認定付きの機械学習無料オンラインコース

機械学習という用語は、その名前が聞こえるほど単純です。 これは、コンピューターが人工知能として機能するようにプログラムされていることを意味します。コンピューターは、問題のある解決策に対して、より良い結果または結果を自分で選択できます。 機械学習アルゴリズムは、計算手法を使用して、事前に定義されたモデルや複雑な方程式を使用せずに、データの情報を直接学習します。 「機械学習」という用語は、人工知能（AI）のパイオニアであるArthurSamuelによって造られました。 彼はそれを「コンピューターが明示的にプログラムされることなく学習する能力を与える研究分野」と説明しています。

機械学習の無料コースが重要なのはなぜですか？

機械学習は、テクノロジーとライフスタイルの進歩以来、大きく成長し、主流になりつつあります。 計算スキルも高度なレベルにアップグレードされており、高速インターネットの登場以来、機械知能のロールプレイが強く求められています。 今日の時代におけるこれらの高度なデジタルトランスフォーメーションは、人間が迅速に学習し、より優れた機能（AI）の人工知能のための新しいモデルを開発するのに役立ちます。

機械学習が私たちの日常生活にもたらすことができる多くの利点があります。 たとえば、コストの削減、不要なリスクの回避、市場の製品サービスの品質、サイバーセキュリティ違反の検出などです。このように大量のデータアクセスがあるため、機械学習は日常生活の日常業務をすばやく引き継いでいます。

必読：初心者向けの機械学習プロジェクトのアイデア

機械学習はどのように機能しますか？

機械学習の無料コースは、このようなクエリの最良のガイドです。 オンラインの機械学習コースで学習している間、機械学習の4つの重要な要素に精通します。

1. トレーニングデータセットの正しい選択と適切な準備。

トレーニングデータは、マシンに新しいモデルパラメータを学習させるための入力を挿入するために人が使用する情報を表します。 クラスター化されている場合とされていない場合があります。 クラスター化されたデータは、マシンから予測された出力であり、固定されています。 非クラスター化出力はオープンエンドです。 答えがわかっているため、人々は主にクラスター化されたデータを使用します。そのため、マシンの精度を判断できます。 答えが間違っている場合は、改善を試みることができます。

2. トレーニングデータセットに適用するアルゴリズムの選択。

無料の機械学習コースによると、選択する必要のあるアルゴリズムの種類は、次の要因によって異なります。

• 入力が予測出力を望むか、オープンエンドの分類された出力を望むか。
• どのくらいのデータが入力されましたか？
• 人工知能（AI）が解決する必要のある問題の性質。

クラスター化されたケースまたは予測されたケースでは、論理的または通常の最小二乗回帰出力を提供する回帰アルゴリズムを使用する必要があります。 データがクラスター化されていない場合、出力は最も近いソリューションに依存します。 ニューラルネットワークのようないくつかのアルゴリズムは、どちらの場合でも機能します。

3. 適切なモデルを構築するためのアルゴリズムのトレーニング

アルゴリズムのトレーニングは、さまざまな不規則性とパラメーターを調整して、より良い結果と優れた精度を実現するプロセスです。 機械学習アルゴリズムをトレーニングするには、多くの繰り返しと最適化の手法が必要です。 この最適化プロセスでは、マシンがそれ自体で機能するのに十分な学習データを構築するため、人間の介入は必要ありません。 正しい答えを見つけるために機械に指示を与える必要はありません-それは必要なデータだけを必要とします。

4. 入力モデルを利用してアップグレードする

最後のプロセスは、モデルの新しいデータを更新し続けることです。 これにより、モデルが絶えず改善され、より良い結果が得られます。 挿入する必要のあるデータは、求めるソリューションによって異なります。 たとえば、機械学習の自動運転モデル​​には、ロードマップ、交通、オンロードルール、安全対策などに関する実際のデータが必要になります。

世界のトップ大学（修士、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）からオンラインで機械学習コースを学び、キャリアを早急に追跡します。

現在の世界における機械学習の恩恵

無料の機械学習コースでは、AIとMLの広大な領域を探索できます。これにより、次のような多くの利点が得られます。

• Waymoの自動運転車の計画やTeslaの自動操縦は、高度な機械学習の例です。
• Cortana、Alexa、Siriなどのデジタルアシスタントは、音声コマンドでアクティブ化されると、情報検索を支援します。
• Netflix、Youtube、Amazon Prime、DisneyHotstarなどのアプリケーションに関するカスタマイズされた推奨事項。
• 不要な電子メールを検出できる電子メールスパムフィルター。
• 機械学習のおかげで、顔認識、指紋認証などがより安全になりました。

スキルセットに最適なオンライン機械学習コース

インターネット上で何百万ものコースを見つけるのは非常に簡単ですが、最も効率的なコースを選択するのは非常に困難です。 私たちはあなたをカバーしています。

upGradは、リバプールジョンムーア大学による機械学習とAIのオンライン科学修士号を提供しています。 これは20か月のコースで、業界の専門家による25回以上のメンターシップセッションがあります。 これには12以上の業界プロジェクトと課題が含まれており、10のキャップストーンプロジェクトから6つのオプションを選択する必要があります。

プログラムのハイライト：

• 適格性– 50％（または同等）の学士号。数学/統計学のバックグラウンドまたはコンピューターサイエンス/IT/コーディングのバックグラウンドが望ましい。
• 業界関連のトピックに関する6か月の機械学習修士論文/プロジェクト
• 研究と論文に関するガイダンスのためのLJMUスーパーバイザー
• 柔軟なEMIオプション：月額$208.31から
• 推奨される15時間/週
• WES（World Education Services）が承認されました

upGradはオンラインのedTechプラットフォームであり、スキルアップを目指す学生や専門家に世界クラスのコースを提供するよう努めています。

米国でのAIとMLプログラム

オンライン機械学習コースの詳細については、 upGradにサインアップしてください。

結論

機械学習コースには、データマイニング、統計的認識などの側面が含まれます。トピックは次のとおりです。

• 教師あり学習には、パラメトリック、ノンパラメトリックアルゴリズム、ニューラルネットワークなどが含まれます。
• 教師なし学習には、クラスター学習、深層学習、次元削減などが含まれます。
• さまざまな機械学習と人工知能の概念、分散理論、イノベーションプロセスなどを含む、機械学習の実践。

教師あり学習は、さまざまなトレーニングデータセットの分析の開始から始まり、最も効率的な結果を得るためにテストセットが形成されます。 学習アルゴリズムは、受け取った出力を正しい出力と比較することもでき、大きな違いを見つけると、それ自体を改善するために機能します。

教師なし学習には、システムが独自の調査と発見に基づいてデータを識別する必要がある比類のないデータが含まれます。 データを調査し、近い答えを見つけようとします。