AulaPro اپنے صارفین کو بہتر تجربہ فراہم کرنے کے لیے کوکیز کا استعمال کرتا ہے۔ آپ مزید معلومات حاصل کر سکتے ہیں۔ یہاں، یا براؤزنگ جاری رکھنے کے لیے صرف "میں قبول کرتا ہوں" یا اس نوٹس کے باہر کلک کریں۔
اس کورس کو اس کی اعلیٰ درجہ بندیوں اور بڑی تعداد میں درجہ بندیوں کی بنیاد پر Coursera پر ٹاپ 100 بہترین کورسز میں درجہ دیا گیا تھا۔
کیا آپ کے پاس ڈیٹا ہے اور حیرت ہے کہ یہ آپ کو کیا بتا سکتا ہے؟ مشین لرننگ آپ کے کاروبار کو بہتر بنانے کے اعلی طریقوں کے بارے میں گہری سمجھ کی ضرورت ہے؟ رجعت اور درجہ بندی سے لے کر گہری سیکھنے اور سفارش کرنے والے نظاموں تک کسی بھی چیز پر ماہرین کے ساتھ بات چیت کرنے کے قابل ہونا چاہتے ہیں؟ اس کورس میں، آپ عملی کیس اسٹڈیز کی ایک سیریز کے ذریعے مشین لرننگ کا تجربہ حاصل کریں گے۔ پہلے کورس کے اختتام تک، آپ نے مطالعہ کر لیا ہو گا کہ کس طرح گھر کی قیمتوں کی بنیاد پر پیش گوئی کی جاتی ہے۔
کیا آپ کے پاس ڈیٹا ہے اور حیرت ہے کہ یہ آپ کو کیا بتا سکتا ہے؟ مشین لرننگ آپ کے کاروبار کو بہتر بنانے کے اعلی طریقوں کے بارے میں گہری سمجھ کی ضرورت ہے؟ رجعت اور درجہ بندی سے لے کر گہری سیکھنے اور سفارش کرنے والے نظاموں تک کسی بھی چیز پر ماہرین کے ساتھ بات چیت کرنے کے قابل ہونا چاہتے ہیں؟ اس کورس میں، آپ عملی کیس اسٹڈیز کی ایک سیریز کے ذریعے مشین لرننگ کا تجربہ حاصل کریں گے۔
پہلے کورس کے اختتام تک، آپ نے مطالعہ کر لیا ہو گا کہ گھر کی سطح کی خصوصیات کی بنیاد پر گھر کی قیمتوں کی پیشین گوئی کیسے کی جائے، صارف کے جذبات کا تجزیہ کیا جائے، دلچسپی کے دستاویزات کو بازیافت کیا جائے، مصنوعات کی سفارش کی جائے، اور تصاویر تلاش کی جائیں۔
ان استعمال کے معاملات کے ساتھ ہینڈ آن پریکٹس کے ذریعے، آپ ڈومینز کی ایک وسیع رینج میں مشین لرننگ کے طریقوں کو لاگو کرنے کے قابل ہو جائیں گے۔
یہ پہلا کورس مشین لرننگ کے طریقہ کار کو بلیک باکس کے طور پر پیش کرتا ہے۔
اس تجرید کا استعمال کرتے ہوئے، آپ دلچسپی کے کاموں کو سمجھنے، ان کاموں کو مشین لرننگ ٹولز کے ساتھ ملانے، اور نتیجہ کے معیار کا جائزہ لینے پر توجہ مرکوز کریں گے۔
بعد کے کورسز میں، آپ ماڈلز اور الگورتھم کا جائزہ لے کر اس بلیک باکس کے اجزاء کو تلاش کریں گے۔
یہ ٹکڑے مل کر مشین لرننگ پائپ لائن بناتے ہیں، جسے آپ ذہین ایپلی کیشنز تیار کرنے میں استعمال کریں گے۔
سیکھنے کے نتائج: اس کورس کے اختتام پر، آپ اس قابل ہو جائیں گے: -عملی طور پر مشین لرننگ کی ممکنہ ایپلی کیشنز کی شناخت کریں۔
رجعت، درجہ بندی اور کلسٹرنگ کے ذریعے فعال کردہ تجزیوں میں مرکزی فرق کی وضاحت کریں۔
-ممکنہ ایپلیکیشن کے لیے مناسب مشین لرننگ ٹاسک کو منتخب کریں۔
رجعت، درجہ بندی، کلسٹرنگ، بازیافت، سفارشی نظام، اور گہری سیکھنے کا اطلاق کریں۔
-مشین لرننگ ماڈلز میں ان پٹ کے طور پر کام کرنے کے لیے اپنے ڈیٹا کو فیچرز کے طور پر پیش کریں۔
-ہر کام سے متعلقہ ایرر میٹرکس کے لحاظ سے ماڈل کے معیار کا اندازہ کریں۔
-نئے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے ماڈل میں فٹ ہونے کے لیے ڈیٹا سیٹ کا استعمال کریں۔
-ایک اینڈ ٹو اینڈ ایپلی کیشن بنائیں جو مشین لرننگ کو اپنے مرکز میں استعمال کرے۔
Python میں ان تکنیکوں کو لاگو کریں۔
52
مشین لرننگ ہر جگہ ہے، لیکن یہ اکثر پردے کے پیچھے کام کرتی ہے۔ اسپیشلائزیشن کا یہ تعارف آپ کو مشین لرننگ کی طاقت اور ذہین ایپلی کیشنز کی کثرت سے آگاہ کرتا ہے جسے آپ ذاتی طور پر تیار کر سکتے ہیں اور تکمیل کے بعد تعینات کر سکتے ہیں۔ ہم اس بات پر بھی تبادلہ خیال کرتے ہیں کہ ہم کون ہیں، ہم یہاں کیسے پہنچے، اور سمارٹ ایپس کے مستقبل کے لیے ہمارے وژن۔
اس ہفتے، آپ اپنی پہلی سمارٹ ایپ بنائیں گے جو ڈیٹا سے پیشین گوئیاں کرتی ہے۔ ہم اس خیال کو اپنے پہلے کیس اسٹڈی کے تناظر میں دریافت کریں گے، گھر کی قیمتوں کی پیشن گوئی، جہاں آپ ایسے ماڈل بنائیں گے جو ان پٹ خصوصیات (مربع فوٹیج، بیڈ رومز اور باتھ رومز کی تعداد، ...) سے مسلسل قدر (قیمت) کی پیش گوئی کرتے ہیں۔ . یہ بہت سی جگہوں میں سے ایک ہے جہاں رجعت کا اطلاق کیا جا سکتا ہے۔ دیگر ایپلی کیشنز میں طب میں صحت کے نتائج کی پیشن گوئی، مالیات میں اسٹاک کی قیمتیں، اور اعلی کارکردگی والے کمپیوٹنگ میں توانائی کے استعمال سے لے کر یہ تجزیہ کرنا شامل ہے کہ جین کے اظہار کے لیے کون سے ریگولیٹرز اہم ہیں۔ آپ یہ بھی جائزہ لیں گے کہ اپنے پیشن گوئی ماڈل کی کارکردگی کا تجزیہ کیسے کریں اور Jupyter نوٹ بک کا استعمال کرتے ہوئے عملی طور پر رجعت کو نافذ کریں۔
آپ کیسے بتا سکتے ہیں کہ اگر کوئی شخص اپنے تجربے کے بارے میں مثبت یا منفی محسوس کرتا ہے، صرف ایک مختصر جائزہ سے جو اس نے لکھا ہے؟ ہمارے دوسرے کیس اسٹڈی میں، جذبات کا تجزیہ کرتے ہوئے، آپ ایسے ماڈل بنائیں گے جو ان پٹ فیچرز کی کلاس (مثبت/منفی جذبات) کی پیش گوئی کرتے ہیں (جائزہ متن، صارف کی پروفائل کی معلومات، ...)۔ یہ کام درجہ بندی کی ایک مثال ہے، مشین لرننگ کے سب سے زیادہ استعمال ہونے والے شعبوں میں سے ایک، ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج کے ساتھ، بشمول اشتھاراتی ہدف، سپیم کا پتہ لگانے، طبی تشخیص، اور تصویر کی درجہ بندی۔ آپ اپنے درجہ بندی کی درستگی کا تجزیہ کریں گے، Jupyter نوٹ بک میں ایک حقیقی درجہ بندی کو نافذ کریں گے، اور پہلی بار اسمارٹ ایپ کے بنیادی حصے کی جانچ کریں گے جسے آپ اپنے کیپ اسٹون میں بنائیں گے اور نافذ کریں گے۔
ایک قاری ایک مخصوص خبر کے مضمون میں دلچسپی رکھتا ہے اور تجویز کرنے کے لیے اسی طرح کے مضامین تلاش کرنا چاہتا ہے۔ مماثلت کا صحیح تصور کیا ہے؟ قریب ترین مماثلت تلاش کرنے کے لیے میں دستاویزات کو خود بخود کیسے تلاش کروں؟ میں پہلے جگہ پر دستاویزات کی مقداری نمائندگی کیسے کروں؟ اس تیسرے کیس اسٹڈی میں، دستاویزات کی بازیافت، آپ دستاویزات کی مختلف نمائندگیوں اور سب سے ملتے جلتے سب سیٹ کو بازیافت کرنے کے لیے الگورتھم کا جائزہ لیں گے۔ آپ ان دستاویزات کی ساختی نمائندگی پر بھی غور کریں گے جو مضامین کو خود بخود مماثلت کے لحاظ سے گروپ کرتے ہیں (مثال کے طور پر، دستاویز کا موضوع)۔ درحقیقت، یہ Jupyter نوٹ بک میں ویکیپیڈیا کے اندراجات کے لیے ایک سمارٹ دستاویز کی بازیافت کا نظام بنائے گا۔
کبھی حیرت ہے کہ ایمیزون اپنی ذاتی مصنوعات کی سفارشات کیسے بناتا ہے؟ Netflix فلموں کو دیکھنے کا مشورہ کیسے دیتا ہے؟ پنڈورا اگلے گانے کو اسٹریم کرنے کے لیے کیسے منتخب کرتا ہے؟ Facebook یا LinkedIn ایسے لوگوں کو کیسے تلاش کرتا ہے جن سے آپ رابطہ کر سکتے ہیں؟ ذاتی نوعیت کے مواد کے لیے ان تمام ٹکنالوجیوں کے پیچھے ایک چیز ہے جسے باہمی تعاون کے ساتھ فلٹرنگ کہا جاتا ہے۔ آپ سیکھیں گے کہ مختلف تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے اس طرح کے سفارشی نظام کو کیسے بنایا جائے اور اس کے تجارتی معاہدوں کو دریافت کریں۔ ایک طریقہ جس کا ہم جائزہ لیتے ہیں وہ میٹرکس فیکٹرائزیشن ہے، جو صارفین اور پروڈکٹس کی خصوصیات کو سیکھتا ہے تاکہ سفارشات تشکیل دیں۔ ایک Jupyter نوٹ بک میں، آپ ان تکنیکوں کا استعمال ایک حقیقی گانے کی سفارش کا نظام بنانے کے لیے کریں گے۔
دنیا کی سب سے مشہور یونیورسٹیوں کے ساتھ گھر بیٹھے خود کو تیار کریں۔
Coursera کے کورسز کے معیار کو اس کے انسٹرکٹرز کی حمایت حاصل ہے، جو اکثر ڈین ہوتے ہیں اور ڈاکٹریٹ رکھتے ہیں۔
کورسیرا کے 85% سے زیادہ طلباء کیریئر کے فوائد کی اطلاع دیتے ہیں، جیسے پروموشنز یا تنخواہ میں اضافہ۔
دنیا بھر میں لاکھوں طلباء کورسیرا کے ساتھ اپنے ذاتی اور پیشہ ورانہ اہداف کو پورا کر رہے ہیں۔
Coursera دنیا بھر میں آن لائن سیکھنے کی فراہمی کے لیے 200 سے زیادہ معروف یونیورسٹیوں اور کمپنیوں کے کورسز پیش کرتا ہے۔ کورسیرا پلس سبسکرپشن کے ساتھ, آپ کو تمام کورسز کے 90% سے زیادہ تک لامحدود رسائی حاصل ہوتی ہے، اور Coursera پر سب سے مشہور پیشہ ورانہ سرٹیفکیٹس اور تخصصات۔
ڈیٹا سائنس، کاروبار اور ذاتی ترقی۔ آپ بیک وقت متعدد کورسز میں داخلہ لے سکتے ہیں، لامحدود سرٹیفکیٹ حاصل کر سکتے ہیں، اور کیریئر کو شروع کرنے، بڑھنے اور یہاں تک کہ تبدیل کرنے کے لیے ان ڈیمانڈ جاب کی مہارتیں سیکھ سکتے ہیں۔
دریافت کریں کہ کس طرح زیادہ سے زیادہ حاصل کیا جائے، اور کورسیرا پلس کی سالانہ سبسکرپشن کے ساتھ USD $500 سے زیادہ کی بچت کریں*
*آپ 500 مہینوں میں USD$12 تک کی بچت کرتے ہیں، جب آپ ماہانہ سبسکرپشن کے لیے USD$59 ادا کرنے سے پروموشن کے ساتھ سالانہ سبسکرپشن تک جاتے ہیں۔ عام سالانہ سبسکرپشن USD $399 ہے۔ پروموشن کے ساتھ آپ صرف USD $299 ادا کریں گے۔ پیلے رنگ کے بٹن پر کلک کرکے سب کچھ معلوم کریں۔
مشین لرننگ کے ایمیزون پروفیسر
my person_add 410.851 طلباء
میرے کمپیوٹر6 کورسز
1861 میں قائم ہونے والی، واشنگٹن یونیورسٹی مغربی ساحل پر اعلیٰ تعلیم کے سب سے قدیم ریاستی تعاون یافتہ اداروں میں سے ایک ہے اور دنیا کی معروف تحقیقی یونیورسٹیوں میں سے ایک ہے۔
ہیلو میں آپ کی کیا مدد کرسکتا ہوں؟ کیا آپ کسی کورس میں دلچسپی رکھتے ہیں؟ کس موضوع کے بارے میں؟
AulaPro اپنے صارفین کو بہتر تجربہ فراہم کرنے کے لیے کوکیز کا استعمال کرتا ہے۔ آپ مزید معلومات حاصل کر سکتے ہیں۔ یہاں، یا براؤزنگ جاری رکھنے کے لیے صرف "میں قبول کرتا ہوں" یا اس نوٹس کے باہر کلک کریں۔
ایک جائزے میں شامل کریں