Los mejores cursos de aprendizaje automático en 2022 [Cursos de ML y IA]
Publicado: 2021-05-20Tabla de contenido
Introducción
A menudo describimos la inteligencia como la capacidad de trabajar de manera eficiente o de resolver problemas. Sin embargo, este concepto de adopción de inteligencia ahora está cambiando en el mundo de TI: está conduciendo al desarrollo de inteligencia artificial (IA) y marcando el comienzo de la cuarta revolución industrial.
El impacto de la IA en la sociedad es un impulso transformador en las áreas de finanzas, transporte, investigación médica, exploración espacial y meteorología: está impulsando el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) y provocando una cuarta revolución industrial.
ML e IA
La Inteligencia Artificial, en resumen, AI, es un campo de estudio en las industrias de automatización. Conceptualmente, la IA adopta medios tecnológicos para desarrollar máquinas inteligentes. Y el aprendizaje automático , ML, es una de las formas de ejecutar el concepto de IA.
Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial y es un vasto campo de estudio. Hereda el principio de la inteligencia artificial destinado a entrenar máquinas. ML se ocupa del desarrollo de algoritmos informáticos que permiten que los programas informáticos mejoren automáticamente la inteligencia de la máquina a través de la experiencia.
El campo ML se enfoca en sintetizar conceptos significativos, haciéndolos prácticamente implementables a partir de datos históricos. Implica un mecanismo de aprendizaje automático y periódico mediante la adquisición de habilidades, conocimientos y la toma de decisiones correctas a partir de una serie de experiencias. Sin embargo, su ámbito de aprendizaje podría ser el campo general de estudio o técnicas específicas que aborden el objetivo.
Con fuertes raíces en las estadísticas, el aprendizaje automático se está convirtiendo en uno de los campos de la informática más interesantes y dinámicos para trabajar. Como tema de estudio, el aprendizaje automático se centra principalmente en diferentes algoritmos, su funcionamiento basado en las matemáticas y la implementación de los algoritmos. en un lenguaje de programación.
A diferencia de la programación tradicional, el desarrollo de ML no necesita programarse explícitamente. Los algoritmos entrenan a los programas (máquinas) para que se comporten de manera inteligente. El aprendizaje automático nos permite determinar patrones y desarrollar modelos para tareas que son difíciles de manejar para los humanos.
El aprendizaje automático se está aplicando a procesos monótonos y complejos basados en la lógica. La implementación de ML en la industria mejora el rendimiento de formas más eficientes e inteligentes. La aplicación de ML en las industrias es ilimitada.
Por ejemplo, algunas de las tareas cotidianas que se realizan a través de la web, por ejemplo, los chatbots, el reconocimiento de imágenes, la publicación de anuncios, los motores de búsqueda, la detección de fraudes, el filtrado de spam, etc., funcionan en modelos de aprendizaje automático.
Adopción de la industria de la IA
La evolución digital ha impulsado la adopción de la IA en la industria de la tecnología. Además de los grandes jugadores como Amazon y Google, incluso las nuevas empresas más pequeñas se están enfocando en el desarrollo centrado en la IA en sus negocios. La adopción de algoritmos de ML principalmente para mejorar la experiencia del cliente ha resultado en una transición mágica en el mercado.
(fuente )
Evolución de la IA
En 1935, el pionero informático británico, Alan Turing, describió una máquina con memoria ilimitada y escáneres que pasaban por estas memorias, símbolo por símbolo, leyendo y escribiendo más símbolos, que serían indicados por las instrucciones almacenadas en la memoria como el símbolo del escáner. Esta es la máquina de Turing, que es la base de los sistemas informáticos modernos.
Desde entonces, la IA se ha desarrollado rápidamente. En 1945, Turing predijo que las computadoras jugarían un ajedrez excelente.
En 1977, Deep Blue, un programa de ajedrez, venció al campeón mundial, Garry Kasparov.
Usos de ML
ML tiene omnipresencia en la industria. Es ampliamente utilizado en varios sectores, incluida la producción basada en TI, la investigación, la medicina, el marketing, etc.
Sub
1. Finanzas
ML ahora se usa en importantes análisis y decisiones financieras, incluida la predicción del precio de las acciones, el comercio electrónico, las evaluaciones de riesgo de préstamos, la valoración de bienes raíces, etc.
2. Telecomunicaciones
La IA también se usa mucho en telecomunicaciones, satélite y GPS. Es vital en las exploraciones espaciales, incluida la sonda de perseverancia de Marte de la NASA en curso.
3. Médico
En el campo de la medicina, se utiliza para detectar enfermedades cardíacas y pulmonares, y también para tratar el cáncer.
4. Agrícola
En agricultura, se utiliza para predecir la temporada de cosecha más eficiente. También tiene presencia en la fabricación de automóviles y en negocios de investigación de mercado para abordar el marketing dirigido y la adopción de búsquedas en línea en varios otros sectores.
5. Vigilancia
La percepción visual de la máquina se utiliza en la vigilancia y el seguimiento. Algunos tribunales en los EE. UU. ahora usan los algoritmos de los modelos ML para decidir las posibilidades de que los defensores se conviertan en infractores reincidentes.
Aprendizaje profundo
La tecnología ML también se usa para hacer deepfakes, ahora experienciales en términos de humor, sin embargo, con el tiempo, puede causar una amenaza, especialmente como noticias falsas.
Demanda del mercado de IA
Según el informe de Gartner de 2021, para 2025, el 50 % de los líderes de TI de las grandes empresas necesitarán habilidades de gestión de tecnología de operaciones (OTM) para respaldar la inteligencia artificial (IA) y la inteligencia mejorada.
Según IDC , las cifras de crecimiento previsto para el mercado mundial de IA aumentarán un 16,4 % año tras año en 2021 hasta los 327 500 millones de dólares . Además, para 2024, se espera que el mercado supere la marca de los 500.000 millones de dólares con una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de cinco años del 17,5 % y unos ingresos totales que alcancen la impresionante cifra de 554.300 millones de dólares.
En el contexto indio, el informe de IDC citó el crecimiento del gasto en inteligencia artificial en más del 30%. Es probable que el gasto en IA crezca de 300,7 millones de dólares en 2019 a 880,5 millones de dólares en 2023 con una CAGR del 30,8 %.
Salario en IA
Según PayScale , el salario promedio de los profesionales en Inteligencia Artificial (AI) es de 1.546.314 rupias y el de los ingenieros de ML, 800.000 rupias. El salario promedio de aprendizaje automático en la India es de aproximadamente Rs. 6.86.281 por año, incluidos los incentivos.
Se ha descubierto que un ingeniero de inteligencia artificial obtiene un aumento lucrativo de hasta un 60-80 % cuando cambia de trabajo, mientras que el otro profesional de flujo podría obtener un promedio de 20-30 %.
Oportunidades profesionales
Los profesionales en IA pueden tener uno de los roles en el siguiente título:
- Ingeniero de Big Data
- Desarrollador de Inteligencia de Negocios
- Científico de datos
- Ingeniero de aprendizaje automático
- Investigador científico
- Analista de datos de IA
- Ingeniero de IA
- Científico en robótica, etc.
¿Quién puede convertirse en un ingeniero de ML?
Un estudiante experto en matemáticas con talento para la codificación es el candidato más deseable para elegir una profesión en el campo de la IA. Los graduados con experiencia en matemáticas y/o estadística pueden optar por convertirse en ingenieros de ML. Se requiere un título mínimo de licenciatura o maestría, preferiblemente en matemáticas o estadística, si no en informática, ciencia de datos, ingeniería de software. Tener experiencia práctica en lenguajes de programación basados en matemáticas, como Python, R o equivalente, es un punto a favor en ML.
- El conocimiento de las estadísticas y los principios de probabilidad sentó las bases de muchos algoritmos de ML.
- Además de los conceptos numéricos, tener claros los conceptos fundamentales de la ingeniería de software facilitaría la implementación.
- La inclinación a trabajar con diferentes algoritmos y bibliotecas de ML es esencial.
- Obtenga el conocimiento de los métodos de modelado y evaluación de datos que ayudarían a practicar proyectos de ML de muestra.
- Hay muchas vías en línea para participar en foros de codificación en línea y aprender más sobre los fundamentos de ML.
Además de tener habilidades de ML y la capacidad de gestionar proyectos basados en IA, las industrias buscan certificaciones en cursos de ML/IA . Por eso, inscríbete en un curso oficial a tu medida. La mayoría de los cursos en línea están disponibles para optar.
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Cursos
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Cursos ofrecidos por upGrad
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- Certificado Avanzado en Aprendizaje Automático y PNL
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¿Por qué elegir los cursos de upGrad?
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Conclusión
Ahora que tiene una idea clara de la importancia de la IA y el ML, puede decidir estudiar el aprendizaje automático. Obtenga información sobre dónde aprender aprendizaje automático, cómo comenzar a aprender aprendizaje automático, así como la mejor manera de aprender aprendizaje automático.
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