Események
Machine Learning: Az Automatikus Tanulás Művészete
A machine learning vagy gépi tanulás, bár a mesterséges intelligencia korában talán elavultnak tűnhet, valójában egy rendkívül értékes és gyakran használt készség. Ez az algoritmusok alkalmazása a számítógépes rendszerekben, lehetővé téve, hogy azok adatokból tanuljanak és önálló feladatokat végezzenek.
A gépi tanulás különbözik a mesterséges intelligenciától megközelítése, módszerei és alapfelépítése szempontjából, és gyakran szerepel a fizika és más tudományos alkalmazások híreiben.
Legjobb Online Tanfolyamok
Ha többet szeretne megtudni a gépi tanulásról, különféle vállalatok és intézmények kínálnak online tanfolyamokat. Íme néhány a legjobbak közül:
- Legjobb kezdőknek: Introduction to Machine Learning (Google) – Ingyenes, 20 perc
- Legjobb adatelemzőknek: Data Science – Machine Learning (Harvard az edX-en) – Ingyenes tanfolyam, 149 dollár a tanúsítványért, körülbelül 8 hét
- Legjobb hagyományos egyetemi oktatás: Cornell University’s Machine Learning Certificate Program – 3750 dollár, 3,5 hónap
- Legjobb neurális hálózat alkalmazásokhoz: Stanford Machine Learning Specialization (Coursera) – 59 dollár/hó, 2 hónap
- Legjobb aspiráló adatelemzőknek: IBM Introduction to Machine Learning Specialization (Coursera) – 59 dollár/hó, 2 hónap
Gyakorlati Tapasztalatok
A Data Science – Machine Learning tanfolyam például nemcsak elméleti tudást nyújt, hanem egy valós projekten keresztül mutatja be a tanultakat, mint például egy filmajánló rendszer megalkotását, amely a prediktív algoritmusok elsajátítását célozza.
Az ilyen tanfolyamok nemcsak a tudás bővítésére kiválóak, hanem a munkaerőpiacon is előnyt jelentenek, hiszen a résztvevők olyan készségeket sajátítanak el, amelyek egyre keresettebbek a technológiai szektorban.
Érdekes tény: A gépi tanulás alkalmazása a képfeldolgozásban és a természetes nyelvfeldolgozásban forradalmasította a mesterséges intelligencia fejlődését.
Források: Google, Harvard University, Cornell University, Stanford University, IBM, Coursera, edX
