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Batch Machine Learning | Offline Vs Online Learning | Machine Learning Types — Transcript

by CampusX · 2,161 words · 268 segments · language en · Watch on YouTube

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0:00हेलो हेलो गाइस वेलकम टू माय YouTube चैनल
0:02इट्स कैंडिडेट फॉर मशीन लर्निंग MB टू डेज
0:05बिफोर एंड टुडे वे विल डिसकस वन व्हो टेक
0:08एंड इट इज बैक वर्सेस ऑनलाइन फ्लोरिंग ओके
0:12102 पिछले वीडियो में हमने टाइप्स ऑफ
0:15पोलूशन इन थोड़ा सा जहां पर हमने डिफरेंट
0:18टाइप्स देखे थे मशीन लगने के ऑन द बेसिस
0:20ऑफ अमाउंट आफ सुपर विजन रिक्वेस्ट ड्रेन
0:23मशीन लर्निंग एल्गोरिदम प्राइड तो हमने कल
0:26अलग टाइप से एक है सुपरवाइजर सुपरवाइजर
0:28सेमी सुपरवाइजर रिइंफोर्समेंट आज भी हम
0:31लोग टाइप्स ऑफ मशीन लर्निंग पढ़ने वाले
0:33हैं बट जॉन टाइप डिस्कस करेंगे वहीं
0:36कंपलीटली डिफरेंट चीज के ऊपर बेस्ट होगा
0:38ठीक है तो आज उनको टाइप्स पढ़ने वाले मशीन
0:41लर्निंग के वह इस चीज पर डिपेंड करता है
0:43कि मशीन लर्निंग मॉडल ट्रेन कैसे होता है
0:46क्वेश्चन प्रोडक्शन में ट्राइड नाउ यू
0:50माइट थिंक प्रोडक्शन क्या होता है तो
0:52लेकिन फस डिफाइन व्हाट इस प्रोडक्शन इन
0:54सिंपल टर्म्स प्रोडक्शन इस बेसिकली 10 रौल
0:57विंची कोड इस गोइंग टू रंग ठीक है
1:00कि आप कोई सॉफ्टवेयर बनाते हो तो वह आपके
1:03मशीन पर बैठा रहता वह आपके कस्टमर्स के
1:06पास जाना चाहिए और उसका एक ही तरीका है कि
1:09आप अपने कोड को किसी सर्वर पर रन कराओ
1:10जिसका आईपी एड्रेस आपके कस्टमर्स के पास
1:13होगा वह साइटिड एस कट करेंगे और आपके
1:15क्वेश्चन का आंसर कर पाएंगे मशीन लर्निंग
1:17इसमें डिफरेंट जब आप मशीन लर्निंग ए शॉर्ट
1:19ड्रेस बनाते हो तो आप उसको भी सर्वर पर
1:22रिप्लाई कर दो और जो सरवर करें एनरोलमेंट
1:25है जहां पर आपका को ग्रैंड कर रहा है उसको
1:28प्रोडक्शन वारंट बोलते हैं जब आप उसको कॉल
1:30करो कि मशीन को डेवलपमेंट एनवायरमेंट
1:32बोलते हैं ठीक है ना वह मशीन लर्निंग के
1:35जो सॉफ्टवेयर होते हैं या मशीन लर्निंग
1:37होता है वह सर्वर पर अलग अलग ढंग से बिहेव
1:41करता है या अलग ढंग से चलता है ठीक है उसी
1:43के बेसिस पर हम लोग दो डिफरेंट टाइप्स आफ
1:45पढ़ने वाले मशीन लर्निंग है वह मैं सब
1:48एक्स लर्निंग या फिर बैक मशीन लर्निंग यह
1:51उम्र ऑफलाइन लर्निंग बोलते हैं जैसे कि
1:53मैंने इस ऑनलाइन मशीन लर्निंग या फिर
1:55ऑनलाइन लर्निंग ठीक है तो इन दोनों को मैं
1:57बहुत डिटेल में पढ़ेंगे और चुकी टू बी
2:00कि यह इंपोर्टेंट है क्योंकि एडिटर एंड
2:02ऑप्शन मशीन लर्निंग मॉडल बनाकर फिर मशीन
2:05पर ही रखने वाले अपने कंप्यूटर में रहने
2:06वाले आप उसको सर्वर पर अपलोड करो सो ठाट
2:08आईटी कैन यू है तो आपको आईडिया होना चाहिए
2:11कि बैक और ऑनलाइन लर्निंग में क्या
2:13डिफ्रेंस ठीक है तो अब डिसाइड व्हाट नऊ
2:17लेट्स डिसकस कि बैचलर मिंस क्या होता है
2:20व्हाट इज बैक लर्निंग ट्यूब्स लर्निंग इज
2:23द कन्वेंशनल रिलीफ ट्रेनिंग व मशीनरी मॉडल
2:27जहां व्याख्या करते हो आप पूरे के पूरे
2:29डाटा को एक हाथ यूज करते हो मशीन लर्निंग
2:32को ट्रेंड करने के लिए मशीन लर्निंग
2:33वॉर्डन को ट्रेंड करने के लिए मतलब बैच के
2:36देश में जब आप ट्रेनिंग करवाते हो तो आप
2:38अपने पूरे डाटा को यूटिलाइज कर दो दर्जनों
2:41इंक्रीमेंटल ट्रेनिंग इंक्रीमेंट देने का
2:43मतलब आप छोटे-छोटे टुकड़ों में ट्रेन
2:45कराते आप पूरे के पूरे लौट के साथ प्रेम
2:48करते हो ठीक है अब सिर्फ जो डाटा होता है
2:52जनरल अगर आप इस सीरियल में प्रॉब्लम होकर
2:54काम कर रहे हो तो डाटा जो वह बड़ा होगा जब
2:57भी पढ़ाई होता है तो बहुत बड़ा बेटा को
3:00कि अगर आप सर्वर पर ट्रेंड करने जाओ लोड
3:02कर सकते ऐसा बड़ा सा कोई करता नहीं है
3:04क्योंकि चिट्ठी कोस्टली एंड टाइम टेकिंग
3:06तो जनरली जो बैचलर इन होता है जहां पर
3:10पूरे लीटर के साथ एक ट्रेन कर रहे हो वह
3:12आप ऑफलाइन करते हो अपने मशीन पर डाटा
3:14साइंटिस्ट मशीन गन इंजीनियर उसको अपने
3:16मशीन पर ट्रेंड करता है और जब वह मॉडल
3:18ट्रेन हो जाता है तो जो सीखा हुआ मॉडल है
3:20उसको था कि आप प्रोडक्ट डालते हो तो दिस
3:23इस कॉर्ड बैक्स लर्निंग वह यू टेक यू
3:27इंसाइड ए आर यू ट्रेन यह मशीन लर्निंग मॉड
3:30ऑन ऑफ लाइन सिस्टम एंड m10 मॉडल्स ट्रेंड
3:33दी डिपॉजिट और दोसर दिस इज द डांस फ्लोर
3:37ऑफ बिर्थ लर्निंग आलथॉ यू सो होता क्या है
3:41बहुत सिंपल आपके पास डाटा है जैसे जो डाटा
3:47कि एंड एवरीवन मॉडल टाइट आप अपने मीना
3:51कुमारी को डालते हो मॉडल ट्रेन हो सकते
3:53हैं ट्रेन होने के बाद यू टेस्ट अवार्ड यू
3:57जस्ट 20 चोर की जो मैंने क्रीम किया है वह
4:00सही है कि नहीं वंश यो यो पुट्टिना सरवर
4:03नीर व सेकंड हैंड ओवर थे और आपका मशीन
4:09लर्निंग मॉडल रन करता रहेगा जब भी यूजर
4:12कुछ भी डेटा देगा आपका मशीन लर्निंग मॉड
4:14ऑन करते रहता है कूलिंग मतलब प्लेट से आप
4:18नेट पैक में बावजूद और आपको इट्स
4:19रिकमेंडेशन इंजन बनाना है जो यूजर्स को
4:21होगी सेलेक्ट करें करके बताएं ठीक है फिर
4:24नाच कि आप क्या करोगे वह पिग्मेंटेशन इंजन
4:26को ट्रेन करूं अपने मशीन पर और उठाकर
4:28नेक्स्ट के सर्वर पर डाल दोगे जहां पर यह
4:30नज़र आएंगे तो आपका सिस्टम ऑटोमेटिकली
4:33उनको मूवी सजेस्ट करता रहेगा तो राइट बट
4:36आईएस आपको इस चीज में एक प्रॉब्लम समझ में
4:39आ रहा होगा इस चीज का प्रॉब्लम यह है कि
4:42आप का मॉडल स्टेट है जब एक बार सीख गया
4:46आपको सीपियां वह कुछ
4:47ठीक है उसके बाद वह पुरानी चीजों के ऊपर
4:49ही काम कर रहा है बट प्रॉब्लम दत्त दर्शक
4:52प्रोसेस कि आपका जो बिजनेस सिनेरियो है वह
4:55वॉल्व करते रहते हैं ए गुड मॉर्निंग
4:57कंपलेक्सेस अब बात कर रहे हैं नेक्स्ट कि
4:59आपने रिकमेंडेशन जो बनाया था कि आपने आज
5:01बनाया तो आज नेक्स्ट इसमें जितनी मूवी से
5:04आपने सबको कंसीडर करके बनाया फट मैट्रिक्स
5:06तो हर हफ्ते नहीं होगी साइड करता जाता है
5:08तो आपका रिकमेंडेशन इंस्टॉल वे ग्रो इन
5:12ऑर्डर टो इंक्वायर इनटू ए न्यू मूवीस राइट
5:15तो इन्हें में मैं क्या बोल रहा हूं कि
5:16आपका मशीन लर्निंग मॉडल को कॉन्फिडेंट
5:18करते रहना पड़ेगा डाटा के साथ क्योंकि अगर
5:21आप ऐसा नहीं करोगे तो फिर क्या फायदा नहीं
5:23हो इसके ऊपर आपका रिकमेंडेशन काम ही नहीं
5:25कर रहा सेम काम ईमेल्स फ्रॉम का सफेद हो
5:28सकता है आपका इंटेसटाइन क्लासिफाइड आज की
5:30डेट से आज की डेट हिसाब से इन अप टू डेट
5:32है बट आपने एक बार स्तर पर डाल दिया उसके
5:35पास कोई ट्रेनिंग नहीं हुई आपने एक हैप्पी
5:37छोड़ दिया बट इस एक साल में तो जो मार्किट
5:40यस होते हैं वह लोग नए टेक्निक्स निकाल
5:42लेंगे स्पेशल टैलेंट बनाने के लिए उस टाइम
5:45फोल्डर में घुसे तो अगर आप
5:47अपनी आंखों अपने सिस्टम को तो फिर
5:49व्हाट्सएप पॉइंट वह ऑप्शन हो जाएगा तो
5:52सबसे बड़ा प्रॉब्लम बेशर्मी के साथ है वह
5:54यह है कि आपको अपने मॉडल को रीड प्रेम
5:57करवाते रहना पड़ता है ठीक है सुवटियो टू
6:00फैमिली पीपल टो वोट दे दूध से टॉक्सिंस
6:03पेज और डिविलियर्स और डु इस कि वह नया
6:08डाटा लेकर आते हैं यह डाटा पूरे टाइम
6:09अपडेट बड़ा होता है यह अपडेट हो रहा होता
6:13है किसी-किसी अपडेट हो सकता है मामलों में
6:16एंट्री और उसमें अपडेट हो रहा है या
6:17वांग्मय अपडेट हुआ है वन बीच वन मंत्रालय
6:19हो रहा है आपका काम किया है कि जैसी डाटा
6:22अपडेट हो रहा है आप क्या कर रहे हो जो भी
6:24नया डाटा है और जो पुराना डेट है सबको मच
6:27करके फिर से मॉडल को ट्रेन करा दो बनता
6:30मॉडल स्प्रेड आप उसको दोबारा से टेस्ट कर
6:33रहे हो और टेस्ट करके आप उसको दोबारा से
6:35सर्वर पर डाल रहा हो तो बेसिकली यह पूरा
6:38प्रोसेस है यह सर्कल्स में होता है
6:40बार-बार रिपीट होता रहता है इन्हें गिवन
6:42पीरियड इसको 2014 लिए ड्यूटियां वीट
6:46पीरियड और बंद कीजिए
6:47हैं या फिर सिमंस की जंगली लोग बहुत पास
6:50यह करना चाहते हैं बट डिपेंड कितना फास्ट
6:53है डिफरेंस ऑन द अमाउंट ऑफ डाटा लाइक और
6:57ग्राहकों शिव चौक तक डाटा है तो ट्रेंड
7:00करने में भी टाइम लगेगा तो जनरली यह पीपल
7:02डोंट नो नो बेसिस आफ विक या फिर 24hours
7:06बढ़िया डू इट इज व्हॉट बैचलर इन गैस
7:09दार्शनिक सम्राट करो मैं बेडवेटिंग इस
7:13वक्त यह स्ट्रेंजर मशीन लर्निंग टो डील
7:15विद यू एंड बाय डिंट आफ दर्स ओं
7:17इंक्रीमेंटल लर्निंग एंड थिस वायलेंस
7:19सिम्स डिलीवर डाटा इज बैक यू डोंट प्रिंट
7:22ऑनलाइन ऑर्डर सर्वर इंस्टीट्यूट एस यू पी
7:25डब्ल्यू मॉडल यूरिन ट्रेन विडमेट आइए
7:28ब्लुटूथ ऑल ओवर अगेन एंड लेफ्ट राइट क्लिक
7:32करता हूं ठीक है थोडा टेस्ट मैच
7:34वेस्टइंडीज नो अगर आपसे पूछे कि
7:36डिसएडवांटेज क्या है बैक प्लानिंग का तो
7:39पहला डिसएडवांटेज तो यह है कि अगर आपके
7:42पास बहुत बायोडाटा है बालों डाटा बहुत
7:45बड़ा होते हैं धीरे-धीरे आप बहुत ही
7:47तेल घर वापिस सोशल नेटवर्क जो हर एक महीने
7:50में दो महीने में 22444 टाइम हो रहा है तो
7:53अमाउंट आफ बहुत बढ़ते जा रहे हैं तो अगर
7:55आपका डाटा बहुत बड़ा हो जाए तो ऐसा भी हो
7:58सकता है कि आपके एडिटिंग टूल्स जो है वह
8:01अपने डाटा को प्रॉसेस है ना कर पाएं राइट
8:03बैक डेट में कन्वर्ट हो गया उसका डाटा तो
8:05आप एक बार में पूरा चंख पूरा चमक डिज्नी
8:07पारो आपका कोड वर्ड जा रहे है प्राइड तो
8:10डिटेल प्रॉब्लम की ऑप्शंस आपके पास
8:12लिमिटेशन है कि पूरे डाटा के साथ ही तय
8:14होगा तो पूरा डाटा का बहुत बड़ा हो गया तो
8:16वह करेंगे यह का या राइट जैसे कि प्रॉब्लम
8:19है इस हार्डवेयर लैविटेशन हार्ड वर्क
8:21लिमिटेड का बात क्या है कि कभी हो सकता है
8:24आपका मशीन लर्निंग मॉडल किसी ऐसी जगह पर
8:26चल रहा है जहां से आपका इंस्टेंट
8:29कनेक्टिविटी नहीं है तो आप ऐसा नहीं कर
8:31सकते कि आप तुरंत से मोडल को लेकर आओ नए
8:33ट्विटर पर ट्रेंड करो फिर अपलोड कर दो
8:35आपके पास यह फैसिलिटी नहीं है मैं कोई
8:37दूसरा जो देता हूं लेट से आपने कोई ऐसा
8:42डिफरेंस ऐप बनाया जो आदमी वाले यूज कर रहे
8:46हैं एकदम एक्सट्रीम के
8:47कि और सिनारियो मिली लद्दाख जगह पर बोलो
8:50आपका मशीन लर्निंग आप यूज कर रहे हैं उन
8:53लोगों को राइट समथिंग या फिर कुछ भी करने
8:55के लिए अब वहां पर इंटरनेट ऐक्सेस नहीं है
8:57तो आप का जो मॉडल है वो के फोन पर रन कर
9:00रहा है Dual ऐप तो एक बार मुझे चला है अब
9:03तो जब तक वह लोग वापस नहीं आता है या
9:05इंटरनेट कनेक्टिविटी वाले समय में नहीं
9:07आते तब तक आप उसको वापस फोल्ड करके ट्रेन
9:10करके अपडेट नहीं कर सकते तो डिटेल इमिटेशन
9:12टाइट सिमिलरली थे अपने सॉफ्टवेयर बनाया
9:14मशीन रहने का यकीन सेटेलाइट आपको भेजना है
9:17टाइट अपसेट लाइक एक बार एक्सेस मतलब पॉकेट
9:20में गया तो वहां पर उन्हें उस इंटरनेट
9:21कनेक्टिविटी है नहीं है या किसी ट्रेन में
9:24अपने डाल रखा है स्कूटर और अभी पता नहीं
9:26कौन सी जगह पर है तो इस तरीके से यह कार
9:28एक्टिविटी नहीं है अपने मॉडल से बात करने
9:31कि तो आप इतना फ्रिक्वेंट अपडेट्स नहीं ले
9:33सकते तो इस तरह की जगह पर दायक लर्निंग
9:35फील कर रहा होता फिर कर सकते हैं ठीक है
9:37खड अवेलेबिलिटी है अब मैंने आपको बोला कि
9:40आप जब भी लिए कर दो 24hrs पीरियड में आपको
9:43अपडेट करके अपने मॉडल को अपनाने डाटा के
9:45साथ साइड अब इसमें भी परेशानी है
9:47मैं प्लस जॉब एक सोशल नेटवर्किंग वेबसाइट
9:49पर काम कर रहे हो आपने एक मॉडल बनाया जो
9:51सबसे बेस्ट फ्रेंड स्टोरीस जो है अभी उसको
9:54ला करके दिखाता है अनुसार इस आधा आज सोशल
9:58नेटवर्किंग वेबसाइट है वह यूज की जनरेट
10:00करता है ऑन द बेसिस ऑफ गुर्जर का इंटरेस्ट
10:02ट्राइड बट यह फीडबैक लगने लगा रखा है तो
10:06वह 24 घंटे के बाद अपडेट होता है नए डाटा
10:08के ऊपर अब आलू चाट इसे कुछ अचानक से कुछ
10:11बात फैल गई आपके नेटवर्क पर कुछ हो सकता
10:14है इंडियन गवर्नमेंट मैं कुछ जैसे
10:16डिमोनिटाइजेशन के बारे में कुछ न्यूज़
10:18निकलकर आई तो अब यह ऐसा न्यू है जिसके
10:20बारे में सभी लोग इंटरेस्ट हुए मैं भी
10:21इंट्रस्टेड लूंगा कोई और विड्रॉल तो मेरा
10:23रेफ्रेंस जनरली स्पोर्ट्स होता है बट
10:26स्टिल सभी डिमोनिटाइजेशन मेरे को भी
10:28फैक्टर है तो मैं इसमें इंटरेस्टेड हूं बट
10:31मेरे इंटरेस्ट अपडेट कितनी देर के बाद
10:32होंगे सोचते रिकी पोंटिंग और उसके बाद
10:34राइट क्लिक कर रहा हूं इस तरह की न्यूज़
10:36पर खुद से जाकर डिमोनिटाइजेशन लें और न्यू
10:39स्वेटर में प्ले करो मेरे अपडेट का होगा
10:41कैंडी क्रश के बाद जो मैंने एडिट जनरेट
10:43किया अभी बट मुझे तो डिमोनिटाइजेशन का
10:47न्यूज़
10:47पूरी फिल्म चाहिए राइट बट वो मुझे मिल
10:50नहीं सकता क्योंकि मेरा सिस्टम है जो 2008
10:53के बाद ही रिस्पोंड करेगा अब सैलरी
10:55प्रॉब्लम क्या है कि 2008 के बाद जब
10:57सिस्टम अपडेट होगा उसे दिल्ली समाचार
10:59न्यूज़ भी पूरा भर जाएगा डिमोनिटाइजेशन के
11:01News से जो कि अब उसका इंपोर्टेंट भी नहीं
11:03है जो कि 24 घंटे पहले पोर्टल का उद्घाटन
11:05किया है तो इससे झाड़ियों की वैकेंसी किस
11:08तरीके से डिक्शनरी तेल कर रहा है ठीक है
11:10तो बेस्ट लविंग मोस्ट पीपल यूज्ड स्लैमिंग
11:14बहुत सारे सिलाई उसमें बर्थडे रस
11:16नोटिफिकेशन आ रही है जहां पर बेस्ड
11:18लर्निंग इस नोट हेल्पफुल ठीक है स्कूल
11:20प्रॉब्लम्स क्रिएट कर देता है तो इस तरह
11:22इसने युद्ध में एक दूसरा अप्रोच यूज किया
11:24जाता है इसको बोलते हैं ऑनलाइन लर्निंग
11:26जोन एक्ट्रेसेस करें

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