AI लर्निंग हब
AI कैसे काम करता है, इसे खुद बनाकर समझें: न्यूरल नेटवर्क, मशीन लर्निंग, Transformer और रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग के 47 चैलेंज, बिना AI लाइब्रेरी के। हर चैलेंज ब्राउज़र में चलता है, तुरंत टेस्ट और AI रिव्यू के साथ।
ऐरे और मैट्रिक्स AI की भाषा हैं। अगर आप इन्हें पहले से जानते हैं तो यह चरण छोड़ दें।
AI के लिए Python →हर मॉड्यूल एक छोटे पाठ से शुरू होता है, जिसमें रन करने योग्य कोड से विचार को आसान शब्दों में समझाया गया है।
सभी AI पाठ →Python, C++ या C# में विचार को खुद लागू करें, तुरंत टेस्ट और AI समीक्षा के साथ।
न्यूरॉन, बैकप्रोपेगेशन और ऑप्टिमाइज़र
रिग्रेशन, क्लासिफ़िकेशन और क्लस्टरिंग
टोकनाइज़र, अटेंशन और टेक्स्ट जनरेशन
खोज, गेम और रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग
दो वेक्टरों के हर तत्व को आपस में गुणा करके परिणाम जोड़ें, यही हर न्यूरॉन की मूल गणना है।
सूची के हर मान पर sigmoid, ReLU, Leaky ReLU या tanh लागू करें।
एक न्यूरॉन का आउटपुट निकालें: इनपुट का वेटेड योग और बायस, फिर sigmoid से गुज़ारें।
अपनी पसंद के एक्टिवेशन के साथ एक पूरी तरह जुड़ी (fully connected) न्यूरॉन लेयर के आउटपुट निकालें।
इनपुट को ReLU हिडन लेयर और sigmoid आउटपुट लेयर से गुज़ारें।
मीन स्क्वेयर्ड एरर, मीन एब्सोल्यूट एरर या बाइनरी क्रॉस-एंट्रॉपी से मापें कि मॉडल की भविष्यवाणियाँ कितनी गलत हैं।