Analytics Vidhya - Machine Lea for PC
Analytics Vidhya
GameLoop एमुलेटर के साथ पीसी पर Analytics Vidhya - Machine Lea डाउनलोड करें
पीसी पर Analytics Vidhya - Machine Lea
Analytics Vidhya - Machine Lea, डेवलपर Analytics Vidhya से आ रहा है, अतीत में Android सिस्टर्म पर चल रहा है।
अब, आप Analytics Vidhya - Machine Lea को पीसी पर GameLoop के साथ आसानी से खेल सकते हैं।
इसे GameLoop लाइब्रेरी या खोज परिणामों में डाउनलोड करें। अब और गलत समय पर बैटरी या निराशाजनक कॉलों पर ध्यान नहीं देना चाहिए।
बस मुफ्त में बड़ी स्क्रीन पर Analytics Vidhya - Machine Lea पीसी का आनंद लें!
Analytics Vidhya - Machine Lea परिचय
एनालिटिक्स विद्या ऐप डेटा वैज्ञानिकों, डेटा इंजीनियरों और उन छात्रों के लिए उच्च गुणवत्ता वाले शिक्षण संसाधन प्रदान करता है जो कोड के साथ डेटा साइंस और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का अध्ययन करना चाहते हैं। अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर वैयक्तिकृत शिक्षण लेख और पाठ्यक्रम प्राप्त करें
ऐप पर मुफ्त पाठ्यक्रम
1. व्यापार विश्लेषिकी का परिचय
2. पायथन का परिचय
3. एनएलपी का परिचय
4. एआई और एमएल का परिचय
5. डेटा विश्लेषण के लिए पांडा
6. निर्णय वृक्षों के साथ शुरुआत करना
7. दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क
8. वेक्टर मशीनों का समर्थन करें
9. प्रतिगमन विश्लेषण के मूल सिद्धांत
10. डेटा विज्ञान पेशेवरों के लिए रैखिक प्रोग्रामिंग
11. गहरी शिक्षा के लिए पाइटोरच का परिचय
12. खरोंच से Naivebayes
13. सीखने की तकनीक को सम्मिलित करें
14. पायथन और आर . में केएनएन
15. मशीन लर्निंग में आयामी कमी
16. स्किकिट-लर्न . के साथ शुरुआत करना
17. डेटा विज्ञान और विश्लेषण के लिए परिकल्पना परीक्षण
ऐप पर मुफ्त प्रोजेक्ट कोर्स से अपने हाथों को गंदा करें
1. ट्विटर सेंटीमेंट एनालिसिस
2. R . का उपयोग करके Bigmart बिक्री की भविष्यवाणी
3. ऋण भविष्यवाणी अभ्यास समस्या
ऐप पर लोकप्रिय लेखों से सीखें
1. मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की अनिवार्यता
2. पायथन का उपयोग करके डेटा विज्ञान सीखने के लिए एक संपूर्ण ट्यूटोरियल
3. प्रतिगमन के प्रकार
4. Naivebayes Algorithm
5. एसवीएम को समझना
6. वृक्ष आधारित मॉडलिंग पर पूरा ट्यूटोरियल
7. R . में टाइम सीरीज़ मॉडलिंग में पूरा ट्यूटोरियल
8. केएनएन का परिचय
9. डेटा अन्वेषण के लिए एक व्यापक मार्गदर्शिका
डेटा विज्ञान अभ्यास और उद्योग के साथ अद्यतन होने के लिए ऐप पर और सूचनाओं में हर रोज नए लेख प्राप्त करें
एनालिटिक्स विद्या भारत की सबसे बड़ी और दुनिया की दूसरी सबसे बड़ी डेटा साइंस कम्युनिटी है।
हमारा उद्देश्य आपको डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, बिग डेटा, एनएलपी, कंप्यूटर विजन और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की अवधारणाओं को बुनियादी से लेकर बहुत उन्नत स्तर तक सबसे इंटरैक्टिव तरीके से सीखने में मदद करना है।
हमारे पोर्टल पर एक मिलियन से अधिक पंजीकृत उपयोगकर्ता हैं और 5 मिलियन से अधिक मासिक विज़िट हैं। लोग विचारशील नेताओं और उद्योग के विशेषज्ञों से सीखने के लिए एनालिटिक्स विद्या से जुड़ते हैं, ऐसे क्षेत्रों में हमारे ग्लोबल डेटाहैक प्लेटफॉर्म (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) पर हायरिंग, ब्रांडिंग और समस्या समाधान/क्राउड सोर्सिंग हैकथॉन में भाग लेते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, डेटा इंजीनियरिंग, डेटा माइनिंग और एडवांस्ड एनालिटिक्स के रूप में, और विचारों को साझा करने और संगठनों के लिए डेटा से संबंधित व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए चर्चा में संलग्न हैं। हमारे पास पाठ्यक्रमों के लिए एक मंच है (https://courses.analyticsvidhya.com/) जहां आप उद्योग जगत के नेताओं द्वारा बनाए गए एआई और एमएल ब्लैकबेल्ट (स्व-गतिशील कार्यक्रम) और बूटकैंप (डेटा साइंस में नौकरी की गारंटी के साथ फ्रेशर्स प्रोग्राम) जैसे कार्यक्रमों में नामांकन कर सकते हैं। डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में जहां आप पाठ्यक्रमों में दाखिला ले सकते हैं और अपने कौशल को तेज कर सकते हैं।
हम अपने उपयोगकर्ताओं की गोपनीयता को बहुत गंभीरता से लेते हैं, इसके बारे में अधिक जानने के लिए
गोपनीयता: https://www.analyticsvidhya.com/privacy-policy/
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शिक्षाजानकारी
डेवलपर
Analytics Vidhya
नवीनतम संस्करण
1.0.16
आखरी अपडेट
2021-09-12
श्रेणी
शिक्षा
पर उपलब्ध
Google Play
और दिखाओ
पीसी पर गेमलूप के साथ Analytics Vidhya - Machine Lea कैसे खेलें
1. आधिकारिक वेबसाइट से GameLoop डाउनलोड करें, फिर GameLoop को स्थापित करने के लिए exe फ़ाइल चलाएँ।
2. गेमलूप खोलें और "Analytics Vidhya - Machine Lea" खोजें, खोज परिणामों में Analytics Vidhya - Machine Lea खोजें और "इंस्टॉल करें" पर क्लिक करें।
3. GameLoop पर Analytics Vidhya - Machine Lea खेलने का आनंद लें।
Minimum requirements
OS
Windows 8.1 64-bit or Windows 10 64-bit
GPU
GTX 1050
CPU
i3-8300
Memory
8GB RAM
Storage
1GB available space
Recommended requirements
OS
Windows 8.1 64-bit or Windows 10 64-bit
GPU
GTX 1050
CPU
i3-9320
Memory
16GB RAM
Storage
1GB available space