Batch Machine Learning | Offline Vs Online Learning | Machine Learning Types
Summary
TLDRThis YouTube video discusses machine learning deployment, comparing batch and online learning. Batch learning involves training models offline with complete data sets, while online learning adapts to new data in real-time. The video highlights challenges like model state maintenance, data updates, and the need for frequent retraining to stay relevant, emphasizing the importance of continuous learning to provide accurate recommendations and predictions.
Takeaways
- 😀 The video discusses the transition of machine learning models from development to production environments.
- 🔄 It explains the concept of batch learning versus online learning, highlighting the differences in how models are trained and updated.
- 💾 Batch learning involves training models on entire datasets offline, while online learning adapts models incrementally with new data.
- 🌐 The video touches on the importance of deploying machine learning models to servers so they can process customer requests in real-time.
- 📈 It emphasizes the need for models to continuously learn and adapt to new data to remain relevant and accurate.
- 🚀 The speaker discusses the challenges of updating models with new data, including the time and computational costs associated with retraining.
- 🔒 The video mentions the limitations of batch learning, such as the inability to update models frequently, which can lead to outdated recommendations.
- 🌟 It points out the advantages of online learning, which can provide more up-to-date recommendations by continuously incorporating new data.
- 📉 The script also addresses potential issues with model staleness, where a model may become less effective over time if it's not updated regularly.
- 🛠️ Lastly, it talks about the technical challenges of implementing machine learning systems, such as the need for robust hardware and the ability to process large amounts of data.
Q & A
What is the main topic discussed in the script?
-The main topic discussed in the script is machine learning, specifically focusing on the types of machine learning, the process of training models, and the differences between batch and online learning.
What is the difference between batch learning and online learning mentioned in the script?
-Batch learning involves training the model offline with the entire dataset, while online learning involves training the model incrementally with small chunks of data in real-time.
What is the importance of deploying machine learning models to a server as discussed in the script?
-Deploying machine learning models to a server allows the model to be accessible to customers and to provide answers to their queries, which is essential for practical application and real-world use.
Why is it necessary to update machine learning models regularly?
-Regular updates to machine learning models are necessary to ensure that they remain accurate and relevant as new data becomes available and as the underlying patterns in the data evolve over time.
What are the challenges associated with batch learning when dealing with large datasets?
-The challenges with batch learning include the high computational cost, time consumption, and the potential for the model to become outdated quickly if the data changes significantly.
How does the script describe the process of training a machine learning model?
-The script describes the process of training a machine learning model as involving coding, deploying the model on a server, and then using the trained model to make predictions in a production environment.
What is the significance of the term 'production' in the context of machine learning models as mentioned in the script?
-In the context of machine learning, 'production' refers to the stage where a trained model is deployed and used to make predictions in a live environment, serving real users.
What is the potential issue with machine learning models that are not updated frequently?
-Machine learning models that are not updated frequently may become outdated and may not reflect the latest trends or data, leading to decreased accuracy and relevance.
What is the role of incremental training in online learning as discussed in the script?
-Incremental training in online learning refers to the process of updating the model with new data as it becomes available, allowing the model to adapt and learn continuously from new information.
What are the potential disadvantages of batch learning highlighted in the script?
-The potential disadvantages of batch learning highlighted in the script include the inability to adapt quickly to new data, the high computational cost for large datasets, and the risk of the model becoming outdated if not updated frequently.
How does the script suggest dealing with the need for frequent updates in machine learning models?
-The script suggests that dealing with the need for frequent updates involves a continuous cycle of training the model with new data, testing, and redeploying it to the server to ensure it remains accurate and up-to-date.
Outlines
🌐 Online Machine Learning Deployment
The paragraph discusses the process of deploying machine learning models online. It covers the transition from development to production environments, emphasizing the importance of training models with sufficient data and the challenges of managing model performance over time. The speaker introduces the concepts of batch and online learning, explaining how models behave differently when trained on entire datasets versus receiving data incrementally. The summary also touches on the practical aspects of machine learning deployment, such as the need for continuous model updates to maintain relevance and the potential issues with model staleness if updates are not frequent enough.
🔄 Continuous Model Training and Updates
This section of the script focuses on the necessity of continuously training machine learning models with new data to keep the recommendations and predictions relevant. It highlights the challenges of maintaining model accuracy as market dynamics and user interests evolve. The speaker discusses the importance of retraining models with updated data to avoid becoming obsolete and the potential for models to lose effectiveness if they are not regularly updated. The summary also mentions the technical and logistical issues that can arise from attempting to update models too frequently, such as data processing limitations and the need for stable internet connectivity.
📅 Real-time Data Impact on Machine Learning
The final paragraph in the script addresses the impact of real-time data on machine learning models, particularly in the context of recommendation systems. It discusses how timely updates to models are crucial for reflecting current trends and user interests. The speaker uses the example of a social networking site that generates recommendations based on user interests, but faces challenges when new, trending topics emerge that the model has not been trained on. The summary emphasizes the need for models to be responsive to immediate changes in data and the potential for outdated models to provide irrelevant or less valuable recommendations.
Mindmap
Keywords
💡Machine Learning
💡Batch Learning
💡Online Learning
💡Supervised Learning
💡Unsupervised Learning
💡Model Deployment
💡Data Preprocessing
💡Feature Engineering
💡Recommendation Engine
💡Overfitting
💡Data Drift
Highlights
Introduction to the YouTube channel and the topic of machine learning.
Discussion on types of pollution in machine learning based on the amount of supervision.
Explaining the concept of a supervisor and semi-supervised reinforcement.
The importance of understanding how machine learning models are trained.
Defining production and the process of deploying machine learning models.
The role of servers in hosting and running machine learning models.
Differences in behavior of machine learning software when deployed on servers.
Introduction to the concepts of batch and online learning.
Batch learning involves training on the entire dataset at once.
Incremental training involves training in small batches or increments.
Challenges with batch learning when dealing with large datasets.
The process of deploying a trained model to production.
The need for continuous learning and updating models with new data.
Discussing the disadvantages of batch learning, especially with large datasets.
The importance of model state and the need to retrain models with new data.
The concept of model availability and the challenges of updating models in real-time.
The need for frequent updates to machine learning models to stay relevant.
The issue of model training being time-consuming and the impact on deployment.
The problem of model obsolescence if not updated regularly.
The process of retraining models with new data and redeploying them.
The cycle of continuous learning and model updates.
The disadvantages of batch learning, including the inability to handle real-time data.
The importance of incremental learning and its advantages over batch learning.
The practical applications of online learning in real-world scenarios.
Transcripts
हेलो हेलो गाइस वेलकम टू माय YouTube चैनल
इट्स कैंडिडेट फॉर मशीन लर्निंग MB टू डेज
बिफोर एंड टुडे वे विल डिसकस वन व्हो टेक
एंड इट इज बैक वर्सेस ऑनलाइन फ्लोरिंग ओके
102 पिछले वीडियो में हमने टाइप्स ऑफ
पोलूशन इन थोड़ा सा जहां पर हमने डिफरेंट
टाइप्स देखे थे मशीन लगने के ऑन द बेसिस
ऑफ अमाउंट आफ सुपर विजन रिक्वेस्ट ड्रेन
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम प्राइड तो हमने कल
अलग टाइप से एक है सुपरवाइजर सुपरवाइजर
सेमी सुपरवाइजर रिइंफोर्समेंट आज भी हम
लोग टाइप्स ऑफ मशीन लर्निंग पढ़ने वाले
हैं बट जॉन टाइप डिस्कस करेंगे वहीं
कंपलीटली डिफरेंट चीज के ऊपर बेस्ट होगा
ठीक है तो आज उनको टाइप्स पढ़ने वाले मशीन
लर्निंग के वह इस चीज पर डिपेंड करता है
कि मशीन लर्निंग मॉडल ट्रेन कैसे होता है
क्वेश्चन प्रोडक्शन में ट्राइड नाउ यू
माइट थिंक प्रोडक्शन क्या होता है तो
लेकिन फस डिफाइन व्हाट इस प्रोडक्शन इन
सिंपल टर्म्स प्रोडक्शन इस बेसिकली 10 रौल
विंची कोड इस गोइंग टू रंग ठीक है
कि आप कोई सॉफ्टवेयर बनाते हो तो वह आपके
मशीन पर बैठा रहता वह आपके कस्टमर्स के
पास जाना चाहिए और उसका एक ही तरीका है कि
आप अपने कोड को किसी सर्वर पर रन कराओ
जिसका आईपी एड्रेस आपके कस्टमर्स के पास
होगा वह साइटिड एस कट करेंगे और आपके
क्वेश्चन का आंसर कर पाएंगे मशीन लर्निंग
इसमें डिफरेंट जब आप मशीन लर्निंग ए शॉर्ट
ड्रेस बनाते हो तो आप उसको भी सर्वर पर
रिप्लाई कर दो और जो सरवर करें एनरोलमेंट
है जहां पर आपका को ग्रैंड कर रहा है उसको
प्रोडक्शन वारंट बोलते हैं जब आप उसको कॉल
करो कि मशीन को डेवलपमेंट एनवायरमेंट
बोलते हैं ठीक है ना वह मशीन लर्निंग के
जो सॉफ्टवेयर होते हैं या मशीन लर्निंग
होता है वह सर्वर पर अलग अलग ढंग से बिहेव
करता है या अलग ढंग से चलता है ठीक है उसी
के बेसिस पर हम लोग दो डिफरेंट टाइप्स आफ
पढ़ने वाले मशीन लर्निंग है वह मैं सब
एक्स लर्निंग या फिर बैक मशीन लर्निंग यह
उम्र ऑफलाइन लर्निंग बोलते हैं जैसे कि
मैंने इस ऑनलाइन मशीन लर्निंग या फिर
ऑनलाइन लर्निंग ठीक है तो इन दोनों को मैं
बहुत डिटेल में पढ़ेंगे और चुकी टू बी
कि यह इंपोर्टेंट है क्योंकि एडिटर एंड
ऑप्शन मशीन लर्निंग मॉडल बनाकर फिर मशीन
पर ही रखने वाले अपने कंप्यूटर में रहने
वाले आप उसको सर्वर पर अपलोड करो सो ठाट
आईटी कैन यू है तो आपको आईडिया होना चाहिए
कि बैक और ऑनलाइन लर्निंग में क्या
डिफ्रेंस ठीक है तो अब डिसाइड व्हाट नऊ
लेट्स डिसकस कि बैचलर मिंस क्या होता है
व्हाट इज बैक लर्निंग ट्यूब्स लर्निंग इज
द कन्वेंशनल रिलीफ ट्रेनिंग व मशीनरी मॉडल
जहां व्याख्या करते हो आप पूरे के पूरे
डाटा को एक हाथ यूज करते हो मशीन लर्निंग
को ट्रेंड करने के लिए मशीन लर्निंग
वॉर्डन को ट्रेंड करने के लिए मतलब बैच के
देश में जब आप ट्रेनिंग करवाते हो तो आप
अपने पूरे डाटा को यूटिलाइज कर दो दर्जनों
इंक्रीमेंटल ट्रेनिंग इंक्रीमेंट देने का
मतलब आप छोटे-छोटे टुकड़ों में ट्रेन
कराते आप पूरे के पूरे लौट के साथ प्रेम
करते हो ठीक है अब सिर्फ जो डाटा होता है
जनरल अगर आप इस सीरियल में प्रॉब्लम होकर
काम कर रहे हो तो डाटा जो वह बड़ा होगा जब
भी पढ़ाई होता है तो बहुत बड़ा बेटा को
कि अगर आप सर्वर पर ट्रेंड करने जाओ लोड
कर सकते ऐसा बड़ा सा कोई करता नहीं है
क्योंकि चिट्ठी कोस्टली एंड टाइम टेकिंग
तो जनरली जो बैचलर इन होता है जहां पर
पूरे लीटर के साथ एक ट्रेन कर रहे हो वह
आप ऑफलाइन करते हो अपने मशीन पर डाटा
साइंटिस्ट मशीन गन इंजीनियर उसको अपने
मशीन पर ट्रेंड करता है और जब वह मॉडल
ट्रेन हो जाता है तो जो सीखा हुआ मॉडल है
उसको था कि आप प्रोडक्ट डालते हो तो दिस
इस कॉर्ड बैक्स लर्निंग वह यू टेक यू
इंसाइड ए आर यू ट्रेन यह मशीन लर्निंग मॉड
ऑन ऑफ लाइन सिस्टम एंड m10 मॉडल्स ट्रेंड
दी डिपॉजिट और दोसर दिस इज द डांस फ्लोर
ऑफ बिर्थ लर्निंग आलथॉ यू सो होता क्या है
बहुत सिंपल आपके पास डाटा है जैसे जो डाटा
कि एंड एवरीवन मॉडल टाइट आप अपने मीना
कुमारी को डालते हो मॉडल ट्रेन हो सकते
हैं ट्रेन होने के बाद यू टेस्ट अवार्ड यू
जस्ट 20 चोर की जो मैंने क्रीम किया है वह
सही है कि नहीं वंश यो यो पुट्टिना सरवर
नीर व सेकंड हैंड ओवर थे और आपका मशीन
लर्निंग मॉडल रन करता रहेगा जब भी यूजर
कुछ भी डेटा देगा आपका मशीन लर्निंग मॉड
ऑन करते रहता है कूलिंग मतलब प्लेट से आप
नेट पैक में बावजूद और आपको इट्स
रिकमेंडेशन इंजन बनाना है जो यूजर्स को
होगी सेलेक्ट करें करके बताएं ठीक है फिर
नाच कि आप क्या करोगे वह पिग्मेंटेशन इंजन
को ट्रेन करूं अपने मशीन पर और उठाकर
नेक्स्ट के सर्वर पर डाल दोगे जहां पर यह
नज़र आएंगे तो आपका सिस्टम ऑटोमेटिकली
उनको मूवी सजेस्ट करता रहेगा तो राइट बट
आईएस आपको इस चीज में एक प्रॉब्लम समझ में
आ रहा होगा इस चीज का प्रॉब्लम यह है कि
आप का मॉडल स्टेट है जब एक बार सीख गया
आपको सीपियां वह कुछ
ठीक है उसके बाद वह पुरानी चीजों के ऊपर
ही काम कर रहा है बट प्रॉब्लम दत्त दर्शक
प्रोसेस कि आपका जो बिजनेस सिनेरियो है वह
वॉल्व करते रहते हैं ए गुड मॉर्निंग
कंपलेक्सेस अब बात कर रहे हैं नेक्स्ट कि
आपने रिकमेंडेशन जो बनाया था कि आपने आज
बनाया तो आज नेक्स्ट इसमें जितनी मूवी से
आपने सबको कंसीडर करके बनाया फट मैट्रिक्स
तो हर हफ्ते नहीं होगी साइड करता जाता है
तो आपका रिकमेंडेशन इंस्टॉल वे ग्रो इन
ऑर्डर टो इंक्वायर इनटू ए न्यू मूवीस राइट
तो इन्हें में मैं क्या बोल रहा हूं कि
आपका मशीन लर्निंग मॉडल को कॉन्फिडेंट
करते रहना पड़ेगा डाटा के साथ क्योंकि अगर
आप ऐसा नहीं करोगे तो फिर क्या फायदा नहीं
हो इसके ऊपर आपका रिकमेंडेशन काम ही नहीं
कर रहा सेम काम ईमेल्स फ्रॉम का सफेद हो
सकता है आपका इंटेसटाइन क्लासिफाइड आज की
डेट से आज की डेट हिसाब से इन अप टू डेट
है बट आपने एक बार स्तर पर डाल दिया उसके
पास कोई ट्रेनिंग नहीं हुई आपने एक हैप्पी
छोड़ दिया बट इस एक साल में तो जो मार्किट
यस होते हैं वह लोग नए टेक्निक्स निकाल
लेंगे स्पेशल टैलेंट बनाने के लिए उस टाइम
फोल्डर में घुसे तो अगर आप
अपनी आंखों अपने सिस्टम को तो फिर
व्हाट्सएप पॉइंट वह ऑप्शन हो जाएगा तो
सबसे बड़ा प्रॉब्लम बेशर्मी के साथ है वह
यह है कि आपको अपने मॉडल को रीड प्रेम
करवाते रहना पड़ता है ठीक है सुवटियो टू
फैमिली पीपल टो वोट दे दूध से टॉक्सिंस
पेज और डिविलियर्स और डु इस कि वह नया
डाटा लेकर आते हैं यह डाटा पूरे टाइम
अपडेट बड़ा होता है यह अपडेट हो रहा होता
है किसी-किसी अपडेट हो सकता है मामलों में
एंट्री और उसमें अपडेट हो रहा है या
वांग्मय अपडेट हुआ है वन बीच वन मंत्रालय
हो रहा है आपका काम किया है कि जैसी डाटा
अपडेट हो रहा है आप क्या कर रहे हो जो भी
नया डाटा है और जो पुराना डेट है सबको मच
करके फिर से मॉडल को ट्रेन करा दो बनता
मॉडल स्प्रेड आप उसको दोबारा से टेस्ट कर
रहे हो और टेस्ट करके आप उसको दोबारा से
सर्वर पर डाल रहा हो तो बेसिकली यह पूरा
प्रोसेस है यह सर्कल्स में होता है
बार-बार रिपीट होता रहता है इन्हें गिवन
पीरियड इसको 2014 लिए ड्यूटियां वीट
पीरियड और बंद कीजिए
हैं या फिर सिमंस की जंगली लोग बहुत पास
यह करना चाहते हैं बट डिपेंड कितना फास्ट
है डिफरेंस ऑन द अमाउंट ऑफ डाटा लाइक और
ग्राहकों शिव चौक तक डाटा है तो ट्रेंड
करने में भी टाइम लगेगा तो जनरली यह पीपल
डोंट नो नो बेसिस आफ विक या फिर 24hours
बढ़िया डू इट इज व्हॉट बैचलर इन गैस
दार्शनिक सम्राट करो मैं बेडवेटिंग इस
वक्त यह स्ट्रेंजर मशीन लर्निंग टो डील
विद यू एंड बाय डिंट आफ दर्स ओं
इंक्रीमेंटल लर्निंग एंड थिस वायलेंस
सिम्स डिलीवर डाटा इज बैक यू डोंट प्रिंट
ऑनलाइन ऑर्डर सर्वर इंस्टीट्यूट एस यू पी
डब्ल्यू मॉडल यूरिन ट्रेन विडमेट आइए
ब्लुटूथ ऑल ओवर अगेन एंड लेफ्ट राइट क्लिक
करता हूं ठीक है थोडा टेस्ट मैच
वेस्टइंडीज नो अगर आपसे पूछे कि
डिसएडवांटेज क्या है बैक प्लानिंग का तो
पहला डिसएडवांटेज तो यह है कि अगर आपके
पास बहुत बायोडाटा है बालों डाटा बहुत
बड़ा होते हैं धीरे-धीरे आप बहुत ही
तेल घर वापिस सोशल नेटवर्क जो हर एक महीने
में दो महीने में 22444 टाइम हो रहा है तो
अमाउंट आफ बहुत बढ़ते जा रहे हैं तो अगर
आपका डाटा बहुत बड़ा हो जाए तो ऐसा भी हो
सकता है कि आपके एडिटिंग टूल्स जो है वह
अपने डाटा को प्रॉसेस है ना कर पाएं राइट
बैक डेट में कन्वर्ट हो गया उसका डाटा तो
आप एक बार में पूरा चंख पूरा चमक डिज्नी
पारो आपका कोड वर्ड जा रहे है प्राइड तो
डिटेल प्रॉब्लम की ऑप्शंस आपके पास
लिमिटेशन है कि पूरे डाटा के साथ ही तय
होगा तो पूरा डाटा का बहुत बड़ा हो गया तो
वह करेंगे यह का या राइट जैसे कि प्रॉब्लम
है इस हार्डवेयर लैविटेशन हार्ड वर्क
लिमिटेड का बात क्या है कि कभी हो सकता है
आपका मशीन लर्निंग मॉडल किसी ऐसी जगह पर
चल रहा है जहां से आपका इंस्टेंट
कनेक्टिविटी नहीं है तो आप ऐसा नहीं कर
सकते कि आप तुरंत से मोडल को लेकर आओ नए
ट्विटर पर ट्रेंड करो फिर अपलोड कर दो
आपके पास यह फैसिलिटी नहीं है मैं कोई
दूसरा जो देता हूं लेट से आपने कोई ऐसा
डिफरेंस ऐप बनाया जो आदमी वाले यूज कर रहे
हैं एकदम एक्सट्रीम के
कि और सिनारियो मिली लद्दाख जगह पर बोलो
आपका मशीन लर्निंग आप यूज कर रहे हैं उन
लोगों को राइट समथिंग या फिर कुछ भी करने
के लिए अब वहां पर इंटरनेट ऐक्सेस नहीं है
तो आप का जो मॉडल है वो के फोन पर रन कर
रहा है Dual ऐप तो एक बार मुझे चला है अब
तो जब तक वह लोग वापस नहीं आता है या
इंटरनेट कनेक्टिविटी वाले समय में नहीं
आते तब तक आप उसको वापस फोल्ड करके ट्रेन
करके अपडेट नहीं कर सकते तो डिटेल इमिटेशन
टाइट सिमिलरली थे अपने सॉफ्टवेयर बनाया
मशीन रहने का यकीन सेटेलाइट आपको भेजना है
टाइट अपसेट लाइक एक बार एक्सेस मतलब पॉकेट
में गया तो वहां पर उन्हें उस इंटरनेट
कनेक्टिविटी है नहीं है या किसी ट्रेन में
अपने डाल रखा है स्कूटर और अभी पता नहीं
कौन सी जगह पर है तो इस तरीके से यह कार
एक्टिविटी नहीं है अपने मॉडल से बात करने
कि तो आप इतना फ्रिक्वेंट अपडेट्स नहीं ले
सकते तो इस तरह की जगह पर दायक लर्निंग
फील कर रहा होता फिर कर सकते हैं ठीक है
खड अवेलेबिलिटी है अब मैंने आपको बोला कि
आप जब भी लिए कर दो 24hrs पीरियड में आपको
अपडेट करके अपने मॉडल को अपनाने डाटा के
साथ साइड अब इसमें भी परेशानी है
मैं प्लस जॉब एक सोशल नेटवर्किंग वेबसाइट
पर काम कर रहे हो आपने एक मॉडल बनाया जो
सबसे बेस्ट फ्रेंड स्टोरीस जो है अभी उसको
ला करके दिखाता है अनुसार इस आधा आज सोशल
नेटवर्किंग वेबसाइट है वह यूज की जनरेट
करता है ऑन द बेसिस ऑफ गुर्जर का इंटरेस्ट
ट्राइड बट यह फीडबैक लगने लगा रखा है तो
वह 24 घंटे के बाद अपडेट होता है नए डाटा
के ऊपर अब आलू चाट इसे कुछ अचानक से कुछ
बात फैल गई आपके नेटवर्क पर कुछ हो सकता
है इंडियन गवर्नमेंट मैं कुछ जैसे
डिमोनिटाइजेशन के बारे में कुछ न्यूज़
निकलकर आई तो अब यह ऐसा न्यू है जिसके
बारे में सभी लोग इंटरेस्ट हुए मैं भी
इंट्रस्टेड लूंगा कोई और विड्रॉल तो मेरा
रेफ्रेंस जनरली स्पोर्ट्स होता है बट
स्टिल सभी डिमोनिटाइजेशन मेरे को भी
फैक्टर है तो मैं इसमें इंटरेस्टेड हूं बट
मेरे इंटरेस्ट अपडेट कितनी देर के बाद
होंगे सोचते रिकी पोंटिंग और उसके बाद
राइट क्लिक कर रहा हूं इस तरह की न्यूज़
पर खुद से जाकर डिमोनिटाइजेशन लें और न्यू
स्वेटर में प्ले करो मेरे अपडेट का होगा
कैंडी क्रश के बाद जो मैंने एडिट जनरेट
किया अभी बट मुझे तो डिमोनिटाइजेशन का
न्यूज़
पूरी फिल्म चाहिए राइट बट वो मुझे मिल
नहीं सकता क्योंकि मेरा सिस्टम है जो 2008
के बाद ही रिस्पोंड करेगा अब सैलरी
प्रॉब्लम क्या है कि 2008 के बाद जब
सिस्टम अपडेट होगा उसे दिल्ली समाचार
न्यूज़ भी पूरा भर जाएगा डिमोनिटाइजेशन के
News से जो कि अब उसका इंपोर्टेंट भी नहीं
है जो कि 24 घंटे पहले पोर्टल का उद्घाटन
किया है तो इससे झाड़ियों की वैकेंसी किस
तरीके से डिक्शनरी तेल कर रहा है ठीक है
तो बेस्ट लविंग मोस्ट पीपल यूज्ड स्लैमिंग
बहुत सारे सिलाई उसमें बर्थडे रस
नोटिफिकेशन आ रही है जहां पर बेस्ड
लर्निंग इस नोट हेल्पफुल ठीक है स्कूल
प्रॉब्लम्स क्रिएट कर देता है तो इस तरह
इसने युद्ध में एक दूसरा अप्रोच यूज किया
जाता है इसको बोलते हैं ऑनलाइन लर्निंग
जोन एक्ट्रेसेस करें
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