पायथन में अनुक्रम डाटा के लिए छुपे मार्कोव मॉडलName

पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल अक्सर इस समय संबंधी संरचना को अनदेखा करते हैं, लेकिन छिपे हुए मार्कोव मॉडल (एचएमएम) इन अनुक्रमों को चलाने वाली छिपी हुई स्थितियों को उजागर करने में उत्कृष्ट हैं। यह पाठ आधारित पाठ्यक्रम आपको संभाव्यता और मार्कोव चेन के मूलभूत गणित से लेकर पायथन में पूर्णतया कार्यशील अनुक्रम मॉडल को लागू करने तक मार्गदर्शन करेगा. आप यह सीखेंगे कि कैसे मूल संभाव्यता वितरण से गतिशील अनुक्रम मॉडलिंग में परिवर्तन किया जाए, जिससे आपको भविष्यवाणी विश्लेषण, वित्तीय मॉडलिंग तथा प्राकृतिक भाषा संसारण के लिए एक बहुमुखी उपकरण मिल सके. आप क्या सीखेंगे: - मार्कोव चेन, संक्रमण मैट्रिक्स और उत्सर्जन संभावनाओं के मूलभूत गणित को समझें. - तीन क्लासिक HMM समस्याओं को लागू करें: मूल्यांकन, विटरबी एल्गोरिथम के साथ डिकोडिंग, और बाम-वेलच एल्गोरिथम के साथ सीखना। - वित्तीय बाजार की स्थिति और पाठ अनुक्रम उत्पादन सहित वास्तविक दुनिया के डेटा सेटों पर छिपे हुए मार्कोव मॉडल लागू करें। आधुनिक यंत्रों के आगमन से मुद्रण की तकनीक में सुधार हुआ। - आधुनिक गहरे सीखने के फ्रेमवर्क जैसे पायटोरच और टेन्सरफ्लो के साथ मानक पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करके अनुक्रम मॉडल बनाएं। - वेब विश्लेषण, जीव विज्ञान और भाषा मॉडलिंग में अनुक्रमिक पैटर्न का विश्लेषण करें। इसका उद्देश्य है कि नए-नए प्रयोगों के द्वारा, नए-नए सिद्धांतों के आधार पर, नए-नए उपकरणों के प्रयोग से, नए-नए प्रयोगों के द्वारा, नए-नए सिद्धांतों के आधार पर, नए-नए उपकरणों के प्रयोग से, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए सिद्धांतों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए-नए प्रयोगों के आधार पर, नए- यह कोर्स प्रारंभिक से मध्यवर्ती डाटा वैज्ञानिकों, प्रोग्रामरों और विश्लेषकों के लिए है जो अनुक्रम मॉडलिंग के साथ अपनी मशीन लर्निंग टूलकिट का विस्तार करना चाहते हैं। पायथन और प्रारंभिक बीजगणित के साथ एक बुनियादी परिचितता अनुशंसित है। इस प्रकार के विश्लेषण के लिए स्थिरांकों का उपयोग किया जाता है।