機械学習：それが何であるか、そして学ぶためにどのコースを学ぶべきか

機械学習とは

機械学習、自動学習、または自動学習は、直接関連しています Artificial Intelligence 。 それは基本的に、コンピュータ機器を「学習」させるためのさまざまな技術の開発で構成されています。 タスクを自動化する方法。 これにより、たとえば、機械が私たちの声を認識し、私たちがそれを伝えることを実行できるようになります。

使い続けることで完成するパターンを基本としています。 たとえば、YTube に入ると、興味のあるビデオが表示されます。 自動学習 以前に実行した検索、テーマに応じてフォローしているチャネルなどに基づいています。これにより、興味のある内容に合わせたコンテンツが提供されます。

しかし、私たちはできる これをコンピューティングの多くの分野に適用する 。 詐欺を検出できるため、サイバーセキュリティにも使用できます。 ユーザーが実行するさまざまなパターンを学習し、異常を検出して、サイバー攻撃が発生する前に潜在的なサイバー攻撃の試みを特定できます。

私たちは、これらすべてが日常生活の中ですでに非常に存在していることを目にしていますが、今後数年間はさらにそうなるでしょう. Alexa のようなデバイス、Net-flix や YTube のようなプラットフォームは、機械学習として知られるものを適用できる例です。

 

重要な議題

あなたが何かを勉強したり、特定の職業で訓練したりすることを考えるときはいつでも、あなたは見る必要があります どのシラバスが不可欠か 。 このため、機械学習について学習する主なことについて説明します。これにより、利用可能なさまざまなコースを最大限に活用できるようになります。

シラバスは コースのレベルによって異なります あなたが取るつもりです。 基本、中級、上級レベルのコースが表示されます。 しかし、重要な点は、データ処理技術を適用し、そのデータを理解して分析し、プロジェクトを開発し、さまざまなメカニズムと技術を理解できるようにする方法を教えることであると言えます。

ただし、それがより具体的なコースであるか、より一般的なコースであるかによって異なります。 後者の場合、議題の中に、機械学習の一般的な紹介と、データ処理、処理、分析のさまざまなセクションがあります。これは不可欠なことです。

したがって、これは自動学習コースの一部となる一般的なシラバスであると言えます。

• 機械学習とは
• データの分析
• データ処理
• データ処理
• 機械学習プロジェクトを実行する

 

必要な先行研究

考慮すべきもうXNUMXつの要素は 以前の研究 機械学習コースを受講する必要がある場合があります。 これは、コースのレベルによって異なります。これは、より一般的な基本レベルは、主題の経験を持つことが不可欠となる特定の側面に触れる必要があるより高度なレベルと同じではないためです。

一般的に、必要な研究は プログラミング関連 。 コンピュータ工学、ソフトウェア、ハードウェア、電気通信などの大学の学位を勉強したことが役立つ場合があります。 それらのすべてで、あなたはこれらのコースに役立つ良い基盤を獲得するでしょう。

また、次の方法で特定の知識を得ることができます トレーニングサイクル 、コンピューティングに関連している限り。 それらの中であなたはプログラムすることを学びます。 たとえば、Python言語は機械学習で広く使用されているため、Python言語を学ぶことは非常に役立ちます。

あなたが持っているかもしれない研究に関係なく、コンピュータと技術一般に関連するトピックの知識を持つことは重要です。 これは、これらのコースを受講する際に非常に役立ちます。 さらに、中級または上級レベルのコースを選択する場合は、以前のレベルのコースを受講したという事実も必要になる場合があります。

 

適切な期間

コースの期間は さまざまな要因に依存します 。 最も重要なのはコースの種類です。 多くの異なるトピックに触れなければならないより一般的なものは、より具体的なものに焦点を当てたより具体的なものと同じではないため、期間が短くなる可能性があります。

コースは時間単位で測定されます。 より一般的なものは、少なくとも20〜30時間続く必要があります。 あなたはたった4時間から別のより具体的なものを見つけるでしょう、そしてそれは十分以上でしょう。 したがって、主にそのコースがどのように構成されているか、そしてそれが実際に時間数に対応しているか、それ以上あるべきかどうかを確認する必要があります。

ただし、コースの実際の期間は各学生によって異なります。 言い換えれば、失業している人は、仕事や勉強をしている人と同じではなく、授業を受けるために自由な時間を見つけなければなりません。 場合によっては、完了するまでに数日から数か月かかる場合があります。

これらのコースの良いところは、 オンデマンドで 。 つまり、どこにいてもいつでも動画を見ることができます。 いつでも好きなときに資料を進めるための自由な時間を見つけることができます。

 

雇用機会

私たちは多くの開発が行われている地域に直面しています。現在は非常に存在していますが、数年後にはさらに発展するでしょう。 したがって、それは多くの雇用機会を可能にする問題です。 インテリジェントシステムをプログラムする知識を持った多くの労働者が必要です。

非常に需要が高い ジョブ 機会は機械学習エンジニアの機会です。 また、データアナリスト、機械学習システムの設計者などもいます。音声認識プロジェクトの実行やデータシステムの解釈方法の理解などのタスクに集中できます。

大規模な組織で、多数の労働者がいるチームのプロジェクトで働くことができます。 また、中小企業や独自の事業を立ち上げ、プロジェクトの開発や他の企業への製品の販売に専念することもできます。

 

おすすめのオンラインコース

いくつかお見せします 機械学習について学ぶためのコース 。 さまざまなレベルがあることがわかります。 基本レベルからいくつかを見つけることができますが、中級レベル、または最も複雑な上級レベルもあります。 これらの各レベルは、必要なものやすでに持っている経験に応じて適応するかどうかに応じて変化します。

 

基本レベルのコース

まず、いくつかの基本レベルの機械学習コースに名前を付けることから始めます。 それらを使用すると、を取得することができます 本質的な知識 この問題については、数回のストロークで。 これらは、基本を学び、後でより高いレベルのコースを受講できるようにするための出発点です。

 

プログラマー以外の人のためのKnimaによる機械学習

最初のコースは、人工知能に関連するすべてを教え、プログラミング方法を知らなくても構成できるグラフィックツールを使用して意思決定を行う方法を知ることに基づいています。 したがって、プログラミングの知識がないユーザーにとっては理想的です。 これは、データアナリストおよびこのトピックに関心のあるすべての人を対象としています。

      

なぜ私たちはそれが好き

プログラミングの仕方を知らなくてもいい基本コースなので面白いです。 機械学習について学びたいが、プログラミングに関連することは何も勉強したことがなく、開発するための高度なものを探していない人にとっては非常に便利です。

      

考慮すべきこと

それは基本的なことであり、深く入りすぎないことを覚えておく必要があります。 あなたが探しているのが一般的な学習であるなら、それは良い選択肢です。

 

ビッグデータの紹介

受講できるもうXNUMXつの非常に便利な基本レベルのコースは、このビッグデータ入門です。 機械学習に適用できるビッグデータの概念と用語を学ぶ短いコースです。 このコースでは、使用されているすべてのメカニズムとテクノロジーについて学習します。 基本的な知識を強化し、将来、他のより高度なコースでそれを拡張できるようにしたい場合は、良い出発点です。

なぜ私たちはそれが好き

短いコースですが、非常によく構成されています。 短期間の複数のクラスがありますが、ビッグデータの用語、データタイプ、分析のタイプ、またはデータマイニングについて学ぶことができます。 このテーマで役立つ良い基盤を実現することができます。

考慮すべきこと

これは基本的なレベルであり、ビッグデータなどの特定のものにのみ基づいています。 機械学習に関する幅広い知識を習得することはないため、必要に応じて別の補完的なコースを選択する必要があります。

 

中級レベルのコース

また、いくつかを紹介します 中間レベル あなたがオンラインで見つけることができるコース。 いくつかの基本的なレベルを実行し、レベルを上げてステップを上げたい場合は、これらを表示すると便利です。 もちろん、この場合は多少複雑なので、ある程度の経験が必要になります。

 

ArduinoとTensorflow2.0Kerasを使用した機械学習

これは、Arduinoを使用してニューラルネットワークを最初から実装する方法を学ぶ中級レベルのコースです。 さまざまな実際のアプリケーションを開発し、ニューラルネットワークのさまざまなアーキテクチャを実装できるようになります。 また、独自のデータセットを生成する方法を学ぶこともできます。 これはかなり完全なコースであり、複数のトピックに触れます。

なぜ私たちはそれが好き

彼はさまざまなトピックに触れ、多様な知識をもたらします。 Arduinoでニューラルネットワークを実装することは非常に便利であり、非常によくセグメント化されたクラスが見つかるので、常に注文がある耐えられるコースになります。

考慮すべきこと

これは中級レベルのコースであり、以前の経験が必要になります。 Arduinoの知識が必要であり、Pythonを使用したプログラミングの基本も知っている必要があります。

 

GoogleCloudビッグデータと機械学習

このコースでは、BigQueryと クラウド データ分析を実行するためのDatalab。 また、GoogleCloudPlatformでデータを処理する方法を学ぶこともできます。 それは非常によく構成されており、複数の記事とあなたが学んだことをテストしなければならない実践的な試験があります。

なぜ私たちはそれが好き

このコースでは、機械学習に関連して広く使用されているツールの使用方法を学習します。 TensorFlowでニューラルネットワークを使用する方法を学習します。

考慮すべきこと

必須ではありませんが、仮想化の基本的な知識を持っていることをお勧めします。 他の要件は、オペレーティングシステムとインターネットリソースに関連するすべてを非常にうまく処理する方法を知っていることです。

 

上級レベルのコース

最後に、機械学習に関するより多くの知識を習得するために受講できる、興味深い上級レベルのコースをいくつか紹介します。 以前のレベルのいずれかを実行したことがある場合、それらは非常に便利です。 あなたの知識を広げる そして、あなたが以前に学んだすべてを完成させることができます。

 

RとPythonを使用した多変量統計の上級コース

これは、多変量技術の実行方法とデータ分析の実行方法を学ぶ上級レベルのコースです。 実際のデータに適用するためのRとPythonの実践的なスキルを学びます。 これらは最も人気のあるプログラミング言語のXNUMXつであるため、機械学習に専念するための知識を習得したい場合に便利です。

なぜ私たちはそれが好き

これは、XNUMXつの主要なプログラミング言語に基づいており、非常によく構成されており、機械学習とデータ分析に不可欠な知識を習得できるコースです。

考慮すべきこと

RおよびRStudioプログラムが必要であり、統計に関する知識も必要です。 ただし、上級レベルのコースであるにもかかわらず、豊富な知識は必要ありませんが、以前の経験は役に立ちます。

 

機械学習と人工知能

これは、自動学習と人工知能の知識を習得するもうXNUMXつの上級レベルのコースです。 これは特に実際のケースに適用されます。 ニューラルネットワークの開発と適用を学びます。 それは非常によく構成されており、少しずつ学ぶさまざまなクラスがあります。

なぜ私たちはそれが好き

このコースは、機械学習の重要なトピックに触れており、高度なレベルであるにもかかわらず、非常によく構成されています。 知識を深めたい場合

考慮すべきこと

少なくとも基本的なレベルでは、微積分、幾何学、確率の知識が必要です。 このコースではPythonが広く使用されるため、Pythonを理解することも重要です。

全体として、これらは機械学習で受講できる興味深いコースです。 ご覧のとおり、さまざまなレベルがあります。 彼らと一緒にあなたは彼らがそれを要求する仕事に応募することができるように本質的な知識を学びそしてこの主題であなた自身を訓練することができるでしょう。