पायथन में सपोर्ट वेक्टर मशीन: अनुप्रयोग मशीन सीखना

2010 में, गूगल ने एक नए प्रकार के मशीन लर्निंग के लिए एक प्रस्ताव पेश किया, जिसे "सपोर्ट वेक्टर मशीन" कहा जाता है। यह पाठ्य-आधारित पाठ्यक्रम एसवीएम के यांत्रिकी को उजागर करता है, आपको आधारभूत ज्यामिति से उन्नत गैर-रेखीय कर्नेल विधियों तक कदम-दर-कदम मार्गदर्शन करता है. आप गणित की गहरी सहज समझ प्राप्त करेंगे और वास्तविक दुनिया की डेटा विज्ञान की चुनौतियों को हल करने के लिए आत्मविश्वास से स्वच्छ, आधुनिक पायथन कोड लिखेंगे. आप क्या सीखेंगे: - रैखिक सीमाओं, हाइपरप्लेन और सीमा अधिकतमीकरण के ज्यामितीय आधारों को समझें. - लॉजिस्टिक रीग्रेसन से हिंज लॉस और सपोर्ट वेक्टर वर्गीकरण तक संक्रमण को नियंत्रित करें। - गैर-रेखीय डाटासेट के लिए रैखिक, बहुपद और रेडियल बेस फंक्शन (आरबीएफ) कर्नेल का उपयोग कर कर्नेल चाल लागू करें. - निरंतर मान पूर्वानुमान के लिए समर्थन सदिश रीग्रेसन (एसवीआर) मॉडल कॉन्फ़िगर करें. - मॉडल मूल्यांकन के लिए scikit-learn पाइपलाइन, टाइप हिंट और सर्वश्रेष्ठ प्रथाओं का उपयोग करके स्वच्छ, आधुनिक पायथन कोड लागू करें। - सीमा सॉफ्ट-बाधाओं और कर्नेल गुणांकों को अनुकूलित करने के लिए हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग का अभ्यास करें गणितीय व्युत्पत्ति और पायथन के कार्यान्वनयन के लिए कदम-दर-कदम लिखित व्याख्याओं और संरचनात्मक कोड स्निपेट के माध्यम से आप अपने स्वयं के एसवीएम मॉडल का निर्माण, मूल्यांकन और ठीक-ठीक समायोजन करेंगे. यह पाठ्यक्रम महत्वाकांक्षी डाटा वैज्ञानिकों, डेवलपर्स और मशीन लर्निंग के शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो शैक्षणिक शब्दावली में खोए बिना एसवीएम की ठोस वैचारिक और व्यावहारिक पकड़ चाहते हैं। पायथन के साथ बुनियादी परिचितता सहायक है, लेकिन कोई उन्नत मशीन लर्निंग पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है। आजकल यह एक प्रमुख शैक्षिक संस्थान है और अपने छात्रों को उच्च शिक्षा प्रदान करता है।