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।