पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग में Python

लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके पूर्वानुमान लगाना सीखें और सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग की मूल बातें समझें। आज ही ML क्रांति में शामिल हों! यदि आप मशीन लर्निंग में नए हैं, या पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग में विशेषज्ञता हासिल करना चाहते हैं, तो यह शुरू करने के लिए एक आदर्श स्थान है.आप K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression, Linear Regression, Support Vector Machines (SVMs), और लोकप्रिय scikit-learn लाइब्रेरी के साथ tree-based models जैसे core supervised learning models के बारे में सीखना और उन्हें लागू करना शुरू करेंगे।आप यह भी जानेंगे कि टेबुलर डेटासेट्स पर मॉडलिंग प्रदर्शन को कुशलतापूर्वक बढ़ाने के लिए XGBoost जैसे अत्याधुनिक एल्गोरिदम का उपयोग कैसे करें।अपने मॉडलों से अधिकतम लाभ पाने के लिए, आप विभिन्न हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग तकनीकों के बारे में जानेंगे और यह तय करना सीखेंगे कि अपने उपयोग के मामले के लिए कौन-सी तकनीक उपयोग करनी है।आप इस ट्रैक को इन विविध मॉडलों के अपने ज्ञान को एक साथ लाकर ensemble learning के बारे में सीखते हुए पूरा करेंगे, जहाँ अलग-अलग मॉडलों को मिलाकर प्रदर्शन बेहतर किया जाता है और अधिक जटिल समस्याओं को हल किया जाता है.पूरा होने तक, आपने आवश्यक सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग अवधारणाओं में महारत हासिल कर ली होगी और उन्हें Python में लागू करने में सक्षम होंगे।