Course Modules
Our Course Modules
All lectures are in Hindi with practical examples.
1
Machine Learning vs MLOps: अंतर और जरूरत
Machine Learning और MLOps के बीच मुख्य अंतर को व्यावहारिक उदाहरणों और तालिका के माध्यम से विस्तार से समझें।
2
MLOps का उद्देश्य और फायदे
जानिए MLOps का मुख्य उद्देश्य क्या है और ये Machine Learning मॉडल्स के लिए कैसे फायदे लाता है।
3
Traditional ML Workflow vs MLOps Pipeline
इस लेख में हम जानेंगे कि पारंपरिक Machine Learning Workflow और आधुनिक MLOps Pipeline में क्या अंतर है और क्यों MLOps आज के समय की ज़रूरत बन चुका है।
4
MLOps Lifecycle Overview (Dev → Prod → Monitor)
इस लेख में हम समझेंगे कि MLOps Lifecycle किस तरह काम करता है — Development से लेकर Production और फिर Monitoring तक।
5
Data Collection & Cleaning Strategy
इस लेख में आप जानेंगे कि Machine Learning के लिए Data Collection और Data Cleaning क्यों ज़रूरी है और इसे सही strategy के साथ कैसे implement किया जाता है।
6
Feature Engineering Techniques
इस लेख में आप जानेंगे कि Feature Engineering क्या है, इसके techniques कौन-कौन से हैं और यह Machine Learning मॉडल की performance को कैसे बेहतर बनाता है।
7
Model Selection & Hyperparameter Tuning
इस लेख में आप सीखेंगे कि सही Machine Learning model कैसे चुनें और Hyperparameter Tuning के ज़रिए उसकी performance को optimize कैसे करें।
8
Model Evaluation Metrics (Accuracy, F1, ROC AUC)
इस ब्लॉग में हम सीखेंगे कि Machine Learning model को evaluate करने के लिए Accuracy, Precision, Recall, F1-score और ROC-AUC जैसे metrics का उपयोग कैसे किया जाता है।
9
Reproducibility Challenges in Machine Learning
इस ब्लॉग में हम समझेंगे कि Machine Learning experiments को दोहराने (Reproducibility) में कौन-कौन सी समस्याएँ आती हैं और उन्हें कैसे overcome किया जा सकता है।
10
Experiment Logging using MLflow
MLflow के जरिए parameters, metrics, artifacts और models को track करना सीखें — लोकल और remote tracking server सेटअप, autologging, Model Registry और best practices सहित।
11
Parameters, Metrics, Artifacts, and Models in MLflow
जानिए MLflow में Parameters, Metrics, Artifacts और Models को कैसे manage किया जाता है और ये Experiment Tracking को कैसे आसान बनाते हैं।
12
Comparing Model Versions in MLflow
जानिए MLflow में अलग-अलग Model Versions को कैसे track, compare और manage किया जाता है ताकि best performing model को production में deploy किया जा सके।
13
Git + DVC for Data and Code Version Control
Git और DVC का उपयोग कर ML projects में data और code को version control करने का सबसे प्रभावी तरीका जानें। इस approach से reproducibility, collaboration और scalability सुनिश्चित होती है।
14
Best Practices for Naming, Branching
Machine Learning और MLOps projects में सही naming convention और branching strategy अपनाना बहुत ज़रूरी है। इससे codebase साफ़, scalable और collaborative बनता है। इस लेख में हम Git workflow, branching models और naming best practices को विस्तार से समझें
15
CI/CD का मतलब ML में क्या है?
इस लेख में हम समझेंगे कि Continuous Integration (CI) और Continuous Deployment (CD) Machine Learning (ML) projects में क्यों ज़रूरी हैं, और ये model training से लेकर deployment तक automation, scalability और reliability कैसे सुनिश्चित करते हैं।
16
Code Testing in ML: Unit Tests और Data Validation
इस ब्लॉग में हम सीखेंगे कि Machine Learning में code testing क्यों ज़रूरी है, unit tests और data validation कैसे ML pipelines को reliable और error-free बनाते हैं।
17
YAML Workflows in ML: Build → Test → Deploy
इस ब्लॉग में हम जानेंगे कि Machine Learning projects में YAML workflows कैसे build → test → deploy automation enable करते हैं और CI/CD pipeline को आसान बनाते हैं।
18
Auto Retraining Pipelines in ML
इस ब्लॉग में हम समझेंगे कि Auto Retraining Pipelines Machine Learning models के लिए क्यों ज़रूरी हैं और कैसे ये लगातार changing data के साथ models को fresh और accurate बनाए रखते हैं।
19
Security, Lint Checks और Code Quality in ML CI/CD
इस ब्लॉग में हम जानेंगे कि Machine Learning के CI/CD pipelines में Security, Lint Checks और Code Quality क्यों ज़रूरी हैं और कैसे इन्हें implement करके production ML systems को सुरक्षित और maintainable बनाया जा सकता है।
20
Docker Basics (Image, Container, Dockerfile) in Hindi
इस ब्लॉग में हम Docker के basics समझेंगे जैसे कि Image, Container और Dockerfile। Machine Learning और MLOps में Docker क्यों ज़रूरी है और यह कैसे deployment को आसान और fast बनाता है, इसका step-by-step explanation मिलेगा।
21
FastAPI से ML Model को Web API बनाना
इस ब्लॉग में हम सीखेंगे कि FastAPI का उपयोग करके Machine Learning Model को कैसे Web API में convert किया जा सकता है। इससे आप अपने ML model को production-ready deploy कर सकते हैं और किसी भी application या client से उसे call कर सकते हैं।
22
Gunicorn के साथ Production-ready API
इस ब्लॉग में हम सीखेंगे कि Gunicorn का उपयोग करके FastAPI/Flask आधारित Machine Learning API को Production-ready कैसे बनाया जाए। Gunicorn एक WSGI HTTP server है जो high-performance और scalable deployment प्रदान करता है।
23
Render/Railway पर Free Hosting
इस ब्लॉग में हम सीखेंगे कि Render और Railway जैसे free hosting platforms पर अपने Machine Learning API (FastAPI/Flask + Docker) को कैसे deploy करें।
24
Local vs Cloud Deployment
इस ब्लॉग में हम समझेंगे कि Machine Learning models को Local system पर deploy करना और Cloud platforms पर deploy करना कैसे अलग है, उनके फायदे-नुकसान और सही use cases।
25
AWS Console का परिचय
इस ब्लॉग में हम सीखेंगे कि AWS Console क्या है, इसके विभिन्न sections कैसे काम करते हैं और Machine Learning models को deploy करने में यह क्यों महत्वपूर्ण है।
26
EC2 Instance पर Flask/FastAPI App Setup
इस ब्लॉग में हम सीखेंगे कि AWS EC2 instance पर Flask और FastAPI application कैसे setup करें, deploy करें और production-ready बनाएं।
27
S3 Bucket for Model & Dataset Storage
इस ब्लॉग में हम सीखेंगे कि AWS S3 bucket को Machine Learning models और datasets store करने के लिए कैसे उपयोग किया जाता है और इसे production में integrate कैसे करें।
28
SageMaker: Notebook, Training Jobs, Deployment
इस ब्लॉग में हम AWS SageMaker को detail में सीखेंगे, जिसमें notebook instance setup, training jobs चलाना और trained ML model को production-ready deployment करना शामिल है।
29
IAM Roles and Security Best Practices
इस ब्लॉग में हम AWS IAM Roles और Security Best Practices सीखेंगे। इसमें आप जानेंगे कि IAM roles कैसे काम करते हैं, policies कैसे attach की जाती हैं, और AWS resources को सुरक्षित तरीके से access control कैसे manage किया जाता है।
30
Google Cloud Basics (Billing, Project Setup)
इस ब्लॉग में हम Google Cloud Platform (GCP) की बेसिक सेटिंग्स सीखेंगे — Billing account setup, Project creation और Resource management।
31
GCS for Data/Model Storage
इस ब्लॉग में हम Google Cloud Storage (GCS) का उपयोग सीखेंगे — datasets, ML models और application files को secure तरीके से store और manage करना।
32
Vertex AI Notebooks
इस ब्लॉग में हम Vertex AI Notebooks का उपयोग सीखेंगे — Machine Learning experiments, dataset exploration और model training के लिए managed JupyterLab environment।
33
Custom Model Training & Deployment on GCP
इस ब्लॉग में हम सीखेंगे कि Google Cloud Platform पर Vertex AI का उपयोग करके Custom Machine Learning Models को कैसे Train और Deploy किया जाता है।
34
AutoML & Model Monitoring in GCP (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में हम जानेंगे कि Google Cloud Vertex AI AutoML से बिना कोड लिखे Machine Learning Model कैसे बनाया जाता है और Model Monitoring के जरिए performance व reliability कैसे maintain की जाती है।
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Azure ML Workspace Setup (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में हम step-by-step सीखेंगे कि Azure Machine Learning (ML) Workspace कैसे setup किया जाता है, इसके features, roles और best practices क्या हैं।
36
Azure ML Studio: Dataset, Compute & Environment (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में आप सीखेंगे कि Azure Machine Learning Studio में Dataset, Compute Targets और Environment कैसे setup और manage किए जाते हैं।
37
Azure ML Studio: AutoML vs Custom Model (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में आप सीखेंगे कि Azure Machine Learning Studio में AutoML और Custom Model training में क्या अंतर है, कौन सा approach कब इस्तेमाल करना चाहिए और उनके फायदे-नुकसान।
38
Azure ML Studio: ACI for Simple Deployment (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में आप सीखेंगे कि Azure ML Studio में ACI (Azure Container Instance) का उपयोग करके ML models को simple और quick तरीके से कैसे deploy किया जाता है।
39
Azure ML Studio: AKS for Scalable Deployment (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में आप सीखेंगे कि Azure ML Studio में AKS (Azure Kubernetes Service) का उपयोग करके ML models को production-grade और scalable तरीके से कैसे deploy किया जाता है।
40
Azure ML Studio: MLOps Pipelines Explained (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में आप सीखेंगे कि Azure ML Studio में MLOps Pipelines कैसे build की जाती हैं, और ये Machine Learning models को automate, scale और production-ready बनाने में कैसे मदद करती हैं।
41
Why Monitoring is Critical in MLOps (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में समझाया गया है कि Machine Learning models के लिए Monitoring और Logging क्यों critical है, और यह production environment में reliability, fairness और scalability कैसे सुनिश्चित करता है।
42
Real-time Logs using Prometheus (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में Prometheus का उपयोग करके real-time logs और monitoring कैसे की जाती है, उसके बारे में विस्तार से बताया गया है। इसमें setup, working, benefits, metrics और best practices शामिल हैं।
43
Metrics Dashboard using Grafana (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में Grafana का उपयोग करके Metrics Dashboard कैसे बनाया जाता है, real-time monitoring, setup, queries, visualization और best practices के बारे में विस्तार से बताया गया है।
44
Model Drift Detection in MLOps (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में Model Drift क्या है, इसके types, detection techniques, monitoring tools और Grafana/Prometheus integration के साथ real-world implementation पर detail में जानकारी दी गई है।
45
Retraining Triggers based on Performance Drop in MLOps (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में आप सीखेंगे कि Machine Learning models को कब retrain करना चाहिए, performance drop detect करने के तरीके, monitoring metrics, automation triggers और real-world best practices।
46
Kubeflow Pipelines Basics in MLOps (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में आप सीखेंगे कि Kubeflow pipelines क्या हैं, ये MLOps में क्यों जरूरी हैं, Kubeflow architecture, pipeline components, setup और real-world use cases।
47
TensorFlow Extended (TFX) for Pipelines in MLOps (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में आप सीखेंगे कि TensorFlow Extended (TFX) क्या है, यह MLOps pipelines में क्यों ज़रूरी है, इसके components, architecture, setup steps और real-world use cases।
48
Apache Airflow for Orchestration in MLOps (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में हम सीखेंगे कि Apache Airflow क्या है, कैसे यह MLOps pipelines के लिए orchestration करता है, DAGs बनाना, scheduling, operators, monitoring और real-world use cases।
49
Prefect for Lightweight Workflow Management in MLOps (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में हम सीखेंगे कि Prefect क्या है, कैसे यह lightweight workflow orchestration और MLOps pipelines के लिए DAGs और tasks manage करता है। Prefect setup, task dependencies, scheduling और real-world use cases detail में जानेंगे।
50
Serverless ML Pipelines using Cloud Functions (Hindi Guide)
इस ब्लॉग में हम Serverless ML pipelines और cloud functions के concept को detail में सीखेंगे। इसमें हम AWS Lambda, Google Cloud Functions, और Azure Functions का उपयोग करके lightweight और scalable ML pipelines create और deploy करना सीखेंगे।
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