مشین لرننگ AZ: ڈیٹا سائنس میں عملی ازگر اور R- MOOC- Udemy تصدیق شدہ لسٹنگ

مشین لرننگ کے شعبے میں دلچسپی ہے؟ پھر یہ کورس آپ کے لیے ہے! اس کورس کو دو پیشہ ور ڈیٹا سائنسدانوں نے ڈیزائن کیا ہے تاکہ ہم اپنے علم کو بانٹ سکیں اور آپ کو پیچیدہ نظریات، الگورتھم، اور کوڈنگ لائبریریوں کو آسان طریقے سے سیکھنے میں مدد کر سکیں۔

ہم مشین لرننگ کی دنیا میں قدم بہ قدم آپ کی رہنمائی کریں گے۔

ہر ٹیوٹوریل کے ساتھ، آپ نئی مہارتیں تیار کریں گے اور ڈیٹا سائنس کے اس چیلنجنگ لیکن منافع بخش ذیلی فیلڈ کے بارے میں اپنی سمجھ کو بہتر بنائیں گے۔

یہ کورس پرلطف اور دلچسپ ہے، لیکن اس کے ساتھ ساتھ، ہم مشین لرننگ میں دلچسپی لیتے ہیں۔

اس کی تشکیل اس طرح کی گئی ہے: حصہ 1 - ڈیٹا پری پروسیسنگ حصہ 2 - رجعت: سادہ لکیری رجعت، ایک سے زیادہ لکیری رجعت، کثیر الثانی رجعت، SVR، فیصلہ ٹری ریگریشن، رینڈم فاریسٹ ریگریشن حصہ 3 - درجہ بندی: لاجسٹک ریگریشن، K -NN، SVM، Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification Part 4 - کلسٹرنگ: K-Means, Hierarchical Clustering Part 5 - ایسوسی ایشن رول لرننگ: Apriori, Eclat Part 6 - Learning by reinforcement: Up Confidence Limit, Thompson Sampling - Part 7 نیچرل لینگویج پروسیسنگ: NLP پارٹ 8 کے لیے بیگ آف ورڈز ماڈل الگورتھم - ڈیپ لرننگ: آرٹیفیشل نیورل نیٹ ورکس، Convolutional Neural Networks Part 9 - Dimensionality Reduction: PCA, LDA, Core PC Part 10 - ماڈل کا انتخاب اور مضبوطی: k-fold cross - توثیق، پیرامیٹر ٹیوننگ، گرڈ تلاش، XGBoost اس کے علاوہ، cu rso حقیقی زندگی کی مثالوں پر مبنی عملی مشقوں سے بھرا ہوا ہے۔

لہذا آپ نہ صرف تھیوری سیکھیں گے بلکہ اپنے ماڈل بنانے کے لیے کچھ مشق بھی کریں گے۔

اور بونس کے طور پر، اس کورس میں Python اور Rcode ٹیمپلیٹس شامل ہیں جنہیں آپ اپنے پراجیکٹس میں ڈاؤن لوڈ اور استعمال کر سکتے ہیں۔

اہم اپ ڈیٹس (جون 2020): کوڈز تمام تازہ ترین EEP لرننگ کو TENSORFLOW پر انکوڈ کیا گیا ہے۔