หลักสูตรการเรียนรู้ด้วยเครื่องออนไลน์ฟรีพร้อมใบรับรอง

คำว่าการเรียนรู้ของเครื่องนั้นง่ายพอ ๆ กับชื่อ หมายความว่าคอมพิวเตอร์ได้รับการตั้งโปรแกรมให้ทำหน้าที่เป็นปัญญาประดิษฐ์ โดยสามารถเลือกผลลัพธ์หรือผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับการแก้ปัญหาด้วยตนเอง อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องใช้วิธีการคำนวณเพื่อเรียนรู้ข้อมูลโดยตรงโดยไม่ต้องใช้แบบจำลองที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือสมการที่ซับซ้อน คำว่า 'การเรียนรู้ด้วยเครื่อง' ได้รับการประกาศเกียรติคุณจาก Arthur Samuel ผู้บุกเบิกด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) เขาอธิบายว่าเป็น "สาขาวิชาที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน"

เหตุใดหลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องฟรีจึงมีความสำคัญ

แมชชีนเลิร์นนิงเติบโตอย่างมากตั้งแต่ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีและไลฟ์สไตล์ และกลายเป็นกระแสหลัก ทักษะการคำนวณยังได้รับการอัปเกรดเป็นระดับสูง และตั้งแต่อินเทอร์เน็ตความเร็วสูงเริ่มมีบทบาท บทบาทสมมุติของแมชชีนอัจฉริยะก็มีความต้องการสูง การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลขั้นสูงเหล่านี้ในยุคปัจจุบันช่วยให้มนุษย์เรียนรู้ได้อย่างรวดเร็ว และพัฒนาโมเดลใหม่ๆ เพื่อปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ทำงานได้ดียิ่งขึ้น

มีประโยชน์มากมายที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำมาสู่ชีวิตประจำวันของเราได้ หลีกเลี่ยงความเสี่ยงที่ไม่จำเป็น คุณภาพของบริการผลิตภัณฑ์ในตลาด การตรวจจับการละเมิดความปลอดภัยทางไซเบอร์ ฯลฯ ด้วยการเข้าถึงข้อมูลจำนวนมากเช่นนี้ การเรียนรู้ของเครื่องจึงเข้ามาแทนที่งานประจำของชีวิตประจำวันอย่างรวดเร็ว

ต้องอ่าน: แนวคิดโครงการการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับผู้เริ่มต้น

การเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไร

หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องฟรี เป็นแนวทางที่ดีที่สุดสำหรับคำถามดังกล่าว ในขณะที่เรียนรู้ใน หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องออนไลน์ คุณจะคุ้นเคยกับองค์ประกอบหลักสี่ประการของการเรียนรู้ของเครื่อง:

1. ทางเลือกที่เหมาะสมและการเตรียมตัวที่ดีสำหรับชุดข้อมูลการฝึกอบรม

ข้อมูลการฝึกอบรมแสดงถึงข้อมูลที่บุคคลจะใช้ในการแทรกอินพุตเพื่อให้เครื่องเรียนรู้พารามิเตอร์โมเดลใหม่ สามารถเป็นได้ทั้งคลัสเตอร์และไม่คลัสเตอร์ ข้อมูลแบบคลัสเตอร์คือเอาต์พุตที่คาดการณ์จากเครื่อง ซึ่งได้รับการแก้ไขแล้ว เอาต์พุตที่ไม่ใช่คลัสเตอร์เป็นแบบปลายเปิด คนส่วนใหญ่ใช้ข้อมูลแบบคลัสเตอร์เพราะรู้คำตอบ จึงสามารถตัดสินความถูกต้องของเครื่องได้ หากคำตอบคือผิด คุณสามารถลองนำไปปรับปรุง

2. การเลือกอัลกอริทึมที่จะใช้กับชุดข้อมูลการฝึกอบรม

ตามหลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องฟรี ประเภทของอัลกอริทึมที่ต้องเลือกขึ้นอยู่กับปัจจัยต่อไปนี้:

• ไม่ว่าอินพุตต้องการเอาต์พุตที่คาดการณ์ไว้หรือเอาต์พุตประเภทปลายเปิด
• มีการป้อนข้อมูลจำนวนเท่าใด
• ลักษณะของปัญหาที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จำเป็นต้องแก้ไข

สำหรับกรณีแบบคลัสเตอร์หรือแบบคาดการณ์ คุณต้องใช้อัลกอริธึมการถดถอยที่จะให้เอาต์พุตการถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดแบบลอจิคัลหรือธรรมดา หากข้อมูลไม่ได้จัดกลุ่ม ผลลัพธ์จะขึ้นอยู่กับโซลูชันที่ใกล้เคียงที่สุด อัลกอริทึมบางอย่าง เช่น โครงข่ายประสาทเทียม ทำงานในทั้งสองกรณี

3. ฝึกอัลกอริทึมเพื่อสร้างแบบจำลองที่เหมาะสม

การฝึกอบรมอัลกอริทึมเป็นกระบวนการของการปรับความผิดปกติและพารามิเตอร์ต่างๆ เพื่อผลลัพธ์ที่ดีขึ้นและความแม่นยำที่ดี ต้องใช้เทคนิคการทำซ้ำและการปรับให้เหมาะสมจำนวนมากเพื่อฝึกอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง กระบวนการปรับให้เหมาะสมนี้ไม่ต้องการการแทรกแซงของมนุษย์ เนื่องจากเครื่องสร้างข้อมูลการเรียนรู้เพียงพอที่จะทำงานด้วยตัวเอง คุณไม่จำเป็นต้องบอกทิศทางไปยังเครื่องเพื่อค้นหาคำตอบที่ถูกต้อง – ต้องการเพียงข้อมูลที่จำเป็นเท่านั้น

4. ใช้และอัปเกรดโมเดลอินพุต

ขั้นตอนสุดท้ายคือการอัปเดตข้อมูลใหม่ไปยังโมเดลต่อไป ซึ่งช่วยให้โมเดลปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ข้อมูลที่ต้องแทรกขึ้นอยู่กับโซลูชันที่คุณต้องการ ตัวอย่างเช่น โมเดลการขับขี่ด้วยตนเองของแมชชีนเลิร์นนิงจะต้องใช้ข้อมูลจริงบนแผนที่ถนน การจราจร กฎบนท้องถนน มาตรการด้านความปลอดภัย ฯลฯ

เรียนรู้หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท หลักสูตร Executive Post Graduate และหลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ประโยชน์ของการเรียนรู้ของเครื่องในโลกปัจจุบัน

หลักสูตรแมชชีนเลิร์นนิงฟรี ช่วยให้คุณสำรวจโดเมนอันกว้างใหญ่ของ AI และ ML ซึ่งมีข้อดีมากมาย เช่น:

• แผนรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองใน Waymo และโปรแกรมนำร่องอัตโนมัติในเทสลาเป็นตัวอย่างของการเรียนรู้ด้วยเครื่องขั้นสูง
• ผู้ช่วยดิจิทัล เช่น Cortana, Alexa, Siri ฯลฯ ช่วยในการค้นหาข้อมูลเมื่อเปิดใช้งานผ่านคำสั่งเสียง
• คำแนะนำที่เหมาะกับการใช้งาน เช่น Netflix, Youtube, Amazon Prime, Disney Hotstar เป็นต้น
• ตัวกรองสแปมอีเมลที่สามารถตรวจจับอีเมลที่ไม่จำเป็น
• การจดจำใบหน้า การตรวจสอบลายนิ้วมือ ฯลฯ มีความปลอดภัยมากขึ้นด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

สุดยอดหลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องออนไลน์สำหรับชุดทักษะของคุณ

การค้นหาหลักสูตรนับล้านทางอินเทอร์เน็ตเป็นเรื่องง่ายมาก แต่ค่อนข้างยากที่จะเลือกหลักสูตรที่มีประสิทธิภาพที่สุด เรามีคุณครอบคลุม

upGrad เปิดสอน หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตออนไลน์ในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI โดยมหาวิทยาลัย Liverpool John Moores หลักสูตรนี้ใช้เวลา 20 เดือน โดยมีเซสชันการให้คำปรึกษามากกว่า 25 ครั้งจากผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม ประกอบด้วยโครงการอุตสาหกรรมและการมอบหมายงานมากกว่า 12 โครงการ และคุณต้องเลือกหกตัวเลือกจาก 10 โครงการ Capstone

จุดเด่นของโปรแกรม:

• คุณสมบัติ – 50% (หรือเทียบเท่า) ปริญญาตรีโดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นหลังทางคณิตศาสตร์ / สถิติหรือวิทยาการคอมพิวเตอร์ / ไอที / การเข้ารหัส
• 6 เดือน Machine Learning Masters Thesis/Project ในหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรม
• LJMU Supervisor เพื่อเป็นแนวทางในการวิจัยและวิทยานิพนธ์
• ตัวเลือก EMI ที่ยืดหยุ่น: เริ่มต้นที่ $208.31/เดือน
• แนะนำ 15 ชม./สัปดาห์
• WES (World Education Services) ได้รับการยอมรับ

upGrad เป็นแพลตฟอร์ม edTech ออนไลน์ที่มุ่งมั่นที่จะจัดหาหลักสูตรระดับโลกให้กับนักเรียนและมืออาชีพที่ต้องการเพิ่มทักษะ

โปรแกรม AI & ML ของเราในสหรัฐอเมริกา

ลงทะเบียนกับ upGrad สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องออนไลน์

บทสรุป

หลักสูตรแมชชีนเลิร์นนิงประกอบด้วยแง่มุมต่างๆ ของการทำเหมืองข้อมูล การรู้จำทางสถิติ ฯลฯ หัวข้อรวมถึง:

• การเรียนรู้ภายใต้การดูแลประกอบด้วยอัลกอริธึมที่ไม่อิงพารามิเตอร์ โครงข่ายประสาทเทียม ฯลฯ
• การเรียนรู้แบบ Unsupervised ได้แก่ การเรียนรู้แบบคลัสเตอร์ การเรียนรู้เชิงลึก การลดมิติ เป็นต้น
• แนวทางปฏิบัติในการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่องและแนวคิดปัญญาประดิษฐ์ต่างๆ ทฤษฎีความแปรปรวน กระบวนการสร้างสรรค์นวัตกรรม เป็นต้น

การเรียนรู้ภายใต้การดูแลเริ่มต้นด้วยการเริ่มต้นการวิเคราะห์ชุดข้อมูลการฝึกอบรมต่างๆ โดยชุดการทดสอบจะถูกสร้างขึ้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด อัลกอริธึมการเรียนรู้ยังสามารถเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้รับกับผลลัพธ์ที่ถูกต้อง และเมื่อพบความแตกต่างที่สำคัญ จะสามารถปรับปรุงตัวเองได้

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลประกอบด้วยข้อมูลที่ไม่มีใครเทียบได้ ซึ่งระบบจำเป็นต้องระบุข้อมูลจากการวิจัยและการค้นพบของตนเอง สำรวจข้อมูลและพยายามค้นหาคำตอบที่ใกล้ชิด