Curs online gratuit de învățare automată cu certificare

Publicat: 2022-05-31

Termenul Machine Learning este la fel de simplu pe cât sună numele. Înseamnă că computerele au fost programate astfel încât să acționeze ca inteligență artificială – pot alege singure rezultate sau rezultate mai bune pentru o soluție problematică. Algoritmii de învățare automată folosesc o metodă de calcul pentru a învăța informațiile datelor direct, fără a utiliza modele predeterminate sau ecuații complexe. Termenul de „învățare automată” a fost inventat de Arthur Samuel, un pionier în inteligența artificială (AI). El îl descrie ca un „domeniu de studiu care oferă computerelor capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit”.

Cuprins

De ce sunt importante cursurile gratuite de învățare automată?

Învățarea automată este în creștere masivă de la progresul tehnologiei și stilului de viață și devine mainstream. Abilitățile de calcul au fost, de asemenea, actualizate la niveluri avansate, iar de la debutul internetului de mare viteză, jocul de rol al inteligenței mașinii este la mare căutare. Aceste transformări digitale avansate în epoca actuală ajută oamenii să învețe rapid și să dezvolte noi modele pentru o mai bună funcționare a inteligenței artificiale (AI).

Există multe beneficii pe care învățarea automată le poate aduce în viața noastră de zi cu zi. De exemplu, reducerea costurilor, evitarea riscurilor inutile, calitatea serviciilor produselor de pe piață, detectarea încălcărilor securității cibernetice etc. Cu o cantitate atât de mare de acces la date, învățarea automată preia rapid sarcinile de rutină ale stilului de viață zilnic.

Trebuie citit: Idei de proiecte de învățare automată pentru începători

Cum funcționează învățarea automată?

Cursurile gratuite de învățare automată sunt cele mai bune ghiduri pentru astfel de întrebări. În timp ce învățați într-un curs online de învățare automată , veți fi familiarizat cu cele patru elemente cheie ale învățării automate:

  1. Alegeri corecte și pregătire bună pentru un set de date de antrenament.

Datele de antrenament reprezintă informații pe care persoana le va folosi pentru a introduce intrări pentru a determina mașina să învețe noi parametri de model. Poate fi atât grupat, cât și non-cluster. Datele grupate sunt acele ieșiri prezise de la mașină, care sunt fixe. Ieșirile non-cluster sunt deschise. Oamenii folosesc în mare parte date grupate, deoarece răspunsurile sunt cunoscute, astfel încât precizia mașinii poate fi judecată. Dacă răspunsul este greșit, puteți încerca să aduceți îmbunătățiri.

  1. Selectarea unui algoritm de aplicat pe un set de date de antrenament.

Conform cursurilor gratuite de învățare automată, tipul de algoritmi care trebuie ales depinde de următorii factori:

  • Indiferent dacă intrarea dorește o ieșire prezisă sau o ieșire clasificată deschisă.
  • Câte date au fost introduse?
  • Natura problemei pe care trebuie să o rezolve inteligența artificială (AI).

În cazul cazurilor grupate sau prezise, ​​trebuie să utilizați un algoritm de regresie care va oferi fie o ieșire logică, fie o regresie obișnuită. Dacă datele nu sunt grupate, atunci rezultatul se va baza pe soluția cea mai apropiată. Unii algoritmi, cum ar fi rețelele neuronale, funcționează în ambele cazuri.

  1. Antrenarea algoritmului pentru a construi modelul potrivit

Antrenarea algoritmului este procesul de reglare a diferitelor nereguli și parametri pentru rezultate mai bune și precizie bună. Este nevoie de multă repetare și tehnici de optimizare pentru a antrena un algoritm de învățare automată. Acest proces de optimizare nu necesită intervenție umană, deoarece mașina construiește suficiente date de învățare pentru a funcționa singură. Nu trebuie să dați instrucțiuni mașinii pentru a găsi răspunsul corect - necesită doar datele necesare.

  1. Utilizați și actualizați modelele de intrare

Procesul final este de a continua actualizarea datelor noi la model. Acest lucru permite modelului să se îmbunătățească în mod constant, conducând la rezultate mai bune. Datele care trebuie introduse depind de soluțiile pe care le căutați. De exemplu, un model de auto-conducere cu învățare automată va avea nevoie de date reale despre hărți rutiere, trafic, reguli de circulație, măsuri de siguranță etc.

Învățați cursuri de învățare automată online de la cele mai bune universități din lume – Master, Programe Executive Postuniversitare și Program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Învățarea automată beneficii în lumea prezentă

Cursurile gratuite de învățare automată vă permit să explorați vastul domeniu al AI și ML, care ne oferă multe avantaje precum:

  • Planurile pentru mașini cu conducere autonomă în Waymo și piloții automati în Tesla sunt exemple de învățare automată avansată.
  • Asistenții digitali precum Cortana, Alexa, Siri etc., ajută la căutarea informațiilor odată activate prin comenzi vocale.
  • Recomandări personalizate pentru aplicații precum Netflix, Youtube, Amazon Prime, Disney Hotstar etc.
  • Filtre de spam prin e-mail care pot detecta e-mailurile inutile.
  • Recunoașterea facială, autentificarea cu amprentă etc., au devenit mai sigure datorită învățării automate.

Cele mai bune cursuri online de învățare automată pentru seturile dvs. de abilități

Este foarte ușor să găsești milioane de cursuri pe internet, dar este destul de dificil să-l alegi pe cel mai eficient. Vă avem acoperit.

upGrad oferă un master online în învățare automată și inteligență artificială de la Universitatea Liverpool John Moores. Este un curs de 20 de luni, cu peste 25 de sesiuni de mentorat de la experți în industrie. Include peste 12 proiecte și sarcini din industrie și trebuie să alegeți șase opțiuni din 10 proiecte Capstone.

Repere ale programului:

  • Eligibilitate – 50% (sau echivalent) diplomă de licență, de preferință într-un mediu matematic/statistic sau informatică/informatică/codificare.
  • 6 luni Teză/Proiect de master de învățare automată pe un subiect relevant pentru industrie
  • Supervizor LJMU pentru îndrumări în cercetare și disertație
  • Opțiuni EMI flexibile: Începe de la 208,31 USD/lună
  • Recomandat 15 ore/saptamana
  • WES (World Education Services) Recunoscut

upGrad este o platformă edTech online care se străduiește să ofere cursuri de clasă mondială studenților și profesioniștilor care aspiră la îmbunătățirea competențelor.

Programele noastre AI și ML în SUA

Master în învățare automată și inteligență artificială Certificare avansată în Machine Learning și Cloud Program Executive PG în învățare automată și inteligență artificială
Master în AI și ML de la Universitatea John Moores din Liverpool Program de certificat avansat în Machine Learning și NLP Program de certificat avansat în Machine Learning și Deep Learning

Înscrieți-vă la upGrad pentru mai multe informații despre cursurile online de învățare automată.

Concluzie

Cursurile de învățare automată includ aspecte de extragere a datelor, recunoașteri statistice etc. Subiectele includ:

  • Învățarea supravegheată include algoritmi parametrici, neparametrici, rețele neuronale etc.
  • Învățarea nesupravegheată include învățarea grupată, învățarea profundă, reducerea dimensionalității etc.
  • Practici în învățarea automată, inclusiv diverse concepte de învățare automată și inteligență artificială, teoria varianței, proces de inovare etc.

Învățarea supravegheată începe cu începerea analizei diferitelor seturi de date de antrenament, seturile de testare sunt formate pentru a obține cele mai eficiente rezultate. Algoritmul de învățare poate compara, de asemenea, rezultatul primit cu rezultatul corect și, la găsirea unor diferențe majore, poate lucra pentru a se îmbunătăți.

Învățarea nesupravegheată include date de neegalat în care sistemul trebuie să identifice date pe baza propriilor cercetări și constatări. Explorează datele și încearcă să găsească răspunsuri apropiate.

Ce înțelegeți prin Set de antrenament și Set de testare?

Într-un set de date, un set de antrenament este utilizat pentru a crea modele ML. În timpul unui set de testare, răspunsul modelelor este verificat dacă are precizia dorită. Datele care sunt introduse în setul de antrenament sunt de obicei excluse din datele din seturile de testare pentru a verifica dacă rezultatul are sau nu mai multe surse de informații. Un alt punct important de remarcat este că nu există o proporție specifică cu datele de intrare și de ieșire. De obicei, se crede că dacă oferiți 70% date de antrenament, vă așteptați la 30% date de testare. Cu toate acestea, datele de intrare sunt reduse treptat pentru a afla dacă datele de testare pot oferi rezultate mai bune în propria cercetare și abilități de a găsi noi date corespunzătoare.

Care este semnificația Machine Learning și Data Science și care sunt oportunitățile de carieră implicate în aceasta?

Data Science este o abordare științifică în care oamenii de știință folosesc diverse abordări pentru a extrage date mari. Învățarea automată, pe de altă parte, este viitorul unui stil de viață simplist în care mașinile sunt alimentate cu o cantitate imensă de date pentru a oferi rezultate eficiente și precise pe cont propriu. Oportunitățile de carieră în știința datelor implică: analist de date, om de știință de date, inginer de date, analist de Business Intelligence etc. Oportunitățile de carieră în învățarea automată includ inginer de învățare automată, om de știință NLP, dezvoltator/inginer de software.

Cum sunt legate inteligența artificială și învățarea automată?

Inteligența artificială este o tehnologie care face ca mașinile să imite răspunsurile pe care le-ar fi rezultat un om. Este un domeniu al informaticii care permite computerelor să rezolve probleme în moduri în care oamenii pot. Machine Learning este un subset al inteligenței artificiale. În timp ce învățarea automată se concentrează pe ideea că mașinile au nevoie de date pentru a oferi un anumit rezultat, inteligența artificială se concentrează pe conceptul că mașinile ar trebui să gândească și să funcționeze ca oamenii și să dea rezultate la fel ca oamenii.