EITC/AI/MLP maskinindlæring med Python

by admin / Tirsdag 02 februar 2021 / Udgivet i Ikke kategoriseret

Nuværende status

Ikke tilmeldt

Pris

€110

Kom i gang

Tilmeld dig denne certificering

EITC/AI/MLP Machine Learning med Python er det europæiske IT-certificeringsprogram på de grundlæggende forudsætninger for programmering af maskinlæring med Python-sprog.

Læreplanen for EITC/AI/MLP Machine Learning med Python fokuserer på teoretiske og praktiske færdigheder inden for maskinlæringsprogrammering organiseret inden for følgende struktur, omfattende omfattende videodidaktisk indhold som en reference til denne EITC-certificering.

Machine learning (ML) er studiet af computeralgoritmer, der forbedres automatisk gennem erfaring. Det ses som en del af kunstig intelligens. Maskinindlæringsalgoritmer bygger en model baseret på eksempeldata, kendt som træningsdata, for at komme med forudsigelser eller beslutninger uden at være eksplicit programmeret til at gøre det.

Maskinindlæringsalgoritmer bruges i en lang række applikationer, såsom e-mail-filtrering og computersyn, hvor det er vanskeligt eller umuligt at udvikle konventionelle algoritmer til at udføre de nødvendige opgaver. Maskinindlæring blev defineret i 1959 af Arthur Samuel som ”det fagområde, der giver computere mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret”.

En delmængde af maskinindlæring er tæt knyttet til beregningsstatistik, der fokuserer på at forudsige brug af computere, men ikke al maskinindlæring er statistisk læring. Undersøgelsen af matematisk optimering leverer metoder, teori og anvendelsesdomæner til maskinindlæring. Data mining er et beslægtet felt, der fokuserer på sonderende dataanalyse gennem ikke-overvåget læring. I sin anvendelse på tværs af forretningsproblemer kaldes maskinindlæring også som forudsigende analyse.

Maskinindlæringsmetoder er traditionelt opdelt i tre brede kategorier afhængigt af karakteren af det "signal" eller "feedback", der er tilgængeligt for læringssystemet:

Overvåget læring: Computeren præsenteres med eksempler på input og deres ønskede output, givet af en "lærer", og målet er at lære en generel regel, der kortlægger input til output.
Uovervåget læring: Ingen etiketter gives til indlæringsalgoritmen, hvilket efterlader det alene for at finde struktur i dets input. Uovervåget læring kan være et mål i sig selv (opdage skjulte mønstre i data) eller et middel mod et mål (funktionslæring).
Forstærkningslæring: Et computerprogram interagerer med et dynamisk miljø, hvor det skal udføre et bestemt mål (såsom at køre et køretøj eller spille et spil mod en modstander). Når det navigerer i sit problemrum, får programmet feedback, der er analog med belønninger, som det forsøger at maksimere.

Andre tilgange er blevet udviklet, som ikke passer pænt ind i denne tredobbelt kategorisering, og nogle gange bruges mere end en af det samme maskinlæringssystem. For eksempel emnemodellering, dimensionalitetsreduktion eller metalæring.

Fra 2020 er dyb læring blevet den dominerende tilgang til meget løbende arbejde inden for maskinlæring.

Python er et fortolket programmeringssprog på højt niveau og generelt formål. Pythons designfilosofi lægger vægt på kodelæsbarhed med sin bemærkelsesværdige brug af betydningsfuldt mellemrum. Dens sprogkonstruktioner og objektorienteret tilgang sigter mod at hjælpe programmører med at skrive klar, logisk kode til små og store projekter. Python er ofte beskrevet som et ”batteri inkluderet” sprog på grund af dets omfattende standardbibliotek. Python bruges almindeligvis i kunstig intelligensprojekter og maskinindlæringsprojekter ved hjælp af biblioteker som TensorFlow, Keras, Pytorch og Scikit-learn.

Python er dynamisk skrevet (udfører ved kørsel mange almindelige programmeringsadfærd, som statiske programmeringssprog udfører under kompilering) og indsamles skrald (med automatisk hukommelsesstyring). Det understøtter flere programmeringsparadigmer, herunder struktureret (især procedurel), objektorienteret og funktionel programmering. Det blev oprettet i slutningen af 1980'erne og blev først udgivet i 1991 af Guido van Rossum som en efterfølger til ABC-programmeringssprog. Python 2.0, der blev udgivet i 2000, introducerede nye funktioner, såsom listeforståelse og et skraldopsamlingssystem med referencetælling, og blev afbrudt med version 2.7 i 2020. Python 3.0, udgivet i 2008, var en større revision af det sprog, der er ikke helt bagudkompatibel, og meget Python 2-kode kører ikke uændret på Python 3. Med Python 2s udtjente levetid (og pip er faldet i 2021), understøttes kun Python 3.6.x og senere, med ældre versioner stadig understøtter f.eks. Windows 7 (og gamle installatører, der ikke er begrænset til 64-bit Windows).

Python-tolke understøttes til almindelige operativsystemer og fås til nogle få flere (og tidligere understøttet mange flere). Et globalt samfund af programmører udvikler og vedligeholder CPython, en gratis implementering af open source-reference. En nonprofitorganisation, Python Software Foundation, administrerer og dirigerer ressourcer til Python og CPython-udvikling.

Fra januar 2021 rangerer Python på tredjepladsen i TIOBE's indeks over mest populære programmeringssprog, bag C og Java, efter at have tidligere opnået andenpladsen og deres pris for den mest populære vinding i 2020. Det blev valgt Årets programmeringssprog i 2007, 2010 og 2018.

En empirisk undersøgelse viste, at script-sprog, såsom Python, er mere produktive end konventionelle sprog, såsom C og Java, til programmeringsproblemer, der involverer strengmanipulation og søgning i en ordbog, og fastslog, at hukommelsesforbruget ofte var "bedre end Java og ikke meget værre end C eller C ++ ”. Store organisationer, der bruger Python, inkluderer bl.a. Wikipedia, Google, Yahoo !, CERN, NASA, Facebook, Amazon, Instagram.

Ud over dets kunstige intelligensapplikationer bruges Python ofte som et script-sprog med modulær arkitektur, enkel syntaks og rich text-behandlingsværktøjer til naturlig sprogbehandling.

For at gøre dig nærmere bekendt med certificeringspensum kan du udvide og analysere nedenstående tabel.

EITC/AI/MLP Machine Learning with Python Certification Curriculum refererer til didaktisk materiale med åben adgang i en videoform af Harrison Kinsley. Læreprocessen er opdelt i en trin-for-trin struktur (programmer -> lektioner -> emner), der dækker relevante læseplansdele. Der tilbydes også ubegrænset rådgivning med domæneeksperter.
Tjek for detaljer om certificeringsproceduren Sådan fungerer det.

Maskinindlæring blev defineret i 1959 af Arthur Samuel som "det fagområde, der giver computere mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret". Programmet EITC/AI/MLPP Machine Learning Programming with Python sigter mod at introducere grundlæggende i maskinindlæring (inklusive grundlæggende forståelse af teorien) med fokus på programmering med Python. Bortset fra teorien dækker det applikationer sammen med teoretiske og praktiske aspekter af overvågede, ikke-overvågede og dyblærende maskinlæringsalgoritmer. Programmet dækker lineær regression, K nærmeste naboer, Support Vector Machines (SVM), flad klyngedannelse, hierarkisk klyngedannelse og neurale netværk. Det inkluderer grundlæggende forestillinger om de involverede algoritmer og logikken bagved. Det dækker også diskussion af anvendelserne af algoritmerne i programmering ved hjælp af eksempler på reelle datasæt sammen med moduler (f.eks. Scikit-Learn). Programmet vil også dække detaljer om hver af algoritmerne ved at implementere disse algoritmer i kode, herunder den involverede matematik med indsigt i, hvordan algoritmerne fungerer nøjagtigt, hvordan de kan modificeres, og hvad er deres egenskaber, herunder fordele og ulemper. Algoritmerne involveret i maskinindlæring er ret enkle (som betinget af deres skaleringsnødvendighed for store datasæt), ligesom matematikken, som de er baseret på (lineær algebra).