Curso Online Gratuito de Machine Learning com Certificação

O termo Machine Learning é tão simples quanto o nome parece. Isso significa que os computadores foram programados para que atuem como inteligência artificial – eles podem escolher melhores resultados ou resultados para uma solução problemática por conta própria. Os algoritmos de aprendizado de máquina usam um método de cálculo para aprender as informações dos dados diretamente, sem usar modelos predeterminados ou equações complexas. O termo 'Machine Learning' foi cunhado por Arthur Samuel, um pioneiro em inteligência artificial (IA). Ele o descreve como um “campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados”.

Por que os cursos gratuitos de aprendizado de máquina são importantes?

O aprendizado de máquina está crescendo maciçamente desde o avanço da tecnologia e do estilo de vida e está se tornando popular. As habilidades computacionais também foram atualizadas para níveis avançados e, desde o início da Internet de alta velocidade, o roleplay da inteligência da máquina está em alta demanda. Essas transformações digitais avançadas na era atual ajudam os humanos a aprender rapidamente e desenvolver novos modelos para uma inteligência artificial de melhor funcionamento (IA).

São muitos os benefícios que o aprendizado de máquina pode trazer para o nosso dia a dia. Por exemplo, cortar custos, evitar riscos desnecessários, a qualidade dos serviços dos produtos do mercado, detectar violações de segurança cibernética etc. Com uma quantidade tão grande de acesso a dados, o aprendizado de máquina está assumindo rapidamente as tarefas rotineiras do estilo de vida diário.

Leitura obrigatória: ideias de projetos de aprendizado de máquina para iniciantes

Como funciona o aprendizado de máquina?

Os cursos gratuitos de Machine Learning são os melhores guias para essas consultas. Ao aprender em um curso de aprendizado de máquina on -line , você se familiarizará com os quatro elementos principais do aprendizado de máquina:

1. Escolhas certas e boa preparação para um conjunto de dados de treinamento.

Os dados de treinamento representam informações que a pessoa usará para inserir entradas para fazer com que a máquina aprenda novos parâmetros do modelo. Ele pode ser agrupado e não agrupado. Dados agrupados são aquelas saídas previstas da máquina, que são fixas. As saídas não agrupadas são abertas. As pessoas usam principalmente dados agrupados porque as respostas são conhecidas, de modo que a precisão da máquina pode ser julgada. Se a resposta estiver errada, você pode tentar trazer melhorias.

2. Seleção de um algoritmo para aplicar em um conjunto de dados de treinamento.

De acordo com os cursos gratuitos de aprendizado de máquina, o tipo de algoritmo que precisa ser escolhido depende dos seguintes fatores:

• Se a entrada deseja uma saída prevista ou uma saída classificada aberta.
• Quantos dados foram inseridos?
• A natureza do problema que a inteligência artificial (IA) precisa resolver.

Com casos agrupados ou previstos, você precisa usar um algoritmo de regressão que fornecerá uma saída de regressão de mínimos quadrados lógica ou ordinária. Se os dados não estiverem em cluster, a saída dependerá da solução mais próxima. Alguns algoritmos, como redes neurais, funcionam em ambos os casos.

3. Treinando o algoritmo para construir o modelo adequado

Treinar o algoritmo é o processo de ajustar várias irregularidades e parâmetros para obter melhores resultados e boa precisão. São necessárias muitas técnicas de repetição e otimização para treinar um algoritmo de aprendizado de máquina. Esse processo de otimização não requer intervenção humana, pois a máquina cria dados de aprendizado suficientes para funcionar por conta própria. Você não precisa dar instruções à máquina para encontrar a resposta correta – ela requer apenas os dados necessários.

4. Utilize e atualize os modelos de entrada

O processo final é continuar atualizando novos dados para o modelo. Isso permite que o modelo melhore constantemente, levando a melhores resultados. Os dados que devem ser inseridos dependem das soluções que você busca. Por exemplo, um modelo autônomo de aprendizado de máquina precisará de dados da vida real em mapas de estradas, tráfego, regras na estrada, medidas de segurança etc.

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Benefícios do aprendizado de máquina no mundo atual

Os cursos gratuitos de Machine Learning permitem explorar o vasto domínio de IA e ML, que nos oferecem muitas vantagens, como:

• Planos de carros autônomos em Waymo e pilotos automáticos em Tesla são exemplos de aprendizado de máquina avançado.
• Assistentes digitais como Cortana, Alexa, Siri, etc., ajudam na busca de informações uma vez ativados por meio de comandos de voz.
• Recomendações personalizadas em aplicativos como Netflix, Youtube, Amazon Prime, Disney Hotstar, etc.
• Filtros de spam de e-mail que podem detectar e-mails desnecessários.
• Reconhecimento facial, autenticação de impressão digital, etc., tornaram-se mais seguros graças ao aprendizado de máquina.

Melhores cursos de aprendizado de máquina on-line para seus conjuntos de habilidades

É muito fácil encontrar milhões de cursos pela internet, porém bastante difícil selecionar o mais eficiente. Estamos protegendo você.

O upGrad oferece um Master of Science on-line em Machine Learning & AI pela Liverpool John Moores University. É um curso de 20 meses, com mais de 25 sessões de mentoria de especialistas do setor. Ele inclui mais de 12 projetos e atribuições do setor, e você deve escolher seis opções entre 10 Projetos Capstone.

Destaques do programa:

• Elegibilidade – 50% (ou equivalente) Bacharelado preferencialmente em Matemática/Estatística ou Ciência da Computação/TI/Codificação.
• Tese/Projeto de Mestrado em Machine Learning de 6 meses sobre um tópico relevante para o setor
• LJMU Supervisor para orientação em Pesquisa e Dissertação
• Opções flexíveis de EMI: a partir de US$ 208,31/mês
• Recomendado 15 horas/semana
• WES (Serviços Mundiais de Educação) reconhecido

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Conclusão

Os cursos de aprendizado de máquina incluem aspectos de mineração de dados, reconhecimentos estatísticos, etc. Os tópicos incluem:

• O aprendizado supervisionado inclui algoritmos paramétricos, não paramétricos, redes neurais, etc.
• O aprendizado não supervisionado inclui aprendizado em cluster, aprendizado profundo, redução de dimensionalidade, etc.
• Práticas em aprendizado de máquina, incluindo vários conceitos de aprendizado de máquina e inteligência artificial, teoria da variância, processo de inovação, etc.

O aprendizado supervisionado começa com o início da análise de vários conjuntos de dados de treinamento, os conjuntos de teste são formados para obter os resultados mais eficientes. O algoritmo de aprendizado também pode comparar a saída recebida com a saída correta e, ao encontrar grandes diferenças, pode trabalhar para melhorar a si mesmo.

O aprendizado não supervisionado inclui dados sem paralelo nos quais o sistema precisa identificar dados sobre suas próprias pesquisas e descobertas. Ele explora os dados e tenta encontrar respostas próximas.