具有认证的机器学习免费在线课程 [2022]

想学习机器学习但不知道从哪里开始？ 不用担心，我们会为您提供支持。 我们正在推出upStart ，这是 upGrad 的独家生态系统，可让您通过免费课程学习。 您可以免费注册 upStart 的机器学习课程，立即开始您的学习之旅。 您只需要进行的唯一投资就是在几周内每天花 30 分钟完成课程。

本文将讨论为什么学习机器学习至关重要，为什么我们的免费机器学习课程适合您，以及它涵盖的主题。 让我们开始。

为什么要学习机器学习？

机器学习已成为科技界的流行语。 公司正在积极寻找 ML 专家，因为它为他们提供了多种优势。 埃森哲研究和前沿经济学进行的一项研究发现，人工智能越多地融入经济过程，其经济增长潜力就越大。 他们发现，到 2035 年，人工智能可以将企业的盈利能力平均提高 38%。（来源）

企业认识到机器学习和人工智能的潜力。 这就是为什么对 ML 专家的需求不断上升的原因。 机器学习在许多行业中都有应用，包括营销、电子商务、金融、娱乐等等。 学习这项技能无疑会帮助你成为一个炙手可热的专业人士并获得丰厚的薪水。 了解有关印度机器学习职业的更多信息。

为什么选择 upGrad 的机器学习概念简介？

您可能想知道为什么要选择 upGrad 的机器学习概念简介来学习机器学习。 以下是我们的免费机器学习课程的一些优势，可帮助您在这方面做出决定：

1对1行业指导

您可以完全从领先的机器学习专家那里学习。 它可以让您消除对主题的任何疑虑。

尖端内容

所有课程都是经验丰富的行业专家的产品，以确保您尽快了解所有概念。

每周现场讲座

每周，您都会收到讲师的现场讲座。 实时互动有助于简化学习体验。

免费证书

免费完成机器学习课程后，您将获得可以增强您的简历的证书。

必读：面向初学者的机器学习项目创意

你会学到什么？

机器学习似乎是科技领域最复杂的学科之一，因此我们的免费机器学习课程为您简化了这一极具挑战性的学科。 它涵盖了机器学习的基础知识，并帮助您详细了解它们。 完成此项目后，您将了解大部分基本的机器学习概念。

我们的机器学习在线免费课程为期六周，涵盖多个主题。 您只需每天投入 30 分钟，持续六周，即可成为机器学习基础知识专家。 该课程可以让您消除很多疑虑和困惑。 这是课程的结构：

• 线性回归
• 逻辑回归
• 聚类
• 推荐系统

这种结构可确保您逐步学习这些概念。 让我们详细探讨这些部分：

线性回归

可能是最流行和最容易理解的算法之一，线性回归是您将在我们的课程中学习的第一个机器学习算法。 线性回归允许您确定多个自变量和因变量之间的关系强度。

它是最简单的机器学习算法，因此了解其理论和应用对于了解更多机器学习算法至关重要。

您将了解该算法的工作原理、它是什么以及我们在机器学习中使用它的位置。 除了线性回归，本节还将教您如何使用一些最流行的机器学习工具，例如 Python 和 Jupyter。

Python 是一种著名的编程语言。 在 RedMonk 根据受欢迎程度对多种编程语言进行的排名中，Python 位居第二。 知道如何使用这种编程语言至关重要，因为它在机器学习中有很多应用。

您可以使用它来编写 ML 模型、执行预测分析和许多其他任务。 线性回归在各个领域都有许多实际应用，包括农业、商业等。

逻辑回归

在本节中，您将了解 Logistic 回归，这是一种执行二元分类因子的技术。 它通过逻辑函数计算一个或多个自变量与分类因变量之间的关系。

它是一种监督学习算法，有助于预测特定变量的概率。 这里目标变量的性质是二分法的。 这意味着变量只能有两个可能的类。 用简单的语言来说，目标变量本质上是二进制的，数据中可以有 0（代表否）或 1（代表是）。

逻辑回归是最简单的机器学习算法之一，但它在不同行业有各种应用。 例如，它在医学领域用于检测癌症和预测糖尿病。 在科技领域，您可以使用它来检测垃圾邮件。

但是，在将逻辑回归应用于此类复杂的应用程序之前，您必须了解其基本概念。 我们免费机器学习课程的这一部分将帮助您。

聚类

在本节中，您将了解集群。 这是一种突出的机器学习方法，当您没有任何预定义的因素或标签来对它们进行分类时，它允许您将元素分组到不同的组（称为集群）中。 这是一种无监督的方法，这意味着您需要从没有标记响应的数据源中提取参考。

聚类将数据点分成几组，使得一组中的数据点与其中的其他数据点更相似。 此外，一组中的数据点与另一组中的数据点不同。

聚类非常重要，因为它可以帮助您确定未标记数据之间的内在分组。 您可以使用它来查找异常数据点（也称为异常值）以清理数据。 另一方面，您可以使用它在可用数据中找到合适的组（也称为有用的类）。

集群在各个行业都有很多应用。 营销、保险、地质、管理和其他多个部门都使用这种强大的机器学习方法。 它的一些应用包括异常检测、市场分割、图像分割、统计数据分析和社交网络分析。 不过，要正确理解其应用，您首先需要了解集群的基础知识。 我们免费机器学习课程的这一部分将帮助您。

推荐系统

这是我们免费的机器学习在线课程的最后一部分。 在这里，您将了解什么是推荐系统以及它是如何工作的； 您将了解 ML 算法推荐引擎使用什么以及电子商务平台如何利用该技术。

推荐系统是最流行的机器学习应用程序之一。 亚马逊、Flipkart、Netflix、Facebook 和许多其他数字服务提供商使用这项技术来增强用户体验。

创建推荐系统以根据用户过去与平台的交互向用户推荐产品（或服务）。 他们建议用户比其他人更有可能购买或互动的东西。 推荐系统在向用户提供某些东西时会考虑许多因素，例如用户过去的购买、用户当前正在查看的产品（或服务）、用户愿望清单中的产品等。

它们非常复杂，要正确理解它们，您应该了解基本概念。 您将在我们的免费机器学习课程的这一部分了解相同的内容。

如何开始

要免费加入我们的机器学习在线课程，请按照以下简单步骤操作：

• 前往我们的 upStart 页面
• 选择你想参加的课程
• 登记

我们 upStart 页面上的所有课程都是免费提供的，不需要任何金钱投资。 这些课程可帮助您启动学习之旅并熟悉此类复杂学科的基础知识。

今天在这里注册加入我们的免费机器学习课程。

如果您有任何问题或建议，请通过评论告诉我们。 我们很乐意听取您的意见。

如果您有兴趣了解有关机器学习的更多信息，请查看 IIIT-B 和 upGrad 的机器学习和人工智能 PG 文凭，该文凭专为工作专业人士设计，提供 450 多个小时的严格培训、30 多个案例研究和作业、IIIT- B 校友身份、5 个以上实用的实践顶点项目和顶级公司的工作协助。