認定付きの機械学習無料オンラインコース[2022]

機械学習を学びたいが、どこから始めればよいかわからない？ 心配しないでください、そして私たちはあなたの背中を持っています。 upGrad独自のエコシステムであるupStartを立ち上げ、無料のコースで学習できるようにします。 upStartの機械学習コースに無料で登録して、今日から学習の旅を始めることができます。 あなたがしなければならない唯一の投資は、コースを完了するために数週間、1日あたり30分です。

この記事では、機械学習の学習が重要である理由、無料の機械学習コースがあなたに適している理由、およびそれがカバーするトピックについて説明します。 さぁ、始めよう。

なぜ機械学習を学ぶのですか？

機械学習は、テクノロジーの世界で流行語になっています。 MLの専門家は、複数の利点を提供するため、企業は積極的に探しています。 アクセンチュアリサーチとフロンティアエコノミクスは、AIが経済プロセスに統合されるほど、経済成長の可能性が高くなることを発見した調査を実施しました。 彼らは、AIが2035年までに企業の収益性を平均38％向上させることができることを発見しました。（出典）

企業は、機械学習とAIが持つ可能性を認識しています。 そのため、MLエキスパートの需要は継続的に高まっています。 機械学習は、マーケティング、eコマース、金融、エンターテインメントなど、多くの業界でアプリケーションを見つけます。 このスキルを学ぶことは間違いなくあなたが求められている専門家になり、儲かる給料を得るのを助けるでしょう。 インドでの機械学習のキャリアについて詳しく学んでください。

upGradから機械学習の概念の概要を選択する理由

機械学習を学習するために、なぜupGradの機械学習の概念の概要を選択する必要があるのか​​疑問に思われるかもしれません。 この点に関して決定するのに役立つ、無料の機械学習コースのいくつかの利点を次に示します。

1対1の業界メンターシップ

あなたは一流の機械学習の専門家から独占的に勉強することができます。 それはあなたが主題に関するどんな疑念も取り除くことを可能にするでしょう。

最先端のコンテンツ

すべてのコースは、経験豊富な業界の専門家による製品であり、すべての概念をできるだけ早く理解できるようになっています。

毎週のライブレクチャー

毎週、インストラクターからライブ講義を受けます。 ライブインタラクションは、学習体験を合理化するのに役立ちます。

無料の証明書

機械学習コースを無料で修了すると、履歴書を充実させる証明書を取得できます。

必読：初心者向けの機械学習プロジェクトのアイデア

何を学びますか？

機械学習は、テクノロジーセクターで最も複雑な科目のように思われるため、無料の機械学習コースでは、この非常に難しい科目を簡素化します。 機械学習の基礎をカバーし、それらを詳細に理解するのに役立ちます。 このプロジェクトを完了すると、機械学習の基本的な概念のほとんどを理解できるようになります。

無料の機械学習オンラインコースは6週間続き、複数のトピックをカバーしています。 機械学習の基本のエキスパートになるには、1日30分を6週間投資するだけで済みます。 このコースでは、多くの疑問や混乱を取り除くことができます。 コースの構成は次のとおりです。

• 線形回帰
• ロジスティック回帰
• クラスタリング
• レコメンダーシステム

この構造により、これらの概念を段階的に学ぶことができます。 これらのセクションのそれぞれについて詳しく見ていきましょう。

線形回帰

おそらく最も人気があり、よく理解されているアルゴリズムの1つである線形回帰は、このコースで学習する最初の機械学習アルゴリズムです。 線形回帰を使用すると、複数の独立変数と従属変数の間の関係の強さを判断できます。

これは最も単純な機械学習アルゴリズムであるため、その理論とアプリケーションを理解することは、より多くのMLアルゴリズムについて学ぶために重要です。

このアルゴリズムがどのように機能するか、それが何であるか、そして機械学習でそれをどこで使用するかを理解することができます。 線形回帰とは別に、このセクションでは、PythonやJupyterなどの最も人気のあるMLツールの使用方法を説明します。

Pythonは著名なプログラミング言語です。 RedMonkの人気による複数のプログラミング言語のランキングでは、Pythonが2位にランクされました。 このプログラミング言語の使用方法を知ることは、機械学習で多くのアプリケーションを見つけるために不可欠です。

これを使用して、MLモデルの作成、予測分析の実行、およびその他の多くのタスクを実行します。 線形回帰には、農業、ビジネスなど、さまざまなセクターで多くの実際のアプリケーションがあります。

ロジスティック回帰

このセクションでは、二項分類係数を実行する手法であるロジスティック回帰について学習します。 ロジスティック関数を使用して、1つまたは複数の独立変数とカテゴリ従属変数の間の関係を計算します。

これは教師あり学習アルゴリズムであり、特定の変数の確率を予測するのに役立ちます。 ここでのターゲット変数の性質は二分されています。 これは、変数が持つことができるクラスは2つだけであることを意味します。 単純な言語では、ターゲット変数は本質的にバイナリであり、データに0（いいえを表す）または1（はいを表す）のいずれかを含めることができます。

ロジスティック回帰は、最も単純な機械学習アルゴリズムの1つですが、さまざまな業界でさまざまなアプリケーションがあります。 たとえば、医療分野での癌の検出や糖尿病の予測に使用されます。 技術部門では、スパムを検出するためにそれを使用できます。

ただし、このような高度なアプリケーションにロジスティック回帰を適用する前に、その基本的な概念を理解する必要があります。 無料の機械学習コースのこのセクションは、同じことを支援します。

クラスタリング

このセクションでは、クラスタリングについて学習します。 これは、要素を分類するための事前定義された要素やラベルがない場合に、要素を異なるグループ（クラスターと呼ばれる）にグループ化できる優れた機械学習方法です。 これは教師なしの方法です。つまり、ラベル付きの応答がないデータソースから参照を取得する必要があります。

クラスタリングは、データポイントをいくつかのグループに分割し、1つのグループに存在するデータポイントがそのグループに存在する他のデータポイントにより類似するようにします。 また、あるグループに存在するデータポイントは、別のグループに存在するデータポイントとは異なります。

クラスタリングは、ラベルのないデータ間の固有のグループ化を決定するのに役立つため、非常に重要です。 これを使用して、データをクリーンアップするための異常なデータポイント（外れ値とも呼ばれます）を見つけることができます。 一方、これを使用して、使用可能なデータから適切なグループ（有用なクラスとも呼ばれます）を見つけることができます。

クラスタリングには、さまざまな業界で多くのアプリケーションがあります。 マーケティング、保険、地質学、管理、およびその他の複数のセクターは、この強力な機械学習手法を利用しています。 そのアプリケーションには、異常検出、市場セグメンテーション、画像セグメンテーション、統計データ分析、ソーシャルネットワーク分析などがあります。 それでも、そのアプリケーションを正しく理解するには、最初にクラスタリングの基本を知る必要があります。 無料の機械学習コースのこのセクションは、同じことを支援します。

レコメンダーシステム

これは、無料の機械学習オンラインコースの最後のセグメントです。 ここでは、レコメンダーシステムとは何か、そしてそれがどのように機能するかを知ることができます。 MLアルゴリズムのレコメンデーションエンジンが使用するものと、eコマースプラットフォームがこのテクノロジーをどのように利用するかを理解できます。

レコメンダーシステムは、最も人気のある機械学習アプリケーションの1つです。 Amazon、Flipkart、Netflix、Facebook、およびその他の多くのデジタルサービスプロバイダーは、このテクノロジーを使用してユーザーエクスペリエンスを向上させています。

プラットフォームとの過去の相互作用に従ってユーザーに製品（またはサービス）を提案するためのレコメンダーシステムが作成されます。 それらは、ユーザーが他のユーザーよりも購入または操作する可能性が高いことを示唆しています。 レコメンダーシステムは、ユーザーに何かを提供する際に、ユーザーの過去の購入、ユーザーが現在表示している製品（またはサービス）、ユーザーのウィッシュリストにある製品など、多くの要素を考慮します。

それらは非常に複雑であり、それらを正しく理解するためには、基本的な概念を知っている必要があります。 無料の機械学習コースのこのセクションで同じことを学びます。

開始方法

機械学習オンラインコースに無料で参加するには、次の簡単な手順に従ってください。

• upStartページに移動します
• 参加したいコースを選択してください
• 登録

upStartページにあるすべてのコースは無料で利用でき、金銭的な投資は必要ありません。 これらのコースは、学習の旅を開始し、そのような複雑な科目の基礎を理解するのに役立ちます。

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ご不明な点やご提案がございましたら、コメント欄でお知らせください。 あなたからの御一報をお待ちしています。

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