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हुए और डीप लर्निंग से परहेज़ करते हुए, जिसे हमारे [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners) में कवर किया गया है। इन पाठों को हमारे ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners) के साथ भी जोड़ें। हमारे साथ दुनिया भर की यात्रा करें क्योंकि हम इन क्लासिक तकनीकों को दुनिया के कई क्षेत्रों के डेटा पर लागू करते हैं। प्रत्येक पाठ में प्री- और पोस्ट-लेसन क्विज़, पाठ पूरा करने के लिए लिखित निर्देश, एक समाधान, एक असाइनमेंट और अधिक शामिल हैं। हमारी प्रोजेक्ट-आधारित शिक्षण पद्धति आपको बनाते हुए सीखने का अवसर देती है, जो नई क्षमताओं को 'स्थायी' बनाने का एक प्रमाणित तरीका है। **✍️ हमारे लेखकों को हार्दिक धन्यवाद** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu और Amy Boyd **🎨 हमारे इलस्ट्रेटरों को भी धन्यवाद** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, और Jen Looper **🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हमारे Microsoft Student Ambassador लेखकों, समीक्षकों, और सामग्री योगदानकर्ताओं को**, विशेष रूप से Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, और Snigdha Agarwal **🤩 हमारे R पाठों के लिए Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, और Vidushi Gupta को अतिरिक्त कृतज्ञता!** # आरंभ करना इन चरणों का पालन करें: 1. **रिपॉज़िटरी Fork करें**: इस पृष्ठ के ऊपर-दाएँ कोने में "Fork" बटन पर क्लिक करें। 2. **रिपॉज़िटरी क्लोन करें**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [इस पाठ्यक्रम के सभी अतिरिक्त संसाधनों को हमारी Microsoft Learn संग्रह में खोजें](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **मदद चाहिए?** सामान्य इंस्टॉलेशन, सेटअप, और लेसन चलाने से जुड़े मुद्दों के समाधान के लिए हमारा [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) देखें। **[छात्र](https://aka.ms/student-page)**, इस पाठ्यक्रम का उपयोग करने के लिए, पूरा रिपो अपने GitHub अकाउंट पर Fork करें और अभ्यास स्वयं या समूह के साथ पूरा करें: - पूर्व-व्याख्यान क्विज़ से शुरू करें। - लेक्चर पढ़ें और गतिविधियाँ पूरा करें, प्रत्येक ज्ञान-जांच पर रुक कर और चिंतन करें। - पाठों को समझकर परियोजनाएँ बनाने का प्रयास करें न कि केवल समाधान कोड चलाकर; हालाँकि वह कोड प्रत्येक प्रोजेक्ट-ओरिएंटेड पाठ के `/solution` फ़ोल्डरों में उपलब्ध है। - पोस्ट-लेक्चर क्विज़ दें। - चुनौती पूरी करें। - असाइनमेंट पूरा करें। - किसी पाठ समूह को पूरा करने के बाद, [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) पर जाएँ और उपयुक्त PAT रूब्रिक भरकर "learn out loud" करें। 'PAT' एक Progress Assessment Tool है जो एक रूब्रिक है जिसे आप अपनी सीख को आगे बढ़ाने के लिए भरते हैं। आप अन्य PATs पर भी प्रतिक्रिया दे सकते हैं ताकि हम साथ में सीख सकें। > आगे अध्ययन के लिए, हम निम्न [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) मॉड्यूल और लर्निंग पाथ्स का पालन करने का सुझाव देते हैं। **शिक्षकों**, इस पाठ्यक्रम का उपयोग कैसे करें इस पर हमने [कुछ सुझाव शामिल किए हैं](for-teachers.md)। --- ## वीडियो वॉकथ्रू कुछ पाठ छोटे फ़ॉर्म वीडियो के रूप में उपलब्ध हैं। आप इन्हें पाठों के अंदर पंक्तिबद्ध रूप में पा सकते हैं, या नीचे की छवि पर क्लिक करके [Microsoft Developer YouTube चैनल पर ML for Beginners प्लेलिस्ट](https://aka.ms/ml-beginners-videos) पर देख सकते हैं। [](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## टीम से मिलें [](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif द्वारा** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 परियोजना और इसे बनाने वालों के बारे में एक वीडियो के लिए ऊपर की छवि पर क्लिक करें! --- ## शिक्षण पद्धति इस पाठ्यक्रम का निर्माण करते समय हमने दो शिक्षण सिद्धांत चुने हैं: यह सुनिश्चित करना कि यह हस्तक्षेपात्मक रूप से **प्रोजेक्ट-आधारित** हो और इसमें **अक्सर क्विज़** शामिल हों। इसके अलावा, इस पाठ्यक्रम में एक सामान्य **थीम** है जो इसे एकता प्रदान करती है। सामग्री को परियोजनाओं के अनुकूल बनाकर, प्रक्रिया छात्रों के लिए अधिक रुचिकर बनती है और अवधारणाओं का प्रतिधारण बढ़ेगा। इसके अतिरिक्त, कक्षा से पहले एक कम-जोखिम वाला क्विज़ छात्र के सीखने के इरादे को सेट करता है, जबकि कक्षा के बाद दूसरा क्विज़ और अधिक प्रतिधारण सुनिश्चित करता है। यह पाठ्यक्रम लचीला और मज़ेदार होने के लिए डिजाइन किया गया है और इसे पूरा या आंशिक रूप से लिया जा सकता है। परियोजनाएँ छोटी शुरू होती हैं और 12-सप्ताह के चक्र के अंत तक धीरे-धीरे अधिक जटिल हो जाती हैं। इस पाठ्यक्रम में ML के वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगों पर एक पोस्टस्क्रिप्ट भी शामिल है, जिसे अतिरिक्त क्रेडिट के रूप में या चर्चा के आधार के रूप में उपयोग किया जा सकता है। > हमारे [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), और [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) दिशानिर्देश देखें। हम आपकी रचनात्मक प्रतिक्रिया का स्वागत करते हैं! ## प्रत्येक पाठ में शामिल हैं - वैकल्पिक स्केचनोट - वैकल्पिक सहायक वीडियो - वीडियो वॉकथ्रू (केवल कुछ पाठों में) - [पूर्व-व्याख्यान वॉर्मअप क्विज़](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - लिखित पाठ - प्रोजेक्ट-आधारित पाठों के लिए, परियोजना बनाने के चरण-दर-चरण मार्गदर्शन - ज्ञान जांच - एक चुनौती - अतिरिक्त पठनीय सामग्री - असाइनमेंट - [पोस्ट-लेक्चर क्विज़](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > **भाषाओं के बारे में एक नोट**: ये पाठ प्रमुख रूप से Python में लिखे गए हैं, लेकिन कई R में भी उपलब्ध हैं। किसी R पाठ को पूरा करने के लिए, `/solution` फ़ोल्डर में जाएँ और R पाठों की खोज करें। उनमें .rmd एक्सटेंशन शामिल होता है जो एक **R Markdown** फ़ाइल का प्रतिनिधित्व करता है जिसे सरल रूप में `code chunks` (R या अन्य भाषाओं के) और एक `YAML header` (जो PDF जैसे आउटपुट को कैसे प्रारूपित करना है यह निर्देशित करता है) के एम्बेडिंग के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, एक `Markdown document` में। इस प्रकार, यह डेटा साइंस के लिए एक आदर्श लेखकन ढांचा प्रदान करता है क्योंकि यह आपको अपने कोड, उसके आउटपुट, और अपने विचारों को Markdown में लिखकर एक साथ जोड़ने की अनुमति देता है। इसके अलावा, R Markdown दस्तावेज़ों को PDF, HTML, या Word जैसे आउटपुट फ़ॉर्मैट्स में रेंडर किया जा सकता है। > **क्विज़ के बारे में एक नोट**: सभी क्विज़ [Quiz App फ़ोल्डर](../../quiz-app) में संग्रहित हैं, कुल 52 क्विज़ जिनमें से प्रत्येक में तीन प्रश्न हैं। इन्हें पाठों के भीतर लिंक किया गया है लेकिन क्विज़ ऐप स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है; स्थानीय होस्ट करने या Azure पर डिप्लॉय करने के निर्देश के लिए `quiz-app` फ़ोल्डर में दिए निर्देशों का पालन करें। | पाठ संख्या | विषय | पाठ समूह | सीखने के उद्देश्य | लिंक किया गया पाठ | लेखक | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | मशीन लर्निंग का परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | मशीन लर्निंग के पीछे की बुनियादी अवधारणाएँ सीखें | [पाठ](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | मशीन लर्निंग का इतिहास | [परिचय](1-Introduction/README.md) | इस क्षेत्र के पीछे का इतिहास सीखें | [पाठ](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | | 03 | निष्पक्षता और मशीन लर्निंग | [परिचय](1-Introduction/README.md) | निष्पक्षता से जुड़े कौन से महत्वपूर्ण दार्शनिक मुद्दे हैं जिन पर छात्रों को ML मॉडल बनाते और लागू करते समय विचार करना चाहिए? | [पाठ](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | मशीन लर्निंग के लिए तकनीकें | [परिचय](1-Introduction/README.md) | ML शोधकर्ता ML मॉडल बनाने के लिए कौन सी तकनीकें उपयोग करते हैं? | [पाठ](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | | 05 | रिग्रेशन का परिचय | [Regression](2-Regression/README.md) | रिग्रेशन मॉडल के लिए Python और Scikit-learn के साथ शुरुआत करें | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | उत्तर अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ML के लिए तैयारी में डेटा को विज़ुअलाइज़ और साफ़ करें | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | उत्तर अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | रैखिक और बहुपदीय रिग्रेशन मॉडल बनाएं | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | उत्तर अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाएं | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | एक वेब ऐप 🔌 | [Web App](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) | Jen | | 10 | वर्गीकरण का परिचय | [वर्गीकरण](4-Classification/README.md) | अपने डेटा को साफ़, तैयार, और विज़ुअलाइज़ करें; वर्गीकरण का परिचय | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 11 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [वर्गीकरण](4-Classification/README.md) | क्लासिफायर का परिचय | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 12 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [वर्गीकरण](4-Classification/README.md) | और क्लासिफायर | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 13 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | [वर्गीकरण](4-Classification/README.md) | अपने मॉडल का उपयोग करके एक सिफारिशकर्ता वेब ऐप बनाएं | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | क्लस्टरिंग का परिचय | [Clustering](5-Clustering/README.md) | अपने डेटा को साफ़, तैयार, और विज़ुअलाइज़ करें; क्लस्टरिंग का परिचय | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | नाइजीरियाई संगीत स्वादों 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) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का परिचय ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | एक सरल बॉट बनाकर NLP की बुनियादी बातें सीखें | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | सामान्य NLP कार्य ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | भाषाई संरचनाओं से निपटने के लिए आवश्यक सामान्य कार्यों को समझकर अपने NLP ज्ञान को गहरा करें | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | अनुवाद और भावविश्लेषण ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Jane Austen के साथ अनुवाद और भावविश्लेषण | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | यूरोप के रोमांटिक होटल ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | होटल समीक्षाओं के साथ भावविश्लेषण 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | यूरोप के रोमांटिक होटल ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | होटल समीक्षाओं के साथ भावविश्लेषण 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | समय-श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | समय-श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 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) | Francesca | | 23 | ⚡️ विश्व बिजली उपयोग ⚡️ - SVR के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Support Vector Regressor के साथ समय-श्रृंखला पूर्वानुमान | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | रिइन्फोर्समेंट लर्निंग का परिचय | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning के साथ रिइन्फोर्समेंट लर्निंग का परिचय | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | पीटर को भेड़िये से बचाने में मदद करें! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | रिइन्फोर्समेंट लर्निंग Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | | Postscript | वास्तविक दुनिया के ML परिदृश्य और अनुप्रयोग | [वास्तविक दुनिया में ML](9-Real-World/README.md) | क्लासिकल ML के रोचक और सूचनात्मक वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग | [पाठ](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | | Postscript | RAI डैशबोर्ड का उपयोग करके ML में मॉडल डिबगिंग | [वास्तविक दुनिया में ML](9-Real-World/README.md) | Responsible AI डैशबोर्ड घटकों का उपयोग करके मशीन लर्निंग में मॉडल डिबगिंग | [पाठ](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [इस पाठ्यक्रम के सभी अतिरिक्त संसाधन हमारी Microsoft Learn संग्रह में खोजें](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## ऑफ़लाइन पहुँच आप इस प्रलेखन को ऑफ़लाइन [Docsify](https://docsify.js.org/#/) का उपयोग करके चला सकते हैं। इस रिपो को फोर्क करें, अपनी स्थानीय मशीन पर [Docsify स्थापित करें](https://docsify.js.org/#/quickstart), और फिर इस रिपो के रूट फ़ोल्डर में टाइप करें `docsify serve`. वेबसाइट आपके लोकलहोस्ट पर पोर्ट 3000 पर सर्व की जाएगी: `localhost:3000`. ## पीडीएफ पाठ्यक्रम का लिंक सहित एक पीडीएफ [यहाँ](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) पाएं। ## 🎒 अन्य पाठ्यक्रम हमारी टीम अन्य पाठ्यक्रम भी बनाती है! देखें: ### LangChain [](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents [](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### जनरेटिव AI सीरीज़ [](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### मुख्य पाठ्यक्रम [](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilot श्रृंखला [](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## मदद प्राप्त करें यदि आप अटक जाते हैं या AI ऐप बनाते समय कोई प्रश्न हो, तो MCP पर चर्चा में अन्य सीखने वालों और अनुभवी डेवलपर्स से जुड़ें। यह एक सहायक समुदाय है जहाँ प्रश्न स्वागत हैं और ज्ञान स्वतंत्र रूप से साझा किया जाता है। [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) यदि आपके पास उत्पाद संबंधी सुझाव या निर्माण के दौरान त्रुटियाँ हों, तो यहाँ जाएँ: [](https://aka.ms/foundry/forum) --- अस्वीकरण: यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान रखें कि स्वचालित अनुवादों में त्रुटियाँ या अशुद्धियाँ हो सकती हैं। मूल भाषा में मौज़ूद दस्तावेज़ को प्राधिकृत स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए पेशेवर मानव अनुवाद की सलाह दी जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफ़हमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।