Machine Learning
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- Foundational theory and intuitive explanations of key ML concepts, including supervised and unsupervised learning, regression, classification, clustering, and model evaluation.
- Practical tutorials using Python and essential libraries such as NumPy, pandas, scikit-learn, and matplotlib.
- Practical tutorials that lead you through the process of building, training, and testing machine learning models
- Advanced coverage of neural networks, CNNs, RNNs, BERT, transformer models, and diffusion-based generative AI.
- Bonus content, including around 300 glossary terms, frequently asked questions, and hands-on guidance for using Jupyter Notebooks effectively.
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