Corso online gratuito di Machine Learning con certificazione

Il termine Machine Learning è semplice come suona il nome. Significa che i computer sono stati programmati in modo da agire come intelligenza artificiale: possono scegliere da soli risultati o risultati migliori per una soluzione problematica. Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano un metodo di calcolo per apprendere le informazioni dei dati direttamente senza utilizzare modelli predeterminati o equazioni complesse. Il termine "Machine Learning" è stato coniato da Arthur Samuel, un pioniere dell'intelligenza artificiale (AI). Lo descrive come un "campo di studio che dà ai computer la capacità di apprendere senza essere programmati esplicitamente".

Perché i corsi gratuiti di Machine Learning sono importanti?

L'apprendimento automatico sta crescendo enormemente dal progresso della tecnologia e dello stile di vita e sta diventando mainstream. Anche le capacità di calcolo sono state aggiornate a livelli avanzati e, dall'inizio di Internet ad alta velocità, il gioco di ruolo dell'intelligenza artificiale è molto richiesto. Queste trasformazioni digitali avanzate nell'era odierna aiutano gli esseri umani ad apprendere rapidamente e sviluppare nuovi modelli per un migliore funzionamento dell'intelligenza artificiale (AI).

Ci sono molti vantaggi che l'apprendimento automatico può apportare alla nostra vita quotidiana. Ad esempio, il taglio dei costi, l'evitare rischi non necessari, la qualità dei servizi dei prodotti di mercato, il rilevamento delle violazioni della sicurezza informatica, ecc. Con una tale quantità di accesso ai dati, l'apprendimento automatico si sta rapidamente occupando delle attività di routine dello stile di vita quotidiano.

Da leggere: Idee per progetti di apprendimento automatico per principianti

Come funziona l'apprendimento automatico?

I corsi gratuiti di Machine Learning sono le migliori guide a tali domande. Durante l'apprendimento in un corso di machine learning online , conoscerai i quattro elementi chiave dell'apprendimento automatico:

1. Scelte giuste e buona preparazione per un set di dati di addestramento.

I dati di addestramento rappresentano le informazioni che la persona utilizzerà per inserire input in modo che la macchina apprenda i nuovi parametri del modello. Può essere sia cluster che non cluster. I dati raggruppati sono gli output previsti dalla macchina, che sono fissi. Le uscite non cluster sono aperte. Le persone utilizzano principalmente dati raggruppati perché le risposte sono note, quindi è possibile valutare l'accuratezza della macchina. Se la risposta è sbagliata, puoi provare a apportare miglioramenti.

2. Selezione di un algoritmo da applicare su un set di dati di addestramento.

Secondo i corsi gratuiti di machine learning, il tipo di algoritmi da scegliere dipende dai seguenti fattori:

• Se l'input desidera un output previsto o un output classificato a tempo indeterminato.
• Quanti dati sono stati inseriti?
• La natura del problema che l'intelligenza artificiale (AI) deve risolvere.

Con i casi raggruppati o previsti, è necessario utilizzare un algoritmo di regressione che fornisca un output di regressione dei minimi quadrati logico o ordinario. Se i dati non sono raggruppati, l'output si baserà sulla soluzione più vicina. Alcuni algoritmi come le reti neurali funzionano in entrambi i casi.

3. Addestrare l'algoritmo per costruire il modello adatto

L'addestramento dell'algoritmo è il processo di messa a punto di varie irregolarità e parametri per risultati migliori e una buona precisione. Sono necessarie molte tecniche di ripetizione e ottimizzazione per addestrare un algoritmo di apprendimento automatico. Questo processo di ottimizzazione non richiede l'intervento umano poiché la macchina crea dati di apprendimento sufficienti per funzionare da sola. Non è necessario dare indicazioni alla macchina per trovare la risposta corretta: richiede solo i dati necessari.

4. Utilizzare e aggiornare i modelli di input

Il processo finale consiste nel continuare ad aggiornare i nuovi dati nel modello. Ciò consente al modello di migliorare costantemente, portando a risultati migliori. I dati che devono essere inseriti dipendono dalle soluzioni che si cercano. Ad esempio, un modello di guida autonoma con apprendimento automatico avrà bisogno di dati reali su mappe stradali, traffico, regole stradali, misure di sicurezza, ecc.

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Vantaggi dell'apprendimento automatico nel mondo attuale

I corsi gratuiti di Machine Learning ti permettono di esplorare il vasto dominio di AI e ML, che ci offrono molti vantaggi come:

• I piani per auto a guida autonoma in Waymo e i piloti automatici in Tesla sono esempi di apprendimento automatico avanzato.
• Gli assistenti digitali come Cortana, Alexa, Siri, ecc., aiutano nella ricerca di informazioni una volta attivati ​​tramite comandi vocali.
• Consigli personalizzati su applicazioni come Netflix, Youtube, Amazon Prime, Disney Hotstar, ecc.
• Filtri antispam per e-mail in grado di rilevare e-mail non necessarie.
• Il riconoscimento facciale, l'autenticazione tramite impronta digitale, ecc., sono diventati più sicuri grazie all'apprendimento automatico.

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Conclusione

I corsi di machine learning includono aspetti del data mining, riconoscimenti statistici, ecc. Gli argomenti includono:

• L'apprendimento supervisionato include algoritmi parametrici, non parametrici, reti neurali, ecc.
• L'apprendimento non supervisionato include l'apprendimento in cluster, l'apprendimento profondo, la riduzione della dimensionalità, ecc.
• Pratiche di apprendimento automatico, inclusi vari concetti di apprendimento automatico e intelligenza artificiale, teoria della varianza, processo di innovazione, ecc.

L'apprendimento supervisionato inizia con l'inizio dell'analisi di vari set di dati di addestramento, i set di test vengono formati per ottenere i risultati più efficienti. L'algoritmo di apprendimento può anche confrontare l'output ricevuto con l'output corretto e, trovando differenze sostanziali, può lavorare per migliorare se stesso.

L'apprendimento non supervisionato include dati senza precedenti in cui il sistema ha bisogno di identificare i dati sulle proprie ricerche e risultati. Esplora i dati e cerca di trovare risposte ravvicinate.