Machine Learning - Python & R In Data Science for Android APK

تفصیل

مکمل udemy کورس مفت میں۔

آپ کیا سیکھیں گے۔

Python اور R پر ماسٹر مشین لرننگ

مشین لرننگ کے بہت سے ماڈلز کے بارے میں زبردست بصیرت حاصل کریں۔

درست پیشین گوئیاں کریں۔

ایک طاقتور تجزیہ کریں۔

مضبوط مشین لرننگ ماڈل بنائیں

اپنے کاروبار میں مضبوط اضافی قدر پیدا کریں۔

ذاتی مقصد کے لیے مشین لرننگ کا استعمال کریں۔

Reinforcement Learning، NLP اور ڈیپ لرننگ جیسے مخصوص موضوعات کو ہینڈل کریں۔

جہت میں کمی جیسی جدید تکنیکوں کو ہینڈل کریں۔

جانیں کہ ہر قسم کے مسئلے کے لیے کس مشین لرننگ ماڈل کا انتخاب کرنا ہے۔

طاقتور مشین لرننگ ماڈلز کی ایک فوج بنائیں اور جانیں کہ کسی بھی مسئلے کو حل کرنے کے لیے ان کو کیسے جوڑنا ہے۔

تفصیل

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 پیچیدہ تھیوری، الگورتھم اور کوڈنگ لائبریریوں کو آسان طریقے سے سیکھنے میں آپ کی مدد کر سکیں۔

ہم آپ کو مشین لرننگ کی دنیا میں قدم بہ قدم چلائیں 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 بھی گہرا غوطہ لگاتے ہیں۔ یہ مندرجہ ذیل طریقے سے تشکیل دیا گیا 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 فارسٹ ریگریشن

حصہ 3 - درجہ بندی: لاجسٹک ریگریشن، K-NN، SVM، Kernel SVM، Naive Bayes، Decision Tree کی درجہ بندی، Random Forest کی درجہ بندی

حصہ 4 - کلسٹرنگ: K-Means، Hierarchical Clustering

حصہ 5 - ایسوسی ایشن رول لرننگ: Apriori, Eclat

حصہ 6 - کمک سیکھنا: اوپری اعتماد کا پابند، تھامسن سیمپلنگ

حصہ 7 - نیچرل لینگویج پروسیسنگ: NLP کے لیے الفاظ کا بیگ اور الگورتھم

حصہ 8 - گہری تعلیم: مصنوعی اعصابی نیٹ ورکس، Convolutional Neural Networks

حصہ 9 - طول و عرض میں کمی: پی سی اے، ایل ڈی اے، کرنل پی سی اے

حصہ 10 - ماڈل کا انتخاب اور فروغ: k-fold Cross Validation، Parameter Tuning، Grid Search، XGBoost

مزید یہ کہ یہ کورس عملی مشقوں سے بھرا ہوا ہے جو حقیقی زندگی کی مثالوں پر مبنی ہیں۔ لہذا آپ نہ صرف نظریہ سیکھیں گے، بلکہ آپ کو اپنے ماڈلز بنانے کے لیے کچھ مشقیں بھی حاصل ہوں گی۔

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

یہ کورس کس کے لیے ہے:

کوئی بھی جو مشین لرننگ میں دلچسپی رکھتا ہے۔

وہ طلباء جن کے پاس ریاضی میں کم از کم ہائی اسکول کا علم ہے اور جو مشین لرننگ سیکھنا شروع کرنا چاہتے ہیں۔

درمیانی سطح کے کوئی بھی لوگ جو مشین لرننگ کی بنیادی باتیں جانتے ہیں، بشمول کلاسیکل الگورتھم جیسے لکیری ریگریشن یا لاجسٹک ریگریشن، لیکن جو اس کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں اور مشین لرننگ کے تمام مختلف شعبوں کو دریافت کرنا چاہتے ہیں۔

کوئی بھی لوگ جو کوڈنگ میں اتنا آرام دہ نہیں ہیں لیکن جو مشین لرننگ میں دلچسپی رکھتے ہیں اور ڈیٹا سیٹس پر اسے آسانی سے لاگو کرنا چاہتے ہیں۔

کالج میں کوئی بھی طالب علم جو ڈیٹا سائنس میں کیریئر شروع کرنا چاہتے ہیں۔

کوئی بھی ڈیٹا تجزیہ کار جو مشین لرننگ میں اوپر جانا چاہتے ہیں۔

کوئی بھی لوگ جو اپنی ملازمت سے مطمئن نہیں ہیں اور جو ڈیٹا سائنٹسٹ بننا چاہتے ہیں۔

کوئی بھی لوگ جو طاقتور مشین لرننگ ٹولز استعمال کرکے اپنے کاروبار میں اضافی قدر پیدا کرنا چاہتے ہیں۔