1. कोशिकाओं के विकास में सहायक कारक : कोशिकाओं का निर्माण और विकास।

आधुनिक संगठन अपनी बुद्धिमत्ता को बढ़ाने और जटिल निर्णय लेने को स्वचालित करने के लिए क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग पर निर्भर करते हैं। इस कोर्स के अंत तक, आप क्लाउड-नेटिव मशीन लर्निंग की जटिलताओं को आत्मविश्वास के साथ संभालने में सक्षम होंगे। आप क्या सीखेंगे: - सेजमेकर के मुख्य घटक तथा मशीन लर्निंग जीवन चक्र को समझें -क्लाउड-नेटिव टूल्स का उपयोग करते हुए प्रशिक्षण के लिए डेटा सेट तैयार करना और इंजीनियर करना - मॉडल को प्रशिक्षित करें तथा इनबिल्ट एल्गोरिदम तथा हाइपरपैरामीटर अनुकूलन का प्रयोग करें - मशीन लर्निंग मॉडल और डीप सीक जैसे बड़े भाषा मॉडल का उपयोग -उत्पादन वातावरण के लिए मॉडल निगरानी और ए/बी परीक्षण लागू करना -हगिंग फेस एकीकरण का उपयोग कर आधुनिक एलएलएम तकनीकों का उपयोग करें - मशीन लर्निंग कार्यभार सुरक्षित करना और मॉडल की व्याख्या सुनिश्चित करना पाठ्यक्रम की शुरुआत आवश्यक शब्दावली और वातावरण सेटिंग से होती है, फिर डेटा इंजीनियरिंग और मॉडल विकास की ओर बढ़ते हैं। आप मॉडल को तैनात करने और आधुनिक एआई कार्यप्रवाहों का प्रबंधन करने की विस्तृत व्याख्याओं को पढ़ेंगे, जिसमें यह भी शामिल है कि कैसे डाउनटाइम के बिना उत्पादन प्रणालियों का रखरखाव और अद्यतन किया जाए। यह पाठ्यक्रम शुरुआती, डेवलपर्स और डेटा उत्साही के लिए है जो क्लाउड आधारित मशीन लर्निंग में अपनी यात्रा शुरू करना चाहते हैं। शुरू करने के लिए सेजमेकर या उन्नत डेटा विज्ञान के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आजकल कम्प्यूटर शिक्षा का प्रचलन बढ़ रहा है।