यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।
1. प्रारंभिक शिक्षा के लिए आवश्यक पाठ्यक्रम।
पायथन में अपने पहले पूर्वानुमान मॉडल बनाने के लिए रीग्रेसन तथा वर्गीकरण के मूल तत्वों को सीखें.
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एआई प्रशिक्षक
किसी भी पाठ के बारे में पूछें और तुरंत, कभी भी स्पष्ट उत्तर पाएँ। -
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कभी भी शुरू करें
कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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हिंदी में
पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।
इस कोर्स के बारे में
मशीन लर्निंग समस्याओं के समाधान के तरीके में बदलाव ला रही है, लेकिन शुरू करना भारी लग सकता है। नियंत्रित सीखने पर ध्यान केंद्रित करके, आप जल्दी से सीख सकते हैं कि कंप्यूटर को पिछले डेटा के आधार पर सटीक भविष्यवाणियां कैसे बनाना सिखाया जाए। इस पाठ्यक्रम में, आप मूल अवधारणाओं को सीखने से वास्तविक, कार्यात्मक भविष्यवाणियों के मॉडल बनाने के लिए संक्रमण करेंगे।
आप क्या सीखेंगे:
• निगरानी वाली मशीन लर्निंग की मूल शब्दावली और बुनियादी अवधारणाओं को समझें।
• रीग्रेसन और वर्गीकरण कार्यों के बीच मूलभूत अंतरों को सीखें।
• निरंतर संख्यात्मक मानों की भविष्यवाणी के लिए रैखिक पुनरावर्तन मॉडल का निर्माण और प्रशिक्षण।
• द्विआधारी वर्गीकरण की समस्याओं को हल करने के लिए लॉजिस्टिक रीग्रेसन तकनीकों का उपयोग करें।
• डेटा प्रोसेसिंग और मॉडल सटीकता का आकलन करने के लिए उद्योग मानक पायथन प्रोग्रामिंग तकनीकों का उपयोग करने का अभ्यास करें।
आप आवश्यक परिभाषाओं का पता लगाकर और अपने कोड लिखने से पहले एल्गोरिदम कैसे सीखते हैं, से शुरू करेंगे. हाथों से किए गए व्यायामों के माध्यम से, आप मॉडल लागू करेंगे जो पैटर्न को पहचान सकते हैं और जानकारी को प्रभावी ढंग से वर्गीकृत कर सकते हैं. यह कोर्स पूरी तरह से शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, मशीन सीखने या उन्नत गणित में कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है. आज मशीन सीखने में अपनी यात्रा शुरू करें और डेटा का विश्लेषण करने और भविष्यवाणी करने के लिए कौशल का निर्माण करें.
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 30 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (10)
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।
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।
यह मूल बातें अच्छी तरह से कवर करता है। मुझे लगता है कि अधिक विविध उदाहरण सीखने के अनुभव को और बढ़ा सकते थे। फिर भी, एक सार्थक प्रयास।
उदाहरण हमेशा सीधे उस चीज़ पर लागू नहीं होते थे जो सिखाई जा रही थी। थोड़ा भ्रमित करने वाला सच कहूं तो।
हम्म, यकीन नहीं है कि यह बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए है। कुछ हिस्से बिना पूर्व ज्ञान के फॉलो करने में कठिन थे।
यदि आपके पास कुछ पूर्व ज्ञान है तो यह एक अच्छा कोर्स है। पूर्ण शुरुआती लोगों के लिए, कुछ अवधारणाएं थोड़ी चुनौतीपूर्ण हो सकती हैं। हालांकि, संरचना तार्किक है।
ठीक है, यह कोर्स मूल बातें अच्छी तरह से कवर करता है। बाद की कुछ अवधारणाओं को और अधिक विस्तार से समझाया जा सकता था। एक अच्छी शुरुआत।
ठीक-ठाक परिचय। संरचना तो ठीक थी, पर काश कि बेसिक उदाहरणों से आगे कुछ और प्रैक्टिकल अभ्यास भी होता।
शानदार सीखने का अनुभव। गति एकदम सही थी, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को अच्छी तरह से मजबूत किया। बहुत बढ़िया!
शिक्षार्थियों ने यह भी लिया
💼 जॉब के लिए तैयार
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Python में स्टॉक और क्रिप्टो ट्रेडिंग के लिए एप्लाइड मशीन लर्निंग
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SR 50.00
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पूर्वानुमान के मूल सिद्धांत: Python का उपयोग करके रुझानों की भविष्यवाणी करें
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मात्रात्मक ट्रेडिंग और वित्तीय विश्लेषण के लिए मशीन लर्निंग
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
मैं भुगतान कैसे करूँ? +
Stripe के माध्यम से कार्ड से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 14 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।
मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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