इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर लिया! उदाहरण एकदम सही थे और सीखने को वास्तव में मजबूत करने में मदद की। निश्चित रूप से समय के लायक।
यंत्र शिक्षा के लिए व्यावहारिक विशेषता इंजीनियरिंग
यह कोशिकाओं के विकास, विकास के चरणों और उनके विकास के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान करता है।
इस कोर्स के बारे में
अपने मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं? अक्सर उत्तर एल्गोरिथ्म में नहीं होता है, बल्कि उन विशेषताओं में होता है जो आप इसे प्रदान करते हैं। प्रभावी विशेषता इंजीनियरिंग शक्तिशाली और सटीक पूर्वानुमान मॉडल बनाने की कुंजी है।
यह कोर्स फीचर इंजीनियरिंग में एक व्यावहारिक आधार प्रदान करता है. आप सीखेंगे कि कैसे व्यवस्थित रूप से साफ करें, रूपांतरित करें, और कच्चे डेटासेट से नए चर बनाएं, उन्हें एक प्रारूप में बदलते हुए जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम समझ सकते हैं और बेहतर भविष्यवाणियों के लिए लाभ उठा सकते हैं. अंत तक, आपके पास अपने एमएल परियोजनाओं के लिए किसी भी डेटासेट को तैयार करने के लिए कौशल होंगे.
आप क्या सीखेंगे:
- लापता डेटा को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए विभिन्न अनुमान तकनीकों का उपयोग करें।
- श्रेणीगत चरों को एक- गरम, क्रमिक तथा अन्य एनकोडिंग विधियों का प्रयोग कर संख्यात्मक प्रारूप में परिवर्तित करें.
- बाहरी मानों की पहचान करें और उन्हें अपने मॉडल के प्रदर्शन को विकृत करने से रोकने के लिए प्रबंधित करें।
- जटिल डाटा प्रकार जैसे तारीख़ और समय से शक्तिशाली नई सुविधाएँ बनाएँ
- निरंतर चरों को विभेदन और स्केलिंग के माध्यम से विभेदित बिन में परिवर्तित करें.
- अपने फीचर इंजीनियरिंग कार्यप्रवाह को सुचारू बनाने के लिए पुन: उपयोगी पूर्व-प्रसंस्करण पाइपलाइन बनाएं।
पाठ्यक्रम मूल शब्दावली और अवधारणाओं से शुरू होता है, फिर डेटा परिवर्तन के प्रत्येक प्रकार के लिए हाथ पर तकनीकों के माध्यम से प्रगति करता है।
यह कोर्स मशीन लर्निंग में शुरुआती के लिए है. फीचर इंजीनियरिंग में कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि पायथन और मूलभूत एमएल अवधारणाओं के साथ मूलभूत परिचितता मददगार है.
आज ही सीखना शुरू करें और अपने डेटा की सच्ची क्षमता का पता लगाएं।
आपको क्या मिलेगा
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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
45 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (5)
यह एक ठीक-ठाक परिचय है। अधिक विविध उदाहरणों और मॉड्यूल के बीच थोड़े बेहतर प्रवाह से लाभ हो सकता है।
सच कहूँ तो, यह थोड़ा नीरस लगा। उदाहरण हमेशा सबसे प्रासंगिक नहीं थे, जिससे कुछ मॉड्यूल के माध्यम से लगे रहना मुश्किल हो गया।
एक वास्तव में उत्कृष्ट सीखने का अनुभव। प्रवाह तार्किक था और उदाहरण बहुत मददगार थे।
यहाँ ठोस सामग्री है। हालाँकि कुछ मॉड्यूल और विस्तृत हो सकते थे, समग्र मूल्य और प्रयोज्यता उच्च है। अच्छा काम!
शिक्षार्थियों ने यह भी लिया
इनपुटों को निकालना, पूर्वानुमान मॉडल बनाना और आधुनिक डेटा विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करके जटिल समस्याओं को हल करना सीखें।
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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।
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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।
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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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