Bezpłatny kurs uczenia maszynowego z certyfikacją

Termin Machine Learning jest tak prosty, jak brzmi jego nazwa. Oznacza to, że komputery zostały zaprogramowane tak, aby działały jak sztuczna inteligencja – same mogą wybrać lepsze wyniki lub wyniki dla problematycznego rozwiązania. Algorytmy uczenia maszynowego wykorzystują metodę obliczeniową, aby bezpośrednio uczyć się informacji z danych, bez użycia z góry określonych modeli lub złożonych równań. Termin „uczenie maszynowe” został ukuty przez Arthura Samuela, pioniera sztucznej inteligencji (AI). Opisuje to jako „pole nauki, które daje komputerom możliwość uczenia się bez wyraźnego zaprogramowania”.

Dlaczego bezpłatne kursy uczenia maszynowego są ważne?

Uczenie maszynowe rozwija się masowo od czasu rozwoju technologii i stylu życia i staje się głównym nurtem. Umiejętności obliczeniowe zostały również podniesione do poziomu zaawansowanego, a od początku szybkiego Internetu odgrywanie ról inteligencji maszynowej jest bardzo pożądane. Te zaawansowane transformacje cyfrowe w dzisiejszych czasach pomagają ludziom szybko się uczyć i opracowywać nowe modele lepiej funkcjonującej sztucznej inteligencji (AI).

Uczenie maszynowe może przynieść wiele korzyści w naszym codziennym życiu. Na przykład cięcie kosztów, unikanie niepotrzebnego ryzyka, jakość usług produktów rynkowych, wykrywanie naruszeń cyberbezpieczeństwa itp. Przy tak dużej ilości dostępu do danych uczenie maszynowe szybko przejmuje rutynowe zadania codziennego stylu życia.

Musisz przeczytać: Pomysły na projekty uczenia maszynowego dla początkujących

Jak działa uczenie maszynowe?

Bezpłatne kursy dotyczące uczenia maszynowego są najlepszymi przewodnikami po tego typu zapytaniach. Ucząc się na kursie uczenia maszynowego online , poznasz cztery kluczowe elementy uczenia maszynowego:

1. Właściwe wybory i dobre przygotowanie do zestawu danych treningowych.

Dane uczące reprezentują informacje, których osoba użyje do wprowadzenia danych wejściowych, aby maszyna nauczyła się nowych parametrów modelu. Może być zarówno klastrowany, jak i nieklastrowany. Dane klastrowe to te dane wyjściowe przewidywane przez komputer, które są ustalone. Wyjścia nieklastrowane są otwarte. Ludzie najczęściej korzystają z danych klastrowych, ponieważ odpowiedzi są znane, dzięki czemu można ocenić dokładność maszyny. Jeśli odpowiedź jest błędna, możesz spróbować wprowadzić ulepszenia.

2. Wybór algorytmu do zastosowania w zbiorze danych uczących.

Zgodnie z bezpłatnymi kursami uczenia maszynowego rodzaj algorytmów, które należy wybrać, zależy od następujących czynników:

• Czy dane wejściowe wymagają przewidywanego wyniku, czy niejawnego, sklasyfikowanego wyjścia.
• Ile danych zostało wprowadzonych?
• Charakter problemu, który sztuczna inteligencja (AI) musi rozwiązać.

W przypadku przypadków skupionych lub przewidywanych należy użyć algorytmu regresji, który da wynik logiczny lub zwykły wynik regresji metodą najmniejszych kwadratów. Jeśli dane nie są klastrowane, dane wyjściowe będą opierać się na najbliższym rozwiązaniu. Niektóre algorytmy, takie jak sieci neuronowe, działają w obu przypadkach.

3. Uczenie algorytmu w celu zbudowania odpowiedniego modelu

Trening algorytmu to proces dostrajania różnych nieprawidłowości i parametrów w celu uzyskania lepszych wyników i dobrej dokładności. Wytrenowanie algorytmu uczenia maszynowego wymaga wielu technik powtarzania i optymalizacji. Ten proces optymalizacji nie wymaga interwencji człowieka, ponieważ maszyna gromadzi wystarczającą ilość danych uczących, aby funkcjonować samodzielnie. Nie musisz podawać maszynie wskazówek, aby znaleźć poprawną odpowiedź – potrzebne są tylko niezbędne dane.

4. Wykorzystaj i zaktualizuj modele wejściowe

Ostatnim procesem jest ciągłe aktualizowanie nowych danych do modelu. Pozwala to na ciągłe doskonalenie modelu, co prowadzi do lepszych wyników. Dane, które należy wprowadzić, zależą od poszukiwanych rozwiązań. Na przykład model samojezdny oparty na uczeniu maszynowym będzie wymagał rzeczywistych danych dotyczących map drogowych, ruchu drogowego, przepisów drogowych, środków bezpieczeństwa itp.

Ucz się kursów uczenia maszynowego online z najlepszych światowych uniwersytetów — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej oraz zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.

Uczenie maszynowe dobrodziejstwa w dzisiejszym świecie

Bezpłatne kursy z zakresu uczenia maszynowego pozwalają poznać rozległą domenę AI i ML, co daje nam wiele korzyści, takich jak:

• Plany autonomicznych samochodów w Waymo i autopiloty w Tesli to przykłady zaawansowanego uczenia maszynowego.
• Asystenci cyfrowi, tacy jak Cortana, Alexa, Siri itp., pomagają w wyszukiwaniu informacji po aktywacji za pomocą poleceń głosowych.
• Dopasowane rekomendacje dotyczące aplikacji takich jak Netflix, Youtube, Amazon Prime, Disney Hotstar itp.
• Filtry antyspamowe poczty e-mail, które mogą wykrywać niepotrzebne wiadomości e-mail.
• Rozpoznawanie twarzy, uwierzytelnianie odcisków palców itp. stały się bezpieczniejsze dzięki uczeniu maszynowemu.

Najlepsze kursy uczenia maszynowego online dla Twoich umiejętności

Bardzo łatwo jest znaleźć miliony kursów w Internecie, jednak dość trudno jest wybrać ten najbardziej efektywny. Jesteśmy z Tobą.

upGrad oferuje online Master of Science in Machine Learning & AI przez Liverpool John Moores University. Jest to 20-miesięczny kurs z ponad 25 sesjami mentorskimi prowadzonymi przez ekspertów branżowych. Obejmuje ponad 12 projektów i zadań branżowych, a Ty musisz wybrać sześć opcji z 10 projektów Capstone.

Najważniejsze punkty programu:

• Kwalifikowalność - 50% (lub równoważny) stopień licencjata, najlepiej na tle matematycznym / statystycznym lub informatyce / informatyce / kodowaniu.
• 6 miesięcy Praca magisterska na temat uczenia maszynowego/projekt na temat związany z branżą
• Opiekun LJMU w celu uzyskania wskazówek dotyczących badań i rozprawy
• Elastyczne opcje EMI: od 208,31 USD/miesiąc
• Zalecane 15 godzin/tydzień
• Uznanie WES (World Education Services)

upGrad to internetowa platforma edTech, która stara się oferować światowej klasy kursy studentom i profesjonalistom dążącym do podnoszenia umiejętności.

Nasze programy AI i ML w USA

Zarejestruj się w upGrad , aby uzyskać więcej informacji na temat kursów uczenia maszynowego online.

Wniosek

Kursy uczenia maszynowego obejmują aspekty eksploracji danych, rozpoznawania statystyk itp. Tematy obejmują:

• Uczenie nadzorowane obejmuje algorytmy parametryczne, nieparametryczne, sieci neuronowe itp.
• Uczenie nienadzorowane obejmuje uczenie klastrowe, uczenie głębokie, redukcję wymiarowości itp.
• Praktyki w uczeniu maszynowym, w tym różne koncepcje uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, teoria wariancji, proces innowacji itp.

Uczenie nadzorowane rozpoczyna się od rozpoczęcia analizy różnych zestawów danych treningowych, zestawy testowe są tworzone w celu uzyskania najbardziej efektywnych wyników. Algorytm uczący się może również porównać otrzymane wyniki z poprawnymi wynikami, a po znalezieniu głównych różnic może pracować nad samodoskonaleniem.

Uczenie nienadzorowane obejmuje niezrównane dane, w których system musi zidentyfikować dane na podstawie własnych badań i ustaleń. Bada dane i próbuje znaleźć bliskie odpowiedzi.