Бесплатный онлайн-курс по машинному обучению с сертификацией [2022]

Хотите научиться машинному обучению, но не знаете, с чего начать? Не волнуйтесь, и мы прикроем вашу спину. Мы запускаем upStart , эксклюзивную экосистему от upGrad, которая позволяет вам учиться на бесплатных курсах. Вы можете бесплатно записаться на курс машинного обучения upStart и начать свое обучение уже сегодня. Единственная инвестиция, которую вам нужно сделать, это 30 минут в день в течение нескольких недель, чтобы пройти курс.

В этой статье мы обсудим, почему изучение машинного обучения имеет решающее значение, почему наш бесплатный курс по машинному обучению подходит вам и какие темы он охватывает. Давай начнем.

Зачем изучать машинное обучение?

Машинное обучение стало модным словом в мире технологий. Компании активно ищут специалистов по машинному обучению, потому что это дает им множество преимуществ. Accenture Research и Frontier Economics провели исследование, которое показало, что чем больше ИИ интегрирован в экономические процессы, тем выше его потенциал для экономического роста. Они обнаружили, что ИИ может повысить прибыльность бизнеса в среднем на 38% к 2035 году. ( Источник )

Компании признают потенциал машинного обучения и ИИ. Вот почему спрос на специалистов по машинному обучению постоянно растет. Машинное обучение находит применение во многих отраслях, включая маркетинг, электронную коммерцию, финансы, развлечения и многие другие. Освоение этого навыка, несомненно, поможет вам стать востребованным профессионалом и получать достойную зарплату. Узнайте больше о карьере в сфере машинного обучения в Индии.

Почему стоит выбрать «Введение в концепции машинного обучения» от upGrad?

Вы можете задаться вопросом, почему для изучения машинного обучения следует выбрать «Введение в концепции машинного обучения» upGrad. Вот некоторые преимущества нашего бесплатного курса машинного обучения, которые помогут вам принять решение в этом отношении:

Индивидуальное наставничество в отрасли

Вы можете учиться исключительно у ведущего эксперта по машинному обучению. Это позволит вам устранить любые сомнения относительно предмета.

Передовой контент

Все курсы являются продуктами опытных отраслевых экспертов, чтобы вы как можно быстрее поняли все концепции.

Еженедельные живые лекции

Каждую неделю вы будете получать живые лекции от своего инструктора. Живое взаимодействие помогает упростить процесс обучения.

Бесплатный сертификат

После того, как вы пройдете курс машинного обучения бесплатно, вы получите сертификат, который улучшит ваше резюме.

Обязательно прочтите: идеи проектов машинного обучения для начинающих

Чему вы научитесь?

Машинное обучение кажется одним из самых сложных предметов в технологическом секторе, поэтому наш бесплатный курс по машинному обучению упрощает для вас этот очень сложный предмет. Он охватывает основы машинного обучения и помогает вам понять их в деталях. После завершения этого проекта вы будете знать большинство основных концепций машинного обучения.

Наш бесплатный онлайн-курс по машинному обучению длится шесть недель и охватывает несколько тем. Вам нужно будет уделять всего 30 минут в день в течение шести недель, чтобы стать экспертом по основам машинного обучения. Курс позволяет убрать массу сомнений и путаницы. Вот структура курса:

• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия
• Кластеризация
• Рекомендательные системы

Эта структура гарантирует, что вы будете изучать эти концепции шаг за шагом. Давайте подробно рассмотрим каждый из этих разделов:

Линейная регрессия

Вероятно, один из самых популярных и понятных алгоритмов. Линейная регрессия — это первый алгоритм машинного обучения, о котором вы узнаете в нашем курсе. Линейная регрессия позволяет определить силу связи между несколькими независимыми переменными и зависимой переменной.

Это самый простой алгоритм машинного обучения, поэтому понимание его теории и применения имеет решающее значение для изучения других алгоритмов машинного обучения.

Вы поймете, как работает этот алгоритм, что это такое и где мы его используем в машинном обучении. Помимо линейной регрессии, в этом разделе вы узнаете, как использовать некоторые из самых популярных инструментов машинного обучения, таких как Python и Jupyter.

Python — известный язык программирования. В рейтинге нескольких языков программирования по популярности от RedMonk Python занял второе место. Знание того, как использовать этот язык программирования, жизненно важно, потому что он находит множество применений в машинном обучении.

Вы можете использовать его для написания моделей машинного обучения, выполнения прогнозного анализа и многих других задач. Линейная регрессия имеет множество реальных применений в различных секторах, включая сельское хозяйство, бизнес и т. д.

Логистическая регрессия

В этом разделе вы узнаете о логистической регрессии, методе выполнения факторов бинарной классификации. Он вычисляет взаимосвязь между одной или несколькими независимыми переменными и категориальной зависимой переменной с помощью логистической функции.

Это контролируемый алгоритм обучения, который помогает предсказать вероятность конкретной переменной. Природа целевой переменной здесь дихотомична. Это означает, что переменная может иметь только два возможных класса. Говоря простым языком, целевая переменная является бинарной по своей природе и может иметь значение 0 (означает нет) или 1 (означает да) в данных.

Логистическая регрессия — один из самых простых алгоритмов машинного обучения, но он имеет различные применения в разных отраслях. Например, он используется для обнаружения рака и прогнозирования диабета в области медицины. В техническом секторе вы можете использовать его для обнаружения спама.

Однако, прежде чем применять логистическую регрессию для таких сложных приложений, вы должны понять ее основные концепции. Этот раздел нашего бесплатного курса по машинному обучению поможет вам в этом.

Кластеризация

В этом разделе вы узнаете о кластеризации. Это известный метод машинного обучения, который позволяет группировать элементы в разные группы (называемые кластерами), когда у вас нет заранее определенных факторов или меток для их классификации. Это неконтролируемый метод, а это означает, что вам нужно будет получать ссылки из источников данных, которые не имеют помеченных ответов.

Кластеризация делит точки данных на несколько групп таким образом, что точки данных, присутствующие в одной группе, более похожи на другие, присутствующие в ней. Кроме того, точки данных, присутствующие в одной группе, будут отличаться от тех, которые присутствуют в другой.

Кластеризация очень важна, поскольку она помогает вам определить внутреннюю группировку ваших неразмеченных данных. Вы можете использовать его для поиска необычных точек данных (также называемых выбросами) для очистки ваших данных. С другой стороны, вы можете использовать его для поиска подходящих групп (также называемых полезными классами) в имеющихся у вас данных.

Кластеризация имеет множество применений в различных отраслях. Маркетинг, страхование, геология, менеджмент и многие другие отрасли используют этот мощный метод машинного обучения. Некоторые из его приложений включают обнаружение аномалий, сегментацию рынка, сегментацию изображений, анализ статистических данных и анализ социальных сетей. Тем не менее, чтобы правильно понять его применение, вам нужно сначала узнать основы кластеризации. Этот раздел нашего бесплатного курса по машинному обучению поможет вам в этом.

Рекомендательные системы

Это последний сегмент нашего бесплатного онлайн-курса по машинному обучению. Здесь вы узнаете, что такое рекомендательная система и как она работает; вы поймете, какие механизмы рекомендаций алгоритмов машинного обучения используют и как платформы электронной коммерции используют эту технологию.

Рекомендательные системы — одно из самых популярных приложений машинного обучения. Amazon, Flipkart, Netflix, Facebook и многие другие поставщики цифровых услуг используют эту технологию для улучшения взаимодействия с пользователем.

Рекомендательная система создается для того, чтобы предлагать продукты (или услуги) пользователю в соответствии с его прошлым взаимодействием с платформой. Они предлагают вещи, которые пользователь с большей вероятностью купит или с которыми взаимодействует, чем другие. Рекомендательные системы учитывают множество факторов, предлагая что-либо пользователю, например, прошлые покупки пользователя, продукт (или услугу), который пользователь просматривает в настоящее время, продукт, присутствующий в списке пожеланий пользователя, и т. д.

Они очень сложны, и чтобы правильно их понять, следует знать основные понятия. Об этом вы узнаете в этом разделе нашего бесплатного курса по машинному обучению.

Как начать

Чтобы бесплатно присоединиться к нашему онлайн-курсу по машинному обучению, выполните следующие простые действия:

• Перейдите на нашу страницу upStart
• Выберите курс, к которому хотите присоединиться
• регистр

Все курсы, представленные на нашей странице upStart, доступны бесплатно и не требуют денежных вложений. Эти курсы помогут вам начать свое обучение и познакомиться с основами таких сложных предметов.

Зарегистрируйтесь здесь, чтобы присоединиться к нашему бесплатному курсу машинного обучения сегодня.

Если у вас есть какие-либо вопросы или предложения, сообщите нам об этом через комментарии. Мы хотели бы услышать от вас.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.