Name: Python में Ensemble Methods
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कोर्स विवरण

एंसेम्बल लर्निंग मेथड्स की शानदार दुनिया में उतरते हुए अपनी मशीन लर्निंग यात्रा आगे बढ़ाएँ! ये ऐसी रोमांचक तकनीकें हैं जो कई अलग-अलग एल्गोरिदम को मिलाकर परफॉर्मेंस बढ़ाती हैं और विभिन्न उद्योगों में बड़े पैमाने की जटिल समस्याओं को हल करती हैं. एंसेम्बल तकनीकें ऑनलाइन मशीन लर्निंग प्रतियोगिताएँ भी अक्सर जीतती हैं! इस कोर्स में, आप बैगिंग, बूस्टिंग और स्टैकिंग जैसी एडवांस्ड एंसेम्बल तकनीकों के बारे में विस्तार से सीखेंगे. आप इन्हें वास्तविक दुनिया के डेटासेट्स पर scikit-learn, XGBoost, CatBoost, और mlxtend जैसी अत्याधुनिक Python मशीन लर्निंग लाइब्रेरियों के साथ लागू करेंगे.

पूर्वापेक्षाएँ

Linear Classifiers in Python Machine Learning with Tree-Based Models in Python

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

कई मॉडलों का संयोजन

क्या आपको यह तय करने में दिक्कत होती है कि आपने जो मॉडल बनाए हैं, उनमें से आपकी समस्या के लिए सबसे अच्छा कौन सा है? अब यह सोच छोड़ दीजिए, और सबका इस्तेमाल कीजिए! इस अध्याय में, आप "Voting" और "Averaging" का उपयोग करके कई मॉडलों को एक में कैसे संयोजित किया जाता है, यह सीखेंगे. आप इनसे Google Play Store पर ऐप्स की रेटिंग्स, कोई Pokémon legendary है या नहीं, और Game of Thrones में किन किरदारों की मृत्यु होने वाली है, इसका पूर्वानुमान लगाएंगे!

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बैगिंग

बैगिंग एक एंसेम्बल मेथड है जिस पर random forests जैसे शक्तिशाली मशीन लर्निंग एल्गोरिदम आधारित हैं. इस अध्याय में आप इस तकनीक के सिद्धांत सीखेंगे और scikit-learn का उपयोग करके अपने खुद के बैगिंग मॉडल बनाएंगे.

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बूस्टिंग

बूस्टिंग एंसेम्बल लर्निंग एल्गोरिदम्स का एक वर्ग है जिसमें AdaBoost जैसे अवॉर्ड-विनिंग मॉडल शामिल हैं. इस अध्याय में, आप इस अवॉर्ड-विनिंग मॉडल के बारे में सीखेंगे और इसका उपयोग करके अवॉर्ड-विनिंग फिल्मों की कमाई का अनुमान लगाएंगे! आप CatBoost और XGBoost जैसे ग्रेडिएंट बूस्टिंग एल्गोरिदम्स के बारे में भी जानेंगे.

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स्टैकिंग

तैयार हो जाइए देखने के लिए कि चीजें कैसे stack होती हैं! इस अंतिम अध्याय में आप स्टैकिंग एंसेम्बल मेथड के बारे में सीखेंगे. आप इसे scikit-learn के साथ-साथ mlxtend लाइब्रेरी से भी लागू करना सीखेंगे! आप स्टैकिंग का उपयोग उत्तर अमेरिकी मशरूम्स की खाने योग्य होने की भविष्यवाणी करने में करेंगे, और Google ऐप्स की रेटिंग्स को इस अधिक उन्नत तरीके से फिर से देखेंगे.