带有认证的机器学习免费在线课程

已发表: 2022-05-31

机器学习这个词就像名字听起来一样简单。 这意味着计算机已经过编程，因此它们可以充当人工智能——它们可以自己为有问题的解决方案选择更好的结果或结果。 机器学习算法使用计算方法直接学习数据的信息，而不使用任何预先确定的模型或复杂的方程。 “机器学习”一词是由人工智能 (AI) 的先驱 Arthur Samuel 创造的。 他将其描述为“让计算机无需明确编程即可学习的研究领域”。

目录

为什么机器学习免费课程很重要？

自技术和生活方式的进步以来，机器学习正在大规模增长，并且正在成为主流。 计算能力也提升到了高级水平，自高速互联网出现以来，机器智能的角色扮演需求很高。 当今时代的这些先进的数字化转型帮助人类快速学习并开发新模型以实​​现更好的功能 (AI) 人工智能。

机器学习可以为我们的日常生活带来很多好处。 例如，削减成本、规避不必要的风险、市场产品服务的质量、检测网络安全违规等。在如此大量的数据访问下，机器学习正在迅速接管日常生活的日常任务。

必读：面向初学者的机器学习项目创意

机器学习如何工作？

机器学习免费课程是此类查询的最佳指南。 在在线机器学习课程中学习时，您将熟悉机器学习的四个关键要素：

  1. 正确的选择和训练数据集的良好准备。

训练数据代表人们将用来插入输入以使机器学习新模型参数的信息。 它既可以是集群的，也可以是非集群的。 聚类数据是机器预测的那些输出，它们是固定的。 非集群输出是开放式的。 人们大多使用聚类数据，因为答案是已知的，因此可以判断机器的准确性。 如果答案是错误的，你可以尝试带来改进。

  1. 选择应用于训练数据集的算法。

根据免费的机器学习课程，需要选择的算法类型取决于以下因素：

  • 输入是否需要预测输出或开放式分类输出。
  • 输入了多少数据？
  • 人工智能 (AI) 需要解决的问题的性质。

对于聚类或预测案例，您需要使用回归算法，该算法将给出逻辑或普通最小二乘回归输出。 如果数据是非聚类的，那么输出将依赖于最接近的解决方案。 一些算法（如神经网络）在这两种情况下都适用。

  1. 训练算法以建立合适的模型

训练算法是调整各种不规则性和参数以获得更好的结果和准确性的过程。 训练机器学习算法需要大量的重复和优化技术。 这个优化过程不需要人工干预，因为机器可以构建足够的学习数据来自行运行。 您无需指示机器即可找到正确答案——它只需要必要的数据。

  1. 利用和升级输入模型

最后一个过程是不断更新模型的新数据。 这允许模型不断改进，从而产生更好的结果。 必须插入的数据取决于您寻求的解决方案。 例如，机器学习自动驾驶模型将需要有关道路地图、交通、道路规则、安全措施等的真实数据。

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当今世界的机器学习福音

免费机器学习课程让您探索 AI 和 ML 的广阔领域，这为我们提供了许多优势，例如：

  • Waymo 的自动驾驶汽车计划和特斯拉的自动驾驶仪都是高级机器学习的例子。
  • Cortana、Alexa、Siri 等数字助理一旦通过语音命令激活，就可以帮助进行信息搜索。
  • 针对 Netflix、Youtube、Amazon Prime、Disney Hotstar 等应用程序的定制推荐。
  • 可以检测不必要的电子邮件的电子邮件垃圾邮件过滤器。
  • 由于机器学习，面部识别、指纹认证等变得更加安全。

适合您技能的最佳在线机器学习课程

在互联网上很容易找到数以百万计的课程，但很难选择最有效的课程。 我们已经为您服务了。

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节目亮点：

  • 资格 - 50％（或同等学历）学士学位，最好是数学/统计背景或计算机科学/IT/编码背景。
  • 6 个月关于行业相关主题的机器学习硕士论文/项目
  • LJMU 研究与论文指导导师
  • 灵活的 EMI 选项：每月 208.31 美元起
  • 建议 15 小时/周
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结论

机器学习课程包括数据挖掘、统计识别等方面。主题包括：

  • 监督学习包括参数、非参数算法、神经网络等。
  • 无监督学习包括聚类学习、深度学习、降维等。
  • 机器学习实践，包括各种机器学习和人工智能概念、方差理论、创新过程等。

监督学习从分析各种训练数据集开始，形成测试集以获得最有效的结果。 学习算法还可以将其接收到的输出与正确的输出进行比较，并在发现主要差异后进行自我改进。

无监督学习包括无与伦比的数据，其中系统需要根据自己的研究和发现来识别数据。 它探索数据并试图找到接近的答案。

训练集和测试集你怎么理解？

在数据集中，训练集用于创建 ML 模型。 在测试集中，检查模型的响应是否具有所需的准确性。 输入到训练集中的数据通常会从测试集中的数据中排除，以检查输出是否有更多的信息来源。 另一个需要注意的重点是数据输入和输出没有特定的比例。 通常，人们认为如果你给出 70% 的训练数据，你期望得到 30% 的测试数据。 但是，逐渐减少输入数据，以了解测试数据是否可以根据自己的研究和寻找新的相应数据的能力给出更好的输出。

机器学习和数据科学的含义是什么，其中涉及的职业机会是什么？

数据科学是一种科学方法，科学家使用各种方法来提取大数据。 另一方面，机器学习是简单生活方式的未来，在这种生活方式中，机器正在接受大量数据以自行提供高效和准确的结果。 数据科学的职业机会包括：数据分析师、数据科学家、数据工程师、商业智能分析师等。机器学习的职业机会包括机器学习工程师、NLP 科学家、软件开发人员/工程师。

人工智能和机器学习有什么关系？

人工智能是一种让机器模仿人类做出的反应的技术。 它是计算机科学的一个领域，它允许计算机以人类可以解决的方式解决问题。 机器学习是人工智能的一个子集。 机器学习侧重于机器需要数据来提供特定结果的想法，而人工智能则侧重于机器应该像人类一样思考和执行并像人类一样给出结果的概念。