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audio audioduration (s) 5.21 30	text stringlengths 83 572	source stringclasses 1 value
	हाँ जी कै स हैं आप सभी स्वागत है आप सभी का चाय और कोड में और स्वागत है आपका उस वीडियो में जिसको हम बोलते हैं रोडमैप वीडियो आज के रोडमैप के वीडियो में मशीन लर्निंग एआई के बारे में बात करेंगे और ये रोडमैप वीडियो ऐसे एक्सपर्ट गाइडेंस नहीं है ये रोडमैप वीडियो है कि कैसे मुझे जोजो प्रॉब्लम फेस वीएआईएमएल सीखने के लिए उसके बारे में बात करें ये वो वाला वीडियो नहीं है कि आपको मशीन लर्निंग सीखना है पाइथन सीकलो उसके बाद नंपाै पैंडास अरसीबॉनयलाइब्रेरी सीखनेला मशीन लर्निंग की कुछल गर्दम सीख लेना होगया मशीन लर्निंग	0
	उसके बाद डीपलर्निंग सीख लेना डेट्सेड उसकी कुशल गर्दम से एक्जीबूस्ट वगैरा देख लेना हो गया आपका ए नहीं ऐसा नहीं होता है कोई भी अगर सीखना चाहता है एआईएमएल तो पहली बार ये रेटेरेटाए काम नहीं चलतेहैं पर्सनलाइज्ड एक्सपीरियंस लगता है और सिर्फ ये वाला वीडियो नैं कि जहां पे हम बेसिक्स डिस्कस करेंगे वोतो करेंगे ही करेंगे बट उसके अलावा जो मेरी जर्नी है और पहुत बड़ी जर्दी है ह बहुत टाइम लगा हइन सबको पढ़ने में इन सब के बारे में भी डिस्कस करेंगे वीडियो ऑव्यसली बड़ा होगा तो अगर	0
	आपका रील नबीभी अटेंशन स्पैन छोड़ा है थोड़ा सा ाराम से बैठ जाओ तसल्ली से बात करूंगा क्योंकि जल्दी मे हम बात करते ही नहीं है चाय कि चुस्कियों पर आर्राम से बात करते हैं तो वही हम करने वाले इस एआईएमएल के रोडमैप के वीडियो के अंदर आपको एक ट्रेडिशनल र भी बताऊंगा कहां पे उस रूट ने मुझे प्रॉब्लम दी वो भी बताऊंगा और कैसे आप सीख सकते हैं क्योंकि आनेवाले टाइम में ये जितनी मैंने बुक्स दिखाई औव्वयैसी बात है मेरा कॉनटेंट इनसे इंस्पायड ही होगा और कहां कहां प्रॉब्लमैटिक है ये बुक्स वो भी आपको बताऊंगा	0
	सारी चीजें बताऊंगा एकएक करके सभी वयाते हैं तो अगर नए हो चैनल पर तो सब्सक्राइब कर देना और अगर पुराने हो तो फटाफट कमेंटस सेक्शन में छोड़ते जाना किहा एआईएमएल अब डिफिकल्ट नहीं रहा है क्या लिखना है एआईएमएल अब डिफिकल्ट नहीं राए हम धीरेधीरे आने वाले वीडियोज के अंदर एआईएमएल के कुछ ऐसे टर्मस टेकलॉजीज टूल्स इन सबके बारे में बात करेंगे ताकि जो डर है एआईएमएल कुछ बहुत बड़ी चीज हैं एटलीस्ट वो खत्म हो तो आइए आपको पहले स्क्रीन पे लेके चलतें एआईएमएल की बारे में बात करने से पहले	0
	उन सभी चीजों के बेसिक फाउंडेशन भहम बात करते हैं फिर मैं आपको सारा लर्निंग मटीरियल रिसोर्सेस बताऊंगा जिनको वीडियोज नहीं देखने का शॉक ै पढ़ने का शॉक है तोब इतनी बुक्स पढ़ सकता है आराम से और क्या क्या प्रॉब्लम से वो सारा सब कुछ बताता हूं तो सबसे पहले तो स्क्रीन शेयर करते हैं आपके साथ मैं और आपको ट्रेडिशनल एआईएमएल के रूट में लेके चलते हैं और उसकी प्रॉब्लम में भी लेके चलते हैं कि कहां वो प्रॉब्लम एक्चली में आती हैं तो एआईएमएल का जब भी आप रोडमैप देखेंगे	0
	पहले तो ट्रेडिशनल रोडमैप होता क्या है और उसमें प्रॉब्लम क्या क्या है सबसे पहले तो आपको लोग कहेंगे पाइथन सी खो अ ठीक है औवैसी बातें पाईथन मुझे आती थी कोई ज्यादा बड़ा इसमें ईशू नहीं था लेकिन क्यों पाईथन ही एक ऐसी लैंग्वेजों जो सीखनी चाहिए क्या एआईएमएल जॉवस्क्रिप्ट में नहीं हो सकता क्या वो सी प्लस प्लस में नहीं हो सकता टर्न्स आउट पमशीन लर्निंग और एआई का पाैथन से कोई लेंदेन है नीं नहेता जो कुछ लाइब्रेरीज थी जिनके ऊपर बैक ढ होके हम थोड़े बहुत काम कर रहे थे वो अब मल्टीप्लेटफॉर्म लाइब्रेरीज हैं	0
	बठा ये भी इस बात से भी डिनाइन नहीं कर सकता मैं कि कुछ लाइब्रेरी ैसी थी जो मुझे ऑर लैंग्वेजेज में मिली ही नहीं तो मैं कहूंगा कि ठीक है आप जेएस में भी कर सकते हो टीएस में भी कर सकते हों आप तो बहुत लाइब्रेरीज मल्टी फ्रेमवर्क्स मल्टी लाइब्रेरी सपोर्ट कर रही हैं बट फिर भी कहीं न कहीं मुझे लगा कि जो पाइथन की मेरी प्लेलिस्ट है वो आपको कहीं न कहीं एक स्टार्टिंग पवॉइंट दे देगी कि ठीक हैर इसके साथ मैं आप काम करिए और पाैथन को आप सीख लीजिए	0
	अपाइथन कितना सीखना है कै इस मेंडीयए से भी करना है कि इसमें ऑप्जेक्ट ोरेंटेर प्रोग्रामिंग भी करना है जितना प्लेलिस्ट मैंनया बना रखा है वो मोडदैन इनफ है उसके बाद हम आते हैं कि उसके बाद आपको मैचस कितना लगता है मैचस लगता है चायब मशीन लर्निंग में जाओ चा एआई के अंदर जाओ इसस्पे भी मैं आऊंगा दुबारा से अभी के लिए मैं कुछ हापे टॉपिक्स आपके लिए लिख देता हूं जैसे आपको लीनियर एलजब्रा तो लगेगा ही लगेगा आपको कैल्कुलस भी लगेगा अब कैल्कुलस में इक्वेशंस डिराइव जितना नहीं लगेगा बट कैल्गुलस लगता ही लगता है	0
	इसको क्या प्रॉब्लम है क्याल कु लस ओके कैल्कुलस भी लगेगा के अल्कुलस कहल क्लस भी लगेगा और आपको प्रॉबबिलिटी भी लगेगी ट्रॉ पे बयलीटी स्टैट्स भी लगता है थोड़ा सा लेकिन हार अबीके लिए हम मान लेते हैं कि हांठी के इतना मै्स का पोर्शन आता ही आता है पैथन के साथ में ही आएगा ये सारा कसारा तो ये भी करना जरूरी है	0
	उसके बाद जो मेन हमारा जो काम आता है वोहै डेटा मैन्यूपिलेशन का अडेटा मेन्यपुलेशन के लिए आपके पास बहुत सारी लाइब्रेरीज है और ये क्या क्या होता हैं ये सब भी आपको बताऊंगा अभी मारम से बैठों न तसल्ली से बात करेंगे डेटा मैनिपुलेशन दीता मैनयुप्लेशन क्या लिख रहैं	0
	अब डेटा मेन्युपुलेशन क्या कैसे है वो सब हम बात करेंगे यहां पे जो डेटा मैन्यप्लेशन देना यहां पर बहुत सारी चीजें आपको सुनाई देंगी बहुत सारे फैंसी टर्मस विसुनाई देंगे कि डेटा की प्री प्रोसेसिंग करनी पड़ती है क्लीनिंग करनी पड़ती हैं विज्ुलाइजेशन करना पड़ता उन सबपी बीयआएंगे बटहां इसकी भी स्पेसिफिक लाइब्रेरीज हैं कुल मिला के बाद यह क्य आप डेटा मैन्यूपुलेशन सीख होगए कि डेटा स्प्रेडशीट में था एक्सल में था कैसे उसको लेना है कैसे उसकी हेडिंग्स को चेंज करना है यह सारा काम जरूरी है डेटा की प्री प्रोसेसिंग जरूरी ह जित्त अच्छा डेटा ओगा उतना अच्छा उटफुट आता है तो ये तो रह फाउंडेशन	0
	उसके बाद हम स्किप नहीं कर सकते हैं जो कि हमारा एमएल का पार्टा भी मैं बुक्स पें भी आताहं चिंता मत कीजिे तो यहै हमारा एमएल के कोर या कोर कॉन्सेप्ट बोली जेन गोया कोर तो एमएल के अंदर कुछ स्पेशल टाइप के आपके पास टिकनीक्स है कुछ एल्गॉर्दम्स हैं क्योंकि एंड ऑफ द डेज जितना भी सब है वो मैच्स ही है और ये लाइब्रेरीज आपको मैप्स को इंप्लिमेंट करने के लिए हेल्प करती हैं तो कुछ टेकनीक्स है कुछ टूल से लाइब्रेरीज हैं जिनको आपको यूज करना सीखना होता ैऔ उनके साथ	0
	कि हम कभी सुपरवाइज लर्निंग करता हैं बेसिकली कभी रिग्रेशन चाहिए क्लासिफिकेशन चाहिए क्लबी क्लस्टरिंग चाहिए कभी एजेंट्स वगैरा बहुत सारी चीजें इसमें बट हा कुल मिलाकर ए कि आपका जो एमएल का कोर कॉन्सेप्ट है फाउंडेशन है इसमें अच्छा कासा टाइम लगता है आपको मैच्स हां थोड़ी बहुत आती है यहां पर क्योंकि जो टॉपिक्स है जैसे आपको बेस वेरिएंस के ट्रेडऑफ्स हैं र ये सारी चीजें आपको सीखनी पड़ती है थोड़ा सा टाइम लगता है और इसलिए मैं अभी वापस ज आऊंगा मैच वाले सेक्शन फे की मैच क्यों जरूरी है उसके बाद आप कुछ	0
	एलगॉर्दम्स लेते है और ये जो डेटा मेन्युूप्लेशन आपने सीखा है जो डेटा आपके पास है ये सारे एमएल के कोर आप इवेंचली इस डेटा पे लगाने की कोशिश करते हों कि ठिक हारी यए जो एमएल का कोर है ये कैसे कैसे मैं इस डेटा पे लगा सकता हूं यही पूरा फंडा रहता है आपकी मशीन लर्निंग का कि अगर मैंने कोई अलगारदम सीखिए जैसे केनीय रेस्टल गौरदम है या फिर मैंने कुछ आब एसवीएम है वो मैं इस डेटा पे लगाता हूँ मतलब पूरे हमारे जो फैक्टर है वो चलेगा कैसे कि आपके पास है हाती बेकार है	0
	कि आपके पास है कुछ इनपुट बहुत ही छोटा है तो ये है हमारे पास में इनपुट अब यहां पे हमारे पास में हैं एक ब्लैक बॉक्स ये ब्लैकबॉक्स ही आपका एमएल है एआई है बहुत सारे रूप लेता है ये है आपके पास मैं ब्लैक बॉक्स और ये है मेरे पास आउटपुट पूरा जो मशीन लर्निंग है पूरा एआई है वो सब इन्हीं चीजों पे डिपेंडेंट है और यही इतना ही काम करना है उसको यह हमारे पास ये ब्लैकबॉक्स है और ये आउटपुट है जो भी डेटा हम देंगे इस इनपुट के अंदर	0
	इस ब्लैकबॉक्स के अंदर उससे हमें कुछ आउटपुट चाहिए अब हमारा जो है ह हमें चाहिए एक्सपेक्टेड आउटपुट अगर मैं कुछ भी इनपुट दे रहा हूं और मेरे आउटपुट की वैल्यू अगर मान लीजिए मेरे पास अ नेगेटिव वन है या फिर मेरी वैल्यू वन है जो भी कुछ भी आर्बिटरी वैल्यू हो सकती है तो किस किस केस में वैल्यू वन आनीचिे किस किस केस में वैल्यू नेगेटिव बना चीन उसके हिसाब से हम इस ब्लैकबॉक्स को ट्वीक करते हैं ट्वीक से मतलब	0
	उस हिसाब से हम मशीन लर्निंग की एल्गॉरदम्स को डिसाइड करते हैं कि मेरे पास केएनएन यहां पे ज्यादा बैटर रहेगी कि क्लस्टरिंग ज्यादा बैठर रहेगी ्योंकि हमें क्या करना है इस इनपुट को इस ब्लैकबॉक्स में डालना और आउटपुट ये चाहिए मुझे कि एक्स सेट ऑफ डेटा के लिए बनाना चाहिए एक्स सेट ऑफ डेटा के लिए माइनस बनाना चाहिए अब इस ब्लैकबॉक्स में रखूंगा क्या केएनन की अस्वीयम यही पूरा आपका मशीन लड़नेगा इससे ज्यादा कुछ भी नहीं है इतना ही है अब हम इसके कुछ ड्रॉबैक सरेंसब पे भी आते हैं अब इके लिए आईथिंक आपको समझमें आगा कि ये सब करक्यों रहे हम	0
	तोए डेटा मेन्युप्लेशन इसलिए क्योंकि इनपुट हमारा अच्छा रहे एमएल को इसलिए ताकि मैंइस ब्लैकबॉक्स के अंदर रखना क्या है वो मैं समझ पाऊं आउटपुट मुझे पता है कि हम डेटा को ब्रेक कर लेंगे कि मेरे पास ऑलरेडी जो डेटा एक्सपेक्टेड डेटा तो हैी मेरे पास कयहां इतना काम तो होी रखा है पास्ट का उस पास डेटा के बेसेज पर मैं आउटपुट को ट्रेन कर सकता हूं ताकि मैं फ्यूचर प्रेडेक्ट कर पाओ दैटिज एट यही है पूरा मशीन लर्निंग और ेआई अब इतना होने के बाद आपके पास सबसे इंटरेस्टिंग जो काम आता है जो एक्चुली में आज की डेट में चल रहा है वो है डीप लरनिंग	0
	डीप लर्निंग अब डीप लर्निंग के अंदर बहुत सारा ये भी बहुत बड़ा अपने आपमें फील्ड है इसके अंदर आप सबसे ज्यादा जिसपे आज की डेट में काम करोगे वो है आपका न्यूरल नेटवर्क न्यूरल नेटवर्क अब य सारे वरल्ड्स न अप लगते बहुत फैनसीय हैं नहीं मलब मुझे भी लग रहे थे बहुत फैंसी जब मैंने एकदम स्टार ठही कर रहा था कि यह क्या है क्यों है कैसे बट इतने ज्यादा प्रॉब्लमैटिक है नहीं अगर आप एक बार फाउंडेशन समझ जाते हों आपको हर एक इक्वेशन को डिराइव करने की जरूरत नहीं है	0
	बस एक कोर फाउंडेशन समझ में आए और दैटसिट हम न्यूरल नेटवर्क समझ सकते हैं उसके बाद अन्यूरा नेटवर्क के बहुत सारे फ्रेमवर्क्स है देखो टेंसर फ्लो भी है आपके पास कैरास भी है आपके पास पाइटॉर्च भी है वो सब क्या है यही एग्जैटली आपका ब्लैक बॉक्स कैसे हम और ऑप्टिमाइज कर सकते हैं और यही वो रीजन है न्यूरल नेटवर्क डीप लर्निंग की जिसकी वजह से आजकल एआई को इतनी ज्यादा एडवांटेजस मिलीविया इतना ज्यादा पॉपुलर हो रखा ै क्ोंकि इसी ने ही पूरा गेमचेंज किया है यहां पर	0
	अब जाने को तम और भी एडवांस टेकनीक पर जा सकते हैं कि आप एनएलपी में जाना चाहते हो आप कंप्यूटर विजन पर जाना चाहते हो अरीएनफोर्समेंट लर्निंग पर जाना चाते भो बहुत पेंसीनाम है बट ये कुछ रोड में अब आपका ट्रेडिशनल रोड मैप रहता है कि जब भे आपको एआईएमएल ये सब सीखना होता है	0
	ठीकैजी तो ये तो होगई हमारी कहानी कि ठीक ह क्या हमें करना है और क्या हमें ब बिग पिक्चर ओवरव्यू समझमें आराहै ताकि आप जिस यूट्यूबर से सीख रहे हैं या फिर जिस भी बुक्स को रेफर कर रहें कोर्स को रेफर कर रे हैं एटलिस्ट एक आइडिया तो हो क्योंकि सब इतनी जार्गनस बोल रहे है कि समझनियारा करना क्या है यार और यही मुझे सबसे फहले लगा कि तुम रुक जाओ नयार एक बार मुझे समझने तो दो क्या कर रहे बस सीख लो सीख लो अरे बिग पिक्चर और भयू तो आने दो अब यहां पे आते हम एकेक कर के इन चीजों के ऊपर दोबारा थोड़ा सा रैंट भी करेंगे इतना तो जायज हैना	0
	सबसे पहली चीज एमएलएए रोड में मैंने इसलिए लिखा क्योंकि मैं यहां पे आपको एक और टरम आपको सुनने को मिलेगी जो कि है डेटा साइंस अभी डेटा साइंस न प जितना भी डेटा का फील्ड है उस सभी को एक बिग अमरेला टर्म के अंदर रख दिया गया है डेटा साइंस अब इस डेटा साइंस के अंदर डेटा एनेलिस्ट भी आते हैं इसके अंदर मशीन लर्निंग एंजीनियर्स भी आते हैं इसके अंदर एआई इंजीनियर्स भी आते हैं बहुत बड़े एक टाइम था जब वेब डेवलपमेंट भी इसी तरह से केयोटिक था कोई फ्रंटेंट सेपरेट नहीं था कोई बैकेंड सेपरेट नहीं था	0
	एपीआई इंजीनियरस क्वइटरम नहीं हुआ करती थी कुछ एक लोग होते थे हम एपीयआई इंजीनियर्स ैं हम फ्रंटेड डिजाइन इंजीनियर्स हैं हमबैक एंड एपियआई इंजीनियर्स हैं हम डेटाबेस एडमिनस एम डेटाबेस इंजीनियर्स नहीं समझमें आता था कि डेटाबेस एडवेन और डेटाबेस इंजीनियर दोनों में डिफरेंस कैसे करो वोही सेम हाल आज डेटा साइंस का है कि नहीं समझ मे आरा कि कहां पे बाउंडरीज है डेटा इंजीनियर क्या है और डेटा साइंस क्या है बहुत केयोटिकैप	0
	एक चीज जो मुझे डे वन से समझ में आ गई थी कि डेटा साइंस के अंदर आपको एक एनेलिस्ट नाम के लोग भी दिखेंगे ाभी डेटा एनेलिस्ट क्या मेरे लिए है या नहीं है इसका सिंपल स आंसर है क्या आपको एक्सल पसंद है या नहीं है बहुत सारे मार्केटिंग के लोग बहुत सारे सेल्स के लोग भी टैक में आना चाहते हैं अब वो आते हैं उनके पास प्रोग्रामिंग स्किल्स से भी नहीं है बट वो एक एंट्री करना चाहते हैं	0
	उनके लिए डेटा साइंस का जो एनेलिस्ट वाला रोल है काफी अच्छा रहता है क्योंकि वहां पर आप ज्यादातर एक्सल के साथ ही डील करते हो पावर बीआए एक्सलॉन स्टे रॉइड्स एक्सेल वित सुपर पावर मोही पावर बी आई है मुझे पता था मुझे एक्सल में नहीं खेलनाै आम प्रोग्रामर मुझे प्रोग्राम हींग करना पसंद है मुझे को्ड लिखना पसंद है तो डेटा एनेलिस्ट मेरे लिए नहीं है तो डे वन पे मैंने उसको स्क्रीप ऑफ करा कि ठीक है डेटा एनलिस तो बिल्कुल नहीं करना है	0
	अब कई बार डेटनलिस्ट में लोग बोलते हैं कि यहां एस्क्यूएल वगैरा भी सीखना होता है मायस्कल ठीक है आपका काम है डेटा के साथ मैंलयूप्लेट करना वोसब बच जस्ट फॉर राइटिंग एस्क्िवएल डेटा इन लिस्ट के बारे में मैं सीखूं पड़ूं मेर को नहीं जमता है अगर आपके लिए वो है आपको जमता है कि मुझे एक्सल में सारा धिन बिताना है पावर भी यह में सारा दिन बेताना है गुड फॉर यू मेरे लिए वो नहीं था तो इस डेटा साइंस का एक जो पार्टे डेटा लिस्ट वो मेरे लिए तो नहीं था तो मैंने सीधा से उसको अवॉइड करा ठीक है जी ये बात हो गई अब उसके बाद आते हैं कि ठीक है मुझे एआई और एमएल इन सब में फील्ड में जाना है	0
	अब किसको नहीं जाना चाहिए हूई शुड नॉट गो इंदिस फीलड सबसे पहले ये जरूरी है अब हू शुड नॉट गो इन दिस फील्ड अगर आपने सपेशल एगर आफ इंडिया के अंदर हैं अगर आपने इलेवन तो ट्वेल्थ में मैप्स नहीं पड़ी है आप इस फील्ल में नहीं ही जाओ तो बहुत अच्छा रहेगा हो सकत है आपको हर्ष लगे बट मेरा काम आपको प्लीज करना नहीं है मेरा खाम आपको अच्छा बताना नहीं है मेरा काम मैं आपको जो है सो है	0
	अगर आप ये सोच रह हैं कि आपने इलेवन तो ट्वेल्थ में मैच नहीं पढ़ि यर आप एक छोटा सा टुटोरियल लेके या फिर दोचार वीडियोज देके आप इस फील्ड में आ जाओगे आप बिल्कुल गलत हो ाप बिल्कुल गला तो इस फील्ड में नहीं सर्वाइब कर पाओगे इस फील्ड की बेयर मिनिमम स्टार्टिंग होती है मीट्रिक्स एडिशन मीट्रिक्स मल्टीप्लिकेशन से बेयर मिनिमम स्टार्टिंग	0
	इसके बाद ये जो आप लीनर एलजेबरा सोच रे हो ये कोई बेसिक आम लीनर एलजेब्रा नहीं है यहां पे हम वैक्टर्स की बात करते हैं डॉट प्रोडक्ट्स की बात करते हैं क्रॉस प्रोडक्टस की बात करते हैं को साइंस की बात करते हैं अब ये सारा आपको समझाना एक कोर्स के अंदर एक बूटकैम के अंदर बहुत ही डिफिकल्ट है खुडोज जो लोग कर पा रहे हैं इसको बहुत बड़ा सल्यूट है हमारी तरफ से किा आप कैसे कर पा रहे हैं आई डोंट नो	0
	बट जस्ट फॉर द सेक ऑफ सेलिंगर कोर्स अगर मैं कहूं कि नहीं आपको कुछ भी नहीं आता ै अपने इलेवन ट्वेल्थ में आप कितने अच्छे थे इलेवन तो ट्वेल्थ में उससे फर्क नहीं पड़ता है बर एटलीस्ट इन चीजों को इंटर्म्स को आपने सुनावा है अगर नहीं सुनावा मुझे नहीं लगता क्या अब ज्यादा इस में मतलब हाईयर डेफर्ट के बगैर आप नहीं कर पाओगे बहुत एफर्ट लगेगा आपको वापस से खाना अकेडमी खोलना पड़ेगा या फिर आपको बुक्स खोलनी पड़ेगी वैक्टर समझने पड़ेंगे लाइनग्राफ समझने पड़ेंगे लाइनस की इक्वेशन समझनी पड़ेगी हां कोर्ड में ये सब नहीं आएगा	0
	बट ये जो पोषण हैना इसको हम इतना ज्यादा अवॉइड कर रहे हैं यूट्यूब से लेकर कोर्से स के अंदर ये ऐसे मानरें कि ये तो कुछ है ही नहीं जबकि यह सबसे बड़ा रोल प्ले कर्रहा है मैं इतना समझ पाया इन बुक्स से और सभी से क्योंकि मुझे पता है कि लिनर एल्जेब्रक क्या होता है मुझे पता है मेट्रिक्स मल्टीप्लिकेशन कैसे होता है मुझे पता है फोरबाई फोर की मेट्रिक्स क्या है औ टूबाई थ्री की मेट्रिक्स क्या है दो मीट्रिक्स को मल्टीप्लाई होने के लिए क्या मिनिमम रिक्वायरमेंट होती है क्या उनका साइज होना चाहिए	0
	अगर ये सब बातें आपको लग रही ह कि अरे बहुत ज्यादा हाँ ये बहुत ज्यादा हैं और इसलिए मैं कह रा हूं कि जो लोग कहरे हैं कि नहीं मैं तो कॉमर्स से आता हूं मैं आर्ठ च आता हूं हां आप वेब डेवलप पर बन सकते हो आप मोबाइल डेवलप पर बन सकते ो इनफैक्ट आप डिजाइनर बन सकते हो नेटवर्किंग कर सकते हो एडब्लयूएस क्लाउड कर सकते हो बट ये मशीन लर्निंग वाला फील्ड ये हाई एंड मैच्स है इसके अंदर तो अगर मैच से डर लगता है ा प्रॉब्लम आएगी काफी आएगी	0
	औलराइट तो आईथिंक आपको यह समझ में आ गय ा कि किसको नहीं जाना चाहिए हां अगर आपको मेट्रिक्स नहीं समझ ाती आप डेव वन पे सर्वाइज नहीं करोगे इसके अंदर ठीकै अब आते हैं हम डेटा मैन्यूपुलेशन और एमएल कोर के अंदर डेटा मेन्यूप्लेशन के अंदर ज्यादातर आपको डेटा को समझना आना चाहिए अब जरूर नहींक एक्सल सीट पे समझना आए और ज्यादा आपको कुछ करना भी नहीं क्योंकि जो लाइब्रेरीज है जो आपको कोरफ पाइथन लाइब्रेरीज आजकल मिलीवी है वो काफी हद तक ऑलरेडी उनके टेकनीक्स हमने डिजाइन कर दिय हैं कि ठीक है डेटा मैन्यूपुलेशन मतलब	0
	अगर कहीं वैल्यूज एमटी है तो कैसे उसको हैंडल करना है कहीं वैल्यू नल है जीरो है कैसे उसको हैंडल करना है कैसे डेटा क्लीन करना है यहाँ पे आपको अगेन अपाइथन का सॉलिड फाउंडेशन तो चाहिए ही चाहिए और उसके बाद आपको जो लाइब्रेरी चाहिए वो चाहिए आपको आप नमपाएं पैंडास क्यों की क्यों चाहिए नम पाए वापस से वही बात कि नमपाई क्यों चाहिए ये तो किसी और में भी कर सकत हैं लूप लगाकर भी कर सकते हैं अगेन द प्रॉब्लम इस मीट्रिक्स ऑपरेशन अगर आपको मट्रिक्स मेट्रेसेस	0
	ठीक ह जो अभी उसको भूल ना है आप बोलीए कुल मिला कर बातै मीट्रेसस दिखती कैसी है मीट्रिक्स मीट्रेसेस देै मेरा होता थोड़ा सा हियए की सपोज करिए जीरो कामा का वन वआ न कामा टू वरह छोटा रहगा इसको थोड़ा सा बड़ा कर देताहं ता कि आपको समझ में आए कि मैं किस के बारे में बात कर ह हू टू कॉमासिक्स कॉमा एट और सेवन कमा फाइफ कमा आ जीरो हाँ जी	0
	ये हमारे पास में है एक ेट्रेस मेट्रिक्सेस मेट्रिक्स जो अभी बोलना चाहो अगर इसको मैं मल्टीप्लाई करूंगा अजीरो कामा <unk>ीरो आब कामा कामा का गया लिय र जीरो कॉमा जीरो कामा जीर और <unk>रो कामा जीरो कॉमा जीरो यह एक और बर लेते हैं आ जीरो कामा जीरो कामा जीरो या फिर जस्ट फर फन एक वन	0
	अगर आपको नहीं पता कि इन दोनों को मल्टीप्लाई कैसे किया जाए और इन दोनों को ऐड कैसे किया जाए इन दोनों का डॉट प्रॉडक्ट ैसे निकाला जाए इन दोनों का क्रॉस प्रॉडक्ट कैसे निकाला जाए प्रॉब्लम आएगी प्रॉब्लम आएगी और इतनी ज्यादा आएगे कि आप भाग खड़े होंगे जो रियलिटी वो बता रो हमें नमपाएं ही क्यों चाहिए क्यों और कोई लाइब्रेरी क्यों नहीं क्योंकि ये लाइब्रेरी हमें हेल्प करती ताकि ये ऑपरेशन फास्ट हो सके ये ऑपरेशन कोई	0
	ईजी नॉर्मल रेग्युलर मैथमैटिकस से करोगे तो सीपीयू वगैरअप इतना लोड आता है कि छोटे छोटे ऑपरेशन्स भी परफॉर्म नहीं होते और बहुत हाई एंड पी ऑपरेशन स जाते हैं जरह सी वैल्यू पे इन छोटी सी वैल्यूज में आप ऑलमोस्ट आधा मिलियन ऑपरेशन कर जाते हों इसीलिए जीप यूज चाहिए होते है तो ये जो लाइब्रेरीज है नमपाइस्पैंडाल सीबॉड मैटफ्लॉटलेब ये सब ये सब इन्हीं ऑपरेशंस को आसान बनाने के लिए है और ये जो डेटा मेन्युपुलेशन है यही आप सीखते हो अगर ये दोनों नहीं आता है तो आपको आगे जाके प्रॉब्लम हैगी जैसे फॉर एग्जांपल	0
	कैसे हमारा एआई फिक्सल्स और इमेजेस जनरेट कर पारा है मेट्रिक्सइस की वजह से क्योंकि वो उन मेट्रिसेस को देखता है क्योंकि हर एक इमेज एक पिक्सल सी है एक ग्रेड ही है उन ग्रिड्स में क्या वैल्यूज आनी चाहिए प्रॉबबिलिटी क्या है न वैल्यूज को आनेकी और कैसे वो अच्छी वैल्यूज आै इसलिए इसी लिए डेटा मैन्यूफ्लेशन नमपाइज और इन सब लाइब्रेरीज का हमारा काम आता है और उसके बाद एमएल कोर जहां पे आप टिकनीक सीखते हो कि ठीक ैार ये ये मैथमैटिकल इक्वेशनस है जो हमारे ब्लैकबॉक्स में फिट बैठती है	0
	और जैसे कि स्पैम नो स्फैम आपको रेडेट करना है तो बहुत सारे ईमेल ऑल्डेडी लेबल हो चुके हैं कि वो स्पैम है या नहीं है वो हमारा इनपुट डेटा है अब कौनसी मैथमैटिकल इक्वेशन लगाऊं बेस्ड ऑन जो भी मेरे पास लाइब्रेरीज अवेलेबल है और उनके बेसेस पे में क्या इस ब्लैकबॉक्स में रखूं ताकि मेरा आउटपुट स्पैन नहीं है यह स्पैम है ये आए एग्जैटली सेम आपके पिक्सल्स भ इसी तरह से जनरेट होते हं जब आप सोचरेहैं कि फोटो जनरेट हो गई ै पूरी वो भी सेम यई है कि एक मेर को पिक्सल जेनरेट करना है	0
	हालांकि पिक्सल का साइज बहुत बड़ा है बट उसमें कौन से कलर आने की प्रॉबलिटी ज्यादा है ताकि वो ह्यूमन लाइक लगे ताकि वो एग्जैटली आपका फेस कॉपी करे और बाकी चीजें मैं नेयुप्लेट हो जाए एग्जैट ली काम वोही है बाद इतनी सी है अब यहां पर ये सारी चीजें तो हो गई और ये जब आप सीखने लोगों के समझने लगोगे तब ही आपको डीपलर्डिंग समझ में आएगी क्योंकि वहां पे मेट्रिक्सिस हैं और मुझे लगा कि आपको एमएल के अंदर इतना ज्यादा फंसके रहने की जरूरत नहीं है	0
	थोड़े टाइम फे बस आप एमल से निकलिए और उसके बाद आप डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क में जाए क्योंकि असली फन एक्चली में वहां पय मैं जितना न्यूरयल नेटवर्क समझता गया ज्यादा से्यादा उतना मुझे एमएल का कोर अपने आप समझ में आता गया ये मैं जरूरी नहीं मानता कि हड किसी के साथ सही हो बट मेरा जो आईओपनिंग मूमेंट था वो न्यूरल नेटवर्क था यहां न्यूरल नेटवर्क अब मुझे समझमाने लगा तो एकदम से क्लिक हुआ कि हा मशीन लरनिंग इस तरह से पूरा काम कर रही है बिहाइन दसी मेर को एक दम क्लियर होते गए अब एक और चीज आते हैं हम इसके ऊपर थोड़ी सी बात इस्पे भी कर लें	0
	पाइथन एक बहुत ही इंट्रेस्टिंग और बहुत ही बड़ा टॉपिक है को यहां पे चैनल पे जो सीरीज दिखेगी वो पाइथन के साथ हंड्रेड पर्सेंट अ कंप्लीट ली ओके है बिगनर फ्रेंडली है बट मैंने क्या देखा ये इतनी अच्छी लैंग्वेज है और इतनी कोरकी लैंग्वेज है जितनी की जावास्क्रिप्ट भी नहीं है अगर आप सोचरें जॉरस्किपट के अंदर कुछ नुआन से जाते हैं कुछ स्पेशल चीजें आती जिसको हम नहीं समझ पाते त्य आसानी से पायथन में उन चीजों की लाइन लगी भी है बट इस लैंग्वेज के साथ जस्टिस नहीं हुआ मुझे ऐसा लगा	0
	जब मैंने सीनियर्स के एक्चुली में कोट देखे जो मशीन लर्निंग लाइब्रेरीज के थे ओपनसोर्से सारे के सारे तब मुझे लगा किया इस लैंग्वेज के साथ तो जस्टिस हुआ ही नहीं है जितना इस लैंग्वेज को और डेप्थ में जाना चाहिए था पढ़ाना चाहिए था शायद मैं भी उसके साथ जस्टिस नहीं कर पाया हूं बिगनर्स के लिए बहुत अच्छा है बट जो लोग ऑलरेडी पाइथन जानते हैं उनके लि एक आहामूमेंट की और ऐसे भी होता है तो इस लैंग्वेज का स्टैंडलोन एक कोर्स बिल्कुल मैं प्लान करूंगा फ्यूचर में	0
	और ऑवयेसी बातें बहुत एफर्ट लगेगी तो माइट भी फ्री हो नहीं ो आईडोंट थिंक सो बट हां आपके लिए चैनल पर प्लेलिस्ट है मूर्दे नफे बठ हा अब मेरा बहुत इंट्रेस्ट है कि हां पाइथन के साथ कुछ एक्स्ट्रा ऑर्डनरी किया जाए ताकि आप समझ पाएं कि हां पाैथन के नुवांसेज कहवरी लैंग्वेज अपने आपमें कितनी पावरफुल है और क्या क्या चीजें आपको प्रोवाइड करती हैं माैथन से सिर्फ डीएसएएआई अपने आप मे ये लैंग्वेज बहुत ही ब्यूटिफल है और सबसे इंटरेस्टिंग चीज मुझ लगी कि पाइथन के अंदर नाम	0
	तब ही ज्यादा ज्यादा सीखोगे जब आपके साथ में कोई कोड लिखें बहुत सारे पाइथन के ट्यिटोरियल्स अवेलेबल हैं बहुत सारे कोर्सेस भी बहुत अच्छे कोर्सेज है बहुत अच्छे टीचर्स ैं सभी बट मुझे कहीना कहीं लगता है कि अगर कोई कोडर आपको पाइथन सिखाएगा तो आपको बहुत ही मजा आएगा ्योंकि वहाँ पे आप कोड साथ में लिखोगे ज्यादातर आपको मशीन लर्निंग के ट्िटोरियल्स वगैरा दिखेंगे उनमें ऑल्रेडी पाइथन दिखावा होता है आपको बस लाइनबाईलाइन वो बता रेहो ता है कि ये चंकियए कर रहा होता है ये चंकियए कर रा होता है बट लैंग्वेजस के अगर आपको नुवान से समझने हैं तो आपको	0
	साइड बाई साइड कोड करना पड़ता है ताकि आप एकएक लाइन एकएक वर्ल्ड को एक्सप्लेन करते हें उसके बारे में आप देख सकें और बता सकें करेंगे ये भी बहुत करेंगे ऑल राइट तो अभी हम आते हैं वापस से ओ काफी बड़ा होगया बट ठीक है आई थिंक यू डोंट माइंडेट अब हमआते हैं बुक्स के ऊपर और लाइब्रेरीज के ऊपर तो बुक्स काफी अच्छी है मैंने कुछ बुक्स पढ़ी जो बिल्कुल ही खराब थी फोन बुक्स के बारे में मैं चर्चा नहीं करूंगा क्योंकि	0
	वापस से ो नेगेटिविटि हेट में जाने का क्या फायदा अगर वो बोक अच्छी नहीं थी मेरे लिए फ्रूटफुल नहीं हुई तो हम अच्छा ैना उसके बारे में डिस्कस ही न करें के ज्यादा बैठर होगा सबसे इंटरेस्टिंग मैं आपको एक अरीडिंग रिसोर्स भी देता हूं यहां पे आप सैंप ऑल्ड में ऑल्टमैन के ब्लॉक पे जाएंगे सारे ब्लॉक्स नहीं पढ़ने की जरूरत है बटिक रिफ्लेक्शन नाम से एक आर्टिकल है वनऑफ दी बेस्ट मेरे लिए बहुत बड़ा एक आहा मूमेंट था कि मैं समझ पाया और वो भी न्यूरल नेटवर्क पढ़ने के बाद मैं कि क्या यह आर्टिकल कहना चाहता है	0
	और चैटजीपीटी का पूरा जरनी वगैरा बड़ा यी अच्छा आर्टिकल है मैं आपको रेकमेंट करूंगा हंड्रेड पर्सेंट के आप जाइए एक बार और इस आर्टिकल को देखिए आर्टिकल नहीं ै एक तरह से शॉट ऑफ ऐसे हैं आब और भी कही है ऐसे बट ये वाला सबसे वहाम दी बेस्ट रिसोर्स मुझे लगा तो प्लीज आप जाकर इसको पढ़िएगा जरूर ऑलराइट अब करतेयन थोड़ी सी बुक्स के बारे में बात मुझे काफी बुक्स लगी कुछ बॉक्स मैंने कंप्लीट नहीं करी मैंने बीच में छोड़ी क्योंकि नहीं फ्रूटफूल हो रहा था	0
	अच्छी बात यह थी कि देखि मुझे पाइथन के ऊपर नमपाइज फैंडाज और इन सबके ऊपर कोई बुक पढ़ने की जरूरत नहीं थी क्योंकि मैंने उनके ऊपर काफी काम किया वा था तो आईन नो दीज लाइब्रेरीज और पायथन के ऊपर भी ठीकठाक कमान था आयम नॉट मच वरिड ऑन दैट पार्ट कयाब आतें हैं कि करके इन बुक्स के बारे में की कॉनसी बुक्स आने मुझे क्या कितना हेल्प करा और क्या क्या हेल्प करा आ एक बुक आ ये वाली है पाइथन आर्किटेक्ट ऑफ इंटेलीजेंस दिख रही होगी आपको	0
	ये बुक हां नॉटफर रीस हरिसेल वी आपको देख रहा होगा ये अनकरेक्टेड वर्जन मुझे दी थी पैकट ने मुझे पढ़ने का इसको मौका नहीं मिला था बट फाइनली ौका मिला तो मैंने पड़ी हाँ औथेर्सर बुक पब्लिशर्स वगैरा भेजते रहते हैं इस बुक की अच्छी बात यह थी कि इस बुक में कुछ भी टेक्निकल नहीं था इसमें सिर्फ और सिर्फ पर्स्पेक्टिव था बहुत अच्छे अच्छे लोगों का कि एआई होगा कैसे और क्या होगा और क्या एआई के बारे में सोचते हैं जैसे कि आयैन आलेचन ये सारे बहुत अच्छ च्छे नाम हैं आप गूगल करके देखेगा इनके बारे में	0
	और अगैरी मार्कस कया बहुत अच्छे नोन ा पाइनियर्स हैं अपने अपने फील्ड के अंदर टेक्नोॉजी के अंदर अ निक अ बॉस्ट्रॉम उसके अलावा अब जाशुआ बहुत सारे ऐसे नाम थे मार्टन फॉल्ड अफगोर्स पौथा रे बुक्के तो इस बुक में कुछ भी टेक्निकल नहीं था खरीदने के लिए मैं रेकमेंट नहीं करता अगर आप सीनियर पोजिशन पे हैं बिल्कुल तब आपके लिए है क्योंकि ये पर्स्पेक्टिव बताता है कि एई को लेकर सब क्या क्या सोच रे हैं तो बिगनर्स के लिए जूनियर्स के लिए रेकमेंडेड नहीं है	0
	और ठीक है अब आतें हैं अ वनफदी अओकेबुक बट लॉटऑफ नॉलेज लगी इसको पढ़ने के लिए अ हैंड्स ऑल मशीन लर्निंग वित साइकेट कैरास इंटेंसर फ्लो अच्छी बुक है लेकिन बहुत एफर्ट लेती है बहुत टाइम कंज्यूमिंग बुक है इसको पढ़ना आसान नहीं है और प्री रिक्वेसिट्स काफी लगता है इस बुक का पाइथन वगैरा ये सब बेसिक फाउंडेशन आंचे बढ़ा अच्छी बुक है बहुत बढ़ी है मुझे बहर टाइम लगा भी मैंने कंप्लीट नहीं करी है	0
	बठहोफली एकाद मंत के अंदर हो जाएगी कंप्लीट क्योंकि सिर्फ बुक पढ़ना गोल नहीं है उसके साथ मं मैं इंप्लीमेंटेशन भी करूं कुछ कोट जो आउटडेटेड है मैं अपनी तरफ से उसको ट्राई करूं रन करूं और समझू की एक्चली में हो खयआराा तो बुक ने मुझे काफी एडवांटेज दिया एमएल के लिए मुझे लगता है कि आपको और कुछ देखने की जरूरत नहीं है अगर आपका पढ़ने का मन है तो बट हाइसके साथ भी थोड़ा सा रेफरेंस मटीरियल और लगता है जिस बुक ने मुझे एक्चुली में टोटल आहा मूमेंट दिए वो कुछ बहुत पुरानी टाइप की बुक्स हैं क्योंकि मुझे फ्रेश कॉपीज नहीं मिल रही थी तो मैलेयाा	0
	एक है ये न्यूरल नेटवर्क फजीलॉजिक एंड जेनेटिकएल घर्दम्स सिंतेसिसन एप्लीकेशन अच्छी बुक है काफी कुछ आपको सिखाती हैं इस बुक के काफी अच्छी इंट्रेस्टिंग एडवांटेजेजे डाइग्राम्स बहुत अच्छे इस बुक में अन्यू मेडिकल्स वगैरा नहीं करते हैं क्योंकि मुझे वहां रिसर्च फेस में उसमें नहीं जाना है अ तो आप जा सकते हैं हा राजा शेखरन एनपाए तो उन के बुक है एक्चुली मेंये बुक मेरी कोर्स की भुकति जब मैं मास्टर्स कर रहा था हह मेर पास अभी भी है यए	0
	अच्छी बुक है अ रेकमेंट करूंगा मैं क्या अगर आपको न्यूरल नेटवर्क्स विट डायग्राम्स के बारे में जानना है अब वो आपको यहां मिलेगा एक जो प्रॉब्लम आती हैं सबको पढ़ते टाइम की बहुत सारे लोग जो बात करते हैंन बहुत जारगंस में बात करते हैं ट्रांसफॉर्मर्स क्या है वेट्स क्या है और पैरामीटर्स क्या है ये थ्री बिलियन पैरामीटर टूहंड्ेड बिलियन पैरामीटर से कहां से आया इनको समझने के लिए जो एक बॉइलडाउन करना पड़ता है वो ये बुक आपको काफी हेल्प करेगी एग्जैटली नहीं करेगी बट काफी हेल्प करेगी उसके अलावा	0
	ये बड़ी इंट्रेस्टिंग बुक मेरके लगी इसका नाम है अन्यूरोफलस एंड सॉफ्ट कंप्यूटिंग न्यूरोफलस एंड सॉफ्ट कंप्यूटिंग अगेन ह वन ऑफ माई अकोर्स बुक ये जेएसआर जैंग एंड सीटी सुन य औतर से आपको अगर मिल जाए तो वैलेंड गुड है इसने पूरा कपूरा मुझे बिहाइंदसीन का मैच समझने के लिए बहुत हेल्प करा	0
	इस बुक में काफी रेफ्रेंसेज है ये कोई आम तरह से नहीं लिख बुक है बट इसमें जो आपको एक्सप्लेनेशन दिखेंगे इस तरह की एक्सप्लेनेशनस लीस फोकस तो ये आपको जो कु जस्टिस सुनी ो पारा बट हां वेट्स क्या होते हैं ये सब समझने केलिए और कैसे वेट्स का मैनिप्लेशन होता है न्यूरल नेटवर्क समझने के लिए वन ऑफ दी बेस्टबुक और वापिस से पढ़ा जब मैंने तब मुझे समझमे आया कि हाएं और इतना सब भी कुछ होता है तो ये सब पढ़ने के बाद	0
	अभी मुझे थोड़ा कंफर्ट फीलउराई की ठीक है नाव आईन नो अलॉट अबाउट मशीन लर्निंग न्यूरल नेटवर्क्स एआई और अब वो मेरे लिए ए ब्लैकबॉक्स नहीं है कि वहां क्या हो रा है मैं बिल्कुल न समझ पाओं बिल्कुल न बता पाऊं इनफैक्ट आनेवाले जो वीडियोज है आपको उसमें अपने आप क्लेरिटी दिखाई देगी कि हां हम समझते हैं चीजों को और सिर्फ समझते नहीं हम उनके जारगनस हटाके उन चीजों को आसान बना सकते हैं तो इतना एफर्ट लगता है हाँ जी इसलिए मैं एआई के ऊपर कॉनटेंट कम बना रहा था	0
	क्ोंकि पहले मैं तो समझू क्या हो रह है उसको समझने के लिए इतना बुक्स इतना रिसर्च इतना सब लगता है मैंने ये सब कभी शेयर नहीं कराया कि हम बिहाइंडसीन इतने रेफरेंसेज इतनी बुक्स इतने ऐसेज ये सब लगते हैं इतना ही एफर्ट जावास्क्रिप्ट और वेब डेवलपमेंट को सीखने में भी लगता है और ऐसे बीहैंडसीन रिसर्च मैंने वहां शेयर नहीं कर पाया क्योंकि तब ख यूट्यूब चैनल नही था ऐसा हिंदी में जहां मं ऐसे बात करूंगा इतना रॉ आप इतनी देर बैठके सुन लें बठा यह अभी कंप्लीट नहीं हुआ है	0
	कुछ और रेफ्रेंसेज और मेटीरियल्स हैं जो आपके साथ मैं और जर्नीज थॉट्स हैं जो मैं शेयर करना चाहूंगा तो अगर अच्छा लगे तो बिलकुल शेयर कर दीजिेगा वीडियोज को डिपेंड करता है कितना आपका कॉमेंट्स में सपोर्ट आता है कितना विवर्षी बातें तो मैं इस तरह के वीडियोज आगे बताऊंगा वर्ना अपने टयिटोरियल ्रॉडमैप शली रहे हैं बढ़िया वो ॉर्डनरी रोड में अपके हाँ ये कर लो यह कर लो ये कर लो ये रोड मैपा थोड़ा सा थोड़ा सा क्या काफी पर्सनल था हो फली आपको कुछ सीखने को इसमें मिला होगा और एक बिग पिक्चर ओवर व्यू तो क्लियर हुई योगी एटलीस्ट को	0
	बहुत बड़ा वीडिया थैंक्यू सो मच अब एक्चाए की जरूरत है मिलते हैं आपसे अगले वीडियो में	0

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