Kostenloser Online-Kurs für maschinelles Lernen mit Zertifizierung

Der Begriff Machine Learning ist so einfach wie der Name klingt. Das bedeutet, dass Computer so programmiert wurden, dass sie als künstliche Intelligenz fungieren – sie können selbst bessere Ergebnisse oder Ergebnisse für eine problematische Lösung auswählen. Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden eine rechnerische Methode, um die Informationen der Daten direkt zu lernen, ohne vorgegebene Modelle oder komplexe Gleichungen zu verwenden. Der Begriff „Machine Learning“ wurde von Arthur Samuel, einem Pionier der künstlichen Intelligenz (KI), geprägt. Er beschreibt es als ein „Studiengebiet, das Computern die Fähigkeit gibt zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden“.

Warum sind kostenlose Kurse zum maschinellen Lernen wichtig?

Maschinelles Lernen wächst seit der Weiterentwicklung von Technologie und Lebensstil massiv und wird zum Mainstream. Auch die Rechenfähigkeiten wurden auf ein fortgeschrittenes Niveau angehoben, und seit dem Aufkommen des Hochgeschwindigkeits-Internets ist das Rollenspiel der maschinellen Intelligenz sehr gefragt. Diese fortgeschrittenen digitalen Transformationen im heutigen Zeitalter helfen Menschen, schnell zu lernen und neue Modelle für eine besser funktionierende (KI) künstliche Intelligenz zu entwickeln.

Es gibt viele Vorteile, die maschinelles Lernen in unser tägliches Leben bringen kann. Zum Beispiel Kosten senken, unnötige Risiken vermeiden, die Qualität von Produktdienstleistungen auf den Markt bringen, Verstöße gegen die Cybersicherheit erkennen usw. Bei einer so großen Menge an Datenzugriff übernimmt maschinelles Lernen schnell die Routineaufgaben des täglichen Lebens.

Muss gelesen werden: Projektideen für maschinelles Lernen für Anfänger

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Kostenlose Kurse zum maschinellen Lernen sind die besten Leitfäden für solche Fragen. Während Sie in einem Online-Kurs zum maschinellen Lernen lernen , werden Sie mit den vier Schlüsselelementen des maschinellen Lernens vertraut gemacht:

1. Richtige Entscheidungen und gute Vorbereitung für einen Trainingsdatensatz.

Trainingsdaten stellen Informationen dar, die die Person verwenden wird, um Eingaben einzufügen, damit die Maschine neue Modellparameter lernt. Es kann sowohl geclustert als auch nicht geclustert sein. Geclusterte Daten sind die von der Maschine vorhergesagten Ausgaben, die fest sind. Nicht geclusterte Ausgänge sind offen. Menschen verwenden meistens geclusterte Daten, weil die Antworten bekannt sind, sodass die Genauigkeit der Maschine beurteilt werden kann. Wenn die Antwort falsch ist, können Sie versuchen, Verbesserungen einzubringen.

2. Auswahl eines Algorithmus zur Anwendung auf einen Trainingsdatensatz.

Laut den kostenlosen Kursen zum maschinellen Lernen hängt die Art der zu wählenden Algorithmen von den folgenden Faktoren ab:

• Ob die Eingabe eine vorhergesagte Ausgabe oder eine klassifizierte Ausgabe mit offenem Ende wünscht.
• Wie viele Daten wurden eingegeben?
• Die Art des Problems, das künstliche Intelligenz (KI) lösen muss.

Bei geclusterten oder vorhergesagten Fällen müssen Sie einen Regressionsalgorithmus verwenden, der entweder eine logische oder eine gewöhnliche Regressionsausgabe der kleinsten Quadrate liefert. Wenn die Daten nicht gruppiert sind, basiert die Ausgabe auf der nächsten Lösung. Einige Algorithmen wie neuronale Netze funktionieren in beiden Fällen.

3. Trainieren Sie den Algorithmus, um das geeignete Modell zu erstellen

Beim Training des Algorithmus werden verschiedene Unregelmäßigkeiten und Parameter abgestimmt, um bessere Ergebnisse und eine gute Genauigkeit zu erzielen. Es sind viele Wiederholungs- und Optimierungstechniken erforderlich, um einen maschinellen Lernalgorithmus zu trainieren. Dieser Optimierungsprozess erfordert kein menschliches Eingreifen, da die Maschine genügend Lerndaten erstellt, um selbstständig zu funktionieren. Sie müssen der Maschine keine Anweisungen geben, um die richtige Antwort zu finden – sie benötigt nur die notwendigen Daten.

4. Verwenden und aktualisieren Sie die Eingabemodelle

Der letzte Prozess besteht darin, ständig neue Daten für das Modell zu aktualisieren. Dadurch kann sich das Modell ständig verbessern, was zu besseren Ergebnissen führt. Welche Daten eingefügt werden müssen, hängt von den gesuchten Lösungen ab. Beispielsweise benötigt ein maschinell lernendes Selbstfahrmodell reale Daten zu Straßenkarten, Verkehr, Straßenverkehrsregeln, Sicherheitsmaßnahmen usw.

Lernen Sie Machine Learning-Kurse online von den besten Universitäten der Welt – Master, Executive Post Graduate Programs und Advanced Certificate Program in ML & AI, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

Segen des maschinellen Lernens in der heutigen Welt

Kostenlose Machine Learning-Kurse ermöglichen es Ihnen, die weite Domäne von KI und ML zu erkunden, die uns viele Vorteile bieten, wie zum Beispiel:

• Pläne für selbstfahrende Autos in Waymo und Autopiloten in Tesla sind Beispiele für fortschrittliches maschinelles Lernen.
• Digitale Assistenten wie Cortana, Alexa, Siri usw. helfen bei der Informationssuche, sobald sie über Sprachbefehle aktiviert wurden.
• Maßgeschneiderte Empfehlungen zu Anwendungen wie Netflix, Youtube, Amazon Prime, Disney Hotstar usw.
• E-Mail-Spamfilter, die unnötige E-Mails erkennen können.
• Gesichtserkennung, Fingerabdruck-Authentifizierung usw. sind dank maschinellem Lernen sicherer geworden.

Die besten Online-Kurse für maschinelles Lernen für Ihre Fähigkeiten

Es ist sehr einfach, Millionen von Kursen über das Internet zu finden, aber ziemlich schwierig, den effizientesten auszuwählen. Wir geben dir Deckung.

upGrad bietet einen Online- Master of Science in Machine Learning & AI der Liverpool John Moores University an. Es ist ein 20-monatiger Kurs mit mehr als 25 Mentoring-Sitzungen von Branchenexperten. Es umfasst mehr als 12 Industrieprojekte und -aufgaben, und Sie müssen sechs Optionen aus 10 Capstone-Projekten auswählen.

Programm-Highlights:

• Eignung – 50% (oder gleichwertiger) Bachelor-Abschluss, vorzugsweise mit mathematischem/statistischem Hintergrund oder Informatik/IT/Codierungshintergrund.
• 6 Monate Machine Learning Master Thesis/Projekt zu einem branchenrelevanten Thema
• LJMU-Betreuer für die Beratung zu Forschung und Dissertation
• Flexible EMI-Optionen: Ab 208,31 $/Monat
• Empfohlen 15 Std./Woche
• WES (World Education Services) anerkannt

upGrad ist eine Online-EdTech-Plattform, die bestrebt ist, Studenten und Fachleuten, die sich weiterbilden möchten, erstklassige Kurse anzubieten.

Unsere KI- und ML-Programme in den USA

Melden Sie sich bei upGrad an, um weitere Informationen zu Online-Kursen zum maschinellen Lernen zu erhalten.

Fazit

Machine-Learning-Kurse umfassen Aspekte des Data Mining, statistische Erkennungen usw. Zu den Themen gehören:

• Überwachtes Lernen umfasst parametrische, nichtparametrische Algorithmen, neuronale Netze usw.
• Unüberwachtes Lernen umfasst Clustered Learning, Deep Learning, Dimensionsreduktion usw.
• Praktiken des maschinellen Lernens, einschließlich verschiedener Konzepte des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, Varianztheorie, Innovationsprozess usw.

Überwachtes Lernen beginnt mit dem Beginn der Analyse verschiedener Trainingsdatensätze, die Testsätze werden gebildet, um die effizientesten Ergebnisse zu erzielen. Der Lernalgorithmus kann auch die empfangene Ausgabe mit der korrekten Ausgabe vergleichen und, wenn er größere Unterschiede findet, daran arbeiten, sich selbst zu verbessern.

Unüberwachtes Lernen umfasst beispiellose Daten, in denen das System Daten anhand seiner eigenen Forschung und Erkenntnisse identifizieren muss. Es untersucht die Daten und versucht, nahe Antworten zu finden.