2022年に認定された最高の無料機械学習オンラインコース
公開: 2021-06-04Netflixの映画レコメンダー、YouTubeのフィードアルゴリズム、Amazonの提案など、毎日使用するサービスのほとんどは、機械学習を利用しています。
人間がどのように学習するかをモデルにした機械学習は、機械に経験から学習するように教えるプロセスであり、時間の経過とともにパフォーマンスが向上します。 レコメンダーシステムが時間の経過とともに向上していることに気づいたでしょう。これは、レコメンダーシステムがデータを処理するためです。 フィードするデータが多いほど、学習量が多くなり、アルゴリズムのパフォーマンスが向上します。 その結果、機械学習は、消費者のプロファイルを作成し、顧客体験を向上させる必要のある業界への道を見つけました。
機械学習から、ニューラルネットワークやディープラーニングなどの概念が生まれます。 これらの技術はまだ非常に若いです。 しかし、継続的な研究と進歩のおかげで、世界中のイノベーターは新時代のテクノロジーを活用して先駆的なソリューションと製品を生み出しています。
あなたも人工知能、機械学習、ディープラーニングを試したい場合は、簡単にアクセスできるオンラインMLコースのおかげで、機械学習の流行に参加できます。
機械学習のオンラインコースの最も優れている点は、教育的または専門的なバックグラウンドを持つ候補者がそれらを追求できることです。 さらに、認定コースは自信を高め、能力を高めます。
目次
最高の機械学習無料オンラインコース
1. upGrad –認定付きの無料の機械学習コース
upGradはupStartをもたらします–忙しい専門家や学術的なスケジュールの中で無料のコースにアクセスするためのポータルです。 upStartが提供する機械学習コースは次のとおりです。
線形回帰–ステップバイステップガイド
upGradによって設計されたこのステップバイステップのガイドコースは、初心者にも経験豊富な専門家にも最適です。 21時間以上にわたるこのコースでは、線形回帰について説明し、機械学習環境で1つの変数が他の変数に与える影響の背後にあるすべてのニュアンスを学びます。 このコースは、実際の機械学習の問題に取り組んできた業界の専門家と共同で設計されており、学生に機械学習の概念の内部の仕組みを垣間見ることを目的としています。
初心者のためのロジスティック回帰
ロジスティック回帰は、特に二項分類の場合、機械学習の不可欠な部分です。 この17時間のコースは、機械学習と二項分類の技術を学びたい初心者に最適です。 世界中の多くのデータサイエンスと機械学習の専門家は、初心者がロジスティック回帰のニュアンスを理解することから旅を始めることを推奨しています。これは、このコースの目的です。 この17時間のコースを完了すると、さまざまな機械学習の概念がより明確になります。
教師なし学習：クラスタリング
教師なし学習は、機械学習モデルを監視する必要がない手法です。 この場合、学習プロセスはオブザーバーの存在下では発生しませんが、クラスタリングまたは分類のいずれかによって発生します。 upGradによるこのコースは、教師なし学習のクラスタリングの側面に焦点を当てています。 クラスタリングには、データインスタンス間の類似性に基づいてデータを分離することが広く含まれます。 これには、重心と呼ばれるクラスターセンターを見つけて、それらにデータポイントを割り当てる反復プロセスが含まれます。 この11時間のコースでは、事前定義されたラベルのない要素のクラスタリングについて学習します。
2.カリフォルニア工科大学–データから学ぶ（機械学習入門コース）
CalTechが提供するこのMOOCは、素晴らしいオンライン機械学習認定コースです。 Yaser Abu-Mostafaによって教えられたこのコースは、18以上の講義、10週間の課題、およびクリアするための最終段階の評価にまたがっています。
このコースは、強固な基盤の上に機械学習のキャリアを構築しようとしている初心者の方を対象としています。 理論的な概念から実際の応用まで–このコースには、初心者が機械学習コースで評価するすべてのものが含まれています。 さらに、テストに参加してさまざまなタスクを実行することにより、学習と進捗状況を追跡できます。 また、同僚と質問について話し合うことができるオンラインフォーラムもあります。 コースの教科書は、Amazonでもわずかな料金で入手できます。
コースは自分のペースで進められます。 したがって、あなたの空き状況や他のコミットメントに応じて、あなたは講義を通過し、あなたの都合の良いときに評価を受けることができます。
世界のトップ大学である機械学習オンラインコースに参加して、修士号、エグゼクティブ大学院プログラム、ML＆AIの高度な証明書プログラムに参加して、キャリアを早めましょう。
3. Google –TensorFlowAPIを使用した機械学習クラッシュコース
Googleは、AIと機械学習に関するさまざまな概念を生徒に教えるための包括的な学習プラットフォームを開発しました。 インターフェース、カリキュラム、テスト–このプラットフォームに関するすべてが優れています。 この機械学習のクラッシュコースも、そのサービスの1つです。 ただし、このコースを最大限に活用するには、Pythonプログラミング言語の基本的な（少なくとも構文上の）知識が必要です。
この無料の機械学習コースは15時間の長さで、20のレッスンと30の練習タスクにまたがっています。 Googleはこのプログラム（機械学習に深く関わっている会社）を提供しているため、タスクとケーススタディは、Google全体の研究者によって取得、キュレーション、設計されたものと同じくらい現実的です。 このコースで取り上げる主なトピックには、機械学習モデル、機械学習システムのエンジニアリング、MLシステムの実用的なアプリケーションが含まれます。
4. MIT –ディープラーニングの最先端
MITは、機械学習を中心としたトピックに関する魅力的な講義を提供するパイオニアの1つです。 Lex Fridmanが提供するこのコースは、1.5時間続きます。 ディープラーニングの研究と進歩に関する社会としての私たちの現在の状況の概要を学生に提供します。 この講義は、自動運転車のディープラーニングなど、ディープラーニングと機械学習に関するより詳細なコースのいくつかを調べる場合に開始するのに最適な場所です。
MITのオープンソース講義は、キャンパスでも教えられているものであり、物理的なクラスに登録した学生は、それらを完了するためのクレジットを受け取ることができます。 ただし、最良の部分は、この豊富な情報を収集するためにMITの学生である必要がないことです。 Webサイトにアクセスし、無料で登録して、始めましょう。
結論は
機械学習は魅力的な領域です。 さらに驚くべきことは、MLがさまざまなセクターに浸透し、イノベーションと新しい職務を生み出すペースです。 MLプロファイルは、高いキャリア成長と平均以上の給与を約束することを忘れないでください。 そのため、さまざまなバックグラウンドを持つ学生と専門家の両方が、機械学習、AI、データサイエンスのキャリアに熱心に切り替えています。
機械学習について詳しく知りたい場合は、IIIT-BとupGradの機械学習とAIのエグゼクティブPGプログラムをご覧ください。このプログラムは、働く専門家向けに設計されており、450時間以上の厳格なトレーニング、30以上のケーススタディと課題、IIITを提供しています。 -B卒業生のステータス、5つ以上の実践的なキャップストーンプロジェクト、トップ企業との雇用支援。
IITデリーの機械学習プログラムも確認できます。 IITデリーは、インドで最も権威のある機関の1つです。 主題で最高の500人以上の社内教員がいます。
この記事が、機械学習の旅の出発点を見つけるのに役立つことを願っています。 どのコースを選択する場合でも、理論的な知識を実際のプロジェクトを通じて実践的な問題解決に結び付けるようにしてください。
上記のコースについて質問がある場合、または機械学習のコースと認定について詳しく知りたい場合は、以下のコメントでお知らせください。