यह मैथमेटिक्स डेटासेट नामक एक लिनक्स ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण mathematics_datasetsourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
गणित डेटासेट नामक इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट:
गणित डेटासेट
विवरण:
गूगल डीपमाइंड द्वारा विकसित गणित डेटासेट, एक सिंथेटिक डेटासेट है जिसे गणितीय तर्क और प्रतीकात्मक हेरफेर पर मशीन लर्निंग मॉडल का मूल्यांकन और प्रशिक्षण देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह स्कूल-स्तरीय पाठ्यक्रम में आमतौर पर पाए जाने वाले गणितीय विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला पर प्रश्न-उत्तर जोड़े बनाता है, और बीजगणित, अंकगणित, कलन, प्रायिकता आदि के बारे में मॉडल की तर्क करने की क्षमता का परीक्षण करता है। प्रत्येक प्रश्न को स्पष्ट तर्क और पुनरुत्पादन सुनिश्चित करने के लिए संरचित टेम्पलेट्स के साथ प्रोग्रामेटिक रूप से तैयार किया जाता है। डेटासेट मॉडल को संख्यात्मक और प्रतीकात्मक तर्क, दोनों वाले उदाहरणों के माध्यम से गणितीय समस्या-समाधान सीखने में सक्षम बनाता है। संस्करण 1.0 में प्रत्येक श्रेणी के लिए 2 मिलियन से अधिक उदाहरण शामिल हैं, जिनमें प्रशिक्षण विभाजन "आसान", "मध्यम" और "कठिन" के रूप में चिह्नित हैं, जो पाठ्यक्रम-आधारित शिक्षण रणनीतियों का समर्थन करते हैं। डेटा को PyPI के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है या प्रदान की गई पायथन स्क्रिप्ट का उपयोग करके स्थानीय रूप से तैयार किया जा सकता है, जिसके आउटपुट प्रशिक्षण या मूल्यांकन पाइपलाइनों में सीधे उपयोग के लिए स्वरूपित होते हैं।
विशेषताएं
- गणितीय तर्क कार्यों के लिए बड़े पैमाने पर प्रश्न-उत्तर जोड़े उत्पन्न करता है
- कई क्षेत्रों को शामिल करता है: बीजगणित, अंकगणित, कलन, प्रायिकता, और बहुत कुछ
- पाठ्यक्रम सीखने के लिए कठिनाई-आधारित विभाजन (आसान, मध्यम, कठिन) प्रदान करता है
- पायथन स्क्रिप्ट के माध्यम से पूरी तरह से अनुकूलन योग्य डेटा निर्माण
- विविध गणितीय अवधारणाओं में प्रतीकात्मक और संख्यात्मक तर्क का समर्थन करता है
- आसान पहुँच और एकीकरण के लिए PyPI या GitHub के माध्यम से उपलब्ध
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/mathematics-dataset.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।