Machine Learning Foundations: From Math to Python Implementation

Master the mathematical principles and programming logic behind core algorithms to build intelligent systems from the ground up.

4.5 (817) ⏱ 1 घंटे 43 मिनट 📚 8 पाठ 🎧 ऑडियो संस्करण

इस कोर्स के बारे में

Machine learning is more than just importing libraries; it requires a deep understanding of the logic that drives intelligent decisions. This course provides a clear path for anyone looking to transition into data science by focusing on the mathematical foundations and practical Python implementation of essential algorithms. You will transform from a novice into a practitioner capable of preparing data, selecting the right models, and fine-tuning performance. By reading through detailed explanations and written code examples, you will gain the confidence to solve complex problems using statistical techniques. What you'll learn: - Understand the core mathematics behind linear and logistic regression models. - Implement essential algorithms like Decision Trees, Naive Bayes, and K-Means from scratch. - Master data preprocessing, feature engineering, and performance metrics for model evaluation. - Apply strategies to handle overfitting, underfitting, and the bias-variance tradeoff. - Explore modern concepts including vector databases and retrieval-augmented generation (RAG) patterns. - Practice building end-to-end machine learning workflows through structured written exercises. The course begins with essential terminology and the mathematical concepts required for data science before moving into step-by-step algorithm development and modern AI integration patterns. It is designed for absolute beginners and programmers new to machine learning who prefer a text-based, deep-dive learning experience. Begin your journey into the world of artificial intelligence today.

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 43 मिनट व्यावहारिक सामग्री

समीक्षाएँ (8)

Patricia Vega PE सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 2025-11-04T22:53:54+00:00

शानदार कोर्स! वास्तविक दुनिया के उदाहरण अमूल्य थे। मैं अब इस ज्ञान का वास्तव में उपयोग कर सकता हूँ।

Diya Agarwal SG सत्यापित शिक्षार्थी
★ 3 · 2025-10-24T00:03:54+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।

Jack Lewis AU सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2025-10-08T14:16:54+00:00

यहां शानदार वैल्यू है। उपयोग किए गए उदाहरण मुख्य विचारों को समझने के लिए बहुत मददगार थे। निश्चित रूप से समय के लायक है।

Idris bin Mohd Salleh MY
★ 4 · 2025-09-01T03:50:54+00:00

यह एक अच्छी शुरुआत थी। संरचना तार्किक है, और यह मूल बातों को प्रभावी ढंग से कवर करता है। उन्नत शिक्षार्थियों के लिए शायद बहुत परिचयात्मक हो।

Ingibjörg Pétursdóttir IS
★ 5 · 2025-06-12T09:29:54+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।

Dalia Mizrahi IL
★ 5 · 2025-05-28T13:21:54+00:00

काफी अच्छी शुरुआत। उदाहरण मददगार थे, लेकिन काश थोड़ा और अभ्यास सामग्री होती। लागत के हिसाब से ठोस मूल्य।

Amos Gross IL सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 2025-04-29T07:19:54+00:00

सीखने के अनुभव का वास्तव में आनंद लिया। प्रदान की गई सामग्री उत्कृष्ट थी और अनुसरण करने में आसान थी।

Chan Myae MM सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2025-03-04T06:48:54+00:00

जानकारीपूर्ण और अच्छी तरह से व्यवस्थित। बाद के मॉड्यूल में अधिक विविध उदाहरणों से लाभान्वित हो सकता था।

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शिक्षार्थियों ने यह भी लिया

1. विज्ञान और प्रौद्योगिकी का समन्वय।

कार्यात्मक अंतर्दृष्टि निकालने और आधुनिक पायथन टूल्स का उपयोग करके सूचित निर्णय लेने के लिए डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग के आवश्यक तत्वों को नियंत्रित करें।
★ 5.0 (6,972)
$4.99$9.99

डाटा विज्ञान के आधार

डेटा सेट का विश्लेषण कैसे करें, भविष्यवाणियों के मॉडल कैसे बनाएं और पायथन का उपयोग करके आधुनिक डेटा कार्यप्रवाह कैसे लागू करें।
★ 5.0 (6,972)
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मशीन लर्निंग की नींव: डिसीजन ट्री, SVMs, और न्यूरल नेटवर्क्स

क्लीन, मॉडर्न Python कोड का उपयोग करके क्लासिफिकेशन और रिग्रेशन समस्याओं को हल करने के लिए कोर मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, मूल्यांकन करने और फाइन-ट्यून करने का तरीका जानें।
★ 4.9 (14)
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1. शिक्षा और प्रशिक्षण :- शिक्षा और प्रशिक्षण का संबंध शिक्षा से है।

डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क में पायथन का उपयोग करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तेजी से बढ़ते क्षेत्र में अपने कैरियर की शुरुआत करें।
★ 4.9 (3,752)
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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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