×
Create CV Books Summaries Online Courses Blog Communities

Login

Sign up
MindLuster Logo
Categories
Recent

مشین لرننگ مرحلہ وار سیکھیں Course

Track :

Artificial Intelligence
Course Presenter :

Codanics

Lessons no : 113

For Free Certificate After Complete The Course

To Register in Course you have to watch at least 30 Second of any lesson

Join The Course Go To Community Download Course Content

What will you learn in this course?
  • Explain core machine learning and artificial intelligence concepts, including supervised and unsupervised learning methods.
  • Prepare, clean, and explore datasets to identify patterns and improve data quality.
  • Train machine learning models, select suitable algorithms, and evaluate performance using relevant metrics.
  • Apply machine learning techniques to practical projects and communicate findings for real-world problems.

How to Get The Certificate

  • You must have an account Register
  • Watch All Lessons
  • Watch at least 50% of Lesson Duration
  • you can follow your course progress From Your Profile
  • You can Register With Any Course For Free
  • The Certificate is free !
Lessons | 113
What is machine learning
00:07:27

What is machine learning
Types of Machine Learning
00:15:38

Types of Machine Learning
ML Model Building to Deployment Steps A Z
00:34:28

ML Model Building to Deployment Steps A Z
What is an algorithm codanics
00:08:25

What is an algorithm codanics
Training and Testing Data Features and Labels Model
00:04:19

Training and Testing Data Features and Labels Model
Overfitting vs Underfitting in Machine Learning
00:10:15

Overfitting vs Underfitting in Machine Learning
Important Python libraries for Machine Learning
00:07:29

Important Python libraries for Machine Learning
Installation steps for machine learning environment
00:14:45

Installation steps for machine learning environment
Data Pre processing before ML Model
00:30:29

Data Pre processing before ML Model
Steps in Data Pre processing
00:07:23

Steps in Data Pre processing
Dealing with Missing values in Python
00:45:52

Dealing with Missing values in Python
Dealing with Data Inconsistencies Anomalies
00:25:40

Dealing with Data Inconsistencies Anomalies
Outliers Data Pre processing
00:45:19

Outliers Data Pre processing
Data Merging in Python using Pandas
00:09:04

Data Merging in Python using Pandas
Data concatenation using pandas in python
00:03:58

Data concatenation using pandas in python
Data Preprocessing Steps
00:02:07

Data Preprocessing Steps
Feature Scaling and Normalization
00:21:44

Feature Scaling and Normalization
Standard Scaling or standardizing the data
00:10:55

Standard Scaling or standardizing the data
Min max MaxAbs and Robust Scalars in python
00:04:16

Min max MaxAbs and Robust Scalars in python
Normalization and Nonlinear Data Transformation
00:14:24

Normalization and Nonlinear Data Transformation
L2 and L1 Normalization in python
00:12:37

L2 and L1 Normalization in python
Feature Scaling vs Normalization
00:09:03

Feature Scaling vs Normalization
Tips about Scaling and normalization
00:02:51

Tips about Scaling and normalization
Assignment Alert
00:01:55

Assignment Alert
What is feature encoding datapreprocessing
00:13:06

What is feature encoding datapreprocessing
Benefits of feature encoding
00:12:44

Benefits of feature encoding
Feature Encoding in Python using scikit learn
00:20:49

Feature Encoding in Python using scikit learn
Feature encoding with pandas python
00:04:46

Feature encoding with pandas python
Data Discretization Data Binning datapreprocessing
00:17:48

Data Discretization Data Binning datapreprocessing
Data preprocessing
00:03:12

Data preprocessing
Scikit learn base Jupyter notebook for ML modeling
00:20:04

Scikit learn base Jupyter notebook for ML modeling
Linear Regression Concept and Coding in Python
01:03:55

Linear Regression Concept and Coding in Python
Logistic Regression does classification
00:08:08

Logistic Regression does classification
Logistic Regression and example in Python A Z
00:29:10

Logistic Regression and example in Python A Z
Evaluation Metrics for Regression Classification Models
00:08:13

Evaluation Metrics for Regression Classification Models
Train test split matters
00:20:32

Train test split matters
Support Vector Machines SVM Theory
00:23:49

Support Vector Machines SVM Theory
Support Vector Machines SVM in Python
00:18:59

Support Vector Machines SVM in Python
K Nearest Neighbors KNN Theory in urdu hindi
00:21:49

K Nearest Neighbors KNN Theory in urdu hindi
Euclidean Distance
00:19:01

Euclidean Distance
Show More Lessons


We Appreciate Your Feedback

Be the First One Review This Course

Excellent
0 Reviews
Good
0 Reviews
medium
0 Reviews
Acceptable
0 Reviews
Not Good
0 Reviews
0
0 Reviews

Our New Certified Courses Will Reach You in Our Telegram Channel
Join Our Telegram Channels to Get Best Free Courses

Join Now

Related Courses

ChatGPT for Developers
25 Lessons

ChatGPT for Developers

Machine Learning Roadmap for beginners
5 Lessons

Machine Learning Roadmap for beginners

AI Basics
5 Lessons

AI Basics

ChatGPT Content For Beginners
36 Lessons

ChatGPT Content For Beginners

Machine Learning Model Deployment
23 Lessons

Machine Learning Model Deployment

Chat GPT
6 Lessons

Chat GPT

Kubernetes and MLOps for Machine Learning
28 Lessons

Kubernetes and MLOps for Machine Learning

Generative Model Development
39 Lessons

Generative Model Development

Deep Learning Fundamentals
10 Lessons

Deep Learning Fundamentals

AI Techniques
15 Lessons

AI Techniques

Cloud Machine Learning for beginners
6 Lessons

Cloud Machine Learning for beginners

Artificial Intelligence Fundamentals
3 Lessons

Artificial Intelligence Fundamentals

Google Business Intelligence Strategy
15 Lessons

Google Business Intelligence Strategy

Deep Learning Foundations
35 Lessons

Deep Learning Foundations

Installing TensorFlow Basics
7 Lessons

Installing TensorFlow Basics

TensorFlow Binary for Machine Learning
4 Lessons

TensorFlow Binary for Machine Learning

مشین لرننگ مرحلہ وار سیکھیں Course Description

مشین لرننگ مرحلہ وار سیکھیں مصنوعی ذہانت (Artificial Intelligence) آج کاروبار، صحت، مالیات اور ٹیکنالوجی سمیت متعدد شعبوں میں تیزی سے تبدیلی لا رہی ہے۔ یہ آن لائن کورس آپ کو مشین لرننگ کے بنیادی تصورات سے لے کر عملی اطلاق تک منظم انداز میں سیکھنے میں مدد دیتا ہے۔ مرحلہ وار تربیت کے ذریعے آپ ڈیٹا کو سمجھنے، ماڈلز تیار کرنے اور نتائج کا جائزہ لینے جیسی اہم مہارتیں حاصل کریں گے۔ آپ کیا سیکھیں گے • مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت کے بنیادی تصورات اور اصطلاحات • زیرِ نگرانی اور غیر زیرِ نگرانی سیکھنے کے طریقوں میں فرق • ڈیٹا کی تیاری، صفائی اور ابتدائی تجزیہ • مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت، جانچ اور کارکردگی کا جائزہ • حقیقی مسائل کے لیے موزوں الگورتھم منتخب کرنے کے اصول • عملی منصوبوں کے ذریعے Professional Skills کو بہتر بنانے کے طریقے یہ کورس کن کے لیے ہے یہ کورس طلبہ، نئے سیکھنے والوں، ڈیٹا اور ٹیکنالوجی میں دلچسپی رکھنے والے افراد، اور اپنے موجودہ علم کو آگے بڑھانے کے خواہش مند پیشہ ور افراد کے لیے موزوں ہے۔ اگر آپ Artificial Intelligence کے شعبے میں قدم رکھنا چاہتے ہیں یا اپنی تکنیکی صلاحیتوں میں اضافہ کرنا چاہتے ہیں تو یہ تربیتی کورس آپ کے لیے مفید آغاز ثابت ہو سکتا ہے۔ بنیادی سطح سے رہنمائی فراہم کی جاتی ہے، اس لیے پیشگی مشین لرننگ تجربہ ضروری نہیں۔ اس پلیٹ فارم پر یہ کورس کیوں منتخب کریں واضح اسباق، ترتیب وار سیکھنے کا راستہ اور عملی سرگرمیاں پیچیدہ موضوعات کو قابلِ فہم بناتی ہیں۔ اپنی سہولت کے مطابق آن لائن سیکھیں، اہم تصورات کا اعادہ کریں اور اپنی رفتار سے مہارتیں بہتر بنائیں۔ یہ Training Course آپ کو نظریاتی علم کے ساتھ عملی سمجھ پیدا کرنے میں مدد دیتا ہے، تاکہ آپ سیکھی ہوئی باتوں کو منصوبوں اور پیشہ ورانہ کام میں استعمال کر سکیں۔ کیریئر کے مواقع مشین لرننگ کی مہارتیں ڈیٹا اینالسٹ، جونیئر مشین لرننگ انجینئر، AI پروجیکٹ اسسٹنٹ اور ڈیٹا سائنس سے متعلق ابتدائی کرداروں کے لیے تیاری میں معاون ہو سکتی ہیں۔ یہ کورس Career Growth کے لیے ایک مضبوط بنیاد فراہم کرتا ہے، تاہم ملازمت کے مواقع آپ کے تجربے، منصوبوں اور اضافی مہارتوں پر بھی منحصر ہوتے ہیں۔ سرٹیفکیٹ کورس مکمل کرنے پر Certificate حاصل کریں اور اپنی پیشہ ورانہ ترقی کے سفر میں اپنی سیکھنے کی کامیابی نمایاں کریں۔ یہ Certified Course مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ میں آگے بڑھنے کے لیے ایک عملی پہلا قدم ہے۔ Codanics