From abd62f2a7c632558bfbb7ed11e2db0df4d616e93 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: iamrahulmahato <rahul25mahato@gmail.com>
Date: Thu, 17 Mar 2022 07:32:38 -0700
Subject: [PATCH] link improved + gif

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 translations/README.hi.md | 56 ++++++++++++++++++++-------------------
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 ## टीम से मिलो
 
-[![प्रोमो वीडियो](../ml-for-beginners.png)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU "Promo video")
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+[![Promo video](../ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU "Promo video")
 
 **Gif by** [मोहित जैसल](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
 
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 | पाठ संख्या |                             विषय                             |                  पाठ समूहन                  | सीखने के मकसद                                                                                                            |                                                             जुड़ा हुआ पाठ                                                              |                        लेखक                        |
 | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: |
-| 01 | मशीन लर्निंग का परिचय | [परिचय](../1-Introduction/translations/README.it.md)  | मशीन लर्निंग के पीछे की बुनियादी अवधारणाओं को जानें | [पाठ](../1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md)   | मुहम्मद |
-| 02 | मशीन लर्निंग का इतिहास | [परिचय](../1-Introduction/translations/README.it.md)  | इस क्षेत्र में अंतर्निहित इतिहास को जानें | [पाठ](../1-Introduction/2-history-of-ML/README.md)   | जेन और एमी |
-| 03 | निष्पक्षता और मशीन लर्निंग | [परिचय](../1-Introduction/translations/README.it.md)  | निष्पक्षता के आसपास कौन से महत्वपूर्ण दार्शनिक मुद्दे हैं जिन पर छात्रों को एमएल मॉडल बनाते और लागू करते समय विचार करना चाहिए? | [पाठ](../1-Introduction/3-fairness/README.md) | तोमोमी |
-| 04 | मशीन सीखने की तकनीक | [परिचय](../1-Introduction/translations/README.it.md)  | एमएल शोधकर्ता एमएल मॉडल बनाने के लिए किन तकनीकों का उपयोग करते हैं? | [पाठ](../1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | क्रिस और जेन |
-| 05 | प्रतिगमन का परिचय | [रिग्रेशन](../2-Regression/translations/README.it.md)| रिग्रेशन मॉडल के लिए पायथन और स्किकिट-लर्न के साथ शुरुआत करें | <ul><li>[Python](../2-Regression/1-Tools/README.md)</li><li>[R](../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb )</li></ul> | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 06 | उत्तर अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [रिग्रेशन](../2-Regression/translations/README.it.md) | एमएल की तैयारी में डेटा को विज़ुअलाइज़ और साफ़ करें | <ul><li>[Python](../2-Regression/2-Data/README.md)</li><li>[R](../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb )</li></ul> | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 07 | उत्तर अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [रिग्रेशन](../2-Regression/translations/README.it.md) | रैखिक और बहुपद प्रतिगमन मॉडल बनाएं | <ul><li>[Python](../2-Regression/3-Linear/README.md)</li><li>[R](../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb) )</li></ul> | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 08 | उत्तर अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [रिग्रेशन](../2-Regression/translations/README.it.md) | लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाएं | <ul><li>[Python](../2-Regression/4-Logistic/README.md) </li><li>[R](../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb )</li></ul> | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 09 | एक वेब ऐप | [वेब ऐप](../3-Web-App/translations/README.it.md)   | अपने प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करने के लिए एक वेब ऐप बनाएं | [पायथन](../3-Web-App/1-Web-App/translations/README.it.md) | जेन |
-| 10 | वर्गीकरण का परिचय | [वर्गीकरण](../4-Classification/translations/README.it.md)   | अपने डेटा को साफ़, तैयार और विज़ुअलाइज़ करें; वर्गीकरण का परिचय | <ul><li> [पायथन](../4-Classification/1-Introduction/translations/README.it.md)  </li><li>[R](4-वर्गीकरण/1-परिचय/समाधान/R/lesson_10-R.ipynb ) | <ul><li>जेन और कैसी</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 11 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [वर्गीकरण](../4-Classification/translations/README.it.md)  | क्लासिफायर का परिचय | <ul><li> [पायथन](../4-Classification/2-Classifiers-1/translations/README.it.md) </li><li>[R](../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb) | <ul><li>जेन और कैसी</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 12 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [वर्गीकरण](../4-Classification/translations/README.it.md)   | अधिक क्लासिफायर | <ul><li> [पायथन](../4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)</li><li>[R](../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb) | <ul><li>जेन और कैसी</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 13 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [वर्गीकरण](../4-Classification/translations/README.it.md)  | अपने मॉडल का उपयोग करके एक अनुशंसाकर्ता वेब ऐप बनाएं | [पायथन](../4-Classification/4-Applied/README.md) | जेन |
-| 14 | क्लस्टरिंग का परिचय | [क्लस्टरिंग](../5-Clustering/translations/README.it.md)  | अपने डेटा को साफ़, तैयार और विज़ुअलाइज़ करें; क्लस्टरिंग का परिचय | <ul><li> [पायथन](5-Clustering/1-Visualize/README.md)</li><li>[R](../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb)  | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 15 | नाइजीरियाई संगीत स्वाद की खोज 🎧 | [क्लस्टरिंग](../5-Clustering/translations/README.it.md) | K-मीन्स क्लस्टरिंग विधि का अन्वेषण करें | <ul><li> [पायथन](../5-Clustering/2-K-Means/README.md)</li><li>[R](../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb)  | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 16 | प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का परिचय ️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](../6-NLP/translations/README.it.md) | एक साधारण बॉट बनाकर एनएलपी के बारे में मूल बातें जानें | [पायथन](../6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | स्टीफन |
-| 17 | सामान्य एनएलपी कार्य ☕️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](../6-NLP/translations/README.it.md) | भाषा संरचनाओं से निपटने के लिए आवश्यक सामान्य कार्यों को समझकर अपने एनएलपी ज्ञान को गहरा करें | [पायथन](../6-NLP/2-Tasks/README.md)  | स्टीफन |
-| 18 | अनुवाद और भावना विश्लेषण ♥️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](../6-NLP/translations/README.it.md) | जेन ऑस्टेन के साथ अनुवाद और भावना विश्लेषण | [पायथन](../6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | स्टीफन |
-| 19 | यूरोप के रोमांटिक होटल ♥️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](../6-NLP/translations/README.it.md)  | होटल समीक्षाओं के साथ भावनाओं का विश्लेषण 1 | [पायथन](../6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | स्टीफन |
-| 20 | यूरोप के रोमांटिक होटल ♥️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](../6-NLP/translations/README.it.md)  | होटल समीक्षाओं के साथ भावनाओं का विश्लेषण 2 | [पायथन](../6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | स्टीफन |
-| 21 | समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय | [समय श्रृंखला](../7-TimeSeries/translations/README.it.md)   | समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय | [पायथन](../7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)  | फ्रांसेस्का |
-| 22 | ⚡️ विश्व शक्ति उपयोग ️ - अरिमा के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [समय श्रृंखला](../7-TimeSeries/translations/README.it.md)  | ARIMA के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [पायथन](../7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | फ्रांसेस्का |
-| 23 | ⚡️ विश्व शक्ति उपयोग ️ - एसवीआर के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [समय श्रृंखला](../8-Reinforcement/translations/README.it.md)  | सपोर्ट वेक्टर रेजिस्टर के साथ टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग | [पायथन](../7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | अनिर्बान |
-| 24 | सुदृढीकरण सीखने का परिचय | [सुदृढीकरण सीखना](../8-Reinforcement/translations/README.it.md)| क्यू-लर्निंग के साथ सुदृढीकरण सीखने का परिचय | [पायथन](../8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)    | दिमित्री |
-| 25 | पीटर को भेड़िये से बचने में मदद करें! | [सुदृढीकरण सीखना](../8-Reinforcement/translations/README.it.md) | सुदृढीकरण सीखने जिम | [पायथन](../8-Reinforcement/2-Gym/README.md)  | दिमित्री |
-| पोस्टस्क्रिप्ट | रीयल-वर्ल्ड एमएल परिदृश्य और अनुप्रयोग | [एमएल इन द वाइल्ड](../9-Real-World/translations/README.it.md)| शास्त्रीय एमएल के दिलचस्प और खुलासा वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग | [पाठ](../9-Real-World/1-Applications/translations/README.it.md)   | टीम |
+| 01 | मशीन लर्निंग का परिचय | [परिचय](../1-Introduction/README.md)  | मशीन लर्निंग के पीछे की बुनियादी अवधारणाओं को जानें | [पाठ](../1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md)   | मुहम्मद |
+| 02 | मशीन लर्निंग का इतिहास | [परिचय](../1-Introduction/README.md)  | इस क्षेत्र में अंतर्निहित इतिहास को जानें | [पाठ](../1-Introduction/2-history-of-ML/README.md)   | जेन और एमी |
+| 03 | निष्पक्षता और मशीन लर्निंग | [परिचय](../1-Introduction/README.md)  | निष्पक्षता के आसपास कौन से महत्वपूर्ण दार्शनिक मुद्दे हैं जिन पर छात्रों को एमएल मॉडल बनाते और लागू करते समय विचार करना चाहिए? | [पाठ](../1-Introduction/3-fairness/README.md) | तोमोमी |
+| 04 | मशीन सीखने की तकनीक | [परिचय](../1-Introduction/README.md)  | एमएल शोधकर्ता एमएल मॉडल बनाने के लिए किन तकनीकों का उपयोग करते हैं? | [पाठ](../1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | क्रिस और जेन |
+| 05 | प्रतिगमन का परिचय | [रिग्रेशन](../2-Regression/README.md)| रिग्रेशन मॉडल के लिए पायथन और स्किकिट-लर्न के साथ शुरुआत करें | <ul><li>[Python](../2-Regression/1-Tools/README.md)</li><li>[R](../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb )</li></ul> | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 06 | उत्तर अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [रिग्रेशन](../2-Regression/README.md) | एमएल की तैयारी में डेटा को विज़ुअलाइज़ और साफ़ करें | <ul><li>[Python](../2-Regression/2-Data/README.md)</li><li>[R](../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb )</li></ul> | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 07 | उत्तर अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [रिग्रेशन](../2-Regression/README.md) | रैखिक और बहुपद प्रतिगमन मॉडल बनाएं | <ul><li>[Python](../2-Regression/3-Linear/README.md)</li><li>[R](../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb) )</li></ul> | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 08 | उत्तर अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [रिग्रेशन](../2-Regression/README.md) | लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाएं | <ul><li>[Python](../2-Regression/4-Logistic/README.md) </li><li>[R](../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb )</li></ul> | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 09 | एक वेब ऐप | [वेब ऐप](../3-Web-App/README.md)   | अपने प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करने के लिए एक वेब ऐप बनाएं | [पायथन](../3-Web-App/1-Web-App/README.md) | जेन |
+| 10 | वर्गीकरण का परिचय | [वर्गीकरण](../4-Classification/README.md)   | अपने डेटा को साफ़, तैयार और विज़ुअलाइज़ करें; वर्गीकरण का परिचय | <ul><li> [पायथन](../4-Classification/1-Introduction/README.md)  </li><li>[R](4-वर्गीकरण/1-परिचय/समाधान/R/lesson_10-R.ipynb ) | <ul><li>जेन और कैसी</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 11 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [वर्गीकरण](../4-Classification/README.md)  | क्लासिफायर का परिचय | <ul><li> [पायथन](../4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) </li><li>[R](../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb) | <ul><li>जेन और कैसी</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 12 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [वर्गीकरण](../4-Classification/README.md)   | अधिक क्लासिफायर | <ul><li> [पायथन](../4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)</li><li>[R](../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb) | <ul><li>जेन और कैसी</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 13 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [वर्गीकरण](../4-Classification/README.md)  | अपने मॉडल का उपयोग करके एक अनुशंसाकर्ता वेब ऐप बनाएं | [पायथन](../4-Classification/4-Applied/README.md) | जेन |
+| 14 | क्लस्टरिंग का परिचय | [क्लस्टरिंग](../5-Clustering/README.md)  | अपने डेटा को साफ़, तैयार और विज़ुअलाइज़ करें; क्लस्टरिंग का परिचय | <ul><li> [पायथन](5-Clustering/1-Visualize/README.md)</li><li>[R](../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb)  | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 15 | नाइजीरियाई संगीत स्वाद की खोज 🎧 | [क्लस्टरिंग](../5-Clustering/README.md) | K-मीन्स क्लस्टरिंग विधि का अन्वेषण करें | <ul><li> [पायथन](../5-Clustering/2-K-Means/README.md)</li><li>[R](../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb)  | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 16 | प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का परिचय ️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](../6-NLP/README.md) | एक साधारण बॉट बनाकर एनएलपी के बारे में मूल बातें जानें | [पायथन](../6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | स्टीफन |
+| 17 | सामान्य एनएलपी कार्य ☕️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](../6-NLP/README.md)) | भाषा संरचनाओं से निपटने के लिए आवश्यक सामान्य कार्यों को समझकर अपने एनएलपी ज्ञान को गहरा करें | [पायथन](../6-NLP/2-Tasks/README.md)  | स्टीफन |
+| 18 | अनुवाद और भावना विश्लेषण ♥️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](../6-NLP/README.md)) | जेन ऑस्टेन के साथ अनुवाद और भावना विश्लेषण | [पायथन](../6-NLP/README.md) | स्टीफन |
+| 19 | यूरोप के रोमांटिक होटल ♥️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](../6-NLP/README.md))  | होटल समीक्षाओं के साथ भावनाओं का विश्लेषण 1 | [पायथन](../6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | स्टीफन |
+| 20 | यूरोप के रोमांटिक होटल ♥️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](../6-NLP/README.md))  | होटल समीक्षाओं के साथ भावनाओं का विश्लेषण 2 | [पायथन](../6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | स्टीफन |
+| 21 | समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय | [समय श्रृंखला](../7-TimeSeries/README.md)   | समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय | [पायथन](../7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)  | फ्रांसेस्का |
+| 22 | ⚡️ विश्व शक्ति उपयोग ️ - अरिमा के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [समय श्रृंखला](../7-TimeSeries/README.md)  | ARIMA के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [पायथन](../7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | फ्रांसेस्का |
+| 23 | ⚡️ विश्व शक्ति उपयोग ️ - एसवीआर के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [समय श्रृंखला](../8-Reinforcement/README.md)  | सपोर्ट वेक्टर रेजिस्टर के साथ टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग | [पायथन](../7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | अनिर्बान |
+| 24 | सुदृढीकरण सीखने का परिचय | [सुदृढीकरण सीखना](../8-Reinforcement/README.md)| क्यू-लर्निंग के साथ सुदृढीकरण सीखने का परिचय | [पायथन](../8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)    | दिमित्री |
+| 25 | पीटर को भेड़िये से बचने में मदद करें! | [सुदृढीकरण सीखना](../8-Reinforcement/README.md) | सुदृढीकरण सीखने जिम | [पायथन](../8-Reinforcement/2-Gym/README.md)  | दिमित्री |
+| पोस्टस्क्रिप्ट | रीयल-वर्ल्ड एमएल परिदृश्य और अनुप्रयोग | [एमएल इन द वाइल्ड](../9-Real-World/README.md)| शास्त्रीय एमएल के दिलचस्प और खुलासा वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग | [पाठ](../9-Real-World/1-Applications/README.md)   | टीम |
 
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