Лучший бесплатный онлайн-курс по машинному обучению с сертификацией в 2022 году

Большинство сервисов, которыми вы пользуетесь каждый день — будь то рекомендатель фильмов на Netflix, алгоритм каналов YouTube или даже предложения Amazon — основаны на машинном обучении.

По образцу того, как учатся люди, машинное обучение — это процесс обучения машин учиться на собственном опыте, чтобы их производительность со временем улучшалась. Вы бы заметили, что ваши рекомендательные системы со временем улучшаются — это потому, что они работают с данными. Чем больше данных вы передаете, тем больше они узнают и тем лучше работает алгоритм. В результате машинное обучение нашло применение в отраслях, которым необходимо профилировать потребителей и повышать качество обслуживания клиентов.

Из машинного обучения исходят такие понятия, как нейронные сети и глубокое обучение. Эти технологии еще очень молоды. Однако благодаря непрерывным исследованиям и достижениям новаторы во всем мире используют новейшие технологии для создания новаторских решений и продуктов.

Если вы тоже хотите поэкспериментировать с искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением, вы можете присоединиться к движению машинного обучения благодаря легкодоступным онлайн-курсам по машинному обучению.

Самое приятное в онлайн-курсах по машинному обучению заключается в том, что их могут пройти кандидаты с любым образованием или профессиональным образованием. Кроме того, сертификационные курсы повышают вашу уверенность и повышают вашу квалификацию.

Лучшие бесплатные онлайн-курсы по машинному обучению

1. upGrad — бесплатные курсы по машинному обучению с сертификацией

upGrad предлагает вам upStart — портал для доступа к бесплатным курсам в условиях напряженного рабочего или академического графика. Вот некоторые курсы по машинному обучению, предлагаемые upStart:

Линейная регрессия — пошаговое руководство

Этот пошаговый курс, разработанный upGrad, идеально подходит как для начинающих, так и для опытных профессионалов. Этот курс, занимающий более 21 часа, проведет вас через линейную регрессию и научит вас всем нюансам того, как одна переменная влияет на другую в среде машинного обучения. Курс разработан в сотрудничестве с отраслевыми экспертами, которые работали над реальными проблемами машинного обучения, и направлен на то, чтобы дать студентам представление о внутренней работе концепций машинного обучения.

Логистическая регрессия для начинающих

Логистическая регрессия является неотъемлемой частью машинного обучения, особенно для бинарной классификации. Этот 17-часовой курс идеально подходит для начинающих, желающих познакомиться с машинным обучением и техническими характеристиками бинарной классификации. Многие эксперты по науке о данных и машинному обучению со всего мира рекомендуют новичкам начать свое путешествие с понимания нюансов логистической регрессии, на что и направлен этот курс. После прохождения этого 17-часового курса вы будете лучше понимать различные концепции машинного обучения.

Неконтролируемое обучение: кластеризация

Неконтролируемое обучение — это метод, при котором вам не требуется контролировать модель машинного обучения. Процесс обучения в этом случае происходит не в присутствии наблюдателя, а посредством кластеризации или классификации. Этот курс upGrad посвящен аспекту кластеризации неконтролируемого обучения. Кластеризация в широком смысле включает в себя разделение данных на основе сходства между экземплярами данных. Он включает в себя итеративный процесс, в котором вы находите центры кластеров, известные как центроиды, и назначаете им точки данных. В этом 11-часовом курсе вы узнаете о кластеризации элементов без предопределенных меток.

2. Калифорнийский технологический институт – обучение на основе данных (вводный курс по машинному обучению)

Этот MOOC, предлагаемый CalTech, представляет собой фантастический онлайн-сертификационный курс по машинному обучению. Курс, который преподает Ясер Абу-Мостафа, включает более 18 лекций, десять недель заданий и итоговую оценку, которую вы должны пройти.

Этот курс для вас, если вы новичок и хотите построить свою карьеру в области машинного обучения на прочной основе. От теоретических концепций до практического применения — в этом курсе есть все, что оценит новичок в курсе машинного обучения. Кроме того, вы можете отслеживать свое обучение и прогресс, участвуя в тестах и ​​выполняя различные задания. Вы также получаете онлайн-форум, где вы можете обсуждать свои вопросы с коллегами. Учебник курса также доступен на Amazon за символическую плату.

Курс проходит самостоятельно. Таким образом, в зависимости от вашей готовности и других обязательств, вы можете проходить лекции и сдавать экзамен в удобное для вас время.

Присоединяйтесь к онлайн-курсу по машинному обучению от лучших университетов мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и продвинутой программе сертификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

3. Google — ускоренный курс по машинному обучению с API TensorFlow

Google разработал комплексную учебную платформу для обучения студентов различным концепциям искусственного интеллекта и машинного обучения. Интерфейс, учебная программа и тесты — в этой платформе все отлично. Этот ускоренный курс по машинному обучению также является частью одного из их предложений. Однако, чтобы получить максимальную отдачу от этого курса, вам необходимо иметь базовые (по крайней мере, синтаксические) знания языка программирования Python.

Этот бесплатный курс машинного обучения длится 15 часов и включает более 20 уроков и 30 практических заданий. Поскольку программу предлагает Google — компания, которая активно занимается машинным обучением, — задачи и тематические исследования настолько реальны, насколько это возможно, курируются и разрабатываются исследователями из Google. Основные темы, затронутые в этом курсе, включают модели машинного обучения, инженерные системы машинного обучения и практическое применение систем машинного обучения.

4. Массачусетский технологический институт — современное состояние глубокого обучения

Массачусетский технологический институт был одним из пионеров, предлагающих увлекательные лекции по темам, связанным с машинным обучением. Этот курс, проводимый Лексом Фридманом, длится 1,5 часа. Он дает студентам обзор того, где мы сегодня находимся как общество в отношении исследований и достижений в области глубокого обучения. Эта лекция — отличное место для начала, если вы хотите изучить более углубленные курсы по глубокому обучению и машинному обучению, такие как Deep Learning для беспилотных автомобилей .

Лекции Массачусетского технологического института с открытым исходным кодом также преподаются в кампусе, и студенты, зачисленные на уроки физкультуры, могут получить кредиты за их прохождение. Однако самое приятное то, что вам не нужно быть студентом Массачусетского технологического института, чтобы собрать это огромное количество информации. Просто зайдите на сайт, зарегистрируйтесь бесплатно и вперед!

В заключение

Машинное обучение — увлекательная область. Что еще более удивительно, так это скорость, с которой машинное обучение проникает в различные сектора, что приводит к инновациям и новым рабочим ролям. Не забывайте, что профили ML обещают высокий карьерный рост и зарплату выше среднего. Таким образом, как студенты, так и профессионалы из разных областей охотно переключаются на машинное обучение, искусственный интеллект и науку о данных.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по машинному обучению и искусственному интеллекту, которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов интенсивного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT -B статус выпускника, 5+ практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Вы также можете ознакомиться с нашей программой машинного обучения от IIT Delhi . IIT Delhi - одно из самых престижных учебных заведений Индии. С более чем 500+ штатными преподавателями, которые являются лучшими в своих предметах.

Мы надеемся, что эта статья помогла вам найти отправную точку на пути к машинному обучению. Независимо от того, какой курс вы выберете, убедитесь, что вы объединяете свои теоретические знания с практическим решением проблем в реальных проектах.

Если у вас есть какие-либо вопросы относительно курсов, перечисленных выше, или если вы хотите узнать больше о курсах и сертификатах по машинному обучению, сообщите нам об этом в комментариях ниже!