Curso en línea gratuito de aprendizaje automático con certificación

El término aprendizaje automático es tan simple como suena el nombre. Significa que las computadoras han sido programadas para que actúen como inteligencia artificial: pueden elegir mejores resultados o resultados para una solución problemática por sí mismos. Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan un método de cálculo para aprender la información de los datos directamente sin utilizar modelos predeterminados o ecuaciones complejas. El término 'Aprendizaje automático' fue acuñado por Arthur Samuel, un pionero en inteligencia artificial (IA). Él lo describe como un "campo de estudio que le da a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente".

¿Por qué son importantes los cursos gratuitos de aprendizaje automático?

El aprendizaje automático está creciendo enormemente desde el avance de la tecnología y el estilo de vida y se está convirtiendo en la corriente principal. Las habilidades informáticas también se han actualizado a niveles avanzados, y desde el inicio de Internet de alta velocidad, el juego de roles de la inteligencia artificial tiene una gran demanda. Estas transformaciones digitales avanzadas en la era actual ayudan a los humanos a aprender rápidamente y desarrollar nuevos modelos para un mejor funcionamiento de la inteligencia artificial (IA).

Hay muchos beneficios que el aprendizaje automático puede aportar a nuestra vida diaria. Por ejemplo, reducir costos, evitar riesgos innecesarios, la calidad de los servicios de productos del mercado, detectar violaciones de ciberseguridad, etc. Con una cantidad tan grande de acceso a los datos, el aprendizaje automático se está haciendo cargo rápidamente de las tareas rutinarias de los estilos de vida diarios.

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¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

Los cursos gratuitos de Machine Learning son las mejores guías para tales consultas. Mientras aprende en un curso de aprendizaje automático en línea , se familiarizará con los cuatro elementos clave del aprendizaje automático:

1. Elecciones correctas y buena preparación para un conjunto de datos de entrenamiento.

Los datos de entrenamiento representan información que la persona usará para insertar entradas para que la máquina aprenda nuevos parámetros del modelo. Puede ser tanto agrupado como no agrupado. Los datos agrupados son aquellas salidas predichas por la máquina, que son fijas. Las salidas no agrupadas son abiertas. La gente usa principalmente datos agrupados porque se conocen las respuestas, por lo que se puede juzgar la precisión de la máquina. Si la respuesta es incorrecta, puede intentar aportar mejoras.

2. Selección de un algoritmo para aplicar sobre un conjunto de datos de entrenamiento.

Según los cursos gratuitos de aprendizaje automático, el tipo de algoritmos que se deben elegir depende de los siguientes factores:

• Si la entrada desea una salida predicha o una salida clasificada abierta.
• ¿Cuántos datos se han ingresado?
• La naturaleza del problema que la inteligencia artificial (IA) necesita resolver.

Con casos agrupados o predichos, debe usar un algoritmo de regresión que proporcione una salida de regresión lógica u ordinaria de mínimos cuadrados. Si los datos no están agrupados, la salida se basará en la solución más cercana. Algunos algoritmos como las redes neuronales funcionan en ambos casos.

3. Entrenamiento del algoritmo para construir el modelo adecuado

Entrenar el algoritmo es el proceso de ajustar varias irregularidades y parámetros para obtener mejores resultados y una buena precisión. Se necesitan muchas técnicas de repetición y optimización para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático. Este proceso de optimización no requiere intervención humana ya que la máquina genera suficientes datos de aprendizaje para funcionar por sí misma. No necesita dar instrucciones a la máquina para encontrar la respuesta correcta, solo requiere los datos necesarios.

4. Utilizar y actualizar los modelos de entrada

El proceso final es seguir actualizando nuevos datos en el modelo. Esto permite que el modelo mejore constantemente, lo que lleva a mejores resultados. Los datos que se deben insertar dependen de las soluciones que busque. Por ejemplo, un modelo de conducción autónoma de aprendizaje automático necesitará datos de la vida real sobre mapas de carreteras, tráfico, normas en carretera, medidas de seguridad, etc.

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Beneficios del aprendizaje automático en el mundo actual

Los cursos gratuitos de Machine Learning le permiten explorar el vasto dominio de AI y ML, que nos ofrecen muchas ventajas, como:

• Los planes de autos sin conductor en Waymo y los pilotos automáticos en Tesla son ejemplos de aprendizaje automático avanzado.
• Los asistentes digitales como Cortana, Alexa, Siri, etc., ayudan en la búsqueda de información una vez activados mediante comandos de voz.
• Recomendaciones a medida sobre aplicaciones como Netflix, Youtube, Amazon Prime, Disney Hotstar, etc.
• Filtros de spam de correo electrónico que pueden detectar correos electrónicos innecesarios.
• El reconocimiento facial, la autenticación de huellas dactilares, etc., se han vuelto más seguros gracias al aprendizaje automático.

Los mejores cursos de aprendizaje automático en línea para sus conjuntos de habilidades

Es muy fácil encontrar millones de cursos en Internet, sin embargo, es bastante difícil seleccionar el más eficiente. Te tenemos cubierto.

upGrad ofrece una Maestría en Ciencias en Aprendizaje Automático e IA en línea de la Universidad John Moores de Liverpool. Es un curso de 20 meses, con más de 25 sesiones de tutoría de expertos de la industria. Incluye más de 12 proyectos y asignaciones de la industria, y debe elegir seis opciones de 10 proyectos finales.

Puntos destacados del programa:

• Elegibilidad: 50 % (o equivalente) Licenciatura, preferiblemente con antecedentes en Matemáticas/Estadística o Informática/TI/Codificación.
• 6 meses Tesis/Proyecto de Maestría en Aprendizaje Automático sobre un tema relevante de la industria
• Supervisor de LJMU para orientación sobre investigación y disertación
• Opciones flexibles de EMI: Desde $208.31/mes
• Recomendado 15 h/semana
• WES (Servicios Mundiales de Educación) Reconocido

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Conclusión

Los cursos de aprendizaje automático incluyen aspectos de minería de datos, reconocimientos estadísticos, etc. Los temas incluyen:

• El aprendizaje supervisado incluye algoritmos paramétricos, no paramétricos, redes neuronales, etc.
• El aprendizaje no supervisado incluye aprendizaje agrupado, aprendizaje profundo, reducción de dimensionalidad, etc.
• Prácticas en aprendizaje automático, incluidos varios conceptos de aprendizaje automático e inteligencia artificial, teoría de la varianza, proceso de innovación, etc.

El aprendizaje supervisado comienza con el inicio del análisis de varios conjuntos de datos de entrenamiento, los conjuntos de prueba se forman para obtener los resultados más eficientes. El algoritmo de aprendizaje también puede comparar la salida que recibió con la salida correcta y, al encontrar diferencias importantes, puede trabajar para mejorarse.

El aprendizaje no supervisado incluye datos sin precedentes en los que el sistema necesita identificar datos sobre su propia investigación y hallazgos. Explora los datos y trata de encontrar respuestas cercanas.