Programma del corso di machine learning: il miglior corso di ML e intelligenza artificiale per migliorare le competenze

Il corso PG Diploma di upGrad è uno dei più completi. Copre tutte le conoscenze di abilità, concetti e strumenti attualmente richiesti nel settore.

Il programma è progettato per rendere il tuo settore pronto e affrontare le interviste con facilità.

Esaminiamo il programma completo per i dettagli approfonditi della copertura del nostro "Programma Executive PG in Machine Learning e AI".

Il corso è diviso in 8 parti principali:

1. Kit di strumenti per la scienza dei dati
2. Statistiche e analisi dei dati esplorativi
3. Apprendimento automatico-1
4. Apprendimento automatico-2
5. Elaborazione del linguaggio naturale
6. Apprendimento approfondito
7. Insegnamento rafforzativo
8. Implementazione e progetto Capstone

Kit di strumenti per la scienza dei dati

Questa parte è un corso pre-preparativo essenziale per iniziare il viaggio di Data Science e Machine Learning. I requisiti principali sono anche Python, SQL ed Excel in una certa misura.

Questa parte è suddivisa nei seguenti 6 moduli:

Introduzione a Python: questo modulo copre gli argomenti principali di Python senza alcuna conoscenza preliminare. Viene trattata la comprensione della struttura di Python, delle strutture di dati come elenchi, tuple, dizionari, ecc.

Python per Data Science: le 2 librerie più importanti di Python: NumPy e Pandas sono trattate in modo approfondito. NumPy e Pandas sono essenziali per l'analisi dei dati, la pulizia e la maggior parte del lavoro di base della scienza dei dati.

Matematica per l'apprendimento automatico: in questo modulo vengono trattati l'algebra lineare, le matrici, il calcolo multivariabile e i vettori. Questi argomenti sono un prerequisito per comprendere come funzionano gli algoritmi ML.

Visualizzazione dei dati in Python: questo modulo copre le dinamiche del tracciamento di grafici e tendenze utilizzando Python.

• Analisi dei dati tramite SQL: SQL è al centro dell'analisi e dell'ingegneria dei dati. Questo modulo copre le basi di SQL come funzioni, clausole, query e join.

1. SQL avanzato: questo modulo copre argomenti più avanzati come la progettazione di database, le funzioni della finestra, l'ottimizzazione delle query, ecc.

Statistiche e analisi dei dati esplorativi

Statistiche e dati vanno di pari passo. La maggior parte dell'analisi dei dati esegue analisi statistiche nascoste che possono quindi essere ulteriormente esplorate per ottenere risultati significativi.

Questa parte copre sotto 6 moduli:

1. Risoluzione dei problemi di analisi: questo modulo copre il framework CRISP-DM per una panoramica di un progetto di Machine Learning che va dalla comprensione del business alla distribuzione.
2. Incarico di investimento: un incarico di analisi dei dati come dipendente di una società di banche di investimento.
3. Statistica inferenziale: questo modulo copre i concetti statistici più importanti come la probabilità, le distribuzioni di probabilità e il teorema del limite centrale.
4. Test di ipotesi: il cosa, perché e come del test di ipotesi sono trattati in questo modulo. P-Value, diversi tipi di test e implementazione in Python.
5. Analisi esplorativa dei dati: EDA fa emergere le informazioni dai dati. Questo modulo copre la pulizia dei dati, l'analisi univariata/bivariata e le metriche derivate per ML.
6. Progetto di gruppo: Caso di studio del club di prestito per scoprire quali clienti sono a rischio di insolvenza dei prestiti.

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Apprendimento automatico-1

Questa parte copre le basi del Machine Learning e alcuni algoritmi. È essenziale avere una conoscenza completa di questi prima di immergersi in argomenti più avanzati.

Si compone di 5 moduli:

1. Regressione lineare: questo modulo copre le basi della regressione lineare, i suoi presupposti, i limiti e le applicazioni del settore.
2. Valutazione della regressione lineare: un'assegnazione di previsione del prezzo dell'auto.
3. Regressione logistica: regressione logistica univariata e multivariata per la classificazione ML. Sono trattati l'implementazione in Python, le metriche di valutazione e le applicazioni del settore.
4. Naive Bayes: uno degli algoritmi di classificazione più semplici ed efficaci. Questo modulo copre le basi del teorema di Bayes, del classificatore Naive Bayes e dell'implementazione in un classificatore Spam-Ham.
5. Selezione del modello: questo modulo copre la selezione del modello, il Bias-Variance Tradeoff, l'ottimizzazione degli iperparametri e la convalida incrociata, necessari per finalizzare il miglior modello ML.

Apprendimento automatico-2

Questa parte tratta argomenti più avanzati di Machine Learning. È costituito da diversi tipi di algoritmi supervisionati e non supervisionati.

Gli 8 moduli coperti sono:

1. Regressione avanzata: questo modulo introduce le tecniche di regressione lineare generalizzata e regressione regolarizzata come Ridge e Lasso.
2. Support Vector Machine (opzionale): questo modulo copre l'algoritmo SVM, il suo funzionamento, i kernel e l'implementazione.
3. Modelli ad albero: qui vengono trattate le nozioni di base sui modelli ad albero, la loro struttura, le tecniche di divisione, la potatura e gli insiemi per formare foreste casuali.
4. Considerazioni pratiche sulla selezione del modello: questo modulo fornisce informazioni pratiche sull'utilizzo delle tecniche di selezione del modello per selezionare il modello migliore.
5. Potenziamento: cosa sono gli studenti deboli e gli studenti di stringa e come possono essere uniti per formare un ottimo modello. Qui vengono trattate varie tecniche di potenziamento.
6. Clustering di apprendimento non supervisionato: questo modulo introduce il clustering, i suoi tipi e l'implementazione da zero.
7. Analisi dei componenti principali dell'apprendimento non supervisionato: copre le basi di PCA, il suo funzionamento e l'implementazione in Python.
8. Caso di studio sull'abbandono delle telecomunicazioni: caso di studio per prevedere l'abbandono dei clienti per un operatore di telecomunicazioni.

Elaborazione del linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è di per sé un campo enorme. In questa parte della NLP, tutti gli elementi costitutivi della gestione dei dati di testo sono trattati insieme ai chatbot.

I 5 moduli inclusi sono:

1. Elaborazione lessicale: questo modulo copre le basi della NLP come la codifica del testo, le espressioni regolari, le tecniche di elaborazione del testo e le tecniche lessicali avanzate come l'hashing fonetico.
2. Elaborazione sintattica: questo modulo copre le basi dell'elaborazione sintattica, diversi tipi di analisi del testo, estrazione di informazioni e campi casuali condizionali.
3. Elaborazione sintattica-assegnazione: implementare l'elaborazione sintattica per comprendere la struttura grammaticale del testo.
4. Elaborazione semantica: questo modulo introduce l'elaborazione semantica, vettori di parole e incorporamenti, tecniche di modellazione degli argomenti seguite da un caso di studio.
5. Creazione di chatbot con Rasa: questo modulo copre lo strumento più interessante per lo sviluppo di chatbot insieme all'implementazione.

Apprendimento approfondito

Il deep learning è ampiamente utilizzato nel settore in molte applicazioni all'avanguardia per vari tipi di dati. In questa parte vengono trattati tutti i tipi di reti neurali insieme all'implementazione.

I 5 moduli coperti sono:

1. Introduzione alle reti neurali: questo modulo copre le basi delle reti neurali, le funzioni di attivazione e la rete Feed Forward.
2. Applicazioni dell'industria delle reti neurali convoluzionali: questo modulo copre in dettaglio la CNN, la sua struttura, i livelli e il funzionamento. Copre anche vari modelli di Transfer Learning, trasferimento di stile e pre-elaborazione dei dati dei dati dell'immagine seguiti da un caso di studio.
3. Assegnazione di reti neurali: un caso di studio basato sulla CNN.
4. Reti neurali ricorrenti: questo modulo copre un altro tipo di reti neurali utilizzate specialmente per i dati basati su sequenze: RNN e LSTM insieme alle loro implementazioni.
5. Progetto di reti neurali: in questo modulo, realizzerai un progetto di riconoscimento dei gesti utilizzando gli stack di rete di CNN e RNN.

Insegnamento rafforzativo

In questa parte, ti presentiamo un altro tipo di Machine Learning: Reinforcement Learning. Imparerai le basi tra cui l'apprendimento per rinforzo classico e l'apprendimento per rinforzo profondo.

Questa parte copre sotto 4 moduli:

1. Apprendimento classico per rinforzo: questo modulo copre le basi di RL come il processo decisionale di Markov, le equazioni RL e i metodi Monte Carlo.
2. Apprendimento per rinforzo di assegnazione-classico: un compito da tris usando RL.
3. Deep Reinforcement Learning: in questo modulo, analizzeremo le reti Deep Q, la loro architettura e implementazione. Copre anche argomenti più avanzati come i metodi del gradiente di policy e i metodi attore-critici.
4. Progetto di apprendimento per rinforzo: un compito da svolgere utilizzando l'architettura RL.

Progetto Capstone

In questa parte, realizzerai il tuo progetto finale di capstone utilizzando tutte le conoscenze acquisite finora.

Questa parte è suddivisa in 2 moduli:

1. Distribuzione: questo modulo copre la fase successiva di un progetto di Machine Learning in cui imparerai le nozioni di base sulla distribuzione su cloud e PaaS, oltre a pipeline CI/CD e nozioni di base su Docker.
2. Capstone: l'ultimo progetto capstone per far salire alle stelle il tuo curriculum e il tuo portfolio.

Prima che tu vada

Questo programma copre tutte le nozioni di base necessarie e gli strumenti avanzati e le competenze per entrare nel settore della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico. Passerai attraverso una quantità sufficiente di pratiche e progetti per assicurarti di aver imparato bene.

Con tutte le abilità apprese puoi diventare attivo anche su altre piattaforme competitive per mettere alla prova le tue abilità e avere ancora più esperienza.