From bb5969d20d71bfd0e40006371ed5a438b6a03492 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "localizeflow[bot]" Date: Tue, 17 Mar 2026 07:56:03 +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 | 221 +++++++++++----------- 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 | 211 ++++++++++----------- 6 files changed, 320 insertions(+), 322 deletions(-) diff --git a/translations/pa/.co-op-translator.json b/translations/pa/.co-op-translator.json index 68df157d2..1c32f44a1 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": "3a0286e1c4858e79ff54f080dadc1426", - "translation_date": "2026-02-28T10:42:12+00:00", + "original_hash": "f7d55bf70beaab82d4621c0860301a64", + "translation_date": "2026-03-17T07:52:10+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "pa" }, diff --git a/translations/pa/README.md b/translations/pa/README.md index d56af6016..2eb0d0d46 100644 --- a/translations/pa/README.md +++ b/translations/pa/README.md @@ -8,18 +8,18 @@ [![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 เจฌเจนเฉ-เจญเจพเจธเจผเจพเจˆ เจธเจนเจพเจ‡เจคเจพ +### ๐ŸŒ เจฌเจนเฉ-เจญเจพเจธเจผเจพ เจธเจนเจพเจ‡เจคเจพ -#### GitHub เจเจ•เจธเจผเจจ เจฐเจพเจนเฉ€เจ‚ เจธเจฎเจฐเจฅเจฟเจค (เจ†เจŸเฉ‹เจฎเฉ‡เจŸเจก เจ…เจคเฉ‡ เจนเจฎเฉ‡เจธเจผเจพเจ‚ เจ…เฉฑเจช-เจŸเฉ‚-เจกเฉ‡เจŸ) +#### GitHub เจ•เจพเจฐเจตเจพเจˆ เจฆเฉ‡ เจœเจผเจฐเฉ€เจ เจธเจฎเจฐเจฅเจฟเจค (เจธเจตเฉˆเจšเจพเจฒเจฟเจค เจ…เจคเฉ‡ เจนเจฎเฉ‡เจธเจผเจพ เจ…เฉฑเจช-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) -> **เจ•เฉ€ เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจธเจฅเจพเจจเจ• เจฐเฉ‚เจช เจตเจฟเฉฑเจš เจ•เจฒเฉ‹เจจ เจ•เจฐเจจเจพ เจชเจธเฉฐเจฆ เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจนเฉ‹?** +> **เจธเจฅเจพเจจเจ• เจ•เจฒเฉ‹เจจ เจ•เจฐเจจเจพ เจชเจธเฉฐเจฆ เจนเฉˆ?** > -> เจ‡เจธ เจฐเจฟเจชเฉ‹เจœเจผเจŸเจฐเฉ€ เจตเจฟเฉฑเจš 50+ เจญเจพเจธเจผเจพเจˆ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจธเจผเจพเจฎเจฒ เจนเจจ เจœเฉ‹ เจกเจพเจŠเจจเจฒเฉ‹เจก เจฆเจพ เจ†เจ•เจพเจฐ เจ•เจพเจซเจผเฉ€ เจตเจงเจพ เจฆเจฟเฉฐเจฆเฉ‡ เจนเจจเฅค เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆเจพเจ‚ เจฌเจฟเจจเจพเจ‚ เจ•เจฒเฉ‹เจจ เจ•เจฐเจจ เจฒเจˆ sparse checkout เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจ•เจฐเฉ‹: +> 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‚: > -> **Bash / macOS / Linux:** +> **เจฌเจพเจถ / macOS / Linux:** > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git > cd ML-For-Beginners @@ -33,63 +33,62 @@ > git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images" > ``` > -> เจ‡เจธ เจจเจพเจฒ เจคเฉเจนเจพเจจเฉ‚เฉฐ เจชเฉ‚เจฐเจพ เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจœเจฒเจฆเฉ€ เจกเจพเจŠเจจเจฒเฉ‹เจก เจนเฉ‹เจตเฉ‡เจ—เจพเฅค +> 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. -#### เจธเจพเจกเฉ‡ เจ•เจฎเจฟเจŠเจจเจฟเจŸเฉ€ เจตเจฟเฉฑเจš เจธเจผเจพเจฎเจฟเจฒ เจนเฉ‹เจตเฉ‹ +#### เจธเจพเจกเฉ€ เจ•เจฎเจฟเจŠเจจเจฟเจŸเฉ€ เจจเจพเจฒ เจœเฉเฉœเฉ‹ [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -เจธเจพเจกเฉ‡ เจ•เฉ‹เจฒ Discord 'เจคเฉ‡ เจฒเจฐเจจ เจตเจฟเจฅ AI เจธเฉ€เจฐเฉ€เจœเจผ เจšเฉฑเจฒ เจฐเจนเฉ€ เจนเฉˆ, เจนเฉ‹เจฐ เจœเจพเจจเฉ‹ เจ…เจคเฉ‡ เจธเจพเจจเฉ‚เฉฐ 18 - 30 เจธเจคเฉฐเจฌเจฐ, 2025 เจจเฉ‚เฉฐ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 'เจคเฉ‡ เจœเฉเฉœเฉ‹เฅค เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ GitHub Copilot เจจเฉ‚เฉฐ Data Science เจฒเจˆ เจตเจฐเจคเจฃ เจฆเฉ‡ เจŸเจฟเจชเจธ เจ…เจคเฉ‡ เจคเจฐเฉ€เจ•เฉ‡ เจธเจฟเฉฑเจ–เฉ‹เจ—เฉ‡เฅค +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 ![Learn with AI series](../../translated_images/pa/3.9b58fd8d6c373c20.webp) -# เจธเจผเฉเจฐเฉ‚เจ†เจคเฉ€ เจธเจฟเจ–เจฒเจพเจˆ เจฒเจˆ เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— - เจ‡เฉฑเจ• เจ•เฉ‹เจฐเจธ +# เจจเจตเฉ€เจ‚ เจถเฉเจฐเฉ‚เจ†เจค เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฒเจˆ เจฎเจถเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— - เจ‡เฉฑเจ• เจธเจฟเจฒเฉ‡เจฌเจธ -> ๐ŸŒ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจญเจฐ เจฆเจพ เจธเจซเจฐ เจœเจฆเฉ‹เจ‚ เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจธเฉฑเจญเจฟเจ†เจšเจพเจฐเจพเจ‚ เจฐเจพเจนเฉ€เจ‚ เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเฉ€ เจ–เฉ‹เจœ เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจนเจพเจ‚ ๐ŸŒ +> 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 -Microsoft เจฆเฉ‡ Cloud Advocates เจคเฉเจนเจพเจจเฉ‚เฉฐ **เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ—** เจฌเจพเจฐเฉ‡ 12 เจนเจซเจผเจคเฉ‡, 26 เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจฆเจพ เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจชเฉ‡เจธเจผ เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจนเจจเฅค เจ‡เจธ เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจตเจฟเฉฑเจš, เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจ•เจฒเจพเจธเจฟเจ• เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจธเจฟเฉฑเจ–เฉ‹เจ—เฉ‡ เจœเฉ‹ เจฎเฉเฉฑเจ– เจคเฉŒเจฐ 'เจคเฉ‡ Scikit-learn เจฒเจพเจ‡เจฌเฉเจฐเฉ‡เจฐเฉ€ เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจ•เจฐเจฆเจพ เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจกเฉ€เจช เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจšเจฆเจพ เจนเฉˆ, เจœเฉ‹ เจธเจพเจกเฉ‡ [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners) เจตเจฟเฉฑเจš เจนเฉˆเฅค เจ‡เจน เจธเจฌเจ• เจธเจพเจกเฉ‡ ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners) เจจเจพเจฒ เจฎเจฟเจฒเจพ เจ•เฉ‡ เจธเจฟเฉฑเจ– เจธเจ•เจฆเฉ‡ เจนเฉ‹เฅค +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 -เจธเจพเจกเฉ‡ เจจเจพเจฒ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ‡ เจ†เจฒเฉ‡-เจฆเฉเจ†เจฒเฉ‡ เจฎเฉเฉœเฉ‡ เจœเจฆเฉ‹เจ‚ เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจ•เจฒเจพเจธเจฟเจ• เจคเจ•เจจเฉ€เจ•เจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจ…เจจเฉ‡เจ• เจ–เฉ‡เจคเจฐเจพเจ‚ เจฆเฉ‡ เจกเจพเจŸเจพ 'เจคเฉ‡ เจฒเจพเจ—เฉ‚ เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจนเจพเจ‚เฅค เจนเจฐ เจชเจพเจ  เจตเจฟเจš เจชเจนเจฟเจฒเจพเจ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจฌเจพเจ…เจฆ เจฆเฉ‡ เจ•เฉเจ‡เจœเจผ, เจฒเจฟเจ–เจคเฉ€ เจนเฉเจ•เจฎ เจคเฉ‡ เจชเจพเจ  เจชเฉ‚เจฐเจพ เจ•เจฐเจจ เจฒเจˆ เจนเฉฑเจฒ, เจ…เจธเจพเจˆเจจเจฎเฉˆเจ‚เจŸ, เจ…เจคเฉ‡ เจนเฉ‹เจฐ เจธเจผเจพเจฎเจฒ เจนเฉเฉฐเจฆเฉ‡ เจนเจจเฅค เจธเจพเจกเฉ‡ เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ-เจ†เจงเจพเจฐเจฟเจค เจชเจพเจ  เจฆเฉ€ เจตเจฟเจงเฉ€ เจจเจตเฉ€เจ†เจ‚ เจ•เฉเจธเจผเจฒเจคเจพเจตเจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจ…เจธเจพเจจเฉ€ เจจเจพเจฒ เจธเจฟเฉฑเจ–เจพเจ‰เจ‚เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค +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 -**โœ๏ธ เจธเจพเจกเฉ‡ เจฒเฉ‡เจ–เจ•เจพเจ‚ เจฆเจพ เจฆเจฟเจฒเฉ‹เจ‚ เจงเฉฐเจจเจตเจพเจฆ** เจœเฉˆเจจ เจฒเฉ‚เจชเจฐ, เจธเจŸเฉ€เจซเจจ เจนเจพเจตเฉ‡เจฒ, เจซเฉเจฐเจพเจ‚เจธเฉ‡เจธเจ•เจพ เจฒเจพเจœเจผเฉ‡เจฐเฉ€, เจŸเฉ‹เจฎเฉ‹เจฎเฉ€ เจ‡เจฎเฉ‚เจฐเจพ, เจ•เฉˆเจธเฉ€ เจฌเจฐเฉ‡เจตเจฟเจŠ, เจกเจฟเจฎเจฟเจคเจฐเฉ€ เจธเฉ‹เจธเจผเจจเจฟเจ•เฉ‹เจต, เจ•เจฐเจฟเจธ เจจเฉ‹เจฐเจฟเฉฐเจ—, เจ…เจจเฉ€เจฐเจฌเจพเจจ เจฎเฉเจ–เจฐเจœเฉ€, เจ”เจฐเจจเฉ‡เจฒเจพ เจ…เจฒเจŸเฉ‚เจจเจฏเจพเจจ, เจฐเฉเจฅ เจฏเจพเจ•เฉ‚เจฌเฉ เจ…เจคเฉ‡ เจเจฎเฉ€ เจฌเฉ‹เจ‡เจก +**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 -**๐ŸŽจ เจธเจพเจกเฉ‡ เจ‡เจฒเฉฑเจธเจŸเจฐเฉ‡เจŸเจฐเจพเจ‚ เจฆเจพ เจงเฉฐเจจเจตเจพเจฆ** เจŸเฉ‹เจฎเฉ‹เจฎเฉ€ เจ‡เจฎเฉ‚เจฐเจพ, เจฆเจธเจพเจจเฉ€ เจฎเจพเจกเจฟเจชเจพเจฒเจฒเฉ€ เจ…เจคเฉ‡ เจœเฉˆเจจ เจฒเฉ‚เจชเจฐ +**๐ŸŽจ เจธเจพเจกเฉ€เจ†เจ‚ เจ‡เจฒเจธเจŸเจฐเจŸเจฐเจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจตเฉ€ เจงเฉฐเจจเจตเจพเจฆ** เจŸเฉ‹เจฎเฉ‹เจฎเฉ€ เจ‡เจฎเฉเจฐเจพ, เจฆเจธเจจเฉ€ เจฎเจพเจกเจฟเจชเฉฑเจฒเฉ€, เจ…เจคเฉ‡ เจœเฉ‡เจจ เจฒเฉ‚เจชเจฐ -**๐Ÿ™ เจธเจพเจกเฉ‡ Microsoft Student Ambassador เจฒเฉ‡เจ–เจ•เจพเจ‚, เจธเจฎเฉ€เจ–เจฟเจ†เจ•เจพเจฐเจพเจ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจธเจฎเฉฑเจ—เจฐเฉ€ เจฆเจพเจคเจพ เจจเฉ‚เฉฐ เจตเจฟเจถเฉ‡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‡เจŸเจฐเฉˆเจธเจ•เฉ‚, เจ…เจญเจฟเจถเฉ‡เจ• เจœเฉˆเจธเจตเจพเจฒ, เจจเจตเจฐเฉ€เจจ เจคเจฌเฉฑเจธเจฎ, เจฏเฉ‹เจ†เจจ เจธเจฎเฉ‚เจฒเจพ, เจ…เจคเฉ‡ เจธเจจเจฟเจ—เจงเจพ เจ…เจ—เจฐเจตเจพเจฒ +**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 -**๐Ÿคฉ เจธเจพเจกเฉ‡ R เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจฒเจˆ Microsoft Student Ambassadors เจเจฐเจฟเจ• เจตเจพเจ‚เจœเจพเจ‰, เจœเจธเจฒเฉ€เจจ เจธเฉ‹เฉฐเจงเฉ€ เจ…เจคเฉ‡ เจตเจฟเจฆเฉ‚เจธเจผเฉ€ เฆ—เฉเจชเจคเจพ เจจเฉ‚เฉฐ เจตเจงเฉ€เจ† เจงเฉฐเจจเจตเจพเจฆ!** +**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!** -# เจธเจผเฉเจฐเฉ‚ เจ•เจฐเจจ เจฒเจˆ +# เจธเจผเฉเจฐเฉ‚เจ†เจค เจ•เจฐเจจเจพ -เจ‡เจน เจ•เจฆเจฎ เจธเจพเจกเฉ‡ เจจเจพเจฒ เจซเจพเจฒเฉ‹ เจ•เจฐเฉ‹: -1. **เจฐเจฟเจชเฉ‹เจœเจผเจŸเจฐเฉ€ เจจเฉ‚เฉฐ Fork เจ•เจฐเฉ‹**: เจ‡เจธ เจชเฉฐเจจเฉ‡ เจฆเฉ‡ เจธเฉฑเจœเฉ‡ เจ‰เฉฑเจคเฉ‡เจฒเฉ‡ เจ•เฉ‹เจฃ เจตเจฟเฉฑเจš "Fork" เจฌเจŸเจจ 'เจคเฉ‡ เจ•เจฒเจฟเฉฑเจ• เจ•เจฐเฉ‹เฅค -2. **เจฐเจฟเจชเฉ‹เจœเจผเจŸเจฐเฉ€ เจจเฉ‚เฉฐ เจ•เจฒเฉ‹เจจ เจ•เจฐเฉ‹**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` +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` -> [เจ‡เจธ เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจฒเจˆ เจธเฉฑเจญ เจธเจนเจพเจ‡เจ• เจธเจฐเฉ‹เจค Microsoft Learn เจ•เจฒเฉˆเจ•เจธเจผเจจ เจตเจฟเฉฑเจš เจฎเจฟเจฒเจฆเฉ‡ เจนเจจ](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) +> [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) -> ๐Ÿ”ง **เจฎเจฆเจฆ เจšเจพเจนเฉ€เจฆเฉ€ เจนเฉˆ?** เจธเจฅเจพเจชเจจเจพ, เจธเฉˆเจŸเจ…เฉฑเจช เจ…เจคเฉ‡ เจชเจพเจ  เจšเจฒเจพเจ‰เจฃ เจธเฉฐเจฌเฉฐเจงเฉ€ เจ†เจฎ เจธเจฎเฉฑเจธเจฟเจ†เจตเจพเจ‚ เจฒเจˆ เจธเจพเจกเจพ [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) เจฆเฉ‡เจ–เฉ‹เฅค +> 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 +**[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‹: -**[เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€](https://aka.ms/student-page)**, เจ‡เจธ เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจจเฉ‚เฉฐ เจตเจฐเจคเจฃ เจฒเจˆ เจ†เจชเจฃเฉ€ GitHub เจ–เจพเจคเฉ‡ 'เจš เจชเฉ‚เจฐเฉ‡ เจฐเจฟเจชเฉ‹ เจจเฉ‚เฉฐ fork เจ•เจฐเฉ‹ เจ…เจคเฉ‡ เจ…เจญเจฟเจ†เจธ เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจœเจพเจ‚ เจ—เจฐเฉเฉฑเจช เจจเจพเจฒ เจ•เจฐเฉ‹: - -- เจชเจนเจฟเจฒเจพเจ‚ เจชเฉเจฐเฉ€-เจฒเฉˆเจ•เจšเจฐ เจ•เฉเจ‡เจœเจผ เจฒเจ“เฅค -- เจฒเฉˆเจ•เจšเจฐ เจชเฉœเฉเจนเฉ‹ เจ…เจคเฉ‡ เจ—เจคเฉ€เจตเจฟเจงเฉ€เจ†เจ‚ เจชเฉ‚เจฐเฉ€เจ†เจ‚ เจ•เจฐเฉ‹, เจนเจฐเฉ‡เจ• เจ—เจฟเจ†เจจ เจœเจพเจ‚เจš เจคเฉ‡ เจฐเฉเจ• เจ•เฉ‡ เจตเจฟเจšเจพเจฐ เจ•เจฐเฉ‹เฅค -- เจ•เฉ‹เจก เจนเฉฑเจฒ เจšเจฒเจพเจ‰เจฃ เจฆเฉ€ เจฌเจœเจพเจ เจชเจพเจ  เจธเจฎเจ เจ•เฉ‡ เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจฆเฉ€ เจ•เฉ‹เจธเจผเจฟเจธเจผ เจ•เจฐเฉ‹; เจนเจพเจฒเจพเจ‚เจ•เจฟ เจนเฉฑเจฒ เจตเจพเจฒเจพ เจ•เฉ‹เจก เจชเฉเจฐเจคเฉ€เจ• เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ เจชเจพเจ  เจตเจฟเฉฑเจš `/solution` เจซเฉ‹เจฒเจกเจฐ 'เจš เจ‰เจชเจฒเจฌเจง เจนเฉˆเฅค -- เจชเฉ‹เจธเจŸ-เจฒเฉˆเจ•เจšเจฐ เจ•เฉเจ‡เจœเจผ เจฒเจ“เฅค -- เจšเฉˆเจฒเฉˆเจ‚เจœ เจชเฉ‚เจฐเจพ เจ•เจฐเฉ‹เฅค +- 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 - เจ…เจธเจพเจˆเจจเจฎเฉˆเจ‚เจŸ เจชเฉ‚เจฐเจพ เจ•เจฐเฉ‹เฅค -- เจ‡เฉฑเจ• เจฒเฉˆเจ•เจšเจฐ เจ—เจฐเฉเฉฑเจช เจชเฉ‚เจฐเจพ เจ•เจฐเจจ เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจพเจ…เจฆ, [เจšเจฐเจšเจพ เจฌเฉ‹เจฐเจก](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) 'เจคเฉ‡ เจœเจพเจ“ เจ…เจคเฉ‡ "เจœเจพเจฃเจ•เจพเจฐเฉ€ เจจเฉ‚เฉฐ เจฌเจนเฉเจคเจฐเฉ€เจจ เจขเฉฐเจ— เจจเจพเจฒ เจธเจพเจ‚เจเจพ เจ•เจฐเฉ‹" PAT เจฐเฉ‚เจฌเจฐเจฟเจ• เจญเจฐ เจ•เฉ‡เฅค 'PAT' เจ‡เฉฑเจ• เจชเฉเจฐเจ—เจŸเฉ€ เจตเจงเจพเจ‰เจฃ เจตเจพเจฒเจพ เจธเฉฐเจฆ เจนเฉˆ เจœเฉ‹ เจธเจพเจกเฉ‡ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจฆเฉ€ เจชเฉเจฐเจ•เจฟเจฐเจฟเจ† เจ…เจคเฉ‡ เจ…เฉฑเจ—เฉ‡ เจตเฉฑเจงเจฃ เจตเจฟเฉฑเจš เจฎเจฆเจฆ เจ•เจฐเจฆเจพ เจนเฉˆเฅค เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจนเฉ‹เจฐ PATs 'เจคเฉ‡ เจตเฉ€ เจฐเจฟเจเจ•เจŸ เจ•เจฐ เจธเจ•เจฆเฉ‡ เจนเฉ‹ เจคเจพเจ‚ เจœเฉ‹ เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจ•เฉฑเจ เฉ‡ เจธเจฟเฉฑเจ–เฉ€เจ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—เฉ‡ เจฆเฉ€ เจชเฉœเฉเจนเจพเจˆ เจฒเจˆ, เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจน [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) เจฎเจพเจกเจฟเจŠเจฒ เจ…เจคเฉ‡ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจฆเฉ‡ เจฎเจพเจฐเจ—เจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจธเจฟเจซเจพเจฐเจธเจผ เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจนเจพเจ‚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 -**เจ…เจงเจฟเจ†เจชเจ•**, เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจธ เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจฆเจพ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจฆเฉ‡ เจฒเจˆ เจ•เฉเจ [เจธเฉเจเจพเจ…](for-teachers.md) เจฆเจฟเฉฑเจคเฉ‡ เจนเจจเฅค +**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 --- -## เจตเฉ€เจกเฉ€เจ“ เจฐเจพเจนเจฟเจจเฉเจฎเจพ +## เจตเฉ€เจกเฉ€เจ“ เจตเจพเจ•-เจฅเจฐเฉ‚ -เจ•เฉเจ เจชเจพเจ  เจ›เฉ‹เจŸเฉ‡ เจซเจพเจฐเจฎ เจตเจฟเฉฑเจš เจตเฉ€เจกเฉ€เจ“ เจฆเฉ‡ เจฐเฉ‚เจช เจตเจฟเฉฑเจš เจฎเฉŒเจœเฉ‚เจฆ เจนเจจเฅค เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจน เจธเจพเจฐเฉ‡ เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจฆเฉ‡ เจ…เฉฐเจฆเจฐ เจœเจพเจ‚ [Microsoft Developer YouTube เจšเฉˆเจจเจฒ 'เจคเฉ‡ ML for Beginners เจชเจฒเฉ‡เจฒเจฟเจธเจŸ](https://aka.ms/ml-beginners-videos) 'เจš เจšเจฟเฉฑเจคเจฐ 'เจคเฉ‡ เจ•เจฒเจฟเฉฑเจ• เจ•เจฐ เจ•เฉ‡ เจตเฉ‡เจ– เจธเจ•เจฆเฉ‡ เจนเฉ‹เฅค +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 [![ML for beginners banner](../../translated_images/pa/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) @@ -99,80 +98,80 @@ Microsoft เจฆเฉ‡ Cloud Advocates เจคเฉเจนเจพเจจเฉ‚เฉฐ **เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐ [![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) -**เจœเจฟเจซ เจซเจผเจพเจ‡เจฒ เจฆเฉเจ†เจฐเจพ** [เจฎเฉ‹เจนเจฟเจค เจœเฉˆเจธเจฒ](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**เจ—เจฟเจซ เจฌเจฃเจพเจˆ [เจฎเฉ‹เจนเจฟเจŸ เจœเฉˆเจธเจฒ](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)** -> ๐ŸŽฅ เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ เจ…เจคเฉ‡ เจ‡เจธ เจฆเฉ‡ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจตเฉ€เจกเฉ€เจ“ เจฆเฉ‡เจ–เจฃ เจฒเจˆ เจ‰เจชเจฐ เจตเจคเฉ€ เจšเจฟเฉฑเจคเจฐ เจคเฉ‡ เจ•เจฒเจฟเฉฑเจ• เจ•เจฐเฉ‹! +> 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! --- -## เจ…เจงเจฟเจ†เจชเจจ เจตเจฟเจงเฉ€ +## เจชเฉˆเจกเจพเจ—เฉ‹เจ—เฉ€ -เจ‡เจธ เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจจเซเฉฐ เจฌเจฃเจพเจ‰เจ‚เจฆเฉ‡ เจธเจฎเฉ‡เจ‚, เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจฆเฉ‹ เจชเฉˆเจกเจพเจ—เฉ‹เจœเฉ€เจ•เจฒ เจธเจฟเจงเจพเจ‚เจค เจšเฉเจฃเฉ‡ เจนเจจ: เจ‡เจนเฉ เจนเฉ‹เจฃเจพ เจšเจพเจนเฉ€เจฆเจพ เจนเฉˆ เจนเฉฑเจฅ-เจตเฉฑเจฒเจพ **เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ-เจ†เจงเจพเจฐเจฟเจค** เจ…เจคเฉ‡ เจ‡เจธ เจตเจฟเฉฑเจš **เจ…เจ•เจธเจฐ เจ•เฉเจ‡เจœเจผ** เจธเจผเจพเจฎเจฒ เจนเฉ‹เจฃเฅค เจ‡เจธเจฆเฉ‡ เจจเจพเจฒ เจจเจพเจฒ, เจ‡เจธ เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจฆเจพ เจ‡เฉฑเจ• เจธเจพเจ‚เจเจพ **เจตเจฟเจถเจพ** เจธเจฅเจพเจชเจฟเจค เจ•เจฐเจฆเจพ เจนเฉˆเฅค +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‡เจน เจฏเจ•เฉ€เจจเฉ€ เจฌเจฃเจพเจ‰เจ‚เจฆเฉ‡ เจนเฉ‹เจ เจ•เจฟ เจธเจฎเฉฑเจ—เจฐเฉ€ เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸเจพเจ‚ เจจเจพเจฒ เจฎเจฟเจฒเจฆเฉ€ เจนเฉˆ, เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฒเจˆ เจฐเฉเจšเฉ€ เจฌเจขเจฆเฉ€ เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจงเจพเจฐเจฃเจพ เจ‡เจธเจจเฉ‚เฉฐ เจœเจผเจฟเจ†เจฆเจพ เจฏเจพเจฆ เจฐเจนเจฟเฉฐเจฆเฉ€ เจนเฉˆเฅค เจ•เจฒเจพเจธ เจคเฉ‹เจ‚ เจชเจนเจฟเจฒเจพเจ‚ เจ‡เฉฑเจ• เจ˜เฉฑเจŸ เจฆเฉฑเจฌเจพเจต เจตเจพเจฒเจพ เจ•เฉเจ‡เจœเจผ เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€ เจจเฉ‚เฉฐ เจตเจฟเจธเจผเจพ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจฒเจˆ เจคเจฟเจ†เจฐ เจ•เจฐเจฆเจพ เจนเฉˆ, เจคเฉ‡ เจ•เจฒเจพเจธ เจฆเฉ‡ เจฌเจพเจ…เจฆ เจฆเฉ‚เจœเจพ เจ•เฉเจ‡เจœเจผ เจนเฉ‹เจฐ เจธเจฎเจ เจจเฉ‚เฉฐ เจฎเจœเจผเจฌเฉ‚เจค เจ•เจฐเจฆเจพ เจนเฉˆเฅค เจ‡เจน เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจธเจนเจฟเจœ เจ…เจคเฉ‡ เจฎเจจเฉ‹เจฐเฉฐเจœเจ• เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃเจพ เจšเจพเจนเฉเฉฐเจฆเจพ เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจชเฉ‚เจฐเฉ€ เจคเจฐเฉเจนเจพเจ‚ เจœเจพเจ‚ เจนเจฟเฉฑเจธเฉ‡-เจตเจพเจฐ เจฒเจฟเจ† เจœเจพ เจธเจ•เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ เจ›เฉ‹เจŸเฉ‡ เจนเฉˆเจ‚ เจ…เจคเฉ‡ 12 เจนเจซเจคเจฟเจ†เจ‚ เจฆเฉ‡ เจ…เฉฐเจค เจคเฉฑเจ• เจงเฉ€เจฐเฉ‡-เจงเฉ€เจฐเฉ‡ เจฌเจนเฉเจค เจœเจŸเจฟเจฒ เจนเฉเฉฐเจฆเฉ‡ เจนเจจเฅค เจ‡เจน เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเฉ‡ เจ…เจธเจฒ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจฒเจพเจ—เฉ‚เจคเจพเจตเจพเจ‚ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจชเฉ‹เจธเจŸเจธเจ•เฉเจฐเจฟเจชเจŸ เจตเฉ€ เจธเจผเจพเจฎเจฒ เจนเฉˆ, เจœเฉ‹ เจตเจพเจงเฉ‚ เจ•เจฐเฉˆเจกเจฟเจŸ เจœเจพเจ‚ เจšเจฐเจšเจพ เจฒเจˆ เจตเจฐเจคเฉ€ เจœเจพ เจธเจ•เจฆเฉ€ 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 -> เจธเจพเจกเจพ [เจ•เฉ‹เจก เจ†เจซเจผ เจ•เฉฐเจกเจ•เจŸ](CODE_OF_CONDUCT.md), [เจฏเฉ‹เจ—เจฆเจพเจจ](CONTRIBUTING.md), [เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ](TRANSLATIONS.md), เจ…เจคเฉ‡ [เจธเจฎเฉฑเจธเจฟเจ† เจธเจฒเจพเจน-เจฎเจธเจผเจตเจฐเจพ](TROUBLESHOOTING.md) เจฆเฉ‡ เจจเจฟเจฏเจฎ เจฎเจฟเจฒเจฆเฉ‡ เจนเจจเฅค เจธเจพเจกเจพ เจจเจฟเจฐเจฎเจพเจฃเจพเจคเจฎเจ• เจซเฉ€เจกเจฌเฉˆเจ• เจธเฉเจ†เจ—เจค เจนเฉˆ! +> 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‚! ## เจนเจฐ เจชเจพเจ  เจตเจฟเฉฑเจš เจธเจผเจพเจฎเจฒ เจนเฉˆ - เจตเจฟเจ•เจฒเจชเจฟเจ• เจธเจ•เฉˆเจšเจจเฉ‹เจŸ - เจตเจฟเจ•เจฒเจชเจฟเจ• เจธเจนเจพเจ‡เจ• เจตเฉ€เจกเฉ€เจ“ -- เจตเฉ€เจกเฉ€เจ“ เจฐเจพเจนเจฟเจจเฉเจฎเจพ (เจ•เฉเจ เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจฒเจˆ) +- 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/) - เจฒเจฟเจ–เจคเฉ€ เจชเจพเจ  -- เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ-เจ†เจงเจพเจฐเจฟเจค เจชเจพเจ  เจฒเจˆ, เจชเฉเจฐเฉ‹เจœเฉˆเจ•เจŸ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจฒเจˆ เจ•เจฆเจฎ-เจฆเจฐ-เค•เคฆเจฎ เจ—เจพเจˆเจก +- 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• เจšเฉˆเจฒเฉˆเจ‚เจœ +- เจ‡เฉฑเจ• เจšเฉˆเจฒเฉ‡เจ‚เจœ - เจธเจนเจพเจ‡เจ• เจชเฉœเฉเจนเจพเจˆ - 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‡ เจชเจพเจ‡เจฅเจจ เจตเจฟเฉฑเจš เจฒเจฟเจ–เฉ‡ เจ—เจ เจนเจจ, เจชเจฐ เจ•เจˆ เจ‡เจจเฉเจนเจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš R เจตเฉ€ เจ‰เจชเจฒเจฌเจง เจนเจจเฅค R เจชเจพเจ  เจจเฉ‚เฉฐ เจชเฉ‚เจฐเจพ เจ•เจฐเจจ เจฒเจˆ, `/solution` เจซเฉ‹เจฒเจกเจฐ เจตเจฟเฉฑเจš เจœเจพเจ“ เจ…เจคเฉ‡ R เจฆเฉ‡ เจชเจพเจ  เจฒเฉฑเจญเฉ‹เฅค เจ‡เจจเฉเจนเจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš เจ‡เฉฑเจ• .rmd เจเจ•เจธเจŸเฉˆเจ‚เจธเจผเจจ เจนเฉเฉฐเจฆเจพ เจนเฉˆ เจœเฉ‹ เจ‡เฉฑเจ• **R เจฎเจพเจฐเจ•เจกเจพเจŠเจจ** เจซเจพเจ‡เจฒ เจจเฉ‚เฉฐ เจฆเจฐเจธเจพเจ‰เจ‚เจฆเจพ เจนเฉˆ เจœเฉ‹ เจธเจงเจพเจฐเจจ เจคเฉŒเจฐ 'เจคเฉ‡ `code chunks` (R เจœเจพเจ‚ เจนเฉ‹เจฐ เจญเจพเจธเจผเจพเจตเจพเจ‚ เจฆเฉ‡) เจ…เจคเฉ‡ เจ‡เฉฑเจ• `YAML header` (เจœเฉ‹ เจ†เจ‰เจŸเจชเฉเฉฑเจŸ เจœเจฟเจตเฉ‡เจ‚ PDF เจจเฉ‚เฉฐ เจซเจพเจฐเจฎเฉˆเจŸ เจ•เจฐเจจ เจฆเจพ เจฎเจพเจฐเจ— เจฆเจฐเจธเจผเจจ เจ•เจฐเจฆเจพ เจนเฉˆ) เจจเฉ‚เฉฐ เจฎเจพเจฐเจ•เจกเจพเจŠเจจ เจฆเจธเจคเจพเจตเฉ‡เจœเจผ เจตเจฟเฉฑเจš เจ‡เฉฐเจฌเฉˆเฉฑเจก เจ•เจฐเจฆเจพ เจนเฉˆเฅค เจ‡เจธ เจคเจฐเฉเจนเจพเจ‚, เจ‡เจน เจกเจพเจŸเจพ เจธเจพเจ‡เฉฐเจธ เจฒเจˆ เจ‡เฉฑเจ• เจ‰เจฆเจพเจนเจฐเจจเจพเจคเจฎเจ• เจฒเฉ‡เจ–เจ• เจซเจฐเฉ‡เจฎเจตเจฐเจ• เจตเจœเฉ‹เจ‚ เจ•เฉฐเจฎ เจ•เจฐเจฆเจพ เจนเฉˆ เจ•เจฟเจ‰เจ‚เจ•เจฟ เจ‡เจน เจคเฉเจนเจพเจจเฉ‚เฉฐ เจคเฉเจนเจพเจกเจพ เจ•เฉ‹เจก, เจ‡เจธเจฆเจพ เจ†เจ‰เจŸเจชเฉเฉฑเจŸ, เจ…เจคเฉ‡ เจคเฉเจนเจพเจกเฉ‡ เจตเจฟเจšเจพเจฐ เจœเฉ‹เฉœเจจ เจฆเฉ€ เจ†เจ—เจฟเจ† เจฆเจฟเฉฐเจฆเจพ เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจคเฉเจนเจพเจจเฉ‚เฉฐ เจ‡เจนเจจเจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจฎเจพเจฐเจ•เจกเจพเจŠเจจ เจตเจฟเฉฑเจš เจฒเจฟเจ–เจฃ เจฆเจพ เจฎเฉŒเจ•เจพ เจฆเจฟเฉฐเจฆเจพ เจนเฉˆเฅค เจ‡เจธ เจคเฉ‹เจ‚ เจ‡เจฒเจพเจตเจพ, R เจฎเจพเจฐเจ•เจกเจพเจŠเจจ เจฆเจธเจคเจพเจตเฉ‡เจœเจผ PDF, HTML เจœเจพเจ‚ Word เจตเจฐเจ—เฉ‡ เจ†เจ‰เจŸเจชเฉเฉฑเจŸ เจซเจพเจฐเจฎเฉˆเจŸเจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš เจฐเง‡เฆจเจกเจฐ เจ•เฉ€เจคเจพ เจœเจพ เจธเจ•เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค - -> **เจชเฉเจฐเจธเจผเจจเจพเจ‚ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจ‡เฉฑเจ• เจจเฉ‹เจŸ**: เจธเจพเจฐเฉ‡ เจชเฉเจฐเจธเจผเจจ [Quiz App เจซเฉ‹เจฒเจกเจฐ](../../quiz-app) เจตเจฟเฉฑเจš เจนเจจ, เจœเฉ‹ เจ•เจฟ เจ•เฉเฉฑเจฒ 52 เจชเฉเจฐเจธเจผเจจเจพเจ‚ เจฆเฉ‡ เจคเจฟเฉฐเจจ-เจคเจฟเฉฐเจจ เจธเจตเจพเจฒเจพเจ‚ เจจเจพเจฒ เจนเจจเฅค เจ‡เจน เจชเจพเจ เจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš เจฒเจฟเฉฐเจ• เจ•เฉ€เจคเจพ เจ—เจฟเจ† เจนเฉˆ เจชเจฐ Quiz App เจจเฉ‚เฉฐ เจธเจฅเจพเจจเจ• เจคเฉŒเจฐ 'เจคเฉ‡ เจšเจฒเจพเจ‡เจ† เจœเจพ เจธเจ•เจฆเจพ เจนเฉˆ; เจธเจฅเจพเจจเจ• เจนเฉ‹เจธเจŸ เจ•เจฐเจจ เจœเจพเจ‚ Azure เจคเฉ‡ เจกเจฟเจชเจฒเจพเจ เจ•เจฐเจจ เจฒเจˆ `quiz-app` เจซเฉ‹เจฒเจกเจฐ เจตเจฟเฉฑเจš เจฆเจฟเฉฑเจคเฉ‡ เจนเจฆเจพเจ‡เจคเจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจชเจพเจฒเจฃเจพ เจ•เจฐเฉ‹เฅค - -| เจชเจพเจ  เจจเฉฐเจฌเจฐ | เจตเจฟเจธเจผเจพ | เจชเจพเจ  เจ—เจฐเฉเฉฑเจช | เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจฆเฉ‡ เจ‰เจฆเฉ‡เจธเจผ | เจฒเจฟเฉฐเจ•เจก เจชเจพเจ  | เจฒเฉ‡เจ–เจ• | -| :--------: | :--------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------: | -| 01 | เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจชเจฐเจฟเจšเจฏ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเฉ‡ เจฎเฉ‚เจฒ เจธเจฟเจงเจพเจ‚เจค 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‡เจคเจฟเจนเจพเจธเจ• เจชเจฟเจ เจญเฉ‚เจฎเฉ€ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจธเจฟเฉฑเจ–เฉ‹ | [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‚ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจฎเฉเฉฑเจ– เจฆเจฐเจธเจผเจจ เจธเจผเจพเจธเจคเจฐเฉ€ เจฎเฉเฉฑเจฆเฉ‡ เจœเฉ‹ เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€เจ†เจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ ML เจฎเจพเจกเจฒ เจฌเจฃเจพเจ‰เจ‚เจฆเฉ‡ เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจ‰เจนเจจเจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจฒเจพเจ—เฉ‚ เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจงเจฟเจ†เจจ เจตเจฟเฉฑเจš เจฐเฉฑเจ–เจฃเฉ‡ เจšเจพเจนเฉ€เจฆเฉ‡ เจนเจจ | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | ื˜ืึธเจฎเฉ‹เจฎเฉ€ | -| 04 | เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจคเจ•เจจเฉ€เจ•เจพเจ‚ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจ—เจตเฉˆเจธเจผเจ• เจ‡เจน เจฎเจพเจกเจฒ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจฒเจˆ เจ•เจฟเจนเฉœเฉ€เจ†เจ‚ เจคเจ•เจจเฉ€เจ•เจพเจ‚ เจตเจฐเจคเจฆเฉ‡ เจนเจจ? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | เจ•เจฐเจฟเจธ เจ…เจคเฉ‡ เจœเฉ‡เจจ | -| 05 | เจฐเจฟเจ—เฉเจฐเฉˆเจธเจผเจจ เจฆเจพ เจชเจฐเจฟเจšเจฏ | [Regression](2-Regression/README.md) | เจฐเจฟเจ—เฉเจฐเฉˆเจธเจผเจจ เจฎเจพเจกเจฒเจพเจ‚ เจฒเจˆ เจชเจพเจ‡เจฅเจจ เจ…เจคเฉ‡ เจธเจ•เจพเจ‡เจ•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) | เจœเฉ‡เจจ โ€ข เจเจฐเจฟเจ• เจตเฉฐเจœเจพเจŠ | -| 06 | เจจเจพเจฐเจฅ เจ…เจฎเจฐเฉ€เจ•เจจ เจ•เจฆเฉ‚ เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจ•เฉ€เจฎเจคเจพเจ‚ ๐ŸŽƒ | [Regression](2-Regression/README.md) | เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฒเจˆ เจกเจพเจŸเจพ เจฆเจฟเจ–เจพเจ“ เจ…เจคเฉ‡ เจธเจพเจซเจผ 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• เจตเฉฐเจœเจพเจŠ | -| 07 | เจจเจพเจฐเจฅ เจ…เจฎเจฐเฉ€เจ•เจจ เจ•เจฆเฉ‚ เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจ•เฉ€เจฎเจคเจพเจ‚ ๐ŸŽƒ | [Regression](2-Regression/README.md) | เจฒเฉ€เจจเฉ€เจ…เจฐ เจ…เจคเฉ‡ เจชเฉŒเจฒเฉ€เจจเฉ‹เจฎเจฟเจ…เจฒ เจฐเจฟเจ—เฉเจฐเฉˆเจธเจผเจจ เจฎเจพเจกเจฒ เจฌเจฃเจพเจ“ | [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• เจตเฉฐเจœเจพเจŠ | -| 08 | เจจเจพเจฐเจฅ เจ…เจฎเจฐเฉ€เจ•เจจ เจ•เจฆเฉ‚ เจฆเฉ€เจ†เจ‚ 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• เจตเฉฐเจœเจพเจŠ | -| 09 | เจ‡เฉฑเจ• เจตเฉˆเฉฑเจฌ เจเจช ๐Ÿ”Œ | [Web App](3-Web-App/README.md) | เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจŸเฉเจฐเฉ‡เจจ เจ•เฉ€เจคเฉ‡ เจฎเจพเจกเจฒ เจจเจพเจฒ เจตเฉˆเฉฑเจฌ เจเจช เจฌเจฃเจพเจ“ | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | เจœเฉ‡เจจ | -| 10 | เจตเจฐเจ—เฉ€เจ•เจฐเจจ เจฆเจพ เจชเจฐเจฟเจšเจฏ | [Classification](4-Classification/README.md) | เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจกเจพเจŸเฉ‡ เจจเฉ‚เฉฐ เจธเจพเจซเคผ เจ•เจฐเฉ‹, เจคเจฟเจ†เจฐ เจ•เจฐเฉ‹ เจ…เจคเฉ‡ เจฆเจฐเจธเจพเจ“; เจตเจฐเจ—เฉ€เจ•เจฐเจจ เจฆเจพ เจชเจฐเจฟเจšเจฏ | [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• เจตเฉฐเจœเจพเจŠ | -| 11 | เจธเจตเจพเจฆเจฟเจธเจผเจŸ เจเจธเจผเฉ€เจ†เจˆ เจ…เจคเฉ‡ เจญเจพเจฐเจคเฉ€ เจ–เจพเจฃเจฟเจ†เจ‚ ๐Ÿœ | [Classification](4-Classification/README.md) | เจตเจฐเจ—เฉ€เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจจเจพเจฒ เจชเจฐเจฟเจšเจฟเจค เจนเฉ‹เจตเฉ‹ | [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• เจตเฉฐเจœเจพเจŠ | -| 12 | เจธเจตเจพเจฆเจฟเจธเจผเจŸ เจเจธเจผเฉ€เจ†เจˆ เจ…เจคเฉ‡ เจญเจพเจฐเจคเฉ€ เจ–เจพเจฃเจฟเจ†เจ‚ ๐Ÿœ | [Classification](4-Classification/README.md) | เจนเฉ‹เจฐ เจตเจฐเจ—เฉ€เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเฉ‡ | [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• เจตเฉฐเจœเจพเจŠ | -| 13 | เจธเจตเจพเจฆเจฟเจธเจผเจŸ เจเจธเจผเฉ€เจ†เจˆ เจ…เจคเฉ‡ เจญเจพเจฐเจคเฉ€ เจ–เจพเจฃเจฟเจ†เจ‚ ๐Ÿœ | [Classification](4-Classification/README.md) | เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจฎเจพเจกเจฒ เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจฐเจฟเจ•เจฎเฉˆเจ‚เจกเจฐ เจตเฉˆเฉฑเจฌ เจเจช เจฌเจฃเจพเจ“ | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | เจœเฉ‡เจจ | -| 14 | เจ•เจฒเฉฑเจธเจŸเจฐเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจชเจฐเจฟเจšเจฏ | [Clustering](5-Clustering/README.md) | เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจกเจพเจŸเฉ‡ เจจเฉ‚เฉฐ เจธเจพเจซเจผ เจ•เจฐเฉ‹, เจคเจฟเจ†เจฐ เจ•เจฐเฉ‹ เจ…เจคเฉ‡ เจฆเจฐเจธเจพเจ“; เจ•เจฒเฉฑเจธเจŸเจฐเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจชเจฐเจฟเจšเจฏ | [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• เจตเฉฐเจœเจพเจŠ | -| 15 | เจจเจพเจ‡เจœเฉ€เจฐเฉ€เจ†เจˆ เจธเฉฐเจ—เฉ€เจคเจ• เจธเจตเจพเจฆ เจฆเฉ€ เจ›เจพเจ‚เจฌเจฃเฉ€ ๐ŸŽง | [Clustering](5-Clustering/README.md) | เจ•เฉ‡-เจฎเฉ€เจจเจธ เจ•เจฒเฉฑเจธเจŸเจฐเจฟเฉฐเจ— เจคเจฐเฉ€เจ•เฉ‡ เจฆเฉ€ เจ›เจพเจ‚เจฌเจฃเฉ€ 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• เจตเฉฐเจœเจพเจŠ | -| 16 | เจ•เฉเจฆเจฐเจคเฉ€ เจญเจพเจธเจผเจพ เจชเฉเจฐเฉ‹เจธเฉˆเจธเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจชเจฐเจฟเจšเจฏ โ˜•๏ธ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เจ‡เฉฑเจ• เจธเฉฐเจฆเจฐเจญ เจฌเฉ‹เจŸ เจฌเจฃเจพเจ•เฉ‡ NLP เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจฌเฉเจจเจฟเจ†เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจธเจฟเฉฑเจ–เฉ‹ | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | เจธเจŸเฉ€เจซเจผเจจ | -| 17 | เจ†เจฎ NLP เจ•เฉฐเจฎ โ˜•๏ธ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เจญเจพเจธเจผเจพ เจฆเฉ‡ เจขเจพเจ‚เจšเจฟเจ†เจ‚ เจจเจพเจฒ เจจเจฟเจชเจŸเจฃ เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจฒเฉ‹เฉœเฉ€เจ‚เจฆเฉ‡ เจธเจงเจพเจฐเจฃ เจ•เจฐเจฎเจพเจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจธเจฎเจ เจ•เฉ‡ เจ†เจชเจฃเฉ€ NLP เจ—เจฟเจ†เจจ เจจเฉ‚เฉฐ เจ—เจนเจฟเจฐเจพเจˆ เจฆเจฟเจ“ | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | เจธเจŸเฉ€เจซเจผเจจ | -| 18 | เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจ…เจคเฉ‡ เจญเจพเจตเจจเจพเจคเจฎเจฟเจ• เจตเจฟเจธเจผเจฒเฉ‡เจธเจผเจฃ โ™ฅ๏ธ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เจœเฉˆเจจ เจ†เจธเจŸเจฟเจจ เจจเจพเจฒ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจ…เจคเฉ‡ เจญเจพเจตเจจเจพเจคเจฎเจฟเจ• เจตเจฟเจธเจผเจฒเฉ‡เจธเจผเจฃ | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | เจธเจŸเฉ€เจซเจผเจจ | -| 19 | เจฏเฉ‚เจฐเจชเฉ€ เจฐเฉ‹เจฎเจพเจ‚เจŸเจฟเจ• เจนเฉ‹เจŸเจฒเจพเจ‚ โ™ฅ๏ธ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เจนเฉ‹เจŸเจฒ เจธเจฎเฉ€เจ–เจฟเจ†เจตเจพเจ‚ เจจเจพเจฒ เจญเจพเจตเจจเจพเจคเจฎเจฟเจ• เจตเจฟเจธเจผเจฒเฉ‡เจธเจผเจฃ 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | เจธเจŸเฉ€เจซเจผเจจ | -| 20 | เจฏเฉ‚เจฐเจชเฉ€ เจฐเฉ‹เจฎเจพเจ‚เจŸเจฟเจ• เจนเฉ‹เจŸเจฒเจพเจ‚ โ™ฅ๏ธ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เจนเฉ‹เจŸเจฒ เจธเจฎเฉ€เจ–เจฟเจ†เจตเจพเจ‚ เจจเจพเจฒ เจญเจพเจตเจจเจพเจคเจฎเจฟเจ• เจตเจฟเจธเจผเจฒเฉ‡เจธเจผเจฃ 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | เจธเจŸเฉ€เจซเจผเจจ | -| 21 | เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจฆเฉ€ เจฒเฉœเฉ€ เจญเจตเจฟเฉฑเจ–เจฌเจพเจฃเฉ€ เจฆเจพ เจชเจฐเจฟเจšเจฏ | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจฆเฉ€ เจฒเฉœเฉ€ เจญเจตเจฟเฉฑเจ–เจฌเจพเจฃเฉ€ เจฆเจพ เจชเจฐเจฟเจšเจฏ | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | เจซเฉเจฐเจพเจ‚เจธเฉ‡เจธเจ•เจพ | -| 22 | โšก๏ธ เจธเฉฐเจธเจพเจฐ เจฆเฉ€ เจฌเจฟเจœเจฒเฉ€ เจ–เจชเจค โšก๏ธ - ARIMA เจจเจพเจฒ เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจฆเฉ€ เจฒเฉœเฉ€ เจญเจตเจฟเฉฑเจ–เจฌเจพเจฃเฉ€ | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA เจจเจพเจฒ เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจฆเฉ€ เจฒเฉœเฉ€ เจญเจตเจฟเฉฑเจ–เจฌเจพเจฃเฉ€ | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | เจซเฉเจฐเจพเจ‚เจธเฉ‡เจธเจ•เจพ | -| 23 | โšก๏ธ เจธเฉฐเจธเจพเจฐ เจฆเฉ€ เจฌเจฟเจœเจฒเฉ€ เจ–เจชเจค โšก๏ธ - SVR เจจเจพเจฒ เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจฆเฉ€ เจฒเฉœเฉ€ เจญเจตเจฟเฉฑเจ–เจฌเจพเจฃเฉ€ | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | เจธเจชเฉ‹เจฐเจŸ เจตเฉˆเจ•เจŸเจฐ เจฐเจฟเจ—เฉเจฐเฉˆเจธเจผเจจเจฐ เจจเจพเจฒ เจธเจฎเฉ‡เจ‚ เจฆเฉ€ เจฒเฉœเฉ€ เจญเจตเจฟเฉฑเจ–เจฌเจพเจฃเฉ€ | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | เจ…เจจเฉ€เจฐเจฌเจจ | -| 24 | เจฐเฉ€เจ‡เฉฐเจซเฉ‹เจฐเจธเจฎเฉˆเจ‚เจŸ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจชเจฐเจฟเจšเจฏ | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning เจจเจพเจฒ เจฐเฉ€เจ‡เฉฐเจซเฉ‹เจฐเจธเจฎเฉˆเจ‚เจŸ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเจพ เจชเจฐเจฟเจšเจฏ | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | เจฆเจฟเจฎเจฟเจคเจฐเฉ€ | -| 25 | เจชเฉ€เจŸเจฐ เจจเฉ‚เฉฐ เจฌเฉฑเจ•เจฐเฉ€ เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจšเจพเจ“! ๐Ÿบ | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | เจฐเฉ€เจ‡เฉฐเจซเฉ‹เจฐเจธเจฎเฉˆเจ‚เจŸ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจœเจฟเจฎ | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | เจฆเจฟเจฎเจฟเจคเจฐเฉ€ | -| เจชเฉ‹เจธเจŸเจธเจ•เฉเจฐเจฟเจชเจŸ | เจ…เจธเจฒ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ‡ ML เจฆเฉเจฐเจฟเจธเจผ เจ…เจคเฉ‡ เจเจชเจฒเฉ€เจ•เฉ‡เจธเจผเจจ | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | เจ•เจฒเจพเจธเจฟเจ• เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐเจจเจฟเฉฐเจ— เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจฆเจฟเจฒเจšเจธเจช เจ…เจคเฉ‡ เจชเฉเจฐเจ•เจพเจธเจผเจชเฉ‚เจฐเจฃ เจ…เจธเจฒ 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 | RAI เจกเฉˆเจธเจผเจฌเฉ‹เจฐเจก เจฆเฉเจ†เจฐเจพ ML เจฎเจพเจกเจฒ เจกเจฟเจฌเฉฑเจ—เจฟเฉฐเจ— | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | เจœเจตเจพเจฌเจฆเฉ‡เจน AI เจกเฉˆเจธเจผเจฌเฉ‹เจฐเจก เจ…เฉฐเจ—เจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ 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•เจฒเฉˆเจ•เจธเจผเจจ เจตเจฟเฉฑเจš เจฒเฉฑเจญเฉ‹](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) - -## เจ†เจซเจผเจฒเจพเจˆเจจ เจชเจนเฉเฉฐเจš - -เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจธ เจฆเจธเจคเจพเจตเฉ‡เจœเจผ เจจเฉ‚เฉฐ เจ†เจซเจผเจฒเจพเจˆเจจ เจšเจฒเจพ เจธเจ•เจฆเฉ‡ เจนเฉ‹ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจ•เจฐเจ•เฉ‡เฅค เจ‡เจธ เจฐเฉ‡เจชเฉ‹ เจจเฉ‚เฉฐ เจซเฉ‹เจฐเจ• เจ•เจฐเฉ‹, [Docsify เจ‡เฉฐเจธเจŸเจพเจฒ เจ•เจฐเฉ‹](https://docsify.js.org/#/quickstart) เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจธเจฅเจพเจจเจ• เจฎเจถเฉ€เจจ 'เจคเฉ‡, เจ…เจคเฉ‡ เจซเจฟเจฐ เจ‡เจธ เจฐเฉ‡เจชเฉ‹ เจฆเฉ‡ เจฐเฉ‚เจŸ เจซเฉ‹เจฒเจกเจฐ เจตเจฟเฉฑเจš `docsify serve` เจŸเจพเจˆเจช เจ•เจฐเฉ‹เฅค เจตเฉˆเฉฑเจฌเจธเจพเจˆเจŸ เจคเฉเจนเจพเจกเฉ‡ เจธเจฅเจพเจจเจ• เจนเฉ‹เจธเจŸ 'เจคเฉ‡ เจชเฉ‹เจฐเจŸ 3000 'เจคเฉ‡ เจธเจฐเจต เจ•เฉ€เจคเฉ€ เจœเจพเจตเฉ‡เจ—เฉ€: `localhost:3000`. + +> **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) + +## 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 ## PDFs -เจ•เจฐเฉ€เจ•เฉเจฒเจฎ เจฆเจพ PDF เจฒเจฟเฉฐเจ•เจพเจ‚ เจจเจพเจฒ [เจ‡เฉฑเจฅเฉ‡](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) เจฒเฉฑเจญเฉ‹เฅค +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 -## ๐ŸŽ’ เจนเฉ‹เจฐ เจ•เฉ‹เจฐเจธ +## ๐ŸŽ’ เจนเฉ‹เจฐ เจ•เฉ‹เจฐเจธุฒ -เจธเจพเจกเฉ€ เจŸเฉ€เจฎ เจนเฉ‹เจฐ เจ•เฉ‹เจฐเจธ เจตเฉ€ เจชเฉเจฐเฉ‹เจกเจฟเจŠเจธ เจ•เจฐเจฆเฉ€ เจนเฉˆ! เจตเฉ‡เจ–เฉ‹: +เจธเจพเจกเฉ€ เจŸเฉ€เจฎ เจนเฉ‹เจฐ เจ•เฉ‹เจฐเจธเจœเจผ เจตเฉ€ เจฌเจฃเจพเจ‰เจ‚เจฆเฉ€ เจนเฉˆ! เจœเจพเจ‚เจš เจ•เจฐเฉ‹: ### LangChain @@ -184,54 +183,54 @@ Microsoft เจฆเฉ‡ Cloud Advocates เจคเฉเจนเจพเจจเฉ‚เฉฐ **เจฎเจธเจผเฉ€เจจ เจฒเจฐ ### Azure / Edge / MCP / Agents [![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) -[![เจจเจตเฉ€เจ‚ เจถเฉเจฐเฉ‚เจ†เจค เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฒเจˆ MCP](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) -[![เจจเจตเฉ€เจ‚ เจถเฉเจฐเฉ‚เจ†เจค เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฒเจˆ AI เจเจœเฉฐเจŸ](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) +[![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) --- -### เจœเจจเจฐเฉ‡เจŸเจฟเจต AI เจธเฉ€เจฐเฉ€เจœเจผ -[![เจจเจตเฉ€เจ‚ เจถเฉเจฐเฉ‚เจ†เจค เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฒเจˆ เจœเจจเจฐเฉ‡เจŸเจฟเจต AI](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) -[![เจœเจจเจฐเฉ‡เจŸเจฟเจต 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) -[![เจœเจจเจฐเฉ‡เจŸเจฟเจต 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) -[![เจœเจจเจฐเฉ‡เจŸเจฟเจต 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) +### 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) --- -### เจฎเฉเฉฑเจ– เจธเจฟเฉฑเจ–เจฟเจ† -[![เจจเจตเฉ€เจ‚ เจถเฉเจฐเฉ‚เจ†เจค เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฒเจˆ ML](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) -[![เจจเจตเฉ€เจ‚ เจถเฉเจฐเฉ‚เจ†เจค เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ 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) -[![เจจเจตเฉ€เจ‚ เจถเฉเจฐเฉ‚เจ†เจค เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฒเจˆ AI](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) -[![เจจเจตเฉ€เจ‚ เจถเฉเจฐเฉ‚เจ†เจค เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฒเจˆ เจธเจพเจ‡เจฌเจฐเจธเฉ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) -[![เจจเจตเฉ€เจ‚ เจถเฉเจฐเฉ‚เจ†เจค เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฒเจˆ เจตเฉˆเฉฑเจฌ 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) -[![เจจเจตเฉ€เจ‚ เจถเฉเจฐเฉ‚เจ†เจค เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฒเจˆ IoT](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) -[![เจจเจตเฉ€เจ‚ เจถเฉเจฐเฉ‚เจ†เจค เจ•เจฐเจจ เจตเจพเจฒเจฟเจ†เจ‚ เจฒเจˆ XR 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) +### 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) --- -### เจ•เฉ‹เจชเจพเจ‡เจฒเจŸ เจธเฉ€เจฐเฉ€เจœเจผ -[![AI เจชเฉ‡เจ…เจฐเจก เจชเฉเจฐเฉ‹เจ—เฉ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) +### 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เจกเจตเฉ‡เจ‚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 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) -## เจธเจนเจพเจ‡เจคเจพ เจชเฉเจฐเจพเจชเจค เจ•เจฐเจจเจพ +## เจฎเจฆเจฆ เจชเฉเจฐเจพเจชเจค เจ•เจฐเจจเจพ -เจœเฉ‡เจ•เจฐ เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจซเจธ เจœเจพเจ‚เจฆเฉ‡ เจนเฉ‹ เจœเจพเจ‚ AI เจเจชเจธ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจ•เฉ‹เจˆ เจธเจตเจพเจฒ เจนเฉˆเฅค MCP เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจšเจฐเจšเจพ เจ•เจฐเจจ เจฒเจˆ เจนเฉ‹เจฐ เจธเจฟเฉฑเจ–เจฃ เจตเจพเจฒเฉ‡ เจ…เจคเฉ‡ เจคเจœเจฐเจฌเฉ‡เจ•เจพเจฐ เจตเจฟเจ•เจพเจธเจ•เจพเจฐเจพเจ‚ เจจเจพเจฒ เจœเฉเฉœเฉ‹เฅค เจ‡เจน เจ‡เฉฑเจ• เจฎเจฆเจฆเจ—เจพเจฐ เจธเจฎเฉเจฆเจพเจ‡ เจนเฉˆ เจœเจฟเฉฑเจฅเฉ‡ เจธเจตเจพเจฒเจพเจ‚ เจฆเจพ เจธเจตเจพเจ—เจค เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจ—เจฟเจ†เจจ เจ†เจœเจผเจพเจฆเฉ€ เจจเจพเจฒ เจธเจพเจ‚เจเจพ เจ•เฉ€เจคเจพ เจœเจพเจ‚เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค +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 [![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 เจคเจพเจ‚ เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจฆเฉŒเจฐเจพเจจ เจœเจพเจ“: +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‚: [![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… -- เจนเจฐ เจชเจพเจ  เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจพเจ…เจฆ เจจเฉ‹เจŸเจฌเฉเฉฑเจ•เจธ เจฆเฉ€ เจธเจฎเฉ€เจ–เจฟเจ† เจ•เจฐเฉ‹ เจœเจพเจฃเจ•เจพเจฐเฉ€ เจจเฉ‚เฉฐ เจฌเจฟเจนเจคเจฐ เจธเจฎเจเจฃ เจฒเจˆเฅค -- เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจ†เจช เจ…เจฒเจ—เฉ‹เจฐเจฟเจฆเจฎ เจชเฉเจฐเจฏเฉ‹เจ— เจ•เจฐเจจ เจฆเฉ€ เจ…เจญเจฟเจ†เจธ เจ•เจฐเฉ‹เฅค -- เจธเจฟเฉฑเจ–เฉ€เจ†เจ‚ เจ—เจˆเจ†เจ‚ เจงเจพเจฐเจฃเจพเจตเจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจ…เจธเจฒ เจฆเฉเจจเฉ€เจ† เจฆเฉ‡ เจกเฉ‡เจŸเจพเจธเฉˆเจŸ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจ–เฉ‹เจœ เจ•เจฐเฉ‹เฅค +- 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 --- -**เฉ›เจผเจฟเฉฐเจฎเฉ‡เจตเจพเจฐเฉ€ เจคเฉ‹เจ‚ เจ›เฉเจŸเจ•เจพเจฐเจพ**: -เจ‡เจน เจฆเจธเจคเจพเจตเฉ‡เจœเจผ 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…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจ•เฉ€เจคเจพ เจ—เจฟเจ† เจนเฉˆเฅค เจœเฉ‡เจ•เจฐ เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจธเจนเฉ€เจ…เจค เจฌเจฃเจพเจ‰เจฃ เจฆเจพ เจฏเจคเจจ เจ•เจฐเจฆเฉ‡ เจนเจพเจ‚, เจคเจพเจ‚ เจ•เจฟเจฐเจชเจพ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจ‡เจน เจœเจพเจฃเฉ‹ เจ•เจฟ เจ†เจŸเฉ‹เจฎเฉˆเจŸเจฟเจ• เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆเจพเจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš เจ—เจฒเจคเฉ€เจ†เจ‚ เจœเจพเจ‚ เจ…เจธเจนเฉ€เจคเจพเจ‚ เจนเฉ‹ เจธเจ•เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจนเจจเฅค เจฎเฉ‚เจฒ เจฆเจธเจคเจพเจตเฉ‡เจœเจผ เจ†เจชเจฃเฉ€ เจฎเฉ‚เจฒ เจญเจพเจธเจผเจพ เจตเจฟเฉฑเจš เจชเฉเจฐเจฎเจพเจฃเจฟเจ• เจธเจฐเฉ‹เจค เจฎเฉฐเจจเจฟเจ† เจœเจพเจฃเจพ เจšเจพเจนเฉ€เจฆเจพ เจนเฉˆเฅค เจฎเจนเฉฑเจคเจตเจชเฉ‚เจฐเจฃ เจœเจพเจฃเจ•เจพเจฐเฉ€ เจฒเจˆ, เจชเฉ‡เจธเจผเฉ‡เจตเจฐ เจฎเจจเฉเฉฑเจ–เฉ€ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจฆเฉ€ เจธเจฟเจซเจผเจพเจฐเจธเจผ เจ•เฉ€เจคเฉ€ เจœเจพเจ‚เจฆเฉ€ เจนเฉˆเฅค เจ…เจธเฉ€เจ‚ เจ‡เจธ เจ…เจจเฉเจตเจพเจฆ เจฆเฉ€ เจตเจฐเจคเฉ‹เจ‚ เจจเจพเจฒ เจ‰เฉฑเจชเจœเจฃ เจตเจพเจฒเฉ€เจ†เจ‚ เจ•เจฟเจธเฉ‡ เจตเฉ€ เจ—เจฒเจคเจซเจนเจฟเจฎเฉ€เจ†เจ‚ เจœเจพเจ‚ เจญเฉเจฐเจฎเจพเจ‚ เจฒเจˆ เจœเจผเจฟเฉฐเจฎเฉ‡เจตเจพเจฐ เจจเจนเฉ€เจ‚ เจนเจพเจ‚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 \ 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 52797fce2..22f6782c6 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": "3a0286e1c4858e79ff54f080dadc1426", - "translation_date": "2026-02-28T10:48:30+00:00", + "original_hash": "f7d55bf70beaab82d4621c0860301a64", + "translation_date": "2026-03-17T07:55:52+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 6c811dc7b..f007e6a1a 100644 --- a/translations/pt-BR/README.md +++ b/translations/pt-BR/README.md @@ -13,11 +13,11 @@ #### 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) | [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) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malay](../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) | [Tagalog (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) | [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) -> **Prefere Clonar Localmente?** +> **Prefere clonar localmente?** > -> Este repositรณrio inclui traduรงรตes para mais de 50 idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem as 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 o sparse checkout: > > **Bash / macOS / Linux:** > ```bash @@ -36,29 +36,29 @@ > Isso oferece tudo 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 realizando uma sรฉrie de aprendizado no Discord 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. Vocรช receberรก dicas e truques de como usar o GitHub Copilot para Ciรชncia de Dados. +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. -![Sรฉrie Aprenda com IA](../../translated_images/pt-BR/3.9b58fd8d6c373c20.webp) +![Learn with AI series](../../translated_images/pt-BR/3.9b58fd8d6c373c20.webp) -# Aprendizado de Mรกquina para Iniciantes - Um Currรญculo +# Machine Learning para Iniciantes - Um Currรญculo -> ๐ŸŒ Viaje pelo mundo enquanto exploramos o aprendizado de mรกquina por meio das culturas do mundo ๐ŸŒ +> ๐ŸŒ Viaje pelo mundo enquanto exploramos Aprendizado de Mรกquina por meio das culturas do mundo ๐ŸŒ -Os Cloud Advocates da Microsoft tรชm o prazer de oferecer um currรญculo de 12 semanas, com 26 liรงรตes sobre **Aprendizado de Mรกquina**. Neste currรญculo, vocรช aprenderรก sobre o que ร s vezes รฉ chamado de **aprendizado de mรกquina clรกssico**, usando principalmente a biblioteca Scikit-learn e evitando o deep learning, que รฉ abordado no nosso [currรญculo AI para Iniciantes](https://aka.ms/ai4beginners). Combine estas liรงรตes com nosso [currรญculo 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, 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)! -Viaje conosco pelo mundo aplicando essas tรฉcnicas clรกssicas a dados de vรกrias regiรตes do planeta. Cada liรงรฃo inclui quizzes prรฉ e pรณs-aula, instruรงรตes escritas para completar a liรงรฃo, uma soluรงรฃo, uma tarefa e muito mais. Nossa pedagogia baseada em projetos permite que vocรช aprenda enquanto constrรณi, uma forma comprovada de fixar novos conhecimentos. +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. -**โœ๏ธ Nossos sinceros agradecimentos aos 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 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 -**๐ŸŽจ Agradecimentos tambรฉm aos 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 do Microsoft Student Ambassador**, especialmente 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 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 -**๐Ÿคฉ Gratidรฃo extra aos Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta pelas nossas liรงรตes em R!** +**๐Ÿคฉ Agradecimento extra aos Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta pelas nossas liรงรตes em R!** # Comeรงando @@ -68,36 +68,36 @@ 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 resolver dรบvidas comuns sobre instalaรงรฃo, configuraรงรฃo e execuรงรฃo de liรงรตes. +> ๐Ÿ”ง **Precisa de ajuda?** Confira nosso [Guia de soluรงรฃo de problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluรงรตes comuns de instalaรงรฃo, configuraรงรฃo e execuรงรฃo das liรงรตes. -**[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**, para usar este currรญculo, faรงa um fork do repositรณrio completo na sua conta do GitHub e complete os exercรญcios sozinho ou em grupo: +**[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: -- Comece com um quiz prรฉ-lectura. -- Leia a aula e complete as atividades, pausando e refletindo em cada checagem de conhecimento. -- Tente criar os projetos compreendendo as liรงรตes ao invรฉs de executar diretamente o cรณdigo da soluรงรฃo; no entanto, esse cรณdigo estรก disponรญvel nas pastas `/solution` de cada liรงรฃo orientada a projeto. -- Faรงa o quiz pรณs-lectura. -- Realize o desafio. -- Faรงa a tarefa. -- Apรณs terminar 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 na qual vocรช registra seu aprendizado. Vocรช tambรฉm pode reagir aos PATs de outras pessoas para aprendermos juntos. +- 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. +- 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. -> Para estudos adicionais, recomendamos seguir os [mรณdulos e trilhas de aprendizado Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). +> 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). -**Professores**, incluรญmos [algumas sugestรตes](for-teachers.md) sobre como usar este currรญculo. +**Professores**, fornecemos [algumas sugestรตes](for-teachers.md) sobre como usar este currรญculo. --- ## Vรญdeos explicativos -Algumas liรงรตes estรฃo disponรญveis em vรญdeo de formato curto. Vocรช pode encontrar todos esses vรญdeos embutidos nas liรงรตes, ou na [playlist ML para Iniciantes no canal Microsoft Developer no YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos), clicando na imagem abaixo. +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. -[![Banner ML para iniciantes](../../translated_images/pt-BR/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML for beginners banner](../../translated_images/pt-BR/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## Conheรงa a Equipe +## Conheรงa a equipe -[![Vรญdeo promocional](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif por** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) @@ -107,68 +107,68 @@ Algumas liรงรตes estรฃo disponรญveis em vรญdeo de formato curto. Vocรช pode enco ## Pedagogia -Escolhemos dois princรญpios pedagรณgicos ao construir este currรญculo: garantir que seja prรกtico **baseado em projetos** e que inclua **quizzes frequentes**. Alรฉm disso, este currรญculo tem um **tema** comum para dar coesรฃo. +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. -Garantindo que o conteรบdo esteja alinhado a projetos, o processo torna-se mais envolvente para os alunos, e a retenรงรฃo dos conceitos serรก aumentada. Alรฉm disso, um quiz de baixa pressรฃo antes da aula define a intenรงรฃo do estudante para aprender o tรณpico, enquanto um segundo quiz apรณs a aula assegura maior retenรงรฃo. Este currรญculo foi projetado para ser flexรญvel e divertido, podendo ser feito integralmente ou parcialmente. Os projetos comeรงam pequenos e se tornam progressivamente mais complexos ao longo do ciclo de 12 semanas. O currรญculo inclui tambรฉm um pรณs-escrito sobre aplicaรงรตes reais de ML, que pode ser usado como crรฉdito extra ou como base para discussรฃo. +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. -> Encontre nossas diretrizes de [Cรณdigo de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuiรงรฃo](CONTRIBUTING.md), [Traduรงรฃo](TRANSLATIONS.md) e [Soluรงรฃo de Problemas](TROUBLESHOOTING.md). Aguardamos seu feedback construtivo! +> Encontre nosso [Cรณdigo de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuiรงรตes](CONTRIBUTING.md), [Traduรงรตes](..) e [Soluรงรฃo de Problemas](TROUBLESHOOTING.md). Agradecemos seu feedback construtivo! ## Cada liรงรฃo inclui -- sketchnote opcional +- esboรงo opcional - vรญdeo suplementar opcional -- vรญdeo explicativo (algumas liรงรตes apenas) -- [quiz de prรฉ-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- vรญdeo explicativo (algumas liรงรตes somente) +- [quiz aquecimento prรฉ-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - liรงรฃo escrita -- para liรงรตes baseadas em projeto, guias passo a passo para construir o projeto +- para liรงรตes baseadas em projetos, guias passo a passo para construir o projeto - verificaรงรตes de conhecimento - um desafio -- leitura complementar +- leitura suplementar - tarefa - [quiz pรณs-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) -> **Uma nota sobre idiomas**: Essas liรงรตes sรฃo principalmente escritas em Python, mas muitas tambรฉm estรฃo disponรญveis em R. Para completar uma liรงรฃo em R, vรก para a pasta `/solution` e procure as liรงรตes de R. Elas incluem uma extensรฃo .rmd que representa um arquivo **R Markdown**, que pode ser simplesmente definido como uma incorporaรงรฃo de `trechos 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 exemplar para autoria em ciรชncia de dados, pois permite combinar seu cรณdigo, sua saรญda e seus pensamentos permitindo que vocรช os escreva em Markdown. Alรฉm disso, documentos R Markdown podem ser exportados para formatos de saรญda como PDF, HTML ou Word. - -> **Uma nota sobre quizzes**: Todos os quizzes estรฃo contidos na pasta [Quiz App](../../quiz-app), com um total de 52 quizzes, cada um com trรชs perguntas. Eles sรฃo vinculados dentro das liรงรตes, mas o aplicativo 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 Aprendizado | 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) | Conheรงa a histรณria por trรกs deste 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 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 | Culinรกrias deliciosas 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 | Culinรกrias 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 e Cassie โ€ข Eric Wanjau | -| 13 | Culinรกrias deliciosas 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 ao clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Limpe, prepare e visualize seus dados; introduรงรฃo ao 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 nigerianos ๐ŸŽง | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Explore 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) | Aprofunde seu conhecimento em PLN entendendo tarefas comuns necessรกrias ao lidar com estruturas linguรญsticas | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | -| 18 | Traduรงรฃo e anรกlise de sentimentos โ™ฅ๏ธ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Traduรงรฃo e anรกlise de sentimentos 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 Uso de energia mundial 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 de energia mundial 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 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 reais de ML | [ML na prรกtica](9-Real-World/README.md) | Aplicaรงรตes reais interessantes e reveladoras do ML clรกssico | [Liรงรฃo](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Equipe | -| Pรณs-Escrito | Depuraรงรฃo de modelos em ML usando painel RAI | [ML na prรกtica](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 | + +> **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 | > [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 entรฃo na pasta raiz deste repositรณrio, digite `docsify serve`. O site serรก servido na porta 3000 no 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, em seguida, 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). +Encontre um pdf do currรญculo com links [aqui](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## ๐ŸŽ’ Outros Cursos @@ -177,62 +177,62 @@ 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 -[![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) +[![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) --- -### Aprendizado Fundamental -[![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) +### 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) --- ### Sรฉrie Copilot -[![Copilot para Programaรงรฃo Emparelhada 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) +[![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) -## Obtendo Ajuda +## Obtenha Ajuda -Se vocรช ficar preso ou tiver alguma dรบvida sobre a construรงรฃo de aplicativos de IA. Junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes nas discussรตes sobre MCP. ร‰ uma comunidade acolhedora onde perguntas sรฃo bem-vindas e o conhecimento รฉ compartilhado livremente. +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. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Se vocรช tiver feedback sobre o produto ou erros durante a construรงรฃo, visite: +Se vocรช tiver feedback sobre o produto ou encontrar erros durante a criaรงรฃo, visite: -[![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) +[![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 Aprendizado -- Reveja os notebooks apรณs cada liรงรฃo para melhor compreensรฃo. +- Revise os notebooks apรณs cada aula para melhor compreensรฃo. - Pratique implementar algoritmos por conta prรณpria. - Explore conjuntos de dados do mundo real usando os conceitos aprendidos. --- -**Aviso Legal**: -Este documento foi traduzido usando o serviรงo de traduรงรฃo por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisรฃo, por favor, esteja ciente de que traduรงรตes automรกticas podem conter erros ou imprecisรตes. O documento original em seu idioma nativo 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 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 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. \ 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 0bddda697..cfe5fb226 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": "3a0286e1c4858e79ff54f080dadc1426", - "translation_date": "2026-02-28T10:45:57+00:00", + "original_hash": "f7d55bf70beaab82d4621c0860301a64", + "translation_date": "2026-03-17T07:54:07+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 2f1d08dd3..2d36b08f5 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 Multilingue +### ๐ŸŒ Suporte Multi-Idioma -#### Suportado via GitHub Action (Automatizado & Sempre Atualizado) +#### Suportado via Aรงรฃo do GitHub (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) | [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) | [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) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../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) +[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) -> **Prefere clonar localmente?** +> **Prefere Clonar Localmente?** > -> Este repositรณrio inclui mais de 50 traduรงรตes de idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduรงรตes, utilize o checkout esparso: +> Este repositรณrio inclui mais de 50 traduรงรตes de idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho da transferรชncia. Para clonar sem traduรงรตes, use checkout esparso: > > **Bash / macOS / Linux:** > ```bash @@ -33,207 +33,206 @@ > git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images" > ``` > -> Isto dรก-lhe tudo o que precisa para concluir o curso com um download muito mais rรกpido. +> Isto dรก-lhe tudo o que precisa para completar o curso com uma transferรชncia muito mais rรกpida. #### Junte-se ร  Nossa Comunidade [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Temos uma sรฉrie contรญnua no Discord para 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. Receberรก dicas e truques para usar o GitHub Copilot para Ciรชncia de Dados. +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. -![Sรฉrie Learn with AI](../../translated_images/pt-PT/3.9b58fd8d6c373c20.webp) +![Learn with AI series](../../translated_images/pt-PT/3.9b58fd8d6c373c20.webp) -# Aprendizagem Automรกtica para Iniciantes - Um Currรญculo +# Machine Learning para Iniciantes - Um Currรญculo -> ๐ŸŒ Viaje pelo mundo enquanto exploramos a Aprendizagem Automรกtica atravรฉs das culturas mundiais ๐ŸŒ +> ๐ŸŒ Viaje pelo mundo enquanto exploramos Machine Learning atravรฉs das culturas mundiais ๐ŸŒ -Os Cloud Advocates da Microsoft tรชm o prazer de oferecer um currรญculo de 12 semanas, com 26 liรงรตes, inteiramente sobre **Aprendizagem Automรกtica**. Neste currรญculo, aprenderรก sobre aquilo que รฉ por vezes chamado de **aprendizagem automรกtica clรกssica**, usando principalmente a biblioteca Scikit-learn e evitando aprendizagem profunda, que รฉ abordada no nosso [currรญculo AI for Beginners](https://aka.ms/ai4beginners). Combine estas liรงรตes com o nosso [currรญculo 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, 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! -Viaje connosco pelo mundo enquanto aplicamos estas tรฉcnicas clรกssicas a dados de vรกrias regiรตes. Cada liรงรฃo inclui quizzes prรฉ e pรณs-liรงรฃo, instruรงรตes escritas para completar a liรงรฃo, uma soluรงรฃo, um desafio, e mais. A nossa pedagogia baseada em projetos permite aprender fazendo, uma forma comprovada para fixar novas competรชncias. +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'. -**โœ๏ธ Sinceros 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 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 -**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 da Microsoft Student Ambassador**, 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 Ambassadors**, 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 liรงรตes de R!** +**๐Ÿคฉ Agradecimento extra aos Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta pelas nossas aulas em R!** # Comeรงar Siga estes passos: -1. **Fork do Repositรณrio**: Clique no botรฃo "Fork" no canto superior direito desta pรกgina. +1. **Faรงa um 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 sobre instalaรงรฃo, configuraรงรฃo e execuรงรฃo das liรงรตes. +> 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. -**[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**, para usar este currรญculo, faรงa fork do repositรณrio completo 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 inteiro para a 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 simplesmente executar o cรณdigo da soluรงรฃo; contudo, esse cรณdigo estรก disponรญvel nas pastas `/solution` em cada liรงรฃo orientada a projetos. +- 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. - Complete o desafio. -- Conclua a tarefa. -- 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 PAT apropriada. Um 'PAT' รฉ uma Ferramenta de Avaliaรงรฃo de Progresso que preenche para aprofundar o seu aprendizado. Tambรฉm pode reagir a outros PATs para aprendermos juntos. +- 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. -> Para estudo adicional, recomendamos seguir estes mรณdulos e trajetรณrias 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 percursos de aprendizagem do [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**, incluรญmos algumas [sugestรตes](for-teachers.md) sobre como usar este currรญculo. --- -## Vรญdeos de acompanhamento +## Vรญdeos explicativos -Algumas das liรงรตes estรฃo disponรญveis em formato vรญdeo curto. Pode encontrรก-los embutidos nas liรงรตes, ou na [playlist ML for Beginners no canal Microsoft Developer do YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) clicando na imagem abaixo. +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. -[![Bandeira ML para iniciantes](../../translated_images/pt-PT/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) +[![ML for beginners banner](../../translated_images/pt-PT/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- -## Conheรงa a equipa +## Conheรงa a Equipa -[![Vรญdeo promocional](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) +[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif por** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> ๐ŸŽฅ Clique na imagem acima para um vรญdeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram! +> ๐ŸŽฅ Clique na imagem acima para ver um vรญdeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram! --- ## Pedagogia -Escolhemos dois princรญpios pedagรณgicos ao construir este currรญculo: garantir que รฉ prรกtico **baseado em projetos** e que inclui **quizzes frequentes**. Alรฉm disso, este currรญculo tem um **tema** comum para lhe dar coesรฃo. +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. -Ao garantir que o conteรบdo estรก alinhado com projetos, o processo torna-se mais envolvente para os alunos e a retenรงรฃo de conceitos serรก aumentada. Alรฉm disso, um quiz de baixo risco antes da aula define a intenรงรฃo do aluno para aprender um tema, enquanto um segundo quiz apรณs a aula assegura maior retenรงรฃo. Este currรญculo foi projetado para ser flexรญvel e divertido, podendo ser feito integralmente ou apenas parcialmente. Os projetos comeรงam pequenos e tornam-se progressivamente mais complexos atรฉ ao final do ciclo de 12 semanas. Este currรญculo tambรฉm inclui um posfรกcio sobre aplicaรงรตes reais de Aprendizagem Automรกtica, que pode ser usado como crรฉdito extra ou base para discussรตes. +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. -> Consulte as nossas diretrizes [Cรณdigo de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuiรงรฃo](CONTRIBUTING.md), [Traduรงรฃo](TRANSLATIONS.md), e [Resoluรงรฃo de Problemas](TROUBLESHOOTING.md). Agradecemos o seu feedback construtivo! +> 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! -## Cada liรงรฃo inclui +## Cada aula inclui -- sketchnote opcional +- esboรงo opcional - vรญdeo suplementar opcional -- vรญdeo de acompanhamento (apenas algumas liรงรตes) -- [quiz de aquecimento prรฉ-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) +- vรญdeo explicativo (apenas algumas aulas) +- [quiz de preparaรงรฃo prรฉ-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - liรงรฃo escrita -- para liรงรตes baseadas em projeto, guias passo a passo sobre como construir o projeto -- verificaรงรตes de conhecimento +- para aulas baseadas em projetos, guias passo a passo para construir o projeto +- pontos de verificaรงรฃo 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 escritas principalmente em Python, mas muitas tambรฉm estรฃo disponรญveis em R. Para completar uma liรงรฃo em R, vรก ร  pasta `/solution` e procure liรงรตes em R. Elas incluem uma 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 as saรญdas como PDF) num `documento Markdown`. Como tal, serve como um excelente framework de autoria para ciรชncia de dados, pois permite combinar o seu cรณdigo, a sua saรญda e os seus pensamentos, permitindo escrevรช-los em Markdown. Alรฉm disso, documentos R Markdown podem ser renderizados para formatos de saรญda como PDF, HTML ou Word. - -> **Uma nota sobre quizzes**: Todos os quizzes estรฃo contidos na [pasta Quiz App](../../quiz-app), com um total de 52 quizzes de trรชs perguntas cada. Eles estรฃo ligados a partir das liรงรตes, mas a aplicaรงรฃo de quiz pode ser executada localmente; siga as instruรงรตes na pasta `quiz-app` para hospedar localmente ou fazer deploy para Azure. - -| Nรบmero da Liรงรฃo | Tema | Agrupamento de Liรงรตes | 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) | Conhecer a histรณria que sustenta esta 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 a 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) | 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 de abรณboras norte-americanas 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 de abรณboras norte-americanas 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 de abรณboras norte-americanas 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 App Web ๐Ÿ”Œ | [App Web](3-Web-App/README.md) | Construir uma app 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 e Cassie โ€ข Eric Wanjau | -| 11 | Culinรกrias asiรกticas e indianas deliciosas 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 e Cassie โ€ข Eric Wanjau | -| 12 | Culinรกrias 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 | Culinรกrias asiรกticas e indianas deliciosas ๐Ÿœ | [Classificaรงรฃo](4-Classification/README.md) | Construir uma app 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 ao 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 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) | Aprender o bรกsico sobre NLP construindo um bot simples | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | -| 17 | Tarefas comuns de NLP โ˜•๏ธ | [Processamento de Linguagem Natural](6-NLP/README.md) | Aprofundar o seu conhecimento em NLP compreendendo tarefas comuns 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 da Europa โ™ฅ๏ธ | [Processamento de Linguagem Natural](6-NLP/README.md) | Anรกlise de sentimento com crรญticas a 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 crรญticas a 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 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 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 reinforcement learning | [Aprendizagem por Reforรงo](8-Reinforcement/README.md) | Introduรงรฃo ao reinforcement learning com Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | -| 25 | Ajude o Peter a evitar o lobo! ๐Ÿบ | [Aprendizagem por Reforรงo](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | -| Posfรกcio | Cenรกrios e aplicaรงรตes reais de ML | [ML na Vida Real](9-Real-World/README.md) | Aplicaรงรตes reais 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 na Vida Real](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 | + +> **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 | > [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 o [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, digite `docsify serve`. O site serรก servido na porta 3000 no 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 A nossa equipa produz outros cursos! Veja: ### 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 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) --- ### 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) -[![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) +[![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) --- - + ### Sรฉrie de IA Generativa -[![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) +[![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) --- -### Aprendizagem Fundamental -[![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) +### 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) --- ### Sรฉrie Copilot -[![Copilot para Programaรงรฃo Emparelhada 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) +[![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) ## Obter Ajuda -Se ficar bloqueado ou tiver alguma questรฃo sobre como construir aplicaรงรตes de IA. Junte-se a outros aprendizes e programadores experientes nas discussรตes sobre MCP. ร‰ uma comunidade de apoio onde as perguntas sรฃo bem-vindas e o conhecimento รฉ partilhado livremente. +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. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Se tiver feedback sobre o produto ou erros enquanto desenvolve 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 melhor compreensรฃo. -- Pratique a implementaรงรฃo de algoritmos por conta prรณpria. -- Explore conjuntos de dados reais usando os conceitos aprendidos. +- Reveja os notebooks apรณs cada liรงรฃo para uma melhor compreensรฃo. +- Pratique implementar algoritmos por conta prรณpria. +- Explore conjuntos de dados reais utilizando 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 traduรงรตes automรกticas podem conter erros ou imprecisรตes. O documento original na sua lรญngua nativa deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informaรงรตes crรญticas, recomenda-se traduรงรฃo profissional humana. Nรฃo nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretaรงรตes erradas decorrentes do uso desta traduรงรฃo. +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. \ No newline at end of file