¿Cuáles son los mejores cursos en línea para el aprendizaje automático?

Answer 1

La siguiente es una lista de cursos en línea gratuitos o de pago sobre aprendizaje automático, estadísticas, extracción de datos, etc.

Aprendizaje automático / Minería de datos

• Inteligencia Artificial (Columbia University) – gratis
• Aprendizaje automático (Columbia University) – gratis
• Aprendizaje automático (Stanford University) – gratis
• Redes neuronales para el aprendizaje automático (Universidad de Toronto) – gratis
• Especialización en Aprendizaje Automático (University of Washington) – Cursos: Fundamentos de Aprendizaje Automático: Enfoque de Estudio de Caso, Aprendizaje Automático: Regresión, Aprendizaje Automático: Clasificación, Aprendizaje Automático: Agrupamiento y Recuperación, Aprendizaje Automático: Sistemas Recomendadores y Reducción de Dimensiones, Aprendizaje Automático: Una aplicación inteligente con Deep Learning; gratis
• Curso de aprendizaje automático (sesión 2014-15) (por Nando de Freitas, Universidad de Oxford) – Diapositivas de conferencias y grabaciones de video.
• Learning from Data (por Yaser S. Abu-Mostafa, Caltech) – Videos de conferencias disponibles

Answer 2

Realmente me gustan los cursos de video en línea; He aprendido una gran cantidad de lo que sé sobre stats / ML a través de ellos.

En general, recomiendo ser minucioso al analizarlos, y tratarlos como una clase en la que está inscrito, en lugar de apresurarse a través de ellos. Asegúrese de que puede seguir todos los conceptos de las conferencias y que puede hacer todas las tareas (o simplemente hacer todas las tareas). Normalmente veré las conferencias y las seguiré en las notas / diapositivas.

Dependiendo de lo que te interese:

• Aprendizaje automático por Andrew Ng – primer curso en línea que tomé en ML. Creo que esta es una gran introducción para comenzar con ML.
• Aprendizaje de refuerzo – David Silver es un gran profesor. El curso hace un gran trabajo con las fundaciones RL. No profundiza demasiado con Deep RL, pero si entiende bien el material en este curso, debería ser sencillo elegir las técnicas estándar de Deep RL.
• Stat 110 – Joe Blitzstein es un profesor entretenido. Este curso le brinda una buena base y mucha intuición para la teoría de la probabilidad. He escrito más sobre esto en esta respuesta: la respuesta de Jonathan Uesato a ¿Cómo se comparan las estadísticas de Harvard 110 (Introducción a la probabilidad) con las 18.440 del MIT (Probabilidad y variables aleatorias)?
• Optimización convexa: solo he pasado por la unidad de dualidad, pero encontré que las explicaciones de Ryan Tibishirani son mucho más claras que otras fuentes que he visto en el pasado.

Answer 3

El primer paso es entender el aprendizaje automático. Hay muchos buenos recursos en línea. Dado que su Python está ordenado, le aconsejo que compruebe la Especialización en Aprendizaje Automático en Coursera.

Sin embargo me gustaría darles un poco en que pensar. Dice que está pensando en especializarse en aprendizaje automático y luego que es un aspirante a científico de datos. Si bien no son mutuamente excluyentes, son cosas diferentes.

Alguien que se especializa en aprendizaje automático desarrolla algoritmos que se generalizan bien en un conjunto dado de tareas.

Un científico de datos, por otro lado, se enfoca en resolver problemas con una amplia gama de herramientas, que incluyen, pero no exclusivamente, el aprendizaje automático.

Al principio no hay mucha diferencia, creo, pero el lado aplicado es fundamentalmente diferente. La mentalidad es diferente, las aplicaciones son diferentes. Hay científicos de datos geniales que son grandes especialistas en aprendizaje automático, como dije, no es exclusivo.

Sólo un poco de comida para pensar en el camino. ¡Buena suerte!

Answer 4

Hola,

Me alegra que esté eligiendo una de las carreras más prósperas en tecnología: el Aprendizaje automático.

Imarticus ayuda a los aspirantes como usted a actualizarse y comenzar una carrera en Aprendizaje automático.

Proyectos extensos, estudios de caso y tutoría son algunos de los aspectos más destacados de nuestros cursos, ya que creemos en ” Aprender haciendo “, que nos ha ganado varios premios estimados en la industria.

Si desea sobresalir en una carrera en Aprendizaje automático, puede considerar cualquiera de nuestros cursos. Imarticus proporciona asistencia profesional al 100% para estos programas, lo que incluye la creación de currículums, la preparación extensa de entrevistas, etc.

Nuestros cursos son los siguientes:

Programa de aprendizaje de Big Data y máquina : El programa de aprendizaje de Big Data y máquina, en asociación con IBM como socio de EdTech, es un curso de certificación de 160 horas, el primero en su tipo, que ofrece una exposición profunda a Data Science, Big Data, Machine y Aprendizaje Profundo. El riguroso plan de estudios alineado con la industria ofrece una comprensión completa de Python, Spark y Hadoop para las carreras en Aprendizaje automático y Big Data. El programa también presenta siete proyectos de la industria y una interacción periódica con los líderes de la industria en el ecosistema de Aprendizaje Automático.

Data Science Prodegree : este programa está creado en colaboración con Genpact como socio de conocimiento. Este programa lo ayuda a comprender mejor el análisis de datos y las estadísticas, junto con las perspectivas comerciales y las prácticas de vanguardia que utilizan SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau.

Programa de posgrado en análisis de datos : este programa lo ayuda a comprender los conceptos fundamentales y el aprendizaje práctico de herramientas analíticas líderes, como SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau, así como análisis analíticos funcionales en muchos dominios.

A través de diversos proyectos y estudios de casos, impartimos las habilidades integrales del rol en nuestros estudiantes junto con una amplia capacitación en las herramientas y técnicas clave. Imarticus Learning lo ayuda a prepararse para estar listo para el trabajo con la preparación de la entrevista, la creación de un currículum vitae y los talleres y 1-1 entrevistas simuladas con expertos de la industria.

Para saber más sobre los programas de Imarticus, visite el sitio web de Imarticus ( https://imarticus.org/?utm_sourc …).

¡Espero que esto te ayudará!

Todo lo mejor..:)

Answer 5

Hola,

Puede encontrar cursos de varios proveedores en AboutTrainings.

Siga este enlace y puede ver los cursos de ML de Udemy, Coursera, ed2go, Edureka y otros.

Ocasionalmente, los cursos tienen descuentos de hasta el 90% O puede obtener una prueba gratuita por un tiempo limitado.

Como este ha sido un tema favorito de aprendizaje, creamos esta lista de buenos cursos para aprender ML.

Los mejores cursos de aprendizaje automático en línea para que usted se prepare para los empleos de ML en el mercado

Todo lo mejor para aprender Aprendizaje automático, una tecnología que ya ha demostrado su impacto en muchas industrias.

BR

JV.

Answer 6

Como saben, Machine Learning es una palabra de moda en el mercado y hay muchos recursos para aprender. El enfoque correcto le ayudaría a aprender mejor y más rápido.

Los fundamentos básicos requeridos para el aprendizaje automático son:

1. Fundamentos del lenguaje de scripting R / Python

• Varios tipos de datos en R / Python
• Operadores relacionales y logicos
• Declaraciones condicionales y declaraciones en bucle
• Funciones personalizadas e integradas
• Importando datos

2. Estadísticas:

• Probabilidad
• Diferentes tipos de probabilidad
• Distribución de probabilidad y conceptos de densidad.
• Inferencia bayesiana
• Parámetros estadísticos
• Diferentes tipos de pruebas estadísticas

3. Análisis de datos

• Proceso de cuestionamiento
• Disputa
• Explorador
• Analizando
• Comunicando datos

4. Visualizaciones y adquisición de conocimientos estadísticos para resumir datos.

Entonces ven al aprendizaje automático:

• ¿Qué es el aprendizaje automático ?
• Diferentes algoritmos de aprendizaje automático
• Algoritmos esenciales de aprendizaje automático , tales como árbol de decisión, bosque aleatorio, regresión lineal / logística, SVM, etc.
• Concepto de modelo sobre ajuste y bajo ajuste.
• Parámetros y métodos de evaluación del modelo.
• Modelo de impulso

Ahora, si desea obtener orientación detallada sobre el Aprendizaje profundo, aquí hay una capacitación estructurada sobre Aprendizaje automático :

Curso de ciencia de datos | Formación en certificación de ciencia de datos | Edureka

Para más referencia de blog:

Tutorial de ciencia de datos para principiantes | Aprender Ciencia de Datos | Edureka

Algoritmos de aprendizaje automático | Tutorial de Aprendizaje Automático | Formación en ciencia de datos | Edureka

Para referencia de video:

¡Feliz aprendizaje!

Answer 7

He enumerado los 10 mejores cursos de inteligencia artificial y aprendizaje automático que te ayudarán a convertirte en el siguiente maestro de ML o Google o Apple. Obviamente, es un trabajo diligente, pero en el caso de que busques algo, encontrarás formas como estas para tener éxito.

1. Introducción de Udacity al aprendizaje automático.

Este curso le muestra todo, desde agrupaciones hasta árboles de opciones, desde cálculos de LD como Adaboost a SVM. Los individuos además le recetan que tome el curso básico de Introducción a la Ciencia de Datos que administra la Manipulación de Datos, el Análisis de Datos, la Comunicación de Datos con Visualización de Información, los Datos a Escala, etc. Este curso tiene una duración de 10 a 11 semanas. Todo lo que necesita saber para tratar información. colecciones que utilizan sistemas de aprendizaje automático para separar partes valiosas de conocimiento. Los maestros Sebastian Thrun y Katie Malone anticiparán que los pies de la planta sabrán ideas objetivas fundamentales y Python.

Enlace del curso: https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning–ud120

2. Aprendizaje profundo de Google

El curso lleva a Vincent Vanhoucke y Arpan Chakraborty anticipan que los aprendices tendrán un fondo de programación en Python y algunos encuentros con GitHub y conocerán las ideas fundamentales de LD y medidas, matemáticas basadas en variables directas y análisis. El curso TensorFlow (la propia biblioteca de aprendizaje profundo de Google) tiene un punto de vista preferido adicional para actuar de manera natural. Udacity ofrece este asombroso curso gratuito que “lleva el aprendizaje automático al siguiente nivel”. El curso de 3 meses de Google no es para principiantes. Discute la inspiración para el aprendizaje profundo, las redes neuronales profundas, las redes convolucionales y los modelos profundos para texto y secuencias.

Enlace del curso: https://www.udacity.com/course/deep-learning–ud730

3. Aprendizaje automático por Andrew Ng

Este curso cubre aprendizaje supervisado y no supervisado, regresión lineal y logística, regularización y Naïve Bayes. Andrew Ng, un profesor asociado en la Universidad de Stanford, utiliza Octave y MatLab toma este curso de 11 a 12 semanas. El curso es rico en la posibilidad de que los casos de estudio y las aplicaciones prácticas recientes. Se confía en que los estudiantes conozcan los rudimentos de probabilidad, álgebra lineal e ingeniería de software. El curso tiene buenas críticas de los clientes.

Enlace del curso: https://www.coursera.org/learn/m …

4. Inteligencia Artificial: Principios y Técnicas por Stanford

Este curso de Stanford analiza cómo la IA utiliza herramientas matemáticas para gestionar problemas complejos, por ejemplo, la interpretación de la máquina, el reconocimiento del habla y la cara y la conducción autónoma. Puede acceder al diseño completo de la dirección: ideas de aprendizaje automático; Búsqueda de árboles, programación dinámica, heurísticas; jugando juego; Procedimientos de decisión de Markov; problemas de satisfacción de restricciones; Sistemas bayesianos; y fundamentos y asignaciones.

Enlace del curso: http://web.stanford.edu/class/cs …

5. EdX’s Learning from Data (Aprendizaje automático introductorio)

Yaser S. Abu-Mostafa, profesor de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación en el Instituto de Tecnología de California, le mostrará los estándares hipotéticos fundamentales, los cálculos y los usos del aprendizaje automático. El curso requiere un esfuerzo de 10 a 20 horas por semana y continúa de 10 a 11 semanas.

Enlace del curso: https://www.edx.org/course/learn … #!

6. Inteligencia artificial de Udacity para robótica por Georgia Tech

Ofrecido por Udacity, este curso trata sobre la programación de un auto robótico de la manera en que Stanford y Google lo hacen. Es una parte del curso de la Fundación Deep Learning Nanodegree. Sebastian Thrun analizará la localización, los canales Kalman y Particle, el control PID y SLAM. El sólido manejo de conceptos matemáticos como álgebra lineal y probabilidad, conocimiento de Python y experiencia en programación son una necesidad.

Enlace del curso: https://www.udacity.com/course/artificial-intelligence-for-robotics–cs373

7. Aprendizaje automático factual

Su educador de la disposición de las direcciones de video (en YouTube) en Advanced Machine Learning es Larry Wasserman, profesor en el Departamento de Estadística y en el Departamento de Machine Learning en la Carnegie Mellon University.

Los requisitos para este curso son sus direcciones sobre Estadísticas Intermedias y Aprendizaje Automático planeadas para Ph.D. suplentes En el caso de que no pueda asistir a estos cursos, debe garantizar que cuenta con las aptitudes necesarias en matemática, ingeniería de software y detalles.

Enlace del curso: https://www.youtube.com/watch?li …

8. Redes neuronales de Coursera para el aprendizaje automático.

Emérito Distinguido Profesor Gregory Hinton, pionero en el campo del aprendizaje profundo, las grabaciones de videos de Hinton en YouTube discuten el uso de los sistemas neuronales en la segmentación de imágenes, el movimiento humano, el lenguaje de modelado, el habla y el reconocimiento de objetos, etc. Se confía en que los estudiosos están bien con las matemáticas y Tener participación imperativa en la programación de Python. Este es un curso impulsado de 16 semanas ofrecido por Coursera.

Enlace del curso: https://www.youtube.com/watch?li …

9. Inteligencia Artificial de EdX

Este curso energizante de EdX analiza las aplicaciones de IA, por ejemplo, robótica y PNL, algoritmos de aprendizaje automático, estructuras de datos, juegos y problemas de satisfacción de restricciones. Sigue funcionando 12 semanas y es un ejercicio instructivo de nivel impulsado por la Universidad de Columbia.

Enlace del curso: https://www.edx.org/course/artif …

10. Para la teoría del aprendizaje.

A continuación se presentan las clases gratuitas de inteligencia artificial en línea que cubren muchos conceptos básicos.

Cursos de enlace: https://www.coursera.org/special …

CURSOS ADICIONALES GRATUITOS (Hasta 2017)

Introducción a la IA: https://www.udacity.com/course/c…

Redes neuronales para el aprendizaje automático: https://www.coursera.org/course/…

Procesamiento del lenguaje natural: https://www.coursera.org/course/…

Planificación de AI: https://www.coursera.org/course/…

Neurociencia computacional: https://www.coursera.org/course/…

La antigua y moderna IA: http://aima.cs.berkeley.edu/

Aprendizaje automático estadístico: http://scikit-learn.org/stable/

Cálculo evolutivo: https://code.google.com/p/deap/

MIT opencourseware: http://ocw.mit.edu/courses/elect …

Principios y técnicas de la IA: http://web.stanford.edu/class/cs …

Intro AI: http://ai.berkeley.edu/course_sc …

CS188.1x curso: UC BerkeleyX: CS188.1x: Inteligencia Artificial

Curso de aprendizaje automático sobre aprendizaje supervisado

Curso de aprendizaje automático sobre aprendizaje no supervisado

Curso de aprendizaje automático sobre el aprendizaje por refuerzo

APRENDIZAJE DE MAQUINAS (GRATIS)

FUNDAMENTOS DE APRENDIZAJE DE MÁQUINAS: UN ENFOQUE DE ESTUDIO DE CASO (GRATIS)

APRENDIZAJE MÁQUINA: REGRESIÓN (GRATIS)

APRENDIZAJE MÁQUINA: CLASIFICACIÓN (GRATIS)

APRENDIZAJE EN MÁQUINAS: CLUSTERING Y RECUPERACIÓN (GRATIS)

APRENDIZAJE DE MAQUINAS PARA LA CIENCIA DE DATOS Y ANALÍTICOS (GRATIS)

APRENDIZAJE DE LOS DATOS (GRATIS)

APRENDIZAJE ESTADISTICO (GRATIS)

ML con Python: https://www.edx.org/courses/Berk …

Nota adicional:

Si desea aprender temas avanzados específicamente sobre ML, puede probar el curso CS229 Stanford de Andrew Ng . Obtendrá el curso completo (conferencias, tareas, notas, etc.) en itunes .

Answer 8

Para que los principiantes aprendan el aprendizaje automático, yo recomendaría usar edWisor.

Puede comenzar desde el aprendizaje de estadísticas y pasar al aprendizaje del análisis predictivo. Por lo tanto, comience su viaje hacia el aprendizaje automático. El siguiente es el currículo que aprenderás:

1. Estadísticas – Conceptos básicos de estadísticas, Estadísticas descriptivas, Estadísticas inferenciales, Tendencias centrales, Correlación, Covarianza, Colinealidad, Pruebas de hipótesis, Annova, Chi-cuadrado
2. Análisis predictivo : Introducción a Análisis predictivo, Programación R, Programación en Python, Análisis exploratorio de datos, Análisis de valores faltantes, Análisis de valores atípicos, Selección de funciones, Escalado de funciones, Técnicas de muestreo
3. Análisis predictivo avanzado – Introducción al aprendizaje automático, Árbol de decisión, Métricas de error, Bosque aleatorio, Regresión lineal, Regresión logística, Visualizaciones, KNN, Bayas ingenuas, Análisis de conglomerados, Minería de textos, Modelos de implementación, Programación avanzada en R y Python
4. Bases de datos : marco de agregación, fragmentación y seguridad, conexión a MongoDB mediante R, conexión mediante Python

Puedes consultar el currículum completo aquí.

No solo esto, como parte del plan de estudios, puedes trabajar en algunos proyectos de modelación desafiantes. Una vez que haya completado su aprendizaje aquí, también obtendrá oportunidades de trabajo de compañías que buscan contratar para roles de aprendizaje automático.

Así que si quieres hacer una carrera en aprendizaje automático, edwisor sería una plataforma adecuada. Es ideal para los principiantes y para cualquiera que quiera pasar de su rol laboral actual al aprendizaje automático.

Así que a diferencia de otras plataformas, aquí se pasa de aprender a contratar. Así que no es un curso , es una trayectoria profesional completa.

Answer 9

Creo que lo más difícil es encontrar la mejor institución de capacitación para aprender.

Hay tantas tecnologías, demasiados marcos para que los principiantes no puedan decidir cómo progresar.

Aquí hay una guía de los elementos de aprendizaje automático y el tiempo necesario para aprenderlos:

Aquí,

• Introducción al Aprendizaje Automático
• Regresión lineal con una variable
• Revisión de álgebra lineal
• Regresión lineal con múltiples variables
• Octave / Matlab Tutorial
• Regresión logística
• Regularización
• Redes neuronales: Representación
• Redes neuronales: aprendizaje
• Consejos para aplicar el aprendizaje automático
• Diseño del sistema de aprendizaje automático
• Máquinas de vectores de soporte
• Aprendizaje sin supervisión
• Reducción de dimensionalidad
• Detección de anomalías
• Sistemas de recomendación
• Aprendizaje de máquina a gran escala
• Ejemplo de aplicación: Foto OCR

Para más detalles, por favor: Capacitación de aprendizaje automático en Bangalore.

Answer 10

Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial,

Ingeniero de Aprendizaje Automático,

Aprendizaje automático y aprendizaje profundo,

Aprendizaje profundo

Deep Neural Network- son los mejores cursos en línea para el aprendizaje automático.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial (IA) que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programado explícitamente. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos, aprender por sí mismos.

El aprendizaje automático es un nuevo campo de tendencias en estos días y es una aplicación de inteligencia artificial. Utiliza ciertos algoritmos estadísticos para hacer que las computadoras funcionen de cierta manera sin ser programadas explícitamente. Los algoritmos reciben un valor de entrada y predicen una salida para esto mediante el uso de ciertos métodos estadísticos. El objetivo principal del aprendizaje automático es crear máquinas inteligentes que puedan pensar y trabajar como seres humanos.

iTeanz es el mejor instituto de capacitación en línea para el aprendizaje automático. Proporcionan servicios de clase mundial.

Requisitos para crear buenos sistemas de aprendizaje automático.

Entonces, ¿qué se requiere para crear tales sistemas inteligentes? Lo siguiente es lo que se requiere para crear tales sistemas de aprendizaje automático:

1. Datos: se requieren datos de entrada para predecir la salida.
2. Algoritmos: el aprendizaje automático depende de ciertos algoritmos estadísticos para determinar los patrones de datos.
3. Automatización: es la capacidad de hacer que los sistemas operen automáticamente.
4. Iteración: el proceso completo es iterativo, es decir, la repetición del proceso.
5. Escalabilidad: la capacidad de la máquina se puede aumentar o disminuir en tamaño y escala.
6. Modelado: los modelos se crean de acuerdo con la demanda del proceso de modelado.

Métodos de aprendizaje automático

Los métodos se clasifican en ciertas categorías.

Aprendizaje supervisado: en este método, se proporcionan datos de entrada y salida a la computadora junto con comentarios durante la capacitación. También se analiza la precisión de las predicciones de la computadora durante el entrenamiento. El objetivo principal de esta capacitación es hacer que las computadoras aprendan cómo asignar entradas a la salida.

Aprendizaje no supervisado: en este caso, no se proporciona tal capacitación para que las computadoras encuentren la salida por sí mismas. El aprendizaje no supervisado se aplica principalmente a los datos transaccionales. Se utiliza en tareas más complejas. Utiliza otro enfoque de iteración conocido como aprendizaje profundo para llegar a algunas conclusiones.

Aprendizaje de refuerzo: este tipo de aprendizaje utiliza tres componentes, a saber: agente, entorno, acción. Un agente es el que percibe su entorno, un entorno es aquel con el que un agente interactúa y actúa en ese entorno. El objetivo principal en el aprendizaje por refuerzo es encontrar la mejor política posible.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático utiliza procesos similares a los de la minería de datos. Los algoritmos se describen en términos de la función de destino (f) que asigna la variable de entrada (x) a una variable de salida (y). Esto se puede representar como:

y = f (x)

También existe un error e que es independiente de la variable de entrada x. Así, la forma más generalizada de la ecuación es:

y = f (x) + e

El tipo común de aprendizaje automático es aprender el mapeo de x a y para las predicciones. Este método se conoce como modelado predictivo para hacer predicciones más precisas. Hay varias suposiciones para esta función.

Aplicaciones del Aprendizaje Automático

Las siguientes son algunas de las aplicaciones:

Servicios cognitivos

Servicios médicos

Procesamiento del lenguaje

Administración de Empresas

Reconocimiento de imagen

Detección de rostro

Videojuegos

Beneficios del aprendizaje automático

Todo depende de estos sistemas. Descubre cuáles son los beneficios de esto.

La toma de decisiones es más rápida: proporciona los mejores resultados posibles al priorizar los procesos de toma de decisiones de rutina.

Adaptabilidad: proporciona la capacidad de adaptarse rápidamente a nuevos entornos cambiantes. El entorno cambia rápidamente debido a que los datos se actualizan constantemente.

Innovación: utiliza algoritmos avanzados que mejoran la capacidad general de toma de decisiones. Esto ayuda a desarrollar servicios y modelos empresariales innovadores.

Insight: ayuda a comprender patrones de datos únicos y se basa en las acciones específicas que se pueden tomar.

Crecimiento empresarial: con el aprendizaje automático, el proceso empresarial y el flujo de trabajo serán más rápidos y, por lo tanto, esto contribuirá al crecimiento y la aceleración global del negocio. Los resultados serán buenos. Con esto se mejorará la calidad del resultado y habrá menos posibilidades de error.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es parte del aprendizaje automático de campo más amplio y se basa en el aprendizaje por representación de datos. Se basa en la interpretación de la red neuronal artificial. El algoritmo de aprendizaje profundo utiliza muchas capas de procesamiento. Cada capa usa la salida de la capa anterior como una entrada para sí misma. El algoritmo utilizado puede ser un algoritmo supervisado o un algoritmo no supervisado.

Red neuronal profunda

La red neuronal profunda es un tipo de red neuronal artificial con varias capas que están ocultas entre la capa de entrada y la capa de salida. Este concepto se conoce como jerarquía de características y tiende a aumentar la complejidad y la abstracción de los datos. Esto le da a la red la capacidad de manejar conjuntos de datos muy grandes y de alta dimensión que tienen millones de parámetros.

Clasificación

Todas las tareas de clasificación dependen de conjuntos de datos etiquetados; es decir, los humanos deben transferir su conocimiento al conjunto de datos para que un neuronal aprenda la correlación entre etiquetas y datos. Esto se conoce como aprendizaje supervisado .

• Detecta rostros, identifica personas en imágenes, reconoce expresiones faciales (enojado, alegre)
• Identificar objetos en imágenes (señales de alto, peatones, marcadores de carril …)
• Reconocer gestos en video.
• Detecta voces, identifica oradores, transcribe voz a texto, reconoce sentimientos en voces
• Clasifique el texto como spam (en correos electrónicos) o fraudulento (en reclamaciones de seguros); Reconocer el sentimiento en el texto (comentarios de los clientes)

Cualquier etiqueta que los humanos puedan generar, cualquier resultado que te interese y que se relacione con los datos, puede usarse para entrenar una red neuronal.

Answer 11

Entrenamiento de aprendizaje automático en Hyderabad:

El entrenamiento de aprendizaje automático en Hyderabad ha sido diseñado para impartir un conocimiento profundo de las diversas técnicas de aprendizaje automático que se pueden realizar utilizando R y cubre una comprensión profunda del lenguaje R. El curso está repleto de proyectos de la vida real, estudios de caso e incluye R Cloud Labs para la práctica y también dominarás los conceptos como agrupamiento, regresión, clasificación y predicción.

El alcance del entrenamiento de Data Science en Hyderabad:

La capacitación en aprendizaje automático en Hyderabad, que proporciona una ruta analítica, sería una opción optimista para quienes se inscriban en este curso.

• En este mundo empresarial y de programación, siempre que haya datos, se necesitará un ingeniero de Aprendizaje automático.
• Este curso de aprendizaje automático en Hyderabad hará que los solicitantes sean científicos preparados para la industria, que puedan almacenar datos relevantes y comunicar claramente los resultados analíticos.
• Se espera que el tamaño del mercado del programa de aprendizaje automático aumente más en 2020.
• En la India ahora hay grandes oportunidades de trabajo para los ingenieros de aprendizaje automático en muchos MNC, ya que hay una falta de expertos en aprendizaje automático.

Objetivos de la Capacitación de Aprendizaje Automático:

Este curso de aprendizaje automático en Hyderabad te permitirá:

• Obtenga una comprensión básica de análisis de negocios
• Instale R, R-studio, y la configuración del espacio de trabajo.
• Comprender varias declaraciones que se ejecutan en R
• Obtenga una comprensión profunda de la administración de la ciencia de datos y aprenda cómo importar / exportar datos en R
• Comprender y usar los diferentes gráficos en la visualización de datos R

La demanda de la formación de aprendizaje automático en Hyderabad:

Existe una gran demanda de todos los científicos expertos en datos o ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores en todas las industrias, lo que hace que este curso sea beneficiado para los aspirantes en todos los niveles de experiencia. Por eso recomendamos este Aprendizaje automático en Hyderabad , especialmente para los siguientes profesionales:

• Los profesionales de TI y los desarrolladores de software que están buscando una carrera pueden cambiar a Data Science y análisis.
• Profesionales que trabajan con datos y análisis de negocios.
• Los graduados que buscan construir una carrera en análisis y ciencia de datos.
• Cualquier persona con un interés genuino en el campo del aprendizaje automático de la ciencia de datos.

¿Quién puede tomar este curso?

Existe una gran y creciente demanda de expertos cualificados de ingenieros de aprendizaje automático en todas las grandes industrias. Por eso recomendamos este curso para los siguientes profesionales:

• Desarrolladores
• Gerentes analíticos
• Analistas de negocios
• Arquitectos de TI
• Arquitectos de la informacion
• Recién llegados y graduados

Institutos de formación de aprendizaje automático en Hyderabad:

En Hyderabad, el entrenamiento de Analytics Path Machine Learning se centra especialmente en aquellos aspirantes que realmente sienten pasión por los MNC como ingenieros de aprendizaje automático, luego Analytics Path sería la gran plataforma para mejorar el crecimiento profesional en el campo de las herramientas y técnicas de aprendizaje automático.

Haga clic aquí para inscribirse ahora

Answer 12

Es casi imposible concentrarse en un solo curso que sea el mejor para todos. ¿Por qué?

1. Algunos prefieren el programa de aula en línea y otros prefieren videos a su propio ritmo.
2. Diferente prerrequisito de los cursos.
3. Uso de diferentes lenguajes de programación.

Por lo tanto, voy a desglosar mi respuesta para cada uno de estos puntos anteriores

• Los videos a tu ritmo son excelentes para aprender lo básico rápidamente. Generalmente, estos videos sirven el material adicional para un curso.

• El curso de aprendizaje a máquina de Andrew Ng en Coursera es uno de los mejores cursos a su propio ritmo que puede encontrar en línea. Se enseña en el entorno de MatLab, lo cual está bien a nivel universitario, pero las empresas prefieren Python en estos días.

La capacitación en el aula en línea es una forma muy fácil de aprender y practicar el aprendizaje automático. Dada la complejidad de los algoritmos, estos entrenamientos en vivo son la mejor apuesta para cualquiera que quiera dominar los algoritmos ML.

• La mejor opción para esta categoría es el ” Curso de especialización en aprendizaje automático ” de CloudxLab. Es ideal para aquellos que desean alinearse con las últimas tendencias de la industria en Aprendizaje automático. El curso es más práctico y te brinda suficientes habilidades para crear e implementar tus propios algoritmos.

Answer 13

Para aprender el aprendizaje automático, debes ser mejor que el promedio en matemáticas. Aquí están las matemáticas que debe aprender teniendo en cuenta el objetivo final para estar preparado.

• Álgebra lineal-Álgebra lineal – MIT 18.06 Álgebra lineal por Gilbert Strang
• Teoría de probabilidad-Probabilidad y estadística – MIT 6.041 Análisis probabilístico de sistemas y probabilidad aplicada por John Tsitsiklis
• Cálculo
• Cálculo de variaciones
• Teoría de grafos
• Métodos de optimización (multiplicadores de Lagrange)
• Cualquier lenguaje de programación que sea ampliamente utilizado para ML como python, MATLAB o C ++.

PD: recomendaría Python aquí como idioma y recomendaría los siguientes enlaces:

• Aprendizaje automático con texto en scikit-learn (PyCon 2016)
• Aprendizaje automático en Python con scikit-learn

Una vez cumplidos estos requisitos, por fin puede comenzar a considerar el Aprendizaje automático.

6 PASOS FÁCILES PARA UTILIZAR EL APRENDIZAJE EN MÁQUINA?

Este es el lugar donde comienza la diversión. Ahora, se espera que la fundación comience a echar un vistazo a algunos datos. La mayoría de las empresas de aprendizaje automático tienen básicamente el mismo proceso de trabajo:

PASO 1.) Fabrique sus fundamentos de aprendizaje automático estudiando algunos materiales relacionados con el tema:

a.) Las conferencias de Aprendizaje automático de Andrew Ng son un gran comienzo:

Colección de conferencias | Aprendizaje automático – YouTube

b.) Certificado de aplicaciones y minería de datos de Stanford:

Certificado de postgrado en minería de datos y solicitudes

c.) Escuela de verano de aprendizaje automático:

https://www.youtube.com/playlist …

d.) Un enlace a la lista de reproducción completa está aquí (Lecture Collection | Machine Learning)
https://www.youtube.com/view_pla …

e.) Introducción a la inteligencia artificial por el Prof. Deepak Khemani IIT Madras

http://nptel.ac.in/courses/10610 …

e.) “La mejor introducción de aprendizaje automático que he visto hasta ahora”.

PASO 2.) Toma un curso en línea

Lo principal que aconsejo a alguien que necesita aprender aprendizaje automático es tomar el curso en línea de Andrew Ng.

Creo que el curso de Ng es especialmente puntual y excepcionalmente eficiente, por lo que es un conocido extraordinario para alguien que necesita ingresar a ML. Me sorprende cuando los individuos me revelan que el curso es “excesivamente fundamental” o “excesivamente superficial”. Ante la posibilidad de que me revelen que solicito que aclaren el contraste entre Regresión logística y SVM de kernel lineal, PCA versus Factorización matricial, regularización o pendiente de gradiente. He hablado con los aspirantes que afirmaron años de encuentro de ML que no sabían la respuesta a estas preguntas. En su mayor parte están claramente aclarados en el curso de Ng. Hay muchos otros cursos en línea que puede tomar después de este, pero ahora está en su mayor parte preparado para pasar a la siguiente etapa.

Vea mi publicación anterior Los 10 mejores videos, profesores y cursos sobre aprendizaje automático para principiantes y avanzados

PASO 3.) Algunas sugerencias de libros.

Mi paso subsiguiente sugerido es obtener un libro decente de LD (mi resumen más abajo), leer las secciones principales de introducción, y después de que el rebote a cualquier parte incorpore un algoritmo, está interesado. Cuando hayas descubierto que algo, salta a él, observa cada uno de los puntos de interés y, en particular, implementalo. En el último paso del curso en línea, a partir de ahora, habría actualizado algunos algoritmos en Octave. Sea como sea, aquí estoy mirando la ejecución de un algoritmo sin ninguna preparación en un lenguaje de programación “real”. En cualquier caso, puede comenzar con uno simple, por ejemplo, Regresión logística regularizada por L2, o k-means, pero también debería esforzarse para actualizar todos los más interesantes, por ejemplo, SVM. Puede utilizar una implementación de referencia en una de las muchas bibliotecas existentes para asegurarse de que está obteniendo resultados equivalentes.

• El razonamiento bayesiano de David Barber y el aprendizaje automático
• Aprendizaje automático de Kevin Murphy: una perspectiva probabilística
• Los elementos del aprendizaje estadístico de Hastie, Tibshirani y Friedman
• Reconocimiento de patrones del obispo y aprendizaje automático
• Aprendizaje de máquina de Mitchell

También hay numerosos libros geniales que se centran en un tema específico. Por ejemplo, Sutton and Re-Inforcement Learning es una obra de arte. Además, el libro Deep Learning (accesible en la web) prácticamente se está convirtiendo en un ejemplar antes de su distribución. Sea como sea, necesita un par de esos libros para reunir un grado de comprensión de gran alcance y equilibrado del campo.

Ver mi publicación anterior 10 libros electrónicos gratuitos que debes leer sobre los conceptos básicos del aprendizaje automático.

Asimismo, puede ir específicamente a un trabajo de investigación que presente un algoritmo o enfoque que le interese y se sumerja en él.

PASO 4.) La mayoría de los algoritmos esenciales

Se confía en usted para conocer las tuercas y los tornillos de un algoritmo esencial.

Ver mis algoritmos posteriores a 15 algoritmos que los ingenieros de aprendizaje deben conocer.

En cualquier caso, además de los algoritmos, también es fundamental saber cómo configurar sus datos (selección de características, transformación y compresión) y cómo evaluar sus modelos. Tal vez, como iniciador, podría ver nuestro Aprendizaje de máquina en el ejercicio de instrucción scikit-learn en SciPy 2016. Condensa una gran parte de los rudimentos al presentar la biblioteca de scikit-learn, que puede resultar útil para la ejecución y otros exámenes. :

PASO 5.) Juega con unos enormes conjuntos de datos que son accesibles de forma abierta.

Descubra un conjunto de datos que le parezca especialmente intrigante o sobre el que tenga hipótesis y verifique si tiene razón.

Datos del gobierno de los Estados Unidos http://www.data.gov/

Empresa Ferroviaria de Catering y Turismo http://www.irctc.co.in

PASO 6.) Participe en un equipo de aprendizaje automático o personalización centrado en el producto.

El grupo que busca debe estar cargado de ingenieros a los que desea instruir y aprender. Esto te ayudará a convertirte en un buen ingeniero de aprendizaje automático. Del mismo modo, al separar un grupo de productos, rápidamente descubrirás cómo la ciencia y la hipótesis del aprendizaje automático varían de la capacitación. Específicamente, cómo la conducta del cliente le mostrará algo nuevo cada día.

Answer 14

Hola,

La primera recomendación que la mayoría de ellos daría es el curso Coursera sobre Aprendizaje Automático. Principalmente porque es enseñado por Andrew NG (¡Guau!) Y es gratis. El enlace es el siguiente:

Aprendizaje automático – Universidad de Stanford | Coursera

Este curso a veces puede ser abrumador, ya que ciertos conceptos están fuera del entendimiento de los laicos.

Hay un curso mucho más simple que me gustaría recomendar. Este curso tiene muchos ejercicios de codificación y todos los archivos están disponibles para que los uses. El curso es creado por Stanford, IIT Alumni con experiencia laboral en Google Microsoft y Flipkart. Siento que este curso sería muy útil. El enlace:

Tutorial de Aprendizaje Automático y Procesamiento de Lenguaje Natural | ChalkStreet

¡Explora todas las opciones y aprende bien! Espero que esto haya ayudado. ¡Feliz aprendizaje!

Answer 15

Los mejores cursos en línea de aprendizaje automático

Aprendizaje automático AZ ™: práctica en Python & R en Data Science [recomendado]

Este curso ha sido diseñado por dos científicos de datos profesionales para que podamos compartir nuestro conocimiento y ayudarlo a aprender teorías complejas, algoritmos y bibliotecas de codificación de manera sencilla.

Le guiaremos paso a paso en el mundo del aprendizaje automático. Con cada tutorial, desarrollará nuevas habilidades y mejorará su comprensión de este desafiante pero lucrativo subcampo de Data Science.

Este curso es divertido y emocionante, pero al mismo tiempo nos sumergimos profundamente en el Aprendizaje automático. Se estructura de la siguiente manera:

• Parte 1 – Preprocesamiento de datos
• Parte 2 – Regresión: Regresión lineal simple, Regresión lineal múltiple, Regresión polinomial, RVS, Regresión del árbol de decisión, Regresión aleatoria de bosques
• Parte 3 – Clasificación: Regresión logística, K-NN, SVM, SVM del núcleo, Bayes ingenuos, Clasificación del árbol de decisión, Clasificación de bosques aleatorios
• Parte 4 – Agrupación en clúster: K-medias, agrupación jerárquica
• Parte 5 – Aprendizaje de reglas de asociación: Apriori, Eclat
• Parte 6: Aprendizaje por refuerzo: confianza superior, muestreo de Thompson
• Parte 7 – Procesamiento de lenguaje natural: modelo de bolsa de palabras y algoritmos para PNL
• Parte 8 – Aprendizaje profundo: redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales
• Parte 9 – Reducción de la dimensionalidad: PCA, LDA, PCA de núcleo
• Parte 10 – Selección de modelo y realce: validación cruzada en k-fold, ajuste de parámetros, búsqueda de cuadrícula, XGBoost

Además, el curso está lleno de ejercicios prácticos que se basan en ejemplos en vivo. Así que no solo aprenderá la teoría, sino que también obtendrá práctica práctica en la construcción de sus propios modelos.

Y como beneficio adicional, este curso incluye plantillas de código R y Python que puede descargar y usar en sus propios proyectos.

Cursos relevantes:-

• Python para Data Science y Machine Learning Bootcamp
• De principiante a avanzado: aprendizaje automático y redes neuronales.

Todo lo mejor .

Answer 16

Aprendizaje automático de Standford por Andrew Ng Video disponible. Si desea seguir y realmente hacer la tarea, y obtener un “certificado”, es demasiado tarde. Ya está a medio camino. Creo que hay que esperar al verano. Pero todavía puedes ver el video con o sin unirse a él “oficialmente”

CS 109 de Harvard
Video disponible.

Digo que si Ng es el primero, entonces el CS 109 llenará el vacío.

Answer 17

Hay muchos cursos en línea para aprender la capacitación sobre aprendizaje automático en la India y puede realizar fácilmente la percepción de que la capacitación sobre aprendizaje automático es una utilización adecuada de la inteligencia artificial que le dará la capacidad de aprender de forma programada. Como tal, se centra apropiadamente en torno al mayor avance de los programas informáticos que fácilmente obtendrán información y la utilizarán en el mejor de los casos. El punto esencial es permitir que las computadoras aprendan todo de una manera fluida sin intercesión humana y que alteren las actividades de una manera acordada.

fuentes de crédito a través de https://www.minds.com/blog/view/ …

Answer 18

El Curso de AI Aplicado es el mejor Curso de Aprendizaje Automático que he encontrado. Lo que hace que este curso sea tan único de los demás es la forma en que el instructor pone todos los cálculos matemáticos complejos en términos simples y lo conecta con aplicaciones del mundo real. Me encanta la forma en que cubren la teoría y los aspectos prácticos muy bien. Los proyectos y tareas fueron bien estructurados y desafiantes.

Si desea aprender Aprendizaje automático, esta podría ser la mejor fuente de applyaicourse.com

Answer 19

– CS 229 es el curso más avanzado, junto con las video conferencias y notas de la conferencia, que está disponible en Internet (curso completo)

– También puede consultar Introducción avanzada al aprendizaje automático: está bastante solo con esas referencias, documentos de investigación y libros. 10715 Introducción avanzada al aprendizaje automático (si está interesado en el tema avanzado): más como una investigación. Estudiando demasiadas cosas y encontrando una buena fuente en internet.

– Luego hay algunos cursos de nivel introductorio en coursera – curso del profesor Ng en coursera

Answer 20

Hola,

Después de un número de estudios de investigación, finalmente fui al curso de ingeniero de inteligencia artificial Simplilearn. Cubre todos los conceptos de R, Python, Tensorflow, Keras, Numpy, Pandas, Anaconda, Ntlp con más de 12 proyectos del mundo real.

Las características de los cursos son las siguientes:

1. Cubre el conocimiento en profundidad en todas las áreas de AL con un enfoque basado en estudios de caso.

2. Curso de seis meses en el que puede obtener opciones de Flexi (puede obtener todas las conferencias en vivo en un año sin barreras).

3. Mike Tamir es el profesorado y es el experto académico número 1 en la Universidad de Berkley y actualmente se desempeña como jefe de AL & ML @ Uber Atg.

4. Acreditado y reconocido por la mayoría de los usuarios, como Deloitte, Microsoft, Google, Cisco, Bosch, Uber, Samsung, etc.

5. Recibirá un Certificado de Maestría en AL que lo diferenciará de los demás.

6.Contenido y currículo es rico y tiene una explicación fácil en él.

7.También se proporciona asistencia laboral al prepararle para las sesiones de entrevista, creación de currículum vitae, compartir el currículum vitae con la compañía respectiva.

•••• Comparé este curso con BACP (las herramientas de Great Lakes Covers son limitadas y he escuchado que es casi autodidacta n solo tengo 40 horas de sesiones en vivo en 6 meses), edureka, Intellipat, Acadgild, Simplilearn vale cada centavo LinkedIn junto con Standford n ​​Harvard clasificó su riqueza en todos y cada uno de los aspectos de la tutoría de la facultad, el plan de estudios, el Apoyo y la clasificación en las principales marcas de influencia educativa.

Todo lo mejor d !!