Enhance your Knowledge on Machine Learning

1.   Machi ine Lear ning Cou urse Online  Machine analysis  learn  fro program around f faster ha   learning  te through aut om  data  ite med to sear for a long pe s only been  echnologies  tomated ana ratively  allo rch in the ga eriod of time a developm and  proce alytical mod owing  them  ps. Machine e but its imp ment in the re esses  inhere del building.  to  find  sol e learning at plementatio ecent decad ently  allow  With the h utions  in  ga t small levels on on big da e.  machines  t help of algor aps  without s using algor ta over and to  undergo  rithms, mac t  being  exp rithms have   over, faste data  hines  licitly  been  r and  It  is  nee establish agree th the fore‐ under de the scien program edless  to  sa hment.  Any  at data inte ‐front of this evelopment  nce of givin med.  ay  that  a  n individual  w erpretation a s revolution for the fort g power to new  age  of  well  versed and manipu . Machine le thcoming in  the machin technology   in  contem lation along earning is po dustrial revo nes to take y  and  deve porary  tech g with multi ossibly the b olution. In e  decisions o lopment  is  hnological  d idisciplinary  biggest techn essence, ma on their ow at  the  brin development integration  nological do achine learni wn without b nk  of  t  will  is at  omain  ing is  being  It  is  a  co aiming to a  wide  v paramet learning  possibly t ombination  o find the m variety  of  d ric/non para such as clu the first leve of  comput most efficient data  interpr ametric algo ustering, dim el of artificia er  science,  t and smarte retation  and orithms, neu mensionality  al intelligenc data  minin est decision  d  statistical ural network reduction,  e that huma g  and  statis process. M   tools  of  s ks, kernels e deep learni ans are curre stical  patter achine learn supervised  l etc. along w ing etc. Ma ently develo rning  techn ning incorpo earning  suc with unsuper chine learni ping.  iques  orates  ch  as  rvised  ing is   

2.   Course Details‐  The machine learning course takes the trainee from the beginning of theoretical fundamentals  to  complete  application  practices.  Machine  learning  is  a  domain  which  is  completely  un‐ implementable until the individual is well versed in the core theoretical fundamentals. Thus,  our  course  focuses  on  developing  the  fundamentals  of  machine  learning  which  is  an  amalgamation of statistics and mathematical functions. This is available in both modes of online  machine learning course and offline too as per the trainees' requirements.  Introduction   •Introduction to machine learning and history  •Fundamental mathematics and statistics introduction   •Linear regression in one variable  •Linear algebra revisited  More on mathematics and tools  •Linear regression with multiple variables  •Using MATLAB in the domain  •Using OCTAVE in the domain  Data manipulation   •logistic regression  •Regularization  •Support vector machines  Neural networks  •introduction   •Learning  •Implementation  Learning   •Unsupervised learning  •Supervised learning  •Dimensionality reduction     

3.   Live Instructor‐led & Interactive Online Sessions  Regular Courses  Duration‐ 30 ‐40 Hours Fast‐Track Courses  Duration‐ 4‐8 Hours   Training Options‐    Option‐1  Option‐2  Weekdays‐ Cloud Based Training  Mon ‐ Fri 07:00 AM ‐ 09:00 AM (Mon, Wed, Fri)    Weekdays Online Lab  Mon ‐ Fri 07:00 AM ‐ 09:00 AM (Tue, Thur)  Weekend‐Cloud Based Training Sat‐Sun 09:00 AM ‐ 11:00 AM (IST)     Weekend Online Lab  Sat‐Sun 11:00 AM ‐ 01:00 PM         Head Office Aurelius Corporate Solutions Pvt Ltd. A‐125 Sector 63, Noida‐201307  Phone: +91.783.501.1153  Enquiry: contact@aurelius.in   

4.           For more e details Cl ick on  http p://aure elius‐glo bal.com online‐ m/it‐tech training hnical/m g.php  machine‐ learning g‐