Beste Kurse für maschinelles Lernen im Jahr 2022 [ML- und KI-Kurse]
Veröffentlicht: 2021-05-20Inhaltsverzeichnis
Einführung
Wir beschreiben Intelligenz oft als die Fähigkeit, effizient zu arbeiten oder Probleme zu lösen. Dieses Konzept der Einführung von Intelligenz ändert sich jedoch jetzt in der IT-Welt – es führt zur Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) und läutet die vierte industrielle Revolution ein.
Die Auswirkungen der KI in der Gesellschaft sind transformative Impulse in den Bereichen Finanzen, Transport, medizinische Forschung, Weltraumforschung und Meteorologie – sie treiben die Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) voran und bewirken eine vierte industrielle Revolution.
ML und KI
Künstliche Intelligenz, kurz KI, ist ein Studiengebiet in der Automatisierungsindustrie. Konzeptionell verwendet KI technologische Mittel, um intelligente Maschinen zu entwickeln. Und maschinelles Lernen , ML, ist eine der Möglichkeiten, das Konzept der KI umzusetzen.
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz und ein weites Studiengebiet. Es erbt das Prinzip der künstlichen Intelligenz, die auf Trainingsmaschinen abzielt. ML befasst sich mit der Entwicklung von Computeralgorithmen, mit denen die Computerprogramme die Maschinenintelligenz durch Erfahrung automatisch verbessern.
Das ML-Feld konzentriert sich darauf, sinnvolle Konzepte zu synthetisieren und sie aus historischen Daten praktisch umsetzbar zu machen. Es beinhaltet einen Mechanismus des automatischen und periodischen Lernens durch den Erwerb von Fähigkeiten, Wissen und das Ableiten der richtigen Entscheidungen aus einer Reihe von Erfahrungen. Sein Lernbereich könnte jedoch das gesamte Studiengebiet oder spezifische Techniken sein, die das Ziel ansprechen.
Mit starken Wurzeln in der Statistik entwickelt sich Maschinelles Lernen zu einem der interessantesten und schnelllebigsten Arbeitsfelder der Informatik. Als Studienfach konzentriert sich Maschinelles Lernen hauptsächlich auf verschiedene Algorithmen, deren auf Mathematik basierendes Arbeiten und die Implementierung der Algorithmen in einer Programmiersprache.
Im Gegensatz zur traditionellen Programmierung muss die ML-Entwicklung nicht explizit programmiert werden. Die Algorithmen trainieren die Programme (Maschinen), sich intelligent zu verhalten. Maschinelles Lernen ermöglicht es uns also, Muster zu erkennen und Modelle für Aufgaben zu entwickeln, die für Menschen schwer zu bewältigen sind.
Maschinelles Lernen wird sowohl auf monotone als auch auf komplexe logikbasierte Prozesse angewendet. Die Implementierung von ML in der Branche verbessert die Leistung auf effizientere und intelligentere Weise. Die Anwendung von ML in der Industrie ist grenzenlos.
Beispielsweise arbeiten einige der alltäglichen Aufgaben, die über das Internet ausgeführt werden, beispielsweise Chatbots, Bilderkennung, Anzeigenschaltung, Suchmaschinen, Betrugserkennung, Spam-Filterung usw., mit Modellen des maschinellen Lernens.
Einführung von KI in der Industrie
Die digitale Evolution hat die Einführung von KI in der Technologiebranche vorangetrieben. Neben Big Playern wie Amazon und Google setzen auch kleinere Startups auf KI-fokussierte Entwicklung in ihrem Geschäft. Die Einführung von ML-Algorithmen in erster Linie zur Verbesserung des Kundenerlebnisses hat zu einem magischen Wandel auf dem Markt geführt.
(Quelle )
Entwicklung der KI
1935 beschrieb der britische Computerpionier Alan Turing eine Maschine mit unbegrenztem Speicher und Scannern, die diese Erinnerungen Symbol für Symbol durchgingen und weitere Symbole lasen und schrieben, die durch die im Speicher als Scannersymbol gespeicherten Anweisungen angezeigt würden. Dies ist die Turing-Maschine, die die Grundlage moderner Computersysteme darstellt.
Seitdem hat sich KI rasant entwickelt. 1945 sagte Turing voraus, dass Computer hervorragend Schach spielen würden.
1977 schlug Deep Blue, ein Schachprogramm, den Weltmeister Garry Kasparov.
Verwendung von ML
ML ist in der Branche allgegenwärtig. Es ist in verschiedenen Sektoren weit verbreitet, einschließlich IT-basierter Produktion, Forschung, Medizin, Marketing und so weiter.
Sub
1. Finanzen
ML wird heute in wichtigen Finanzanalysen und -entscheidungen verwendet, einschließlich Aktienkursprognosen, elektronischem Handel, Kreditrisikobewertungen, Immobilienbewertung usw.
2. Telekommunikation
KI wird auch in großem Umfang in den Bereichen Telekommunikation, Satellit und GPS eingesetzt. Es ist bei Weltraumforschungen von entscheidender Bedeutung, einschließlich der laufenden NASA Mars Perseverance Probe.
3. Medizinisch
In der Medizin wird es zur Erkennung von Herz- und Lungenerkrankungen sowie zur Behandlung von Krebs eingesetzt.
4. Landwirtschaft
In der Landwirtschaft wird es verwendet, um die effizienteste Erntesaison vorherzusagen. Es ist auch in der Automobilherstellung und in Marktforschungsunternehmen präsent, um gezieltes Marketing und die Einführung von Online-Suchen in mehreren anderen Sektoren anzugehen.
5. Überwachung
Die maschinelle visuelle Wahrnehmung wird bei der Überwachung und Verfolgung eingesetzt. Einige Gerichte in den USA verwenden jetzt die Algorithmen von ML-Modellen, um zu entscheiden, ob aus Verteidigern Wiederholungstäter werden.
Tiefes Lernen
Die ML-Technologie wird auch verwendet, um Deepfakes zu erstellen, die jetzt auf humoristischem Gebiet erfahrbar sind, jedoch im Laufe der Zeit eine Bedrohung darstellen können, insbesondere wie gefälschte Nachrichten.
Marktnachfrage nach KI
Laut dem Gartner -Bericht von 2021 werden bis 2025 50 % der IT-Führungskräfte großer Unternehmen Kenntnisse im Bereich Operations Technology Management (OTM) benötigen, um künstliche Intelligenz (KI) und erweiterte Intelligenz zu unterstützen.
Laut IDC werden die Zahlen des prognostizierten Wachstums für den globalen KI-Markt im Jahr 2021 um 16,4 % gegenüber dem Vorjahr auf 327,5 Milliarden US-Dollar steigen . Außerdem wird erwartet, dass der Markt bis 2024 die 500-Milliarden-Dollar-Marke mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 17,5 % über fünf Jahre und einem Gesamtumsatz von beeindruckenden 554,3 Milliarden US-Dollar überschreiten wird.
Im indischen Kontext zitiert der IDC-Bericht das Wachstum der Ausgaben für künstliche Intelligenz um über 30 %. Die KI-Ausgaben werden voraussichtlich von 300,7 Millionen US-Dollar im Jahr 2019 auf 880,5 Millionen US-Dollar im Jahr 2023 bei einer CAGR von 30,8 % steigen.
Gehalt in KI
Laut PayScale beträgt das Durchschnittsgehalt für Fachleute in der künstlichen Intelligenz (KI) 1.546.314 Rupien und für ML-Ingenieure 800.000 ₹. Das durchschnittliche Gehalt für maschinelles Lernen in Indien beträgt ungefähr Rs. 6.86.281 pro Jahr, einschließlich Anreize.
Es wurde festgestellt, dass ein KI-Ingenieur beim Jobwechsel eine lukrative Erhöhung von bis zu 60–80 % erhält, während der andere Stream-Profi durchschnittlich 20–30 % einsacken könnte.
Karrierechancen
Fachleute in der KI können eine der Rollen im folgenden Titel einnehmen:
- Big-Data-Ingenieur
- Business-Intelligence-Entwickler
- Datenwissenschaftler
- Ingenieur für maschinelles Lernen
- Forschungswissenschaftler
- KI-Datenanalyst
- KI-Ingenieur
- Robotikwissenschaftler usw.
Wer kann ML-Ingenieur werden?
Ein mathematisch versierter Student mit einem Gespür für Programmieren ist der begehrteste Kandidat für einen Beruf im KI-Bereich. Absolventen mit mathematischem und/oder statistischem Hintergrund können sich dafür entscheiden, ML-Ingenieure zu werden. Mindestens Bachelor- oder Master-Abschluss vorzugsweise in Mathematik oder Statistik, wenn nicht Informatik, Data Science, Software Engineering erforderlich ist. Praktische Kenntnisse in mathematikbasierten Programmiersprachen wie Python, R oder Äquivalenten sind ein Pluspunkt in ML.
- Das Wissen um Statistik und Wahrscheinlichkeitsprinzipien bildet die Grundlage vieler ML-Algorithmen.
- Abgesehen von numerischen Konzepten würde es die Implementierung erleichtern, wenn grundlegende Konzepte des Software-Engineering klar sind.
- Die Neigung zum Arbeiten mit verschiedenen ML-Algorithmen und -Bibliotheken ist unerlässlich.
- Erwerben Sie Kenntnisse über Datenmodellierungs- und Auswertungsmethoden, die Ihnen beim Üben von Beispiel-ML-Projekten helfen würden.
- Es gibt viele Online-Möglichkeiten, um an Online-Codierungsforen teilzunehmen und mehr über ML-Grundlagen zu erfahren.
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Kurse
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- Advanced Certificate in Machine Learning und NLP
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Alle Kurse sind online und richten sich an Berufstätige.
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Fazit
Nachdem Sie nun eine ungefähre Vorstellung von der Bedeutung von KI und ML haben, können Sie sich für das Studium des maschinellen Lernens entscheiden. Informieren Sie sich darüber, wo Sie maschinelles Lernen lernen können, wie Sie mit dem Lernen von maschinellem Lernen beginnen und wie Sie maschinelles Lernen am besten lernen.
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