Machine Learning कोर्स बठिंडा में | Tech Hub Bathinda

Machine Learning

सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग, मॉडल इवैल्यूएशन, और न्यूरल नेटवर्क्स का परिचय।

⏱ अवधि: 30–40 दिन

मशीन लर्निंग क्यों सीखें?

मशीन लर्निंग वही है जो रिकमेंडेशन इंजन्स, फ्रॉड डिटेक्शन, इमेज रिकग्निशन और आज जिसे लोग "AI" कहते हैं उसमें से बहुत कुछ चलाती है।

  • एक स्पेशलाइज़ेशन, शुरुआती बिंदु नहीं — यह कोर्स डेटा साइंस के मॉडलिंग साइड में गहराई से जाता है।
  • तेज़ी से बढ़ती हाई डिमांड — ML और AI रोल्स अभी टेक में सबसे तेज़ी से बढ़ने वाली भूमिकाओं में से हैं।
  • प्रोजेक्ट-बेस्ड — आप असली मॉडल्स बनाते और इवैल्यूएट करते हैं, सिर्फ़ थ्योरी नहीं पढ़ते।

शुरू करने से पहले: हम पहले हमारे Data Science कोर्स की सलाह देते हैं, या Python और बेसिक स्टैटिस्टिक्स में बराबर सहजता।

मशीन लर्निंग सिलेबस

छह मॉड्यूल्स, कोर एल्गोरिदम्स से लेकर एक असली एंड-टू-एंड प्रोजेक्ट तक।

मॉड्यूल 01

मशीन लर्निंग फाउंडेशंस

  • लर्निंग के प्रकार: सुपरवाइज़्ड, अनसुपरवाइज़्ड, रीइन्फोर्समेंट
  • एंड-टू-एंड ML वर्कफ़्लो
मॉड्यूल 02

सुपरवाइज़्ड लर्निंग

  • रिग्रेशन एल्गोरिदम्स
  • क्लासिफिकेशन एल्गोरिदम्स
  • डिसीज़न ट्रीज़ और एन्सेम्बल बेसिक्स
मॉड्यूल 03

अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग

  • क्लस्टरिंग (k-means)
  • डायमेंशनैलिटी रिडक्शन बेसिक्स
मॉड्यूल 04

मॉडल इवैल्यूएशन और ट्यूनिंग

  • Train/test split और cross-validation
  • Accuracy, precision, recall और अन्य मेट्रिक्स
  • ओवरफिटिंग से बचना
मॉड्यूल 05

न्यूरल नेटवर्क्स का परिचय

  • न्यूरल नेटवर्क कॉन्सेप्चुअली कैसे काम करता है
  • डीप-लर्निंग लाइब्रेरी के साथ पहला मॉडल
मॉड्यूल 06

असली दुनिया का प्रोजेक्ट

  • एक असली डेटासेट पर एंड-टू-एंड ML पाइपलाइन बनाना

डेटा में बिल्कुल नए हैं?

पहले Data Analytics या Data Science से शुरू करें — यह कोर्स मानता है कि आप पहले से Python और बेसिक स्टैटिस्टिक्स में सहज हैं।

असली मॉडल्स बनाने के लिए तैयार हैं?

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