2. यंत्र शिक्षा (Machine Learning) : यंत्रों का अध्ययन और उपयोग।

मशीन लर्निंग आधुनिक प्रौद्योगिकी के पीछे की प्रमुख शक्ति है, लेकिन इसके पीछे के एल्गोरिदम अक्सर नए लोगों के लिए जटिल लगते हैं. यह कोर्स मशीन लर्निंग के मूल गणितीय और तार्किक ढांचे को स्पष्ट करता है, जिससे आप विभिन्न डेटा चुनौतियों के लिए सही मॉडल चुनने, लागू करने और मूल्यांकन करने में सक्षम होंगे. आप सैद्धांतिक अवधारणाओं से आगे बढ़ना सीखेंगे और यह समझेंगे कि डेटा को कैसे कार्यात्मक अंतर्दृष्टि में परिवर्तित किया जाता है. आप क्या सीखेंगे: - निगरानी, गैर निगरानी और सुदृढ़ीकरण सीखने के बीच मूलभूत अंतर को समझें -लाइनर रिग्रेशन और सपोर्ट वेक्टर मशीन सहित कोर रिग्रेशन और वर्गीकरण तकनीकों को लागू करना - एंबेसडर विधियों और संभाव्यता मॉडल जैसे रैंडम फ़ॉरेस्ट और नैव बेयज़ का प्रयोग करें - के- नेयर्सट नेबर्स का प्रयोग कर मास्टर डाटा क्लस्टरिंग तथा निकटता आधारित तर्क - आधुनिक मापों जैसे सटीकता, याददाश्त और एफ1-स्कोर का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का आकलन करें -पारंपरिक मशीन लर्निंग से आधुनिक बड़े पैमाने पर पैटर्न में संक्रमण का पता लगाना पाठ्यक्रम आवश्यक शब्दावली और मूल अवधारणाओं से शुरू होता है, उसके बाद एल्गोरिथम तर्क और कोड स्निपेट के चरणबद्ध लिखित वॉकथ्रू में प्रगति होती है. आप पाठ आधारित अभ्यासों के माध्यम से अभ्यास करेंगे, जो यह समझने में आपकी सहायता करेंगे कि ये मॉडल कैसे कार्य करते हैं. यह पाठ्यक्रम पायथन की बुनियादी समझ के साथ शुरुआती लोगों के लिए बनाया गया है, जो मशीन लर्निंग की पेशेवर स्तर की समझ बनाना चाहते हैं. एल्गोरिथम बुद्धिमत्ता की दुनिया में आज ही अपनी यात्रा शुरू करें.