介绍
机器学习是当前高度发展的技术领域。这项技术使得计算机系统能够在没有技术编程的情况下学习和做出决策。它具有各种应用，包括识别模式、数据分析和随着时间的推移改善性能。本指南将介绍如何在线学习机器学习，为您介绍可用的最佳机器学习课程，并帮助您选择合适的课程。
什么是机器学习？
机器学习是人工智能领域利用数据和算法解决问题和做出决策的方式，随着时间的推移提高其效率。机器学习的类型包括：
- 监督学习：这种类型的机器学习依赖于数据，并提供算法来帮助系统学习。用户提供给机器的结果最终是标记的数据集，其余数据作为输入特征。例如，您想了解软件失败的统计数据和原因。在这种情况下，您将向机器提供10个未能成功的软件的数据和解释，并提供10个成功的软件和原因的数据。标记数据监督系统理解您可能正在寻找的数据。
- 无监督学习：无监督学习不依赖于标记的数据集和数据。这种类型的机器学习帮助创建预测模型。无监督学习中最常用的模型包括：
- 隐马尔可夫模型
- 聚类
- 层次聚类
- 高斯混合模型
- 强化学习：强化学习类似于人类的知识。该模型与环境进行交互，并依赖于获得正反馈。它使用一种试错的方法。
为什么要在线学习机器学习？
通过最佳的机器学习课程在线学习机器学习，可以获得灵活的学习机会。在线学习专业技能带来众多好处，例如：
- 可访问性：任何时候、任何地点都可以访问课程提供的大量信息和丰富的数据。
- 灵活性：学习者可以调整学习时间和学习进度。最佳的机器学习课程不会限制用户必须在特定时间范围内学习。
- 成本效益：在线学习机器学习课程相对于线下课程来说，包括基础设施、维护和服务等相关成本是相对较低的。
- 与行业相关的内容：在线学习提供与行业相关的内容，强调提供与行业趋势相关的培训。这种类型的学习使学习者与技术领域的趋势相结合。
- 个性化关注：最佳的在线机器学习课程提供个性化辅导和关注，提高学习者的技能发展质量。
机器学习课程大纲是什么样的？
在线机器学习课程提供精良的课程，总结了整个学科的范围。一般的课程大纲包括：
- 机器学习简介
- 监督学习和线性回归
- 分类和逻辑回归
- 决策树和随机森林
- 朴素贝叶斯和支持向量机
- 无监督学习
- 自然语言处理和文本挖掘
- 深度学习简介
- 时间序列分析
前五个在线机器学习课程
以下是可以帮助您在机器学习领域获得专业知识的前五个在线机器学习课程：
1. 认证 AI & ML BlackBelt Plus Program
AI 和 ML BlackBelt Plus Program提供人工智能和机器学习背景的高级知识。该课程提供综合培训、个性化体验、实践操作、真实项目，并为学习者准备未来与人工智能和机器学习相关的工作能力，所有这些都在一个课程中提供。
2. 机器学习初学者认证课程
这个机器学习在线课程是初学者和寻找完全免费课程的人的一站式解决方案。
该课程深入讲解Python基础知识、机器学习基础、构建机器学习模型以及特征工程技术，以提高机器学习模型的整体表现。
3. 机器学习入门计划
机器学习入门计划允许学习者免费报名，并专注于学习机器学习模型和应对实际生活中的情况。这个入门计划包括以下内容：
- 机器学习简介
- 简化版机器学习
- 专家讲座
4. 应用机器学习 – 初学者到专业人士
应用机器学习 – 初学者到专业人士课程提供了解决与机器学习相关的业务问题所需的所有工具和技术。涵盖的概念包括：
- 了解机器学习和数据科学如何在今天颠覆多个行业。
- 线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林算法用于构建机器学习模型。
- 了解如何在机器学习中解决分类和回归问题。
- 集成模型技术，如装袋法、提升法、支持向量机（SVM）和核技巧。
- 学习主成分分析（PCA）和t-SNE等降维技术。
- 评估机器学习模型并通过特征工程进行改进。
- 学习无监督机器学习技术，如K均值聚类和层次聚类。
- 学习如何处理不同类型的机器学习问题的数据（表格、文本、非结构化数据）。
- 通过特征工程提高和增强机器学习模型的准确性。
5. 人工智能和机器学习简介
人工智能正在塑造未来的技术时代。学习机器学习在线课程是增添专业履历魅力的最明显选择之一。人工智能和机器学习简介是一门高级课程，对学习者提供以下重要收获：
- AI和ML的当前状态以及它们如何在全球范围内改变业务。
- 对AI和ML的含义、在当前市场和行业的代表性、工作原理以及为什么要学习它们有深入理解。
- 对常见的数据捕获类型、工具和技术有所了解。
机器学习工作和薪资（印度和美国）
人工智能和机器学习正在改变我们周围的世界。随着它们的发展，它们改变了我们工作和职能的技术。因此，在印度和美国对机器学习专家的需求正在增加。工作角色包括机器学习工程师、数据科学家和AI研究人员。
在美国，机器学习工程师的薪资为$1,51,382，而在印度为Rs.15,00,000。数据科学家和AI研究人员也可以获得丰厚的薪酬。在印度，数据科学家每年可以赚取₹13,50,000，在美国每年可以赚取$1,27,002。AI研究人员的平均基本工资在印度为₹10,05,221，在美国为每年$1,17,542。
结论
机器学习是一个竞争激烈的领域，非常高效地提供未来的就业机会。通过学习在线机器学习课程，与行业专家进行实践可以帮助提升专业技能和专业知识。复习基础知识并获得高级知识，点燃你初涉机器学习职业道路的激情。迈出超越竞争、实现在MAANG+等公司实现梦想数据科学家角色的第一步。立即报名！