Programa cursului de învățare automată: cel mai bun curs ML și AI pentru perfecționare

Cursul de diplomă PG de la upGrad este unul dintre cele mai cuprinzătoare. Acesta acoperă toate cunoștințele despre abilități, concepte și instrumente necesare în industrie în prezent.

Programa este concepută pentru a vă face pregătit pentru industrie și pentru a obține interviurile cu ușurință.

Să trecem peste programa completă pentru a detalia în profunzime acoperirea „Programului PG executiv în învățarea automată și IA”.

Cursul este împărțit în 8 părți principale:

1. Kit de instrumente pentru știința datelor
2. Statistici și analize de date exploratorii
3. Învățare automată-1
4. Învățare automată-2
5. Procesarea limbajului natural
6. Invatare profunda
7. Consolidarea învățării
8. Proiectul de implementare și capstone

Kit de instrumente pentru știința datelor

Această parte este un curs pre-pregătitor, care este esențial pentru a începe călătoria științei datelor și a învățării automate. Cerințele majore sunt Python, SQL și Excel, de asemenea, într-o oarecare măsură.

Această parte este împărțită în mai jos 6 module:

Introducere în Python: Acest modul acoperă subiectele de bază Python, presupunând că nu există cunoștințe anterioare. Înțelegerea structurii Python, Structurile de date precum liste, tupluri, dicționare etc. sunt acoperite.

Python pentru Data Science: Cele mai importante 2 biblioteci ale Python – NumPy și Pandas sunt acoperite în profunzime. NumPy și Pandas sunt esențiale pentru analiza datelor, curățarea și cea mai mare parte a activității de bază în domeniul științei datelor.

Matematică pentru învățarea automată: algebra liniară, matricele, calculul cu mai multe variabile și vectorii sunt acoperite în acest modul. Aceste subiecte sunt o condiție prealabilă pentru înțelegerea modului în care funcționează algoritmii ML.

Vizualizarea datelor în Python: Acest modul acoperă dinamica trasării graficelor și a tendințelor folosind Python.

• Analiza datelor folosind SQL: SQL este la baza analizei și ingineriei datelor. Acest modul acoperă elementele de bază ale SQL, cum ar fi funcțiile, clauzele, interogările și îmbinările.

1. SQL avansat: acest modul acoperă subiecte mai avansate, cum ar fi proiectarea bazei de date, funcțiile ferestrelor, optimizarea interogărilor etc.

Statistici și analize de date exploratorii

Statisticile și datele merg mână în mână. Majoritatea analizei datelor rulează sub capotă analize statistice care pot fi apoi explorate în continuare pentru a obține rezultate semnificative.

Această parte acoperă mai jos 6 module:

1. Rezolvarea problemelor de analiză: Acest modul acoperă cadrul CRISP-DM pentru o prezentare generală a unui proiect de învățare automată, de la înțelegerea afacerii până la implementare.
2. Misiune de investiții: O misiune de analiză a datelor ca angajat al unei firme de investiții bancare.
3. Statistică inferențială: Acest modul acoperă cele mai importante concepte statistice, cum ar fi probabilitatea, distribuțiile de probabilitate și teorema limită centrală.
4. Testarea ipotezei: Ce, de ce și cum de testare a ipotezei sunt acoperite în acest modul. P-Value, diferite tipuri de teste și implementare în Python.
5. Analiza exploratorie a datelor: EDA scoate la iveală informațiile din date. Acest modul acoperă curățarea datelor, analiza univariată/bivariată și valorile derivate pentru ML.
6. Proiect de grup: Studiu de caz pentru clubul de împrumuturi pentru a afla care clienți sunt expuși riscului de nerambursare a creditelor.

Învață certificarea învățării automate de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Învățare automată-1

Această parte acoperă elementele de bază ale învățării automate și câțiva algoritmi. Este esențial să aveți o cunoaștere cuprinzătoare a acestora înainte de a aborda subiecte mai avansate.

Este format din 5 module:

1. Regresia liniară: Acest modul acoperă elementele de bază ale regresiei liniare, ipotezele, limitările și aplicațiile din industrie.
2. Evaluare de regresie liniară: o atribuire de predicție a prețului mașinii.
3. Regresie logistică: regresie logistică univariată și multivariată pentru clasificarea ML. Sunt acoperite implementarea în Python, valorile de evaluare și aplicațiile din industrie.
4. Naive Bayes: Unul dintre cei mai simpli și mai eficienți algoritmi de clasificare. Acest modul acoperă elementele de bază ale teoremei Bayes, clasificatorului Naive Bayes și implementarea într-un clasificator Spam-Ham.
5. Selecția modelului: Acest modul acoperă selecția modelului, compromisul bias-varianță, reglarea hiperparametrului și validarea încrucișată, care sunt necesare pentru a finaliza cel mai bun model ML.

Învățare automată-2

Această parte acoperă subiecte mai avansate de învățare automată. Constă din diferite tipuri de algoritmi supravegheați și nesupravegheați.

Cele 8 module acoperite sunt:

1. Regresia avansată: Acest modul prezintă tehnicile de regresie liniară generalizată și regresie regularizată precum Ridge și Lasso.
2. Support Vector Machine (Opțional): Acest modul acoperă algoritmul SVM, funcționarea acestuia, nucleele și implementarea.
3. Modele de arbori: Noțiunile de bază ale modelelor de arbori, structura lor, tehnicile de despicare, tăierea și ansamblurile pentru a forma Păduri aleatorii sunt acoperite aici.
4. Selecția modelului - Considerații practice: Acest modul oferă o experiență practică pentru utilizarea tehnicilor de selecție a modelului pentru a selecta cel mai bun model.
5. Boosting: Ce sunt elevii slabi și cei care învață și cum pot fi uniți pentru a forma un model grozav. Diferite tehnici de stimulare sunt acoperite aici.
6. Învățare nesupravegheată-Clustering: Acest modul prezintă Clustering-ul, tipurile sale și implementarea de la zero.
7. Învățare nesupravegheată - Analiza componentelor principale: Aceasta acoperă elementele de bază ale PCA, funcționarea și implementarea acestuia în Python.
8. Telecom Churn Studiu de caz: Studiu de caz pentru a estima rata de pierdere a clienților pentru un operator de telecomunicații.

Procesarea limbajului natural

Procesarea limbajului natural (NLP) este în sine un domeniu imens. În această parte a NLP, toate blocurile de bază ale procesării datelor text sunt acoperite împreună cu chatboții.

Cele 5 module incluse sunt:

1. Procesare lexicală: Acest modul acoperă elementele de bază ale NLP, cum ar fi codificarea textului, expresiile regulate, tehnicile de procesare a textului și tehnicile lexicale avansate, cum ar fi hashingul fonetic.
2. Procesare sintactică: Acest modul acoperă elementele de bază ale procesării sintactice, diferite tipuri de analizare a textului, extragerea informațiilor și câmpurile aleatoare condiționate.
3. Prelucrare sintactică-Atribuire: Implementarea procesării sintactice pentru a înțelege structura gramaticală a textului.
4. Procesare semantică: Acest modul prezintă procesarea semantică, vectorii și înglobarea cuvintelor, tehnicile de modelare a subiectelor urmate de un studiu de caz.
5. Crearea de chatbot-uri cu Rasa: acest modul acoperă cel mai popular instrument pentru dezvoltarea chatbot-urilor împreună cu implementarea.

Invatare profunda

Deep Learning este utilizat pe scară largă în industrie în multe aplicații de ultimă oră pentru diferite tipuri de date. În această parte, toate tipurile de rețele neuronale sunt acoperite împreună cu implementarea.

Cele 5 module acoperite sunt:

1. Introducere în rețelele neuronale: acest modul acoperă elementele de bază ale rețelelor neuronale, funcțiile de activare și rețeaua Feed Forward.
2. Aplicații de rețea neuronală convoluțională în industrie: Acest modul acoperă în detaliu CNN-ul, structura, straturile și funcționarea acestuia. De asemenea, acoperă diverse modele de transfer de învățare, transfer de stil și preprocesarea datelor de imagine, urmată de un studiu de caz.
3. Neural Networks-Assignment: Un studiu de caz bazat pe CNN.
4. Rețele neuronale recurente: Acest modul acoperă un alt tip de rețele neuronale utilizate special pentru date bazate pe secvențe – RNN și LSTM împreună cu implementările lor.
5. Proiect de rețele neuronale: în acest modul, veți realiza un proiect de recunoaștere a gesturilor folosind stive de rețea CNN și RNN.

Consolidarea învățării

În această parte, vă prezentăm un alt tip de învățare automată – Învățare prin consolidare. Veți învăța elementele de bază, inclusiv învățarea clasică prin întărire, precum și Învățarea prin consolidare profundă.

Această parte acoperă mai jos 4 module:

1. Învățare clasică de consolidare: Acest modul acoperă elementele de bază ale RL, cum ar fi Procesul de decizie Markov, Ecuațiile RL, precum și Metodele Monte Carlo.
2. Temă-Învățare de întărire clasică: O temă de țic-tac-toe folosind RL.
3. Învățare prin consolidare profundă: în acest modul, ne vom scufunda în rețelele Deep Q, arhitectura și implementarea acestora. De asemenea, acoperă subiecte mai avansate, cum ar fi metodele de gradient de politici și metodele critice pentru actor.
4. Proiect de învățare prin întărire: O misiune care trebuie făcută folosind arhitectura RL.

Proiectul Capstone

În această parte, veți realiza proiectul final, folosind toate cunoștințele acumulate până acum.

Această parte este împărțită în 2 module:

1. Implementare: acest modul acoperă etapa ulterioară a unui proiect de învățare automată în care veți învăța elementele de bază despre implementare pe cloud și PaaS, precum și conductele CI/CD și elementele de bază ale Docker.
2. Capstone: proiectul final de capstone pentru a vă face CV-ul și portofoliul să explodeze vertiginos.

Inainte sa pleci

Acest program acoperă toate elementele de bază și instrumentele și abilitățile avansate necesare pentru a intra în industria științei datelor și a învățării automate. Veți trece printr-o cantitate suficientă de practici și proiecte pentru a vă asigura că ați învățat bine.

Cu toate abilitățile învățate, puteți deveni activ și pe alte platforme competitive pentru a vă testa abilitățile și a obține și mai mult hands-on.