पायटोरच के साथ मशीन लर्निंग के आधार

मशीन लर्निंग हर प्रमुख उद्योग को बदल रहा है, फिर भी इस क्षेत्र में शुरू करना जटिल गणित और कोडिंग बाधाओं के कारण भारी महसूस हो सकता है। यह पाठ-आधारित पाठ्यक्रम इन बाधाओं को तोड़ता है, आपको मूल अवधारणाओं को समझने और अपने पहले मॉडल को आत्मविश्वास से लिखने में मदद करता है। आप एक उत्सुक शुरुआती से एक सक्षम चिकित्सक में संक्रमण करेंगे जो यह समझता है कि एल्गोरिदम डेटा से कैसे सीखते हैं। स्पष्ट, चरण-दर-चरण व्याख्याओं को पढ़कर, आप डेटा सेट तैयार करने, न्यूरल नेटवर्क बनाने और पायटोरच का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के तरीके सीखेंगे। आप क्या सीखेंगे: - मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के मूल गणितीय और वैचारिक आधार को समझें -अनुमानात्मक विश्लेषण के लिए रैखिक और लॉजिस्टिक रीग्रेसन मॉडल का निर्माण और प्रशिक्षण - पाइटोरच का प्रयोग कर बहुस्तरीय पर्सपेक्ट्रॉन तथा गहरे तंत्रिका नेटवर्क लागू करें -कंप्यूटर विजन और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडलों के मूल सिद्धांतों का पता लगाएं -आधुनिक वैधता तकनीकों और मापों का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का आकलन करें - डेटा पाइपलाइनों और ट्रैक मॉडल प्रशिक्षण के प्रबंधन के लिए बुनियादी एमएलओपी अवधारणाओं का अनुप्रयोग करें पाठ्यक्रम आवश्यक शब्दावली तथा सीखने के एल्गोरिदम के पीछे की गणितीय अंतर्दृष्टि के साथ प्रारंभ होता है. आप तब संरचनात्मक पाठ पाठ्यक्रम के माध्यम से प्रगति करेंगे जो वर्गीकरण, रीग्रेसन तथा मूलभूत गहरे सीखने के कार्यों के लिए साफ पाइटोरच कोड लिखने के माध्यम से आपको मार्गदर्शन करेंगे. यह पाठ्यक्रम उन महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों, डेवलपर्स और विश्लेषणात्मक विचारकों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो क्षेत्र में पूर्व अनुभव की आवश्यकता के बिना मशीन लर्निंग के लिए स्पष्ट, वैचारिक और व्यावहारिक परिचय चाहते हैं। आज के समय में शिक्षा का अर्थ है ज्ञान प्राप्त करना और ज्ञान प्राप्त करने के लिए साधनों का निर्माण करना।