अच्छा परिचय। मैंने स्पष्ट चरणों की सराहना की, हालांकि बाद के कुछ मॉड्यूल में अधिक उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता था।
मशीन लर्निंग के लिए प्रायिकता और सांख्यिकी Python के साथ
Python का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, मूल्यांकन करने और अनुकूलित (optimize) करने के लिए आवश्यक प्रायिकता और सांख्यिकी की मूलभूत गणितीय अवधारणाओं में महारत हासिल करें।
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इस कोर्स के बारे में
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम निर्णय और भविष्यवाणियाँ कैसे करते हैं, इसे सही मायने में समझने के लिए, आपको उस गणित को समझना होगा जो उन्हें शक्ति प्रदान करता है। यह कोर्स अमूर्त गणितीय सिद्धांत और व्यावहारिक डेटा साइंस अनुप्रयोगों के बीच के अंतर को पाटता है।
आप मशीन लर्निंग मॉडल को "ब्लैक बॉक्स" मानने से हटकर, यह गहराई से समझेंगे कि वे डेटा का विश्लेषण कैसे करते हैं और भविष्यवाणियाँ कैसे करते हैं। लिखित स्पष्टीकरणों, चरण-दर-चरण गणितीय विवरणों और व्यावहारिक Python कोड उदाहरणों के माध्यम से, आप प्रायिकता और सांख्यिकी में एक मजबूत नींव बनाएंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- मुख्य प्रायिकता अवधारणाओं को समझें, जिनमें सशर्त प्रायिकता (conditional probability), बेयस प्रमेय (Bayes' theorem), और प्रायिकता वितरण (probability distributions) शामिल हैं।
- डेटा वितरण का विश्लेषण करने, सारांश सांख्यिकी (summary statistics) की गणना करने और परिकल्पना परीक्षण (hypothesis testing) करने के लिए सांख्यिकीय विधियों को लागू करें।
- NumPy और SciPy जैसी आधुनिक Python लाइब्रेरी का उपयोग करके गणितीय अवधारणाओं को प्रोग्रामेटिक रूप से लागू करें।
- विश्लेषण करें कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम वर्गीकरण (classification), प्रतिगमन (regression) और निर्णय लेने के लिए प्रायिकता का उपयोग कैसे करते हैं।
- सांख्यिकीय मेट्रिक्स, सत्यापन तकनीकों और त्रुटि विश्लेषण का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करें।
यह यात्रा आवश्यक शब्दावली और प्रायिकता के मूलभूत नियमों से शुरू होती है, फिर चरण-दर-चरण सांख्यिकीय अनुमान (statistical estimation) और परिकल्पना परीक्षण की ओर बढ़ती है, और इन गणितीय अवधारणाओं के व्यावहारिक Python कार्यान्वयन के साथ समाप्त होती है।
यह कोर्स डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो अपनी गणितीय नींव बनाना चाहते हैं। Python से बुनियादी परिचितता सहायक है, लेकिन किसी उन्नत गणितीय पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है।
आधुनिक मशीन लर्निंग के पीछे के गणितीय रहस्यों को जानने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 30 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (13)
विषय का अच्छा परिचय। संरचना तार्किक थी, और अधिकांश उदाहरण प्रासंगिक थे, हालांकि मैं कुछ क्षेत्रों में अधिक गहराई चाहता था।
इससे बेहतर सीखने का अनुभव नहीं मांग सकता था। संरचना पूरी तरह से प्रवाहित हुई, और उदाहरण अविश्वसनीय रूप से प्रासंगिक थे। अत्यधिक अनुशंसा करता हूँ!
यह बिल्कुल वही था जो मैं ढूंढ रहा था। स्पष्टीकरण बहुत स्पष्ट थे और उदाहरणों ने अवधारणाओं को मजबूत करने में वास्तव में मदद की।
वाह, सीखने का कितना शानदार अनुभव रहा। संरचना तार्किक थी, और मुझे लगा कि मैंने कम समय में बहुत कुछ सीखा। निश्चित रूप सेRecommend करता हूँ।
शानदार कोर्स। इस्तेमाल किए गए उदाहरण एकदम सही थे और उन्होंने अवधारणाओं को मजबूत करने में वास्तव में मदद की। मेरी समझ में काफी सुधार हुआ है।
ईमानदारी से कहूं तो, काफी निराशाजनक। अवधारणाओं को बिल्कुल भी अच्छी तरह से नहीं समझाया गया था, और उदाहरण भ्रमित करने वाले थे। मैं इसे दोबारा नहीं करूंगा।
यह एक ठीक-ठाक परिचय है। अधिक विविध उदाहरणों और मॉड्यूल के बीच थोड़े बेहतर प्रवाह से लाभ हो सकता है।
यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।
यह सीखने का एक शानदार तरीका था! संरचना तार्किक थी, गति बिल्कुल सही थी, और उदाहरण बहुत मददगार थे। अत्यधिक अनुशंसा करते हैं!
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।
हम्म, मैं इसके बारे में निश्चित नहीं हूँ। कुछ स्पष्टीकरण भ्रमित करने वाले थे, और उदाहरण हमेशा फिट नहीं लगते थे। काश यह ज़्यादा स्पष्ट होता।
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया! वास्तविक दुनिया के उदाहरण अविश्वसनीय रूप से सहायक थे। मैंने बहुत कुछ सीखा और इसे लागू करने के लिए तैयार महसूस करता हूं।
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