मशीन लर्निंग और डेटा साइंस में महारत हासिल करने के लिए शीर्ष 5 निःशुल्क विश्वविद्यालय पाठ्यक्रम – Mobile News 24×7 Hindi
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एमआईटी, हार्वर्ड, स्टैनफोर्ड और मिशिगन विश्वविद्यालय से मशीन लर्निंग पर 5 निःशुल्क विश्वविद्यालय पाठ्यक्रम देखें।
डेटा करियर के लिए, मशीन लर्निंग महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह अतीत के विश्लेषण से परे, डेटा से भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करता है।
यंत्र अधिगमकृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की एक शाखा, कंप्यूटर को पिछले डेटा से सीखने और स्पष्ट प्रोग्रामिंग की आवश्यकता के बिना समय के साथ स्वतंत्र रूप से अपने प्रदर्शन को बढ़ाने में सक्षम बनाती है। पूर्वनिर्धारित नियमों का पालन करने वाली पारंपरिक प्रणालियों के विपरीत, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को डेटा के भीतर पैटर्न, सहसंबंध और रुझानों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इन जानकारियों का उपयोग करके, सिस्टम भविष्यवाणियाँ कर सकता है, निर्णय ले सकता है या स्वयं कार्रवाई कर सकता है। जैसे-जैसे ये एल्गोरिदम अधिक डेटा संसाधित करते हैं, वे तेजी से सटीक और प्रभावी होते जाते हैं, जिससे भविष्य में बेहतर निर्णय लेने की उनकी क्षमता में लगातार सुधार होता है।
डेटा में करियर बनाने वालों के लिए मशीन लर्निंग का ज्ञान प्राप्त करना आवश्यक है। जबकि डेटा विश्लेषण आपको व्यावसायिक प्रश्नों के उत्तर देने के लिए पिछले डेटा की जांच करने की अनुमति देता है, मशीन लर्निंग ऐसे मॉडल विकसित करके आगे बढ़ती है जो उपलब्ध डेटा के आधार पर भविष्य के रुझानों का पूर्वानुमान लगा सकती है।
मशीन लर्निंग सीखने के लिए यहां 5 निःशुल्क विश्वविद्यालय पाठ्यक्रम हैं:
- मशीन लर्निंग का परिचय – एमआईटी
एमआईटी का “मशीन लर्निंग का परिचय” पाठ्यक्रम विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग विषयों की विस्तार से पड़ताल करता है। आप एमआईटी ओपन लर्निंग लाइब्रेरी के माध्यम से अभ्यास और अभ्यास प्रयोगशालाओं सहित पाठ्यक्रम सामग्री तक स्वतंत्र रूप से पहुंच सकते हैं।
इस पाठ्यक्रम में मूलभूत मशीन लर्निंग अवधारणाओं से लेकर कन्वनेट्स और अनुशंसा प्रणाली जैसे अधिक उन्नत विषयों तक विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है। पाठ्यक्रम के प्रमुख क्षेत्रों में शामिल हैं:
- रैखिक वर्गीकारक
- परसेप्ट्रॉन
- मार्जिन अधिकतमीकरण
- प्रतिगमन विश्लेषण
- तंत्रिका – तंत्र
- कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (कन्वनेट्स)
- राज्य मशीनें और मार्कोव निर्णय प्रक्रियाएँ
- सुदृढीकरण सीखना
- सिफ़ारिश प्रणाली
- निर्णय वृक्ष और निकटतम पड़ोसी
- डेटा साइंस: मशीन लर्निंग – हार्वर्ड
“डेटा साइंस: मशीन लर्निंग” पाठ्यक्रम फिल्म अनुशंसा प्रणाली बनाने जैसे व्यावहारिक परियोजनाओं के माध्यम से मशीन लर्निंग सिद्धांतों का परिचय प्रदान करता है। पाठ्यक्रम में कई प्रमुख विषयों को शामिल किया गया है, जिनमें शामिल हैं:
- मशीन लर्निंग की मूल बातें
- क्रॉस-सत्यापन और ओवरफिटिंग
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम
- सिफ़ारिश प्रणाली
- नियमितीकरण
- पायथन के साथ एप्लाइड मशीन लर्निंग – मिशिगन विश्वविद्यालय
मिशिगन विश्वविद्यालय कौरसेरा पर “एप्लाइड मशीन लर्निंग इन पायथन” पाठ्यक्रम प्रदान करता है, जो ऑडिट ट्रैक के माध्यम से मुफ्त में उपलब्ध है। यह गहन पाठ्यक्रम व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और स्किकिट-लर्न का उपयोग करके उनके कार्यान्वयन पर केंद्रित है। पूरे पाठ्यक्रम के दौरान, आप स्किकिट-लर्न का उपयोग करके व्यावहारिक प्रोग्रामिंग अभ्यास और परियोजनाओं में शामिल होंगे:
- मशीन लर्निंग और स्किकिट-लर्न का परिचय
- रेखीय प्रतिगमन
- रैखिक वर्गीकारक
- निर्णय के पेड़
- मॉडल मूल्यांकन और चयन
- नाइव बेयस, रैंडम फॉरेस्ट, ग्रैडिएंट बूस्टिंग
- तंत्रिका – तंत्र
- बिना पर्यवेक्षण के सीखना
यह पाठ्यक्रम कोर्सेरा पर मिशिगन विश्वविद्यालय द्वारा प्रदान किए गए पायथन विशेषज्ञता के साथ एप्लाइड डेटा साइंस का हिस्सा है।
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- मशीन लर्निंग – स्टैनफोर्ड
एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, पूर्वानुमानित मॉडल बनाने में सक्षम होना आवश्यक है। यह समझना कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कैसे कार्य करता है और उन्हें पायथन में लागू करने की क्षमता अविश्वसनीय रूप से मूल्यवान है। मशीन लर्निंग में शीर्ष अनुशंसित पाठ्यक्रमों में से एक CS229 है: स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी में मशीन लर्निंग। यह पाठ्यक्रम पर्यवेक्षित, अनुपयोगी और सुदृढीकरण शिक्षण सहित विभिन्न शिक्षण दृष्टिकोणों पर गहराई से नज़र डालता है। आप ओवरफिटिंग से बचने के लिए नियमितीकरण जैसी तकनीकों का भी पता लगाएंगे और ऐसे मॉडल बनाएंगे जो विभिन्न डेटासेट में अच्छा प्रदर्शन करते हैं।
कवर किए गए विषयों में शामिल हैं:
- पर्यवेक्षित अध्ययन
- बिना पर्यवेक्षण के सीखना
- गहन शिक्षा
- सामान्यीकरण एवं नियमितीकरण
- सुदृढीकरण सीखना और नियंत्रण
- पायथन के साथ सांख्यिकीय सीखना – स्टैनफोर्ड
पायथन पाठ्यक्रम के साथ सांख्यिकीय शिक्षण संपूर्ण सामग्री को कवर करता है पायथन के साथ आईएसएल किताब। पाठ्यक्रम का पालन करके और पुस्तक को एक मार्गदर्शक के रूप में उपयोग करके, आप डेटा विज्ञान और सांख्यिकीय मॉडलिंग में महत्वपूर्ण कौशल हासिल करेंगे।
मुख्य विषयों में शामिल हैं:
- रेखीय प्रतिगमन
- वर्गीकरण
- रीसेंपलिंग
- रैखिक मॉडल चयन
- वृक्ष आधारित विधियाँ
- बिना पर्यवेक्षण के सीखना
- गहन शिक्षा
