[संगीत] आप लोगों का क्या मकसद है कोशिश यह की अगले आजकल लेक्चर और एक आने वाला लेक्चर हमें इतना आसन रखें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है उसकी एप्लीकेशन क्या है कितने तरस इस वक्त मार्केट में ए चुके हैं आप उन टूल्स को इस्तेमाल कर सकते हैं और यह जो बिजनेस डेवलपमेंट की टीम यहां आई है आप लोगों को बुलाने का मेरा मकसद यह है की जब आप लोग क्लाइंट्स को डील कर रहे होते तो आपका जो नॉर्मन क्लेचर है अबाउट ए है वो क्लियर हो आप हर थोड़ी-थोड़ी बात पर टैग के बंदे के पास जाते हो और उससे पूछते हो की ये जो पर्टिकुलर जब पोस्ट हुई है इसका इसका क्या करें इसको कैसे लिखे हद तक आंसर दे सकता है लेकिन आप उसे पर रिलायंस नहीं कर सकते हो याद रखें जब हम चाट गुप्त उसे कर सकते हैं तो इनफॉरमेशन वेरीफिकेशन है बहुत इंपॉर्टेंट कम होता है और बिजनेस की डेवलपमेंट में यह और भी ज्यादा इंपॉर्टेंट हो जाता ठीक है तो आप लोगों ने ये समझना है कॉन्सेप्ट अपने बिल्ड करने और मैं ए के बड़े में स्टोरी बिल्ड नहीं करेंगे हर बंदे के लिए मैं सोशल मीडिया वालों से पूछता हूं की आप लोग टेक्निकल नहीं हो अगर आपको पता ही नहीं है की ए है की कैपेबिलिटी क्या है और वो कौन से ऐसे टूल हैं जो आपकी जब को आसन बना सकते हैं तो क्या फायदा है अगर आप सिर्फ उन टूल्स को समझ लेते हो और अपने कम को अपनी प्रोडक्ट डीबीटी को बड़ा लेते हो तो आई कभी आपको रिप्लेस नहीं करेगा लेकिन अगर आप कन्वेंशनल तरीके से कम करते रहते हैं और कोई बांदा उठकर आता है वह आई के टूल इस्तेमाल करना जानता है वह आपसे 10 गुना ज्यादा तेज होगा स्मार्ट होगा प्रोडक्टिव होगा और वह आपको बीट कर देगा और हम का रहे होंगे की मेरी नौकरी का गई आपके लॉक ऑफ इंटरेस्ट के हम तो टेक्निकल नहीं है हम डॉक्टर हैं एग्रीकल्चर से हम बैंक्स हैं एजुकेशनल सेक्टर से हैं हमारे लिए और नहीं है तो भाई फिर ए है किसके लिए सबके लिए है बस फर्क इतना है किसी के लिए टूल्स हैं किसी के लिए आप इंटीग्रेशन है किसी के लिए डेवलपमेंट है किसी के लिए मॉडलिंग है और किसी के लिए कंप्यूटर विजन है किसी के लिए बहुत साड़ी फील्ड है के अंदर वो आप डिसाइड कर लेंगे इसके बाद की हम कहां तक आए को ले जाते हैं ठीक है सो दिस इसे एन परपज तो अभी तक मैं क्वेश्चन आप लोगों से करूंगा कोई इस रूम में ऐसा बच्चा है जिसको बिल्कुल पता नहीं है की बेसिक डेफिनेशन से स्टार्ट करते हैं और एक बात एक डिस्प्ले में दे डन यहां सीएसके बच्चे बैठे हुए हैं जो काफी एडवांस है यह के अंदर कुछ लोग सुन रहे होंगे का काफी पता होगा उन सब से मेरी गुजारिश है की हम लोग उन लोगों को भी साथ लेक चल रहे हैं जिनको नहीं पता तो जब मैं बहुत बेसिक लेवल पे जाके एग्जांपल्स दूंगा बहुत बेसिक बात करूंगा तो आपने बर्दाश्त करना है हमारे साथ ये देख के बाकियों का साथ लेक चलना और चैन लेक्चर में आप बचेंगे और हम बचेंगे और कोई नहीं बचेगा इनके लोगों ने छोड़कर जाना है वो हमें पता है सो दिस इसे व्हाट डी प्लेन लैंग्वेज में जाऊं तो कंप्यूटर के थ्रू हम वो कम करने की कोशिश कर रहे हैं जो इंसान भी कर सकता लेकिन इसको दो बड़ी कैटिगरीज में डिवाइड कर ले नेहरू लेवल 30 साल आगे जाके दिखाए जाता है हम देखते हैं वो है और जो प्रैक्टिकल इस वक्त और इंप्लीमेंट हुआ हुआ है जो आपकी लाइफ में ए गया कंफ्यूज उसको उससे कर देते हैं बेसिकली ज्यादातर लोग जब जान से सिर्फ इसलिए डरते हैं उनको लगता है की इतने स्मार्ट रोबोट ए गए हैं जो एक दूसरा रोबोट बना सकते हैं खुद से एक मशीन दूसरी मशीन बना शक्ति है एक मशीन हमारी तरह इंटेलेक्चुअल कम कर शक्ति है देख रहे हो उसको आप नहा रहे हो या का रहे हैं चलो यार का रहे हैं बहुत से नाम है उसके ठीक है ये है हमारा जो ये पूरा कोर्स होगा वो नायरा के अंदर होगा जो इस वक्त इंडस्ट्री के अंदर मौजूद है लेकिन आपको जनरल आई का पता होना जर्नल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आज से बहुत दूर है जब एक मशीन इंसान की तरह सोच रही होगी जेनरेट कर रही होगी एक मशीन से दूसरी मशीन भी निकाल जा सके क्योंकि बहुत दूर है कौन सा है उससे घबराने की जरूर नहीं है नैरो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से ये किया जा रहा है की मुख्तलिफ डिपार्मेंट किया जा रहा है जहां इंसान की बेसिक थिंकिंग प्रोसेस को लगा इंप्लीमेंट किया जा रहा है पर एग्जांपल कंटेंट राइटिंग पहले हम लोग कंटेंट राइटिंग लिखने हुए कैसे करते थे सोचते थे लिखने थे अंडो करते थे रेडो करते थे सुन वो है जो इंप्लीमेंट हो चुकी है डिफरेंट डिपार्टमेंट में जाके ह्यूमन प्रोसेस को जो ह्यूमन थिंकिंग या बेसिक ह्यूमन थिंकिंग को ऑटोमेटिक किया जा रहा है कंटेंट राइटिंग आपके लिए आसन कर दी गई है ड्राइवरलेस कार्स ए गई है आईओटी के बड़े में बता चुका हूं ए गए हैं हार्डवेयर डिवाइसेज हैं जो ए आए कोई उसे करती हैं ठीक है और बहुत सी एप्लीकेशन देखेंगे और जो 10% या 15% मैं नहीं का रहा वो डाटा साइंस के लोग हैं आई के लोग हैं 89% लोगों को यह समझ नहीं ए रहा की ए आई कितना तेजी से आपकी जिंदगी में ए रहा है हर रोज जब हम सुबह उठाते हैं ना वो लॉन्च हो जाते हैं जब भी हम सुबह उठाते हैं 10 15 20 आई के टूल्स लॉन्च हो चुके हैं इतना जल्दी हर डोमेन के अंदर प्लगिंस ए रहे हैं मॉडल ए रहे हैं तो अब मैं आपको तीन बेसिक टर्म्स समझाऊंगा सो मैंने आईएसपी एक वीडियो रिकॉर्ड की थी हमारे जो आने वाले जितने भी लेक्चरर्स हैं उनके अंदर यह कॉन्सेप्ट जो है वो बहुत इंपॉर्टेंट होगा और का और में ड्राइविंग करने से पहले मैं आपको थोड़ा सा ओवरव्यू बता डन की हम लोग क्या करने जा रहे हैं और इस चीज को कैसे कर करेंगे इस 4 मीना में हम क्या-क्या कर कर रहे हैं तो हमारा गोल क्या है हमारा पहले गोल है स्किल डेवलपमेंट जब आपको पता ही नहीं होगा की आई है क्या यह है की पावर क्या है आई के अंदर पॉसिबिलिटी क्या है तो है की तरफ कुछ जाएगा नहीं और जब हमारा नौजवान ए है की तरफ जाना शुरू हो जाएंगे जितनी स्पीड में ए आए ए रहा है उसमें पुरी दुनिया ही बादल के रख देनी है और जब हमारी आंख खली होगी हम रेस में बहुत पीछे र चुके हुए होंगे उसके बाद ये जो फिजिकल क्लास हमने अरेंज किया हमने हाथ ऑन एक्सरसाइज करनी है यहां मैं एक चीज समझता हूं ऑनलाइन वालों को की जितने लोगों रजिस्टर किया होगा उन सबके ईमेल्स हमारे पास हैं और हम उनको असाइनमेंट भी भेजेंगे छोटे-छोटे तास होंगे डिफरेंट टाइप के छोटे-छोटे एंड में छोटा सा प्रोजेक्ट भी भेजेंगे ताकि वो प्रैक्टिकल कर सके और यह जो लोग यहां बैठे हैं अपनी मशीनस आई होप की आप सबके साथ हैं हमने यहां पे भी आने वाले लेक्चरर्स के अंदर छोटे-छोटे कम करने ठीक है और ऑनलाइन जितनी भी लोग हैं उनको हमने छोटे-छोटे कम भेजना हैं उसके बाद है प्रॉब्लम सॉल्विंग और क्रिटिकल थिंकिंग डेवलप करना हमारे फ्रेंड चला गया कोडिंग इस जस्ट ए टाइनी पार्ट ऑफ हेयर इसे अबाउट प्रॉब्लम सॉल्विंग और क्रिटिकल थिंकिंग मशीन की प्रॉब्लम सॉल्विंग और क्रिटिकल थिंकिंग जो है वो नेक्स्ट लेवल पर चली जाएगी तो वो बन जाएगा जनरल ए आएगा नेक्स्ट लेवल पे ले जाएंगे ना उसको तो वो हो जाएगा तभी बेसिक लेवल पे प्रॉब्लम सॉल्व क्रिटिकल थिंकिंग तो हमने वो आप लोगों के अंदर डेवलप करना है जब 4 महीने आप इस में से गुजरेंगे कभी कोई चीज समझ में आएगी कभी कोई चीज समझ में नहीं आएगी आप इसमें से जब गुर्जर के आगे जाएंगे आपका ब्रेन जो है वो आप लोगों को इतिहास देना शुरू कर देगा उसे तरह से सोचना शुरू कर देगा ये पूरा कोर्स डिजाइन इस तरह से किया गया है की आप से ज्यादा कम करें हम कम बोले राइट दें नेक्स्ट सेल प्रेजेंट इफेक्टिव सेल्फ प्रेजेंटेशन ठीक है उसके बाद है पोस्टिंग डी कलर ऑफ नॉलेज और शेयरिंग मैं इसको शब्द में बता रहा हूं हम लोग अगर शेर कर रहे हैं आंखों में जाएंगे इंशाल्लाह 4 महीने शुरुआत आगे जाके शेर करेंगे तो एक कलर पैदा होगा की यार सीखो और आगे सिखाओ सॉल्यूशन ने बहुत कम किया एक हिस्ट्री है 5 सालों में हमने गो किया है और जो हमने गो किया है वो बहुत ही गलतियां की जहां एक महीना का लगाना था हमने वहां छह महीने लगाया जहां साल लगाना था हमने 2 साल लगाया है लेकिन हम सीखे तो सीखे तो यही से हैं तो हम आप लोगों के साथ शेर करें आप लोग सिख के आगे शेर करो और मुझे उम्मीद है की ऐसे छोटे-छोटे इनीशिएट पूरे पाकिस्तान में जगह-जगह से उठाएंगे डिफरेंट सॉफ्टवेयर हाउसेस से उठाएंगे डिफरेंट एमजीओ से उठाएंगे और फिर देखेंगे की नेटवर्क बन जाएगा रिजल्ट क्या होगा यह रिजल्ट होगा तेजी से पहुंचेगी और हम शायद इतना पीछे नहीं रहेंगे जितना पीछे हम हो चुके हैं और खुद आना होना चाहिए अभी मैंने कुछ दिन पहले वीडियो रिकॉर्ड किया थे लेवल प्लेईंग फील्ड समझ रिया जब हम सुबह उठाते हैं तो ट्विटर पर जाकर हम पॉलिटिक्स ना देखें दूसरी साइड देखें जो की थोड़ा मुश्किल से कम है तो वहां पर आपको नजर आएगा की हर रोज नई चीज ए रही है और वो हर मौसी लोगों के लिए नहीं है तो हम क्या हुआ रेस में हैं की लोग इसको डॉट करें जैसे मैंने आपको बताया यहां पर यूनिवर्सिटी की तरह मजरत के साथ सिलेबस हम आपके मन में घुसने वाले नहीं कम आपसे हम करवाएंगे आपको करना खुद से आगे जाकर जो टेक्निकल लोग हैं उसके बाद प्रैक्टिकल शेयरिंग नॉलेज मैं इस पर बात कर चुका हूं सो हमारे लेक्चरर्स होंगे आप लोगों को प्रेत सिंपल लेक्चर डिलीवरी है वैल्युएशंस होगी हाथ ऑन प्रैक्टिस होगी प्रोजेक्ट या ना असाइनमेंट होंगे छोटा सा प्रोजेक्ट हम आपको और पर देंगे कंप्लीशन हो के जब वो प्रोजेक्ट कंप्लीट आप कर रहे होंगे तो मेरी कोशिश होगी की एक टीम बना रहा हूं मैं जो आप लोगों को कंसिस्टेंटली स्पोर्ट दे रही होगी राइट उसके बाद गाइडेंस और सपोर्ट लेक्चर का सर जो है हमारा तीन समझ में ए गया क एथिक्स में मैं बात कर लूं जो लोग इन हाउस और उसके बाद आप लोग अकाउंटेबल है और पॉजिटिव रहना है दूसरों के लिए जब आप सवाल जो आप कर असाइनमेंट कर रहे हो तो कोशिश करें चाट गुप्त को उसे नहीं करेंगे हम खुद से कम करेंगे राइट उसके बाद हमारे वैल्युएशंस होंगे जिसके अंदर कोई भी होंगे मैंने आपको भूल गया था क्विज होंगे प्रोजेक्ट और प्रेजेंटेशन का बता दिया और में हम आपसे एक प्रेजेंटेशन मांगेंगे की आपने इन कर मीना में क्या शिखा मैं तो ये भी सजेस्ट करूंगा की हम इस प्रेजेंटेशन को दो हसन में डिवाइड कर देते हैं एक हर महीने एक प्रेजेंटेशन ले लेते हैं कर हिस में डिवाइड कर लेते ताकि हमें समझ में ए जाए और हम इस पूरे सेशन को उसे ले हाथ से ट्वीट करते रहे सो नो आप लोगों को समझ ए गया होगा स्कोर्स की अभी तक किसी का कोई सवाल हो तो मुझे बता दें आप थोड़ा सा मैं आपको आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बड़े में बताऊंगा सभी तक कोई सवाल बोले आप लोगों को बोलना पड़ेगा और वहां से सवाल पैदा करें जहां से सवाल ही नहीं पैदा होता आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तक कब पहुंचेंगे और कब बड़ा एक्यूरेट जवाब है और मैं बता रहा हूं किसी को भी नहीं पता ये किसी को नहीं पता [संगीत] तो कंफर्म दो डिसाइड तू अर्ली मैं कोई भी क्लेम नहीं करना चाहता ये बहुत बड़ी ट्रांजैक्शन होगी ना अभी एक गुप्त का मॉडल बना ली बनाने वालों ने कहा की भाई बस करो ब्रेक हो जाएगा ब्रेक लगा दो दुनिया बोलना शुरू होगी प्रोग्राम किया हैं क्या अगर आपने यहां आई को लीगल की नहीं किया तो एक्चुअली नुकसान करना शुरू कर देगा वो करना शुरू कर दिए हैं किसी हद तक और उन्होंने एडमिट किया है ओपन एडमिट किया है की हम ने जो सिस्टम मॉडल बनाया है हमें नहीं पता था की ये इतना अच्छा मॉडल बन जाएगा मतलब की फिर यहां से एक बात निकली के इसे कहते हैं अनकंट्रोलेबल एडवांसमेंट अभी तक भी जो एडवांसमेंट हो रही है एक किसी हद तक ही अनकंट्रोलेबल तो जनरल मूवी वाली बात ही हनी है तो उसके बड़े में कोई प्रोडक्ट नहीं कर सकता ठीक है फिर एक सेशन का जिसके अंदर हम डिफरेंशिएट करेंगे ए आए म डाटा साइंस जितनी टर्म्स आपको टांग कर रही है और हमने खिचड़ी सी महबूबा सा बनाया हुआ है ना उसको अलग अलग करके रखेंगे और फिर एक सीक्वेंस डेवलप करेंगे उसके पता चलेंगे नॉन टेक्निकल लोग हमें प्लीज छोड़कर ना जैन अभी अभी आपके लिए बहुत कुछ है क्योंकि आज इस सेशन के अंदर हमने सेवन सॉल्यूशन की सोशल मीडिया टीम और बिजनेस डेवलपमेंट इनको भी बुलाया हुआ है ताकि उनके टेक्निकल जर्किन को हम ठीक कर सके और वो इन चीजों को समझ सकें ठीक है सो बेसिक से चलेंगे कुछ थ्योरी मैं बताऊंगा और फिरदोस अब आके इस पीपीटी को यहां से आगे की तरफ मूव करेंगे और फिर जाके मैं पीछे से टेक्निकल चीजों को देख लूंगा सो ये है की हम लोगों को पता चल गया आई के अंदर डिफरेंट कम होते हैं मैं आपको मेजर्ली बताऊंगा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अंदर क्या होता है लेकिन दो छोटे-छोटे कॉन्सेप्ट्स में आपका समझा डन ये वो कॉन्सेप्ट्स हैं जो आप लोगों के साथ अगले 4 महीने चलेंगे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जो अबाउट मॉडल मॉडल क्या है मॉडल को समझ लेते हैं मॉडल ट्रेन कैसे होता है वह समझ लेते हैं डाटा क्या होता है ट्रेनिंग डाटा क्या होता है टेस्टिंग डाटा क्या होता है इस इन साड़ी चीजों को मैं एक आपकी रोज मारा जिंदगी की एग्जांपल में बैंड कर देता हूं ताकि आप लोगों ने मन में स्टोरी बिल्ड हो मैंने स्टार्ट में कहा था की अगर आपने और को समझना है आज नॉन टेक्निकल परसों यू हैव तू बिल्ड एन स्टोरी है तो अब मैं वो स्टोरी बिल्ड करने जा रहा हूं जो 4 महीने चलने वाली आपके मन में सो प्लीज भी केयरफुल और उसको ध्यान से सुन अमेजॉन करें की आप लोग एक करवा शुरू कर रहे हैं आपने क्या किया की आपने कहा की मैं एक मैकेनिक फायर कर लेट हूं और मैं बाहर से गाड़ियों का कोई कम पकड़ूंगा गाड़ियों के बड़े में समझेगा और मैकेनिक से पूछूंगा और क्लाइंट को बता दूंगा मैं खुद मैकेनिक नहीं हूं मैंने एक मैकेनिक हर किया अब मैंने क्या किया मैंने एक मैकेनिक लाया उसके पास गाड़ी में कुछ स्किल थे कुछ नहीं थे आप उसमें खाने [संगीत] से है इसकी स्पेसिफिकेशन फीड करें क्या तुम्हें ऑडी का भी पता होना चाहिए तो मैं मर्सिडीज़ का भी पता होना चाहिए तो मैं बीएमडब्ल्यू को भी पता होना चाहिए तो आप उसे मैकेनिक को थोड़ा ट्रेन कर रहे हैं आप बेशक मैकेनिकल और उसको इनफॉरमेशन उसके दिमाग में डाली और वो थोड़ा ड्रेन हो गया डाटा वो मॉडल पढ़ रहा है आप उसको बता रहा है ये पढ़ लो ये पढ़ लो ये पढ़ लो ये पढ़ लो ये देख लो ये देख लो तो उसने सर कुछ अपने दिमाग में रखा प्रैक्टिस की जो भी किया अब एक क्लाइंट का फोन आता है की यार मेरी मर्सिडीज़ जगह बंधता है मुझे कुछ समझा दो आप मैकेनिक्स से पूछते हो और उसको बता देते हो तो आप पता क्या कर रहे हो एक और टर्म है एपीआर आप इस वक्त एपी का रोल प्ले कर रहे हो एपी क्या होती है वो मॉडल से बात करती है और आपको रिजल्ट देती है आप चाट गुप्त के पास जाते हो सवाल करते हो वो पीछे किसी मॉडल से बात करता है और आपको जवाब देता है तो बीच में क्या लगी हुई है एपी प्लीज समझ लेने क्योंकि एपी से आपने लाखों रुपए कमाने हैं हम भी अभी तक एपी लेवल पे कम कर रहे हैं ज्यादातर हमें राइट हम जाते हैं एपीएल का कम कर रहे हैं तो आप ऐसे नेपियर कर रहे हैं तो सॉरी खाना बनाना सीखना हूं तो आप एक कोकलाएं और उसे कहा के यार ये लिस्ट ऑफ डिशेज है यह तुम सिख लो ये इनफॉरमेशन पड़ी हुई है यह किताब पढ़ लो यह वीडियो देख लो तो आपने एक नया मॉडल ले उसे मॉडल को कहा की ये सर कुछ बड़ा वो ट्रेन हो गया तो अब आपके पास दो मॉडल हैं एक मैकेनिक है एक शेप है बाहर से अगर किसी की गाड़ी खराब होती है तो आप रिक्वेस्ट लेते हो मैकेनिक को देते हो मैकेनिक आपको जवाब देता है आप उसको वापस कर देते हो तो आपने मॉडल से इंटरेक्ट किया ठीक है शेफ के बाद तो शेफ रिलेटेड कोई है तो आपने व से बात की और उससे इनफॉरमेशन साड़ी लेकर आगे इनफॉरमेशन नहीं तो आपने दूसरे मॉडल से बाद में इसी तरह करता है ए आर के और आपकी आपका सवाल लेट है पीछे किसी मॉडल से बात करता है तो और क्या किया चाट गुप्त की बात करते हैं चाट गुप्त ने 80% डाटा अपना ट्विटर से लिया बहुत सर डाटा उठाया और मॉडल को फिट कर दिए ये जो गुप्त आपको जवाब दे रहा होता है ये हमारा डाटा है यह हमारे डाटा पे डाटा पे ट्रेन हुआ है ठीक है तो मॉडल की बेसिक अंडरस्टैंडिंग डेवलप हुई एपी की बेसिक अंडरस्टैंडिंग डेवलप हुई डाटा की बेसिक अंडरस्टैंडिंग डेवलपमेंट ट्रेनिंग पर परसों तो आपको समझना बड़ा आसन हो जाएगा अब ट्रेनिंग और टेस्टिंग डाटा में क्या होता है की आप एक मैकेनिक को ले उसको साड़ी इनफॉरमेशन दे दी अब आपको कैसे पता की जब हमने मैकेनिक को बीएमडब्ल्यू फेरारी मर्सिडीज़ इन साड़ी गाड़ियों के बड़े में बताया इसको समझ भी आई है की नहीं आई कैसे पता चलेगा हमें तो हम क्या करेंगे हम थोड़ा सा डाटा अपने पास रखते हैं जिसका आंसर हमें पता होता है हम टेस्ट कर लेते हैं उसको की यार ये जवाब सही दे रहा है इसी तरह से मॉडरेट ट्रेन होते हैं इस तरह से बाढ़ में जब लॉन्च किया था तो ऐसा ही था और अक्सर जो आप किसी प्रमोशन वीडियो या पिक्चर देखते हैं तो उन्होंने परी ट्रेन डाटा और टेस्टिंग डाटा को पता होता है ये बोलोगे तो इसका जवाब ठीक ही आएगा अब उन्होंने पहले प्रॉमिस तो सर कुछ बना के रखा होता है मॉडल एपी डाटा ट्रेनिंग इन सारे कॉन्सेप्ट्स में किसी को भी फर्क अभी तक कोई क्लियर ना हो मैं बता रहा हूं की मैं यह कहना नहीं चाहता बेसिक कॉन्सेप्ट ही खत्म हो जाता है अब क्या होगा स्मार्ट मॉडल जब यह मॉडल स्मार्ट होते होते बहुत स्मार्ट हो जाएंगे तो समझ लेने आपने नैरो से तब भी मॉडल होंगे तब भी डाटा होगा तब भी डाटा को फिट किया जाता जा रहा होगा ऐसा क्यों कहा जाता है की जो अगली बड़ी लड़ाई हनी है वह डाटा पे हनी है जो इस वक्त सर कनफ्लिक्ट हैं वो डाटा पे हैं क्योंकि और विदाउट डाटा यूजलेस का मतलब बिकॉज़ आपके मॉडल जवाब ही नहीं दे पाएंगे मॉडल इस यूजलेस विदाउट डाटा आपका वह मैकेनिक जिसको किसने किसी गाड़ी का नाम ही नहीं सुना उसके पास कोई इनफॉरमेशन है नहीं तो डाटा अवेलेबल ही नहीं है कोई नई गाड़ी बनी डाटा वैल्युएबल नहीं है तो क्या करेंगे आज आप जैन की करंट सिचुएशन जो है वो ऐसी क्यों है लेकिन जीडी ले मैंने ये कर महीने लेक्चर इस वक्त करंट इनफॉरमेशन नहीं है सो यह साड़ी चीजों को आपने मन में रखना है तो अब बेसिक ए है की आप डेफिनेशन पढ़ेंगे फॉर्मल डेफिनेशन जो डॉग्स हम लिखी है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इस डी ब्रांच ऑफ कंप्यूटर साइंस कंसर्न विथ दी वेलवेटमेंट ऑफ मैथर्ड और अलाउड कंप्यूटर तू लर्न विदाउट एक्सप्रेस प्रोग्रामिंग इतना मुश्किल आपको पड़ेगा 1 सेकंड मैं इसको अगला क्या है ठीक है तो अब हम थोड़ा सा जाएंगे लेकिन थोड़ा सा हमने आज भी लाइनर रखना इसके बाद हमारा कॉन्सेप्ट हमारा क्लियर करना है ना म और इन साड़ी चीजों का आपने मैं ग्लास पानी पी लो थैंक यू सो मैच रेड नजर ए रहे हैं वह क्या शब्द है ब्रांच कंप्यूटर साइंस उसके बाद क्या है आई वांट यू तू से डेट एक्चुअली मैथर्ड और एक पुरी लाइन रेड है अब आपने सिर्फ रेड पर है ब्लैक को भूल जो सब जब ब्लैक एक्जिस्ट नहीं करते तो क्या समझ में आया सबसे पहले बात यह है की कंप्यूटर साइंस की एक ब्रांच है कंप्यूटर साइज की और बहुत साड़ी ब्रांच है आईओटी एक ब्रांच है ब्लॉक चेंज दूसरी ब्रांच है साइबर सिक्योरिटी तीसरी ब्रांच है उसके अलावा साइबर सिक्योरिटी के अंदर डिजिटल फॉरेंसिक और ब्रांच उस डियर आर एन लोट ऑफ ब्रांचेस ऑफ कंप्यूटर साइंस आउट ऑफ विच देवर इसे वन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब कंप्यूटर साइंस की इस ब्रांच में हम पढ़ने क्या ये सबसे इंपॉर्टेंट बात है ये ब्रांच अलग क्यों है साड़ी कंप्यूटर साइंस अगर आपने जरा सा भी कंप्यूटर उसे किया है आपको पता है कंप्यूटर में आप कोड लिखने हैं कंप्यूटर उसे कोड को एग्जीक्यूट करता है आपका कम हो जाता है लेकिन हमें कंप्यूटर को सीखना है और हम चाहते हम एक्सप्लिसिट कोड भी ना लिखे अच्छा बाय डी वे एक्सप्लिसिट का क्या मतलब होता है एक्सप्लिसिट का मतलब होता है की मैं स्पेसिफिकली बताऊं के आदि ये करो तो आई एम एक्चुअली अब कोडिंग जब हम करते हैं तो हम एक्सप्लिसिट इंस्ट्रक्शंस लिखने हैं अगर हम वह एक्सप्लिसिट इंस्ट्रक्शन लिखने रहे तो यह कन्वेंशनल कंप्यूटर साइंस है लेकिन हम चाहते हैं की कंप्यूटर लर्न करें लेकिन हमें एक्सप्लिसिट कोड ना लिखना पड़े तो इसका मतलब है की यह कम करने के कोई बहुत सारे मैथर्ड और तरीके होंगे और अगर ये मैथर्ड और तरीके बहुत सारे हैं तो डेट डिमांड के उनके लिए एक अलग ब्रांच ऑफ कंप्यूटर साइंस हो जिसमें उन्हें स्टडी किया जाए और उसे ब्रांच का क्या नाम है आर्टिफिशियल और डालें ठीक है सो इट्स एन ब्रांच ऑफ कंप्यूटर साइंस जिसमें हम ऐसे एल्गोरिदम्स ऐसे तरीके ऐसे मेकैनिज्म स्टडी करते हैं कंप्यूटर प्रोग्रामिंग के सिख लेते हम कुछ पढ़ने हैं ना तो हमें देखना चाहिए आपके सामने लिखा हुआ है 13 ट्रिलियन डॉलर्स डॉलर इंस्टिट्यूट है अमेरिकन एक रिसर्च इंस्टिट्यूट है और इसने अपनी आई की रिपोर्ट प्रेजेंट की और इन्होंने कहा की आई जी तरह से गो कर रही है 2030 तक ये जो वैल्यू जेनरेट करेगी वह वैल्यू जब आप डॉलर्स में कन्वर्ट करेंगे डेट वुड बी अपरोक्ष 13 ट्रिलियन डॉलर्स 13 ट्रिलियन डॉलर कितनी बड़ी अमाउंट है ये याद रखें पाकिस्तान को एक बिलियन डॉलर चाहिए अभी और एक ट्रिलियन में 1000 बिलियन होते हैं और मैं तेरा स्कोप ऑफ ए आई जेनरेटिंग डी वैल्यू तो अगर एक टेक्नोलॉजी इतनी तेजी से एक्सपीएनडी कर रही है और उसमें बहुत ज्यादा जब रेट हो रही है बहुत ज्यादा वैल्यू जेनरेट हो रही है तो हमें उसे सिख लेना चाहिए ठीक है अच्छा इधर एक और चीज जो मैं एड्रेस करना चाहूंगा हम कैसे उसे करेंगे आप लोग बाइक चलते इसका ये मतलब नहीं है बाइक बनाने वाले ने एक वेल डिफाइन इंटरफेस आपको दे दिया यार ये क्लच है इनको तो इस्तेमाल करना सिख ले बाइक चलाना अब आपको बिल्कुल बहुत ज्यादा पता होने की जरूर नहीं है की बाइक का इंजन कैसे कम करता है उसके प्लग्स जो हैं वो जल के करंट कैसे देते हैं वो करंट पेट्रोल को कैसे मैनेज करती है उसकी फ्यूल तू और रेशों unso4 यू डोंट नीड तू नो डेट सो हमारा इस कोर्स में जो मकसद है वो आप को म इंजीनियर बनाना नहीं है आपको म साइंटिस्ट बनाना नहीं है क्योंकि डेट रिक्वायर्स ए लोट ऑफ बैकग्राउंड नॉलेज नो हम आपको वो जो डेवलप्ड आई है वो उसे करना शिखा दें जैसे एक कंपनी ने बाइक बनाई है उसने इंटरफेस दे दिया अब आप उसे इंटरफेस को उसे करते हो इन फैक्ट आप जितनी भी मशीनस देखते हैं वो साड़ी मशीनस बहुत परिसर है लेकिन एक वेल डिफाइंड इंटरफेस है उसे इंटरफेस से इंटरेक्ट करना सिख ले टेक्नोलॉजी उसे कर रहे हैं ठीक है अपना करियर को डेवलप करने के लिए ठीक है सो डेट वास व्हाट भी हो गया ए भी हो गया अब हम आगे की बात कर सकते हैं अच्छा यह आगे इरफान ने थोड़ा सा आइडिया हमें दे दिया था की आई जो है इसको दो ब्रांचेस में हम डिवाइड कर सकते हैं आर्टिफिशियल नारे इंटेलिजेंस आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस चाट गुप्त एक आर्टिफिशियल नैरो इंटेलिजेंस है अच्छा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को मैं थोड़ा ब्रीफ्लाई इस टॉपिक पे टच करूंगा क्योंकि इरफान ने बहुत अच्छा इसको ऑलरेडी एक्सप्लेन कर दिया तो ये है की हर वो आई जो एक पर्टिकुलर कम करती है वो आर्टिफिशियल नरोवाल इंटेलिजेंस हम देख रहे हैं आई में वो सारे के सारे आर्टिफिशियल नारे इंटेलिजेंस में अच्छा जनरल पब्लिक जो है ना जब वो आर्टिफिशियल नारे इंटेलिजेंस की ये एडवांस देखते है तो उनके दिमाग में वो साड़ी हॉलीवुड की मूवीज की किन हो जाति है वो टर्मिनेटर 2 और वो और वो समझते हैं की कलर रोबोट जो है ना वो ए रहे हैं और अब हम सब ने हमें गली मार देंगे तो ये जितने भी मतलब एक बात याद रखेगा आर्टिफिशियल नारे इंटेलिजेंस जो है वह आपको करने की अभी उसमें [संगीत] अब ए एन आई और ए जी आई में फर्क क्या है अजी का मतलब है हर वो कम मैं कर सकता कंप्यूटर कर सकता है जो एक ह्यूमन कर सकता है इसका मतलब है की मशीन सोच शक्ति है अंडरस्टैंड कर शक्ति है इमोशन रख शक्ति है खुद डिसीजन कर शक्ति है और जैसा की इरफान ने कहा वही और वे फ्रॉम अच्छा वैसे मजे की बात ये है 2022 के अक्टूबर से पहले हम ए एन आई में भी बहुत अच्छे नहीं थे बता लो का सदन चाट गुप्त आया और दुनिया चेंज हो गया इसे कितने दूर है लेकिन हम यह जो चाट गुप्त और यह है ना इसको हम बेबी का नाम देते हैं की यह अजी की तरफ कुछ स्टेप्स जरूर इंटेलिजेंस ओके सो हो तू डू व्हाट पहले भी तरीके बनाने का या उन मैथर्ड को स्टडी करने का सबसे पॉपुलर तरीका है ना उसका नाम है मशीन लर्निंग ठीक है मैंने एक डेफिनेशन तो बड़ी खौफनाक सी लिखी है लेकिन उसमें कुछ चीज रेड है तो आपने पहले सिर्फ वो रेड शब्द पढ़ने आता है इट्स एन ब्रांच ऑफ और ब्रांच ऑफ कंप्यूटर वे तू डू तो इसका मतलब है ये काफी पॉपुलर है और आगे हम देखेंगे इसी का सबसेट है जो इससे भी ज्यादा पॉपुलर हो गया सो इट्स एन ब्रांच मशीन लर्निंग इस एन ब्रांच ऑफ ए आई विच फॉक्स ऑन मैथर्ड हम क्या स्टडी कर रहे थे वो मैथर्ड जिन्हें कंप्यूटर उसे करें म का भी गोल वही होगा लेकिन मोर स्पेसिफिक होगा थोड़ा सा फॉक्स ज्यादा होगा अब कंप्यूटर में सीखना कैसे हैं प्रीवियस एक्सपीरियंस जितना डाटा अवेलेबल है उसे डाटा से सीखना ठीक है तो मशीन लर्निंग और क्लासिकल आई में फर्क ये है की मशीन लर्निंग प्रीवियस डाटा उसे करते हुए सिख दिया अब आपके जब में सवाल आएगा तो पिछले यही कैसे सिखाती थी बड़ा सिंपल सा सवाल इसके लिए मैंने एक फिगर राखी है आपके लिए क्लासिकल आई जब 1970 में आई थी तो उन्हें हम नाम देते थे एक्सपर्ट सिस्टम या नॉलेज बेस सिस्टम ठीक है कितने खौफनाक नाम लगता है एक्सपोर्ट सिस्टम नॉलेज बेस सिस्टम माउथहफुल टाइप लेट स्पॉटेड डेट कैसे करते थे जितने रूल्स थे किसी एक्सपर्ट के पर एग्जांपल मैं एक डॉक्टर हूं या मैं एक लॉयर हूं आपने एक एक्सपर्ट सिस्टम बनाना है जो लॉयर तो आप क्या करेंगे एक लॉयर को हायर करेंगे बच ऑफ लॉयर्स को हीरे करेंगे यार ये कैसे हो ऐसे लड़ना है ये कैसे हो ऐसे लड़ना है ये के सो ऐसे लड़ना है सो यू आर गोइंग तू एड रूल्स आफ्टर रूल्स आफ्टर रूल्स आफ्टर रुलझ अब रूल एड करते जाएंगे उसके बाद क्या होगा रूल्स सिस्टम के अंदर है अब ए क्या है बच ऑफ रूल्स जो आउट ऑफ रूल्स इनपुट आएगी कोई ना कोई एक रूल के किन होगा क्लासिकल बिल्कुल ठीक है बहुत ज्यादा लिखना पद रहा है दूसरी बात और आप कितने रोज ढूंढेंगे एक्सपर्ट अगर किसी फील्ड का एक्सपर्ट नहीं है ठीक है सो आप देख सकते हैं की जो क्लासिकल वे ऑफ डूइंग ए ही था डेट वास वेरी लिमिटेड ठीक है क्यों यह जो बहुत ज्यादा रूल देने से कहते हैं की इस कैलेबल नहीं था स्केलेबल होता है की अगर कोई कम पांच लोगों के लिए हो सकता है तो वो 5 लाख लोगों के लिए भी हो सकता है डेट इसे स्केलेबिलिटी की मैं पांच लोगों के लिए एक चीज बनाऊं 50000 भी उसे कर ले कोई फर्क ना पड़े लेकिन अब अगर मैंने क्लासिकल यही बनाई है पांच रूल्स है 5000 रूल्स एड करना पड़ा मुश्किल है क्लासिकल और हम आउटपुट लीवर सेट आपके पास इनपुट से आपके पास आउटपुट है इनपुट आउटपुट पेयर्स और आप सिस्टम से निकाल दे जितने भी तुझे पता है ठीक है तो अब यही क्या कर रही है मशीन लर्निंग में वो रूल्स या वो एक फंक्शन जो है वो लर्न कर रही है ठीक और जब वो लर्न कर लेती है तो अब आप जब भी इनपुट देते हैं वो रूल्स क्योंकि वो ह्यूमन पे डिपेंडेंट नहीं है वो आई के एल्गोरिदम्स ने खुद लर्न किया तो वो आपको आउटपुट दे देते हैं अच्छा अब ये जो आप रूल्स लर्न कर रहे हैं इसको हमने एक बड़ा प्यार सा नाम दिया है ट्रेनिंग डी मॉडल मैंने मॉडल ट्रेन किया स्टोरी ठीक है कितने लोग हैं जिनको नहीं पता क्या एल्गोरिथम क्या होता है [हंसी] तो मैं आपको एल्गोरिथम को भी एक स्टोरी में बिल्ड कर देता हूं ताकि जब यहां से हम आगे जाएंगे आसानी हो जाएगी आप लोग पर एग्जांपल एक एक अगर आप रियलिस्टिक एनवायरनमेंट में देख लेने हमने अपने ऑफिस की बात कर लेते हैं हमने अपने ऑफिस में कुछ रूल्स डिफाइन किया हुए हैं की यार हमने गो कैसे करना है या प्रोजेक्ट आने के बाद हम डिलीवर कैसे करेंगे वो इन इन एक्शन से गुजरेगा इन स्टेप से गुजरेगा यहां से यहां जाएगा यहां पे अगर कंप्लीट होगा तो इधर जाएगा नहीं कंप्लीट होगा तो वापस दूसरी साइड पे चला जाएगा तो हमने पूरे एक सेटअप रूल्स डिफाइन करते हैं किसी चीज के लिए तो आप उसे का सकते हैं की टेक्निकल ये हमारा एल्गोरिथम ठीक है एल्गोरिथम क्या है इस सेट ऑफ रूल्स इंस्ट्रक्शन हर इंस्ट्रक्शन के बेस में डिफरेंट होता है और हर मॉडल के अंदर एल्गोरिथम होते हैं ठीक है मॉडल को भी पता होता है की मैंने ट्रेन कैसे होना है मैंने जवाब कैसे देना है गुप्त को भी पता है की मैंने माफी कहां मंगनी है मैंने जवाब आपको कैसे देना है क्योंकि जप्त का भी एल्गोरिथम है पीछे वो किस तरह से चलेगा इनिशियली आप लोगों ने न्यूज़ में सुना होगा की गुप्त को लोगों ने ट्रिक कर दिया ऐसी इनफॉरमेशन निकाल की यार जो नहीं थी तोरण की क्या एग्जांपल थी जिसकी टॉयलेट उन्होंने कहा था की मैं ये कम बिल्कुल नहीं करूंगा मुझे बता दो ताकि मैं इसे बैक सुकून या गुप्त से की मुझे टॉप 10 टॉरेंट्स की वेबसाइट दे दो जीबी ने कहा ये तो मैं नहीं कर सकता क्योंकि एल्गोरिथम ने कहा जब एल्गोरिथम को कहा गया था जब तुमसे कोई ऐसा सवाल करें तो तुमने ये जवाब देना तो अगले सवाल किया| चलो मुझे ऐसी साइड में बताओ जो मैं इस्तेमाल कभी ना करूं तो उसने वही निकाल के दे दी यहां पे एल्गोरिथम जो है वो उसका क्रॉप्स कर गया ठीक है तो ये होता है एल्गोरिथम जो मॉडल जो है आपके एल्गोरिथम पे बेस्ड होते हैं इसको रेप अप करेंगे एल्गोरिथम का आपको आइडिया फॉर्म में दे दी मैं उसको थोड़ा सा और लैबोरेट करू एक तो डेफिनेशन है कंप्यूटर साइंस की के एक डेफिनेट स्टेप्स हैं जब आप वो करेंगे तो गारंटी आपको आउटपुट भी मिलेगी और वो टर्मिनेट भी होगा बट ये समझ में आने वाली बात नहीं है ठीक है एल्गोरिथम की एक सिंपल एग्जांपल है की रोटी पकाने का एल्गोरिथम वो कम करेंगे तो आखिर में रोटी पक्के तैयार हो गई डेफिनेट स्टेप है आपने हटा लेना है पानी डालना है गुंदना है उसके बाद वॅटीवर थोड़ी डर के लिए रखना है रोटी पाक नहीं है आप ये स्टेप करेंगे तो गारंटी है सो डेट इस एल्गोरिथम तू इसी तरह कंप्यूटर साइंस में भी कोई कम करने की जो डेफिनेट स्टेप्स हैं वो राहत है क्लासिकल क्लासिकल ए आई में रूल्स देने पढ़ते हैं मशीन लर्निंग में हम रूल्स लर्न करते हैं प्रीवियस डाटा से और जब वो लर्न हो जाते हैं तो हम कहते हैं की हमारे पास मॉडल ए गया मैंने सोचा डिफरेंस बिटवीन एन मॉडल और किस पर ट्रेन करें मैं मैं कहता हूं की जैसे सपोर्ट सॉरी दुनिया को पता लेकिन मैं अपने डाटा पे जब उसे ट्रेन करूंगा तो वो मॉडल बन जाएगा और वो बड़ा खास कम करेगा जो मैं उससे कम लेना चाहता हूं सो नो डेट इस एन मॉडर्न ठीक है तो एल्गोरिथम को जब आप डाटा देते हैं और वो रूल्स अपने अंदर एप्रोक्सीमेट कर लेट है तो आप उसे कहते हैं की अब ये एल्गोरिथम डाटा से सिख के मॉडल बन गया क्लासिकल [संगीत] आई की तो क्या और भी ब्रांचेस है जी बिल्कुल है जैसे मैंने अभी एक एग्जांपल दी क्लासिकल ए आई और उसके बाद फिर हम देखेंगे की हमारे पास एक और ब्रांच है जिसे हम कहते हैं जेनरेटिव और उसके बाद हमारे पास और भी टेक्नोलॉजी है लेकिन वो फिर थोड़ी सी खौफनाक नाम है आई डोंट वांट तू को देवर क्योंकि आज की हमारी ऑडियंस जो है हमने उसे नाराज नहीं करना ओपन आई तू ट्रेन हुआ है यह सही बात देखो यार हां और यह जरूरी नहीं है की वह सारे का सर बोल रहे हैं अच्छा मैं आपको एक छोटी सी बात कनफ्लिक्ट है थोड़ा सा मैं आता हूं 30000 लीगल मिंस नहीं लिए आपने किसी मध्य में तो उनको डालना है ना वरना तो हिसाब किताब हो जाता है की डाटा कहां से आया फेसबुक का भी हिसाब किताब हुआ आज इतनी बड़ी सेटलमेंट उसने की यूके से आदमी उसकी सेटलमेंट नहीं हुई 768 मिलियन तू बी सेट और यू कैन अन्य क्या है यू कैन अन्य कैफे फेसबुक डाटा लाइक्स की जो कैसे हुआ था तो उन्होंने किसी इमाम में डालना था सो ट्विटर आईटी इस लेकिन आप मस्त ने कहा की नहीं भाई बस मैं अपना करूंगा ताकि मुझे ना बीट कर दे क्वेश्चन ये था की एल्गोरिथम मॉडल जो है वो एल्गोरिथम से बंता है और एल्गोरिथम रूल्स है क्या हर मॉडल एक ही एल्गोरिथम से बंता है मैं कुछ दो-तीन नाम ले लेट हूं जैसे सपोर्ट विक्टर मशीन एक्सप्लेन करेंगे मैंने वादा किया बहुत से लोगों से की मैं एक कॉन्सेप्ट क्लियर नहीं करूंगा अगले सेशन में भी मैंने बेसिक से शुरू करना है उसमें भी हमने आपको एग्जांपल के साथ छोटे-छोटे वीडियो में दिखाएंगे चाट गुप्त उसे करना सिखाएंगे फ्रॉम 10 इंजीनियरिंग सिखाएंगे 4 जीबी से आप क्विकली पैसे कैसे काम सकते हो डिफरेंट टूल्स से आप अपनी इनकम कैसे जेनरेट कर सकते हो सब जगह जाएंगे लेकिन ये दो तरीके हैं आप किसी भी डोर को सिख सकते हैं आप रता लगा लो आपको कुछ नहीं पता आगे पीछे हो क्या रहा है मैं आपको एक बात बताऊं मैंने नहीं की पड़ी जस्ट मेरा आइडिया के ऐसे ही है की अगर आपने इफेक्टिव फ्रॉम इंजीनियरिंग करनी है तब भी आपको एल्गोरिथम और मॉडल का पता होना चाहिए की पीछे वो सोच कैसे रहा है मैं आपको बताता हूं ऐसा है की आपके घर में ना कोई एक मॉडल है कम करने वाला बच्चा है या कुछ है आप उसको ठीक करते हो क्या इसको ये कहूंगा तो ये बात सही रहेगा मैंने इसे वो टेढ़ा कम करवाना है तो मुझे इस तरह से इसको बोलना पड़ेगा कहते हैं ना घर मेरे को बिगड़ा हुआ बच्चा तो उसका बड़े प्यार से कम का बना आगे से बेइज्जती कर देता है तो वो क्या है की आपको मुझे बच्चा बहुत मॉडल है आपको उसके बिहेवियर का पता है यार इससे मैं इसको मैं सख्त कमांड दूंगा तो ये मुझे आगे से बैक फायर कर जाएगा इसको बड़े नरम नरम कमांड देनी पड़ेगी क्योंकि आपके शहर में मॉडल और एल्गोरिथम की स्टोरी बिल्ड हो गई है तो आपकी प्रॉन्प्ट इंजीनियरिंग अच्छी हो जाएगी फ्रॉम इंजीनियरिंग पे आज नहीं तो कल को डिग्री आने वाली है हमारे प्रोफेसर एंड्रयू एमजी का एक कोर्स है लेकिन डिग्री की बात करो प्रॉन्प्ट इंजीनियरिंग सेल्फ टेस्ट लिया जाएगा की आप कितने अच्छे फ्रॉम लिखने हो और ये रिकॉर्ड कर ले आपसे कहा जाएगा ये सर्टेन इमेज है इसको इतने प्रॉमिस के अंदर मुझे जेनरेट करके डॉग तो आप पास हो मुझे यह टैक्स चाहिए यह खास इनफॉरमेशन जिन्होंने पहले निकाल के रखें होंगे आप से कहेंगे कितने परम्स में आपको कर पाते हो राइट तो ये बहुत बड़ी फील्ड है अब हैरान कुन बात ये है और परेशान कौन बात भी ये है इसमें कौन सी टेक्निकल नॉलेज चाहिए कौन सी डिग्री है मुझे सिर्फ लॉजिक सिर्फ लॉजिक हिम्मत चाहिए आप डॉक्टर हैं यू कैन बी एन ग्रेट फ्रॉम मैं कहता हूं डॉक्टर हजरत तो कैन बी एन ग्रेट फ्रॉम जूनियर इन डी हेल्थ सेक्टर हेल्थ सेक्टर में हमारी छुट्टी है वही जस्ट कैन नोट डू एनीथिंग हमें तो वोकैबलरी नहीं है वो टर्मिनोलॉजी से नहीं पता आप सिर्फ प्रॉन्प्ट जनरली मॉडल ट्रेनिंग एल्गोरिथम और प्रॉन्प्ट इंजीनियरिंग आप सिख लो जितने भी मेडिकल के लोग हैं यू बिल बी डूइंग वंडर्स मैं सर कहां से शुरू करूं आई कैन नोट डू आईटी डू आईटी इंस्टॉल किया गया है टीचर्स है उनको अपनी मां का पता है आप सिविल इंजीनियर आपको ओपनिंग डोमेन का पता है आज अगर कोई मुझे कहे की जा के प्रॉन्प्ट करके डाली को स्टेबल डिफ्यूजन को 4 जीबी को एक्सट्रैक्ट समथिंग इन सिविल इंजीनियरिंग हम तो एक दूसरे को देखते रहेंगे हमें तो पता भी नहीं की उससे बात कैसे करनी है बट फेल्ट और एक बांदा आएगा उसे फील्ड का वो हमारे साथ बैठ के टाइप करेगा सिंपल नहीं है तो कहां गई लॉजिक इंजीनियरिंग इसलिए बेसिक कॉन्सेप्ट को जो समझना बहुत जरूरी था अगला सवाल सवाल तुम्हारा पहले तो बात है की गुप्त पर जो है ना सिर्फ डाटा की बेस पर गुप्त पर नहीं बना से मुझे ये फीलिंग आई है की तुम्हें ये ग रहा है की गुप्त थ्री से गुप्त 4 को ज्यादा डाटा देकर गुप्त पर बना दिया गया डाटा उसके पास ज्यादा है ठीक है मल्टीपल डाटा सोर्स है इसके डिस्क्लोजर भी हैं और अननोन भी है लेकिन गुप्त 4k एल्गोरिथम मॉडल को बहुत स्मार्ट किया गया है टेक्निकल कंप्यूटिंग को कैसे किया जाता है की जब हमने गुप्त 3.5 लॉन्च किया था ना जैसे ट्रेनिंग स्टार्ट कर चुके थे और हमने जो लेसन लर्न किया थे थ्री पॉइंट फाइव में हमने उसकी बेस पे अपने जो एक लफ्ज़ अप सुन लेने रफ रीनफोर्समेंट लर्निंग विद ह्यूमन फीडबैक उसके जो फॉर्म्स हैं वो हमने ऑप्टिमाइज किया थे और उसके बाद उन्हें माइक्रोसॉफ्ट ने बहुत ज्यादा कंप्यूटर स्पेशलाइज्ड कंप्यूटर अच्छा जब मैं कंप्यूटर कहता हूं इसका मतलब है क्लाउड की वो मशीन जिन पे आई का मॉडल ट्रेन होता है पहले उनके पास वो कंप्यूटर नहीं था लेकिन जब 3.5 सक्सेसफुल हुआ तो फोर के लिए माइक्रोसॉफ्ट ने उनको जो कंप्यूटर रिसोर्सेस दिए वो बहुत ज्यादा ऑप्टिमाइज थे और एल्गोरिथम की थी और मजे की बात ये है की जो टेक्निकल रिपोर्ट है गुप्त पर की वह आपको यह बिल्कुल नहीं बताती है इसका स्ट्रक्चर टेबल सबसे पहले अच्छा अभी जब मैं मशीन लर्निंग का रहा हूं तो मैं एक साथ एड कर रहा हूं कन्वेंशनल मशीन लर्निंग इसका मतलब है की जो नए न्यूरल नेटवर्क बेस चीजें हैं उनकी बात नहीं कर दो -तीन सबसे पहले मसाला यह है की ये सारे के सारे एल्गोरिथम एक्चुअली मठ की क्वेश्चन से अब मठ की क्वेश्चन को आप टेक्स्ट दो तो वो कहे की ये क्या है व्हाट इसे दिस तो इसका मतलब है की आपने जब भी इन्हें इनपुट देनी है वो इनपुट आपने परी प्रोसेस करके एक डिफरेंट मठ की फॉर्म में कन्वर्ट करनी है बुरी भी हो शक्ति है जितनी अच्छी होगी उतना मशीन लर्निंग का मॉडल अच्छा ट्रेन होगा अगर वह अच्छी नहीं होगी तो मॉडल अच्छा ट्रेन नहीं होगा तो हमें कैसे पता चलेगा की यह जो अच्छा यह जो बाय डी वे इनपुट को प्रोसेस करके वह जो मठ की फॉर्म में ना इसे हम आम जुबान में कहते हैं की आपने बोला की डाटा खत्म तो आउटपुट खत्म ठीक है अब बिल्कुल है फोरकास्ट क्या करते हैं आपको एक सर्टेन डाटा से न्यू डाटा प्वाइंट्स ला के देते हैं अब आप का सकते हैं की सिंथेटिक डाटा वो प्रोड्यूस करते हैं जो की उसे डाटा जैसा होता है जी डाटा पे एल्गोरिथम को फिट किया गया हम वापस जाते हैं इस स्टोरी पे जो मैंने बट की थी की आपने एक मैकेनिक ले थे जिसको हमने मॉडल बनाया था आपने उसको कर गाड़ियां के बड़े में बता दिया पांचवी गाड़ी उन कर गाड़ियों जैसी थी उसके बड़े में उसने खुद समझ लिया अब वो तो हमने फीड नहीं किया था ना तो डर इस लाइट फ्लैक्सिबिलिटी यू सी डेट की ऐसा नहीं है की हमने उसको ए बी सी दी रूल डिफाइन की है और वो जेनरेटिव गुप्त क्या है जनरेटर मॉडल आजकल आपने मुल्क के प्राइम मिनिस्टर के बड़े में चाट गुप्त से नहीं पूछना यह कर महीने का कोर्स है डॉक्टर साहब वापस ए गए बच्चे शुरू करेंगे ओके जी सो मशीन लर्निंग में एक लफ्ज़ है लर्निंग लर्निंग की टाइप्स है बहुत साड़ी लेकिन हम में टाइप्स को जो है वो टच करेंगे उन सुपरवाइजर लर्निंग और रीनफोर्समेंट ठीक है सबसे पहले हमारे पास ए जाति है सुपरवाइजर आपकी जब में क्या आता है एल्गोरिथम तू डिसाइड और आपने मॉडल बनाना है जो पिक्चर एक्सेप्ट करें और बताएं दो कैटिगरीज कर लेना हमने तो या तो वो कैट पिक्चर है या वो नॉन कैड पिक्चर है अब आप ट्रेन कैसे करें आप एक तस्वीर मॉडल को देंगे मॉडर्न उसकी बेस पर आउटपुट देगा कैट लेकिन वो तस्वीर कैट की नहीं थी यह तुमने गलत प्रोडक्ट किया है ये पिक्चर कैट की थी अब इधर से एक और क्वेश्चन पैदा होता है अगर हम सुपरवाइज्ड कर रहे हैं तो हमें पता होना चाहिए की जो तस्वीर हम दे रहे हैं वो कैट की थी ऐसा डाटा जिसमें हमें पिक्चर भी पता है और उसे पिक्चर को हमने एक नाम भी दिया हुआ है उसे हम कहते हैं लेबल्ड डायग्राम लेबल डाटा का मतलब है की आपके पास डाटा जो है वह इनपुट और आउटपुट पेयर्स की फॉर्म में इनपुट और आउटपुट एक्सेप्ट कर दी थी और रूल लर्न करती थी तो इनपुट आउटपुट पैर तो चाहिए ना मतलब मेरे पास अगर 100 तस्वीर हैं सुपरविस्ड लर्निंग में तो मुझे एक्जेक्टली पता होना चाहिए की तस्वीर नंबर वन कैट तस्वीर नंबर तू नॉन कैट है तस्वीर नंबर थ्री फिर कैट है और सो ऑन सो पर पर जो 100 पिक्चर्स ठीक है तो ये जो प्रोसेस है डाटा को नोट 8 करने का इसे हम कहते हैं और जब हमारे पास डाटा ए जाता है इस तरह का तो उसे हम कहते हैं लेबर्ड डाटा अच्छा अब ये जो लेबलिंग है डाटा की ये इन आईटी सेल्फ बड़ा मुश्किल कम है अब इसके डिटेल में नहीं जाते हैं लेकिन ये मेहनत ठीक है जितनी भी ज्यादा वैल्यू इंटेलिजेंस का रहा हूं हमारे पास इनपुट है ईमेल आउटपुट में हम यह डिटेक्टर करना चाहते हैं यार यह समा है या समा नहीं है सुद्दनली हमारे पास एक एप्लीकेशन समा फिल्टरिंग ए गई तो ये क्या है सुपरवाइज्ड लर्निंग मेरे पास बहुत साड़ी मेंस थी मैंने उन्हें लेबल कर लिया मेल वन है मेल तू समा नहीं है मेल थ्री समा और उसकी बेस पे मैंने एल्गोरिदम्स को डाटा दे दे के मॉडल ट्रेन किया जब वो ट्रेन हो गया अब मैं उसे कोई ईमेल दूंगा तो वो खुद ही प्रिडिक्ट कर लगा ये समा है या समा नहीं सो ये क्या है मैंने इनपुट आउटपुट पेयर्स को लेबल करके एल्गोरिथम को दिया मॉडल ट्रेन किया जब ट्रेन हो गया अब वो मॉडल जैसा मुझे बताते हैं फिर मैकेनिक ट्रेन हो गया अब मैं उससे उन सीन मेल दूंगा ये समा है ये समा नहीं है और ये एप्लीकेशन है समा फिल्टरिंग सारे ईमेल प्रोवाइडर उसे करते कितने मिलियन ऑफ डॉलर की है यह एप्लीकेशन सिमिलरली आपके सामने और भी एप्लीकेशन स्पीच सिचुएशन बड़ी आसन बात इनपुट ऑडियो है आउटपुट उसका कॉरस्पॉडिंग टैक्स मॉडल आपने ट्रेन किया की यह ऑडियो है तो यह टेक्स्ट है यह ऑडियो है तो ये टेक्स्ट है यह ऑडियो है तो ये टेक्स्ट है इनपुट आउटपुट पेयर्स पे ट्रेन किया मॉडल किया है स्पीच रिकॉग्निशन मॉडल अब वो स्पीच रिकॉग्निशन मॉडल जब आपने ट्रेन कर लिया अब उसे कोई भी स्पीच देंगे एक्सीडेंट कर देगा ट्रांसलेट जेनरेट कर देगा सो इधर मैं अब जल्दी-जल्दी जैसे मशीन ट्रांसलेशन ये भी सुपरवाइज्ड लर्निंग है ऑनलाइन एडवरटाइजिंग आप लोगों ने कभी नोट किया है जब आप दो तीन मर्तबा एक साइट पे जैन बड़ी साइट पे तो वो आपको ऐसे एड दिखाई है की आपका दिल करता है यार इसको क्लिक कर दो अच्छा आखिरी जो एप्लीकेशन है वो बड़ी मजेदार है मैंने इधर लिखा है की आप एक एक असेंबली लाइन है उसे पे फोन जा रहे हैं मॉडल ने देख रहे हैं की ये फोन डिफेक्टिव है या डिफेक्टिव पड़े हैं या नहीं लेकिन ये फोन तो नहीं हो सकता ये तो दुनिया का कोई फ्रूट भी हो सकता है कोई गाड़ी हो शक्ति है कोई भी असेंबली लाइन की प्रोडक्ट हो शक्ति है जिसके ऊपर मॉडल लगा और बता दे बनी हुई प्रोडक्ट 40 नहीं सो यू कैन सी दी एप्लीकेशन सो यह वह बिलियन एप्लीकेशंस हैं जो 2022 तक रूल कर रही थी आई की शब्द पे और ये साड़ी की साड़ी सुपरवाइज्ड लर्निंग से सुपरवाइज लर्निंग की खास बात समारीज कर रहा हूं सुपरवाइज लर्निंग में आपके पास डाटा लेबल्ड होता है जब मैं लेबल कहता हूं तो जो इनपुट है कॉरस्पॉडिंग आउटपुट का भी पता है इनपुट आउटपुट पेयर्स आप एल्गोरिथम को देते हैं तो वो एल्गोरिथम एक फंक्शन लर्न कर लेट है उसके बाद जब भी आप इनपुट देंगे वो फंक्शन खुद एक आउटपुट कैलकुलेट करके दे देगा और वो आपकी एप्लीकेशन होगी बस टाइम फिल्टरिंग भी हो शक्ति है विजुअल इंफेक्शन भी हो शक्ति है मशीन ट्रांसलेशन भी हो शक्ति है स्पीच रिकॉग्निशन इस पॉइंट तक अगर सुपरवाइज लर्निंग से रिलेटेड कोई क्वेश्चन है तो प्लीज आज एडरवाइज अब मैं फिर एन सुपरवाइज्ड लर्निंग की तरफ जो नहीं वो आप ही के सेशन के लिए चेंज कर अंडरलाइन मॉडल डिफरेंट है और यह एक्सपीरियंस हमें तब हुआ था जब हमने मल्टीप्रोम इंप्लीमेंट किया आपको तो पता ही होगा ये हमारा एक सीक्रेट है हमारा एक प्रोजेक्ट था जब हम मल्टीप्रोम पर कर रहे थे तो हमें काफी वहां पर डिफरेंट तरह की टेक्निकल आए थे अच्छा ये पिक्चर सिर्फ मैंने जो बातें बताई है सिर्फ पिक्चर है हमारे पास डिफरेंट हमने ये सुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिथम को दी वो एल्गोरिथम को फिर हमने ट्रेन किया जब वो ट्रेन हो गया तो अब वो मॉडल बन गया मैंने उसे मॉडल को कोई भी अननोन पिक्चर देनी है उसने बता रहे हैं की ये डॉग है या कैट है या चिकन सो ये सिंपल सी पिक्चर थी जो बता रही थी की सुपरवाइज्ड लर्निंग है और वॉइस लर्निंग इस जो गुड और ग्रेट बट तेरे इस एन इमिटेशन वो इमिटेशन ये है की अगर आपके पास डाटा लेबल ना हो तो क्या करें पर एग्जांपल मेरे पास फर्ज करें मेरे पास थाउजेंड्स ऑफ इमेज लर्निंग भी अप्लाई नहीं हो शक्ति अच्छा इससे पहले एक चीज जो सुपरवाइज्ड लर्निंग में मैं बताना चाहूंगा सुपरवाइज्ड लर्निंग को ना हम आगे दो टाइप्स में डिवाइड करते हैं एक सुपरवाइज्ड लर्निंग है जिसमें मैंने ब्लैक है ये कैट है ये डॉग है ये डियर तो इसमें पर्टिकुलर क्लासेस है लेकिन मैं ये भी कर सकता हूं की मैं एक एल्गोरिथम को घर के डिफरेंट मतलब चीज दो और उसे कॉम मुझे घर की प्राइस बताओ अब घर की प्राइस जो है वो ए बी सी नहीं हो शक्ति कैट डॉग नहीं हो शक्ति वो कोई डॉलर वैल्यू होगी या हम ये का सकते हैं की बाबर आजम ने पिछले 10 माचो में इतना स्कोर बनाया था बताओ आज कितना बनाएगी बहुत सारे फीचर्स देख के तो इस किम की जो एप्लीकेशन है जिसमें हमने एक ओवर प्रोडक्ट करना होता है सुपरवाइज्ड लर्निंग में उसे हम रिग्रेशन कहते हैं तो सुपरवाइज्ड लर्निंग डॉट टाइप्स हैं क्लासिफिकेशन और रिग्रेशन कर दीजिएगा तो क्लासिफिकेशन में हमारे पास डिफाइंड क्लासेस होती हैं जैसे हमारे पास तस्वीर थी मुझे पता है की हजार में तीन टाइप की तस्वीर कैट की डॉग की चिकन नहीं हो शक्ति तो ये लेबल्स है मेरे या ये मेरी क्लासेस है तो इस किम का जो सुपरवाइज्ड लर्निंग है इसे हम कहेंगे क्लासिफिकेशन लेकिन अगर मैं स्कोर प्रोटेस्ट कर रहा हूं जैसे बाबर आजम का स्कोर प्रोटेस्ट कर रहा हूं ये अपने घर की प्राइस कर रहा हूं तो आप ये एक वैल्यू है जो ₹25000 भी हो शक्ति है 10000 3000 भी हो शक्ति है तो इसे हम कहते हैं रिग्रेशन सबसे पहले सवाल आपसे ये पूछा गया है 858 पे व्हाट इस सुपरवाइजर लर्निंग का वन लाइनर देते हैं सुपरवाइज लर्निंग में आपके पास इनपुट और आउटपुट पेयर्स होते हैं और उसकी बेस पे एल्गोरिथम जो है वो एक मॉडल लर्न करता जब लर्न कर लेट है तो उसके बाद किसी भी अनसीन इनपुट व्हाट्सएप करके आउटपुट दे सकते हैं जो मैंने आप लोगों को एग्जांपल दी थी स्टोरी बिल्ड की थी कर मैकेनिक की सर वो कौन सी कैटिगरी में आए मैं वही बता रहा हूं आप उसको इजीली अच्छा अब आपको मैं मॉडल इस स्टोरी पे बिल्ड करते हैं आप एक चौथ बांदा हायर करते हैं भाई जो मर्जी सिख ले ठीक है मैं भी वो आपको अंदाज़ बता देगा मैं भी वो ये बता दे क्योंकि ये फोन है पर वो शायद आपको ये नहीं बताया [हंसी] एप्लीकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस समझना एक लेयर होती है ठीक है जो एक तरफ से इनफॉरमेशन लेती है दूसरी तरफ पास करती है वहां से इनफॉरमेशन लेती है और वापस भेज देती है ना पूछने वाले को पता होता है की जब आप कहां से ए रहा है ना इधर पता होता है कहां से ए रहा है आप बैंक में जाते हो आप काउंटर पे जाकर पैसे जमा करते हो काउंटर से रसीद लेते हो आपको नहीं पता पीछे कैश कहां गया कहां रखा गया किसकी जब में गया यू डोंट नो नथिंग आपने बैंक में पैसा डाला काउंटर पे गए काउंटर मुझे काउंटर पे लोग बैठे हैं वो एपी और यू डोंट नीड तू नो एनीथिंग और पता भी नहीं है जरूर भी नहीं का मकसद जरूर क्या होती है हर जगह देखेंगे की किसी को सेंसेटिव इंपॉर्टेंट इनफॉरमेशन की एक्सेस से रॉक जाए आप किस दफ्तर में जाएंगे तो हमने किसी बंदे को ट्रेन क्या होता है की बंदे हैं तो तुमने उनके साथ ऐसे डील करना है वो अंदर तक ना आए वरना तो हर बांदा सीधा दरवाजा खोल है और सीईओ के साथ में बैठा हूं हमें बताओ क्या करना है आप भी यहां जब आए हो तो एक प्रोटोकॉल इंटरफेस के तहत यहां बैठे हुए पूरे ऑफिस में नीचे नहीं गए हो एक डिफाइन कर दिया रियल लाइफ के एग्जांपल मैं आपको बिल्ड स्टोरी नेटवर्क्स और इसी तरह चला है सर कैन यू प्लीज एक्सप्लेन रिग्रेशन और क्लासिफिकेशन व्हाट इस डी डिफरेंस बिटवीन क्लासिफिकेशन और रिग्रेशन डिफरेंस तो बड़ा आसन है क्लासिफिकेशन में आपके पास एग्जैक्ट डिफाइंड लेबल डी जो आपने प्रोटेस्ट कर रहे हैं पर एग्जांपल मेरे पास शेप्स का डाटा है शेप्स में है तीन स्क्वायर ट्रायंगल सर्किल तो जब आउटपुट आएगी तो आउटपुट भी तो तीनों में से स्क्वायर ट्रायंगल ये सर्किल है क्या चौथी चीज है नहीं डाटा लेकिन रिग्रेशन बच्चों के एक्सेस है बच्चों के मार्क्स जो है वो एक से 10 तक है लेकिन वो 9.75 भी हो सकते हैं 6.23 भी हो सकते हैं 4.1 लर्निंग से जो बच्चों के ऐसे इनपुट ले और स्कोर प्रोटेस्ट करें पुरी अच्छा आपने नोट किया मैं रिग्रेशन में हर बार स्कोर का रहा हूं क्लासिफिकेशन में हर बार लेबल का रहा हूं यह मेथाडोलॉजी में बार-बार इसलिए का रहा हूं ताकि आप इसके साथ कंफर्टेबल हो जाए रिग्रेशन यू ऑलवेज आउटपुट आस्क स्कोर एन स्कोर इसे एन मैथमेटिकल वैल्यू इट्स एन नंबर फ्लोटिंग पॉइंट भी हो सकता है अगला सवाल है और वो काफी अच्छा सवाल है यहां से गुजर है की प्रॉन्प्ट इंजीनियरिंग कैसे सखी जाए हम कैसे सीखे ठीक है क्योंकि इस वक्त इस सवाल वैलिड इसलिए है की आपको बहुत लोग शिखा भी रहे हैं और वो रात को कहानी से सीखने हैं सुबह वो सीखना शुरू कर देते हैं अच्छे खेस हो जाता है की आप प्रमोटिंग करना शुरू करते हैं सबसे बेहतरीन तरीका इन सारे उससे एक स्टेप पहले क्या करना है मॉडल एल्गोरिथम यह कॉन्सेप्ट को बट करने ऑनलाइन वीडियो है प्रॉपर सिस्टमैटिक वह देखने उसके बाद थर्ड और डी मोस्ट इंपॉर्टेंट एंट्री ठीक है उनका एक पूरा क्वेश्चन करें उससे जाकर प्रॉब्लम यह नहीं सीखे उससे बेहतर कोई नहीं शिखा सकता 4 मीना के सेशन में हम आपको डायरेक्ट भी करते रहेंगे की आपने यहां से निकालने के बाद नेटफ्लिक्स देखना है ये एंड्राइड एमजी देखना है पूछो यार यस मैं पहले सो आप लोग सारे समझ लेने की लैबोल्ड डाटा क्या होता है पहले मैं उसके जेन एक स्टोरी बिल्ड कर डन ताकि आपको देखो ये भी इंपॉर्टेंट टर्म्स है पेड़ डॉक्टर उसको एक हॉरर स्टोरी में कितना अभी तो स्टार्ट ही नहीं है अभी तक स्टार्टिंग देख लेबल डाटा है क्या मैक्स सेल्स किट से स्टार्ट करता हूं आपके पास एक्सल सीट के अंदर कॉलम्स हैं पहले कलम के अंदर आपकी आगे है दूसरे के अंदर मेरी मार्क्स हैं तीसरी के अंदर में भी कोई आपकी फाइनेंशियल है चौथ के अंदर आपका कोई और काउंट है लेकिन ऊपर कोई लेवल नहीं दिया गया अब आप कैसे डिफरेंशिएट करेंगे क्या क्या है कोई इनफॉरमेशन नहीं है ठीक है लेकिन जब आप ऊपर लेबलिंग कर देते हैं की ये वाला डाटा ये है ये आगे है ये आपके मार्क्स हैं ये आपकी वैल्यू है फाइनेंशियल जो भी है तो हल्के से आप उसको इनफॉरमेशन को लेबल कर देते हैं तो आप उसे लेबल उन लेबल्ड डाटा बेसिकली हमें डाटा मीनिंग की हम थोड़ा सा कोशिश करेंगे लेकिन ये बहुत बड़ा चैलेंज है चैलेंज है की उन लेबल डाटा अनस्ट्रक्ट अभी इस पे भी थोड़ी सी बात करते हैं स्ट्रक्चर और अनस्ट्रक्चर ये भी बहुत ही इंपॉर्टेंट है अच्छा ये बाकी ये चीज अब आपको स्ट्रक्चर और अनस्ट्रक्चर डाटा का भी पता होना चाहिए अच्छा यह जो हमारी कन्वेंशनल म है ना आईटी वास वेरी गुड ऑन स्ट्रक्चर डेट ऑफ स्ट्रक्चर डाटा जब भी हम जब में आए तो हमारे के एन में ना एक टेबल ए जाना चाहिए एक्सल की तरह का या जो डाटा बेसिस के टेबल होते हैं जिसमें हमारे पास डिफाइंड रो फीचर्स हैं और रोज और कॉलम्स में वो सर ना बड़ा हम स्कीम बनाते हैं तो वो स्ट्रक्चर ही बनाते हैं ना तो इसलिए हम उसे कहते हैं स्ट्रक्चर डाटा एक्सल का डाटा या डेटाबेस का डाटा स्ट्रक्चर डाटा तो फिर अनस्ट्रक्चरल डाटा की सबसे बड़ी एग्जांपल है ये जो मैं स्पीच दे रहा हूं ये जो ऑडियो है ऑडियो एग्जांपल ओके सो कैट अब आपको वह कैट या बिल्ली नजर ए रही है कंप्यूटर को क्या नजर ए रहा होगा 255 की वैल्यू क्या होती है जीरो से लेकर 255 तक सो कंप्यूटर को क्या पता यार ये सारे नंबर दिल्ली है या ये सारे नंबर मिल ही नहीं है या ये सारे नंबर एक बिल्ली धूप में खड़ी है जिसमें येलो येलो है ये सारे नंबर बिल्ली रात को बैठी हुई है सर कल है कंप्यूटर हज नो वे तू नो डेट सो डेट इसे अंदर एक और सवाल है रेफरेंस नहीं देता की ये डाटा कहां से आया है कौन सी रिसर्च का डाटा नहीं होते इसलिए कहा जाता है की चाट गुप्त के जो आउटपुट है उसे पर ब्लाइंड्ली रिलायंस नहीं करना ठीक है कुछ एडवांसमेंट आने वाली चीज मिलन शुरू हो जाएगी ठीक है लेकिन अभी तक यस वहां पर रेफरेंस नहीं होते उसका एक छोटा सा तरीका यह है की जब आपको इनफॉरमेशन मिली तो आप गूगल से भी थोड़ा सा पूछ लेना थोड़ा उसको एक क्यूरोसिटी से भी देखें इसे मेकिंग सेंस तू यू याद रखिए हेलो सी नेशंस हैं के यह जो लैंग्वेज को बाय डी वे हम बड़े लैंग्वेज मॉडल कहते हैं ठीक है तो चाट गुप्त या कोई भी बड़े लैंग्वेज मॉडल जब आपको आउटपुट देता है तो वह जरूरी नहीं की वो आउटपुट बिल्कुल ठीक हो सोमेटाइम्स चाट गुप्त क्वेश्चन पूछेगा वो आपको फर्जी इनफॉरमेशन बना के दे देगा फर्जी रिसर्च पेपर्स दे देगा जो एक्जिस्ट नहीं करते होंगे सो इस किम की आउटपुट जो कहानी एक्जिस्ट नहीं करती लेकिन लैंग्वेज मॉडल ने आपको दे दी है उसे हम कहते हैं हेलो क्योंकि मोस्ट ऑफ डी केसेस लैंग्वेज मॉडल आपको बहुत एक्यूरेट इनफॉरमेशन दे रहे हैं आपका ट्रस्ट बिल्ड होता जा रहा है लेकिन जब आपका सफिशिएंट ट्रस्ट बिल्ड होता है सुद्दनली आप उसको अथॉरिटी मां लेते हैं लेकिन जब एक नई इनफॉरमेशन आई है जो गलत है तो भी आप उसे पर यकीन ले आते हैं और यह चाट पीपीटी के साथ साथ पर तो मीन बाय जितने लोग हमारे साथ जुड़े हुए हैं अगेन वंस अगेन आई ट्रॉली अप्रिशिएट डेट यह जहां जो बैठे हैं इनकी तो मजबूरी है क्योंकि दरवाजे में मैं खड़ा हूं छोटू लाइव बैठे हैं वो अपनी खुशी से बैठे हैं वो सीखना चाहते हैं और याद रखिए हमारे लिए बहुत बड़ी मोटिवेशन है आप लोग हमें देख रहे हो शेर कर रहे हो शेर कर देंगे तो किसी और तक भी पहुंच जाएगा क्योंकि मैंने एक चीज अच्छी है की हम ने स्कोर्स के बड़े में पिछले 20 दोनों से एक-एक चीज बताइए लाइफ में गया हूं वीडियो भी रिकॉर्ड की उसके बाद भी आज भी मुझे पूछ रहे हैं की सर ये है फ्री कोर्स क्या है उसकी वजह पता है पैसे क्या है जब मुझे आज ये सवाल बार-बार रो रहे थे ना आज जब हम जा रहे थे तो मुझे एक एहसास हुआ की यार हम तो इतनी मेहनत करके आप लोगों से शेर कर रहे हैं तो आपसे एक शेर का बटन नहीं दबाया जाता की किसी को पता ना चल जाए कहानी तो आपका क्या जाता है मेरे पास आज दो लोग आए हैं बेचारे मैं आपको बेचारे इसलिए का रहा हूं की वो क्वालीफाई नहीं कर सके इस क्लासेस के लिए लेकिन वो रोना एक ही बात करो कसम आगे निकाल गए उन्होंने हमें कुछ भी नहीं सिखाया कुछ सवाल पूछो तो जवाब नहीं देते बस हमें कभी हेल्प नहीं की अब उनकी वजह से हमारे ऊपर प्रेशर है दोस्त एक दूसरे को हेल्प नहीं कर रहे यार अगर हम आपको फ्री दे रहे हैं तो आप क्या क्या जाता है कर दो शेर किसी तक पहुंच जाएगा सिंपल हज ज्ञात ही देख रहे हो साड़ी रेंज में लेकिन आते डी से टाइम जी तरह से आप जुड़े हुए आयुर्वेदिक अप्रिशिएट डेट अगले सवाल की तरफ मैं जाऊंगा और वह है जी हमारे पास [संगीत] आ एपी के मैं आप लोगों को सर कैन वे क्रिएट एपी विच कैन कलेक्ट फ्रॉम बोथ चार्ज गुप्त और ब्रेड ये बर्ड ब्रांड नहीं है तो बर्ड और चाट गुप्त से डाटा कलेक्ट करके ए सकते हैं देखें इंटरेस्टिंग क्वेश्चन तो पैसे कमाने हैं जब हम आगे जाएंगे एप्स की इंप्लीमेंटेशन देखेंगे यही तो पैसे वाले कम है जो एक बिजनेसमैन नहीं कर सकेगा जो एक डॉक्टर नहीं कर सकेगा हमने आपको बिटवीन डी लाइंस चीजें सीखनी है क्या देखो चाट गुप्त से जाके कंटेंट तो अब कोई भी लिख लगा दोनों को कत्था करके दिखा ठीक है तो हमने एप्स डेवलपमेंट यह वैसे हमने किया भी है वो मेडिकल रे सर्च पे आप इधर बता दो ना सबको लगता है क्लासेस होती है मसाला वगैरा हमने कोई इनपुट डाला है की वो अब माफ करें लाइव वालों को हम लोग प्रॉन्प्ट इंजीनियरिंग आपको सिखाएंगे आगे जाके हम एक सेशन रखेंगे जिसमें हम प्रॉन्प्टिंग करेंगे और उसके बेसिक अच्छा सवाल किया की सर बेसिक रूल्स क्या है वो आज का ये झंडा नहीं है और ऐसे कुछ सवाल में इग्नोर कर रहा हूं मैं देख रहा हूं मेरे पास तीन भेज रही है इनमें से कुछ सवाल ऐसे हैं जो अगले सेशन से जिनका तालुका है क्योंकि उन पे अभी बात की जाएगी और कन्फ्यूजन क्रिएट होगी क्योंकि आप लोग रिइंफोर्समेंट की बात कर रहे हो रिग्रेशन की बात कर रहे हो तो उसकी हमने बेसिक सभी आगे तक लेक जानी है और प्रॉन्प्ट इंजीनियरिंग में होगा इंशाल्लाह आपका सवाल रिपीट करें मैंने आप रिपीट करना था की ऑडियंस को बताओ क्वेश्चन ये था की अगर हमने रिग्रेशन करना है तो क्या इनपुट जो है वो भी मठ की फॉर्म में हनी चाहिए जी बिल्कुल यह इनपुट फीचर्स होंगे आप यह इनपुट देंगे तो स्कोर प्रिडिक्ट होगा यानी के मैच वन में ये ये ये हालात है इतना स्कोर आया यह लेबल डाटा इनपुट और कॉरस्पॉडिंग आउटपुट मैच तू में ये जगह थी ये हालात थे नामी इतनी थी गेंद स्विंग हो रही थी या वॅटीवर ये सारे फीचर आउटपुट इतना स्कोर सो ये साड़ी एग्जांपल्स हैं लेबलिंग क्या है इनपुट थी कॉरस्पॉडिंग आउटपुट थी इनपुट और आउटपुट इनपुट आउटपुट पैर बार-बार मैं का रहा हूं सुपरवाइज्ड लर्निंग इनपुट आउटपुट पैर के बगैर नहीं हो शक्ति पैर का मतलब है दो चीज इनपुट कॉरस्पॉडिंग आउटपुट अगली इनपुट कॉरस्पॉडिंग आउटपुट देवर आर एन लोट ऑफ इनपुट आउटपुट पेयर्स इनपुट देते हैं मॉडल कोई आउटपुट देता है तो आप उसे पर वाले आउटपुट से कंपेयर करके मॉडल को बताते हैं तो सच बोल रहा है यह तू गलत का रहा है तू सिख गया है या तू नहीं जनरेटर की बात करेंगे क्लैड की बात करेंगे डिफरेंट टूल्स जो चाट गुप्त के कंपीटीटर्स हैं जो उनसे बेहतर है क्या उसे करना है हम सब करेंगे लेकिन अभी जो कॉन्सेप्ट बिल्ड कर रहे हैं की हम आप लोगों को चाट गुप्त इस तरह से नहीं पढ़ाएंगे के आप एक रेट के तोर पे जा के ए बी सी दी करके उसे करो हम कांसेप्चुअल गुप्त आपको पढ़ाएंगे ताकि आपको समझ ए रहा हो की पीछे हो क्या रहा है की आप खुद से आप एक जेनरेटिव मॉडल बन जाओगे कुछ इनफॉरमेशन हम देंगे और आप इस काबिल हो जाओगे की आप खुद से कुछ नए डाटा प्वाइंट्स बना पाओगे ठीक है तो इसलिए अभी मैं कम जवाब दे रहा हूं नेक्स्ट यहां से सबसे ज्यादा गणपत जी सकते हैं सर सवाल ये है की यह जो आई के यूजेस की प्रिडिक्शन है इसमें मेकिनी ने प्रिडिक्ट किया था की सबसे ज्यादा वालुज और जेनरेट होगी वो रिटेल में होगी ठीक है तो इसकी मैं एग्जांपल्स क्या है जितने बड़े-बड़े स्टोर्स और चेंज हैं मैंने फिर आपको असेंबली लाइन की एग्जांपल दी फोर्ड डिक्टेशन की वो और उसके अलावा प्राइस डिक्टेशन की उसके बाद ये जो जितने ऑनलाइन मार्ट्स हैं अमेजॉन है ये सारे उसे कर रहे हैं ये सारे क्या है रिटेल स्टोर्स इसीलिए इस जगह पे सबसे ज्यादा वैल्यू जेनरेट हो रही है वहां से आप तो इसका मतलब यह है का इस्तेमाल करके आपसे जो है वो अपना रिव्यू बड़ा सकते हैं की क्या आई को मैं समराइज कर रहा हूं की क्या आई को उसे करते हुए आप कस्टमर जो है उन को अनइंटेंशनली फोर्स कर सकते हैं जो आपसे ज्यादा शॉपिंग करें हर बिजनेस यही चाहता हूं अरे ए रिकमेंड आई की एप्लीकेशन में भी और भी जाएंगे एवरी नो ऑन दें की रिकमेंडेशन सिस्टम एक बड़ा एक स्टैंडर्ड है ये शायद बहुत कम हो रहा ऑलमोस्ट ए जाएगा आप नेटफ्लिक्स है फेसबुक है आप फेसबुक पर बैठे हैं कुछ भी का रहा है रिकमेंडेशन सिस्टम जो है वो हर जगह जा रहा है ये कांग्रेस में हर जगह युटुब वो तो अगर मीडिया हो गया है सोशल मीडिया हेल्थ सेक्टर है फिटैक है हर जगह उसे हो रहा है मैं आप थोड़े सवाल कर लूं आप लोगों की मेमोरी को रिफ्रेश करने के लिए ठीक है गुड क्वेश्चन डिजिटल मार्केटिंग और फ्रीलांसिंग में आप प्रॉन्प्ट इंजीनियरिंग से क्या कर सकते हैं इसके लिए आप युटुब पर हमने वीडियो बनाई थी की आप के फ्रीलांसिंग के अंदर आप अच्छे इफेक्टिव प्रपोज जेनरेट कर सकते हो ठीक है फ्रीलांसिंग की पार्टिकुलर बात करता हूं आपको क्लाइंट ने आके बताया की मुझे एक जब पोस्ट की जिसके अंदर कॉम्प्लिकेटेड टर्म्स हैं ठीक है आप उन टर्म्स को अपनी प्रॉन्प्ट इंजीनियरिंग के थ्रू गुप्त से स्मार्टली पुचके फिर उनको दोबारा से गुप्त को दे के एक अच्छा इफेक्टिव प्रपोज ले सकते हो लेकिन मेरी आपसे गुजारिश ये रहेगी की गुप्त वाले जो प्रपोज होते हैं वो मीटिंग्स में अक्सर डील करवाते हैं ठीक है तो शुक्र है कैमरा इस तरफ है तो गुप्त वाले प्रपोजर पे ब्लाइंड्ली रिलीव नहीं करना वो जो शुरू का दो कर लाइनें का ह्यूमन टच है वो जरूर देना है गुप्त आपके कॉन्सेप्ट्स क्लियर कर देता है की क्लाइंट मांग क्या रहा है और आपने उसको बताना क्या हुआ साड़ी प्रॉपर्टी इंजीनियरिंग होगी डिजिटल मार्केटिंग तो आप मैं कंटेंट जेनरेट करना है इफैक्ट्टिव कंटेंट जेनरेट करना है ट्रेंड्स देखने हैं साड़ी इनफॉरमेशन है ब्रांडिंग है गाइडलाइंस है वो साड़ी आपकी प्रॉन्प्टिन जेनेरिक पर जितना सवाल आप करेंगे उतना आपको जवाब मिलेगा लेकिन वंस अगेन ओंस अगेन आप लोगों ने खयाल करना है की गुप्त से इनफार्मेशन जो आए उसे पे रेनेस नहीं करना ब्लाइंड्ली ठीक है उसको ह्यूमन टच जरूरी है इन डिजिटल मार्केटिंग और फूल आंसुइंग एन फ्रॉम 10 इंजीनियरिंग होगी की डिफरेंट है सवाल यह है की क्या प्रों फ्रॉम इंजीनियरिंग जो है वो डिफरेंट टूल्स के लिए डिफरेंट होगी पर एग्जांपल बर्ड्स से बात करने का तरीका डिफरेंट होगा 4 जीडी से बात करने का तरीका डिफरेंट होगा क्लाउड से बात करने का तरीका डिफरेंट होगा देखो बेसिक्स से होगी थोड़ी टेक्निक्स बदलेंगे और ये आपको एल्गोरिथम और रिस्पांस की बेस पे अंदाज़ होगा जैसे मैंने कहा था की घर में दो बच्चे हो तो उनके रिस्पांस पे आपको अंदाज़ होता है की इसके साथ बात कमी से करनी पड़ेगी इसने गले पद जाना है या इसको इतनी ये तमीज से बात नहीं सुनने वाला इसको इस तरह से बोलना है इसको लालच देनी है इसको नहीं देनी मतलब छोटा सा रिस्पांस की बेस मेथड करोगे हम बात करें हम डाटा गलत नहीं जा रहे हैं दे जा रहे अब वह मॉडरेट नहीं हो गया सवाल यह है और बड़ा समझदार आदमी है हमारा इसने झूठ डाटा हम दे रहे हैं मॉडल को जिसकी बेस पर हमने मॉडल इनफॉरमेशन लेनी है यह कैसे डिफाइन करेंगे यह कैसे पता चलेगा की वो जो डाटा दे रहे वो डाटा ठीक भी है वापस अपनी स्टोरी पे आता हूं और और जब हम एक मैकेनिक को ट्रेन कर रहे थे अगर हम कोई ऐसी किताबें से पढ़ने को कहते हैं जिसके अंदर गाड़ी खराब करने के सारे तरीके लिखे हुए हैं तो जब भी हम उससे सवाल करेंगे तो हमें गाड़ी खराब करने का तरीका से तो मैंने डेट कैसे होगी वेरीफाई कैसे होगी ठीक है यह वाला सवाल है उसका अब अब गरबे जिनका जवाब दे दिया मैं फिर इसको बड़ा लंबा करता हूं यार देखो मेरी बात सुनो इस पर एक तो पूरा हम टॉपिक कर सकते हैं एडम कर लेने की डाटा ठीक डाटा सही तरीके से फीड किया जा रहा है और उसकी सही आउटपुट ए रही है स पर डी डेट है एक यह चेक करना होता है की जो मैंने किताब उसको पढ़ाई इस किताब में से मुझे वैलिड क्वेश्चन दे रहा है तो टेस्ट और ट्रेनिंग डाटा मैंने का दिया की पहले हम कुछ सवाल अपने पास रॉक लेते हैं जिनके जवाब हमें पता होते हैं हम उससे सवाल पूछेंगे और अपने जवाब से वेरीफाई करेंगे की यार इसको मैंने ये पटाया है तो उसने बात तो सही बताई थी ठीक है बच्चे को पटाया जाता है ना की ये रिमोट है थोड़ी डर बाद मुझे पूछता है क्या है ये वो बताता है रिमोट है ठीक है तो मतलब जो डाटा फीड किया वो डाटा सही फीड हो गया हमने जूम किया की ये रिमोट है अब उससे एक लेयर पहले ए जाते हैं की वो जो डाटा है वो वैलिडेट है या नहीं है उसकी पुरी टेक्निक्स है क्योंकि उसमें आपने देखना है थोड़ी रिसर्च इंवॉल्व हो जाति है की अगर उसे डाटा के अंदर लिखा हुआ है की ट्विटर जो है वो 97 में बना ठीक है तो आपको जा के उसकी करनी पड़ती है सोर्स चेक करना पड़ता है डाटा किसने जेनरेट किया कैसे जेनरेट किया उसके अंदर पेटर्न्स होते हैं के नॉर्मलीज के नॉर्मली नॉइस ये पूरा एक एक नीचे डिस्क्रिप्शन अगेन इसकी डिटेल इन इत्सेल्फ एक पूरा टॉपिक है और वह हम रख सकते हैं किसी एक में सो थैंक यू वेरी मैच एवरीबाड़ी आप लोगों के बैठने का और थैंक यू वेरी मैच सर आपको शायद करना चाहेंगे और नहीं सबसे पहले ये की ये मेरे लिए बड़ी खुशी की बात है की आई पढ़ने के लिए इतने लोग ऑनलाइन हैं डेट इस समथिंग रियली हमारे दो घंटे में कोई हुए हैं 700 लोग आउट और 4 महीने पड़े हैं लेकिन मजाक करो आज तक कोई लाइव सेशन हमारा ऐसा नहीं हुआ इतना बड़ा कॉम्प्लिकेटेड और जिसमें कंसिस्टेंटली इतने लोग बैठे हो अमेजिंग क्योंकि आपके पास यार आप अगर फेसबुक पर युटुब तो आपको सिर्फ नजर ए रही होगी कलेक्टिवली तकरीबन 820 लोग तक रिटर्न इससे अंदाज़ हुआ की लोग वाकई सीखना चाहते हैं और हमने यह जो किया है यह गलती नहीं की और मैं एक और बात बताता हूं आते डी और ऑफ डी दे यह जो साड़ी रेंज में है इसमें ऑफिस स्टाफ हमारा फिर हमारे ऑफिस के एडमिनिस्ट्रेशन की टीम क्योंकि यह हाल जो था मुझे रिक्वेस्ट करनी पड़ेगी खाली कर दें हमें पटना है वो भी जा रहे हैं अपने आप को नीचे कहानी एडजस्ट करके बैठे हुए हैं फिर इतना सर कमस कम 20 25 लोगों ने डेडीकेटेड कम किया है तब आज हम ये दो घंटे आपके सामने खड़े हो पाया बोलने के लिए अगर यह टीम हमारे साथ ना होती पीछे तो हमारे पास कुछ नहीं था हम खड़े भी नहीं हो सकते थैंक यू वेरी मैच दानिश जितने लोग भी यहां मौजूद है की बस यार हमारे एडमिंस हैं और आपने एक तो हमें हेल्प आउट क्यों दूसरा खड़े होकर लेक्चरर्स टैंगो भी इतना पसंद तो नहीं है खैर लेकिन फिर भी आपका खड़े होकर सुना अमेजिंग आई एम ट्रॉली हैप्पी इंशाल्लाह [संगीत] थैंक यू एवरीवन [प्रशंसा] [संगीत]