2022'de En İyi Makine Öğrenimi Kursları [ML ve AI Kursları]
Yayınlanan: 2021-05-20İçindekiler
Tanıtım
Zekayı genellikle verimli çalışma veya sorunları çözme yeteneği olarak tanımlarız. Bununla birlikte, bu zekayı benimseme kavramı artık BT dünyasında değişiyor - yapay zekanın (AI) geliştirilmesine ve dördüncü sanayi devriminin başlamasına yol açıyor.
Yapay zekanın toplumdaki etkisi, finans, ulaşım, tıbbi araştırma, uzay araştırmaları ve meteoroloji asma alanlarında dönüştürücü bir galvanizlemedir - yapay zekanın (AI) gelişimini yönlendirir ve dördüncü bir sanayi devrimi getirir.
makine öğrenimi ve yapay zeka
Yapay Zeka, kısaca AI, otomasyon endüstrilerinde bir çalışma alanıdır. Kavramsal olarak yapay zeka, akıllı makineler geliştirmek için teknolojik araçları benimser. Ve makine öğrenimi , ML, AI kavramını yürütmenin yollarından biridir.
Makine Öğrenimi , Yapay Zekanın bir dalıdır ve geniş bir çalışma alanıdır. İlkeyi, makineleri eğitmeyi amaçlayan yapay zekadan devralır. ML, bilgisayar programlarının deneyim yoluyla makine zekasını otomatik olarak iyileştirmesine izin veren bilgisayar algoritmaları geliştirmekle ilgilenir.
ML alanı, anlamlı kavramları sentezlemeye odaklanır ve onları tarihsel verilerden pratik olarak uygulanabilir hale getirir. Beceri, bilgi edinerek ve bir dizi deneyimden doğru kararları türeterek otomatik ve periyodik öğrenme mekanizmasını içerir. Bununla birlikte, öğrenme kapsamı, genel çalışma alanı veya amaca yönelik özel teknikler olabilir.
İstatistikte güçlü kökleri olan Makine Öğrenimi, çalışılacak en ilginç ve hızlı bilgisayar bilimi alanlarından biri haline geliyor. Bir çalışma konusu olarak, Makine Öğrenimi temel olarak farklı algoritmalara, bunların matematiğe dayalı çalışmasına ve algoritmaların uygulanmasına odaklanır. bir programlama dilinde.
Geleneksel programlamanın aksine, ML geliştirmenin açıkça programlanması gerekmez. Algoritmalar, programları (makineleri) akıllıca davranmaları için eğitir. Böylece makine öğrenimi, insanların üstesinden gelmesi zor olan görevler için kalıpları belirlememize ve modeller geliştirmemize olanak tanır.
Makine öğrenimi, monoton ve karmaşık mantık tabanlı süreçlere uygulanmaktadır. Makine öğreniminin endüstride uygulanması, performansı daha verimli ve akıllı yollarla artırır. ML'nin endüstrilerde uygulanması sınırsızdır.
Örneğin, sohbet robotları, resim tanıma, reklam sunma, arama motorları, dolandırıcılık algılama, spam filtreleme vb. gibi web üzerinden gerçekleştirilen bazı günlük yaşam görevleri, makine öğrenimi modellerinde çalışır.
Yapay Zekanın Endüstride Kabulü
Dijital evrim, teknoloji endüstrisinde yapay zekanın benimsenmesini artırdı. Amazon ve Google gibi büyük oyuncuların yanı sıra, daha küçük girişimler bile işlerinde yapay zeka odaklı geliştirmeye odaklanıyor. ML algoritmalarının öncelikle müşteri deneyimini iyileştirmek için benimsenmesi, pazarda sihirli bir geçişle sonuçlandı.
(kaynak )
AI'nın Evrimi
1935'te İngiliz bilgisayar öncüsü Alan Turing, sınırsız hafızaya sahip bir makineyi ve bu hafızalardan geçen tarayıcıları, sembol sembol, daha fazla sembol okuma ve yazma, hafızada saklanan talimatlarla tarayıcı sembolü olarak gösterileceğini tanımladı. Bu, modern bilgisayar sistemlerinin temeli olan Turing makinesidir.
O zamandan beri AI hızla gelişti. 1945'te Turing, bilgisayarların mükemmel satranç oynayacağını öngördü.
1977'de bir satranç programı olan Deep Blue, dünya şampiyonu Garry Kasparov'u yendi.
ML'nin Kullanım Alanları
ML endüstride her yerde bulunur. BT tabanlı üretim, araştırma, tıp, pazarlama vb. dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Alt
1. Finans
ML artık hisse fiyatı tahmini, elektronik ticaret, kredi riski değerlendirmeleri, gayrimenkul değerlemesi vb. dahil olmak üzere büyük finansal analiz ve kararlarda kullanılmaktadır.
2. Telekomünikasyon
AI ayrıca telekom, uydu ve GPS'de de büyük ölçüde kullanılmaktadır. Devam eden NASA Mars Azim Sondası da dahil olmak üzere uzay araştırmalarında hayati öneme sahiptir.
3. Tıbbi
Tıp alanında kalp ve akciğer rahatsızlıklarını tespit etmek ve ayrıca kanserleri tedavi etmek için kullanılır.
4. Tarımsal
Tarımda en verimli hasat mevsimini tahmin etmek için kullanılmaktadır. Aynı zamanda, otomobil üretiminde ve hedeflenen pazarlamayı ele almak ve diğer birçok sektörde çevrimiçi aramaların benimsenmesini sağlamak için pazar araştırması işletmelerinde de var.
5. Gözetim
Makine görsel algısı, gözetim ve izlemede kullanılır. ABD'deki bazı mahkemeler, savunucuların mükerrer suçlular olma şanslarına karar vermek için artık ML modellerinin algoritmalarını kullanıyor.
Derin Öğrenme
ML teknolojisi, artık mizah zemininde deneysel olan deepfake'ler yapmak için de kullanılıyor, ancak zamanla özellikle sahte haberler gibi bir tehdide neden olabilir.
Yapay Zeka için Pazar Talebi
2021 Gartner Raporuna göre , 2025 yılına kadar büyük kurumsal BT liderlerinin %50'sinin yapay zekayı (AI) ve gelişmiş zekayı desteklemek için Operasyon Teknolojisi Yönetimi (OTM) becerilerine ihtiyacı olacak.
IDC'ye göre , küresel yapay zeka pazarı için tahmini büyüme rakamları 2021'de yıldan yıla %16,4 artarak 327,5 milyar dolara çıkacak . Ayrıca, 2024 yılına kadar pazarın, beş yıllık bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) %17,5 ile 500 milyar dolar sınırını aşması ve toplam gelirin 554,3 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
Hindistan bağlamında, IDC raporu yapay zeka harcamalarının %30'un üzerinde büyümesini gösterdi. Yapay zeka harcamalarının 2019'da 300,7 milyon dolardan 2023'te % 30,8'lik bir CAGR'de 880,5 milyon dolara çıkması bekleniyor.
AI'da maaş
PayScale'e göre , Yapay Zeka (AI) uzmanları için ortalama maaş 1,546,314 Rs ve makine öğrenimi mühendisleri için 800 bin ₹'dir. Hindistan'daki ortalama makine öğrenimi maaşı yaklaşık Rs'dir. Teşvikler dahil yılda 6.86.281.
Bir Yapay Zeka Mühendisinin, iş değiştirirken %60-80'e varan kazançlı bir artış elde ettiği, diğer akış profesyonelinin ise ortalama %20-30'a varan bir artış elde ettiği bulunmuştur.
Kariyer fırsatları
AI'daki profesyoneller, aşağıdaki başlıktaki rollerden birine sahip olabilir:
- Büyük Veri Mühendisi
- İş Zekası Geliştiricisi
- Veri Bilimcisi
- Makine Öğrenimi Mühendisi
- Araştırmacı bilim adamı
- AI Veri Analisti
- yapay zeka mühendisi
- Robotik Bilim Adamı, vb.
Kimler ML Mühendisi Olabilir?
Kodlama becerisine sahip matematik konusunda bilgili bir öğrenci, yapay zeka alanında bir meslek seçmek için en çok arzu edilen adaydır. Matematik ve/veya istatistik geçmişine sahip mezunlar, makine öğrenimi mühendisi olmayı seçebilirler. Bilgisayar bilimi, veri bilimi, yazılım mühendisliği değilse, tercihen matematik veya istatistikte minimum Lisans veya Yüksek Lisans derecesi gereklidir. Python, R veya eşdeğeri gibi matematik tabanlı programlama dillerinde uygulamalı uzmanlığa sahip olmak makine öğreniminde bir artı puandır.
- İstatistik bilgisi ve olasılık ilkeleri, birçok ML algoritmasının temelini oluşturur.
- Sayısal kavramların yanı sıra, yazılım mühendisliğinin temel kavramlarının açık olması uygulamayı kolaylaştıracaktır.
- Farklı ML algoritmaları ve kitaplıkları ile çalışma eğilimi çok önemlidir.
- Örnek makine öğrenimi projelerinin uygulanmasına yardımcı olacak veri modelleme ve değerlendirme yöntemleri hakkında bilgi edinin.
- Çevrimiçi kodlama forumlarına katılmak ve ML temelleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için birçok çevrimiçi yol vardır.
Makine öğrenimi becerilerine ve yapay zeka tabanlı projeleri yönetme kapasitesine sahip olmanın yanı sıra, endüstriler makine öğrenimi/yapay zeka kurslarında sertifika aramaktadır . Bu nedenle, size uygun resmi bir kursa kaydolun. Çevrimiçi kursların çoğu tercih edilebilir.
upGrad adlı tanınmış kurumlardan biri sizin imdadınıza yetişecektir. upGrad'ın sunduğu kurslardan yararlanabilirsiniz. AI ve ML'deki çevrimiçi kurslardan birini seçin ve çevrimiçi katıldıktan sonra profesyonel bir ML Mühendisi olun ve hayalinizi gerçekleştirin.
Dersler
Onlarca yıldır e-öğrenmeye geçişte başarılı olan birkaç çevrimiçi kanal, öğrencilerin istenen kursa kaydolmasını kolaylaştırıyor. Profesyonellerin kendi çalışma alanlarında kimlik bilgileri edinmelerine yardımcı olmak için bu tür kurslar sunan birkaç sağlayıcı vardır. upGrad adlı bir marka, AI ve ML dahil olmak üzere teknik ve işle ilgili çevrimiçi kursların öncü sağlayıcılarından biridir.
upGrad tarafından sunulan kurslar
Teknolojik devrimin makine öğrenimi ve yapay zeka tarafından yönlendirildiği göz önüne alındığında, upGrad, veri bilimi adayları ve profesyonelleri için son teknoloji, vaka tabanlı kurslar geliştirdi. upGrad'da Makine Öğreniminde dört ana kurs vardır.
- Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede Gelişmiş Sertifika - Chatbot, haber öneri motoru ve çok daha fazlasını nasıl oluşturacağınızı öğrenerek ML Mühendisi olun
- Makine Öğrenimi ve NLP'de İleri Düzey Sertifika
- Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Yönetici PG Programı - Bir Makine Öğrenimi Mühendisi olun ve bir aracıyı tic tac toe oynamak, bir Chatbot eğitmek ve çok daha fazlası için nasıl eğiteceğinizi öğrenin
- Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Bilim Ustası - IIIT-B ve LJMU'dan Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında entegre bir Yüksek Lisans Programı izleyin. Çevrimdışı programlardan 10 kat daha ekonomiktir.
- Makine Öğreniminde Gelişmiş Sertifika Programı - IIT Delhi'den makine öğrenimi ve yapay zeka konusunda gıpta edilen fırsatları takip edin ve temel veri bilimi kavramları hakkındaki bilginizi güçlendirin. Size ML uygulamasının altında yatan matematiği, dengesiz verileri ele almayı öğretir ve ML algoritmalarının değerlendirme metrikleri ve optimizasyon stratejileri hakkında bilgi verir. Daha fazla ayrıntı için web sitemizi ziyaret edin .
Tüm kurslar çevrimiçidir ve çalışan profesyoneller için tasarlanmıştır.
Uygunluk kriterleri, %50 veya eşdeğeri geçme notu ile en az Lisans Derecesi olarak değerlendirildi. En az 1 yıllık iş tecrübesine veya Matematik veya İstatistik diplomasına sahip öğrenciler daha uygundur.
Neden upGrad Kurslarını seçmelisiniz?
Kurslar WES (World Education Services) tarafından onaylanmıştır ve UGC tarafından kabul edilen bir üniversite olan IIT Bangalore tarafından akredite edilmiştir, AICTE onaylıdır. NIRF Sıralamasına göre, enstitü en iyi 70 Mühendislik Üniversitesi arasında yer almaktadır.
Müfredat, sınıfının en iyisi uzmanlar ve önde gelen öğretim üyeleri tarafından tasarlanmıştır. İçerik multimedya, videolar, vaka çalışmaları ve projeleri içerir.
Çözüm
Artık AI ve ML'nin önemi hakkında adil bir fikriniz olduğuna göre , makine öğrenimini incelemeye karar verebilirsiniz. Makine öğrenimini nereden öğreneceğiniz, makine öğrenimini öğrenmeye nasıl başlayacağınız ve makine öğrenimini öğrenmenin en iyi yolu hakkında bilgi alın.
Dünyanın En İyi Üniversitelerinden ML Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.
Kurs sağlayıcı kurum upGrad, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında bir Yönetici PG Programı ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında size bir kariyer inşa etme yolunda rehberlik edebilecek bir Yüksek Lisans Programı sunmaktadır. Bu kurslar, Makine Öğrenimi ihtiyacını ve Gradient Descent'den Makine Öğrenimi'ne kadar değişen çeşitli kavramları kapsayan bu alanda bilgi toplamak için sonraki adımları açıklayacaktır.
