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हमारे Discord पर AI सीखने की श्रृंखला चल रही है। अधिक जानें और Learn with AI Series में 18 - 30 सितंबर, 2025 तक शामिल हों। आपको डेटा साइंस के लिए GitHub Copilot का उपयोग करने के टिप्स और ट्रिक्स मिलेंगे।
शुरुआती लोगों के लिए मशीन लर्निंग - एक पाठ्यक्रम
🌍 दुनिया भर की संस्कृतियों के माध्यम से मशीन लर्निंग का अन्वेषण करें 🌍
Microsoft के Cloud Advocates ने मशीन लर्निंग पर आधारित 12-सप्ताह, 26-पाठ का पाठ्यक्रम पेश करने में खुशी महसूस की। इस पाठ्यक्रम में, आप क्लासिक मशीन लर्निंग के बारे में जानेंगे, मुख्य रूप से Scikit-learn लाइब्रेरी का उपयोग करते हुए और गहन शिक्षण (Deep Learning) से बचते हुए, जिसे हमारे AI for Beginners' पाठ्यक्रम में शामिल किया गया है। इन पाठों को हमारे 'Data Science for Beginners' पाठ्यक्रम के साथ जोड़ें!
हमारे साथ दुनिया भर की यात्रा करें क्योंकि हम इन क्लासिक तकनीकों को दुनिया के विभिन्न क्षेत्रों के डेटा पर लागू करते हैं। प्रत्येक पाठ में प्री- और पोस्ट-लेसन क्विज़, लिखित निर्देश, समाधान, असाइनमेंट और बहुत कुछ शामिल है। हमारा प्रोजेक्ट-आधारित शिक्षण दृष्टिकोण आपको सीखते हुए निर्माण करने की अनुमति देता है, जो नई कौशल को बनाए रखने का एक सिद्ध 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 चित्रकारों 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
🤩 अतिरिक्त आभार Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, और Vidushi Gupta को हमारे R पाठों के लिए!
शुरुआत कैसे करें
इन चरणों का पालन करें:
- रेपो को फोर्क करें: इस पेज के शीर्ष-दाएं कोने पर "Fork" बटन पर क्लिक करें।
- रेपो को क्लोन करें:
git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
इस पाठ्यक्रम के लिए सभी अतिरिक्त संसाधन हमारे Microsoft Learn संग्रह में खोजें
🔧 मदद चाहिए? हमारे Troubleshooting Guide में इंस्टॉलेशन, सेटअप और पाठ चलाने से संबंधित सामान्य समस्याओं के समाधान देखें।
छात्र, इस पाठ्यक्रम का उपयोग करने के लिए, पूरे रेपो को अपने GitHub खाते में फोर्क करें और अभ्यास को अकेले या समूह के साथ पूरा करें:
- प्री-लेक्चर क्विज़ से शुरू करें।
- लेक्चर पढ़ें और गतिविधियों को पूरा करें, प्रत्येक ज्ञान जांच पर रुकें और विचार करें।
- पाठों को समझकर प्रोजेक्ट बनाने का प्रयास करें बजाय समाधान कोड चलाने के; हालांकि वह कोड प्रत्येक प्रोजेक्ट-उन्मुख पाठ के
/solutionफ़ोल्डरों में उपलब्ध है। - पोस्ट-लेक्चर क्विज़ लें।
- चुनौती पूरी करें।
- असाइनमेंट पूरा करें।
- एक पाठ समूह पूरा करने के बाद, Discussion Board पर जाएं और "लाउड में सीखें" उपयुक्त PAT रूब्रिक भरकर। 'PAT' एक प्रगति मूल्यांकन उपकरण है जिसे आप अपनी सीखने को आगे बढ़ाने के लिए भरते हैं। आप अन्य PATs पर प्रतिक्रिया भी दे सकते हैं ताकि हम एक साथ सीख सकें।
आगे की पढ़ाई के लिए, हम इन Microsoft Learn मॉड्यूल और लर्निंग पाथ्स का अनुसरण करने की सिफारिश करते हैं।
शिक्षकों, हमने इस पाठ्यक्रम का उपयोग करने के तरीके पर कुछ सुझाव शामिल किए हैं।
वीडियो वॉकथ्रू
कुछ पाठ छोटे वीडियो के रूप में उपलब्ध हैं। आप इन पाठों में इनलाइन पा सकते हैं, या Microsoft Developer YouTube चैनल पर ML for Beginners प्लेलिस्ट पर क्लिक करके नीचे दी गई छवि पर देख सकते हैं।
टीम से मिलें
Gif द्वारा Mohit Jaisal
🎥 ऊपर दी गई छवि पर क्लिक करें इस प्रोजेक्ट और इसे बनाने वाले लोगों के बारे में वीडियो देखने के लिए!
शिक्षण दृष्टिकोण
हमने इस पाठ्यक्रम को बनाते समय दो शिक्षण सिद्धांतों को चुना है: यह सुनिश्चित करना कि यह प्रोजेक्ट-आधारित है और इसमें बार-बार क्विज़ शामिल हैं। इसके अलावा, इस पाठ्यक्रम में एक सामान्य थीम है जो इसे एकजुटता प्रदान करती है।
सुनिश्चित करके कि सामग्री प्रोजेक्ट्स के साथ संरेखित है, प्रक्रिया छात्रों के लिए अधिक आकर्षक बन जाती है और अवधारणाओं की प्रतिधारण बढ़ जाती है। इसके अलावा, कक्षा से पहले एक कम-जोखिम क्विज़ छात्र को विषय सीखने के इरादे की ओर सेट करता है, जबकि कक्षा के बाद दूसरा क्विज़ आगे की प्रतिधारण सुनिश्चित करता है। यह पाठ्यक्रम लचीला और मजेदार बनाया गया है और इसे पूरे या आंशिक रूप से लिया जा सकता है। प्रोजेक्ट छोटे से शुरू होते हैं और 12-सप्ताह के चक्र के अंत तक धीरे-धीरे जटिल हो जाते हैं। इस पाठ्यक्रम में ML के वास्तविक दुनिया के 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।
हमारा Code of Conduct, Contributing, Translation, और Troubleshooting दिशानिर्देश देखें। हम आपके रचनात्मक फीडबैक का स्वागत करते हैं!
प्रत्येक पाठ में शामिल है
- वैकल्पिक स्केच नोट
- वैकल्पिक पूरक वीडियो
- वीडियो वॉकथ्रू (कुछ पाठों में ही)
- प्री-लेक्चर वार्मअप क्विज़
- लिखित पाठ
- प्रोजेक्ट-आधारित पाठों के लिए, प्रोजेक्ट बनाने के लिए चरण-दर-चरण गाइड
- ज्ञान जांच
- एक चुनौती
- पूरक पढ़ाई
- असाइनमेंट
- पोस्ट-लेक्चर क्विज़
भाषाओं के बारे में एक नोट: ये पाठ मुख्य रूप से Python में लिखे गए हैं, लेकिन कई R में भी उपलब्ध हैं। R पाठ पूरा करने के लिए,
/solutionफ़ोल्डर पर जाएं और R पाठ देखें। इनमें .rmd एक्सटेंशन होता है जो R Markdown फ़ाइल का प्रतिनिधित्व करता है जिसेकोड चंक्स(R या अन्य भाषाओं के) औरYAML हेडर(जो आउटपुट को PDF जैसे स्वरूपों में गाइड करता है) कोMarkdown दस्तावेज़में एम्बेडिंग के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। इस प्रकार, यह डेटा विज्ञान के लिए एक उत्कृष्ट लेखन ढांचा के रूप में कार्य करता है क्योंकि यह आपको अपने कोड, उसके आउटपुट और अपने विचारों को Markdown में लिखने की अनुमति देता है। इसके अलावा, R Markdown दस्तावेज़ों को PDF, HTML, या Word जैसे आउटपुट स्वरूपों में प्रस्तुत किया जा सकता है।
क्विज़ के बारे में एक नोट: सभी क्विज़ Quiz App फ़ोल्डर में शामिल हैं, कुल 52 क्विज़, प्रत्येक में तीन प्रश्न। ये पाठों के भीतर से लिंक किए गए हैं लेकिन क्विज़ ऐप को स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है;
quiz-appफ़ोल्डर में निर्देशों का पालन करके इसे स्थानीय रूप से होस्ट करें या Azure पर तैनात करें।
| पाठ संख्या | विषय | पाठ समूह | सीखने के उद्देश्य | लिंक किया गया पाठ | लेखक |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | मशीन लर्निंग का परिचय | परिचय | मशीन लर्निंग के पीछे के मूलभूत अवधारणाओं को जानें | पाठ | Muhammad |
| 02 | मशीन लर्निंग का इतिहास | परिचय | इस क्षेत्र के पीछे का इतिहास जानें | पाठ | जेन और एमी |
| 03 | निष्पक्षता और मशीन लर्निंग | परिचय | मशीन लर्निंग मॉडल बनाते और लागू करते समय छात्रों को निष्पक्षता से जुड़े महत्वपूर्ण दार्शनिक मुद्दों पर विचार क्यों करना चाहिए? | पाठ | टोमोमी |
| 04 | मशीन लर्निंग के लिए तकनीक | परिचय | मशीन लर्निंग शोधकर्ता मॉडल बनाने के लिए कौन-कौन सी तकनीकें उपयोग करते हैं? | पाठ | क्रिस और जेन |
| 05 | रिग्रेशन का परिचय | रिग्रेशन | रिग्रेशन मॉडल के लिए Python और Scikit-learn के साथ शुरुआत करें | Python • R | जेन • एरिक वानजाउ |
| 06 | उत्तरी अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | रिग्रेशन | मशीन लर्निंग के लिए डेटा को विज़ुअलाइज़ और साफ करें | Python • R | जेन • एरिक वानजाउ |
| 07 | उत्तरी अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | रिग्रेशन | रेखीय और बहुपद रिग्रेशन मॉडल बनाएं | Python • R | जेन और दिमित्री • एरिक वानजाउ |
| 08 | उत्तरी अमेरिकी कद्दू की कीमतें 🎃 | रिग्रेशन | लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाएं | Python • R | जेन • एरिक वानजाउ |
| 09 | एक वेब ऐप 🔌 | वेब ऐप | अपने प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करने के लिए एक वेब ऐप बनाएं | Python | जेन |
| 10 | वर्गीकरण का परिचय | वर्गीकरण | अपने डेटा को साफ करें, तैयार करें और विज़ुअलाइज़ करें; वर्गीकरण का परिचय | Python • R | जेन और कैसी • एरिक वानजाउ |
| 11 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | वर्गीकरण | वर्गीकरणकर्ताओं का परिचय | Python • R | जेन और कैसी • एरिक वानजाउ |
| 12 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | वर्गीकरण | अधिक वर्गीकरणकर्ता | Python • R | जेन और कैसी • एरिक वानजाउ |
| 13 | स्वादिष्ट एशियाई और भारतीय व्यंजन 🍜 | वर्गीकरण | अपने मॉडल का उपयोग करके एक अनुशंसा वेब ऐप बनाएं | Python | जेन |
| 14 | क्लस्टरिंग का परिचय | क्लस्टरिंग | अपने डेटा को साफ करें, तैयार करें और विज़ुअलाइज़ करें; क्लस्टरिंग का परिचय | Python • R | जेन • एरिक वानजाउ |
| 15 | नाइजीरियाई संगीत स्वाद का अन्वेषण 🎧 | क्लस्टरिंग | K-Means क्लस्टरिंग विधि का अन्वेषण करें | Python • R | जेन • एरिक वानजाउ |
| 16 | प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का परिचय ☕️ | प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण | एक साधारण बॉट बनाकर NLP के मूलभूत बातें सीखें | Python | स्टीफन |
| 17 | सामान्य NLP कार्य ☕️ | प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण | भाषा संरचनाओं से निपटने के दौरान आवश्यक सामान्य कार्यों को समझकर अपने NLP ज्ञान को गहरा करें | Python | स्टीफन |
| 18 | अनुवाद और भावना विश्लेषण ♥️ | प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण | जेन ऑस्टेन के साथ अनुवाद और भावना विश्लेषण | Python | स्टीफन |
| 19 | यूरोप के रोमांटिक होटल ♥️ | प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण | होटल समीक्षाओं के साथ भावना विश्लेषण 1 | Python | स्टीफन |
| 20 | यूरोप के रोमांटिक होटल ♥️ | प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण | होटल समीक्षाओं के साथ भावना विश्लेषण 2 | Python | स्टीफन |
| 21 | समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय | समय श्रृंखला | समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय | Python | फ्रांसेस्का |
| 22 | ⚡️ विश्व ऊर्जा उपयोग ⚡️ - ARIMA के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | समय श्रृंखला | ARIMA के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | Python | फ्रांसेस्का |
| 23 | ⚡️ विश्व ऊर्जा उपयोग ⚡️ - SVR के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | समय श्रृंखला | सपोर्ट वेक्टर रिग्रेसर के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान | Python | अनिर्बान |
| 24 | सुदृढीकरण सीखने का परिचय | सुदृढीकरण सीखना | Q-Learning के साथ सुदृढीकरण सीखने का परिचय | Python | दिमित्री |
| 25 | पीटर को भेड़िये से बचाने में मदद करें! 🐺 | सुदृढीकरण सीखना | सुदृढीकरण सीखने का जिम | Python | दिमित्री |
| Postscript | वास्तविक दुनिया के मशीन लर्निंग परिदृश्य और अनुप्रयोग | वास्तविक दुनिया में ML | क्लासिकल मशीन लर्निंग के दिलचस्प और खुलासा करने वाले वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग | पाठ | टीम |
| Postscript | RAI डैशबोर्ड का उपयोग करके मशीन लर्निंग में मॉडल डिबगिंग | वास्तविक दुनिया में ML | जिम्मेदार AI डैशबोर्ड घटकों का उपयोग करके मशीन लर्निंग में मॉडल डिबगिंग | पाठ | रूथ याकुब |
इस कोर्स के लिए सभी अतिरिक्त संसाधन हमारे Microsoft Learn संग्रह में खोजें
ऑफलाइन एक्सेस
आप Docsify का उपयोग करके इस दस्तावेज़ को ऑफलाइन चला सकते हैं। इस रिपॉजिटरी को फोर्क करें, Docsify इंस्टॉल करें अपने स्थानीय मशीन पर, और फिर इस रिपॉजिटरी के रूट फ़ोल्डर में docsify serve टाइप करें। वेबसाइट आपके लोकलहोस्ट पर पोर्ट 3000 पर सर्व की जाएगी: localhost:3000।
PDFs
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🎒 अन्य कोर्स
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- शुरुआती के लिए Edge AI
- शुरुआती के लिए AI एजेंट्स
- शुरुआती के लिए जनरेटिव AI
- शुरुआती के लिए जनरेटिव AI .NET
- JavaScript के साथ जनरेटिव AI
- Java के साथ जनरेटिव AI
- शुरुआती के लिए AI
- शुरुआती के लिए डेटा साइंस
- शुरुआती के लिए मशीन लर्निंग
- शुरुआती के लिए साइबर सुरक्षा
- शुरुआती के लिए वेब डेवलपमेंट
- शुरुआती के लिए IoT
- शुरुआती के लिए XR डेवलपमेंट
- पेयर्ड प्रोग्रामिंग के लिए GitHub Copilot में महारत हासिल करना
- C#/.NET डेवलपर्स के लिए GitHub Copilot में महारत हासिल करना
- अपना खुद का Copilot एडवेंचर चुनें
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