2. Create Machine Learning Models — Microsoft Learn
Microsoft Learn का Create Machine Learning Models पाथ उन सीखने वालों के लिए एक मजबूत, निःशुल्क विक्रेता विकल्प है जो Azure ML इकोसिस्टम से जुड़ी मॉड्यूलर, हाथों-हाथ परिचय चाहते हैं।
- स्तर: शुरुआती
- समय: पाथ में ~10 घंटे
- लागत: पूरी तरह निःशुल्क
- किसके लिए सर्वोत्तम: Microsoft-संरेखित संगठनों के इंजीनियर या वे सीखने वाले जो Azure AI Engineer या Data Scientist Associate प्रमाणपत्रों को लक्ष्य बना रहे हैं
पाथ में Python के साथ डेटा का अन्वेषण और विश्लेषण, रिग्रेशन और क्लासिफिकेशन मॉडलों का प्रशिक्षण और मूल्यांकन, क्लस्टरिंग मॉडलों का प्रशिक्षण, और डीप लर्निंग मॉडलों का परिष्करण और परीक्षण शामिल है। पाठ छोटे-छोटे मॉड्यूल के रूप में इंटरैक्टिव सैंडबॉक्स के साथ दिए जाते हैं — शुरू करने के लिए Azure सब्सक्रिप्शन की आवश्यकता नहीं। Coursera या Kaggle की तुलना में भाषा-एग्नॉस्टिक कम है (पाठ्यक्रम बाद के मॉड्यूल तक आते-आते Azure ML SDK की ओर प्रेरित करता है), लेकिन उनके लिए स्वाभाविक विकल्प है जो ML की नींव के साथ Microsoft क्लाउड स्टैक से संरेखित एक क्रेडेंशियल भी चाहते हैं।
3. Intro to Machine Learning — Kaggle Learn
Kaggle का Intro to Machine Learning उन सीखने वालों के लिए एक मजबूत, निःशुल्क विकल्प है जो छोटे, प्रोजेक्ट-आधारित पाठ चाहते हैं जो सीधे प्रतियोगिता कार्य में ले जाएं।
- स्तर: शुरुआती
- समय: ~3 घंटे
- लागत: पूरी तरह निःशुल्क
- किसके लिए सर्वोत्तम: सीखने वाले जो ML तक तेज़ पहुँच-मार्ग और बाद में वास्तविक डेटासेट पर अभ्यास के लिए प्रतियोगिता प्लेटफ़ॉर्म चाहते हैं
कोर्स सात संक्षिप्त पाठों में मानक ML वर्कफ़्लो कवर करता है: मॉडल कैसे काम करते हैं, बुनियादी डेटा अन्वेषण, निर्णय वृक्षों के साथ अपना पहला मॉडल बनाना, मॉडल वैधीकरण, अंडरफिटिंग और ओवरफिटिंग, रैंडम फॉरेस्ट्स, और (स्वाभाविक रूप से) Kaggle प्रतियोगिता में सबमिशन। प्रत्येक पाठ एक छोटे ट्यूटोरियल को Kaggle Notebook में हाथों-हाथ अभ्यास के साथ जोड़ता है।
4. Practical Deep Learning for Coders — fast.ai
fast.ai का Practical Deep Learning for Coders उन सीखने वालों के लिए एक मजबूत प्रोजेक्ट-फर्स्ट विकल्प है जो सिद्धांत में जाने से पहले काम करने वाले मॉडल बनाना चाहते हैं।
- स्तर: मध्यम (एक वर्ष का कोडिंग अनुभव आवश्यक)
- समय: 7 पाठों में ~20 घंटे के वीडियो; प्रोजेक्ट कार्य के लिए काफी अधिक
- लागत: पूरी तरह निःशुल्क
- किसके लिए सर्वोत्तम: डेवलपर जो पहले सप्ताह में ही एक काम करने वाला डीप लर्निंग मॉडल शिप करना चाहते हैं, फिर उसके नीचे क्या है यह समझना चाहते हैं
Jeremy Howard द्वारा पढ़ाया गया। कोर्स मानक शिक्षण पद्धति को उलट देता है: पाठ 1 में ही सीखने वाले बिना यह समझाए कि न्यूरल नेटवर्क क्या है, अपने डेटा पर अत्याधुनिक इमेज क्लासिफायर प्रशिक्षित करते हैं। अगले पाठ धीरे-धीरे परतें खोलते जाते हैं। मौजूदा संस्करण में PyTorch, fastai, Hugging Face Transformers, और डिप्लॉयमेंट के लिए Gradio का उपयोग होता है।
5. Machine Learning Crash Course — Google
Google का Machine Learning Crash Course उन सीखने वालों के लिए एक मजबूत, निःशुल्क विकल्प है जो इंटरैक्टिव विजेट्स के साथ एक परिष्कृत, विक्रेता-लिखित परिचय चाहते हैं, जो यह अंतर्दृष्टि बनाते हैं कि मॉडल वास्तव में कैसे व्यवहार करते हैं।
- स्तर: शुरुआती से मध्यम
- समय: बुनियादी मॉड्यूल में ~15 घंटे; उन्नत और LLM मॉड्यूल के साथ अधिक
- लागत: पूरी तरह निःशुल्क
- किसके लिए सर्वोत्तम: किसी भी स्तर के इंजीनियर जो एक वर्तमान, संतुलित गति वाला ML अवलोकन चाहते हैं, साथ में LLMs और प्रोडक्शन ML सिस्टम पर अतिरिक्त गहराई
मूल रूप से Google इंजीनियरों के लिए लिखा गया था और अब सार्वजनिक है। 2024 के ओवरहॉल ने पाठ्यक्रम को काफी विस्तार दिया: बुनियादी ML मॉड्यूल (लिनियर रिग्रेशन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, क्लासिफिकेशन, न्यूरल नेटवर्क, एम्बेडिंग्स) अब प्रोडक्शन ML सिस्टम, जनरेटिव AI, बड़े भाषा मॉडल, और ML में निष्पक्षता पर उन्नत मॉड्यूल के साथ हैं। प्रत्येक पाठ में इंटरैक्टिव Colab नोटबुक और छोटे विज़ुअलाइज़ेशन विजेट शामिल हैं जो सीखने वालों को मॉडल व्यवहार को हेरफेर करने देते हैं।
6. CS229 Machine Learning — Stanford Online
Stanford का CS229 उन सीखने वालों के लिए एक मजबूत विकल्प है जो ग्रेजुएट-स्तरीय मशीन लर्निंग कोर्स की पूरी गणितीय गहराई चाहते हैं।
- स्तर: उन्नत (रेखीय बीजगणित, बहु-चर कलन, प्रायिकता, और Python आवश्यक)
- समय: ~80 मिनट के ~20 व्याख्यान, साथ में समस्या सेट
- लागत: YouTube पर व्याख्यान वीडियो निःशुल्क; Stanford Online के व्यावसायिक प्रमाणपत्र संस्करण की लागत अधिक है
- किसके लिए सर्वोत्तम: इंजीनियर, शोधकर्ता, और स्नातकोत्तर छात्र जो सहज-प्रथम व्याख्याओं के बजाय कड़ी व्युत्पत्तियाँ चाहते हैं
CS229 सुपरवाइज़्ड लर्निंग (रेखीय मॉडल, GLMs, SVMs, कर्नेल विधियाँ), अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग (k-means, EM, PCA, ICA), डीप लर्निंग, और रिइन्फोर्समेंट लर्निंग को कवर करता है, पूरे में प्रूफ़ और व्युत्पत्तियों के साथ। यह उस व्यक्ति के लिए अच्छा कोर्स है जो केवल यह नहीं, बल्कि क्यों एल्गोरिदम काम करते हैं, यह समझना चाहता है।
7. 6.036 Introduction to Machine Learning — MIT OpenCourseWare
MIT का 6.036 उन सीखने वालों के लिए एक मजबूत, निःशुल्क विश्वविद्यालय विकल्प है जो स्नातक-स्तरीय कड़ाई के साथ एल्गोरिद्म और उनके पीछे की गणित पर केंद्रित ML का परिचय चाहते हैं।
- स्तर: मध्यम से उन्नत (Python, रेखीय बीजगणित, और बुनियादी प्रायिकता आवश्यक)
- समय: ~24 व्याख्यान, साथ में 12 समस्या सेट और लैब्स
- लागत: पूरी तरह निःशुल्क
- किसके लिए सर्वोत्तम: स्व-निर्देशित सीखने वाले जो MIT-ग्रेड कड़ाई चाहते हैं और लागू प्रोजेक्ट बनाने के बजाय प्रूफ और समस्या सेट पर काम करना पसंद करते हैं
कोर्स रेखीय वर्गीकारकों, परसिप्ट्रॉन और परसिप्ट्रॉन अभिसरण प्रमेय, लॉजिस्टिक रिग्रेशन और ग्रेडिएंट डिसेंट, फीचर प्रतिनिधित्व और नियमितीकरण, न्यूरल नेटवर्क और बैकप्रोपेगेशन, कॉन्वोल्यूशनल और रीकर्न्ट नेटवर्क, स्टेट मशीन और Markov निर्णय प्रक्रियाएँ, और रिइन्फोर्समेंट लर्निंग को कवर करता है। व्याख्यान और समस्या सेट वास्तविक ऑन-कैंपस MIT पाठ्य सामग्री हैं। वाणिज्यिक पेशकशों की तुलना में कम पॉलिश।
8. Machine Learning A–Z: Udemy
Kirill Eremenko और Hadelin de Ponteves का Machine Learning A–Z Udemy पर एक मजबूत प्रोजेक्ट-आधारित विकल्प है, जिसमें दस लाख से अधिक छात्र नामांकित हैं।
- स्तर: शुरुआती से मध्यम
- समय: ~44 घंटे के वीडियो, साथ में टेम्पलेट और अभ्यास
- लागत: Udemy सेल पर $15–$85
- किसके लिए सर्वोत्तम: वे सीखने वाले जो एक ही प्रशिक्षक से व्यापक एल्गोरिद्म कैटलॉग के साथ प्रत्येक के लिए पुन: प्रयोज्य कोड टेम्पलेट्स के जरिए मार्गदर्शन चाहते हैं
कोर्स रिग्रेशन, क्लासिफिकेशन, क्लस्टरिंग, एसोसिएशन रूल लर्निंग, रिइन्फोर्समेंट लर्निंग, NLP, डीप लर्निंग, डायमेंशनलिटी रिडक्शन, और मॉडल चयन को कवर करता है — प्रत्येक के साथ Python और R इम्प्लीमेंटेशन, साथ में डाउनलोड करने योग्य कोड टेम्पलेट। व्यापकता का मतलब है कि व्यक्तिगत विषयों को एक केंद्रित अकादमिक कोर्स की तुलना में कम गहराई मिलती है, लेकिन कैटलॉग प्रारूप उन सीखने वालों के लिए उपयोगी है जो “यहाँ किस एल्गोरिद्म का सहारा लूँ” जैसा संदर्भ चाहते हैं। कोर्स समय-समय पर अपडेट होता रहता है।
9. CS50's Introduction to AI with Python — Harvard (edX)
Harvard का CS50AI edX पर उन सीखने वालों के लिए एक मजबूत विकल्प है जो मशीन लर्निंग को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के व्यापक संदर्भ में रखना चाहते हैं — खोज, नॉलेज रिप्रेजेंटेशन, और अनिश्चितता के तहत तर्क सहित ML।
- स्तर: मध्यम (CS50P या समकक्ष Python अनुभव आवश्यक)
- समय: ~7 सप्ताह, प्रति सप्ताह 10–30 घंटे
- लागत: श्रोता के रूप में निःशुल्क; edX सत्यापित प्रमाणपत्र के लिए $239
- किसके लिए सर्वोत्तम: वे सीखने वाले जो केवल ML ही नहीं, बल्कि व्यापक AI की नींव एक मान्यता प्राप्त विश्वविद्यालय से चाहते हैं
Brian Yu और David J. Malan द्वारा पढ़ाया गया। कोर्स खोज एल्गोरिद्म (BFS, DFS, A*, मिनीमैक्स), नॉलेज रिप्रेजेंटेशन और प्रोपोज़िशनल लॉजिक, प्रायिकता और बेज़ियन नेटवर्क, ऑप्टिमाइज़ेशन, मशीन लर्निंग (सुपरवाइज़्ड और रिइन्फोर्समेंट), न्यूरल नेटवर्क, और नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग को कवर करता है। प्रत्येक मॉड्यूल एक ठोस Python प्रोजेक्ट के साथ जोड़ा गया है — टिक-टैक-टो AI, PageRank इम्प्लीमेंटेशन, हैंडराइटिंग रिकग्नाइज़र, प्रश्न-उत्तर प्रणाली।
सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग कोर्स की तुलना तालिका
| रैंक | कोर्स | सीखने का प्रारूप | पाठ्यक्रम की गहराई | स्केल / परिणाम संकेत |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Supervised Learning with scikit-learn — DataCamp | AI-नेटिव, इंटरैक्टिव | क्लासिफिकेशन, रिग्रेशन, मॉडल मूल्यांकन, प्रीप्रोसेसिंग | DataCamp के ML Scientist करियर ट्रैक का आधारभूत कोर्स; पहला अध्याय निःशुल्क |
| 2 | Create Machine Learning Models — Microsoft Learn | स्व-गति मॉड्यूल + सैंडबॉक्स | रिग्रेशन से क्लस्टरिंग और डीप लर्निंग तक, Azure-संरेखित | निःशुल्क; Azure AI Engineer / Data Scientist प्रमाणपत्रों से संरेखित |
| 3 | Intro to Machine Learning — Kaggle Learn | ट्यूटोरियल + Kaggle Notebooks | पहला मॉडल से रैंडम फॉरेस्ट और Kaggle सबमिशन तक | निःशुल्क; Kaggle प्रतियोगिताओं तक सीधी पहुँच-मार्ग |
| 4 | Practical Deep Learning for Coders — fast.ai | प्रोजेक्ट-फर्स्ट वीडियो + नोटबुक | CV, NLP, टैब्यूलर, RecSys में डीप लर्निंग, PyTorch + Hugging Face के साथ | निःशुल्क; सहचर पुस्तक Jupyter नोटबुक के रूप में निःशुल्क |
| 5 | Machine Learning Crash Course — Google | मॉड्यूल + इंटरैक्टिव विजेट्स | बुनियादी ML से प्रोडक्शन सिस्टम, LLMs, निष्पक्षता तक | निःशुल्क; 2024 ओवरहॉल ने LLM और प्रोड ML मॉड्यूल जोड़े |
| 6 | CS229 Machine Learning — Stanford Online | व्याख्यान + समस्या सेट | गणितीय ML से होते हुए डीप और रिइन्फोर्समेंट लर्निंग तक | YouTube पर व्याख्यान निःशुल्क; स्नातकोत्तर-स्तरीय गहराई |
| 7 | 6.036 Introduction to ML — MIT OpenCourseWare | व्याख्यान + समस्या सेट | रेखीय वर्गीकारकों से MDPs और रिइन्फोर्समेंट लर्निंग तक | निःशुल्क; वास्तविक ऑन-कैंपस MIT कोर्स सामग्री |
| 8 | Machine Learning A–Z — Udemy | एकल-प्रशिक्षक वीडियो + टेम्पलेट्स | Python और R में एल्गोरिद्म का व्यापक कैटलॉग | 10 लाख+ नामांकित; पुन: प्रयोज्य कोड टेम्पलेट्स |
| 9 | CS50's Intro to AI with Python — Harvard (edX) | व्याख्यान + प्रोजेक्ट्स | AI व्यापक रूप में: खोज, तर्क, प्रायिकता, ML, NLP | श्रोता के रूप में निःशुल्क; Harvard क्रेडेंशियल उपलब्ध |
लेखक
Josef Waples
मैं एक डेटा साइंस संपादक हूँ और वैज्ञानिक पत्रिकाओं में प्रकाशित शोध लेखों में योगदान दे चुका/चुकी हूँ। मुझे विशेष रूप से रैखिक बीजगणित, सांख्यिकी, R, और इसी तरह के विषयों में रुचि है।
DataCamp का Supervised Learning with scikit-learn 2026 की रैंकिंग में सबसे ऊपर है। पूरी सूची और मानदंड नीचे दिए गए हैं।
यह सूची चार मानदंडों पर मशीन लर्निंग कोर्स की रैंकिंग करती है:
स्रोतों में अप्रैल 2026 तक DataCamp, Microsoft Learn, Kaggle, fast.ai, Google, Stanford Online, MIT OpenCourseWare, Udemy, और edX के कोर्स पृष्ठों की प्रत्यक्ष समीक्षा शामिल है।
1. Supervised Learning with scikit-learn — DataCamp
DataCamp का Supervised Learning with scikit-learn 2026 में हाथों-हाथ मशीन लर्निंग के लिए एक मजबूत शुरुआती बिंदु है — एक इंटरैक्टिव, AI-नेटिव कोर्स जो पहले अध्याय से ही सीखने वालों को वास्तविक क्लासिफिकेशन और रिग्रेशन मॉडल बनवाता है।
कोर्स चार हिस्सों के इर्द-गिर्द संरचित है: k-Nearest Neighbors के साथ क्लासिफिकेशन, रेखीय मॉडलों के साथ रिग्रेशन, मॉडल मूल्यांकन और क्रॉस-वैधता, और प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइंस।
हमारे मूल्यांकन में महत्वपूर्ण: DataCamp का लर्निंग अनुभव अब AI-नेटिव है और वास्तविक समय में हर सीखने वाले के अनुरूप ढलता है। जब कोई मॉडल प्रदर्शन नहीं कर रहा हो या कोड न चल रहा हो, तो AI ट्यूटर केवल त्रुटि चिह्नित करने के बजाय क्यों और क्या बदलना है, यह समझाता है। यह 1:1 ट्यूशन के क़रीब है।
DataCamp का Supervised Learning with scikit-learn DataCamp के Machine Learning Scientist with Python करियर ट्रैक का आधारभूत कोर्स है।