Fundamentos de Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) em Hindi

Este curso baseado em texto divide as Máquinas de Vetor de Suporte (SVM) em conceitos simples e digeríveis explicados em hindi.Este curso é um curso de 10 horas de duração, com 12 horas de vídeo. Você passará de não saber nada sobre SVMs para preparar conjuntos de dados com confiança, configurar hiperplanos e avaliar modelos de classificação.Você entenderá a intuição matemática e a implementação prática do Python usando fluxos de trabalho modernos de aprendizado de máquina. O que você vai aprender: - Entenda a teoria fundamental por trás de hiperplanos, margens e vetores de suporte - Implemente modelos de classificação e regressão SVM usando Python e scikit-learn - Prepare e limpe as entradas do conjunto de dados usando as operações modernas do pandas dataframe - Configure e ajuste hiperparâmetros como C, Gamma e o truque Kernel para obter o melhor desempenho - Avalie as métricas do modelo usando matrizes de confusão e relatórios de classificação - Construa pipelines de aprendizado de máquina limpos e reprodutíveis para fluxos de trabalho modernos O curso começa com a terminologia essencial e a intuição geométrica básica por trás das SVMs, e a partir daí você progredirá através de explicações de texto estruturado e trechos de código Python, aprendendo a treinar, testar e otimizar seus modelos passo a passo. Este curso é projetado para iniciantes, aspirantes a cientistas de dados e estudantes que querem aprender conceitos de aprendizado de máquina explicados em Hindi.Não é necessária experiência prévia em aprendizado, embora uma compreensão básica do Python seja útil. Comece a ler hoje para construir uma base sólida em um dos algoritmos mais confiáveis de aprendizado de máquina.