विज्ञान के लिए मशीन शिक्षा के बुनियादी सिद्धांत

इस पाठ्यक्रम में आधुनिक डेटा विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के पीछे की आवश्यक अवधारणाओं को स्पष्ट किया जाता है, जटिल विषयों को स्पष्ट, समझने योग्य पाठ में तोड़ दिया जाता है। लिखित व्याख्याओं और व्यावहारिक अभ्यासों के माध्यम से, आप डेटा की भाषा बोलना सीखेंगे और देखेंगे कि एएमएल कैसे हमारी दुनिया को आकार दे रहा है। आप क्या सीखेंगे: - निगरानी, गैर निगरानी और सुदृढ़ीकरण सीखने के मूल सिद्धांतों को समझें। - सामान्य एल्गोरिदम जैसे रेखीय रेग्रेसन, लॉजिस्टिक रेग्रेसन, और के- मीन्स क्लस्टरिंग लागू करें. - बेहतर मॉडल प्रदर्शन के लिए आवश्यक डेटा तैयारी और फीचर इंजीनियरिंग तकनीकों का अभ्यास करें। - मानक उद्योग मापांक का उपयोग करके अपने मॉडलों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना सीखें। - न्यूरल नेटवर्क और बड़े भाषा मॉडल जैसी आधुनिक प्रणालियों के संचालन के लिए अंतर्ज्ञान का निर्माण करें। -मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों में नैतिकता, निष्पक्षता और पूर्वाग्रह के महत्वपूर्ण महत्व को समझें। यह पाठ्यक्रम मूलभूत शब्दावली और डेटा अवधारणाओं से शुरू होता है, इससे पहले कि आप महत्वपूर्ण एल्गोरिथम परिवारों और मॉडल मूल्यांकन में प्रगति करें, यह सुनिश्चित करते हुए कि आप चरण-दर-चरण ज्ञान का निर्माण करते हैं। यह कोर्स पूर्णतः प्रारंभिक के लिए है. मशीन सीखने, सांख्यिकी या उन्नत प्रोग्रामिंग में कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है. आज के समय में शिक्षा के क्षेत्र में प्रौद्योगिकी का उपयोग बढ़ रहा है।