Изучайте курсы машинного обучения онлайн

Машинное обучение – это область искусственного интеллекта и информатики, которая включает в себя контролируемое и неконтролируемое обучение, а также разработку программного обеспечения и алгоритмов, которые могут делать прогнозы на основе данных. Машинное обучение используется в различных отраслях. Например, в области анализа данных машинное обучение используется для составления прогнозов на основе тенденций и понимания данных.

Ярким примером применения машинного обучения является автономный автомобиль. Датчики вокруг автомобиля передают тысячи точек данных, которые анализируются и обрабатываются для движения автомобиля к цели. Коллективные данные от тысяч самоуправляемых автомобилей могут быть использованы для повышения безопасности и предотвращения аварий.

В области машинного обучения существует множество различных карьерных путей, которые могут привести к успешной карьере. Онлайн-курсы машинного обучения и сертификаты машинного обучения – это два способа, с помощью которых люди могут развить свои навыки, чтобы конкурировать за рабочие места в этой области.

Просмотреть онлайн-курсы по машинному обучению

Виды машинного обучения

Машинное обучение и искусственный интеллект иногда смешивают друг с другом. На самом деле они служат схожим целям под одним и тем же зонтиком науки о данных ¹ . Ищете точное определение машинного обучения? Машинное обучение – это компонент искусственного интеллекта, который использует статистические методы для обучения алгоритмов с целью выявления закономерностей или понимания, которые могут быть использованы для обоснования решений. Чтобы лучше понять машинное обучение, важно знать три типа машинного обучения:

Контролируемое машинное обучение использует наборы данных для обучения алгоритмов, позволяющих делать прогнозы. Алгоритм предсказывает результат на основе сопоставления входных данных с желаемыми выходными, регулируя весовые коэффициенты до тех пор, пока данные не станут точными. Примерами контролируемого машинного обучения являются обнаружение спама, классификация текстов и рекомендательные системы. ²

Неконтролируемое машинное обучение использует алгоритмы для выявления скрытых закономерностей, классификации данных и других сведений. Оно не имеет целевого результата, а скорее используется для сортировки населения и демографических данных на различные группы. Неконтролируемое машинное обучение может использоваться для разработки инструментов распознавания образов и сегментации клиентов. ³

Машинное обучение с подкреплением – это поведенческий алгоритм, который в режиме реального времени методом проб и ошибок учится находить точность, а не тренируется на конкретный результат. В этой модели машинное обучение использует прошлый опыт для принятия более обоснованных решений, например, определения наилучшей рекомендации для нерешенной проблемы. ⁴

Программа курса машинного обучения

Существует ряд онлайн-курсов по машинному обучению, которые преподают основы машинного обучения, рассказывают о различиях между версией машинного обучения, а также о том, что такое машинное обучение.

Знание машинного обучения может пригодиться во многих профессиях, связанных с данными и искусственным интеллектом. Вот несколько примеров:

Инженер по большим данным

Наличие соответствующих навыков и опыта в области машинного обучения может помочь человеку встать на путь захватывающей карьеры. Для начала пройдите онлайн-курс машинного обучения и изучите другие курсы по ИИ, науке о данных, предиктивной аналитике и программированию.

Как стать инженером в области машинного обучения

Для людей, заинтересованных в получении работы в области машинного обучения, существует множество путей обучения, включая

загрузочный лагерь,

или путем получения

степень бакалавра в области компьютерных наук или наук о данных. Также есть возможность получить степень степень бакалавра в смежной области.Чтобы стать инженером машинного обучения, может быть полезно пройти курс машинного обучения онлайн или очно. Некоторые профессии инженера машинного обучения, а также профессии в области компьютерных и информационных исследований могут потребовать степень магистра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, математики, статистики или смежных дисциплин ⁵ . Продвинутые математические навыки могут оказаться полезными на этом карьерном пути, поэтому рассмотрите возможность прохождения курсов по линейной алгебре и теории групп. Те, кто получает образование в области машинного обучения, могут также пройти курсы по моделированию данных, архитектуре данных, фреймворкам машинного обучения и языкам программирования, таким как Python, которые могут помочь в создании веб-приложений.

Пример введения Описание изображения