यह एक ठीक-ठाक परिचय है। अधिक विविध उदाहरणों और मॉड्यूल के बीच थोड़े बेहतर प्रवाह से लाभ हो सकता है।
मनोरंजन डेटा के लिए लीनियर डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस (LDA)
व्यावहारिक मनोरंजन उद्योग डेटासेट का उपयोग करके डेटा आयाम को कम करने और मीडिया रुझानों को वर्गीकृत करने के लिए लीनियर डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस में महारत हासिल करें।
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इस कोर्स के बारे में
मनोरंजन और मीडिया की डेटा-समृद्ध दुनिया में, जटिल डेटासेट से सार्थक पैटर्न निकालना हिट्स की भविष्यवाणी करने और दर्शकों की प्राथमिकताओं को समझने के लिए महत्वपूर्ण है। लीनियर डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस (LDA) एक शक्तिशाली सांख्यिकीय तकनीक है जो वर्गीकरण (classification) के लिए सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं को संरक्षित करते हुए आपके डेटा को सरल बनाने में मदद करती है।
यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको डायमेंशनलिटी रिडक्शन (dimensionality reduction) की मूलभूत गणितीय अवधारणाओं से लेकर व्यावहारिक मनोरंजन उद्योग डेटासेट पर LDA लागू करने तक मार्गदर्शन करता है। आप उच्च-आयामी डेटा तैयार करने, वर्गीकरण एल्गोरिदम (classification algorithms) लागू करने और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों के लिए अपने machine learning मॉडल को अनुकूलित (optimize) करने का आत्मविश्वास प्राप्त करेंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- लीनियर डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस की मूलभूत गणित और मुख्य अवधारणाओं को समझें
- जटिल डेटासेट को सरल बनाने के लिए LDA को फीचर चयन (feature selection) और डायमेंशनलिटी रिडक्शन तकनीक के रूप में लागू करें
- आधुनिक Python डेटा लाइब्रेरी और पाइपलाइन का उपयोग करके स्वच्छ डेटा प्रीप्रोसेसिंग वर्कफ़्लो लागू करें
- शैलियों (genres) को वर्गीकृत करने, दर्शकों की सहभागिता (audience engagement) की भविष्यवाणी करने, या मीडिया प्रकारों को खंडित (segment) करने के लिए मनोरंजन उद्योग डेटा का विश्लेषण करें
- डेटा लीकेज (data leakage) को रोकने के लिए मजबूत क्रॉस-वैलिडेशन और वर्गीकरण मेट्रिक्स का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करें
आप चरण-दर-चरण लिखित वॉकथ्रू (walkthroughs) में जाने से पहले आवश्यक सांख्यिकीय परिभाषाओं और बुनियादी शब्दावली से शुरुआत करेंगे। संरचित कोड स्पष्टीकरण और सैद्धांतिक विश्लेषण के माध्यम से, आप सीखेंगे कि LDA को अपने मानक machine learning वर्कफ़्लो में कैसे एकीकृत किया जाए।
यह कोर्स महत्वाकांक्षी डेटा विश्लेषकों, machine learning शुरुआती लोगों और मात्रात्मक कौशल (quantitative skills) विकसित करने की तलाश कर रहे मनोरंजन उद्योग पेशेवरों के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्नत सांख्यिकी (advanced statistics) के साथ पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि Python से बुनियादी परिचितता सहायक है।
डायमेंशनलिटी रिडक्शन में महारत हासिल करने और मीडिया डेटा से अंतर्दृष्टि (insights) अनलॉक करने के लिए आज ही पढ़ना 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
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 54 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
मनोरंजन डेटा के लिए लीनियर डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस (LDA)
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
मनोरंजन डेटा के लिए लीनियर डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस (LDA)
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 (5)
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं। बहुत बढ़िया काम!
एक अच्छी शुरुआत। संरचना ज्यादातर स्पष्ट थी, लेकिन काश कुछ और वास्तविक दुनिया के उदाहरण होते। फिर भी, बहुत कुछ सीखा।
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।
मुझे खुशी है कि मैंने यह किया। सामग्री तार्किक रूप से प्रवाहित होती है, और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से प्रासंगिक हैं। बहुत बढ़िया काम!
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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