機械学習資源..

パンデミックが世界を引き継いでいたとき、彼が私に与えたものに対して「神に感謝します」と、私は機械学習を始めました.幸いにも私の友人の助けを借りて、私は1ヶ月の機械学習のコースのエントリを得た.
Pythonの言語に精通していたので、ドメイン内のPythonの役割を識別するのに役立ちます.それから、家庭教師によって言われる機械学習を研究する方法に続いてください.しかし、他の人々のように、私はまた、トラックに自分自身を保つことができなかった.
しかし、1つのことは、私は機械学習の世界に飛び込まなければならないと決めました.ヶ月後、私はビジネスに戻って、MLの世界を探索し始めた.このモチベーションによって、私は機械学習の世界に熱心で、私はインドのTier - 3カレッジに所属している私の周りの先輩や友人がいないので勉強する方法を探しました😅).
私は私のような他の学生を助けるためにいくつかの有用なリソースを得た、それは完全にあなたにこれらのリソースを選択するかどうかは、これらのリソースは私の旅で助けているので、私はあなたと共有しています.

Websites:
* Analytics Vidhya (complete roadmap for begineers).
* GeekforGeeks (Machine Learning Section).
* Google Developers site(tensorflow).
* freecodecamp(tensorflow).
* Course by Stanford University.
* Courses on Udemy and Coursera.

Blogs:
* Blogs on Analytics Vidhya.
* Blogs on Medium and DEV platforms.
* Blogs on towardsdatascience.

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YouTube Channels:
* Krish Naik(I am following his path)
* CodeBasics
* sentdex
* Nptel Courses

Tip: Try to read documentations on various topics.何か役に立つリソースを残してしまったら、すみません.この動画はお気に入りから削除されています.
また、私は機械学習のマスターではありません、私はちょうど機械学習を勉強している私に役立つリソースを共有しています.
どうもありがとう.