기계 학습 무료 온라인 과정(인증 포함) [2022]

게시 됨: 2021-01-01

머신 러닝을 배우고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모르십니까? 걱정하지 마세요. 저희가 도와드리겠습니다. 무료 과정을 통해 학습할 수 있는 upGrad의 독점 생태계인 upStart 를 출시 합니다. upStart의 기계 학습 과정에 무료로 등록하고 오늘 학습 여정을 시작할 수 있습니다. 당신이 해야 할 유일한 투자는 코스를 완료하는 데 몇 주 동안 하루에 30분입니다.

이 기사에서는 기계 학습 학습이 중요한 이유, 무료 기계 학습 과정이 귀하에게 적합한 이유 및 다루는 주제에 대해 설명합니다. 의 시작하자.

머신러닝을 배워야 하는 이유

기계 학습은 기술 세계에서 유행어가 되었습니다. 기업은 ML 전문가에게 여러 이점을 제공하기 때문에 적극적으로 ML 전문가를 찾고 있습니다. Accenture Research와 Frontier Economics는 AI가 경제 프로세스에 더 많이 통합될수록 경제 성장 잠재력이 높아진다는 연구를 수행했습니다. 그들은 AI가 2035년까지 기업의 수익성을 평균 38% 높일 수 있음을 발견했습니다. ( 출처 )

기업은 머신 러닝과 AI가 가진 잠재력을 인식합니다. 이것이 ML 전문가에 대한 수요가 지속적으로 증가하는 이유입니다. 기계 학습은 마케팅, 전자 상거래, 금융, 엔터테인먼트 등을 포함한 많은 산업 분야에서 응용 프로그램을 찾습니다. 이 기술을 배우면 의심할 여지 없이 인기 있는 전문가가 되고 수익성 있는 급여를 받는 데 도움이 될 것입니다. 인도에서의 기계 학습 경력에 대해 자세히 알아보세요.

upGrad에서 기계 학습 개념 소개를 선택하는 이유는 무엇입니까?

기계 학습을 공부하기 위해 upGrad의 기계 학습 개념 소개를 선택해야 하는 이유가 궁금할 것입니다. 다음은 이와 관련하여 결정하는 데 도움이 될 무료 기계 학습 과정의 몇 가지 장점입니다.

1:1 산업 멘토링

최고의 기계 학습 전문가로부터 독점적으로 공부할 수 있습니다. 그것은 당신이 주제에 관한 모든 의심을 제거할 수 있게 해 줄 것입니다.

최첨단 콘텐츠

모든 과정은 가능한 한 빨리 모든 개념을 이해할 수 있도록 노련한 업계 전문가의 산물입니다.

주간 라이브 강의

매주 강사의 라이브 강의를 듣게 됩니다. 실시간 상호 작용은 학습 경험을 간소화하는 데 도움이 됩니다.

무료 인증서

기계 학습 과정을 무료로 이수하면 이력서를 향상시킬 수 있는 인증서를 받게 됩니다.

필독: 초보자를 위한 기계 학습 프로젝트 아이디어

무엇을 배우게 될까요?

기계 학습은 기술 분야에서 가장 복잡한 주제 중 하나인 것 같으므로 무료 기계 학습 과정은 이 매우 어려운 주제를 단순화합니다. 기계 학습의 기본 사항을 다루고 자세히 이해할 수 있도록 도와줍니다. 이 프로젝트를 완료하면 기본적인 기계 학습 개념의 대부분을 알게 될 것입니다.

기계 학습 온라인 과정은 6주 동안 무료로 진행되며 다양한 주제를 다룹니다. 기계 학습 기초 전문가가 되려면 6주 동안 하루에 30분만 투자하면 됩니다. 이 과정을 통해 많은 의심과 혼란을 제거할 수 있습니다. 코스 구성은 다음과 같습니다.

선형 회귀
로지스틱 회귀
클러스터링
추천 시스템

이 구조를 통해 이러한 개념을 단계별로 학습할 수 있습니다. 각 섹션을 자세히 살펴보겠습니다.

선형 회귀

아마도 가장 인기 있고 잘 알려진 알고리즘 중 하나인 선형 회귀는 우리 과정에서 배우게 될 첫 번째 기계 학습 알고리즘입니다. 선형 회귀를 사용하면 여러 독립 변수와 종속 변수 간의 관계 강도를 결정할 수 있습니다.

가장 간단한 기계 학습 알고리즘이므로 이론과 응용을 이해하는 것이 더 많은 ML 알고리즘에 대해 배우는 것이 중요합니다.

이 알고리즘이 어떻게 작동하는지, 무엇인지, 기계 학습에서 어디에서 사용하는지 이해하게 될 것입니다. 선형 회귀 외에도 이 섹션에서는 Python 및 Jupyter와 같이 가장 널리 사용되는 ML 도구를 사용하는 방법을 설명합니다.

Python은 저명한 프로그래밍 언어입니다. RedMonk의 인기도에 따른 여러 프로그래밍 언어 순위에서 Python이 2위를 차지했습니다. 이 프로그래밍 언어를 사용하는 방법을 아는 것은 기계 학습에서 많은 응용 프로그램을 찾기 때문에 매우 중요합니다.

이를 사용하여 ML 모델을 작성하고 예측 분석을 수행하고 기타 여러 작업을 수행할 수 있습니다. 선형 회귀는 농업, 비즈니스 등을 포함한 다양한 분야에서 많은 실제 응용 프로그램을 가지고 있습니다.

로지스틱 회귀

이 섹션에서는 이진 분류 요소를 수행하는 기술인 로지스틱 회귀에 대해 알아봅니다. 하나 또는 여러 개의 독립 변수와 범주형 종속 변수 간의 관계를 로지스틱 함수를 통해 계산합니다.

지도 학습 알고리즘이며 특정 변수의 확률을 예측하는 데 도움이 됩니다. 여기서 대상 변수의 특성은 이분법적입니다. 이것은 변수가 두 개의 가능한 클래스만 가질 수 있음을 의미합니다. 간단한 언어에서 대상 변수는 본질적으로 바이너리이며 데이터에 0(아니오) 또는 1(예)을 가질 수 있습니다.

로지스틱 회귀는 가장 간단한 기계 학습 알고리즘 중 하나이지만 다양한 산업 분야에서 다양한 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서 암을 감지하고 당뇨병을 예측하는 데 사용됩니다. 기술 부문에서는 스팸을 탐지하는 데 사용할 수 있습니다.

그러나 이러한 정교한 응용 프로그램에 로지스틱 회귀를 적용하기 전에 기본 개념을 이해해야 합니다. 무료 머신 러닝 과정의 이 섹션에서 동일한 도움을 받을 수 있습니다.

클러스터링

이 섹션에서는 클러스터링에 대해 알아봅니다. 분류할 사전 정의된 요소나 레이블이 없을 때 요소를 다른 그룹(클러스터라고 함)으로 그룹화할 수 있는 탁월한 기계 학습 방법입니다. 이는 감독되지 않은 방법이므로 레이블이 지정된 응답이 없는 데이터 소스에서 참조를 가져와야 합니다.

클러스터링은 한 그룹에 있는 데이터 요소가 그 안에 있는 다른 데이터 요소와 더 유사하도록 데이터 요소를 여러 그룹으로 나눕니다. 또한 한 그룹에 있는 데이터 포인트는 다른 그룹에 있는 데이터 포인트와 다를 수 있습니다.

클러스터링은 레이블이 지정되지 않은 데이터 간의 고유한 그룹화를 결정하는 데 도움이 되므로 매우 중요합니다. 이를 사용하여 비정상적인 데이터 포인트(이상치라고도 함)를 찾아 데이터를 정리할 수 있습니다. 반면에 사용 가능한 데이터에서 적절한 그룹(유용한 클래스라고도 함)을 찾는 데 사용할 수 있습니다.

클러스터링은 다양한 산업 분야에서 많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 마케팅, 보험, 지질학, 관리 및 기타 여러 분야에서 이 강력한 기계 학습 방법을 활용합니다. 일부 응용 프로그램에는 이상 감지, 시장 세분화, 이미지 세분화, 통계 데이터 분석 및 소셜 네트워크 분석이 포함됩니다. 그래도 응용 프로그램을 올바르게 이해하려면 먼저 클러스터링의 기본 사항을 알아야 합니다. 무료 머신 러닝 과정의 이 섹션에서 동일한 도움을 받을 수 있습니다.

시작하는 방법

기계 학습 온라인 과정에 무료로 참여하려면 다음의 간단한 단계를 따르십시오.

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upStart 페이지에 있는 모든 과정은 무료로 제공되며 금전적 투자가 필요하지 않습니다. 이 과정은 학습 여정을 시작하고 그러한 복잡한 주제의 기초를 익히는 데 도움이 됩니다.

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질문이나 제안 사항이 있으면 댓글을 통해 알려주세요. 여러분의 의견을 듣고 싶습니다.

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