Curso en línea gratuito de aprendizaje automático con certificación [2022]

¿Quieres aprender sobre aprendizaje automático pero no sabes por dónde empezar? No te preocupes, te cubrimos las espaldas. Estamos lanzando upStart , un ecosistema exclusivo de upGrad, que te permite estudiar a través de cursos gratuitos. Puede inscribirse en el curso de aprendizaje automático de upStart de forma gratuita y comenzar su viaje de aprendizaje hoy. La única inversión que solo tendría que hacer es 30 minutos por día durante algunas semanas para completar el curso.

Este artículo discutirá por qué aprender Machine Learning es crucial, por qué nuestro curso gratuito de aprendizaje automático es adecuado para usted y qué temas cubre. Vamos a empezar.

¿Por qué aprender aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se ha convertido en una palabra de moda en el mundo de la tecnología. Las empresas buscan activamente expertos en ML porque les ofrece múltiples ventajas. Accenture Research y Frontier Economics realizaron un estudio que encontró que cuanto más se integre la IA en los procesos económicos, mejor será su potencial de crecimiento económico. Descubrieron que la IA puede aumentar la rentabilidad de las empresas en un promedio del 38 % para 2035. ( Fuente )

Las empresas reconocen el potencial que tienen el aprendizaje automático y la IA. Es por eso que la demanda de expertos en ML aumenta continuamente. Machine Learning encuentra aplicaciones en muchas industrias, incluidas las de marketing, comercio electrónico, finanzas, entretenimiento y muchas más. Sin duda, aprender esta habilidad te ayudará a convertirte en un profesional solicitado y obtener un salario lucrativo. Obtenga más información sobre la carrera de aprendizaje automático en la India.

¿Por qué elegir Introducción a los conceptos de aprendizaje automático de upGrad?

Quizás se pregunte por qué debería seleccionar Introducción a los conceptos de aprendizaje automático de upGrad para estudiar Aprendizaje automático. Aquí tienes algunas ventajas de nuestro curso de aprendizaje automático gratuito que te ayudarán a decidirte al respecto:

Tutoría de la industria 1 a 1

Tienes la oportunidad de estudiar exclusivamente de un experto líder en aprendizaje automático. Le permitiría despejar cualquier duda sobre el tema.

Contenido de vanguardia

Todos los cursos son productos de expertos experimentados de la industria para garantizar que comprenda todos los conceptos lo más rápido posible.

Conferencias semanales en vivo

Cada semana, recibirá conferencias en vivo de su instructor. Las interacciones en vivo ayudan a optimizar la experiencia de aprendizaje.

Certificado Gratis

Después de completar el curso de aprendizaje automático de forma gratuita, obtendrá un certificado que mejorará su currículum.

Debe leer: Ideas de proyectos de aprendizaje automático para principiantes

¿Que aprenderás?

El aprendizaje automático parece uno de los temas más complicados en el sector tecnológico, por lo que nuestro curso gratuito de aprendizaje automático simplifica este tema altamente desafiante para usted. Cubre los fundamentos del aprendizaje automático y lo ayuda a comprenderlos en detalle. Después de completar este proyecto, conocerá la mayoría de los conceptos básicos de Machine Learning.

Nuestro curso gratuito en línea de Machine Learning tiene una duración de seis semanas y cubre múltiples temas. Solo tendría que invertir 30 minutos por día durante seis semanas para convertirse en un experto en los conceptos básicos de Machine Learning. El curso te permite eliminar muchas dudas y confusiones. Esta es la estructura del curso:

• Regresión lineal
• Regresión logística
• Agrupación
• Sistemas de recomendación

Esta estructura asegura que puedas aprender estos conceptos paso a paso. Exploremos cada una de estas secciones en detalle:

Regresión lineal

Probablemente uno de los algoritmos más populares y mejor entendidos, la regresión lineal es el primer algoritmo de aprendizaje automático que aprenderá en nuestro curso. La regresión lineal le permite determinar la fuerza de la relación entre múltiples variables independientes y una variable dependiente.

Es el algoritmo de aprendizaje automático más sencillo y, por lo tanto, comprender su teoría y aplicación es crucial para aprender más sobre algoritmos de ML.

Llegará a comprender cómo funciona este algoritmo, qué es y dónde lo usamos en Machine Learning. Además de la regresión lineal, esta sección le enseñará cómo usar algunas de las herramientas de aprendizaje automático más populares, como Python y Jupyter.

Python es un lenguaje de programación destacado. En una clasificación de múltiples lenguajes de programación según la popularidad de RedMonk, Python ocupó el segundo lugar. Saber usar este lenguaje de programación es vital porque encuentra muchas aplicaciones en Machine Learning.

Lo usaría para escribir modelos ML, realizar análisis predictivos y muchas otras tareas. La regresión lineal tiene muchas aplicaciones de la vida real en varios sectores, incluidos la agricultura, los negocios, etc.

Regresión logística

En esta sección, aprenderá sobre la regresión logística, una técnica para realizar factores de clasificación binarios. Calcula la relación entre una o múltiples variables independientes y la variable dependiente categórica a través de una función logística.

Es un algoritmo de aprendizaje supervisado y ayuda a predecir la probabilidad de una variable específica. La naturaleza de la variable objetivo aquí es dicotómica. Esto significa que la variable solo puede tener dos clases posibles. En un lenguaje sencillo, la variable de destino es de naturaleza binaria y puede tener 0 (significa no) o 1 (significa sí) en los datos.

La regresión logística se encuentra entre los algoritmos de aprendizaje automático más simples, pero tiene varias aplicaciones en diferentes industrias. Por ejemplo, se usa para detectar cáncer y predecir diabetes en el campo médico. En el sector tecnológico, puedes usarlo para detectar spam.

Sin embargo, antes de aplicar la regresión logística para aplicaciones tan sofisticadas, debe comprender sus conceptos básicos. Esta sección de nuestro curso gratuito de aprendizaje automático lo ayudará con lo mismo.

Agrupación

En esta sección, aprenderá acerca de la agrupación en clústeres. Es un método destacado de aprendizaje automático que le permite agrupar elementos en diferentes grupos (llamados clústeres) cuando no tiene factores o etiquetas predefinidos para clasificarlos. Es un método no supervisado, lo que significa que necesitaría obtener referencias de fuentes de datos que no tienen respuestas etiquetadas.

El agrupamiento divide los puntos de datos en varios grupos, de modo que los puntos de datos presentes en un grupo son más similares a los demás presentes en él. Además, los puntos de datos presentes en un grupo serían diferentes de los presentes en otro.

La agrupación en clústeres es bastante esencial, ya que lo ayuda a determinar la agrupación intrínseca entre sus datos sin etiquetar. Puede usarlo para encontrar puntos de datos inusuales (también llamados valores atípicos) para limpiar sus datos. Por otro lado, puede usarlo para encontrar grupos adecuados (también llamados clases útiles) en sus datos disponibles.

El agrupamiento tiene muchas aplicaciones en diversas industrias. Marketing, seguros, geología, administración y muchos otros sectores utilizan este poderoso método de aprendizaje automático. Algunas de sus aplicaciones incluyen detección de anomalías, segmentación de mercado, segmentación de imágenes, análisis de datos estadísticos y análisis de redes sociales. Aún así, para comprender su aplicación correctamente, primero debe conocer los conceptos básicos de Clustering. Esta sección de nuestro curso gratuito de aprendizaje automático lo ayudará con lo mismo.

Sistemas de recomendación

Este es el segmento final de nuestro curso en línea gratuito de aprendizaje automático. Aquí, conocerá qué es un sistema de recomendación y cómo funciona; comprenderá qué utilizan los motores de recomendación de algoritmos ML y cómo las plataformas de comercio electrónico utilizan esta tecnología.

Los sistemas de recomendación son una de las aplicaciones de Machine Learning más populares. Amazon, Flipkart, Netflix, Facebook y muchos otros proveedores de servicios digitales utilizan esta tecnología para mejorar la experiencia del usuario.

Se crea un sistema de recomendación para sugerir productos (o servicios) al usuario según su interacción pasada con la plataforma. Sugieren cosas que es más probable que el usuario compre o interactúe con otras. Los sistemas de recomendación consideran muchos factores al ofrecer algo a un usuario, como las compras anteriores de un usuario, el producto (o servicio) que el usuario está viendo actualmente, el producto presente en la lista de deseos del usuario, etc.

Son muy complicados, y para entenderlos correctamente, debes conocer los conceptos básicos. Aprenderá sobre lo mismo en esta sección de nuestro curso gratuito de aprendizaje automático.

Cómo empezar

Para unirse a nuestro curso en línea gratuito de aprendizaje automático, siga estos sencillos pasos:

• Dirígete a nuestra página upStart
• Elige el curso al que quieres unirte
• Registrarse

Todos los cursos presentes en nuestra página upStart están disponibles de forma gratuita y no requieren ninguna inversión monetaria. Estos cursos lo ayudan a iniciar su viaje de aprendizaje y familiarizarse con los fundamentos de temas tan complicados.

Regístrese aquí para unirse a nuestro curso gratuito de aprendizaje automático hoy.

Si tiene alguna pregunta o sugerencia, háganoslo saber a través de los comentarios. Nos encantaría saber de usted.

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