यह ऐप मशीन सीखने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की पूरी तस्वीर सीखने के इच्छुक पेशेवरों के लिए तैयार किया गया है। यह ट्यूटोरियल नौसिखिया सीखने वालों और विशेषज्ञों की सीखने की जरूरतों को पूरा करता है, जिससे उन्हें कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन सीखने की अवधारणाओं और कार्यान्वयन को समझने में मदद मिलती है।
यह मशीन लर्निंग कोर्स किसके लिए है:
मशीन लर्निंग में रुचि रखने वाला कोई भी। जिन छात्रों को गणित में कम से कम हाई स्कूल का ज्ञान है और जो मशीन लर्निंग शुरू करना चाहते हैं।
कोई भी मध्यवर्ती स्तर के लोग जो मशीन लर्निंग की मूल बातें जानते हैं, जिनमें रैखिक प्रतिगमन या लॉजिस्टिक प्रतिगमन जैसे शास्त्रीय एल्गोरिदम शामिल हैं, लेकिन जो इसके बारे में अधिक सीखना चाहते हैं और मशीन लर्निंग के सभी विभिन्न क्षेत्रों का पता लगाते हैं।
जो भी लोग कोडिंग के साथ सहज नहीं हैं, लेकिन जो मशीन लर्निंग में रुचि रखते हैं और इसे डेटासेट पर आसानी से लागू करना चाहते हैं।
- कॉलेज में कोई भी छात्र जो डेटा साइंस में करियर शुरू करना चाहते हैं।
- कोई भी डेटा विश्लेषक जो मशीन लर्निंग में स्तर बनाना चाहते हैं।
- जो भी लोग अपनी नौकरी से संतुष्ट नहीं हैं और जो डाटा साइंटिस्ट बनना चाहते हैं।
- जो भी लोग शक्तिशाली मशीन लर्निंग टूल्स का उपयोग करके अपने व्यवसाय में अतिरिक्त मूल्य बनाना चाहते हैं।
इस ऐप में आप सीखेंगे
- मशीन लर्निंग के लिए पायथन को क्यों चुनें
- मशीन लर्निंग रोडमैप
- मशीन लर्निंग के लिए अजगर 3 जानें
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सीखें
- मशीन लर्निंग का परिचय
- मशीन सीखने के लिए TensorFlow सीखें
- Pytorch गाइड जानें
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पूरा गाइड
- डीप लर्निंग सीखें
- जानें मशीन लर्निंग पूरा गाइड
- मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स और उदाहरण
- पायथन 3 ट्यूटोरियल
हम मशीन लर्निंग में सीखेंगे
- अवधारणाओं
-शिक्षा के सिद्धांत
-पर्यवेक्षित अध्ययन
- अनसुचित शिक्षा
- डेटा पूर्व प्रसंस्करण, विश्लेषण और दृश्य
- प्रशिक्षण डेटा और परीक्षण डेटा
- अनुप्रयोग
- प्रतिगमन
- एल्गोरिदम
- निर्णय ट्री एल्गोरिथ्म
- सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM)
- बेतरतीब जंगल
- आयामी कमी एल्गोरिथ्म
- एल्गोरिदम को बढ़ावा देना
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का परिचय
- बुद्धिमान प्रणाली
- एजेंट और वातावरण
- लोकप्रिय खोज एल्गोरिदम
- फजी लॉजिक सिस्टम
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
- विशेषज्ञ प्रणालियां
- रोबोटिक्स
- तंत्रिका जाल
इसके अलावा डीप लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क के बारे में विस्तार से जानें
Last updated on Oct 27, 2023
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