विज्ञान के लिए मशीन शिक्षा के आधार

यह कोर्स जटिल एल्गोरिदम को डेटा विज्ञान के क्षेत्र में प्रवेश करने की इच्छा रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए पढ़ने योग्य, कार्य करने योग्य चरणों में सरल बनाता है। गणित और डेटा की संरचना के पीछे के तर्क पर ध्यान केंद्रित करके, आप समझेंगे कि वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए मशीनें पैटर्न से कैसे सीखती हैं। आप क्या सीखेंगे: - डेटा संग्रह से लेकर पूर्वानुमान तक के लिए आवश्यक सात चरणों वाली मशीन लर्निंग कार्यप्रणाली को समझें। - रेखीय पुनरावृत्ति और वर्गीकरण मॉडल सहित निगरानी वाली सीखने की तकनीकों का उपयोग करें। - मास्टर मॉडल मूल्यांकन मापदंड जैसे पीरसन गुणांक और निर्धारण गुणांक। - अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग अवधारणाओं और सिफारिश प्रणालियों के पीछे तर्क का पता लगाएं। - मॉडल की सटीकता में सुधार के लिए डेटा पूर्व-प्रसंस्करण और सुविधा इंजीनियरिंग का अभ्यास करें। - क्लाउड वातावरण में मॉडल को स्थानांतरित करने के लिए आधुनिक तैनाती रणनीतियों को समझें। - मॉडल आउटपुट को बुनियादी त्वरित इंजीनियरिंग और व्याख्या योग्यता तकनीकों का उपयोग करके समझाना सीखें। यह पाठ्यक्रम मूलभूत परिभाषाओं और मूल शब्दावली से शुरू होता है, इसके बाद आपको जूपिटर नोटबुक वातावरण का उपयोग करते हुए एल्गोरिदम के व्यावहारिक अनुप्रयोग के माध्यम से मार्गदर्शन किया जाएगा. आप सामान्य डेटा चुनौतियों को पार करने और कठोर विश्लेषण के लिए डेटा सेट तैयार करने के लिए सीखेंगे. यह कोर्स विशेष रूप से डेटा विज्ञान में कोई पूर्व अनुभव नहीं रखने वाले प्रारंभिक लोगों के लिए है. सभी अवधारणाओं को स्पष्ट लिखित पाठ तथा कोड उदाहरणों के द्वारा समझाया गया है. आजकल शिक्षा के क्षेत्र में भी इसका प्रयोग होने लगा है।