2022 年最佳机器学习课程 [ML 和 AI 课程]
已发表: 2021-05-20目录
介绍
我们经常将智能描述为高效工作或解决问题的能力。 然而，这种采用智能的概念现在正在 IT 世界中发生变化——它正在引领人工智能 (AI) 的发展，并迎来第四次工业革命。
人工智能对社会的影响正在金融、交通、医学研究、太空探索和气象等领域产生变革性的影响——它正在推动人工智能（AI）的发展，并带来第四次工业革命。
机器学习和人工智能
人工智能，简称AI，是自动化行业的一个研究领域。 从概念上讲，人工智能采用技术手段开发智能机器。 而机器学习，ML，是执行 AI 概念的方式之一。
机器学习是人工智能的一个分支，是一个广阔的研究领域。 它继承了针对训练机器的人工智能原理。 ML 涉及开发计算机算法，让计算机程序通过经验自动提高机器智能。
ML 领域专注于综合有意义的概念，使它们可以从历史数据中实际实现。 它涉及一种通过获得技能、知识并从一系列经验中得出正确决策的自动和定期学习机制。 但是，它的学习范围可以是整个研究领域或解决目标的特定技术。
凭借深厚的统计学渊源，机器学习正成为最有趣和快节奏的计算机科学领域之一。作为一门研究学科，机器学习主要关注不同的算法，它们的工作基于数学，并实现算法在编程语言中。
与传统编程不同，ML 开发不需要显式编程。 算法训练程序（机器）表现得聪明。 因此，机器学习使我们能够确定模式并为人类难以处理的任务开发模型。
机器学习正被应用于单调和复杂的基于逻辑的过程。 ML 在行业中的实施以更高效、更智能的方式提高了性能。 机器学习在行业中的应用是无限的。
例如，通过网络执行的一些日常生活任务，例如聊天机器人、图像识别、广告服务、搜索引擎、欺诈检测、垃圾邮件过滤等，都适用于机器学习模型。
人工智能的行业采用
数字化发展推动了人工智能在科技行业的采用。 除了像亚马逊和谷歌这样的大公司，即使是规模较小的初创公司也在专注于以人工智能为中心的业务发展。 机器学习算法的采用主要是为了改善客户体验，这导致了市场的神奇转变。
（来源）
人工智能的演变
1935 年，英国计算机先驱艾伦·图灵描述了一种具有无限内存的机器和扫描仪，它们逐个符号地遍历这些内存，读取和写入更多的符号，这些符号将通过存储在内存中的指令作为扫描仪符号来指示。 这就是图灵机，它是现代计算机系统的基础。
从那时起，人工智能发展迅速。 1945 年，图灵预测计算机会下出色的国际象棋。
到 1977 年，国际象棋程序 Deep Blue 击败了世界冠军 Garry Kasparov。
机器学习的用途
ML 在行业中无处不在。 它广泛应用于各个领域，包括基于IT的生产、研究、医疗、营销等。
子
1. 金融
ML现在被用于主要的财务分析和决策，包括股价预测、电子交易、贷款风险评估、房地产估值等。
2. 电信
人工智能还大量用于电信、卫星和 GPS。 它在太空探索中至关重要，包括正在进行的美国宇航局火星恒心探测器。
3. 医疗
在医学领域，它用于检测心脏和肺部疾病，以及治疗癌症。
4. 农业
在农业中，它被用来预测最有效的收获季节。 它还在汽车制造和市场研究业务中占有一席之地，以解决有针对性的营销和在其他几个领域采用在线搜索。
5. 监控
机器视觉感知用于监视和跟踪。 美国的一些法院现在使用 ML 模型的算法来决定辩护人成为惯犯的机会。
深度学习
ML 技术也用于制造深度伪造，现在在幽默的基础上进行体验，但是，随着时间的推移，它可能会造成威胁，尤其是像假新闻。
人工智能的市场需求
根据Gartner 2021 年报告，到 2025 年，50% 的大型企业 IT 领导者将需要运营技术管理 (OTM) 技能来支持人工智能 (AI) 和增强智能。
根据IDC的预测，到 2021 年，全球人工智能市场的增长预测数字将同比增长16.4%，达到 3275 亿美元。 此外，到 2024 年，市场预计将突破 5000 亿美元大关，五年复合年增长率 (CAGR) 为 17.5%，总收入达到惊人的 5543 亿美元。
在印度的背景下，IDC 报告指出人工智能支出增长了 30% 以上。 人工智能支出可能会从 2019 年的 3.007 亿美元增长到 2023 年的 8.805 亿美元，复合年增长率为 30.8%。
人工智能的薪水
根据PayScale ，人工智能 (AI) 专业人士的平均工资为 1,546,314 卢比，机器学习工程师的平均工资为 80 万卢比。 印度的机器学习平均工资约为卢比。 每年6,86,281，包括奖励。
已经发现，人工智能工程师在换工作时可以获得高达 60-80% 的利润加薪，而其他流专业人士平均可以加薪 20-30%。
工作机会
人工智能专业人士可以担任以下职务中的角色之一：
- 大数据工程师
- 商业智能开发人员
- 数据科学家
- 机器学习工程师
- 研究科学家
- 人工智能数据分析师
- 人工智能工程师
- 机器人科学家等
谁可以成为 ML 工程师？
一位精通数学且具有编码天赋的学生是在 AI 领域选择专业的最理想人选。 具有数学和/或统计学背景的毕业生可以选择成为 ML 工程师。 至少需要数学或统计学的学士或硕士学位，如果不是计算机科学、数据科学、软件工程，则需要。 拥有基于数学的编程语言（例如 Python、R 或同等语言）的实践专业知识是 ML 的一个加分点。
- 统计学和概率原理的知识为许多机器学习算法奠定了基础。
- 除了数字概念之外，清楚地了解软件工程的基本概念将简化实施。
- 倾向于使用不同的机器学习算法和库是必不可少的。
- 了解有助于实践示例 ML 项目的数据建模和评估方法的知识。
- 有很多在线途径可以参与在线编码论坛并了解有关 ML 基础的更多信息。
除了拥有 ML 技能和管理基于 AI 的项目的能力外，行业还希望获得ML/AI 课程的认证。 因此，请参加适合您的官方课程。 大多数在线课程可供选择。
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培训班
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upGrad 提供的课程
鉴于技术革命是由机器学习和人工智能引领的，upGrad 为数据科学有志者和专业人士提供了基于案例的前沿课程。upGrad 提供四门机器学习主要课程。
- 机器学习和深度学习高级证书- 通过学习如何构建聊天机器人、新闻推荐引擎等成为 ML 工程师
- 机器学习和 NLP 高级证书
- 机器学习和人工智能执行 PG 计划- 成为机器学习工程师并学习如何训练代理玩井字游戏、训练聊天机器人等等
- 机器学习和人工智能理学硕士 - 从 IIIT-B 和 LJMU 攻读机器学习和人工智能综合硕士课程。 它比离线程序经济10倍。
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资格标准为最低学士学位，50% 或同等及格分数。 具有至少1年工作经验或数学或统计学学位的学生更适合。
为什么选择 upGrad 课程？
这些课程获得了 WES（世界教育服务）的批准，并获得了 IIT Bangalore 的认可，这是一所被 UGC 认定的大学，AICTE 批准了。 根据 NIRF 排名，该学院位居前 70 名工程大学之列。
课程由一流的专家和领先的教职员工设计。 内容包括多媒体、视频、案例研究和项目。
结论
既然您对 AI 和 ML的重要性有了一个清晰的认识，您就可以决定学习机器学习了。 获取有关在哪里学习机器学习、如何开始学习机器学习以及学习机器学习的最佳方式的信息。
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