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इस कोर्स को इसकी उच्च रेटिंग और बड़ी संख्या में रेटिंग के आधार पर कौरसेरा पर शीर्ष 100 सर्वश्रेष्ठ पाठ्यक्रमों में स्थान दिया गया था।
यह पाठ्यक्रम छात्र को व्यावहारिक मशीन लर्निंग से परिचित कराएगा, इन विधियों के पीछे के आँकड़ों की तुलना में तकनीकों और विधियों पर अधिक ध्यान केंद्रित करेगा। पाठ्यक्रम इस चर्चा के साथ शुरू होगा कि मशीन लर्निंग वर्णनात्मक आंकड़ों से कैसे अलग है और एक ट्यूटोरियल के माध्यम से स्किकिट लर्न टूलकिट पेश करेगा। डेटा की आयामीता के प्रश्न पर चर्चा की जाएगी और डेटा को समूहीकृत करने के कार्य पर ध्यान दिया जाएगा, साथ ही उन समूहों का मूल्यांकन भी किया जाएगा। बनाने के लिए पर्यवेक्षित दृष्टिकोण
यह पाठ्यक्रम छात्र को व्यावहारिक मशीन लर्निंग से परिचित कराएगा, इन विधियों के पीछे के आँकड़ों की तुलना में तकनीकों और विधियों पर अधिक ध्यान केंद्रित करेगा।
पाठ्यक्रम इस चर्चा के साथ शुरू होगा कि मशीन लर्निंग वर्णनात्मक आँकड़ों से कैसे भिन्न है और एक ट्यूटोरियल के माध्यम से स्किकिट लर्न टूलकिट का परिचय देगा।
डेटा की आयामीता के प्रश्न पर चर्चा की जाएगी और डेटा को समूहीकृत करने के कार्य पर ध्यान दिया जाएगा, साथ ही उन समूहों का मूल्यांकन भी किया जाएगा।
भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने के लिए पर्यवेक्षित दृष्टिकोण का वर्णन किया जाएगा और छात्र डेटा सामान्यीकरण (जैसे क्रॉस-वैलिडेशन, ओवरफिटिंग) से संबंधित प्रक्रिया के मुद्दों को समझते हुए पूर्वानुमानित मॉडलिंग विधियों को सीखने में सक्षम होंगे।
पाठ्यक्रम अधिक उन्नत तकनीकों, जैसे कि संयोजन निर्माण, और पूर्वानुमानित मॉडल की व्यावहारिक सीमाओं पर एक नज़र डालने के साथ समाप्त होगा।
इस पाठ्यक्रम के अंत तक, छात्र पर्यवेक्षित (वर्गीकरण) और अनपर्यवेक्षित (क्लस्टरिंग) तकनीक के बीच अंतर की पहचान करने में सक्षम होंगे, यह पहचानेंगे कि उन्हें किसी विशेष डेटा सेट और आवश्यकता पर किस तकनीक को लागू करने की आवश्यकता है, उस आवश्यकता को पूरा करने के लिए डिज़ाइन सुविधाएँ, और विश्लेषण करने के लिए पायथन कोड लिखें।
यह कोर्स पायथन में डेटा साइंस और एप्लाइड डेटा प्लॉटिंग, ग्राफिंग और पायथन में प्रतिनिधित्व के परिचय के बाद और पायथन में एप्लाइड टेक्स्ट माइनिंग और पायथन में एप्लाइड सोशल एनालिसिस से पहले लिया जाना चाहिए।
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यह मॉड्यूल K-निकटतम पड़ोसियों पद्धति पर आधारित एक उदाहरण वर्गीकरण समस्या का उपयोग करके बुनियादी मशीन सीखने की अवधारणाओं, कार्यों और वर्कफ़्लो का परिचय देता है, और स्किकिट-लर्न लाइब्रेरी का उपयोग करके कार्यान्वित किया जाता है।
यह मॉड्यूल वर्गीकरण और प्रतिगमन के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण विधियों की एक विस्तृत विविधता के बारे में बताता है, मॉडल जटिलता और सामान्यीकरण प्रदर्शन के बीच संबंध के बारे में सीखता है, उचित फीचर स्केलिंग का महत्व, और ओवरफिटिंग से बचने के लिए नियमितीकरण जैसी तकनीकों के अनुप्रयोग का उपयोग करके मॉडल जटिलता को कैसे नियंत्रित किया जाए। . k निकटतम पड़ोसियों के अलावा, इस सप्ताह में रैखिक प्रतिगमन (न्यूनतम वर्ग, शिखा, लैस्सो और बहुपद प्रतिगमन), लॉजिस्टिक प्रतिगमन, समर्थन वेक्टर मशीनें, मॉडल मूल्यांकन के लिए क्रॉस-सत्यापन का उपयोग और निर्णय वृक्ष शामिल हैं।
यह मॉड्यूल मॉडल चयन और मूल्यांकन विधियों को शामिल करता है जिनका उपयोग आप अपने मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को समझने और अनुकूलित करने में मदद के लिए कर सकते हैं।
यह मॉड्यूल अधिक उन्नत पर्यवेक्षित शिक्षण विधियों को शामिल करता है जिसमें एन्सेम्बल ट्री (यादृच्छिक वन, ग्रेडिएंट-बूस्टेड ट्री) और तंत्रिका नेटवर्क (गहन शिक्षा पर एक वैकल्पिक अवलोकन के साथ) शामिल हैं। आप मशीन लर्निंग में डेटा लीक की गंभीर समस्या और इसका पता लगाने और रोकने के तरीके के बारे में भी जानेंगे।
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