Global Certificate in Machine Learning with SVM

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The Global Certificate in Machine Learning with SVM course is a comprehensive program that equips learners with essential skills in machine learning. This course is crucial in today's data-driven world, where businesses rely heavily on data analysis to make informed decisions.

4.0
Based on 2,809 reviews

7,946+

Students enrolled

GBP £ 140

GBP £ 202

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इस पाठ्यक्रम के बारे में

The course covers various machine learning techniques, with a strong focus on Support Vector Machines (SVM). SVM is a powerful and versatile supervised learning method used for classification and regression analysis. Learners will gain in-depth knowledge of this technique, making them highly valuable in the job market. With the increasing demand for machine learning professionals across industries, this course offers a great opportunity for career advancement. It provides hands-on experience with real-world projects, enabling learners to apply theoretical concepts to practical situations. Upon completion, learners will have a solid understanding of machine learning principles and practical experience with SVM, making them well-prepared for roles such as Machine Learning Engineer, Data Scientist, or Data Analyst.

100% ऑनलाइन

कहीं से भी सीखें

साझा करने योग्य प्रमाणपत्र

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पूरा करने में 2 महीने

सप्ताह में 2-3 घंटे

कभी भी शुरू करें

कोई प्रतीक्षा अवधि नहीं

पाठ्यक्रम विवरण

• Introduction to Machine Learning – Overview of machine learning, types of machine learning, and applications
• Support Vector Machines (SVMs) – Theory and intuition behind SVMs, linear SVMs, and kernel SVMs
• SVM Implementations – Programming SVMs in Python using Scikit-learn and other libraries
• Feature Engineering – Data preprocessing, feature scaling, and creating polynomial and interaction features
• Kernel Methods – Understanding and applying various kernel functions in SVMs
• Optimizing SVMs – Selecting the right kernel, regularization parameter, and handling imbalanced datasets
• Multiclass SVMs – Extension of binary SVMs to handle multiclass problems
• SVM Applications – Real-world use cases of SVMs in text classification, image recognition, and bioinformatics
• Evaluation Metrics – Accuracy, precision, recall, F1 score, ROC curves, and AUC for SVM model assessment

करियर पथ

प्रवेश आवश्यकताएं

  • विषय की बुनियादी समझ
  • अंग्रेजी भाषा में दक्षता
  • कंप्यूटर और इंटरनेट पहुंच
  • बुनियादी कंप्यूटर कौशल
  • पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए समर्पण

कोई पूर्व औपचारिक योग्यता आवश्यक नहीं। पाठ्यक्रम पहुंच के लिए डिज़ाइन किया गया है।

पाठ्यक्रम स्थिति

यह पाठ्यक्रम व्यावसायिक विकास के लिए व्यावहारिक ज्ञान और कौशल प्रदान करता है। यह है:

  • यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह पाठ्यक्रम किसी मान्यता प्राप्त पुरस्कार देने वाले निकाय द्वारा मान्यता प्राप्त नहीं है या किसी अधिकृत संस्थान/निकाय द्वारा विनियमित नहीं है।
  • किसी अधिकृत संस्था द्वारा विनियमित नहीं
  • औपचारिक योग्यताओं के लिए पूरक

पाठ्यक्रम को सफलतापूर्वक पूरा करने पर आपको पूर्णता का प्रमाणपत्र मिलेगा।

लोग अपने करियर के लिए हमें क्यों चुनते हैं

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

यह पाठ्यक्रम दूसरों की तुलना में क्या अनूठा बनाता है?

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पाठ्यक्रम पूरा करने में कितना समय लगता है?

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पाठ्यक्रम के दौरान मुझे क्या सहायता मिलेगी?

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क्या प्रमाणपत्र अंतरराष्ट्रीय स्तर पर मान्यता प्राप्त है?

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यह पाठ्यक्रम क्या करियर के अवसर खोलेगा?

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मैं कब कोर्स शुरू कर सकता हूं?

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कोर्स का प्रारूप और सीखने का दृष्टिकोण क्या है?

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कोर्स शुल्क

सबसे लोकप्रिय
तेज़ ट्रैक: GBP £140
1 महीने में पूरा करें
त्वरित सीखने का मार्ग
  • सप्ताह में 3-4 घंटे
  • जल्दी प्रमाणपत्र वितरण
  • खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
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मानक मोड: GBP £90
2 महीने में पूरा करें
लचीला सीखने का गति
  • सप्ताह में 2-3 घंटे
  • नियमित प्रमाणपत्र वितरण
  • खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
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दोनों योजनाओं में क्या शामिल है:
  • पूर्ण कोर्स पहुंच
  • डिजिटल प्रमाणपत्र
  • कोर्स सामग्री
सभी समावेशी मूल्य निर्धारण • कोई छिपी हुई फीस या अतिरिक्त लागत नहीं

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नमूना प्रमाणपत्र पृष्ठभूमि
GLOBAL CERTIFICATE IN MACHINE LEARNING WITH SVM
को प्रदान किया गया है
शिक्षार्थी का नाम
जिसने में एक कार्यक्रम पूरा किया है
London School of International Business (LSIB)
प्रदान किया गया
05 May 2025
ब्लॉकचेन आईडी: s-1-a-2-m-3-p-4-l-5-e
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