पायथन तथा साइकिट-लर्न के साथ व्यावहारिक मशीन शिक्षा

इस पाठ्यक्रम में, छात्रों को Python का उपयोग करके मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के व्यावहारिक अनुप्रयोग पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा, जिससे संक्रमण को चिकना और सहज बनाया जा सके। आप डेटा तैयार करने, नियंत्रित और अनियंत्रित मॉडल बनाने और उद्योग मानक उपकरणों का उपयोग करके उनके प्रदर्शन का आकलन करने के तरीके सीखेंगे। आप क्या सीखेंगे: - वर्णनात्मक सांख्यिकी और भविष्यवाणी मशीन सीखने के बीच मौलिक अंतर को समझें। - वर्गीकरण और पुनरावृत्ति कार्यों के लिए नियंत्रित सीखने के मॉडल का निर्माण और समायोजन करें। - छुपे पैटर्न की खोज के लिए क्लस्टरिंग और आयामात्मकता के कम होने जैसी अनदेखी तकनीकों का उपयोग करें। - मजबूत प्रमाणीकरण तकनीकों और मापों का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का सटीक मूल्यांकन करें। 3. स्वच्छ, रखरखाव योग्य कोड के लिए टाइप-हिंट मशीन लर्निंग पाइपलाइन सहित आधुनिक सर्वश्रेष्ठ प्रथाओं को लागू करना। पाठ्यक्रम की शुरुआत मूलभूत अवधारणाओं और शब्दावली से होती है, इसके बाद आपको डेटा तैयार करने, मॉडल प्रशिक्षण और मूल्यांकन कार्यप्रवाह के माध्यम से मार्गदर्शन किया जाएगा. आप स्पष्ट व्याख्याएं पढ़ेंगे और अपने कौशल को प्रगतिशील रूप से विकसित करने के लिए डिजाइन किए गए व्यावहारिक कोड स्निपेट का विश्लेषण करेंगे. यह कोर्स पायथन की बुनियादी समझ वाले प्रारंभिक लोगों के लिए है जो मशीन सीखने के क्षेत्र में प्रवेश करना चाहते हैं. कोई उन्नत गणितीय या सांख्यिकीय पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है. आजकल प्रौद्योगिकी के विकास के साथ ही मुद्रण का भी विकास हुआ है।