1. प्रारंभिक शिक्षा के लिए आवश्यक पाठ्यक्रम।

पायथन में अपने पहले पूर्वानुमान मॉडल बनाने के लिए रीग्रेसन तथा वर्गीकरण के मूल तत्वों को सीखें.

4.9 (1,325) ⏱ 52 मिनट 📚 5 पाठ

इस कोर्स के बारे में

मशीन लर्निंग समस्याओं के समाधान के तरीके में बदलाव ला रही है, लेकिन शुरू करना भारी लग सकता है। नियंत्रित सीखने पर ध्यान केंद्रित करके, आप जल्दी से सीख सकते हैं कि कंप्यूटर को पिछले डेटा के आधार पर सटीक भविष्यवाणियां कैसे बनाना सिखाया जाए। इस पाठ्यक्रम में, आप मूल अवधारणाओं को सीखने से वास्तविक, कार्यात्मक भविष्यवाणियों के मॉडल बनाने के लिए संक्रमण करेंगे। आप क्या सीखेंगे: • निगरानी वाली मशीन लर्निंग की मूल शब्दावली और बुनियादी अवधारणाओं को समझें। • रीग्रेसन और वर्गीकरण कार्यों के बीच मूलभूत अंतरों को सीखें। • निरंतर संख्यात्मक मानों की भविष्यवाणी के लिए रैखिक पुनरावर्तन मॉडल का निर्माण और प्रशिक्षण। • द्विआधारी वर्गीकरण की समस्याओं को हल करने के लिए लॉजिस्टिक रीग्रेसन तकनीकों का उपयोग करें। • डेटा प्रोसेसिंग और मॉडल सटीकता का आकलन करने के लिए उद्योग मानक पायथन प्रोग्रामिंग तकनीकों का उपयोग करने का अभ्यास करें। आप आवश्यक परिभाषाओं का पता लगाकर और अपने कोड लिखने से पहले एल्गोरिदम कैसे सीखते हैं, से शुरू करेंगे. हाथों से किए गए व्यायामों के माध्यम से, आप मॉडल लागू करेंगे जो पैटर्न को पहचान सकते हैं और जानकारी को प्रभावी ढंग से वर्गीकृत कर सकते हैं. यह कोर्स पूरी तरह से शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, मशीन सीखने या उन्नत गणित में कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है. आज मशीन सीखने में अपनी यात्रा शुरू करें और डेटा का विश्लेषण करने और भविष्यवाणी करने के लिए कौशल का निर्माण करें.

आपको क्या मिलेगा

  • 📜 समापन प्रमाणपत्र
    अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें
  • 💬 Personal AI tutor
    Stuck on a lesson? Ask your built-in tutor anything, any time.
  • ♾️ लाइफटाइम एक्सेस
    कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं
  • 📱 फ़ोन या कंप्यूटर
    कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर
  • 💸 30-दिन वापसी
    बिना सवाल
  • छोटा और केंद्रित
    52 मिनट व्यावहारिक सामग्री

समीक्षाएँ (10)

Doris Kusi GH सत्यापित शिक्षार्थी
★ 3 · 2026-05-19T17:18:05+00:00

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

Дмитрий Попов RU सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2026-04-12T07:11:05+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।

Eleni Makris GR
★ 3 · 2026-04-07T14:32:05+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।

Santino Díaz UY
★ 1 · 2026-04-04T00:31:05+00:00

उदाहरण हमेशा सीधे उस चीज़ पर लागू नहीं होते थे जो सिखाई जा रही थी। थोड़ा भ्रमित करने वाला सच कहूं तो।

শামীমা সুলতানা BD सत्यापित शिक्षार्थी
★ 3 · 2026-03-01T17:24:05+00:00

हम्म, यकीन नहीं है कि यह बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए है। कुछ हिस्से बिना पूर्व ज्ञान के फॉलो करने में कठिन थे।

عمر بن خالد المهندي QA
★ 3 · 2026-02-03T12:30:05+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।

Yusuf Aslan TR सत्यापित शिक्षार्थी
★ 3 · 2025-11-02T11:58:05+00:00

ठीक है, यह कोर्स मूल बातें अच्छी तरह से कवर करता है। बाद की कुछ अवधारणाओं को और अधिक विस्तार से समझाया जा सकता था। एक अच्छी शुरुआत।

Christophe Fournier MC
★ 4 · 2025-10-09T03:54:05+00:00

यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।

عبد الوهاب بن حسن SA सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2025-05-28T16:50:05+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।

Emily Hernandez AU सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2025-03-01T20:51:05+00:00

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

समीक्षा लिखें

भेजने के बाद साइन इन के लिए कहेंगे — आपका ड्राफ्ट सहेजा रहेगा।

शिक्षार्थियों ने यह भी लिया

SPSS और Excel में लीनियर रिग्रेशन के साथ प्रेडिक्टिव मॉडलिंग

वास्तविक दुनिया की प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स चुनौतियों को हल करने के लिए SPSS और Excel का उपयोग करके लीनियर रिग्रेशन मॉडल बनाना, व्याख्या करना और मान्य करना सीखें।
★ 5.0 (16)
$4.99

SPSS के साथ एप्लाइड प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स

परिणामों का पूर्वानुमान लगाने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए SPSS में सांख्यिकीय मॉडल बनाना और उनकी व्याख्या करना सीखें।
★ 4.9 (14)
$4.99

पायथन में टाइम सीरीज विश्लेषण, पूर्वानुमान और मशीन लर्निंग

पैटर्न में मास्टर सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग मॉडल अस्थायी डेटा का विश्लेषण करने, भविष्य के रुझानों का पूर्वानुमान लगाने और वित्त, बिक्री और संचालन के लिए पूर्वानुमान पाइपलाइनों का निर्माण करने के लिए।
★ 4.8 (3,137)
$4.99

1. निरीक्षण 2. परीक्षण 3. मूल्यांकन 4. सुधार 5. सुधार के परिणाम

स्पष्ट पायथन उदाहरणों का उपयोग करके, आवास की कीमतों से लेकर वित्तीय रुझानों तक, वास्तविक दुनिया के निरंतर डेटा का पूर्वानुमान लगाने के लिए मास्टर फाउंडेशनल रीग्रेसन तकनीक।
★ 4.8 (5,584)
$4.99

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।

इन क्षेत्रों के लिए
टेक डिज़ाइन वित्त मार्केटिंग स्वास्थ्य शिक्षा आतिथ्य विनिर्माण