Sertifikalı Makine Öğrenimi Ücretsiz Çevrimiçi Kursu [222]

Makine öğrenimini öğrenmek istiyor ancak nereden başlayacağınızı bilmiyor musunuz? Endişelenme, arkandayız. upGrad'ın ücretsiz kurslar aracılığıyla çalışmanıza olanak tanıyan özel bir ekosistemi olan upStart'ı kullanıma sunuyoruz . upStart'ın makine öğrenimi kursuna ücretsiz olarak kaydolabilir ve öğrenme yolculuğunuza bugün başlayabilirsiniz. Yapmanız gereken tek yatırım, kursu tamamlamak için birkaç hafta boyunca günde 30 dakikadır.

Bu makale, Makine Öğrenimi öğrenmenin neden önemli olduğunu, ücretsiz makine öğrenimi kursumuzun neden sizin için uygun olduğunu ve hangi konuları kapsadığını tartışacaktır. Hadi başlayalım.

Neden Makine Öğrenimi Öğrenmelisiniz?

Makine Öğrenimi, teknoloji dünyasında moda haline geldi. Şirketler, kendilerine birçok avantaj sunduğu için aktif olarak ML uzmanları arıyorlar. Accenture Research ve Frontier Economics, yapay zekanın ekonomik süreçlere ne kadar çok entegre edildiğini, ekonomik büyüme potansiyelinin o kadar iyi olduğunu bulan bir çalışma gerçekleştirdi. Yapay zekanın 2035 yılına kadar işletmelerin karlılığını ortalama %38 artırabileceğini buldular. ( Kaynak )

İşletmeler, Makine Öğrenimi ve AI'nın sahip olduğu potansiyelin farkındadır. Bu nedenle makine öğrenimi uzmanlarına olan talep sürekli artıyor. Makine Öğrenimi, pazarlama, e-ticaret, finans, eğlence ve daha pek çok sektörde uygulamalar bulur. Bu beceriyi öğrenmek, şüphesiz aranan bir profesyonel olmanıza ve kazançlı bir maaş almanıza yardımcı olacaktır. Hindistan'da makine öğrenimi kariyeri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Neden upGrad'dan Makine Öğrenimi Kavramlarına Giriş Seçmelisiniz?

Makine Öğrenimi üzerinde çalışmak için neden upGrad'ın Makine Öğrenimi Kavramlarına Giriş bölümünü seçmeniz gerektiğini merak ediyor olabilirsiniz. İşte bu konuda karar vermenize yardımcı olacak ücretsiz makine öğrenimi kursumuzun bazı avantajları:

1'e 1 Sektör Mentorluğu

Yalnızca önde gelen bir Makine Öğrenimi uzmanından eğitim alırsınız. Konuyla ilgili herhangi bir şüpheyi ortadan kaldırmanıza izin verir.

En Yeni İçerik

Tüm kurslar, tüm kavramları olabildiğince çabuk anlamanızı sağlamak için deneyimli endüstri uzmanlarının ürünleridir.

Haftalık Canlı Dersler

Her hafta eğitmeninizden canlı dersler alacaksınız. Canlı etkileşimler, öğrenme deneyimini kolaylaştırmaya yardımcı olur.

Ücretsiz Sertifika

Makine öğrenimi kursunu ücretsiz olarak tamamladıktan sonra özgeçmişinizi geliştirecek bir sertifika alacaksınız.

Mutlaka Okuyun: Yeni Başlayanlar İçin Makine Öğrenimi Proje Fikirleri

Ne öğreneceksin?

Makine Öğrenimi, teknoloji sektöründeki en karmaşık konulardan biri gibi görünüyor, bu nedenle ücretsiz Makine Öğrenimi kursumuz bu oldukça zorlu konuyu sizin için basitleştiriyor. Makine Öğreniminin temellerini kapsar ve bunları ayrıntılı olarak anlamanıza yardımcı olur. Bu projeyi tamamladıktan sonra, temel Makine Öğrenimi kavramlarının çoğunu bileceksiniz.

Ücretsiz Makine Öğrenimi çevrimiçi kursumuz altı hafta sürer ve birden fazla konuyu kapsar. Makine Öğrenimi temellerinde uzman olmak için altı hafta boyunca günde yalnızca 30 dakika ayırmanız gerekir. Kurs, birçok şüphe ve karışıklığı gidermenizi sağlar. İşte kursun yapısı:

• Doğrusal Regresyon
• Lojistik regresyon
• kümeleme
• Öneri Sistemleri

Bu yapı, bu kavramları adım adım öğrenmenizi sağlar. Bu bölümlerin her birini ayrıntılı olarak inceleyelim:

Doğrusal Regresyon

Muhtemelen en popüler ve en iyi anlaşılan algoritmalardan biri olan Lineer regresyon, kursumuzda öğreneceğiniz ilk Makine Öğrenimi algoritmasıdır. Doğrusal Regresyon, birden çok bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki ilişkinin gücünü belirlemenize olanak tanır.

En basit Makine Öğrenimi algoritmasıdır ve bu nedenle teorisini ve uygulamasını anlamak, daha fazla ML algoritması hakkında bilgi edinmek için çok önemlidir.

Bu algoritmanın nasıl çalıştığını, ne olduğunu ve Makine Öğreniminde onu nerede kullandığımızı anlayacaksınız. Doğrusal Regresyon dışında, bu bölüm size Python ve Jupyter gibi en popüler ML araçlarından bazılarını nasıl kullanacağınızı öğretecektir.

Python öne çıkan bir programlama dilidir. RedMonk'un popülerliğine göre çoklu programlama dillerinin sıralamasında Python ikinci sırada yer aldı. Bu programlama dilinin nasıl kullanılacağını bilmek çok önemlidir çünkü Makine Öğrenimi'nde birçok uygulama bulur.

Makine öğrenimi modelleri yazmak, tahmine dayalı analiz yapmak ve diğer birçok görev için kullanabilirsiniz. Doğrusal Regresyon, tarım, işletme vb. dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde birçok gerçek yaşam uygulamasına sahiptir.

Lojistik regresyon

Bu bölümde, ikili sınıflandırma faktörlerini gerçekleştirmek için bir teknik olan Lojistik Regresyon hakkında bilgi edineceksiniz. Bir veya birden fazla bağımsız değişken ile kategorik bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi bir lojistik fonksiyon aracılığıyla hesaplar.

Denetimli bir öğrenme algoritmasıdır ve belirli bir değişkenin olasılığını tahmin etmeye yardımcı olur. Buradaki hedef değişkenin doğası ikilidir. Bu, değişkenin yalnızca iki olası sınıfı olabileceği anlamına gelir. Basit bir dilde, hedef değişken doğası gereği ikilidir ve verilerde 0 (hayır anlamına gelir) veya 1 (evet anlamına gelir) olabilir.

Lojistik Regresyon, en basit Makine Öğrenimi algoritmaları arasındadır, ancak farklı endüstrilerde çeşitli uygulamaları vardır. Örneğin tıp alanında kanseri tespit etmek ve diyabeti tahmin etmek için kullanılmaktadır. Teknoloji sektöründe spam tespit etmek için kullanabilirsiniz.

Ancak, bu tür karmaşık uygulamalar için Lojistik Regresyon'u uygulamadan önce, temel kavramlarını anlamalısınız. Ücretsiz makine öğrenimi kursumuzun bu bölümü size aynı konuda yardımcı olacaktır.

kümeleme

Bu bölümde, Kümeleme hakkında bilgi edineceksiniz. Öğeleri sınıflandırmak için önceden tanımlanmış faktörleriniz veya etiketleriniz olmadığında öğeleri farklı gruplara (kümeler olarak adlandırılır) ayırmanıza olanak tanıyan önde gelen bir Makine Öğrenimi yöntemidir. Denetimsiz bir yöntemdir, yani etiketli yanıtları olmayan veri kaynaklarından referanslar almanız gerekir.

Kümeleme, bir grupta bulunan veri noktaları, içinde bulunan diğerlerine daha çok benzeyecek şekilde veri noktalarını birkaç gruba böler. Ayrıca, bir grupta bulunan veri noktaları diğerinde bulunanlardan farklı olacaktır.

Kümeleme, etiketlenmemiş verileriniz arasındaki gerçek gruplandırmayı belirlemenize yardımcı olduğu için oldukça önemlidir. Verilerinizi temizlemek için olağandışı veri noktalarını (aykırı değerler de denir) bulmak için kullanabilirsiniz. Öte yandan, mevcut verilerinizde uygun grupları (yararlı sınıflar olarak da adlandırılır) bulmak için kullanabilirsiniz.

Kümelemenin çeşitli endüstrilerde birçok uygulaması vardır. Pazarlama, sigorta, jeoloji, yönetim ve diğer birçok sektör bu güçlü Makine Öğrenimi yöntemini kullanır. Uygulamalarından bazıları anormallik tespiti, pazar bölümlendirme, görüntü bölümlendirme, istatistiksel veri analizi ve sosyal ağ analizini içerir. Yine de, uygulamasını doğru bir şekilde anlamak için önce Kümelemenin temellerini bilmeniz gerekir. Ücretsiz makine öğrenimi kursumuzun bu bölümü size aynı konuda yardımcı olacaktır.

Öneri Sistemleri

Bu, ücretsiz çevrimiçi makine öğrenimi kursumuzun son bölümüdür. Burada, bir tavsiye sisteminin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını öğreneceksiniz; Makine öğrenimi algoritmaları öneri motorlarının ne kullandığını ve e-ticaret platformlarının bu teknolojiyi nasıl kullandığını anlayacaksınız.

Öneri sistemleri, en popüler Makine Öğrenimi uygulamalarından biridir. Amazon, Flipkart, Netflix, Facebook ve diğer birçok dijital hizmet sağlayıcı, kullanıcı deneyimini geliştirmek için bu teknolojiyi kullanır.

Kullanıcıya platformla geçmişteki etkileşimlerine göre ürün (veya hizmet) önermek için bir öneri sistemi oluşturulur. Kullanıcının satın alma veya etkileşim kurma olasılığının diğerlerinden daha yüksek olduğu şeyleri önerirler. Öneri sistemleri, bir kullanıcıya bir şey sunarken, kullanıcının geçmişteki satın alma işlemleri, kullanıcının şu anda görüntülemekte olduğu ürün (veya hizmet), kullanıcının istek listesinde bulunan ürün vb. gibi birçok faktörü göz önünde bulundurur.

Oldukça karmaşıktırlar ve onları doğru bir şekilde anlamak için temel kavramları bilmelisiniz. Ücretsiz makine öğrenimi kursumuzun bu bölümünde de aynı şeyi öğreneceksiniz.

Nasıl Başlanır

Makine öğrenimi çevrimiçi kursumuza ücretsiz katılmak için şu basit adımları izleyin:

• upStart sayfamıza gidin
• Katılmak istediğiniz kursu seçin
• Kayıt ol

UpStart sayfamızda sunulan tüm kurslar ücretsiz olarak sunulmaktadır ve herhangi bir parasal yatırım gerektirmez. Bu kurslar, öğrenme yolculuğunuza başlamanıza ve bu tür karmaşık konuların temellerini öğrenmenize yardımcı olur.

Bugün ücretsiz makine öğrenimi kursumuza katılmak için buradan kaydolun.

Herhangi bir sorunuz veya öneriniz varsa, lütfen yorumlar aracılığıyla bize bildirin. Sizden haber almak isteriz.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.