Machi

Machineanalysis learn  froprogramaround ffaster ha

It  is  neeestablishagree  ththe fore‐under dethe  scienprogram

It  is  a  coaiming toa  wide  vparametlearning possibly t

  learning  tethrough autom  data  itemed to searfor a  long pes only been 

edless  to  sahment.  Any at data  inte‐front of thisevelopment nce  of  givinmed. 

ombination o find the mvariety  of  dric/non parasuch  as  cluthe first leve

ine Lear

echnologies tomated anaratively  allorch in the gaeriod of timea developm

ay  that  a  nindividual  w

erpretation as revolutionfor  the  fortg  power  to

of  computmost efficientdata  interprametric algoustering,  dimel of artificia

ning Cou

and  procealytical modowing  them ps. Machinee but  its  imp

ment in the re

new  age  of well  versedand manipu. Machine lethcoming  in  the machin

er  science, t and smarteretation  andorithms, neumensionality al intelligenc

urse Online 

esses  inheredel building. to  find  sol

e learning atplementatioecent decad

ently  allow With  the hutions  in  gat small levelson on big dae. 

machines  thelp of algoraps  withouts using algorta over and

technology  in  contemlation alongearning is podustrial  revones  to  take

data mininest decision d  statisticalural networkreduction, e that huma

y  and  deveporary  techg with multiossibly the bolution.  In e  decisions  o

g  and  statisprocess. M  tools  of  sks, kernels edeep  learnians are curre

lopment  is hnological  didisciplinary biggest technessence, maon  their  ow

stical  patterachine learnsupervised  letc. along wing  etc. Maently develo

to  undergo rithms, mact  being  exprithms have  over, faste

data hines licitly been r and 

at  the  brindevelopmentintegration nological doachine  learniwn without  b

rning  technning incorpoearning  suc

with unsuperchine  learniping. 

nk  of t  will is at 

omain ing  is being 

iques orates ch  as rvised ing  is 

 

 

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 

 

 

 

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 TrainingSat‐Sun 09:00 AM ‐ 11:00 AM (IST)   Weekend Online Lab Sat‐Sun 11:00 AM ‐ 01:00 PM  

 

 

Head OfficeAurelius Corporate Solutions Pvt Ltd.A‐125 Sector 63, Noida‐201307 Phone: +91.783.501.1153 Enquiry: contact@aurelius.in  

 

 

httpp://aureelius‐glo

For more

bal.comonline‐

 

e details Cl

m/it‐techtraining

 

ick on 

hnical/mg.php 

 

machine‐

 

learningg‐