Learn AI & ML  Pro

Learn AI & ML Pro

यह ऐप एआई और एमएल प्रो सीखने के इच्छुक पेशेवरों के लिए तैयार किया गया है।

अनुप्रयोग की जानकारी


2.0.0
August 18, 2024
36
$1.49
Everyone
Get it on Google Play

ऐप विवरण


एंड्रॉइड ऐप विश्लेषण और समीक्षा: Learn AI & ML Pro, Magic4Studio द्वारा विकसित। शिक्षा श्रेणी में सूचीबद्ध। वर्तमान संस्करण 2.0.0 है, 18/08/2024 पर अपडेट किया गया है। Google Play पर उपयोगकर्ताओं की समीक्षा के अनुसार: Learn AI & ML Pro। 36 इंस्टॉल से अधिक हासिल किया। Learn AI & ML Pro में वर्तमान में 1 समीक्षाएं हैं, औसत रेटिंग 5.0 सितारे

यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फुल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर परिचयात्मक ज्ञान प्रदान करता है। यदि आप चयन करने वाले हैं तो यह बहुत मददगार होगा। आप संक्षेप में जान सकते हैं कि अनुसंधान क्षेत्र समृद्ध है। कंप्यूटर विज्ञान का बुनियादी ज्ञान अनिवार्य है। गणित, विज्ञान, मैकेनिकल या इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग का ज्ञान एक प्लस है।

लर्न आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ऐप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र का एक ताज़ा और प्रेरक नया संश्लेषण प्रदान करता है: एक नया संश्लेषण उपयोगकर्ता को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की इस पेचीदा नई दुनिया के संपूर्ण दौरे पर ले जाता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इस बात का अध्ययन है कि कंप्यूटर को कैसे बनाया जाए या प्रोग्राम किया जाए ताकि वह वह कर सके जो दिमाग कर सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सीखें / AI सीखें
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीनों द्वारा प्रदर्शित की जाने वाली बुद्धिमत्ता है, जो मनुष्यों द्वारा प्रदर्शित बुद्धिमत्ता के विपरीत है।

यह ऐप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विभिन्न क्षेत्रों जैसे आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, जेनेटिक एल्गोरिदम आदि और पायथन में इसके कार्यान्वयन की बुनियादी अवधारणाओं को शामिल करता है।

अजगर के साथ मशीन लर्निंग / मशीन लर्निंग सीखें मुफ्त
मशीन लर्निंग मूल रूप से कंप्यूटर विज्ञान का वह क्षेत्र है जिसकी मदद से कंप्यूटर सिस्टम डेटा को उसी तरह से समझ सकते हैं जैसे मनुष्य करते हैं। सरल शब्दों में, एमएल एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धि है जो एल्गोरिदम या विधि का उपयोग करके कच्चे डेटा से पैटर्न निकालती है। एमएल का मुख्य फोकस कंप्यूटर सिस्टम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना या मानवीय हस्तक्षेप के बिना अनुभव से सीखने की अनुमति देना है।

डीप लर्निंग सीखें
डीप लर्निंग का मतलब अनिवार्य रूप से एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) को बड़ी मात्रा में डेटा के साथ प्रशिक्षण देना है। गहन शिक्षण में, नेटवर्क अपने आप सीखता है और इस प्रकार सीखने के लिए विशाल डेटा की आवश्यकता होती है।

टेंसरफ्लो ट्यूटोरियल
TensorFlow सभी डेवलपर्स के लिए एक ओपन सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है। इसका उपयोग मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एप्लिकेशन को लागू करने के लिए किया जाता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आकर्षक विचारों को विकसित करने और शोध करने के लिए, Google टीम ने TensorFlow बनाया। TensorFlow को Python प्रोग्रामिंग भाषा में डिज़ाइन किया गया है, इसलिए इसे समझने में आसान फ्रेमवर्क माना जाता है।

डेटा साइंस / पायथन डेटा साइंस ट्यूटोरियल सीखें
डेटा नया तेल है। यह कथन दर्शाता है कि कैसे प्रत्येक आधुनिक आईटी प्रणाली विभिन्न आवश्यकताओं के लिए डेटा को कैप्चर, स्टोर और विश्लेषण करके संचालित होती है। व्यवसाय के लिए निर्णय लेने, मौसम की भविष्यवाणी करने, जीव विज्ञान में प्रोटीन संरचनाओं का अध्ययन करने या विपणन अभियान तैयार करने के बारे में हो। इन सभी परिदृश्यों में गणितीय मॉडल, सांख्यिकी, ग्राफ़, डेटाबेस और निश्चित रूप से डेटा विश्लेषण के पीछे व्यवसाय या वैज्ञानिक तर्क का उपयोग करने का एक बहु-विषयक दृष्टिकोण शामिल है। इसलिए हमें एक प्रोग्रामिंग भाषा की आवश्यकता है जो डेटा विज्ञान की इन सभी विविध आवश्यकताओं को पूरा कर सके। पायथन एक ऐसी भाषा के रूप में चमकता है क्योंकि इसमें कई पुस्तकालय हैं और इसमें ऐसी विशेषताएं हैं जो डेटा विज्ञान की जरूरतों को पूरा करना आसान बनाती हैं।

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की पूरी तस्वीर सीखने के इच्छुक पेशेवरों के लिए लर्न मशीन लर्निंग ऐप तैयार किया गया है। यह ट्यूटोरियल नौसिखिए शिक्षार्थियों और विशेषज्ञों दोनों की सीखने की जरूरतों को पूरा करता है, ताकि उन्हें कृत्रिम बुद्धि और मशीन सीखने की अवधारणाओं और कार्यान्वयन को समझने में मदद मिल सके।

यह मशीन लर्निंग फ्री कोर्स किसके लिए है:
मशीन लर्निंग में रुचि रखने वाला कोई भी व्यक्ति। जिन छात्रों को गणित में कम से कम हाई स्कूल का ज्ञान है और जो मशीन लर्निंग सीखना शुरू करना चाहते हैं।

कोई भी मध्यवर्ती स्तर के लोग जो मशीन लर्निंग की मूल बातें जानते हैं, जिसमें लीनियर रिग्रेशन या लॉजिस्टिक रिग्रेशन जैसे शास्त्रीय एल्गोरिदम शामिल हैं, लेकिन जो इसके बारे में अधिक जानना चाहते हैं और मशीन लर्निंग के सभी विभिन्न क्षेत्रों का पता लगाना चाहते हैं।

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