Parttime | 3.5 Maanden
Er is een toenemende vraag naar ingenieurs die machine learning-modellen kunnen implementeren. U evalueert en actualiseert machine learning-modellen in een productieomgeving zoals een webtoepassing met behulp van prestatiestatistieken. Ben je klaar om je carrière een boost te geven?
Een groeiend aantal bedrijven ontwikkelt machine learning-producten, waardoor de vraag naar ingenieurs die machine learning-modellen kunnen implementeren voor een wereldwijd publiek toeneemt. Clarusway Machine Learning Cursus is ontworpen om u te helpende geavanceerde vaardigheden te verwerven die u nodig hebt om een machine learning-ingenieur te worden.
In de machine learning-training evalueert en updatet u machine learning-modellen in een productieomgeving zoals een webtoepassing met behulp van prestatiestatistieken.
Machine Learning Cursus is een programma van 13 weken met meer dan 135 uur in-class sessies en een bonuspakket van 54+ uur Career Management Services (CMS). Onze speciale CMS-activiteiten voor het Machine Learning-programma omvatten sessies over life coaching, resume building, Linkedin-training en ondersteuning voor interviewvoorbereiding.
Naast het curriculum heb je de mogelijkheid om te oefenen wat je hebt geleerd met hands-on activiteiten + 10 projecten + 3 Capstone-projecten aan het einde van de cursus.
Optie om op afstand of op kantoor te werken
Financiën
Machines willen graag meer leren. Ben jij?
Rooster : Parttime
Looptijd : 3.5 Maanden
Leerplan : Module 2 (Machine Learning & Deep Learning & NLP)
Prerequisites
TBA
Na voltooiing van het programma verwerven studenten kennis over machine learning-algoritmen en implementatiemethoden, waardoor ze worden voorbereid op rollen in bedrijven die actief op zoek zijn naar machine learning-ingenieurs en specialisten. Bovendien kunnen deze vaardigheden worden toegepast in functies bij bedrijven die op zoek zijn naar datawetenschappers om machine learning-technieken binnen hun organisaties te implementeren.
Het programma behandelt fundamentele concepten van machine learning onder toezicht en zonder toezicht, en begeleidt u bij het maken van uw machine learning-product. Als u interesse heeft in het inzetten van applicaties die worden aangedreven door machine learning, sluit dit programma wellicht goed aan bij uw behoeften!
Er zijn verschillende betalingsmogelijkheden beschikbaar, waaronder:
Dit programma omvat Machine Learning, Deep Learning en NLP-training. Het is zeer geschikt voor stagiaires op middelbaar niveau met een IT-achtergrond. Succesvolle deelname vereist motivatie, toewijding, discipline en een sterke arbeidsethos. Een positieve mindset kan je helpen uit te blinken en jezelf te vestigen als een IT-expert op dit gebied!
Het Machine Learning-programma is ontworpen om u geavanceerde vaardigheden te bieden voor een carrière als machine learning-ingenieur. Het omvat de analyse en het updaten van machine learning-modellen in real-world applicaties, zoals webapplicaties, met behulp van prestatiemetingen.
De toenemende adoptie van machine learning-oplossingen door bedrijven leidt tot een groeiende vraag naar ingenieurs die machine learning-modellen wereldwijd kunnen inzetten. De voordelen van het nastreven van een carrière op dit gebied zijn aanzienlijk, waardoor het een veelbelovend en voortdurend groeiend vakgebied is.
Om u in te schrijven voor het Machine Learning (Module 2)-programma, moet u aan de vereisten voldoen, waaronder kennis van SQL, Linux (Shell Scripting), GIT en Python.
Het omarmen van een carrière in machine learning is voordelig, vooral in het huidige zakelijke landschap dat wordt aangedreven door miljarden databytes. Als je een voorkeur hebt voor data, automatisering en algoritmen, kan een carrière in machine learning zeer de moeite waard zijn. De taak omvat het analyseren van uitgebreide datasets voor toepassing en automatisering. Er wordt verwacht dat er veel vraag zal blijven naar carrières op het gebied van machinaal leren, waardoor dit een veelbelovend vakgebied voor de toekomst wordt.
Machine learning is een subset van kunstmatige intelligentie en computerwetenschap waarbij gegevens en algoritmen worden gebruikt om het leerproces van mensen na te bootsen, waardoor de nauwkeurigheid ervan geleidelijk wordt verbeterd.
Hier zijn zes voorbeelden waarin machine learning actief wordt toegepast:
Dit zijn de belangrijkste verschillen tussen kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML):
Kunstmatige intelligentie | Machine learning |
Een vakgebied dat zich richt op het creëren van machines die menselijk gedrag kunnen imiteren. | Een subset van AI waarmee machines van gegevens kunnen leren zonder expliciete programmering. |
Heeft als doel een computersysteem te creëren dat zo intelligent is als de mens, voor het oplossen van complexe problemen. | Het doel is om machines te laten leren van data en nauwkeurige output te produceren. |
Creëert intelligente systemen voor verschillende taken die de menselijke capaciteiten nabootsen. | Leert machines om specifieke taken uit te voeren met behulp van data. |
Omvat machine learning en deep learning als primaire subvelden. | Omvat deep learning als een belangrijke subset. |
Heeft een breed scala aan toepassingen. | Heeft een beperkt aantal toepassingen. |
Heeft als doel een systeem te creëren dat in staat is een breed scala aan complexe taken uit te voeren. | Heeft als doel machines te ontwikkelen die gespecialiseerd zijn in taken waarvoor ze zijn opgeleid. |
Richt zich op het maximaliseren van de kansen op succes van het systeem. | Voornamelijk bezig met precisie en patroonherkenning. |
Zeker! Hier zijn de vijf populaire machine learning-algoritmen:
Hoewel het begrijpen van de kernconcepten van machine learning wiskunde en wat statistiek vereist, vereist de praktische toepassing van machine learning-technieken, zoals het oplossen van problemen of trainingsmodellen, codeervaardigheid.
Het gemiddelde jaarsalaris voor een Machine Learning Engineer is $128.210 in de Verenigde Staten.
AI en ML zijn complementair, waarbij AI een bredere reikwijdte heeft en machine learning zich richt op het bereiken van maximale nauwkeurigheid om de kunstmatige intelligentie te verbeteren. Ze werken samen om resultaten van hoge kwaliteit te bereiken.
Machine Learning, een subset van kunstmatige intelligentie, wordt op grote schaal gebruikt voor het voorspellen en categoriseren van gegevens. Het omvat zowel begeleid als onbegeleid leren. Bij begeleid leren worden modellen getraind om nieuwe gegevens te voorspellen of te classificeren op basis van bestaande informatie. Een model kan bijvoorbeeld de dakafmetingen van een huis voorspellen op basis van de lengte, hoogte en breedte. Daarnaast wordt Machine Learning gebruikt voor classificatietaken, zoals het detecteren van het gezicht van een hond op een foto door het model te trainen met talloze voorbeelden en tegenvoorbeelden.
Machine learning en data science zijn zeker met elkaar verbonden, waarbij machine learning een subset van data science is. Data science omvat echter een breder scala aan activiteiten die verder gaan dan alleen machine learning-modellering. Clarusway biedt afzonderlijke modules voor Data Science, waaronder Data Analytics en Machine Learning, Deep Learning en NLP, waardoor leerlingen zich kunnen specialiseren in specifieke gebieden op basis van hun voorkeuren en doelen.
Natural Language Processing (NLP) is een tak van kunstmatige intelligentie (AI) en valt meer specifiek onder de paraplu van machine learning en deep learning. Het richt zich op het mogelijk maken van computers om menselijke taal te begrijpen, interpreteren en ermee te communiceren.
De soorten machine learning omvatten:
