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
Studenten leren over machine learning-algoritmen en implementatietechnieken in het Machine Learning Engineering-programma. Ze zullen gekwalificeerd zijn om rollen te vervullen bij bedrijven die op zoek zijn naar machine learning-ingenieurs en specialisten. Deze vaardigheden kunnen ook worden toegepastin functies bij bedrijven die op zoek zijn naar Data Science pers om machine learning-technieken in hun organisaties te introduceren.
Dit programma introduceert de basisconcepten van supervised en unsupervised machine learning. Het leert u hoe u uw machine learning-product helemaal opnieuw kunt maken. Bent u geïnteresseerd in het implementeren van een toepassing die wordt aangedreven door machine learning? Dan kan dit programma goed bij je passen!
We bieden verschillende betalingsopties om het programma voor u te laten werken:
Ons programma biedt machine learning training naast Deep Learning en NLP in de klas. Dit programma is het beste geschikt voor een stagiair op gemiddeld niveau met een achtergrond in IT. Een student in dit programma heeft motivatie, toewijding, discipline en de bereidheid om hard te werken nodig. Met de juiste mindset kun je je onderscheiden als IT-expert op dit gebied!
Het Machine Learning-programma is bedoeld om u uit te rusten met de geavanceerde vaardigheden die nodig zijn om een carrière als machine learning-ingenieur na te streven.
Met behulp van prestatiemetingen analyseert en updatet u machine learning-modellen in een productiecontext zoals een webtoepassing tijdens machine learning-training.
Naarmate veel bedrijven machine learning-oplossingen bouwen, groeit de vraag naar ingenieurs die machine learning-modellen kunnen implementeren voor een wereldwijd publiek.
De voordelen van deelname aan dit beroep zijn veel te groot om te negeren – het zal nog vele jaren een groeiveld zijn.
De vereisten van het Machine Learning-programma (Module 2 (Machine Learning & Deep Learning & NLP)) zijn:
Phyton
Miljarden databytes stimuleren bedrijven om machine learning in te zetten om relevant te blijven in het huidige zakelijke klimaat. Als u geïnteresseerd bent in gegevens, automatisering en algoritmen, kan machine learning een uitstekende carrièrekeuze voor u zijn! Taken omvattensp-eindtijd die enorme hoeveelheden gegevens evalueert om ze toe te passen en te automatiseren. Een machine learning-carrière zal in de nabije toekomst veel gevraagd blijven – er wordt voorspeld dat het een snelgroeiend veld zal blijven.
Machine learning is een deelgebied van kunstmatige intelligentie (AI) en informatica. Het omvat het gebruik van gegevens en algoritmen om de manier waarop mensen leren na te bootsen, waardoor de betrouwbaarheid ervan geleidelijk wordt verhoogd.
Machine learning is van toepassing op verschillende sectoren en bedrijven en de toepassing ervan zal zich naar verwachting in de loop van de tijd ontwikkelen. Dit zijn zes voorbeelden van machine learning in actie.
Hieronder volgen de belangrijkste verschillen tussen kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML):
Kunstmatige intelligentie | Machinaal leren |
Kunstmatige intelligentie (AI) is een vakgebied dat zich richt op het ontwikkelen van machines die in staat zijn om menselijk gedrag te imiteren. | Systeemleren is een subtype van kunstmatige intelligentie waarmee een machine automatisch kan leren van eerdere gegevens zonder expliciete programmering. |
Het doel van AI is om een computersysteem te creëren dat net zo intelligent is als mensen en in staat is om ingewikkelde problemen op te lossen. | Het doel van Machine learning is om machines in staat te stellen te leren van gegevens om nauwkeurige output te leveren. |
In AI creëren we intelligente computers die in staat zijn om elk werk op dezelfde manier uit te voeren als mensen. | We leiden machines op om een taak te voltooien en produceren een nauwkeurige output met behulp van gegevens in machine learning. |
Machine learning en deep learning zijn de twee primaire onderdelenvan kunstmatige intelligentie. | De term “deep learning” verwijst naar een belangrijke subset van machine learning. |
AI heeft een zeer brede toepassingsbasis. | Machine learning heeft een eindige toepassing. |
AI is een poging om een intelligent systeem te creëren dat in staat is om een breed scala aan gecompliceerde taken uit te voeren. | Machine learning is gericht op het ontwikkelen van machines die precies de taken kunnen uitvoeren waarvoor ze zijn opgeleid. |
Het primaire doel van het AI-systeem is om dekans op succes te maximaliseren. | Machine learning houdt zich vooral bezig met precisie en patroonherkenning. |
De volgende lijst is de vijf meest gebruikte machine learning-algoritmen.
Alleen wiskunde en een klein aantal statistieken zijn nodig om de fundamentele concepten van machine learning te begrijpen. Om machine learning-technieken te gebruikenom een probleem op te lossen of een model te trainen, is programmeercompetentie echter vereist.
Het gemiddelde salaris van een Machine Learning Engineer is $ 128.210 per jaar in de Verenigde Staten.
AI is belast met het bereiken van de voorwaarden die nodig zijn voor een succesvolle run. Aan de andere kant streeft machine learning naar maximale nauwkeurigheid omkunstmatige intelligentie te stimuleren. Met andere woorden, machine learning richt zich op het analyseren van veel delen van gegevens om AI te helpen betere beslissingen te nemen.
AI heeft een breder bereik dan ML. AI is een doelgerichte discipline die een vooraf geïnstalleerd intelligentiesysteem omvat. We kunnen echter niet ontkennen dat AI zinloos is zonder machine learning. Ze vullen elkaar absoluut aan om producten van hoge kwaliteit te produceren.
Machine Learning is een tak vankunstmatige intelligentie die vaak wordt gebruikt om gegevens te voorspellen en te classificeren. Er zijn twee brede categorieën van leren: supervised en unsupervised.
U kunt bijvoorbeeld een model trainen door de lengte, hoogte en breedte van het huis in te voeren en de dakafmetingen uit te voeren. En als u enough-gegevens verstrekt, kan het model voorspellingen doen over de dakafmetingen van een huis waarvan de dakafmetingen onbekend zijn gezien de afmetingen van het huis.
Bovendien kunt u het gebruiken om gegevens te classificeren. U kunt bijvoorbeeld een model trainen om het gezicht van een hond in eenfotografiek te detecteren door het te presenteren met honderden instanties en tegenvoorbeelden.
Data science en machine learning zijn als een kamer en een huis. Machine learning is een subset van data science, maar data science is niet altijd machine learning. Machine learning-modellering vormt slechts een deel van een data science-carrière.
De Clarusway Data Science-cursus omvat Module 1 (Data Analytics) en Module 2 (Machine Learning, Deep Learning en NLP) programma’s, maar de Machine Learning-cursus is alleen Module 2.
Tokenisatie en parsing, lemmatisatie/stemming, part-of-speech tagging, taaldetectie en semantische relatiedetectie zijn enkele van de basistaken van NLP.
Over het algemeen splitsen NLP-taken taal op in kleinere, meer basale onderdelen, proberen ze erachter te komen hoe de onderdelen samenwerken en kijkenze hoe de onderdelen samenwerken om zinvol te zijn.
Deze fundamentele taken worden meestal toegepast in NLP-mogelijkheden op een hoger niveau, zoals:
De typen machine learning zijn:
