Kostenloser Online-Kurs für maschinelles Lernen mit Zertifizierung [2022]

Möchten Sie maschinelles Lernen erlernen, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen? Keine Sorge, wir halten Ihnen den Rücken frei. Wir starten upStart , ein exklusives Ökosystem von upGrad, mit dem Sie in kostenlosen Kursen studieren können. Sie können sich kostenlos für den maschinellen Lernkurs von upStart anmelden und Ihre Lernreise noch heute beginnen. Die einzige Investition, die Sie tätigen müssen, sind 30 Minuten pro Tag für ein paar Wochen, um den Kurs abzuschließen.

In diesem Artikel wird erläutert, warum das Erlernen von Machine Learning so wichtig ist, warum unser kostenloser Machine Learning-Kurs für Sie geeignet ist und welche Themen er abdeckt. Lass uns anfangen.

Warum Maschinelles Lernen lernen?

Maschinelles Lernen ist zu einem Schlagwort in der Tech-Welt geworden. Unternehmen suchen aktiv nach ML-Experten, weil es ihnen mehrere Vorteile bietet. Accenture Research und Frontier Economics haben eine Studie durchgeführt, die herausfand, dass je mehr KI in wirtschaftliche Prozesse integriert wird, desto größer ist ihr Potenzial für Wirtschaftswachstum. Sie fanden heraus, dass KI die Rentabilität von Unternehmen bis 2035 um durchschnittlich 38 % steigern kann. ( Quelle )

Unternehmen erkennen das Potenzial von maschinellem Lernen und KI. Deshalb steigt die Nachfrage nach ML-Experten kontinuierlich. Maschinelles Lernen findet Anwendungen in vielen Branchen, darunter Marketing, E-Commerce, Finanzen, Unterhaltung und viele mehr. Das Erlernen dieser Fähigkeit wird Ihnen zweifellos helfen, ein gefragter Fachmann zu werden und ein lukratives Gehalt zu erhalten. Erfahren Sie mehr über die Karriere im maschinellen Lernen in Indien.

Warum sollten Sie sich für die Einführung in maschinelle Lernkonzepte von upGrad entscheiden?

Sie fragen sich vielleicht, warum Sie upGrads Introduction to Machine Learning Concepts auswählen sollten, um Machine Learning zu studieren. Hier sind einige Vorteile unseres kostenlosen Machine-Learning-Kurses, die Ihnen diesbezüglich eine Entscheidungshilfe geben:

1 zu 1 Industrie-Mentoring

Sie lernen exklusiv von einem führenden Experten für maschinelles Lernen. Es würde Ihnen ermöglichen, alle Zweifel bezüglich des Themas auszuräumen.

Modernste Inhalte

Alle Kurse sind Produkte erfahrener Branchenexperten, um sicherzustellen, dass Sie alle Konzepte so schnell wie möglich verstehen.

Wöchentliche Live-Vorträge

Jede Woche erhalten Sie Live-Vorträge von Ihrem Lehrer. Live-Interaktionen helfen bei der Optimierung der Lernerfahrung.

Kostenloses Zertifikat

Nachdem Sie den kostenlosen Machine Learning-Kurs abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, das Ihren Lebenslauf aufwertet.

Muss gelesen werden: Projektideen für maschinelles Lernen für Anfänger

Was wirst du lernen?

Machine Learning scheint eines der kompliziertesten Themen im Technologiesektor zu sein, daher vereinfacht unser kostenloser Machine Learning-Kurs dieses äußerst herausfordernde Thema für Sie. Es deckt die Grundlagen des maschinellen Lernens ab und hilft Ihnen, diese im Detail zu verstehen. Nach Abschluss dieses Projekts kennen Sie die meisten grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens.

Unser kostenloser Online-Kurs zum maschinellen Lernen dauert sechs Wochen und deckt mehrere Themen ab. Sie müssen sechs Wochen lang nur 30 Minuten pro Tag investieren, um ein Experte für die Grundlagen des maschinellen Lernens zu werden. Der Kurs ermöglicht es Ihnen, viele Zweifel und Verwirrung zu beseitigen. Hier ist die Struktur des Kurses:

• Lineare Regression
• Logistische Regression
• Clustering
• Empfehlungssysteme

Diese Struktur stellt sicher, dass Sie diese Konzepte Schritt für Schritt lernen. Lassen Sie uns jeden dieser Abschnitte im Detail untersuchen:

Lineare Regression

Lineare Regression ist wahrscheinlich einer der beliebtesten und am besten verstandenen Algorithmen und der erste Algorithmus für maschinelles Lernen, den Sie in unserem Kurs kennenlernen werden. Mit der linearen Regression können Sie die Stärke der Beziehung zwischen mehreren unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen bestimmen.

Es ist der einfachste Algorithmus für maschinelles Lernen, und daher ist das Verständnis seiner Theorie und Anwendung entscheidend, um mehr über ML-Algorithmen zu erfahren.

Sie würden verstehen, wie dieser Algorithmus funktioniert, was er ist und wo wir ihn beim maschinellen Lernen verwenden. Abgesehen von der linearen Regression lernen Sie in diesem Abschnitt, wie Sie einige der beliebtesten ML-Tools wie Python und Jupyter verwenden.

Python ist eine bekannte Programmiersprache. In einem Ranking mehrerer Programmiersprachen nach Beliebtheit von RedMonk belegte Python den zweiten Platz. Zu wissen, wie diese Programmiersprache verwendet wird, ist von entscheidender Bedeutung, da sie viele Anwendungen im maschinellen Lernen findet.

Sie würden es verwenden, um ML-Modelle zu schreiben, prädiktive Analysen durchzuführen und viele andere Aufgaben. Die lineare Regression hat viele reale Anwendungen in verschiedenen Sektoren, einschließlich Landwirtschaft, Wirtschaft usw.

Logistische Regression

In diesem Abschnitt lernen Sie die logistische Regression kennen, eine Technik zur Durchführung binärer Klassifizierungsfaktoren. Es berechnet die Beziehung zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und der kategorialen abhängigen Variablen durch eine logistische Funktion.

Es ist ein überwachter Lernalgorithmus und hilft, die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Variablen vorherzusagen. Die Natur der Zielvariablen ist hier dichotom. Das bedeutet, dass die Variable nur zwei mögliche Klassen haben kann. In einfacher Sprache ist die Zielvariable binärer Natur und kann entweder 0 (steht für nein) oder 1 (steht für ja) in den Daten haben.

Die logistische Regression gehört zu den einfachsten maschinellen Lernalgorithmen, hat jedoch verschiedene Anwendungen in verschiedenen Branchen. Beispielsweise wird es zur Erkennung von Krebs und zur Vorhersage von Diabetes im medizinischen Bereich verwendet. Im Tech-Bereich können Sie damit Spam erkennen.

Bevor Sie jedoch die logistische Regression für solch anspruchsvolle Anwendungen anwenden, müssen Sie ihre Grundkonzepte verstehen. Dieser Abschnitt unseres kostenlosen Machine-Learning-Kurses hilft Ihnen dabei.

Clustering

In diesem Abschnitt erfahren Sie mehr über Clustering. Es ist eine bekannte Methode des maschinellen Lernens, mit der Sie Elemente in verschiedene Gruppen (Cluster genannt) gruppieren können, wenn Sie keine vordefinierten Faktoren oder Bezeichnungen haben, um sie zu klassifizieren. Es handelt sich um eine nicht überwachte Methode, was bedeutet, dass Sie Verweise aus Datenquellen ziehen müssten, die keine beschrifteten Antworten haben.

Beim Clustering werden Datenpunkte in mehrere Gruppen unterteilt, sodass die in einer Gruppe vorhandenen Datenpunkte den anderen darin vorhandenen ähnlicher sind. Außerdem würden sich die in einer Gruppe vorhandenen Datenpunkte von denen in einer anderen unterscheiden.

Clustering ist sehr wichtig, da es Ihnen hilft, die intrinsische Gruppierung Ihrer unbeschrifteten Daten zu bestimmen. Sie können damit ungewöhnliche Datenpunkte (auch Ausreißer genannt) finden, um Ihre Daten zu bereinigen. Andererseits können Sie damit geeignete Gruppen (auch nützliche Klassen genannt) in Ihren vorhandenen Daten finden.

Clustering hat viele Anwendungen in verschiedenen Branchen. Marketing, Versicherungen, Geologie, Management und zahlreiche andere Sektoren nutzen diese leistungsstarke Methode des maschinellen Lernens. Einige seiner Anwendungen umfassen Anomalieerkennung, Marktsegmentierung, Bildsegmentierung, statistische Datenanalyse und Analyse sozialer Netzwerke. Um die Anwendung richtig zu verstehen, müssen Sie jedoch zuerst die Grundlagen des Clustering kennen. Dieser Abschnitt unseres kostenlosen Machine-Learning-Kurses hilft Ihnen dabei.

Empfehlungssysteme

Dies ist das letzte Segment unseres kostenlosen Online-Kurses für maschinelles Lernen. Hier erfahren Sie, was ein Empfehlungssystem ist und wie es funktioniert; Sie werden verstehen, welche ML-Algorithmen Empfehlungsmaschinen verwenden und wie E-Commerce-Plattformen diese Technologie nutzen.

Empfehlungssysteme sind eine der beliebtesten Anwendungen für maschinelles Lernen. Amazon, Flipkart, Netflix, Facebook und viele andere Anbieter digitaler Dienste nutzen diese Technologie, um die Benutzererfahrung zu verbessern.

Ein Empfehlungssystem wird erstellt, um dem Benutzer Produkte (oder Dienstleistungen) gemäß seiner früheren Interaktion mit der Plattform vorzuschlagen. Sie schlagen Dinge vor, die der Benutzer eher kauft oder mit denen er interagiert als andere. Recommender-Systeme berücksichtigen viele Faktoren, während sie einem Benutzer etwas anbieten, wie z.

Sie sind sehr kompliziert, und um sie richtig zu verstehen, sollten Sie die grundlegenden Konzepte kennen. Das Gleiche erfahren Sie in diesem Abschnitt unseres kostenlosen Machine-Learning-Kurses.

Wie man anfängt

Befolgen Sie diese einfachen Schritte, um kostenlos an unserem Online-Kurs für maschinelles Lernen teilzunehmen:

• Besuchen Sie unsere upStart-Seite
• Wählen Sie den Kurs aus, an dem Sie teilnehmen möchten
• Registrieren

Alle Kurse auf unserer upStart-Seite sind kostenlos verfügbar und erfordern keine Geldinvestition. Diese Kurse helfen Ihnen, Ihre Lernreise anzukurbeln und sich mit den Grundlagen solch komplizierter Themen vertraut zu machen.

Melden Sie sich hier an, um noch heute an unserem kostenlosen Machine-Learning-Kurs teilzunehmen.

Wenn Sie Fragen oder Anregungen haben, teilen Sie uns dies bitte über die Kommentare mit. Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören.

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