हम्म, मुझे यकीन नहीं है कि यह इसे सीखने का सबसे अच्छा तरीका था। कुछ अवधारणाओं को थोड़ा सरसरी तौर पर समझाया गया था, और उदाहरण हमेशा स्पष्ट नहीं थे।
पायथन डाटा विज्ञान, मशीन सीखना, और एआई नींव
डेटा विश्लेषण, पूर्वानुमान मॉडलिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पायथन, पांडा और टेन्सरफ्लो का उपयोग करके संरचनात्मक पाठ-आधारित पाठ्यक्रमों के माध्यम से एक मजबूत नींव बनाएं।
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इस कोर्स के बारे में
आपको क्या मिलेगा
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2 घंटे 54 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (8)
यह एक अच्छी शुरुआत थी। संरचना तार्किक है, और यह मूल बातों को प्रभावी ढंग से कवर करता है। उन्नत शिक्षार्थियों के लिए शायद बहुत परिचयात्मक हो।
ठीक-ठाक कोर्स। संरचना ज्यादातर स्पष्ट थी, हालांकि कुछ उदाहरणों में थोड़ी और जानकारी का उपयोग किया जा सकता था। फिर भी, बहुत कुछ सीखा।
काफी अच्छी नींव। स्पष्टीकरण आम तौर पर स्पष्ट थे, और संरचना समझ में आई। मैं कहूँगा कि यह एक सार्थक कोर्स है।
यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।
शानदार सीखने का अनुभव। गति एकदम सही थी, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को अच्छी तरह से मजबूत किया। बहुत बढ़िया!
हम्म, मुझे यकीन नहीं है कि यह बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए है। यह कुछ पूर्व ज्ञान मानता है जो स्पष्ट रूप से नहीं सिखाया गया था। कुछ उदाहरण भ्रमित करने वाले थे।
अच्छा परिचय। मैंने स्पष्ट चरणों की सराहना की, हालांकि बाद के कुछ मॉड्यूल में अधिक उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता था।
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1. यंत्र शिक्षा का परिचय: पायथन, आर और अनुप्रयोग एआई
मशीन लर्निंग के लिए Python प्रोग्रामिंग की नींव
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
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