Cours en ligne gratuit sur l'apprentissage automatique avec certification

Publié: 2022-05-31

Le terme Machine Learning est aussi simple que son nom l'indique. Cela signifie que les ordinateurs ont été programmés pour agir comme une intelligence artificielle - ils peuvent choisir eux-mêmes de meilleurs résultats ou résultats pour une solution problématique. Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent une méthode de calcul pour apprendre directement les informations des données sans utiliser de modèles prédéterminés ou d'équations complexes. Le terme "Machine Learning" a été inventé par Arthur Samuel, un pionnier de l'intelligence artificielle (IA). Il le décrit comme un "domaine d'étude qui donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés".

Table des matières

Pourquoi les cours gratuits d'apprentissage automatique sont-ils importants ?

L'apprentissage automatique se développe massivement depuis l'avancement de la technologie et du style de vie et devient courant. Les compétences informatiques ont également été améliorées à des niveaux avancés, et depuis le début de l'Internet à haut débit, le jeu de rôle de l'intelligence artificielle est très demandé. Ces transformations numériques avancées à l'ère d'aujourd'hui aident les humains à apprendre rapidement et à développer de nouveaux modèles pour un meilleur fonctionnement de l'intelligence artificielle (IA).

L'apprentissage automatique peut apporter de nombreux avantages à notre vie quotidienne. Par exemple, réduire les coûts, éviter les risques inutiles, la qualité des services des produits du marché, détecter les violations de la cybersécurité, etc. Avec une telle quantité d'accès aux données, l'apprentissage automatique prend rapidement le pas sur les tâches routinières de la vie quotidienne.

Doit lire : Idées de projets d'apprentissage automatique pour les débutants

Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?

Les cours gratuits d'apprentissage automatique sont les meilleurs guides pour de telles requêtes. En apprenant dans un cours d'apprentissage automatique en ligne , vous vous familiariserez avec les quatre éléments clés de l'apprentissage automatique :

  1. Bons choix et bonne préparation pour un ensemble de données d'entraînement.

Les données de formation représentent les informations que la personne utilisera pour insérer des entrées afin que la machine apprenne de nouveaux paramètres de modèle. Il peut être à la fois clusterisé et non clusterisé. Les données groupées sont les sorties prédites de la machine, qui sont fixes. Les sorties non groupées sont ouvertes. Les gens utilisent principalement des données groupées parce que les réponses sont connues, ce qui permet de juger de la précision de la machine. Si la réponse est fausse, vous pouvez essayer d'apporter des améliorations.

  1. Sélection d'un algorithme à appliquer sur un jeu de données d'apprentissage.

Selon les cours gratuits d'apprentissage automatique, le type d'algorithmes à choisir dépend des facteurs suivants :

  • Si l'entrée souhaite une sortie prédite ou une sortie classifiée ouverte.
  • Combien de données ont été saisies ?
  • La nature du problème que l'intelligence artificielle (IA) doit résoudre.

Avec des cas groupés ou prédits, vous devez utiliser un algorithme de régression qui donnera une sortie de régression logique ou ordinaire des moindres carrés. Si les données ne sont pas groupées, la sortie s'appuiera sur la solution la plus proche. Certains algorithmes comme les réseaux de neurones fonctionnent dans les deux cas.

  1. Entraîner l'algorithme pour construire le modèle approprié

La formation de l'algorithme est le processus de réglage de diverses irrégularités et paramètres pour de meilleurs résultats et une bonne précision. Il faut beaucoup de techniques de répétition et d'optimisation pour former un algorithme d'apprentissage automatique. Ce processus d'optimisation ne nécessite aucune intervention humaine car la machine génère suffisamment de données d'apprentissage pour fonctionner par elle-même. Vous n'avez pas besoin de donner des instructions à la machine pour trouver la bonne réponse - elle ne nécessite que les données nécessaires.

  1. Utiliser et mettre à niveau les modèles d'entrée

Le processus final consiste à continuer à mettre à jour de nouvelles données dans le modèle. Cela permet au modèle de s'améliorer constamment, ce qui conduit à de meilleurs résultats. Les données à insérer dépendent des solutions recherchées. Par exemple, un modèle de conduite autonome d'apprentissage automatique aura besoin de données réelles sur les cartes routières, le trafic, les règles de circulation, les mesures de sécurité, etc.

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Avantages de l'apprentissage automatique dans le monde actuel

Les cours gratuits d'apprentissage automatique vous permettent d'explorer le vaste domaine de l'IA et du ML, qui nous offrent de nombreux avantages tels que :

  • Les plans de voiture autonome dans Waymo et les pilotes automatiques dans Tesla sont des exemples d'apprentissage automatique avancé.
  • Les assistants numériques comme Cortana, Alexa, Siri, etc., aident à la recherche d'informations une fois activés par des commandes vocales.
  • Recommandations sur mesure sur des applications comme Netflix, Youtube, Amazon Prime, Disney Hotstar, etc.
  • Filtres anti-spam capables de détecter les e-mails inutiles.
  • La reconnaissance faciale, l'authentification des empreintes digitales, etc., sont devenues plus sécurisées grâce à l'apprentissage automatique.

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  • Admissibilité - 50% (ou équivalent) Baccalauréat de préférence dans une formation en mathématiques / statistiques ou en informatique / informatique / codage.
  • 6 mois de mémoire / projet de maîtrise en apprentissage automatique sur un sujet pertinent pour l'industrie
  • Superviseur LJMU pour l'orientation sur la recherche et la thèse
  • Options EMI flexibles : à partir de 208,31 $/mois
  • Recommandé 15 heures/semaine
  • Reconnu WES (World Education Services)

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Conclusion

Les cours d'apprentissage automatique incluent des aspects de l'exploration de données, des reconnaissances statistiques, etc. Les sujets incluent :

  • L'apprentissage supervisé comprend des algorithmes paramétriques, non paramétriques, des réseaux de neurones, etc.
  • L'apprentissage non supervisé comprend l'apprentissage en cluster, l'apprentissage en profondeur, la réduction de la dimensionnalité, etc.
  • Pratiques en apprentissage automatique, y compris divers concepts d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle, théorie de la variance, processus d'innovation, etc.

L'apprentissage supervisé commence par le démarrage de l'analyse de divers ensembles de données d'apprentissage, les ensembles de test sont formés afin d'obtenir les résultats les plus efficaces. L'algorithme d'apprentissage peut également comparer la sortie qu'il a reçue avec la sortie correcte et, après avoir trouvé des différences majeures, peut travailler à s'améliorer.

L'apprentissage non supervisé comprend des données sans précédent dans lesquelles le système doit identifier des données sur ses propres recherches et découvertes. Il explore les données et essaie de trouver des réponses proches.

Qu'entendez-vous par ensemble d'entraînement et ensemble de test ?

Dans un ensemble de données, un ensemble de formation est utilisé pour créer des modèles ML. Dans un ensemble de test, la réponse des modèles est vérifiée si elle a la précision souhaitée. Les données qui sont introduites dans l'ensemble d'apprentissage sont généralement exclues des données des ensembles de test pour vérifier si la sortie a plus de sources d'informations ou non. Un autre point important à noter est qu'il n'y a pas de proportion spécifique aux entrées et sorties de données. Habituellement, on pense que si vous donnez 70 % de données d'entraînement, vous vous attendez à 30 % de données de test. Cependant, les données d'entrée sont progressivement diminuées pour savoir si les données de test peuvent donner de meilleurs résultats sur ses propres recherches et capacités à trouver de nouvelles données correspondantes.

Quel est le sens de l'apprentissage automatique et de la science des données et quelles sont les opportunités de carrière qui y sont associées ?

La science des données est une approche scientifique où les scientifiques utilisent diverses approches pour extraire des données volumineuses. L'apprentissage automatique, d'autre part, est l'avenir d'un mode de vie simpliste où les machines sont alimentées avec une énorme quantité de données pour donner par elles-mêmes des résultats efficaces et précis. Les opportunités de carrière en science des données impliquent : analyste de données, scientifique de données, ingénieur de données, analyste en intelligence d'affaires, etc. Les opportunités de carrière en apprentissage automatique incluent ingénieur en apprentissage automatique, scientifique en PNL, développeur/ingénieur de logiciels.

Quel est le lien entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ?

L'intelligence artificielle est une technologie qui permet aux machines d'imiter les réponses qu'un humain aurait produites. C'est un domaine de l'informatique qui permet aux ordinateurs de résoudre des problèmes d'une manière que les humains peuvent. L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. Alors que l'apprentissage automatique se concentre sur l'idée que les machines ont besoin de données pour fournir un certain résultat, l'intelligence artificielle se concentre sur le concept selon lequel les machines devraient penser et fonctionner comme les humains et donner des résultats tout comme les humains.