Программа курса машинного обучения: лучший курс машинного обучения и искусственного интеллекта для повышения квалификации

Курс PG Diploma от upGrad — один из самых полных. Он охватывает все знания навыков, концепций и инструментов, необходимых в отрасли в настоящее время.

Учебный план разработан, чтобы подготовить вас к работе и с легкостью пройти собеседование.

Давайте рассмотрим полную учебную программу для более подробного освещения нашей «Executive PG Program in Machine Learning and AI».

Курс разделен на 8 основных частей:

1. Набор инструментов для обработки и анализа данных
2. Статистика и исследовательская аналитика данных
3. Машинное обучение-1
4. Машинное обучение-2
5. Обработка естественного языка
6. Глубокое обучение
7. Обучение с подкреплением
8. Развертывание и проект Capstone

Набор инструментов для обработки и анализа данных

Эта часть является подготовительным курсом, который необходим для начала пути в области науки о данных и машинного обучения. Основными требованиями являются Python, SQL и Excel, а также в некоторой степени.

Эта часть разделена на следующие 6 модулей:

Введение в Python: этот модуль охватывает основные темы Python, не предполагая никаких предварительных знаний. Охвачено понимание структуры Python, структур данных, таких как списки, кортежи, словари и т. д.

Python для науки о данных: подробно рассматриваются две наиболее важные библиотеки Python — NumPy и Pandas. NumPy и Pandas необходимы для анализа данных, очистки и большей части основной работы по науке о данных.

Математика для машинного обучения: в этом модуле рассматриваются линейная алгебра, матрицы, исчисление с несколькими переменными и векторы. Эти темы необходимы для понимания того, как работают алгоритмы машинного обучения.

Визуализация данных в Python: этот модуль охватывает динамику построения графиков и тенденций с использованием Python.

• Анализ данных с использованием SQL: SQL лежит в основе анализа данных и проектирования. Этот модуль охватывает основы SQL, такие как функции, предложения, запросы и соединения.

1. Расширенный SQL: этот модуль охватывает более сложные темы, такие как проектирование базы данных, оконные функции, оптимизация запросов и т. д.

Статистика и исследовательская аналитика данных

Статистика и данные идут рука об руку. Большая часть анализа данных выполняет статистический анализ под капотом, который затем можно исследовать дальше, чтобы получить важные результаты.

Эта часть охватывает следующие 6 модулей:

1. Решение проблем с аналитикой: этот модуль охватывает структуру CRISP-DM для обзора проекта машинного обучения, начиная от понимания бизнеса и заканчивая развертыванием.
2. Инвестиционное задание: задание по анализу данных в качестве сотрудника инвестиционно-банковской фирмы.
3. Выводная статистика: этот модуль охватывает наиболее важные статистические концепции, такие как вероятность, распределения вероятностей и центральная предельная теорема.
4. Проверка гипотез: что, почему и как при проверке гипотез рассматриваются в этом модуле. P-Value, разные типы тестов и реализация на Python.
5. Исследовательский анализ данных: EDA извлекает информацию из данных. Этот модуль охватывает очистку данных, одномерный/двумерный анализ и производные показатели для машинного обучения.
6. Групповой проект: тематическое исследование Lending Club, чтобы выяснить, какие клиенты подвержены риску невозврата кредитов.

Получите сертификат по машинному обучению от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Машинное обучение-1

Эта часть охватывает основы машинного обучения и некоторые алгоритмы. Очень важно иметь всесторонние знания об этом, прежде чем углубляться в более сложные темы.

Он состоит из 5 модулей:

1. Линейная регрессия: этот модуль охватывает основы линейной регрессии, ее предположения, ограничения и отраслевые приложения.
2. Линейная регрессионная оценка: задание прогноза цены автомобиля.
3. Логистическая регрессия: одномерная и многомерная логистическая регрессия для классификации ML. Охвачены реализация на Python, метрики оценки и отраслевые приложения.
4. Наивный байесовский алгоритм: один из самых простых и эффективных алгоритмов классификации. Этот модуль охватывает основы теоремы Байеса, наивного байесовского классификатора и реализации в классификаторе Spam-Ham.
5. Выбор модели: этот модуль охватывает выбор модели, компромисс между смещением и дисперсией, настройку гиперпараметров и перекрестную проверку, которые необходимы для окончательной доработки лучшей модели машинного обучения.

Машинное обучение-2

Эта часть охватывает более сложные темы машинного обучения. Он состоит из различных типов контролируемых и неконтролируемых алгоритмов.

Охвачены 8 модулей:

1. Продвинутая регрессия: в этом модуле представлены методы обобщенной линейной регрессии и регуляризованной регрессии, такие как Ridge и Lasso.
2. Машина опорных векторов (необязательно): этот модуль охватывает алгоритм SVM, его работу, ядра и реализацию.
3. Модели деревьев: здесь рассматриваются основы моделей деревьев, их структура, методы разделения, обрезки и ансамбли для формирования случайных лесов.
4. Выбор модели — практические соображения. Этот модуль дает практическое руководство по использованию методов выбора модели для выбора наилучшей модели.
5. Повышение: что такое слабые ученики и последовательные ученики, и как их можно объединить, чтобы сформировать отличную модель. Здесь рассматриваются различные методы бустинга.
6. Неконтролируемое обучение-кластеризация: этот модуль знакомит с кластеризацией, ее типами и реализацией с нуля.
7. Неконтролируемый анализ основных компонентов обучения. Он охватывает основы PCA, его работу и реализацию в Python.
8. Telecom Churn Case Study: тематическое исследование по прогнозированию оттока клиентов для оператора связи.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) сама по себе является огромной областью. В этой части NLP рассматриваются все строительные блоки обработки текстовых данных, а также чат-боты.

Включены 5 модулей:

1. Лексическая обработка: этот модуль охватывает основы NLP, такие как кодирование текста, регулярные выражения, методы обработки текста и расширенные лексические методы, такие как фонетическое хеширование.
2. Синтаксическая обработка: этот модуль охватывает основы синтаксической обработки, различные типы анализа текста, извлечение информации и условные случайные поля.
3. Syntactic Processing-Assignment: Реализация синтаксической обработки для понимания грамматической структуры текста.
4. Семантическая обработка: этот модуль знакомит с семантической обработкой, векторами слов и вложениями, методами тематического моделирования, за которыми следует тематическое исследование.
5. Создание чат-ботов с помощью Rasa: этот модуль охватывает самый популярный инструмент для разработки чат-ботов, а также их реализацию.

Глубокое обучение

Глубокое обучение широко используется в отрасли во многих передовых приложениях для различных типов данных. В этой части рассматриваются все типы нейронных сетей, а также их реализация.

Охвачены 5 модулей:

1. Введение в нейронные сети: этот модуль охватывает основы нейронных сетей, функций активации и сети прямой связи.
2. Применение сверточных нейронных сетей в промышленности: этот модуль подробно описывает CNN, ее структуру, уровни и работу. Он также охватывает различные модели трансферного обучения, передачу стилей и предварительную обработку данных изображений, за которыми следует тематическое исследование.
3. Назначение нейронных сетей: тематическое исследование на основе CNN.
4. Рекуррентные нейронные сети: этот модуль охватывает другой тип нейронных сетей, специально используемых для данных на основе последовательностей — RNN и LSTM вместе с их реализациями.
5. Проект нейронных сетей. В этом модуле вы будете выполнять проект распознавания жестов с использованием сетевых стеков CNN и RNN.

Обучение с подкреплением

В этой части мы познакомим вас с другим типом машинного обучения — обучением с подкреплением. Вы изучите основы, включая классическое обучение с подкреплением, а также глубокое обучение с подкреплением.

Эта часть охватывает следующие 4 модуля:

1. Классическое обучение с подкреплением: этот модуль охватывает основы RL, такие как марковский процесс принятия решений, уравнения RL, а также методы Монте-Карло.
2. Классическое обучение с подкреплением: задание в крестики-нолики с использованием RL.
3. Глубокое обучение с подкреплением: в этом модуле мы углубимся в сети Deep Q, их архитектуру и реализацию. Он также охватывает более сложные темы, такие как методы градиента политики и методы актер-критик.
4. Учебный проект с подкреплением: задание, которое нужно выполнить с использованием архитектуры RL.

Замковый проект

В этой части вы создадите свой последний завершающий проект, используя все полученные знания.

Эта часть разделена на 2 модуля:

1. Развертывание: этот модуль охватывает более позднюю стадию проекта машинного обучения, где вы изучите основы развертывания в облаке и PaaS, а также конвейеры CI/CD и основы Docker.
2. Capstone: окончательный проект Capstone, который сделает ваше резюме и портфолио стремительными скачками.

Прежде чем ты уйдешь

Эта программа охватывает все необходимые базовые и продвинутые инструменты и навыки для входа в индустрию науки о данных и машинного обучения. Вы пройдете достаточное количество практических занятий и проектов, чтобы убедиться, что вы хорошо усвоили материал.

Со всеми приобретенными навыками вы также можете активно участвовать в других соревновательных платформах, чтобы проверить свои навыки и получить еще больше практических навыков.