Introduction to XGBOOST | Machine Learning | CampusX — Transcript

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1. 0:00हाय गाइस माय नेम इज नितेश एंड यूर वेलकम
2. 0:02टू माय
3. 0:14youtube0 बूस्ट आई गेस आपने नाम तो सुना
4. 0:17ही होगा बहुत ही फेमस मशीन लर्निंग
5. 0:20लाइब्रेरी है जो आज की डेट में प्रोबेबली
6. 0:24हर कैगल कंपटीशन में यूज होती है और
7. 0:27इंडस्ट्री में भी जब प्रोजेक्ट्स होते हैं
8. 0:28वहां पर एक्सटी बूस्ट का यूज होता है तो
9. 0:31अभी तक अनफॉर्चूनेटली इस चैनल पे मैंने
10. 0:33सही से एकज बूस्ट को कवर नहीं किया था तो
11. 0:36अब व्हाट आई एम गोइंग टू डू इज बहुत डिटेल
12. 0:38में आई एम गोइंग टू कवर एक्सज बूस्ट अ इन
13. 0:41मल्टीपल वीडियोस आज की वीडियो के बारे में
14. 0:43बात करते हैं आज का जो वीडियो है इट इज
15. 0:45गोइंग टू बी अबाउट द इंट्रोडक्शन ऑफ एकज
16. 0:48बूस्ट हालांकि वीडियो का लेंथ देख के आपको
17. 0:51लगेगा कि यार एक घंटे का इंट्रोडक्शन कैसा
18. 0:53हो सकता है तो एक्चुअली मैंने क्या किया
19. 0:55है मैंने अ एक्सटी बूस का जो ओरिजिनल पेपर
20. 0:58था अ
21. 1:00तो मैंने उसको काफी डिटेल में स्टडी किया
22. 1:02है इस वीडियो को बनाने के प्रोसेस में और
23. 1:05वहां पर जो ऑथर्स ने सारी बातें कही है
24. 1:09मैंने उसको सिंपलीफाई करके इस एक वीडियो
25. 1:11में डालने की कोशिश की है एक्सटी बूस्ट के
26. 1:14बारे में अगर मैं आपको बताऊं बहुत ही
27. 1:16ज्यादा चीजें हैं एक्सज बूस्ट लाइब्रेरी
28. 1:18के अंदर एंड दैट इज व्हाई एज अ बिगनर आपको
29. 1:20कभी-कभी ओवर वेलम फील होगा कि यार
30. 1:22क्या-क्या सीखना है तो मैं आपको गारंटी
31. 1:25देता हूं अगर आप आज का वीडियो पूरा देख
32. 1:27लेते हो तो आपको वह ओवर वेल्मल है वो नहीं
33. 1:32आएगी बिकॉज आपको एक बहुत अच्छा ओवरव्यू
34. 1:34मिल जाएगा कि अच्छा एक्सज बूस्ट में यह
35. 1:36सारी चीजें होती हैं और हमें इस ऑर्डर में
36. 1:38पढ़ना है तो दैट इज वई इंट्रोडक्शन वाला
37. 1:41जो वीडियो है थोड़ा बड़ा बन गया बट आई एम
38. 1:43प्रिटी श्यर अगर आप पूरा देखोगे तो काफी
39. 1:45नॉलेज आप लेके जाओगे ठीक है तो या विद दैट
40. 1:49लेट्स स्टार्ट द वीडियो सो एक्सजी बूस्ट
41. 1:51को अच्छे से समझने के लिए हमें एक बार
42. 1:54पहले थोड़ा पीछे जाना पड़ेगा और मशीन
43. 1:56लर्निंग के बारे में बात करनी पड़ेगी तो
44. 1:59मशीन लर्निंग जब आप पढ़ने जाओगे ना तो
45. 2:02मशीन लर्निंग का जो सबसे पहला डेफिनेशन
46. 2:04आपको पढ़ाया जाएगा वो होता है कि मशीन
47. 2:07लर्निंग इज अ
48. 2:09टेक्नीक वेयर यू लर्न फ्रॉम डेटा सो मशीन
49. 2:13लर्निंग में आप क्या करते हो आपके पास
50. 2:15डेटा सेट्स होते हैं आप उनके ऊपर कुछ
51. 2:16एल्गोरिथम्स को अप्लाई करते हो वो
52. 2:19एल्गोरिथम्स आपके डाटा के अंदर के पैटर्स
53. 2:21को सीखते हैं और फिर प्रेडिक्शन करते हैं
54. 2:24यही होता है मशीन लर्निंग मोस्टली अब अगर
55. 2:27आप बात करो कि एल्गोरिथम क्या है तो शायद
56. 2:31आपको पता होगा मशीन लर्निंग में बहुत सारे
57. 2:32एल्गोरिथम्स है लीनियर रिग्रेशन लॉजिस्टिक
58. 2:34रिग्रेशन नाइफ बेस केएनएन एसवीएम बहुत
59. 2:37सारे एल्गोरिथम्स है तो जब मैं मशीन
60. 2:39लर्निंग पढ़ना स्टार्ट कर रहा था तो मेरे
61. 2:42दिमाग में एक बहुत ऑब् वियस सा कंफ्यूजन
62. 2:45आया कि इतने सारे एल्गोरिथम्स क्यों होते
63. 2:48हैं कोई एक सिंगल एल्गोरिथम सारे तरह की
64. 2:51प्रॉब्लम्स के ऊपर क्यों नहीं अप्लाई हो
65. 2:52सकता तो देन आई रिलाइज ओबवियसली और पढ़ने
66. 2:56के बाद कि एल्गोरिथम्स जो होते हैं ना वो
67. 3:00डेटा स्पेसिफिक या फिर सिनेरियो स्पेसिफिक
68. 3:02होते हैं सो अगर आप बहुत शुरू की बात करो
69. 3:04लेट्स से आप 70 एंड 80 का बात करो तो इस
70. 3:08टाइम पर जो एल्गोरिथम्स डेवलप हुए ठीक है
71. 3:11अब आई डोंट रिमेंबर कौन से वो एजेक्ट
72. 3:13एल्गोरिदम थे लेट्स से नाइफ बेस एंड ल ये
73. 3:15सब जो एल्गोरिथम्स डेवलप हुए इन सारे
74. 3:18एल्गोरिथम्स
75. 3:20में अच्छी बात यह थी कि यह लोग मशीन
76. 3:23लर्निंग यूज करके प्रॉब्लम्स को सॉल्व कर
77. 3:26सकते थे बट एक मेजर डिसएडवांटेज यह था इन
78. 3:29ए का यह लोग बहुत ही स्पेसिफिक टाइप के
79. 3:32डाटा के ऊपर ही अच्छा परफॉर्म करते थे
80. 3:34जैसे कि अगर आप लीनियर रिग्रेशन की बात
81. 3:36करो तो लीनियर रिग्रेशन बहुत स्पेसिफिकली
82. 3:39स्पीकिंग लीनियर डटा के ऊपर अच्छा काम
83. 3:41करता है ठीक है अगर आप बात करो लेट से
84. 3:44नाइव बेस के ऊपर तो नाइव बेस बहुत लिमिटेड
85. 3:49टाइप का डटा जैसे कि टेक्चुअल डटा के ऊपर
86. 3:51बहुत अच्छा परफॉर्म करता है तो 70 80 वाले
87. 3:55जो एल्गोरिथम थे उनमें मोस्टली ड्र बैक था
88. 3:58कि बहुत जनरल नहीं थे बहुत स्पेशलाइज डटा
89. 4:01पर काम करते थे उसके बाद आया 90 90 में
90. 4:06क्या हुआ कि ऐसे एल्गोरिथम बनने लग गए जो
91. 4:10नॉट ओनली ज्यादा पावरफुल थे परफॉर्मेंस
92. 4:14वाइज बट ल्स ज्यादा जनरल थे मतलब अलग-अलग
93. 4:18टाइप के डटा पर अप्लाई हो सकते थे तो 90
94. 4:20में जो तीन मेजर एल्गोरिदम निकल के आए हैं
95. 4:24वो है रैंडम
96. 4:25फॉरेस्ट
97. 4:27एसवीएम एंड ग्रेडिएंट बूस्टिंग इन तीनों
98. 4:31एल्गोरिथम्स की खासियत क्या है कि ये बहुत
99. 4:34पावरफुल है लाइक इनके रिजल्ट्स जो
100. 4:36परफॉर्मेंस है वो हमेशा अच्छा आता है और
101. 4:38साथ ही साथ ये अलग-अलग टाइप्स के डाटा के
102. 4:41ऊपर भी काम करते हैं ठीक है बट अगर आप बात
103. 4:45करो इनके डिसएडवांटेजेस की तो इनके अंदर
104. 4:47भी कुछ डिसएडवांटेजेस थे जैसे कि पहला
105. 4:50डिसएडवांटेज ये था कि ये एल्गोरिथम्स अभी
106. 4:53तक भी ओवरफिटिंग टाइप की प्रॉब्लम से
107. 4:57स्ट्रगल कर रहे थे और दूसरा स्केलेबिलिटी
108. 5:00का प्रॉब्लम
109. 5:01था ठीक है स्केलेबिलिटी का प्रॉब्लम होने
110. 5:04का मतलब कि जैसे जैसे 2000 के अराउंड डेटा
111. 5:08बढ़ने लगा इंटरनेट आ गया डेटा बहुत तेजी
112. 5:10से बढ़ने लगा तो डेटा सेट्स का साइज भी
113. 5:12बढ़ने लगा और जैसे जैसे डेटा सेट्स का
114. 5:14साइज बढ़ने लगा तो यह एल्गोरिथम्स उतना
115. 5:18इफेक्टिव नहीं रहे बड़े डेटा सेट्स के ऊपर
116. 5:21तो इन शॉर्ट परफॉर्मेंस की प्रॉब्लम थी
117. 5:24परफॉर्मेंस इन द
118. 5:25सेंस मैट्रिक्स पे रिजल्ट कितने आ रहे हैं
119. 5:28कैसे आ रहे हैं
120. 5:30और स्पीड की प्रॉब्लम थी कि बड़े डेटा सेट
121. 5:34के ऊपर स्लो थे इन्हीं दो प्रॉब्लम्स को
122. 5:38सॉल्व करने के लिए आया एक्सजी बूस्ट इन
123. 5:422014 बहुत ही रिसेंट है बट एक्सजी बूस्ट
124. 5:46जब से आया है इट जज बिकम द बेस्ट मशीन
125. 5:50लर्निंग एल्गोरिदम आउट देयर जो अलग-अलग
126. 5:54टाइप के डटा के ऊपर कितने भी बड़े डटा के
127. 5:57ऊपर अच्छा परफॉर्मेंस देता ठीक है अब मजे
128. 6:01की बात यह है कि एक्सजी बूस्ट इज
129. 6:05नॉट एन एल्गोरिदम बहुत लोगों को यह लगता
130. 6:09है कि एक्ससी बूस्ट एक एल्गोरिदम है नहीं
131. 6:12एक्ससी बूस्ट एक एल्गोरिदम नहीं है एक्ससी
132. 6:15बूस्ट एक्चुअली एक लाइब्रेरी
133. 6:19है जो बना हुआ है ऑलरेडी एसिस्टिंग
134. 6:23ग्रेडिएंट बूस्टिंग एल्गोरिदम के ऊपर तो
135. 6:26इन
136. 6:27शॉर्ट देर वा
137. 6:30गाय हिज नेम इज टिंकी चेन ही इज जस्ट 35
138. 6:35इयर्स ओल्ड ही सॉ कि ग्रेडिएंट बूस्टिंग
139. 6:40में बहुत पोटेंशियल है अगर हम ग्रेडिएंट
140. 6:43बूस्टिंग को पकड़े और इसके ऊपर थोड़े
141. 6:44इंप्रूवमेंट्स करें इंप्रूवमेंट्स बोथ इन
142. 6:48टर्म्स ऑफ
143. 6:50परफॉर्मेंस एंड
144. 6:52स्पीड तो इट कैन बिकम समथिंग वेरी पावरफुल
145. 6:57एंड दैट इज व्ट एक्सजी बूस्ट इज एक्सज
146. 7:00बूस्ट इज बेसिकली ग्रेडिएंट बूस्टिंग को
147. 7:02उठाना और उसके ऊपर बहुत तरह के
148. 7:05ऑप्टिमाइजेशंस लगाना सो दैट इट बिकम अ
149. 7:09सुपर पावरफुल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सो
150. 7:12नट शल में एक्सज बूस्ट दो चीजों को मर्ज
151. 7:17करके बना है मशीन लर्निंग जो उसने
152. 7:21ग्रेडिएंट बूस्टिंग से उठाया और बहुत सारे
153. 7:24सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के कांसेप्ट जो हम
154. 7:26लोग इस वीडियो में पढ़ने वाले हैं और इन
155. 7:28दोनों को मिला दिया
156. 7:29एंड देन वी हैव अ वेरी पावरफुल
157. 7:33लाइब्रेरी वहि कैन बी यूज्ड टू अ लॉट ऑफ
158. 7:38सिनेरियो लॉट ऑफ डेटा सेट्स एंड इट विल
159. 7:40मोस्टली गिव यू ग्रेट परफॉर्मेंस एट अ
160. 7:44वेरी हाई स्पीड ठीक है तो अब हमारा काम इस
161. 7:47वीडियो में क्या है कि हम लोग थोड़ा सा
162. 7:50समझेंगे कि पूरी हिस्ट्री कैसी रही है
163. 7:53एटलीस्ट इन टर्म्स ऑफ डेवलपिंग एक्सजी
164. 7:56बूस्ट क्या इंप्रूवमेंट्स किए गए बो इन
165. 7:59टर्म्स ऑफ परफॉर्मेंस एंड स्पीड और एक
166. 8:02ओवरऑल हम लोग ओवरव्यू लेंगे एक्सज बूस्ट
167. 8:05का बिकॉज बहुत ह्यूज है एक्सटी बूस्ट बहुत
168. 8:08सारी चीजें इसके अंदर तो आपके पास एक
169. 8:10ओवरव्यू होना जरूरी है तभी आप इसको सही
170. 8:13तरीके से कवर कर पाओगे अब किसी भी चीज का
171. 8:15ओवरव्यू लेने के लिए उसका हिस्ट्री समझना
172. 8:18जरूरी होता है तो एक काम करते हैं एक्सटी
173. 8:20बूस्ट का हिस्ट्री थोड़ा सा समझते हैं मैं
174. 8:23एक्सटी बूस्ट की पूरी हिस्ट्री को तीन
175. 8:25पार्ट्स में डिवाइड कर रहा हूं सबसे पहला
176. 8:28पार्ट होगा अर्ली डेज
177. 8:30जब एक्सजी बूस्ट
178. 8:33बना जो कि 2014
179. 8:36है उसके बाद अगला स्टेज को आई आई वुड
180. 8:41नेम कैगल पे
181. 8:44बवाल क्यों मैं आपको बताता हूं दिस वाज
182. 8:47अराउंड
183. 8:492016 एंड उसके बाद एक थर्ड स्टेज आया है च
184. 8:53जज ओपन
185. 8:56सोर्स
186. 8:58डेज ये 2016 के बाद से ठीक है तो सबसे
187. 9:03पहले एक बार हम लोग बात करेंगे कि जो
188. 9:06क्रिएटर हैं एक्सजी बूस्ट के उन्होंने
189. 9:09ग्रेडियंट बूस्टिंग एल्गोरिदम को ही क्यों
190. 9:12चुना यह क्वेश्चन मेरे मन में आया था कि
191. 9:15एक्सज बूस्ट उस टाइम पर और भी बहुत सारे
192. 9:18पॉपुलर एल्गोरिथम्स थे मशीन लर्निंग के
193. 9:20व्हाट वाज द रीजन कि टियां की चेन को लगा
194. 9:24कि ग्रेडिएंट बूस्टिंग इज द राइट
195. 9:26कैंडिडेट टू क्रिएट बूस्ट तो मैं थोड़ी
196. 9:31तारीफें कर रहा हूं ग्रेडिएंट बूस्टिंग की
197. 9:33ओबवियसली अजमन यह है कि आपको ग्रेडिएंट
198. 9:35बूस्टिंग के बारे में पता है अगर नहीं पता
199. 9:36है तो फिर आपको पढ़ना पड़ेगा बट देर वर
200. 9:39सर्टेन फैक्टर्स जो ग्रेडिएंट बूस्टिंग को
201. 9:42एक बहुत पावरफुल और कैपेबल कैंडिडेट बनाते
202. 9:45हैं उनमें से सबसे पहला है फ्लेक्सिबल अगर
203. 9:49आपने थोड़ा भी पढ़ा होगा
204. 9:52अ ग्रेडिएंट बूस्टिंग के बारे में तो आपको
205. 9:55सबसे पहले ये पता होगा कि आप ग्रेडिएंट
206. 9:57बूस्टिंग में कोई भी लॉस फंक्शन यूज कर
207. 10:00सकते
208. 10:01हो अनलाइक अदर मशीन लर्निंग एल्गोरिथम
209. 10:04जहां पर बहुत स्पेसिफिक इक्का दुक्का लॉस
210. 10:06फंक्शन प ही काम होता है ग्रेडिएंट
211. 10:08बूस्टिंग इस तरीके से बना हुआ है कि वोह
212. 10:10कोई भी लॉस फंक्शन अगर वो डिफरेंशिएबल है
213. 10:13उसके ऊपर काम कर सकता है अब इससे क्या
214. 10:14फायदा है कि आप बहुत अलग-अलग टाइप की
215. 10:17प्रॉब्लम्स के ऊपर काम कर सकते हो आप
216. 10:18रिग्रेशन प्रॉब्लम के ऊपर काम कर सकते हो
217. 10:20आप क्लासिफिकेशन के ऊपर काम कर सकते हो आप
218. 10:23इवन रैंकिंग प्रॉब्लम के ऊपर भी काम कर
219. 10:26सकते हो इनफैक्ट आप चाहो तो अपने खुद के
220. 10:29कस्टम डिफाइंड प्रॉब्लम्स के ऊपर भी काम
221. 10:31कर सकते हो दिस वाज रीजन नंबर वन रीजन
222. 10:34नंबर टू वास
223. 10:36परफॉर्मेंस शायद आपको पता होगा मोस्ट ऑफ द
224. 10:39डेटा सेट्स जिसके ऊपर आप ग्रेडिएंट
225. 10:41बूस्टिंग अप्लाई करोगे वो अच्छा ही रिजल्ट
226. 10:44आपको देगा ठीक है अगला पॉइंट है इट इज
227. 10:48क्वाइट
228. 10:49रोब मतलब अगर आप सही से रेगुलराइजेशन
229. 10:53अप्लाई करते हो तो फिर इसके जो रिजल्ट्स
230. 10:56आते हैं वो बहुत रोब रहते हैं तो दिस इज
231. 10:59वन मोर थिंग एंड लास्टली आपका कैगल
232. 11:06में ऑलरेडी ग्रेडिएंट बूस्टिंग कई लोग यूज
233. 11:09कर रहे थे टू विन डिफरेंट
234. 11:12कंपटीशन तो यह सारी चीजों को देखने और
235. 11:16समझने के बाद आल्सो रोब में एक और फीचर
236. 11:19होगा कि इंटरनली मिसिंग वैल्यूज को बहुत
237. 11:23आराम से हैंडल कर लेता है तो इस तरह के और
238. 11:26बहुत बहुत सारे छोटे-छोटे फीचर्स ग्रेडियन
239. 11:28बूस्टिंग में
240. 11:29तो यह सारे फैक्टर्स को देखने के बाद
241. 11:32टियां की चेन को लगा कि नहीं यार
242. 11:35ग्रेडिएंट बूस्टिंग में कुछ तो बात है कि
243. 11:37वह इतनी सारी चीजें सही से कर रहा है द
244. 11:39ओनली प्रॉब्लम वाज कि थोड़ा सा परफॉर्मेंस
245. 11:43और अगर इंप्रूव हो जाए और बड़े डेटा सेट्स
246. 11:47के ऊपर भी अगर यह काम करने लग जाए तब तो
247. 11:50यह किस एल्गोरिदम बन जाएगा एंड दैट वाज द
248. 11:53थॉट प्रोसेस इन टिंकी चेनस ब्रेन एंड ट्स
249. 11:57वन ही डिसाइडेड कि हम लोग ग्रे बूस्टिंग
250. 12:00को उठाएंगे और उसके ऊपर ऑप्टिमाइजेशन
251. 12:01लगाएंगे और एक्सटी बूस्ट को बनाएंगे तो इन
252. 12:062014 ही पब्लिश अ पेपर एक्सज बूस्ट अ
253. 12:09हाईली स्केलेबल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम इस
254. 12:12तरह का एक पेपर है मैं डिस्क्रिप्शन में ड
255. 12:13कर दूंगा यू शुड डेफिनेटली गो थ्रू इट
256. 12:15वहां पर बताया गया है कि क्याक
257. 12:16इंप्रूवमेंट है वो हम लोग इस वीडियो में
258. 12:18भी कवर करेंगे बट पेपर्स पढ़ना एक अच्छी
259. 12:20आदत है तो जब एक बार बन गया एक्सजी बूस्ट
260. 12:25तो उसके बाद क्या किया टंकी चेन ने उस का
261. 12:30परफॉर्मेंस मेजर करने के लिए समझने के लिए
262. 12:33कैगल प जो कंपटीशन होते हैं उसमें
263. 12:36उन्होंने पार्टिसिपेट करना शुरू कर दिया
264. 12:37ही हिमसेल्फ पार्टिसिपेटेड इन अ कंपटीशन
265. 12:40कॉल्ड हिग्स
266. 12:44बोसोन दिस इज द नेम ऑफ द कंपटीशन यह
267. 12:47पार्टिकल फिजिक्स से रिलेटेड एक कंपटीशन
268. 12:49है अगर आप कैगल पर जाओगे तो अभी भी आपको
269. 12:51इसका पेज मिल जाएगा तो यहां पर आपको मशीन
270. 12:54लर्निंग लगा के कुछ पार्टिकल्स को
271. 12:57आइडेंटिफिकेशन मुझे भी उतना आईडिया नहीं
272. 12:59है मैंने बहुत पहले पढ़ा था बट या दिस वाज
273. 13:02द कंपटीशन वेर टिंकी चेन हिमसेल्फ
274. 13:04पार्टिसिपेटेड एंड ही
275. 13:07वन ही वन दैट कंपटीशन एंड दैट वास द
276. 13:10फर्स्ट टाइम न पीपल नोटिसड कि यार कैगल
277. 13:13में एक विनर ने एक नया एल्गोरिदम ट्राई
278. 13:16आउट किया है जिसका नाम है एक्सज बूस्ट और
279. 13:18फिर और भी लोग उसको ट्राई आउट करने लग गए
280. 13:212016 में क्या हुआ कि
281. 13:2429 जो विनिंग सबमिशन थे कैगल प उस में से
282. 13:2916 लोगों ने जो सलूशन प्रिपेयर किया था
283. 13:33उसमें एक्सजी बूस्ट था और जैसे ही यह बात
284. 13:38दुनिया के सामने आई उसके बाद तो एक्सजी
285. 13:41बूस्ट की पॉपुलर बहुत तेजी से बढ़ गई ठीक
286. 13:45है एंड एट दिस पॉइंट टिंकी चेन डिसाइडेड
287. 13:49कि यार इस एल्गोरिदम में इस लाइब्रेरी में
288. 13:52पोटेंशियल है और इसको हमें अगर और आगे
289. 13:55बढ़ाना है तो फिर एक ही तरीका है कि हम
290. 14:00इसको ओपन सोर्स करते ओपन सोर्स का मतलब हम
291. 14:04इसका कोड दुनिया के सामने ले जाएं और
292. 14:07दुनिया भर में जितने भी मशीन लर्निंग
293. 14:08एंथिया हैं इंजीनियर्स हैं वो लोग इसके
294. 14:11ऊपर अपने एडिशंस करें तो ही मेड एक्सजी
295. 14:16बूस्ट अ ओपन सोर्स प्रोजेक्ट और उसके बाद
296. 14:19से तो फिर एक्सजी बूस्ट ने मुड़ के कभी
297. 14:21देखा ही नहीं बहुत सारी चीजें इसमें ऐड
298. 14:23हुई अ बहुत सारे नए फीचर्स ऐड हुए हम लोग
299. 14:26एक-एक करके डिस्कस करेंगे इस वीडियो में अ
300. 14:29बहुत सारे और ऑप्टिमाइजेशंस ऐड हुए जिससे
301. 14:31इसका परफॉर्मेंस वगैरह और इंप्रूव किया
302. 14:33स्पीड और बढ़ गया उसके अलावा बिकॉज बहुत
303. 14:37सारे लोगों ने आकर के डेवलपमेंट किया तो
304. 14:39यहां पर मल्टीपल प्लेटफार्म का सपोर्ट आ
305. 14:42गया लाइक अलग-अलग ऑपरेटिंग सिस्टम्स
306. 14:44अलग-अलग प्रोग्रामिंग लैंग्वेजेस के ऊपर
307. 14:46भी एक्सजी बूस्ट काम करने लग गया उसके
308. 14:49अलावा अगर आप बात करो तो एक्सजी बूस्ट का
309. 14:51जो डॉक्यूमेंटेशन है जो ट्यूटोरियल्स हैं
310. 14:53और इन जनरल जो कंटेंट अवेलेबल है इंटरनेट
311. 14:56पे वो भी बहुत बढ़ गया उससे भी पॉपुलर और
312. 14:58बढ़ने लग गई उसके अलावा अगर आप बात करो तो
313. 15:02कैगल प तो आज की डेट में हर कोई जब भी
314. 15:06किसी भी कंपटीशन में पार्टिसिपेट करता है
315. 15:09तो इट्स लाइक डिफॉल्ट कि वो अपना एक
316. 15:11सोल्यूशन तो कम से कम एक्सजी बूस्ट लगा के
317. 15:14ही प्रिपेयर करता है तो ऑन द होल
318. 15:17कम्युनिटी के इवॉल्व होने से क्या हुआ कि
319. 15:19जो ग्रोथ एक्सजी बूस्ट शायद 10 सालों में
320. 15:22करता उतना ग्रोथ उसने पाच सालों में कर
321. 15:24लिया और फास्ट फॉरवर्ड
322. 15:272023 आज की डेट में हर कोई मानता है कि
323. 15:32एक्सज बूस्ट इज समथिंग जो आपको आना ही
324. 15:37चाहिए इफ यू वांट टू बिकम अ डेटा
325. 15:38साइंटिस्ट और मशीन लर्निंग इंजीनियर बिकॉज
326. 15:42बोथ इन टर्म्स ऑफ परफॉर्मेंस एंड इन
327. 15:45टर्म्स ऑफ
328. 15:46स्पीड इसका कोई मैच नहीं है सो दिस वाज अ
329. 15:49ब्रीफ हिस्ट्री कि एक्सजी बूस्ट कैसे आया
330. 15:53और कैसे उसने मशीन लर्निंग के वर्ल्ड को
331. 15:56रूल करना स्टार्ट कर दिया तो गाइज हमने
332. 15:58एक्सज बूस्ट के बारे में एक ओवरव्यू लिया
333. 16:01और हमने एक्सज बूस्ट का हिस्ट्री भी पढ़ा
334. 16:05अब हमारा गोल है एक एक्सज बूस्ट को अच्छे
335. 16:08से मास्टर करना सो दैट हम इफेक्टिवली उसको
336. 16:12यूज कर पाए किसी भी प्रोजेक्ट में नाउ आई
337. 16:15विल बी वेरी ऑनेस्ट विद यू एक्सजी बूस्ट
338. 16:17इज अ ह्यूज लाइब्रेरी लाइक बहुत सारी
339. 16:20चीजें हैं एक्सजी बूस्ट के अंदर एंड इफ यू
340. 16:23आर अ बिगनर तो आपको बहुत ओवर
341. 16:27वेल्मिनिक इट इज वेरी डिफिकल्ट बट सिंस
342. 16:30बहुत सारी चीजें हैं थोड़ा सा डिफिकल्ट लग
343. 16:33सकता है तो मैंने क्या प्लान किया है कि
344. 16:35फर्स्ट ऑफ ऑल हम एक्सटी बूस्ट को मल्टीपल
345. 16:38वीडियोस में डिवाइड करके पढ़ेंगे बट ये जो
346. 16:41वीडियो है हमारा इसमें मैं आपको एक बार
347. 16:44एक्सज बूस्ट के जो सारे के सारे फीचर्स है
348. 16:47ना उसका एक आईडिया देना चाहता हूं एक इंटू
349. 16:50देना चाहता हूं सो दैट आगे के वीडियोस में
350. 16:52जब आप उनको डिटेल में पढ़ोगे तो एक बत्ती
351. 16:55चलेगी दिमाग में कि हां ये हमने पढ़ा था
352. 16:57ठीक है तो आईडियली दिस इज द लाइक वेबसाइट
353. 17:00यहां पर जाकर आप थोड़ा बहुत एक्स बूस के
354. 17:02बारे में पढ़ सकते हो मोस्टली चीजें आपको
355. 17:04यहां पर मिलेंगी जब आप डॉक्स पर जाओगे एंड
356. 17:06यू कैन सी डॉक्स में बहुत सारा कंटेंट है
357. 17:10ठीक है सब कुछ पढ़ पाना तो पॉसिबल भी नहीं
358. 17:12है बट लाइक अ लॉट ऑफ कंटेंट इज देयर तो आई
359. 17:15वुड जस्ट रिकमेंड एक बार जस्ट ग्लांस थ्रू
360. 17:18करो बाकी मैं आपको एक आईडिया देता हूं कि
361. 17:21क्याक फीचर्स है एक्सज बूस्ट में सो अगर
362. 17:24हम प्रिंकी चेन की बात करें हु इज द
363. 17:26क्रिएटर ऑफ एक्सजी बूस्ट तो वाइल बिल्डिंग
364. 17:30दिस लाइब्रेरी एक्सजी बूस्ट उनके दिमाग
365. 17:33में ना तीन मेजर एरिया ऑफ कंसर्न्स थे कि
366. 17:37यह तीन चीजें तो इस लाइब्रेरी में होनी
367. 17:39चाहिए सबसे पहला एरिया ऑफ कंसर्न था
368. 17:44परफॉर्मेंस वह चाहते थे कि यह जो
369. 17:48लाइब्रेरी हो इसका परफॉर्मेंस बहुत सही हो
370. 17:51ओवरफिटिंग की प्रॉब्लम ना हो रोब हो तो
371. 17:54परफॉर्मेंस बहुत इंपॉर्टेंट क्राइटेरिया
372. 17:56था उनके दिमाग में
373. 17:59सेकंड उससे भी इंपॉर्टेंट क्राइटेरिया था
374. 18:01और कंसर्न था स्पीड बिकॉज एक्सज बूस्ट इज
375. 18:05मेंट टू बी स्केलेबल बड़े डाटा के ऊपर
376. 18:08आराम से काम कर पाए यह एक बहुत इंपॉर्टेंट
377. 18:11कंसीडरेशन था तो स्पीड के ऊपर भी बहुत
378. 18:13फोकस किया गया एंड द थर्ड वाज फ्लेक्सिबल
379. 18:18फ्लेक्सिबल इन द सेंस टिंकी चेन चाहते थे
380. 18:22कि एक्सटी बूस्ट ज्यादा से ज्यादा लोग यूज
381. 18:26कर पाए वो नहीं चाहते थे कि ये सिर्फ
382. 18:28रिस्ट्रिक्टेड हो सिर्फ उन लोगों के पास
383. 18:31जिनको पाइथन आता है या फिर उन लोगों के
384. 18:35पास जिनके पास सिर्फ विंडोज या
385. 18:54[संगीत]
386. 18:58स्पीड में क्या-क्या आया और फ्लेक्सिबल
387. 19:00में क्या-क्या आया यह हम लोग डिस्कस
388. 19:02करेंगे ठीक है एक-एक करके सो तीनों
389. 19:05एस्पेक्ट्स में सबसे पहले बात करते हैं
390. 19:07फ्लेक्सिबल की एक्सज बूस्ट बाय डिफॉल्ट इस
391. 19:11तरीके से डिजाइंड है कि इट इज वेरी वेरी
392. 19:14फ्लेक्सिबल टिंकी चेन ऑलवेज हैड दिस
393. 19:18फिलॉसफी इन हिज माइंड कि एक लाइब्रेरी
394. 19:21सक्सेसफुल तभी बनेगी जब वो बहुत ज्यादा
395. 19:25लोगों तक पहुंच पाएगी सो दैट्ची उन्होंने
396. 19:28यह चार चीजें इंप्लीमेंट की फ्लेक्सिबल के
397. 19:32पॉइंट ऑफ व्यू से मैं आपको एकएक करके
398. 19:34बताता हूं सबसे पहला वाज क्रॉस प्लेटफॉर्म
399. 19:38च बेसिकली मींस कि एक्सज बूस्ट के जो
400. 19:41मॉडल्स है व किसी भी ऑपरेटिंग सिस्टम पर
401. 19:45चल सकते हैं बी इट बी लिनक्स और विंडोज या
402. 19:50फिर मैक इन फैक्ट दे आर क्रॉस प्लेटफॉर्म
403. 19:53चच मींस कि अगर आपने
404. 19:58उस पे रन कर सकते हो ठीक है चलो ठीक है
405. 20:01क्लॉस प्लेटफॉर्म होना आज की डेट में कोई
406. 20:02इतनी बड़ी बात नहीं है ज्यादातर मशीन
407. 20:04लर्निंग एल्गोरिथम्स दे आर क्रॉस
408. 20:06प्लेटफॉर्म इससे आगे बढ़ते हैं अगला पॉइंट
409. 20:09डिस्कस करते हैं दिस इज समथिंग यूनिक जो
410. 20:11आपको बाकी के मशीन लर्निंग एल्गोरिथम्स
411. 20:13में नहीं मिलेगा सो एक्सज बूस्ट एक्चुअली
412. 20:18मल्टीपल प्रोग्रामिंग लैंग्वेजेस को
413. 20:20सपोर्ट करता है जनरली आप नोटिस करोगे कि
414. 20:22जो भी आपके प्रिडिक्टिव मॉडल्स हैं वो या
415. 20:26तो पाइथन में रन करते हैं
416. 20:29या फिर आर में रन करते हैं या फिर कभी-कभी
417. 20:32कुछ ऐसे भी एल्गोरिदम जो मैट
418. 20:37प्लॉट मैट प्लॉट लिब में काम करते हैं मैट
419. 20:41प्लॉट लिब आम सॉरी नॉट मैट प्लॉट लि मैट
420. 20:44लब में काम करते हैं आई गट कंफ्यूज ठीक है
421. 20:48मैट लब एक बहुत फेमस सॉफ्टवेयर है उसमें
422. 20:52भी आप कुछ प्रिडिक्टिव मॉडल्स रन कर सकते
423. 20:54हो बट एक् बूस ने क्या किया एक् बूस ने
424. 20:58सारे के सारे फेमस प्रोग्रामिंग
425. 21:00लैंग्वेजेस के लिए रैपर्स क्रिएट किए सो
426. 21:03आज की डेट में अगर आप देखो तो आप
427. 21:08जावा
428. 21:09स्काला
429. 21:12रूबी
430. 21:14पाइथन
431. 21:16आर और भी कुछ लैंग्वेजेस इनफैक्ट अगर आप
432. 21:19जाओगे ऑफिशियल डॉक्यूमेंटेशन पे तो यहां
433. 21:22पर यू कैन सी आर जावा रूबी स्विफ्ट जूलिया
434. 21:27सी सी प्लस प्स सभी के लिए आपके पास
435. 21:30इंटरफेस अवेलेबल है इनफैक्ट आप यह भी कर
436. 21:34सकते हो कि आपने मॉडल बिल्ड किया लेट्स से
437. 21:36पाइथन में और आप उसको लोड कर रहे हो जावा
438. 21:40में और जावा में उसको यूज कर रहे हो
439. 21:43इनफैक्ट यहां पर एक छोटा सा कोड मैंने
440. 21:44अटैच कर रखा है जस्ट टू शो यू कि यह जो
441. 21:48बिट है यह आपने पाइथन में लिखा है यहां पर
442. 21:52आप क्या कर रहे हो एक मॉडल को बना रहे हो
443. 21:54और उसको सेव कर रहे हो इस फाइल में और फिर
444. 21:58यह जो कोड है यह जावा में लिखा हुआ है और
445. 22:01आप जावा में य लाइब्रेरीज इंपोर्ट करके
446. 22:03एक्सजी बूस्ट की आप उसी मॉडल को लोड करके
447. 22:07प्रेडिक्शन करवा रहे हो तो दिस इज सच अ
448. 22:10पावरफुल फीचर कि कल को मान लो आप एक
449. 22:13वेबसाइट आपने बना रखी है अपने क्लाइंट के
450. 22:16लिए जो फुली जावा में डिजाइंड है बिकॉज
451. 22:20काफी सारे एंटरप्राइज एप्लीकेशंस जावा में
452. 22:22बने होते हैं एंड कल को आपको यहां पर एक
453. 22:26एक मशीन लर्निंग का कंपोनेंट ड करना है अब
454. 22:29ज्यादातर मशीन लर्निंग के कंपोनेंट्स जो
455. 22:31होते हैं वो पाइथन में बनाए जाते हैं अब
456. 22:34यहां पर कंपैटिबिलिटी का इशू आ जाएगा आप
457. 22:36डायरेक्टली पाइथन का मशीन लर्निंग मॉडल को
458. 22:40जावा में कैसे रन करोगे एक ही तरीका है कि
459. 22:43आप पहले पाइथन को यूज करके
460. 22:47अ मॉडल को बिल्ड करो उसको एक एपीआई सर्विस
461. 22:51में कन्वर्ट करो और उस एपीआई सर्विस को
462. 22:53जावा यूज करेगा तो काफी सिस्टम डिजाइन के
463. 22:57कंस्ट्रेंट यहां पर आ गए बट व्हाट इफ
464. 23:00डायरेक्टली आप ये कर पाओ दिस वुड बी सो
465. 23:03कन्वीनियंस
466. 23:05कि अगर हम बाकी लैंग्वेजेस के लिए भी
467. 23:09रैपर्स क्रिएट कर दे तो फिर बहुत तरह के
468. 23:12प्रोजेक्ट्स में एक्सजी बूस्ट आसानी से
469. 23:14यूज हो पाएगा तो दिस वाज अगेन ग्रेट
470. 23:18थिंकिंग बाय द क्रिएटर जिसने एक्सज बूस्ट
471. 23:22की पॉपुलर को और हेल्प किया इसके बाद
472. 23:25एक्सज बूस्ट यहां पर नहीं रुका अ इसके
473. 23:28अलावा भी एक चीज और है एक्सज बूस्ट में कि
474. 23:30आपकी बहुत सारी जो और फेमस लाइब्रेरीज है
475. 23:34उनके साथ भी सपोर्ट है एक्सज बूस्ट का सो
476. 23:37अगर आप बात करो मॉडल बिल्डिंग के प्रोसेस
477. 23:40का जहां पर आप डेटा एनालिसिस करते हो और
478. 23:43फिर मॉडल्स बिल्ड करते हो तो वहां पर
479. 23:48एक्सटी बूस्ट इज कंपैटिबल विद ऑल द फेमस
480. 23:50पाइथन लाइब्रेरीज लाइक नपाई
481. 23:54पंडास प्लॉटिंग लाइब्रेरीज लाइक मैट प्लॉट
482. 23:58एक्सट्रा साइकेड लर्न के साथ आप बहुत
483. 24:01आसानी से काम कर सकते हो अगर आप बात करो
484. 24:05डिस्ट्रीब्यूटर कंप्यूटिंग की अभी क्या
485. 24:08होता है डिस्ट्रीब्यूटर कंप्यूटिंग हम लोग
486. 24:09थोड़ी देर बाद डिस्कस करेंगे बट अभी जस्ट
487. 24:13नाम जानने के लिए इफ यू आर इंटरेस्टेड इन
488. 24:15डिस्ट्रीब्यूटर कंप्यूटिंग तो जो फेमस
489. 24:17लाइब्रेरीज है आपकी जैसे कि स्पार्क हुआ
490. 24:20या फिर पाई स्पार्क
491. 24:22हुआ या फिर डस्क हुआ इनके साथ भी कंपैटिबल
492. 24:26होता है एक्सज बूस इफ यू टॉक अबाउट मॉडल
493. 24:29इंटरप्रेटेबिलिटी
494. 24:32मॉडल इंटरप्रेटेबिलिटी जहां पर आप एक बार
495. 24:35मॉडल के बनने के बाद उसको एक्सप्लेन करते
496. 24:38हो तो वहां पर भी कुछ फेमस लाइब्रेरीज है
497. 24:41लाइक
498. 24:42पप एंड लाइम इनके साथ एक्सज बूस्ट
499. 24:46कंपैटिबल है अगर आप बात करो मॉडल डिप्लॉयड
500. 24:50की तो शायद आपने नाम सुना होगा डॉकर का
501. 24:54क्यूबर निटीज का इन सबके साथ भी बूस्ट
502. 24:58कंपैटिबल है एंड लास्टली इफ यू टॉक
503. 25:02अबाउट वर्कफ्लो
504. 25:04मैनेजमेंट बेसिकली एमल एक्सेट्रा
505. 25:08तो यहां पर भी जो कुछ फेमस लाइब्रेरीज है
506. 25:12लाइक अचे का एयरफ्लो
507. 25:15है या फिर आपका एमएल फ्लो है यह भी एक
508. 25:19बहुत फेमस लाइब्रेरी है इनके साथ भी आपका
509. 25:22कंपैटिबिलिटी बहुत स्ट्रांग है एक्सजी
510. 25:24बूस्ट का तो इस एस्पेक्ट पर भी बहुत काम
511. 25:26किया गया है
512. 25:28लास्टली सबसे इंपॉर्टेंट कि एक्सज बूस्ट
513. 25:33कई तरीकों के मशीन लर्निंग प्रॉब्लम्स के
514. 25:35साथ कंफर्टेबल है अगर आप बात करो लेट्स से
515. 25:39लीनियर रिग्रेशन की तो लीनियर रिग्रेशन इज
516. 25:42जस्ट कंफर्टेबल विद रिग्रेशन प्रॉब्लम्स
517. 25:46राइट इफ यू टॉक अबाउट लॉजिस्टिक रिग्रेशन
518. 25:50तो इट इज जस्ट कंफर्टेबल विथ क्लासिफिकेशन
519. 25:53प्रॉब्लम बट एक्सटी बूस्ट इज लाइक अ
520. 25:56एल्गोरिदम जिसको आप किसी भी तरह का मशीन
521. 25:59लर्निंग प्रॉब्लम दे दो वह उसको सॉल्व कर
522. 26:01सकता है सो रिग्रेशन प्रॉब्लम के ऊपर भी
523. 26:04काम कर सकते हो क्लासिफिकेशन में आप
524. 26:08बाइनरी क्लासिफिकेशन पर भी काम कर सकते हो
525. 26:11मल्टी क्लास क्लासिफिकेशन पर भी काम कर
526. 26:13सकते हो नॉट ओनली दैट अगर आप टाइम सीरीज
527. 26:17फोरकास्टिंग की बात करो तो टाइम सीरीज
528. 26:19फोरकास्टिंग में भी आपका एक्सज बूस्ट बहुत
529. 26:22यूज होता है और अच्छे रिजल्ट्स आते हैं
530. 26:24इसके अलावा अगर आप रैंकिंग प्रॉ की बात
531. 26:28करो रैंकिंग प्रॉब्लम्स क्या होती है जहां
532. 26:30पर आपको कुछ आइटम्स दे दिए जाते हैं और
533. 26:33आपको उनको रैंक करना होता है किसी
534. 26:36रिक्वायरमेंट के बेसिस पर जैसे कि
535. 26:38रिकमेंडर सिस्टम्स एंड ऑल वहां पर भी
536. 26:40एक्सज बूस्ट बहुत यूज होता है इसके अलावा
537. 26:43नॉर्मली डिटेक्शन जो हुआ वहां पर भी एक्सज
538. 26:46बूस्ट बहुत यूज होता है एंड लास्टली सिंस
539. 26:50एक्सज बूस्ट इन बे इ बेस्ड ऑन जीबीडीटी
540. 26:53दैट इज ग्रेडिएंट बूस्टिंग डिसीजन ट्रीज
541. 26:56तो ग्रेडिएंट डिजन ट्रीज में आप कोई भी
542. 26:59डिफरेंशिएबल लॉस फंक्शन यूज कर सकते हो तो
543. 27:03यह फीचर एक्सजी बूस्ट में भी है कल को आप
544. 27:06कोई भी प्रॉब्लम अपने हिसाब से डिफाइन कर
545. 27:09सकते हो अपना कस्टम लॉस फंक्शन दे सकते हो
546. 27:12लेट्स से कल को आपको एक ऐसा लॉस फंक्शन
547. 27:14चाहिए जो पॉजिटिव पॉइंट्स को ज्यादा वेटेज
548. 27:17दे रहा है नेगेटिव पॉइंट्स के कंपैरिजन
549. 27:20में तो आप अपना खुद का लॉस फंक्शन डिफाइन
550. 27:22कर सकते हो आपको एक ऐसा लॉस फंक्शन चाहिए
551. 27:25जो फॉल्स पॉज को ज्यादा वेटेज दे रहा है
552. 27:29फाल्स नेगेटिव से तो आप वह डिजाइन कर सकते
553. 27:32हो अपने लिए आप अपने लिए खुद के कस्टम
554. 27:34मैट्रिक्स भी बना सकते हो यह सारा
555. 27:37फ्लेक्सिबल आपको एक्सडी बूस्ट देता है तो
556. 27:39आई होप इस पूरे डिस्कशन के बाद आपको समझ
557. 27:42में आ रहा होगा कि क्यों फ्लेक्सिबल हैज
558. 27:45बीन अ वेरी इंपॉर्टेंट एस्पेक्ट ऑफ एक्सजी
559. 27:48बूस्ट ठीक है तो ये चार मेजर पॉइंट्स थे
560. 27:51जो हमने यहां पर कवर किए तो चलो गाइस अब
561. 27:53हम लोग अगले एस्पेक्ट की तरफ मूव करते हैं
562. 27:56जिसके ऊपर बहुत फोकस किया गया एक्सज बूस्ट
563. 27:58को बनाते टाइम सो टियां की चेन ने रिलाइज
564. 28:02किया कि जैसे जैसे हम आगे बढ़ेंगे डेटा
565. 28:05सेट्स का साइज और बढ़ता जाएगा तो अगर हमें
566. 28:10एक बहुत तगड़ा पावरफुल मशीन लर्निंग
567. 28:12एल्गोरिदम क्रिएट करना है तो फिर उसके
568. 28:15अंदर यह कैपेबिलिटी तो होनी चाहिए कि
569. 28:17कितना भी बड़ा डेटा सेट आप उसको दे दो वह
570. 28:20उसके ऊपर ट्रेनिंग आराम से कर ले तो फिर
571. 28:23आज के जो एल्गोरिथम्स थे मतलब गेड
572. 28:26बूस्टिंग एंड ल उनका स्पीड उतना अच्छा
573. 28:29नहीं था बड़े डेटा सेट के ऊपर तो एक्सज
574. 28:33बूस्ट में क्या है कि बहुत सारे सॉफ्टवेयर
575. 28:37ऑप्टिमाइजेशन अप्लाई किए गए हैं इन ऑर्डर
576. 28:40टू इंक्रीज द ट्रेनिंग स्पीड ठीक है तो हम
577. 28:43लोग क्या करने वाले हैं एक एक करके यह
578. 28:45सिक्स ऑप्टिमाइजेशन के बारे में पढ़ने
579. 28:48वाले हैं जिससे आपको यह समझ में आएगा कि
580. 28:51क्यों एक्सटी बूस्ट बाकी के मशीन लर्निंग
581. 28:54एल्गोरिथम से फास्ट होता है इनफैक्ट पहले
582. 28:58मैं आपको एक बार प्रूफ करके दिखाऊंगा
583. 29:00एमपिर कली कि सच में एक्सज बूस्ट का
584. 29:03ट्रेनिंग टाइम कम है इन कंपेरिजन टू
585. 29:06ग्रेडिएंट बूस्टिंग सो यहां पर मैंने एक
586. 29:09सैंपल कोड लिखा हुआ है सो दिस इज द सैंपल
587. 29:12कोड यहां पर मैंने कुछ खास नहीं किया है
588. 29:15मैंने एक सिंथेटिक डेटा सेट बनाया है टॉय
589. 29:18डेटा सेट बनाया है जिसमें 10000 अ रोज हैं
590. 29:23और 200 कॉलम्स हैं तो बहुत बड़ा डेटा सेट
591. 29:26भी नहीं है बट छोटा भी नहीं है और फिर
592. 29:29मैंने क्या किया है मैंने पहले इसके ऊपर
593. 29:31ग्रेडिएंट बूस्टिंग क्लासिफाई किया है और
594. 29:33फिर मैंने एक्सज बूस्ट क्लासिफाई किया है
595. 29:36और बस टाइम मेजर किया है ठीक है सिंपल सा
596. 29:39कोड
597. 29:40है तो यहां पर यू कैन सी दिस इज द रिजल्ट
598. 29:45इस डाटा के ऊपर ग्रेडिएंट बूस्टिंग को
599. 29:47ट्रेन होने में 72 सेकंड्स लगे वेयर एज
600. 29:51एक्सटी बूस्ट को ट्रेन होने में सिर्फ फ
601. 29:54सेकंड्स लगे तो ऑलमोस्ट 12 टाइम्स 13
602. 29:58टाइम्स फास्टर है ठीक है अब यह सबसे
603. 30:00एक्यूरेट तरीका नहीं है यह डिफरेंस मेजर
604. 30:03करने का बट एमरिक यह प्रूव हो रहा है कि
605. 30:07कभी भी आप कोई भी डेटा सेट उठाओ स्पेशली
606. 30:09अगर आप बड़े डेटा सेट्स उठाओ तो एक्सजी
607. 30:11बूस्ट का ट्रेनिंग टाइम एटलीस्ट 10 टाइम्स
608. 30:15कम होगा एंड दिस इज अ बिग इंप्रूवमेंट अगर
609. 30:18आपको एक डेटा सेट के ऊपर मॉडल को ट्रेन
610. 30:20करने में 10 घंटे लग रहे हैं बहुत बड़ा
611. 30:24डटा सेट है तो एक्सटी बूस्ट को यूज करके
612. 30:26आपको एक घंटा लगेगा तो यह एक बहुत बड़ी
613. 30:29चीज थी जो एक्सडी बूस्ट में है कैसे है वह
614. 30:34हम लोग समझेंगे तो देर आर सिक्स एस्पेक्ट
615. 30:37हम लोग इन सबको एक एक करके डिस्कस
616. 30:40करेंगे तो सबसे पहला पॉइंट है पैरेलल
617. 30:45प्रोसेसिंग पैरेलल प्रोसेसिंग आई गेस इवन
618. 30:48इफ यू आर फ्रॉम नॉन टेक्निकल बैकग्राउंड
619. 30:50यू वड बी एबल टू अंडरस्टैंड की पैरेलल
620. 30:52प्रोसेसिंग क्या होता है आपको एक घर बनाना
621. 30:56है
622. 30:58अगर आप अकेले ये घर बनाओगे तो लेट्स से
623. 31:01आपको 30 डेज लग रहे हैं इस प्रोसेस को
624. 31:03फास्ट कैसे किया जा सकता है आप यह काम
625. 31:06अकेले मत करो पांच और लोगों को ले आओ तो
626. 31:10देर इज अ गुड चांस कि सभी लोग बराबर काम
627. 31:12करें तो 6 दिन में ये काम हो जाए तो ट्स द
628. 31:15मेन आईडिया कि आप सीक्वेंशियल काम करने के
629. 31:20बदले पैरेलली काम करते हो काम डिवाइड कर
630. 31:23लेते हो बट जब मैंने पढ़ा कि एक्सटी बूस्ट
631. 31:29सपोर्ट करता है पैरेलल प्रोसेसिंग तो मुझे
632. 31:31एक बहुत मासूम सा डाउट आया डाउट यह था कि
633. 31:35हम सभी ने बूस्टिंग के बारे में यह पढ़ा
634. 31:37है कि बूस्टिंग स्टेजेस में काम करता है
635. 31:40सो आप अपना डाटा देते हो पहले मॉडल को
636. 31:44पहला मॉडल कुछ गलतियां करता है और उस
637. 31:47गलतियों को आप आगे भेजते हो सेकंड मॉडल
638. 31:50में यह मॉडल कुछ गलतियां करता है इसको आप
639. 31:53भेजते हो थर्ड मॉडल में एंड सो
640. 31:56ऑन तो एसेंशियली बूस्टिंग की अगर आप बात
641. 31:59करो तो इट इज सीक्वेंशियल
642. 32:02प्रोसेस राइट एक के बाद एक आप मॉडल्स को
643. 32:06ट्रेन करते हो तो मुझे यह जान कर के बहुत
644. 32:09सरप्राइजिंग लगा कि अगर कोई प्रोसेस
645. 32:12एसेंशियली सीक्वेंशियल है तो आप उसमें
646. 32:16पैरेलल प्रोसेसिंग लाओगे कैसे तो थोड़ा
647. 32:19रिसर्च करके मुझे समझ में आया कि एक्चुअली
648. 32:22यह जो पैरेलल प्रोसेसिंग है यह मॉडल
649. 32:25बिल्डिंग के में नहीं
650. 32:28है इसका मतलब यह हुआ कि यह जो मॉडल्स है
651. 32:32यह अभी भी
652. 32:35सीक्वेंशियल
653. 32:37प्रोसेसिंग नहीं लगाते बट हर मॉडल को
654. 32:42इंडिविजुअली बिल्ड करने में हम पैरेलल
655. 32:45प्रोसेसिंग लगाते हैं मैं समझाता हूं इस
656. 32:47बात को यहां पर हर मॉडल एक डिसीजन ट्री
657. 32:52है तो मेरे कहने का यह मतलब है कि जब आप
658. 32:54इस ट्री को बना रहे हो ग्रो कर रहे हो
659. 32:58तो इसको बनाने के प्रोसेस में आप पैरेलल
660. 33:01प्रोसेसिंग लगाते हो जैसे ही फिर यह बन
661. 33:04जाता है तो फिर आप अगले ट्री को बनाने के
662. 33:06लिए पैरेलल प्रोसेसिंग लगाते हो कैसे मैं
663. 33:10समझाता हूं ना इट्स वेरी इंपोर्टेंट कि
664. 33:12आपको डिसीजन ट्रीज कैसे काम करते हैं यह
665. 33:14पता हो नहीं तो आप समझ नहीं पाओगे तो जो
666. 33:17भी है मैं आपको बताता हूं एक एग्जांपल
667. 33:18लेके मान लो हमारे पास यह डेटा है की एज
668. 33:22कितना है
669. 33:25और अ मार्क्स कितने
670. 33:29हैं और लेट्स से
671. 33:35प्लेसमेंट कितने का लगा मान लो यहां पे 21
672. 33:39साल है यहां पे 98 है यहां पे प्लेसमेंट
673. 33:43लगा 13 लाख का 19 है 89 है और प्लेसमेंट
674. 33:50लगा 11 लाख का 17 है 95 है और प्लेसमेंट
675. 33:56लगा 15 लाख अब आई नो इस डाटा का कुछ बहुत
676. 33:59ज्यादा मीनिंग नहीं है एग्जांपल देने के
677. 34:01लिए मैंने आपको समझाया अब अगर मुझे इस
678. 34:03डाटा के ऊपर यह पहला मॉडल बनाना है यह
679. 34:06डिसीजन ट्री बनाना है तो शायद आपको याद
680. 34:09होगा डिसीजन ट्री बनता कैसे है आपको क्या
681. 34:12करना होता है आपको सबसे पहले अपना रूट नोड
682. 34:14खोजना होता है अब रूट नोड आपके पास दो
683. 34:18फीचर्स है f1 और f2 इन दोनों में से ही
684. 34:22किसी एक में रूट नट बनेगा या तो f1 मेरा
685. 34:25रूट नोट बनेगा या तो बनेगा तो मुझे क्या
686. 34:28करना पड़ता है सबसे पहले मुझे अपने एज
687. 34:31वाले कॉलम को पकड़ना है और इसको सबसे पहले
688. 34:35सॉर्ट कर देना
689. 34:38है फिर मुझे स्प्लिटिंग पॉइंट्स निकालने
690. 34:42है जैसे इन दोनों का एवरेज हो गया 18 इन
691. 34:45दोनों का एवरेज हो गया 20 तो बेसिकली मैं
692. 34:48एक बार डाटा को डिवाइड करूंगा 18 के बेसिस
693. 34:51पर और एक बार मैं डिवाइड करूंगा 20 के
694. 34:53बेसिस पर और मैं अपना
695. 34:57या फिर जीनी इंडेक्स कैलकुलेट करूंगा तो
696. 35:00इन दोनों में से जिसमें भी मिनिमम आएगा वह
697. 35:04मेरा स्प्लिटिंग क्राइटेरिया हो जाएगा मान
698. 35:06लो 18 आया तो स्प्लिटिंग क्राइटेरिया हो
699. 35:09गया एव ग्रेटर
700. 35:1118 और इसके करेस्पॉन्डिंग्ली
701. 35:15है फिर मैं सेम काम करूंगा मार्क्स के ऊपर
702. 35:19मैं सबसे पहले इनको सॉर्ट करूंगा
703. 35:2289 95 98 तो स्लिट वैल्यूज क्या होंगी
704. 35:27इनके बीच में लेट्स से 92 आ गया इसके बीच
705. 35:30में लेट्स से 97 आ गया अब मैं इन दोनों के
706. 35:34ऊपर स्प्लिटिंग मार के देखूंगा और जीनी
707. 35:36इंडेक्स निकाल के देखूंगा जिसमें भी
708. 35:39मिनिमम आ रहा है मैं उसको सेलेक्ट कर
709. 35:41लूंगा लेट्स से वो आ रहा है
710. 35:4597 और इसके करेस्पॉन्डिंग्ली
711. 35:57बट अगर आप इस पूरे प्रोसेस में देखो तो हम
712. 35:59क्या कर रहे हैं हम पहले एव में सारे
713. 36:03स्प्लिटिंग क्राइटेरियास को टेस्ट कर रहे
714. 36:04हैं और फिर ए2 में भी सारे स्प्लिटिंग
715. 36:07क्राइटेरियास को टेस्ट कर रहे और फिर
716. 36:09दोनों को आपस में कंपेयर कर रहे हैं बट
717. 36:11अगर आप देखो तो डोंट यू थिंक जब हम यह
718. 36:15वाला काम कर रहे
719. 36:17हैं तो साइड बाय साइड हम यह काम भी तो कर
720. 36:20सकते हैं इन दोनों का आपस में तो कोई
721. 36:22रिलेशनशिप नहीं है एंड दिस इज वेयर पैरेलल
722. 36:25प्रोसेसिंग कम
723. 36:27सो जैसे ही आप f1 को उठाते हो आपके
724. 36:31प्रोसेसर का एक दूसरा कोर f2 को उठा लेता
725. 36:34है और यह दोनों काम पैरेलली होते हैं यहां
726. 36:37पर आपको एक स्प्लिटिंग क्राइटेरिया मिलता
727. 36:39है यहां पर आपको दूसरा स्प्लिटिंग
728. 36:40क्राइटेरिया मिलता है फिर आप इन दोनों को
729. 36:43कंपेयर कर लेते हो और आपको आपका फाइनल
730. 36:46स्प्लिटिंग क्राइटेरिया मिल जाता है बट
731. 36:48सिंस ये दोनों काम पैरेलल में हो रहे हैं
732. 36:52तो ओवरऑल जो स्पीड है वो बढ़ जाती है अब
733. 36:55ये तो मैंने एग्जांपल दिया आपको सिर्फ दो
734. 36:57फीचर्स का इमेजिन करो 200 फीचर्स है अगर
735. 37:00आपने यह पैरेलल प्रोसेसिंग नहीं लगाया
736. 37:02होता तो फिर एक के बाद एक आप सारे फीचर्स
737. 37:06को ट्राई आउट करते और बहुत टाइम लग जाता
738. 37:10बट यहां पर आप क्या कर सकते हो कि पैरेलली
739. 37:12काम कर सकते हो ओबवियसली डिपेंड करेगा कि
740. 37:14आपके प्रोसेसर में कितने कोर्स है लेट्स
741. 37:18से एट कोर्स है तो आप एक बार में आठ
742. 37:22फीचर्स के ऊपर काम कर सकते हो बट जो भी है
743. 37:24स्पीड अप हो रहा है तो ये आपका एम जॉब्स
744. 37:28बोल करके एक हाइपर पैरामीटर होता है उसमें
745. 37:30आप जैसे ही माइनस व
746. 37:32डालोगे यह वाला प्रोसेस एक्टिवेट हो जाता
747. 37:35है और आपका पैरेलल प्रोसेसिंग काम करने लग
748. 37:38जाता है बट या दिस इ वन ऑफ द ऑप्टिमाइजेशन
749. 37:41जिसकी वजह से एक्सजी
750. 37:43बूस्ट फास्ट है आई होप आपको पहला पॉइंट
751. 37:47समझ में आ गया तो अभी मैंने आपको बताया कि
752. 37:49कैसे एक्सजी बूस्ट पैरेलल प्रोसेसिंग यूज
753. 37:52करता है ट्री बिल्डिंग के प्रोसेस
754. 37:55में और इससे क्या फायदा होता है कि जो
755. 37:59सारे ट्रीज बनते हैं
756. 38:01वह थोड़ा फास्ट बनते हैं बट एक्सटी बूस्ट
757. 38:06ऐसा इसलिए कर पाता है क्योंकि वह कुछ
758. 38:09ऑप्टिमाइज डेटा स्ट्रक्चर्स यूज करता है
759. 38:12डेटा स्ट्रक्चर क्या होता है डेटा को
760. 38:13स्टोर करने का तरीका तो बाकी के मशीन
761. 38:17लर्निंग एल्गोरिथम क्या करते हैं कि वह
762. 38:19डेटा को रो वाइज स्टोर करते हैं मैं आपको
763. 38:22एक एग्जांपल समझाता हूं मान लो आपके पास
764. 38:25यह डाटा है सी जीपीए आईक्यू और प्लेसमेंट
765. 38:29कितने का लगा यहां पर आपके
766. 38:32पास अलग-अलग रोज
767. 38:35है लाइक दिस
768. 38:38तो आपका जो बाकी मशीन लर्निंग एल्गोरिथम्स
769. 38:41है या फिर इन जनरल स्टोरेज कैसा होता है
770. 38:44कि रो
771. 38:46वाइज बेसिकली ब्लॉक्स बन जाते हैं
772. 38:49सो दिस इज वन ब्लॉक ऑफ इंफॉर्मेशन दिस इज
773. 38:54सेकंड ब्लॉक ऑफ इंफॉर्मेशन
774. 38:57और फिर इसके ऊपर आप रो बाय रो प्रोसेसिंग
775. 39:00करते हो बट एक्सज बूस्ट एक डिफरेंट
776. 39:04ऑप्टिमाइज डेटा स्ट्रक्चर यूज करता है
777. 39:06जिसको हम बोलते हैं
778. 39:08कॉलम
779. 39:10ब्लॉक कॉलम ब्लॉक में आप क्या करते हो
780. 39:12इंस्टेड ऑफ स्टोरिंग इंफॉर्मेशन रो वाइज
781. 39:16यू स्टोर इंफॉर्मेशन कॉलम वाइज लाइक
782. 39:22दिस आप अपने फीचर्स को अलग-अलग कॉलम
783. 39:26ब्लॉक्स में स्टोर करते
784. 39:29हो और जैसे ही पैरेलल प्रोसेसिंग की जरूरत
785. 39:33होती है आप एक बार में एक कॉलम ब्लॉक को
786. 39:36लेते हो और उसके ऊपर ऑपरेट करना स्टार्ट
787. 39:39कर देते हो यू स्टार्ट फाइंडिंग द
788. 39:41स्प्लिटिंग
789. 39:42क्राइटेरिया तो यह जो फर्स्ट वाला पॉइंट
790. 39:44था पैरेलल प्रोसेसिंग वह इसीलिए पॉसिबल हो
791. 39:48पाया क्योंकि एक्सज बूस्ट इंटरनली डाटा को
792. 39:52अलग ढंग से स्टोर कर रहा है जहां पर बाकी
793. 39:54एल्गोरिथम्स रो वाइज फैशन में स्टोर कर
794. 39:57रहे हैं एक्सटी बूस्ट कॉलम ब्लॉक फैशन में
795. 40:01स्टोर कर र है इससे क्या फायदा हो रहा है
796. 40:04आप यह पैरेलल प्रोसेसिंग बहुत आसानी से कर
797. 40:07पा रहे हो दिस इज जस्ट वन एग्जांपल इसके
798. 40:09अलावा और भी एग्जांपल्स है जहां पर यू वुड
799. 40:11सी कि बहुत स्मार्टली डेटा स्ट्रक्चर्स को
800. 40:13यूज किया गया है टू इंप्रूव द स्पीड ऑफ द
801. 40:17एल्गोरिदम लेट्स मूव ऑन टू द थर्ड पॉइंट
802. 40:20सो जो थर्ड चीज है उसको बोलते हैं कैश
803. 40:24अवेयरनेस कैश कैश मेमोरी जो भी आप बोलो तो
804. 40:29बेसिकली एक्सज बूस जो है ना वो कैश मेमोरी
805. 40:32को बहुत एफिशिएंटली यूज करता है अब अगर आप
806. 40:35नॉन टेक्निकल बैकग्राउंड से आते हो और
807. 40:37आपको नहीं पता कैश मेमोरी क्या होता है तो
808. 40:40जनरली एक कंप्यूटर के अंदर सेटअप कैसा
809. 40:42होता है कि एक सीपीयू होता है जिसका काम
810. 40:45होता है सारे के सारे कंप्यूटेशंस करना बट
811. 40:48कंप्यूटेशंस करने के लिए उसको डाटा की
812. 40:50जरूरत होती है डाटा होता है रम में तो
813. 40:53पूरे टाइम क्या हो रहा होता है कि यह
814. 40:55दोनों कंपोनेंट्स आपस में में बात कर रहे
815. 40:56होते हैं सीपीयू को जब भी किसी पर्टिकुलर
816. 40:59डाटा की जरूरत होती है वो रम से मांग लेता
817. 41:02है ठीक है ये दोनों कनेक्टेड है थ्रू
818. 41:04सिस्टम बस अब द प्रॉब्लम विद दिस अप्रोच ज
819. 41:08कि सिंस यह दोनों कंपोनेंट्स दो अलग
820. 41:10हार्डवेयर है तो यह जो डेटा ट्रांसफर हो
821. 41:13रहा है ना इसमें थोड़ा टाइम लग जाता है तो
822. 41:17इसी को सॉल्व करने के लिए एक कांसेप्ट आता
823. 41:19है कैश मेमोरी का कैश मेमोरी इज अ वेरी
824. 41:23स्मल मेमोरी जो सीपीयू के अंदर ही होती है
825. 41:28ठीक है जनरली अगर आप एक नॉर्मल लैपटॉप की
826. 41:31बात करो तो 4 एमबी से लेकर के 8 एमबी या
827. 41:35उससे थोड़ा ज्यादा होता है छोटा ही होता
828. 41:37है बट इसमें आप ऐसी चीजों को स्टोर करना
829. 41:41चाहते हो जो
830. 41:44कि बार-बार यूज होने वाली है जैसे आपने
831. 41:47शायद नोटिस भी किया होगा कि अगर कोई
832. 41:49वेबसाइट आप बार-बार विजिट करते हो लेट्स
833. 41:52से आप डेली बेसिस पर विजिट करते हो तो आप
834. 41:55नोटिस करो करोगे कि एक हफ्ते बाद वो
835. 41:57वेबसाइट को लोड होने में कम टाइम लगता है
836. 42:01बिकॉज कुछ बेसिक चीजें आप कैश मेमोरी में
837. 42:04स्टोर कर लेते हो जैसे कि उसका सीएसएस
838. 42:07फाइल या फिर उसका लोगो इस तरह की फाइल्स
839. 42:10को आप स्टोर कर लेते हो कैश मेमोरी में और
840. 42:12अगली बार जब आप लोड करोगे तो आप एक्चुअली
841. 42:15सर्वर से नहीं मंगा रहे आप अपने ही मशीन
842. 42:17से लोड कर रहे हो तो एक्सज बूस्ट क्या
843. 42:20करता है कि एक्ससी बूस्ट यूटिलाइजेस दिस
844. 42:23कांसेप्ट ऑफ कैफ मेमरी सो
845. 42:27अभी मैं पूरा तो नहीं समझा सकता बिकॉज अभी
846. 42:29हमने डिटेल्स नहीं पढ़े हैं बट एक्सज
847. 42:31बूस्ट ट्री फॉर्मेशन के लिए एक कांसेप्ट
848. 42:33यूज करता है जिसको हम बोलते हैं
849. 42:37हिस्टोग्राम बेस्ड
850. 42:40ट्रेनिंग तो उसको जब भी कोई न्यूमेरिकल
851. 42:43फीचर मिलता है जैसे कि सीजीपीए हुआ या
852. 42:45आईक्यू हुआ तो व क्या करता है इस फीचर के
853. 42:48ऊपर एक हिस्टोग्राम बनाता है आपको
854. 42:52हिस्टोग्राम आई गेस पता होगा अब
855. 42:54हिस्टोग्राम बनता है बिन के ऊपर मान लो
856. 42:56आपके पास एक डाटा है इस तरीके से जहां पर
857. 42:59आई क्यू दिया हुआ है मान लो 50 से लेकर के
858. 43:03150 तक तो आप इसमें बिनस बना सकते हो जैसे
859. 43:06एक बिन हो गया 50 से 60 दूसरा हो गया 60
860. 43:09से 70 इस तरीके से आप बिनस बनाते हो और
861. 43:12ऐसे आपका हिस्टोग्राम बनता है तो एक्स
862. 43:17बूस्ट क्या करता है कि यह जो बिनस की जो
863. 43:19वैल्यू है उसको कैश मेमोरी में जाकर स्टोर
864. 43:23कर देता है बिकॉज ये जो वैल्यूज है यह
865. 43:27आपको बारबार लगने वाला है मतलब बार-बार
866. 43:31यूज होने वाला है टू बिल्ड द ट्री एंड
867. 43:34सिमिलरली और भी जो रिक्वायर्ड चीज जो
868. 43:37बारबार जरूरत है जिसकी उसको आप क्या करते
869. 43:40हो आप कैश मेमोरी में डाल देते हो इससे
870. 43:43क्या होता है आपका जो स्पीड है ट्रेनिंग
871. 43:45का वह इंप्रूव कर जाता है सिंपल सा
872. 43:47एग्जांपल देता हूं मैं आपको मान लो आप
873. 43:50किचन में खाना पका रहे हो ठीक है और आपको
874. 43:53जो इंग्रेडिएंट्स चाहिए हैं वो फ्रिज के
875. 43:57अंदर रखा हुआ है तो आपको जब जिस
876. 43:59इंग्रेडिएंट्स
877. 44:05नॉट मी द कुक
878. 44:08रियलाइफ सर्टेन इंग्रेडिएंट्स जिसकी जरूरत
879. 44:10बार-बार पड़ रही है तो उसने उन
880. 44:13इंग्रेडिएंट्स को उठा कर के क्या किया
881. 44:15अपने बगल में रख लिया अब उसको हर बार
882. 44:17फ्रिज के पास जाने की जरूरत नहीं है वो
883. 44:20सीधे अपने पास से उठा कर के यूज कर सकता
884. 44:22है तो यहां पर अपने पास जो रखा है उसको हम
885. 44:25बोलेंगे कैश मेमोरी जो फ्रिज है उसको आप
886. 44:28बोलोगे रम और जो हमारा कुक है उसको आप
887. 44:32बोलोगे सीपीयू तो बेसिकली सिंपल शब्दों
888. 44:36में बोला जाए थोड़ा ज्यादा टेक्निकल हो गई
889. 44:39कि कैश मेमोरी का जो कांसेप्ट है एक्सज
890. 44:42बूस्ट उसको एफिशिएंटली यूज करता है टू
891. 44:45बिल्ड डिसीजन ट्रीज एंड दैट इज व्हाई
892. 44:49थोड़ा और फास्ट हो जाता है एक्सज बूस्ट
893. 44:52लेट्स मूव ऑन टू द फोर्थ पॉइंट ऑफ
894. 44:54ऑप्टिमाइजेशन जिसका का नाम है आउट ऑफ कोर
895. 44:57कंप्यूटिंग
896. 44:58सो आउट ऑफ कोर कंप्यूटिंग क्या होता है
897. 45:00मैं आपको एकदम सिंपल शब्दों में समझाता
898. 45:02हूं मान लो आपके पास एक कंप्यूटर है एक
899. 45:06लैपटॉप है जिसमें जो रम
900. 45:09है वह 8 जीब
901. 45:12है और आपके मैनेजर ने आपको एक डेटा सेट
902. 45:15दिया जो कि बहुत इंपॉर्टेंट है बट आपने जब
903. 45:20उस डेटा सेट को देखा तो यू रिलाइज कि यह
904. 45:23डेटा सेट 10 जीब का है
905. 45:26नाउ द सिंपल क्वेश्चन इज कि आप 8gb रम में
906. 45:3110gb का डेटा सेट लोड कैसे करोगे अगर आप
907. 45:35लोड ही नहीं कर पाओगे तो फिर आगे तो कोई
908. 45:37काम हो ही नहीं सकता तो दिस इज अ बिग
909. 45:40चैलेंज इन मशीन लर्निंग कि अगर आपके पास
910. 45:43बहुत बड़ा डेटा सेट आ गया इतना बड़ा कि
911. 45:45आपका रम भी उसको कंटेन नहीं कर सकता तो
912. 45:49फिर आप उस मॉडल को ट्रेन नहीं कर सकते तो
913. 45:52यहीं पर आता है आउट ऑफ कोर कंप्यूटिंग आउट
914. 45:54ऑफ कोर कंप्यूटिंग में आप क्या करते हो कि
915. 45:56आप अपने बड़े से डेटा सेट को लेट्स से
916. 45:5910gb का जो डेटा सेट है इसको आप चंक्स में
917. 46:02डिवाइड कर देते
918. 46:04हो ठीक है लेट्स से एक चंक हो गया 2gb का
919. 46:07और इस तरीके से आपने पांच चंक्स बना दिए
920. 46:11अब आप क्या करते हो एक बार में एक चंक को
921. 46:14रम में लोड करते हो उसके ऊपर मॉडल को
922. 46:18ट्रेन करते हो फिर आप दूसरे चंक को लोड
923. 46:21करते हो फिर तीसरे को फिर चौथे को फिर
924. 46:23पांचवे को और यह सारा काम
925. 46:26सीक्वेंशियल
926. 46:55आई गेस द ओनली वन
927. 46:58अ जहां पर आपके पास ये आउट ऑफ कोर
928. 47:03कंप्यूटिंग का फीचर अवेलेबल है सीधे-सीधे
929. 47:07इस लाइब्रेरी में आपको कुछ नहीं करना है
930. 47:09आपके पास
931. 47:12एक हाइपर पैरामीटर होता है जिसको आपको सेट
932. 47:16करना होता है उस हाइपर पैरामीटर का नाम
933. 47:19होता है ट्री
934. 47:21मेथड इसको आप जैसे ही हिस्ट
935. 47:26सेट करते हो आउट ऑफ कोर कंप्यूटिंग काइंड
936. 47:30ऑफ एक्टिवेट हो जाता है और आप फिर कितने
937. 47:32भी बड़े डेटा सेट को चंक बाय चंक डिवाइड
938. 47:35करके अपने मॉडल को ट्रेन कर सकते हो आउट
939. 47:39ऑफ कोर कंप्यूटिंग में कैश मेमोरी भी काफी
940. 47:42इस्तेमाल होता है सो जब आप यह मॉडल को
941. 47:45ट्रेन कर रहे हो सीक्वेंस तो जो भी
942. 47:49इंपॉर्टेंट चीजें उनको आप साइमल नियस कैश
943. 47:54मेमोरी में स्टोर कर लेते हो जिनकी जरूरत
944. 47:56बार-बार पड़ने वाली है और फिर आप कैश
945. 47:59मेमोरी से उन इंफॉर्मेशन को निकाल करके इस
946. 48:01ट्रेनिंग को परफॉर्म करते हो तो आउट ऑफ
947. 48:04कोर कंप्यूटिंग वर्क्स इन टंडम विथ कैश
948. 48:08अवेयरनेस ये दोनों चीजें साथ में काम करती
949. 48:10हैं बट जो भी है दिस इज अ वेरी इंपोर्टेंट
950. 48:12फीचर बिकॉज ये फीचर के होने से आप एक्सज
951. 48:17बूस्ट को कितने भी बड़े डेटा सेट के ऊपर
952. 48:19लगा सकते हो ठीक है तो दिस वाज द फोर्थ
953. 48:22ऑप्टिमाइजेशन दैट इज अवेलेबल इन एक्सटी
954. 48:25बूस्ट तो गाइज अगले पॉइंट पे मूव करते हैं
955. 48:27अगला पॉइंट बहुत ही इंटरेस्टिंग पॉइंट है
956. 48:29और वह है डिस्ट्रीब्यूटर कंप्यूटिंग सो
957. 48:32अगर आप सॉफ्टवेयर बैकग्राउंड से हो तो
958. 48:34शायद आपने यह टर्म सुना होगा बहुत ही फेमस
959. 48:36है बहुत ही बज वर्ड माना जाता है और
960. 48:39ऑनेस्टली जो लोग इंडस्ट्री में इसको कर
961. 48:41पाते हैं उनको पैसे वैसे भी बहुत अच्छे
962. 48:43मिलते हैं सो लेट मी फर्स्ट एक्सप्लेन
963. 48:45डिस्ट्रीब्यूटर कंप्यूटिंग होता क्या है
964. 48:47और फिर मैं आपको एक्सज बूस्ट के कॉन्टेक्स
965. 48:49में एक्सप्लेन करूंगा कि डिस्ट्रीब्यूटर
966. 48:51कंप्यूटिंग कैसे यूज़ करता है एक्सजी बूस
967. 48:54सो इफ यू टॉक अबाउट डिस्ट्री कंप्यूटिंग
968. 48:56डिस्ट्रीब्यूटर कंप्यूटिंग का मतलब है
969. 48:58आपके पास बहुत सारी मशीनस
970. 49:01है ठीक है और लिटरेचर में इन मशीनस को
971. 49:05नोड्स बुलाया जाता है ईच ऑफ दीज आर कॉल्ड
972. 49:09नोड्स और अब आप क्या करते हो मान लो आपके
973. 49:11पास कोई एक टास्क जैसे कि टू ट्रेन अ
974. 49:16मॉडल ऑन अ डेटा सेट दिस इज द टास्क तो आप
975. 49:20क्या कर रहे हो इन सारे नोड्स को यूज करके
976. 49:25इस टास्क को कंप्लीट करते हो सो बेसिकली
977. 49:28डिस्ट्रीब्यूटर कंप्यूटिंग इज अ प्रोसेस
978. 49:32वेयर यू
979. 49:34डिवाइड योर टास्क और डिस्ट्रीब्यूटर टास्क
980. 49:38टू डिफरेंट नोड्स और सभी को अपना अपना काम
981. 49:42मिलता है सभी लोग अपना अपना काम पैरेलली
982. 49:44परफॉर्म करते हैं यही होता है
983. 49:46डिस्ट्रीब्यूटर कंप्यूटिंग अब अगर आप बात
984. 49:49करो एक्सज बूस्ट की तो एक्सजी बूस्ट में
985. 49:52आपके पास ये फीचर है कि अगर आप चाहो तो तो
986. 49:55मल्टीपल डिवाइसेसपोर्ट
987. 50:10है जो आप एक सिंगल मशीन के ऊपर लोड ही
988. 50:14नहीं कर सकते तो इन दैट केस आप उस डटा सेट
989. 50:18को छोटे छोटे पार्ट्स में डिवाइड करके
990. 50:21अलग-अलग नोट्स को दे सकते हो और यह सारे
991. 50:24नोट्स इंडिपेंडेंट
992. 50:26उसके ऊपर ट्रेनिंग परफॉर्म करेंगे और बाद
993. 50:28में एग्रीगेट कर देंगे रिजल्ट्स को अब आई
994. 50:30नो आपके दिमाग में क्वेश्चन आ रहा होगा कि
995. 50:33ये सेम काम तो हम आउट ऑफ कोर कंप्यूटिंग
996. 50:35से भी कर सकते हैं जहां पर हम छोटे-छोटे
997. 50:37चंक्स बना करके सेम मशीन में फीड कराए बट
998. 50:40देर इज अ बेनिफिट विथ डिस्ट्रीब्यूटर
999. 50:42कंप्यूटिंग सोच के देखो क्या है वो
1000. 50:44बेनिफिट आउट ऑफ कोर कंप्यूटिंग में क्या
1001. 50:47होता है कि आप चंक्स में डिवाइड कर रहे हो
1002. 50:49बट आपका जो मशीन है वो तो एक ही है तो वो
1003. 50:53एक बार में एक ही चंक के ऊपर काम कर सकता
1004. 50:56है यहां पर समझना जब आपने फाइव चंक्स बनाए
1005. 50:59थे तो आपका मशीन एक बार में एक ही चंक को
1006. 51:02प्रोसेस कर रहा था
1007. 51:04सीक्वेंट यहां पर देखो मान लो अगर आपके
1008. 51:06पास फाइव नोट्स है और आपके पास 10 जीबी का
1009. 51:10डेटा सेट है आपने उसको ब्रेक डाउन किया
1010. 51:13इनटू फाइव चंक्स
1011. 51:15अब आप क्या कर सकते हो अपनी पांचों मशीनस
1012. 51:19में एक एक चंक भेज सकते हो और यह जो
1013. 51:22ट्रेनिंग है वो पैरेलली होगा तो बेसिकली
1014. 51:26स्पीड बढ़
1015. 51:28गया तो बड़े डेटा सेट्स के साथ फर्स्ट ऑफ
1016. 51:32ऑल आप काम कर पा रहे हो सेकंड बेनिफिट है
1017. 51:36कि फास्टर ट्रेनिंग होगा तो दिस इज लाइक अ
1018. 51:40बेटर ऑप्शन अब होता कैसे मैं आपको एक बार
1019. 51:43समझाने की कोशिश करता हूं ये पूरा का पूरा
1020. 51:45प्रोसेस सो आप क्या कर रहे हो आप अपने
1021. 51:49डेटा सेट को पांच ंक्स में डिवाइड कर दिए
1022. 51:51इसको d1 मिला इसको d2 मिला इसको थ्री मिला
1023. 51:53इसको फोर मिला इसको फाइव मिला
1024. 51:56अब हर मशीन क्या करेगा अपने गिवन डटा के
1025. 52:02ऊपर ट्री बिल्डिंग का प्रोसेस स्टार्ट
1026. 52:05करेगा मान लो हमारे 10gb वाले डाटा में दो
1027. 52:08फीचर्स थे f1 और f2 तो सभी के पास पहले
1028. 52:15तो 1/5 ऑफ द डेटा है यू जस्ट मेक श्यर कि
1029. 52:20सभी को बराबर डाटा मिल रहा है अब सभी लोग
1030. 52:22क्या करेंगे अपने f1 और f2 के ऊपर
1031. 52:26प्रोसेसिंग करेंगे और बेस्ट स्प्लिटिंग
1032. 52:30क्राइटेरिया निकाल के देंगे तो f1 के लिए
1033. 52:33एक स्प्लिटिंग क्राइटेरिया यहां से आएगा
1034. 52:35एक यहां से आएगा एक यहां से आएगा एक यहां
1035. 52:37से आएगा और एक यहां से आएगा अब क्या करना
1036. 52:40है आपको आपको एग्रीगेशन परफॉर्म करना है
1037. 52:44सो एक और नोड होगा जो काइंड ऑफ मास्टर का
1038. 52:47काम करेगा और वो यह पूरा का पूरा
1039. 52:50कम्युनिकेशन हैंडल करेगा वो जाकर पूछेगा
1040. 52:53कि बताओ तुम्हारा स्प्लिटिंग क्राइटेरिया
1041. 52:54क्या है तुम्हारा क्या है तुम्हारा क्या
1042. 52:55है तुम्हारा क्या है तुम्हारा क्या है और
1043. 52:57वो चेक करेगा कि कौन से स्प्लिटिंग
1044. 53:00क्राइटेरिया से सबसे ज्यादा फायदा हो रहा
1045. 53:02है और फिर उस स्लिटिंग क्राइटेरिया को
1046. 53:04सेलेक्ट कर लेगा तो बेसिकली आप क्या कर
1047. 53:06रहे हो आप डेटा को फर्स्ट ऑफ ल पार्टीशन
1048. 53:09कर रहे हो ट इज स्टेप वन फिर आप हर डाटा
1049. 53:12को लोकली ट्रेन कर रहे हो ऑन वन सिंगल नोड
1050. 53:17देन देयर इज अ मास्टर नोड जिसका काम है
1051. 53:21पूरा का पूरा कम्युनिकेशन देखना और
1052. 53:23एग्रीगेशन परफॉर्म करना एंड वंस द
1053. 53:25एग्रीगेशन इज डन आपका काम हो गया तो दिस
1054. 53:29इज द प्रोसेस ऑफ डिस्ट्रीब्यूटर
1055. 53:30कंप्यूटिंग जो एक्सजी बूस्ट में आपको
1056. 53:33मिलता है बट इसको इंप्लीमेंट करना थोड़ा
1057. 53:36सा डिफिकल्ट है आपको ना एक्सटर्नल
1058. 53:39लाइब्रेरीज यूज करनी पड़ती है मैंने बताया
1059. 53:42था आपको वीडियो के शुरुआत में कि एक्सज
1060. 53:44बूस्ट का एक और अच्छा फीचर क्या है कि वो
1061. 53:47एक्सटर्नल लाइब्रेरीज के साथ इंटीग्रेट हो
1062. 53:49सकता है तो यहां पर आप इस काम को करवाने
1063. 53:52के लिए एक लाइब्रेरी होती है जिसका नाम है
1064. 53:54डस्क उसको आप यूज कर सकते हो या फिर आप
1065. 53:57कुबर निटीज भी यूज कर सकते हो ठीक है तो
1066. 54:01यह कुछ ऑप्शंस है आपके पास जिनको यूज करके
1067. 54:04यू कैन परफॉर्म डिस्ट्रीब्यूटर कंप्यूटिंग
1068. 54:06इन सम फ्यूचर वीडियो आई आई विल टीच यह
1069. 54:10कैसे करना है बट जस्ट वांटेड टू गिव यू
1070. 54:12गिव यू अ रफ आईडिया कि डिस्ट्रीब्यूटर
1071. 54:15कंप्यूटिंग क्या है और एक्सजी बूस्ट उसको
1072. 54:17कैसे इंप्लीमेंट करता है तो गाइस लेट्स
1073. 54:20मूव ऑन टू द लास्ट
1074. 54:22पार्ट ऑफ स्पीड वाला एस्पेक्ट एंड दैट इज
1075. 54:25जीपीयू
1076. 54:27सपोर्ट जीपीयू स्टैंड्स फॉर ग्राफिकल
1077. 54:30प्रोसेसिंग यूनिट या ग्राफिक्स कार्ड
1078. 54:32बोलते हैं हम लोग उसको पॉपुलर तो अभी तक
1079. 54:35हमने जो भी डिस्कशन किए इसके पहले उसमें
1080. 54:38ये अजमन था कि जो भी प्रोसेसिंग हो रहा है
1081. 54:40वो सीपीयू के थ्रू हो रहा
1082. 54:42है मेन बंदा सीपीयू है बट आपको भी पता है
1083. 54:47जैसे जैसे डाटा बड़ा होता जाता
1084. 54:50है तो सीपीयू स्लो होता जाता है लाइक
1085. 54:54सीपीयू उतना तेजी से काम नहीं कर पाता तो
1086. 54:57अ वेरी गुड अप्रोच इज टू यूज अ जीपीयू और
1087. 55:01अ ग्राफिक्स कार्ड डीप लर्निंग एसेंशियली
1088. 55:04यही कर रहा है डीप लर्निंग की सारी
1089. 55:06ट्रेनिंग आपको पता है वो जीपीयू के ऊपर
1090. 55:09होती है जीपीयू होता क्या है बेसिकली इट्स
1091. 55:11इट्स बेसिकली अ प्रोसेसर जहां पर बहुत
1092. 55:13सारे कोर्स होते
1093. 55:15हैं लाइक लेस पावरफुल सारे के सारे जो
1094. 55:19कोर्स है वो कम पावरफुल होते हैं बट मोर
1095. 55:23इन
1096. 55:24नंबर्स
1097. 55:25तो हर कोर बहुत बड़ा कैलकुलेशन नहीं कर
1098. 55:28सकता है लेकिन छोटे-छोटे कैलकुलेशंस कर
1099. 55:31सकता है तो दैट इज वई जीपीयू को बहुत यूज
1100. 55:34किया जाता है गेमिंग में जहां पर बहुत हाई
1101. 55:38ग्रेड ग्राफिक्स डिस्प्ले करना है डीप
1102. 55:42लर्निंग की ट्रेनिंग में जहां पर बहुत
1103. 55:43छोटे-छोटे मेट्रिक्स बेस कैलकुलेशंस करने
1104. 55:46तो एक्सजी बूस्ट के बारे में जो क्रिएटर्स
1105. 55:50थे उन्होंने य रिलाइज किया कि सिंस
1106. 55:51उन्होंने काफी सारा
1107. 55:54टास्क
1108. 55:56पैरेलल बना दिया है लाइक जो हिस्टोग्राम
1109. 55:59बेस ट्रेनिंग होती है उसमें जो
1110. 56:01हिस्टोग्राम का क्रिएशन
1111. 56:03है प्लस जो स्प्लिट
1112. 56:07फाइंडिंग की जा रही है यह सारे टास्क
1113. 56:10हाईली पैरालाइज बल है मतलब इनको पैरेलल
1114. 56:13में किया जा सकता है तो दे थॉट की देन वई
1115. 56:17नॉट यूज जीपीयू एस वेल एंड ट्स न दे दे
1116. 56:21डिसाइडेड कि हम जीपीयू का सपोर्ट देंगे
1117. 56:23एंड्स बूस्ट इ वन सच लाइब्रेरी जहां पर
1118. 56:28आपके पास जीपीयू का सपोर्ट है इनफैक्ट य
1119. 56:31ग्राफ देखो यह मैंने एक ब्लॉग से उठाया
1120. 56:34यहां पर एक्स एक्सस पर टेस्ट एरर है जिसको
1121. 56:37हम मिनिमाइज करना चाह रहे हैं और एक्स
1122. 56:40एक्सस पर आपका टाइम है तो यू कैन सी यह जो
1123. 56:44ऑरेंज वाला कर्व है य सीपीयू का कर्व है
1124. 56:47जिसमें 32 कोर्स है एंड दिस ब्लू कर्व इ
1125. 56:50टेस्ला प 100 जीपीयू एंड यू कैन सी सिर्फ
1126. 56:56120 सेकंड्स के आसपास
1127. 56:59में आप ऑलरेडी य परफॉर्मिंग मच बेटर बिकॉज
1128. 57:04यू आर वर्किंग विथ जीपीयू तो कुछ खास करना
1129. 57:07नहीं होता है आपको बेसिकली एक हाइपर
1130. 57:10पैरामीटर मैंने अभी ऊपर भी बताया जिसका
1131. 57:13नाम है ट्री
1132. 57:16मेथड इसका वैल्यू आपको सेट करना होता है
1133. 57:20टू जीपीयू अंडरस्कोर हिस्ट और इंटरनली
1134. 57:25आपके कंप्यूटर में अगर ग्राफिक्स कार्ड है
1135. 57:28तो एक्सज बूस्ट उसको यूज करने लग जाएगा टू
1136. 57:31परफॉर्म द ट्रेनिंग एंड यू वुड नोटिस कि
1137. 57:34आपका स्पीड अप हो जाएगा पूरा का पूरा
1138. 57:36प्रोसेस तो दिस इज द सिक्सथ बट अ वेरी
1139. 57:40इंपोर्टेंट पॉइंट कि कैसे एक्सटी बूस्ट
1140. 57:44सॉफ्टवेयर ऑप्टिमाइजेशन कर रहा है टू बी
1141. 57:48फास्टर स्पीडियर ठीक है अब अगर मैं आपको
1142. 57:53ये सारी चीजें बताने के बाद पूछूं
1143. 57:55कि क्या लग रहा है आपको एक्सज बूस्ट के
1144. 57:57बारे में किस तरीके से इन लोगों ने
1145. 57:59सॉफ्टवेयर को यूज किया है टू इंप्रूव द
1146. 58:03स्पीड ऑफ द एल्गोरिदम आई एम प्रिटी शर
1147. 58:05आपके दिमाग में एक वर्ड आ सकता है एंड मे
1148. 58:08बी दैट वर्ड कुड बी
1149. 58:12एक्सट्रीम नहीं लाइक इन्होंने सॉफ्टवेयर
1150. 58:15के सारे कांसेप्ट उठाए जो भी हैवी हेवी
1151. 58:18कांसेप्ट थे और उन सबको लगा दिया
1152. 58:21ग्रेडिएंट बूस्टिंग के ऊपर और तब निकला
1153. 58:24एक्सज बूस्ट एंड नो वंडर एक्सजी बूस्ट का
1154. 58:29जो पूरा का पूरा नाम है वो है
1155. 58:32एक्सट्रीम ग्रेडिएंट बूस्टिंग और ये
1156. 58:35एक्सट्रीम वर्ड यहीं से आ रहा है दे आल्सो
1157. 58:39रिलाइज कि यार हमने थोड़ा ज्यादा
1158. 58:40एक्सट्रीम काम कर दिया लाइक जो
1159. 58:42ऑप्टिमाइजेशन हमें लगाने थे वी हैव गन
1160. 58:44एक्सट्रीम एंड ट्स वई दे कॉल्ड कॉल्ड दिस
1161. 58:47एल्गोरिथम एक्सटी बूस्ट ठीक है तो यह हो
1162. 58:51गया एक एस्पेक्ट जहां पर हमने यह पढ़ा कि
1163. 58:53सॉफ्टवेयर
1164. 58:55इंजीनियरिंग के कांसेप्ट को लगा कर के
1165. 58:57कैसे ग्रेडिएंट बूस्टिंग को और ऑप्टिमाइज
1166. 59:00किया गया अब हम लोग अगले सेक्शन में
1167. 59:03जाएंगे और हम लोग डिस्कस करेंगे कि मशीन
1168. 59:07लर्निंग के कांसेप्ट को कैसे यूज करके
1169. 59:10परफॉर्मेंस को और ऑप्टिमाइज किया गया वह
1170. 59:13हमारा नेक्स्ट पॉइंट ऑफ डिस्कशन होगा सो
1171. 59:15गाइस अब हम लोग मूव कर रहे हैं थर्ड
1172. 59:17एस्पेक्ट ऑफ एक्सजी बूस्ट की तरफ एंड दैट
1173. 59:19इज
1174. 59:20परफॉर्मेंस अब हम लोग डिस्कस करेंगे कि
1175. 59:23कैसे टियां की चेन ने अलग-अलग एस्पेक्ट्स
1176. 59:27पर काम करके परफॉर्मेंस को इंप्रूव किया
1177. 59:30और यहां पर आप देखोगे किस तरीके से मशीन
1178. 59:33लर्निंग के कांसेप्ट एडवांस कांसेप्ट को
1179. 59:35यूज किया गया है एबूस को बेटर बनाने के
1180. 59:38लिए ठीक है तो यहां पर हम लोग पांच
1181. 59:40पॉइंट्स डिस्कस करेंगे एक-एक करके सबसे
1182. 59:42पहले मैं आपको फर्स्ट पॉइंट के बारे में
1183. 59:44बताता हूं सो फर्स्ट पॉइंट है रेगुलराइज्ड
1184. 59:48लर्निंग
1185. 59:50ऑब्जेक्टिव सो आई गेस आपको रेगुलराइजेशन
1186. 59:53के बारे में पता होगा हम लोगों ने जब
1187. 59:55लीनियर मॉडल्स पढ़ा था लीनियर रिग्रेशन
1188. 59:57लॉजिस्टिक रिग्रेशन एक्सेट्रा तो वहां पे
1189. 59:59हमने रेगुलराइजेशन का कांसेप्ट पढ़ा था और
1190. 1:00:02हमने वहां पे l1 l2 रेगुलराइजेशन के बारे
1191. 1:00:07में पढ़ा था अब नट शेल में मैं आपको बता
1192. 1:00:09देता हूं कि रेगुलराइजेशन आप मोस्टली तब
1193. 1:00:12यूज करते हो जब आपका मॉडल ट्रेनिंग डाटा
1194. 1:00:15पे तो अच्छा रिजल्ट दे रहा होता है बट
1195. 1:00:18टेस्टिंग डाटा पे जो रिजल्ट्स हैं वो उतने
1196. 1:00:20अच्छे नहीं आते बेसिकली ओवरफिटिंग के
1197. 1:00:22सिचुएशन में आप अपने मॉडल को थोड़ा सा और
1198. 1:00:26सिंपलीफाई करने की कोशिश करते हो यूजिंग अ
1199. 1:00:29रेगुलराइजेशन टर्म सो आप बेसिकली क्या
1200. 1:00:31करते हो आप अपने लॉस फंक्शन में एक
1201. 1:00:34रेगुलराइजेशन का टर्म ऐड कर देते हो और अब
1202. 1:00:38क्या करना है आपको अपने लॉस फंक्शन को
1203. 1:00:41सॉल्व करने के लिए इसको भी सॉल्व करना
1204. 1:00:43पड़ेगा और इसको भी सॉल्व करना पड़ेगा तो
1205. 1:00:46दिस इज द बेसिक आइडिया बिहाइंड
1206. 1:00:47रेगुलराइजेशन अब ग्रेडिएंट बूस्टिंग जो
1207. 1:00:51था उसमें आप कोई भी डिफरेंशिएबल लॉस
1208. 1:00:55फंक्शन यूज तो कर सकते थे बट यहां पर
1209. 1:00:58रेगुलराइजेशन अप्लाई नहीं किया जा सकता था
1210. 1:01:01ग्रेडिएंट बूस्टिंग में जो रेगुलराइजेशन
1211. 1:01:02अप्लाई होता था टू रिड्यूस ओवरफिटिंग वो
1212. 1:01:04दो तरीके का होता था एक होता था लर्निंग
1213. 1:01:07रेट से जहां पर आप हर सब सीक्वेंट ट्री के
1214. 1:01:11अंदर एक लर्निंग रेट से मल्टीप्लाई करते
1215. 1:01:14थे उसका इंपैक्ट रिड्यूस करने के लिए और
1216. 1:01:16सेकंड होता था ट्री कंस्ट्रक्शन के
1217. 1:01:19प्रोसेस में
1218. 1:01:20आप उसको प्रून वगैरह किया करते थे राइट
1219. 1:01:25यहां पर क्या फायदा है एक्सज बूस्ट में कि
1220. 1:01:27एक्सज बूस्ट में आपका जो लॉस फंक्शन है
1221. 1:01:32उसमें बाय डिफॉल्ट एक रेगुलराइजेशन टर्म
1222. 1:01:35होता है इससे क्या फायदा होता है कि जब आप
1223. 1:01:38अपने लॉस फंक्शन को मिनिमाइज करने की
1224. 1:01:40कोशिश करते हो तो आपका फोकस रेगुलराइजेशन
1225. 1:01:44टर्म पर भी जाता है और अपने आप फिर
1226. 1:01:46रेगुलराइजेशन होने लग जाता है मैं आपको
1227. 1:01:48दिखाता हूं
1228. 1:01:51सो यह हमारा ओरिजिनल एक्सजी बूस्ट का पेपर
1229. 1:01:54है सो यहां पर अगर आप नीचे जाओ तो ट्री
1230. 1:02:00बूस्टिंग में जो पहला पॉइंट है ना वो
1231. 1:02:01एगजैक्टली यही है रेगुलराइज लर्निंग
1232. 1:02:03ऑब्जेक्टिव एंड यहां पर यू कैन सी कि यह
1233. 1:02:07आपका ओवरऑल लॉस फंक्शन है एक्सटी बूस्ट का
1234. 1:02:11तो यहां पर आपके पास एक डिफरेंशिएबल लॉस
1235. 1:02:13फंक्शन है आपके प्रेडिक्शन और आपके टारगेट
1236. 1:02:16के बेस के ऊपर बेस्ड और साथ ही साथ यह
1237. 1:02:19टर्म ऐड होता है अब इस टर्म में अगर आप
1238. 1:02:21यहां पर फोकस करो तो दिस इज द रेग राशन का
1239. 1:02:25टर्म यहां पर डब् इज बेसिकली द वेट ऑफ द
1240. 1:02:28लीफ और लडा इज योर रेगुलराइजेशन पैरामीटर
1241. 1:02:31वच इज द हाइपर पैरामीटर तो सिंस यह आपके
1242. 1:02:33लॉस फंक्शन में ही प्रेजेंट है तो बहुत
1243. 1:02:36आसानी हो जाती है रेगुलराइजेशन को
1244. 1:02:37डायरेक्टली अप्लाई करने में जबकि अगर आप
1245. 1:02:40नोटिस करोगे यहां पर ग्रेडिएंट ट्री
1246. 1:02:43बूस्टिंग में यह चीज नहीं हुआ करती है ठीक
1247. 1:02:46है तो इसके बारे में हम लोग डिटेल में
1248. 1:02:48पढ़ेंगे जब हम लोग मैथमेटिकल फॉर्मूलेशन
1249. 1:02:51पढ़ेंगे इस पॉइंट प मैं बस आपको यह समझाना
1250. 1:02:53चाहता था कि एक्सज बूस्ट का परफॉर्मेंस
1251. 1:02:57थोड़ा अच्छा इसलिए भी है बिकॉज अलग से
1252. 1:03:01कोशिश की गई है रेगुलराइजेशन ऐड करने की
1253. 1:03:03उससे क्या होगा कि आपका जो मॉडल है वो
1254. 1:03:06थोड़ा सा जनरल टाइप का बनेगा जनरल मॉडल
1255. 1:03:09बनेगा और अलग-अलग टाइप के डेटा सेट्स पे
1256. 1:03:11उसका परफॉर्मेंस अच्छा होगा एंड इट्स
1257. 1:03:13मोस्टली बिकॉज़ आपका लॉस फंक्शन ही इस
1258. 1:03:15तरीके से डिजाइंड है कि उसमें बाय डिफॉल्ट
1259. 1:03:18एक रेगुलराइजेशन टर्म है आई होप आपको ये
1260. 1:03:20पॉइंट समझ में आ गया सो गाइज लेट्स मूव ऑन
1261. 1:03:23टू द नेक्स्ट पॉइंट
1262. 1:03:24दैट इज हैंडलिंग मिसिंग वैल्यूज अब यह
1263. 1:03:27पॉइंट समझने के लिए हम लोग यह थर्ड पॉइंट
1264. 1:03:31पहले समझेंगे जो कि है स्पर्सिटी अवेयर
1265. 1:03:35स्प्लिट फाइंडिंग यह आप जैसे ही समझ जाओगे
1266. 1:03:37तो आपको सेकंड वाला पॉइंट ऑटोमेटिक समझ
1267. 1:03:40में आ जाएगा कि एक्सज बूस्ट मिसिंग
1268. 1:03:41वैल्यूज को कैसे हैंडल करता है जस्ट टू
1269. 1:03:43गिव यू सम कांटेक्ट आज तक हमने यही पढ़ा
1270. 1:03:46है कि कोई भी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के
1271. 1:03:47पास अगर आप एक ऐसा डेटा सेट भेजोगे जिसमें
1272. 1:03:50मिसिंग वैल्यूज है तो वो काम नहीं कर गा
1273. 1:03:55राइट मिसिंग वैल्यूज के ऊपर काम नहीं किया
1274. 1:03:56जाता है तो दैट इज वई हमें क्या करना
1275. 1:03:59पड़ता है हमें प्री प्रोसेसिंग करनी पड़ती
1276. 1:04:00है और हमें अपने मिसिंग वैल्यूज को
1277. 1:04:02इंप्यूट करना पड़ता है या तो हम हटा देते
1278. 1:04:04हैं या फिर उसको फिल करते हैं बट एक्सज
1279. 1:04:07बूस्ट में ऐसी जरूरत नहीं है एक्सज बूस्ट
1280. 1:04:10बाय डिफॉल्ट खुद से मिसिंग वैल्यूज को
1281. 1:04:14हैंडल कर सकता है कैसे वही समझने के लिए
1282. 1:04:17हम लोग पढ़ेंगे स्पर्सिटी अवेयर स्प्लिट
1283. 1:04:19फाइंडिंग सबसे पहले स्पर्सिटी क्या होता
1284. 1:04:22है स्पर्सिटी होता है जब आपके डाटा में
1285. 1:04:23खूब जीरो हो या मिसिंग वैल्यूज हो अब
1286. 1:04:27एक्सटी बूस्ट के अंदर एक मैकेनिज्म है
1287. 1:04:29जिससे वह फर्स्ट ऑफ ल समझ पाता है कि देर
1288. 1:04:32स्पर्सिटी और फिर उसको हैंडल कर पाता है
1289. 1:04:35लेट मी गिव यू अन एग्जांपल की कैसे मिसिंग
1290. 1:04:37वैल्यूज य पर हैंडल हो रही है सो मान लो
1291. 1:04:39हमारे पास एक फीचर है एव
1292. 1:04:42जिसमें अलग
1293. 1:04:44अलग वैल्यूज दी हुई है एंड देन देर ज
1294. 1:04:47मिसिंग
1295. 1:04:50वैल्यू अब कोई और एल्गोरिदम क्या होता कि
1296. 1:04:53वो इसके ऊपर काम ही नहीं करता बिकॉज देयर
1297. 1:04:56इज अ मिसिंग वैल्यू तो आपको या तो इसको
1298. 1:04:57फिल करना होता या तो हटाना होता बट एक्सज
1299. 1:04:59बूस्ट क्या करता है एक्सज बूस्ट स्मार्टली
1300. 1:05:03समझने की कोशिश करता है कि किस डायरेक्शन
1301. 1:05:05में मिसिंग वैल्यू को फिल करना चाहिए मैं
1302. 1:05:08आपको समझाता हूं इसका क्या मतलब है सो
1303. 1:05:10आपको क्या करना है सबसे पहले एक
1304. 1:05:11स्प्लिटिंग क्राइटेरिया डिसाइड करना है तो
1305. 1:05:13आपका पहला स्प्लिटिंग क्राइटेरिया हो गया
1306. 1:05:144.5 अगला हो गया
1307. 1:05:165.5 उसके बाद मिसिंग वैल्यूज के आसपास आप
1308. 1:05:19स्प्लिटिंग क्राइटेरिया डिसाइड नहीं करते
1309. 1:05:21हो सिक्स और एट के बीच में हो गया लेट्स
1310. 1:05:23से सेन और यहां पर हो गया 8.5 तो अब आप
1311. 1:05:27क्या कर रहे हो आप एक नोड बना रहे हो एव
1312. 1:05:29ग्रेटर दन
1313. 1:05:314.5 राइट अब
1314. 1:05:34आप हर डेटा पॉइंट को जाकर के चेक करोगे कि
1315. 1:05:38वह लेफ्ट वाले नोड में आएगा या राइट वाले
1316. 1:05:41नोड में आएगा जैसे फोर वाला चीज यहां
1317. 1:05:45पर फोर वाला चीज यहां पर आ
1318. 1:05:48गया एव दिस इ यस दिस इ नो तो वाला पॉइंट
1319. 1:05:54यहां पर आ गया बाकी के फ 6 8 और ना यहां
1320. 1:05:59पर आ गए राइट अब सवाल यह है कि यह मिसिंग
1321. 1:06:02वैल्यू का हमने क्या करना है यह इस नोड
1322. 1:06:05में जाएगा या फिर इस नोड में जाएगा तो
1323. 1:06:08एबूस क्या करता है कि वो दो बार ये
1324. 1:06:11स्प्लिटिंग करेगा एक बार मिसिंग वैल्यू को
1325. 1:06:14यहां पर भेज देगा और फिर गेन कैलकुलेट
1326. 1:06:17करेगा और एक बार मिसिंग वैल्यू को यहां पर
1327. 1:06:19भेजेगा और फिर गेन कैलकुलेट करेगा और जहां
1328. 1:06:23पर भी मैक्स वैल्यू आ रहा है वो समझ जाएगा
1329. 1:06:26कि उस नोड में डालना चाहिए तो इस तरीके से
1330. 1:06:30वो क्या कर रहा है एक्सज बूस्ट कि व एक
1331. 1:06:33डायरेक्शनल सेंस बनाने की कोशिश कर रहा है
1332. 1:06:37कि मिसिंग वैल्यूज को किस डायरेक्शन में
1333. 1:06:40फिल करना चाहिए एंड दैट इज हाउ एक्सज
1334. 1:06:43बूस्ट हैंडल्स मिसिंग वैल्यूज तो अभी
1335. 1:06:46मैंने बहुत डिटेल में आपको नहीं बताया
1336. 1:06:47इसके ऊपर आ विल मेक सेपरेट वीडियो ये पूरी
1337. 1:06:49चीज कैसे काम करती है समझाने के लिए
1338. 1:06:51फिलहाल व्ट आई कैन डू इ आई कैन गिव यू ल
1339. 1:06:54कोड एग्जांपल कि सच में अगर आप मिसिंग
1340. 1:06:56वैल्यूज दे दोगे एक्सडी बूस्ट को तो भी वो
1341. 1:06:59हैंडल कर लेगा सो ये कोड मैंने लिख रखा
1342. 1:07:03है सो दिस इज द कोड यहां पर आप देखो यह
1343. 1:07:06हमारा डाटा है इसमें दो फीचर्स है तो पहले
1344. 1:07:09फीचर में तो कोई मिसिंग वैल्यू नहीं है बट
1345. 1:07:11दूसरे फीचर में एक मिसिंग वैल्यू है ठीक
1346. 1:07:15है और यह हमारा वा वैल्यू है हमने कुछ
1347. 1:07:18नहीं किया हमने सीधे-सीधे ट्रेन टेस्ट
1348. 1:07:20स्प्लिट किया एक्सजीबी
1349. 1:07:22क्लासिफाई मिसिंग वैल्यू को फिल करने की
1350. 1:07:25कोशिश नहीं की है हटाने की कोशिश नहीं की
1351. 1:07:27है मैंने मॉडल को ट्रेन किया और एक्यूरेसी
1352. 1:07:30निकाला यह देखो हमारा एक्यूरेसी 5 आ रहा
1353. 1:07:32है और कोई मशीन लर्निंग एल्गोरिथम काम ही
1354. 1:07:34नहीं करता नन वैल्यू बोल के बट एक्सडी
1355. 1:07:37बूस्ट इज नॉट लाइक दैट एक्सडी बूस्ट
1356. 1:07:39इंटरनली मिसिंग वैल्यूज को हैंडल कर सकता
1357. 1:07:42है ठीक है तो मैंने आपको एक ओवरव्यू दे
1358. 1:07:44दिया बाकी हम इसको डिटेल में कवर करेंगे
1359. 1:07:46तो गाइज लेट्स मूव ऑन टू द नेक्स्ट पॉइंट
1360. 1:07:49अ द नेक्स्ट पॉइंट इज एफिशिएंट स्प्लिट
1361. 1:07:52फाइंडिंग और इसमें हमें दो चीजों के बारे
1362. 1:07:54में जानना है एक है वेटेड क्वानटाइज स्केच
1363. 1:07:58और एक है एप्रोक्सीमेट ट्री लर्निंग ठीक
1364. 1:08:01है दिस इज अ इंपोर्टेंट पार्ट लाइक दिस इज
1365. 1:08:03अ अ पार्ट जिसकी वजह से एक्सटी बूस्ट नॉट
1366. 1:08:08इन टर्म्स ऑफ स्पीड अच्छा परफॉर्म करता है
1367. 1:08:09बट उसका लाइक डेटा सेट प परफॉर्मेंस भी
1368. 1:08:12इंप्रूव करता है तो मैं आपको बेसिक आईडिया
1369. 1:08:14देता हूं बिकॉज यह थोड़ा सा
1370. 1:08:23बैगिंग एल्गोरिथम्स ट्री बनाने के ऊपर
1371. 1:08:27डिपेंड करते हैं दे बिल्ड अ लॉट ऑफ ट्रीज
1372. 1:08:31अब ट्रीज बनाने में एक बड़ी प्रॉब्लम क्या
1373. 1:08:34है कि मान लो आपके पास जो फीचर्स है वह
1374. 1:08:36न्यूमेरिकल है लाइक
1375. 1:08:41दिस अब अगर आपको यहां पर ट्री बनाना है तो
1376. 1:08:46आपको हर नोट प एक स्प्लिटिंग क्राइटेरिया
1377. 1:08:48डिसाइड करना पड़ेगा बट स्प्लिटिंग
1378. 1:08:50क्राइटेरिया आप डिसाइड कैसे करते हो सो आप
1379. 1:08:53एक टेक्नीक यूज करते हो जिसको बोला जाता
1380. 1:08:55है
1381. 1:08:57एक्जैक्ट ग्रीडी
1382. 1:09:00सर्च इसमें आप क्या करते हो हर दो पॉइंट्स
1383. 1:09:03के बीच का एवरेज ले लेते
1384. 1:09:06हो और फिर उसको पकड़ के
1385. 1:09:10आप स्प्लिटिंग क्राइटेरिया बनाते हो और
1386. 1:09:13फिर सबको कंपेयर करते हो सबके रिजल्ट्स को
1387. 1:09:16कंपेयर करते हो य हमने पढ़ा था डिसीजन
1388. 1:09:17ट्रीज में अब इस अप्रोच में प्रॉब्लम क्या
1389. 1:09:20है कि ओबवियसली ये आपको बेस्ट रिजल्ट तो
1390. 1:09:22दे देगा बिकॉज यू आर ट्रांग आउट ल द
1391. 1:09:24वैल्यूज बट आई थिंक आप समझ पा रहे हो कि
1392. 1:09:28अप्रोच में प्रॉब्लम यह है कि यह अप्रोच
1393. 1:09:31स्लो है क्योंकि आपको खूब सारी वैल्यूज
1394. 1:09:33ट्राई आउट करनी है इमेजिन दिस इज अ बिग
1395. 1:09:35डेटा सेट इसमें एक
1396. 1:09:38करोड़ वैल्यूज है तो आपको कितनी बार ये
1397. 1:09:40चीज करनी पड़ेगी तो यहीं पर यह कांसेप्ट
1398. 1:09:43आता है एप्रोक्सीमेट ट्री लर्निंग का सो
1399. 1:09:47इस कांसेप्ट में आप क्या करते हो कि आप
1400. 1:09:49सारी वैल्यूज ट्राई आउट नहीं करते हो
1401. 1:09:52इंस्टेड व्हाट यू डू कि आप अपने इस
1402. 1:09:55न्यूमेरिकल कॉलम
1403. 1:09:57को बिन कर लेते हो बिन कर लेते हो मतलब
1404. 1:10:01बिनस में डिवाइड कर लेते हो जैसे एक बिन
1405. 1:10:03हो गया एक से लेकर पाच दूसरा बिन हो गया छ
1406. 1:10:08से लेकर 10 तीसरा हो गया 11 से लेकर 15
1407. 1:10:10एंड सो ऑन तो आप बिनिंग कर लेते हो सो
1408. 1:10:14आपका जो कंटीन्यूअस वेरिएबल था अब वो
1409. 1:10:16डिस्क्रीट हो
1410. 1:10:18गया तो ओबवियसली उतना अच्छा परफॉर्मेंस
1411. 1:10:21नहीं आएगा जितना एक्ट ग्रीडी सर्च में था
1412. 1:10:24बट स्पीड बहुत बढ़ सकता है राइट तो इसको
1413. 1:10:28बोला जाता है एप्रोक्सीमेट ट्री लर्निंग
1414. 1:10:32अब जो एप्रोक्सीमेट ट्री लर्निंग है उसमें
1415. 1:10:35आपको यह जो बिनस बनाने हैं अब बिनस बनाने
1416. 1:10:38हैं तो एक्चुअली यह जो बेंस बनाने का पूरा
1417. 1:10:42प्रोसेस है और इस तरीके से जो ट्रेनिंग
1418. 1:10:44होती है इसको हम
1419. 1:10:46हिस्टोग्राम बेस्ड ट्रेनिंग बोलते हैं
1420. 1:10:49एक्सडी बूस्ट में क्योंकि आप बिनस क्रिएट
1421. 1:10:52कर रहे हो जैसे आप हिस्टोग्राम में बिनस
1422. 1:10:53क्रिएट करते हो तो यह बिनस क्रिएट करने के
1423. 1:10:56प्रोसेस के लिए हम जो टेक्निक यूज करते
1424. 1:10:58हैं उसको हम बोलते हैं वेटेड क्वांटा इल
1425. 1:11:01स्केच सो आप क्या करते हो आप इस
1426. 1:11:04न्यूमेरिकल कॉलम का डिस्ट्रीब्यूशन स्टडी
1427. 1:11:06करते हो यू स्टडी द डिस्ट्रीब्यूशन लेट्स
1428. 1:11:09से दिस इज द
1429. 1:11:10डिस्ट्रीब्यूशन ठीक है अब इस
1430. 1:11:12डिस्ट्रीब्यूशन के हिसाब से आप बिनस
1431. 1:11:15डिसाइड करते हो आप बोलते हो एक बिन हो
1432. 1:11:18जाएगा यहां से यहां तक फिर एक बिन हो
1433. 1:11:21जाएगा यहां से यहां तक एक बिन हो जाएगा
1434. 1:11:24यहां से यहां तक फिर एक बिन यहां से यहां
1435. 1:11:27तक ऐसे
1436. 1:11:29सो बेसिकली आप क्या कर रहे हो आप
1437. 1:11:32क्वानटाइल्स कैलकुलेट कर रहे हो और उन
1438. 1:11:35क्वानटाइल्स के बेसिस पर आप यह बिनस बना
1439. 1:11:38रहे हो जैसे एक बिन हो सकता है जीरो से 30
1440. 1:11:42क्वांटा एक हो सकता है 30 से 45 क्वांटा
1441. 1:11:46आप बिनिंग जो कर रहे हो वो क्वानटाइल्स के
1442. 1:11:49बेसिस पर कर रहे हो अब इसका बेनिफिट क्या
1443. 1:11:52है मैं वो समझा देता हूं आपको एग्जैक्ट
1444. 1:11:54तरीका हम आगे पढ़ेंगे क्यों हम
1445. 1:11:56क्वानटाइल्स को यूज कर रहे हैं ये बिनस
1446. 1:11:58बनाने के लिए इससे यह फायदा है देखो एक
1447. 1:12:01तरीका क्या हो सकता था बिनस बनाने का एक
1448. 1:12:03तरीका मान लो आपके पास जो फीचर है उसमें
1449. 1:12:06जो वैल्यूज है वो जीरो से 100 के बीच में
1450. 1:12:09मान लो सारी वैल्यूज तो एक तरीका क्या
1451. 1:12:12होता बिनिंग करने का आप यूनिफॉर्म बिनिंग
1452. 1:12:14करते यूनिफॉर्म बिनिंग करते मतलब जीरो से
1453. 1:12:1710 का एक बिन 10 से लेकर 20 का एक बिन 20
1454. 1:12:20से लेकर 30 का एक बिन ऐसे करते करते 90 से
1455. 1:12:23लेकर 100 का एक बिन बट यह यूनिफॉर्म
1456. 1:12:26बिनिंग एक्चुअली इस डाटा के
1457. 1:12:28डिस्ट्रीब्यूशन से कोई मैचिंग है ही नहीं
1458. 1:12:31लाइक देयर इज नो रिलेशन अब अगर आप
1459. 1:12:35क्वानटाइल्स यूज करने लगो बिनिंग के लिए
1460. 1:12:37तो इससे क्या फायदा होगा कि मान लो आपका
1461. 1:12:40डाटा का डिस्ट्रीब्यूशन यह है यहां पर
1462. 1:12:43जीरो है यहां पर 100 है तो जहां
1463. 1:12:47पर डाटा कम है जैसे यहां पर देखो अर्ली
1464. 1:12:50पार्ट्स में डेटा कम है और लेटर पार्ट्स
1465. 1:12:52में भी डेटा कम है इसका मतलब यह हुआ कि
1466. 1:12:54जीरो से 10 के बीच में वैल्यूज कम है और
1467. 1:12:5780 से 100 के बीच में भी वैल्यूज कम है
1468. 1:12:59सबसे ज्यादा वैल्यूज लेट से
1469. 1:13:0240 से 60 के बीच में लेट्स से तो आप क्या
1470. 1:13:06करोगे कि जहां पर वैल्यूज कम है वहां पर
1471. 1:13:10आप बड़े-बड़े बिनस बनाओगे और जहां पर
1472. 1:13:13वैल्यूज बहुत डेंस है वहां पर आप छोटे
1473. 1:13:16छोटे बिनस बनाओगे क्योंकि इसके अंदर
1474. 1:13:19ज्यादा नंबर ऑफ डेटा पॉइंट्स है तो आप जब
1475. 1:13:22क्वांट यूज कर रहे हो और क्वानटाइल्स को
1476. 1:13:26यूज करके जब आप बिनिंग कर रहे हो तो आप
1477. 1:13:29एक्चुअली डाटा का जो डिस्ट्रीब्यूशन है
1478. 1:13:31उसको स्टडी करके एजुकेटेड डिसीजन मेकिंग
1479. 1:13:34कर रहे हो कि यह बिनस क्या होने चाहिए
1480. 1:13:38उससे क्या होगा आप ज्यादा एक्युरेटली डाटा
1481. 1:13:41को डिस्क्राइब कर पाओगे इन बिनस के थ्रू
1482. 1:13:43और फिर यह जो ट्रीज बनेंगे वह ज्यादा
1483. 1:13:45एक्यूरेट बनेंगे तो बेसिकली फर्स्ट ऑफ ल
1484. 1:13:48हमने एप्रोक्सीमेट ट्री लर्निंग के थ्रू
1485. 1:13:50क्या किया स्पीड एक्वायर किया ठीक है बट
1486. 1:13:54ये स्पीड एक्वायर करने में हमारा जो
1487. 1:13:56परफॉर्मेंस था एस इन जो टेस्ट डेटा पर
1488. 1:13:59रिजल्ट था वो घटने लग गया बिकॉज ओबवियसली
1489. 1:14:03एजेक्ट ग्रीडी सर्च से तो खराब ही होगा तो
1490. 1:14:05उसी कमी को पूरा करने के लिए हम लोगों ने
1491. 1:14:07क्या किया जो बिनिंग टेक्निक यूज की वो था
1492. 1:14:10वेटेड क्वांटा इल स्केच जो डटा के
1493. 1:14:12डिस्ट्रीब्यूशन के बेसिस पर
1494. 1:14:15बिनस कहां पर होंगे वो डिसाइड करता है और
1495. 1:14:19उसका बेनिफिट यही है कि आप इस तरीके से
1496. 1:14:22डेटा के हिसाब से जो बिंस की रिक्वायरमेंट
1497. 1:14:25है वो आप क्रिएट कर सकते हो अब आई नो दिस
1498. 1:14:27इज लाइक जस्ट द सरफेस जो मैंने टच किया है
1499. 1:14:30इसको हम डिटेल में पढ़ेंगे बट दिस इज वन
1500. 1:14:33वेरी इंपोर्टेंट एस्पेक्ट ऑफ एक्सज बूस्ट
1501. 1:14:35जो आपको ग्रेडिएंट बूस्टिंग में नहीं
1502. 1:14:37मिलेगा लेट्स मूव ऑन टू द लास्ट मशीन
1503. 1:14:39लर्निंग बेस्ड ऑप्टिमाइजेशन एंड दैट इज
1504. 1:14:42ट्री प्रूनिंग सो अगर आपने डिसीजन ट्रीज
1505. 1:14:46और रैंडम फॉरेस्ट और बैगिंग नसल टाइप के
1506. 1:14:49टॉपिक्स पढ़े होंगे तो आपको पता होगा ट्री
1507. 1:14:51प्रूनिंग क्या होता है सो ट्री प्रूनिंग
1508. 1:14:53इज बेसिकली अ प्रोसेस जहां पर आप
1509. 1:14:58ट्रीज का जो डेप्थ है उसको कट शॉट करते हो
1510. 1:15:03या ट्रिम करते हो एंड द गोल इज टू
1511. 1:15:09रिड्यूस द
1512. 1:15:14कॉम्प्लेक्शन रिड्यूस ओवरफिटिंग
1513. 1:15:18ठीक है तो ये बहुत इंपॉर्टेंट एस्पेक्ट बन
1514. 1:15:22जाता है अ पूरे के पूरे बूस्टिंग प्रोसेस
1515. 1:15:25का दो तरह के प्रूनिंग को हम लोग यूज करते
1516. 1:15:29हैं एक होता है पोस्ट प्रूनिंग जहां पर आप
1517. 1:15:32एक बार पहले ट्री को पूरा ग्रो कर लेते हो
1518. 1:15:34और फिर बेस्ड ऑन डटा आप डिसाइड करते हो कि
1519. 1:15:38कितना छोटा करना है एंड द सेकंड वन इ प्री
1520. 1:15:41प्रोनिंग जहां पर आप ट्री कंस्ट्रक्शन के
1521. 1:15:45प्रोसेस में ही डिसाइड करते हो कि ट्री
1522. 1:15:47कितना बड़ा होगा द गुड पार्ट अबाउट एक्सजी
1523. 1:15:50बूस्ट की एक्स बूस्ट गिव्स यू अ लॉट ऑफ
1524. 1:15:55ऑप्शंस
1525. 1:15:56फॉर प्रूनिंग सो यहां पर आपके पास नॉट
1526. 1:16:00ओनली प्री
1527. 1:16:03प्रूनिंग एंड पोस्ट प्रूनिंग से रिलेटेड
1528. 1:16:06बहुत सारे हाइपर पैरामीटर्स है बट साथ ही
1529. 1:16:09साथ एक और गामा वैल्यू बोल करके एक हाइपर
1530. 1:16:15पैरामीटर है जिसको यूज करके आप यह डिसाइड
1531. 1:16:19कर सकते हो कि कोई नया ब्रांच बनना चाहिए
1532. 1:16:22या नहीं नहीं बनना चाहिए नया ब्रांच तभी
1533. 1:16:25बनेगा जब लॉस में एक सिग्निफिकेंट रिडक्शन
1534. 1:16:28हो रहा है तो ये सारी चीजें इतनी
1535. 1:16:32फ्लेक्सिबल ट्री प्रूनिंग में जो एक्सजी
1536. 1:16:34बूस्ट में है ये वनला ग्रेडिएंट बूस्टिंग
1537. 1:16:38में नहीं थी तो ट्री प्रूनिंग को अगर आप
1538. 1:16:41इफेक्टिवली यूज करते हो या इंटरनली यूज
1539. 1:16:44होता है तो फिर ऑब् वियस जो परफॉर्मेंस
1540. 1:16:46होता है एक्सज बूस्ट का वो ज्यादातर डेटा
1541. 1:16:49सेट्स के ऊपर बहुत बढ़िया काम करता है ठीक
1542. 1:16:52है तो यह पांच चीजें हमने डिस्कस की जो
1543. 1:16:57थोड़ी अलग है इसके अलावा भी चीजें हैं
1544. 1:16:59एक्सजी बूस्ट में बट यह पांच अलग चीजें
1545. 1:17:02हैं जो सिर्फ एक्सज बूस्ट में पाई जाती है
1546. 1:17:05तो ट्स वई आई थॉट एक बार आपको इसके बारे
1547. 1:17:07में एक इंट्रोडक्शन दे देते हैं बाकी हम
1548. 1:17:09लोग आगे के वीडियोस में इन सारी चीजों को
1549. 1:17:11डिटेल में भी कवर करेंगे सो या गाइस हमने
1550. 1:17:14काफी डिटेल में डिस्कस किया कि एक्सजी
1551. 1:17:17बूस्ट में क्या-क्या कंपोनेंट्स है जो उसे
1552. 1:17:20इतना इंपॉर्टेंट मशीन लर्निंग लाइ बनाते
1553. 1:17:23हैं अब अगर आपके दिमाग में यह बात है कि
1554. 1:17:26एक्सज बूस्ट इज द ओनली ग्रेडिएंट बूस्टिंग
1555. 1:17:29इंप्लीमेंटेशन जो बहुत तगड़ा है और बहुत
1556. 1:17:31अच्छे रिजल्ट देता है डेटा सेट्स में तो
1557. 1:17:33आप एक्चुअली गलत हो देर आर टू मोर
1558. 1:17:35इंप्लीमेंटेशंस शायद आपने उनका नाम भी
1559. 1:17:37सुना होगा वन ऑफ देम इज ऑन योर स्क्रीन
1560. 1:17:41दिस इज फ्रॉम माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च और इसका
1561. 1:17:44नाम है लाइट जीबीएम लाइट ग्रेडिएंट
1562. 1:17:46बूस्टिंग मशीन और इसमें भी बहुत सारे
1563. 1:17:49फीचर्स हैं जो एक्सज बूस्ट के कंपैरिजन
1564. 1:17:53में खड़े होते
1565. 1:17:54हैं यह थोड़ा लाइट वेट है और इसके बारे
1566. 1:17:58में हम लोग आगे डिस्कशन करेंगे इन डिटेल
1567. 1:18:00बट अभी इस पॉइंट पे जस्ट वांटेड टू शो यू
1568. 1:18:02कि यह भी एक इंपॉर्टेंट लाइब्रेरी है
1569. 1:18:05जिसको आप यूज कर सकते हो कई बार इसके
1570. 1:18:07रिजल्ट्स एक्सटी बूस्ट से कंपेरर एक्सटी
1571. 1:18:11बूस्ट से बेटर भी होते हैं दिस इज लाइक
1572. 1:18:13टारगेटेड फॉर फास्टर ट्रेनिंग स्पीड्स लो
1573. 1:18:17मेमोरी यूसेज सम टाइम्स बेटर एक्यूरेसी
1574. 1:18:20एंड इट आल्सो हैज द सेम फीचर पैरेलल
1575. 1:18:23डिस्ट्रीब्यूटर एंड जीपीयू लर्निंग ठीक है
1576. 1:18:26एंड इट इज कैपेबल ऑफ हैंडलिंग लार्ज स्केल
1577. 1:18:28डाटा सिमिलरली एक और लाइब्रेरी है जिसका
1578. 1:18:31नाम शायद आपने फिर से सुना होगा एंड दैट
1579. 1:18:33इज कैट बूस्ट कैट बूस्ट इज अ हाई
1580. 1:18:35परफॉर्मेंस ओपन सोर्स लाइब्रेरी फॉर
1581. 1:18:37ग्रेडिएंट बूस्टिंग ऑन डिसिजन ट्रीस और
1582. 1:18:40इसके सबसे इंपॉर्टेंट फीचर्स में से एक है
1583. 1:18:43कैटेगरी कल फीचर्स का सपोर्ट बिल्ट इन
1584. 1:18:46कैटेगरी कल फीचर्स का सपोर्ट जो हम अगेन
1585. 1:18:48आगे चलकर पढ़ेंगे बट इस पॉइंट प बस आपके
1586. 1:18:50दिमाग में यह बात ना बैठ जाए कि बस बूस्ट
1587. 1:18:53इज द ओनली लाइब्रेरी जिसने ग्रेडिएंट
1588. 1:18:55बूस्टिंग को बहुत इंप्रूव किया ऐसा नहीं
1589. 1:18:56है देयर आर टू मोर लाइब्रेरीज इन फैक्ट
1590. 1:18:59देयर आर मेनी मोर लाइब्रेरीज बट ये तीनों
1591. 1:19:02जो है ये सबसे ज्यादा आपको सुनने में
1592. 1:19:04आएंगे ठीक है एक्सज बूस्ट लाइ जीबीएम कैट
1593. 1:19:07बूस्ट एक्ज बूस्ट अब हम लोग डिटेल में
1594. 1:19:09पढ़ने वाले हैं आगे के वीडियोस में और
1595. 1:19:11ग्रैजुअली हम लोग लाइट जीबीएम और कैट
1596. 1:19:13बूस्ट भी कवर करेंगे ठीक है सो या
1597. 1:19:21दैट्ची आ एम प्रिटी शर आपने कुछ सीखा होगा
1598. 1:19:24और अब आप एक्साइटेड हो एक्सडी बूस्ट को
1599. 1:19:27डिटेल में सीखने के लिए सो अगर आपको
1600. 1:19:29वीडियो पसंद आया तो लाइक कर देना और अगर
1601. 1:19:31आपने चैनल को सब्सक्राइब नहीं किया है
1602. 1:19:33प्लीज डू सब्सक्राइब मिलते हैं नेक्स्ट
1603. 1:19:35वीडियो में बाय