1. नैतिकता का निर्माण : नैतिकता का निर्माण और विकास करना।

मशीन लर्निंग हर प्रमुख उद्योग में नवाचार को बढ़ावा दे रही है, लेकिन शुरू करना सभी गणितीय और प्रोग्रामिंग शब्दावली के साथ भारी महसूस कर सकता है। आप बुनियादी डेटा सिद्धांतों को समझने से लेकर आत्मविश्वास से निर्माण, मूल्यांकन और मशीन लर्निंग मॉडल को समायोजित करने तक का संक्रमण करेंगे। स्पष्ट लिखित व्याख्याओं और संरचनात्मक कोड वॉकथ्रू के माध्यम से, आप डेटा का विश्लेषण करने, एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने और वास्तविक दुनिया की व्यापारिक समस्याओं को हल करने के लिए आवश्यक व्यावहारिक कौशल विकसित करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - निगरानी और गैर निगरानी सीखने के प्रतिमान सहित बुनियादी मशीन सीखने की अवधारणाओं को समझें। -उच्च गुणवत्ता वाले मॉडल इनपुट सुनिश्चित करने के लिए आधुनिक पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करके कच्चे डेटा तैयार करें और साफ करें। -उद्योग मानक उपकरणों का उपयोग करके रीग्रेसन, वर्गीकरण और क्लस्टरिंग मॉडल का निर्माण और प्रशिक्षण। - मॉडल प्रदर्शन का आकलन मजबूत मीटरिक्स और क्रॉस-वैलिडेशन तकनीकों का उपयोग करके अति-फिटिंग को रोकने के लिए। -डेटा प्रीप्रोसेसिंग और प्रशिक्षण कार्यप्रवाह को सुचारू बनाने के लिए आधुनिक मशीन लर्निंग पाइपलाइनों को लागू करना। - अपने प्रयोगों के जीवन चक्र को प्रबंधित करने के लिए बुनियादी मॉडल ट्रैकिंग और एमएलओपीएस मूलभूत लागू करें। आप एल्गोरिदम की विस्तृत व्याख्याएँ पढ़ेंगे, स्वच्छ कोड स्निपेट का अध्ययन करेंगे, और लिखित व्यायामों को पूरा करेंगे जो व्यावहारिक मशीन सीखने की पाइपलाइनों की आपकी समझ को मजबूत करते हैं। यह कोर्स उन महत्वाकांक्षी डाटा पेशेवरों, डेवलपर्स और विश्लेषणात्मक विचारकों के लिए है जो मशीन लर्निंग के नए हैं. डाटा विज्ञान में कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि पायथन प्रोग्रामिंग के साथ मूल परिचितता सहायक है. इसका प्रयोग आज भी ग्रहों की स्थिति का पता लगाने और भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है।