¿Cómo aprender Machine Learning en línea?

¿Cómo dominar el Machine Learning en línea?

Introducción

El aprendizaje automático es un dominio altamente desarrollado de la tecnología en la actualidad. Esta tecnología permite a los sistemas informáticos aprender y tomar decisiones sin programación técnica. Tiene una variedad de aplicaciones, incluyendo reconocimiento de patrones, análisis de datos y mejora del rendimiento con el tiempo. Esta guía sobre cómo aprender aprendizaje automático en línea te presentará los mejores cursos de aprendizaje automático disponibles en línea y te ayudará a elegir el adecuado.

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático es el área de la inteligencia artificial que utiliza datos y algoritmos para resolver problemas y tomar decisiones de la misma manera que lo hacen los humanos, aumentando su eficiencia con el tiempo. Los tipos de aprendizaje automático incluyen:

• Aprendizaje Supervisado: Este tipo de aprendizaje automático depende de datos y proporciona algoritmos para ayudar al sistema a aprender. El resultado que el usuario proporciona a la máquina es en última instancia el conjunto de datos etiquetados, y el resto de los datos se utilizan como características de entrada. Por ejemplo, si deseas entender las estadísticas y las causas de los fallos de software y la razón detrás de ellos, en ese caso alimentarás a la máquina con los datos de 10 software que hayan fallado, con explicaciones, y diez software que hayan tenido éxito, con razones. Los datos etiquetados supervisan el sistema para comprender los datos que estás buscando potencialmente.
• Aprendizaje No Supervisado: El aprendizaje no supervisado no depende de conjuntos de datos etiquetados y datos. Este tipo de aprendizaje automático ayuda a crear modelos predictivos. Los modelos más comúnmente utilizados en el aprendizaje no supervisado incluyen:
  • Modelos de Markov Ocultos
  • k-means
  • Agrupamiento jerárquico
  • Modelo de mezcla gaussiana
• Aprendizaje por Reforzamiento: El aprendizaje por reforzamiento es similar al conocimiento humano. Este modelo interactúa con el entorno y depende de recibir retroalimentación positiva o negativa. Utiliza un método de prueba y error.

¿Por qué aprender aprendizaje automático en línea?

Aprender aprendizaje automático en línea a través de los mejores programas de aprendizaje automático te brinda una oportunidad de aprendizaje flexible. Aprender habilidades profesionales en línea ofrece numerosos beneficios como:

• Accesibilidad: Uno puede acceder a la gran cantidad de información y riqueza de datos proporcionados por el proveedor del curso en cualquier momento y lugar.
• Flexibilidad: El estudiante puede ajustar su horario de aprendizaje y velocidad de aprendizaje. El mejor curso de aprendizaje automático no obliga a los usuarios a aprender dentro de un marco de tiempo específico.
• Económico: Los cursos de aprendizaje automático en línea son relativamente asequibles y rentables en comparación con los cursos presenciales, incluyendo los costos asociados con infraestructura, mantenimiento y servicio.
• Contenido Relacionado con la Industria: El aprendizaje en línea ofrece contenido relacionado con la industria que enfatiza en proporcionar capacitación relacionada con las tendencias de la industria. Este tipo de aprendizaje permite al estudiante mantenerse al día con las tendencias en el campo tecnológico.
• Atención Personalizada: Los mejores cursos de aprendizaje automático en línea ofrecen asistencia y atención personalizada, lo cual mejora la calidad del desarrollo de habilidades en el estudiante.

¿Cómo es el currículo de un curso de aprendizaje automático?

Los cursos de aprendizaje automático en línea ofrecen excelentes currículos que abarcan todo el alcance de la materia. El currículo general incluye:

• Investigadores de la Universidad de Sharjah desarrollan soluciones de inteligencia artificial para la inclusión del árabe y sus dialectos en el procesamiento del lenguaje natural
• Investigadores de Meta AI presentan un modelo de aprendizaje automático que explora la decodificación de la percepción del habla a partir de registros cerebrales no invasivos.
• Google presenta Vertex AI Search de última generación un cambio de juego para los proveedores de atención médica

• Introducción al Aprendizaje Automático
• Aprendizaje Supervisado y Regresión Lineal
• Clasificación y Regresión Logística
• Árbol de Decisión y Bosque Aleatorio
• Naïve Bayes y Máquina de Vectores de Soporte
• Aprendizaje No Supervisado
• Procesamiento de Lenguaje Natural y Minería de Texto
• Introducción al Aprendizaje Profundo
• Análisis de Series Temporales

Los 5 principales cursos en línea de aprendizaje automático

Los 5 principales cursos en línea de aprendizaje automático que pueden ayudarte a adquirir experiencia en el campo son:

1. Programa Certificado AI & ML BlackBelt Plus

El Programa AI y ML BlackBelt Plus ofrece conocimientos avanzados de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Ofrece una formación integral, experiencia personalizada, práctica práctica, proyectos del mundo real y preparación de sus estudiantes para futuros empleos relacionados con AI y ML, este curso es completo en ofrecer todas las habilidades profesionales para el departamento tecnológico del futuro, todo en un solo curso.

2. Curso de Certificación en Aprendizaje Automático para Principiantes

Este curso en línea de aprendizaje automático es una solución integral para principiantes y personas que buscan un curso completamente gratuito.

El curso ofrece un conocimiento profundo de Python, los conceptos básicos del aprendizaje automático, cómo construir modelos de aprendizaje automático y técnicas de ingeniería de características para mejorar el rendimiento general de un modelo de aprendizaje automático.

3. Programa de inicio de aprendizaje automático

El Programa de inicio de aprendizaje automático permite a los aprendices inscribirse de forma gratuita y enfocarse en aprender modelos de aprendizaje automático y enfrentar situaciones prácticas de la vida real. Este programa de inicio incluye:

• Introducción al aprendizaje automático
• Aprendizaje automático simplificado
• Charlas de expertos

4. Aprendizaje automático aplicado: de principiante a profesional

El curso Aprendizaje automático aplicado: de principiante a profesional ofrece todas las herramientas y técnicas necesarias para resolver problemas comerciales relacionados con el aprendizaje automático. Los conceptos que se cubren incluyen:

• Comprender cómo el aprendizaje automático y la ciencia de datos están cambiando múltiples industrias hoy en día.
• Regresión lineal, regresión logística, árbol de decisiones y algoritmos de bosque aleatorio para construir modelos de aprendizaje automático.
• Comprender cómo resolver problemas de clasificación y regresión en el aprendizaje automático.
• Técnicas de modelado de conjunto como bagging, boosting, máquinas de vectores de soporte (SVM) y trucos de kernel.
• Aprender técnicas de reducción de dimensionalidad como Análisis de Componentes Principales (PCA) y t-SNE.
• Evaluar los modelos de aprendizaje automático y mejorarlos a través de la ingeniería de características.
• Aprender técnicas de aprendizaje automático no supervisado como agrupación de k-medias y agrupación jerárquica.
• Aprender cómo trabajar con diferentes tipos de datos para problemas de aprendizaje automático (tabulares, texto, no estructurados).
• Mejorar y mejorar la precisión de su modelo de aprendizaje automático a través de la ingeniería de características.

5. Introducción a IA y ML

La inteligencia artificial está dando forma a la era tecnológica del futuro. Aprender cursos en línea de aprendizaje automático es una de las selecciones más prominentes que pueden dar encanto al currículum de un profesional. Introducción a IA y ML es un curso premium que puede proporcionar a sus aprendices los siguientes conocimientos clave:

• El estado actual de IA y ML y cómo están afectando a las empresas a nivel mundial.
• Comprensión sólida de lo que significan IA y ML, qué representan en el mercado actual e industrial, cómo funcionan y por qué se debe aprender sobre ellos.
• Conocimiento de los tipos, herramientas y técnicas comunes de captura de datos.

Trabajos y salarios de aprendizaje automático (India y Estados Unidos)

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están revolucionando el mundo que nos rodea. A medida que evolucionan, están cambiando las técnicas de cómo trabajamos y funcionamos. Como resultado, la demanda de expertos en aprendizaje automático está aumentando en India y Estados Unidos. Los roles laborales incluyen ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos e investigadores de IA.

El salario de un ingeniero de aprendizaje automático en Estados Unidos es de $1,51,382, mientras que en India es de Rs. 15,00,000. Los científicos de datos e investigadores de IA también reciben una compensación atractiva. Un científico de datos gana ₹13,50,000 al año en India y $1,27,002 anualmente en Estados Unidos. El salario promedio base para un investigador de IA es de ₹10,05,221 al año en India y de $1,17,542 al año en Estados Unidos.

Conclusión

El aprendizaje automático es un campo altamente competitivo y es muy eficiente para proporcionar futuras oportunidades laborales. Practicar de manera práctica con expertos de la industria mediante cursos de aprendizaje automático en línea puede ayudar a mejorar las habilidades y el expertise de un profesional. Refuerza tus bases y obtén conocimientos avanzados para impulsar tu incipiente carrera en el aprendizaje automático. Da el primer paso para superar a la competencia y conseguir el puesto de científico de datos de tus sueños en empresas MAANG+. ¡Inscríbete ahora!

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