diff --git a/translations/README.hi.md b/translations/README.hi.md
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 दुनिया भर में हमारे साथ यात्रा करें क्योंकि हम इन क्लासिक तकनीकों को दुनिया के कई क्षेत्रों के डेटा पर लागू करते हैं। प्रत्येक पाठ में पाठ से पहले और बाद में प्रश्नोत्तरी, पाठ को पूरा करने के लिए लिखित निर्देश, एक समाधान, एक असाइनमेंट, और बहुत कुछ शामिल हैं। हमारी परियोजना-आधारित शिक्षाशास्त्र आपको निर्माण करते समय सीखने की अनुमति देता है, जो नए कौशल को 'छड़ी' करने का एक सिद्ध तरीका है।
 
-**✍️ हमारे लेखकों ** जेन लूपर, स्टीफन हॉवेल, फ्रांसेस्का लाज़ेरी, टोमोमी इमुरा, कैसी ब्रेवियू, दिमित्री सोशनिकोव, क्रिस नोरिंग, अनिर्बान मुखर्जी, ओरनेला अल्टुनियन और एमी बॉयड को हार्दिक धन्यवाद।
+**✍️ हमारे लेखकों** जेन लूपर, स्टीफन हॉवेल, फ्रांसेस्का लाज़ेरी, टोमोमी इमुरा, कैसी ब्रेवियू, दिमित्री सोशनिकोव, क्रिस नोरिंग, अनिर्बान मुखर्जी, ओरनेला अल्टुनियन और एमी बॉयड को हार्दिक धन्यवाद।
 
-**🎨 हमारे चित्रकारों ** तोमोमी इमुरा, दासानी मदिपल्ली और जेन लूपर को भी धन्यवाद
+**🎨 हमारे चित्रकारों** तोमोमी इमुरा, दासानी मदिपल्ली और जेन लूपर को भी धन्यवाद
 
-**🙏 हमारे Microsoft छात्र राजदूत लेखकों, समीक्षकों और सामग्री योगदानकर्ताओं के लिए विशेष धन्यवाद **, विशेष रूप से रिषित डागली, मुहम्मद साकिब खान इनान, रोहन राज, अलेक्जेंड्रू पेट्रेस्कु, अभिषेक जायसवाल, नवरीन तबस्सुम, इओन समुइला, और स्निग्धा अग्रवाल
+**🙏 हमारे Microsoft छात्र राजदूत लेखकों, समीक्षकों और सामग्री योगदानकर्ताओं के लिए विशेष धन्यवाद**, विशेष रूप से रिषित डागली, मुहम्मद साकिब खान इनान, रोहन राज, अलेक्जेंड्रू पेट्रेस्कु, अभिषेक जायसवाल, नवरीन तबस्सुम, इओन समुइला, और स्निग्धा अग्रवाल
 
 **🤩 हमारे R पाठों के लिए Microsoft छात्र राजदूत एरिक वंजाउ का अतिरिक्त आभार!**
 
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 ## टीम से मिलो
 
-[![प्रोमो वीडियो](ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU "Promo video")
+[![प्रोमो वीडियो](../ml-for-beginners.png)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU "Promo video")
 
 **Gif by** [मोहित जैसल](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
 
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 | पाठ संख्या |                             विषय                             |                  पाठ समूहन                  | सीखने के मकसद                                                                                                            |                                                             जुड़ा हुआ पाठ                                                              |                        लेखक                        |
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-| 01 | मशीन लर्निंग का परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md)  | मशीन लर्निंग के पीछे की बुनियादी अवधारणाओं को जानें | [पाठ](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md)   | मुहम्मद |
-| 02 | मशीन लर्निंग का इतिहास | [परिचय](1-Introduction/README.md)  | इस क्षेत्र में अंतर्निहित इतिहास को जानें | [पाठ](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md)   | जेन और एमी |
-| 03 | निष्पक्षता और मशीन लर्निंग | [परिचय](1-Introduction/README.md)  | निष्पक्षता के आसपास कौन से महत्वपूर्ण दार्शनिक मुद्दे हैं जिन पर छात्रों को एमएल मॉडल बनाते और लागू करते समय विचार करना चाहिए? | [पाठ](1-Introduction/3-fairness/README.md) | तोमोमी |
-| 04 | मशीन सीखने की तकनीक | [परिचय](1-Introduction/README.md)  | एमएल शोधकर्ता एमएल मॉडल बनाने के लिए किन तकनीकों का उपयोग करते हैं? | [पाठ](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | क्रिस और जेन |
-| 05 | प्रतिगमन का परिचय | [रिग्रेशन](2-Regression/README.md)| रिग्रेशन मॉडल के लिए पायथन और स्किकिट-लर्न के साथ शुरुआत करें | <ul><li>[Python](2-Regression/1-Tools/README.md)</li><li>[R](2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb )</li></ul> | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 06 | उत्तर अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [रिग्रेशन](2-Regression/README.md) | एमएल की तैयारी में डेटा को विज़ुअलाइज़ और साफ़ करें | <ul><li>[Python](2-Regression/2-Data/README.md)</li><li>[R](2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb )</li></ul> | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 07 | उत्तर अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [रिग्रेशन](2-Regression/README.md) | रैखिक और बहुपद प्रतिगमन मॉडल बनाएं | <ul><li>[Python](2-Regression/3-Linear/README.md)</li><li>[R](2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb) )</li></ul> | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 08 | उत्तर अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [रिग्रेशन](2-Regression/README.md) | लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाएं | <ul><li>[Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) </li><li>[R](2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb )</li></ul> | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 09 | एक वेब ऐप | [वेब ऐप](3-Web-App/README.md)  | अपने प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करने के लिए एक वेब ऐप बनाएं | [पायथन](3-वेब-ऐप/1-वेब-ऐप/रीडएमई.एमडी) | जेन |
-| 10 | वर्गीकरण का परिचय | [वर्गीकरण](4-Classification/README.md)  | अपने डेटा को साफ़, तैयार और विज़ुअलाइज़ करें; वर्गीकरण का परिचय | <ul><li> [पायथन](4-वर्गीकरण/1-परिचय/README.md) </li><li>[R](4-वर्गीकरण/1-परिचय/समाधान/R/lesson_10-R.ipynb ) | <ul><li>जेन और कैसी</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 11 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [वर्गीकरण](4-Classification/README.md) | क्लासिफायर का परिचय | <ul><li> [पायथन](4-वर्गीकरण/2-वर्गीकारक-1/README.md)</li><li>[R](4-वर्गीकरण/2-वर्गीकारक-1/समाधान/R/lesson_11-R.ipynb) | <ul><li>जेन और कैसी</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 12 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [वर्गीकरण](4-Classification/README.md)  | अधिक क्लासिफायर | <ul><li> [पायथन](4-वर्गीकरण/3-वर्गीकारक-2/README.md)</li><li>[R](4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb) | <ul><li>जेन और कैसी</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 13 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [वर्गीकरण](4-Classification/README.md) | अपने मॉडल का उपयोग करके एक अनुशंसाकर्ता वेब ऐप बनाएं | [पायथन](4-वर्गीकरण/4-एप्लाइड/रीडएमई.एमडी) | जेन |
-| 14 | क्लस्टरिंग का परिचय | [क्लस्टरिंग](5-Clustering/README.md)  | अपने डेटा को साफ़, तैयार और विज़ुअलाइज़ करें; क्लस्टरिंग का परिचय | <ul><li> [पायथन](5-क्लस्टरिंग/1-विज़ुअलाइज़/रीडएमई.एमडी)</li><li>[R](5-क्लस्टरिंग/1-विज़ुअलाइज़/समाधान/R/lesson_14-R.ipynb ) | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 15 | नाइजीरियाई संगीत स्वाद की खोज 🎧 | [क्लस्टरिंग](5-Clustering/README.md) | K-मीन्स क्लस्टरिंग विधि का अन्वेषण करें | <ul><li> [पायथन](5-क्लस्टरिंग/2-के-मीन्स/README.md)</li><li>[R](5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb)  | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
-| 16 | प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का परिचय ️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](6-NLP/README.md)| एक साधारण बॉट बनाकर एनएलपी के बारे में मूल बातें जानें | [पायथन](6-एनएलपी/1-परिचय-से-एनएलपी/रीडएमई.एमडी) | स्टीफन |
-| 17 | सामान्य एनएलपी कार्य ☕️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](6-NLP/README.md) | भाषा संरचनाओं से निपटने के लिए आवश्यक सामान्य कार्यों को समझकर अपने एनएलपी ज्ञान को गहरा करें | [पायथन](6-एनएलपी/2-कार्य/रीडएमई.एमडी) | स्टीफन |
-| 18 | अनुवाद और भावना विश्लेषण ♥️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](6-NLP/README.md)| जेन ऑस्टेन के साथ अनुवाद और भावना विश्लेषण | [पायथन](6-एनएलपी/3-अनुवाद-भावना/रीडएमई.एमडी) | स्टीफन |
-| 19 | यूरोप के रोमांटिक होटल ♥️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](6-NLP/README.md) | होटल समीक्षाओं के साथ भावनाओं का विश्लेषण 1 | [पायथन](6-एनएलपी/4-होटल-समीक्षा-1/रीडएमई.एमडी) | स्टीफन |
-| 20 | यूरोप के रोमांटिक होटल ♥️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](6-NLP/README.md) | होटल समीक्षाओं के साथ भावनाओं का विश्लेषण 2 | [पायथन](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | स्टीफन |
-| 21 | समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय | [समय श्रृंखला](7-TimeSeries/README.md)  | समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय | [पायथन](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)  | फ्रांसेस्का |
-| 22 | ⚡️ विश्व शक्ति उपयोग ️ - अरिमा के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [समय श्रृंखला](7-TimeSeries/README.md)  | ARIMA के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [पायथन](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | फ्रांसेस्का |
-| 23 | ⚡️ विश्व शक्ति उपयोग ️ - एसवीआर के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [समय श्रृंखला](7-TimeSeries/README.md)  | सपोर्ट वेक्टर रेजिस्टर के साथ टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग | [पायथन](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | अनिर्बान |
-| 24 | सुदृढीकरण सीखने का परिचय | [सुदृढीकरण सीखना](8-Reinforcement/README.md)| क्यू-लर्निंग के साथ सुदृढीकरण सीखने का परिचय | [पायथन](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)    | दिमित्री |
-| 25 | पीटर को भेड़िये से बचने में मदद करें! | [सुदृढीकरण सीखना](8-Reinforcement/README.md) | सुदृढीकरण सीखने जिम | [पायथन](8-Reinforcement/2-Gym/README.md)  | दिमित्री |
-| पोस्टस्क्रिप्ट | रीयल-वर्ल्ड एमएल परिदृश्य और अनुप्रयोग | [एमएल इन द वाइल्ड](9-Real-World/README.md)| शास्त्रीय एमएल के दिलचस्प और खुलासा वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग | [पाठ](9-Real-World/1-Applications/README.md)  | टीम |
+| 01 | मशीन लर्निंग का परिचय | [परिचय](../1-Introduction/translations/README.it.md)  | मशीन लर्निंग के पीछे की बुनियादी अवधारणाओं को जानें | [पाठ](../1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md)   | मुहम्मद |
+| 02 | मशीन लर्निंग का इतिहास | [परिचय](../1-Introduction/translations/README.it.md)  | इस क्षेत्र में अंतर्निहित इतिहास को जानें | [पाठ](../1-Introduction/2-history-of-ML/README.md)   | जेन और एमी |
+| 03 | निष्पक्षता और मशीन लर्निंग | [परिचय](../1-Introduction/translations/README.it.md)  | निष्पक्षता के आसपास कौन से महत्वपूर्ण दार्शनिक मुद्दे हैं जिन पर छात्रों को एमएल मॉडल बनाते और लागू करते समय विचार करना चाहिए? | [पाठ](../1-Introduction/3-fairness/README.md) | तोमोमी |
+| 04 | मशीन सीखने की तकनीक | [परिचय](../1-Introduction/translations/README.it.md)  | एमएल शोधकर्ता एमएल मॉडल बनाने के लिए किन तकनीकों का उपयोग करते हैं? | [पाठ](../1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | क्रिस और जेन |
+| 05 | प्रतिगमन का परिचय | [रिग्रेशन](../2-Regression/translations/README.it.md)| रिग्रेशन मॉडल के लिए पायथन और स्किकिट-लर्न के साथ शुरुआत करें | <ul><li>[Python](../2-Regression/1-Tools/README.md)</li><li>[R](../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb )</li></ul> | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 06 | उत्तर अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [रिग्रेशन](../2-Regression/translations/README.it.md) | एमएल की तैयारी में डेटा को विज़ुअलाइज़ और साफ़ करें | <ul><li>[Python](../2-Regression/2-Data/README.md)</li><li>[R](../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb )</li></ul> | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 07 | उत्तर अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [रिग्रेशन](../2-Regression/translations/README.it.md) | रैखिक और बहुपद प्रतिगमन मॉडल बनाएं | <ul><li>[Python](../2-Regression/3-Linear/README.md)</li><li>[R](../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb) )</li></ul> | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 08 | उत्तर अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [रिग्रेशन](../2-Regression/translations/README.it.md) | लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाएं | <ul><li>[Python](../2-Regression/4-Logistic/README.md) </li><li>[R](../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb )</li></ul> | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 09 | एक वेब ऐप | [वेब ऐप](../3-Web-App/translations/README.it.md)   | अपने प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करने के लिए एक वेब ऐप बनाएं | [पायथन](../3-Web-App/1-Web-App/translations/README.it.md) | जेन |
+| 10 | वर्गीकरण का परिचय | [वर्गीकरण](../4-Classification/translations/README.it.md)   | अपने डेटा को साफ़, तैयार और विज़ुअलाइज़ करें; वर्गीकरण का परिचय | <ul><li> [पायथन](../4-Classification/1-Introduction/translations/README.it.md)  </li><li>[R](4-वर्गीकरण/1-परिचय/समाधान/R/lesson_10-R.ipynb ) | <ul><li>जेन और कैसी</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 11 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [वर्गीकरण](../4-Classification/translations/README.it.md)  | क्लासिफायर का परिचय | <ul><li> [पायथन](../4-Classification/2-Classifiers-1/translations/README.it.md) </li><li>[R](../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb) | <ul><li>जेन और कैसी</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 12 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [वर्गीकरण](../4-Classification/translations/README.it.md)   | अधिक क्लासिफायर | <ul><li> [पायथन](../4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)</li><li>[R](../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb) | <ul><li>जेन और कैसी</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 13 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [वर्गीकरण](../4-Classification/translations/README.it.md)  | अपने मॉडल का उपयोग करके एक अनुशंसाकर्ता वेब ऐप बनाएं | [पायथन](../4-Classification/4-Applied/README.md) | जेन |
+| 14 | क्लस्टरिंग का परिचय | [क्लस्टरिंग](../5-Clustering/translations/README.it.md)  | अपने डेटा को साफ़, तैयार और विज़ुअलाइज़ करें; क्लस्टरिंग का परिचय | <ul><li> [पायथन](5-Clustering/1-Visualize/README.md)</li><li>[R](../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb)  | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 15 | नाइजीरियाई संगीत स्वाद की खोज 🎧 | [क्लस्टरिंग](../5-Clustering/translations/README.it.md) | K-मीन्स क्लस्टरिंग विधि का अन्वेषण करें | <ul><li> [पायथन](../5-Clustering/2-K-Means/README.md)</li><li>[R](../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb)  | <ul><li>जेन</li><li>एरिक वंजाउ</li></ul> |
+| 16 | प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का परिचय ️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](../6-NLP/translations/README.it.md) | एक साधारण बॉट बनाकर एनएलपी के बारे में मूल बातें जानें | [पायथन](../6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | स्टीफन |
+| 17 | सामान्य एनएलपी कार्य ☕️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](../6-NLP/translations/README.it.md) | भाषा संरचनाओं से निपटने के लिए आवश्यक सामान्य कार्यों को समझकर अपने एनएलपी ज्ञान को गहरा करें | [पायथन](../6-NLP/2-Tasks/README.md)  | स्टीफन |
+| 18 | अनुवाद और भावना विश्लेषण ♥️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](../6-NLP/translations/README.it.md) | जेन ऑस्टेन के साथ अनुवाद और भावना विश्लेषण | [पायथन](../6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | स्टीफन |
+| 19 | यूरोप के रोमांटिक होटल ♥️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](../6-NLP/translations/README.it.md)  | होटल समीक्षाओं के साथ भावनाओं का विश्लेषण 1 | [पायथन](../6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | स्टीफन |
+| 20 | यूरोप के रोमांटिक होटल ♥️ | [प्राकृतिक भाषा संसाधन](../6-NLP/translations/README.it.md)  | होटल समीक्षाओं के साथ भावनाओं का विश्लेषण 2 | [पायथन](../6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | स्टीफन |
+| 21 | समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय | [समय श्रृंखला](../7-TimeSeries/translations/README.it.md)   | समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय | [पायथन](../7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)  | फ्रांसेस्का |
+| 22 | ⚡️ विश्व शक्ति उपयोग ️ - अरिमा के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [समय श्रृंखला](../7-TimeSeries/translations/README.it.md)  | ARIMA के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [पायथन](../7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | फ्रांसेस्का |
+| 23 | ⚡️ विश्व शक्ति उपयोग ️ - एसवीआर के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [समय श्रृंखला](../8-Reinforcement/translations/README.it.md)  | सपोर्ट वेक्टर रेजिस्टर के साथ टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग | [पायथन](../7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | अनिर्बान |
+| 24 | सुदृढीकरण सीखने का परिचय | [सुदृढीकरण सीखना](../8-Reinforcement/translations/README.it.md)| क्यू-लर्निंग के साथ सुदृढीकरण सीखने का परिचय | [पायथन](../8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)    | दिमित्री |
+| 25 | पीटर को भेड़िये से बचने में मदद करें! | [सुदृढीकरण सीखना](../8-Reinforcement/translations/README.it.md) | सुदृढीकरण सीखने जिम | [पायथन](../8-Reinforcement/2-Gym/README.md)  | दिमित्री |
+| पोस्टस्क्रिप्ट | रीयल-वर्ल्ड एमएल परिदृश्य और अनुप्रयोग | [एमएल इन द वाइल्ड](../9-Real-World/translations/README.it.md)| शास्त्रीय एमएल के दिलचस्प और खुलासा वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग | [पाठ](../9-Real-World/1-Applications/translations/README.it.md)   | टीम |
 
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