विज्ञान के लिए मशीन शिक्षा के बुनियादी सिद्धांत

1. नैतिकता और आचार-विचार के सिद्धांतों को अपनाकर अपने जीवन को व्यवस्थित करें।

4.5 (1,096) ⏱ 1 घंटे 1 मिनट 📚 5 पाठ 🎧 ऑडियो संस्करण

इस कोर्स के बारे में

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।

आपको क्या मिलेगा

  • 📜 समापन प्रमाणपत्र
    अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें
  • 🎧 ऑडियो संस्करण शामिल
    चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं
  • ♾️ लाइफटाइम एक्सेस
    कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं
  • 📱 फ़ोन या कंप्यूटर
    कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर
  • 💸 30-दिन वापसी
    बिना सवाल
  • छोटा और केंद्रित
    1 घंटे 1 मिनट व्यावहारिक सामग्री

समीक्षाएँ (7)

伊藤 徹 JP
★ 5 · 2026-05-13T13:27:52+00:00

शानदार सीखने का अनुभव। गति एकदम सही थी, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को अच्छी तरह से मजबूत किया। बहुत बढ़िया!

Petr Svoboda CZ
★ 4 · 2026-05-02T19:44:52+00:00

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।

Nicolás Ruiz PA
★ 3 · 2026-02-05T20:32:52+00:00

यह एक ठीक-ठाक परिचय है। अधिक विविध उदाहरणों और मॉड्यूल के बीच थोड़े बेहतर प्रवाह से लाभ हो सकता है।

Lily Lewis NZ सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2026-01-19T03:59:52+00:00

इस कोर्स का भरपूर आनंद लिया। जिस तरह से जानकारी प्रस्तुत की गई थी वह उत्कृष्ट थी, और व्यावहारिक अनुप्रयोगों को प्रभावी ढंग से उजागर किया गया था। बहुत बढ़िया काम!

Кымбат Султанова KZ सत्यापित शिक्षार्थी
★ 2 · 2025-08-04T14:08:52+00:00

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।

Noah Jones NZ सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2025-03-09T04:51:52+00:00

ठीक-ठाक परिचय। संरचना तो ठीक थी, पर काश कि बेसिक उदाहरणों से आगे कुछ और प्रैक्टिकल अभ्यास भी होता।

Valentina Gómez AR
★ 3 · 2025-01-17T22:13:52+00:00

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।

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शिक्षार्थियों ने यह भी लिया

1. विज्ञान और प्रौद्योगिकी का समन्वय।

इनपुटों को निकालना, पूर्वानुमान मॉडल बनाना और आधुनिक डेटा विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करके जटिल समस्याओं को हल करना सीखें।
★ 5.0 (6,972)
$4.99$9.99

MATLAB और AWS के साथ डेटा साइंस का परिचय

MATLAB का उपयोग करके, शून्य पूर्व अनुभव के साथ भी, डेटा को प्रोसेस करना, लो-कोड टूल के साथ मशीन लर्निंग मॉडल बनाना और अपने वर्कफ़्लो को AWS तक स्केल करना सीखें।
★ 4.9 (14)
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1. विज्ञान का विकास 2. विज्ञान का विकास

1. नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता,
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व्यापार के नेताओं के लिए मशीन लर्निंग रणनीति

यह तकनीकी टीमों के साथ सहयोग, और डेटा-चालित निर्णय लेने के माध्यम से बुनियादी एआई अवधारणाओं के माध्यम से मशीन सीखने के अवसरों की पहचान करने के लिए सीखें।
★ 4.8 (1,588)
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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, या क्रिप्टोकरेंसी से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।

क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +

हाँ — 30 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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