यह कोर्स सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग कोर्सेस का एक संयोजन है।मैंने इसे उन लोगों के लिए बनाया है जो अलग-अलग कोर्सेस में स्विच किए बिना एकीकृत अनुभव चाहते हैं।प्रैक्टिकल प्रोजेक्ट्स:सुपरवाइज़्डहाउस प्राइसिंग (रिग्रेशन)आप रिग्रेशन मॉडल्स का उपयोग करके प्रॉपर्टी की कीमतों की भविष्यवाणी करेंगे, जिसमें स्थान, आकार, उम्र और अन्य विशेषताओं के आधार पर गहन डेटा विश्लेषण किया जाएगा।कस्टमर चर्न (क्लासिफिकेशन)आप क्लासिफिकेशन मॉडल्स लागू करेंगे ताकि यह पहचाना जा सके कि कौन से ग्राहक सेवा छोड़ सकते हैं, और उन्नत मैट्रिक्स और प्रिडिक्टिव मॉडलिंग से रिटेंशन रणनीतियाँ बेहतर बना सकें।अनसुपरवाइज़्डकस्टमर सेगमेंटेशनआप क्लस्टरिंग मॉडल्स का उपयोग करके ग्राहकों को उनके व्यवहार और विशेषताओं के आधार पर समूहित करेंगे, जिससे मार्केटिंग और बिज़नेस रणनीतियाँ अनुकूलित होंगी।प्रोडक्ट रिकमेंडेशन सिस्टमआप सेगमेंटेशन और उपभोग पैटर्न्स के आधार पर रिकमेंडेशन सिस्टम बनाएंगे, जो कोलैबोरेटिव एल्गोरिदम और हैंड्स-ऑन कार्यान्वयन के माध्यम से पर्सनलाइज़ेशन को बढ़ाएगा।यह कोर्स उन छात्रों और पेशेवरों के लिए है जो दोनों प्रकार की ML अप्रोच को एक ही कोर्स में समझना चाहते हैं।यह उनके लिए है जिन्होंने मेरे पिछले कोर्सेस नहीं किए हैं और एक प्रोजेक्ट-आधारित संरचना में सभी कंटेंट एकसाथ पाना चाहते हैं।यह उन शिक्षार्थियों के लिए भी उपयुक्त है जो व्यावहारिक और एकीकृत ढांचा पसंद करते हैं।यह कोर्स एक सहज और प्रभावी सीखने का अनुभव देने का एक व्यावहारिक और ईमानदार तरीका है। कोर्स में मिलते हैं!
What you'll learn
predict house prices using regression models
identify potential customer churn through classification
segment customers based on behavior using clustering techniques
build a recommendation system using collaborative algorithms