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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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