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Challenges in Machine Learning | Problems in Machine Learning — Transcript

by CampusX · 4,083 words · 512 segments · language en · Watch on YouTube

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0:00हैं हेलो गाइस वेलकम टू माय YouTube चैनल
0:02जरुर डे सोप मशीन लर्निंग एंड टुडे 700
0:06अभी तक हमने काफी चीजों के बारे में बात
0:08किया मशीन लर्निंग क्या होता है यह मशीन
0:10लर्निंग डीप लर्निंग के बीच में क्या
0:12डिफ्रेंस होता है टाइप्स ऑफ मशीन लर्निंग
0:14क्या है अब हम सेंस आगे बढ़ रहे हैं और
0:18फिर हम लोग व कोडिंग और डाटा को कैसे यूज
0:21करके मशहूर इंवॉल्वेस बनाने इस की तरफ मूव
0:24करें बट आई डोंट लाइक कि आपको एक चीज बताओ
0:28पहले से और वह है कि आपको क्या-क्या
0:31चेंजेस आगे मिलेंगे ठीक है तो टू डेज
0:34वीडियो बिल भी ऑल अबाउट चैलेंजिस इन मशीन
0:36लर्निंग ठीक है मैं आपको 10 इंपोर्टेंट
0:39पॉइंट बताऊंगा जॉब आगे के वीडियोस या फिर
0:42अपने करियर में आगे फ्रेश करोगे जब भी
0:44आपको मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट पर काम कर
0:46रहे होंगे ठीक है तो नेक्स्ट डे भी हो सो
0:49लेट्स स्टार्ट द फर्स्ट प्वाइंट इस डाटा
0:53कलेक्शन शोल्ड नो मशीन लर्निंग आईएस ऑल
0:56अबाउट लर्निंग फ्रॉम डू राइड अगर डेटा ही
0:58नहीं आपके पास तो
1:00को व्हाट्सएप प्वाइंट आफ डूइंग मशीन
1:02लर्निंग ब्राइट सुन जो तू मशीन लर्निंग
1:04आपके पास डीटॉक्स एक चीज आप यह कोर्स कर
1:06रहे हो या फिर आप छोटे-छोटे प्रोजेक्ट बना
1:09रहे हो कॉलेज लेवल पर तो आपको डाटा बहुत
1:11इजीली मिल जाता है आपको सीएसवी फाइल्स के
1:14पीएसबी फ़ाइल फ़ॉर्मेट के फॉर्म में डाटा
1:18अलग-अलग सोते समय जाएगा ट्रायंगल से मिल
1:20जाएगा या फिर किसी और वेबसाइट से मिल
1:22जाएगा या फिर भाभी आपके टीचर से आप किसी
1:24ने आपको डाटा दे देंगे बट व्हेन ई वास
1:26डूइंग ए अक्षर मशीन लर्निंग आफ मौसम कंपनी
1:30डैम डाटा आइटम रिलेशन या फिर डाटा
1:34ग्याद्रिंग इस अक्षर ए क्वाइट डिफिकल्ट इन
1:37थिस सॉर्ट आफ डूइंग थिस यू कैन ऐिदर यू नो
1:40योर हेल्थ डिपार्मेंट चीफ
1:45है और यू कैन डू वेब स्क्रेपिंग
1:50कि यह 2 p.m. अप्रोचोड वो कलेक्ट करने के
1:52लिए बट यहां पर भी जब आप डाटा कलेक्ट करते
1:57तो कुछ चेंजेस रहते हैं क्योंकि आप एक
2:00कॉर्ड को यूज करके खूब सारा डाटा किसी और
2:02के समक्ष अपने वश में ला रहे हो बहुत तरह
2:04के गड़बड़ हो सकते हैं हम यह दोनों तरीके
2:06से डाटा योद्धाओं सीखेंगे फ्यूचर में वहां
2:09पर मैं आपको बताऊंगा कि क्या प्रॉब्लम हो
2:10सकती है बट या दिस टैप इस प्रॉब्लम इन
2:14मशीन लर्निंग इफ यू डोंट हैव रेडिमेंट
2:17डाटा दिन यात्री डाटा इसे डिफिकल्ट पीस आफ
2:20आर्ट आफ वैज्ञानिक स्टीफन हस इंसफिशिएंट
2:24डाटा लेवल डाटा सोए
2:29यह मशीन लर्निंग में एक चीज आप ग्रैजुअली
2:32सीखोगे कि मान लो अगर आप केवल दो
2:34एल्गोरिदम सेल्यूलर क्या बताना चाह मिर्च
2:372 एल्गोरिथम्स हेल्प वर्कर मेज़ एल्गोरिदम
2:42बिल एंड ए ग्रेट अमेज़न अधेरों पीछे बट हे
2:49गवे थम ए ग्रेट जस्ट 120 डेज टो वेयर ए
2:54सेलिब्रेशन आफ बट टैनिंग ब्लैक रोटा सिम
2:59प्रॉब्लम यह काम करने का मतलब है और अब तो
3:02डाटा लगे बट प्रॉब्लम सॉल्व कर रहे हैं
3:05व्हाट यू थिंक थिस इन दोनों में से कौन सा
3:08मॉडल इन इनके कलेक्शन को एल्कोहल एंड वन
3:10और इसके कलेक्शन को ऑयल एंड यू व्हाट यू
3:13थिंक इन थे फॉर्म करें का यह इनटू बैटल
3:16फॉर करेगा डांसर sm2 बेटर फॉर करेगा इवन
3:20दो एल्गोरिदम बी इज नॉट इट्स नॉट एस गुड
3:25एस एल्गोरिथ्म टैब्स पेपर
3:29यह सिम का बारकोड दादा यहां पर हमारा
3:32एल्गोरिथ्म भी का परफॉर्मेंस विल ट्रंप
3:34एल्गोरिदम एक ऑफ बट इसके ऊपर एक बहुत ही
3:37इंट्रेस्टिंग स्टडी है दिखाओ एक पेपर कुछ
3:40बहुत समझदार लोगों ने पब्लिश किया था वो
3:43केवल पिचों पर काम कर रहे हैं और ML पीने
3:47दे व ट्राइंग टू बिल्ड मॉडल्स जो 21 इस
3:54तरह के वर्ड्स को मतलब यहां पर टू यूज
3:56होना चाहिए कि डब्लू यू सो मच इस तरह के
3:58वर्ड्स कहां पर यूज होने चाहिए इसके ऊपर
4:01एक मॉडल बनाने थे और उन्होंने बहुत बड़ा
4:04एक डाटा से क्रिएट किया यह चीज करवाने के
4:07लिए एम उसके बाद उन्होंने उस डाटा शीट पर
4:10अलग अलग एल्गोरिदम को ट्राय किया कुचाल
4:12गर्म बहुत ही अच्छे से डीप लर्निंग चौक
4:14कुछ एल्गोरिथम्स बहुत अच्छे नहीं थे लाइक
4:16एनी टाइप के उन्हें लाइब्स भी उसकी होने
4:19लगा युद्ध में यूज कीजिए एंड गेस व्हाट
4:21ठेर लाइव्स कि अगर आप यह बहुत ज्यादा डाटा
4:24है बहुत ज्यादा डाटा है तो वह फर्क नहीं
4:27पड़ता बहुत ज्यादा कि आप कौन फाल्गुन
4:29में यूज कर रहे हो तो इसको बोला जाता है
4:31अनरीजनेबल इफेक्टिवेनेस आफ डाटा मतलब अगर
4:35आपके पास यूजर नेम और डाटा है तो यह निशान
4:38लगा होता मैटर नहीं करता पर गैस वोट उतना
4:41डाटा सभी के पास नहीं होता हमारे पास
4:44माल्या मीडियम लेवल पर डाटा रहता है डाट
4:47इस वड़े अच्छे गोल्डन बॉर्डर करता है बट द
4:49पॉइंट डिस्कस इस देश की इंटरमीडिएट अगर
4:53आपके पास है तो आप लैंग्वेज प्रॉब्लम
4:55करोगे और डाटा सच में युद्ध करना और सही
4:59फॉर्मेट में युद्ध करना कि जब सही ट्रैक
5:01की चार इंच राइट सेकंड है कि अक्षय को
5:04लेवल डाटा नहीं मिलेगा रिलैक्स रफ
5:08प्रिडिक्शन का कोई खास करके अलग से आप
5:09इमेज क्लासिफाई प्रयोग किया एंड
5:11क्लासिफाइड बना रहे हो तो आप डाटा कलेक्शन
5:15तो बिजली कर सकते अलग से आप एपीआई किसी का
5:18इतिहास यूज कर लें इससे आपको बहुत सारे
5:20क्लिक कर बोल की वेबसाइट है वहां पर आपको
5:23फ्री में इमेजेस मिल जाते हैं आप वहां से
5:24खूब सारे इमेजेस डाउनलोड कर रहे हो या फिर
5:26आप Google से वैक्स बैटिंग कर रहे हो आपके
5:29पास
5:29अनुसार हमें इस आगे बढ किसी को यहां पर
5:31बैठना पड़ेगा लेवल करने के लिए यह करंट
5:34मैच में कैट है यह कौन इमेज में डॉग है वह
5:37टीडीएस काम फ्राइड तो अगेन अभी तक दोनों
5:40पॉइंट मिनट्स के लिए देवर रिलेटेड टो डाटा
5:43और आगे भी काफी कुछ डाटा से रिलेटेड है
5:45क्योंकि जो भी चैलेंज सुनकर या तो वह डाटा
5:48के फॉर्म में होंगे या तो एल्गोरिदम के
5:50फॉर्म में होंगे तो पहला वॉच डाटा का
5:52कलेक्शन विकास कितना इजी अवेलेबल नहीं है
5:54डाटा से कंट्री वगेरह डाटा आ भी गया तो
5:57क्या वह सफेद है और अगर सफिशिएंट है तो
6:00क्या वह लेवल है इस तरह के क्वेश्चंस आपको
6:02बहुत परेशान करेंगे फ्यूचर में ठीक है
6:04थर्ड पॉइंट इज नॉट रिप्रेजेंट थे डेट आफ
6:08तो कभी-कभी क्या होता है कि लहसुन आप
6:11सीनियर रिग्रेशन का प्रॉब्लम सॉल्व करो
6:13पापा के लिए रिलेशन पढ़ोगे बाय लें जहां
6:16पर आप यूज करते हैं आपके पास अगर कुछ डाटा
6:17होता है और ओनली ए स्मॉल डाटा होता है तो
6:21अगर आपको और एंड गिविंग मैलनिंग वापिस
6:24प्रवेश करना है तो आप कैसे करते हो आप
6:26यहां पर एक लाइन ड्रा कर दे तो जो इस
6:29रॉबस्ट फिट करता है अब इस लाइन रहो रहा है
6:32वह पॉइंट्स को देख करके ही किया जा रहा है
6:35ड्राइड बड़े मासूम करो आपने जो डाटा युद्ध
6:38किया था यह कंप्लीट डाटा नहीं था कंप्लीट
6:41डाटा कुछ ऐसा था अब कुछ सोचो अगर आपके पास
6:45कंप्लीट डाटा होता तो आपका लाइन आफ एसिड
6:49ऐड करते हैं यह इतना डाटा ना होने की वजह
6:52से आपने यह मॉडल चूज किया बट अक्षर मॉडल
6:55यह होना चाहिए था कि आपके पास यह डाटा
6:57नहीं है इस प्रॉब्लम को बोला चाहते हैं
6:59नॉट रिप्रेजेंटेड शख्स मतलब यह सिंपल
7:02वर्ड्स लें कि आप एक मशीन लर्निंग
7:05प्रॉब्लम सॉल्व करने जा रहे हो बट आपके
7:07पास डाटा है वह आगे की कहानी बोल रहा है
7:09और अपराधी कहानी को सुनकर कि अगर आपको कुछ
7:13कंफ्यूजन देना है तो आप इस व्यापार
7:15कंफ्यूजन गलत हुआ है कि नहीं दी और मेरी
7:16ड्यूटी एक्सांपल टिप से हम इंडिया में से
7:19हमने सर्वे कराना है कि 20 का T20 वर्ल्ड
7:23कप कौन सी टीम जीतेगी एंड गेस व्हाट मैनर
7:26सर्वे इंडिया में कराया अगर मैं इंडिया
7:28में सर्वे कराएगा
7:29टॉप 10 की मौ त पीपल गोट से इंडिया जीतेगी
7:33विकास हम थोड़े बाय दर्स ओं इंडियन टीम की
7:35तरफ वाइट तो कभी-कभी क्या होता है कि आप
7:38जब डाटा ज्यादा पर में चाहते हो तो आप सभी
7:42जगह से ना गा करके इसे एक जगह से उठा लेते
7:44हो तो प्रॉपर रिप्रेजेंटेशन नहीं होता
7:46प्रॉब्लम का अगर आपको यह पता करना है
7:49सर्वे करना है कि कौन सी टीम क्रिकेट
7:50वर्ल्ड कप जीतेगी तो आप को सैलरी हर उस
7:53एंट्री में करना चाहिए टीम खेल रही है तभी
7:55तो आपके पास वैलिडेट आएगा बट आपने सिर्फ
7:57इंडिया में किया बुद्धेश्वर रिप्रेजेंटेशन
8:00आफ डाटा और यह आपको परेशान कर सकता है अगर
8:03आपके पास सही से रिप्रेजेंटेटिव डाटा नहीं
8:06है इट विल हैंपर योर इनफॉरमेशन इसको बोला
8:09जाता है सैंपल इन लॉ एस ए
8:13तो फिर तू सारी टीम रही थी बट क्वेश्चन
8:15कैसे किया सिर्फ इंडिया से डिसेसेंबलिंग
8:179ice
8:19तो कभी क्या करते हो आप सभी जगह से डाटा
8:21लाते भी हो फिर भी गड़बड़ा जाता है कि
8:24वृक्षों पर आपने सारी कंट्री इसमें 200
8:27फंड से पूछा कौन क्रिकेट वर्ल्ड कप जीतेगा
8:29फिर भी सबने इंडिया ही बोला उसका रिजल्ट
8:32क्या है कि बाहर की कंट्री इसमें भी
8:34इंडिया वाले बहुत रहते हैं तो फिर से
8:36गड़बड़ हो गई इसको बोला जाता सैंपलिंग
8:38बायस कि जब बहुत बड़े डाटा के ऊपर भी काम
8:41कर रहे हो तब भी आपने सही से सैंपलिंग
8:45नहीं किया रीप्रजेंट एक्सांप्ल नहीं किया
8:48सबको बराबर मौका नहीं कि आपको क्या करना
8:50चाहिए था आपको हंड्रेड इंडियन से पूछना
8:52चाहिए था आ कंठ पाकिस्तानी से पूछना चाहिए
8:55था हंड्रेड ऑस्ट्रेलियन से भिजवा देता हूं
8:57फिर कोई भी बंदा बाहर वाला इंडियन नहीं
8:59होना चाहिए तो फिर आपके पास सही
9:01रिप्रेजेंटेशन आटा आगे मैं एक्सांपल देता
9:03हूं आप जब प्रैक्टिकली चीज़ों करोगे तो आप
9:05और बैटरी को समझ पाओगे बट यस अगर आपके पास
9:09डाटा का रिप्रेजेंटेशन में गड़बड़ है तो
9:11बहुत गड़बड़ है आपका एग्जाम तो आपका जो
9:14रिजल्ट है वह सही नहीं आएगा ठीक है तो
9:16पॉइंट पॉजिटिव डाटा ओं
9:19है अब इसको भी अ लॉट ऑफ थैंक्स डाटा में
9:21बहुत सारा ग्लास है डाटा मिसिंग वैल्यूज
9:24है डाटा में अगर अप्रैल यूज है डाटा में
9:28अलग-अलग फॉर्मेट मुगलों है और इन सारी
9:31चीजों को सही करने में उपयोग बहुत मेहनत
9:35लगती है इन फैक्ट बोला जाता है अगर आप
9:37मशीन लेकिन प्रॉफिट कर रहे हो तो उसमें
9:3960% टाइम अगर आप एक साल और किसी प्रोजेक्ट
9:44को देर हो तो आप लगभग आठ महीने सिर्फ डाटा
9:47को डाटा का क्वालिटी सही करने में गुजार
9:50देते हो क्योंकि अगर आपके डेटा का
9:53क्वालिटी सही नहीं है आपका मशीन लर्निंग
9:54एल्गोरिथम्स कुछ भी नहीं कर सकता इट इज
9:57रिलाइड अपऑन डाटा पे डाटा इज नॉट एंटर
10:00करेक्ट फॉरमैट इन क्वालिटी अपडेट आस्क यू
10:02आर यू रिजल्ट्स फॉर गोइंग टू कुंवर ठीक है
10:06आई होप यह तो सॉफ्ट और वेस्ट इंडीज और
10:08इसके ऊपर हम लोग काफी टाइम्स एंड करेंगे
10:10हम अलग-अलग तरीके से कचरा वाला डाटा लेंगे
10:13और उसको रिसाइकिल करके प्रॉपर पियो डाटा
10:16में कन्वर्ट करें यह बहुत इंपोर्टेंट
10:18पार्ट होता है
10:19अपनी डाटा साइंटिस्ट तय जो प्रोटीन का और
10:22यह आपको बहुत अच्छे से आना चाहिए सूर्य आप
10:24ए प्रॉपर चैलेंज टयूलिप फील्ड्स इन फ्यूचर
10:27ठीक है नेक्स्ट सिर एलिमेंट फीचर्स फीचर्स
10:31मतलब प्रॉब्लम्स सॉफ्ट ना बहुत सिंपल है
10:33कि आपके पास कुछ ऐसे कॉलम्स है जो
10:37कंट्रीब्यूट ही नहीं कर रहा है आपके फेस
10:38में उनका कुछ मीनिंग ही नहीं है वह फालतू
10:40में वहां पर एक्सेस कर रहे हैं वह भी
10:42प्रॉब्लम है इन फैक्ट मशीन लर्निंग में एक
10:44फेमस डायलॉग है डायलॉग है मतलब प्रॉपर
10:47फ्रेश किसने बोला था मुझे पता नहीं किसने
10:49बोला था उसने बोला था गार्डर ब्रिज
10:53कि इन गार्बेज
10:57कि अ बट अगर मशीन लर्निंग ऑडिट कंडक्टेड
11:00लोगे कछुए टाइम मिलेगा तो अगर आप ऐसे
11:03फीचर्स डाल रहे हो जो आपको किसी काम के
11:06नहीं है तो फिर आपको कड़ाही बार मिलेगा
11:09आपके आउटफिट में बेसिकली आपका मोरल सपोर्ट
11:12नहीं करेगा गिव वन एग्जांपल लेफ्ट से आप
11:17क्या कर रहे हो आप यह परीक्षण कर रहे हो
11:19कि आप एक-एक मेहरा थोक नाइस करो लेट से एक
11:25रनिंग यह थायराइड कर रहे हो और आप ने बहुत
11:29सारे लोगों को मैसेजेस किए उसमें अर्थों
11:32में पार्टिसिपेट करने के लिए उंट आपके पास
11:35उन लोगों को काफी सारे डाटा है लाइक कॉल
11:37का वेट कितना उनका हाइट कितना अहम का मैच
11:39कितना अहम का लोकेशन क्या है और उसके बीच
11:42इसका प्रिंटेड करना चाहता हूं कि कौन
11:43मैराथन में आएगा कौन नसों में नहीं आएगा
11:45सॉफ्ट टॉयज फिटनेस फॉलो करता है हल्दी
11:49लेना चाहता हूं वरना अपने हाथों में
11:51पार्टिसिपेट करेगा सचान हियर है इन
11:53कंपैरिजन टो समवन जो थोड़ा सा कम फिटनेस
11:55की तरफ व
11:57लॉग इन ब्लेंडर प्राइड तो अब यहां पर आपके
11:59पास प्रिंट कॉलम से वह क्या है एच यह
12:02फेवरेट यू हैव अ हाइट यह लोकेशन है
12:07कि अब लोकेशन टू बी जो अपने फ़िटनेस के
12:11बारे में कुछ बोल नहीं रहा है मतलब आप
12:13मतलब ऐसा नहीं हो सकता मैं कि मतलब साउथ
12:16इंडिया के लोग नोएडा से ज्यादा फिट रहते
12:18हैं ऐसा नहीं बोलते रहेगी एक चीज बोल भी
12:20दोगे तो कंजूस अपडेट आप रुक नहीं सकते तो
12:22यहां पर यह जो लोकेशन वाला है ना जिस नॉट
12:26गोइंग टू ऐड एनी वैल्यू टो योर ऐड्रेस तो
12:29उसको हटा देना ही बेहतर है यह वेलवेट फीचर
12:31कभी-कभी आप क्या करते हो कि दो फीचर्स को
12:34मिला करके एक सिंगल फीचर में कंवर्ट कर दे
12:37तो लाइक पीएम आए मतलब ग्रेट और ही डोल
12:40फीचर्स यू रखोगे पीएम बना दो उसको टाइट एक
12:43सिंगल चीज दो चीजों की कहानी बोल दे वह और
12:45इसको यह बोलते फीचर इंजीनियरिंग है
12:48कि यदि आप बहुत करने वाले होंगे ठीक है तो
12:51इधर वेस्टीज अब एक बहुत बड़ा प्रॉब्लम है
12:54आपको फ्यूचर में बहुत सारा कॉलम्स मिलेगा
12:56आपके डेटा में किसको रखना चाहिए किसको
12:58नहीं रखना चाहिए यह बड़ा तगड़ा चार्ज होता
13:00है और यह एक्सपीरियंस के साथ सीखते हुए
13:03ठीक है तो यह आपको बताना था नेक्स्ट ओवर
13:06फटे तो व फिटिंग का फंडा क्या है कि आपने
13:09एक मशीन लर्निंग मॉडल को एक डाटा के लोकल
13:12ट्रेन किया और उस मशीन लर्निंग मॉडल ने उस
13:15डाटा को अरेस्ट किया और अपने का मतलब उसने
13:20कि उसे बेसिकली कौन सी है उसके पीछे कि
13:23स्टोरी नहीं समझी बस्यौ चीजों को रख लिया
13:26तो अगर आप उस माइक नया डाटा दोगे तो उसका
13:29परफॉर्मेंस अच्छा नहीं रहेगा नए डाटा है
13:31क्योंकि उसको सिर्फ पुराना डाटा के ऊपर ही
13:34काम करना आता है दिस थैंक यू नो नेटवर्क
13:36सैटिंग्स और यह मशीन गर्मी के स्पेस में
13:38बहुत बड़ा चैलेंज है कोई भी आयोडीन जब
13:40पढ़ोगे आपको हमेशा यह कंडीशन पकड़कर पढ़ना
13:44पड़ेगा कि अगर फिटिंग कब होगा क्योंकि ओवर
13:46फिटिंग होता जरूर है गिव वन एग्जांपल आफ
13:49और सेटिंग आप लक्ष्य किसी सिटी में उसे
13:53मार डालूंगा आया और मैं किसी मूवी ऑल मूवी
13:57देखने गया और मैंने पूछा भैया टिकट कितने
14:00का है उसने बोला ₹500 का मैंने बोला भाई
14:02यह तो बहुत महल मैं बाहर आ गया और मेरे
14:05दिमाग में बिठा लिया कि गुड़गांव में तो
14:07हर चीज महंगी है ऐसा जरूरी नहीं है ऐसा
14:10बिल्कुल भी सही नहीं है मैंने सिर्फ मूवी
14:12देखा बट मैंने जनरलाइज्ड कर दिया कि सब
14:14कुछ महंगा तो दिस्कोवर सेटिंग हम ह्यूमन
14:17बींग पैसा बहुत कहते हैं हर चीज के बारे
14:19में करते हैं वह
14:20उड़द यह कहते हैं डाटा के पाठों को पकड़कर
14:23दिल से लगा लेते करवट लेते एंड ए थिंग की
14:26सब कुछ ऐसा ही है जबकि ऐसा होता नहीं है
14:28मैं आपको एक्सांपल देता हूं जैसे कि आपके
14:31पास इस तरीके से कुछ डाटा ऑन
14:36अच्छा ठीक है आ इस तरीके से कुंठा अब आप
14:43पर मशीन लर्निंग मॉडल है उसने यह फंक्शन
14:47कैलकुलेट किया
14:50कि यह ट्रेनिंग देता था उसके ऊपर उसने यह
14:52फंक्शन कैलकुलेट किया और यज्ञ सी यह हर
14:56ट्रेनिंग पॉइंट को टच करने का टाइगर है
14:58विच क्लीयरली इंडिकेट यहां पर व फिटिंग हो
15:01रहा है कायदे से एक्चुअली डाटा कुछ ऐसा
15:05लिखना चाहिए था
15:07फोटो कुछ इस तरीके वर्क
15:10के अंतिम क्षणों इलेक्ट्रॉनिक क्या बट यह
15:13इसका प्रॉपर कर होता ठीक है बट हमारा जो
15:17मॉडल है दारूवाला वह ट्रेनिंग डाटा को
15:20लेकर सीरियस हो गया और एकदम से चिपक के
15:22काम करने लग गया जिसकी वजह से अगर आप इसको
15:24नए ट्रेन प्वाइंट्स होंगे अच्छा रिजल्ट
15:26नहीं आएगा ठीक है तो वह फिटिंग एक बहुत
15:28बड़ा प्रॉब्लम है और इसको रिमूव करने के
15:30पोषक तरीका पढ़ोगे बट मेरे को आज भी बताना
15:34था कि ऐसा कुछ आपकी लाइफ में आने वाले हैं
15:36ठीक है फिर नेक्स्ट इस इंटरप्रिटिंग अंदर
15:39फिटिंग इस जस्ट ऑपोजिट आफ ओवर सेटिंग्स
15:43जहां पर आप कुछ ज्यादा सोचते ही नहीं हो
15:46और बस एक छोटा सा अपनी बना ले तो लाइक
15:50मशीन लर्निंग सिस्टम्स मगर बोला जाए तो
15:52अगर आपके पास इस तरीके से पॉइंट्स है
15:57कि इस तरीके से पॉइंट्स थे तो आपके मशीन
16:00लर्निंग मॉडल ने बोला यह मेरा मॉडल वैली
16:04सिंपलेस्ट 19 टक यह ट्रेनिंग में टॉप
16:07अच्छा रिजल्ट देगा नए डाटा के ऊपर जो आपको
16:10परेशान करने वहां पर अच्छे रिजल्ट्स आएंगे
16:12यह भी बहुत खराब बात है तो मशीन लाइटिंग
16:14और उसके ऊपर जब यह काम कर रहे हो आपको
16:16हमेशा दिमाग लगाना क्योंकि मैं जब फर्स्ट
16:18टाइम कर रहा था मशीन लर्निंग मेरा प्लेसेस
16:21आखिर उसकी वेरी हैप्पी अरे यार मेरा
16:23हंड्रेड परसेंट ब्याज पर चैनल यह ट्यूशन आ
16:25रहा है इट्स मोस्ट पॉवरफुल किंग ओर है
16:28प्राइड स्टोर इन सब चीजों को बेचना पड़ेगा
16:29पूर्व चेयरमैन ठीक है बदलाव कमिंग 285
16:33कमिंग 8.8 सॉफ्टवेयर इंटिग्रेशन एक तय जब
16:37मशीन लर्निंग प्रॉब्लम पर काम कर रहे हो
16:39तो एंड गोल्स कि वह एक सॉफ्टवेयर का पाठ
16:43बंद करके यूजर को हेल्प करने वाला बीपी
16:46अरे कमेंट सिस्टम या फिर और नमक आधा
16:52जो कुछ भी आप चल परीक्षण का अल्गोरिदम हो
16:54गया लोन डिफॉल्ट अपडेट करने का एल्गोरिदम
16:57हो गया या आई एम डिफरेंस रिलेटेड कोई
16:59प्रोजेक्ट हो गया एडवेंट वह किसी यूज़र को
17:02हेल्प करने के लिए बनाया जा रहा है टाइट
17:04और वह किसी ना किसी सॉफ्टवेयर का पाठ बंद
17:08करके ही हेल्प करेगा मशीन लर्निंग अलग से
17:10नहीं आता उस आपके अंदर ही रहता है अब जब
17:13मशीन लर्निंग ड्रेस बनाते हो उसके बाद फिर
17:15सेकंड इंपोर्टेंट काम होता है वह है उस पर
17:18सॉफ्टवेयर के अंदर घुसा ना इंटिग्रेट करना
17:20ट्राइड एंड क्योंकि आने से इतना इजी काम
17:22नहीं होता क्योंकि सॉफ्ट में का प्रॉब्लम
17:25क्या है कि सॉफ्टवेयर में अलग-अलग
17:26प्लेटफार्म को हैं विंडो इस है Android है
17:30लिनक्स है वाशिंग मशीन का जावाला ओवैस है
17:33पुराने ऑपरेटिंग सिस्टम्स है डेस्कटॉप के
17:37लिए अलग ऑपरेटिंग सिस्टम्स हैं सर्वर के
17:38अलग ऑपरेटिंग सिस्टम्स हैं तेरा शो में ही
17:41प्लेटफार्म राइट अब यू हाउ टू मेक और 10
17:45आप नहीं करते हैं बट आपको भी कंट्रीब्यूट
17:47करना पड़ता है इस चीज में कि आप सॉफ्टवेयर
17:50में इस पूरे अपने मशीन लर्निंग मॉड
17:52अधिक रेट करो अब आज के डेट में शोषण मैंने
17:55इस नोट अ वेरी ओल्ड टेक्नोलॉजी लिमिटेड
17:57टेक्नोलॉजी में अभी भी सिली फेमस है तो
18:01बहुत सारे सौंपकर प्लेटफॉर्म उस तरीके से
18:03सपोर्ट नहीं करते जैसे जावा जावा सच्चा
18:06फेमस प्रोग्रामिंग लैंग्वेज बट अभी भी
18:09बहुत स्टेबल तरीके से जावा में मशीन
18:11लर्निंग नहीं हो पाता जावास्क्रिप्ट पूरा
18:14का पूरा फ्रंट एंड वेब डेवलपमेंट
18:16जावास्क्रिप्ट के बेडशीट है अभी रिसेंटली
18:19जाकर टेंसरफ्लो ने अपना जैसा लाइब्रेरी
18:21निकाल है तो अगर आप इसे वाश में वाशिंग
18:24मशीन में या फिर इसी ट्रेन में मशीन
18:26लर्निंग गुस्सा होना चाहिए ऑडियो में मशीन
18:28हरिकृष्ण चार्ट तो उसके लिए आपको काफी
18:31हैडिंग करना पड़ेगा तो आपको मॉडल काम करें
18:34टेबल चीजें नहीं है अभी तो सॉफ्टवेयर
18:36इंटिग्रेशन डिफिकल्ट काम है और एक मशीन
18:39लर्निंग मॉडल हर तरह के प्लेटफॉर्म पर सही
18:42से काम करें बहुत ही चैलेंज इन गांवों में
18:43स्कूल इन जंगली मशीनरी मौजूद बनाकर खुश हो
18:46जाते हैं बट मैं हमेशा को बोलता है एंड
18:48प्रोडक्ट सुनाओ प्रोडक्ट मतलब यूजर्स को
18:51यूज कर पाए आपके मो
18:52यूज कर पाए तो उसको वेबसाइट पर करवट करो
18:54Android ऐप में कंवर्ट करो इस पॉसिबल उसको
18:57ऑडियो में चलाते रहें को दुखी जो आपकी
19:00यूज्ड डायरेक्टली यूज कर पाएं और यह बहुत
19:02चेंज गांव में आज के डेट मशीन लर्निंग
19:03मेरा शोर कि अब यह पांच-दस सालों में
19:06थोड़ा इजी हो जाएगा विकास हर प्लेटफार्म
19:08के लिए लाइब्रेरी सामने लग जाएगी तो आपस
19:10में कंफर्टेबल लोग यह भी बहुत प्रॉब्लम है
19:12कि वह लाइब्रेरी आपस में कंफर्टेबल नहीं
19:14होती तो आपको हर चीज के लिए अलग-अलग काम
19:16करना पड़ता है कोई लेफ्ट राइट है नेक्स्ट
19:19टेंस ऑफलाइन लर्निंग एंड डेप्लॉयमेंट आफ
19:22लर्निंग मैं आपको बताया था कि दिल्ली कहते
19:25हैं इसको मतलब कि आपका मॉडल एक बार
19:29ट्रेनों के सर्वर पर समा जाता है और उसके
19:32बाद अपडेट नहीं होता उसको अगर आपको अपडेट
19:34करना है तो वापस नीचे लाओ ऑफलाइन लाओ नहीं
19:37बेटा फिर से प्रेम करो और फिर से सर्वर पर
19:39अपलोड करो
19:40कि अब यह पूरा प्रोसेस है यह कई
19:43परेशानियां इसमें मैं लास्ट डांस वीडियोस
19:45किया था क्योंकि आप चाहते हो कि कांटेक्ट
19:48या का मॉडल अपडेट होता है साइबर पर उसको
19:50ऑनलाइन लर्निंग बोलते हैं वह थोड़ा सा
19:52डिफिकल्ट 120 में देखा था टेक एंड
19:54डेप्लॉयमेंट में बड़ा कूल लगता है और बहुत
19:57मुश्किल होती है डिप्लॉयमेंट एनीवेज बहुत
20:00डिफिकल्ट काम इट्स और आज के इस विशेष के
20:02लीडिंग प्रोवाइडर है इडब्ल्यूएस व गिफ्ट
20:05फॉर बॉयज और व दे और प्रोवाइडिंग सर्विस
20:10जहां पर आपको मशीन लर्निंग यह सॉफ्ट
20:13एप्लाई कर सकते हो अपने यूजर्स को दे सकते
20:16हो बटुए ऑनेस्ट तब भी वह उतना से बल नहीं
20:19है जितना सॉफ्टवेयर के लिए चीज़े अच्छे से
20:23काम करती हैं अभी भी nation-states है और
20:26चार इंच के मतलब आप प्रोडक्शन पर जाकर सब
20:30डिपार्टमेंट वगैरह करोगे रियल टाइम में
20:32मॉनिटरिंग वगैरह करोगे चीजों को जरूर लिया
20:34इसकी हां थोड़ा सा मेहनत लग रहा है और
20:36शायद थोड़ा इंप्रूवमेंट का जरूरत है इन
20:39कंप्यूटर की साइड से तो यह भी
20:40हजूर प्रोबेबली पांच-दस सालों में कृषि
20:43ठीक होने का चांस घृत लास्ट चेंजेस
20:45कॉस्ट्यूम बोल्ट और यह मैंने तब तक नहीं
20:49समझा था जब तक मेरे खुद के मॉडल्स और
20:51डिप्लॉय जेड प्लांट पर ट्रस्ट नहीं गाइस
20:54अगर आप थोड़े भी बड़े स्केल पर चीजें कर
20:56रहे हो मतलब किसी बड़ी कंपनी के लिए अगर
20:58आप प्रोजेक्ट बना रहे हो और प्रोडक्ट बना
21:00रहे हो और इसको डिप्लॉय कर रहे और टिप्स
21:03इससे आपके 10,000 1 लाख व्युअर्स आपके उस
21:06सॉफ्टवेयर को यूज कर रहे हैं आपका मशीन
21:07लर्निंग और रन कर रहा है आपको अंदाजा भी
21:11नहीं लगेगा कि किस तरह की जगह से आपके 65
21:14अपने लगेंगे ठीक है मैं इस वीडियो के लिंक
21:17में एक पेपर का लिंक सबमिट मतलब डालूंगा
21:20जहां पर एक बंदे ने प्रॉपर ऐड्रेस किया है
21:22उस प का नाम है द कॉस्ट ऑफ कई लोग जब मशीन
21:27लर्निंग रिसर्च करते हैं तो वह बहुत बह
21:29जाते हैं और खुशी-खुशी में मौजूद बनाते
21:31हैं नाइट्रिक से टेक्निक्स फॉर बनाते हैं
21:34बट जब उनको उठाकर के सर्वर पर लाया जाता
21:37है मैं तो इतने सारे हिडेन कॉस्ट निकाल
21:39देना कि
21:40कि आपका कंपनी आपको बहुत सारी चीजों के
21:44लिए अलाउद्दीन नहीं करेगा फ्राइड तो आज की
21:46डेट में सिम्स मशीन लर्निंग सरवर परिसर
21:50में से टेक्नोलॉजी नया है तो सब कुच्छ भी
21:53ऑप्टिमाइज्ड नहीं है और वह अपनी माइल्स
21:56करना भी एक बहुत बड़ा चैलेंज है तो इस
21:59पूरे वीडियो को देखने के बाद एक चीज जो
22:03बताऊंगा सीखो तो यह है कि जब भी आप उसी
22:06में उसी ग्रह हो और पंचमेश और की सीखने के
22:09बाद एग स्टेप आप और करो और वह यह है कि
22:13मशीन लर्निंग मॉडल को एक प्रॉपर सॉफ्टवेयर
22:16प्रोडक्ट में कंवर्ट करो और उस प्रोडक्ट
22:18को सर्वर पर डिप्लॉय करके एक्टिव यूजर्स
22:21को भेजो सो लेट्स को यूज करें तो पेन टूल
22:25प्रोडक्ट को चलाना बनाना और चलाना दोनों
22:28का एक्सपीरियंस आपके पास हो और यह सबसे
22:30बड़ा चैलेंज मशीन लर्निंग में आज की डेट
22:32में चिकन क्विक बहुत डेडिकेटेड फील भी
22:34निकलकर आ गई है अब इसको बोला जाता है ईमेल
22:37ऑफ यह बहुत फेमस फ्रीडम धीरे-धीरे
22:40में बन रही है मशीन लर्निंग पेज सेटअप
22:43बॉक्स होता है जहां पर आप फिर प्रोडक्ट्स
22:46को सर्वर पर डाल कर उनका खर्चा वगैरह सब
22:49कुछ हैंडल करते हो उसका लौट आई एम सिंगल
22:51तो उससे डेढ़ गुना डेवलपमेंट कॉर्पोरेशन
22:53वैसे ही सेम चीज मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर
22:56को जवाब सॉफ्टवेयर पर्वत पर रखते हो चलाते
22:58हो तो उसको ML आपको लगता है मशीन लर्निंग
23:01ऑपरेशन से लिखित में आरिफ बहुत
23:03ग्रोएनफील्ड है तो इसलिए आपको सजेस्ट कर
23:06हूं कि थोड़ा सा इन सब चीजों के ऊपर भी
23:08आपका ध्यान होना चाहिए ठीक है कि दैट
23:12डिस्कशन खत्म होता है और कुछ 34 हम लोग और
23:16पॉइंट्स डिस्कस करेंगे अगले दो-तीन दिनों
23:19में और उसके बाद वाइब्स स्टार्ट द
23:21प्रैक्टिकल पार्ट आफ थिस कोर्स सोया टैक्स
23:25सेट अप फॉर वॉचिंग दिस सीरीज प्लीज कंसीडर
23:29सब्सक्राइब इंग इस पॉसिबल जो आपके
23:31फ्रेंड्स मशीन लर्निंग सीखना चाहते हैं आप
23:34उनके साथ शेयर कर सकते हो अब हम यह बैक
23:37साइड को थोड़े वीडियो थैंक्स फॉर वाचिंग

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