Усовершенствованные процессы машинного обучения используются предприятиями для более эффективного и действенного выполнения сложных задач благодаря возможностям машинного обучения в вычислениях и анализе больших объемов данных. Ожидается, что рынок машинного обучения вырастет с 1,03 млн долларов США до колоссальных 8,81 млн долларов США при годовом темпе роста 44,1% в течение этого периода. Организации по всему миру используют решения машинного обучения для повышения рентабельности инвестиций, качества обслуживания клиентов и повышения конкурентоспособности. Сертификационный курс Python доступен в каждом крупном и незначительном учреждении в Великобритании и США для обучения молодых разработчиков науке ML.

Что такое машинное обучение?

Это ветвь искусственного интеллекта, используемая для разработки приложений, которые изучают данные и со временем повышают их точность. Приложения машинного обучения создаются в основном разработчиками Python. В науке о данных машинное обучение представляет собой серию шагов статистической обработки. Эти алгоритмы предназначены для поиска закономерностей и особенностей в огромных объемах данных, чтобы помочь компаниям принимать точные решения и прогнозы на основе соответствующих данных. Это в значительной степени инкапсулирует работу разработчика Python.

Будущее машинного обучения

Машинное обучение не ограничивается только наукой о данных, оно распространяется и на другие области, такие как банковское дело, информационные технологии, средства массовой информации и развлечения, автомобильная промышленность и другие.

Автомобильная промышленность:

Автомобильная промышленность извлекает огромную выгоду из машинного обучения, которое изменило концепцию вождения с ног на голову. Такие компании, как Tesla и Mercedes Benz, инвестировали в машинное обучение для запуска автомобилей с автопилотом.

Робототехника:

Робототехника — еще одна область, в которой наблюдается массовое развитие с момента появления машинного обучения. Как разработчик Python, это всегда популярная область интересов. Существует ряд сертификационных курсов Python, в которых рассказывается, как использовать машинное обучение в робототехнике.

Квантовые вычисления:

Хотя мы все еще находимся на начальной стадии МО, нельзя отрицать влияние, которое оно окажет на вывод квантовых вычислений на новый уровень. Системы квантовых вычислений разрабатываются с использованием передовых квантовых алгоритмов, способных обрабатывать данные на сверхвысоких скоростях. Таким образом, машинное обучение сможет увеличить вычислительную мощность системы автоматизации, используемой в различных технологиях.

Компьютерное зрение:

Как видно из названия, компьютерное зрение дает зрение компьютеру или машине. Предоставление машине возможности идентифицировать и анализировать фотографии, видео и графику является целью компьютерного зрения. Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта помогли более эффективно реализовать эту цель.

Сертификационный курс Python в LSET

LSET предлагает комплексный курс Сертификация Python и Искусственная сертификация, где мы изучаем концепции машинного обучения и помогаем студентам получить полное представление о его структурах и процессах. Наши программы сертификации помогут вам освоить все навыки, необходимые для того, чтобы стать профессиональным разработчиком Python. Наши практические курсы разработаны, чтобы дать вам практический подход к обучению. Свяжитесь с нашим координатором курса Python сегодня, чтобы узнать больше о курсах.

"Читать далее…"