सीखें कि कैसे बनें
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किसी भी सीखने के लक्ष्य को दैनिक कार्यों, विस्तृत व्याख्याओं और उदाहरणों, और स्मार्ट समीक्षा कार्डों के साथ एक संरचित योजना में बदलें जो ज्ञान को चिपकाते हैं।

योजना

एक ML इंजीनियर बनें

आप मूल Python और परिचयात्मक ML एक्सपोजर वाले किसी के रूप में शुरू करते हैं जो एक गहन, बजट-सचेत तरीके से ML इंजीनियर भूमिका में फास्ट-ट्रैक करना चाहते हैं। आप प्रतिदिन 1–2 घंटे प्रतिबद्ध कर सकते हैं और आपके पास GPU/क्लाउड एक्सेस और लक्षित संसाधन खरीदने के लिए मामूली धन है। योजना हाथों पर परियोजनाओं, साप्ताहिक लाइव Q&A, और मुफ्त-टियर क्लाउड क्रेडिट का उपयोग करके लागत कम रखते हुए एक साधारण न्यूरल नेटवर्क तैनात करने पर जोर देती है।

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मील के पत्थर

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D270 मिनट2 कार्य

व्यावहारिक Python और डेटा पाइपलाइन कौशल

आज आप वेक्टरीकृत गणनाओं का अभ्यास करते हैं और प्रोटोटाइप से कार्यों में जाते हैं। सामान्य रूपांतरणों को लागू करें जैसे सामान्यीकरण, वन-हॉट एन्कोडिंग, और साधारण सुविधा निष्कर्षण कार्य। नमूना डेटासेट पर इन कार्यों का परीक्षण करें और विभिन्न दृष्टिकोणों के लिए समय मापें। सुसंगत आउटपुट सुनिश्चित करने के लिए इकाई-शैली की जांच या दावे जोड़ें। त्वरित समीक्षा के लिए रूपांतरणों के पहले/बाद के प्रभावों को प्रदर्शित करने वाली एक छोटी नोटबुक सहेजें। यह मजबूत डेटा उपयोगिताओं को लिखने को मजबूत करता है जिन्हें आप पुन: उपयोग करेंगे।

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वेक्टरीकृत रूपांतरण लागू करें

numpy और pandas विधियों का उपयोग करके सामान्यीकरण, स्केलिंग और वन-हॉट एन्कोडिंग के लिए कार्य लिखें। भोले Python लूप्स के साथ प्रदर्शन की तुलना करें और समय अंतर रिकॉर्ड करें। सुनिश्चित करें कि कार्य लचीले रहने के लिए डेटाफ्रेम और numpy सरणियों को स्वीकार करते हैं। डेटा बहाव को पकड़ने के लिए अपेक्षित श्रेणियों और सुविधा गणनाओं के लिए दावे जोड़ें। बाद में संदर्भ के लिए उपयोग और आउटपुट प्रदर्शित करने वाले उदाहरण सहेजें। सामान्य कार्यान्वयन पैटर्न के लिए व्याख्या और उदाहरण देखें।

परिणाम: कुशल, परीक्षित डेटा रूपांतरण कार्य

शब्द: वन-हॉट एन्कोडिंग, सामान्यीकरण
व्याख्या
उदाहरण
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हल्के परीक्षण और लॉगिंग जोड़ें

अपने पाइपलाइन कार्यों में साधारण दावा जांच और लॉगिंग कथनों का परिचय दें। किनारे के मामलों पर पाइपलाइन चलाएं और किसी भी विफलता और सुधार का दस्तावेज़ीकरण करें। यह अभ्यास मॉडल प्रशिक्षण के दौरान आश्चर्य को कम करता है और डिबगिंग में सहायता करता है। परीक्षणों को छोटा और केंद्रित रखें, और परिवर्तनों को प्रतिबद्ध करने से पहले उन्हें चलाएं। प्रयोगों की पुनरुत्पादकता के लिए टाइमस्टैम्प के साथ लॉग संग्रहीत करें। परीक्षण स्निपेट्स और लॉगिंग पैटर्न के लिए उदाहरणों का संदर्भ लें।

परिणाम: पाइपलाइन कार्यों के लिए बुनियादी परीक्षण कवरेज और सुसंगत लॉगिंग

शब्द: दावा, प्रयोग लॉग
व्याख्या
उदाहरण

किसी भी कौशल में महारत हासिल करने के लिए आपको जो कुछ भी चाहिए

व्यक्तिगत सीखने के पथों से लेकर स्मार्ट ज्ञान धारण तक, trailward.ai आपको प्रभावी और कुशलता से सीखने के लिए उपकरण देता है।

व्यक्तिगत AI सीखने की योजनाएं

किसी भी लक्ष्य को मील के पत्थर और दैनिक कार्यों के साथ एक संरचित यात्रा में बदलें। योजनाएं दिनों से लेकर वर्षों तक स्केल करती हैं, आपके समय, उपकरण और अनुभव के अनुरूप। आपका AI मेंटर वैकल्पिक पथ प्रदान करता है और आपके स्तर के अनुरूप व्याख्याएं उत्पन्न करता है।

अनुशंसित

संरचित मूलभूत पथ

मूल Python अवधारणाओं, डेटा संरचनाओं और एल्गोरिदम से शुरू करें। दैनिक कोडिंग अभ्यास और परियोजना-आधारित सीखने के माध्यम से नींव बनाएं। मजबूत मूल बातें चाहने वाले पद्धतिगत शिक्षार्थियों के लिए एकदम सही।

वैकल्पिक 1

परियोजना-प्रथम दृष्टिकोण

पहले दिन से वास्तविक अनुप्रयोगों का निर्माण करके सीखें। एक सरल वेब स्क्रैपर से शुरू करें, डेटा विश्लेषण उपकरणों तक प्रगति करें। हाथों पर शिक्षार्थियों के लिए सर्वश्रेष्ठ जो करके सीखना पसंद करते हैं।

वैकल्पिक 2

करियर संक्रमण फास्ट ट्रैक

पोर्टफोलियो परियोजनाओं के साथ नौकरी-तैयार कौशल पर ध्यान दें। Python, फ्रेमवर्क, परीक्षण और तैनाती को कवर करें। जल्दी रोजगार चाहने वाले करियर परिवर्तक के लिए अनुकूलित।

बिना दबाव की प्रगति

आज के कार्यों, प्रगति आंकड़ों और मील के पत्थर के जश्न के साथ अपनी यात्रा को ट्रैक करें। जब आप तैयार हों तो दिन अनलॉक होते हैं, कोई समय सीमा नहीं। आपका योजना अवलोकन पूर्ण ब्लॉक, सक्रिय दिन और आगे क्या है दिखाता है।

शहरी माली

दि3
मिट्टी की संरचना और कंटेनर चयन
कंटेनरों के लिए इष्टतम मिट्टी मिश्रणों पर शोध करें
जल निकासी और पोषक तत्व आवश्यकताओं को समझें
आपूर्ति के लिए स्थानीय बागवानी केंद्र जाएं
गुणवत्ता कंटेनर और मिट्टी के घटक स्रोत
तीन परीक्षण कंटेनर तैयार करें
मिट्टी के प्रदर्शन की तुलना के लिए आधार रेखा बनाएं
35 मिनट
सीखना जारी रखें

संपूर्ण सीखने की समयरेखा

एक इंटरैक्टिव समयरेखा के साथ अपनी पूरी सीखने की यात्रा को विज़ुअलाइज़ करें। मील के पत्थर, सामग्री के ब्लॉक और दैनिक कार्यों को एक नज़र में देखें। संरचित सीखने के सप्ताहों या महीनों के माध्यम से सहजता से नेविगेट करें।

सामग्री निर्माण मूल बातें
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कहानी कहने की तकनीकें
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संदर्भ-जागरूक दैनिक कार्य

प्रत्येक दिन आपके विषय और कौशल स्तर के अनुरूप AI-उत्पन्न व्याख्याओं के साथ केंद्रित कार्य लाता है। कार्यों में व्यावहारिक उदाहरण, अभ्यास और संसाधन शामिल हैं जो आपने पहले से सीखा है उस पर निर्माण करते हैं।

व्याख्या

सूर्य नमस्कार (सूर्य नमस्कार) एक मूलभूत योग अनुक्रम है जो शरीर को जगाता है, गर्मी बनाता है, और सांस को आंदोलन के साथ जोड़ता है। यह प्रवाहित अभ्यास सूर्य की जीवन-दायी ऊर्जा का सम्मान करता है जबकि आपके शरीर को गहरे आसनों के लिए तैयार करता है।

लाभ

सूर्य नमस्कार का नियमित अभ्यास कई लाभ प्रदान करता है:

  • हृदय स्वास्थ्य: हृदय गति और परिसंचरण बढ़ाता है
  • लचीलापन: पूरे शरीर में प्रमुख मांसपेशी समूहों को खींचता है
  • मानसिक स्पष्टता: सांस को आंदोलन के साथ सिंक्रनाइज़ करना मन को शांत करता है

मुख्य संरेखण बिंदु

पर्वत मुद्रा में, अपने पैरों के सभी चार कोनों के माध्यम से नीचे जड़ें जमाएं जबकि अपने सिर के मुकुट के माध्यम से ऊपर उठें। यह पूरे अनुक्रम के लिए एक स्थिर नींव बनाता है।

सुचारू संक्रमण और स्थिर श्वास पर ध्यान दें। गति की गुणवत्ता गति या पूर्णता से अधिक महत्वपूर्ण है।

स्मार्ट कोड हाइलाइटिंग

कोडिंग सीख रहे हैं? हर प्रोग्रामिंग भाषा में सिंटैक्स-हाइलाइटेड उदाहरण प्राप्त करें। कोड स्निपेट उचित इंडेंटेशन के साथ खूबसूरती से स्वरूपित हैं, जिससे समझना और अभ्यास करना आसान हो जाता है।

def fibonacci(n: int) -> int:
    """Calculate nth Fibonacci number."""
    if n <= 1:
        return n

    # Use bottom-up approach
    prev, curr = 0, 1
    for _ in range(2, n + 1):
        prev, curr = curr, prev + curr

    return curr

# Test the function
numbers = [fibonacci(i) for i in range(10)]
print(f"First 10: {numbers}")

व्यक्तिगत ज्ञान आधार

एक खोज योग्य शब्दावली बनाएं जो आपकी सभी योजनाओं में काम करती है। शब्द स्वचालित रूप से निकाले जाते हैं और योजना, वर्णमाला या निर्माण तिथि द्वारा व्यवस्थित किए जाते हैं। सीखते समय मैन्युअल रूप से कस्टम शब्द जोड़ें।

अंतराल पुनरावृत्ति
सीखने की तकनीक जो दीर्घकालिक धारण को बेहतर बनाने के लिए समीक्षा अंतराल बढ़ाती है।
सक्रिय स्मरण
निष्क्रिय रूप से नोट्स की समीक्षा करने के बजाय स्मृति से जानकारी पुनर्प्राप्त करना।
संज्ञानात्मक भार
कार्यशील स्मृति में नई जानकारी को संसाधित करने के लिए आवश्यक मानसिक प्रयास।

बुद्धिमान समीक्षा कार्ड

अंतराल पुनरावृत्ति का उपयोग करने वाले AI-उत्पन्न फ्लैशकार्ड के साथ सीखने को मजबूत करें। जब यह महत्वपूर्ण हो तो समीक्षा करें जो महत्वपूर्ण है दीर्घकालिक धारण के लिए। कार्ड स्वचालित रूप से शेड्यूल करते हैं कि आप प्रत्येक अवधारणा को कितनी अच्छी तरह जानते हैं।

शब्द2 / 4

न्यूरोप्लास्टिसिटी क्या है?

प्रकट करने के लिए टैप करें

शब्द2 / 4

मस्तिष्क की जीवन भर नए तंत्रिका संबंध बनाकर खुद को पुनर्गठित करने की क्षमता, सीखने और नए अनुभवों के अनुकूलन को सक्षम करना।

प्रश्न देखने के लिए टैप करें

एकीकृत डैशबोर्ड

सभी सक्रिय योजनाओं और उनके वर्तमान दिनों को एक स्थान पर देखें। अंतराल पुनरावृत्ति का उपयोग करके समीक्षा के लिए बकाया सीखने के कार्डों को ट्रैक करें। कुल सीखे गए घंटे और पूर्ण किए गए कार्यों सहित क्रॉस-प्लान आंकड़े निगरानी करें।

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सक्रिय योजनाएं

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पूर्ण किए गए कार्य

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कुल घंटे

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पूर्ण योजनाएं

वैश्विक भाषा समर्थन

11 प्रमुख भाषाओं और क्षेत्रीय विविधताओं के समर्थन के साथ अपनी भाषा में सीखें। इंटरफ़ेस, निर्देश और AI प्रतिक्रियाएं आपकी पसंदीदा भाषा के अनुरूप ढलती हैं, और जल्द ही अधिक भाषाएं आ रही हैं।

मिनटों में सीखना शुरू करें

बातचीत से कार्रवाई तक

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मुफ्त साइन अप करें

शुरू करने के लिए अपना खाता बनाएं।

2

अपनी यात्रा शुरू करें

लिंक पर क्लिक करें और अपने परिवर्तनकारी सीखने के पथ के दिन 1 की शुरुआत करें।

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व्यक्तिगत अनुशंसाएं प्राप्त करें

चुनने के लिए दो वैकल्पिक दृष्टिकोणों के साथ एक अनुकूलित योजना प्राप्त करें।

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अपनी योजना प्राप्त करें

जब आपकी कस्टम सीखने की योजना तैयार हो तो एक ईमेल प्राप्त करें।

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अपनी यात्रा शुरू करें

लिंक पर क्लिक करें और अपने परिवर्तनकारी सीखने के पथ के दिन 1 की शुरुआत करें।

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सहायक

बढ़िया—आपका लक्ष्य स्पष्ट और प्राप्त करने योग्य है। यहां 1–3 महीने की समयरेखा और आपके सेटअप के अनुरूप ML इंजीनियर प्रक्षेपवक्र के लिए दो मजबूत पथ हैं।
अनुशंसित

कोर-फाउंडेशन ML इंजीनियर पथ (फास्ट-ट्रैक)

Python दक्षता, ML के लिए रैखिक बीजगणित, मुख्य ML अवधारणाओं, PyTorch/TensorFlow मूल बातें, और एक साधारण न्यूरल नेटवर्क तैनात करने वाली हाथों पर कैपस्टोन परियोजना पर ध्यान केंद्रित करने वाली गहन 8-सप्ताह की योजना। प्रति सप्ताह 2–3 संक्षिप्त परियोजना-आधारित मॉड्यूल, निर्देशित अभ्यास और साप्ताहिक 1 लाइव Q&A शामिल है। बजट-अनुकूल: मुफ्त टियर क्लाउड क्रेडिट और किफायती पाठ्यक्रमों का लाभ उठाएं।

वैकल्पिक 1

थ्योरी-फर्स्ट ML इंजीनियर पथ

भारी कोडिंग से पहले गणितीय नींव (संभाव्यता, कैलकुलस, रैखिक बीजगणित) पर जोर देने वाली 12-सप्ताह की योजना; जैसे-जैसे आप सिद्धांत सीखते हैं, छोटे पैमाने की परियोजनाएं शामिल हैं।

वैकल्पिक 2

MLOps-एकीकृत ML इंजीनियर पथ

मॉडल प्रशिक्षण पाइपलाइनों, संस्करण और क्लाउड प्लेटफॉर्म पर तैनाती मूल बातें पर केंद्रित 4–6 सप्ताह की स्प्रिंट, उपयुक्त यदि आप इंजीनियरिंग को तैनाती कौशल के साथ मिश्रित करना चाहते हैं।

मूल्य निर्धारण

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प्रश्न और उत्तर

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