मशीन लर्निंग इंजीनियर बनने के लिए 7 निःशुल्क Google पाठ्यक्रम - KDnuggets

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एक मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में, आप वास्तविक दुनिया की चुनौतियों के लिए प्रभावी एमएल समाधान बना सकते हैं। रोमांचक लगता है, हाँ? तो आप मशीन लर्निंग इंजीनियर कैसे बनें और आपको क्या सीखना चाहिए?

Google के मुफ़्त पाठ्यक्रमों का यह संकलन आपको मशीन सीखने वाले नौसिखिया से एक कुशल एमएल इंजीनियर बनने में मदद करेगा जो वास्तविक दुनिया की समस्याओं को समझ सकता है और उन्हें उन समस्याओं के रूप में तैयार कर सकता है जिन्हें मशीन लर्निंग का उपयोग करके निपटाया जा सकता है। ये पाठ्यक्रम आपको मशीन लर्निंग पाइपलाइनों की डिजाइनिंग, परीक्षण और डिबगिंग के साथ-साथ उन्नत मशीन लर्निंग तकनीक सीखने में भी मदद करेंगे।

चलो शुरू करें।

यदि आप मशीन लर्निंग में नए हैं, तो शुरुआती-अनुकूल इस से शुरुआत करने पर विचार करें मशीन लर्निंग का परिचय बेशक. 

इस पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे:

• मशीन लर्निंग के प्रकार 
• पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग की मुख्य अवधारणाएँ 
• मशीन लर्निंग पारंपरिक समस्या समाधान दृष्टिकोण से किस प्रकार भिन्न है

लिंक: मशीन लर्निंग का परिचय

RSI मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स यह TensorFlow फ्रेमवर्क का उपयोग करके मशीन लर्निंग का व्यावहारिक परिचय है। आप सीखेंगे कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कैसे काम करते हैं और उन्हें TensorFlow में कैसे लागू किया जाए।

यह पाठ्यक्रम निम्नलिखित अनुभागों में विभाजित है:

• मशीन लर्निंग अवधारणाएँ 
• मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग 
• वास्तविक दुनिया में मशीन लर्निंग

लिंक: मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स

वास्तविक दुनिया की समस्या को देखते हुए, आप मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का उपयोग करके इसे कैसे हल करते हैं? सबसे पहले, आप यह कैसे तय करेंगे कि किसी विशेष समस्या को हल करने के लिए मशीन लर्निंग बिल्कुल भी आवश्यक है या नहीं?

यहीं पर पाठ्यक्रम चालू है मशीन लर्निंग समस्या निर्धारण प्रासंगिक हो जाता है. इस पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे कि कैसे:

• तय करें कि आप जिस समस्या को हल करने का प्रयास कर रहे हैं, उसके लिए मशीन लर्निंग एक अच्छा समाधान है या नहीं
• फ़्रेम मशीन सीखने की समस्याएं
• सही मशीन लर्निंग मॉडल चुनें 
• मॉडल के लिए सफलता मेट्रिक्स को परिभाषित करें

लिंक: मशीन लर्निंग समस्या फ़्रेमिंग का परिचय

मशीन लर्निंग कच्चे डेटा को फेंकने और उस पर एमएल एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने से कहीं अधिक है। आपको अपने डेटा को समझने में समय लगाना होगा और सबसे प्रासंगिक और महत्वपूर्ण सुविधाओं की पहचान करने, प्रक्रिया करने और उन्हें आवश्यकतानुसार बदलने के लिए फीचर इंजीनियरिंग पर ध्यान केंद्रित करना होगा।

RSI डेटा तैयारी और फ़ीचर इंजीनियरिंग पाठ्यक्रम आपको निम्नलिखित सिखाएगा:

• डेटा डेटा गुणवत्ता और डेटा आकार का प्रभाव 
• एमएल वर्कफ़्लो के भीतर डेटा संग्रह और परिवर्तन
• कच्चा डेटा एकत्र करना और उससे प्रयोग करने योग्य डेटासेट का निर्माण करना 
• असंतुलित डेटा को संभालना 
• संख्यात्मक और श्रेणीबद्ध डेटा को संभालना 

लिंक: डेटा तैयारी और फ़ीचर इंजीनियरिंग

डिबगिंग और मशीन लर्निंग सिस्टम का परीक्षण पारंपरिक सॉफ्टवेयर सिस्टम के परीक्षण से अधिक शामिल और अलग है। 

पाठ्यक्रम चालू परीक्षण और डिबगिंग मशीन लर्निंग मॉडल आपको निम्नलिखित सिखाएंगे:

• डिबगिंग मशीन लर्निंग मॉडल 
• डिबगिंग में सहायता के लिए परीक्षण कार्यान्वित करना 
• मशीन लर्निंग मॉडल का अनुकूलन 
• मॉडल मेट्रिक्स की निगरानी करना

लिंक: परीक्षण और डिबगिंग

क्लस्टरिंग सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले बिना पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम में से एक है। क्लस्टरिंग के व्यावहारिक परिचय में क्लस्टरिंग बेशक, आप निम्नलिखित सीखेंगे:

• मशीन लर्निंग के लिए क्लस्टरिंग 
• डेटा तैयार करना 
• समानता को परिभाषित करना 
• K- का अर्थ है क्लस्टरिंग 
• क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के परिणामों का मूल्यांकन

लिंक: क्लस्टरिंग

अमेज़ॅन और अन्य ऑनलाइन शॉपिंग साइटों पर अनुशंसाओं से लेकर नेटफ्लिक्स पर श्रृंखला अनुशंसाओं तक, अनुशंसा प्रणाली हमारे दैनिक जीवन में बहुत प्रासंगिक हैं। 

RSI सिफारिश प्रणाली पाठ्यक्रम आपको सिखाएगा कि ऐसी अनुशंसा प्रणालियों में क्या होता है और आप अपने स्वयं के एप्लिकेशन कैसे बना सकते हैं। आप क्या सीखेंगे इसका एक सिंहावलोकन यहां दिया गया है:

• अनुशंसा प्रणाली के घटक
• embeddings 
• सिफ़ारिश एल्गोरिदम का TensorFlow कार्यान्वयन

लिंक: सिफारिश प्रणाली

मुझे आशा है कि आपको निःशुल्क पाठ्यक्रमों का यह राउंड-अप उपयोगी लगा होगा। इनमें से अधिकांश पाठ्यक्रम आपको अभ्यास करने और अपनी खुद की परियोजनाएं बनाने के पर्याप्त अवसर देने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

इसलिए आपने पाठ्यक्रम में जो सीखा है उसे लागू करने के लिए अपनी खुद की परियोजनाएं बनाने का प्रयास करें। इससे आपको अपनी समझ को मजबूत करने और अपना प्रोजेक्ट पोर्टफोलियो बनाने में भी मदद मिलेगी। सीखने और कोडिंग का आनंद लें!
 
 

बाला प्रिया सी भारत के एक डेवलपर और तकनीकी लेखक हैं। वह गणित, प्रोग्रामिंग, डेटा विज्ञान और सामग्री निर्माण के क्षेत्र में काम करना पसंद करती है। उनकी रुचि और विशेषज्ञता के क्षेत्रों में DevOps, डेटा विज्ञान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण शामिल हैं। उसे पढ़ना, लिखना, कोडिंग और कॉफ़ी पसंद है! वर्तमान में, वह सीखने पर काम कर रही है और ट्यूटोरियल, कैसे करें मार्गदर्शिकाएँ, राय के टुकड़े और बहुत कुछ लिखकर डेवलपर समुदाय के साथ अपना ज्ञान साझा कर रही है। बाला आकर्षक संसाधन अवलोकन और कोडिंग ट्यूटोरियल भी बनाता है।

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
• प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
• प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://www.kdnuggets.com/7-free-google-courses-to-become-a-machine-learning-engineer?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-free-google-courses-to-become-a-machine-learning-engineer