Machine Learning - Python & R In Data Science for Android APK
| फ़ाइल का प्रकार | APK |
|---|---|
| संस्करण | 1.1-stable |
| प्रकाशक | FreeLearningApp |
| रिलीज़ की तारीख | 1 सित॰ 2020 |
| तारीख संकलित हुई | 1 सित॰ 2020 |
| ओएस आवश्यकताओं | Android |
| आवश्यकताएँ | Requires Android 4.4 and up |
| कुल डाउनलोड | 0 |
| कीमत | Free |
विवरण
पूरा उडेमी कोर्स मुफ्त में।
आप क्या सीखेंगे
पायथन और आर . पर मास्टर मशीन लर्निंग
कई मशीन लर्निंग मॉडल के बारे में अच्छी जानकारी प्राप्त करें
सटीक भविष्यवाणियां करें
एक शक्तिशाली विश्लेषण करें
मजबूत मशीन लर्निंग मॉडल बनाएं
अपने व्यवसाय के लिए मजबूत अतिरिक्त मूल्य बनाएं
व्यक्तिगत उद्देश्य के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, एनएलपी और डीप लर्निंग जैसे विशिष्ट विषयों को संभालें
आयामीता में कमी जैसी उन्नत तकनीकों को संभालें
जानें कि प्रत्येक प्रकार की समस्या के लिए कौन सा मशीन लर्निंग मॉडल चुनना है
शक्तिशाली मशीन लर्निंग मॉडल की एक सेना बनाएं और जानें कि किसी भी समस्या को हल करने के लिए उन्हें कैसे संयोजित किया जाए
विवरण
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में रुचि रखते हैं? तो यह कोर्स आपके लिए है!
यह पाठ्यक्रम दो पेशेवर डेटा वैज्ञानिकों द्वारा तैयार किया गया है ताकि हम अपने ज्ञान को साझा कर सकें और जटिल सिद्धांत, एल्गोरिदम और कोडिंग पुस्तकालयों को सरल तरीके से सीखने में आपकी सहायता कर सकें।
हम आपको मशीन लर्निंग की दुनिया में कदम से कदम मिलाकर चलेंगे। हर ट्यूटोरियल के साथ आप नए कौशल विकसित करेंगे और डेटा साइंस के इस चुनौतीपूर्ण लेकिन आकर्षक उप-क्षेत्र के बारे में अपनी समझ में सुधार करेंगे।
यह कोर्स मजेदार और रोमांचक है, लेकिन साथ ही हम मशीन लर्निंग में गहराई से उतरते हैं। यह निम्नलिखित तरीके से संरचित है:
भाग 1 - डेटा प्रीप्रोसेसिंग
भाग 2 - प्रतिगमन: सरल रैखिक प्रतिगमन, एकाधिक रैखिक प्रतिगमन, बहुपद प्रतिगमन, SVR, निर्णय वृक्ष प्रतिगमन, यादृच्छिक वन प्रतिगमन
भाग 3 - वर्गीकरण: रसद प्रतिगमन, K-NN, SVM, कर्नेल SVM, Naive Bayes, निर्णय वृक्ष वर्गीकरण, यादृच्छिक वन वर्गीकरण
भाग 4 - क्लस्टरिंग: के-मीन्स, पदानुक्रमित क्लस्टरिंग
भाग 5 - एसोसिएशन रूल लर्निंग: एप्रीओरी, एक्लाट
भाग 6 - सुदृढीकरण सीखना: अपर कॉन्फिडेंस बाउंड, थॉम्पसन सैंपलिंग
भाग 7 - प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: एनएलपी के लिए बैग-ऑफ-वर्ड्स मॉडल और एल्गोरिदम
भाग 8 - डीप लर्निंग: आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स, कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क्स
भाग 9 - आयाम में कमी: पीसीए, एलडीए, कर्नेल पीसीए
भाग 10 - मॉडल चयन और बूस्टिंग: k-fold क्रॉस सत्यापन, पैरामीटर ट्यूनिंग, ग्रिड खोज, XGBoost
इसके अलावा, पाठ्यक्रम व्यावहारिक अभ्यासों से भरा हुआ है जो वास्तविक जीवन के उदाहरणों पर आधारित हैं। तो आप न केवल सिद्धांत सीखेंगे, बल्कि आपको अपने स्वयं के मॉडल बनाने के लिए कुछ व्यावहारिक अभ्यास भी प्राप्त होंगे।
और एक बोनस के रूप में, इस पाठ्यक्रम में पायथन और आर कोड टेम्पलेट दोनों शामिल हैं जिन्हें आप डाउनलोड कर सकते हैं और अपनी परियोजनाओं पर उपयोग कर सकते हैं।
यह कोर्स किसके लिए है:
मशीन लर्निंग में रुचि रखने वाला कोई भी व्यक्ति।
जिन छात्रों को गणित में कम से कम हाई स्कूल का ज्ञान है और जो मशीन लर्निंग सीखना शुरू करना चाहते हैं।
कोई भी मध्यवर्ती स्तर के लोग जो मशीन लर्निंग की मूल बातें जानते हैं, जिसमें लीनियर रिग्रेशन या लॉजिस्टिक रिग्रेशन जैसे शास्त्रीय एल्गोरिदम शामिल हैं, लेकिन जो इसके बारे में अधिक जानना चाहते हैं और मशीन लर्निंग के सभी विभिन्न क्षेत्रों का पता लगाना चाहते हैं।
कोई भी व्यक्ति जो कोडिंग के साथ सहज नहीं है, लेकिन जो मशीन लर्निंग में रुचि रखते हैं और इसे आसानी से डेटासेट पर लागू करना चाहते हैं।
कॉलेज में कोई भी छात्र जो डेटा साइंस में करियर शुरू करना चाहता है।
कोई भी डेटा विश्लेषक जो मशीन लर्निंग में स्तर बनाना चाहता है।
जो लोग अपनी नौकरी से संतुष्ट नहीं हैं और जो डाटा साइंटिस्ट बनना चाहते हैं।
कोई भी व्यक्ति जो शक्तिशाली मशीन लर्निंग टूल का उपयोग करके अपने व्यवसाय में अतिरिक्त मूल्य बनाना चाहता है।
