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Instance-Based Vs Model-Based Learning | Types of Machine Learning — Transcript

by CampusX · 2,862 words · 363 segments · language en · Watch on YouTube

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0:00हेलो हेलो व्यूअर्स वेलकम टू माय YouTube
0:01चैनल ड्रेसेस फॉर मशीन लर्निंग एंड टुडे
0:05सेक्स और अनलॉक आज पढ़ने वाले हैं एक
0:08इंपोर्टेंट टॉपिक और जिसका नाम है इन
0:11स्टोंस पेस्ट लर्निंग वर्सेस मॉडल बेस्ड
0:14लर्निंग तो अब इसमें तीन दिनों से हम लोग
0:17पाइप मशीन लर्निंग पढ़ रहे थे फर्स्ट हमने
0:20पढ़ा टाइप्स ऑफ मशीन लर्निंग ऑन द बेसिस
0:22आफ अमाउंट आफ सुपर विजन रिक्वायर्ड
0:24ड्यूरिंग ट्रेंनिंग फ्रॉम ने एक और
0:27डिफरेंस आ कि सर या प्रोडक्शन पर मशीन
0:31लर्निंग और कैसे अपडेट कर रहा है उसके पास
0:34पर कि हमने और टाइप सबमशीनगन थोड़ा और हम
0:37लोग आज भी टाइप्स ऑफ मशीन गन पढ़ने वाले
0:39हैं बट आज हमारा जो कंसर्न है जिस चीज के
0:42बेसिस हम टाइप डिसाइड कर रहे हैं वह है कि
0:46हमारा मशीन लर्निंग मॉडल लॉन्च कैसे करता
0:49है सीखता कैसे ठीक है तो नेक्स्ट और
0:51डिस्कशन ओके तो मशीनरी बॉटल्स पिछली दो
0:56तरीके से सीखते हैं बिल्कुल वैसे ही जैसे
0:57हम ह्यूमन प्रिंस टीमों को सीखते हैं
1:00अजय 100 ग्रा लहसुन का अवार्ड करो इन मशीन
1:02लर्निंग तो द फर्स्ट फॉर्म आफ प्लैनिंग ए
1:07वेरी सिंपल वेज आफ लर्निंग एंड थिंक इट्स
1:10बेसिकली मेमोराइजिंग
1:14में रख लेना ठीक है याद कर लेना दायित्व
1:17फर्स्ट फॉर्म चिकित्सा अंडरटेकन फॉर मैस
1:20जनरलाइजिंग अ
1:24हैं या फिर आप पूछ सकते हो कौन से समझना
1:26अंडरलाइंग प्रिंसिपल समझना ठीक है तो हम
1:28भी जब कॉलेज में या स्कूल में हुआ करते थे
1:31तो दो तरह के लोग होते हमारे आस-पास या हम
1:33खुद इन दोनों में से किसी एक हमें चीजों
1:35को सीखते थे या तो हम को समझ में नहीं आता
1:38तो हम रचने का टाइप करते थे खोज इंडिया
1:40एग्जाम तो करना पड़ेगा और या फिर से
1:43कंफर्म होता था कि हमें कुछ इंट्रस्टिंग
1:44लग रहा है उसके पीछे का कौन से सीखे कार
1:46ड्राइव करते थे राइट जज आपको कब्ज की याद
1:48होगा वहां पर आपको कुछ चीज रखनी पड़ती थी
1:51वहीं अगर आप शिक्षा बात करो वहां पर कौन
1:53से चौथे जॉन समझने का टाइप करते थे तो
1:55सिमिलरली मशीनरी में भी दो तरीके के मॉडल
1:59शॉप इन दो तरीके अल्गोरिदम सोते हैं एक
2:01ऐसा तरीका होता है जो डाटा को पकड़कर के
2:05उसको रख ले तक ठीक है और सेकंड एक दूसरा
2:09क्लासिकल गिटार सोते हैं जो डाटा जब को
2:11मिलता है तो वह उसके अंदर लाइन प्रिंसिपल
2:14के ऊपर काम करना चाहते हैं उसके अंडरलाइंग
2:16प्रिंसिपल कलेक्ट करना चाहते हैं ठीक है
2:18तो जो मॉडल फ्रंट में लग जाता है उसको हम
2:22बोलते हैं इंस्टंट बेस मॉडल है
2:24क्वेश्चंस बेस्ड लर्निंग और जो मॉडल अंडर
2:27लाइक प्रिंसिपल एक्स्ट्रा करने का ट्राय
2:29करता है या फंडामेंटल मतलब यह पैटर्न है
2:33उसको निकालने का ट्राई करता है उसको बोलते
2:35हैं मॉडल बेस्ड लर्निंग ठीक है तो हम लोग
2:37ढूंढ करके देखेंगे एंड बहोल्ड आइडिया दिस
2:40वीडियो सेंड कर दिया अपने मशीन लर्निंग
2:42एल्गोरिथम्स पड़े नहीं है तो इस वीडियो का
2:45आइडिया बात यह है कि आपको फ्यूचर में जब
2:47आपको अल्गोरिदम पढ़ो फोन तो आईडेंटिफाइड
2:50आओ कि यह मॉडल बेस्ड लर्निंग कर रहा है या
2:53इंस्टंट फेस लिफ्टिंग है वह आपको इतना ही
2:54समझ है ठीक है तो आइए स्टार्ट में डिस्कशन
2:57विद इंस्टेंट बेस्ड लर्निंग लिखो जरूरत
3:00नहीं है ठीक है आ शो इंप्रेस करने में
3:04क्या होता है कि वृक्ष सिंपल लेकिन हमारे
3:06पास एक डाटा सेट है आई वॉल्वेस प्रैक्टिस
3:09डाटा से विकास में कोई थोड़ा रिलेटिव पर
3:11लगता है लेकिन हमारे पास आई क्यों बोलते
3:14कॉलम है सीजीपीए बोलकर दूसरा प्रॉब्लम है
3:17और हमारे पास एक थर्ड कॉलम है कि
3:20प्लेसमेंट हुआ कि नहीं हुआ
3:22हैं यस और नो क्लासिफिकेशन प्रॉब्लम ठीक
3:25है तो यहां पर सूरज का कुछ डाटा है वन लॉक
3:28एटी एट यस 727 ने इस अवसर पर स्कूल और
3:36हमें क्या करना है हमें क्लासिफिकेशन कोड
3:38करना है मतलब अगर मेरे पास कोई नया सुझाता
3:40है और अगर मुझे उसका आईक्यू और सीजीपीए
3:43पता है तो मुझे यह प्रोडक्ट करना है कि
3:45उसका प्लेस में होगा या नहीं होगा बे
3:47ड्रॉन जिस नहीं कर सकते हैं ठीक है अब अगर
3:50आप एक इंसिडेंट बेस अल्गोरिदम के साथ काम
3:52कर रहे हो तो वह इस प्रॉब्लम को कैसे
3:54अप्रोच करेगा वह मैं आपको बताता हूं तो
3:56इंटरप्रेस प्रॉब्लम का इंसेंटिसाइड दुनिया
3:58का यह वह डाटा को सबसे पहले में को ब्लॉक
4:03करेगा तो लिप्स हमारा डाटा कुछ ऐसा है
4:09कि यह हमारे यस वाले जिनका प्लेसमेंट हो
4:13गया यह आपका आईक्यू है और यह सीजीपीए है
4:17प्रिंट और यह हमारे बोस्टन शहर
4:22हैं जिनका प्लेसमेंट नहीं हुआ आखिर उठा कर
4:24दिया आई क्यों ज्यादा से ज्यादा
4:26स्टूडेंट्स का प्लेसमेंट होना चाहिए मैं
4:29काम करता हूं इसमें मैं लिख देता हूं यह
4:33प्लेसमेंट हुआ और इसमें मैं लगे तो
4:36प्लेसमेंट नहीं हुआ ठीक पर आपके जितने भी
4:39ब्लू पॉइंट्स है यह बोथ स्टूडेंट्स एंड
4:41प्लेसमेंट नहीं वर्क और रेट जो पॉइंट है
4:43यह पॉइंट से जिनका प्लेसमेंट हो गया ठीक
4:45है और कुछ आउटलय आफ होंगे जैसे कि यहां पर
4:49एक बच्चा है जिसका आइक्यू सिटी के दोनों
4:51अच्छा पक्ष में नहीं हुआ और यहां पर एक
4:54दुश्मन होते हो सकते हैं ना प्लेसमेंट हो
4:56गया ठीक है अब आपका जो एंटरटेंस लूप भी
5:01होता है उसमें आप क्या करते हो कि आप
5:04ट्रेनिंग डाटा में जमा को ट्रेनिंग डाटा
5:07मिलता है तो आपको सीखेंगे आप डाटा को
5:09एडिटर्स अपने पास रोल कर लेते हो और आप
5:12बोलते हो कि जब मेरे से क्वेश्चन पूछा
5:14जाएगा मैं इंस्टेंटली आंसर कर दूंगा ठीक
5:17है जैसे क्लासिक मैं आपको इस पॉइंट आया
5:19जिसका सीजीपीए है
5:21यहां से 1.5 और आइक्यू है 103 का छेत्रफल
5:26समय राष्ट्रीय इस जगह पर आ रहा है
5:31तो चलिए यह हमारा कोई भी पॉइंट और हमें
5:34बताना है कि यह रेमिडी है या ब्लू है तो
5:37अब इंटरव्यू में क्या होता है कि सिम्स
5:40आपने कोई मॉडल एलिमेंट नहीं कर रखा आप
5:43सिंपल चीजों पर फोकस करते हो और वह सिंपल
5:46चीज है कि मिला है ठीक आप यह मैं वाला
5:49पॉइंट का सिमिलैरिटी निकाल तो बाकी के
5:52सारे पॉइंट्स चिकनी चमेली सिमिलैरिटी
5:54सिस्टम्स निकाला जाता है डिस्टेंस के पास
5:56में आप बोल दूं कि अगर यह पॉइंट इस जगह पर
5:58है तो यह आसपास के पॉइंट्स के सिमिलर होगा
6:01नववर्ष के जैसा होगा आप जहां रहते हो वह
6:05आपके बारे में कुछ बताता है दैट इज अ
6:06quora आईडिया ठीक है तो आप क्या करोगे आप
6:09इस पॉइंट का हर पॉइंट के साथ डिस्टेंस
6:11निकालोगे ठीक है और फिर नियरेस्ट कोई टीम
6:15पॉइंट्स को पकड़ लो पीएम कोई व कर सकते हो
6:1650 कर सकता मेरे स्किन को पकड़ लिया मानो
6:19इसमें रस तीन पॉइंट्स यह और यह अब इन तीन
6:24में से दो पॉइंट्स रेट है
6:27है तो आप बोलोगे यस प्लेसमेंट होगा बिकॉज़
6:30आप के ज्यादातर नहीं बस जो क्लोज ने बस है
6:34उनका प्लेसमेंट हो गया तो आप भी वैसे ही
6:37बच्चे हो आप कभी प्लेसमेंट हो जाएं अंदर
6:39टेस्ट दूसरी सैनिक रामपुरा इंप्रेस करने
6:42अभी मैंने जो आपको लॉजिक बताया यह त्यौहार
6:44का लॉजिक है जिस्म किए बोलते हैं कि
6:47निर्भर फ्यूचर में पढ़ोगे पर अगर आप अभी
6:49पढ़ना चाहते तो मैं उस प्लेलिस्ट का लिंक
6:51इस विडियो के डिस्क्रप्शन में डाल दूंगा
6:53लेकिन चिट्ठी है बट यह 10 सिंपल प्रिंसिपल
6:56इन अप्लाइड कि आपके पास और कोई तरीका नहीं
6:59आपने करंट पॉइंट को पर डाला और आपका काम
7:03कर लिया अब यहां पर एक ही समझने वाली है
7:05कि जब तक यह ग्रीन प्वाइंट नहीं आया था यह
7:08कोई कोई नहीं आया था आपके इस फाल्गुनी
7:11हमने कुछ किया ही नहीं गुपचुप अपडेट आपको
7:13ले करके बैठा हुआ था जैसी नया पॉइंट आया
7:16उसने नए पॉइंट को पकड़ा और देखा कि आस-पास
7:19में पॉज कौन से और उनका प्लेसमेंट हुआ कि
7:21नहीं और अपने रिजल्ट डिक्लेयर कर दिया था
7:24हो तो यह याद रखना कि जो इन स्प्रेडिंग
7:26होता है उसमें अ सच ट्रिमिंग या लड़ने का
7:29कोई कांटेक्ट नहीं होता आप बस बेटा पॉइंट
7:32को पकड़कर रखते हो नया पॉइंट आता है आप
7:34अकॉर्डिंग्ली उपयोग कर सके डिटेल्स व्हाट
7:36मॉडल बेस्ट ऑफ़ फ़ॉरिन स्टडीज़ लर्निंग
7:38गैस ठीक है ना भूलें सब्सक्राइब प्रोबलम
7:41विद द हेल्प ऑफ मॉडल बेस प्लेट विकेट तो
7:45आई गो टू द फ्लैशलाइट ऑन
7:48ए मॉडल बेस्ड लर्निंग मिली इससे आपके असीम
7:50ही प्रॉब्लम है यह क्यों सीजीपीए
7:55ए प्लेसमेंट हुआ कि नहीं आपके पास फ्रेंड
7:58एट है
8:00कि यहां पर भी आपने ग्राफ प्लॉटर रखा है
8:02जिसे जरूर ड्रॉप दूसरी ओर आई क्यों एंड
8:06सीजीपीए आलू को अच्छी तरह से उन पॉइंट्स
8:09नहीं दी जायेगी ओर प्लेसमेंट नहीं हुआ
8:13वाले बच्चे Amazing और प्लेसमेंट हो गया
8:17वाले बच्चे 12 क्लास है FD का सर्टिफिकेट
8:21यह वह बच्चा है जिसका दिमाग पास अच्छा
8:24नहीं है बट बने स्वेटर के लिए प्लेसमेंट
8:26हो गया अच्छी ठीक है अब मॉडल पेश करने में
8:30क्या होता है ट्यूब मॉडल बेस्ड लर्निंग
8:32में आपका जो एल्गोरिथ्म है वह अपडेट
8:35पॉइंट्स आप उसको देते हो ना कुछ तो वह उस
8:38डाटा पॉइंट के अंदर कब by समझना चाहते है
8:40एक मैथमेटिकल फंक्शन ब्रोकर के ठीक है तो
8:44इन वह क्या करेगा वह इस तरह का एक
8:46बाउंड्री रोड करेगा लें इसे है
8:51वो मानुष धनि ए बाउंड्री ड्रा किया अभी
8:53बाउंड्री क्या बता रहा है कि आपके मॉडल को
8:56लगता है कि इस करके इस तरह
9:00कि कोई भी पॉइंट अगर आता है तो उसका
9:02प्लेसमेंट हो जाएगा और इस तरह अगर कोई भी
9:05पॉइंट है तो उसका प्लेसमेंट नहीं होगा और
9:07यह आपके मॉडल कैसे सीखा डाटा के ऊपर रन
9:11करके लांच करके ट्रेन कर देंगे ठीक है अब
9:14मुद्दों पर मशीन लर्निंग एल्गोरिथम्स देगा
9:18यूज दिस अप्रोच डेफिनटली ए मैथमेटिकल
9:21रिलेशनशिप बिटवीन इनपुट एंड आउटपुट जिसके
9:25रिजल्ट में आपको इस तरह का कुछ एक डिसीजन
9:28फंक्शन मिलता है फेशियल क्लासिफिकेशन
9:30प्रॉब्लम्स आपको इस तरह के डिप्रेशन
9:32फंक्शन मिलता है डिसीजन बाउंड्री मिलती है
9:34जिसको यूज करके ही आप क्या कर सकते हो एक
9:38नए उन कमी पॉइंट को क्लासिफाइड कर सकते हो
9:40अब तक गुड पार्ट अबाउट हिस अप्रोच कि आपको
9:43ट्रेन इन पॉइंट्स का जरूरत नहीं है लेकिन
9:45इशूज लेट से अब आपके पास ही ट्रेन पॉइंट्स
9:47ना भी की ट्रेनिंग और आपके चले गए थे आपके
9:52पास बस डिप्रेशन फंक्शन है
9:55कि आपके पास वही एडिसन फंक्शन है अब left
9:58से आपके पास एक नया कोई पॉइंट आया कुछ भी
10:01साफ अगर वह इस तरफ है तो आप सीधे बोलोगे
10:05प्लेसमेंट है वह जाएगा और अगर वह इस तरह
10:07आतंकवाद से प्लेसमेंट नहीं होगा तो
10:09इंटरेस्ट यू डोंट तरफ डाटा पॉइंट्स आपने
10:13क्या किया आपने डाटा में घुसकर के कुछ कौन
10:16सी कि अ कांसेप्ट क्या था कि यही वह लाइन
10:19है जिसको यूज करके आइटम डिफरेंटशिएट
10:22बिटवीन प्लेसमेंट जिनका हुआ वाले बच्चे और
10:25प्लेसमेंट का नहीं हुआ वह वाले बच्चे थे
10:27तो डॉक्टर तक और आइडिया बिहाइंड मॉडल बींस
10:29लड़ने अब आपको फ्यूचर में बस इतना करना है
10:32गाइस कि आपको हमें कोई अल्गोरिदम मिलता है
10:34और अगर आप उस आग को सीख रहे हो उसे कौन से
10:37आप समझ रहे हो आपको गुस्से क्वेश्चन पूछा
10:39है कि पढ़ तो लिया मैंने अब मुझे क्षमा
10:42करना है कि हुसैन प्रेस करनी है यह मॉडल
10:44पेश कर देंगे ठीक है अब इसके बहुत सारे
10:46एक्सांपल्स है लिनियर रिग्रेशन लॉजिस्टिक
10:49रिग्रेशन हम डिस्टेंट रिलेटिव्स बहुत सारे
10:54एग्जांपल्स झुक
10:55मॉडल बेस्ड लर्निंग के ही होते हैं 12 ही
10:58ग्राम पल्स है जो इंस्टैंस लर्निंग है कि
11:00एन हुआ था बी एफ रफ नेटवर्क्स वेब कर मिल
11:06फंक्शंस में यही कुछ एक्सांपल से जो आपके
11:09संभोग करने में आते हैं बाकी सारे
11:11अलार्म्स मौसम टाइप्स आफ के मॉडल बेस्ड
11:14लर्निंग नहीं होता है ठीक है अभी थोड़ा सा
11:16चीज आपके साथ डिस्कस करना था अब एक
11:18प्लास्टिक हम जल्दी से देख लेते हैं कि
11:20वोटर तक कि डिफरेंसेस बिटवीन इंस्टैंट डैड
11:23मॉडल बेस्ड ठीक है तो यहां पर लेफ्ट साइड
11:26में आपको मॉडल भेजने और राइट साइड में
11:28आपका कॉन्फिडेंस है ठीक है तो एक-एक कर के
11:30सारे की पॉइंट्स के आपको एक बार बोलता हूं
11:33तो अब आपको दोनों में ही डाटा प्रिपरेशन
11:36बराबर करना पड़ेगा और ब्लाउस रिमूव करने
11:39पढेंगे टेक्निकल डाटा को 110 कोड करना
11:44पड़ेगा यह समय पहले हम 22 हम स्प्रिंग्स
11:48को नंबर्स में कंवर्ट करेंगे यह सारा काम
11:50में दोनों के समय करना पड़ता है इधर योर
11:52वर्क विद उस
11:55हॉलीडे चौकोर स्लॉट इंवेंटेड एस
11:57इंर्पोटेंट केसेस आपको डाटा प्रोसेसिंग
11:59प्रॉपरली करना पड़ेगा यह पहला पॉइंट है
12:02दूसरा पॉइंट मॉडल बेस्ड लर्निंग में आप
12:06मॉडल जनरेट करते मॉडल के होता है फीडबैक
12:08यह कर्म इंटरेस्ट ठीक है सेट अप
12:11पैरामीटर्स यह हम यहां पर डिस्कस किया यह
12:13एक्चुअली क्या है यह कर व पुष्कर का
12:16कोच्चि क्वेश्चन होगा तो एक क्वेश्चन मुझे
12:17पता करना रोटी क्वेश्चन निकल गया था उसी
12:19को पैरामीटर्स बोलते हैं तो यहां पर लिखा
12:22हुआ है कि बॉटल बेस्ड लर्निंग करो तो आपको
12:24पलट यह मॉडल मिलता है और मॉडल कुछ
12:27पैरामीटर से डिफरेंट होता है जैसे लीवर
12:28नेटवर्क उसमें इनवेस्ट सोते पैरामीटर लाइव
12:31भेजो प्रॉपर्टीज होती हैं लिनियर इक्वेशंस
12:34लोग और इंटरसेप्ट काव्य में पैरामीटर हो
12:37जाते हैं ठीक है व्यवस्थित यू आर डूइंग
12:40सिर्फ बस लर्निंग वहां पर यह दोनों
12:42ट्रेनें मॉडल्स टैटू डिस्कवरी पोस्टपोंड
12:45अनिल स्कोरिंग कोई वृक्ष इस रेसिपी में एक
12:48नया कोई पॉइंट जब तक नहीं आता आप कोई
12:50प्रेशर नहीं करवाते आप दो टेस्ट के साथ
12:52कुछ भी कर ही नहीं रहते हो ठीक है नेक्स्ट
12:55में आ वॉटर बीइंग स्टोर्ड वॉटर इन सूटेबल
12:58फॉर्म आफ जर्नलिज्म मॉडल बेस्ड लर्निंग कर
13:00दो तो आप मॉडल को कहीं ना कहीं से भी करें
13:02तो तड़फती घर में यूज करें ऑपरेशन करने के
13:04लिए वेयर इनफॉर्म्ड इसलिए मैं कोई मॉडल
13:07होता है यह करने के लिए ठीक है अगर नैक
13:09सिर्फ मॉडल बेस्ड लर्निंग में यूज
13:12जनरलाइज्ड रूल इन द फॉर्म ऑफ मॉडर्न वेपंस
13:15इवन बिफोर स्कोरिंग इंस्टेंसस सिंह और
13:18इंस्पेक्टर नया पॉइंट्स इसके बारे में
13:20आपको आंसर बताना है तो वह यहां पर लिखा
13:22हुआ है कि आपका पूरा फोकस होता है रूल पता
13:25करने में व्हाट इज द उद्देश
13:27डिस्ट्रीब्यूटर पेज को यूज करें कि आई कैन
13:30डिफरेंटशिएट बिटवीन प्लेसमेंट होगा या
13:33नहीं होगा तो मैं रूल के पीछे खड़ा हूं ना
13:35कि स्टूडेंट्स के पीछे ठीक है तो यह लिखा
13:38है यहां पर और यहां पर लिखा नो जनरलाइजेशन
13:41रिपोर्ट स्कोरिंग ओनली जनरलाइज और की
13:43स्कोरिंग इन स्किन डिविलियर्स एंड सीम सो
13:46यहां पर क्या होता है कि मॉडल का लॉजिक
13:49तभी काम करता है जब एक नया कोई पॉइंट आता
13:51है और आप उसको इजली पॉइंट के अकॉर्डिंग
13:53डिसाइड कर दो आपको जैसे जनरल हो
13:55उड़ाए आपका जो रूल है वह इनकमिंग कोई
13:58पॉइंट के ऊपर डिपेंड करता है वह राइज इन
14:00थिस मॉडल भेज आपका जो रूल है वह हर कोई
14:04पॉइंट के लिए सैन कोई नया कोई पॉइंट आ
14:06जाएगा तब भी हुई यही रहेगा अपने उच्च
14:08जुबान फिसल एक्टर्स क्रेडिट फॉर अनसीन
14:12स्कोरिंग इंस्टीट्यूशन मॉडल आप कभी नया
14:14आपका कोई क्वेरी पॉइंट है तो आप मॉडल जो
14:17अपने बनाए उसके अकॉर्डिंग डिफरेंट करते हो
14:19और यहां पर आप अगर तो आप डेली ट्रेनिंग
14:22डाटा को देखकर के परीक्षण करते हो जैसे
14:24मैंने यहां पर किया जैसे हमने अपॉइंट आया
14:26हमें इसको ट्रेनिंग डाटा से कमबैक किया
14:28मेहराज मॉडल बीच में आपको ट्रेनिंग सेंटर
14:30से कोई मतलब ही नहीं है ठीक है नेक्स्ट
14:33सिर्फ केम थ्रू अगर इनपुट ट्रेनिंग डाटा
14:35आफ मॉडल ट्रेनिंग मॉडल बेस्ड आपका जो
14:38लर्निंग है इसमें आप ट्रेनिंग डाटा को हटा
14:41भी दो कोई फर्क नहीं पड़ता बट इन स्पेस
14:44में आपको ट्रेनिंग डाटा को हमेशा अपने पास
14:47रखना पड़ता है क्योंकि आपका पूरा लॉजिक
14:49जूरिडिक्शन का वह उस चीज के ऊपर डिपेंड
14:51करता है ठीक है तो नेक्स्ट डिफरेंसेस
14:54है रिक्वायर्ड इस अनमोल वॉल्यूम ठीक है अ
14:59बेसिकली आपको एक पर्टिकुलर कोई फंक्शन यूज
15:03करना पड़ेगा तू अब डिफरेंस बिटवीन टू
15:06क्लासिफिकेशन ठीक है स्मार्ट इंपॉर्टेंट
15:09पॉइंट्स पॉइंट है हम लोग सॉलिड वेस्ट कर
15:10चुके हैं इस चीज की मैथमेटिकल टेक्सबुक कि
15:13मैं जाना नहीं चाहता तो इसे इग्नोर 10
15:15ग्लास पॉइंट इस स्टोरी मॉडल्स एंड
15:17रिक्वायर्स लूप स्टोरेज तो यह बहुत
15:20इंपोर्टेंट पॉइंट है कि मॉडल बेस्ड
15:21लर्निंग में सिर्फ अजवाइन ट्रैफिक रूल
15:23निकाल रहो और इसी रूस को यूज करके
15:26प्रोडक्शन कर रहे हो तो यह जो मॉडल है
15:27इसका स्टोरेज बहुत ज्यादा नहीं होता विकास
15:30यह छोटी सी चीज होती है यह क्वेश्चन हर
15:33सिचुएशन को कॉल करने में कितना टाइम लगेगा
15:34दो विलियम्स कितना फिसलेगा बहुत कम टाइट
15:37वेस्टमिंस्टर अब्बे स्विमिंग आपको बहुत
15:40सारा ट्रेनिंग सेंटर हमेशा अपने पास रखना
15:42है अब मार्जिन अगर आपके पास 1GB ट्रेनिंग
15:44डाटा है तो वह 1GB का स्टोरेज आपको लगेगा
15:47हमेशा तो इंस्टेंस लर्निंग होता है यह
15:50आपको थोड़ा सा स्टोरी हैवी होता है ठीक है
15:53तो
15:54क्वांटम इंस्टंट फेस वैल्यू अभी लिस्ट में
15:58भी बोला जाता है क्योंकि इन फ्रेंच बींस
16:01करने में ड्यूरिंग ट्रेंनिंग आपका मॉडल
16:03कुछ नहीं कर रहा होता है चुपचाप 18 एडिट
16:05बिल्कुल हम लेस ही न ठीक है आंसू या
16:08डॉक्टर डिस्कशन आपको मैं इतना पता होना
16:10चीज में कभी कोई अल्गोरिदम पढ़ रहे हो तो
16:13आपको बस आना चाहिए क्या आईडेंटिफाई पर को
16:15कि वह मॉडल देते या इंसटैंटली स्टेट और
16:18कुछ खास नहीं है इस पूरे वीडियो का गुस्सा
16:21ओवरऑल जो जिस ठाकुर यही है टीम ऑल द बेस्ट
16:24किसको बोलते हैं इंस्टंट बेस किसको बोलते
16:26हैं ठीक है आगे हम जब बर्तन पढेंगे ऑयल वे
16:29टेल यू कि यह मॉर्निंग विशेष और यह सब ठीक
16:32है शो विदाउट या लेटेस्ट वीडियो आई हॉप को
16:36यूनाइडेट एक सो गाइस प्लीज कंसीडर
16:40सब्सक्राइब सिंह थैंक्स फॉर वाचिंग

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This page contains the full transcript of Instance-Based Vs Model-Based Learning | Types of Machine Learning by CampusX, generated from the public captions YouTube serves with the video. The transcript has 2,862 words across 363 segments, with the original timestamps preserved so you can click any line to jump to that moment in the embedded player.

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