Всем привет! Последняя статья, которую я написал, была давным-давно, то есть 2 месяца назад. После этого долгого перерыва я здесь с последней статьей, посвященной новостям, в которых говорится, что Google, технический гигант, запустил программу машинного обучения для всех. В своих предыдущих статьях я всегда старался осветить факты о машинном обучении и искусственном интеллекте. С ростом количества таких областей важно наделить такие навыки правомерным образом.
Машинное обучение - это область, которая относится к искусственному интеллекту. ИИ, как мы все знаем, создает свое присутствие во всех без исключения областях. В областях и областях, от медицины до банковского дела и телекоммуникаций до информационных технологий, ИИ присутствует повсюду. С увеличением объема данных очень важно, чтобы данные обрабатывались правильно и в дальнейшем анализировались соответствующим образом, чтобы приводить к результатам, которые приносят большую пользу предприятиям и их потребителям.
Правильное использование данных и их свойств гарантирует, что любые результаты, которых вы стремитесь достичь, будут близки к высокоэффективным и точным результатам. В ML чем больше данных у вас есть, тем большей точности вы стремитесь достичь. Машинное обучение растет с каждым днем, и до сих пор многие не знают об этой технологии и о грядущей области, которая выводит предприятия и организации на совершенно новый уровень. Помня об этом и чтобы все знали об этом, а также чтобы помочь получить правильные навыки, усвоенные среди молодежи, Google, крупнейшая поисковая система и технический гигант, запустила курс машинного обучения, который является совершенно бесплатным и доступен для всех по всему миру.
Google фокусируется на создании таких технологических продуктов и услуг, которые будут использоваться миллионами и миллиардами людей по всему миру. Помня об этой цели и видении, Google создает большую ценность для мира с точки зрения предоставляемых услуг и продуктов. Один из таких сервисов недавно был запущен в рамках курса машинного обучения. Курс машинного обучения совершенно бесплатный и доступен для всех, кто хочет получить представление о машинном обучении. Будь то студент, исследователь, предприниматель, профессионал, курс рассчитан на всех и каждого.
Курс машинного обучения - это ускоренный курс, предоставляемый Google, который предоставляет практические занятия по API TensorFlow, а также видео-лекции и различные уроки. TensorFlow - это библиотека машинного обучения, предоставленная Google, которая ориентирована на создание продуктов и инструментов машинного обучения. Курс, предлагаемый Google, состоит из следующего:
- 40+ упражнений
- 25 уроков
- 15 часов
- Лекции напрямую от исследователей Google
- Примеры из реального мира
- Интерактивная визуализация алгоритмов в действии
- И многое другое
Принимая во внимание приведенные выше моменты для курса, Google подчеркивает, что любой, кто будет проходить курс, будет полностью осведомлен о том, что такое машинное обучение и как оно работает? Курс Google Machine Learning ответит на множество различных вопросов, связанных с машинным обучением, среди которых есть:
- Чем машинное обучение отличается от традиционного программирования?
- Как работает градиентный спуск?
- Как определить эффективность модели машинного обучения?
- Как представить данные, чтобы программа могла учиться на них?
- И многое другое.
Кроме того, вы можете просмотреть предварительные условия для курса и, в зависимости от вашего опыта, вы можете получить рекомендацию от Google, чтобы пройти курс.
Чтобы пройти курс, посетите: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/
Я надеюсь, что эта статья принесла вам пользу.
Моя рекомендация: машинное обучение - это захватывающая и развивающаяся область, обязательно ознакомьтесь с содержанием курса и, если интересно, присоединитесь к курсу и начните создавать продукты, которые состоят из интеллекта и машинного обучения в них. Преимущество курса состоит в том, что он совершенно бесплатный, а с точки зрения бесплатного использования Google создает для вас потрясающую ценность. Думаю, стоит попробовать.
Если вам нравится статья, хлопайте в ладоши, комментируйте и делитесь тем же, и помогите другим найти статью намного проще.
Автор статьи: Акшай Тошнивал
Первоначально опубликовано на сайте technoitworld.com 3 марта 2018 г.
