38 KiB
🌐 ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾ ਸਹਾਇਤਾ
GitHub Action ਰਾਹੀਂ ਸਹਾਇਤਾਪ੍ਰਾਪਤ (ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਪਡੇਟ)
French | Spanish | German | Russian | Arabic | Persian (Farsi) | Urdu | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Japanese | Korean | Hindi | Bengali | Marathi | Nepali | Punjabi (Gurmukhi) | Portuguese (Portugal) | Portuguese (Brazil) | Italian | Polish | Turkish | Greek | Thai | Swedish | Danish | Norwegian | Finnish | Dutch | Hebrew | Vietnamese | Indonesian | Malay | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hungarian | Czech | Slovak | Romanian | Bulgarian | Serbian (Cyrillic) | Croatian | Slovenian | Ukrainian | Burmese (Myanmar)
ਸਾਡੇ ਸਮੁਦਾਇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ
ਸਾਡੇ Discord 'Learn with AI' ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ। ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ Learn with AI Series 'ਤੇ ਜਾਓ। ਇਹ 18 - 30 ਸਤੰਬਰ, 2025 ਤੱਕ ਚੱਲੇਗਾ। ਤੁਸੀਂ GitHub Copilot ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਵਰਤਣ ਦੇ ਟਿਪਸ ਅਤੇ ਟ੍ਰਿਕਸ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ - ਇੱਕ ਪਾਠਕ੍ਰਮ
🌍 ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਦੌਰਾ ਕਰੋ 🌍
Microsoft ਦੇ Cloud Advocates ਨੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਬਾਰੇ 12 ਹਫ਼ਤਿਆਂ, 26 ਪਾਠਾਂ ਦਾ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਕਲਾਸਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖੋਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ Scikit-learn ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਾਡੇ AI for Beginners' ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਸਾਡੇ 'Data Science for Beginners' ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨਾਲ ਜੋੜੋ!
ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਦੌਰਾ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਕਲਾਸਿਕ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਕਵਿਜ਼, ਪਾਠ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਖਤ ਹਦਾਇਤਾਂ, ਇੱਕ ਹੱਲ, ਇੱਕ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪੈਡਾਗੌਜੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਨਵੀਆਂ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ 'ਸਥਿਰ' ਕਰਨ ਦਾ ਸਾਬਤ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
✍️ ਸਾਡੇ ਲੇਖਕਾਂ ਨੂੰ ਦਿਲੋਂ ਧੰਨਵਾਦ Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu ਅਤੇ Amy Boyd
🎨 ਸਾਡੇ ਇਲਸਟਰੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਧੰਨਵਾਦ Tomomi Imura, Dasani Madipalli, ਅਤੇ Jen Looper
🙏 ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧੰਨਵਾਦ 🙏 ਸਾਡੇ Microsoft Student Ambassador ਲੇਖਕਾਂ, ਸਮੀਖਾਕਾਰਾਂ, ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਯੋਗਦਾਨਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, ਅਤੇ Snigdha Agarwal
🤩 ਵਾਧੂ ਧੰਨਵਾਦ Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, ਅਤੇ Vidushi Gupta ਨੂੰ R ਪਾਠਾਂ ਲਈ!
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ
ਇਹ ਕਦਮ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰੋ:
- Repository ਨੂੰ Fork ਕਰੋ: ਇਸ ਪੰਨੇ ਦੇ ਉੱਪਰ-ਸੱਜੇ ਕੋਨੇ ਵਿੱਚ "Fork" ਬਟਨ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ।
- Repository ਨੂੰ Clone ਕਰੋ:
git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
🔧 ਮਦਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਸਾਡੇ Troubleshooting Guide ਵਿੱਚ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ, ਸੈਟਅਪ, ਅਤੇ ਪਾਠਾਂ ਚਲਾਉਣ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਲੱਭੋ।
Students, ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਪੂਰੇ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਆਪਣੇ GitHub ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ Fork ਕਰੋ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰੋ:
- ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਵਿਜ਼ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
- ਪਾਠ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰੋ, ਹਰ ਗਿਆਨ ਜਾਂਚ 'ਤੇ ਰੁਕੋ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
- ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ ਨਾ ਕਿ ਹੱਲ ਕੋਡ ਚਲਾਉਣ ਦੀ; ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਹ ਕੋਡ ਹਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਠ ਵਿੱਚ
/solutionਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। - ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਵਿਜ਼ ਲਵੋ।
- ਚੁਣੌਤੀ ਪੂਰੀ ਕਰੋ।
- ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਪੂਰੀ ਕਰੋ।
- ਪਾਠ ਸਮੂਹ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, Discussion Board 'ਤੇ ਜਾਓ ਅਤੇ "ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰੋ" ਦੁਆਰਾ ਉਚਿਤ PAT ਰੂਬ੍ਰਿਕ ਭਰੋ। PAT ਇੱਕ Progress Assessment Tool ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਰੂਬ੍ਰਿਕ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਭਰਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ PATs 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਕੱਠੇ ਸਿੱਖ ਸਕੀਏ।
ਹੋਰ ਅਧਿਐਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇਹ Microsoft Learn ਮੋਡਿਊਲ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਰਾਹਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
Teachers, ਅਸੀਂ ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਹਨ।
ਵੀਡੀਓ ਵਾਕਥਰੂ
ਕੁਝ ਪਾਠ ਛੋਟੇ ਰੂਪ ਦੇ ਵੀਡੀਓ ਵਜੋਂ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸਾਰੇ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ Microsoft Developer YouTube channel 'ਤੇ ML for Beginners ਪਲੇਲਿਸਟ 'ਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ।
ਟੀਮ ਨਾਲ ਮਿਲੋ
Gif by Mohit Jaisal
🎥 ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀਡੀਓ ਦੇਖਣ ਲਈ!
ਪੈਡਾਗੌਜੀ
ਅਸੀਂ ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੌਰਾਨ ਦੋ ਪੈਡਾਗੌਜੀਕਲ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਹੈ: ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਇਹ ਹੱਥ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਕਵਿਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਥੀਮ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ cohesion ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨਾਲ ਸੰਗਤ ਬਣਾਉਣ ਦੁਆਰਾ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਹੋਰ ਰੁਚਿਕਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਵਧਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਦਬਾਅ ਵਾਲਾ ਕਵਿਜ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਨਿਯਤ ਵੱਲ ਸੈਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੂਜਾ ਕਵਿਜ਼ ਹੋਰ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੇ ਜਾਂ ਅੰਸ਼ ਵਿੱਚ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਛੋਟੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 12 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਚੱਕਰ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਵਧਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ML ਦੇ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਪੋਸਟਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਵਾਧੂ ਕਰੈਡਿਟ ਜਾਂ ਚਰਚਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਾਡੇ Code of Conduct, Contributing, Translation, ਅਤੇ Troubleshooting ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਲੱਭੋ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਫੀਡਬੈਕ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ!
ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
- ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਕੈਚਨੋਟ
- ਵਿਕਲਪਿਕ ਵਾਧੂ ਵੀਡੀਓ
- ਵੀਡੀਓ ਵਾਕਥਰੂ (ਕੁਝ ਪਾਠਾਂ ਲਈ ਹੀ)
- ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਰਮਅਪ ਕਵਿਜ਼
- ਲਿਖਤ ਪਾਠ
- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਠਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ
- ਗਿਆਨ ਜਾਂਚ
- ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ
- ਵਾਧੂ ਪੜ੍ਹਾਈ
- ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ
- ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਵਿਜ਼
ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਨੋਟ: ਇਹ ਪਾਠ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ Python ਵਿੱਚ ਲਿਖੇ ਗਏ ਹਨ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ R ਵਿੱਚ ਵੀ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। R ਪਾਠ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ,
/solutionਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਜਾਓ ਅਤੇ R ਪਾਠ ਲੱਭੋ। ਇਹ .rmd ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ R Markdown ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋcode chunks(R ਜਾਂ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ) ਅਤੇYAML header(ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਜਿਵੇਂ PDF ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਈਡ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਨੂੰMarkdown documentਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇਹ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਸ਼ਠ ਲੇਖਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੋਡ, ਇਸਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ Markdown ਵਿੱਚ ਲਿਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, R Markdown ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ PDF, HTML, ਜਾਂ Word ਵਰਗੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਰੇਂਡਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਵਿਜ਼ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਨੋਟ: ਸਾਰੇ ਕਵਿਜ਼ Quiz App folder ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਕੁੱਲ 52 ਕਵਿਜ਼, ਹਰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਸ਼ਨ। ਇਹ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲਿੰਕ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਪਰ ਕਵਿਜ਼ ਐਪ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ;
quiz-appਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੋਸਟ ਕਰਨ ਜਾਂ Azure 'ਤੇ ਡਿਪਲੌ | 02 | ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ | ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਇਸ ਖੇਤਰ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਇਤਿਹਾਸ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖੋ | ਪਾਠ | ਜੈਨ ਅਤੇ ਐਮੀ | | 03 | ਨਿਆਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ | ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਨਿਆਂ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਦਰਸ਼ਨਸ਼ਾਸਤਰੀ ਮੁੱਦੇ ਕੀ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਸੋਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? | ਪਾਠ | ਟੋਮੋਮੀ | | 04 | ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ | ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਖੋਜਕਰਤਾ ਕਿਹੜੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ? | ਪਾਠ | ਕ੍ਰਿਸ ਅਤੇ ਜੈਨ | | 05 | ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ | ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਪਾਇਥਨ ਅਤੇ ਸਕਾਈਕਿਟ-ਲਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ | ਪਾਇਥਨ • ਆਰ | ਜੈਨ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | | 06 | ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕੀ ਕੱਦੂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ 🎃 | ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ | ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ | ਪਾਇਥਨ • ਆਰ | ਜੈਨ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | | 07 | ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕੀ ਕੱਦੂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ 🎃 | ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ | ਰੇਖੀ ਅਤੇ ਪੋਲੀਨੋਮਿਅਲ ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾਓ | ਪਾਇਥਨ • ਆਰ | ਜੈਨ ਅਤੇ ਦਿਮਿਤਰੀ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | | 08 | ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕੀ ਕੱਦੂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ 🎃 | ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ | ਲਾਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾਓ | ਪਾਇਥਨ • ਆਰ | ਜੈਨ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | | 09 | ਇੱਕ ਵੈੱਬ ਐਪ 🔌 | ਵੈੱਬ ਐਪ | ਆਪਣੇ ਟ੍ਰੇਨ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵੈੱਬ ਐਪ ਬਣਾਓ | ਪਾਇਥਨ | ਜੈਨ | | 10 | ਵਰਗੀਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਵਰਗੀਕਰਨ | ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼, ਤਿਆਰ ਅਤੇ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰੋ; ਵਰਗੀਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਪਾਇਥਨ • ਆਰ | ਜੈਨ ਅਤੇ ਕੈਸੀ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | | 11 | ਸੁਆਦਿਸ਼ਟ ਏਸ਼ੀਆਈ ਅਤੇ ਭਾਰਤੀ ਭੋਜਨ 🍜 | ਵਰਗੀਕਰਨ | ਵਰਗੀਕਰਕਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਪਾਇਥਨ • ਆਰ | ਜੈਨ ਅਤੇ ਕੈਸੀ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | | 12 | ਸੁਆਦਿਸ਼ਟ ਏਸ਼ੀਆਈ ਅਤੇ ਭਾਰਤੀ ਭੋਜਨ 🍜 | ਵਰਗੀਕਰਨ | ਹੋਰ ਵਰਗੀਕਰਕ | ਪਾਇਥਨ • ਆਰ | ਜੈਨ ਅਤੇ ਕੈਸੀ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | | 13 | ਸੁਆਦਿਸ਼ਟ ਏਸ਼ੀਆਈ ਅਤੇ ਭਾਰਤੀ ਭੋਜਨ 🍜 | ਵਰਗੀਕਰਨ | ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਰਿਕਮੈਂਡਰ ਵੈੱਬ ਐਪ ਬਣਾਓ | ਪਾਇਥਨ | ਜੈਨ | | 14 | ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ | ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼, ਤਿਆਰ ਅਤੇ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰੋ; ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਪਾਇਥਨ • ਆਰ | ਜੈਨ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | | 15 | ਨਾਈਜੀਰੀਆਈ ਸੰਗੀਤਕ ਰੁਚੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ 🎧 | ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ | ਕੇ-ਮੀਨਜ਼ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦੀ ਖੋਜ | ਪਾਇਥਨ • ਆਰ | ਜੈਨ • ਐਰਿਕ ਵਾਂਜਾਉ | | 16 | ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ ☕️ | ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ | ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਦੁਆਰਾ NLP ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੁਣ ਸਿੱਖੋ | ਪਾਇਥਨ | ਸਟੀਫਨ | | 17 | ਆਮ NLP ਕੰਮ ☕️ | ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ | ਭਾਸ਼ਾ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਮ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਆਪਣੇ NLP ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਗਹਿਰਾ ਕਰੋ | ਪਾਇਥਨ | ਸਟੀਫਨ | | 18 | ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ♥️ | ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ | ਜੇਨ ਆਸਟਿਨ ਨਾਲ ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ | ਪਾਇਥਨ | ਸਟੀਫਨ | | 19 | ਯੂਰਪ ਦੇ ਰੋਮਾਂਟਿਕ ਹੋਟਲ ♥️ | ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ | ਹੋਟਲ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 1 | ਪਾਇਥਨ | ਸਟੀਫਨ | | 20 | ਯੂਰਪ ਦੇ ਰੋਮਾਂਟਿਕ ਹੋਟਲ ♥️ | ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ | ਹੋਟਲ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 2 | ਪਾਇਥਨ | ਸਟੀਫਨ | | 21 | ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ | ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਪਾਇਥਨ | ਫ੍ਰਾਂਸੇਸਕਾ | | 22 | ⚡️ ਵਿਸ਼ਵ ਪਾਵਰ ਵਰਤੋਂ ⚡️ - ARIMA ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨਕਰਨ | ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ | ARIMA ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨਕਰਨ | ਪਾਇਥਨ | ਫ੍ਰਾਂਸੇਸਕਾ | | 23 | ⚡️ ਵਿਸ਼ਵ ਪਾਵਰ ਵਰਤੋਂ ⚡️ - SVR ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨਕਰਨ | ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ | ਸਪੋਰਟ ਵੇਕਟਰ ਰਿਗ੍ਰੈਸਰ ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਅਨੁਮਾਨਕਰਨ | ਪਾਇਥਨ | ਅਨੀਰਬਾਨ | | 24 | ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ | ਕਿਊ-ਲਰਨਿੰਗ ਨਾਲ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਪਾਇਥਨ | ਦਿਮਿਤਰੀ | | 25 | ਪੀਟਰ ਨੂੰ ਭੇੜੀਏ ਤੋਂ ਬਚਾਓ! 🐺 | ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ | ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਜਿਮ | ਪਾਇਥਨ | ਦਿਮਿਤਰੀ | | ਪੋਸਟਸਕ੍ਰਿਪਟ | ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ | ਵਾਇਲਡ ਵਿੱਚ ML | ਕਲਾਸਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਦਿਲਚਸਪ ਅਤੇ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ | ਪਾਠ | ਟੀਮ | | ਪੋਸਟਸਕ੍ਰਿਪਟ | RAI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਡੀਬੱਗਿੰਗ | ਵਾਇਲਡ ਵਿੱਚ ML | ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਡੀਬੱਗਿੰਗ | ਪਾਠ | ਰੁਥ ਯਾਕੂਬ |
ਇਸ ਕੋਰਸ ਲਈ ਸਾਰੇ ਵਾਧੂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਸਾਡੇ ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਲਰਨ ਕਲੇਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਲੱਭੋ
ਆਫਲਾਈਨ ਪਹੁੰਚ
ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਡੌਕਯੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਆਫਲਾਈਨ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ Docsify ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ। ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਫੋਰਕ ਕਰੋ, Docsify ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਰਿਪੋ ਦੇ ਰੂਟ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ, docsify serve ਟਾਈਪ ਕਰੋ। ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਤੁਹਾਡੇ ਲੋਕਲਹੋਸਟ localhost:3000 'ਤੇ ਪੋਰਟ 3000 'ਤੇ ਸਰਵ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।
PDFs
ਲਿੰਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਦਾ ਇੱਕ PDF ਇੱਥੇ ਲੱਭੋ।
🎒 ਹੋਰ ਕੋਰਸ
ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਹੋਰ ਕੋਰਸ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ! ਦੇਖੋ:
- ਬਿਗਿਨਰਜ਼ ਲਈ ਐਜ AI
- ਬਿਗਿਨਰਜ਼ ਲਈ AI ਏਜੰਟ
- ਬਿਗਿਨਰਜ਼ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ AI
- ਬਿਗਿਨਰਜ਼ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ AI .NET
- ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨਾਲ ਜਨਰੇਟਿਵ AI
- ਜਾਵਾ ਨਾਲ ਜਨਰੇਟਿਵ AI
- ਬਿਗਿਨਰਜ਼ ਲਈ AI
- ਬਿਗਿਨਰਜ਼ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ
- ਬਿਗਿਨਰਜ਼ ਲਈ ML
- ਬਿਗਿਨਰਜ਼ ਲਈ ਸਾਈਬਰਸੁਰੱਖਿਆ
- ਬਿਗਿਨਰਜ਼ ਲਈ ਵੈੱਬ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ
- ਬਿਗਿਨਰਜ਼ ਲਈ IoT
- ਬਿਗਿਨਰਜ਼ ਲਈ XR ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ
- ਜੋੜੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਲਈ GitHub Copilot ਦਾ ਮਾਹਰ ਬਣੋ
- C#/.NET ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ GitHub Copilot ਦਾ ਮਾਹਰ ਬਣੋ
- ਆਪਣੇ ਆਪ ਦੀ Copilot ਮੁਹਿੰਮ ਚੁਣੋ
ਮਦਦ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਜਾਂ AI ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ:
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਫੀਡਬੈਕ ਜਾਂ ਬਿਲਡਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਗਲਤੀਆਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜਾਓ:
ਅਸਵੀਕਰਤੀ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁਚੱਜੇਪਣ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।