なぜクラウドで機械学習を学ぶ必要があるのですか？ そしてなぜIITマドラス？
公開: 2019-10-24人間のように考え、推論するためにコンピューターや機械を訓練することが限界だと思うなら、もう一度考えてみてください。 科学者や研究者は、可能なことの限界を押し上げ続けています。 この絶え間ない実験と創意工夫により、人工知能のサブセットである機械学習が誕生しました。
機械学習は、自己学習機能を備えたアルゴリズムを設計するプロセスです。 これは、アルゴリズムが特定のデータセットでトレーニングされると、人間が決定を下すのと同じように、以前に提示されたデータに基づいて正確な予測と推論を行うことができることを意味します。
推測できるように、これは非常に複雑で革新的で挑戦的な分野です。 科学者たちはその表面を削り始め、その有用性を実行し始めたところです。 その方向への最新のステップは、機械学習をクラウドに導入することです。 この分野はまだ初期段階にありますが、大きな可能性を約束します。 upGradはそれを認識しているため、IIT-Madrasと共同で、MLinCloudプログラムを開始しました。
目次
クラウドプログラムでMLを選ぶ理由
以前のMLコースで生徒と一緒に走り、つながりを深めることで、大きなギャップに気付くようになりました。
世界中の学生がMLの専門家になるために学び、準備を進めていました。 彼らは、教師あり学習と教師なし学習について学び、統計を紹介し、プログラミングを研ぎ澄まし、以前よりも深いレベルで数学を理解していました。 結局、彼らはこの分野を真に理解した知識、熟練、そして熱心なML専門家として浮上してきました。 その後、彼らは自分のスキルを職場に持ち込み、そこで課題が始まりました。 そして、私たちが認識した根本的な課題は、すべての学生に共通していた。
この課題はスケーリングでした。 企業はMLおよびAIプロジェクトを開始しましたが、離陸してより高価なハードウェアとソフトウェアが必要になると、企業はブレーキをかけました。 彼らは、必要なMLの量を削減して妥協する方法を探し始め、場合によっては完全に使用されなくなりました。 これらは、専門家が知識の全範囲を実装し、会社に真の価値をもたらす能力を制限していました。
それでも、企業はMLを必要としていました。 彼らは今でもそうしており、近い将来にもそうするでしょう。 中間点はどこにありましたか？ それは、誰も最初は見ようとは思っていなかった場所、つまり雲の上で発見されることになっていました。
このプログラムが提供するもの
ML in Cloudプログラムにより、個人は企業のエンドツーエンドのパッケージ化されたMLソリューションになる機会が得られます。 このプログラムを使用すると、MLに精通するだけでなく、ML機能をスケールアップするための組織の重要なニーズも解決できます。 この時期が来ると、クラウドのMLの学生は、この移行をどのように、何を行うかを知ることができます。 彼らは日常業務の要点に関与していなくても、適切な知識を十分に備えているため、チームをうまく導くことができます。
流暢になるスキルは次のとおりです。
プログラミング
作業するコア言語と必要な言語はPythonとSQLです。前者はMLに必要であり、後者はクラウドに必要だからです。
機械学習の概念
基本的なものから高度なものまで、すべてを学ぶことができます。 これには、適切なMLアルゴリズムを適用して、未知のデータを分類したり、それについて予測したりすることが含まれます。 また、必要に応じて、必要に応じてアルゴリズムを変更および作成する機能も含まれています。
クラウドとHadoopの基盤
Hadoop、Hive、およびHDFSに関する知識は不可欠であり、カバーされます。 Spark / PySpark（AWS / Azure / GCP）のクラウドでのMLアルゴリズムの実装も同様です。
全体として、カリキュラムは、学生がローカルのPython実装と、古典的な機械学習アルゴリズムのクラウドPySpark実装を学習するように設計されています。 このコースではMLに関連するクラウドのみを調査しているため、クラウドのエキスパートまたはHadoopのエキスパートにはなりません。 クラウドにも習熟したい場合は、ここでより多くのupGradプログラムをチェックできます。
このプログラムの対象者
このオンラインプログラムを作成する際に、私たちは広範な調査を実施しました。 業界の専門家であるupGradの卒業生と話をし、競合他社の調査を実施して、全体的な市場の状況を理解しました。
その結果、MLinCloudは次の人々にとって理想的なプログラムであることがわかりました。
- データアナリスト/ビジネスアナリスト/クラウドエンジニアで、1〜2年以上の経験があり、工学士号を取得しています。
- ソフトウェアエンジニア/アプリケーション開発者/プロダクトマネージャー。4〜12年の経験があり、コンピューターサイエンスの学士号を取得しています。
次のスキルセットのいずれかが必要です。
- データの視覚化に習熟していること。 R / SQL/Pythonの中級レベル。 業界またはビジネス機能に関する深い知識。
- C、C ++、Java、Pythonに習熟している。 OOP、アジャイル手法、およびデータベースに関する知識。
次のグループは、このプログラムの恩恵をまったく受けません。
- 工学、統計学、工学以外の分野の卒業生
- 1年未満の経験を持つあらゆる分野の最近の卒業生
まとめ
したがって、適切なものにとって、MLinCloudプログラムは他に類を見ないプログラムです。 これは、大企業で働く専門家が組織のMLニーズを適切かつ十分に満たすのに役立ちます。 upGradは教育の経験をもたらしますが、IIT-Madrasは、実践的かつ実践的な方法で提供される優れた学問の長い歴史をもたらします。 このプログラムに最善を尽くした後は、MLクラウドエンジニアとしてのキャリアが急上昇することを当然期待できます。 あなたは今何を待っていますか？ ドアが開いています！
クラウドコンピューティングと機械学習について知りたい場合は、upGradがIIT-Madrasと共同で、Machine LearninginCloudプログラムを開始しました。 このコースでは、数学、データラングリング、統計、プログラミング、クラウド関連のスキルなど、この役割に必要なスキルを身に付け、夢の仕事に取り掛かる準備をします。