काफी अच्छी शुरुआत। उदाहरण मददगार थे, लेकिन काश थोड़ा और अभ्यास सामग्री होती। लागत के हिसाब से ठोस मूल्य।
मशीन लर्निंग के लिए Python में सपोर्ट वेक्टर मशीनें
वास्तविक दुनिया के डेटा विश्लेषण के लिए SVM और कर्नेल विधियों का उपयोग करके मजबूत वर्गीकरण मॉडल बनाएं और उनका मूल्यांकन करें।
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कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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इस कोर्स के बारे में
सपोर्ट वेक्टर मशीनें (SVMs) उच्च सटीकता के साथ जटिल वर्गीकरण कार्यों को संभालने के लिए डेटा साइंटिस्ट के टूलकिट में सबसे शक्तिशाली उपकरणों में ये हैं। यह पाठ्यक्रम यह समझने के लिए एक स्पष्ट, पाठ-आधारित मार्ग प्रदान करता है कि ये एल्गोरिदम कैसे काम करते हैं और पेशेवर वातावरण में उन्हें प्रभावी ढंग से कैसे लागू किया जाए।
आप बुनियादी रैखिक पृथक्करण को समझने से लेकर उन्नत कर्नेल ट्रिक्स में महारत हासिल करने तक आगे बढ़ेंगे, जिससे आप आत्मविश्वास के साथ गैर-रैखिक व्यावसायिक समस्याओं को हल करने में सक्षम होंगे। इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आप उद्योग-मानक Python पारिस्थितिकी तंत्र का उपयोग करके कच्चे डेटा को परिष्कृत भविष्यवाणिय मॉडल में बदलने में सक्षम होंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- मार्जिन, हाइपरप्लेन और सपोर्ट वेक्टर की मौलिक अवधारणाओं को समझें
- आधुनिक scikit-learn प्रथाओं का उपयोग करके रैखिक और गैर-रैखिक SVM मॉडल लागू करें
- जटिल, उच्च-आयामी डेटा को संभालने के लिए RBF और पॉलिनॉमियल जैसे कर्नेल फ़ंक्शन लागू करें
- इष्टतम मॉडल प्रदर्शन के लिए आवश्यक डेटा प्रीप्रोसेसिंग और फीचर स्केलिंग निष्पादित करें
- सटीक (precision), रिकॉल (recall) और F1-स्कोर जैसे आधुनिक मैट्रिक्स का उपयोग करके मॉडल की सफलता का मूल्यांकन करें
- ग्रिड सर्च जैसी व्यवस्थित ट्यूनिंग तकनीकों का उपयोग करके मॉडल हाइपरपैरामीटर को अनुकूलित करें
यह पाठ्यक्रम व्यावहारिक कार्यान्वयन और मॉडल रिफाइनमेंट रणनीतियों की ओर बढ़ने से पहले SVM के पीछे आवश्यक शब्दावली और ज्यामितीय अंतर्दृष्टि से शुरू होता है। यह संरचित दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि आप केवल स्क्रिप्ट चलाने के बजाय कोड के पीछे के तर्क को समझें।
यह पाठ्यक्रम डेटा साइंस में शुरुआती, छात्रों और व्यावसायिक पेशेवरों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो अपने कौशल सेट में प्रेडिक्टिव मॉडलिंग जोड़ना चाहते हैं। किसी पूर्व मशीन लर्निंग अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि Python चर की बुनियादी समझ मददगार है।
आज ही उच्च-प्रदर्शन मशीन लर्निंग मॉडल बनाना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
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लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 36 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समापन प्रमाणपत्र
PickAClass पर पूरा किया हर कोर्स ऐसी क्रेडेंशियल देता है — मूल, अपने कोड के साथ, URL से सत्यापन योग्य, और जो वास्तव में प्रदर्शित हुआ उसका विस्तृत विवरण।
P
PickAClass
कौशल प्रोफ़ाइल · सत्यापन योग्य
दस्तावेज़
महारत प्रमाणपत्र
यह प्रमाणित करता है कि
नाम उपनाम
ने सफलतापूर्वक निपुणता प्रदर्शित की
मशीन लर्निंग के लिए Python में सपोर्ट वेक्टर मशीनें
प्रदर्शित कौशल
✓
व्यवहारिक पैटर्न विश्लेषण
आधारभूत
1.2 घं
✓
निर्णय-आर्किटेक्चर ढांचे
दक्ष
1.4 घं
✓
A/B परीक्षण डिजाइन
दक्ष
1.7 घं
✓
व्यवहारिक कॉपीराइटिंग
उन्नत
1.9 घं
P
PickAClass — नाम उपनाम
मशीन लर्निंग के लिए Python में सपोर्ट वेक्टर मशीनें
पृष्ठ 2 / 2
प्रदर्शन विवरण
कोर्सवर्क सारांश
पूर्ण पाठ
14 / 14
अभ्यास प्रश्न
26 / 28
जमा असाइनमेंट
4 (औसत 4.5 / 5)
कैपस्टोन प्रोजेक्ट
समीक्षित — 4.6 / 5
कुल अभ्यास
6.2 घं
प्रदर्शन बेंचमार्क
कोहोर्ट रैंक
1,625 में शीर्ष 12%
पूर्णता का समय
11 दिन (माध्यिका: 22)
महारत स्कोर
91 / 100
अभ्यास-प्रश्न स्कोर
94%
कौशल सत्यापन
सत्यापित कौशल पथ
समीक्षाएँ (7)
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं। बहुत बढ़िया काम!
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।
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!
ठीक-ठाक सामग्री प्रस्तुत की गई। संरचना ने मुझे अनुसरण करने में मदद की, और उदाहरण दृष्टांत थे। इसने इस विषय के लिए मेरी बुनियादी जरूरतों को पूरा किया।
अच्छा परिचय। मैंने स्पष्ट चरणों की सराहना की, हालांकि बाद के कुछ मॉड्यूल में अधिक उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता था।
जानकारीपूर्ण और अच्छी तरह से व्यवस्थित। बाद के मॉड्यूल में अधिक विविध उदाहरणों से लाभान्वित हो सकता था।
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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। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 14 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।
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हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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