अपना पथ मास्टर करें
मशीन लर्निंग में एक विशेषज्ञ बनने के लिए, आपको पहले चार सीखने के क्षेत्रों में एक मजबूत नींव की आवश्यकता होती है: कोडिंग, गणित, एमएल सिद्धांत, और शुरू से अंत तक अपनी खुद की एमएल परियोजना कैसे बनाएं।
इन चार कौशलों को बेहतर बनाने के लिए TensorFlow के क्यूरेटेड पाठ्यक्रम से शुरुआत करें, या नीचे हमारे संसाधन पुस्तकालय की खोज करके अपना खुद का सीखने का रास्ता चुनें।
मशीन लर्निंग शिक्षा के चार क्षेत्र
अपने शैक्षिक पथ की शुरुआत करते समय, पहले यह समझना महत्वपूर्ण है कि एमएल कैसे सीखें। हमने सीखने की प्रक्रिया को ज्ञान के चार क्षेत्रों में विभाजित किया है, प्रत्येक क्षेत्र एमएल पहेली का एक मूलभूत टुकड़ा प्रदान करता है। आपके पथ पर आपकी सहायता करने के लिए, हमने उन पुस्तकों, वीडियो और ऑनलाइन पाठ्यक्रमों की पहचान की है जो आपकी क्षमताओं को बढ़ाएंगे, और आपको अपनी परियोजनाओं के लिए एमएल का उपयोग करने के लिए तैयार करेंगे। अपने ज्ञान को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए हमारे निर्देशित पाठ्यक्रम से शुरू करें, या हमारे संसाधन पुस्तकालय की खोज करके अपना रास्ता चुनें।
TensorFlow पाठ्यक्रम
अनुशंसित पाठ्यक्रमों, पुस्तकों और वीडियो वाले हमारे किसी निर्देशित पाठ्यक्रम के साथ सीखना शुरू करें।
पुस्तकों और ऑनलाइन पाठ्यक्रमों के इस संग्रह के साथ एमएल की मूल बातें सीखें। आपको एमएल से परिचित कराया जाएगा और TensorFlow 2.0 का उपयोग करके गहन शिक्षण के माध्यम से मार्गदर्शन किया जाएगा। फिर आपके पास शुरुआती ट्यूटोरियल के साथ जो कुछ भी आप सीखते हैं उसका अभ्यास करने का अवसर होगा।
एक बार जब आप मशीन लर्निंग की मूल बातें समझ लेते हैं, तो तंत्रिका नेटवर्क की सैद्धांतिक समझ, गहरी शिक्षा, और अंतर्निहित गणित अवधारणाओं के अपने ज्ञान में सुधार करके अपनी क्षमताओं को अगले स्तर तक ले जाएं।
जावास्क्रिप्ट में मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने की मूल बातें जानें, और सीधे ब्राउज़र में कैसे परिनियोजित करें। आपको गहन शिक्षण और हाथों पर अभ्यास के माध्यम से TensorFlow.js के साथ शुरुआत करने के बारे में एक उच्च-स्तरीय परिचय मिलेगा।
शैक्षिक संसाधन
अपना स्वयं का सीखने का मार्ग चुनें, और आपको ML की नींव सिखाने के लिए TensorFlow टीम द्वारा अनुशंसित पुस्तकों, पाठ्यक्रमों, वीडियो और अभ्यासों का पता लगाएं।
पुस्तकें
पढ़ना एमएल और गहन शिक्षण की नींव को समझने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक है। किताबें आपको भविष्य में और अधिक तेज़ी से नई अवधारणाओं को सीखने में मदद करने के लिए आवश्यक सैद्धांतिक समझ प्रदान कर सकती हैं।
यह परिचयात्मक पुस्तक सबसे सामान्य एमएल परिदृश्यों को लागू करने का तरीका सीखने के लिए एक कोड-प्रथम दृष्टिकोण प्रदान करती है, जैसे कि कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), और वेब, मोबाइल, क्लाउड और एम्बेडेड रनटाइम के लिए अनुक्रम मॉडलिंग।
यह पुस्तक केरस के साथ डीप लर्निंग का एक व्यावहारिक, व्यावहारिक परिचय है।
ठोस उदाहरणों, न्यूनतम सिद्धांत और दो उत्पादन-तैयार पायथन फ्रेमवर्क-स्किकिट-लर्न और टेंसरफ्लो का उपयोग करते हुए- यह पुस्तक आपको बुद्धिमान प्रणालियों के निर्माण के लिए अवधारणाओं और उपकरणों की सहज समझ हासिल करने में मदद करती है।
यह डीप लर्निंग पाठ्यपुस्तक सामान्य रूप से मशीन लर्निंग और विशेष रूप से डीप लर्निंग के क्षेत्र में छात्रों और चिकित्सकों की मदद करने के लिए एक संसाधन 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 बेहतरीन संदर्भ है।
व्यापक तकनीकी दर्शकों के लिए TensorFlow.js बुनियादी बातों के लिए एक व्यावहारिक दृष्टिकोण। एक बार जब आप इस पुस्तक को समाप्त कर लेंगे, तो आप TensorFlow.js के साथ उत्पादन-तैयार गहन शिक्षण प्रणालियों को बनाने और परिनियोजित करने के बारे में जानेंगे।
TensorFlow लाइब्रेरी के मुख्य लेखकों द्वारा लिखित, यह पुस्तक आपके ब्राउज़र में या Node.
ऑनलाइन पाठ्यक्रम
एमएल की बुनियादी अवधारणाओं को सीखने के लिए एक बहु-भाग ऑनलाइन पाठ्यक्रम लेना एक अच्छा तरीका है। कई पाठ्यक्रम उत्कृष्ट दृश्य व्याख्याकार प्रदान करते हैं, और मशीन लर्निंग को सीधे काम पर, या आपकी व्यक्तिगत परियोजनाओं के साथ लागू करने के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करते हैं।
डीप लर्निंग.एआई
AI, ML और डीप लर्निंग के लिए TensorFlow का परिचयTensorFlow टीम के सहयोग से विकसित, यह पाठ्यक्रम TensorFlow डेवलपर विशेषज्ञता का हिस्सा है और आपको TensorFlow का उपयोग करने के सर्वोत्तम अभ्यास सिखाएगा।
TensorFlow टीम और Udacity द्वारा विकसित इस ऑनलाइन पाठ्यक्रम में, आप TensorFlow के साथ गहन शिक्षण अनुप्रयोगों का निर्माण करना सीखेंगे।
डीप लर्निंग.एआई
TensorFlow डेवलपर विशेषज्ञताTensorFlow डेवलपर द्वारा सिखाए गए इस चार-कोर्स विशेषज्ञता में, आप TensorFlow में स्केलेबल AI-संचालित एल्गोरिदम बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले टूल और सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स का पता लगाएंगे।
गूगल डेवलपर्स
मशीन लर्निंग क्रैश कोर्सTensorFlow API के साथ मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स मशीन सीखने के इच्छुक लोगों के लिए एक स्व-अध्ययन मार्गदर्शिका है। इसमें वीडियो लेक्चर, रियल-वर्ल्ड केस स्टडी और व्यावहारिक अभ्यास के साथ पाठों की एक श्रृंखला है।
MIT से इस कोर्स में, आप गहन शिक्षण एल्गोरिदम का मूलभूत ज्ञान प्राप्त करेंगे और TensorFlow में तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे।
डीप लर्निंग.एआई
डीप लर्निंग स्पेशलाइजेशनपांच पाठ्यक्रमों में, आप डीप लर्निंग की नींव सीखेंगे, समझेंगे कि तंत्रिका नेटवर्क कैसे बनाया जाता है, और सफल मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स का नेतृत्व करना और एआई में करियर बनाना सीखना होगा। आप न केवल सिद्धांत में महारत हासिल करेंगे, बल्कि यह भी देखेंगे कि इसे उद्योग में कैसे लागू किया जाता है।
डीप लर्निंग.एआई
TensorFlow: डेटा और परिनियोजन विशेषज्ञताआपने मॉडल बनाना और प्रशिक्षित करना सीख लिया है। अब इस चार-कोर्स विशेषज्ञता में अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए विभिन्न परिनियोजन परिदृश्यों को नेविगेट करना और डेटा का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करना सीखें।
डीप लर्निंग.एआई
TensorFlow: उन्नत तकनीक विशेषज्ञतायह विशेषज्ञता सॉफ्टवेयर और ML इंजीनियरों के लिए है, जो TensorFlow की मूलभूत समझ रखते हैं, जो शक्तिशाली मॉडल बनाने के लिए उन्नत TensorFlow सुविधाओं को सीखकर अपने ज्ञान और कौशल का विस्तार करना चाहते हैं।
जानें कि आप अपने अत्याधुनिक शोध पर कैसे अधिक नज़र रख सकते हैं, या अपने ग्राहकों या जिस कंपनी के लिए आप वेब-आधारित मशीन लर्निंग के साथ काम करते हैं, उसके लिए भविष्य में अपने वेब ऐप्स में सुपर पावर प्रदान कर सकते हैं।
गणित अवधारणा
अपने एमएल ज्ञान के साथ गहराई तक जाने के लिए, ये संसाधन आपको उच्च स्तर की उन्नति के लिए आवश्यक अंतर्निहित गणित अवधारणाओं को समझने में मदद कर सकते हैं।
मशीन लर्निंग के लिए रैखिक बीजगणित का एक विहंगम दृश्य। कभी भी रैखिक बीजगणित नहीं लिया या मूल बातें के बारे में कुछ नहीं जानते हैं, और यह महसूस करना चाहते हैं कि एमएल में इसका उपयोग कैसे किया जाता है? तो यह वीडियो आपके लिए है।
इंपीरियल कॉलेज लंदन
मशीन लर्निंग विशेषज्ञता के लिए गणितकौरसेरा की इस ऑनलाइन विशेषज्ञता का उद्देश्य गणित और मशीन लर्निंग के बीच की खाई को पाटना है, जो आपको एक सहज समझ बनाने के लिए अंतर्निहित गणित में गति प्रदान करता है, और इसे मशीन लर्निंग और डेटा साइंस से जोड़ता है।
दृश्य-प्रथम दृष्टिकोण के साथ गणित को प्रस्तुत करने के आसपास 3blue1भूरे रंग के केंद्र। इस वीडियो श्रृंखला में, आप एक तंत्रिका नेटवर्क की मूल बातें सीखेंगे और यह गणित की अवधारणाओं के माध्यम से कैसे काम करता है।
3blue1brown से लघु, दृश्य वीडियो की एक श्रृंखला जो मैट्रिक्स, निर्धारकों, ईजिन-सामानों और अधिक की ज्यामितीय समझ की व्याख्या करती है।
3blue1brown से लघु, दृश्य वीडियो की एक श्रृंखला जो कैलकुलस के मूल सिद्धांतों को इस तरह से समझाती है जो आपको मूलभूत प्रमेयों की एक मजबूत समझ प्रदान करती है, न कि केवल समीकरण कैसे काम करते हैं।
MIT के इस परिचयात्मक पाठ्यक्रम में मैट्रिक्स सिद्धांत और रैखिक बीजगणित शामिल हैं। 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।
एमआईटी से यह प्रारंभिक कैलकुस पाठ्यक्रम अनुप्रयोगों के साथ एक चर के कार्यों के भेदभाव और एकीकरण को शामिल करता है।
संभाव्यता और सांख्यिकी के लिए एक दृश्य परिचय।
यह पुस्तक सांख्यिकीय सीखने के क्षेत्र का एक सुलभ अवलोकन प्रदान करती है, जो मशीन लर्निंग में मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटासेट की विशाल और जटिल दुनिया की समझ बनाने के लिए एक आवश्यक टूलसेट है।
टेंसरफ्लो संसाधन
TensorFlow पुस्तकालयों और आपकी आवश्यकताओं के लिए विशिष्ट रूपरेखाओं के साथ आरंभ करने में आपकी सहायता करने के लिए हमने अपने पसंदीदा संसाधन एकत्र किए हैं। TensorFlow.js , TensorFlow Lite , और TFX के लिए हमारे अनुभागों पर जाएं।
आप नवीनतम उदाहरणों और कोलाब के लिए आधिकारिक TensorFlow गाइड और ट्यूटोरियल भी ब्राउज़ कर सकते हैं।
मशीन लर्निंग फ़ाउंडेशन एक निःशुल्क प्रशिक्षण पाठ्यक्रम है जहाँ आप TensorFlow का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के मूल सिद्धांतों को जानेंगे।
यह एमएल टेक टॉक उन लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो मशीन लर्निंग की मूल बातें जानते हैं, लेकिन TensorFlow (उच्च स्तरीय एपीआई का उपयोग किए बिना टेंसर, वैरिएबल और ग्रेडिएंट) के मूल सिद्धांतों पर एक सिंहावलोकन की आवश्यकता है।
इस एमएल टेक टॉक में प्रतिनिधित्व सीखने, तंत्रिका नेटवर्क के परिवार और उनके अनुप्रयोग, एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क के अंदर एक पहली नज़र, और कई कोड उदाहरण और TensorFlow से अवधारणाएं शामिल हैं।
इस श्रृंखला में, TensorFlow टीम TensorFlow के विभिन्न हिस्सों को एक कोडिंग परिप्रेक्ष्य से देखती है, जिसमें TensorFlow के उच्च-स्तरीय API, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, तंत्रिका संरचित सीखने, और बहुत कुछ के उपयोग के लिए वीडियो हैं।
मल्टीमीडिया का विश्लेषण करने, स्मार्ट खोज बनाने, डेटा बदलने और उपयोगकर्ता के अनुकूल टूल के साथ उन्हें अपने ऐप में जल्दी से बनाने सहित सबसे आम एमएल उपयोग के मामलों को खोजना सीखें।
जावास्क्रिप्ट के लिए
TensorFlow.js पर नवीनतम संसाधनों का अन्वेषण करें।
व्यापक तकनीकी दर्शकों के लिए TensorFlow.js बुनियादी बातों के लिए एक व्यावहारिक दृष्टिकोण। एक बार जब आप इस पुस्तक को समाप्त कर लेंगे, तो आप TensorFlow.js के साथ उत्पादन-तैयार गहन शिक्षण प्रणालियों को बनाने और परिनियोजित करने के बारे में जानेंगे।
एक 3-भाग श्रृंखला जो TensorFlow.js के साथ मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण और निष्पादन दोनों की खोज करती है, और आपको दिखाती है कि जावास्क्रिप्ट में मशीन लर्निंग मॉडल कैसे बनाया जाता है जो सीधे ब्राउज़र में निष्पादित होता है।
TensorFlow.js का उपयोग करके वेब एमएल के साथ शून्य से नायक तक जाएं। अगली पीढ़ी के वेब ऐप्स बनाना सीखें जो क्लाइंट साइड चला सकते हैं और लगभग किसी भी डिवाइस पर उपयोग किए जा सकते हैं।
मशीन सीखने और तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण पर एक बड़ी श्रृंखला का हिस्सा, यह वीडियो प्लेलिस्ट TensorFlow.js, कोर एपीआई, और एमएल मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करने के लिए जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरी का उपयोग करने पर केंद्रित है।
मोबाइल और IoT . के लिए
TensorFlow Lite पर नवीनतम संसाधनों का अन्वेषण करें।
गूगल डेवलपर्स
ऑन-डिवाइस मशीन लर्निंगऑडियो वर्गीकरण, विज़ुअल उत्पाद खोज, और बहुत कुछ सहित सामान्य उपयोग के मामलों के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका प्रदान करने वाले सीखने के रास्तों के माध्यम से अपना पहला ऑन-डिवाइस एमएल ऐप बनाने का तरीका जानें।
इस कोर्स में TensorFlow Lite के साथ मोबाइल और एम्बेडेड डिवाइस पर डीप लर्निंग मॉडल तैनात करना सीखें, जिसे TensorFlow टीम और Udacity ने सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए मॉडल परिनियोजन के व्यावहारिक दृष्टिकोण के रूप में विकसित किया है।
टीएफएक्स के साथ एक उत्पादन पाइपलाइन प्रणाली को एक साथ कैसे रखा जाए, इस पर एक व्यावहारिक नज़र डालें। हम डेटा अधिग्रहण, मॉडल निर्माण से लेकर परिनियोजन और प्रबंधन तक सब कुछ जल्दी से कवर कर लेंगे।
यह पुस्तक आपको TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र का उपयोग करके एक ML पाइपलाइन को स्वचालित करने के चरणों के बारे में बताती है। इस पुस्तक में मशीन सीखने के उदाहरण TensorFlow और Keras पर आधारित हैं, लेकिन मूल अवधारणाओं को किसी भी ढांचे पर लागू किया जा सकता है।
डीप लर्निंग.एआई
उत्पादन के लिए मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग (एमएलओपीएस) विशेषज्ञताइस चार-कोर्स विशेषज्ञता में अपनी उत्पादन इंजीनियरिंग क्षमताओं का विस्तार करें। उत्पादन में लगातार काम करने वाली एकीकृत प्रणालियों की अवधारणा, निर्माण और रखरखाव करना सीखें।
इस उन्नत पाठ्यक्रम में TFX घटक, पाइपलाइन ऑर्केस्ट्रेशन और ऑटोमेशन, और Google क्लाउड के साथ ML मेटाडेटा को प्रबंधित करने का तरीका शामिल है।
मानव-केंद्रित एआई
एमएल मॉडल डिजाइन करते समय, या एआई-संचालित अनुप्रयोगों का निर्माण करते समय, उत्पाद के साथ बातचीत करने वाले लोगों पर विचार करना और इन एआई सिस्टम में निष्पक्षता, व्याख्या, गोपनीयता और सुरक्षा का निर्माण करने का सबसे अच्छा तरीका है।
TensorFlow का उपयोग करके अपने ML वर्कफ़्लो में Responsible AI प्रथाओं को एकीकृत करने का तरीका जानें।
Google की यह गाइडबुक आपको मानव-केंद्रित AI उत्पाद बनाने में मदद करेगी। यह आपको सामान्य गलतियों से बचने, उत्कृष्ट अनुभवों को डिजाइन करने और लोगों पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम करेगा क्योंकि आप एआई-संचालित एप्लिकेशन बनाते हैं।
Google के MLCC के भीतर एक घंटे का यह मॉड्यूल शिक्षार्थियों को विभिन्न प्रकार के मानवीय पूर्वाग्रहों से परिचित कराता है जो प्रशिक्षण डेटा में प्रकट हो सकते हैं, साथ ही उनके प्रभावों की पहचान और मूल्यांकन के लिए रणनीतियाँ भी।