Бесплатный онлайн-курс по машинному обучению с сертификацией

Опубликовано: 2022-05-31

Термин машинное обучение так же прост, как и звучит название. Это означает, что компьютеры были запрограммированы так, что они действуют как искусственный интеллект — они могут самостоятельно выбирать лучшие результаты или исходы для проблемного решения. Алгоритмы машинного обучения используют вычислительный метод для непосредственного изучения информации о данных без использования каких-либо заранее определенных моделей или сложных уравнений. Термин «машинное обучение» был придуман Артуром Сэмюэлем, пионером в области искусственного интеллекта (ИИ). Он описывает это как «область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».

Оглавление

Почему важны бесплатные курсы по машинному обучению?

Машинное обучение стремительно развивается с развитием технологий и образа жизни и становится мейнстримом. Вычислительные навыки также были повышены до продвинутого уровня, и с появлением высокоскоростного Интернета роль машинного интеллекта пользуется большим спросом. Эти передовые цифровые преобразования в современную эпоху помогают людям быстро учиться и разрабатывать новые модели для более эффективного функционирования (ИИ) искусственного интеллекта.

Есть много преимуществ, которые машинное обучение может принести в нашу повседневную жизнь. Например, сокращение затрат, избежание ненужных рисков, качество услуг рыночных продуктов, обнаружение нарушений кибербезопасности и т. д. При таком большом объеме доступа к данным машинное обучение быстро берет на себя рутинные задачи повседневной жизни.

Обязательно прочтите: идеи проектов машинного обучения для начинающих

Как работает машинное обучение?

Бесплатные курсы по машинному обучению — лучшее руководство по таким запросам. Во время обучения на онлайн-курсе по машинному обучению вы познакомитесь с четырьмя ключевыми элементами машинного обучения:

  1. Правильный выбор и хорошая подготовка к обучающему набору данных.

Данные обучения представляют собой информацию, которую человек будет использовать для ввода входных данных, чтобы заставить машину изучить новые параметры модели. Он может быть как кластерным, так и некластерным. Кластеризованные данные — это фиксированные выходные данные, предсказанные машиной. Некластеризованные результаты являются открытыми. Люди в основном используют кластеризованные данные, потому что ответы известны, поэтому можно судить о точности машины. Если ответ неверный, можно попробовать внести улучшения.

  1. Выбор алгоритма для применения к набору обучающих данных.

Согласно бесплатным курсам по машинному обучению, тип алгоритмов, который необходимо выбрать, зависит от следующих факторов:

  • Независимо от того, требуется ли ввод прогнозируемого вывода или открытого классифицированного вывода.
  • Сколько данных было введено?
  • Характер проблемы, которую должен решить искусственный интеллект (ИИ).

Для сгруппированных или прогнозируемых случаев вам необходимо использовать алгоритм регрессии, который даст либо логический, либо обычный результат регрессии наименьших квадратов. Если данные не кластеризованы, вывод будет основываться на ближайшем решении. Некоторые алгоритмы, такие как нейронные сети, работают в обоих случаях.

  1. Обучение алгоритма для построения подходящей модели

Обучение алгоритма — это процесс настройки различных неровностей и параметров для достижения лучших результатов и высокой точности. Для обучения алгоритма машинного обучения требуется много повторений и методов оптимизации. Этот процесс оптимизации не требует вмешательства человека, поскольку машина создает достаточно данных для обучения, чтобы функционировать самостоятельно. Вам не нужно давать указания машине, чтобы найти правильный ответ — она требует только необходимые данные.

  1. Используйте и обновляйте входные модели

Последний процесс заключается в постоянном обновлении новых данных в модели. Это позволяет модели постоянно улучшаться, что приводит к лучшим результатам. Данные, которые должны быть вставлены, зависят от решений, которые вы ищете. Например, модели самостоятельного вождения с машинным обучением потребуются реальные данные о дорожных картах, трафике, правилах дорожного движения, мерах безопасности и т. д.

Изучайте онлайн-курсы по машинному обучению в ведущих университетах мира — магистерские программы, программы последипломного образования для руководителей и продвинутые программы сертификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Преимущества машинного обучения в современном мире

Бесплатные курсы по машинному обучению позволяют вам изучить обширную область ИИ и МО, которые предлагают нам множество преимуществ, таких как:

  • Планы беспилотных автомобилей в Waymo и автопилоты в Tesla — примеры продвинутого машинного обучения.
  • Цифровые помощники, такие как Cortana, Alexa, Siri и т. д., помогают в поиске информации после активации с помощью голосовых команд.
  • Индивидуальные рекомендации по таким приложениям, как Netflix, Youtube, Amazon Prime, Disney Hotstar и т. д.
  • Фильтры спама в электронной почте, которые могут обнаруживать ненужные электронные письма.
  • Распознавание лиц, аутентификация по отпечатку пальца и т. д. стали более безопасными благодаря машинному обучению.

Лучшие онлайн-курсы по машинному обучению для ваших навыков

В Интернете очень легко найти миллионы курсов, однако довольно сложно выбрать наиболее эффективный. Мы вас прикрыли.

upGrad предлагает онлайн- программу магистра наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта Ливерпульского университета Джона Мурса. Это 20-месячный курс, включающий более 25 сессий наставничества от экспертов отрасли. Он включает в себя более 12 отраслевых проектов и заданий, и вам нужно выбрать шесть вариантов из 10 проектов Capstone.

Основные моменты программы:

  • Право на участие - 50% (или эквивалент) степени бакалавра, предпочтительно в области математики / статистики или компьютерных наук / информационных технологий / кодирования.
  • Магистерская диссертация/проект по машинному обучению на 6 месяцев по актуальной для отрасли теме
  • Руководитель LJMU для руководства исследованиями и диссертациями
  • Гибкие варианты EMI: от 208,31 долл. США в месяц.
  • Рекомендуется 15 часов в неделю
  • Признан WES (World Education Services)

upGrad — это онлайн-платформа edTech, которая стремится предоставлять курсы мирового уровня для студентов и специалистов, стремящихся повысить свою квалификацию.

Наши программы искусственного интеллекта и машинного обучения в США

Магистр машинного обучения и искусственного интеллекта Продвинутая сертификация по машинному обучению и облаку Программа Executive PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта
Магистр искусственного интеллекта и машинного обучения Ливерпульского университета Джона Мурса. Расширенная сертификационная программа в области машинного обучения и НЛП Расширенная программа сертификации в области машинного обучения и глубокого обучения

Зарегистрируйтесь в upGrad для получения дополнительной информации об онлайн-курсах по машинному обучению.

Вывод

Курсы машинного обучения включают аспекты интеллектуального анализа данных, статистического распознавания и т. д. Темы включают:

  • Обучение с учителем включает параметрические, непараметрические алгоритмы, нейронные сети и т. д.
  • Неконтролируемое обучение включает кластерное обучение, глубокое обучение, уменьшение размерности и т. д.
  • Практика машинного обучения, включая различные концепции машинного обучения и искусственного интеллекта, теорию дисперсии, инновационный процесс и т. д.

Обучение с учителем начинается с начала анализа различных обучающих наборов данных, тестовые наборы формируются для получения наиболее эффективных результатов. Алгоритм обучения также может сравнивать полученный результат с правильным выводом и, обнаружив существенные различия, может работать над своим улучшением.

Неконтролируемое обучение включает в себя беспрецедентные данные, в которых система должна идентифицировать данные на основе собственных исследований и выводов. Он исследует данные и пытается найти близкие ответы.

Что вы понимаете под обучающим набором и тестовым набором?

В наборе данных обучающий набор используется для создания моделей машинного обучения. В тестовом наборе проверяются ответы моделей на предмет их требуемой точности. Данные, подаваемые в обучающий набор, обычно исключаются из данных в тестовых наборах, чтобы проверить, есть ли в выходных данных дополнительные источники информации или нет. Еще один важный момент, на который следует обратить внимание, заключается в том, что не существует определенной пропорции входных и выходных данных. Обычно считается, что если вы предоставляете 70% обучающих данных, вы ожидаете 30% тестовых данных. Тем не менее, входные данные постепенно уменьшаются, чтобы выяснить, могут ли тестовые данные дать лучшие результаты собственных исследований и способности находить новые соответствующие данные.

В чем смысл машинного обучения и науки о данных и какие возможности карьерного роста связаны с этим?

Наука о данных — это научный подход, при котором ученые используют различные подходы для извлечения больших данных. Машинное обучение, с другой стороны, — это будущее упрощенного образа жизни, когда машины получают огромное количество данных, чтобы самостоятельно давать эффективные и точные результаты. Карьерные возможности в области науки о данных включают в себя: аналитика данных, специалиста по данным, инженера данных, аналитика бизнес-аналитики и т. Д. Карьерные возможности в области машинного обучения включают инженера по машинному обучению, ученого НЛП, разработчика / инженера программного обеспечения.

Как связаны искусственный интеллект и машинное обучение?

Искусственный интеллект — это технология, которая заставляет машины имитировать реакции человека. Это область компьютерных наук, которая позволяет компьютерам решать проблемы так же, как и люди. Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. В то время как машинное обучение фокусируется на идее, что машинам нужны данные для получения определенного результата, искусственный интеллект фокусируется на концепции, согласно которой машины должны думать и действовать как люди и давать результаты, как люди.