Curso Online Gratuito de Aprendizado de Máquina com Certificação [2022]

Quer aprender machine learning, mas não sabe por onde começar? Não se preocupe, e nós temos a sua volta. Estamos lançando o upStart , um ecossistema exclusivo do upGrad, que permite estudar por meio de cursos gratuitos. Você pode se inscrever gratuitamente no curso de aprendizado de máquina da upStart e iniciar sua jornada de aprendizado hoje. O único investimento que você só precisa fazer é de 30 minutos por dia durante algumas semanas para concluir o curso.

Este artigo discutirá por que o aprendizado de Machine Learning é crucial, por que nosso curso gratuito de aprendizado de máquina é adequado para você e quais tópicos ele abrange. Vamos começar.

Por que aprender Machine Learning?

Machine Learning se tornou uma palavra da moda no mundo da tecnologia. As empresas estão procurando ativamente especialistas em ML porque oferece várias vantagens para elas. A Accenture Research e a Frontier Economics realizaram um estudo que descobriu que quanto mais a IA é integrada aos processos econômicos, melhor é o seu potencial de crescimento econômico. Eles descobriram que a IA pode aumentar a lucratividade das empresas em uma média de 38% até 2035. ( Fonte )

As empresas reconhecem o potencial que o Machine Learning e a IA têm. É por isso que a demanda por especialistas em ML está aumentando continuamente. O Machine Learning encontra aplicações em muitos setores, incluindo marketing, comércio eletrônico, finanças, entretenimento e muitos outros. Aprender essa habilidade, sem dúvida, o ajudará a se tornar um profissional cobiçado e a obter um salário lucrativo. Saiba mais sobre a carreira de aprendizado de máquina na Índia.

Por que escolher a Introdução aos Conceitos de Aprendizado de Máquina do upGrad?

Você pode se perguntar por que deveria selecionar a Introdução aos Conceitos de Aprendizado de Máquina do upGrad para estudar Aprendizado de Máquina. Aqui estão algumas vantagens do nosso curso de aprendizado de máquina gratuito que o ajudarão a decidir a esse respeito:

1 para 1 Mentoria da Indústria

Você pode estudar exclusivamente com um especialista líder em Machine Learning. Isso permitirá que você tire todas as dúvidas sobre o assunto.

Conteúdo de ponta

Todos os cursos são produtos de especialistas experientes do setor para garantir que você entenda todos os conceitos o mais rápido possível.

Palestras ao vivo semanais

Toda semana, você receberá palestras ao vivo do seu instrutor. As interações ao vivo ajudam a otimizar a experiência de aprendizado.

Certificado Gratuito

Depois de concluir o curso de aprendizado de máquina gratuitamente, você receberá um certificado que aprimorará seu currículo.

Leitura obrigatória: ideias de projetos de aprendizado de máquina para iniciantes

O que você vai aprender?

Machine Learning parece ser um dos assuntos mais complicados do setor de tecnologia, então nosso curso gratuito de Machine Learning simplifica esse assunto altamente desafiador para você. Abrange os fundamentos do Machine Learning e ajuda você a entendê-los em detalhes. Depois de concluir este projeto, você conhecerá a maioria dos conceitos básicos de Machine Learning.

Nosso curso online gratuito de Machine Learning dura seis semanas e abrange vários tópicos. Você só precisaria investir 30 minutos por dia durante seis semanas para se tornar um especialista em conceitos básicos de Machine Learning. O curso permite tirar muitas dúvidas e confusões. Segue a estrutura do curso:

• Regressão linear
• Regressão Logística
• Agrupamento
• Sistemas de recomendação

Essa estrutura garante que você aprenda esses conceitos passo a passo. Vamos explorar cada uma dessas seções em detalhes:

Regressão linear

Provavelmente um dos algoritmos mais populares e bem compreendidos, a regressão linear é o primeiro algoritmo de aprendizado de máquina que você aprenderá em nosso curso. A regressão linear permite determinar a força da relação entre várias variáveis ​​independentes e uma variável dependente.

É o algoritmo de aprendizado de máquina mais direto e, portanto, entender sua teoria e aplicação é crucial para aprender mais sobre algoritmos de ML.

Você entenderia como esse algoritmo funciona, o que é e onde o usamos no Machine Learning. Além da Regressão Linear, esta seção ensinará como usar algumas das ferramentas de ML mais populares, como Python e Jupyter.

Python é uma linguagem de programação proeminente. Em uma classificação de várias linguagens de programação de acordo com a popularidade do RedMonk, o Python ficou em segundo lugar. Saber usar essa linguagem de programação é vital porque ela encontra muitas aplicações em Machine Learning.

Você o usaria para escrever modelos de ML, realizar análises preditivas e muitas outras tarefas. A Regressão Linear tem muitas aplicações da vida real em vários setores, incluindo agricultura, negócios, etc.

Regressão Logística

Nesta seção, você aprenderá sobre a regressão logística, uma técnica para realizar fatores de classificação binários. Calcula a relação entre uma ou várias variáveis ​​independentes e a variável dependente categórica por meio de uma função logística.

É um algoritmo de aprendizado supervisionado e ajuda a prever a probabilidade de uma variável específica. A natureza da variável de destino aqui é dicotômica. Isso significa que a variável só pode ter duas classes possíveis. Em linguagem simples, a variável de destino é de natureza binária e pode ter 0 (significa não) ou 1 (significa sim) nos dados.

A regressão logística está entre os algoritmos de aprendizado de máquina mais simples, mas possui várias aplicações em diferentes setores. Por exemplo, é usado para detectar câncer e prever diabetes na área médica. No setor de tecnologia, você pode usá-lo para detectar spam.

No entanto, antes de aplicar a regressão logística para esses aplicativos sofisticados, você deve entender seus conceitos básicos. Esta seção do nosso curso gratuito de aprendizado de máquina o ajudará com o mesmo.

Agrupamento

Nesta seção, você aprenderá sobre clustering. É um método proeminente de Aprendizado de Máquina que permite agrupar elementos em diferentes grupos (chamados de clusters) quando você não tem fatores ou rótulos predefinidos para classificá-los. É um método não supervisionado, o que significa que você precisa desenhar referências de fontes de dados que não tenham respostas rotuladas.

O agrupamento divide os pontos de dados em vários grupos, de modo que os pontos de dados presentes em um grupo sejam mais semelhantes aos outros presentes nele. Além disso, os pontos de dados presentes em um grupo seriam diferentes daqueles presentes em outro.

O clustering é essencial, pois ajuda a determinar o agrupamento intrínseco entre seus dados não rotulados. Você pode usá-lo para encontrar pontos de dados incomuns (também chamados de valores discrepantes) para limpar seus dados. Por outro lado, você pode usá-lo para encontrar grupos adequados (também chamados de classes úteis) em seus dados disponíveis.

O clustering tem muitas aplicações em vários setores. Marketing, seguros, geologia, gerenciamento e vários outros setores utilizam esse poderoso método de aprendizado de máquina. Algumas de suas aplicações incluem detecção de anomalias, segmentação de mercado, segmentação de imagens, análise de dados estatísticos e análise de redes sociais. Ainda assim, para entender sua aplicação corretamente, você precisa primeiro conhecer os fundamentos do Clustering. Esta seção do nosso curso gratuito de aprendizado de máquina o ajudará com o mesmo.

Sistemas de recomendação

Este é o segmento final do nosso curso online de machine learning gratuito. Aqui, você conhecerá o que é um sistema de recomendação e como ele funciona; você entenderá o que os mecanismos de recomendação de algoritmos de ML usam e como as plataformas de comércio eletrônico utilizam essa tecnologia.

Os sistemas de recomendação são um dos aplicativos de aprendizado de máquina mais populares. Amazon, Flipkart, Netflix, Facebook e muitos outros provedores de serviços digitais usam essa tecnologia para aprimorar a experiência do usuário.

Um sistema de recomendação é criado para sugerir produtos (ou serviços) ao usuário de acordo com sua interação anterior com a plataforma. Eles sugerem coisas que o usuário tem mais probabilidade de comprar ou interagir do que outros. Os sistemas de recomendação consideram muitos fatores ao oferecer algo a um usuário, como compras anteriores de um usuário, o produto (ou serviço) que o usuário está visualizando no momento, o produto presente na lista de desejos do usuário etc.

Eles são altamente complicados, e para entendê-los corretamente, você deve conhecer os conceitos básicos. Você aprenderá sobre o mesmo nesta seção do nosso curso gratuito de aprendizado de máquina.

Como começar

Para participar do nosso curso online de aprendizado de máquina gratuito, siga estas etapas simples:

• Dirija-se à nossa página upStart
• Escolha o curso que deseja participar
• Registro

Todos os cursos presentes em nossa página upStart estão disponíveis gratuitamente e não requerem nenhum investimento monetário. Esses cursos ajudam você a iniciar sua jornada de aprendizado e se familiarizar com os fundamentos de assuntos tão complicados.

Inscreva-se aqui para participar do nosso curso gratuito de aprendizado de máquina hoje.

Se você tiver alguma dúvida ou sugestão, por favor, deixe-nos saber através dos comentários. Adoraríamos ouvir de você.

Se você estiver interessado em aprender mais sobre aprendizado de máquina, confira o PG Diploma in Machine Learning & AI do IIIT-B e upGrad, projetado para profissionais que trabalham e oferece mais de 450 horas de treinamento rigoroso, mais de 30 estudos de caso e atribuições, IIIT- B Status de ex-aluno, mais de 5 projetos práticos práticos e assistência de trabalho com as principais empresas.