कुल मिलाकर यह एक काफी अच्छा कोर्स था। कुछ हिस्से मेरे लिए थोड़े तेज़ थे, लेकिन उदाहरण आम तौर पर मददगार थे। समय का निवेश सार्थक था।
पायथन में सपोर्ट वेक्टर मशीन: अनुप्रयोग मशीन सीखना
एक मजबूत आधार पर समर्थन वेक्टर मशीन, कोर ज्यामितीय सिद्धांतों से Python में शक्तिशाली वर्गीकरण और रीग्रेसन मॉडल को लागू करने के लिए।
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एआई प्रशिक्षक
किसी भी पाठ के बारे में पूछें और तुरंत, कभी भी स्पष्ट उत्तर पाएँ। -
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कभी भी शुरू करें
कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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हिंदी में
पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।
इस कोर्स के बारे में
2010 में, गूगल ने एक नए प्रकार के मशीन लर्निंग के लिए एक प्रस्ताव पेश किया, जिसे "सपोर्ट वेक्टर मशीन" कहा जाता है।
यह पाठ्य-आधारित पाठ्यक्रम एसवीएम के यांत्रिकी को उजागर करता है, आपको आधारभूत ज्यामिति से उन्नत गैर-रेखीय कर्नेल विधियों तक कदम-दर-कदम मार्गदर्शन करता है. आप गणित की गहरी सहज समझ प्राप्त करेंगे और वास्तविक दुनिया की डेटा विज्ञान की चुनौतियों को हल करने के लिए आत्मविश्वास से स्वच्छ, आधुनिक पायथन कोड लिखेंगे.
आप क्या सीखेंगे:
- रैखिक सीमाओं, हाइपरप्लेन और सीमा अधिकतमीकरण के ज्यामितीय आधारों को समझें.
- लॉजिस्टिक रीग्रेसन से हिंज लॉस और सपोर्ट वेक्टर वर्गीकरण तक संक्रमण को नियंत्रित करें।
- गैर-रेखीय डाटासेट के लिए रैखिक, बहुपद और रेडियल बेस फंक्शन (आरबीएफ) कर्नेल का उपयोग कर कर्नेल चाल लागू करें.
- निरंतर मान पूर्वानुमान के लिए समर्थन सदिश रीग्रेसन (एसवीआर) मॉडल कॉन्फ़िगर करें.
- मॉडल मूल्यांकन के लिए scikit-learn पाइपलाइन, टाइप हिंट और सर्वश्रेष्ठ प्रथाओं का उपयोग करके स्वच्छ, आधुनिक पायथन कोड लागू करें।
- सीमा सॉफ्ट-बाधाओं और कर्नेल गुणांकों को अनुकूलित करने के लिए हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग का अभ्यास करें
गणितीय व्युत्पत्ति और पायथन के कार्यान्वनयन के लिए कदम-दर-कदम लिखित व्याख्याओं और संरचनात्मक कोड स्निपेट के माध्यम से आप अपने स्वयं के एसवीएम मॉडल का निर्माण, मूल्यांकन और ठीक-ठीक समायोजन करेंगे.
यह पाठ्यक्रम महत्वाकांक्षी डाटा वैज्ञानिकों, डेवलपर्स और मशीन लर्निंग के शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो शैक्षणिक शब्दावली में खोए बिना एसवीएम की ठोस वैचारिक और व्यावहारिक पकड़ चाहते हैं। पायथन के साथ बुनियादी परिचितता सहायक है, लेकिन कोई उन्नत मशीन लर्निंग पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है।
आजकल यह एक प्रमुख शैक्षिक संस्थान है और अपने छात्रों को उच्च शिक्षा प्रदान करता है।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
💬
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 42 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (6)
यह एक ठीक-ठाक परिचय है। अधिक विविध उदाहरणों और मॉड्यूल के बीच थोड़े बेहतर प्रवाह से लाभ हो सकता है।
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।
शानदार संसाधन। मैंने बहुत कुछ सीखा, और अवधारणाओं को समझने में उपयोग किए गए उदाहरण बहुत मददगार थे। अत्यधिक अनुशंसा करता हूं।
अच्छा परिचय। मैंने स्पष्ट चरणों की सराहना की, हालांकि बाद के कुछ मॉड्यूल में अधिक उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता था।
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।
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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।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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