2022년 인증을 받은 최고의 무료 머신 러닝 온라인 과정

Netflix의 영화 추천, YouTube의 피드 알고리즘, Amazon의 제안 등 매일 사용하는 대부분의 서비스는 기계 학습을 기반으로 합니다.

인간의 학습 방식을 모델로 하는 머신 러닝은 기계가 경험을 통해 학습하도록 가르치는 프로세스로 시간이 지남에 따라 성능이 향상됩니다. 추천 시스템이 시간이 지남에 따라 개선되는 것을 보았을 것입니다. 이는 데이터에 대해 작동하기 때문입니다. 더 많은 데이터를 제공할수록 더 많이 학습하고 알고리즘이 더 잘 수행됩니다. 결과적으로 머신 러닝은 소비자를 프로파일링하고 개선된 고객 경험을 제공해야 하는 산업에 진출할 수 있는 방법을 찾았습니다.

기계 학습에서 신경망 및 딥 러닝과 같은 개념이 나옵니다. 이러한 기술은 아직 매우 젊습니다. 그러나 지속적인 연구와 발전 덕분에 전 세계의 혁신가들은 새로운 시대의 기술을 활용하여 선구적인 솔루션과 제품을 만들고 있습니다.

당신도 인공 지능, 머신 러닝, 딥 러닝을 실험해보고 싶다면 쉽게 접근할 수 있는 온라인 ML 과정 덕분에 머신 러닝 대열에 합류할 수 있습니다.

머신 러닝 온라인 과정의 가장 좋은 점은 교육 또는 전문 배경을 가진 후보자가 이 과정을 이수할 수 있다는 것입니다. 또한 인증 과정은 자신감을 높이고 역량을 강화합니다.

최고의 기계 학습 무료 온라인 과정

1. upGrad – 인증이 있는 무료 기계 학습 과정

upGrad는 바쁜 전문 또는 학업 일정 중에 무료 과정에 액세스할 수 있는 포털인 upStart를 제공합니다. 다음은 upStart에서 제공하는 몇 가지 기계 학습 과정입니다.

선형 회귀 - 단계별 가이드

upGrad가 설계한 이 단계별 가이드 과정은 초보자와 숙련된 전문가 모두에게 적합합니다. 21시간에 걸쳐 진행되는 이 과정은 선형 회귀를 통해 기계 학습 환경에서 한 변수가 다른 변수에 미치는 영향에 대한 모든 뉘앙스를 알려줍니다. 이 과정은 실제 기계 학습 문제에 대해 작업한 업계 전문가와 협력하여 설계되었으며 학생들에게 기계 학습 개념의 내부 작동을 엿볼 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

초보자를 위한 로지스틱 회귀

로지스틱 회귀는 특히 이진 분류의 경우 기계 학습의 필수적인 부분입니다. 이 17시간 과정은 기계 학습 및 이진 분류 기술을 소개하려는 초보자에게 적합합니다. 전 세계의 많은 데이터 과학 및 기계 학습 전문가는 초보자가 이 과정의 목표인 로지스틱 회귀의 뉘앙스를 이해하여 여정을 시작할 것을 권장합니다. 이 17시간 과정을 마치면 다양한 기계 학습 개념을 훨씬 더 명확하게 이해할 수 있습니다.

비지도 학습: 클러스터링

비지도 학습은 기계 학습 모델을 감독할 필요가 없는 기술입니다. 이 경우 학습 과정은 관찰자가 있는 상태에서 발생하는 것이 아니라 클러스터링 또는 분류를 통해 발생합니다. upGrad의 이 과정은 비지도 학습의 클러스터링 측면에 중점을 둡니다. 클러스터링은 광범위하게 데이터 인스턴스 간의 유사성을 기반으로 데이터를 분리하는 것을 포함합니다. 여기에는 중심으로 알려진 클러스터 중심을 찾고 여기에 데이터 포인트를 할당하는 반복적인 프로세스가 포함됩니다. 이 11시간 과정에서는 사전 정의된 레이블이 없는 클러스터링 요소에 대해 학습합니다.

2. California Institute of Technology – 데이터로부터 학습 (기계 학습 입문 과정)

CalTech에서 제공하는 이 MOOC는 환상적인 온라인 기계 학습 인증 과정입니다. Yaser Abu-Mostafa가 가르치는 이 과정은 18개 이상의 강의, 10주 간의 과제, 최종 평가 평가로 구성됩니다.

이 과정은 견고한 기초 위에 기계 학습 경력을 쌓고자 하는 초보자를 위한 것입니다. 이론 개념부터 실제 적용까지 – 이 과정은 기계 학습 과정에서 초보자가 감상할 수 있는 모든 것을 갖추고 있습니다. 또한 테스트에 참여하고 다양한 작업을 수행하여 학습 및 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 또한 동료와 질문에 대해 토론할 수 있는 온라인 포럼도 있습니다. 코스 교과서는 아마존에서 소액의 비용으로 구입할 수도 있습니다.

코스는 자율적입니다. 따라서 가용성 및 기타 약속에 따라 강의를 듣고 편리하게 평가를 들을 수 있습니다.

세계 최고의 대학에서 머신 러닝 온라인 과정 (ML 및 AI의 석사, 대학원 과정 및 고급 인증 프로그램)에 참여하여 경력을 빠르게 추적하십시오 .

3. Google – TensorFlow API를 사용한 머신 러닝 단기집중과정

Google은 AI 및 머신 러닝에 대한 다양한 개념을 학생들에게 가르칠 수 있는 포괄적인 학습 플랫폼을 개발했습니다. 인터페이스, 커리큘럼 및 테스트 - 이 플랫폼의 모든 것이 훌륭합니다. 이 기계 학습 단기집중 과정은 또한 그들의 제안 중 하나입니다. 그러나 이 과정을 최대한 활용하려면 Python 프로그래밍 언어에 대한 기본(적어도 구문론적) 지식이 필요합니다.

이 무료 기계 학습 과정은 15시간 동안 20개 이상의 수업과 30개 이상의 연습 과제에 걸쳐 있습니다. Google은 머신 러닝에 크게 관여하는 회사인 이 프로그램을 제공하기 때문에 작업과 사례 연구는 Google 전체의 연구원에 의해 실제와 같이 실제와 같이 선별되고 설계되었습니다. 이 과정에서 다루는 주요 주제는 기계 학습 모델, 기계 학습 시스템 엔지니어링 및 ML 시스템의 실제 응용을 포함합니다.

4. MIT – 딥 러닝 최신 기술

MIT는 기계 학습과 관련된 주제에 대한 흥미로운 강의를 제공하는 개척자 중 하나입니다. Lex Fridman이 제공하는 이 과정은 1.5시간 동안 진행됩니다. 그것은 학생들에게 딥 러닝 연구 및 발전에 관한 사회로서 오늘날 우리가 어디에 있는지에 대한 개요를 제공합니다. 이 강의는 자율 주행 자동차 를 위한 딥 러닝과 같은 딥 러닝 및 머신 러닝에 대한 보다 심층적인 과정을 살펴보고 싶다면 시작하기에 좋은 곳입니다 .

MIT의 오픈소스 강의는 캠퍼스에서도 진행되는 강의로, 실제 강의를 수강한 학생들은 이수한 학점을 인정받을 수 있다. 그러나 가장 좋은 점은 이 풍부한 정보를 수집하기 위해 MIT 학생이 될 필요가 없다는 것입니다. 웹 사이트를 방문하여 무료로 등록하고 시작하십시오!

결론적으로

머신 러닝은 매력적인 영역입니다. 더욱 놀라운 것은 머신러닝이 다양한 분야에 침투하여 혁신과 새로운 직무 역할을 낳는 속도입니다. 잊지 말아야 할 것은 ML 프로필은 높은 경력 성장과 평균 이상의 급여를 약속한다는 것입니다. 따라서 다양한 배경을 가진 학생과 전문가 모두 머신 러닝, AI 및 데이터 과학 직업으로 열심히 전환하고 있습니다.

머신 러닝에 대해 자세히 알아보려면 IIIT-B & upGrad의 기계 학습 및 AI 경영자 PG 프로그램을 확인하세요. 이 프로그램은 일하는 전문가를 위해 설계되었으며 450시간 이상의 엄격한 교육, 30개 이상의 사례 연구 및 과제, IIIT를 제공합니다. -B 동문 자격, 5개 이상의 실용적인 실습 캡스톤 프로젝트 및 최고의 기업과의 취업 지원.

IIT Delhi 에서 기계 학습 프로그램 을 확인할 수도 있습니다. IIT Delhi 는 인도에서 가장 권위 있는 기관 중 하나입니다. 500명 이상의 사내 교수진과 함께 주제 문제에서 최고입니다.

이 기사가 기계 학습 여정의 출발점을 찾는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 어떤 과정을 선택하든 이론 지식과 실제 프로젝트를 통한 실용적인 문제 해결을 결합해야 합니다.

위에 나열된 과정에 대해 질문이 있거나 기계 학습 과정 및 인증에 대해 더 알고 싶다면 아래 의견에 알려주십시오!