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कृत्रिम बुद्धिमत्ता और आधुनिक डाटा विज्ञान निर्णय और भविष्यवाणियों के लिए मौलिक गणितीय मॉडलों पर निर्भर करते हैं। इन निर्माण ब्लॉकों को समझना जटिल तंत्रिका नेटवर्क और गहरे सीखने की वास्तुकला को नियंत्रित करने की ओर पहला कदम है। यह पाठ्यक्रम आपको बुनियादी डेटा विश्लेषण से पूर्वानुमान मॉडलिंग तक के संक्रमण के माध्यम से मार्गदर्शन करता है, जो कि जमीन से वर्गीकरण प्रणालियों को बनाने के लिए आवश्यक तर्क और कोड पर ध्यान केंद्रित करता है। आप डेटा की अपनी समझ को भविष्यवाणियों के मॉडल बनाने की क्षमता में परिवर्तित करेंगे जो जानकारी को वर्गीकृत कर सकते हैं और परिणामों का पूर्वानुमान लगा सकते हैं। आप क्या सीखेंगे: - सिग्मा फलन और क्रॉस-एंट्रोपी हानि के पीछे के गणितीय सिद्धांत को समझें - पायथन तथा आधुनिक संख्यात्मक लाइब्रेरी का प्रयोग कर लॉजिस्टिक रीग्रेसन को लागू करें - अधिकतम पूर्वानुमान सटीकता के लिए मॉडल पैरामीटर को अनुकूलित करने के लिए ग्रेडिएंट डाउनग्रेड लागू करें - आधुनिक मापों जैसे सटीकता, याददाश्त और F1-स्कोर का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का आकलन करें - वास्तविक दुनिया के डाटा पैटर्न का उपयोग कर बाइनरी परिणामों जैसे उपयोक्ता व्यवहार या वर्गीकरण कार्यों का पूर्वानुमान करें - टाइप संकेत तथा मॉड्यूलर स्क्रिप्ट संरचना सहित स्वच्छ कोडिंग मानकों का अभ्यास करें - लॉजिस्टिक रीग्रेसन और न्यूरल नेटवर्क की आधारभूत परतों के बीच संबंध का नक्शा बनाएं पाठ्यक्रम आवश्यक शब्दावली तथा सांख्यिकीय सिद्धांत के साथ प्रारंभ होता है, फिर पायथन के व्यावहारिक कार्यान्वयन में जाता है. आप लिखित व्याख्याओं, गणितीय व्युत्पत्ति तथा संरचित कोड अभ्यास के द्वारा रैखिक मॉडल तथा गहरे सीखने के बीच संबंधों का पता लगाएँगे. यह कोर्स प्रारंभिक पायथन ज्ञान के साथ उन लोगों के लिए है जो मशीन लर्निंग मॉडल के आंतरिक कार्य को समझना चाहते हैं. डेटा विज्ञान या उन्नत सांख्यिकी के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है. आज के समय में यंत्रों के प्रयोग से शिक्षा का प्रसार हो रहा है।