दो डेटा विज्ञान विशेषज्ञों के साथ पायथन और आर में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बनाना सीखें। कोड टेम्पलेट शामिल हैं।
चयन
UDEMY के प्रचार में पाठ्यक्रम
पिछले हजारों छात्रों की संतुष्टि से इस पाठ्यक्रम की सिफारिश की गई है
उदमी डिजिटल कौशल और अन्य प्रकार के व्यक्तिगत विकास के हितों में प्रशिक्षण के लिए दुनिया भर में सबसे प्रासंगिक ई-लर्निंग प्लेटफार्मों में से एक है। दुनिया में कहीं से भी, लाखों लोग हजारों पाठ्यक्रमों का अध्ययन करते हैं। औलाप्रो उडेमी और अन्य जैसे विभिन्न प्लेटफार्मों से सर्वश्रेष्ठ पाठ्यक्रमों का चयन करता है, ताकि हमारे आगंतुक अपनी आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त पाठ्यक्रम का चयन कर सकें, इस निश्चितता के साथ कि उन्होंने सर्वश्रेष्ठ में से सर्वश्रेष्ठ का चयन किया है।
उदमी पाठ्यक्रम दुनिया भर में अपने क्षेत्रों के विशेषज्ञों द्वारा विकसित किए जाते हैं। औलाप्रो के इस चयन में आपको जो पाठ्यक्रम मिलते हैं, वे हजारों छात्रों के मूल्यांकन से अधिक हो गए हैं, कभी-कभी सैकड़ों हजारों, जिनकी औसत रेटिंग 4.5 में से 5 से अधिक होती है, इसलिए यह वास्तव में एक बढ़िया विकल्प है, और यदि आप पाठ्यक्रम के सामान्य मूल्य पर छूट प्राप्त कर सकते हैं तो और भी बहुत कुछ।
उदमी कूपन: मशीन लर्निंग AZ: डेटा साइंस में प्रैक्टिकल पायथन और आर - वर्चुअल कोर्स
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में समाप्त:
अगर आप मशीन लर्निंग के क्षेत्र में प्रशिक्षण लेना चाहते हैं, तो यह कोर्स आपके लिए है
इस पाठ्यक्रम को दो पेशेवर डेटा वैज्ञानिकों द्वारा डिज़ाइन किया गया है जो अपने ज्ञान और अनुभव को साझा करते हैं ताकि आपको जटिल सिद्धांतों, एल्गोरिदम और कोडिंग पुस्तकालयों को सरल तरीके से सीखने में मदद मिल सके।
प्रशिक्षक शब्द
हम आपको मशीन लर्निंग की दुनिया में कदम दर कदम मार्गदर्शन करेंगे। प्रत्येक ट्यूटोरियल के साथ, आप नए कौशल विकसित करेंगे और डेटा विज्ञान के इस चुनौतीपूर्ण लेकिन आकर्षक उपक्षेत्र की अपनी समझ में सुधार करेंगे। यह कोर्स मजेदार और रोमांचक है, लेकिन साथ ही, हम मशीन लर्निंग में तल्लीन हैं।
पाठ्यक्रम इस प्रकार 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: लॉजिस्टिक रिग्रेशन, के-एनएन, एसवीएम, कर्नेल एसवीएम, नाइव बेयस, डिसीजन ट्री क्लासिफिकेशन, रैंडम फॉरेस्ट क्लासिफिकेशन
- भाग 4 - क्लस्टरिंग: K- साधन, श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग
- भाग 5 - लर्निंग एसोसिएशन के नियम: अप्रियोरी, एक्लाट
- भाग 6 - सुदृढीकरण सीखना: ऊपरी आत्मविश्वास सीमा, थॉम्पसन नमूनाकरण
- भाग 7 - प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: एनएलपी के लिए बैग-ऑफ-वर्ड्स मॉडल एल्गोरिदम
- भाग 8 - डीप लर्निंग: कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क
- भाग 9 - आयाम में कमी: पीसीए, एलडीए, कोर पीसी
- भाग 10 - मॉडल चयन और बूस्टिंग: k-fold क्रॉस-सत्यापन, पैरामीटर ट्यूनिंग, ग्रिड सर्च, XGBoost
इसके अतिरिक्त, यह डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम वास्तविक जीवन के उदाहरणों पर आधारित व्यावहारिक अभ्यासों से भरा हुआ है।
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आप न केवल सिद्धांत सीखेंगे, बल्कि आपको अपने स्वयं के मॉडल बनाने का कुछ अभ्यास भी मिलेगा।
और एक बोनस के रूप में, इस कोर्स में पायथन और आरकोड टेम्प्लेट शामिल हैं जिन्हें आप डाउनलोड कर सकते हैं और अपनी परियोजनाओं में उपयोग कर सकते हैं।
महत्वपूर्ण अपडेट (जून 2020): कोड सब कुछ अप टू डेट ईईपी लर्निंग TENSORFLOW पर कोडित .0 टॉप ग्रैडिएंट बूस्टिंग मॉडल, जिसमें XGBOOST और यहां तक कि CATBOOST शामिल हैं।
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