帶有認證的機器學習免費在線課程

已發表: 2022-05-31

機器學習這個詞就像名字聽起來一樣簡單。 這意味著計算機已經過編程，因此它們可以充當人工智能——它們可以自己為有問題的解決方案選擇更好的結果或結果。 機器學習算法使用計算方法直接學習數據的信息，而不使用任何預先確定的模型或複雜的方程。 “機器學習”一詞是由人工智能 (AI) 的先驅 Arthur Samuel 創造的。 他將其描述為“讓計算機無需明確編程即可學習的研究領域”。

目錄

為什麼機器學習免費課程很重要？

自技術和生活方式的進步以來，機器學習正在大規模增長，並且正在成為主流。 計算能力也提升到了高級水平，自高速互聯網出現以來，機器智能的角色扮演需求很高。 當今時代的這些先進的數字化轉型幫助人類快速學習並開發新模型以實現更好的功能 (AI) 人工智能。

機器學習可以為我們的日常生活帶來很多好處。 例如，削減成本、規避不必要的風險、市場產品服務的質量、檢測網絡安全違規等。在如此大量的數據訪問下，機器學習正在迅速接管日常生活的日常任務。

必讀：面向初學者的機器學習項目創意

機器學習如何工作？

機器學習免費課程是此類查詢的最佳指南。 在在線機器學習課程中學習時，您將熟悉機器學習的四個關鍵要素：

  1. 正確的選擇和訓練數據集的良好準備。

訓練數據代表人們將用來插入輸入以使機器學習新模型參數的信息。 它既可以是集群的，也可以是非集群的。 聚類數據是機器預測的那些輸出，它們是固定的。 非集群輸出是開放式的。 人們大多使用聚類數據，因為答案是已知的，因此可以判斷機器的準確性。 如果答案是錯誤的，你可以嘗試帶來改進。

  1. 選擇應用於訓練數據集的算法。

根據免費的機器學習課程，需要選擇的算法類型取決於以下因素：

  • 輸入是否需要預測輸出或開放式分類輸出。
  • 輸入了多少數據？
  • 人工智能 (AI) 需要解決的問題的性質。

對於聚類或預測案例，您需要使用回歸算法，該算法將給出邏輯或普通最小二乘回歸輸出。 如果數據是非聚類的，那麼輸出將依賴於最接近的解決方案。 一些算法（如神經網絡）在這兩種情況下都適用。

  1. 訓練算法以建立合適的模型

訓練算法是調整各種不規則性和參數以獲得更好的結果和準確性的過程。 訓練機器學習算法需要大量的重複和優化技術。 這個優化過程不需要人工干預，因為機器可以構建足夠的學習數據來自行運行。 您無需指示機器即可找到正確答案——它只需要必要的數據。

  1. 利用和升級輸入模型

最後一個過程是不斷更新模型的新數據。 這允許模型不斷改進，從而產生更好的結果。 必須插入的數據取決於您尋求的解決方案。 例如，機器學習自動駕駛模型將需要有關道路地圖、交通、道路規則、安全措施等的真實數據。

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當今世界的機器學習福音

免費機器學習課程讓您探索 AI 和 ML 的廣闊領域，這為我們提供了許多優勢，例如：

  • Waymo 的自動駕駛汽車計劃和特斯拉的自動駕駛儀都是高級機器學習的例子。
  • Cortana、Alexa、Siri 等數字助理一旦通過語音命令激活，就可以幫助進行信息搜索。
  • 針對 Netflix、Youtube、Amazon Prime、Disney Hotstar 等應用程序的定制推薦。
  • 可以檢測不必要的電子郵件的電子郵件垃圾郵件過濾器。
  • 由於機器學習，面部識別、指紋認證等變得更加安全。

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結論

機器學習課程包括數據挖掘、統計識別等方面。主題包括：

  • 監督學習包括參數、非參數算法、神經網絡等。
  • 無監督學習包括聚類學習、深度學習、降維等。
  • 機器學習實踐，包括各種機器學習和人工智能概念、方差理論、創新過程等。

監督學習從分析各種訓練數據集開始，形成測試集以獲得最有效的結果。 學習算法還可以將其接收到的輸出與正確的輸出進行比較，並在發現主要差異後進行自我改進。

無監督學習包括無與倫比的數據，其中系統需要根據自己的研究和發現來識別數據。 它探索數據並試圖找到接近的答案。

訓練集和測試集你怎麼理解？

在數據集中，訓練集用於創建 ML 模型。 在測試集中，檢查模型的響應是否具有所需的準確性。 輸入到訓練集中的數據通常會從測試集中的數據中排除，以檢查輸出是否有更多的信息來源。 另一個需要注意的重點是數據輸入和輸出沒有特定的比例。 通常，人們認為如果你給出 70% 的訓練數據，你期望得到 30% 的測試數據。 但是，逐漸減少輸入數據，以了解測試數據是否可以根據自己的研究和尋找新的相應數據的能力給出更好的輸出。

機器學習和數據科學的含義是什麼，其中涉及的職業機會是什麼？

數據科學是一種科學方法，科學家使用各種方法來提取大數據。 另一方面，機器學習是簡單生活方式的未來，在這種生活方式中，機器正在接受大量數據以自行提供高效和準確的結果。 數據科學的職業機會包括：數據分析師、數據科學家、數據工程師、商業智能分析師等。機器學習的職業機會包括機器學習工程師、NLP 科學家、軟件開發人員/工程師。

人工智能和機器學習有什麼關係？

人工智能是一種讓機器模仿人類做出的反應的技術。 它是計算機科學的一個領域，它允許計算機以人類可以解決的方式解決問題。 機器學習是人工智能的一個子集。 機器學習側重於機器需要數據來提供特定結果的想法，而人工智能則側重於機器應該像人類一樣思考和執行並像人類一樣給出結果的概念。