2022 年最佳機器學習課程 [ML 和 AI 課程]
已發表: 2021-05-20目錄
介紹
我們經常將智能描述為高效工作或解決問題的能力。 然而，這種採用智能的概念現在正在 IT 世界中發生變化——它正在引領人工智能 (AI) 的發展，並迎來第四次工業革命。
人工智能對社會的影響正在金融、交通、醫學研究、太空探索和氣象等領域產生變革性的影響——它正在推動人工智能（AI）的發展，並帶來第四次工業革命。
機器學習和人工智能
人工智能，簡稱AI，是自動化行業的一個研究領域。 從概念上講，人工智能採用技術手段開發智能機器。 而機器學習，ML，是執行 AI 概念的方式之一。
機器學習是人工智能的一個分支，是一個廣闊的研究領域。 它繼承了針對訓練機器的人工智能原理。 ML 涉及開發計算機算法，讓計算機程序通過經驗自動提高機器智能。
ML 領域專注於綜合有意義的概念，使它們可以從歷史數據中實際實現。 它涉及一種通過獲得技能、知識並從一系列經驗中得出正確決策的自動和定期學習機制。 但是，它的學習範圍可以是整個研究領域或解決目標的特定技術。
憑藉深厚的統計學淵源，機器學習正成為最有趣和快節奏的計算機科學領域之一。作為一門研究學科，機器學習主要關注不同的算法，它們的工作基於數學，並實現算法在編程語言中。
與傳統編程不同，ML 開發不需要顯式編程。 算法訓練程序（機器）表現得聰明。 因此，機器學習使我們能夠確定模式並為人類難以處理的任務開發模型。
機器學習正被應用於單調和復雜的基於邏輯的過程。 ML 在行業中的實施以更高效、更智能的方式提高了性能。 機器學習在行業中的應用是無限的。
例如，通過網絡執行的一些日常生活任務，例如聊天機器人、圖像識別、廣告服務、搜索引擎、欺詐檢測、垃圾郵件過濾等，都適用於機器學習模型。
人工智能的行業採用
數字化發展推動了人工智能在科技行業的採用。 除了像亞馬遜和谷歌這樣的大公司，即使是規模較小的初創公司也在專注於以人工智能為中心的業務發展。 機器學習算法的採用主要是為了改善客戶體驗，這導致了市場的神奇轉變。
（來源）
人工智能的演變
1935 年，英國計算機先驅艾倫·圖靈描述了一種具有無限內存的機器和掃描儀，它們逐個符號地遍歷這些內存，讀取和寫入更多的符號，這些符號將通過存儲在內存中的指令作為掃描儀符號來指示。 這就是圖靈機，它是現代計算機系統的基礎。
從那時起，人工智能發展迅速。 1945 年，圖靈預測計算機會下出色的國際象棋。
到 1977 年，國際象棋程序 Deep Blue 擊敗了世界冠軍 Garry Kasparov。
機器學習的用途
ML 在行業中無處不在。 它廣泛應用於各個領域，包括基於IT的生產、研究、醫療、營銷等。
子
1. 金融
ML現在被用於主要的財務分析和決策，包括股價預測、電子交易、貸款風險評估、房地產估值等。
2. 電信
人工智能還大量用於電信、衛星和 GPS。 它在太空探索中至關重要，包括正在進行的美國宇航局火星恆心探測器。
3. 醫療
在醫學領域，它用於檢測心臟和肺部疾病，以及治療癌症。
4. 農業
在農業中，它被用來預測最有效的收穫季節。 它還在汽車製造和市場研究業務中佔有一席之地，以解決有針對性的營銷和在其他幾個領域採用在線搜索。
5. 監控
機器視覺感知用於監視和跟踪。 美國的一些法院現在使用 ML 模型的算法來決定辯護人成為慣犯的機會。
深度學習
ML 技術也用於製造深度偽造，現在在幽默的基礎上進行體驗，但是，隨著時間的推移，它可能會造成威脅，尤其是像假新聞。
人工智能的市場需求
根據Gartner 2021 年報告，到 2025 年，50% 的大型企業 IT 領導者將需要運營技術管理 (OTM) 技能來支持人工智能 (AI) 和增強智能。
根據IDC的預測，到 2021 年，全球人工智能市場的增長預測數字將同比增長16.4%，達到 3275 億美元。 此外，到 2024 年，市場預計將突破 5000 億美元大關，五年復合年增長率 (CAGR) 為 17.5%，總收入達到驚人的 5543 億美元。
在印度的背景下，IDC 報告指出人工智能支出增長了 30% 以上。 人工智能支出可能會從 2019 年的 3.007 億美元增長到 2023 年的 8.805 億美元，複合年增長率為 30.8%。
人工智能的薪水
根據PayScale ，人工智能 (AI) 專業人士的平均工資為 1,546,314 盧比，機器學習工程師的平均工資為 80 萬盧比。 印度的機器學習平均工資約為盧比。 每年6,86,281，包括獎勵。
已經發現，人工智能工程師在換工作時可以獲得高達 60-80% 的利潤加薪，而其他流專業人士平均可以加薪 20-30%。
工作機會
人工智能專業人士可以擔任以下職務中的角色之一：
- 大數據工程師
- 商業智能開發人員
- 數據科學家
- 機器學習工程師
- 研究科學家
- 人工智能數據分析師
- 人工智能工程師
- 機器人科學家等
誰可以成為 ML 工程師？
一位精通數學且具有編碼天賦的學生是在 AI 領域選擇專業的最理想人選。 具有數學和/或統計學背景的畢業生可以選擇成為 ML 工程師。 至少需要數學或統計學的學士或碩士學位，如果不是計算機科學、數據科學、軟件工程，則需要。 擁有基於數學的編程語言（例如 Python、R 或同等語言）的實踐專業知識是 ML 的一個加分點。
- 統計學和概率原理的知識為許多機器學習算法奠定了基礎。
- 除了數字概念之外，清楚地了解軟件工程的基本概念將簡化實施。
- 傾向於使用不同的機器學習算法和庫是必不可少的。
- 了解有助於實踐示例 ML 項目的數據建模和評估方法的知識。
- 有很多在線途徑可以參與在線編碼論壇並了解有關 ML 基礎的更多信息。
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- 機器學習和深度學習高級證書- 通過學習如何構建聊天機器人、新聞推薦引擎等成為 ML 工程師
- 機器學習和 NLP 高級證書
- 機器學習和人工智能執行 PG 計劃- 成為機器學習工程師並學習如何訓練代理玩井字遊戲、訓練聊天機器人等等
- 機器學習和人工智能理學碩士 - 從 IIIT-B 和 LJMU 攻讀機器學習和人工智能綜合碩士課程。 它比離線程序經濟10倍。
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結論
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