Curs online gratuit de învățare automată cu certificare [2022]

Vrei să înveți învățarea automată, dar nu știi de unde să începi? Nu-ți face griji și noi te sprijinim. Lansăm upStart , un ecosistem exclusiv de la upGrad, care vă permite să studiați prin cursuri gratuite. Vă puteți înscrie gratuit la cursul de învățare automată al upStart și vă puteți începe călătoria de învățare astăzi. Singura investiție pe care trebuie să o faci este de 30 de minute pe zi timp de câteva săptămâni pentru a finaliza cursul.

Acest articol va discuta de ce învățarea Machine Learning este crucială, de ce cursul nostru gratuit de învățare automată este potrivit pentru dvs. și ce subiecte acoperă. Sa incepem.

De ce să înveți învățarea automată?

Învățarea automată a devenit un cuvânt la modă în lumea tehnologiei. Companiile caută în mod activ experți în ML, deoarece le oferă multiple avantaje. Accenture Research și Frontier Economics au realizat un studiu care a constatat că, cu cât IA este integrată mai mult în procesele economice, cu atât este mai mare potențialul său de creștere economică. Ei au descoperit că AI poate crește profitabilitatea afacerilor cu o medie de 38% până în 2035. ( Sursa )

Companiile recunosc potențialul Machine Learning și AI. De aceea, cererea de experți în ML este în continuă creștere. Machine Learning găsește aplicații în multe industrii, inclusiv marketing, comerț electronic, finanțe, divertisment și multe altele. Învățarea acestei abilități te va ajuta, fără îndoială, să devii un profesionist căutat și să obții un salariu profitabil. Aflați mai multe despre cariera de învățare automată în India.

De ce să alegeți Introducere în conceptele de învățare automată de la upGrad?

S-ar putea să vă întrebați de ce ar trebui să selectați Introducerea upGrad în conceptele de învățare automată pentru a studia învățarea automată. Iată câteva avantaje ale cursului nostru de învățare automată gratuit, care vă vor ajuta să vă decideți în acest sens:

Mentorship 1 la 1 în industrie

Puteți studia exclusiv de la un expert de top în învățare automată. Vă va permite să înlăturați orice îndoieli cu privire la subiect.

Conținut de ultimă oră

Toate cursurile sunt produse ale experților experimentați din industrie pentru a vă asigura că înțelegeți toate conceptele cât mai repede posibil.

Prelegeri live săptămânale

În fiecare săptămână, vei primi cursuri live de la instructorul tău. Interacțiunile live ajută la eficientizarea experienței de învățare.

Certificat gratuit

După ce finalizați gratuit cursul de învățare automată, veți primi un certificat care vă va îmbunătăți CV-ul.

Trebuie citit: Idei de proiecte de învățare automată pentru începători

Ce vei invata?

Învățarea automată pare a fi una dintre cele mai complicate subiecte din sectorul tehnologiei, așa că cursul nostru gratuit de învățare automată simplifică acest subiect extrem de provocator pentru tine. Acesta acoperă elementele fundamentale ale învățării automate și vă ajută să le înțelegeți în detaliu. După finalizarea acestui proiect, veți cunoaște majoritatea conceptelor de bază ale învățării automate.

Cursul nostru online gratuit de învățare automată durează șase săptămâni și acoperă mai multe subiecte. Ar trebui să investești doar 30 de minute pe zi timp de șase săptămâni pentru a deveni un expert în noțiunile de bază ale învățării automate. Cursul vă permite să eliminați o mulțime de îndoieli și confuzii. Iată structura cursului:

• Regresie liniara
• Regresie logistică
• Clustering
• Sisteme de recomandare

Această structură vă asigură că veți învăța aceste concepte pas cu pas. Să explorăm în detaliu fiecare dintre aceste secțiuni:

Regresie liniara

Probabil unul dintre cei mai populari și mai bine înțeleși algoritmi, regresia liniară este primul algoritm de învățare automată despre care veți afla în cursul nostru. Regresia liniară vă permite să determinați puterea relației dintre mai multe variabile independente și o variabilă dependentă.

Este cel mai simplu algoritm de învățare automată și, prin urmare, înțelegerea teoriei și a aplicării acestuia este crucială pentru a afla mai mulți algoritmi ML.

Veți ajunge să înțelegeți cum funcționează acest algoritm, ce este și unde îl folosim în Machine Learning. În afară de regresia liniară, această secțiune vă va învăța cum să utilizați unele dintre cele mai populare instrumente ML, cum ar fi Python și Jupyter.

Python este un limbaj de programare proeminent. Într-un clasament al mai multor limbaje de programare în funcție de popularitatea RedMonk, Python s-a clasat pe locul doi. Este vital să știi cum să folosești acest limbaj de programare, deoarece găsește multe aplicații în Machine Learning.

L-ați folosi pentru a scrie modele ML, a efectua analize predictive și multe alte sarcini. Regresia liniară are multe aplicații reale în diverse sectoare, inclusiv agricultură, afaceri etc.

Regresie logistică

În această secțiune, veți afla despre regresia logistică, o tehnică de a efectua factori de clasificare binari. Acesta calculează relația dintre una sau mai multe variabile independente și variabila dependentă categorială printr-o funcție logistică.

Este un algoritm de învățare supravegheat și ajută la prezicerea probabilității unei anumite variabile. Natura variabilei țintă aici este dihotomică. Aceasta înseamnă că variabila poate avea doar două clase posibile. Într-un limbaj simplu, variabila țintă este de natură binară și poate avea fie 0 (reprezintă nu), fie 1 (reprezintă da) în date.

Regresia logistică este printre cei mai simpli algoritmi de învățare automată, dar are diverse aplicații în diferite industrii. De exemplu, este folosit pentru detectarea cancerului și pentru prezicerea diabetului în domeniul medical. În sectorul tehnologiei, îl puteți folosi pentru a detecta spam-ul.

Cu toate acestea, înainte de a aplica regresia logistică pentru astfel de aplicații sofisticate, trebuie să înțelegeți conceptele de bază ale acesteia. Această secțiune a cursului nostru gratuit de învățare automată vă va ajuta cu același lucru.

Clustering

În această secțiune, veți afla despre Clustering. Este o metodă proeminentă de învățare automată care vă permite să grupați elemente în diferite grupuri (numite clustere) atunci când nu aveți factori sau etichete predefinite pentru a le clasifica. Este o metodă nesupravegheată, ceea ce înseamnă că ar trebui să trageți referințe din surse de date care nu au răspunsuri etichetate.

Clustering împarte punctele de date în mai multe grupuri, astfel încât punctele de date prezente într-un grup sunt mai asemănătoare cu celelalte prezente în acesta. De asemenea, punctele de date prezente într-un grup ar fi diferite de cele prezente într-un altul.

Clustering-ul este destul de esențial, deoarece vă ajută să determinați gruparea intrinsecă dintre datele dvs. neetichetate. Îl puteți folosi pentru a găsi puncte de date neobișnuite (numite și valori aberante) pentru a vă curăța datele. Pe de altă parte, îl puteți folosi pentru a găsi grupuri adecvate (numite și clase utile) în datele dvs. disponibile.

Clusteringul are multe aplicații în diverse industrii. Marketingul, asigurările, geologia, managementul și multe alte sectoare utilizează această metodă puternică de învățare automată. Unele dintre aplicațiile sale includ detectarea anomaliilor, segmentarea pieței, segmentarea imaginilor, analiza datelor statistice și analiza rețelelor sociale. Totuși, pentru a înțelege aplicația sa corect, ar trebui să cunoașteți mai întâi elementele de bază ale Clusteringului. Această secțiune a cursului nostru gratuit de învățare automată vă va ajuta cu același lucru.

Sisteme de recomandare

Acesta este ultimul segment al cursului nostru online gratuit de învățare automată. Aici veți afla ce este un sistem de recomandare și cum funcționează; veți înțelege ce folosesc motoarele de recomandare a algoritmilor ML și cum platformele de comerț electronic utilizează această tehnologie.

Sistemele de recomandare sunt una dintre cele mai populare aplicații de învățare automată. Amazon, Flipkart, Netflix, Facebook și mulți alți furnizori de servicii digitale folosesc această tehnologie pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului.

Un sistem de recomandare este creat pentru a sugera produse (sau servicii) utilizatorului în funcție de interacțiunea anterioară a acestuia cu platforma. Ei sugerează lucruri pe care utilizatorul este mai probabil să le cumpere sau cu care interacționează decât alții. Sistemele de recomandare iau în considerare mulți factori în timp ce oferă ceva unui utilizator, cum ar fi achizițiile anterioare ale unui utilizator, produsul (sau serviciul) pe care utilizatorul îl vede în prezent, produsul prezent în lista de dorințe a utilizatorului etc.

Sunt extrem de complicate și pentru a le înțelege corect și ar trebui să cunoașteți conceptele de bază. Veți afla despre același lucru în această secțiune a cursului nostru gratuit de învățare automată.

Cum să înceapă

Pentru a participa gratuit la cursul nostru online de învățare automată, urmați acești pași simpli:

• Accesați pagina noastră upStart
• Alegeți cursul la care doriți să vă înscrieți
• Inregistreaza-te

Toate cursurile prezente pe pagina noastră upStart sunt disponibile gratuit și nu necesită nicio investiție monetară. Aceste cursuri vă ajută să vă începeți călătoria de învățare și să vă familiarizați cu elementele de bază ale unor subiecte atât de complicate.

Înscrieți-vă aici pentru a participa astăzi la cursul nostru gratuit de învățare automată.

Dacă aveți întrebări sau sugestii, vă rugăm să ne spuneți prin comentarii. Ne-am bucura sa primim vesti de la tine.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.