2022年の最高の機械学習コース[MLおよびAIコース]
公開: 2021-05-20目次
序章
インテリジェンスは、効率的に作業したり、問題を解決したりする能力としてよく説明されます。 しかし、インテリジェンスを採用するというこの概念は、現在ITの世界で変化しています。これは、人工知能（AI）の開発につながり、第4次産業革命の先駆けとなります。
社会におけるAIの影響は、金融、輸送、医学研究、宇宙探査、気象学の吊り下げの分野で変革をもたらしています。これは、人工知能（AI）の開発を推進し、第4の産業革命をもたらしています。
MLとAI
人工知能、つまりAIは、自動化産業の研究分野です。 概念的には、AIはインテリジェントマシンを開発するための技術的手段を採用しています。 そして、機械学習であるMLは、AIの概念を実行する方法の1つです。
機械学習は人工知能の一分野であり、広大な研究分野です。 機械の訓練を目的とした人工知能から原理を継承しています。 MLは、コンピュータープログラムが経験を通じて機械知能を自動的に改善できるようにするコンピューターアルゴリズムの開発を扱っています。
MLフィールドは、意味のある概念を統合し、履歴データから実際に実装できるようにすることに重点を置いています。 これには、スキルや知識を習得し、一連の経験から正しい決定を導き出すことによる、自動で定期的な学習のメカニズムが含まれます。 ただし、その学習範囲は、研究の全体的な分野または目的に対処する特定の技術である可能性があります。
統計に強いルーツを持つ機械学習は、最も興味深くペースの速いコンピュータサイエンス分野の1つになりつつあります。研究対象として、機械学習は主にさまざまなアルゴリズム、数学に基づく作業、およびアルゴリズムの実装に焦点を当てています。プログラミング言語で。
従来のプログラミングとは異なり、ML開発を明示的にプログラムする必要はありません。 アルゴリズムは、スマートに動作するようにプログラム（マシン）をトレーニングします。 したがって、機械学習により、人間が処理するのが難しいタスクのパターンを決定し、モデルを開発することができます。
機械学習は、単調なプロセスだけでなく、複雑なロジックベースのプロセスにも適用されています。 業界でのMLの実装は、より効率的でインテリジェントな方法でパフォーマンスを向上させます。 業界でのMLの適用は無限です。
たとえば、チャットボット、画像認識、広告配信、検索エンジン、不正検出、スパムフィルタリングなど、Webを介して実行される日常生活のタスクの一部は、機械学習モデルで機能します。
AIの業界での採用
デジタルの進化により、テクノロジー業界でのAIの採用が促進されました。 アマゾンやグーグルのような大手企業に加えて、さらに小規模な新興企業がビジネスにおけるAIに焦点を当てた開発に焦点を合わせています。 主に顧客体験を改善するためにMLアルゴリズムを採用した結果、市場は魔法のように変化しました。
（ソース）
AIの進化
1935年、英国のコンピューターのパイオニアであるアランチューリングは、無制限のメモリとスキャナーを備えたマシンについて説明しました。これらのメモリは、シンボルごとに、さらに多くのシンボルを読み書きし、スキャナーシンボルとしてメモリに格納された命令によって示されます。 これは、現代のコンピュータシステムの基盤であるチューリングマシンです。
それ以来、AIは急速に発展してきました。 1945年、チューリングはコンピューターが優れたチェスをするだろうと予測しました。
1977年までに、チェスプログラムであるDeep Blueは、世界チャンピオンのGarryKasparovを打ち負かしました。
MLの使用
MLは業界に遍在しています。 ITベースの生産、研究、医療、マーケティングなど、さまざまな分野で広く使用されています。
サブ
1.ファイナンス
MLは現在、株価予測、電子取引、ローンリスク評価、不動産評価などの主要な財務分析および決定に使用されています。
2.電気通信
AIは、通信、衛星、GPSでも広く使用されています。 これは、進行中のNASA火星パーサヴィアランス探査機を含む宇宙探査に不可欠です。
3.医療
医学の分野では、心臓や肺の病気を検出し、癌を治療するためにも使用されます。
4.農業
農業では、最も効率的な収穫期を予測するために使用されています。 また、自動車製造や市場調査事業においても存在感を示しており、他のいくつかのセクターでターゲットを絞ったマーケティングやオンライン検索の採用に取り組んでいます。
5.監視
機械の視覚は、監視と追跡に使用されます。 現在、米国の一部の裁判所は、MLモデルのアルゴリズムを使用して、防御側が繰り返し犯罪者になる可能性を判断しています。
ディープラーニング
MLテクノロジーはディープフェイクの作成にも使用されており、現在はユーモアの面で体験できますが、時間の経過とともに、特にフェイクニュースのように脅威を引き起こす可能性があります。
AIに対する市場の需要
2021年のGartnerReportによると、 2025年までに大企業のITリーダーの50％が、人工知能（AI）と強化されたインテリジェンスをサポートするための運用テクノロジ管理（OTM）スキルを必要とします。
IDCによると、世界のAI市場の予測成長率は、2021年に前年比16.4％増の3,275億ドルになります。 また、 2024年までに、市場は5年間の複合年間成長率（CAGR）が17.5％で、総収益が5,543億ドルに達し、5,000億ドルを超えると予想されています。
インドの文脈では、IDCレポートは、人工知能の支出が30％以上増加したと述べています。 AIの支出は、2019年の3億70万ドルから、2023年には30.8％のCAGRで8億8,050万ドルに増加する可能性があります。
AIの給与
PayScaleによると、人工知能（AI）の専門家の平均給与はRs1,546,314であり、MLエンジニアの平均給与は£800kです。 インドの平均的な機械学習の給与は約ルピーです。 インセンティブを含めて、年間6,86,281。
AIエンジニアは、転職時に最大60〜80％の儲かるハイキングを得ることがわかっていますが、他のストリームプロフェッショナルは、平均20〜30％の利益を得ることができます。
キャリアの機会
AIの専門家は、次のタイトルのいずれかの役割を持つことができます。
- ビッグデータエンジニア
- ビジネスインテリジェンス開発者
- データサイエンティスト
- 機械学習エンジニア
- 研究員
- AIデータアナリスト
- AIエンジニア
- ロボット科学者など
MLエンジニアになることができるのは誰ですか？
コーディングに精通した数学に精通した学生は、AI分野で職業を選択するための最も望ましい候補者です。 数学や統計のバックグラウンドを持つ卒業生は、MLエンジニアになることを選択できます。 コンピュータサイエンス、データサイエンス、ソフトウェアエンジニアリングではないにしても、数学または統計学の学士号または修士号が最低限必要です。 Python、R、または同等のものなどの数学ベースのプログラミング言語の実践的な専門知識を持つことは、MLのプラスポイントです。
- 統計と確率の原則に関する知識は、多くのMLアルゴリズムの基礎を築きます。
- 数値の概念に加えて、ソフトウェアエンジニアリングの基本的な概念を明確にすると、実装が容易になります。
- さまざまなMLアルゴリズムとライブラリを使用する傾向が不可欠です。
- サンプルMLプロジェクトの実践に役立つデータモデリングと評価方法の知識を習得します。
- オンラインコーディングフォーラムに参加し、MLの基礎についてさらに学ぶためのオンライン手段はたくさんあります。
MLスキルとAIベースのプロジェクトを管理する能力に加えて、業界はML/AIコースの認定を求めています。 したがって、あなたに合った公式コースに登録してください。 オンラインコースの大部分は選択可能です。
upGradという名の評判の高い機関の1つがあなたを助けます。 upGradが提供するコースの恩恵を受けることができます。 AIとMLのオンラインコースの1つを選択し、オンラインに参加した後はプロのMLエンジニアになり、夢を実現してください。
コース
eラーニングへの移行が成功した数十年にわたって、いくつかのオンラインチャネルにより、学生は希望するコースに簡単に登録できます。 専門家が自分の研究分野で資格を取得するのを助けるためにそのようなコースを提供するいくつかのプロバイダーがあります。 upGradというブランドは、AIやMLなどの技術およびビジネス関連のオンラインコースを提供するパイオニアプロバイダーの1つです。
upGradが提供するコース
技術革命が機械学習と人工知能によって主導されていることを考えると、upGradは、データサイエンスの志望者と専門家向けに、最先端のケースベースのコースを考案しました。upGradでは、機械学習の4つの主要なコースを利用できます。
- 機械学習とディープラーニングの高度な証明書–チャットボット、ニュース推奨エンジンなどの構築方法を学び、MLエンジニアになりましょう
- 機械学習とNLPの高度な証明書
- 機械学習とAIのエグゼクティブPGプログラム–機械学習エンジニアになり、エージェントをトレーニングしてチックタックトーをプレイしたり、チャットボットをトレーニングしたりする方法を学びましょう。
- 機械学習とAIの科学のマスター–IIIT-BとLJMUから機械学習とAIの統合されたマスタープログラムを追求します。 オフラインプログラムよりも10倍経済的です。
- 機械学習の高度な証明書プログラム– IITデリーから機械学習と人工知能の切望された機会を追求し、基本的なデータサイエンスの概念に関する知識を強化します。 ML実装の基礎となる数学を学び、不均衡なデータを処理し、MLアルゴリズムの評価指標と最適化戦略に精通します。 詳細については、当社のWebサイトをご覧ください。
すべてのコースはオンラインであり、働く専門家向けに設計されています。
適格基準は、50％または同等の合格点を持つ最低学士号としてベンチマークされています。 少なくとも1年の実務経験があるか、数学または統計学の学位を持っている学生がより適しています。
なぜupGradコースを選ぶのですか？
コースはWES（World Education Services）によって承認され、UGCによって認定された大学であるIIT Bangaloreによって認定され、AICTEによって承認されました。 NIRFランキングによると、この研究所はトップ70の工学系大学に属しています。
カリキュラムは、クラス最高の専門家と一流の教員によって設計されています。 コンテンツには、マルチメディア、ビデオ、ケーススタディ、およびプロジェクトが含まれます。
結論
AIとMLの重要性についての公正な考えが得られたので、機械学習の学習を決定できます。 機械学習を学ぶ場所、機械学習の学習を開始する方法、および機械学習を学習するための最良の方法に関する情報を入手してください。
世界のトップ大学からMLコースを学びましょう。 マスター、エグゼクティブPGP、または高度な証明書プログラムを取得して、キャリアを迅速に追跡します。
コースプロバイダー機関であるupGradは、機械学習とAIのエグゼクティブPGプログラムと、機械学習とAIの理学修士を提供しており、キャリアの構築につながる可能性があります。 これらのコースでは、機械学習の必要性と、最急降下法から機械学習に至るまでのさまざまな概念をカバーするこのドメインの知識を収集するためのさらなる手順について説明します。
