Datasets:
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101
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हेलो हेलो व्यूअर्स वेलकम टू माय YouTube |
चैनल हम लोग इस पर 3 वीडियोस से यह सीख |
रहे हैं कि अगर आपके डेटा में मिसिंग |
वैल्यूज है तो उनको कैसे हैंडल करना है और |
हम आज के वीडियो में यही टॉपिक कवर करेंगे |
नेक्स्ट वीडियो में सूजन को भी सब |
प्रोस्पेक्टिव हमने अभी तक तीन वीडियोस |
पड़े सबसे पहले वीडियो में हमने कंप्लीट |
के सेलेब्स देखा जहां पर अगर आपके डेटा |
में कोई भी मीटिंग चालू है आप उस |
कंप्यूटरों को हटा देते हो यह हमने सीखा |
था फिर उसके बाद वाले वीडियो में हमने |
डिस्कस किया हाउ टो हैंडल न्यूमेरिकल में |
सिंह डाटा ठीक है यहां पर मैंने तीन |
टेक्निक से की थी उसके बाद हमने सीखा हाउ |
टो हैंडल कैटेगरी कल मैसेज डाटा यहां पर |
हमें दो टेक्निक से की थी यह तीन वीडियोस |
अभी तक हमने कवर किए गए अब आज का वीडियो |
है इसमें हम लोग तीन अलग से टॉपिक्स और |
डिस्कस करने वाले साथ हुए दो सबसे पहले |
विल डिसकस तरफ स्पेशल टेक्निक जो आप दोनों |
कैटिगिरिकल और हिमाचल डेट आफ थिस |
आधे कर सकते हो इस कॉर्ड रेंडम वैल्यू |
इंप्यूटेशन रेंडम नंबर्स के करना है फिर |
आज हम तो टॉपिक पढेंगे उसमें नया कौन से |
पढेंगे व्हिच इज गोल्ड मिसिंग इंडिकेटर अब |
यह क्या होता है हम थोड़ी देर के बाद इस |
प्रेस करेंगे और लास्ट में इस वीडियो के |
हमें टेक्निक डिस्कस करेंगे इसको यूज करके |
आप ऑटोमेटिक के लिए सिंपल Twitter का सही |
पैरामीटर ट्यून कर सकते हो यह सिगरेट सर |
सीवी ठीक है तो वह हम इसको ले सकते हैं |
ऑटोमेटिक सिलेक्शन आफ पैरामीटर ठीक है यह |
तीन टॉपिक हम लोग आज के वीडियो में कवर |
करेंगे और जैसे यह हो जाएगा तो हमारा |
यूनीवेरीएट डेटा इनट्यूशन कंपलीट हो जाए |
और फिर हम लोग मूव करेंगे मल्टीवेरिएट |
डेटाइम ट्यूशन में जहां पर हम दो चीजें |
पढेंगे के निम्न ट्यूटर कल की क्लास में |
कि एंड अल्टरनेटिव यह उसके नेक्स्ट क्लास |
के वीडियो में चिकन तो दिस इज द प्राइम |
टोटल मिलाकर सिक्स वीडियोस होंगे इस प्लेस |
में ऑन मिसिंग वैलिडेशन टुडे इज द फोर |
वीडियो ओके सो लेट्स स्टार्ट विद फॉरेस्ट |
एंड इंटिमिडेशन एंड एंप्यूटेशन इज वेरी |
सिंपल बट इस यूज्ड ऑयल और ऑयल एक्सप्लेन |
यहां पर क्या होता है इससे आपके पास कोई |
प्रॉब्लम है जिसमें आपके पास वैल्यूज में |
खूब सारी और बीच-बीच में मिसिंग यू सही |
लाइक दिस ए |
है तो अब आपको यह मिसिंग वैल्यूज को फोल्ड |
करना है तो आप इन मिसिंग और इसको कैसे फील |
करते हो बाय यूजिंग रेंडम नंबर्स |
कि अ फर्स्ट टाइम सुनकर थोड़ा वियर लगता |
है कि टाइम नंबर से करने से क्या फायदा |
होगा बट यह नार्मल रेंडम नंबर्स नहीं है |
यह रेंडम नंबर्स आप रैंडमली सेलेक्ट करते |
हो फ्रॉम अदर नंबर्स डाटा प्रेजेंटेड अट |
कोल्लम यह जो नंबर प्रेजेंट हम जैसे आप |
2652 है यहां पर 5651 तो आप यहां पर जो |
नंबर सेलेक्ट करोगे वह एक्चुअली इन सब में |
से रैंडमली किसी एक नंबर को सेलेक्ट कर के |
सेलेक्ट करोगे ठीक है तो ऐसा यह है कि आप |
एक से लेकर 100 तक कोई भी नंबर को यूज करो |
ना कि आपके डेटा में जो नंबर है उनमें से |
ही आप रैंडमली नंबर को सलेक्ट करोगे और इन |
मिसिंग प्लेस पर फील करोगे दाल कौन सेट द |
गुड रोड इस कांटेस्ट की फाइट कैन बे |
अप्लाइड टो बोथ न्यूमेरिकल फेस्टिवल्स |
कैटिगिरिकल कॉलम सोच कर देखो और अगर आपके |
पास एक कॉलम है बैगनी मॉम्स सेक्स या |
जेंडर अब वहां पर मेल है |
वॉइस मेल है फीमेल female है फिर मिसिंग |
वैल्यूज इन तो कि मृत व्यक्ति से मिलूंगी |
बाय 20 वाले उसे जो गालिया पर दी हुई है |
इनमें से आप रैंडमली सेलेक्ट करोगे तो यह |
कालू और इसमें दिन गायों को सेंड करोगे तो |
यह टेक्नीक बहुत सिंपल है बस कांसेप्ट यह |
है कि आप अपने डाटा में जो ऑलरेडी वैल्यूज |
प्रेसिडेंट है उनमें से कोई भी लालू को |
रैंडमली सेलेक्ट करके मिसिंग वैल्यूज से |
रिप्लेस कर दे दो डाट इसका फुल आइडिया ठीक |
है अब इसका सबसे बड़ा बेनिफिट यह है कि |
इससे मतलब सोच कर देखना कितना इजी टू |
अप्लाई है आ ऑल तो आप इसको ऐसे कलर में |
नहीं कर पाओगे एस के लॉन में यह फीचर आपको |
नहीं दिया वह आपको एकदम टेंट हाउस में |
करना पड़ता है बट स्टिल इस इजी टेस्ट राइट |
द बेस्ट पार्ट जो इससे भी अच्छी बात है इस |
टेक्निक कि वह यह है कि आपका डाटा और |
डिस्ट्रिब्यूशन है या वीर्य से वहीं |
तरह है वह बच जाता है जब तक हमने जितने भी |
टेक्निक पड़े मीडिया ने ट्यूशन या फिर |
आदमी ट्राई वैली वाला जिसमें हमने थोड़ा |
उस अवधि चीज नोटिस किया था कि आपके डेटा |
का जो डिस्ट्रिब्यूशन था अगर पहले ऐसा था |
तो हो सकता है थोड़ा बदल जाता था जब आप |
वेकेशन करते थे वह जवाब रेंडम नंबर्स की |
ट्रू इंट्रोडक्शन करते हो आपके डेटा का |
डिस्ट्रीब्यूशन अगर यह है तो ऑलमोस्ट यही |
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in Dataset Viewer.
This Hindi text dataset, comprising 10,000 rows, offers a comprehensive array of content encompassing diverse aspects of Hindi topics, ranging from education and comedy to computer science and machine learning. The dataset serves as a valuable resource for finetuning or training models, with a specific emphasis on Hinglish language processing. Its extensive coverage across various domains makes it particularly advantageous for enhancing the performance of models tailored to Hinglish, such as the openHathi model. Researchers, developers, and practitioners can leverage this dataset to refine language models, ensuring improved accuracy and relevance in understanding and generating content across a spectrum of Hindi subjects.
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