From 40d72c033743b85c995e084a46458bd3d1f6af9e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "localizeflow[bot]" Date: Mon, 6 Apr 2026 15:53:13 +0000 Subject: [PATCH] chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 6 changes) --- translations/pa/.co-op-translator.json | 4 +- translations/pa/README.md | 220 +++++++++++----------- translations/pt-BR/.co-op-translator.json | 4 +- translations/pt-BR/README.md | 198 +++++++++---------- translations/pt-PT/.co-op-translator.json | 4 +- translations/pt-PT/README.md | 206 ++++++++++---------- 6 files changed, 319 insertions(+), 317 deletions(-) diff --git a/translations/pa/.co-op-translator.json b/translations/pa/.co-op-translator.json index 1c32f44a1..45bc9a886 100644 --- a/translations/pa/.co-op-translator.json +++ b/translations/pa/.co-op-translator.json @@ -552,8 +552,8 @@ "language_code": "pa" }, "README.md": { - "original_hash": "f7d55bf70beaab82d4621c0860301a64", - "translation_date": "2026-03-17T07:52:10+00:00", + "original_hash": "7fb48097f57e680b380cd9aae988d317", + "translation_date": "2026-04-06T15:49:53+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "pa" }, diff --git a/translations/pa/README.md b/translations/pa/README.md index 2eb0d0d46..50fa98046 100644 --- a/translations/pa/README.md +++ b/translations/pa/README.md @@ -10,16 +10,16 @@ ### ๐ŸŒ เจฌเจนเฉ-เจญเจพเจธเจผเจพ เจธเจนเจพเจ‡เจคเจพ -#### GitHub เจ•เจพเจฐเจตเจพเจˆ เจฆเฉ‡ เจœเจผเจฐเฉ€เจ เจธเจฎเจฐเจฅเจฟเจค (เจธเจตเฉˆเจšเจพเจฒเจฟเจค เจ…เจคเฉ‡ เจนเจฎเฉ‡เจธเจผเจพ เจ…เฉฑเจช-เจŸเฉ‚-เจกเฉ‡เจŸ) +#### GitHub เจเจ•เจธเจผเจจ เจฐเจพเจนเฉ€เจ‚ เจธเจฎเจฐเจฅเจฟเจค (เจ†เจŸเฉ‹เจฎเฉ‡เจŸเจฟเจ• เจ…เจคเฉ‡ เจนเจฎเฉ‡เจธเจผเจพ เจ…เจช-เจŸเฉ‚-เจกเฉ‡เจŸ) -[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)](./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) | [Khmer](../km/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)](./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) > **เจธเจฅเจพเจจเจ• เจ•เจฒเฉ‹เจจ เจ•เจฐเจจเจพ เจชเจธเฉฐเจฆ เจนเฉˆ?** > -> เจ‡เจน เจฐเจฟเจชเฉ‹ เจตเจฟเฉฑเจš 50+ เจญเจพเจธเจผเจพ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจธเจผเจพเจฎเจฒ เจนเจจ เจœเฉ‹ เจกเจพเจŠเจจเจฒเฉ‹เจก เจ†เจ•เจพเจฐ เจจเฉ‚เฉฐ เจ•เจพเจซเฉ€ เจ…เฉฑเจงเจฟเจ• เจตเจงเจพเจ‰เจ‚เจฆเฉ‡ เจนเจจเฅค เจฌเจฟเจจเจพเจ‚ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆเจพเจ‚ เจฆเฉ‡ เจ•เจฒเฉ‹เจจ เจ•เจฐเจจ เจฒเจˆ, sparse checkout เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚: +> เจ‡เจน เจฐเฉ€เจชเฉ‹เจœเจฟเจŸเจฐเฉ€ 50+ เจญเจพเจธเจผเจพเจตเจพเจ‚ เจฆเฉ‡ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจธเจผเจพเจฎเจฒ เจ•เจฐเจฆเฉ€ เจนเฉˆ เจœเฉ‹ เจกเจพเจŠเจจเจฒเฉ‹เจก เจฆเจพ เจ†เจ•เจพเจฐ เจตเจงเจพเจ‰เจ‚เจฆเฉ‡ เจนเจจเฅค เจฌเจฟเจจเจพเจ‚ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆเจพเจ‚ เจฆเฉ‡ เจ•เจฒเฉ‹เจจ เจ•เจฐเจจ เจฒเจˆ, เจธเจชเจพเจฐเจธ เจšเฉˆเจ•เจ†เจŠเจŸ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚: > -> **เจฌเจพเจถ / macOS / Linux:** +> **Bash / macOS / Linux:** > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git > cd ML-For-Beginners @@ -33,62 +33,63 @@ > git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images" > ``` > -> เจ‡เจธ เจจเจพเจฒ เจคเฉเจนเจพเจจเฉ‚เฉฐ เจ‡เจน เจธเจญ เจ•เฉเจ เจฎเจฟเจฒเจฆเจพ เจนเฉˆ เจœเฉ‹ เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจชเฉ‚เจฐเจพ เจ•เจฐเจจ เจฒเจˆ เจฒเฉ‹เฉœเฉ€เจ‚เจฆเจพ เจนเฉˆ เจฌเจนเฉเจค เจคเฉ‡เจœเจผ เจกเจพเจŠเจจเจฒเฉ‹เจก เจจเจพเจฒ. +> เจ‡เจน เจคเฉเจนเจพเจจเฉ‚เฉฐ เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจจเฉ‚เฉฐ เจœเจผเจฟเจ†เจฆเจพ เจคเฉ‡เจœเจผ เจกเจพเจŠเจจเจฒเฉ‹เจก เจจเจพเจฒ เจชเฉ‚เจฐเจพ เจ•เจฐเจจ เจฒเจˆ เจธเจพเจฐเฉ€ เจœเจฐเฉ‚เจฐเฉ€ เจšเฉ€เจœเจผเจพเจ‚ เจฆเจฟเฉฐเจฆเจพ เจนเฉˆเฅค -#### เจธเจพเจกเฉ€ เจ•เจฎเจฟเจŠเจจเจฟเจŸเฉ€ เจจเจพเจฒ เจœเฉเฉœเฉ‹ +#### เจธเจพเจกเฉ‡ เจ•เจฎเจฟเจŠเจจเจฟเจŸเฉ€ เจตเจฟเฉฑเจš เจถเจพเจฎเจฟเจฒ เจนเฉ‹เจตเฉ‹ [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -เจธเจพเจกเฉ‡ เจ•เฉ‹เจฒ เจ‡เฉฑเจ• เจกเจฟเจธเจ•เจพเจฐเจก เจเจ†เจˆ เจจเจพเจฒ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจตเจพเจฒเฉ€ เจธเฉ€เจฐเฉ€เจœเจผ เจšเฉฑเจฒ เจฐเจนเฉ€ เจนเฉˆ, เจตเจงเฉ‡เจฐเฉ‡ เจœเจพเจฃเจ•เจพเจฐเฉ€ เจฒเจˆ เจ…เจคเฉ‡ เจธเจพเจกเฉ‡ เจจเจพเจฒ เจœเฉเฉœเจจ เจฒเจˆ เจฒเฉ‡เจ–เจพ เจถเฉเจฐเฉ‡เจฃเฉ€ 'Learn with AI Series' เจตเฉ‡เจ–เฉ‹ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 18 - 30 เจธเจคเฉฐเจฌเจฐ, 2025 เจคเฉ‹เจ‚เฅค เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ GitHub Copilot เจจเฉ‚เฉฐ เจกเฉ‡เจŸเจพ เจธเจพเจ‡เฉฐเจธ เจฒเจˆ เจตเจฐเจคเจฃ เจฆเฉ‡ เจŸเจฟเจชเจธ เจ…เจคเฉ‡ เจŸเฉเจฐเจฟเจ•เจธ เจชเฉเจฐเจพเจชเจค เจ•เจฐเฉ‹เจ—เฉ‡เฅค +เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจ‡เฉฑเจ• เจกเจฟเจธเจ•เจพเจฐเจก เจฒเจฐเจจ เจตเจฟเจฅ เจเจ†เจˆ เจธเจฟเจฐเฉ€เจœเจผ เจšเจฒเจพ เจฐเจนเฉ‡ เจนเจพเจ‚, เจตเฉฑเจง เจœเจพเจฃเจ•เจพเจฐเฉ€ เจฒเจˆ เจ…เจคเฉ‡ เจธเจพเจกเฉ‡ เจจเจพเจฒ เจœเฉเฉœเจจ เจฒเจˆ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 'เจคเฉ‡ 18 - 30 เจธเจคเฉฐเจฌเจฐ, 2025เฅค เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ GitHub Copilot เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจกเจพเจŸเจพ เจธเจพเจ‡เฉฐเจธ เจฆเฉ‡ เจŸเจฟเจชเจธ เจ…เจคเฉ‡ เจŸเฉเจฐเจฟเจ•เจธ เจชเฉเจฐเจพเจชเจค เจ•เจฐเฉ‹เจ—เฉ‡เฅค ![Learn with AI series](../../translated_images/pa/3.9b58fd8d6c373c20.webp) -# เจจเจตเฉ€เจ‚ เจถเฉเจฐเฉ‚เจ†เจค เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฒเจˆ เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— - เจ‡เฉฑเจ• เจธเจฟเจฒเฉ‡เจฌเจธ +# เจจเจตเฉ‡เจ‚ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฒเจˆ เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— - เจ‡เฉฑเจ• เจ•เจฐเฉ€เจ•เฉเจฒเจฎ -> ๐ŸŒ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ‡ เจตเฉฑเจ–-เจตเฉฑเจ– เจธเฉฑเจญเจฟเจ†เจšเจพเจฐเจพเจ‚ เจฆเฉ‡ เจœเจผเจฐเฉ€เจ เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจ…เจงเจฟเจเจจ เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจนเฉ‹เจ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ€ เจฏเจพเจคเจฐเจพ เจ•เจฐเฉ‹ ๐ŸŒ +> ๐ŸŒ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ‡ เจตเฉฑเจ–-เจตเฉฑเจ– เจธเฉฑเจญเจฟเจ†เจšเจพเจฐเจพเจ‚ เจฐเจพเจนเฉ€เจ‚ เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเฉ€ เจ–เฉ‹เจœ เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจนเจพเจ‚ ๐ŸŒ -Microsoft เจฆเฉ‡ เจ•เจฒเจพเจŠเจก เจ…เจกเจตเฉ‹เจ•เฉ‡เจŸ เจ–เฉเจธเจผเฉ€ เจจเจพเจฒ 12 เจนเจซเจผเจคเฉ‡, 26 เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจตเจพเจฒเจพ เจธเจฟเจฒเฉ‡เจฌเจธ เจชเฉ‡เจธเจผ เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจนเจจ เจœเฉ‹ เจฎเฉเฉฑเจ– เจคเฉŒเจฐ 'เจคเฉ‡ **เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ—** เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจนเฉˆเฅค เจ‡เจธ เจธเจฟเจฒเฉ‡เจฌเจธ เจตเจฟเฉฑเจš เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจ•เจˆ เจตเจพเจฐ เจ•เจฟเจนเจพ เจœเจพเจ‚เจฆเจพ เจนเฉˆ **เจชเฉเจฐเจšเฉ€เจจ เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ—**, เจœเฉ‹ เจฎเฉเฉฑเจ– เจคเฉŒเจฐ 'เจคเฉ‡ Scikit-learn เจฒเจพเจ‡เจฌเฉเจฐเฉ‡เจฐเฉ€ เจฆเจพ เจ‡เจธเจคเฉ‡เจฎเจพเจฒ เจ•เจฐเจฆเจพ เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจกเฉ€เจช เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจšเจฆเจพ เจนเฉˆ, เจœเจฟเจธ เจจเฉ‚เฉฐ เจธเจพเจกเฉ€ [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners) เจตเจฟเฉฑเจš เจ•เจตเจฐ เจ•เฉ€เจคเจพ เจ—เจฟเจ† เจนเฉˆเฅค เจ‡เจจเฉเจนเจพเจ‚ เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจธเจพเจกเฉ€ ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners) เจจเจพเจฒ เจตเฉ€ เจœเฉ‹เฉœเฉ‹เฅค +เจฎเจพเจˆเจ•เฉเจฐเฉ‹เจธเจพเจซเจŸ เจตเจฟเฉฑเจš เจ•เจฒเจพเจ‰เจก เจเจกเจตเฉ‹เจ•เฉ‡เจŸเจธ เจ–เฉเจธเจผ เจนเจจ เจ•เจฟ เจ‰เจน 12 เจนเจซเจคเจฟเจ†เจ‚, 26 เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจตเจพเจฒเจพ เจ‡เจ• เจ•เจฐเฉ€เจ•เฉเจฒเจฎ เจฎเฉเจนเฉฑเจˆเจ† เจ•เจฐเจตเจพ เจฐเจนเฉ‡ เจนเจจ เจœเฉ‹ เจธเจฟเจฐเจซเจผ **เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ—** เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจนเฉˆเฅค เจ‡เจธ เจ•เจฐเฉ€เจ•เฉเจฒเจฎ เจตเจฟเฉฑเจš, เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจ•เฉเจ เจนเจพเจฒเจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš เจ•เจนเฉ‡ เจœเจพเจ‚เจฆเฉ‡ **เจ•เจฒเจพเจธเจฟเจ• เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ—** เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจธเจฟเฉฑเจ–เฉ‹เจ—เฉ‡, เจœเจฟเฉฑเจฅเฉ‡ เจฎเฉเฉฑเจ– เจคเฉŒเจฐ 'เจคเฉ‡ เจธเจพเจ‡เจ•เจฟเจŸ-เจฒเจฐเจจ เจฒเจพเจ‡เจฌเฉเจฐเฉ‡เจฐเฉ€ เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจ•เฉ€เจคเฉ€ เจœเจพเจ‚เจฆเฉ€ เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจกเฉ€เจช เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจšเจฟเจ† เจœเจพเจ‚เจฆเจพ เจนเฉˆ, เจœเฉ‹ เจธเจพเจกเฉ‡ [AI for Beginners เจฆเฉ‡ เจ•เจฐเฉ€เจ•เฉเจฒเจฎ](https://aka.ms/ai4beginners) เจตเจฟเฉฑเจš เจ•เจตเจฐ เจ•เฉ€เจคเจพ เจ—เจฟเจ† เจนเฉˆเฅค เจ‡เจน เจชเจพเจ  เจธเจพเจกเฉ‡ ['เจกเจพเจŸเจพ เจธเจพเจ‡เฉฐเจธ เจซเจพเจฐ เจฌเจฟเจ—เจฟเจจเจฐเจœเจผ' เจ•เจฐเฉ€เจ•เฉเจฒเจฎ](https://aka.ms/ds4beginners) เจจเจพเจฒ เจœเฉ‹เฉœเฉ‹เฅค -เจฆเฉเจจเฉ€เจ†เจ‚ เจฆเฉ‡ เจตเฉฑเจ–เจฐเฉ‡ เจ–เฉ‡เจคเจฐเจพเจ‚ เจฆเฉ‡ เจกเฉ‡เจŸเจพ เจตเจฟเฉฑเจš เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจจเฉเจนเจพเจ‚ เจชเฉเจฐเจšเฉ€เจจ เจคเจ•เจจเฉ€เจ•เจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจฒเจพเจ—เฉ‚ เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจนเฉ‹เจ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ€ เจฏเจพเจคเจฐเจพ เจ•เจฐเฉ‹เจ—เฉ‡เฅค เจนเจฐ เจชเจพเจ  เจตเจฟเฉฑเจš เจชเฉเจฐเฉ€ เจ…เจคเฉ‡ เจชเฉ‹เจธเจŸ เจชเจพเจ  เจ•เฉเจ‡เจœเจผ, เจฒเจฟเจ–เจคเฉ€ เจนเฉเจ•เจฎเจพเจ‚, เจนเฉฑเจฒ, เจ•เฉฐเจฎ เจ…เจคเฉ‡ เจนเฉ‹เจฐ เจธเจผเจพเจฎเจฒ เจนเจจเฅค เจธเจพเจกเจพ เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ-เจ†เจงเจพเจฐเจฟเจค เจชเฉˆเจกเจพเจ—เฉ‹เจ—เฉ€ เจคเฉเจนเจพเจจเฉ‚เฉฐ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจ…เจคเฉ‡ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจฆเฉŒเจฐเจพเจจ เจธเจฟเจ–เจพเจ‰เจ‚เจฆเจพ เจนเฉˆ, เจœเฉ‹ เจ•เจฟ เจจเจตเฉ€เจ†เจ‚ เจนเฉเจจเจฐเจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจฅเจพเจชเจฃ เจฒเฉฑเจ—เจฃเจพ เจนเฉˆเฅค +เจธเจพเจกเฉ‡ เจจเจพเจฒ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจญเจฐ เจฆเฉ€ เจฏเจพเจคเจฐเจพ เจ•เจฐเฉ‹ เจœเจฆเฉ‹เจ‚ เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจน เจ•เจฒเจพเจธเจฟเจ• เจคเจ•เจจเฉ€เจ•เจพเจ‚ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ‡ เจ•เจˆ เจ–เฉ‡เจคเจฐเจพเจ‚ เจฆเฉ‡ เจกเจพเจŸเฉ‡ 'เจคเฉ‡ เจฒเจพเจ—เฉ‚ เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจนเจพเจ‚เฅค เจนเจฐ เจชเจพเจ  เจตเจฟเฉฑเจš เจชเจนเจฟเจฒเจพเจ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจฌเจพเจ…เจฆ เจฆเฉ‡ เจ•เฉฐเจฎเจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจ•เจตเจฟเฉ›, เจฒเจฟเจ–เจคเฉ€ เจนเจฆเจพเจ‡เจคเจพเจ‚, เจนเฉฑเจฒ, เจ…เจธเจพเจˆเจจเจฎเฉˆเจ‚เจŸ เจธเจผเจพเจฎเจฒ เจนเจจเฅค เจธเจพเจกเฉ€ เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ-เจ…เจงเจพเจฐเจฟเจค เจชเฉˆเจกเจพเจ—เฉ‹เจ—เฉ€ เจคเฉเจนเจพเจจเฉ‚เฉฐ เจฌเจฟเจฒเจก เจ•เจฐเจฆเจฟเจ†เจ‚ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจฆเฉ€ เจ†เจœเจผเจพเจฆเฉ€ เจฆเจฟเฉฐเจฆเฉ€ เจนเฉˆ, เจœเฉ‹ เจจเจตเฉ€เจ†เจ‚ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฟเจ† เจฒเจˆ เจฌเจนเฉเจค เจชเฉเจฐเจญเจพเจตเจธเจผเจพเจฒเฉ€ เจนเฉˆเฅค -**โœ๏ธ เจธเจพเจกเฉ‡ เจฒเฉ‡เจ–เจ•เจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจฆเจฟเจฒเฉ‹เจ‚ เจงเฉฐเจจเจตเจพเจฆ** เจœเฉ‡เจจ เจฒเฉ‚เจชเจฐ, เจธเจŸเฉ€เจซเจจ เจนเจพเจ“เจตเจฒ, เจซเฉเจฐเจพเจ‚เจšเฉ‡เจธเจ•เจพ เจฒเจพเจœเจผเฉ‡เจฐเฉ€, เจŸเฉ‹เจฎเฉ‹เจฎเฉ€ เจ‡เจฎเฉเจฐเจพ, เจ•เฉˆเจธเฉ€ เจฌเจฐเฉ‡เจตเฉ€เจ‰, เจฆเจฟเจฎเจฟเจคเจฐเฉ€ เจธเฉ‹เจถเจจเจฟเจ•เฉ‹เจต, เจ•เจฐเจฟเจธ เจจเฉ‹เจฐเจฟเฉฐเจ—, เจ…เจจเฉ€เจฐเจฌเจจ เจฎเฉเจ–เจฐเจœเฉ€, เจ”เจฐเจจเฉ‡เจฒเจพ เจ…เจฒเจŸเฉเจจเจฏเจพเจจ, เจฐเฉ‚เจฅ เจฏเจพเจ•เฉ‚เจฌเฉ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจเจฎเฉ€ เจฌเฉ‹เจ‡เจก +**โœ๏ธ เจธเจพเจกเฉ€เจ†เจ‚ เจฒเฉ‡เจ–เจ•เจพเจ‚ เจฆเจพ เจฆเจฟเจฒเฉ‹เจ‚ เจงเฉฐเจจเจตเจพเจฆ** เจœเฉ‡เจจ เจฒเฉ‚เจชเจฐ, เจธเจŸเฉ€เจซเจจ เจนเจพเจตเฉˆเจฒ, เจซเฉเจฐเจพเจ‚เจธเฉ‡เจธเจ•เจพ เจฒเจพเจœเจผเฉ‡เจฐเฉ€, เจŸเฉ‹เจฎเฉ‹เจฎเฉ€ เจ‡เจฎเจฐเจพ, เจ•เฉˆเจธเฉ€ เจฌเจฐเฉ‡เจตเจฟเจŠ, เจฆเจฟเจฎเจฟเฉฑเจคเจฐเฉ€ เจธเฉ‹เจธเจผเจจเจฟเจ•เฉ‹เจต, เจ•เฉเจฐเจฟเจธ เจจเฉ‹เจฐเจฟเฉฐเจ—, เจ…เจจเจฟเจฐเจฌเจจ เจฎเฉเจ–เจฐเจœเฉ€, เจ“เจฐเจจเฉˆเจฒเจพ เจ…เจฒเจŸเฉ‚เจจเจฏเจพเจจ, เจฐเฉเจฅ เจฏเจพเจ•เฉเจฌเฉ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจเจฎเฉ€ เจฌเฉ‹เจ‡เจก -**๐ŸŽจ เจธเจพเจกเฉ€เจ†เจ‚ เจ‡เจฒเจธเจŸเจฐเจŸเจฐเจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจตเฉ€ เจงเฉฐเจจเจตเจพเจฆ** เจŸเฉ‹เจฎเฉ‹เจฎเฉ€ เจ‡เจฎเฉเจฐเจพ, เจฆเจธเจจเฉ€ เจฎเจพเจกเจฟเจชเฉฑเจฒเฉ€, เจ…เจคเฉ‡ เจœเฉ‡เจจ เจฒเฉ‚เจชเจฐ +**๐ŸŽจ เจธเจพเจกเฉ€เจ†เจ‚ เจ‡เจฒเจพเจธเจŸเฉเจฐเฉ‡เจŸเจฐเจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจตเฉ€ เจงเฉฐเจจเจตเจพเจฆ** เจŸเฉ‹เจฎเฉ‹เจฎเฉ€ เจ‡เจฎเจฐเจพ, เจฆเจพเจธเจพเจจเฉ€ เจฎเจพเจกเจฟเจชเชฒเซเชฒเฉ€ เจ…เจคเฉ‡ เจœเฉ‡เจจ เจฒเฉ‚เจชเจฐ -**๐Ÿ™ Microsoft เจธเจŸเฉ‚เจกเฉˆเจ‚เจŸ เจ…เฉฐเจฌเฉˆเจธเจกเจฐ เจฒเฉ‡เจ–เจ•เจพเจ‚, เจธเจฎเฉ€เจ–เจฟเจ…เจ•เจพเจ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจธเจฎเฉฑเจ—เจฐเฉ€ เจฏเฉ‹เจ—เจฆเจพเจจ เจฆเจพเจคเจพเจตเจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจ–เจพเจธ เจงเฉฐเจจเจตเจพเจฆ** เจตเจฟเฉฑเจš เจฐเจฟเจถเจฟเจค เจกเจพเจ—เจฒเฉ€, เจฎเฉเจนเฉฐเจฎเจฆ เจธเจ•เจผเฉ€เจฌ เจ–เจพเจจ เจ‡เจจเจพเจจ, เจฐเฉ‹เจนเจจ เจฐเจพเจœ, เจ…เจฒเฉˆเจ•เจœเจผเฉˆเจ‚เจกเจฐเฉ‚ เจชเฉˆเจŸเจฐเฉˆเจธเจ•เฉ‚, เจ…เจญเจฟเจธเจผเฉ‡เจ• เจœเฉˆเจธเจตเจพเจฒ, เจจเจตเจฐเฉ€เจจ เจคเจฌเจพเจธเจผเฉเจฎ, เจ†เจ‡เจ“เจจ เจธเจฎเฉ‚เจฒเจพ เจ…เจคเฉ‡ เจธเจจเฉ€เจงเจพ เจ…เจ—เจฐเจตเจพเจฒ +**๐Ÿ™ เจธเจพเจกเฉ€เจ†เจ‚ เจฎเจพเจˆเจ•เฉเจฐเฉ‹เจธเจพเจซเจŸ เจธเจŸเฉ‚เจกเฉˆเจ‚เจŸ เจ…เจฎเจฌเฉˆเจธเจกเจฐ เจฒเฉ‡เจ–เจ•เจพเจ‚, เจธเจฎเฉ€เจ–เจฟเจ†เจ•เจพเจฐเจพเจ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจธเจฎเฉฑเจ—เจฐเฉ€ เจฏเฉ‹เจ—เจฆเจพเจจเจ•เจพเจฐเจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจตเจฟเจธเฉ‡เจธเจผ เจงเฉฐเจจเจตเจพเจฆ**, เจ–เจพเจธ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจฐเจฟเจถเจฟเจค เจกเจพเจ—เจฒเฉ€, เจฎเฉเจนเฉฐเจฎเจฆ เจธเจพเจ•เจฟเจฌ เจ–เจพเจจ เจ‡เจจเจพเจจ, เจฐเฉ‹เจนเจจ เจฐเจพเจœ, เจ…เจฒเฉˆเจ•เจœเจผเฉˆเจ‚เจกเจฐเฉ‚ เจชเฉ‡เจŸเจฐเฉ‡เจธเจผเจ•เฉ‚, เจ…เจญเจฟเจถเฉ‡เจ• เจœเฉˆเจธเจตเจพเจฒ, เจจเจตเจฐเฉ€เจจ เจคเจฌเจพเจธเจผเจฎ, เจ‡เจ“เจจ เจธเจฎเฉ‚เจ‡เจฒเจพ, เจ…เจคเฉ‡ เจธเจจเจฟเจ—เจงเจพ เจ…เจ—เจฐเจตเจพเจฒ -**๐Ÿคฉ Microsoft เจธเจŸเฉ‚เจกเฉˆเจ‚เจŸ เจ…เฉฐเจฌเฉˆเจธเจกเจฐ เจเจฐเจฟเจ• เจตเจพเจ‚เจœเจพเจŠ, เจœเจธเจฒเฉ€เจจ เจธเฉ‹เจ‚เจงเฉ€ เจ…เจคเฉ‡ เจตเจฟเจฆเฉ‚เจธเจผเฉ€ เจ—เฉเจชเจคเจพ เจจเฉ‚เฉฐ เจธเจพเจกเฉ€เจ†เจ‚ R เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจฒเจˆ เจตเจพเจงเฉ‚ เจงเฉฐเจจเจตเจพเจฆ!** +**๐Ÿคฉ เจธเจพเจกเฉ€เจ†เจ‚ R เจญเจพเจธเจผเจพ เจตเจพเจฒเฉ‡ เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจฒเจˆ Microsoft Student Ambassadors เจเจฐเจฟเจ• เจตเจพเจ‚เจœเจผเจพเจŠ, เจœเจธเจฒเฉ€เจจ เจธเฉฐเจงเฉ€ เจ…เจคเฉ‡ เจตเจฟเจฆเฉเจธเจผเฉ€ เจ—เฉเจชเจคเจพ เจจเฉ‚เฉฐ เจตเจพเจงเฉ‚ เจธเจผเฉเจ•เจฐเฉ€เจ†!** -# เจธเจผเฉเจฐเฉ‚เจ†เจค เจ•เจฐเจจเจพ +# เจธเจผเฉเจฐเฉ‚ เจ•เจฐเจจเจพ เจ‡เจน เจ•เจฆเจฎเจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจชเจพเจฒเจฃเจพ เจ•เจฐเฉ‹: -1. **เจฐเจฟเจชเฉ‹เจœเจผเจฟเจŸเจฐเฉ€ Fork เจ•เจฐเฉ‹**: เจ‡เจธ เจชเฉฐเจจเฉ‡ เจฆเฉ‡ เจธเจฟเจ–เจฐ-เจธเฉฑเจœเฉ‡ เจ•เฉ‹เจจเฉ‡ 'Fork' เจฌเจŸเจจ 'เจคเฉ‡ เจ•เจฒเจฟเฉฑเจ• เจ•เจฐเฉ‹เฅค -2. **เจฐเจฟเจชเฉ‹เจœเจผเจฟเจŸเจฐเฉ€ เจ•เจฒเฉ‹เจจ เจ•เจฐเฉ‹**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +1. **เจฐเฉ€เจชเฉ‹เจœเจฟเจŸเจฐเฉ€ เจจเฉ‚เฉฐ เจซเฉ‹เจฐเจ• เจ•เจฐเฉ‹**: เจ‡เจธ เจชเฉฐเจจเฉ‡ เจฆเฉ‡ เจคเฉฑเจœ-เจธเฉฑเจœเฉ‡ เจ•เฉ‹เจจเฉ‡ เจตเจฟเฉฑเจš "Fork" เจฌเจŸเจจ 'เจคเฉ‡ เจ•เจฒเจฟเฉฑเจ• เจ•เจฐเฉ‹เฅค +2. **เจฐเฉ€เจชเฉ‹เจœเจฟเจŸเจฐเฉ€ เจจเฉ‚เฉฐ เจ•เจฒเฉ‹เจจ เจ•เจฐเฉ‹**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` -> [เจ‡เจธ เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจฒเจˆ เจธเจพเจฐเฉ‡ เจตเจพเจงเฉ‚ เจธเจฐเฉ‹เจค เจธเจพเจกเฉ‡ Microsoft Learn เจ•เจฒเฉ‡เจ•เจธเจผเจจ เจตเจฟเฉฑเจš เจฒเฉฑเจญเฉ‹](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [เจ‡เจธ เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจฒเจˆ เจธเจพเจฐเฉ€เจ†เจ‚ เจตเจพเจงเฉ‚ เจตเจธเจคเฉ‚เจ†เจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจธเจพเจกเฉ‡ Microsoft Learn collection เจตเจฟเฉฑเจš เจฒเจญเฉ‹](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> ๐Ÿ”ง **เจฎเจฆเจฆ เจšเจพเจนเฉ€เจฆเฉ€ เจนเฉˆ?** เจธเจพเจกเฉ€ [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) เจตเฉ‡เจ–เฉ‹ เจ‡เฉฐเจธเจŸเจพเจฒเฉ‡เจธเจผเจจ, เจธเฉˆเจŸเจ…เฉฑเจช เจ…เจคเฉ‡ เจชเจพเจ  เจšเจฒเจพเจ‰เจฃ เจฆเฉŒเจฐเจพเจจ เจ†เจฎ เจธเจฎเฉฑเจธเจฟเจ†เจตเจพเจ‚ เจฒเจˆ เจนเฉฑเจฒเฅค +> ๐Ÿ”ง **เจฎเจฆเจฆ เจšเจพเจนเฉ€เจฆเฉ€ เจนเฉˆ?** เจธเจพเจกเฉ€ [เจชเจฐเฉ‡เจธเจผเจพเจจเฉ€เจ†เจ‚ เจธเฉเจฒเจเจพเจ‰เจฃ เจฆเฉ€ เจ—เจพเจˆเจก](TROUBLESHOOTING.md) เจตเจฟเฉฑเจš เจ‡เฉฐเจธเจŸเจพเจฒเฉ‡เจธเจผเจจ, เจธเฉˆเจŸเจ…เฉฑเจช เจ…เจคเฉ‡ เจชเจพเจ  เจšเจฒเจพเจ‰เจฃ เจธเจฎเฉฑเจธเจฟเจ†เจตเจพเจ‚ เจฆเฉ‡ เจนเฉฑเจฒ เจนเจจเฅค -**[เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€](https://aka.ms/student-page)**, เจ‡เจธ เจธเจฟเจฒเฉ‡เจฌเจธ เจจเฉ‚เฉฐ เจตเจฐเจคเจฃ เจฒเจˆ, เจธเจพเจฐเฉ€ เจฐเจฟเจชเฉ‹ เจ†เจชเจฃเฉ‡ GitHub เจ–เจพเจคเฉ‡ `เจคเฉ‡ fork เจ•เจฐเฉ‹ เจ…เจคเฉ‡ เจนเฉ€เจฐเฉ‡เจ•เจธเจพเจˆเจœเจผ เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจคเจฐเฉ€เจ•เฉ‡ เจจเจพเจฒ เจœเจพเจ‚ เจธเจฎเฉ‚เจน เจจเจพเจฒ เจชเฉ‚เจฐเฉ‡ เจ•เจฐเฉ‹: -- เจชเฉเจฐเฉ€-เจฒเฉˆเจ•เจšเจฐ เจ•เฉเจ‡เจœเจผ เจจเจพเจฒ เจธเจผเฉเจฐเฉ‚ เจ•เจฐเฉ‹เฅค -- เจฒเฉˆเจ•เจšเจฐ เจชเฉœเฉเจนเฉ‹ เจ…เจคเฉ‡ เจ—เจคเฉ€เจตเจฟเจงเฉ€เจ†เจ‚ เจชเฉ‚เจฐเฉ€เจ†เจ‚ เจ•เจฐเฉ‹, เจนเจฐ เจ—เจฟเจ†เจจ เจœเจพเจ‚เจš 'เจคเฉ‡ เจฐเฉเจ• เจ•เฉ‡ เจธเฉ‹เจšเฉ‹เฅค -- เจนเฉฑเจฒ เจ•เฉ‹เจก เจจเฉ‚เฉฐ เจšเจฒเจพเจ‰เจฃ เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจฟเจจเจพเจ‚ เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจธเจฎเจ เจ•เฉ‡ เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจฆเฉ€ เจ•เฉ‹เจธเจผเจฟเจธเจผ เจ•เจฐเฉ‹; เจนเจพเจฒเจพเจ‚เจ•เจฟ เจ‡เจน เจ•เฉ‹เจก เจนเจฐ เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ-เจฎเฉเฉฑเจ– เจชเจพเจ  เจตเจฟเฉฑเจš `/solution` เจซเฉ‹เจฒเจกเจฐ เจตเจฟเฉฑเจš เจ‰เจชเจฒเจฌเจง เจนเฉˆเฅค -- เจชเฉ‹เจธเจŸ-เจฒเฉˆเจ•เจšเจฐ เจ•เฉเจ‡เจœเจผ เจฆเจฟเจ“เฅค -- เจšเฉˆเจฒเฉ‡เจ‚เจœ เจชเฉ‚เจฐเจพ เจ•เจฐเฉ‹เฅค +**[เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€](https://aka.ms/student-page)**, เจ‡เจธ เจ•เจฐเฉ€เจ•เฉเจฒเจฎ เจจเฉ‚เฉฐ เจตเจฐเจคเจฃ เจฒเจˆ, เจชเฉ‚เจฐเฉ‡ เจฐเฉ€เจชเฉ‹ เจจเฉ‚เฉฐ เจ†เจชเจฃเฉ‡ GitHub เจ…เจ•เจพเจŠเจ‚เจŸ 'เจคเฉ‡ เจซเฉ‹เจฐเจ• เจ•เจฐเฉ‹ เจ…เจคเฉ‡ เจฏเจฅเจพเจตเจค เจœเจพเจ‚ เจธเจฎเฉ‚เจน เจจเจพเจฒ เจ•เจธเจฐเจคเจพเจ‚ เจฎเฉเจ•เฉฐเจฎเจฒ เจ•เจฐเฉ‹: + +- เจชเฉเจฐเฉ€-เจฒเฉ‡เจ•เจšเจฐ เจ•เจตเจฟเจœเจผ เจจเจพเจฒ เจธเจผเฉเจฐเฉ‚ เจ•เจฐเฉ‹เฅค +- เจฒเฉˆเจ•เจšเจฐ เจชเฉœเฉเจนเฉ‹ เจ…เจคเฉ‡ เจ—เจคเฉ€เจตเจฟเจงเฉ€เจ†เจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจชเฉ‚เจฐเจพ เจ•เจฐเฉ‹, เจนเจฐ เจ—เจฟเจ†เจจ เจšเฉˆเฉฑเจ• 'เจคเฉ‡ เจฐเฉเจ• เจ•เฉ‡ เจธเฉ‹เจšเฉ‹เฅค +- เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจธเจฎเจ เจ•เฉ‡ เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจฆเฉ€ เจ•เฉ‹เจธเจผเจฟเจธเจผ เจ•เจฐเฉ‹ เจจเจพ เจ•เจฟ เจนเฉเฉฑเจฒเจพ เจ•เฉ‹เจก เจšเจฒเจพเจ‰เจฃ เจฆเจพ; เจชเจฐ เจนเฉฑเจฒ เจฆเจพ เจ•เฉ‹เจก `/solution` เจซเฉ‹เจฒเจกเจฐเจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš เจนเฉˆ เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ-เจ…เจงเจพเจฐเจฟเจค เจนเจฐ เจชเจพเจ  เจตเจฟเฉฑเจšเฅค +- เจชเฉ‹เจธเจŸ-เจฒเฉ‡เจ•เจšเจฐ เจ•เจตเจฟเจœเจผ เจ•เจฐเฉ‹เฅค +- เจšเฉˆเจฒเฉฐเจœ เจชเฉ‚เจฐเจพ เจ•เจฐเฉ‹เฅค - เจ…เจธเจพเจˆเจจเจฎเฉˆเจ‚เจŸ เจชเฉ‚เจฐเจพ เจ•เจฐเฉ‹เฅค -- เจชเจพเจ  เจธเจฎเฉ‚เจน เจชเฉ‚เจฐเจพ เจ•เจฐเจจ เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจพเจ…เจฆ, [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) 'เจคเฉ‡ เจœเจพเจ“ เจ…เจคเฉ‡ เจ‰เจšเจฟเจค PAT เจฐเฉ‚เจฌเฉเจฐเจฟเจ• เจชเฉฑเจ•เจพ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ "เจธเจฟเฉฑเจ–เฉ‹ เจฌเจพเจนเจฐเจฒเจพ"เฅค 'PAT' เจ‡เฉฑเจ• เจชเฉเจฐเจ—เจคเฉ€ เจฎเฉเจฒเจพเจ‚เจ•เจฃ เจธเฉฐเจฆ เจนเฉˆ เจœเจฟเจธเจจเฉ‚เฉฐ เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจญเจฐเจ•เฉ‡ เจ†เจชเจฃเฉ€ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฟเจ† เจจเฉ‚เฉฐ เจ…เฉฑเจ—เฉ‡ เจตเจงเจพเจ‰เจ‚เจฆเฉ‡ เจนเฉ‹เฅค เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจนเฉ‹เจฐ PATs 'เจคเฉ‡ เจชเฉเจฐเจคเฉ€เจ•เจฟเจฐเจฟเจ† เจตเฉ€ เจฆเฉ‡ เจธเจ•เจฆเฉ‡ เจนเฉ‹ เจคเจพเจ‚ เจœเฉ‹ เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจฎเจฟเจฒ เจ•เฉ‡ เจธเจฟเฉฑเจ–เฉ€เจเฅค +- เจ‡เฉฑเจ• เจชเจพเจ  เจ—เจฐเฉ‚เจช เจฎเฉเจ•เฉฐเจฎเจฒ เจ•เจฐเจจ เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจพเจ…เจฆ, [เจšเจฐเจšเจพ เจฌเฉ‹เจฐเจก](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) เจคเฉ‡ เจœเจพเจ“ เจ…เจคเฉ‡ "เจœเฉ‹เจฐ เจจเจพเจฒ เจธเจฟเฉฑเจ–เฉ‹" เจฆเฉเจ†เจฐเจพ เจ‰เจšเจฟเจค PAT เจฐเฉ‚เจฌเฉเจฐเจฟเจ• เจญเจฐเฉ‹เฅค PAT เจ‡เฉฑเจ• เจชเฉเจฐเจ—เจคเฉ€ เจฎเฉเจฒเจพเจ‚เจ•เจฃ เจธเฉฐเจฆ เจนเฉˆ เจœเฉ‹ เจคเฉเจนเจพเจกเฉ‡ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจจเฉ‚เฉฐ เจนเฉ‹เจฐ เจตเจงเจพเจ‰เจ‚เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจนเฉ‹เจฐ PATs เจ‰เฉฑเจคเฉ‡ เจตเฉ€ เจชเฉเจฐเจคเจฟเจ•เจฟเจฐเจฟเจ† เจฆเฉ‡ เจธเจ•เจฆเฉ‡ เจนเฉ‹ เจคเจพเจ‚ เจœเฉ‹ เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจ•เฉฑเจ เฉ‡ เจธเจฟเฉฑเจ–เฉ€เจเฅค -> เจนเฉ‹เจฐ เจ…เจงเจฟเจเจจ เจฒเจˆ, เจธเจพเจจเฉ‚เฉฐ เจธเจฟเจซเจพเจฐเจธเจผ เจนเฉˆ เจ•เจฟ เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจน [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) เจฎเฉ‹เจกเฉ€เจŠเจฒ เจ…เจคเฉ‡ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจตเจพเจฒเฉ€เจ†เจ‚ เจฐเจพเจนเจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจชเจพเจฒเจฃเจพ เจ•เจฐเฉ‹เฅค +> เจนเฉ‹เจฐ เจ…เจงเจฟเจเจจ เจฒเจˆ, เจ‡เจน [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) เจฎเจพเจกเจฟเจŠเจฒเจพเจ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจชเจพเจฅเจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจธเจฟเจซเจผเจพเจฐเจธเจผ เจ•เฉ€เจคเฉ€ เจœเจพเจ‚เจฆเฉ€ เจนเฉˆเฅค -**เจ…เจงเจฟเจ†เจชเจ•**, เจ…เจธเฉ€เจ‚ [เจ‡เจธ เจธเจฟเจฒเฉ‡เจฌเจธ เจฆเฉ‡ เจตเจฐเจคเฉ‡ เจœเจพเจฃ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจ•เฉเจ เจธเฉเจเจพเจต เจธเจผเจพเจฎเจฒ เจ•เฉ€เจคเฉ‡ เจนเจจ](for-teachers.md)เฅค +**เจ…เจงเจฟเจ†เจชเจ•**, เจ…เจธเฉ€เจ‚ [เจ•เฉเจ เจธเฉเจเจพเจต](for-teachers.md) เจฆเจฟเฉฑเจคเฉ‡ เจนเจจ เจ•เจฟ เจคเฉเจนเจพเจกเฉ‡ เจฒเจˆ เจ‡เจน เจ•เจฐเฉ€เจ•เฉเจฒเจฎ เจ•เจฟเจตเฉ‡เจ‚ เจตเจฐเจคเฉ€ เจœเจพ เจธเจ•เจฆเฉ€ เจนเฉˆเฅค --- -## เจตเฉ€เจกเฉ€เจ“ เจตเจพเจ•-เจฅเจฐเฉ‚ +## เจตเฉ€เจกเฉ€เจ“ เจตเจพเจ•เจฅเจฐเฉ‚ -เจ•เฉเจ เจชเจพเจ  เจ›เฉ‹เจŸเฉ‡ เจซเจพเจฐเจฎ เจฆเฉ‡ เจตเฉ€เจกเฉ€เจ“ เจตเจœเฉ‹เจ‚ เจ‰เจชเจฒเจฌเจง เจนเจจเฅค เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจจเฉเจนเจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš เจฒเจพเจˆเจจ เจตเจฟเฉฑเจš เจœเจพเจ‚ [Microsoft Developer YouTube เจšเฉˆเจจเจฒ 'เจคเฉ‡ ML for Beginners เจชเจฒเฉ‡เจฒเจฟเจธเจŸ](https://aka.ms/ml-beginners-videos) เจตเจฟเฉฑเจš เจคเจธเจตเฉ€เจฐ 'เจคเฉ‡ เจ•เจฒเจฟเฉฑเจ• เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจฒเฉฑเจญ เจธเจ•เจฆเฉ‡ เจนเฉ‹เฅค +เจ•เฉเจ เจชเจพเจ  เจ›เฉ‹เจŸเฉ‡ เจซเจพเจฐเจฎ เจตเจฟเฉฑเจš เจตเฉ€เจกเฉ€เจ“ เจฆเฉ‡ เจฐเฉ‚เจช เจตเจฟเฉฑเจš เจ‰เจชเจฒเฉฑเจฌเจง เจนเจจเฅค เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจนเจจเจพเจ‚ เจธเจพเจฐเฉ‡ เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš เจธเจฐเจ•เจพเจฐเฉ€ เจคเฉŒเจฐ 'เจคเฉ‡ เจœเจพเจ‚ [Microsoft Developer เจฏเฉ‚เจŸเจฟเจŠเจฌ เจšเฉˆเจจเจฒ 'เจคเฉ‡ ML for Beginners เจชแƒšแƒ”เจฒเจฟเจธเจŸ](https://aka.ms/ml-beginners-videos) 'เจคเฉ‡ เจคเจธเจตเฉ€เจฐ 'เจคเฉ‡ เจ•เจฒเจฟเฉฑเจ• เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจตเฉ‡เจ– เจธเจ•เจฆเฉ‡ เจนเฉ‹เฅค [![ML for beginners banner](../../translated_images/pa/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) @@ -98,80 +99,81 @@ Microsoft เจฆเฉ‡ เจ•เจฒเจพเจŠเจก เจ…เจกเจตเฉ‹เจ•เฉ‡เจŸ เจ–เฉเจธเจผเฉ€ เจจเจพเจฒ [![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**เจ—เจฟเจซ เจฌเจฃเจพเจˆ [เจฎเฉ‹เจนเจฟเจŸ เจœเฉˆเจธเจฒ](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)** +**เจ—เจฟเจซเจผ** [เจฎเฉ‹เจนเจฟเจค เจœเฉˆเจธเจฒ](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) เจตเจฒเฉ‹เจ‚ -> ๐ŸŽฅ เจ‰เฉฑเจชเจฐ เจฆเจฟเฉฑเจคเฉ€ เจคเจธเจตเฉ€เจฐ 'เจคเฉ‡ เจ•เจฒเจฟเฉฑเจ• เจ•เจฐเฉ‹ เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ เจ…เจคเฉ‡ เจ‡เจธเจจเฉ‚เฉฐ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจตเฉ€เจกเฉ€เจ“ เจฆเฉ‡เจ–เจฃ เจฒเจˆ! +> ๐ŸŽฅ เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ เจ…เจคเฉ‡ เจ‡เจธ เจจเฉ‚เฉฐ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจตเฉ€เจกเฉ€เจ“ เจฒเจˆ เจ‰เฉฑเจชเจฐเจฒเฉ€ เจคเจธเจตเฉ€เจฐ 'เจคเฉ‡ เจ•เจฒเจฟเฉฑเจ• เจ•เจฐเฉ‹! --- -## เจชเฉˆเจกเจพเจ—เฉ‹เจ—เฉ€ +## เจชเฉˆเจกเจพเจ—เฉ‹เจ•เฉ€ -เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจธ เจธเจฟเจฒเฉ‡เจฌเจธ เจจเฉ‚เฉฐ เจคเจฟเจ†เจฐ เจ•เจฐเจฆเจฟเจ†เจ‚ เจฆเฉ‹ เจชเฉˆเจกเจพเจ—เฉ‹เจ—เจฟเจ• เจธเจฟเจงเจพเจ‚เจค เจšเฉเจฃเฉ‡ เจนเจจ: เจ‡เจน เจนเฉฑเจฅ-เจตเจฐเจ• เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ **เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ-เจ†เจงเจพเจฐเจฟเจค** เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจ‡เจธ เจตเจฟเฉฑเจš **เจ…เจ•เจธเจฐ เจ•เฉเจ‡เจœเจผ เจนเฉเฉฐเจฆเฉ‡ เจนเจจ**เฅค เจ‡เจธเจฆเฉ‡ เจจเจพเจฒ, เจ‡เจน เจธเจฟเจฒเฉ‡เจฌเจธ เจ‡เฉฑเจ• เจธเจพเจ‚เจเจพ **เจฅเฉ€เจฎ** เจตเฉ€ เจฐเฉฑเจ–เจฆเจพ เจนเฉˆ เจœเจฟเจธ เจจเจพเจฒ เจ‡เจธเจจเฉ‚เฉฐ เจ‡เจ•เจธเจพเจฐเจคเจพ เจฎเจฟเจฒเจฆเฉ€ เจนเฉˆเฅค +เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจธ เจ•เจฐเฉ€เจ•เฉเจฒเจฎ เจฆเฉ‡ เจจเจฟเจฐเจฎเจพเจฃ เจฆเฉŒเจฐเจพเจจ เจฆเฉ‹ เจชเฉˆเจกเจพเจ—เฉ‹เจ—เจฟเจ• เจฎเฉ‚เจฒ เจญเฉ‚เจค เจšเฉเจฃเฉ‡ เจนเจจ: เจ‡เจน เจฏเจ•เฉ€เจจเฉ€ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃเจพ เจ•เจฟ เจ‡เจน **เจนเฉฑเจฅ-เจ…เจจ-เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ** เจคเฉ‡ เจ…เจงเจพเจฐเจฟเจค เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจ‡เจธ เจตเจฟเฉฑเจš **เจ…เจ•เจธเจฐ เจ•เจตเจฟเจœเจผ เจธเจผเจพเจฎเจฒ เจนเจจ**เฅค เจ‡เจธ เจฆเฉ‡ เจจเจพเจฒ, เจ‡เจธ เจ•เจฐเฉ€เจ•เฉเจฒเจฎ เจฆเจพ เจ‡เจ• เจธเจพเจ‚เจเจพ **เจฅเฉ€เจฎ** เจนเฉˆ เจœเฉ‹ เจ‡เจธ เจจเฉ‚เฉฐ เจเจ•เจคเจพ เจฆเจฟเฉฐเจฆเจพ เจนเฉˆเฅค -เจ‡เจน เจฏเจ•เฉ€เจจ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจ•เจฟ เจธเจฎเฉฑเจ—เจฐเฉ€ เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸเจพเจ‚ เจจเจพเจฒ เจฎเฉ‡เจฒ เจ–เจพเจ‚เจฆเฉ€ เจนเฉˆ, เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€เจ†เจ‚ เจฒเจˆ เจชเฉเจฐเจ•เจฟเจฐเจฟเจ† เจนเฉ‹เจฐ เจฐเฉเจšเจฟเจ•เจฐ เจนเฉเฉฐเจฆเฉ€ เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจธเจฟเจงเจพเจ‚เจคเจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจธเจฎเจ เจตเจงเจฆเฉ€ เจนเฉˆเฅค เจชเจพเจ  เจคเฉ‹เจ‚ เจชเจนเจฟเจฒเจพเจ‚ เจ‡เฉฑเจ• เจ–เจผเจคเจฐเจจเจพเจ•-เจฐเจนเจฟเจค เจ•เฉเจ‡เจœเจผ เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€ เจฆเฉ€ เจญเจพเจตเจจเจพ เจธเจฐเจ—เจฐเจฎ เจ•เจฐเจฆเจพ เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจชเจพเจ  เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจพเจ…เจฆ เจฆเฉ‚เจœเจพ เจ•เฉเจ‡เจœเจผ เจนเฉ‹เจฐ เจฏเจพเจฆเจ—เจพเจฐเฉ€ เจฌเจฃเจพเจ‚เจ‰เจ‚เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค เจ‡เจน เจธเจฟเจฒเฉ‡เจฌเจธ เจฒเจšเจ•เฉ€เจฒเจพ เจ…เจคเฉ‡ เจฎเจจเฉ‹เจฐเฉฐเจœเจ• เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจ‡เจธเจจเฉ‚เฉฐ เจชเฉ‚เจฐเจพ เจœเจพเจ‚ เจนเจฟเฉฑเจธเจพ-เจนเจฟเฉฑเจธเจพ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฟเจ† เจœเจพ เจธเจ•เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ เจ›เฉ‹เจŸเฉ‡ เจคเฉ‹เจ‚ เจธเจผเฉเจฐเฉ‚ เจนเฉเฉฐเจฆเฉ‡ เจนเจจ เจ…เจคเฉ‡ 12 เจนเจซเจคเฉ‡ เจฆเฉ‡ เจ…เฉฐเจค เจคเฉฑเจ• เจœเจฟเจ†เจฆเจพ เจœเจŸเจฟเจฒ เจฌเจฃ เจœเจพเจ‚เจฆเฉ‡ เจนเจจเฅค เจ‡เจธ เจธเจฟเจฒเฉ‡เจฌเจธ เจตเจฟเฉฑเจš เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเฉ‡ เจนเจ•เฉ€เจ•เจคเฉ€ เจœเจ—เจค เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจ…เจฐเจœเจผเฉ€เจ†เจ‚ 'เจคเฉ‡ เจ‡เฉฑเจ• เจชเฉ‹เจธเจŸเจธเจ•เฉเจฐเจฟเจชเจŸ เจตเฉ€ เจธเจผเจพเจฎเจฒ เจนเฉˆ, เจœเฉ‹ เจตเจพเจงเฉ‚ เจ•เจฐเฉˆเจกเจฟเจŸ เจœเจพเจ‚ เจšเจฐเจšเจพ เจฒเจˆ เจฌเฉ‡เจธ เจตเจœเฉ‹เจ‚ เจตเจฐเจคเจฟเจ† เจœเจพ เจธเจ•เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค +เจธเจฎเฉฑเจ—เจฐเฉ€ เจจเฉ‚เฉฐ เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸเจพเจ‚ เจจเจพเจฒ เจœเฉ‹เฉœ เจ•เฉ‡, เจชเฉเจฐเจ•เจฟเจฐเจฟเจ† เจธเจŸเฉ‚เจกเฉˆเจ‚เจŸเจพเจ‚ เจฒเจˆ เจนเฉ‹เจฐ เจฐเฉเจเจพเจจเจ•เจฐ เจฌเจฃเจพเจˆ เจœเจพเจ‚เจฆเฉ€ เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจงเจพเจฐเจฃเจพ เจจเฉ‚เฉฐ เจธเจฅเจฟเจฐเจคเจพ เจฎเจฟเจฒเจฆเฉ€ เจนเฉˆเฅค เจ‡เฉฑเจ• เจ˜เฉฑเจŸ-เจฆเจฌเจพเจ… เจตเจพเจฒเจพ เจ•เจตเจฟเจœเจผ เจ•เจฒเจพเจธ เจคเฉ‹เจ‚ เจชเจนเจฟเจฒเจพเจ‚ เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€ เจฆเจพ เจฎเจจ เจ†เจงเจพเจฐ เจธเฉˆเจŸ เจ•เจฐเจฆเจพ เจนเฉˆ, เจœเจฆเจ•เจฟ เจฆเฉ‚เจœเจพ เจ•เจตเจฟเจœเจผ เจ•เจฒเจพเจธ เจฌเจพเจ…เจฆ เจนเฉ‹เจฐ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจจเฉ‚เฉฐ เจฏเจ•เฉ€เจจเฉ€ เจฌเจฃเจพเจ‰เจ‚เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค เจ‡เจน เจ•เจฐเฉ€เจ•เฉเจฒเจฎ เจฒเจšเจ•เฉ€เจฒเจพ เจ…เจคเฉ‡ เจฎเจจเฉ‹เจฐเฉฐเจœเจ• เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจฒเจˆ เจคเจฟเจ†เจฐ เจ•เฉ€เจคเจพ เจ—เจฟเจ† เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจชเฉ‚เจฐเจจ เจœเจพเจ‚ เจนเจฟเฉฑเจธเจพ-เจฆเจพเจฐ เจฆเฉ‡ เจคเฉŒเจฐ เจคเฉ‡ เจฒเจฟเจ† เจœเจพ เจธเจ•เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ เจ›เฉ‹เจŸเฉ‡ เจคเฉ‹เจ‚ เจธเจผเฉเจฐเฉ‚ เจนเฉเฉฐเจฆเฉ‡ เจนเจจ เจ…เจคเฉ‡ 12 เจนเจซเจคเจฟเจ†เจ‚ เจฆเฉ‡ เจšเฉฑเจ•เจฐ เจฆเฉ‡ เจ…เฉฐเจค เจคเฉฑเจ• เจตเฉฑเจง เจœเจŸเจฟเจฒ เจนเฉ‹ เจœเจพเจ‚เจฆเฉ‡ เจนเจจเฅค เจ‡เจธ เจ•เจฐเฉ€เจ•เฉเจฒเจฎ เจตเจฟเฉฑเจš เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเฉ‡ เจนเจ•เฉ€เจ•เจคเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจ‡เฉฑเจ• เจชเฉ‹เจธเจŸเจธเจ•เฉเจฐเจฟเจชเจŸ เจตเฉ€ เจธเจผเจพเจฎเจฒ เจนเฉˆ, เจœเฉ‹ เจตเจพเจงเฉ‚ เจ…เฉฐเจ• เจœเจพเจ‚ เจšเจฐเจšเจพ เจฆเฉ‡ เจ†เจงเจพเจฐ เจตเจœเฉ‹เจ‚ เจตเจฐเจคเจฟเจ† เจœเจพ เจธเจ•เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค -> เจธเจพเจกเจพ [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translations](..), เจ…เจคเฉ‡ [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) เจฆเจพ เจฎเจพเจจเจฆเฉฐเจก เจตเฉ‡เจ–เฉ‹เฅค เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจคเฉเจนเจพเจกเฉ‡ เจธเฉฐเจฐเจšเจจเจพเจคเจฎเจ• เจซเฉ€เจกเจฌเฉˆเจ• เจฆเจพ เจธเจตเจพเจ—เจค เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจนเจพเจ‚! +> เจธเจพเจกเจพ [เจ•เฉ‹เจก เจ†เจซเจผ เจ•เฉฐเจกเจ•เจŸ](CODE_OF_CONDUCT.md), [เจฏเฉ‹เจ—เจฆเจพเจจ](CONTRIBUTING.md), [เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ](..), เจ…เจคเฉ‡ [เจฎเฉเจถเจ•เจฒเจพเจ‚ เจฆเจพ เจนเฉฑเจฒ](TROUBLESHOOTING.md) เจฒเจˆ เจ—เจพเจˆเจกเจฒเจพเจˆเจจเจœเจผ เจฒเฉฑเจญเฉ‹เฅค เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจคเฉเจนเจพเจกเจพ เจฐเจšเจจเจพเจคเจฎเจ• เจซเฉ€เจกเจฌเฉˆเจ• เจธเจตเจพเจ—เจค เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจนเจพเจ‚! -## เจนเจฐ เจชเจพเจ  เจตเจฟเฉฑเจš เจธเจผเจพเจฎเจฒ เจนเฉˆ +## เจนเจฐ เจ‡เจ• เจชเจพเจ  เจตเจฟเฉฑเจš เจธเจผเจพเจฎเจฒ เจนเฉˆ - เจตเจฟเจ•เจฒเจชเจฟเจ• เจธเจ•เฉˆเจšเจจเฉ‹เจŸ - เจตเจฟเจ•เจฒเจชเจฟเจ• เจธเจนเจพเจ‡เจ• เจตเฉ€เจกเฉ€เจ“ -- เจตเฉ€เจกเฉ€เจ“ เจตเจพเจ•-เจฅเจฐเฉ‚ (เจฌเจฟเจœเจฒเฉ€ เจฆเฉ‡ เจ•เฉเจ เจนเฉ€ เจชเจพเจ ) -- [เจชเฉเจฐเฉ€-เจฒเฉˆเจ•เจšเจฐ เจตเจพเจฐเจฎเจ…เจช เจ•เฉเจ‡เจœเจผ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- เจตเฉ€เจกเฉ€เจ“ เจตเจพเจ•เจฅเจฐเฉ‚ (เจ•เฉเจ เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจฒเจˆ เจนเฉ€) +- [เจชเฉเจฐเฉ€-เจฒเฉ‡เจ•เจšเจฐ เจตเจพเจฐเจฎเจ…เฉฑเจช เจ•เจตเจฟเจœเจผ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - เจฒเจฟเจ–เจคเฉ€ เจชเจพเจ  -- เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ-เจ†เจงเจพเจฐเจฟเจค เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจฒเจˆ, เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจฒเจˆ เจ•เจฆเจฎ-เจฆเจฐ-เค•เจฆเจฎ เจฎเจพเจฐเจ—เจฆเจฐเจธเจผเจจ -- เจ—เจฟเจ†เจจ เจœเจพเจ‚เจš -- เจ‡เฉฑเจ• เจšเฉˆเจฒเฉ‡เจ‚เจœ -- เจธเจนเจพเจ‡เจ• เจชเฉœเฉเจนเจพเจˆ +- เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ-เจ…เจงเจพเจฐเจฟเจค เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจฒเจˆ, เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจฒเจˆ เจ•เจฆเจฎ-เจฆเจฐ-เจ•เจฆเจฎ เจฎเจพเจฐเจ—เจฆเจฐเจธเจผเจจ +- เจ—เจฟเจ†เจจ เจšเฉˆเฉฑเจ• +- เจ‡เฉฑเจ• เจšเฉˆเจฒเฉฐเจœ +- เจธเจนเจพเจ‡เจ• เจชเจพเจ  - เจ…เจธเจพเจˆเจจเจฎเฉˆเจ‚เจŸ -- [เจชเฉ‹เจธเจŸ-เจฒเฉˆเจ•เจšเจฐ เจ•เฉเจ‡เจœเจผ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - -> **เจญเจพเจธเจผเจพเจตเจพเจ‚ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจ‡เฉฑเจ• เจจเฉ‹เจŸ**: เจ‡เจน เจชเจพเจ  เจฎเฉเฉฑเจ– เจคเฉŒเจฐ 'เจคเฉ‡ Python เจตเจฟเฉฑเจš เจฒเจฟเจ–เฉ‡ เจ—เจ เจนเจจ, เจชเจฐ เจ•เจˆ R เจตเจฟเฉฑเจš เจตเฉ€ เจ‰เจชเจฒเจฌเจง เจนเจจเฅค R เจฆเจพ เจชเจพเจ  เจชเฉ‚เจฐเจพ เจ•เจฐเจจ เจฒเจˆ, `/solution` เจซเฉ‹เจฒเจกเจฐ เจตเจฟเฉฑเจš R เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจฒเฉฑเจญเฉ‹เฅค เจ‡เจจเฉเจนเจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš .rmd เจเจ•เจธเจŸเฉˆเจ‚เจธเจผเจจ เจนเฉเฉฐเจฆเจพ เจนเฉˆ เจœเฉ‹ เจ‡เฉฑเจ• **R Markdown** เจซเจพเจ‡เจฒ เจฆเฉ€ เจจเจฟเจธเจผเจพเจจเจฆเจนเฉ€ เจนเฉˆ เจœเฉ‹ `code chunks` (R เจœเจพเจ‚ เจนเฉ‹เจฐ เจญเจพเจธเจผเจพเจตเจพเจ‚ เจฆเฉ‡) เจ…เจคเฉ‡ เจ‡เฉฑเจ• `YAML header` (เจœเฉ‹ PDF เจตเจฐเจ—เฉ‡ เจ†เจ‰เจŸเจชเฉเจŸเจพเจ‚ เจฆเฉ‡ เจซเจพเจฐเจฎเฉˆเจŸ เจจเฉ‚เฉฐ เจฆเจฟเจธเจผเจพ เจฆเจฟเฉฐเจฆเจพ เจนเฉˆ) เจจเฉ‚เฉฐ เจ‡เฉฑเจ• Markdown เจฆเจธเจคเจพเจตเฉ‡เจœเจผ เจตเจฟเฉฑเจš เจฌเฉˆเจ‚เจงเจฆเจพ เจนเฉˆเฅค เจ‡เจธ เจคเจฐเฉเจนเจพเจ‚, เจ‡เจน เจกเจพเจŸเจพ เจธเจพเจ‡เฉฐเจธ เจฒเจˆ เจ‡เฉฑเจ• เจฎเจฟเจธเจพเจฒเฉ€ เจฒเฉ‡เจ–เจจ เจซเจฐเฉ‡เจฎเจตเจฐเจ• เจนเฉˆ เจ•เจฟเจ‰เจ‚เจ•เจฟ เจ‡เจน เจคเฉเจนเจพเจจเฉ‚เฉฐ เจคเฉเจนเจพเจกเจพ เจ•เฉ‹เจก, เจ…เจ‰เจŸเจชเฉเฉฑเจŸ เจ…เจคเฉ‡ เจตเจฟเจšเจพเจฐ เจ‡เจ•เฉฑเจ เฉ‡ Markdown เจตเจฟเฉฑเจš เจฒเจฟเจ–เจจ เจฆเฉ€ เจ†เจ—เจฟเจ† เจฆเจฟเฉฐเจฆเจพ เจนเฉˆเฅค เจ‡เจธ เจคเฉ‹เจ‚ เจ‡เจฒเจพเจตเจพ, R Markdown เจฆเจธเจคเจพเจตเฉ‡เจœเจผเจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ PDF, HTML เจœเจพเจ‚ Word เจตเจฐเจ—เฉ‡ เจ†เจ‰เจŸเจชเฉเฉฑเจŸ เจซเจพเจฐเจฎเฉˆเจŸเจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš เจฐเฉˆเจ‚เจกเจฐ เจ•เฉ€เจคเจพ เจœเจพ เจธเจ•เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค -> **เจ•เฉเจ‡เจœเจผเจพเจ‚ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจ‡เฉฑเจ• เจจเฉ‹เจŸ**: เจธเจพเจฐเฉ‡ เจ•เฉเจ‡เจœเจผเจพเจ‚ [Quiz App folder](../../quiz-app) เจตเจฟเฉฑเจš เจธเจผเจพเจฎเจฒ เจนเจจ, เจœเจฟเจฅเฉ‡ เจ•เฉเฉฑเจฒ 52 เจ•เฉเจ‡เจœเจผ เจนเจจ, เจนเจฐ เจ‡เฉฑเจ• เจตเจฟเฉฑเจš เจคเจฟเฉฐเจจ เจธเจตเจพเจฒ เจนเจจเฅค เจ‡เจน เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš เจฒเจฟเฉฐเจ• เจ•เฉ€เจคเฉ‡ เจ—เจ เจนเจจ เจชเจฐ เจ•เฉเจ‡เจœเจผ เจเจช เจจเฉ‚เฉฐ เจธเจฅเจพเจจเจ• เจคเฉŒเจฐ 'เจคเฉ‡ เจšเจฒเจพเจ‡เจ† เจœเจพ เจธเจ•เจฆเจพ เจนเฉˆ; เจธเจฅเจพเจจเจ• เจนเฉ‹เจธเจŸเจฟเฉฐเจ— เจœเจพเจ‚ เจเจœเจผเฉเจฐ 'เจคเฉ‡ เจกเจฟเจชเจฒเฉ‹เจ‡ เจ•เจฐเจจ เจฒเจˆ `quiz-app` เจซเฉ‹เจฒเจกเจฐ เจตเจฟเฉฑเจš เจฆเจฟเฉฑเจคเฉ‡ เจนเฉเจ•เจฎเจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจชเจพเจฒเจฃเจพ เจ•เจฐเฉ‹เฅค - -| เจชเจพเจ  เจฆเฉ€ เจ—เจฟเจฃเจคเฉ€ | เจตเจฟเจธเจผเจพ | เจชเจพเจ  เจธเจฎเฉ‚เจน | เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจฆเฉ‡ เจ‰เจฆเฉ‡เจธเจผ | เจฒเจฟเฉฐเจ• เจ•เฉ€เจคเฉ‡ เจชเจพเจ  | เจฒเฉ‡เจ–เจ• | -| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-----------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------: | -| 01 | เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจพเจฐ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเฉ‡ เจฎเฉเจขเจฒเฉ‡ เจ–เจฟเจ†เจฒ เจธเจฟเฉฑเจ–เฉ‹ | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | เจฎเฉเจนเฉฐเจฎเจฆ | -| 02 | เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจ‡เจคเจฟเจนเจพเจธ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เจ‡เจธ เจ–เฉ‡เจคเจฐ เจฆเฉ‡ เจ‡เจคเจฟเจนเจพเจธ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจœเจพเจฃเจ•เจพเจฐเฉ€ เจชเฉเจฐเจพเจชเจค เจ•เจฐเฉ‹ | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | เจœเฉ‡เจจ เจ…เจคเฉ‡ เจเจฎเฉ€ | -| 03 | เจจเจฟเจ†เจ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เจจเจฟเจ†เจ‚ เจจเจพเจฒ เจธเจฌเฉฐเจงเจค เจฎเฉเฉฑเจ– เจฆเจพเจฐเจธเจผเจจเจฟเจ• เจฎเฉเฉฑเจฆเฉ‡ เจ•เฉ€ เจนเจจ เจœเฉ‹ เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€เจ†เจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฎเจพเจกเจฒ เจฌเจฃเจพเจ‰เจ‚เจฆเฉ‡ เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจงเจฟเจ†เจจ เจตเจฟเฉฑเจš เจฐเฉฑเจ–เจฃเฉ‡ เจšเจพเจนเฉ€เจฆเฉ‡ เจนเจจ? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | เจŸเฉ‹เจฎเฉ‹เจฎเฉ€ | -| 04 | เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฒเจˆ เจคเจ•เจจเฉ€เจ•เจพเจ‚ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจ—เจตเฉˆเจฃเจ• เจ…เจงเจฟเจเจจเจ•เจพเจฐ เจ•เจฟเจนเฉœเฉ€เจ†เจ‚ เจคเจ•เจจเฉ€เจ•เจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจฎเจพเจกเจฒ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจฒเจˆ เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจนเจจ? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | เจ•เฉเจฐเจฟเจธ เจ…เจคเฉ‡ เจœเฉ‡เจจ | -| 05 | เจฐเจฟเจ—เฉเจฐเฉˆเจธเจผเจจ เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจพเจฐ | [Regression](2-Regression/README.md) | เจฐเจฟเจ—เฉเจฐเฉˆเจธเจผเจจ เจฎเจพเจกเจฒเจพเจ‚ เจฒเจˆ Python เจ…เจคเฉ‡ Scikit-learn เจจเจพเจฒ เจธเจผเฉเจฐเฉ‚เจ†เจค เจ•เจฐเฉ‹ | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | เจœเฉ‡เจจ โ€ข เจเจฐเจฟเจ• เจตเฉฐเจœเจพเจ‰ | -| 06 | เจ‰เฉฑเจคเจฐเฉ€ เจ…เจฎเจฐเฉ€เจ•เฉ€ เจ•เจฆเฉ‚เจ†เจ‚ เจฆเฉ€ เจ•เฉ€เจฎเจคเจพเจ‚ ๐ŸŽƒ | [Regression](2-Regression/README.md) | เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฒเจˆ เจคเจฟเจ†เจฐเฉ€ เจฆเฉ€ เจคเฉŒเจฐ เจคเฉ‡ เจกเจพเจŸเจพ เจจเฉ‚เฉฐ เจตเฉ‡เจ–เฉ‹ เจ…เจคเฉ‡ เจธเจพเจซ เจ•เจฐเฉ‹ | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | เจœเฉ‡เจจ โ€ข เจเจฐเจฟเจ• เจตเฉฐเจœเจพเจ‰ | -| 07 | เจ‰เฉฑเจคเจฐเฉ€ เจ…เจฎเจฐเฉ€เจ•เฉ€ เจ•เจฆเฉ‚เจ†เจ‚ เจฆเฉ€ เจ•เฉ€เจฎเจคเจพเจ‚ ๐ŸŽƒ | [Regression](2-Regression/README.md) | เจฐเฉ€เจ–เจพ เจ…เจคเฉ‡ เจฌเจนเฉเจชเจฆ เจ›เฉ‡เจคเฉ€ เจฐเจฟเจ—เฉเจฐเฉˆเจธเจผเจจ เจฎเจพเจกเจฒ เจคเจฟเจ†เจฐ เจ•เจฐเฉ‹ | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | เจœเฉ‡เจจ เจ…เจคเฉ‡ เจฆเจฟเจฎเจฟเจคเจฐเฉ€ โ€ข เจเจฐเจฟเจ• เจตเฉฐเจœเจพเจ‰ | -| 08 | เจ‰เฉฑเจคเจฐเฉ€ เจ…เจฎเจฐเฉ€เจ•เฉ€ เจ•เจฆเฉ‚เจ†เจ‚ เจฆเฉ€ เจ•เฉ€เจฎเจคเจพเจ‚ ๐ŸŽƒ | [Regression](2-Regression/README.md) | เจฒเฉ‹เจœเจฟเจธเจŸเจฟเจ• เจฐเจฟเจ—เฉเจฐเฉˆเจธเจผเจจ เจฎเจพเจกเจฒ เจฌเจฃเจพเจ“ | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | เจœเฉ‡เจจ โ€ข เจเจฐเจฟเจ• เจตเฉฐเจœเจพเจ‰ | -| 09 | เจตเฉˆเฉฑเจฌ เจเจช ๐Ÿ”Œ | [Web App](3-Web-App/README.md) | เจ†เจชเจฃเจพ เจชเฉเจฐเจธเจผเจฟเฉฑเจ–เจค เจฎเจพเจกเจฒ เจตเจฐเจคเจฃ เจฒเจˆ เจตเฉˆเฉฑเจฌ เจเจช เจฌเจฃเจพเจ“ | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | เจœเฉ‡เจจ | -| 10 | เจตเจฐเจ—เฉ€เจ•เจฐเจจ เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจพเจฐ | [Classification](4-Classification/README.md) | เจ†เจชเจฃเจพ เจกเจพเจŸเจพ เจธเจพเจซเจผ, เจคเจฟเจ†เจฐ เจ…เจคเฉ‡ เจตเฉ‡เจ–เฉ‹; เจตเจฐเจ—เฉ€เจ•เจฐเจจ เจจเจพเจฒ เจชเจฐเจšเจพเจฐ | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | เจœเฉ‡เจจ เจ…เจคเฉ‡ เจ•เฉˆเจธเฉ€ โ€ข เจเจฐเจฟเจ• เจตเฉฐเจœเจพเจ‰ | -| 11 | เจธเฉเจ†เจฆเจฟเจธเจผเจŸ เจเจธเจผเฉ€เจ…เจจ เจ…เจคเฉ‡ เจญเจพเจฐเจคเฉ€ เจ–เจพเจฃเฉ‡ ๐Ÿœ | [Classification](4-Classification/README.md) | เจตเจฐเจ—เฉ€เจ•เจฐเจฃเจ•เจพเจฐเจพเจ‚ เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจพเจฐ | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | เจœเฉ‡เจจ เจ…เจคเฉ‡ เจ•เฉˆเจธเฉ€ โ€ข เจเจฐเจฟเจ• เจตเฉฐเจœเจพเจ‰ | -| 12 | เจธเฉเจ†เจฆเจฟเจธเจผเจŸ เจเจธเจผเฉ€เจ…เจจ เจ…เจคเฉ‡ เจญเจพเจฐเจคเฉ€ เจ–เจพเจฃเฉ‡ ๐Ÿœ | [Classification](4-Classification/README.md) | เจนเฉ‹เจฐ เจตเจฐเจ—เฉ€เจ•เจฐเจฃเจ•เจพเจฐ | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | เจœเฉ‡เจจ เจ…เจคเฉ‡ เจ•เฉˆเจธเฉ€ โ€ข เจเจฐเจฟเจ• เจตเฉฐเจœเจพเจ‰ | -| 13 | เจธเฉเจ†เจฆเจฟเจธเจผเจŸ เจเจธเจผเฉ€เจ…เจจ เจ…เจคเฉ‡ เจญเจพเจฐเจคเฉ€ เจ–เจพเจฃเฉ‡ ๐Ÿœ | [Classification](4-Classification/README.md) | เจ†เจชเจฃเจพ เจฎเจพเจกเจฒ เจตเจฐเจค เจ•เฉ‡ เจฐเจฟเจ•เจฎเฉˆเจ‚เจกเจฐ เจตเฉˆเฉฑเจฌ เจเจช เจฌเจฃเจพเจ“ | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | เจœเฉ‡เจจ | -| 14 | เจ•เจฒเฉฑเจธเจŸเจฐเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจพเจฐ | [Clustering](5-Clustering/README.md) | เจ†เจชเจฃเจพ เจกเจพเจŸเจพ เจธเจพเจซเจผ, เจคเจฟเจ†เจฐ เจ…เจคเฉ‡ เจตเฉ‡เจ–เฉ‹; เจ•เจฒเฉฑเจธเจŸเจฐเจฟเฉฐเจ— เจจเจพเจฒ เจชเจฐเจšเจพเจฐ | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) โ€ข [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | เจœเฉ‡เจจ โ€ข เจเจฐเจฟเจ• เจตเฉฐเจœเจพเจ‰ | -| 15 | เจจเจพเจ‡เจœเฉ€เจฐเฉ€เจ†เจˆ เจธเฉฐเจ—เฉ€เจค เจŸเฉ‡เจธเจŸเจธ เจฆเฉ€ เจ–เฉ‹เจœ ๐ŸŽง | [Clustering](5-Clustering/README.md) | K-Means เจ•เจฒเฉฑเจธเจŸเจฐเจฟเฉฐเจ— เจคเจฐเฉ€เจ•เฉ‡ เจฆเฉ€ เจ–เฉ‹เจœ เจ•เจฐเฉ‹ | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) โ€ข [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | เจœเฉ‡เจจ โ€ข เจเจฐเจฟเจ• เจตเฉฐเจœเจพเจ‰ | -| 16 | เจ•เฉเจฆเจฐเจคเฉ€ เจญเจพเจธเจผเจพ เจชเฉเจฐเจ•เจฟเจฐเจฟเจ† เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจพเจฐ โ˜•๏ธ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เจธเจงเจพเจฐเจฃ เจฌเฉ‹เจŸ เจฌเจฃเจพเจ•เฉ‡ NLP เจฆเฉ‡ เจฎเฉเฉฑเจขเจฒเฉ‡ เจธเจฟเจงเจพเจ‚เจค เจธเจฟเฉฑเจ–เฉ‹ | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | เจธเจŸเฉ€เจซเจจ | -| 17 | เจ†เจฎ NLP เจ•เฉฐเจฎ โ˜•๏ธ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เจญเจพเจธเจผเจพ เจธเฉฐเจฐเจšเจจเจพเจตเจพเจ‚ เจจเจพเจฒ เจจเจฟเจชเจŸเจฃ เจตเฉ‡เจฒเฉ‡ เจฒเฉ‹เฉœเฉ€เจ‚เจฆเฉ‡ เจ†เจฎ เจ•เฉฐเจฎเจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจธเจฎเจ เจ•เฉ‡ NLP เจ—เจฟเจ†เจจ เจ—เจนเจฟเจฐเจพ เจ•เจฐเฉ‹ | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | เจธเจŸเฉ€เจซเจจ | -| 18 | เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจ…เจคเฉ‡ เจญเจพเจตเจจเจพ เจตเจฟเจธเจผเจฒเฉ‡เจธเจผเจฃ โ™ฅ๏ธ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เจœเฉ‡เจจ เจ†เจธเจŸเจฟเจจ เจจเจพเจฒ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจ…เจคเฉ‡ เจญเจพเจตเจจเจพ เจตเจฟเจธเจผเจฒเฉ‡เจธเจผเจฃ | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | เจธเจŸเฉ€เจซเจจ | -| 19 | เจฏเฉ‚เจฐเจช เจฆเฉ‡ เจฐเฉ‹เจฎเจพเจ‚เจŸเจฟเจ• เจนเฉ‹เจŸเจฒ โ™ฅ๏ธ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เจนเฉ‹เจŸเจฒ เจธเจฎเฉ€เจ–เจฟเจ†เจตเจพเจ‚ เจจเจพเจฒ เจญเจพเจตเจจเจพ เจตเจฟเจธเจผเจฒเฉ‡เจธเจผเจฃ 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | เจธเจŸเฉ€เจซเจจ | -| 20 | เจฏเฉ‚เจฐเจช เจฆเฉ‡ เจฐเฉ‹เจฎเจพเจ‚เจŸเจฟเจ• เจนเฉ‹เจŸเจฒ โ™ฅ๏ธ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เจนเฉ‹เจŸเจฒ เจธเจฎเฉ€เจ–เจฟเจ†เจตเจพเจ‚ เจจเจพเจฒ เจญเจพเจตเจจเจพ เจตเจฟเจธเจผเจฒเฉ‡เจธเจผเจฃ 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | เจธเจŸเฉ€เจซเจจ | -| 21 | เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจฆเฉ€ เจฒเฉœเฉ€ เจฆเฉ€ เจญเจตเจฟเฉฑเจ–เจฌเจพเจฃเฉ€ เจจเจพเจฒ เจชเจฐเจšเจพเจฐ | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจฆเฉ€ เจฒเฉœเฉ€ เจฆเฉ€ เจญเจตเจฟเฉฑเจ–เจฌเจพเจฃเฉ€ เจจเจพเจฒ เจชเจฐเจšเจพเจฐ | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | เจซเจฐเจพเจ‚เจธเฉˆเจธเจ•เจพ | -| 22 | โšก๏ธ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ€ เจฌเจฟเจœเจฒเฉ€ เจ–เจชเจค โšก๏ธ - ARIMA เจจเจพเจฒ เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจฆเฉ€ เจฒเฉœเฉ€ เจฆเฉ€ เจญเจตเจฟเฉฑเจ–เจฌเจพเจฃเฉ€ | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA เจจเจพเจฒ เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจฆเฉ€ เจฒเฉœเฉ€ เจฆเฉ€ เจญเจตเจฟเฉฑเจ–เจฌเจพเจฃเฉ€ | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | เจซเจฐเจพเจ‚เจธเฉˆเจธเจ•เจพ | -| 23 | โšก๏ธ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ€ เจฌเจฟเจœเจฒเฉ€ เจ–เจชเจค โšก๏ธ - SVR เจจเจพเจฒ เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจฆเฉ€ เจฒเฉœเฉ€ เจฆเฉ€ เจญเจตเจฟเฉฑเจ–เจฌเจพเจฃเฉ€ | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | เจธเจชเฉ‹เจฐเจŸ เจตเฉˆเจ•เจŸเจฐ เจฐเจฟเจ—เฉเจฐเฉˆเจธเจผเจจเจฐ เจจเจพเจฒ เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจฆเฉ€ เจฒเฉœเฉ€ เจฆเฉ€ เจญเจตเจฟเฉฑเจ–เจฌเจพเจฃเฉ€ | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | เจ…เจจเฉ€เจฐเจฌเจจ | -| 24 | เจฐเฉ€เจ‡เจจเจซเฉ‹เจฐเจธเจฎเฉˆเจ‚เจŸ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจพเจฐ | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning เจจเจพเจฒ เจฐเฉ€เจ‡เจจเจซเฉ‹เจฐเจธเจฎเฉˆเจ‚เจŸ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจพเจฐ | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | เจฆเจฟเจฎเจฟเจคเจฐเฉ€ | -| 25 | เจชเฉ€เจŸเจฐ เจจเฉ‚เฉฐ เจญเฉ‡เจกเจผเจฐเฉ‡ เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจšเจพเจ“! ๐Ÿบ | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | เจฐเฉ€เจ‡เจจเจซเฉ‹เจฐเจธเจฎเฉˆเจ‚เจŸ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจœเจฟเจฎ | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | เจฆเจฟเจฎเจฟเจคเจฐเฉ€ | -| เจฌเจพเจ…เจฆ-เจฒเฉ‡เจ– | เจฐเฉ€เจ…เจฒ-เจตเจฐเจฒเจก ML เจธเจฅเจฟเจคเฉ€เจ†เจ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจชเฉเจฐเจฏเฉ‹เจ— | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | เจ•เจฒเจพเจธเจฟเจ• เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเฉ‡ เจฆเจฟเจฒเจšเจธเจช เจ…เจคเฉ‡ เจ–เฉเจฒเจพเจธเจพ เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเฉ‡ เจตเจพเจธเจคเจตเจฟเจ• เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ‡ เจ‰เจฆเจพเจนเจฐเจฃ | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | เจŸเฉ€เจฎ | -| เจฌเจพเจ…เจฆ-เจฒเฉ‡เจ– | RAI เจกเฉˆเจธเจผเจฌเฉ‹เจฐเจก เจจเจพเจฒ ML เจฎเจพเจกเจฒ เจกเจฟเจฌเฉฑเจ—เจฟเฉฐเจ— | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | เจœเจผเจฟเฉฐเจฎเฉ‡เจตเจพเจฐ AI เจกเฉˆเจธเจผเจฌเฉ‹เจฐเจก เจ•เฉฐเจชเฉ‹เจจเฉ‡เจŸเจธ เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจจเจพเจฒ เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจตเจฟเฉฑเจš เจฎเจพเจกเจฒ เจกเจฟเจฌเฉฑเจ—เจฟเฉฐเจ— | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | เจฐเฉเจฅ เจฏเจพเจ•เฉ‚เจฌเฉ‚ | - -> [เจ‡เจธ เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจฒเจˆ เจธเจพเจฐเฉ‡ เจตเจพเจงเฉ‚ เจธเจฐเฉ‹เจค เจธเจพเจกเฉ€ Microsoft Learn เจ•เจฒเฉ‡เจ•เจธเจผเจจ เจตเจฟเฉฑเจš เจฒเฉฑเจญเฉ‹](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +- [เจชเฉ‹เจธเจŸ-เจฒเฉ‡เจ•เจšเจฐ เจ•เจตเจฟเจœเจผ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +> **เจญเจพเจธเจผเจพเจตเจพเจ‚ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจ‡เฉฑเจ• เจŸเจฟเฉฑเจชเจฃเฉ€**: เจ‡เจน เจธเจฌเจ• เจฎเฉเฉฑเจ– เจคเฉŒเจฐ 'เจคเฉ‡ เจชเจพเจ‡เจฅเจจ เจตเจฟเฉฑเจš เจฒเจฟเจ–เฉ‡ เจ—เจ เจนเจจ, เจชเจฐ เจ•เจˆ เจธเจฌเจ• R เจตเจฟเฉฑเจš เจตเฉ€ เจ‰เจชเจฒเจฌเจง เจนเจจเฅค R เจธเจฌเจ• เจจเฉ‚เฉฐ เจชเฉ‚เจฐเจพ เจ•เจฐเจจ เจฒเจˆ, `/solution` เจซเฉ‹เจฒเจกเจฐ เจตเจฟเฉฑเจš เจœเจพเจ“ เจ…เจคเฉ‡ R เจธเจฌเจ•เจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจฒเฉฑเจญเฉ‹เฅค เจ‰เจนเจจเจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš .rmd เจซเจพเจ‡เจฒ เจตเจฐเจ—เจพ เจเจ•เจธเจŸเฉ‡เฉฐเจธเจผเจจ เจนเฉเฉฐเจฆเจพ เจนเฉˆ เจœเฉ‹ **R เจฎเจพเจฐเจ•เจกเจพเจŠเจจ** เจซเจพเจ‡เจฒ เจจเฉ‚เฉฐ เจฆเจฐเจธเจพเจ‰เจ‚เจฆเจพ เจนเฉˆ เจœเฉ‹ เจ†เจธเจพเจจเฉ€ เจจเจพเจฒ `เจ•เฉ‹เจก เจšเฉฐเจ•` (R เจœเจพเจ‚ เจนเฉ‹เจฐ เจญเจพเจธเจผเจพเจตเจพเจ‚ เจฆเจพ) เจ…เจคเฉ‡ เจ‡เฉฑเจ• `YAML เจนเฉˆเจกเจฐ` (เจœเฉ‹ PDF เจตเจฐเจ—เฉ‡ เจ†เจ‰เจŸเจชเฉเฉฑเจŸ เจจเฉ‚เฉฐ เจซเจพเจฐเจฎเฉˆเจŸ เจ•เจฐเจจ เจฒเจˆ เจฆเจฟเจธเจผเจพ เจจเจฟเจฐเจฆเฉ‡เจธเจผ เจ•เจฐเจฆเจพ เจนเฉˆ) เจฆเจพ เจจเจฟเจธเจผเจพเจจ เจนเฉˆ เจ‡เฉฑเจ• `เจฎเจพเจฐเจ•เจกเจพเจŠเจจ เจฆเจธเจคเจพเจตเฉ‡เจœเจผ` เจตเจฟเฉฑเจšเฅค เจ‡เจธ เจชเฉเจฐเจ•เจพเจฐ, เจ‡เจน เจกเจพเจŸเจพ เจธเจพเจ‡เฉฐเจธ เจฒเจˆ เจ‡เฉฑเจ• เจ‰เจฆเจพเจนเจฐเจฃเจพเจคเจฎเจ• เจฒเฉ‡เจ–เจฃ เจซเจฐเฉ‡เจฎเจตเจฐเจ• เจนเฉˆ เจ•เจฟเจ‰เจ‚เจ•เจฟ เจ‡เจน เจคเฉเจนเจพเจจเฉ‚เฉฐ เจ†เจชเจฃเจพ เจ•เฉ‹เจก, เจ‰เจธ เจฆเจพ เจ†เจ‰เจŸเจชเฉเฉฑเจŸ เจ…เจคเฉ‡ เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจตเจฟเจšเจพเจฐเจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจฎเจพเจฐเจ•เจกเจพเจŠเจจ เจตเจฟเฉฑเจš เจฒเจฟเจ–เจฃ เจฆเฉ€ เจ†เจ—เจฟเจ† เจฆเจฟเฉฐเจฆเจพ เจนเฉˆเฅค เจ‡เจธ เจคเฉ‹เจ‚ เจ‡เจฒเจพเจตเจพ, R เจฎเจพเจฐเจ•เจกเจพเจŠเจจ เจฆเจธเจคเจพเจตเฉ‡เจœเจผเจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ PDF, HTML, เจœเจพเจ‚ Word เจตเจฐเจ—เฉ‡ เจ†เจ‰เจŸเจชเฉเฉฑเจŸ เจซเจพเจฐเจฎเฉˆเจŸเจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš เจฐเฉˆเจ‚เจกเจฐ เจ•เฉ€เจคเจพ เจœเจพ เจธเจ•เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค + +> **เจ•เฉเจ‡เจœเจผ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจ‡เฉฑเจ• เจŸเจฟเฉฑเจชเจฃเฉ€**: เจธเจพเจฐเฉ‡ เจ•เฉเจ‡เจœเจผ [Quiz App เจซเฉ‹เจฒเจกเจฐ](../../quiz-app) เจตเจฟเฉฑเจš เจนเจจ, เจœเจฟเฉฑเจฅเฉ‡ 52 เจ•เฉเจ‡เจœเจผ เจนเจจ เจคเฉ‡ เจนเจฐ เจ‡เฉฑเจ• เจตเจฟเฉฑเจš เจคเจฟเฉฐเจจ เจธเจตเจพเจฒ เจนเจจเฅค เจ‡เจนเจจเจพเจ‚ เจธเจฌเจ•เจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš เจฒเจฟเฉฐเจ• เจ•เฉ€เจคเฉ‡ เจ—เจ เจนเจจ เจชเจฐ เจ•เฉเจ‡เจœเจผ เจเจช เจฒเฉ‹เจ•เจฒเฉ€ เจšเจฒเจพเจ‡เจ† เจœเจพ เจธเจ•เจฆเจพ เจนเฉˆ; เจกเจพเจ‡เจฐเฉˆเจ•เจธเจผเจจ เจฒเจˆ `quiz-app` เจซเฉ‹เจฒเจกเจฐ เจตเจฟเฉฑเจš เจฆเจฟเฉฑเจคเจพ เจ—เจฟเจ† เจนเฉˆ เจ•เจฟ เจ•เจฟเจตเฉ‡เจ‚ เจฒเฉ‹เจ•เจฒเฉ€ เจนเฉ‹เจธเจŸ เจ•เฉ€เจคเจพ เจœเจพเจตเฉ‡ เจœเจพเจ‚ Azure 'เจคเฉ‡ เจกเจฟเจชเจฒเซ‹เชฏ เจ•เฉ€เจคเจพ เจœเจพเจตเฉ‡เฅค + +| เจชเจพเจ  เจธเฉฐเจ–เจฟเจ† | เจตเจฟเจธเจผเจพ | เจชเจพเจ  เจธเจฎเฉ‚เจน | เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจฆเฉ‡ เจ‰เจฆเฉ‡เจธเจผ | เจฒเจฟเฉฐเจ• เจ•เฉ€เจคเจพ เจชเจพเจ  | เจฒเฉ‡เจ–เจ• | +| :--------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------: | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------: | +| 01 | เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจฏ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเฉ‡ เจฎเฉ‚เจฒ เจญเจพเจต เจฆเฉฑเจธเฉ‹ | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจ‡เจคเจฟเจนเจพเจธ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เจ‡เจธ เจ–เฉ‡เจคเจฐ เจฆเฉ‡ เจ‡เจคเจฟเจนเจพเจธ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจœเจพเจฃเฉ‹ | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | +| 03 | เจจเจฟเจ†เจ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เจจเจฟเจ†เจ‚ เจฆเฉ‡ เจฎเฉเฉฑเจ– เจซเจผเจฒเจธเจซเจผเฉ€ เจฎเฉเฉฑเจฆเฉ‡ เจ•เฉ€ เจนเจจ เจœเฉ‹ เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€เจ†เจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฎเจพเจกเจฒ เจฌเจฃเจพเจ‰เจ‚เจฆเฉ‡ เจคเฉ‡ เจฒเจพเจ—เฉ‚ เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจงเจฟเจ†เจจ เจตเจฟเฉฑเจš เจฐเฉฑเจ–เจฃเฉ‡ เจšเจพเจนเฉ€เจฆเฉ‡ เจนเจจ? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฒเจˆ เจคเจ•เจจเฉ€เจ•เจพเจ‚ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจ–เฉ‹เจœเจ•เจฐเจคเจพ เจ•เจฟเจธ เจคเจฐเฉเจนเจพเจ‚ เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจคเจ•เจจเฉ€เจ•เจพเจ‚ เจตเจฐเจคเจฆเฉ‡ เจนเจจ เจฎเจพเจกเจฒ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจฒเจˆ? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | +| 05 | เจฐเจฟเจ—เจฐเฉ‡เจธเจผเจจ เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจฏ | [Regression](2-Regression/README.md) | เจฐเจฟเจ—เจฐเฉ‡เจธเจผเจจ เจฎเจพเจกเจฒเจพเจ‚ เจฒเจˆ เจชเจพเจ‡เจฅเจจ เจ…เจคเฉ‡ เจธเจ•เจฟเจ•เจฟเจŸ-เจฒเจฐเจจ เจจเจพเจฒ เจธเจผเฉเจฐเฉ‚เจ†เจค เจ•เจฐเฉ‹ | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | +| 06 | เจ‰เฉฑเจคเจฐ เจ…เจฎเจฐเฉ€เจ•เฉ€ เจ•เฉเฉฑเจฒฺพูˆ เจฆเจพ เจฎเฉเจฒ (Pumpkin Prices) ๐ŸŽƒ | [Regression](2-Regression/README.md) | เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเฉ€ เจคเจฟเจ†เจฐเฉ€ เจฒเจˆ เจกเจพเจŸเจพ เจจเฉ‚เฉฐ เจตเจฟเจœเจผเฉเจ…เจฒเจพเจˆเจœเจผ เจ…เจคเฉ‡ เจธเจพเจซ เจ•เจฐเฉ‹ | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | +| 07 | เจ‰เฉฑเจคเจฐ เจ…เจฎเจฐเฉ€เจ•เฉ€ เจ•เฉเฉฑเจฒเจนเฉ เจฆเฉ‡ เจฎเฉเจฒ ๐ŸŽƒ | [Regression](2-Regression/README.md) | เจธเฉ€เจงเฉ€ เจ…เจคเฉ‡ เจ˜เจพเจคเจ• เจฐเจฟเจ—เจฐเฉ‡เจธเจผเจจ เจฎเจพเจกเจฒ เจฌเจฃเจพเจ“ | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry โ€ข Eric Wanjau | +| 08 | เจ‰เฉฑเจคเจฐ เจ…เจฎเจฐเฉ€เจ•เฉ€ เจ•เฉเฉฑเจฒเจนเฉ เจฆเฉ‡ เจฎเฉเจฒ ๐ŸŽƒ | [Regression](2-Regression/README.md) | เจ‡เจ• เจฒเจพเจœเจฟเจธเจŸเจฟเจ• เจฐเจฟเจ—เจฐเฉ‡เจธเจผเจจ เจฎเจพเจกเจฒ เจฌเจฃเจพเจ“ | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | +| 09 | เจ‡เฉฑเจ• เจตเฉˆเฉฑเจฌ เจเจช ๐Ÿ”Œ | [Web App](3-Web-App/README.md) | เจ†เจชเจฃเจพ เจŸเฉเจฐเฉ‡เจจ เจ•เฉ€เจคเจพ เจฎเจพเจกเจฒ เจตเจฐเจคเจฃ เจฒเจˆ เจตเฉˆเฉฑเจฌ เจเจช เจฌเจฃเจพเจ“ | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | เจตเจฐเจ—เฉ€เจ•เจฐเจจ เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจฏ | [Classification](4-Classification/README.md) | เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจกเจพเจŸเฉ‡ เจจเฉ‚เฉฐ เจธเจพเจซ, เจคเจฟเจ†เจฐ เจ…เจคเฉ‡ เจตเจฟเจœเจผเฉเจ…เจฒเจพเจˆเจœเจผ เจ•เจฐเฉ‹; เจตเจฐเจ—เฉ€เจ•เจฐเจจ เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจฏ | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie โ€ข Eric Wanjau | +| 11 | เจธเฉเจ†เจฆเฉ€ เจ…เจธเจผเฉ€เจ…เจˆ เจ…เจคเฉ‡ เจญเจพเจฐเจคเฉ€ เจฐเจธเฉ‹เจˆเจ†เจ‚ ๐Ÿœ | [Classification](4-Classification/README.md) | เจตเจฐเจ—เฉ€เจ•เจฐเจจ เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจฏ | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie โ€ข Eric Wanjau | +| 12 | เจธเฉเจ†เจฆเฉ€ เจ…เจธเจผเฉ€เจ…เจˆ เจ…เจคเฉ‡ เจญเจพเจฐเจคเฉ€ เจฐเจธเฉ‹เจˆเจ†เจ‚ ๐Ÿœ | [Classification](4-Classification/README.md) | เจนเฉ‹เจฐ เจตเจฐเจ—เฉ€เจ•เจฐเจจ เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเฉ‡ | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie โ€ข Eric Wanjau | +| 13 | เจธเฉเจ†เจฆเฉ€ เจ…เจธเจผเฉ€เจ…เจˆ เจ…เจคเฉ‡ เจญเจพเจฐเจคเฉ€ เจฐเจธเฉ‹เจˆเจ†เจ‚ ๐Ÿœ | [Classification](4-Classification/README.md) | เจ†เจชเจฃเจพ เจฎเจพเจกเจฒ เจตเจฐเจค เจ•เฉ‡ เจธเจฟเจซเจผเจพเจฐเจธเจผเจ•เจพเจฐ เจตเฉˆเฉฑเจฌ เจเจช เจฌเจฃเจพเจ“ | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | เจ•เจฒเฉฑเจธเจŸเจฐเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจฏ | [Clustering](5-Clustering/README.md) | เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจกเจพเจŸเฉ‡ เจจเฉ‚เฉฐ เจธเจพเจซ, เจคเจฟเจ†เจฐ เจ…เจคเฉ‡ เจตเจฟเจœเจผเฉเจ…เจฒเจพเจˆเจœเจผ เจ•เจฐเฉ‹; เจ•เจฒเฉฑเจธเจŸเจฐเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจฏ | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) โ€ข [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | +| 15 | เจจเจพเจˆเจœเฉ€เจฐเฉ€เจ†เจˆ เจธเฉฐเจ—เฉ€เจคเจ• เจธเฉ‹เจšเจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจชเฉœเจšเฉ‹เจฒ ๐ŸŽง | [Clustering](5-Clustering/README.md) | K-เจฎเฉ€เจจเจœเจผ เจ•เจฒเฉฑเจธเจŸเจฐเจฟเฉฐเจ— เจตเจฟเจงเฉ€ เจฆเฉ€ เจชเฉœเจšเฉ‹เจฒ เจ•เจฐเฉ‹ | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) โ€ข [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | +| 16 | เจ•เฉเจฆเจฐเจคเฉ€ เจญเจพเจธเจผเจพ เจชเฉเจฐเฉ‹เจธเฉˆเจธเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจฏ โ˜•๏ธ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เจธเจงเจพเจฐเจจ เจฌเฉ‹เจŸ เจฌเจฃเจพเจ•เฉ‡ NLP เจฆเฉ‡ เจฎเฉ‚เจฒ เจธเจฟเจงเจพเจ‚เจค เจธเจฟเฉฑเจ–เฉ‹ | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | เจ†เจฎ NLP เจ•เฉฐเจฎ โ˜•๏ธ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เจญเจพเจธเจผเจพเจˆ เจธเฉฐเจฐเจšเจจเจพเจตเจพเจ‚ เจจเจพเจฒ เจจเจฟเจชเจŸเจฃ เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจฒเฉ‹เฉœเฉ€เจ‚เจฆเฉ‡ เจ†เจฎ เจ•เฉฐเจฎเจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจธเจฎเจ เจ•เฉ‡ NLP เจ—เจฟเจ†เจจ เจจเฉ‚เฉฐ เจฎเจœเจผเจฌเฉ‚เจค เจ•เจฐเฉ‹ | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจ…เจคเฉ‡ เจญเจพเจตเจจเจพ เจตเจฟเจธเจผเจฒเฉ‡เจธเจผเจฃ โ™ฅ๏ธ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เจœเฉ‡เจจ เจ†เจธเจŸเจฟเจจ เจฆเฉ‡ เจจเจพเจฒ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจ…เจคเฉ‡ เจญเจพเจตเจจเจพ เจตเจฟเจธเจผเจฒเฉ‡เจธเจผเจฃ | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | เจฏเฉ‚เจฐเจช เจฆเฉ‡ เจฐเฉ‹เจฎเจพเจ‚เจŸเจฟเจ• เจนเฉ‹เจŸเจฒ โ™ฅ๏ธ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เจนเฉ‹เจŸเจฒ เจธเจฎเฉ€เจ–เจฟเจ†เจตเจพเจ‚ เจจเจพเจฒ เจญเจพเจตเจจเจพ เจตเจฟเจธเจผเจฒเฉ‡เจธเจผเจฃ 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | เจฏเฉ‚เจฐเจช เจฆเฉ‡ เจฐเฉ‹เจฎเจพเจ‚เจŸเจฟเจ• เจนเฉ‹เจŸเจฒ โ™ฅ๏ธ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เจนเฉ‹เจŸเจฒ เจธเจฎเฉ€เจ–เจฟเจ†เจตเจพเจ‚ เจจเจพเจฒ เจญเจพเจตเจจเจพ เจตเจฟเจธเจผเจฒเฉ‡เจธเจผเจฃ 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | เจธเจฎเจพเจ‚ เจ•เฉเจฐเจฎ เจ…เจจเฉเจฎเจพเจจ เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจฏ | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | เจธเจฎเจพเจ‚ เจ•เฉเจฐเจฎ เจ…เจจเฉเจฎเจพเจจ เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจฏ | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | โšก๏ธ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ€ เจฌเจฟเจœเจฒเฉ€ เจ‰เจชเจญเฉ‹เจ—เจคเจพ โšก๏ธ - ARIMA เจจเจพเจฒ เจธเจฎเจพเจ‚ เจ•เฉเจฐเจฎ เจ…เจจเฉเจฎเจพเจจ | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA เจจเจพเจฒ เจธเจฎเจพเจ‚ เจ•เฉเจฐเจฎ เจ…เจจเฉเจฎเจพเจจ | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | โšก๏ธ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ€ เจฌเจฟเจœเจฒเฉ€ เจ‰เจชเจญเฉ‹เจ—เจคเจพ โšก๏ธ - SVR เจจเจพเจฒ เจธเจฎเจพเจ‚ เจ•เฉเจฐเจฎ เจ…เจจเฉเจฎเจพเจจ | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Support Vector Regressor เจจเจพเจฒ เจธเจฎเจพเจ‚ เจ•เฉเจฐเจฎ เจ…เจจเฉเจฎเจพเจจ | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | เจฐเฉ€เจ‡เจจเจซเฉ‹เจฐเจธเจฎเฉˆเจ‚เจŸ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจฏ | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning เจจเจพเจฒ เจฐเฉ€เจ‡เจจเจซเฉ‹เจฐเจธเจฎเฉˆเจ‚เจŸ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจชเจฐเจšเจฏ | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | เจชเฉ€เจŸเจฐ เจจเฉ‚เฉฐ เจญเฉ‡เฉœเฉ€ เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจšเจพเจ“! ๐Ÿบ | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | เจฐเฉ€เจ‡เจจเจซเฉ‹เจฐเจธเจฎเฉˆเจ‚เจŸ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฒเจˆ เจœเจฟเจฎ | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| เจชเฉ‹เจธเจŸเจธเจ•เฉเจฐเจฟเจชเจŸ | เจ…เจธเจฒเฉ€ เจธเฉฐเจธเจพเจฐ เจฆเฉ‡ เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเฉเจฐเจฟเจธเจผ | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | เจชเจพเจฐเฉฐเจชเจฐเจฟเจ• เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจฆเจฟเจฒเจšเจธเจช เจ…เจคเฉ‡ เจชเฉเจฐเจ•เจพเจธเจผเจฎเจพเจจ เจ…เจธเจฒเฉ€ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจเจชเจฒเฉ€เจ•เฉ‡เจธเจผเจจเจพเจ‚ | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | เจŸเฉ€เจฎ | +| เจชเฉ‹เจธเจŸเจธเจ•เฉเจฐเจฟเจชเจŸ | Machine Learning เจตเจฟเฉฑเจš เจฎเจพเจกเจฒ เจกเจฟเจฌเฉฑเจ—เจฟเฉฐเจ— RAI เจกเฉˆเจธเจผเจฌเฉ‹เจฐเจก เจจเจพเจฒ | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | เจœเจผเจฟเฉฐเจฎเฉ‡เจตเจพเจฐ AI เจกเฉˆเจธเจผเจฌเฉ‹เจฐเจก เจ•เฉฐเจชเฉ‹เจจเฉˆเจ‚เจŸเจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจตเจฟเฉฑเจš เจฎเจพเจกเจฒ เจกเจฟเจฌเฉฑเจ—เจฟเฉฐเจ— | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | + +> [เจ‡เจธ เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจฒเจˆ เจธเจพเจฐเฉ‡ เจตเจพเจงเฉ‚ เจธเจพเจงเจจ เจธเจพเจกเฉ‡ Microsoft Learn เจ•เจฒเฉ‡เจ•เจธเจผเจจ เจตเจฟเฉฑเจš เจฒเฉฑเจญเฉ‹](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## เจ†เจซเจฒเจพเจˆเจจ เจเจ•เจธเฉˆเฉฑเจธ -เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจ‡เจธ เจฆเจธเจคเจพเจตเฉ‡เจœเจผ เจจเฉ‚เฉฐ เจ†เจซเจฒเจพเจˆเจจ เจšเจฒเจพ เจธเจ•เจฆเฉ‡ เจนเฉ‹เฅค เจ‡เจธ เจฐเฉ‡เจชเฉ‹ เจจเฉ‚เฉฐ เจซเฉ‹เจฐเจ• เจ•เจฐเฉ‹, [Docsify เจ‡เฉฐเจธเจŸเจพเจฒ เจ•เจฐเฉ‹](https://docsify.js.org/#/quickstart) เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจธเจฅเจพเจจเจ• เจฎเจธเจผเฉ€เจจ 'เจคเฉ‡, เจ…เจคเฉ‡ เจซเจฟเจฐ เจ‡เจธ เจฐเฉ‡เจชเฉ‹ เจฆเฉ‡ เจฐเฉ‚เจŸ เจซเฉ‹เจฒเจกเจฐ เจตเจฟเฉฑเจš เจŸเจพเจˆเจช เจ•เจฐเฉ‹ `docsify serve`เฅค เจตเฉˆเฉฑเจฌเจธเจพเจˆเจŸ เจคเฉเจนเจพเจกเฉ‡ เจฒเฉ‹์ปฌเจนเฉ‹เจธเจŸ `localhost:3000` เจคเฉ‡ เจชเฉ‹เจฐเจŸ 3000 'เจคเฉ‡ เจธเจฐเจต เจ•เฉ€เจคเฉ€ เจœเจพเจตเฉ‡เจ—เฉ€เฅค +เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจน เจฆเจธเจคเจพเจตเฉ‡เจœเจผ เจ†เจซเจฒเจพเจˆเจจ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจšเจฒเจพ เจธเจ•เจฆเฉ‡ เจนเฉ‹เฅค เจ‡เจธ เจฐเฉ‡เจชเฉ‹ เจจเฉ‚เฉฐ เจซเฉ‹เจฐเจ• เจ•เจฐเฉ‹, เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจฒเฉ‹เจ•เจฒ เจฎเจธเจผเฉ€เจจ 'เจคเฉ‡ [Docsify เจ‡เฉฐเจธเจŸเจพเจฒ เจ•เจฐเฉ‹](https://docsify.js.org/#/quickstart), เจ…เจคเฉ‡ เจ‡เจธ เจฐเฉ‡เจชเฉ‹ เจฆเฉ‡ เจฐเฉ‚เจŸ เจซเฉ‹เจฒเจกเจฐ เจตเจฟเฉฑเจš `docsify serve` เจŸเจพเจˆเจช เจ•เจฐเฉ‹เฅค เจตเฉˆเฉฑเจฌเจธเจพเจˆเจŸ เจคเฉเจนเจพเจกเฉ‡ เจฒเฉ‹เจ•เจฒเจนเฉ‹เจธเจŸ :3000 เจชเฉ‹เจฐเจŸ 'เจคเฉ‡ เจธเฉ‡เจตเจพ เจ•เฉ€เจคเฉ€ เจœเจพเจตเฉ‡เจ—เฉ€: `localhost:3000`เฅค ## PDFs -เจ•เจฐเจฟเจ•เฉเจฒเจฎ เจฆเฉ€ PDF เจซเจพเจˆเจฒ เจœเจฟเฉฑเจฅเฉ‡ เจฒเจฟเฉฐเจ•เจนเฉ€เจค เจนเฉˆ เจ‰เจน [เจ‡เฉฑเจฅเฉ‡](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) เจฎเจฟเจฒเฉ‡เจ—เฉ€เฅค +เจ•เจฐเฉ€เจ•เฉเจฒเจฎ เจฆเจพ เจ‡เฉฑเจ• PDF เจฒเจฟเฉฐเจ• เจฆเฉ‡ เจจเจพเจฒ [เจ‡เฉฑเจฅเฉ‡](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) เจฒเฉฑเจญเฉ‹เฅค + -## ๐ŸŽ’ เจนเฉ‹เจฐ เจ•เฉ‹เจฐเจธุฒ +## ๐ŸŽ’ เจนเฉ‹เจฐ เจ•เฉ‹เจฐเจธเจœเจผ -เจธเจพเจกเฉ€ เจŸเฉ€เจฎ เจนเฉ‹เจฐ เจ•เฉ‹เจฐเจธเจœเจผ เจตเฉ€ เจฌเจฃเจพเจ‰เจ‚เจฆเฉ€ เจนเฉˆ! เจœเจพเจ‚เจš เจ•เจฐเฉ‹: +เจธเจพเจกเฉ€ เจŸเฉ€เจฎ เจนเฉ‹เจฐ เจ•เฉ‹เจฐเจธเจœเจผ เจฌเจฃเจพเจ‰เจ‚เจฆเฉ€ เจนเฉˆ! เจฆเฉ‡เจ–เฉ‹: ### LangChain @@ -188,49 +190,49 @@ Microsoft เจฆเฉ‡ เจ•เจฒเจพเจŠเจก เจ…เจกเจตเฉ‹เจ•เฉ‡เจŸ เจ–เฉเจธเจผเฉ€ เจจเจพเจฒ --- -### เจœเฉ‡เจจเฉ‡เจฐเฉ‡เจŸเจฟเจต AI เจฆเจฟเจตเจพเจฐ -[![เจฌเจฟเจ—เจฟเจจเจฐเจพเจ‚ เจฒเจˆ เจœเฉˆเจจเฉ‡เจฐเฉ‡เจŸเจฟเจต เจเจ†เจˆ](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) -[![เจœเฉˆเจจเฉ‡เจฐเฉ‡เจŸเจฟเจต เจเจ†เจˆ (.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) -[![เจœเฉˆเจจเฉ‡เจฐเฉ‡เจŸเจฟเจต เจเจ†เจˆ (เจœเจพเจตเจพ)](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) -[![เจœเฉˆเจจเฉ‡เจฐเฉ‡เจŸเจฟเจต เจเจ†เจˆ (เจœเจพเจตเจพเจธเจ•เฉเจฐเจฟเจชเจŸ)](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) +### เจœเจจเจฐเฉ‡เจŸเจฟเจต AI เจธเฉ€เจฐเฉ€เจœเจผ +[![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) --- -### เจ•เฉ‹เจฐ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฟเจ† -[![เจฌเจฟเจ—เจฟเจจเจฐเจพเจ‚ เจฒเจˆ เจเจฎเจเฉฑเจฒ](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) -[![เจฌเจฟเจ—เจฟเจจเจฐเจพเจ‚ เจฒเจˆ เจกเจพเจŸเจพ เจธเจพเจ‡เฉฐเจธ](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) -[![เจฌเจฟเจ—เจฟเจจเจฐเจพเจ‚ เจฒเจˆ เจเจ†เจˆ](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) -[![เจฌเจฟเจ—เจฟเจจเจฐเจพเจ‚ เจฒเจˆ เจธเจพเจˆเจฌเจฐเจธเฉเจฐเฉฑเจ–เจฟเจ†](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) -[![เจฌเจฟเจ—เจฟเจจเจฐเจพเจ‚ เจฒเจˆ เจตเฉˆเจฌ เจตเจฟเจ•เจพเจธ](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) -[![เจฌเจฟเจ—เจฟเจจเจฐเจพเจ‚ เจฒเจˆ เจ†เจˆเจ“เจŸเฉ€](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) -[![เจฌเจฟเจ—เจฟเจจเจฐเจพเจ‚ เจฒเจˆ เจเจ•เจธเจ†เจฐ เจตเจฟเจ•เจพเจธ](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) +### เจฎเฉเฉฑเจ– เจธเจฟเฉฑเจ–เจฟเจ† +[![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) --- -### เจ•เฉ‹เจชเจพเจ‡เจฒเจŸ เจธเจฟเจฐเฉ€เจœเจผ -[![เจเจ†เจˆ เจœเฉ‹เฉœเฉ‡ เจชเฉเจฐเฉ‹เจ—เจฐเจพเจฎเจฟเฉฐเจ— เจฒเจˆ เจ•เฉ‹เจชเจพเจ‡เจฒเจŸ](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 เจฒเจˆ เจ•เฉ‹เจชเจพเจ‡เจฒเจŸ](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) -[![เจ•เฉ‹เจชเจพเจ‡เจฒเจŸ เจเจกเจตเฉˆเจ‚เจšเจฐ](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) +### เจ•เฉ‹เจชเจพเจ‡เจฒเจŸ เจธเฉ€เจฐเฉ€เจœเจผ +[![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) ## เจฎเจฆเจฆ เจชเฉเจฐเจพเจชเจค เจ•เจฐเจจเจพ -เจœเฉ‡ เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจซเจธ เจœเจพเจ‚เจฆเฉ‡ เจนเฉ‹ เจœเจพเจ‚ เจเจ†เจˆ เจเจชเจธ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจ•เฉ‹เจˆ เจธเจตเจพเจฒ เจนเฉ‹เจตเฉ‡เฅค เจธเจพเจฅเฉ€ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจตเจพเจฒเฉ‡ เจ…เจคเฉ‡ เจ…เจจเฉเจญเจตเฉ€ เจกเจฟเจตเฉˆเจฒเจชเจฐเจพเจ‚ เจจเจพเจฒ MCP เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจšเจฐเจšเจพ เจตเจฟเฉฑเจš เจถเจพเจฎเจฟเจฒ เจนเฉ‹เจตเฉ‹เฅค เจ‡เจน เจ‡เฉฑเจ• เจธเจนเจพเจ‡เจ• เจธเจฎเฉเจฆเจพเจ‡ เจนเฉˆ เจœเจฟเฉฑเจฅเฉ‡ เจธเจตเจพเจฒเจพเจ‚ เจฆเจพ เจธเจตเจพเจ—เจค เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจ—เจฟเจ†เจจ เจ–เฉเฉฑเจฒเฉเจน เจ•เฉ‡ เจธเจพเจ‚เจเจพ เจ•เฉ€เจคเจพ เจœเจพเจ‚เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค +เจœเฉ‡ เจคเฉเจนเจพเจจเฉ‚เฉฐ เจฐเฉเจ•เจพเจตเจŸ เจ†เจตเฉ‡ เจœเจพเจ‚ AI เจเจช เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจ•เฉ‹เจˆ เจธเจตเจพเจฒ เจนเฉ‹เจตเฉ‡เฅค MCP เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจšเจฐเจšเจพ เจ•เจฐเจจ เจฒเจˆ เจนเฉ‹เจฐ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจ…เจจเฉเจญเจตเฉ€ เจตเจฟเจ•เจพเจธเจ•เจพเจฐเจพเจ‚ เจจเจพเจฒ เจœเฉเฉœเฉ‹เฅค เจ‡เจน เจ‡เฉฑเจ• เจธเจนเจฟเจฏเฉ‹เจ—เฉ€ เจ•เจฎเจฟเจŠเจจเจฟเจŸเฉ€ เจนเฉˆ เจœเจฟเฉฑเจฅเฉ‡ เจธเจตเจพเจฒเจพเจ‚ เจฆเจพ เจธเจตเจพเจ—เจค เจ•เฉ€เจคเจพ เจœเจพเจ‚เจฆเจพ เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจ—เจฟเจ†เจจ เจ–เฉเฉฑเจฒเฉเจน เจ•เฉ‡ เจธเจพเจ‚เจเจพ เจ•เฉ€เจคเจพ เจœเจพเจ‚เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -เจœเฉ‡ เจคเฉเจนเจพเจกเฉ‡ เจ•เฉ‹เจฒ เจ‰เจคเจชเจพเจฆ เจซเฉ€เจกเจฌเฉˆเจ• เจœเจพเจ‚ เจ—เจฒเจคเฉ€เจ†เจ‚ เจนเจจ เจœเจฆเฉ‹เจ‚ เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจฌเจฃเจพเจ‰เจ‚เจฆเฉ‡ เจนเฉ‹ เจคเจพเจ‚: +เจœเฉ‡ เจคเฉเจนเจพเจกเฉ‡ เจ•เฉ‹เจฒ เจ‰เจคเจชเจพเจฆเฉ€ เจชเฉเจฐเจคเฉ€เจ•เจฟเจฐเจฟเจ† เจœเจพเจ‚ เจคเจฐเจคเฉ€เจฌ เจตเจฟเฉฑเจš เจ—เจฒเจคเฉ€เจ†เจ‚ เจนเจจ เจคเจพเจ‚ เจ‡เฉฑเจฅเฉ‡ เจœเจพเจ“: [![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) -## เจตเจพเจงเฉ‚ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจฆเฉ‡ เจธเฉเจเจพเจ… +## เจตเจพเจงเฉ‚ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฟเจ† เจธเฉเจเจพเจ… -- เจนเจฐ เจชเจพเจ  เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจพเจ…เจฆ เจจเฉ‹เจŸเจฌเฉเฉฑเจ•เจธ เจฆเฉ€ เจธเจฎเฉ€เจ–เจฟเจ† เจ•เจฐเฉ‹ better เจฌเจฟเจนเจคเจฐ เจธเจฎเจ เจฒเจˆเฅค -- เจ–เฉเจฆ เจนเฉ€ เจ…เจฒเจ—เฉ‹เจฐเจฟเจฆเจฎ เจฒเจพเจ—เฉ‚ เจ•เจฐเจจ เจฆเจพ เจ…เจญเจฟเจ†เจธ เจ•เจฐเฉ‹เฅค -- เจธเจฟเฉฑเจ–เฉ‡ เจนเฉ‹เจ เจ…เจธเฉ‚เจฒเจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจ…เจธเจฒเฉ€ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ‡ เจกเฉ‡เจŸเจพ เจธเฉˆเจŸ เจ–เฉ‹เจœเฉ‹เฅค +- เจนเจฐเฉ‡เจ• เจชเจพเจ  เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจพเจ…เจฆ เจจเฉ‹เจŸเจฌเฉเจ• เจจเฉ‚เฉฐ เจฆเฉเจฌเจพเจฐเจพ เจตเฉ‡เจ–เฉ‹ เจคเจพเจ‚ เจœเฉ‹ เจธเจฎเจ เจตเจงเฉ‡เจฐเฉ‡ เจนเฉ‹เจตเฉ‡เฅค +- เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจ†เจช ุงู„ฺฏูˆุฑุชฺพเจฎ เจฒเจพเจ—เฉ‚ เจ•เจฐเจจ เจฆเฉ€ เจชเฉเจฐเฉˆเจ•เจŸเจฟเจธ เจ•เจฐเฉ‹เฅค +- เจธเจฟเฉฑเจ–เฉ‡ เจ—เจ เจงเจพเจฐเจจเจพเจตเจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจ…เจธเจฒเฉ€ เจœเจนเจพเจจ เจฆเฉ‡ เจกเฉ‡เจŸเจพเจธเฉˆเจŸ เจฆเฉ€ เจ–เฉ‹เจœ เจ•เจฐเฉ‹เฅค --- -**เจ…เจธเจตเฉ€เจ•เจพเจฐเฉ‹ เจนเฉˆ**: -เจ‡เจน เจฆเจธเจคเจพเจตเฉ‡เจœเจผ AI เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจธเฉ‡เจตเจพ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจ•เฉ€เจคเจพ เจ—เจฟเจ† เจนเฉˆเฅค เจœเจฆเฉ‹เจ‚ เจ•เจฟ เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจธเจนเฉ€เจคเจพ เจฒเจˆ เจ•เฉ‹เจธเจผเจฟเจธเจผ เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจนเจพเจ‚, เจ•เจฟเจฐเจชเจพ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจ‡เจธ เจ—เฉฑเจฒ เจฆเจพ เจงเจฟเจ†เจจ เจฐเฉฑเจ–เฉ‹ เจ•เจฟ เจธเจตเฉˆเจšเจพเจฒเจฟเจค เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆเจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš เจ—เจฒเจคเฉ€เจ†เจ‚ เจœเจพเจ‚ เจ…เจธเจฅเจฟเจฐเจคเจพเจตเจพเจ‚ เจนเฉ‹ เจธเจ•เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจนเจจเฅค เจฎเฉ‚เจฒ เจฆเจธเจคเจพเจตเฉ‡เจœเจผ เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจฎเฉ‚เจฒ เจญเจพเจธเจผเจพ เจตเจฟเฉฑเจš เจนเฉ€ เจชเฉเจฐเจฎเจพเจฃเจฟเจ• เจธเจฐเฉ‹เจค เจฎเฉฐเจจเจฟเจ† เจœเจพเจฃเจพ เจšเจพเจนเฉ€เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค เจ…เจนเจฟเจฎ เจœเจพเจฃเจ•เจพเจฐเฉ€ เจฒเจˆ เจตเจฟเจธเจผเฉ‡เจธเจผเจ—เจฟเจ†เจจ เจฎเจจเฉเฉฑเจ–เฉ€ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจฆเฉ€ เจธเจฟเจซเจพเจฐเจธเจผ เจ•เฉ€เจคเฉ€ เจœเจพเจ‚เจฆเฉ€ เจนเฉˆเฅค เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจธ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจคเฉ‹เจ‚ เจ‰เจคเจชเฉฐเจจ เจนเฉ‹เจฃ เจตเจพเจฒเฉ€เจ†เจ‚ เจ•เจฟเจธเฉ‡ เจตเฉ€ เจ—เจฒเจคเจซเจนเจฟเจฎเฉ€เจ†เจ‚ เจœเจพเจ‚ เจ—เจฒเจค เจตเจฟเจ†เจ–เจฟเจ†เจตเจพเจ‚ เจฒเจˆ เจœเจผเจฟเฉฐเจฎเฉ‡เจตเจพเจฐ เจจเจนเฉ€เจ‚ เจนเจพเจ‚เฅค +**เจ…เจธเจชเจธเจผเจŸเฉ€เจ•เจฐเจจ**: +เจ‡เจธ เจฆเจธเจคเจพเจตเฉ‡เจœเจผ เจฆเจพ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจเจ†เจˆ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจธเฉ‡เจตเจพ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจ•เฉ€เจคเจพ เจ—เจฟเจ† เจนเฉˆเฅค เจœเจฆเฉ‹เจ‚ เจ•เจฟ เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจธเจนเฉ€เจค เจตเฉฑเจฒ เจ•เฉ‹เจธเจผเจฟเจธเจผ เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจนเจพเจ‚, เจ•เจฟเจฐเจชเจพ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจงเจฟเจ†เจจ เจฆเจฟเจ“ เจ•เจฟ เจธเจตเฉˆเจšเจพเจฒเจฟเจค เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆเจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš เจ—เจฒเจคเฉ€เจ†เจ‚ เจœเจพเจ‚ เจ…เจธเฉ‚เจšเจฟเจคเจคเจพเจตเจพเจ‚ เจนเฉ‹ เจธเจ•เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจนเจจเฅค เจฎเฉ‚เจฒ เจฆเจธเจคเจพเจตเฉ‡เจœเจผ เจ†เจชเจฃเฉ€ เจฎเฉ‚เจฒ เจญเจพเจธเจผเจพ เจตเจฟเฉฑเจš เจ…เจฅเจพเจฐเจŸเฉ€เจŸเฉ‡เจŸเจฟเจต เจธเฉ‹เจฐเจธ เจฎเฉฐเจจเจฟเจ† เจœเจพเจฃเจพ เจšเจพเจนเฉ€เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค เจฎเจนเฉฑเจคเจตเจชเฉ‚เจฐเจจ เจœเจพเจฃเจ•เจพเจฐเฉ€ เจฒเจˆ, เจตเจฟเจธเจผเฉ‡เจธเจผเจœเซเชž เจฎเจจเฉเฉฑเจ–เฉ€ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจฆเฉ€ เจธเจฟเจซเจพเจฐเจธเจผ เจ•เฉ€เจคเฉ€ เจœเจพเจ‚เจฆเฉ€ เจนเฉˆเฅค เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจธ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจคเฉ‹เจ‚ เจ‰เจชเจœเจฃ เจตเจพเจฒเฉ€เจ†เจ‚ เจ•เจฟเจธเฉ‡ เจตเฉ€ เจ—เจฒเจคเจซเจนเจฟเจฎเฉ€เจ†เจ‚ เจœเจพเจ‚ เจ—เจฒเจค เจตเจฟเจ†เจ–เจฟเจ†เจตเจพเจ‚ เจฒเจˆ เจœเจผเจฟเฉฐเจฎเฉ‡เจตเจพเจฐ เจจเจนเฉ€เจ‚ เจนเจพเจ‚เฅค \ No newline at end of file diff --git a/translations/pt-BR/.co-op-translator.json b/translations/pt-BR/.co-op-translator.json index 22f6782c6..05bdfc11d 100644 --- a/translations/pt-BR/.co-op-translator.json +++ b/translations/pt-BR/.co-op-translator.json @@ -552,8 +552,8 @@ "language_code": "pt-BR" }, "README.md": { - "original_hash": "f7d55bf70beaab82d4621c0860301a64", - "translation_date": "2026-03-17T07:55:52+00:00", + "original_hash": "7fb48097f57e680b380cd9aae988d317", + "translation_date": "2026-04-06T15:53:02+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "pt-BR" }, diff --git a/translations/pt-BR/README.md b/translations/pt-BR/README.md index f007e6a1a..546f373f8 100644 --- a/translations/pt-BR/README.md +++ b/translations/pt-BR/README.md @@ -8,16 +8,16 @@ [![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/) -### ๐ŸŒ Suporte multilรญngue +### ๐ŸŒ Suporte Multilรญngue -#### Suportado via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado) +#### Suportado via GitHub Action (Automatizado & Sempre Atualizado) -[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)](./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) +[รrabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bรบlgaro](../bg/README.md) | [Birmanรชs (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinรชs (Simplificado)](../zh-CN/README.md) | [Chinรชs (Tradicional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinรชs (Tradicional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinรชs (Tradicional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Tcheco](../cs/README.md) | [Dinamarquรชs](../da/README.md) | [Holandรชs](../nl/README.md) | [Estoniano](../et/README.md) | [Finlandรชs](../fi/README.md) | [Francรชs](../fr/README.md) | [Alemรฃo](../de/README.md) | [Grego](../el/README.md) | [Hebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hรบngaro](../hu/README.md) | [Indonรฉsio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonรชs](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Khmer](../km/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malaio](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norueguรชs](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polonรชs](../pl/README.md) | [Portuguรชs (Brasil)](./README.md) | [Portuguรชs (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Sรฉrvio (Cirรญlico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Espanhol](../es/README.md) | [Suaรญli](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalo (Filipino)](../tl/README.md) | [Tรขmil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tailandรชs](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) -> **Prefere clonar localmente?** +> **Prefere Clonar Localmente?** > -> Este repositรณrio inclui traduรงรตes em mais de 50 idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem as traduรงรตes, use o sparse checkout: +> Este repositรณrio inclui mais de 50 traduรงรตes que aumentam significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduรงรตes, use checkout esparso: > > **Bash / macOS / Linux:** > ```bash @@ -33,32 +33,32 @@ > git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images" > ``` > -> Isso oferece tudo que vocรช precisa para completar o curso com um download muito mais rรกpido. +> Isso fornece tudo o que vocรช precisa para completar o curso com um download muito mais rรกpido. -#### Junte-se ร  nossa comunidade +#### Junte-se ร  Nossa Comunidade [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Estamos com uma sรฉrie de aprendizado no Discord chamada learn with AI, saiba mais e junte-se a nรณs em [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de setembro de 2025. Vocรช receberรก dicas e truques para usar GitHub Copilot para Ciรชncia de Dados. +Temos uma sรฉrie contรญnua no Discord chamada "learn with AI", saiba mais e junte-se a nรณs em [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de setembro de 2025. Vocรช receberรก dicas e truques para usar o GitHub Copilot para Ciรชncia de Dados. -![Learn with AI series](../../translated_images/pt-BR/3.9b58fd8d6c373c20.webp) +![Sรฉrie Learn with AI](../../translated_images/pt-BR/3.9b58fd8d6c373c20.webp) # Machine Learning para Iniciantes - Um Currรญculo -> ๐ŸŒ Viaje pelo mundo enquanto exploramos Aprendizado de Mรกquina por meio das culturas do mundo ๐ŸŒ +> ๐ŸŒ Viaje pelo mundo enquanto exploramos Machine Learning por meio das culturas globais ๐ŸŒ -Os Cloud Advocates da Microsoft tรชm o prazer de oferecer um currรญculo de 12 semanas, com 26 liรงรตes, inteiramente dedicado ao **Aprendizado de Mรกquina**. Neste currรญculo, vocรช aprenderรก sobre o que ร s vezes รฉ chamado de **aprendizado de mรกquina clรกssico**, usando principalmente Scikit-learn como biblioteca e evitando deep learning, que รฉ abordado em nosso [currรญculo AI para Iniciantes](https://aka.ms/ai4beginners). Combine essas aulas tambรฉm com nosso ['Ciรชncia de Dados para Iniciantes' currรญculo](https://aka.ms/ds4beginners)! +Os Cloud Advocates da Microsoft tรชm o prazer de oferecer um currรญculo de 12 semanas com 26 liรงรตes focadas em **Machine Learning**. Neste currรญculo, vocรช aprenderรก sobre o que ร s vezes รฉ chamado de **machine learning clรกssico**, usando principalmente a biblioteca Scikit-learn e evitando deep learning, que รฉ abordado em nosso [currรญculo AI para Iniciantes](https://aka.ms/ai4beginners). Combine essas liรงรตes com nosso [currรญculo Ciรชncia de Dados para Iniciantes](https://aka.ms/ds4beginners)! -Viaje conosco ao redor do mundo enquanto aplicamos essas tรฉcnicas clรกssicas a dados de vรกrias regiรตes do mundo. Cada liรงรฃo inclui quizzes prรฉ e pรณs-liรงรฃo, instruรงรตes escritas para completar a liรงรฃo, uma soluรงรฃo, uma tarefa e mais. Nossa pedagogia baseada em projetos permite que vocรช aprenda construindo, uma forma comprovada para fixar novas habilidades. +Viaje conosco ao redor do mundo enquanto aplicamos essas tรฉcnicas clรกssicas a dados de vรกrias regiรตes do mundo. Cada liรงรฃo inclui questionรกrios prรฉ e pรณs-liรงรฃo, instruรงรตes escritas para completar a liรงรฃo, uma soluรงรฃo, um exercรญcio e muito mais. Nossa pedagogia baseada em projetos permite que vocรช aprenda construindo, uma forma comprovada de fixar novas habilidades. -**โœ๏ธ Muitos agradecimentos aos nossos autores** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu e Amy Boyd +**โœ๏ธ Agradecimentos calorosos aos nossos autores** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu e Amy Boyd -**๐ŸŽจ Agradecimentos tambรฉm aos nossos ilustradores** Tomomi Imura, Dasani Madipalli e Jen Looper +**๐ŸŽจ Tambรฉm agradecemos aos nossos ilustradores** Tomomi Imura, Dasani Madipalli e Jen Looper -**๐Ÿ™ Agradecimentos especiais ๐Ÿ™ aos nossos autores, revisores e colaboradores do conteรบdo Microsoft Student Ambassador**, notavelmente Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila e Snigdha Agarwal +**๐Ÿ™ Agradecimentos especiais ๐Ÿ™ aos nossos autores, revisores e colaboradores de conteรบdo Microsoft Student Ambassador**, notadamente Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila e Snigdha Agarwal -**๐Ÿคฉ Agradecimento extra aos Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta pelas nossas liรงรตes em R!** +**๐Ÿคฉ Gratidรฃo extra aos Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta pelas nossas liรงรตes em R!** # Comeรงando @@ -68,162 +68,162 @@ Siga estes passos: > [encontre todos os recursos adicionais para este curso em nossa coleรงรฃo Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> ๐Ÿ”ง **Precisa de ajuda?** Confira nosso [Guia de soluรงรฃo de problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluรงรตes comuns de instalaรงรฃo, configuraรงรฃo e execuรงรฃo das liรงรตes. +> ๐Ÿ”ง **Precisa de ajuda?** Consulte nosso [Guia de Soluรงรฃo de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluรงรตes para problemas comuns com instalaรงรฃo, configuraรงรฃo e execuรงรฃo das liรงรตes. -**[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**, para usar este currรญculo, faรงa o fork de todo o repo para sua prรณpria conta GitHub e realize os exercรญcios sozinho ou em grupo: +**[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**, para usar este currรญculo, fork o repositรณrio inteiro para sua conta GitHub e complete os exercรญcios sozinho ou em grupo: -- Comece com um quiz prรฉ-aula. -- Leia a aula e complete as atividades, pausando e refletindo em cada verificaรงรฃo de conhecimento. -- Tente criar os projetos compreendendo as liรงรตes em vez de copiar o cรณdigo da soluรงรฃo; contudo, esse cรณdigo estรก disponรญvel nas pastas `/solution` de cada liรงรฃo orientada a projetos. -- Faรงa o quiz pรณs-aula. +- Comece com um questionรกrio prรฉ-aula. +- Leia a aula e complete as atividades, fazendo pausas e refletindo em cada verificaรงรฃo de conhecimento. +- Tente criar os projetos compreendendo as liรงรตes, em vez de apenas executar o cรณdigo soluรงรฃo; contudo, esse cรณdigo estรก disponรญvel nas pastas `/solution` em cada liรงรฃo orientada por projeto. +- Faรงa o questionรกrio pรณs-aula. - Complete o desafio. -- Complete a tarefa. -- Depois de concluir um grupo de liรงรตes, visite o [Fรณrum de Discussรฃo](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e "aprenda em voz alta" preenchendo a rubrica PAT apropriada. Um 'PAT' รฉ uma Ferramenta de Avaliaรงรฃo de Progresso que vocรช preenche para aprofundar seu aprendizado. Vocรช tambรฉm pode reagir a outros PATs para aprendermos juntos. +- Complete o exercรญcio. +- Apรณs completar um grupo de liรงรตes, visite o [Fรณrum de Discussรฃo](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e "aprenda em voz alta" preenchendo a rubrica apropriada do PAT. Um 'PAT' รฉ uma Ferramenta de Avaliaรงรฃo de Progresso que vocรช preenche para avanรงar seu aprendizado. Vocรช tambรฉm pode reagir a outros PATs para aprendermos juntos. -> Para estudos adicionais, recomendamos seguir estes mรณdulos e trilhas de aprendizado do [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). +> Para estudo adicional, recomendamos seguir estes [mรณdulos e trilhas de aprendizado do Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). -**Professores**, fornecemos [algumas sugestรตes](for-teachers.md) sobre como usar este currรญculo. +**Professores**, incluรญmos [algumas sugestรตes](for-teachers.md) sobre como usar este currรญculo. --- ## Vรญdeos explicativos -Algumas das liรงรตes estรฃo disponรญveis em formato de vรญdeo curto. Vocรช pode encontrar todos eles embutidos nas liรงรตes, ou na [playlist ML for Beginners no canal Microsoft Developer no YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) clicando na imagem abaixo. +Algumas liรงรตes estรฃo disponรญveis como vรญdeos curtos. Vocรช pode encontrar todos eles embutidos nas liรงรตes, ou na [playlist ML for Beginners no canal Microsoft Developer no YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) clicando na imagem abaixo. -[![ML for beginners banner](../../translated_images/pt-BR/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![Banner ML for beginners](../../translated_images/pt-BR/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## Conheรงa a equipe +## Conheรงa a Equipe -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Vรญdeo promocional](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif por** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> ๐ŸŽฅ Clique na imagem acima para assistir a um vรญdeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram! +> ๐ŸŽฅ Clique na imagem acima para um vรญdeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram! --- ## Pedagogia -Optamos por dois princรญpios pedagรณgicos ao construir este currรญculo: garantir que ele seja prรกtico e **baseado em projetos** e que inclua **quizzes frequentes**. Alรฉm disso, este currรญculo possui um **tema** comum para dar coesรฃo. +Escolhemos dois princรญpios pedagรณgicos para construir este currรญculo: garantir que ele seja prรกtico **baseado em projetos** e que inclua **questionรกrios frequentes**. Alรฉm disso, este currรญculo tem um **tema** comum para dar coerรชncia. -Garantindo que o conteรบdo esteja alinhado a projetos, o processo torna-se mais envolvente para os estudantes e a retenรงรฃo dos conceitos serรก aumentada. Alรฉm disso, um quiz de baixa pressรฃo antes de uma aula cria a intenรงรฃo do aluno de aprender um tรณpico, enquanto um segundo quiz apรณs a aula assegura maior retenรงรฃo. Este currรญculo foi projetado para ser flexรญvel e divertido e pode ser feito todo ou em partes. Os projetos comeรงam pequenos e ficam progressivamente mais complexos atรฉ o final do ciclo de 12 semanas. Este currรญculo tambรฉm inclui um posfรกcio sobre aplicaรงรตes reais de ML, que pode ser usado como crรฉdito extra ou como base para discussรตes. +Ao garantir que o conteรบdo esteja alinhado com projetos, o processo fica mais envolvente para os alunos e a retenรงรฃo dos conceitos รฉ aumentada. Alรฉm disso, um questionรกrio de baixo risco antes da aula estabelece a intenรงรฃo do aluno em aprender um tรณpico, enquanto um segundo questionรกrio apรณs a aula assegura uma retenรงรฃo maior. Este currรญculo foi projetado para ser flexรญvel e divertido e pode ser feito integralmente ou em partes. Os projetos comeรงam pequenos e crescem em complexidade ao longo das 12 semanas. Este currรญculo tambรฉm inclui um posfรกcio sobre aplicaรงรตes reais de ML, que pode ser usado como crรฉdito extra ou base para discussรฃo. -> Encontre nosso [Cรณdigo de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuiรงรตes](CONTRIBUTING.md), [Traduรงรตes](..) e [Soluรงรฃo de Problemas](TROUBLESHOOTING.md). Agradecemos seu feedback construtivo! +> Encontre nosso [Cรณdigo de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Como Contribuir](CONTRIBUTING.md), [Traduรงรตes](..) e diretrizes de [Soluรงรฃo de Problemas](TROUBLESHOOTING.md). Aguardamos seu feedback construtivo! ## Cada liรงรฃo inclui -- esboรงo opcional +- sketchnote opcional - vรญdeo suplementar opcional -- vรญdeo explicativo (algumas liรงรตes somente) -- [quiz aquecimento prรฉ-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- vรญdeo explicativo (somente algumas liรงรตes) +- [quiz prรฉ-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - liรงรฃo escrita - para liรงรตes baseadas em projetos, guias passo a passo para construir o projeto - verificaรงรตes de conhecimento - um desafio - leitura suplementar -- tarefa +- exercรญcio - [quiz pรณs-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - -> **Uma nota sobre idiomas**: Estas liรงรตes sรฃo principalmente escritas em Python, mas muitas tambรฉm estรฃo disponรญveis em R. Para completar uma liรงรฃo em R, vรก atรฉ a pasta `/solution` e procure pelas liรงรตes em R. Elas incluem uma extensรฃo .rmd que representa um arquivo **R Markdown**, que pode ser simplesmente definido como uma incorporaรงรฃo de `blocos de cรณdigo` (de R ou outras linguagens) e um `cabeรงalho YAML` (que orienta como formatar saรญdas, como PDF) em um `documento Markdown`. Como tal, serve como um excelente framework para autoria em ciรชncia de dados, pois permite combinar seu cรณdigo, sua saรญda e seus pensamentos escrevendo-os em Markdown. Alรฉm disso, documentos R Markdown podem ser renderizados em formatos de saรญda como PDF, HTML ou Word. -> **Uma nota sobre questionรกrios**: Todos os questionรกrios estรฃo contidos na [pasta Quiz App](../../quiz-app), totalizando 52 questionรกrios com trรชs perguntas cada. Eles estรฃo vinculados nas liรงรตes, mas o aplicativo de questionรกrios pode ser executado localmente; siga as instruรงรตes na pasta `quiz-app` para hospedar localmente ou implantar no Azure. - -| Nรบmero da Liรงรฃo | Tรณpico | Agrupamento da Liรงรฃo | Objetivos de Aprendizagem | Liรงรฃo Vinculada | Autor | -| :-------------: | :-------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------: | -| 01 | Introduรงรฃo ao aprendizado de mรกquina | [Introduรงรฃo](1-Introduction/README.md) | Aprenda os conceitos bรกsicos por trรกs do aprendizado de mรกquina | [Liรงรฃo](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | A Histรณria do aprendizado de mรกquina | [Introduรงรฃo](1-Introduction/README.md) | Aprenda a histรณria subjacente a este campo | [Liรงรฃo](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen e Amy | -| 03 | Justiรงa e aprendizado de mรกquina | [Introduรงรฃo](1-Introduction/README.md) | Quais sรฃo as questรตes filosรณficas importantes sobre justiรงa que os alunos devem considerar ao construir e aplicar modelos de ML? | [Liรงรฃo](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Tรฉcnicas para aprendizado de mรกquina | [Introduรงรฃo](1-Introduction/README.md) | Quais tรฉcnicas os pesquisadores de ML usam para construir modelos de ML? | [Liรงรฃo](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris e Jen | -| 05 | Introduรงรฃo ร  regressรฃo | [Regressรฃo](2-Regression/README.md) | Comece com Python e Scikit-learn para modelos de regressรฃo | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | -| 06 | Preรงos de abรณboras na Amรฉrica do Norte ๐ŸŽƒ | [Regressรฃo](2-Regression/README.md) | Visualize e limpe dados em preparaรงรฃo para ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | -| 07 | Preรงos de abรณboras na Amรฉrica do Norte ๐ŸŽƒ | [Regressรฃo](2-Regression/README.md) | Construa modelos de regressรฃo linear e polinomial | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen e Dmitry โ€ข Eric Wanjau | -| 08 | Preรงos de abรณboras na Amรฉrica do Norte ๐ŸŽƒ | [Regressรฃo](2-Regression/README.md) | Construa um modelo de regressรฃo logรญstica | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | -| 09 | Um aplicativo web ๐Ÿ”Œ | [Aplicativo Web](3-Web-App/README.md) | Construa um aplicativo web para usar seu modelo treinado | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Introduรงรฃo ร  classificaรงรฃo | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Limpe, prepare e visualize seus dados; introduรงรฃo ร  classificaรงรฃo | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen e Cassie โ€ข Eric Wanjau | -| 11 | Deliciosas cozinhas asiรกticas e indianas ๐Ÿœ | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Introduรงรฃo aos classificadores | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen e Cassie โ€ข Eric Wanjau | -| 12 | Deliciosas cozinhas asiรกticas e indianas ๐Ÿœ | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Mais classificadores | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen e Cassie โ€ข Eric Wanjau | -| 13 | Deliciosas cozinhas asiรกticas e indianas ๐Ÿœ | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Construa um aplicativo web de recomendaรงรฃo usando seu modelo | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Introduรงรฃo ร  clusterizaรงรฃo | [Clusterizaรงรฃo](5-Clustering/README.md) | Limpe, prepare e visualize seus dados; introduรงรฃo ร  clusterizaรงรฃo | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) โ€ข [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | -| 15 | Explorando gostos musicais na Nigรฉria ๐ŸŽง | [Clusterizaรงรฃo](5-Clustering/README.md) | Explore o mรฉtodo de clusterizaรงรฃo K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) โ€ข [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | -| 16 | Introduรงรฃo ao processamento de linguagem natural โ˜•๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Aprenda o bรกsico sobre PLN construindo um bot simples | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Tarefas comuns de PLN โ˜•๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Aprofunde seu conhecimento de PLN entendendo tarefas comuns ao lidar com estruturas linguรญsticas | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Traduรงรฃo e anรกlise de sentimento โ™ฅ๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Traduรงรฃo e anรกlise de sentimento com Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Hotรฉis romรขnticos da Europa โ™ฅ๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Anรกlise de sentimento com avaliaรงรตes de hotรฉis 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Hotรฉis romรขnticos da Europa โ™ฅ๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Anรกlise de sentimento com avaliaรงรตes de hotรฉis 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Introduรงรฃo ร  previsรฃo de sรฉries temporais | [Sรฉries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Introduรงรฃo ร  previsรฃo de sรฉries temporais | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | โšก๏ธ Consumo mundial de energia โšก๏ธ - previsรฃo de sรฉries temporais ARIMA | [Sรฉries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Previsรฃo de sรฉries temporais com ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | โšก๏ธ Consumo mundial de energia โšก๏ธ - previsรฃo de sรฉries temporais SVR | [Sรฉries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Previsรฃo de sรฉries temporais com Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Introduรงรฃo ao aprendizado por reforรงo | [Aprendizado por reforรงo](8-Reinforcement/README.md) | Introduรงรฃo ao aprendizado por reforรงo com Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Ajude Peter a evitar o lobo! ๐Ÿบ | [Aprendizado por reforรงo](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Pรณs-escrito | Cenรกrios e aplicaรงรตes reais de ML | [ML na prรกtica](9-Real-World/README.md) | Aplicaรงรตes interessantes e reveladoras do aprendizado de mรกquina clรกssico | [Liรงรฃo](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Equipe | -| Pรณs-escrito | Depuraรงรฃo de modelos em ML usando o painel RAI | [ML na prรกtica](9-Real-World/README.md) | Depuraรงรฃo de modelos em Aprendizado de Mรกquina usando componentes do painel Responsible AI | [Liรงรฃo](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +> **Uma nota sobre idiomas**: Essas liรงรตes sรฃo escritas principalmente em Python, mas muitas tambรฉm estรฃo disponรญveis em R. Para completar uma liรงรฃo em R, vรก para a pasta `/solution` e procure pelas liรงรตes em R. Elas incluem uma extensรฃo .rmd que representa um arquivo **R Markdown**, que pode ser simplesmente definido como uma incorporaรงรฃo de `blocos de cรณdigo` (de R ou outras linguagens) e um `cabeรงalho YAML` (que orienta como formatar saรญdas como PDF) em um `documento Markdown`. Como tal, serve como uma estrutura exemplificada para autoria em ciรชncia de dados, pois permite combinar seu cรณdigo, sua saรญda e seus pensamentos ao permitir escrevรช-los em Markdown. Alรฉm disso, documentos R Markdown podem ser renderizados em formatos de saรญda como PDF, HTML ou Word. + +> **Uma nota sobre quizzes**: Todos os quizzes estรฃo contidos na [pasta do Quiz App](../../quiz-app), com 52 quizzes totais de trรชs perguntas cada. Eles estรฃo vinculados dentro das liรงรตes, mas o app de quiz pode ser executado localmente; siga as instruรงรตes na pasta `quiz-app` para hospedar localmente ou implantar no Azure. + +| Nรบmero da Liรงรฃo | Tรณpico | Agrupamento da Liรงรฃo | Objetivos de Aprendizagem | Liรงรฃo Vinculada | Autor | +| :-------------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | +| 01 | Introduรงรฃo ร  aprendizagem de mรกquina | [Introduรงรฃo](1-Introduction/README.md) | Aprenda os conceitos bรกsicos por trรกs da aprendizagem de mรกquina | [Liรงรฃo](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | A histรณria da aprendizagem de mรกquina | [Introduรงรฃo](1-Introduction/README.md) | Aprenda a histรณria subjacente a esse campo | [Liรงรฃo](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen e Amy | +| 03 | Justiรงa e aprendizagem de mรกquina | [Introduรงรฃo](1-Introduction/README.md) | Quais sรฃo as importantes questรตes filosรณficas sobre justiรงa que os alunos devem considerar ao construir e aplicar modelos de ML? | [Liรงรฃo](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Tรฉcnicas para aprendizagem de mรกquina | [Introduรงรฃo](1-Introduction/README.md) | Quais tรฉcnicas os pesquisadores de ML usam para construir modelos de ML? | [Liรงรฃo](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris e Jen | +| 05 | Introduรงรฃo ร  regressรฃo | [Regressรฃo](2-Regression/README.md) | Comece com Python e Scikit-learn para modelos de regressรฃo | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | +| 06 | Preรงos de abรณbora na Amรฉrica do Norte ๐ŸŽƒ | [Regressรฃo](2-Regression/README.md) | Visualize e limpe dados em preparaรงรฃo para ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | +| 07 | Preรงos de abรณbora na Amรฉrica do Norte ๐ŸŽƒ | [Regressรฃo](2-Regression/README.md) | Construa modelos de regressรฃo linear e polinomial | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen e Dmitry โ€ข Eric Wanjau | +| 08 | Preรงos de abรณbora na Amรฉrica do Norte ๐ŸŽƒ | [Regressรฃo](2-Regression/README.md) | Construa um modelo de regressรฃo logรญstica | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | +| 09 | Um App Web ๐Ÿ”Œ | [App Web](3-Web-App/README.md) | Construa um app web para usar seu modelo treinado | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Introduรงรฃo ร  classificaรงรฃo | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Limpe, prepare e visualize seus dados; introduรงรฃo ร  classificaรงรฃo | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen e Cassie โ€ข Eric Wanjau | +| 11 | Deliciosas culinรกrias asiรกticas e indianas ๐Ÿœ | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Introduรงรฃo aos classificadores | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen e Cassie โ€ข Eric Wanjau | +| 12 | Deliciosas culinรกrias asiรกticas e indianas ๐Ÿœ | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Mais classificadores | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen e Cassie โ€ข Eric Wanjau | +| 13 | Deliciosas culinรกrias asiรกticas e indianas ๐Ÿœ | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Construa um app web recomendador usando seu modelo | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Introduรงรฃo a clustering | [Agrupamento](5-Clustering/README.md) | Limpe, prepare e visualize seus dados; introduรงรฃo a clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) โ€ข [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | +| 15 | Explorando gostos musicais na Nigรฉria ๐ŸŽง | [Agrupamento](5-Clustering/README.md) | Explore o mรฉtodo de agrupamento K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) โ€ข [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | +| 16 | Introduรงรฃo ao processamento de linguagem natural โ˜•๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Aprenda o bรกsico sobre PLN construindo um bot simples | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Tarefas comuns em PLN โ˜•๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Aprofunde seu conhecimento em PLN entendendo tarefas comuns necessรกrias ao lidar com estruturas de linguagem | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Traduรงรฃo e anรกlise de sentimento โ™ฅ๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Traduรงรฃo e anรกlise de sentimento com Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Hotรฉis romรขnticos na Europa โ™ฅ๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Anรกlise de sentimento com avaliaรงรตes de hotรฉis 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Hotรฉis romรขnticos na Europa โ™ฅ๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Anรกlise de sentimento com avaliaรงรตes de hotรฉis 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Introduรงรฃo ร  previsรฃo de sรฉries temporais | [Sรฉries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Introduรงรฃo ร  previsรฃo de sรฉries temporais | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | โšก๏ธ Uso mundial de energia โšก๏ธ - previsรฃo de sรฉries temporais com ARIMA | [Sรฉries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Previsรฃo de sรฉries temporais com ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | โšก๏ธ Uso mundial de energia โšก๏ธ - previsรฃo de sรฉries temporais com SVR | [Sรฉries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Previsรฃo de sรฉries temporais com Regressor de Vetor de Suporte | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Introduรงรฃo ao aprendizado por reforรงo | [Aprendizado por reforรงo](8-Reinforcement/README.md) | Introduรงรฃo ao aprendizado por reforรงo com Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Ajude Peter a evitar o lobo! ๐Ÿบ | [Aprendizado por reforรงo](8-Reinforcement/README.md) | Aprendizado por reforรงo Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Pรณs-escrito | Cenรกrios e aplicaรงรตes do ML no mundo real | [ML no Mundo Real](9-Real-World/README.md) | Aplicaรงรตes interessantes e reveladoras do ML clรกssico | [Liรงรฃo](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Equipe | +| Pรณs-escrito | Depuraรงรฃo de modelos ML usando painel RAI | [ML no Mundo Real](9-Real-World/README.md) | Depuraรงรฃo de modelos em Machine Learning usando componentes do painel Responsible AI | [Liรงรฃo](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [encontre todos os recursos adicionais para este curso em nossa coleรงรฃo Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Acesso offline -Vocรช pode executar esta documentaรงรฃo offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faรงa um fork deste repositรณrio, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) em sua mรกquina local e, em seguida, na pasta raiz deste repositรณrio, digite `docsify serve`. O site serรก servido na porta 3000 em seu localhost: `localhost:3000`. +Vocรช pode executar esta documentaรงรฃo offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faรงa um fork deste repositรณrio, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) em sua mรกquina local e entรฃo, na pasta raiz deste repositรณrio, digite `docsify serve`. O site serรก servido na porta 3000 em seu localhost: `localhost:3000`. ## PDFs Encontre um pdf do currรญculo com links [aqui](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). -## ๐ŸŽ’ Outros Cursos +## ๐ŸŽ’ Outros Cursos Nossa equipe produz outros cursos! Confira: ### LangChain -[![LangChain4j para Iniciantes](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 para Iniciantes](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) -[![LangChain para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) +[![LangChain4j para iniciantes](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 para iniciantes](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) +[![LangChain para iniciantes](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agentes -[![AZD para Iniciantes](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 para Iniciantes](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) +[![AZD para iniciantes](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 para iniciantes](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 para Iniciantes](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) [![Agentes de IA para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Sรฉrie de IA Generativa -[![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) +[![IA Generativa para Iniciantes](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) +[![IA Generativa (.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) +[![IA Generativa (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) +[![IA Generativa (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) --- -### Aprendizado Bรกsico -[![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) +### Aprendizado Essencial +[![ML para Iniciantes](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) +[![Ciรชncia de Dados para Iniciantes](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) +[![IA para Iniciantes](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) +[![Ciberseguranรงa para Iniciantes](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) +[![Desenvolvimento Web para Iniciantes](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 para Iniciantes](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) +[![Desenvolvimento XR para Iniciantes](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) --- ### Sรฉrie Copilot -[![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) +[![Copilot para Programaรงรฃo em Parelha com IA](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 para 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) +[![Aventura Copilot](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) -## Obtenha Ajuda +## Obter Ajuda -Se vocรช ficar preso ou tiver dรบvidas sobre como criar aplicativos de IA. Junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes em discussรตes sobre o MCP. ร‰ uma comunidade acolhedora onde perguntas sรฃo bem-vindas e o conhecimento รฉ compartilhado livremente. +Se vocรช ficar preso ou tiver alguma dรบvida sobre como construir aplicativos de IA. Junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes em discussรตes sobre MCP. ร‰ uma comunidade acolhedora onde perguntas sรฃo bem-vindas e o conhecimento รฉ compartilhado livremente. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Se vocรช tiver feedback sobre o produto ou encontrar erros durante a criaรงรฃo, visite: +Se vocรช tiver feedback sobre produtos ou erros durante o desenvolvimento, visite: -[![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) +[![Fรณrum de Desenvolvedores Microsoft Foundry](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) ## Dicas Adicionais de Aprendizado - Revise os notebooks apรณs cada aula para melhor compreensรฃo. @@ -233,6 +233,6 @@ Se vocรช tiver feedback sobre o produto ou encontrar erros durante a criaรงรฃo, --- -**Aviso Legal**: -Este documento foi traduzido utilizando o serviรงo de traduรงรฃo por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos empenhemos para garantir a precisรฃo, esteja ciente de que traduรงรตes automatizadas podem conter erros ou imprecisรตes. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informaรงรตes crรญticas, recomenda-se traduรงรฃo profissional realizada por humanos. Nรฃo nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretaรงรตes equivocadas decorrentes do uso desta traduรงรฃo. +**Aviso Legal**: +Este documento foi traduzido utilizando o serviรงo de traduรงรฃo por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos pela precisรฃo, esteja ciente de que traduรงรตes automatizadas podem conter erros ou imprecisรตes. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autorizada. Para informaรงรตes crรญticas, recomenda-se traduรงรฃo profissional feita por humanos. Nรฃo nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretaรงรตes incorretas decorrentes do uso desta traduรงรฃo. \ No newline at end of file diff --git a/translations/pt-PT/.co-op-translator.json b/translations/pt-PT/.co-op-translator.json index cfe5fb226..2b2dc1f70 100644 --- a/translations/pt-PT/.co-op-translator.json +++ b/translations/pt-PT/.co-op-translator.json @@ -552,8 +552,8 @@ "language_code": "pt-PT" }, "README.md": { - "original_hash": "f7d55bf70beaab82d4621c0860301a64", - "translation_date": "2026-03-17T07:54:07+00:00", + "original_hash": "7fb48097f57e680b380cd9aae988d317", + "translation_date": "2026-04-06T15:51:15+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "pt-PT" }, diff --git a/translations/pt-PT/README.md b/translations/pt-PT/README.md index 2d36b08f5..5887ee6eb 100644 --- a/translations/pt-PT/README.md +++ b/translations/pt-PT/README.md @@ -8,16 +8,16 @@ [![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/) -### ๐ŸŒ Suporte Multi-Idioma +### ๐ŸŒ Suporte Multilรญngue -#### Suportado via Aรงรฃo do GitHub (Automatizado e Sempre Atualizado) +#### Suportado via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado) -[รrabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bรบlgaro](../bg/README.md) | [Birmanรชs (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinรชs (Simplificado)](../zh-CN/README.md) | [Chinรชs (Tradicional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinรชs (Tradicional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinรชs (Tradicional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Checo](../cs/README.md) | [Dinamarquรชs](../da/README.md) | [Holandรชs](../nl/README.md) | [Estรณnio](../et/README.md) | [Finlandรชs](../fi/README.md) | [Francรชs](../fr/README.md) | [Alemรฃo](../de/README.md) | [Grego](../el/README.md) | [Hebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hรบngaro](../hu/README.md) | [Indonรฉsio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonรชs](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malaio](../ms/README.md) | [Malaiala](../ml/README.md) | [Marata](../mr/README.md) | [Nepalรชs](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norueguรชs](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polaco](../pl/README.md) | [Portuguรชs (Brasil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguรชs (Portugal)](./README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Sรฉrvio (Cirรญlico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Espanhol](../es/README.md) | [Suaรญli](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalo (Filipino)](../tl/README.md) | [Tรขmil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tailandรชs](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../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) | [Khmer](../km/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)](./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) > **Prefere Clonar Localmente?** > -> Este repositรณrio inclui mais de 50 traduรงรตes de idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho da transferรชncia. Para clonar sem traduรงรตes, use checkout esparso: +> Este repositรณrio inclui traduรงรตes em mais de 50 idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem as traduรงรตes, use sparse checkout: > > **Bash / macOS / Linux:** > ```bash @@ -33,63 +33,63 @@ > git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images" > ``` > -> Isto dรก-lhe tudo o que precisa para completar o curso com uma transferรชncia muito mais rรกpida. +> Isto dรก-lhe tudo o que precisa para completar o curso com um download muito mais rรกpido. #### Junte-se ร  Nossa Comunidade [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Temos uma sรฉrie continuada no Discord aprender com IA, saiba mais e junte-se a nรณs em [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de setembro de 2025. Vai receber dicas e truques para usar o GitHub Copilot para Ciรชncia de Dados. +Temos uma sรฉrie de aprender com IA no Discord em curso, saiba mais e junte-se a nรณs em [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de setembro de 2025. Receberรก dicas e truques para usar o GitHub Copilot para Ciรชncia de Dados. ![Learn with AI series](../../translated_images/pt-PT/3.9b58fd8d6c373c20.webp) -# Machine Learning para Iniciantes - Um Currรญculo +# Aprendizagem Automรกtica para Iniciantes - Um Currรญculo -> ๐ŸŒ Viaje pelo mundo enquanto exploramos Machine Learning atravรฉs das culturas mundiais ๐ŸŒ +> ๐ŸŒ Viaje pelo mundo enquanto exploramos Aprendizagem Automรกtica atravรฉs das culturas mundiais ๐ŸŒ -Os Cloud Advocates da Microsoft tรชm o prazer de oferecer um currรญculo de 12 semanas, com 26 aulas, inteiramente sobre **Machine Learning**. Neste currรญculo, irรก aprender sobre o que ร s vezes รฉ chamado de **aprendizagem automรกtica clรกssica**, usando principalmente a biblioteca Scikit-learn e evitando o deep learning, que รฉ abordado no nosso [currรญculo de AI para Iniciantes](https://aka.ms/ai4beginners). Combine estas aulas com o nosso [currรญculo de Ciรชncia de Dados para Iniciantes](https://aka.ms/ds4beginners), tambรฉm! +Os Cloud Advocates da Microsoft tรชm o prazer de oferecer um currรญculo de 12 semanas e 26 liรงรตes totalmente dedicado a **Aprendizagem Automรกtica**. Neste currรญculo, aprenderรก sobre o que ร s vezes รฉ chamado de **aprendizagem automรกtica clรกssica**, usando principalmente a biblioteca Scikit-learn e evitando o deep learning, que รฉ abordado no nosso [currรญculo AI for Beginners](https://aka.ms/ai4beginners). Combine estas liรงรตes com o nosso ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners), tambรฉm! -Viaje connosco pelo mundo enquanto aplicamos estas tรฉcnicas clรกssicas a dados de muitas regiรตes do globo. Cada liรงรฃo inclui quizzes antes e depois da aula, instruรงรตes escritas para completar a liรงรฃo, uma soluรงรฃo, um exercรญcio e mais. A nossa pedagogia baseada em projetos permite-lhe aprender enquanto constrรณi, uma forma comprovada de fazer as novas habilidades 'ficarem'. +Viaje connosco pelo mundo enquanto aplicamos estas tรฉcnicas clรกssicas a dados de vรกrias regiรตes do mundo. Cada liรงรฃo inclui questionรกrios prรฉ e pรณs-liรงรฃo, instruรงรตes escritas para concluir a liรงรฃo, uma soluรงรฃo, um desafio, e mais. A nossa pedagogia baseada em projetos permite-lhe aprender enquanto constrรณi, uma forma comprovada para que as novas competรชncias 'fixem'. -**โœ๏ธ Um grande obrigado aos nossos autores** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu e Amy Boyd +**โœ๏ธ Muito obrigado aos nossos autores** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu e Amy Boyd -**๐ŸŽจ Agradecimentos tambรฉm aos nossos ilustradores** Tomomi Imura, Dasani Madipalli e Jen Looper +**๐ŸŽจ Agradecimentos tambรฉm aos nossos ilustradores** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, e Jen Looper -**๐Ÿ™ Agradecimentos especiais ๐Ÿ™ aos nossos autores, revisores e colaboradores de conteรบdo Microsoft Student Ambassadors**, nomeadamente Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, e Snigdha Agarwal +**๐Ÿ™ Agradecimentos especiais ๐Ÿ™ aos nossos autores, revisores e colaboradores de conteรบdo Microsoft Student Ambassador**, nomeadamente Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, e Snigdha Agarwal -**๐Ÿคฉ Agradecimento extra aos Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta pelas nossas aulas em R!** +**๐Ÿคฉ Gratidรฃo extra aos Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, e Vidushi Gupta pelas nossas liรงรตes em R!** # Comeรงar Siga estes passos: -1. **Faรงa um Fork do Repositรณrio**: Clique no botรฃo "Fork" no canto superior direito desta pรกgina. +1. **Fork do Repositรณrio**: Clique no botรฃo "Fork" no canto superior direito desta pรกgina. 2. **Clone o Repositรณrio**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [encontre todos os recursos adicionais para este curso na nossa coleรงรฃo Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) -> ๐Ÿ”ง **Precisa de ajuda?** Consulte o nosso [Guia de Resoluรงรฃo de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluรงรตes comuns relacionadas com a instalaรงรฃo, configuraรงรฃo e execuรงรฃo das aulas. +> ๐Ÿ”ง **Precisa de ajuda?** Consulte o nosso [Guia de Resoluรงรฃo de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluรงรตes a problemas comuns com instalaรงรฃo, configuraรงรฃo e execuรงรฃo das liรงรตes. -**[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**, para usar este currรญculo, faรงa fork do repositรณrio inteiro para a sua conta GitHub e complete os exercรญcios sozinho ou em grupo: +**[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**, para usar este currรญculo, faรงa fork do repositรณrio completo para a sua prรณpria conta no GitHub e complete os exercรญcios sozinho ou em grupo: -- Comece com um quiz prรฉ-aula. -- Leia a aula e complete as atividades, parando para refletir em cada ponto de verificaรงรฃo de conhecimento. -- Tente criar os projetos compreendendo as aulas, em vez de executar o cรณdigo da soluรงรฃo; contudo, esse cรณdigo estรก disponรญvel nas pastas `/solution` de cada aula orientada a projeto. -- Faรงa o quiz pรณs-aula. +- Comece com um questionรกrio prรฉ-entrevista. +- Leia a aula e complete as atividades, pausando e refletindo a cada verificaรงรฃo de conhecimento. +- Tente criar os projetos compreendendo as liรงรตes em vez de apenas executar o cรณdigo da soluรงรฃo; no entanto, esse cรณdigo estรก disponรญvel nas pastas `/solution` em cada liรงรฃo orientada por projeto. +- Faรงa o questionรกrio pรณs-entrevista. - Complete o desafio. -- Complete o exercรญcio. -- Depois de completar um grupo de aulas, visite o [Fรณrum de Discussรฃo](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e "aprenda em voz alta" preenchendo a rubrica PAT apropriada. Um 'PAT' รฉ uma Ferramenta de Avaliaรงรฃo de Progresso que รฉ uma rubrica que preenche para aprofundar o seu aprendizado. Pode tambรฉm reagir a outras PATs para aprendermos juntos. +- Complete a tarefa. +- Depois de completar um grupo de liรงรตes, visite o [Fรณrum de Discussรฃo](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e "aprenda em voz alta" preenchendo a rubrica PAT apropriada. Um 'PAT' รฉ uma Ferramenta de Avaliaรงรฃo de Progresso que preenche para aprofundar a aprendizagem. Tambรฉm pode reagir a outras PATs para aprendermos juntos. -> Para estudo adicional, recomendamos seguir estes mรณdulos e percursos de aprendizagem do [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). +> Para estudo adicional, recomendamos seguir estes mรณdulos e trajetos de aprendizagem [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). -**Professores**, incluรญmos algumas [sugestรตes](for-teachers.md) sobre como usar este currรญculo. +**Professores**, temos [algumas sugestรตes](for-teachers.md) sobre como usar este currรญculo. --- ## Vรญdeos explicativos -Algumas das aulas estรฃo disponรญveis em formato de vรญdeo curto. Pode encontrar todos estes vรญdeos integrados nas aulas, ou na [playlist ML for Beginners no canal Microsoft Developer no YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) clicando na imagem abaixo. +Algumas das liรงรตes estรฃo disponรญveis em formato vรญdeo curto. Pode encontrรก-los incorporados nas liรงรตes ou na [playlist ML for Beginners no canal Microsoft Developer no YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) clicando na imagem abaixo. [![ML for beginners banner](../../translated_images/pt-PT/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) @@ -97,74 +97,74 @@ Algumas das aulas estรฃo disponรญveis em formato de vรญdeo curto. Pode encontrar ## Conheรงa a Equipa -[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Vรญdeo promocional](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif por** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> ๐ŸŽฅ Clique na imagem acima para ver um vรญdeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram! +> ๐ŸŽฅ Clique na imagem acima para um vรญdeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram! --- ## Pedagogia -Escolhemos dois princรญpios pedagรณgicos ao construir este currรญculo: garantir que รฉ prรกtico e **baseado em projetos** e que inclui **quizzes frequentes**. Alรฉm disso, este currรญculo tem um **tema** comum para lhe dar coerรชncia. +Escolhemos dois princรญpios pedagรณgicos ao construir este currรญculo: garantir que รฉ prรกtico **baseado em projetos** e que inclui **questionรกrios frequentes**. Alรฉm disso, este currรญculo tem um **tema comum** para lhe dar coesรฃo. -Garantindo que o conteรบdo estรก alinhado com projetos, o processo torna-se mais envolvente para os estudantes e a retenรงรฃo dos conceitos serรก aumentada. Alรฉm disso, um quiz de baixo risco antes da aula define a intenรงรฃo do estudante para aprender um tรณpico, enquanto um segundo quiz apรณs a aula assegura uma maior retenรงรฃo. Este currรญculo foi concebido para ser flexรญvel e divertido, podendo ser seguido na totalidade ou em partes. Os projetos comeรงam pequenos e tornam-se progressivamente mais complexos atรฉ ao fim do ciclo de 12 semanas. Este currรญculo inclui ainda um pรณs-escrito sobre aplicaรงรตes reais de ML, que pode ser usado como crรฉdito extra ou base para discussรฃo. +Ao garantir que o conteรบdo esteja alinhado com os projetos, o processo torna-se mais envolvente para os estudantes e a retenรงรฃo de conceitos serรก aumentada. Alรฉm disso, um questionรกrio de baixo risco antes da aula define a intenรงรฃo do estudante para aprender o tema, enquanto um segundo questionรกrio apรณs a aula assegura maior retenรงรฃo. Este currรญculo foi desenhado para ser flexรญvel e divertido e pode ser feito na totalidade ou em parte. Os projetos comeรงam pequenos e tornam-se progressivamente mais complexos atรฉ ao final do ciclo de 12 semanas. Este currรญculo inclui tambรฉm um posfรกcio sobre aplicaรงรตes reais de ML, que pode ser usado como crรฉdito extra ou como base para discussรฃo. -> Encontre as nossas diretrizes de [Cรณdigo de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuiรงรตes](CONTRIBUTING.md), [Traduรงรตes](..) e [Resoluรงรฃo de Problemas](TROUBLESHOOTING.md). Agradecemos o seu feedback construtivo! +> Consulte as nossas diretrizes [Cรณdigo de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuir](CONTRIBUTING.md), [Traduรงรตes](..), e [Resoluรงรฃo de Problemas](TROUBLESHOOTING.md). Agradecemos o seu feedback construtivo! -## Cada aula inclui +## Cada liรงรฃo inclui -- esboรงo opcional +- sketchnote opcional - vรญdeo suplementar opcional -- vรญdeo explicativo (apenas algumas aulas) -- [quiz de preparaรงรฃo prรฉ-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- vรญdeo explicativo (algumas liรงรตes apenas) +- [questionรกrio prรฉ-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - liรงรฃo escrita -- para aulas baseadas em projetos, guias passo a passo para construir o projeto -- pontos de verificaรงรฃo de conhecimento +- para liรงรตes baseadas em projetos, guias passo a passo de como construir o projeto +- verificaรงรตes de conhecimento - um desafio - leitura suplementar -- exercรญcio -- [quiz pรณs-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - -> **Uma nota sobre idiomas**: Estas aulas sรฃo principalmente escritas em Python, mas muitas tambรฉm estรฃo disponรญveis em R. Para completar uma aula em R, vรก ร  pasta `/solution` e procure as aulas em R. Estas incluem a extensรฃo .rmd que representa um ficheiro **R Markdown**, que pode ser simplesmente definido como uma incorporaรงรฃo de `blocos de cรณdigo` (de R ou outras linguagens) e um `cabeรงalho YAML` (que orienta como formatar os outputs, como PDF) num `documento Markdown`. Como tal, serve como um excelente framework para autoria em ciรชncia de dados, pois permite combinar o cรณdigo, o seu output e os seus pensamentos, permitindo escrevรช-los em Markdown. Para alรฉm disso, os documentos R Markdown podem ser renderizados para formatos de output como PDF, HTML ou Word. -> **Uma nota sobre quizzes**: Todos os quizzes estรฃo contidos na [pasta Quiz App](../../quiz-app), totalizando 52 quizzes de trรชs perguntas cada um. Eles sรฃo ligados a partir das liรงรตes, mas a app de quizzes pode ser executada localmente; siga as instruรงรตes na pasta `quiz-app` para hospedar localmente ou implantar no Azure. - -| Nรบmero da Liรงรฃo | Tรณpico | Agrupamento da Liรงรฃo | Objetivos de Aprendizagem | Liรงรฃo Ligada | Autor | -| :-------------: | :------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------: | -| 01 | Introduรงรฃo ao machine learning | [Introduรงรฃo](1-Introduction/README.md) | Aprender os conceitos bรกsicos por detrรกs do machine learning | [Liรงรฃo](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | -| 02 | A Histรณria do machine learning | [Introduรงรฃo](1-Introduction/README.md) | Aprender a histรณria por detrรกs desta รกrea | [Liรงรฃo](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen e Amy | -| 03 | Justiรงa e machine learning | [Introduรงรฃo](1-Introduction/README.md) | Quais sรฃo as questรตes filosรณficas importantes sobre justiรงa que os alunos devem considerar ao construir e aplicar modelos ML? | [Liรงรฃo](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | -| 04 | Tรฉcnicas para machine learning | [Introduรงรฃo](1-Introduction/README.md) | Que tรฉcnicas os investigadores de ML usam para construir modelos de ML? | [Liรงรฃo](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris e Jen | -| 05 | Introduรงรฃo ร  regressรฃo | [Regressรฃo](2-Regression/README.md) | Comeรงar com Python e Scikit-learn para modelos de regressรฃo | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | -| 06 | Preรงos da abรณbora na Amรฉrica do Norte ๐ŸŽƒ | [Regressรฃo](2-Regression/README.md) | Visualizar e limpar dados em preparaรงรฃo para ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | -| 07 | Preรงos da abรณbora na Amรฉrica do Norte ๐ŸŽƒ | [Regressรฃo](2-Regression/README.md) | Construir modelos de regressรฃo linear e polinomial | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen e Dmitry โ€ข Eric Wanjau | -| 08 | Preรงos da abรณbora na Amรฉrica do Norte ๐ŸŽƒ | [Regressรฃo](2-Regression/README.md) | Construir um modelo de regressรฃo logรญstica | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | -| 09 | Uma Web App ๐Ÿ”Œ | [Web App](3-Web-App/README.md) | Construir uma web app para usar o seu modelo treinado | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | -| 10 | Introduรงรฃo ร  classificaรงรฃo | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Limpar, preparar e visualizar os seus dados; introduรงรฃo ร  classificaรงรฃo | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen e Cassie โ€ข Eric Wanjau | -| 11 | Cozinhas asiรกticas e indianas deliciosas ๐Ÿœ | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Introduรงรฃo aos classificadores | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen e Cassie โ€ข Eric Wanjau | -| 12 | Cozinhas asiรกticas e indianas deliciosas ๐Ÿœ | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Mais classificadores | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen e Cassie โ€ข Eric Wanjau | -| 13 | Cozinhas asiรกticas e indianas deliciosas ๐Ÿœ | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Construir uma web app recomendadora usando o seu modelo | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | -| 14 | Introduรงรฃo ร  clusterizaรงรฃo | [Clusterizaรงรฃo](5-Clustering/README.md) | Limpar, preparar e visualizar os seus dados; Introduรงรฃo ร  clusterizaรงรฃo | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) โ€ข [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | -| 15 | Explorar gostos musicais nigerianos ๐ŸŽง | [Clusterizaรงรฃo](5-Clustering/README.md) | Explorar o mรฉtodo de clusterizaรงรฃo K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) โ€ข [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | -| 16 | Introduรงรฃo ao processamento de linguagem natural โ˜•๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Aprender o bรกsico sobre PLN construindo um bot simples | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Tarefas comuns de PLN โ˜•๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Aprofunde o seu conhecimento em PLN entendendo as tarefas comuns necessรกrias ao lidar com estruturas linguรญsticas | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Traduรงรฃo e anรกlise de sentimento โ™ฅ๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Traduรงรฃo e anรกlise de sentimento com Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | -| 19 | Hotรฉis romรขnticos da Europa โ™ฅ๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Anรกlise de sentimento com avaliaรงรตes de hotรฉis 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | -| 20 | Hotรฉis romรขnticos da Europa โ™ฅ๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Anรกlise de sentimento com avaliaรงรตes de hotรฉis 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | -| 21 | Introduรงรฃo ร  previsรฃo em sรฉries temporais | [Sรฉries Temporais](7-TimeSeries/README.md) | Introduรงรฃo ร  previsรฃo em sรฉries temporais | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | -| 22 | โšก๏ธ Uso Mundial de Energia โšก๏ธ - previsรฃo em sรฉries temporais com ARIMA | [Sรฉries Temporais](7-TimeSeries/README.md) | Previsรฃo em sรฉries temporais com ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | -| 23 | โšก๏ธ Uso Mundial de Energia โšก๏ธ - previsรฃo em sรฉries temporais com SVR | [Sรฉries Temporais](7-TimeSeries/README.md) | Previsรฃo em sรฉries temporais com Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | -| 24 | Introduรงรฃo ao reinforcement learning | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Introduรงรฃo ao reinforcement learning com Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Ajuda o Peter a evitar o lobo! ๐Ÿบ | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Gym de reinforcement learning | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Posfรกcio | Cenรกrios e aplicaรงรตes de ML no mundo real | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Aplicaรงรตes interessantes e reveladoras do ML clรกssico | [Liรงรฃo](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Equipa | -| Posfรกcio | Depuraรงรฃo de modelos em ML usando dashboard RAI | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Depuraรงรฃo de modelos em Machine Learning usando componentes do dashboard Responsible AI | [Liรงรฃo](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | +- tarefa +- [questionรกrio pรณs-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +> **Uma nota sobre linguagens**: Estas liรงรตes sรฃo principalmente escritas em Python, mas muitas tambรฉm estรฃo disponรญveis em R. Para completar uma liรงรฃo em R, vรก ร  pasta `/solution` e procure pelas liรงรตes em R. Elas incluem uma extensรฃo .rmd que representa um ficheiro **R Markdown**, o qual pode ser simplesmente definido como uma incorporaรงรฃo de `blocos de cรณdigo` (de R ou outras linguagens) e um `cabeรงalho YAML` (que orienta como formatar saรญdas como PDF) num `documento Markdown`. Como tal, serve como uma estrutura exemplar de escrita para ciรชncia de dados, pois permite combinar o seu cรณdigo, a sua saรญda e as suas ideias ao possibilitar que as escreva em Markdown. Alรฉm disso, documentos R Markdown podem ser renderizados para formatos de saรญda como PDF, HTML ou Word. + +> **Uma nota sobre questionรกrios**: Todos os questionรกrios estรฃo contidos na [pasta Quiz App](../../quiz-app), sรฃo 52 questionรกrios no total, cada um com trรชs questรตes. Eles estรฃo ligados a partir das liรงรตes, mas a aplicaรงรฃo do questionรกrio pode ser executada localmente; siga as instruรงรตes na pasta `quiz-app` para hospedar localmente ou para fazer deploy no Azure. + +| Nรบmero da Liรงรตes | Tรณpico | Agrupamento da Liรงรฃo | Objetivos de Aprendizagem | Liรงรฃo Ligada | Autor | +| :--------------: | :---------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------: | +| 01 | Introduรงรฃo ao machine learning | [Introduรงรฃo](1-Introduction/README.md) | Aprender os conceitos bรกsicos por detrรกs do machine learning | [Liรงรฃo](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | +| 02 | A Histรณria do machine learning | [Introduรงรฃo](1-Introduction/README.md) | Aprender a histรณria subjacente a esta รกrea | [Liรงรฃo](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | +| 03 | Justiรงa e machine learning | [Introduรงรฃo](1-Introduction/README.md) | Quais sรฃo as questรตes filosรณficas importantes sobre justiรงa que os estudantes devem considerar ao construir e aplicar modelos ML? | [Liรงรฃo](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | +| 04 | Tรฉcnicas para machine learning | [Introduรงรฃo](1-Introduction/README.md) | Quais tรฉcnicas os investigadores de ML usam para construir modelos ML? | [Liรงรฃo](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | +| 05 | Introduรงรฃo ร  regressรฃo | [Regressรฃo](2-Regression/README.md) | Comece a usar Python e Scikit-learn para modelos de regressรฃo | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | +| 06 | Preรงos de abรณboras na Amรฉrica do Norte ๐ŸŽƒ | [Regressรฃo](2-Regression/README.md) | Visualizar e limpar dados para preparaรงรฃo para ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | +| 07 | Preรงos de abรณboras na Amรฉrica do Norte ๐ŸŽƒ | [Regressรฃo](2-Regression/README.md) | Construir modelos de regressรฃo linear e polinomial | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry โ€ข Eric Wanjau | +| 08 | Preรงos de abรณboras na Amรฉrica do Norte ๐ŸŽƒ | [Regressรฃo](2-Regression/README.md) | Construir um modelo de regressรฃo logรญstica | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) โ€ข [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | +| 09 | Uma Web App ๐Ÿ”Œ | [Web App](3-Web-App/README.md) | Construir uma aplicaรงรฃo web para usar o seu modelo treinado | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | +| 10 | Introduรงรฃo ร  classificaรงรฃo | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Limpar, preparar e visualizar os seus dados; introduรงรฃo ร  classificaรงรฃo | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie โ€ข Eric Wanjau | +| 11 | Cozinhas deliciosas asiรกticas e indianas ๐Ÿœ | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Introduรงรฃo a classificadores | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie โ€ข Eric Wanjau | +| 12 | Cozinhas deliciosas asiรกticas e indianas ๐Ÿœ | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Mais classificadores | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) โ€ข [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie โ€ข Eric Wanjau | +| 13 | Cozinhas deliciosas asiรกticas e indianas ๐Ÿœ | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Construir uma aplicaรงรฃo web recomendadora usando o seu modelo | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | +| 14 | Introduรงรฃo a clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Limpar, preparar e visualizar os seus dados; Introduรงรฃo a clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) โ€ข [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | +| 15 | Explorar gostos musicais nigerianos ๐ŸŽง | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Explorar o mรฉtodo de clustering K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) โ€ข [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen โ€ข Eric Wanjau | +| 16 | Introduรงรฃo ao processamento de linguagem natural โ˜•๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Aprenda o bรกsico sobre PLN construindo um bot simples | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | +| 17 | Tarefas comuns de PLN โ˜•๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Aprofundar o seu conhecimento em PLN entendendo as tarefas comuns necessรกrias para lidar com estruturas linguรญsticas | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | +| 18 | Traduรงรฃo e anรกlise de sentimento โ™ฅ๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Traduรงรฃo e anรกlise de sentimento com Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | +| 19 | Hotรฉis romรขnticos na Europa โ™ฅ๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Anรกlise de sentimento com crรญticas de hotรฉis 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | +| 20 | Hotรฉis romรขnticos na Europa โ™ฅ๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Anรกlise de sentimento com crรญticas de hotรฉis 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | +| 21 | Introduรงรฃo a previsรฃo de sรฉries temporais | [Sรฉries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Introduรงรฃo ร  previsรฃo de sรฉries temporais | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | +| 22 | โšก๏ธ Consumo mundial de energia โšก๏ธ - previsรฃo de sรฉries temporais com ARIMA | [Sรฉries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Previsรฃo de sรฉries temporais com ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | +| 23 | โšก๏ธ Consumo mundial de energia โšก๏ธ - previsรฃo de sรฉries temporais com SVR | [Sรฉries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Previsรฃo de sรฉries temporais com Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | +| 24 | Introduรงรฃo ao aprendizado por reforรงo | [Aprendizado por reforรงo](8-Reinforcement/README.md) | Introduรงรฃo ao aprendizado por reforรงo com Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | +| 25 | Ajude o Peter a evitar o lobo! ๐Ÿบ | [Aprendizado por reforรงo](8-Reinforcement/README.md) | Aprendizado por reforรงo com Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | +| Pรณs-escrito | Cenรกrios e aplicaรงรตes reais de ML | [ML no Mundo Real](9-Real-World/README.md) | Aplicaรงรตes interessantes e reveladoras no mundo real de ML clรกssico | [Liรงรฃo](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Equipa | +| Pรณs-escrito | Debugging de modelo em ML usando dashboard RAI | [ML no Mundo Real](9-Real-World/README.md) | Debugging de modelo em machine learning usando componentes do dashboard Responsible AI | [Liรงรฃo](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [encontre todos os recursos adicionais para este curso na nossa coleรงรฃo Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Acesso offline -Pode executar esta documentaรงรฃo offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faรงa um fork deste repositรณrio, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na sua mรกquina local, e depois na pasta raiz deste repositรณrio, digite `docsify serve`. O site serรก servido na porta 3000 no seu localhost: `localhost:3000`. +Pode executar esta documentaรงรฃo offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faรงa um fork deste repositรณrio, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na sua mรกquina local e depois, na pasta raiz deste repositรณrio, escreva `docsify serve`. O site serรก servido na porta 3000 no seu localhost: `localhost:3000`. ## PDFs @@ -173,66 +173,66 @@ Encontre um pdf do currรญculo com links [aqui](https://microsoft.github.io/ML-Fo ## ๐ŸŽ’ Outros Cursos -A nossa equipa produz outros cursos! Veja: +A nossa equipa produz outros cursos! Confira: ### LangChain -[![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) -[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) +[![LangChain4j para Iniciantes](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 para Iniciantes](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) +[![LangChain para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / Agentes -[![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) -[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Azure / Edge / MCP / Agents +[![AZD para Iniciantes](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 para Iniciantes](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 para Principiantes](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) +[![Agentes de IA para Principiantes](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Sรฉrie de IA Generativa -[![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) +[![IA Generativa para Principiantes](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) +[![IA Generativa (.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) +[![IA Generativa (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) +[![IA Generativa (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) --- -### Aprendizagem Principal -[![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) +### Aprendizagem Fundamental +[![ML para Principiantes](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) +[![Ciรชncia de Dados para Principiantes](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) +[![IA para Principiantes](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) +[![Ciberseguranรงa para Principiantes](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) +[![Desenvolvimento Web para Principiantes](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 para Principiantes](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) +[![Desenvolvimento XR para Principiantes](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) --- ### Sรฉrie Copilot -[![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) +[![Copilot para Programaรงรฃo em Par com IA](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 para 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) +[![Aventura Copilot](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) ## Obter Ajuda -Se ficar preso ou tiver alguma questรฃo sobre como construir aplicaรงรตes de IA. Junte-se a outros alunos e desenvolvedores experientes nas discussรตes sobre MCP. ร‰ uma comunidade de apoio onde as perguntas sรฃo bem-vindas e o conhecimento รฉ partilhado livremente. +Se ficar bloqueado ou tiver alguma dรบvida sobre como criar aplicaรงรตes de IA. Junte-se a outros aprendizes e programadores experientes em discussรตes sobre o MCP. ร‰ uma comunidade de apoio onde as perguntas sรฃo bem-vindas e o conhecimento รฉ partilhado livremente. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Se tiver feedback sobre produtos ou erros durante a construรงรฃo visite: +Se tiver feedback sobre produtos ou erros durante a construรงรฃo, visite: [![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) ## Dicas Adicionais de Aprendizagem -- Reveja os notebooks apรณs cada liรงรฃo para uma melhor compreensรฃo. +- Reveja os cadernos apรณs cada aula para melhor compreensรฃo. - Pratique implementar algoritmos por conta prรณpria. -- Explore conjuntos de dados reais utilizando os conceitos aprendidos. +- Explore conjuntos de dados do mundo real usando os conceitos aprendidos. --- **Aviso Legal**: -Este documento foi traduzido utilizando o serviรงo de traduรงรฃo automรกtica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos por garantir a precisรฃo, esteja ciente de que as traduรงรตes automรกticas podem conter erros ou imprecisรตes. O documento original, na sua lรญngua nativa, deve ser considerado a fonte oficial. Para informaรงรตes crรญticas, recomenda-se a traduรงรฃo profissional humana. Nรฃo nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretaรงรตes incorretas decorrentes do uso desta traduรงรฃo. +Este documento foi traduzido utilizando o serviรงo de traduรงรฃo por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos pela precisรฃo, por favor note que traduรงรตes automรกticas podem conter erros ou imprecisรตes. O documento original na sua lรญngua nativa deve ser considerado a fonte autorizada. Para informaรงรตes crรญticas, recomenda-se a traduรงรฃo profissional realizada por humanos. Nรฃo nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretaรงรตes erradas resultantes da utilizaรงรฃo desta traduรงรฃo. \ No newline at end of file