इन GitHub रिपॉजिटरी से मशीन लर्निंग सीखें

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यदि आपको अभी तक देखने का मौका नहीं मिला है इन गिटहब रिपॉजिटरी से डेटा साइंस सीखें, इसकी जांच - पड़ताल करें। आपको उल्लिखित GitHub रिपॉजिटरी में से कुछ आपकी मशीन सीखने की यात्रा के लिए उपयोगी लग सकती हैं।

डेटा विज्ञान को मूल रूप से जानने से आपके मशीन लर्निंग करियर को उत्कृष्टता प्राप्त करने में मदद मिलेगी। जैसा कि आप इस नए साल में अपने मशीन लर्निंग लक्ष्यों की दिशा में काम करने की कोशिश कर रहे हैं, हो सकता है कि आप सामने आने वाले ऑनलाइन पाठ्यक्रमों और बूटकैंप्स की ओर आकर्षित हों। सही को चुनना कठिन हो सकता है, और जब आप गलत को चुनते रहेंगे तो यह महंगा हो सकता है। 

एक अन्य विकल्प, जो मूल्यवान संसाधन प्रदान करता है और बहुत कम लागत पर आता है, GitHub रिपॉजिटरी का उपयोग करना है। GitHub का उपयोग करना आसान है, सार्वजनिक और निजी दोनों रिपॉजिटरी का समर्थन करता है, और प्रमुख प्लस यह है कि यह छोटे पैमाने की परियोजनाओं पर मुफ़्त है। 

नीचे GitHub रिपॉजिटरी की एक सूची दी गई है जो आपकी मशीन सीखने की यात्रा में आपकी सहायता कर सकती है। 

रिपॉजिटरी लिंक: गिटहब समुदाय

मैं GitHub समुदाय से शुरुआत करूंगा। इसे GitHub उपयोगकर्ताओं को उनकी शैक्षिक यात्रा में सहायता करने के लिए बनाया गया था। हम सभी जानते हैं कि कोई नया कौशल अपनाते समय आपके पास प्रश्न और समस्याएं होंगी जिनका समाधान करना आवश्यक है। 

डेटा वैज्ञानिक और मशीन लर्निंग इंजीनियर अक्सर GitHub का उपयोग करते हैं, इसलिए आपके लिए यह जानना उपयोगी होगा कि यह कैसे संचालित होता है। यह GitHub समुदाय आपको मूल्यवान संसाधनों तक पहुंच प्रदान करेगा, अन्य उपयोगकर्ताओं से सीखेगा, साथ ही प्रश्न पूछेगा और एक प्रेरणादायक समुदाय का हिस्सा बनेगा। 

रिपॉजिटरी लिंक: बहुत बढ़िया मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंग में अपना करियर शुरू करने में मदद करने के लिए मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क, लाइब्रेरी और सॉफ्टवेयर की एक अद्भुत क्यूरेटेड सूची। इस रिपॉजिटरी के बारे में अच्छी बात यह है कि यह भाषा के आधार पर विभाजित है - जिससे आपकी चुनी हुई प्रोग्रामिंग भाषा के लिए आवश्यक संसाधनों को ढूंढना आसान हो जाता है। 

यह सबसे लोकप्रिय शिक्षण संसाधनों में से एक है क्योंकि यह मशीन लर्निंग के तकनीकी पक्ष में गहराई से उतरता है। 

रिपॉजिटरी लिंक: मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल 

यदि आप उस प्रकार के व्यक्ति हैं जिसे प्रभावी ढंग से प्रक्रिया करने और सीखने में मदद करने के लिए एक ट्यूटोरियल की आवश्यकता है - तो यह GitHub रिपॉजिटरी आपके लिए है। यह रिपॉजिटरी आपको विषय के आधार पर विभाजित ट्यूटोरियल की एक सूची प्रदान करती है। विषयों में साक्षात्कार संसाधन, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, सांख्यिकी, वर्गीकरण, गहन शिक्षण, कंप्यूटर विज़न, रैंडम फ़ॉरेस्ट, और बहुत कुछ शामिल हैं। 

यदि आपको डेटा विज्ञान में कुछ विषयों पर ब्रश की आवश्यकता है, तो उनके पास डेटा विज्ञान ट्यूटोरियल का एक संग्रह भी है R और अजगर.

रिपॉजिटरी लिंक: पायथन के साथ सर्वश्रेष्ठ एमएल

मैंने इस रिपॉजिटरी का उल्लेख किया है इन गिटहब रिपॉजिटरी से डेटा साइंस सीखें क्योंकि यह डेटा विज्ञान सीखने के लिए मूल्यवान था। 

पायथन गिटहब रिपॉजिटरी के साथ बेस्ट ऑफ एमएल में 910 ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट हैं जिन्हें 34 श्रेणियों में बांटा गया है। परियोजनाओं को परियोजना-गुणवत्ता स्कोर के आधार पर रैंक किया जाता है, जिससे आप आसानी से लोकप्रिय परियोजनाओं की ओर नेविगेट कर सकते हैं। आपके पास काम करने और अपने कौशल का परीक्षण करने, अपनी ताकत समझने और अपनी कमजोरियों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए कई तरह की परियोजनाएं हैं। 

रिपॉजिटरी लिंक: टेन्सरफ़्लो उदाहरण

यदि आप मशीन लर्निंग के बारे में सोच रहे हैं, तो आपने TensorFlow के बारे में बहुत कुछ सुना होगा, और आप इसका उपयोग भी करेंगे। TensorFlow सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क में से एक है और मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में आपके कौशल के लिए महत्वपूर्ण है। 

आरंभ करने में आपकी सहायता के लिए एक पूर्वावश्यकता अनुभाग है और फिर 6 अनुभाग हैं: परिचय, मूल मॉडल, तंत्रिका नेटवर्क, उपयोगिताएँ, डेटा प्रबंधन और हार्डवेयर। 

अपने कौशल को परियोजनाओं में लागू करने से यह परीक्षण होगा कि आपकी मशीन सीखने की यात्रा कितनी अच्छी चल रही है। परियोजनाएं आपके व्यक्तिगत सीखने के विकास के लिए महत्वपूर्ण हैं, लेकिन नौकरी खोज/साक्षात्कार चरण के दौरान भी महत्वपूर्ण हैं। भर्तीकर्ता और नियोक्ता आपके कौशल को वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं में क्रियान्वित होते देखना चाहेंगे ताकि वे यह पता लगा सकें कि आप उनकी कंपनी के लिए उपयुक्त उम्मीदवार हैं या नहीं। 

यहां दो GitHub रिपॉजिटरी हैं जो मशीन लर्निंग से संबंधित परियोजनाओं की एक सूची प्रदान करती हैं: 

रिपॉजिटरी लिंक: मशीन लर्निंग साक्षात्कार

जब आप अपने मशीन लर्निंग कौशल के साथ आश्वस्त महसूस करते हैं और इसे विभिन्न परियोजनाओं में लागू करते हैं - तो आपका अगला कदम साक्षात्कार के लिए तैयारी करना है। यह GitHub रिपॉजिटरी मशीन लर्निंग साक्षात्कार के लिए एक अध्ययन योजना है। 

यह जानना कि साक्षात्कार में किस प्रकार के विषय सामने आएंगे, उनके लिए तैयारी करने का एक बेहतर तरीका है, न कि साक्षात्कार के प्रश्नों को बार-बार दोहराना जब तक कि आप उन्हें याद न कर लें। इससे आपको संदर्भ जानने और उस विषय से संबंधित किसी भी प्रश्न के लिए तैयार रहने में मदद मिलती है।

उल्लिखित ये GitHub रिपॉजिटरी आपको मशीन लर्निंग इंजीनियर बनने के लिए आवश्यक संसाधन प्रदान करेंगी। 

यदि आपको अपने सीखने के रोडमैप के लिए कुछ मार्गदर्शन और संरचना की आवश्यकता है, तो इसे पढ़ें: 

संपूर्ण मशीन लर्निंग स्टडी रोडमैप.

यदि आप किताबी कीड़ा हैं और इस तरह से सीखना पसंद करते हैं, तो इसे पढ़ें: 15 निःशुल्क मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग पुस्तकें
 
 
निशा आर्य डेटा साइंटिस्ट और फ्रीलांस टेक्निकल राइटर हैं। वह विशेष रूप से डेटा साइंस करियर सलाह या ट्यूटोरियल और डेटा साइंस के आसपास सिद्धांत आधारित ज्ञान प्रदान करने में रुचि रखती है। वह उन विभिन्न तरीकों का भी पता लगाना चाहती है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मानव जीवन की लंबी उम्र का लाभ उठा सकते हैं। एक उत्सुक शिक्षार्थी, दूसरों को मार्गदर्शन करने में मदद करते हुए, अपने तकनीकी ज्ञान और लेखन कौशल को व्यापक बनाने की कोशिश कर रही है।
 

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• स्रोत: https://www.kdnuggets.com/2023/01/learn-machine-learning-github-repositories.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=learn-machine-learning-from-these-github-repositories