具有認證的機器學習免費在線課程 [2022]

想學習機器學習但不知道從哪裡開始？ 不用擔心，我們會為您提供支持。 我們正在推出upStart ，這是 upGrad 的獨家生態系統，可讓您通過免費課程學習。 您可以免費註冊 upStart 的機器學習課程，立即開始您的學習之旅。 您只需要進行的唯一投資就是在幾週內每天花 30 分鐘完成課程。

本文將討論為什麼學習機器學習至關重要，為什麼我們的免費機器學習課程適合您，以及它涵蓋的主題。 讓我們開始。

為什麼要學習機器學習？

機器學習已成為科技界的流行語。 公司正在積極尋找 ML 專家，因為它為他們提供了多種優勢。 埃森哲研究和前沿經濟學進行的一項研究發現，人工智能越多地融入經濟過程，其經濟增長潛力就越大。 他們發現，到 2035 年，人工智能可以將企業的盈利能力平均提高 38%。（來源）

企業認識到機器學習和人工智能的潛力。 這就是為什麼對 ML 專家的需求不斷上升的原因。 機器學習在許多行業中都有應用，包括營銷、電子商務、金融、娛樂等等。 學習這項技能無疑會幫助你成為一個炙手可熱的專業人士並獲得豐厚的薪水。 了解有關印度機器學習職業的更多信息。

為什麼選擇 upGrad 的機器學習概念簡介？

您可能想知道為什麼要選擇 upGrad 的機器學習概念簡介來學習機器學習。 以下是我們的免費機器學習課程的一些優勢，可幫助您在這方面做出決定：

1對1行業指導

您可以完全從領先的機器學習專家那裡學習。 它可以讓您消除對主題的任何疑慮。

尖端內容

所有課程都是經驗豐富的行業專家的產品，以確保您盡快了解所有概念。

每週現場講座

每週，您都會收到講師的現場講座。 實時互動有助於簡化學習體驗。

免費證書

免費完成機器學習課程後，您將獲得可以增強您的簡歷的證書。

必讀：面向初學者的機器學習項目創意

你會學到什麼？

機器學習似乎是科技領域最複雜的學科之一，因此我們的免費機器學習課程為您簡化了這一極具挑戰性的學科。 它涵蓋了機器學習的基礎知識，並幫助您詳細了解它們。 完成此項目後，您將了解大部分基本的機器學習概念。

我們的機器學習在線免費課程為期六週，涵蓋多個主題。 您只需每天投入 30 分鐘，持續六週，即可成為機器學習基礎知識專家。 該課程可以讓您消除很多疑慮和困惑。 這是課程的結構：

• 線性回歸
• 邏輯回歸
• 聚類
• 推薦系​​統

這種結構可確保您逐步學習這些概念。 讓我們詳細探討這些部分：

線性回歸

可能是最流行和最容易理解的算法之一，線性回歸是您將在我們的課程中學習的第一個機器學習算法。 線性回歸允許您確定多個自變量和因變量之間的關係強度。

它是最簡單的機器學習算法，因此了解其理論和應用對於了解更多機器學習算法至關重要。

您將了解該算法的工作原理、它是什麼以及我們在機器學習中使用它的位置。 除了線性回歸，本節還將教您如何使用一些最流行的機器學習工具，例如 Python 和 Jupyter。

Python 是一種著名的編程語言。 在 RedMonk 根據受歡迎程度對多種編程語言進行的排名中，Python 位居第二。 知道如何使用這種編程語言至關重要，因為它在機器學習中有很多應用。

您可以使用它來編寫 ML 模型、執行預測分析和許多其他任務。 線性回歸在各個領域都有許多實際應用，包括農業、商業等。

邏輯回歸

在本節中，您將了解 Logistic 回歸，這是一種執行二元分類因子的技術。 它通過邏輯函數計算一個或多個自變量與分類因變量之間的關係。

它是一種監督學習算法，有助於預測特定變量的概率。 這裡目標變量的性質是二分法的。 這意味著變量只能有兩個可能的類。 用簡單的語言來說，目標變量本質上是二進制的，數據中可以有 0（代表否）或 1（代表是）。

邏輯回歸是最簡單的機器學習算法之一，但它在不同行業有各種應用。 例如，它在醫學領域用於檢測癌症和預測糖尿病。 在科技領域，您可以使用它來檢測垃圾郵件。

但是，在將邏輯回歸應用於此類複雜的應用程序之前，您必須了解其基本概念。 我們免費機器學習課程的這一部分將幫助您。

聚類

在本節中，您將了解集群。 這是一種突出的機器學習方法，當您沒有任何預定義的因素或標籤來對它們進行分類時，它允許您將元素分組到不同的組（稱為集群）中。 這是一種無監督的方法，這意味著您需要從沒有標記響應的數據源中提取參考。

聚類將數據點分成幾組，使得一組中的數據點與其中的其他數據點更相似。 此外，一組中的數據點與另一組中的數據點不同。

聚類非常重要，因為它可以幫助您確定未標記數據之間的內在分組。 您可以使用它來查找異常數據點（也稱為異常值）以清理數據。 另一方面，您可以使用它在可用數據中找到合適的組（也稱為有用的類）。

集群在各個行業都有很多應用。 營銷、保險、地質、管理和其他多個部門都使用這種強大的機器學習方法。 它的一些應用包括異常檢測、市場分割、圖像分割、統計數據分析和社交網絡分析。 不過，要正確理解其應用，您首先需要了解集群的基礎知識。 我們免費機器學習課程的這一部分將幫助您。

推薦系​​統

這是我們免費的機器學習在線課程的最後一部分。 在這裡，您將了解什麼是推薦系統以及它是如何工作的； 您將了解 ML 算法推薦引擎使用什麼以及電子商務平台如何利用該技術。

推薦系​​統是最流行的機器學習應用程序之一。 亞馬遜、Flipkart、Netflix、Facebook 和許多其他數字服務提供商使用這項技術來增強用戶體驗。

創建推薦系統以根據用戶過去與平台的交互向用戶推薦產品（或服務）。 他們建議用戶比其他人更有可能購買或互動的東西。 推薦系​​統在向用戶提供某些東西時會考慮許多因素，例如用戶過去的購買、用戶當前正在查看的產品（或服務）、用戶願望清單中的產品等。

它們非常複雜，要正確理解它們，您應該了解基本概念。 您將在我們的免費機器學習課程的這一部分了解相同的內容。

如何開始

要免費加入我們的機器學習在線課程，請按照以下簡單步驟操作：

• 前往我們的 upStart 頁面
• 選擇你想參加的課程
• 登記

我們 upStart 頁面上的所有課程都是免費提供的，不需要任何金錢投資。 這些課程可幫助您啟動學習之旅並熟悉此類複雜學科的基礎知識。

今天在這裡註冊加入我們的免費機器學習課程。

如果您有任何問題或建議，請通過評論告訴我們。 我們很樂意聽取您的意見。

如果您有興趣了解有關機器學習的更多信息，請查看 IIIT-B 和 upGrad 的機器學習和人工智能 PG 文憑，該文憑專為工作專業人士設計，提供 450 多個小時的嚴格培訓、30 多個案例研究和作業、IIIT- B 校友身份、5 個以上實用的實踐頂點項目和頂級公司的工作協助。