व्यावहारिक मशीन सीखना और पूर्वानुमान मॉडलिंग

यह पाठ्यक्रम सैद्धांतिक अवधारणाओं और व्यावहारिक अनुप्रयोग के बीच अंतर को दूर करता है, जो किसी भी व्यक्ति के लिए लिखित निर्देश के माध्यम से भविष्यवाणी की कला पर हावी होने के लिए एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करता है। आप मॉडलिंग के लिए डाटा को कैसे संरचना करें और मशीन लर्निंग परियोजना के पूरे जीवन चक्र के माध्यम से कैसे जाएं, यह सीखने से शुरू करेंगे. इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आप मजबूत मॉडल बनाने में सक्षम होंगे जो नए, अदृश्य डेटा को अच्छी तरह से सामान्यीकृत करते हैं और स्वचालित निर्णय लेने के पीछे के यांत्रिकी को समझते हैं. आप क्या सीखेंगे: - पूर्वानुमान मॉडलिंग और डेटा विभाजन के मूलभूत घटकों को समझें। - विभिन्न डाटासेट में रीग्रेसन और वर्गीकरण ट्री एल्गोरिदम लागू करें - अति-फिटिंग को रोकने और त्रुटि दरों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए मास्टर तकनीकें। -आधुनिक डाटा फ्रेम लाइब्रेरी और सर्वश्रेष्ठ प्रथाओं का उपयोग कर डेटा पूर्व-प्रसंस्करण का अभ्यास करें। -विस्‍तृत प्रदर्शन मापदंडों और सत्यापन के जरिए मॉडल की सफलता का आकलन करना। - दीर्घकालिक सटीकता सुनिश्चित करने के लिए बुनियादी मॉडल निगरानी अवधारणाओं को लागू करना। कोर्स मूल एल्गोरिदम तथा मूल्यांकन रणनीतियों के कार्यान्वयन के माध्यम से आपको मार्गदर्शन करने से पहले आधारभूत परिभाषाओं तथा भविष्यवाणी के तर्क के साथ शुरू होता है. यह प्रोग्राम विशेष रूप से शुरुआती के लिए बनाया गया है तथा मशीन सीखने के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है. व्यावहारिक परिणामों पर केंद्रित लिखित पाठों के साथ अपने डाटा विज्ञान टूलकिट का निर्माण शुरू करें.