ML- EP 2 - पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग की मूल बातें
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ML- EP 2 - पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग की मूल बातें
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पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग के मूलभूत सिद्धांतों का परिचय देता है, जो लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके परिणामों की भविष्यवाणी करने पर केंद्रित कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा है। यह स्रोत प्रशिक्षण डेटा, मॉडल, सीखने के एल्गोरिदम और लॉस फ़ंक्शन सहित इसकी प्रमुख अवधारणाओं की व्याख्या करता है। यह डेटा संग्रह से लेकर परिनियोजन तक की प्रक्रिया को रेखांकित करता है और प्रतिगमन (निरंतर आउटपुट के लिए) और वर्गीकरण (श्रेणीबद्ध आउटपुट के लिए) जैसे विभिन्न प्रकारों को प्रस्तुत करता है। अंत में, यह स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे विविध क्षेत्रों में इसके व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर प्रकाश डालता है, जबकि डेटा गुणवत्ता और ओवरफिटिंग जैसी चुनौतियों को भी स्वीकार करता है।
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