इससे बेहतर सीखने का अनुभव नहीं मांग सकता था। संरचना पूरी तरह से प्रवाहित हुई, और उदाहरण अविश्वसनीय रूप से प्रासंगिक थे। अत्यधिक अनुशंसा करता हूँ!
मशीन लर्निंग के लिए प्रायिकता और सांख्यिकी Python के साथ
Python का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, मूल्यांकन करने और अनुकूलित (optimize) करने के लिए आवश्यक प्रायिकता और सांख्यिकी की मूलभूत गणितीय अवधारणाओं में महारत हासिल करें।
-
💬
एआई प्रशिक्षक
किसी भी पाठ के बारे में पूछें और तुरंत, कभी भी स्पष्ट उत्तर पाएँ। -
🕐
कभी भी शुरू करें
कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
🌐
हिंदी में
पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।
इस कोर्स के बारे में
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम निर्णय और भविष्यवाणियाँ कैसे करते हैं, इसे सही मायने में समझने के लिए, आपको उस गणित को समझना होगा जो उन्हें शक्ति प्रदान करता है। यह कोर्स अमूर्त गणितीय सिद्धांत और व्यावहारिक डेटा साइंस अनुप्रयोगों के बीच के अंतर को पाटता है।
आप मशीन लर्निंग मॉडल को "ब्लैक बॉक्स" मानने से हटकर, यह गहराई से समझेंगे कि वे डेटा का विश्लेषण कैसे करते हैं और भविष्यवाणियाँ कैसे करते हैं। लिखित स्पष्टीकरणों, चरण-दर-चरण गणितीय विवरणों और व्यावहारिक Python कोड उदाहरणों के माध्यम से, आप प्रायिकता और सांख्यिकी में एक मजबूत नींव बनाएंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- मुख्य प्रायिकता अवधारणाओं को समझें, जिनमें सशर्त प्रायिकता (conditional probability), बेयस प्रमेय (Bayes' theorem), और प्रायिकता वितरण (probability distributions) शामिल हैं।
- डेटा वितरण का विश्लेषण करने, सारांश सांख्यिकी (summary statistics) की गणना करने और परिकल्पना परीक्षण (hypothesis testing) करने के लिए सांख्यिकीय विधियों को लागू करें।
- NumPy और SciPy जैसी आधुनिक Python लाइब्रेरी का उपयोग करके गणितीय अवधारणाओं को प्रोग्रामेटिक रूप से लागू करें।
- विश्लेषण करें कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम वर्गीकरण (classification), प्रतिगमन (regression) और निर्णय लेने के लिए प्रायिकता का उपयोग कैसे करते हैं।
- सांख्यिकीय मेट्रिक्स, सत्यापन तकनीकों और त्रुटि विश्लेषण का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करें।
यह यात्रा आवश्यक शब्दावली और प्रायिकता के मूलभूत नियमों से शुरू होती है, फिर चरण-दर-चरण सांख्यिकीय अनुमान (statistical estimation) और परिकल्पना परीक्षण की ओर बढ़ती है, और इन गणितीय अवधारणाओं के व्यावहारिक Python कार्यान्वयन के साथ समाप्त होती है।
यह कोर्स डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो अपनी गणितीय नींव बनाना चाहते हैं। Python से बुनियादी परिचितता सहायक है, लेकिन किसी उन्नत गणितीय पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है।
आधुनिक मशीन लर्निंग के पीछे के गणितीय रहस्यों को जानने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
-
📜
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। -
♾️
लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
📱
फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
💸
14-दिन वापसी
बिना सवाल -
⚡
छोटा और केंद्रित
2 घंटे 30 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (13)
अच्छा परिचय। मैंने स्पष्ट चरणों की सराहना की, हालांकि बाद के कुछ मॉड्यूल में अधिक उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता था।
ईमानदारी से कहूं तो, काफी निराशाजनक। अवधारणाओं को बिल्कुल भी अच्छी तरह से नहीं समझाया गया था, और उदाहरण भ्रमित करने वाले थे। मैं इसे दोबारा नहीं करूंगा।
विषय का अच्छा परिचय। संरचना तार्किक थी, और अधिकांश उदाहरण प्रासंगिक थे, हालांकि मैं कुछ क्षेत्रों में अधिक गहराई चाहता था।
यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।
वाह, सीखने का कितना शानदार अनुभव रहा। संरचना तार्किक थी, और मुझे लगा कि मैंने कम समय में बहुत कुछ सीखा। निश्चित रूप सेRecommend करता हूँ।
शानदार कोर्स। इस्तेमाल किए गए उदाहरण एकदम सही थे और उन्होंने अवधारणाओं को मजबूत करने में वास्तव में मदद की। मेरी समझ में काफी सुधार हुआ है।
यह बिल्कुल वही था जो मैं ढूंढ रहा था। स्पष्टीकरण बहुत स्पष्ट थे और उदाहरणों ने अवधारणाओं को मजबूत करने में वास्तव में मदद की।
यह सीखने का एक शानदार तरीका था! संरचना तार्किक थी, गति बिल्कुल सही थी, और उदाहरण बहुत मददगार थे। अत्यधिक अनुशंसा करते हैं!
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।
यह एक ठीक-ठाक परिचय है। अधिक विविध उदाहरणों और मॉड्यूल के बीच थोड़े बेहतर प्रवाह से लाभ हो सकता है।
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया! वास्तविक दुनिया के उदाहरण अविश्वसनीय रूप से सहायक थे। मैंने बहुत कुछ सीखा और इसे लागू करने के लिए तैयार महसूस करता हूं।
हम्म, मैं इसके बारे में निश्चित नहीं हूँ। कुछ स्पष्टीकरण भ्रमित करने वाले थे, और उदाहरण हमेशा फिट नहीं लगते थे। काश यह ज़्यादा स्पष्ट होता।
शिक्षार्थियों ने यह भी लिया
🌟 छात्रों की पसंद
🎓 सर्टिफिकेट सहित
सांख्यिकी के मूल सिद्धांत: एक व्यावहारिक परिचय
सर्टिफ़िकेट
व्यावहारिक
रू 2,200.00
→
🔥 लोकप्रिय
🎓 सर्टिफिकेट सहित
डाटा- संचालित निर्णयों के लिए व्यावहारिक सांख्यिकीय निष्कर्ष
सर्टिफ़िकेट
व्यावहारिक
रू 2,200.00
→
🔥 ट्रेंडिंग
🎓 सर्टिफिकेट सहित
डेटा शुरुआती लोगों के लिए व्यावहारिक सांख्यिकी
सर्टिफ़िकेट
व्यावहारिक
रू 2,200.00
→
⚡ शुरुआत के लिए बेस्ट
🎓 सर्टिफिकेट सहित
क्रमचय-संचय और प्रायिकता: एल्गोरिथम सोच के लिए आधार
सर्टिफ़िकेट
व्यावहारिक
रू 2,200.00
→
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।
इन क्षेत्रों के लिए
टेक
डिज़ाइन
वित्त
मार्केटिंग
स्वास्थ्य
शिक्षा
आतिथ्य
विनिर्माण