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### 🌐 बहुभाषी समर्थन

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> **स्थानीय रूप से क्लोन करना पसंद करते हैं?**
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> इस रिपोजिटरी में 50+ भाषा अनुवाद शामिल हैं जो डाउनलोड आकार को काफी बढ़ाते हैं। यदि अनुवादों के बिना क्लोन करना है, तो sparse checkout का उपयोग करें:
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> **Bash / macOS / Linux:**
> ```bash
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
> cd ML-For-Beginners
> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
> ```
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> **CMD (Windows):**
> ```cmd
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
> cd ML-For-Beginners
> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
> ```
>
> यह आपको कोर्स पूरा करने के लिए आवश्यक सब कुछ देता है, जिससे डाउनलोड बहुत तेजी से होता है।
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->

#### हमारे समुदाय में शामिल हों

[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)

हमारे पास Discord पर AI के साथ सीखने की एक शृंखला चल रही है, इसके बारे में अधिक जानें और 18 - 30 सितंबर, 2025 को [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) में जुड़ें। आपको GitHub Copilot का Data Science में उपयोग करने के टिप्स और ट्रिक्स मिलेंगे।

![Learn with AI series](../../translated_images/hi/3.9b58fd8d6c373c20.webp)

# शुरुआती लोगों के लिए मशीन लर्निंग - एक पाठ्यक्रम

> 🌍 दुनिया भर में यात्रा करें क्योंकि हम मशीन लर्निंग को विश्व की संस्कृतियों के माध्यम से सीखते हैं 🌍

Microsoft के क्लाउड समर्थक 12 सप्ताह, 26-लेसन का पाठ्यक्रम प्रस्तुत करते हैं, जो पूरी तरह से **मशीन लर्निंग** के बारे में है। इस पाठ्यक्रम में, आप उस तकनीक के बारे में सीखेंगे जिसे कभी-कभी **क्लासिक मशीन लर्निंग** कहा जाता है, जिसमें मुख्य रूप से Scikit-learn पुस्तकालय का उपयोग होता है और गहरे शिक्षण (डेप लर्निंग) से बचा जाता है, जो हमारे [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners) में शामिल है। इन पाठों को हमारे ['डेटा साइंस फॉर बिगिनर्स' पाठ्यक्रम](https://aka.ms/ds4beginners) के साथ जोड़ा जा सकता है।

हमारे साथ दुनिया भर की यात्रा पर चलें जब हम क्लासिक तकनीकों को दुनिया के विभिन्न क्षेत्रों के डेटा पर लागू करते हैं। प्रत्येक पाठ में पूर्व और पश्चात क्विज़, पाठ पूरा करने के लिए लिखित निर्देश, समाधान, असाइनमेंट और बहुत कुछ शामिल है। हमारा परियोजना-आधारित शिक्षण मॉडल आपको निर्माण के दौरान सीखने का अवसर प्रदान करता है, जो नई क्षमताओं को लंबे समय तक याद रखने का एक प्रमाणित तरीका है।

**✍️ हमारे लेखकों को हार्दिक धन्यवाद** जेन लूपर, स्टीफन हाउल, फ्रांसेस्का लैज़ेरी, टोमॉमी इमुरा, कासी ब्रीवियु, दिमित्री सोश्निकोव, क्रिस नोरिंग, अनिर्बान मुखर्जी, ऑर्नेला अल्टुयान, रूथ याकुबु और एमी बॉयड

**🎨 हमारे चित्रकारों का भी धन्यवाद** टोमॉमी इमुरा, दासनी मुदिपल्ली, और जेन लूपर

**🙏 हमारे Microsoft Student Ambassador लेखकों, समीक्षकों और सामग्री योगदानकर्ताओं को विशेष धन्यवाद**, विशेषकर ऋषित दागली, मुहम्मद साकिब खान इनान, रोहन राज, एलेक्जेंडर पेट्रेस्कु, अभिषेक जायसवाल, नवरीन तबस्सुम, इवान समुइला, और स्नीघा अग्रवाल

**🤩 Microsoft Student Ambassadors एरिक वंजाउ, जसलीन सोंधी, और विदुषी गुप्ता को हमारे R पाठों के लिए अतिरिक्त धन्यवाद!**

# शुरुआत करना

इन चरणों का पालन करें:
1. **रिपोजिटरी को फोर्क करें**: इस पृष्ठ के दाहिने ऊपर "Fork" बटन पर क्लिक करें।
2. **रिपोजिटरी क्लोन करें**:   `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`

> [इस कोर्स के लिए सभी अतिरिक्त संसाधन हमारे Microsoft Learn संग्रह में देखें](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)

> 🔧 **मदद चाहिए?** आम समस्याओं के समाधान के लिए हमारे [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) को देखें।

**[छात्र](https://aka.ms/student-page)**, इस पाठ्यक्रम का उपयोग करने के लिए, पूरी रिपोजिटरी को अपने GitHub खाते पर फोर्क करें और अभ्यास स्वयं या समूह में पूरा करें:

- प्री-लेक्चर क्विज़ से शुरू करें।
- व्याख्यान पढ़ें और गतिविधियां पूरी करें, प्रत्येक ज्ञान जांच पर रुककर विचार करें।
- समाधान कोड चलाने के बजाय पाठ्यक्रम को समझकर परियोजनाएँ बनाने का प्रयास करें; हालांकि वह कोड प्रत्येक प्रोजेक्ट आधारित पाठ में `/solution` फ़ोल्डर में उपलब्ध है।
- पोस्ट-लेक्चर क्विज़ लें।
- चुनौती पूरी करें।
- असाइनमेंट पूरा करें।
- एक पाठ्य समूह पूरा करने के बाद, [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) पर जाएँ और उपयुक्त PAT रूब्रिक भरकर "सरल भाषा में सीखें"। 'PAT' एक प्रोग्रेस असेसमेंट टूल है जिसे आप अपनी सीख बढ़ाने के लिए भरते हैं। आप अन्य PATs पर भी प्रतिक्रिया दे सकते हैं ताकि हम साथ सीख सकें।

> आगे के अध्ययन के लिए, हम अनुशंसा करते हैं कि आप इन [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) मॉड्यूल और लर्निंग पाथ का अनुसरण करें।

**शिक्षकों के लिए**, हमने [कुछ सुझाव शामिल किए हैं](for-teachers.md) कि इस पाठ्यक्रम का उपयोग कैसे करें।

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## वीडियो वॉकथ्रू

कुछ पाठ छोटे वीडियो के रूप में उपलब्ध हैं। आप इन्हें पाठों के बीच में या [Microsoft Developer YouTube चैनल पर ML for Beginners प्लेलिस्ट](https://aka.ms/ml-beginners-videos) में नीचे की छवि पर क्लिक करके देख सकते हैं।

[![ML for beginners banner](../../translated_images/hi/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos)

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## टीम से मिलें

[![प्रमो वीडियो](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)

**GIF द्वारा** [मोहित जाएसाल](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)

> 🎥 परियोजना और इसे बनाने वाले लोगों के बारे में वीडियो के लिए ऊपर की छवि पर क्लिक करें!

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## शिक्षण पद्धति

हमने इस पाठ्यक्रम को बनाते समय दो शिक्षण सिद्धांत चुने हैं: यह सुनिश्चित करना कि यह हाथों-हाथ सीखने वाला **परियोजना-आधारित** हो और इसमें **बार-बार क्विज़** शामिल हो। इसके अलावा, इस पाठ्यक्रम में एक सामान्य **थीम** है जो इसे सामंजस्यपूर्ण बनाती है।

सामग्री को परियोजनाओं के अनुरूप बनाकर, प्रक्रिया को छात्रों के लिए अधिक रोचक बनाया जाता है और अवधारणाओं को बनाए रखना बढ़ता है। इसके अलावा, कक्षा से पहले एक आसान क्विज़ छात्र के विषय सीखने के इरादे को सेट करता है, जबकि कक्षा के बाद दूसरा क्विज़ लंबे समय तक याददाश्त सुनिश्चित करता है। यह पाठ्यक्रम लचीला और मजेदार होने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसे पूरे या भाग में लिया जा सकता है। परियोजनाएं छोटी शुरुआत करती हैं और 12-सप्ताह के चक्र के अंत तक धीरे-धीरे जटिल हो जाती हैं। इस पाठ्यक्रम में मशीन लर्निंग के वास्तविक दुनिया में अनुप्रयोगों पर एक पोस्टस्क्रिप्ट भी शामिल है, जिसका उपयोग अतिरिक्त क्रेडिट या चर्चा के लिए आधार के रूप में किया जा सकता है।

> हमारा [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translations](..), और [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) दिशानिर्देश देखें। आपके रचनात्मक सुझावों का स्वागत है!

## प्रत्येक पाठ में शामिल हैं

- वैकल्पिक स्केचनोट
- वैकल्पिक पूरक वीडियो
- वीडियो वॉकथ्रू (कुछ पाठों के लिए)
- [प्री-लेक्चर वॉर्मअप क्विज़](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
- लिखित पाठ
- परियोजना-आधारित पाठों के लिए, परियोजना बनाने के चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका
- ज्ञान जांच
- एक चुनौती
- पूरक पठन
- असाइनमेंट
- [पोस्ट-लेक्चर क्विज़](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
> **भाषाओं के बारे में एक नोट**: ये लेसन मुख्य रूप से Python में लिखे गए हैं, लेकिन कई R में भी उपलब्ध हैं। एक R लेसन पूरा करने के लिए, `/solution` फ़ोल्डर में जाएं और R लेसनों को देखें। इनमें एक .rmd एक्सटेंशन होता है जो एक **R Markdown** फ़ाइल का प्रतिनिधित्व करता है जिसे सरलता से `कोड खंडों` (R या अन्य भाषाओं के) और एक `YAML हेडर` (जो PDF जैसे आउटपुट को फॉर्मैट करने का मार्गदर्शन करता है) के एम्बेडिंग के रूप में परिभाषित किया जा सकता है `Markdown दस्तावेज़` में। इसलिए, यह डेटा साइंस के लिए एक उत्कृष्ट लेखन ढांचा के रूप में कार्य करता है क्योंकि यह आपको अपने कोड, उसका आउटपुट, और अपने विचारों को Markdown में लिखने की अनुमति देकर जोड़ने की अनुमति देता है। इसके अलावा, R Markdown दस्तावेज़ों को PDF, HTML, या Word जैसे आउटपुट प्रारूपों में प्रस्तुत किया जा सकता है।

> **प्रश्नोत्तरी के बारे में एक नोट**: सभी प्रश्नोत्तरी [Quiz App फ़ोल्डर](../../quiz-app) में निहित हैं, कुल 52 प्रश्नोत्तरी हैं जिनमें प्रत्येक में तीन प्रश्न होते हैं। वे पाठों के भीतर लिंक किए गए हैं लेकिन क्विज़ ऐप को स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है; `quiz-app` फ़ोल्डर में दिए गए निर्देशों का पालन करें ताकि इसे स्थानीय रूप से होस्ट या Azure पर तैनात किया जा सके।

| पाठ संख्या |                             विषय                              |                   पाठ समूह                    | सीखने के उद्देश्य                                                                                                              |                                                              लिंक किए गए पाठ                                                               |                        लेखक                        |
| :---------: | :------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------: |
|      01     |                मशीन लर्निंग का परिचय                |      [परिचय](1-Introduction/README.md)       | मशीन लर्निंग के पीछे की मूल अवधारणाएँ सीखें                                                                                 |                                             [पाठ](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md)                                             |                       मुहम्मद                       |
|      02     |                मशीन लर्निंग का इतिहास                 |      [परिचय](1-Introduction/README.md)       | इस क्षेत्र के पीछे का इतिहास 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 आस-पास के महत्वपूर्ण दार्शनिक मुद्दे जो छात्र एमएल मॉडल बनाते और लागू करते समय विचार करें                        |                                              [पाठ](1-Introduction/3-fairness/README.md)                                               |                        टोमौमी                        |
|      04     |                मशीन लर्निंग की तकनीकें                 |      [परिचय](1-Introduction/README.md)       | एमएल शोधकर्ता कौन-कौन सी तकनीकें उपयोग करते हैं एमएल मॉडल बनाने के लिए?                                                       |                                          [पाठ](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md)                                           |                    क्रिस और जेन                     |
|      05     |                   अभिकलन का परिचय                   |        [Regression](2-Regression/README.md)         | Python और Scikit-learn के साथ अभिकलन मॉडलों के लिए शुरुआत करें                                                                  |         [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html)         |      जेन • एरिक वांजाउ       |
|      06     |                उत्तरी अमेरिका के कद्दू के दाम 🎃                |        [Regression](2-Regression/README.md)         | मशीन लर्निंग के लिए डेटा को साफ़ और विज़ुअलाइज़ करें                                                                           |          [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html)          |      जेन • एरिक वांजाउ       |
|      07     |                उत्तरी अमेरिका के कद्दू के दाम 🎃                |        [Regression](2-Regression/README.md)         | रैखिक और बहुपद अभिकलन मॉडल बनाएं                                                                                              |        [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html)        |      जेन और दिमित्री • एरिक वांजाउ       |
|      08     |                उत्तरी अमेरिका के कद्दू के दाम 🎃                |        [Regression](2-Regression/README.md)         | एक लॉजिस्टिक अभिकलन मॉडल बनाएं                                                                                                |     [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)      |      जेन • एरिक वांजाउ       |
|      09     |                          एक वेब ऐप 🔌                          |           [वेब ऐप](3-Web-App/README.md)            | अपने प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करने के लिए एक वेब ऐप बनाएं                                                                      |                                                 [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md)                                                  |                         जेन                          |
|      10     |                 वर्गीकरण का परिचय                 |    [Classification](4-Classification/README.md)     | अपने डेटा को साफ़ करें, तैयार करें, और विज़ुअलाइज़ करें; वर्गीकरण का परिचय                                                     | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html)  | जेन और कैसी • एरिक वांजाउ |
|      11     |             स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜             |    [Classification](4-Classification/README.md)     | वर्गीकारकों का परिचय                                                                                                             | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | जेन और कैसी • एरिक वांजाउ |
|      12     |             स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜             |    [Classification](4-Classification/README.md)     | और अधिक वर्गीकारक                                                                                                                | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | जेन और कैसी • एरिक वांजाउ |
|      13     |             स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜             |    [Classification](4-Classification/README.md)     | अपने मॉडल का उपयोग करके एक सिफारिश देने वाला वेब ऐप बनाएं                                                                      |                                              [Python](4-Classification/4-Applied/README.md)                                              |                         जेन                          |
|      14     |                   क्लस्टरिंग का परिचय                   |        [Clustering](5-Clustering/README.md)         | अपने डेटा को साफ़ करें, तैयार करें, और विज़ुअलाइज़ करें; क्लस्टरिंग का परिचय                                                     |         [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html)         |      जेन • एरिक वांजाउ       |
|      15     |              नाइजीरियाई संगीत स्वाद की खोज 🎧              |        [Clustering](5-Clustering/README.md)         | K-Means क्लस्टरिंग विधि का अन्वेषण करें                                                                                          |           [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html)           |      जेन • एरिक वांजाउ       |
|      16     |        प्राकृतिक भाषा संसाधन का परिचय ☕️         |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | एक सरल बॉट बनाकर NLP के मूल बातें सीखें                                                                                         |                                             [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md)                                              |                       स्टीफन                        |
|      17     |                      सामान्य NLP कार्य ☕️                      |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | भाषा संरचनाओं से निपटने के लिए आवश्यक सामान्य कार्यों को समझकर अपनी NLP ज्ञान गहराई से समझें                                       |                                                    [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md)                                                     |                       स्टीफन                        |
|      18     |             अनुवाद और भावना विश्लेषण ♥️              |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | जेन ऑस्टेन के साथ अनुवाद और भावना विश्लेषण                                                                                      |                                            [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md)                                             |                       स्टीफन                        |
|      19     |                  यूरोप के रोमांटिक होटल ♥️                  |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | होटल समीक्षाओं के साथ भावना विश्लेषण 1                                                                                          |                                               [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md)                                                |                       स्टीफन                        |
|      20     |                  यूरोप के रोमांटिक होटल ♥️                  |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | होटल समीक्षाओं के साथ भावना विश्लेषण 2                                                                                          |                                               [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md)                                                |                       स्टीफन                        |
|      21     |            समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय             |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय                                                                                               |                                             [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)                                              |                      फ्रांसेस्का                       |
|      22     | ⚡️ विश्व बिजली उपयोग ⚡️ - ARIMA के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | ARIMA के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान                                                                                            |                                                 [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md)                                                 |                      फ्रांसेस्का                       |
|      23     |  ⚡️ विश्व बिजली उपयोग ⚡️ - SVR के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान  |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | सपोर्ट वेक्टर रेग्रेशनर के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान                                                                          |                                                  [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md)                                                  |                       अनिर्बन                        |
|      24     |             सुदृढ़ीकरण शिक्षा का परिचय             | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | क्यू-लर्निंग के साथ सुदृढ़ीकरण सीखने का परिचय                                                                                    |                                             [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)                                              |                        दिमित्री                        |
|      25     |                 पीटर को भेड़िये से बचाने में मदद करें! 🐺                  | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | सुदृढ़ीकरण सीखने का जिम                                                                                                       |                                                [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md)                                                 |                        दिमित्री                        |
|  उपसंहार   |            वास्तविक दुनिया के एमएल परिदृश्य और अनुप्रयोग            |      [ML in the Wild](9-Real-World/README.md)       | पारंपरिक एमएल के रोचक और प्रकट करने वाले वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग                                                            |                                             [पाठ](9-Real-World/1-Applications/README.md)                                              |                         टीम                         |
|  उपसंहार   |            RAI डैशबोर्ड का उपयोग करके ML में मॉडल डिबगिंग          |      [ML in the Wild](9-Real-World/README.md)       | जिम्मेदार AI डैशबोर्ड घटकों का उपयोग करके मशीन लर्निंग में मॉडल डिबगिंग                                                           |                                             [पाठ](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md)                                              |                         रुथ याकुबू                       |

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### LangChain
[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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### मूल सीखना
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## अतिरिक्त सीखने के सुझाव

- बेहतर समझ के लिए प्रत्येक पाठ के बाद नोटबुक की समीक्षा करें।
- स्वयं एल्गोरिदम लागू करने का अभ्यास करें।
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