Corso online gratuito di machine learning con certificazione [2022]

Vuoi imparare l'apprendimento automatico ma non sai da dove iniziare? Non preoccuparti, e noi ti copriamo le spalle. Stiamo lanciando upStart , un ecosistema esclusivo di upGrad, che ti permette di studiare attraverso corsi gratuiti. Puoi iscriverti gratuitamente al corso di machine learning di upStart e iniziare il tuo viaggio di apprendimento oggi stesso. L'unico investimento che dovresti fare è di 30 minuti al giorno per alcune settimane per completare il corso.

Questo articolo discuterà del motivo per cui l'apprendimento automatico dell'apprendimento automatico è fondamentale, perché il nostro corso gratuito di apprendimento automatico è adatto a te e quali argomenti tratta. Cominciamo.

Perché imparare l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è diventato una parola d'ordine nel mondo tecnologico. Le aziende sono attivamente alla ricerca di esperti di ML perché offre loro molteplici vantaggi. Accenture Research e Frontier Economics hanno condotto uno studio che ha rilevato che più l'IA è integrata nei processi economici, migliore è il suo potenziale di crescita economica. Hanno scoperto che l'IA può aumentare la redditività delle aziende in media del 38% entro il 2035. ( Fonte )

Le aziende riconoscono il potenziale di Machine Learning e AI. Ecco perché la domanda di esperti di ML è in continuo aumento. Machine Learning trova applicazioni in molti settori, tra cui marketing, eCommerce, finanza, intrattenimento e molti altri. Imparare questa abilità ti aiuterà senza dubbio a diventare un professionista ricercato e a ottenere uno stipendio redditizio. Scopri di più sulla carriera nell'apprendimento automatico in India.

Perché scegliere Introduzione ai concetti di machine learning da upGrad?

Potresti chiederti perché dovresti selezionare Introduzione di upGrad ai concetti di apprendimento automatico per studiare l'apprendimento automatico. Ecco alcuni vantaggi del nostro corso di machine learning gratuito che ti aiuteranno a decidere in merito:

Tutoraggio del settore da 1 a 1

Puoi studiare esclusivamente da uno dei principali esperti di Machine Learning. Ti permetterebbe di togliere ogni dubbio sull'argomento.

Contenuto all'avanguardia

Tutti i corsi sono prodotti da esperti del settore stagionati per assicurarti di comprendere tutti i concetti il ​​più rapidamente possibile.

Lezioni dal vivo settimanali

Ogni settimana riceverai lezioni dal vivo dal tuo istruttore. Le interazioni dal vivo aiutano a semplificare l'esperienza di apprendimento.

Certificato gratuito

Dopo aver completato il corso di machine learning gratuitamente, otterrai un certificato che migliorerà il tuo curriculum.

Da leggere: Idee per progetti di apprendimento automatico per principianti

Cosa imparerai?

L'apprendimento automatico sembra una delle materie più complicate nel settore tecnologico, quindi il nostro corso gratuito di apprendimento automatico semplifica per te questo argomento molto impegnativo. Copre i fondamenti del Machine Learning e ti aiuta a capirli in dettaglio. Dopo aver completato questo progetto, conosceresti la maggior parte dei concetti di base di Machine Learning.

Il nostro corso online gratuito di Machine Learning dura sei settimane e copre più argomenti. Dovresti solo investire 30 minuti al giorno per sei settimane per diventare un esperto delle basi dell'apprendimento automatico. Il corso permette di togliere molti dubbi e confusione. Ecco la struttura del corso:

• Regressione lineare
• Regressione logistica
• Raggruppamento
• Sistemi di raccomandazione

Questa struttura assicura che impari questi concetti passo dopo passo. Esploriamo in dettaglio ciascuna di queste sezioni:

Regressione lineare

Probabilmente uno degli algoritmi più popolari e conosciuti, la regressione lineare è il primo algoritmo di Machine Learning che imparerai nel nostro corso. La regressione lineare consente di determinare la forza della relazione tra più variabili indipendenti e una variabile dipendente.

È l'algoritmo di Machine Learning più semplice e quindi, comprenderne la teoria e l'applicazione è fondamentale per conoscere più algoritmi ML.

Capirai come funziona questo algoritmo, cos'è e dove lo utilizziamo in Machine Learning. Oltre alla regressione lineare, questa sezione ti insegnerà come utilizzare alcuni degli strumenti ML più popolari, come Python e Jupyter.

Python è un importante linguaggio di programmazione. In una classifica di più linguaggi di programmazione in base alla popolarità di RedMonk, Python si è classificato al secondo posto. Saper utilizzare questo linguaggio di programmazione è fondamentale perché trova molte applicazioni in Machine Learning.

Lo useresti per scrivere modelli ML, eseguire analisi predittive e molte altre attività. La regressione lineare ha molte applicazioni nella vita reale in vari settori, tra cui agricoltura, affari, ecc.

Regressione logistica

In questa sezione imparerai la regressione logistica, una tecnica per eseguire fattori di classificazione binaria. Calcola la relazione tra una o più variabili indipendenti e la variabile dipendente categoriale attraverso una funzione logistica.

È un algoritmo di apprendimento supervisionato e aiuta a prevedere la probabilità di una variabile specifica. La natura della variabile target qui è dicotomica. Ciò significa che la variabile può avere solo due classi possibili. In un linguaggio semplice, la variabile target è di natura binaria e può avere 0 (sta per no) o 1 (sta per yes) nei dati.

Logistic Regression è uno degli algoritmi di Machine Learning più semplici, ma ha varie applicazioni in diversi settori. Ad esempio, viene utilizzato per rilevare il cancro e predire il diabete in campo medico. Nel settore tecnologico, puoi usarlo per rilevare lo spam.

Tuttavia, prima di applicare la regressione logistica per applicazioni così sofisticate, è necessario comprenderne i concetti di base. Questa sezione del nostro corso gratuito di machine learning ti aiuterà con lo stesso.

Raggruppamento

In questa sezione imparerai il clustering. È un importante metodo di Machine Learning che ti consente di raggruppare elementi in gruppi diversi (chiamati cluster) quando non hai fattori o etichette predefiniti per classificarli. È un metodo non supervisionato, il che significa che dovresti trarre riferimenti da origini dati che non hanno risposte etichettate.

Il clustering divide i punti dati in diversi gruppi in modo tale che i punti dati presenti in un gruppo siano più simili agli altri presenti in esso. Inoltre, i punti dati presenti in un gruppo sarebbero diversi da quelli presenti in un altro.

Il clustering è piuttosto essenziale in quanto ti aiuta a determinare il raggruppamento intrinseco tra i tuoi dati senza etichetta. Puoi usarlo per trovare punti dati insoliti (chiamati anche valori anomali) per pulire i tuoi dati. D'altra parte, puoi usarlo per trovare gruppi adatti (chiamati anche classi utili) nei tuoi dati disponibili.

Il clustering ha molte applicazioni in vari settori. Marketing, assicurazioni, geologia, gestione e molti altri settori utilizzano questo potente metodo di Machine Learning. Alcune delle sue applicazioni includono il rilevamento di anomalie, la segmentazione del mercato, la segmentazione delle immagini, l'analisi dei dati statistici e l'analisi dei social network. Tuttavia, per comprendere correttamente la sua applicazione, è necessario prima conoscere le basi del clustering. Questa sezione del nostro corso gratuito di machine learning ti aiuterà con lo stesso.

Sistemi di raccomandazione

Questo è il segmento finale del nostro corso online di machine learning gratuito. Qui imparerai cos'è un sistema di raccomandazione e come funziona; capirai cosa usano i motori di raccomandazione degli algoritmi ML e come le piattaforme di eCommerce utilizzano questa tecnologia.

I sistemi di raccomandazione sono una delle applicazioni di Machine Learning più popolari. Amazon, Flipkart, Netflix, Facebook e molti altri fornitori di servizi digitali utilizzano questa tecnologia per migliorare l'esperienza dell'utente.

Viene creato un sistema di raccomandazione per suggerire prodotti (o servizi) all'utente in base alla sua interazione passata con la piattaforma. Suggeriscono cose con cui è più probabile che l'utente acquisti o interagisca rispetto ad altri. I sistemi di raccomandazione considerano molti fattori mentre offrono qualcosa a un utente, come gli acquisti passati di un utente, il prodotto (o servizio) che l'utente sta attualmente visualizzando, il prodotto presente nella lista dei desideri dell'utente, ecc.

Sono molto complicati e per capirli correttamente dovresti conoscere i concetti di base. Imparerai lo stesso in questa sezione del nostro corso di machine learning gratuito.

Come iniziare

Per partecipare gratuitamente al nostro corso online di machine learning, segui questi semplici passaggi:

• Vai alla nostra pagina upStart
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Tutti i corsi presenti nella nostra pagina upStart sono disponibili gratuitamente e non richiedono alcun investimento monetario. Questi corsi ti aiutano a dare il via al tuo percorso di apprendimento e a familiarizzare con i fondamenti di argomenti così complicati.

Iscriviti qui per partecipare oggi stesso al nostro corso gratuito di machine learning.

Se avete domande o suggerimenti, fatecelo sapere attraverso i commenti. Ci piacerebbe sentirti.

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