यह पाठ्यक्रम उन लोगों के लिए एक प्रारंभिक बिंदु है जो:
एमएल के बारे में उनकी समझ में सुधार करें
TensorFlow के साथ कागजात को समझना और लागू करना शुरू करें
आगे बढ़ने से पहले आपको पहले से ही इस बात का पृष्ठभूमि ज्ञान होना चाहिए कि एमएल कैसे काम करता है या टेन्सरफ्लो के साथ मशीन लर्निंग के शुरुआती पाठ्यक्रम में शिक्षण सामग्री को पूरा कर लिया है। नीचे दी गई सामग्री का उद्देश्य शिक्षार्थियों को अधिक सैद्धांतिक और उन्नत मशीन शिक्षण सामग्री के लिए मार्गदर्शन करना है। आप देखेंगे कि कई संसाधन TensorFlow का उपयोग करते हैं, हालाँकि, ज्ञान अन्य ML फ़्रेमवर्क में स्थानांतरित किया जा सकता है।
एमएल की अपनी समझ को आगे बढ़ाने के लिए, आपके पास पायथन प्रोग्रामिंग अनुभव के साथ-साथ कैलकुलस, रैखिक बीजगणित, संभाव्यता और सांख्यिकी में पृष्ठभूमि होनी चाहिए। आपके एमएल ज्ञान को गहरा करने में आपकी मदद करने के लिए, हमने विश्वविद्यालयों से कई अनुशंसित संसाधनों और पाठ्यक्रमों के साथ-साथ कुछ पाठ्यपुस्तकों को सूचीबद्ध किया है।
चरण 1: गणित अवधारणाओं की अपनी समझ को ताज़ा करें
एमएल एक गणित भारी अनुशासन है। यदि आप एमएल मॉडल को संशोधित करने, या नए सिरे से निर्माण करने की योजना बना रहे हैं, तो अंतर्निहित गणित अवधारणाओं से परिचित होना महत्वपूर्ण है। आपको सारा गणित पहले से ही सीखने की ज़रूरत नहीं है, बल्कि इसके बजाय आप उन अवधारणाओं को देख सकते हैं जिनसे आप अपरिचित हैं जैसे ही वे आपके सामने आती हैं। यदि आपको गणित पाठ्यक्रम किए हुए कुछ समय हो गया है, तो पुनश्चर्या के लिए 3ब्लू1ब्राउन से रैखिक बीजगणित का सार और कैलकुलस प्लेलिस्ट का सार देखने का प्रयास करें। हमारा सुझाव है कि आप किसी विश्वविद्यालय से कक्षा लेना, या एमआईटी से लीनियर अलजेब्रा या सिंगल वेरिएबल कैलकुलस जैसे ओपन एक्सेस व्याख्यान देखना जारी रखें।
3ब्लू1ब्राउन के लघु, दृश्य वीडियो की एक श्रृंखला जो कैलकुलस के बुनियादी सिद्धांतों को इस तरह से समझाती है जो आपको बुनियादी प्रमेयों की एक मजबूत समझ देती है, न कि केवल समीकरण कैसे काम करते हैं।
एमआईटी का यह परिचयात्मक पाठ्यक्रम मैट्रिक्स सिद्धांत और रैखिक बीजगणित को शामिल करता है। उन विषयों पर जोर दिया जाता है जो अन्य विषयों में उपयोगी होंगे, जिनमें समीकरणों की प्रणाली, वेक्टर रिक्त स्थान, निर्धारक, eigenvalues, समानता और सकारात्मक निश्चित मैट्रिक्स शामिल हैं।
चरण 2: इन पाठ्यक्रमों और पुस्तकों के साथ गहन शिक्षण की अपनी समझ को गहरा करें
ऐसा कोई एक पाठ्यक्रम नहीं है जो आपको गहन शिक्षण के बारे में वह सब कुछ सिखाएगा जो आपको जानने के लिए आवश्यक है। एक दृष्टिकोण जो सहायक हो सकता है वह एक ही समय में कुछ पाठ्यक्रम लेना है। हालाँकि सामग्री में ओवरलैप होगा, कई प्रशिक्षकों द्वारा अवधारणाओं को अलग-अलग तरीकों से समझाना मददगार हो सकता है, खासकर जटिल विषयों के लिए। नीचे कई पाठ्यक्रम दिए गए हैं जिनकी अनुशंसा हम आपको आरंभ करने में मदद के लिए करते हैं। आप उनमें से प्रत्येक को एक साथ एक्सप्लोर कर सकते हैं, या केवल उन लोगों को चुन सकते हैं जो आपके लिए सबसे अधिक प्रासंगिक लगते हैं।
याद रखें, जितना अधिक आप सीखेंगे, और अभ्यास के माध्यम से इन अवधारणाओं को सुदृढ़ करेंगे, आप अपने स्वयं के एमएल मॉडल के निर्माण और मूल्यांकन में उतने ही अधिक कुशल होंगे।
कौरसेरा में एंड्रयू एनजी की डीप लर्निंग स्पेशलाइजेशन डीप लर्निंग की नींव भी सिखाती है, जिसमें कन्वेन्शनल नेटवर्क, आरएनएनएस, एलएसटीएम और बहुत कुछ शामिल हैं। यह विशेषज्ञता आपको अपने काम में गहन शिक्षा लागू करने और एआई में करियर बनाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन की गई है।
एमआईटी के इस पाठ्यक्रम में, आप गहन शिक्षण एल्गोरिदम का मूलभूत ज्ञान प्राप्त करेंगे और टेन्सरफ्लो में तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे।
पांच पाठ्यक्रमों में, आप डीप लर्निंग की मूल बातें सीखेंगे, समझेंगे कि तंत्रिका नेटवर्क कैसे बनाया जाए, और सफल मशीन लर्निंग परियोजनाओं का नेतृत्व कैसे करें और एआई में करियर कैसे बनाएं। आप न केवल सिद्धांत में महारत हासिल करेंगे, बल्कि यह भी देखेंगे कि इसे उद्योग में कैसे लागू किया जाता है।
ऊपर सूचीबद्ध पाठ्यक्रमों में आप जो सीखते हैं उसे पूरा करने के लिए, हम अनुशंसा करते हैं कि आप नीचे दी गई पुस्तकों को पढ़कर गहराई से जानें। प्रत्येक पुस्तक ऑनलाइन उपलब्ध है, और आपको अभ्यास करने में मदद करने के लिए पूरक सामग्री प्रदान करती है।
आप इयान गुडफेलो, योशुआ बेंगियो और आरोन कौरविल द्वारा लिखित डीप लर्निंग: एन एमआईटी प्रेस बुक पढ़कर शुरुआत कर सकते हैं। डीप लर्निंग पाठ्यपुस्तक एक उन्नत संसाधन है जिसका उद्देश्य छात्रों को उनकी समझ को गहरा करने में मदद करना है। पुस्तक के साथ एक वेबसाइट भी है, जो आपको अवधारणाओं के साथ अभ्यास करने के लिए अभ्यास, व्याख्यान स्लाइड, गलतियों में सुधार और अन्य संसाधनों सहित विभिन्न प्रकार की पूरक सामग्री प्रदान करती है।
आप माइकल नीलसन की ऑनलाइन पुस्तक न्यूरल नेटवर्क्स एंड डीप लर्निंग भी देख सकते हैं। यह पुस्तक तंत्रिका नेटवर्क पर एक सैद्धांतिक पृष्ठभूमि प्रदान करती है। यह TensorFlow का उपयोग नहीं करता है, लेकिन अधिक सीखने में रुचि रखने वाले छात्रों के लिए यह एक बढ़िया संदर्भ है।
यह डीप लर्निंग पाठ्यपुस्तक एक संसाधन है जिसका उद्देश्य छात्रों और अभ्यासकर्ताओं को सामान्य रूप से मशीन लर्निंग और विशेष रूप से डीप लर्निंग के क्षेत्र में प्रवेश करने में मदद करना है।
यह पुस्तक तंत्रिका नेटवर्क पर एक सैद्धांतिक पृष्ठभूमि प्रदान करती है। यह TensorFlow का उपयोग नहीं करता है, लेकिन अधिक सीखने में रुचि रखने वाले छात्रों के लिए यह एक बढ़िया संदर्भ है।
इस बिंदु पर, हम कागजात पढ़ने और हमारी वेबसाइट पर उन्नत ट्यूटोरियल आज़माने की सलाह देते हैं, जिसमें कुछ प्रसिद्ध प्रकाशनों के कार्यान्वयन शामिल हैं। किसी उन्नत एप्लिकेशन, मशीनी अनुवाद या छवि कैप्शनिंग को सीखने का सबसे अच्छा तरीका ट्यूटोरियल से जुड़े पेपर को पढ़ना है। जैसे ही आप इस पर काम करते हैं, कोड के प्रासंगिक अनुभाग ढूंढें और अपनी समझ को मजबूत करने में सहायता के लिए उनका उपयोग करें।
TensorFlow के साथ मशीन लर्निंग की मूल बातें
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विशेषज्ञता: जावास्क्रिप्ट विकास के लिए टेन्सरफ्लो की मूल बातें
[null,null,[],[],[],null,["# Theoretical and Advanced Machine Learning\n\n[TensorFlow](/tutorials) › [Resources](/resources/models-datasets) › [Learn ML](/resources/learn-ml) › [Guide](/resources/learn-ml/theoretical-and-advanced-machine-learning) › \n\nTheoretical and advanced machine learning with TensorFlow\n=========================================================\n\nBefore starting on the learning materials below, be sure to:\n\n1. Complete our curriculum [Basics of machine learning with TensorFlow](/resources/learn-ml/basics-of-machine-learning), or have equivalent knowledge\n\n2. Have software development experience, particularly in Python\n\nThis curriculum is a starting point for people who would like to:\n\n1. Improve their understanding of ML\n\n2. Begin understanding and implementing papers with TensorFlow\n\nYou should already have background knowledge of how ML works or completed the learning materials in the beginner curriculum [Basics of machine learning with TensorFlow](/resources/learn-ml/basics-of-machine-learning) before continuing. The below content is intended to guide learners to more theoretical and advanced machine learning content. You will see that many of the resources use TensorFlow, however, the knowledge is transferable to other ML frameworks.\n\nTo further your understanding of ML, you should have Python programming experience as well as a background in calculus, linear algebra, probability, and statistics. To help you deepen your ML knowledge, we have listed a number of recommended resources and courses from universities, as well as a couple of textbooks. \n\nStep 1: Refresh your understanding of math concepts\n---------------------------------------------------\n\nML is a math heavy discipline. If you plan to modify ML models, or build new ones from scratch, familiarity with the underlying math concepts is important. You don't have to learn all the math upfront, but instead you can look up concepts you are unfamiliar with as you come across them. If it's been a while since you've taken a math course, try watching the [Essence of linear algebra](https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab) and the [Essence of calculus](https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDMsr9K-rj53DwVRMYO3t5Yr) playlists from 3blue1brown for a refresher. We recommend that you continue by taking a class from a university, or watching open access lectures from MIT, such as [Linear Algebra](https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/) or [Single Variable Calculus](https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-01-single-variable-calculus-fall-2006/). \n[Essence of Linear Algebra](https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab) \nby 3Blue1Brown \nA series of short, visual videos from 3blue1brown that explain the geometric understanding of matrices, determinants, eigen-stuffs and more. \nFree [View series](https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab) \nMath \n[Essence of Calculus](https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDMsr9K-rj53DwVRMYO3t5Yr) \nby 3Blue1Brown \nA series of short, visual videos from 3blue1brown that explain the fundamentals of calculus in a way that give you a strong understanding of the fundamental theorems, and not just how the equations work. \nFree [View series](https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDMsr9K-rj53DwVRMYO3t5Yr) \nMath \n[MIT 18.06: Linear Algebra](https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/) \nThis introductory course from MIT covers matrix theory and linear algebra. Emphasis is given to topics that will be useful in other disciplines, including systems of equations, vector spaces, determinants, eigenvalues, similarity, and positive definite matrices. \nFree [View course](https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/) \nMath \n[MIT 18.01: Single Variable Calculus](https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-01-single-variable-calculus-fall-2006/) \nThis introductory calculus course from MIT covers differentiation and integration of functions of one variable, with applications. \nFree [View course](https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-01-single-variable-calculus-fall-2006/) \nMath \n\nStep 2: Deepen your understanding of deep learning with these courses and books\n-------------------------------------------------------------------------------\n\nThere is no single course that will teach you everything you need to know about deep learning. One approach that may be helpful is to take a few courses at the same time. Although there will be overlap in the material, having multiple instructors explain concepts in different ways can be helpful, especially for complex topics. Below are several courses we recommend to help get you started. You can explore each of them together, or just choose the ones that feel the most relevant to you.\n\nRemember, the more you learn, and reinforce these concepts through practice, the more adept you will be at building and evaluating your own ML models. \n\n##### Take these courses:\n\n[MIT course 6.S191: Introduction to Deep Learning](http://introtodeeplearning.com/) is an introductory course for Deep Learning with TensorFlow from MIT and also a wonderful resource.\n\nAndrew Ng's [Deep Learning Specialization at Coursera](https://www.coursera.org/specializations/deep-learning) also teaches the foundations of deep learning, including convolutional networks, RNNS, LSTMs, and more. This specialization is designed to help you apply deep learning in your work, and to build a career in AI. \n[MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning](http://introtodeeplearning.com/) \nIn this course from MIT, you will gain foundational knowledge of deep learning algorithms and get practical experience in building neural networks in TensorFlow. \nFree [View course](http://introtodeeplearning.com/) \nCode \nMath \nTheory \nBuild \n\nDeepLearning.AI\n[Deep Learning Specialization](https://www.coursera.org/specializations/deep-learning) \nIn five courses, you will learn the foundations of Deep Learning, understand how to build neural networks, and learn how to lead successful machine learning projects and build a career in AI. You will master not only the theory, but also see how it is applied in industry. \n[View course](https://www.coursera.org/specializations/deep-learning) \nCode \nMath \nTheory \nBuild \n\n##### ⬆ And ⬇\nRead these books:\n\nTo complement what you learn in the courses listed above, we recommend that you dive deeper by reading the books below. Each book is available online, and offers supplementary materials to help you practice.\n\nYou can start by reading [Deep Learning: An MIT Press Book](https://www.deeplearningbook.org/) by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. The Deep Learning textbook is an advanced resource intended to help students deepen their understanding. The book is accompanied by [a website](http://www.deeplearningbook.org/), which provides a variety of supplementary materials, including exercises, lecture slides, corrections of mistakes, and other resources to give you hands on practice with the concepts.\n\nYou can also explore Michael Nielsen's online book [Neural Networks and Deep Learning](http://neuralnetworksanddeeplearning.com/). This book provides a theoretical background on neural networks. It does not use TensorFlow, but is a great reference for students interested in learning more. \n[Deep Learning](https://www.deeplearningbook.org/) \nby Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville \nThis Deep Learning textbook is a resource intended to help students and practitioners enter the field of machine learning in general, and deep learning in particular. \nFree [View book](https://www.deeplearningbook.org/) \nMath \nTheory \nBuild \n[Neural Networks and Deep Learning](http://neuralnetworksanddeeplearning.com/) \nby Michael Nielsen \nThis book provides a theoretical background on neural networks. It does not use TensorFlow, but is a great reference for students interested in learning more. \nFree [View book](http://neuralnetworksanddeeplearning.com/) \nCode \nMath \nTheory \nBuild \n\nStep 3: Read and implement papers with TensorFlow\n-------------------------------------------------\n\nAt this point, we recommend reading papers and trying the [advanced tutorials](/tutorials) on our website, which contain implementations of a few well known publications. The best way to learn an advanced application, [machine translation](/tutorials/text/transformer), or [image captioning](/tutorials/text/image_captioning), is to read the paper linked from the tutorial. As you work through it, find the relevant sections of the code, and use them to help solidify your understanding. \n[Previous\nBasics of machine learning with TensorFlow](/resources/learn-ml/basics-of-machine-learning) [Next\nSpecialization: Basics of TensorFlow for Javascript development](/resources/learn-ml/basics-of-tensorflow-for-js-development) \n\nLearn, develop and build with TensorFlow\n----------------------------------------\n\n[Get started](/learn)"]]