認定付きディープラーニング無料オンラインコース[2022]

データサイエンスの進歩は、私たちが話しているように、業界を飛躍的に変革しています。 世界のAI市場は54％近く成長し、2021年までに226億米ドルに達すると予測されていますが、深層学習市場は41.7％のCAGRで成長し、2023年までに181.6億米ドルの市場規模に達すると予想されています。

これらの統計は、AIとディープラーニングが業界を支配し、IT、ヘルスケア、教育、ゲームなどを含むほぼすべてのセクターに浸透していることを証明するだけです。MLとディープラーニングのアプリケーションと使用例は、数多くあり、多様です。

彼らは、私たちが私たちの周りの世界と対話する方法、私たちが日常生活を送る方法、そして私たちの消費行動をすでに変えました。 そして言うまでもなく、これらの新時代のテクノロジーは、私たちの環境と生活を今後何年にもわたって変化させ続けるでしょう。

ディープラーニングとは何ですか？

ディープラーニングは機械学習のサブセットであり、生物学的脳の構造に触発されて設計されたアルゴリズム（ニューラルネットワーク）を介して機械をトレーニングすることを目的としています。 ディープラーニングの主な焦点は、人間に自然に起こることを機械に教えることです。例と経験を通して学ぶことです。

深層学習では、2〜3〜150層の範囲内に複数の隠れ層を含むニューラルネットワークアーキテクチャを使用します。 これが「ディープ」ラーニングという名前の由来です。 通常、大量のデータ（ラベル付き）データは、深層学習モデルとニューラルネットワークアーキテクチャのトレーニングに使用されます。 これにより、モデルは、手動の特徴抽出に依存するのではなく、データセットから直接特徴を学習して適応させることができます。

ディープラーニングは、テキスト、画像、または音声データから直接分類タスクを実行するようにコンピューターモデルをトレーニングします。 適切にトレーニングされた場合、深層学習モデルは高レベルの精度を達成し、時には人間の能力を上回ります。 自動運転車、音声認識システム、仮想アシスタント、不正検出システム、自然言語処理（NLP）を強化するのはディープラーニングテクノロジーです。 ディープラーニングのテクニックを学びます。

ディープラーニングが重要なのはなぜですか？

ディープラーニングは、比類のないレベルの精度と効率を約束するため、業界全体で急速に人気が高まっています。 ディープラーニングモデルは通常、ラベル付きデータでトレーニングされますが、トレーニングされると「教師なし学習」に習熟します。つまり、生の（非構造化またはラベルなし）データから貴重な洞察を抽出できます。

これがまさに、スピーディーで正確な医療診断の作成からeコマース企業のパーソナライズの強化まで、多くの分野でディープラーニングが使用されている理由です。

ディープラーニングのいくつかのアプリケーションがあります

自動運転– GoogleやTeslaなどの企業は、自動運転を改善するためにディープラーニングを実験しています。 ディープラーニングを搭載した自動運転車は、一時停止の標識、信号機、車両、歩行者などの物体を自動的に検出できます。

産業用自動化–今日、ますます多くの企業がディープラーニングテクノロジーを使用して、製造ユニット、特に重機周辺の労働者の安全性を向上させています。 ディープラーニングシステムは、ワーカー/オブジェクトが安全でないことを自動的に検出して警告し、不要な事故を防ぎます。

航空宇宙–航空宇宙組織は、ディープラーニングを使用して衛星からオブジェクトを特定し、関心のある領域を特定し、軍隊の安全/危険ゾーンを特定し、宇宙船の着陸を成功させます。

医学研究–ディープラーニングには、医学研究の分野で幅広いユースケースがあります。 たとえば、UCLAの研究者は、NantWorksと共同で、AIとディープラーニングを搭載した顕微鏡を開発し、他のどの方法よりも数百倍も速く、数ミリ秒以内にがん細胞を検出しました。

仮想支援–ディープラーニングは、音声翻訳と自動ヒアリングの背後にあるテクノロジーです。 AlexaやSiriのようなスマートパーソナルアシスタントは、仮想支援のためのディープラーニングアプリケーションの最良の例の2つです。

視覚認識–ディープラーニングテクノロジーは、最先端の画像認識システムを開発するために使用されます。 これらのシステムは、場所、日付、顔、オブジェクト、イベントなどの複数の要因に従って画像を分類および並べ替えることができます。

不正の検出– BFSI業界は、ディープラーニングを活用して、デジタルドメインでの不正行為を防止および最小限に抑えています。 ディープラーニングモデルは、顧客のトランザクションパターン、クレジットスコア、およびオンライントランザクションの異常な動作や異常を特定するようにトレーニングされています。 また、不正の検出には、分類や回帰などのML手法が使用されます。

また読む：ディープラーニングの前提条件

NLPを無料で学ぶ：アップグレードの利点

データサイエンスとAIは、現在業界で最も起こっている分野の2つです。データサイエンスでキャリアを築きたい場合は、ディープラーニングとNLPスキルを習得することがプロとしてのキャリアに役立つことがわかります。

upGradには、データサイエンス志望者に最適な無料のディープラーニングコースがあります。 この無料のディープラーニングコースは、upStart-PricelessLearningイニシアチブの下で提供されます。 これは、ディープラーニングの基礎を学び、NLPの強力な基盤を構築するのに役立つ、適切に設計されたコースです。

有能な業界の専門家やメンターによって教えられ、ニューラルネットワーク、活性化関数、データ拡張など、さまざまなディープラーニングの概念について学びます。これらの概念を習得すると、現実の課題を解決するための革新的なMLプロジェクトを構築するのに役立ちます。

コースは4週間で、3つのモジュールに分かれています。

データ分析のための数学

このモジュールでは、ディープラーニングとNLPの概念を理解するために必要な基本的な数学的ツールとテクニックについて候補者に教えることに焦点を当てています。 また、NumPy構文、NumPy配列、およびPythonを介したデータのクリーニングと抽出についても学習します。

ディープラーニングの概要

2番目のモジュールでは、ニューラルネットワークの基本（フィードフォワードとバックプロパゲーション）について説明します。 学習者は、手書きの数字を識別するための深層学習プロジェクトも開発します。

自然言語処理の概要

3番目のモジュールでは、学習者にNLPの基本を紹介します。 また、正規表現を使用して、スペル修正、音声ハッシュ、スパム検出などのツールを構築する方法を候補者に教えます。

結論として、ディープラーニングは、有望なデータサイエンスのキャリアの機会を開くことができる貴重なスキルです。 より多くの組織がディープラーニングのニュアンスを探求し始めると、この分野で新しい職務が生まれます。

必読：ディープラーニングプロジェクトのアイデア

開始方法

機械学習オンラインコースに無料で参加するには、次の簡単な手順に従ってください。

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upStartページにあるすべてのコースは無料で利用でき、金銭的な投資は必要ありません。 これらのコースは、学習の旅を開始し、そのような複雑な科目の基礎を理解するのに役立ちます。

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