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कोर्स विवरण
Kaggle डेटा साइंस प्रतियोगिताओं का सबसे प्रसिद्ध प्लेटफ़ॉर्म है। ऐसी प्रतियोगिताओं में भाग लेने से आप वास्तविक दुनिया के डेटासेट्स पर काम करते हैं, अलग-अलग मशीन लर्निंग समस्याओं का अन्वेषण करते हैं, अन्य प्रतिभागियों के साथ प्रतिस्पर्धा करते हैं और अंततः अमूल्य व्यावहारिक अनुभव पाते हैं। इस कोर्स में, आप सीखेंगे कि किसी भी डेटा साइंस प्रतियोगिता को कैसे अप्रोच करें और उसकी संरचना कैसे करें। आप सही लोकल वेलिडेशन योजना चुन पाएँगे और ओवरफिटिंग से बच पाएँगे। इसके अलावा, आप एडवांस्ड फीचर इंजीनियरिंग और मॉडल एनसेंबलिंग अप्रोच में महारत हासिल करेंगे। ये सभी तकनीकें Kaggle प्रतियोगिताओं के डेटासेट्स पर अभ्यास की जाएँगी।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Kaggle प्रतियोगिताओं की प्रक्रिया
इस पहले अध्याय में, आप Kaggle प्रतियोगिता प्रक्रिया से परिचित होंगे। आप एक मॉडल ट्रेन करेंगे और सबमिशन के लिए तैयार CSV फ़ाइल बनाएँगे। आप पब्लिक और प्राइवेट टेस्ट स्प्लिट्स के बीच का अंतर और ओवरफिटिंग से कैसे बचें, यह सीखेंगे।
- प्रतियोगिताओं का ओवरव्यू50 XP
- Train डेटा एक्सप्लोर करें100 XP
- टेस्ट डेटा का अन्वेषण करें100 XP
- अपना पहला सबमिशन तैयार करें50 XP
- समस्या का प्रकार निर्धारित करें50 XP
- एक सरल मॉडल ट्रेन करें100 XP
- सबमिशन तैयार करें100 XP
- Public बनाम Private लीडरबोर्ड50 XP
- कौन सा मॉडल ओवरफिट कर रहा है?50 XP
- XGBoost मॉडल ट्रेन करें100 XP
- XGBoost में ओवरफिटिंग जाँचें100 XP
2
प्रतियोगिता में गहराई से उतरें
अब जबकि आपको Kaggle प्रतियोगिताओं की बुनियादी समझ है, आप सीखेंगे कि मौजूदा समस्या का गहराई से अध्ययन कैसे करें। आप EDA का अभ्यास करेंगे और सही लोकल वेलिडेशन रणनीतियाँ तय करेंगे। साथ ही, आप डेटा लीकेज के बारे में भी जानेंगे।
3
फीचर इंजीनियरिंग
अब आप अलग-अलग प्रकार के फीचर्स से परिचित होंगे। आप मौजूदा फीचर्स में बदलाव करेंगे और नए फीचर्स बनाएँगे। इसके अलावा, आप missing डेटा को उचित तरीके से हैंडल करेंगे।
4
मॉडलिंग
अब सब कुछ एक साथ जोड़ने और कुछ मॉडल बनाने का समय है! इस आखिरी अध्याय में, आप हाइपरपैरामीटर्स ट्यून करने से पहले एक बेस मॉडल बनाएँगे और एनसेंबल्स के साथ अपने परिणाम बेहतर करेंगे। अंत में, आपको अधिक प्रभावी ढंग से प्रतिस्पर्धा करने में मदद के लिए कुछ अंतिम टिप्स और ट्रिक्स मिलेंगे।
Python में Kaggle प्रतियोगिता जीतना
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