मशीन लर्निंग मॉडल बनाएं

एक नजर में

मशीन लर्निंग प्रेडिक्टिव मॉडलिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की नींव है। मशीन लर्निंग के कुछ मूल सिद्धांतों को जानें और मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने, मूल्यांकन करने और उपयोग करने के लिए सामान्य टूल और फ्रेमवर्क का उपयोग कैसे करें।

आवश्यकताएँ

यह शिक्षण पथ बुनियादी गणितीय अवधारणाओं का ज्ञान मानता है। पायथन के साथ कुछ अनुभव भी फायदेमंद है।

इस सीखने के पथ में मॉड्यूल

मशीन लर्निंग अधिकांश आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों का आधार है। उन मूल अवधारणाओं से परिचित होना जिन पर मशीन लर्निंग आधारित है, एआई को समझने के लिए एक महत्वपूर्ण आधार है।

डेटा अन्वेषण और विश्लेषण डेटा विज्ञान के मूल में है। डेटा वैज्ञानिकों को डेटा का पता लगाने, कल्पना करने और हेरफेर करने के लिए पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं में कौशल की आवश्यकता होती है।

प्रतिगमन संख्यात्मक मानों की भविष्यवाणी करने के लिए आमतौर पर इस्तेमाल की जाने वाली मशीन लर्निंग है।

वर्गीकरण एक प्रकार का मशीन लर्निंग है जिसका उपयोग वस्तुओं को कक्षाओं में वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है।

क्लस्टरिंग एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जिसका उपयोग समान वस्तुओं को समूहों में समूहित करने के लिए किया जाता है।

डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उन्नत रूप है जो मानव मस्तिष्क से जुड़े न्यूरॉन्स के नेटवर्क के माध्यम से सीखने के तरीके का अनुकरण करता है।