Важность машинного обучения для специалистов по данным

Машинное обучение — основная область искусственного интеллекта. Это заставляет компьютеры переходить в режим самообучения без явного программирования. Когда эти компьютеры получают новые данные, они учатся, растут, меняются и развиваются сами по себе.

Концепция машинного обучения существует уже давно. Однако возможность автоматически и быстро применять математические вычисления к большим данным сейчас набирает обороты.

Машинное обучение использовалось в нескольких местах, таких как беспилотный автомобиль Google, системы онлайн-рекомендаций (рекомендации друзей на Facebook), предложения предложений от Amazon и для обнаружения кибермошенничества. В этой статье мы узнаем о важности машинного обучения и о том, почему оно должно быть необходимо каждому специалисту по данным.

Ознакомьтесь с курсами по машинному обучению здесь.

Учитесь у лучших в индустрии искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью нашей программы последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения! Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы начать!

Почему машинное обучение важно?

Область машинного обучения постоянно развивается. И вместе с эволюцией растет спрос и важность. Есть одна важная причина, по которой специалистам по обработке данных необходимо машинное обучение, а именно: «Ценноценные прогнозы, которые могут способствовать принятию более эффективных решений и разумных действий в режиме реального времени без вмешательства человека».

Машинное обучение как технология помогает анализировать большие объемы данных, упрощая задачи специалистов по данным в автоматизированном процессе, и получает большую известность и признание. Машинное обучение изменило способы извлечения и интерпретации данных, задействовав автоматические наборы общих методов, которые заменили традиционные статистические методы.

Итак, насколько радикально машинное обучение меняет направление анализа данных?

Для анализа данных традиционно характерен метод проб и ошибок, который становится невозможным, когда речь идет о значительных и разнородных наборах данных. Именно по этой причине большие данные подвергались критике за преувеличение. Доступность большего количества данных прямо пропорциональна сложности создания новых точно работающих прогностических моделей. Традиционные статистические решения больше ориентированы на статический анализ, который ограничивается анализом образцов, замороженных во времени. Достаточно того, что это может привести к ненадежным и неточным выводам.

Решением всего этого хаоса является машинное обучение, предлагающее разумные альтернативы анализу огромных объемов данных. Это шаг вперед по сравнению с информатикой, статистикой и другими новыми приложениями в отрасли. Машинное обучение может давать точные результаты и анализ за счет разработки эффективных и быстрые алгоритмы и модели, управляемые данными для обработки этих данных в режиме реального времени.

Как будет развиваться наука о данных с ростом популярности машинного обучения в отрасли?

Машинное обучение и наука о данных могут работать рука об руку. Примите во внимание определение машинного обучения – способность машины обобщать знания из данных. Без данных машины мало чему могут научиться. Во всяком случае, рост использования машинного обучения во многих отраслях послужит катализатором, который подтолкнет науку о данных к повышению актуальности. Машинное обучение настолько хорошо, насколько хороши данные, которые ему предоставляются, и способность алгоритмов их обрабатывать. В будущем базовые уровни машинного обучения станут стандартным требованием для специалистов по данным.

При этом одним из наиболее важных навыков в области науки о данных является способность оценивать машинное обучение. В науке о данных нет недостатка в интересных вещах для создания новых блестящих алгоритмов обработки данных. Однако чего ему не хватает, так это того, почему все работает и как решать нестандартные проблемы, и именно здесь в игру вступит машинное обучение.

Сертификационный тренинг Simplilearn

Поскольку машинное обучение стало таким повальным увлечением, ученым, работающим с данными, необходимо его изучить. Вот почему Simplilearn представила революционный курс сертификации AI ML, который обеспечивает углубленное обучение используемым приложениям и алгоритмам.

Этот тренинг по машинному обучению даст вам практический опыт в освоении множества востребованных навыков машинного обучения как в контролируемом, так и в неконтролируемом обучении. Наш уникальный подход к изучению конкретных примеров гарантирует, что вы будете работать с данными по мере обучения.

Эта программа обучения, включающая 28 часов обучения под руководством инструктора и два отраслевых проекта в виртуальных лабораториях, — это все, что вам нужно, чтобы стать экспертом в области машинного обучения. Так что иди туда. Пришло время получить сертификат и покорить мир.

Вы также можете принять участие в программе последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения, проводимой совместно с IBM. Эта программа дает вам глубокие знания Python, глубокого обучения с помощью Tensorflow, обработки естественного языка (NPL), распознавания речи, компьютерного зрения и обучения с подкреплением.