GameLoop एमुलेटर के साथ पीसी पर Machine Learning - Python & R डाउनलोड करें

पीसी पर Machine Learning - Python & R

Machine Learning - Python & R, डेवलपर FreeLearningApp से आ रहा है, अतीत में Android सिस्टर्म पर चल रहा है।

अब, आप Machine Learning - Python & R 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 Machine Learning - Python & R पीसी का आनंद लें！

Machine Learning - Python & R परिचय

मुक्त करने के लिए पूर्ण udemy कोर्स।

आप क्या सीखेंगे

अजगर और आर पर मास्टर मशीन सीखना

कई मशीन लर्निंग मॉडल का एक महान अंतर्ज्ञान है

सटीक भविष्यवाणी करें

एक शक्तिशाली विश्लेषण करें

मजबूत मशीन लर्निंग मॉडल बनाएं

अपने व्यवसाय के लिए मजबूत जोड़ा मूल्य बनाएँ

व्यक्तिगत उद्देश्य के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें

सुदृढीकरण सीखना, एनएलपी और डीप लर्निंग जैसे विशिष्ट विषयों को संभालना

डायमेंशनली रिडक्शन जैसी उन्नत तकनीकों को संभालें

जानते हैं कि प्रत्येक प्रकार की समस्या के लिए कौन सा मशीन लर्निंग मॉडल चुनना है

शक्तिशाली मशीन लर्निंग मॉडल की एक सेना का निर्माण करें और किसी भी समस्या को हल करने के लिए उन्हें संयोजित करने का तरीका जानें

विवरण

मशीन लर्निंग के क्षेत्र में रुचि रखते हैं? फिर यह कोर्स आपके लिए है!

इस कोर्स को दो पेशेवर डेटा वैज्ञानिकों द्वारा डिजाइन किया गया है ताकि हम अपने ज्ञान को साझा कर सकें और आपको सरल तरीके से जटिल सिद्धांत, एल्गोरिदम और कोडिंग लाइब्रेरी सीखने में मदद कर सकें।

हम आपको मशीन लर्निंग की दुनिया में कदम-दर-कदम चलेंगे। हर ट्यूटोरियल के साथ आप नए कौशल विकसित करेंगे और डेटा साइंस के इस चुनौतीपूर्ण अभी तक आकर्षक उप-क्षेत्र की अपनी समझ में सुधार करेंगे।

यह कोर्स मजेदार और रोमांचक है, लेकिन साथ ही हम मशीन लर्निंग में गहराई से गोता लगाते हैं। यह निम्नलिखित तरीके से संरचित है:

भाग 1 - डेटा प्रीप्रोसेसिंग

भाग 2 - प्रतिगमन: सरल रेखीय प्रतिगमन, एकाधिक रैखिक प्रतिगमन, बहुपद प्रतिगमन, SVR, निर्णय वृक्ष प्रतिगमन, यादृच्छिक वन प्रतिगमन

भाग 3 - वर्गीकरण: लॉजिस्टिक रिग्रेशन, के-एनएन, एसवीएम, कर्नेल एसवीएम, नैवे बे, निर्णय ट्री वर्गीकरण, रैंडम फॉरेस्ट वर्गीकरण

भाग 4 - क्लस्टरिंग: K- मीन्स, श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग

भाग 5 - एसोसिएशन नियम सीखना: एप्रीओरी, एक्लाट

भाग 6 - सुदृढीकरण सीखना: ऊपरी विश्वास बाध्य, थॉम्पसन नमूनाकरण

भाग 7 - प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: एनएलपी के लिए बैग-ऑफ-वर्ड मॉडल और एल्गोरिदम

भाग 8 - गहन शिक्षण: कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, संवेदी तंत्रिका नेटवर्क

भाग 9 - आयामी न्यूनीकरण: पीसीए, एलडीए, कर्नेल पीसीए

भाग 10 - मॉडल चयन और बूस्टिंग: k- गुना 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 न केवल आप सिद्धांत सीखेंगे, बल्कि आपको अपने स्वयं के मॉडल बनाने के लिए कुछ अभ्यास भी करने होंगे।

और एक बोनस के रूप में, इस पाठ्यक्रम में पायथन और आर कोड टेम्प्लेट दोनों शामिल हैं, जिन्हें आप अपनी खुद की परियोजनाओं पर डाउनलोड और उपयोग कर सकते हैं।

यह 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 सीखना 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।

कोई भी व्यक्ति जो कोडिंग के साथ सहज नहीं है, 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।