गणित से मशीन लर्निंग का सफर
मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के गूढ़ गणितीय संबंधों का अन्वेषण
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गणित और मशीन लर्निंग का अनूठा संगम
इस पुस्तक में आपका स्वागत है! यह पुस्तक गणित और मशीन लर्निंग के बीच के गहरे संबंधों को उजागर करती है। क्या आपने कभी सोचा है कि गणितीय संकल्पनाएँ कैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को जीवंत बनाती हैं? हम इस पुस्तक में इन जादुई संबंधों को समझेंगे।
जटिल संकल्पनाओं को आसान कथाएँ
यह पुस्तक गणितीय सिद्धांतों को सरल और दिलचस्प कहानियों के माध्यम से समझाने का प्रयास करती है। जैसे:
- एक कानाफूसी जो बताती है कि कैसे लिनियर एल्जिब्रा का उपयोग न्यूरल नेटवर्क में होता है।
- एक रोमांचकारी सफर जो विभिन्न प्रायिकता सिद्धांतों का उपयोग करते हुए AI की भविष्यवाणी करने की क्षमता को दर्शाता है।
- एक साहसी पर्वतारोही की कहानी जो ग्रेडिएंट डिसेंट का इस्तेमाल कर रही है।
प्रवृत्तियों और अनुप्रयोगों की तलाश
हम गणितीय मॉडलों के महत्व पर भी चर्चा करेंगे, जैसे: रिग्रेशन मॉडल, और कैसे ये मौसम की भविष्यवाणी में उपयोगी होते हैं। और कहीं न कहीं, उनके माध्यम से हम जीवंत वास्तविक दुनिया के उदाहरणों को भी समझेंगे।
विशेषित विषयों पर चर्चा
इसमें डीप लर्निंग और ट्रांसफार्मर्स जैसे विशिष्ट विषयों का भी समावेश है। हम जानेंगे कि कैसे ट्रांसफार्मर्स प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में सहायता करते हैं।
शिक्षा का एक प्रभावी साधन
यह पुस्तक न केवल ज्ञान बढ़ाती है, बल्कि गणित के इन अद्भुत पहलुओं के साथ AI के विषयों को जोड़ने का कार्य करती है। यह विभिन्न कहानियों और उदाहरणों द्वारा आपकी सोच को चुनौती देगी।
Table of Contents
1. गणित और मशीन लर्निंग का परिचय- गणित का महत्व
- मशीन लर्निंग क्या है?
- गणितीय सिद्धांतों का उपयोग
2. लिनियर एल्जिब्रा की दुनिया
- वेक्टर और मैट्रिक्स
- न्यूरल नेटवर्क में उपयोग
- कहानियाँ और उदाहरण
3. प्रायिकता और सांख्यिकी की विशेषताएँ
- प्रायिकता सिद्धान्त
- बायेसियन इनफरेंस
- फैसला लेने की प्रक्रिया
4. कलन (Calculus) का रहस्य
- डेरिवेटिव और ऑप्टिमाइजेशन
- ग्रेडिएंट डिसेंट प्रक्रिया
- कहानियों के माध्यम से सीखें
5. डेटा संरचनाएँ और एल्गोरिदम
- एरे और सूचियाँ
- डेटा प्रोसेसिंग में इनकी भूमिका
- किस्से और अनुभव
6. गणितीय मॉडलों की खोज
- रेखीय रिग्रेशन
- लॉजिस्टिक रिग्रेशन
- भविष्यवाणी की प्रक्रिया
7. डीप लर्निंग का जादू
- न्यूरल नेटवर्क संरचना
- कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क
- रिपीटेटिव न्यूरल नेटवर्क
8. विशेष विषय: ट्रांसफार्मर
- ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में उपयोग
- कहानियाँ और निष्कर्ष
9. वास्तविक जीवन में गणित के अनुप्रयोग
- मेडिकल इमेज रिकग्निशन
- स्टॉक प्राइस प्रीडिक्शन
- सफल AI प्रोजेक्ट्स के केस स्टडी
10. गणित का ऐतिहासिक संदर्भ
- गणित का विकास
- AI पर गणित का प्रभाव
- गणितीय अवधारणाओं की यात्रा
11. कथाएँ जो समझने में मदद करती हैं
- दिलचस्प किस्से
- शिक्षण का प्रभाव
- यादगार जो ज्ञान देती है
12. भविष्य की संभावना
- गणित और तकनीकी विकास
- गणितीय सोच की आवश्यकता
- भविष्य में AI का विकास
Target Audience
यह पुस्तक उन सभी पाठकों के लिए है जो गणित और मशीन लर्निंग में रुचि रखते हैं, चाहे वो छात्र हों या पेशेवर।
Key Takeaways
- गणितीय सिद्धांतों की मशीन लर्निंग में भूमिका को समझना
- संकट लाने वाले वास्तविक जीवन के उदाहरणों के माध्यम से सीखना
- गणित और तकनीकी के बीच के संबंधों को स्पष्ट करना