Sertifikalı Makine Öğrenimi Ücretsiz Çevrimiçi Kursu

Makine Öğrenimi terimi, adından da anlaşılacağı kadar basittir. Bu, bilgisayarların yapay zeka gibi davranacak şekilde programlandığı anlamına gelir - kendi başlarına sorunlu bir çözüm için daha iyi sonuçları veya sonuçları seçebilirler. Makine öğrenimi algoritmaları, önceden belirlenmiş modeller veya karmaşık denklemler kullanmadan doğrudan verilerin bilgilerini öğrenmek için bir hesaplama yöntemi kullanır. 'Makine Öğrenimi' terimi, yapay zekanın (AI) öncüsü Arthur Samuel tarafından icat edildi. Bunu “Bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği veren bir çalışma alanı” olarak tanımlıyor.

Ücretsiz Makine Öğrenimi Kursları Neden Önemlidir?

Makine Öğrenimi, teknolojinin ve yaşam tarzının ilerlemesinden bu yana büyük ölçüde büyüyor ve ana akım haline geliyor. Hesaplama becerileri de ileri seviyelere yükseltildi ve yüksek hızlı internetin başlangıcından bu yana, makine zekasının rolü yüksek talep görüyor. Günümüz çağındaki bu gelişmiş dijital dönüşümler, insanların hızlı bir şekilde öğrenmesine ve daha iyi işleyen (AI) yapay zeka için yeni modeller geliştirmesine yardımcı oluyor.

Makine öğreniminin günlük hayatımıza getirebileceği birçok fayda vardır. Örneğin, maliyetleri düşürmek, gereksiz risklerden kaçınmak, pazardaki ürün hizmetlerinin kalitesi, siber güvenlik ihlallerini tespit etmek vb. Bu kadar büyük miktarda veri erişimiyle makine öğrenimi, günlük yaşam tarzlarının rutin görevlerini hızla üstleniyor.

Mutlaka Okuyun: Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenimi Proje Fikirleri

Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Makine Öğrenimi ücretsiz kursları , bu tür sorgular için en iyi kılavuzlardır. Çevrimiçi bir makine öğrenimi kursunda öğrenirken , makine öğreniminin dört temel unsuru hakkında bilgi sahibi olacaksınız:

1. Bir eğitim veri seti için doğru seçimler ve iyi hazırlık.

Eğitim verileri, kişinin makinenin yeni model parametrelerini öğrenmesini sağlamak için girdi eklemek için kullanacağı bilgileri temsil eder. Hem kümelenmiş hem de kümelenmemiş olabilir. Kümelenmiş veriler, makineden tahmin edilen ve sabit olan çıktılardır. Kümelenmemiş çıktılar açık uçludur. Cevaplar bilindiği için insanlar çoğunlukla kümelenmiş verileri kullanır, bu nedenle makinenin doğruluğu yargılanabilir. Cevap yanlışsa, iyileştirmeler getirmeye çalışabilirsiniz.

2. Bir eğitim veri setine uygulanacak algoritmanın seçimi.

Ücretsiz makine öğrenimi kurslarına göre, seçilmesi gereken algoritma türü aşağıdaki faktörlere bağlıdır:

• Girdinin tahmin edilen çıktıyı mı yoksa açık uçlu sınıflandırılmış çıktıyı mı isteyip istemediği.
• Ne kadar veri girildi?
• Yapay zekanın (AI) çözmesi gereken sorunun doğası.

Kümelenmiş veya tahmin edilen durumlarla, mantıksal veya sıradan bir en küçük kare regresyon çıktısı verecek bir regresyon algoritması kullanmanız gerekir. Veriler kümelenmemişse, çıktı en yakın çözüme dayanacaktır. Sinir ağları gibi bazı algoritmalar her iki durumda da çalışır.

3. Uygun modeli oluşturmak için algoritmayı eğitmek

Algoritmayı eğitmek, daha iyi sonuçlar ve iyi doğruluk için çeşitli düzensizlikleri ve parametreleri ayarlama sürecidir. Bir makine öğrenimi algoritması eğitmek için çok fazla tekrar ve optimizasyon tekniği gerekir. Makine kendi kendine çalışmak için yeterli öğrenme verisi oluşturduğundan, bu optimizasyon süreci insan müdahalesi gerektirmez. Doğru cevabı bulmak için makineye talimat vermenize gerek yoktur – sadece gerekli verileri gerektirir.

4. Giriş modellerini kullanın ve yükseltin

Son süreç, modele yeni verileri güncellemeye devam etmektir. Bu, modelin sürekli olarak gelişmesini sağlayarak daha iyi sonuçlara yol açar. Girilmesi gereken veriler, aradığınız çözümlere bağlıdır. Örneğin, bir makine öğrenimi kendi kendine sürüş modeli, yol haritaları, trafik, yol kuralları, güvenlik önlemleri vb. hakkında gerçek yaşam verilerine ihtiyaç duyacaktır.

Kariyerinizi hızlandırmak için Makine Öğrenimi kurslarını dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi öğrenin.

Günümüz dünyasında makine öğrenimi nimetleri

Ücretsiz Makine Öğrenimi kursları , bize aşağıdakiler gibi birçok avantaj sunan AI ve ML'nin geniş alanını keşfetmenize olanak tanır:

• Waymo'daki kendi kendini süren araba planları ve Tesla'daki otomatik pilotlar, gelişmiş makine öğreniminin örnekleridir.
• Cortana, Alexa, Siri vb. gibi dijital asistanlar, sesli komutlarla etkinleştirildikten sonra bilgi aramaya yardımcı olur.
• Netflix, Youtube, Amazon Prime, Disney Hotstar, vb. gibi uygulamalara özel öneriler.
• Gereksiz e-postaları algılayabilen e-posta spam filtreleri.
• Yüz Tanıma, parmak izi doğrulama vb. makine öğrenimi sayesinde daha güvenli hale geldi.

Beceri setleriniz için En İyi Çevrimiçi Makine Öğrenimi Kursları

İnternette milyonlarca kurs bulmak çok kolay, ancak en verimli olanı seçmek oldukça zor. Seni koruduk.

upGrad, Liverpool John Moores Üniversitesi tarafından Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında çevrimiçi bir Bilim Yüksek Lisansı sunar. Endüstri Uzmanlarından 25+ Mentorluk Oturumu ile 20 aylık bir kurstur. 12'den fazla endüstri projesi ve ödevi içerir ve 10 Bitirme Projesi arasından altı seçenek seçmeniz gerekir.

Programın Öne Çıkanları:

• Uygunluk – %50 (veya eşdeğeri) Lisans Derecesi, tercihen Matematiksel/İstatistiksel arka planda veya Bilgisayar Bilimi/BT/Kodlama arka planında.
• Sektörle ilgili bir konuda 6 aylık Makine Öğrenimi Yüksek Lisans Tezi/Projesi
• Araştırma ve Tez konusunda rehberlik için LJMU Danışmanı
• Esnek EMI seçenekleri: Ayda 208.31 dolardan başlayan fiyatlarla
• Önerilen 15 saat/hafta
• WES (World Education Services) Tanınan

upGrad, becerilerini geliştirmek isteyen öğrencilere ve profesyonellere birinci sınıf kurslar sunmaya çalışan çevrimiçi bir edTech platformudur.

ABD'deki AI ve ML Programlarımız

Çevrimiçi makine öğrenimi kursları hakkında daha fazla bilgi için upGrad'a kaydolun .

Çözüm

Makine öğrenimi kursları, veri madenciliği, istatistiksel tanıma vb. konuları içerir. Konular şunları içerir:

• Denetimli öğrenme, parametrik, parametrik olmayan algoritmaları, sinir ağlarını vb. içerir.
• Denetimsiz öğrenme, kümelenmiş öğrenmeyi, derin öğrenmeyi, boyutluluk azaltmayı vb. içerir.
• Çeşitli makine öğrenimi ve yapay zeka kavramları, varyans teorisi, inovasyon süreci vb. dahil olmak üzere makine öğrenimindeki uygulamalar.

Denetimli öğrenme, çeşitli eğitim veri setlerinin analizinin başlamasıyla başlar, en verimli sonuçların alınabilmesi için test setleri oluşturulur. Öğrenme algoritması ayrıca aldığı çıktıyı doğru çıktı ile karşılaştırabilir ve büyük farklılıklar bulduktan sonra kendini geliştirerek çalışabilir.

Denetimsiz öğrenme, sistemin kendi araştırma ve bulgularına göre verileri tanımlaması gereken benzersiz verileri içerir. Verileri araştırır ve yakın cevaplar bulmaya çalışır.