सुपरवाइज़्ड लर्निंग

सबसे आम प्रकार की मशीन लर्निंग में महारत हासिल करें। लेबल किए गए डेटा के आधार पर भविष्यवाणी करने वाले मॉडल बनाना सीखें, जिसमें रिग्रेशन और क्लासिफिकेशन कार्य शामिल हैं।

8 courses

1995 में, गूगल ने गूगल प्ले स्टोर में प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर:

रेखागणितीय पुनरावृत्ति सिद्धांत और पायथन कार्यान्वयन को सीखकर मशीन लर्निंग और गहरे सीखने के लिए एक मजबूत नींव बनाएं।
★ 4.6 (6,814)

पायथन तथा साइकिट-लर्न के साथ व्यावहारिक मशीन शिक्षा

पायथन और scikit-learn का उपयोग करके संरचनात्मक, चरण-दर-चरण लिखित गाइडों के माध्यम से पूर्वानुमान मॉडल बनाएं, मूल्यांकन करें और अनुकूलित करें।
★ 4.6 (8,780)

scikit-learn के साथ पायथन में नियंत्रित मशीन सीखना

वास्तविक दुनिया की वर्गीकरण और रीग्रेसन समस्याओं को हल करने के लिए पायथन और scikit-learn का उपयोग करके पूर्वानुमान मॉडल बनाएं, ट्यून करें और मूल्यांकन करें।
★ 4.8 (8,004)

रेखागणितीय समीकरणों का हल तथा रेखागणितीय समीकरणों का हल

निरीक्षण मशीन सीखने के पीछे कोर एल्गोरिदम और गणितीय सिद्धांतों को समझकर पूर्वानुमान मॉडलिंग में एक मजबूत नींव बनाएं।
★ 4.4 (5,259)

1. ज्ञानोदय और 2. नैतिक शिक्षा।

आधुनिक मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके व्यावहारिक समस्याओं को हल करने के लिए पूर्वानुमान मॉडलिंग और डेटा पैटर्न में एक मजबूत नींव बनाएं।
★ 4.6 (3,374)

व्यावहारिक मशीन सीखना और पूर्वानुमान मॉडलिंग

आधुनिक एल्गोरिथम तकनीकों का उपयोग करके वास्तविक दुनिया की डेटा चुनौतियों को हल करने के लिए विश्वसनीय पूर्वानुमान मॉडल बनाएं और लागू करें।
★ 4.5 (3,267)

1. प्रारंभिक शिक्षा के लिए आवश्यक पाठ्यक्रम।

पायथन में अपने पहले पूर्वानुमान मॉडल बनाने के लिए रीग्रेसन तथा वर्गीकरण के मूल तत्वों को सीखें.
★ 4.9 (1,325)

पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग: लेबल किए गए डेटा के साथ भविष्यवाणी करना

डेटा-संचालित समस्याओं को हल करने के लिए रिग्रेशन और क्लासिफिकेशन एल्गोरिदम में महारत हासिल करके प्रेडिक्टिव मॉडलिंग में एक ठोस नींव बनाएं।
★ 4.5 (27)