Машинное обучение (МО) затрагивает многие аспекты нашей жизни. От стен Facebook до рекомендаций Netflix, Google Maps и даже беспилотных автомобилей — машинное обучение лежит в основе всего этого. В 2022 году все больше и больше компаний используют его в своей деятельности, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов и получить конкурентное преимущество.
ЧТО ТАКОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ?
Это наука, которая позволяет компьютерам действовать без предварительного программирования. Согласно нескольким исследованиям, за последние десять лет машинное обучение предоставило транспортные средства, которые могут ездить без водителя, выполнять эффективный поиск в Интернете, распознавать голос и улучшать знания о геноме человека среди многих других альтернатив. В настоящее время использование машинного обучения очень широко распространено, и наверняка вы также использовали его много раз, даже не подозревая об этом. Многие исследователи говорят, что это один из лучших способов приблизиться к искусственному интеллекту человеческого уровня, почти как в научно-фантастическом фильме.
Преимущества изучения машинного обучения с помощью онлайн-курса:
Профессиональный курс машинного обучения отлично подходит, когда вы хотите достичь конкретных карьерных целей за короткий период времени. Целевые курсы, направленные на различные проекты, могут научить вас применять машинное обучение в реальной жизни.
Такие проекты, как построение прогностической модели для цен на жилье, создание детектора фишинговых веб-сайтов с использованием алгоритмов LR или алгоритмов KNN или создание классификатора, MNIST предоставляет тщательно отобранный контент для использования пользователями. специалисты могут улучшить свои навыки в этих конкретных областях в условиях широкого образования. Дипломы колледжа также имеют гораздо более длительный и неопределенный срок окупаемости инвестиций, поскольку они не всегда направлены на достижение конкретных целей.
Лучший курс по машинному обучению:
Как выбрать наиболее подходящий?
Есть несколько вещей, которые следует учитывать при выборе лучшего курса машинного обучения для вас. Возможно, вы уже точно знаете, что хотите получить от курса, поэтому достаточно просто просмотреть затронутые темы. Однако, если вы новичок в этой теме, вероятно, все немного запутанно, и вы не знаете, что именно искать. Это на самом деле сбивает с толку, так как в Интернете доступно так много курсов машинного обучения MOOC. Курс МООК по машинному обучению немного сложен для новичка.
Курс должен быть разработан как практическое введение в алгоритмы машинного обучения и язык программирования Python. Он должен быть нацелен на тех, кто уже умеет программировать и хочет научиться машинному обучению, и на тех, кто хочет научиться программированию и хочет научиться машинному обучению.
Среди основных тем курса вы должны узнать:
Приложения искусственных нейронных сетей Распознавание образов
Определить архитектуру нейронной сети.
Импортировать — генерировать наборы данных
Распознавание чисел (0–1) с помощью акселерометра
Временной ряд
Этап вывода или предсказания
предварительная обработка данных
Прогноз приложений искусственной нейронной сети
Компоненты нейронной сети
Рекуррентная нейронная сеть (RNN)
Сверточная нейронная сеть (CNN)
Лучшее обучение машинному обучению для начинающих в 2022 году
Этот курс предназначен для начинающих, которые хотят изучить Машинное обучение с нуля. Курс научит студентов думать с точки зрения машинного обучения, охватывая алгоритмы от линейной регрессии до нейронных сетей и новейших технологий глубокого обучения. Курс также даст студентам практический опыт использования стандартных отраслевых библиотек, таких как matplotlib, numpy и scikit-learn, для визуализации и изучения данных. Этот курс научит основам машинного обучения, а также тому, как применять эти концепции на практике с помощью языка программирования Python.
Среди ключевых тем курса вы узнаете:
Основы науки о данных
Реализация науки о данных
Влияние науки о данных
Введение в аналитику и статистику
Введение в программирование на Python
Основы программирования на Python
Типы данных Python
Концепция и функции ООП Python
Обработка файлов Python
Анализ данных с помощью Python и визуализация
Введение в машинное обучение
Методы кластеризации
Уменьшение размерности
Введение в нейронную сеть
Логистический регрессионный анализ
Линейный регрессионный анализ
Другие алгоритмы классификации
Рекуррентная нейронная сеть (RNN)
Сверточная нейронная сеть (CNN)
Реализация ИНС
Искусственная нейронная сеть (ИНС)
Программное обеспечение и библиотеки для нейронной сети
И т. д.
