Kursus Online Gratis Pembelajaran Mesin dengan Sertifikasi

Diterbitkan: 2022-05-31

Istilah Machine Learning sesederhana namanya terdengar. Ini berarti bahwa komputer telah diprogram sehingga mereka bertindak sebagai kecerdasan buatan – mereka dapat memilih sendiri hasil atau hasil yang lebih baik untuk solusi bermasalah. Algoritma pembelajaran mesin menggunakan metode kalkulatif untuk mempelajari informasi data secara langsung tanpa menggunakan model yang telah ditentukan atau persamaan kompleks. Istilah 'Machine Learning' diciptakan oleh Arthur Samuel, seorang pelopor kecerdasan buatan (AI). Dia menggambarkannya sebagai "Bidang studi yang memberi komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit".

Daftar isi

Mengapa Kursus Gratis Machine Learning Penting?

Machine Learning berkembang secara masif sejak kemajuan teknologi dan gaya hidup dan menjadi mainstream. Keterampilan komputasi juga telah ditingkatkan ke tingkat lanjutan, dan sejak awal internet berkecepatan tinggi, peran kecerdasan mesin sangat diminati. Transformasi digital canggih di zaman sekarang ini membantu manusia belajar dengan cepat dan mengembangkan model baru untuk kecerdasan buatan (AI) yang berfungsi lebih baik.

Ada banyak manfaat yang dapat dibawa oleh pembelajaran mesin ke dalam kehidupan kita sehari-hari. Misalnya, memotong biaya, menghindari risiko yang tidak perlu, kualitas layanan produk pasar, mendeteksi pelanggaran keamanan siber, dll. Dengan jumlah akses data yang begitu besar, pembelajaran mesin dengan cepat mengambil alih tugas rutin gaya hidup sehari-hari.

Harus Dibaca: Ide Proyek Pembelajaran Mesin untuk Pemula

Bagaimana Pembelajaran Mesin Bekerja?

Kursus gratis Machine Learning adalah panduan terbaik untuk pertanyaan semacam itu. Saat belajar dalam kursus pembelajaran mesin online , Anda akan berkenalan dengan empat elemen utama pembelajaran mesin:

  1. Pilihan yang tepat dan persiapan yang baik untuk kumpulan data pelatihan.

Data pelatihan mewakili informasi yang akan digunakan orang tersebut untuk memasukkan input agar mesin mempelajari parameter model baru. Itu bisa berkerumun dan tidak berkerumun. Data berkerumun adalah keluaran yang diprediksi dari mesin, yang diperbaiki. Output non-clustered bersifat terbuka. Orang kebanyakan menggunakan data berkerumun karena jawabannya diketahui, sehingga keakuratan mesin dapat dinilai. Jika jawabannya salah, Anda dapat mencoba untuk membawa perbaikan.

  1. Pemilihan algoritme untuk diterapkan pada kumpulan data pelatihan.

Menurut kursus pembelajaran mesin gratis, jenis algoritma yang perlu dipilih tergantung pada faktor-faktor berikut:

  • Apakah input menginginkan output yang diprediksi atau output diklasifikasikan terbuka.
  • Berapa banyak data yang dimasukkan?
  • Sifat masalah yang perlu dipecahkan oleh kecerdasan buatan (AI).

Dengan kasus yang dikelompokkan atau diprediksi, Anda perlu menggunakan algoritme regresi yang akan memberikan keluaran regresi kuadrat terkecil logis atau biasa. Jika data tidak berkerumun, maka output akan bergantung pada solusi terdekat. Beberapa algoritme seperti jaringan saraf berfungsi dalam kedua kasus.

  1. Melatih algoritma untuk membangun model yang sesuai

Pelatihan algoritma adalah proses penyetelan berbagai penyimpangan dan parameter untuk hasil yang lebih baik dan akurasi yang baik. Dibutuhkan banyak pengulangan dan teknik optimasi untuk melatih algoritma pembelajaran mesin. Proses pengoptimalan ini tidak memerlukan campur tangan manusia karena mesin membangun data pembelajaran yang cukup untuk berfungsi sendiri. Anda tidak perlu memberikan arahan ke mesin untuk menemukan jawaban yang benar – ini hanya membutuhkan data yang diperlukan.

  1. Manfaatkan dan Tingkatkan model input

Proses terakhir adalah terus memperbarui data baru ke model. Hal ini memungkinkan model untuk terus meningkat, yang mengarah ke hasil yang lebih baik. Data yang harus dimasukkan tergantung pada solusi yang Anda cari. Misalnya, model self-driving machine learning akan membutuhkan data kehidupan nyata di peta jalan, lalu lintas, peraturan di jalan, langkah-langkah keselamatan, dll.

Pelajari kursus Pembelajaran Mesin secara online dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

Keuntungan Pembelajaran Mesin di Dunia Saat Ini

Kursus Machine Learning gratis memungkinkan Anda menjelajahi domain luas AI dan ML, yang menawarkan banyak keuntungan seperti:

  • Paket mobil self-driving di Waymo dan auto-pilot di Tesla adalah contoh pembelajaran mesin tingkat lanjut.
  • Asisten digital seperti Cortana, Alexa, Siri, dll., membantu dalam pencarian informasi setelah diaktifkan melalui perintah suara.
  • Rekomendasi yang disesuaikan pada aplikasi seperti Netflix, Youtube, Amazon Prime, Disney Hotstar, dll.
  • Filter spam email yang dapat mendeteksi email yang tidak perlu.
  • Pengenalan Wajah, autentikasi sidik jari, dll., menjadi lebih aman berkat pembelajaran mesin.

Kursus Pembelajaran Mesin Online Terbaik untuk keahlian Anda

Sangat mudah untuk menemukan jutaan kursus melalui internet, namun cukup sulit untuk memilih yang paling efisien. Kami membantu Anda.

upGrad menawarkan Master of Science online dalam Pembelajaran Mesin & AI oleh Liverpool John Moores University. Ini adalah kursus 20 bulan, dengan 25+ Sesi Bimbingan dari Pakar Industri. Ini mencakup 12+ proyek & tugas industri, dan Anda harus memilih enam opsi dari 10 Proyek Capstone.

Sorotan Program:

  • Kelayakan - 50% (atau setara) Gelar Sarjana lebih disukai dalam latar belakang Matematika / Statistik atau Ilmu Komputer / IT / Coding latar belakang.
  • 6 bulan Tesis/Proyek Master Pembelajaran Mesin tentang topik yang relevan dengan industri
  • Dosen Pembimbing LJMU untuk Bimbingan Riset & Disertasi
  • Opsi EMI yang fleksibel: Mulai dari $208,31/bulan
  • Direkomendasikan 15 jam/minggu
  • WES (Layanan Pendidikan Dunia) Diakui

upGrad adalah platform edTech online yang berupaya memberikan kursus kelas dunia kepada siswa dan profesional yang ingin meningkatkan keterampilan.

Program AI & ML kami di AS

Msc dalam Pembelajaran Mesin & AI Sertifikasi Lanjutan dalam Pembelajaran Mesin dan Cloud Program PG Eksekutif dalam Pembelajaran Mesin & Kecerdasan Buatan
Msc dalam AI & ML dari Liverpool John Moores University Program Sertifikat Tingkat Lanjut dalam Pembelajaran Mesin dan NLP Program Sertifikat Tingkat Lanjut dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam

Daftar dengan upGrad untuk informasi lebih lanjut tentang kursus pembelajaran mesin online.

Kesimpulan

Kursus pembelajaran mesin mencakup aspek penambangan data, pengenalan statistik, dll. Topiknya meliputi:

  • Pembelajaran yang diawasi termasuk parametrik, algoritma non-parametrik, jaringan saraf, dll.
  • Pembelajaran tanpa pengawasan termasuk pembelajaran berkerumun, pembelajaran mendalam, pengurangan dimensi, dll.
  • Praktik dalam pembelajaran mesin, termasuk berbagai konsep pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, teori varians, proses inovasi, dll.

Pembelajaran terbimbing dimulai dengan dimulainya analisis berbagai set data pelatihan, set tes dibentuk untuk mendapatkan hasil yang paling efisien. Algoritme pembelajaran juga dapat membandingkan keluaran yang diterimanya dengan keluaran yang benar dan, setelah menemukan perbedaan utama, dapat bekerja untuk memperbaiki dirinya sendiri.

Pembelajaran tanpa pengawasan mencakup data yang tak tertandingi di mana sistem perlu mengidentifikasi data berdasarkan penelitian dan temuannya sendiri. Ini mengeksplorasi data dan mencoba menemukan jawaban yang tepat.

Apa yang anda pahami tentang Training Set dan Test Set?

Dalam set data, set pelatihan digunakan untuk membuat model ML. Sementara dalam test set, respon model diperiksa apakah memiliki akurasi yang diinginkan. Data yang dimasukkan ke dalam set pelatihan biasanya dikeluarkan dari data di set pengujian untuk memeriksa apakah output memiliki lebih banyak sumber informasi atau tidak. Poin penting lainnya yang perlu diperhatikan adalah bahwa tidak ada proporsi khusus untuk input dan output data. Biasanya, jika Anda memberikan 70% data pelatihan, Anda mengharapkan 30% data pengujian. Namun demikian, data masukan tersebut secara bertahap dikurangi untuk mengetahui apakah data uji dapat memberikan keluaran yang lebih baik pada penelitiannya sendiri dan kemampuan untuk menemukan data baru yang sesuai.

Apa arti dari Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data dan apa saja peluang karir yang terlibat di dalamnya?

Ilmu Data adalah pendekatan ilmiah di mana para ilmuwan menggunakan berbagai pendekatan untuk mengekstrak data besar. Machine Learning, di sisi lain, adalah masa depan gaya hidup sederhana di mana mesin diberi sejumlah besar data untuk memberikan hasil yang efisien dan akurat sendiri. Peluang karir dalam Ilmu Data meliputi: Analis Data, Ilmuwan Data, Insinyur Data, Analis Intelijen Bisnis, dll. Peluang karir dalam Pembelajaran Mesin meliputi Insinyur Pembelajaran Mesin, Ilmuwan NLP, Pengembang/Insinyur Perangkat Lunak.

Bagaimana Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin terkait?

Kecerdasan Buatan adalah teknologi yang membuat mesin meniru respons yang akan dihasilkan manusia. Ini adalah bidang ilmu komputer yang memungkinkan komputer untuk memecahkan masalah dengan cara yang dapat dilakukan manusia. Machine Learning adalah bagian dari kecerdasan buatan. Sementara pembelajaran mesin berfokus pada gagasan bahwa mesin membutuhkan data untuk memberikan hasil tertentu, kecerdasan buatan berfokus pada konsep bahwa mesin harus berpikir dan bekerja seperti manusia dan memberikan hasil seperti manusia.