/translations/ta/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md b/translations/ta/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md index c2bb3708a..ce0522f70 100644 --- a/translations/ta/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md +++ b/translations/ta/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடதட்டம். --- diff --git a/translations/ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md b/translations/ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md index 38793b2f8..0abb7da09 100644 --- a/translations/ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md +++ b/translations/ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # ARIMA மூலம் நேர்முகம் கணிப்பு முந்தைய பாடத்தில், நேர்முகம் கணிப்பு பற்றிய சில அடிப்படைகளை நீங்கள் கற்றுக்கொண்டீர்கள் மற்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட காலத்தில் மின்சார சுமை மாறுபாடுகளை காட்டும் தரவுத்தொகுப்பை ஏற்றீர்கள். diff --git a/translations/ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md b/translations/ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md index 39565788e..2df20b700 100644 --- a/translations/ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md +++ b/translations/ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # ஒரு புதிய ARIMA மாடல் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md b/translations/ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md index 68b2e8267..586ecbd1d 100644 --- a/translations/ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md +++ b/translations/ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடத்தொகுப்பு --- diff --git a/translations/ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md b/translations/ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md index fd29313d7..d4e595bac 100644 --- a/translations/ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md +++ b/translations/ta/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடதட்டம். --- diff --git a/translations/ta/7-TimeSeries/3-SVR/README.md b/translations/ta/7-TimeSeries/3-SVR/README.md index ae3366690..bda36370c 100644 --- a/translations/ta/7-TimeSeries/3-SVR/README.md +++ b/translations/ta/7-TimeSeries/3-SVR/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # ஆதரவாளர் வெக்டர் ரெக்ரெசர் மூலம் நேரம் வரிசை முன்னறிவிப்பு முந்தைய பாடத்தில், ARIMA மாதிரியைப் பயன்படுத்தி நேரம் வரிசை கணிப்புகளை எப்படி செய்ய வேண்டும் என்பதை நீங்கள் கற்றுக்கொண்டீர்கள். இப்போது, தொடர்ச்சியான தரவுகளை முன்னறிவிக்க பயன்படுத்தப்படும் ஆதரவாளர் வெக்டர் ரெக்ரெசர் மாதிரியைப் பற்றி பார்க்கப் போகிறீர்கள். diff --git a/translations/ta/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md b/translations/ta/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md index 203728f1b..eae08be9a 100644 --- a/translations/ta/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md +++ b/translations/ta/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # புதிய SVR மாடல் ## வழிமுறைகள் [^1] diff --git a/translations/ta/7-TimeSeries/README.md b/translations/ta/7-TimeSeries/README.md index c58159ad2..062d9bc6a 100644 --- a/translations/ta/7-TimeSeries/README.md +++ b/translations/ta/7-TimeSeries/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # நேரம் வரிசை முன்னறிவிப்பு அறிமுகம் நேரம் வரிசை முன்னறிவிப்பு என்றால் என்ன? இது கடந்த காலத்தின் போக்குகளை பகுப்பாய்வு செய்து எதிர்கால நிகழ்வுகளை கணிக்கப் பயன்படுகிறது. diff --git a/translations/ta/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md b/translations/ta/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md index a1b85b340..2b5513b43 100644 --- a/translations/ta/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md +++ b/translations/ta/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # ரீன்போர்ஸ்மென்ட் லெர்னிங் மற்றும் Q-லெர்னிங் அறிமுகம் ![மெஷின் லெர்னிங்கில் ரீன்போர்ஸ்மென்ட் பற்றிய சுருக்கம்](../../../../translated_images/ta/ml-reinforcement.94024374d63348db.webp) diff --git a/translations/ta/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md b/translations/ta/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md index e950e0349..552b9d6a1 100644 --- a/translations/ta/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md +++ b/translations/ta/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # ஒரு நிஜமான உலகம் எங்கள் சூழலில், பீட்டர் சோர்வடையாமல் அல்லது பசிக்காமல் சுதந்திரமாகச் சுற்றி வர முடிந்தது. ஒரு நிஜமான உலகில், அவன் அவ்வப்போது அமர்ந்து ஓய்வெடுக்கவும், தன்னை உணவூட்டவும் வேண்டும். கீழே உள்ள விதிகளை செயல்படுத்துவதன் மூலம், நம் உலகத்தை நிஜமாக்குவோம்: diff --git a/translations/ta/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md b/translations/ta/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md index e14dc97af..56c64e28f 100644 --- a/translations/ta/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md +++ b/translations/ta/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடதட்டம் --- diff --git a/translations/ta/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md b/translations/ta/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md index 2b980ebf4..7282a9f21 100644 --- a/translations/ta/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md +++ b/translations/ta/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடதளம்தான் --- diff --git a/translations/ta/8-Reinforcement/2-Gym/README.md b/translations/ta/8-Reinforcement/2-Gym/README.md index 086c39705..d9095c77d 100644 --- a/translations/ta/8-Reinforcement/2-Gym/README.md +++ b/translations/ta/8-Reinforcement/2-Gym/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # கார்ட்போல் ஸ்கேட்டிங் முந்தைய பாடத்தில் நாம் தீர்க்க முயன்ற பிரச்சினை ஒரு விளையாட்டு பிரச்சினையாக தோன்றலாம், இது உண்மையான வாழ்க்கை சூழல்களுக்கு பொருந்தாது. ஆனால் இது உண்மையல்ல, ஏனெனில் பல உண்மையான உலக பிரச்சினைகளும் இந்த சூழலுடன் பகிர்ந்து கொள்ளுகின்றன - சதுரங்கம் அல்லது கோவோடு விளையாடுவது உட்பட. அவை ஒரே மாதிரியானவை, ஏனெனில் நமக்கு கொடுக்கப்பட்ட விதிகளுடன் ஒரு பலகை மற்றும் **தொகுக்கப்பட்ட நிலை** உள்ளது. diff --git a/translations/ta/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md b/translations/ta/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md index f88895ac1..a74a99547 100644 --- a/translations/ta/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md +++ b/translations/ta/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # மலை கார் பயிற்சி [OpenAI Gym](http://gym.openai.com) இவ்வாறு வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, அனைத்து சூழல்களும் ஒரே API-ஐ வழங்குகின்றன - அதாவது, ஒரே `reset`, `step` மற்றும் `render` முறைமைகள் மற்றும் **action space** மற்றும் **observation space** ஆகியவற்றின் ஒரே சுருக்கங்கள். எனவே, reinforcement learning algorithm-களை குறைந்த அளவு குறியீட்டு மாற்றங்களுடன் வெவ்வேறு சூழல்களுக்கு ஏற்றுக்கொள்ள முடியும். diff --git a/translations/ta/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md b/translations/ta/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md index 9a8c6054f..c963b9de4 100644 --- a/translations/ta/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md +++ b/translations/ta/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடதளமாகும் --- diff --git a/translations/ta/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md b/translations/ta/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md index 61bbaa5f2..a79b587fc 100644 --- a/translations/ta/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md +++ b/translations/ta/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - இது ஒரு தற்காலிக இடதட்டம். --- diff --git a/translations/ta/8-Reinforcement/README.md b/translations/ta/8-Reinforcement/README.md index b7d45a569..b22acdd8d 100644 --- a/translations/ta/8-Reinforcement/README.md +++ b/translations/ta/8-Reinforcement/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # அறிமுகம்: பலகூறு கற்றல் பலகூறு கற்றல் (Reinforcement Learning, RL) என்பது மேற்பார்வை கற்றல் மற்றும் தன்னிச்சை கற்றலுக்கு அடுத்ததாகக் காணப்படும் அடிப்படை இயந்திரக் கற்றல் முறைகளில் ஒன்றாகும். RL என்பது முடிவுகளைப் பற்றியது: சரியான முடிவுகளை எடுப்பது அல்லது குறைந்தபட்சம் அவற்றிலிருந்து கற்றுக்கொள்வது. diff --git a/translations/ta/9-Real-World/1-Applications/README.md b/translations/ta/9-Real-World/1-Applications/README.md index 69f7a3628..88a3562db 100644 --- a/translations/ta/9-Real-World/1-Applications/README.md +++ b/translations/ta/9-Real-World/1-Applications/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # Postscript: இயல்புநிலை உலகில் இயந்திரக் கற்றல் ![Sketchnote: இயல்புநிலை உலகில் இயந்திரக் கற்றலின் சுருக்கம்](../../../../translated_images/ta/ml-realworld.26ee274671615577.webp) diff --git a/translations/ta/9-Real-World/1-Applications/assignment.md b/translations/ta/9-Real-World/1-Applications/assignment.md index e6d3ef3d3..671bee0c4 100644 --- a/translations/ta/9-Real-World/1-Applications/assignment.md +++ b/translations/ta/9-Real-World/1-Applications/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # எம்.எல். தேடல் வேட்டை ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md b/translations/ta/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md index 1d6bcfaf1..1af4d6d06 100644 --- a/translations/ta/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md +++ b/translations/ta/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # பிந்தைய குறிப்புகள்: பொறுப்பான AI டாஷ்போர்டு கூறுகளைப் பயன்படுத்தி இயந்திரக் கற்றல் மாடல் பிழை சரிசெய்தல் ## [முன்-வகுப்பு வினாடி வினா](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) diff --git a/translations/ta/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md b/translations/ta/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md index 2d5ec7362..a85146a79 100644 --- a/translations/ta/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md +++ b/translations/ta/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # பொறுப்பான AI (RAI) டாஷ்போர்டை ஆராயுங்கள் ## வழிமுறைகள் diff --git a/translations/ta/9-Real-World/README.md b/translations/ta/9-Real-World/README.md index 53668de5b..3c1a435d8 100644 --- a/translations/ta/9-Real-World/README.md +++ b/translations/ta/9-Real-World/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # பிந்தைய குறிப்புகள்: பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றலின் நிஜ உலக பயன்பாடுகள் இந்த பாடத்திட்டத்தின் இந்த பகுதியில், பாரம்பரிய ML-இன் சில நிஜ உலக பயன்பாடுகளை நீங்கள் அறிந்து கொள்ளுவீர்கள். நாங்கள் இணையத்தில் தேடிப்பார்த்து, நரம்பியல் வலைகள், ஆழமான கற்றல் மற்றும் AI-ஐ ככלவியளவு தவிர்த்து, இந்த உத்திகளை பயன்படுத்திய பயன்பாடுகள் பற்றிய வெள்ளை ஆவணங்கள் மற்றும் கட்டுரைகளை கண்டுபிடித்துள்ளோம். ML வணிக அமைப்புகள், சுற்றுச்சூழல் பயன்பாடுகள், நிதி, கலை மற்றும் கலாச்சாரம் மற்றும் பலவற்றில் எப்படி பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பதை அறிக. diff --git a/translations/ta/AGENTS.md b/translations/ta/AGENTS.md index 53dec1bde..33f81463b 100644 --- a/translations/ta/AGENTS.md +++ b/translations/ta/AGENTS.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # AGENTS.md ## திட்டத்தின் மேற்பார்வை diff --git a/translations/ta/CODE_OF_CONDUCT.md b/translations/ta/CODE_OF_CONDUCT.md index 8d0b3997a..5c8c081ac 100644 --- a/translations/ta/CODE_OF_CONDUCT.md +++ b/translations/ta/CODE_OF_CONDUCT.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # மைக்ரோசாஃப்ட் திறந்த மூல நடத்தை விதிமுறை இந்த திட்டம் [மைக்ரோசாஃப்ட் திறந்த மூல நடத்தை விதிமுறையை](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/) ஏற்றுக்கொண்டுள்ளது. diff --git a/translations/ta/CONTRIBUTING.md b/translations/ta/CONTRIBUTING.md index 1ba6a7b99..93643cb24 100644 --- a/translations/ta/CONTRIBUTING.md +++ b/translations/ta/CONTRIBUTING.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # பங்களிப்பு இந்த திட்டம் பங்களிப்புகளையும் பரிந்துரைகளையும் வரவேற்கிறது. பெரும்பாலான பங்களிப்புகளுக்கு நீங்கள் பங்களிப்பாளர் உரிமம் ஒப்பந்தம் (CLA) ஒப்புக்கொள்வது தேவைப்படும், இது உங்களிடம் உரிமை உள்ளது மற்றும் உங்கள் பங்களிப்பை பயன்படுத்துவதற்கான உரிமையை எங்களுக்கு வழங்குகிறீர்கள் என்பதை அறிவிக்கிறது. மேலும் விவரங்களுக்கு, https://cla.microsoft.com ஐ பார்வையிடவும். diff --git a/translations/ta/README.md b/translations/ta/README.md index 6cb484618..0253e04ee 100644 --- a/translations/ta/README.md +++ b/translations/ta/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - [![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) @@ -17,170 +8,171 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) [![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) -### 🌐 பன்மொழி ஆதரவிடம் +### 🌐 பல-மொழி ஆதரவு -#### GitHub Action மூலம் ஆதரவு (தானியங்கி மற்றும் எப்போதும் புதுப்பித்தல்) +#### GitHub நடவடிக்கை மூலம் ஆதரிக்கப்பட்டது (தானியங்கி மற்றும் எப்போதும் புதுப்பிக்கப்பட்டது) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](./README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](./README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **உள்ளூர் நகலை முன்னுரிமைப்படுத்துகிறீர்களா?** +> **உள்ளூர் க்ளோன் செய்ய விரும்புகிறீர்களா?** -> இந்த தொடுப்பு 50+ மொழி மொழிபெயர்ப்புகளை உட்படுத்துகிறது, இது பதிவிறக்க அளவை பெரிதும் அதிகரிக்கிறது. மொழிபெயர்ப்புகளின்றி நகலை எடுக்க, இயல்புநிலை தேர்வு பயன்பாடு பயன்படுத்தவும்: +> இந்த களஞ்சியம் 50+ மொழி மொழிபெயர்ப்புகளை உள்ளடக்கியது, இது பதிவிறக்க அளவை மிக அதிகமாக்குகிறது. மொழிபெயர்ப்புகளின்றி க்ளோன் செய்வதற்கு, sparse checkout பயன்படுத்தவும்: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git > cd ML-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> இது உங்கள் பாடத்தைக் நன்றாக முடிக்க தேவையான அனைத்தையும் விரைவான பதிவிறக்கத்துடன் தரும். +> இது உங்களுக்கு விரைவான பதிவிறக்கத்துடன் படிப்பை முடிப்பதற்கு தேவையான அனைத்தையும் தருகிறது. -#### எங்கள் சமுதாயத்தில் சேருங்கள் +#### எங்கள் சமூகத்தில் சேருங்கள் [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -எங்களிடம் AI இயங்கி கற்றுக்கொள்ளும் தொடர் நடைபெற்று கொண்டிருக்கிறது, மேலும் அறியவும் எங்களுக்கு இணையவும் [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 18 - 30 செப்டம்பர், 2025 அன்று. நீங்கள் GitHub Copilot ஐ Data Science க்காக பயன்படுத்துவதற்கான குறிப்புகள் மற்றும்窍ක් கற்றுக்கொள்வீர்கள். +நாம் தற்பொழுது Discord-ல் AI கற்றல் தொடர் நடத்துகிறோம், மேலும் 18 - 30 செப்டம்பர், 2025 அன்று [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) இல் எங்களுடன் சேரவும். GitHub Copilot ஐ Data Science க்காக பயன்படுத்துவதற்கான குறிப்புகள் மற்றும் யுத்தங்கள் கிடைக்கும். -![Lear with AI series](../../../../translated_images/ta/3.9b58fd8d6c373c20.webp) +![Learn with AI series](../../translated_images/ta/3.9b58fd8d6c373c20.webp) -# தொடக்கங்களுக்கான இயந்திர கற்றல் - ஒரு பாடத்திட்டம் +# ஆரம்பக்கற்கும் கருவி கணினி கற்றல் அம்சங்கள் - ஒரு பாடத்திட்டம் -> 🌍 உலக கலாச்சாரங்களின் வழியாக இயந்திர கற்றலை ஆராய்ந்து உலகம் சுற்றி பயணம் செய்யுங்கள் 🌍 +> 🌍 உலக கலாச்சாரங்களின் வழியிலிருந்து கருவி கற்றலை ஆராய்வோம் 🌍 -Microsoft இல் Cloud Advocates, **Machine Learning** பற்றிய 12-வாரம், 26 பாடங்களின் பாடத்திட்டத்தை வழங்குவதில் மகிழ்ச்சியடைகிறது. இந்த பாடத்திட்டத்தில், **classic machine learning** என்று அழைக்கப்படக்கூடியதை உங்கள் கற்றுக்கொள்வீர்கள், இது சாதாரணமாக Scikit-learn நூலகத்தை பயன்படுத்துகின்றது மற்றும் நமது [AI for Beginners' பாடத்திட்டம்](https://aka.ms/ai4beginners) வழங்கும் ஆழமான கற்றலை தவிர்க்கிறது. இந்த பாடங்களை நமது ['Data Science for Beginners' பாடத்திட்டத்துடன்](https://aka.ms/ds4beginners) இணைத்துக் கொள்ளவும்! +Microsoft இல் உள்ள Cloud Advocates குழு, **கருவி கற்றல்** பற்றி 12 அடி, 26 பாடங்களாக ஆன ஒரு பாடத்திட்டத்தை மகிழ்ச்சியுடன் வழங்குகிறது. இந்த பாடத்திட்டத்தில், பொதுவாக **சாதாரண கருவி கற்றல்** என்று கூறப்படுவது என்ன என்பது பற்றி கற்றுக் கொள்வீர்கள், இதில் முக்கியமாக Scikit-learn நூலகத்தை பயன்படுத்தி, ஆழமான கற்றலை தவிர்க்கிறோம், இது எங்கள் [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners) ல் உள்ளதைப் போன்றது. மேலும், இந்த பாடங்களைக் கற்றுக்கொள்ள **'Data Science for Beginners' curriculum** உடனும் பயன்படுத்தவும்! -உலகத்தின் பல பகுதிகளிலிருந்து தரவை பயன்படுத்தி இந்த classic தொழில்நுட்பங்களை செயல்படுத்தும் போது எங்களுடன் உலகத்தை சுற்றி பயணம் செய்யுங்கள். ஒவ்வொரு பாடமும் முன் மற்றும் பின் தேர்வுகளை, பாடத்தினை முடிக்க எழுத்து வழிமுறைகள், ஒரு தீர்வு, பணிப்பட்டி மற்றும் கூடுதல் அம்சங்களை கொண்டுள்ளது. எங்கள் திட்ட அடிப்படையுள்ள கல்வித்துறையால் நீங்கள் உருவாக்குவதற்காக கற்றல் செய்வீர்கள், இது புதிய திறன்களை நிலையானதாக மாற்றும் நம்பிக்கையான முறை. +உலகின் பல பகுதிகளிலிருந்து தரவுகளை கொண்டு இந்த சாதாரண முறைகளை நாம் உலகம் முழுவதும் பயணம் செய்வோமான்போல் செயல்படுத்துவோம். ஒவ்வொரு பாடமும் முன் மற்றும் பின் தேர்வுகளை, எழுதப்பட்ட குறிப்புகளை, விடைகளை, பணிகளை மற்றும் மேலும் பலவற்றை கொண்டுள்ளது. எங்கள் திட்ட அடிப்படையிலான கற்றல் முறைகள் மூலம் நீங்கள் கற்றுக் கொண்டபோது உருவாக்குவதும் செய்ய முடியும், இது புதிய திறன்களை நிலைத்துவைக்க சிறந்த வழி. -**✍️ எங்கள் ஆசிரியர்களுக்கு உள்ளடக்கம்** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu மற்றும் Amy Boyd +**✍️ எங்கள் எழுத்தாளர்கள் - ஜென் லூப்பர், ஸ்டீபன் ஹவெல், ஃபிரான்சஸ்கா லாசெரி, தமோமி இமுரா, கேஸ்ஸி பிரெவியூ, ட்மித்ரி சொஷ்னிகோவ், கிரிஸ் நோரிங், அனிர்பன் முகெர்ஜீ, ஓர்நெல்லா ஆல்டுயாண், ரூத் யாகுபு மற்றும் ஏமி பாய்டுக்கு நன்றி** -**🎨 எங்களின் வரைகலைஞர்களுக்கு நன்றி** Tomomi Imura, Dasani Madipalli மற்றும் Jen Looper +**🎨 எங்கள் வரைபடக்காரர்களுக்கு மேலும் நன்றி** தமோமி இமுரா, தசானி மாதிபள்ளி மற்றும் ஜென் லூப்பர் -**🙏 எங்கள் Microsoft மாணவர் தூதர்கள், மதிப்பாய்வோர்கள் மற்றும் உள்ளடக்கச் சேர்ந்தவர்களுக்கு சிறப்பு நன்றி**, குறிப்பாக Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila மற்றும் Snigdha Agarwal +**🙏 சிறப்பு நன்றி 🙏 எங்கள் Microsoft மாணவர் தூதர்கள் எழுத்தாளர்கள், மதிப்பீட்டாளர்கள் மற்றும் உள்ளடக்கக் கூட்டுரிமையாளர்களுக்கு**, குறிப்பாக ரிஷித் டாக்லி, முஹம்மद் சகிப் கான் இனான், ரோஹான் ராஜ், அலெக்ஸாண்ட்ரு பெட்ரேஸ்கு, அபிஷேக் ஜெய்ச்வால், நவரின் தபாஸ்சுமு, இஒன் சாமுவிலா மற்றும் ஸ்னிக்தா அகர்வால் -**🤩 எங்கள் R பாடங்களுக்கு Microsoft மாணவர் தூதர்கள் Eric Wanjau, Jasleen Sondhi மற்றும் Vidushi Gupta அவர்களுக்கு கூடுதல் நன்றி!** +**🤩 Microsoft மாணவர் தூதர்கள் எரிக் வான்ஜா, ஜஸ்லின் சோந்து மற்றும் விதுஷி குப்தாவின் எங்கள் R பாடங்களுக்கான கூடுதல் நன்றி!** -# துவக்கம் +# தொடக்க வழிமுறைகள் -இந்த படிகளை பின்பற்றவும்: -1. **கோப்பகம் தோக்கு**: இப்பக்கத்தின் மேல்-வலது பகுதியில் உள்ள "Fork" பொத்தானை அழுத்தவும். -2. **கோப்பகத்தை கிளோன் செய்**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +பின்வரும் படிகளை பின்பற்றவும்: +1. **களஞ்சியத்தை Fork செய்க**: இப்பக்கத்தின் மேல் வலது மூலையில் உள்ள "Fork" பொத்தானை கிளிக் செய்யவும். +2. **களஞ்சியத்தை க்ளோன் செய்யவும்**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [இந்த பாடத்துக்கு தேவையான கூடுதல் வளங்களை எங்கள் Microsoft Learn சேகரிப்பில் காண்க](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [இந்த படிப்பிற்கு மேலதிக அனைத்து வளங்களையும் எங்கள் Microsoft Learn ஒட்டுபடியில் காணவும்](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> 🔧 **உதவி தேவையா?** நிறுவல், அமைப்பு மற்றும் பாடங்களை இயக்குவதில் பொதுவான பிரச்சனைகளுக்கு தீர்வுகளை காண, எங்கள் [திறம்பட வழிகாட்டி](TROUBLESHOOTING.md) ஐ பார்க்கவும். +> 🔧 **உதவி தேவைப்படுகிறதா?** நிறுவுதல், அமைப்பு மற்றும் பாடங்கள் செயல்படுத்த தொடர்பான பொதுவான பிரச்சனைகளுக்கான தீர்வுகளை பெற எங்கள் [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) ஐ பார்க்கவும். -**[மாணவர்கள்](https://aka.ms/student-page)**, இந்த பாடத்திட்டத்தை பயன்படுத்த, முழு ரெப்போவை உங்கள் சொந்த GitHub கணக்குக்கு கிளோன் செய்து உங்கள் தனிப்பட்டவாறோ அல்லது குழுவுடன் இணைந்து பணிகளை முடிக்கவும்: -- முன்-பாடத் தேர்வுடன் தொடங்கவும். -- பாடத்தை வாசித்து செயல்பாடுகளை முடிக்கவும், ஒவ்வொரு அறிவு சோதனைக்கும் இடையே நிறுத்தி சிந்திக்கவும். -- தீர்வு குறியீட்டை இயக்கிக்கொள்ளாமல் பாடங்களைப் புரிந்துகொண்டு திட்டங்களை உருவாக்க முயற்சிக்கவும்; இருப்பினும், அந்த குறியீடு /solution என்ற கோப்புறையில் ஒவ்வொரு திட்ட அடிப்படையுள்ள பாடத்திலும் கிடைக்கும். -- பின்-பாடத் தேர்வை எடுத்துக் கொள்ளவும். +**[மாணவர்கள்](https://aka.ms/student-page)**, இந்த பாடத்திட்டத்தை பயன்படுத்த, முழு களஞ்சியத்தை உங்கள் சொந்த GitHub கணக்கிற்கு fork செய்து தனியாக அல்லது குழுவாகப் பயிற்சிகளை முடிக்கவும்: + +- ஒரு முன்பதிவு தேர்வை தொடங்கவும். +- வகுப்பைப் படித்து செயல்பாடுகளை முடிக்கவும், ஒவ்வொரு அறிவியல் பரிசோதனையிலும் நிறுத்தி சிந்திக்கவும். +- பதிலிடவும் குறியீடு செயல்படுத்தாமல் பாடங்களின் கருத்தை புரிந்து கொண்டு திட்டங்களை உருவாக்க முயற்சிக்கவும்; இருப்பினும் அந்த குறியீடு ஒவ்வொரு திட்ட சார்ந்த பாடத்திலும் `/solution` கோப்புறைகளில் கிடைக்கிறது. +- ஒரு பின்வழக்கு தேர்வை எடுத்துக் கொள்ளவும். - சவாலை முடிக்கவும். -- பணிப்பட்டியை முடிக்கவும். -- ஒரு பாடக் குழுவை முடித்துவிட்ட பிறகு, [பேச்சாளர் பலகையை](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) சென்று "உயிருடன் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்" மற்றும் தொடர்புடைய PAT மதிப்பீட்டுப் படிவத்தை பூர்த்தி செய்யவும். 'PAT' என்பது முன்னேற்ற மதிப்பீடு கருவி ஆகும், இது நீங்கள் உங்கள் கற்றலை மேலும் விரிவாக்க ஒரு படிவமாகும். மற்ற PAT களுக்கு நீங்கள் எதிர்வினையை தெரிவித்து நாம் ஒன்றாக கற்போம். +- பணியை முடிக்கவும். +- ஒரு பாடத்திட்ட குழுவை முடித்த பிறகு, [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ஐப் பார்வையிடவும் மற்றும் பொருத்தமான PAT ருப்ரிகை நிரப்பி "பரிசீலனை" செய்க. 'PAT' என்பது முன்னேற்ற மதிப்பீட்டு கருவி ஆகும், இது உங்கள் கற்றலை மேம்படுத்த நீங்கள் நிரப்பும் ஒரு மதிப்பீட்டு அறிக்கை ஆகும். நீங்கள் மற்ற PATகளைப் பதிலளிக்கவும், அதனால் நாம் ஒன்றாக கற்றுக்கொள்ளலாம். -> மேலதிக படிப்புக்காக, இந்த [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) மொழிகள் மற்றும் கற்றல் பாதைகள் பரிந்துரைக்கப்படுகின்றன. +> மேலதிக படிப்புக்கு, கீழ்கண்ட [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) மூலக்கோப்புகள் மற்றும் கற்றல் பாதைகளைக் கையாள பரிந்துரைக்கிறோம். -**ஆசிரியர்கள்**, இந்த பாடத்திட்டத்தை எப்படி பயன்படுத்துவது என சில பரிந்துரைகள் நாம் [உள்ளடக்கமாக்கியுள்ளோம்](for-teachers.md). +**ஆசிரியர்கள்**, இந்த பாடத்திட்டத்தை எவ்வாறு பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதற்கான சில பரிந்துரைகளை நாங்கள் [இங்கே சேர்த்துள்ளோம்](for-teachers.md). --- -## வீடியோ நடைமுறை +## வீடியோ வழிகாட்டுதல்கள் -சில பாடங்கள் குறுகிய வடிவ ویடியோவாகக் கிடைக்கின்றன. இவை அனைத்தையும் பாடங்களில் நேரடி காணலாம் அல்லது [Microsoft Developer YouTube சேனலில் ML for Beginners தொகுப்பைக்](https://aka.ms/ml-beginners-videos) கிளிக் செய்து காணலாம். +சில பாடங்கள் குறுகிய படிவ வீடியோவாகக் கிடைக்கின்றன. இவற்றை பாடங்களில் நேரடியாக அல்லது [Microsoft Developer YouTube சேனலின் ML for Beginners பட்டியலில்](https://aka.ms/ml-beginners-videos) காணலாம், கீழே உள்ள படத்தை கிளிக் செய்து. -[![ML for beginners banner](../../../../translated_images/ta/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML for beginners banner](../../translated_images/ta/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## குழுவை சந்தியுங்கள் +## குழுவை சந்திக்கவும் [![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**GIF உருவாக்கியவர்** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**GIF அகற்றியவர்** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 மேலே உள்ள படத்தை கிளிக் செய்து இந்த திட்டம் மற்றும் அதனை உருவாக்கியவர்களைப் பற்றி காணவும்! +> 🎥 கீழுள்ள படத்தைப் பிறகு இந்தத் திட்டம் மற்றும் அதை உருவாக்கியவர்களைப் பற்றி வீடியோவைப் பார்க்க கிளிக் செய்யவும்! --- -## கல்விப்பிரகாரம் - -இந்த பாடத்திட்டத்தை உருவாக்கும் போது இரண்டு கல்வித் தத்துவங்களை தேர்ந்தெடுத்தோம்: அது செயல்பாடான **திட்ட அடிப்படையிலானது** மற்றும் அதில் **பதினொன்று மறுபடியும் தேர்வுகள்** அடங்கும். கூடுதலாக, இந்த பாடத்திட்டத்துக்கு ஒரே **தீம்** உள்ளது, அது ஒருங்கிணைப்பை வழங்குகிறது. - -பாட உள்ளடக்கம் திட்டங்களுக்கு ஏற்ப அமைக்கப்பட்டதால், மாணவர்களுக்கு பாடம் ஈர்த்துக்கொள்ளக்கூடியது மற்றும் கருத்துக்களின் உறுதி அதிகரிக்கும். கூடுதலாக, வகுப்புக்கு முன்பான குறைந்த புள்ளி தேர்வு மாணவனுக்கு பாடத் தலைப்பின் நோக்கத்தை அமைக்கும், வகுப்புக்குப் பின் இரண்டாவது தேர்வு மேலதிக உறுதியை உறுதி செய்கிறது. இந்த பாடத்திட்டம் எளிமையானது, வேடிக்கையானது மற்றும் முழுமையாக அல்லது பகுதியாய் எடுத்துக்கொள்ளக் கூடியது. இந்த திட்டங்கள் சிறியது ஆரம்பித்து 12-வாரம் கடைசி வரை அதிகமாக சிக்கலாக மாறும். இந்த பாடத்திட்டத்தில் இயந்திரக் கற்றலின் உண்மையான உலகுப் பயன்பாடுகள் குறித்த ஒரு பின்னூட்டமும் உள்ளது, இது கூடுதல் தரம் அல்லது விவாதத்திற்கான அடிப்படையாக பயன்படுத்த முடியும். - -> எங்கள் [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), மற்றும் [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) வழிகாட்டுதல்களை காணவும். உங்களது பயனுள்ள கருத்துக்களை வரவேற்கின்றோம்! - -## ஒவ்வொரு பாடத்திலும் உள்ளது - -- விருப்பமான அடையாளக் குறிப்பு -- விருப்பமான கூடுதல் வீடியோ -- வீடியோ நடைமுறை (சில பாடங்களில் மட்டும்) -- [முன்-வகுப்புத் தயாரிப்பு தேர்வு](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -- எழுத்துரு பாடம் -- திட்ட அடிப்படையிலான பாடங்களுக்கு, திட்டத்தை கட்ட எவ்வாறு என்பதை படி படி வழிகாட்டல்கள் -- அறிவு சோதனைகள் -- சவால் -- கூடுதல் வாசிப்பு -- பணிப்பட்டை -- [பின்-வகுப்புத் தேர்வு](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - -> **மொழிகள் குறித்த ஒரு குறிப்புரை**: இந்த பாடங்கள் முதன்மையாக Python இல் எழுதப்பட்டுள்ளன, ஆனால் பல R ல் மேலும் கிடைக்கின்றன. R பாடத்தை முடிக்க, `/solution` கோப்புறை நோக்கி R பாடங்களைத் தேடி காணவும். அவை `.rmd` நீட்சியைக் கொண்டுள்ளன, இது ஒரு **R மார்க்டவுன்** கோப்பாகும் மற்றும் இது `code chunks` (R அல்லது பிற மொழிகளுக்கு) மற்றும் `YAML header` (PDF போன்ற வெளியீடுகளை வடிவமைக்க வழிகாட்டுகிறது) இணைந்த படிவமாகும். இதனால், இது தரவு அறிவியலுக்கான சிறந்த எழுத்தாக்க வடிவமைப்பாக அமைகிறது, ஏனெனில் உங்கள் குறியீடு, அதன் வெளியீடு மற்றும் உங்கள் எண்ணங்களைMarkdown இல் எழுத அனுமதிக்கிறது. மேலும், R Markdown கோப்புகள் PDF, HTML, அல்லது Word போன்ற வெளியீட்டு வடிவங்களாக மாற்றப்பட முடியும். -> **க்விஸ் குறித்து ஒரு குறிப்பு**: அனைத்து க்விஸ்களும் [Quiz App கோப்புறை](../../quiz-app) இல் உள்ளன, ஒவ்வொன்றிலும் மூன்று கேள்விகள் கொண்ட மொத்தம் 52 க்விஸ்கள் உள்ளன. அவை பாடங்களுக்குள் இணைக்கப்பட்டுள்ளன, ஆனால் க்விஸ் செயலி உள்ளூர் முறையில் இயக்கப்படலாம்; உள்ளூர் முறையில் ஹோஸ்ட் செய்ய அல்லது Azure-க்கு அனுப்ப `quiz-app` கோப்புறையில் உள்ள வழிமுறைகளை பின்பற்றவும். - -| பாட எண் | தலைப்பு | பாடக் குழு | கற்றல் குறிக்கோள்கள் | இணைக்கப்பட்ட பாடம் | ஆசிரியர் | -| :------: | :------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | -| 01 | இயந்திரக் கற்றலில் அறிமுகம் | [Introduction](1-Introduction/README.md) | இயந்திரக் கற்றலின் அடிப்படை கருத்துக்களை கற்றுக்கொள் | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | முஹம்மது | -| 02 | இயந்திரக் கற்றலின் வரலாறு | [Introduction](1-Introduction/README.md) | இந்த துறையின் பின்னணியினை கற்றுக்கொள் | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | ஜென் மற்றும் ஏமி | -| 03 | நியாயத்தன்மை மற்றும் இயந்திரக் கற்றல் | [Introduction](1-Introduction/README.md) | எஃது முக்கிய தத்துவமானச் சிக்கல்களைப் படிக்கும் மாணவர்கள் எல்.எம் மாதிரிகளை உருவாக்கி பயன்படுத்தும்போது பரிசீலிக்க வேண்டும்? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | தோமோமி | -| 04 | இயந்திரக் கற்றலுக்கான தொழில்நுட்பங்கள் | [Introduction](1-Introduction/README.md) | எது தொழில்நுட்பங்களை எல்.எம் ஆராய்ச்சியாளர்கள் எல்.எம் மாதிரிகளை உருவாக்க பயன்படுத்துகிறார்கள்? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | கிறிஸ் மற்றும் ஜென் | -| 05 | மறுமொழிகாட்டலில் அறிமுகம் | [Regression](2-Regression/README.md) | மறுமொழிகாட்டல் மாதிரிகளுக்கான Python மற்றும் Scikit-learn பயன்படுத்த ஆரம்பி | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜவ் | -| 06 | வட அமெரிக்க பரங்கிக்காய் விலை 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | எல்.எம் முன்னேற்பாட்டுக்கு தரவை காண்பிக்கவும் சுத்தம் செய்யவும் | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜவ் | -| 07 | வட அமெரிக்க பரங்கிக்காய் விலை 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | நேரியல் மற்றும் பகுப்பாய்வுக் குட்போன்ற மறுமொழிகாட்டல் மாதிரிகளை உருவாக்கு | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | ஜென் மற்றும் ட்மிட்ரி • எரிக் வான்ஜவ் | -| 08 | வட அமெரிக்க பரங்கிக்காய் விலை 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ஒரு லாஜிஸ்டிக் மறுமொழி மாதிரியை உருவாக்கு | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜவ் | -| 09 | ஒரு வலை செயலி 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை பயன்படுத்த ஒரு வலை செயலியை உருவாக்கு | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | ஜென் | -| 10 | வகைப்பாட்டிற்கான அறிமுகம் | [Classification](4-Classification/README.md) | தரவை சுத்தம் செய்ய, தயாராக்கு, மற்றும் காண்பி; வகைப்பாட்டிற்கு அறிமுகம் | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | ஜென் மற்றும் காசி • எரிக் வான்ஜவ் | -| 11 | சுவையான ஆசிய மற்றும் இந்திய உணவுகள் 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | வகைப்பாட்டாளர்களின் அறிமுகம் | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | ஜென் மற்றும் காசி • எரிக் வான்ஜவ் | -| 12 | சுவையான ஆசிய மற்றும் இந்திய உணவுகள் 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | மேலும் வகைப்பாட்டாளர்கள் | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | ஜென் மற்றும் காசி • எரிக் வான்ஜவ் | -| 13 | சுவையான ஆசிய மற்றும் இந்திய உணவுகள் 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | உங்கள் மாதிரியை பயன்படுத்தி பரிந்துரை வலை செயலியை உருவாக்கு | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | ஜென் | -| 14 | தொகுப்பாக்கலுக்கான அறிமுகம் | [Clustering](5-Clustering/README.md) | தரவை சுத்தம் செய்ய, தயாராக்கு மற்றும் காண்பி; தொகுப்பாக்கலுக்கான அறிமுகம் | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜவ் | -| 15 | நைஜீரிய இசை சுவைகளை ஆராய்தல் 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | K-அர்த்தங்கள் தொகுப்பாக்கல் முறையை ஆராய்தல் | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜவ் | -| 16 | இயற்கை மொழி செயலாக்கத்திற்கு அறிமுகம் ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | எளிய ஒரு பாட்டைப் பயன்படுத்தி NLP அடிப்படைகளை கற்று | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | ஸ்டீபன் | -| 17 | பொதுவான NLP பணிகள் ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | மொழி கட்டமைப்புகளுடன் வேலை செய்யும் பொழுது தேவையான பொதுவான பணிகளைப் புரிந்து உங்கள் NLP அறிவை விரிவு செய்யுங்கள் | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | ஸ்டீபன் | -| 18 | மொழி மாற்றம் மற்றும் உணர்வு பகுப்பாய்வு ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ஜேன் ஆஸ்டன் உடன் மொழி மாற்றம் மற்றும் உணர்வு பகுப்பாய்வு | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | ஸ்டீபன் | -| 19 | ஐரோப்பிய காதல் ஹோட்டல்கள் ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ஹோட்டல் மதிப்பாய்வுகளுடன் உணர்வு பகுப்பாய்வு 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | ஸ்டீபன் | -| 20 | ஐரோப்பிய காதல் ஹோட்டல்கள் ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ஹோட்டல் மதிப்பாய்வுகளுடன் உணர்வு பகுப்பாய்வு 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | ஸ்டீபன் | -| 21 | கால வரிசை முன்னறிவிப்பிற்கான அறிமுகம் | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | கால வரிசை முன்னறிவிப்பிற்கான அறிமுகம் | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | பிரான்செஸ்கா | -| 22 | ⚡️ உலக சக்தி பயன்பாடு ⚡️ - ARIMA உடன் கால வரிசை முன்னறிதல் | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA உடன் கால வரிசை முன்னறிதல் | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | பிரான்செஸ்கா | -| 23 | ⚡️ உலக சக்தி பயன்பாடு ⚡️ - SVR உடன் கால வரிசை முன்னறிதல் | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ஆதரவு வெக்டர் ரெக்ரெஷன் மூலம் கால வரிசை முன்னறிதல் | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | அனிர்பன் | -| 24 | உறுதியான கற்றலுக்கான அறிமுகம் | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q கற்றலுடன் உறுதியான கற்றலுக்கான அறிமுகம் | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | ட்மிட்ரி | -| 25 | பீட்டர் ஆட்டை தவிர்க்க உதவுங்கள்! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | உறுதியான கற்றல் ஜிம் | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | ட்மிட்ரி | -| பிறகு பதிவு | உண்மையான உலக இயந்திரக் கற்றல் நிகழ்வுகள் மற்றும் பயன்பாடுகள் | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றலின் சுவையான மற்றும் வெளிப்படுத்தும் உண்மையான உலக பயன்பாடுகள் | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | குழு | -| பிறகு பதிவு | RAI டாஷ்போர்டைப் பயன்படுத்தி ML மாதிரிகளை பிழைதிருத்தல் | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | பொறுப்பு AI டாஷ்போர்டு கூறுபடுகளுடன் இயந்திரக் கற்றலில் மாதிரி பிழைதிருத்தல் | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | ரூத் யாகுபு | - -> [இந்த பாடத்துக்கான அனைத்து கூடுதல் வளங்களையும் Microsoft Learn சேகரிப்பில் காண்க](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) - -## ஆஃப்லைன் அணுகல் - -[Docsify](https://docsify.js.org/#/) ஐப் பயன்படுத்தி நீங்கள் இந்த ஆவணத்தைக் ஆஃப்லைனில் இயக்கலாம். இந்த ரெப்போவை ஃபோர்க் செய்து, உங்கள் உள்ளூர் கணினியில் [Docsify ஐ நிறுவவும்](https://docsify.js.org/#/quickstart), பின்னர் இந்த ரெப்போவில் ரூட் கோப்புறையில் `docsify serve` என தட்டச்சு செய்யவும். இந்த வலைத்தளம் உங்கள் உள்ளூர் கணினியில் 3000 என்ற போர்ட்டில் சேவை செய்யப்படும்: `localhost:3000`. +## கற்றல் விதிமுறைகள் + +இந்த பாடத்திட்டத்தை உருவாக்கும்போது இரண்டு முக்கியக் கொள்கைகளை தேர்வு செய்துள்ளோம்: கையால் செய்கையில் **திட்ட அடிப்படையிலான** மற்றும் வெகு முறை **தேர்வுகள்** உள்ளது. கூடுதலாக, இந்த பாடத்திட்டத்திற்கு ஒரு பொதுவான **தீம்** உள்ளது, இது ஒற்றுமையை தருகிறது. + +உள்ளடக்கம் திட்டங்களுடன் பொறுத்தவரை, மாணவர்களுக்கு இது மிக ஈர்க்கக்கூடியதாக மாறிப் பயிற்சியில் கருத்து நிலைத்த நிறுத்தத்தை மேம்படுத்தும். வகுப்பு தொடங்குவதற்கு முன்பாக குறைவான புள்ளிகளுடைய தேர்வு, மாணவர் அந்த பாடத்தை கற்றுக்கொள்ளும் எண்ணத்தை உருவாக்குகிறது, மற்றும் வகுப்பு முடிந்த பின்பு இரண்டாவது தேர்வு மேலதிக நினைவுத்திறனினை உறுதி செய்கிறது. இந்த பாடத்திட்டம் சுலபமாகவும் மகிழ்ச்சியாகவும் இருக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, முழுமையாக அல்லது ஒரு பகுதியை எடுத்துக்கொள்ளலாம். திட்டங்கள் சிறியதாக தொடங்கி 12 வாரங்கள் முடிவில் மெதுவாக அதிகரிக்கின்றன. இந்த பாடத்திட்டம் ML இன் உண்மையான உலக பயன்பாடுகள் பற்றிய ஒரு குறிப்பை உள்ளடக்கியுள்ளது, இது கூடுதல் மதிப்பெண் அல்லது சார்வு விவாதத்திற்கு பயன்படலாம். + +> எங்கள் [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), மற்றும் [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) வழிகாட்டுதல்களைப் பார்வையிடவும். உங்கள் பயனுள்ள கருத்துக்களை வரவேற்கிறோம்! + +## ஒவ்வொரு பாடத்திலும் உள்ளவை + +- விருப்பத்தின் அடிப்படையிலான சுருக்கக் குறிப்புகள் +- விருப்பத்தின் சிறப்பு வீடியோ +- வீடியோ வழிகாட்டுதல் (சில பாடங்களில் மட்டும்) +- [முன்-கல்வி ஆவில் தேர்வு](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- எழுதப்பட்ட பாடம் +- திட்ட அடிப்படையிலான பாடங்களுக்கான படி படி திட்ட கட்டலை விளக்கும் வழிகாட்டிகள் +- அறிவியல் பரிசோதனைகள் +- ஒரு சவால் +- கூடுதல் அவசியமான வாசிப்புகள் +- பணிகள் +- [பிறகு-கல்வி தேர்வு](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) + +> **மொழிகள் குறித்த குறிப்பு**: இந்த பாடங்கள் பெரும்பாலும் Python இல் எழுதப்பட்டுள்ளன, ஆனால் பல R-ல் கிடைக்கின்றன. ஒரு R பாடத்தை முடிக்க, `/solution` கோப்புறையுக்குச் சென்று R பாடங்களைத் தேடவும். அவை `.rmd` நீட்சியுடன் உள்ளன, இது **R Markdown** கோப்பாகும், இது `code chunks` (R அல்லது பிற மொழிகள்) மற்றும் `YAML header` உடன் கூடிய ஒரு **Markdown** ஆவணமாக வரையறுக்கப்படுகிறது. இது ஒரு விடயம் பின்னணியை எழுத்தாளர் வரையறுக்கும் வடிவமைப்பாக இருக்கிறது, எங்கும் உங்கள் குறியீடு, அதன் வெளியீடு மற்றும் உங்கள் எண்ணங்களை Markdown வடிவில் எழுத அனுமதிக்கிறது. அதோடு, R Markdown ஆவணங்களை PDF, HTML அல்லது Word போன்ற வெளியீடு வடிவங்களுக்கு மாற்ற முடியும். +> **க்விஸ் குறித்து ஒரு குறிப்புரை**: அனைத்து க்விஸ்களும் [Quiz App folder](../../quiz-app) இல் உள்ளன, ஒவ்வொரு க்விஸில் மூன்று கேள்விகள் உள்ள 52 க்கும் மேற்பட்ட க்விஸ்கள். இதைவழி பாடங்களிலிருந்து இணைக்கப்பட்டுள்ளன, ஆனால் quiz app-ஐ உள்ளூர் முறையில் இயக்கலாம்; உள்ளூரிலேயே ஹோஸ்ட் செய்ய அல்லது Azure க்கு வெளியிட `quiz-app` கோப்பகத்தில் உள்ள வழிமுறைகளை பின்பற்றவும். + +| பாட எண்ணிக்கை | தலைப்பு | பாடக் குழுவாக்கம் | கற்றல் குறிக்கோள்கள் | இணைக்கப்பட்ட பாடம் | ஆசிரியர் | +| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| 01 | இயந்திர கற்றல் அறிமுகம் | [Introduction](1-Introduction/README.md) | இயந்திர கற்றலின் அடிப்படைக் கருத்துக்களை கற்றுக்கொள்ளுங்கள் | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | முகமது | +| 02 | இயந்திரக் கற்றலின் வரலாறு | [Introduction](1-Introduction/README.md) | இந்த துறையின் பின்னணியிலான வரலாற்றைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள் | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | ஜென் மற்றும் ஏமி | +| 03 | நியாயமான்க் கற்றலும் இயந்திரக் கற்றலும் | [Introduction](1-Introduction/README.md) | இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளைக் கட்டும் போது மாணவர்கள் பரிசீலிக்க வேண்டிய நியாயம் சார்ந்த முக்கிய தத்துவ ரீதியான சிக்கல்கள் என்ன? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | டோமோமி | +| 04 | இயந்திரக் கற்றலுக்கான தொழில்நுட்பங்கள் | [Introduction](1-Introduction/README.md) | இயந்திரக் கற்றல் ஆய்வாளர்கள் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க எந்த தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறார்கள்? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | கிரிஸ் மற்றும் ஜென் | +| 05 | ரிகிரஷன் அறிமுகம் | [Regression](2-Regression/README.md) | ரிகிரஷன் மாதிரிகளுக்கான பைதான் மற்றும் ஸ்கைக்கிட்-லெர்னைப் பயன்படுத்த தொடங்குங்கள் | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜௌ | +| 06 | வட அமெரிக்கவின் பூசணிக்காய் விலை 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | இயந்திரக் கற்றலுக்கான தரவை கண்டு பிடித்து தூய்மை செய்யவும் | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜௌ | +| 07 | வட அமெரிக்கவின் பூசணிக்காய் விலை 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | வரிசையியல் மற்றும் தொகுப்பியல் ரிகிரஷன் மாதிரிகளை கட்டவும் | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | ஜென் மற்றும் ட்மிட்ரி • எரிக் வான்ஜௌ | +| 08 | வட அமெரிக்கவின் பூசணிக்காய் விலை 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ஒரு மொழிப்புரை ரிகிரஷன் மாதிரியை உருவாக்கு | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜௌ | +| 09 | ஒரு வலைப் பயன்பாடு 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | உங்கள் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பயன்படுத்த ஒரு வலைப் பயன்பாட்டை கட்டமைக்கவும் | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | ஜென் | +| 10 | வகைப்படுத்தல் அறிமுகம் | [Classification](4-Classification/README.md) | உங்கள் தரவை சுத்தம் செய்ய, தயார் செய்ய மற்றும் காட்சிப்படுத்தவும்; வகைப்படுத்தலுக்கான அறிமுகம் | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | ஜென் மற்றும் காஸ்ஸி • எரிக் வான்ஜௌ | +| 11 | சுவையான ஆசிய மற்றும் இந்திய உணவுகள் 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | வகைப்பாட்டாளர்களுக்கான அறிமுகம் | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | ஜென் மற்றும் காஸ்ஸி • எரிக் வான்ஜௌ | +| 12 | சுவையான ஆசிய மற்றும் இந்திய உணவுகள் 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | மேலும் வகைப்பாட்டாளர்கள் | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | ஜென் மற்றும் காஸ்ஸி • எரிக் வான்ஜௌ | +| 13 | சுவையான ஆசிய மற்றும் இந்திய உணவுகள் 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | உங்கள் மாதிரியைப் பயன்படுத்தி ஒரு பரிந்துரையாளர் வலைப் பயன்பாட்டை கட்டுங்கள் | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | ஜென் | +| 14 | தொடர்புபடுத்தல் அறிமுகம் | [Clustering](5-Clustering/README.md) | உங்கள் தரவை சுத்தம் செய்து, தயார் செய்து, காட்சிப்படுத்தவும்; தொடர்புபடுத்தலுக்கு அறிமுகம் | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜௌ | +| 15 | நைஜீரிய இசை ருசிகளை ஆராய்தல் 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | K-மீன்ஸ் தொடர்புபடுத்தல் முறையை ஆராயவும் | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | ஜென் • எரிக் வான்ஜௌ | +| 16 | இயற்கை மொழி செயலாக்கம் அறிமுகம் ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ஒரு எளிய பாட்டை கட்டி NLP அடிப்படைகளை கற்றுக்கொள்ளுங்கள் | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | ஸ்டீفن | +| 17 | பொதுவான NLP பணிகள் ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | மொழி அமைப்புகளுடன் பணியாற்றும் பொழுதும் தேவையான பொதுவான பணிகளைப் புரிந்துகொண்டு உங்கள் NLP அறிவை ஆழப்படுத்துங்கள் | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | ஸ்டீفن | +| 18 | மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ஜேன் ஆஸ்டனுடன் மொழிபெயர்த்து உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | ஸ்டீفن | +| 19 | ஐரோப்பாவின் காதலுடன் கூடிய விடுதிகள் ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | விடுதி மதிப்பாய்வுகளுடன் உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | ஸ்டீفن | +| 20 | ஐரோப்பாவின் காதலுடன் கூடிய விடுதிகள் ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | விடுதி மதிப்பாய்வுகளுடன் உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | ஸ்டீفن | +| 21 | காலவரிசை முன்னறிவிப்பு அறிமுகம் | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | காலவரிசை முன்னறிவிப்பில் அறிமுகம் | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | பிரான்செஸ்கா | +| 22 | ⚡️ உலக வலியமைப்பு ⚡️ - ARIMA உடன் காலவரிசை முன்னறிவிப்பு | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA உடன் காலவரிசை முன்னறிவிப்பு | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | பிரான்செஸ்கா | +| 23 | ⚡️ உலக வலியமைப்பு ⚡️ - SVR உடன் காலவரிசை முன்னறிவிப்பு | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Support Vector Regressor உடன் காலவரிசை முன்னறிவிப்பு | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | அனிர்பான் | +| 24 | ஊக்கமளிக்கும் கற்றலுக்கான அறிமுகம் | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning உடன் ஊக்கமளிக்கும் கற்றலுக்கான அறிமுகம் | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | ட்மிட்ரி | +| 25 | பீட்டரை கிளியைத் தவிர்க்க உதவி செய்! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | ஊக்கமளிக்கும் கற்றல் ஜிம் | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | ட்மிட்ரி | +| பிறசுருக்கம் | இயந்திரக் கற்றல் பாவனைகள் மற்றும் செயல்முறைகள் | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றல் பற்றிய சுவாரஸ்யமான மற்றும் வெளிப்படையான பாவனைகள் | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | குழு | +| பிறசுருக்கம் | RAI டேஷ்போர்டைப் பயன்படுத்தி ML மாதிரிகள் பிழைத்திருத்தல் | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | பொறுப்பான AI டேஷ்போர்ட் கூறுகளைப் பயன்படுத்தி இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகள் பிழைத்திருத்தல் | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | ரூத் யாக்குபு | + +> [இந்த பாடத்துக்கான கூடுதல் ஆதாரங்களை எங்கள் Microsoft Learn சேகரிப்பில் காணவும்](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) + +## ஆன்லைன் இல்லாமல் அணுகல் + +[Docsify](https://docsify.js.org/#/) பயன்படுத்தி நீங்கள் இந்த ஆவணத்தையும் ஆன்லைன் இல்லாமல் இயக்கலாம். இந்த ரெப்போவை ஃபோர்க் செய்து, [Docsify ஐ நிறுவி](https://docsify.js.org/#/quickstart) உங்கள் உள்ளூர்மின்னணு கணினியிலேயே, பின்னர் இந்த ரெப்போவின் ரூட் கோப்பகத்தில் `docsify serve` என்பதை இன்ஸ்டால் செய்து இயக்குங்கள். இந்த இணையத்தளம் உங்கள் உள்ளூர் கணினியின் போர்ட் 3000 இல் வழங்கப்படும்: `localhost:3000`. ## PDFகள் -இதற்கு இணைப்புகளுடன் கூடிய பாடத்திட்டத்தின் PDF-ஐ [இங்கிருந்து](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) காணவும். +வழிகாட்டியின் PDF-ஐ இதன் மூலம் இணைப்புகள் கொண்டாகக் காணவும் [இங்கே](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). -## 🎒 பிற பாடங்கள் +## 🎒 பிற பாடங்கள் -எங்கள் குழு பிற பாடங்களை உருவாக்குகிறது! பாருங்கள்: +எங்கள் குழு பிற பாடங்களையும் உருவாக்குகிறது! நிச்சயமாக பாருங்கள்: -### LangChain +### லாங்க்செயின் [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / Agents +### அஜூர் / எட்ஜ் / MCP / முகவர்கள் [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -188,44 +180,44 @@ Microsoft இல் Cloud Advocates, **Machine Learning** பற்றிய 12- --- -### Generative AI Series -[![அறிமுகத்திற்கான உருவாக்கும் ஏ.ஐ](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![உருவாக்கும் ஏ.ஐ (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![உருவாக்கும் ஏ.ஐ (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![உருவாக்கும் ஏ.ஐ (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### உருவாக்கும் AI தொடர்முறை +[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### அடிப்படைக் கற்றல் -[![ஏ.ஐ தொடக்கத்திற்கான எம்.எல்](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![தரவு அறிவியல் தொடக்கத்திற்கான](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![ஏ.ஐ தொடக்கத்திற்கான](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![சைபர் பாதுகாப்பு தொடக்கத்திற்கான](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![வலை உருவாக்கல் தொடக்கத்திற்கான](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![இன்டர்நெட் ஆப் திங்ஸ் தொடக்கத்திற்கான](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![எக்ஸ்ஆர் வளர்ச்சி தொடக்கத்திற்கான](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### அடிப்படை கற்றல் +[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### கோபைலட் தொடர் -[![ஏ.ஐ இணைந்த கோபைலட் தொடர்பான](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![C#/.NET கோபைலட் தொடர்பான](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![கோபைலட் சாகசம்](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## உதவி பெறுதல் -உங்களுக்கு ஏ.ஐ செயலிகளை கட்டமைப்பதில் சிக்கல் அல்லது கேள்விகள் இருந்தால். MCP பற்றி விவாதங்கள் நடைபெறும் பிற கற்றலாளர்களும் அனுபவம் வாய்ந்த அபிவிருத்தியாளர்களும் கூடிய சமுதாயத்தில் சேருங்கள். கேள்விகள் வரவேற்பு பெறும் மற்றும் அறிவு சுதந்திரமாக பகிரப்படும் ஒரு ஆதரவான சமூகமாகும். +நீங்கள் தடுமாறினால் அல்லது AI செயலிகள் உருவாக்குவது பற்றி ஏதேனும் கேள்விகள் இருந்தால். MCP பற்றி விவாதங்களில் சக கற்றுக்கொள்ளுநர்களும் அனுபவசாலி மேம்படுத்துநர்களும் இணைந்திடுங்கள். கேள்விகள் வரவேற்கப்படும் மற்றும் அறிவு சுதந்திரமாக பகிரப்படும் ஆதரவான சமூகம் இது. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -தயாரிப்பு கருத்து அல்லது கட்டமைக்கும் போது பிழைகள் இருந்தால் ביקரம்: +உங்கள் தயாரிப்பு கருத்து அல்லது பிழைகள் இருந்தால்: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**கவனிக்கை**: -இந்த ஆவணம் AI மொழிபெயர்ப்பு சேவை [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) பயன்படுத்தி மொழிபெயர்க்கப்பட்டுள்ளது. நாங்கள் துல்லியத்தை உறுதிப்படுத்த முயல்வதினாலும், தானாக வழங்கப்படும் மொழிபெயர்ப்புகளில் பிழைகள் அல்லது தவறுகள் இருக்கக்கூடும் என்பதை தயவுசெய்து அறிந்திருங்கள். சொந்த மொழியில் உள்ள அசல் ஆவணம் அதிகாரப்பூர்வ மூலமாக கருதப்பட வேண்டும். முக்கியமான தகவல்களுக்கு, தொழில்நுட்பமான மனித மொழிபெயர்ப்பாரை அணுக பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. இந்த மொழிபெயர்ப்பின் பயன்பாட்டால் ஏற்படக்கூடிய எந்த தவறான புரிதலுக்கும் அல்லது தவறான விளக்கங்களுக்கும் நாம் பொறுப்பேற்கமுடியாது. +**குறிப்பு**: +இந்த ஆவணம் AI மொழிபெயர்ப்பு சேவையான [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) மூலம் மொழிபெயர்க்கப்பட்டுள்ளது. நாங்கள் துல்லியத்திற்காக முயற்சித்தும் வருகிறோம், ஆனால் தானியங்கியான மொழிபெயர்ப்புகளில் பிழைகள் அல்லது தவறுகள் இருக்க வாய்ப்பு உள்ளது. அடிப்படை ஆவணம் அதன் சொந்த/native மொழியில் அதிகாரப்பூர்வமான ஆதாரமாக கருதப்பட வேண்டும். முக்கியமான தகவல்களுக்கு, தொழில்முறை மனித மொழிபெயர்ப்பை பரிந்துரைக்கின்றோம். இந்த மொழிபெயர்ப்பின் பயன்படுத்தலால் ஏற்படும் தவறுசெய்திகள் அல்லது தவறான புரிதலுக்கு எங்கள் பொறுப்பு இல்லை. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ta/SECURITY.md b/translations/ta/SECURITY.md index 506c2aaf0..0746ea603 100644 --- a/translations/ta/SECURITY.md +++ b/translations/ta/SECURITY.md @@ -1,12 +1,3 @@ - ## பாதுகாப்பு Microsoft எங்கள் மென்பொருள் தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளின் பாதுகாப்பை மிகுந்த கவனத்துடன் கையாளுகிறது, இதில் [Microsoft](https://github.com/Microsoft), [Azure](https://github.com/Azure), [DotNet](https://github.com/dotnet), [AspNet](https://github.com/aspnet), [Xamarin](https://github.com/xamarin) மற்றும் [எங்கள் GitHub அமைப்புகள்](https://opensource.microsoft.com/) ஆகியவற்றின் GitHub அமைப்புகள் மூலம் நிர்வகிக்கப்படும் அனைத்து மூலக் குறியீட்டு களஞ்சியங்களும் அடங்கும். diff --git a/translations/ta/SUPPORT.md b/translations/ta/SUPPORT.md index 2109bab51..8beb8ec3e 100644 --- a/translations/ta/SUPPORT.md +++ b/translations/ta/SUPPORT.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # ஆதரவு ## பிரச்சினைகளை பதிவு செய்வது மற்றும் உதவி பெறுவது எப்படி diff --git a/translations/ta/TROUBLESHOOTING.md b/translations/ta/TROUBLESHOOTING.md index 161f98d5b..a2f900821 100644 --- a/translations/ta/TROUBLESHOOTING.md +++ b/translations/ta/TROUBLESHOOTING.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # பிழைத்திருத்த வழிகாட்டி இந்த வழிகாட்டி, Machine Learning for Beginners பாடத்திட்டத்துடன் வேலை செய்யும்போது ஏற்படும் பொதுவான பிரச்சினைகளை தீர்க்க உங்களுக்கு உதவுகிறது. இங்கே தீர்வு கிடைக்காவிட்டால், எங்கள் [Discord Discussions](https://aka.ms/foundry/discord) அல்லது [ஒரு பிரச்சினையைத் திறக்கவும்](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues) சென்று பார்க்கவும். diff --git a/translations/ta/docs/_sidebar.md b/translations/ta/docs/_sidebar.md index a1e3709f6..3206fcf02 100644 --- a/translations/ta/docs/_sidebar.md +++ b/translations/ta/docs/_sidebar.md @@ -1,12 +1,3 @@ - - அறிமுகம் - [இயந்திரக் கற்றலுக்கான அறிமுகம்](../1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) - [இயந்திரக் கற்றலின் வரலாறு](../1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) diff --git a/translations/ta/for-teachers.md b/translations/ta/for-teachers.md index b7e926ca7..9fd8fcf02 100644 --- a/translations/ta/for-teachers.md +++ b/translations/ta/for-teachers.md @@ -1,12 +1,3 @@ - ## ஆசிரியர்களுக்காக இந்த பாடத்திட்டத்தை உங்கள் வகுப்பறையில் பயன்படுத்த விரும்புகிறீர்களா? தயவுசெய்து பயன்படுத்துங்கள்! diff --git a/translations/ta/quiz-app/README.md b/translations/ta/quiz-app/README.md index 1c440188b..481814e4b 100644 --- a/translations/ta/quiz-app/README.md +++ b/translations/ta/quiz-app/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - # வினாடி வினா இந்த வினாடி வினாக்கள் https://aka.ms/ml-beginners என்ற ML பாடத்திட்டத்திற்கான முன் மற்றும் பிந்தைய பாடவகுப்பு வினாடி வினாக்கள் ஆகும். diff --git a/translations/ta/sketchnotes/LICENSE.md b/translations/ta/sketchnotes/LICENSE.md index 3f371f7ef..789e67c20 100644 --- a/translations/ta/sketchnotes/LICENSE.md +++ b/translations/ta/sketchnotes/LICENSE.md @@ -1,12 +1,3 @@ - அடையாளம்-பகிர்தல் 4.0 சர்வதேசம் ======================================================================= diff --git a/translations/ta/sketchnotes/README.md b/translations/ta/sketchnotes/README.md index a0698f1da..366fab8c1 100644 --- a/translations/ta/sketchnotes/README.md +++ b/translations/ta/sketchnotes/README.md @@ -1,12 +1,3 @@ - கற்றல் திட்டத்தின் அனைத்து ஸ்கெட்ச் நோட்களையும் இங்கே பதிவிறக்கம் செய்யலாம். 🖨 உயர் தீர்மானத்தில் அச்சிடுவதற்காக TIFF பதிப்புகள் [இந்த ரெப்போவில்](https://github.com/girliemac/a-picture-is-worth-a-1000-words/tree/main/ml/tiff) கிடைக்கின்றன.