Bezpłatny kurs online dotyczący uczenia maszynowego z certyfikacją [2022]

Chcesz nauczyć się uczenia maszynowego, ale nie wiesz od czego zacząć? Nie martw się, a my cię wspieramy. Uruchamiamy upStart , ekskluzywny ekosystem upGrad, który umożliwia naukę poprzez bezpłatne kursy. Możesz bezpłatnie zapisać się na kurs uczenia maszynowego upStart i rozpocząć swoją przygodę z nauką już dziś. Jedyną inwestycją, jaką trzeba było dokonać, jest 30 minut dziennie przez kilka tygodni, aby ukończyć kurs.

W tym artykule omówimy, dlaczego nauka uczenia maszynowego jest kluczowa, dlaczego nasz bezpłatny kurs uczenia maszynowego jest dla Ciebie odpowiedni i jakie tematy obejmuje. Zaczynajmy.

Dlaczego warto uczyć się uczenia maszynowego?

Uczenie maszynowe stało się modnym hasłem w świecie technologii. Firmy aktywnie poszukują ekspertów ML, ponieważ oferuje im to wiele korzyści. Accenture Research i Frontier Economics przeprowadziły badanie, z którego wynika, że ​​im bardziej sztuczna inteligencja jest zintegrowana z procesami gospodarczymi, tym większy jest jej potencjał wzrostu gospodarczego. Odkryli, że sztuczna inteligencja może zwiększyć rentowność firm średnio o 38% do 2035 r. ( Źródło )

Firmy dostrzegają potencjał uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Dlatego stale rośnie zapotrzebowanie na ekspertów ML. Machine Learning znajduje zastosowanie w wielu branżach, w tym w marketingu, handlu elektronicznym, finansach, rozrywce i wielu innych. Nauka tej umiejętności z pewnością pomoże ci stać się poszukiwanym profesjonalistą i uzyskać lukratywne wynagrodzenie. Dowiedz się więcej o karierze w dziedzinie uczenia maszynowego w Indiach.

Dlaczego warto wybrać wprowadzenie do koncepcji uczenia maszynowego od upGrad?

Być może zastanawiasz się, dlaczego warto wybrać Wprowadzenie do koncepcji uczenia maszynowego firmy UpGrad, aby studiować uczenie maszynowe. Oto kilka zalet naszego bezpłatnego kursu uczenia maszynowego, które pomogą Ci podjąć decyzję w tym zakresie:

Mentoring branżowy 1 do 1

Możesz uczyć się wyłącznie od wiodącego eksperta w dziedzinie uczenia maszynowego. Pozwoliłoby to na rozwianie wszelkich wątpliwości dotyczących tematu.

Najnowocześniejsza zawartość

Wszystkie kursy są produktami doświadczonych ekspertów branżowych, aby zapewnić jak najszybsze zrozumienie wszystkich koncepcji.

Cotygodniowe wykłady na żywo

Co tydzień będziesz otrzymywać wykłady na żywo od swojego instruktora. Interakcje na żywo pomagają usprawnić naukę.

Bezpłatny certyfikat

Po ukończeniu kursu uczenia maszynowego za darmo otrzymasz certyfikat, który wzbogaci Twoje CV.

Musisz przeczytać: Pomysły na projekty uczenia maszynowego dla początkujących

Czego się nauczysz?

Uczenie maszynowe wydaje się być jednym z najbardziej skomplikowanych przedmiotów w sektorze technologii, więc nasz bezpłatny kurs uczenia maszynowego upraszcza ten bardzo wymagający temat. Obejmuje podstawy uczenia maszynowego i pomaga je szczegółowo zrozumieć. Po ukończeniu tego projektu znasz większość podstawowych koncepcji uczenia maszynowego.

Nasz bezpłatny kurs online dotyczący uczenia maszynowego trwa sześć tygodni i obejmuje wiele tematów. Wystarczyłoby zainwestować tylko 30 minut dziennie przez sześć tygodni, aby stać się ekspertem w zakresie podstaw uczenia maszynowego. Kurs pozwala usunąć wiele wątpliwości i zamieszania. Oto struktura kursu:

• Regresja liniowa
• Regresja logistyczna
• Grupowanie
• Systemy polecające

Taka struktura gwarantuje, że poznasz te koncepcje krok po kroku. Przyjrzyjmy się szczegółowo każdej z tych sekcji:

Regresja liniowa

Prawdopodobnie jeden z najpopularniejszych i najlepiej poznanych algorytmów, regresja liniowa jest pierwszym algorytmem uczenia maszynowego, o którym nauczysz się na naszym kursie. Regresja liniowa pozwala określić siłę związku między wieloma zmiennymi niezależnymi a zmienną zależną.

Jest to najprostszy algorytm uczenia maszynowego, dlatego zrozumienie jego teorii i zastosowania ma kluczowe znaczenie dla poznania większej liczby algorytmów ML.

Zrozumiesz, jak działa ten algorytm, co to jest i gdzie używamy go w uczeniu maszynowym. Oprócz regresji liniowej w tej sekcji dowiesz się, jak korzystać z niektórych z najpopularniejszych narzędzi ML, takich jak Python i Jupyter.

Python to znany język programowania. W rankingu wielu języków programowania według popularności RedMonk Python zajął drugie miejsce. Umiejętność korzystania z tego języka programowania jest niezbędna, ponieważ znajduje on wiele zastosowań w uczeniu maszynowym.

Używałbyś go do pisania modeli ML, wykonywania analiz predykcyjnych i wielu innych zadań. Regresja liniowa ma wiele rzeczywistych zastosowań w różnych sektorach, w tym w rolnictwie, biznesie itp.

Regresja logistyczna

W tej sekcji poznasz regresję logistyczną, technikę wykonywania binarnych czynników klasyfikacji. Oblicza związek między jedną lub wieloma zmiennymi niezależnymi a kategoryczną zmienną zależną za pomocą funkcji logistycznej.

Jest to nadzorowany algorytm uczenia się i pomaga przewidzieć prawdopodobieństwo wystąpienia określonej zmiennej. Charakter zmiennej docelowej jest tutaj dychotomiczny. Oznacza to, że zmienna może mieć tylko dwie możliwe klasy. W prostym języku zmienna docelowa ma charakter binarny i może mieć w danych 0 (oznacza nie) lub 1 (oznacza tak).

Regresja logistyczna jest jednym z najprostszych algorytmów uczenia maszynowego, ale ma różne zastosowania w różnych branżach. Na przykład służy do wykrywania raka i przewidywania cukrzycy w medycynie. W sektorze technologicznym możesz go używać do wykrywania spamu.

Jednak zanim zastosujesz regresję logistyczną dla tak wyrafinowanych aplikacji, musisz zrozumieć jej podstawowe pojęcia. Ta sekcja naszego bezpłatnego kursu uczenia maszynowego pomoże Ci w tym samym.

Grupowanie

W tej sekcji dowiesz się o klastrowaniu. Jest to popularna metoda uczenia maszynowego, która umożliwia grupowanie elementów w różne grupy (nazywane klastrami), gdy nie masz żadnych wstępnie zdefiniowanych czynników ani etykiet do ich klasyfikacji. Jest to metoda nienadzorowana, co oznacza, że ​​musisz pobierać odwołania ze źródeł danych, które nie mają oznaczonych odpowiedzi.

Grupowanie dzieli punkty danych na kilka grup w taki sposób, że punkty danych obecne w jednej grupie są bardziej podobne do innych obecnych w niej. Ponadto punkty danych obecne w jednej grupie różnią się od tych obecnych w innej.

Klastrowanie jest dość istotne, ponieważ pomaga określić wewnętrzne grupowanie danych nieoznaczonych. Możesz go użyć do znalezienia nietypowych punktów danych (zwanych również wartościami odstającymi) w celu oczyszczenia danych. Z drugiej strony możesz go użyć do znalezienia odpowiednich grup (zwanych również użytecznymi klasami) w dostępnych danych.

Klastering ma wiele zastosowań w różnych branżach. Marketing, ubezpieczenia, geologia, zarządzanie i wiele innych sektorów wykorzystuje tę potężną metodę uczenia maszynowego. Niektóre z jego zastosowań obejmują wykrywanie anomalii, segmentację rynku, segmentację obrazu, statystyczną analizę danych i analizę sieci społecznościowych. Jednak, aby poprawnie zrozumieć jego zastosowanie, musisz najpierw poznać podstawy klastrowania. Ta sekcja naszego bezpłatnego kursu uczenia maszynowego pomoże Ci w tym samym.

Systemy polecające

To ostatni segment naszego bezpłatnego kursu online dotyczącego uczenia maszynowego. Tutaj dowiesz się, czym jest system rekomendacji i jak działa; zrozumiesz, jakie silniki rekomendacji algorytmów ML używają i jak platformy eCommerce wykorzystują tę technologię.

Systemy rekomendacji to jedna z najpopularniejszych aplikacji do uczenia maszynowego. Amazon, Flipkart, Netflix, Facebook i wielu innych dostawców usług cyfrowych korzysta z tej technologii, aby poprawić wrażenia użytkownika.

Tworzony jest system rekomendacji, aby sugerować użytkownikowi produkty (lub usługi) zgodnie z jego przeszłą interakcją z platformą. Sugerują rzeczy, które użytkownik chętniej kupi lub wejdzie w interakcję niż inne. Systemy polecające biorą pod uwagę wiele czynników podczas oferowania czegoś użytkownikowi, takie jak wcześniejsze zakupy użytkownika, produkt (lub usługa), który użytkownik aktualnie ogląda, produkt obecny na liście życzeń użytkownika itp.

Są bardzo skomplikowane i aby je właściwie zrozumieć, należy znać podstawowe pojęcia. O tym samym dowiesz się w tej sekcji naszego bezpłatnego kursu uczenia maszynowego.

Jak zaczac

Aby bezpłatnie dołączyć do naszego kursu online dotyczącego uczenia maszynowego, wykonaj następujące proste kroki:

• Przejdź na naszą stronę startową
• Wybierz kurs, do którego chcesz dołączyć
• Zarejestrować

Wszystkie kursy dostępne na naszej stronie upStart są dostępne bezpłatnie i nie wymagają żadnych inwestycji pieniężnych. Kursy te pomogą Ci rozpocząć przygodę z nauką i zapoznać się z podstawami tak skomplikowanych przedmiotów.

Zarejestruj się tutaj, aby już dziś dołączyć do naszego bezpłatnego kursu uczenia maszynowego.

Jeśli masz jakieś pytania lub sugestie, daj nam znać w komentarzach. Chcielibyśmy usłyszeć od ciebie.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.