www.linkedin.com/in/shubhamnamdev95

Всем привет,
Надеюсь, у вас все хорошо и безопасно в этот период пандемии, надеюсь, она скоро закончится.
Итак, прежде всего я хотел бы поблагодарить Амана Кесарвани и LetsGrowMore сообщество за эту удивительную возможность Программы виртуальной стажировки.

О стажировке

Всего стажировка состояла из 4 заданий, из которых нам нужно было выполнить как минимум 2 из них для прохождения стажировки и сертификации от LetsGrowMore.

Задачи содержат 4 уровня: -

ЗАДАНИЕ ДЛЯ НАЧИНАЮЩЕГО УРОВНЯ – Классификация цветов ириса. Проект машинного обучения, прогнозирование и прогнозирование фондового рынка с использованием Stacked LSTM, рекомендации по музыке, преобразование изображения в карандашный набросок с помощью Python.
ЗАДАНИЕ ПРОМЕЖУТОЧНОГО УРОВНЯ – EDA по набору данных — терроризм, прогнозирование с использованием алгоритма дерева решений.
ЗАДАНИЕ ПРОДВИНУТОГО УРОВНЯ — разработка нейронной сети, которая может читать рукописный текст, прогнозирование следующего слова, средство решения рукописных уравнений с использованием CNN.
БОЛЬШЕ ЗАДАЧ ПРОДВИНУТОГО УРОВНЯ - Распознавание лиц ML для определения настроения и предложения песни соответственно.

Моя первая задача — Набор данных EDA (терроризм)
В этой задаче я работал над детальным исследованием исследовательского анализа данных, где использовал различные библиотеки Python и инструменты визуализации для изучения набор данных.
Ссылка на Github: - https://bit.ly/3zHJSbe

Моя вторая задача – Прогнозирование с использованием алгоритма дерева решений
В этой задаче я работал над алгоритмом машинного обучения, который представляет собой дерево решений, где я использовал классификатор дерева решений и полную визуализацию с помощью Оценка модели.
Ссылка на Github: - https://bit.ly/3o9HN60

Моя третья задача —Проект машинного обучения по классификации цветков ириса
В этой задаче я работал над различными алгоритмами машинного обучения, такими как логистическая регрессия, наивный байесовский метод, методы опорных векторов, KNN. , Древо решений. Классифицировать, какой алгоритм лучше всего подходит для обучения модели.
Ссылка на Github: - https://bit.ly/3kFi8j9

Спасибо