Зачем вам нужно изучать машинное обучение в облаке? И почему ИИТ Мадрас?

Если вы думаете, что научить компьютеры и машины думать и рассуждать, как люди, было пределом, подумайте еще раз. Ученые и исследователи продолжают расширять границы возможного. Эти постоянные эксперименты и изобретательность привели к рождению машинного обучения, подмножества искусственного интеллекта.

Машинное обучение — это процесс разработки алгоритмов, обладающих способностью к самообучению. Это означает, что после обучения алгоритма на определенном наборе данных он сможет делать точные прогнозы и выводы на основе ранее представленных данных — так же, как люди принимают решения.

Как можно сделать вывод, это очень сложная, инновационная и сложная область. Ученые только начали очищать его поверхность и реализовывать его полезность. Последний шаг в этом направлении — перенос машинного обучения в облако. Эта область все еще находится в зачаточном состоянии, но обещает огромный потенциал. upGrad признает это и поэтому в сотрудничестве с IIT-Madras запустил программу ML in Cloud.

Почему ML в облачной программе

Когда мы работали и общались со студентами на наших предыдущих курсах машинного обучения, мы осознали большой пробел.

Студенты по всему миру учились и готовились стать профессионалами в области машинного обучения. Они узнавали о контролируемом и неконтролируемом обучении, знакомились со статистикой, оттачивали свое программирование и понимали математику на более глубоком уровне, чем раньше. В конце концов, они превратились в знающих, опытных и энергичных профессионалов в области машинного обучения, которые действительно разбираются в этой области. Затем они применили свои навыки на рабочем месте, где и начались их проблемы. И мы поняли, что основная проблема была общей для всех студентов.

Эта задача заключалась в масштабировании. Компании начинали проекты машинного обучения и искусственного интеллекта, но как только они взлетели и им понадобилось более дорогое оборудование и программное обеспечение, компании притормозили. Они начали искать способы сократить объемы машинного обучения и пойти на компромисс, достигнув в некоторых случаях полного отказа от использования. Это ограничивало возможности профессионалов в полной мере использовать свои знания и приносить реальную пользу компании.

И все же компаниям нужно было машинное обучение. Они все еще делают и будут делать это в обозримом будущем. Где можно было найти золотую середину? Его нужно было найти высоко там, где никто изначально не думал искать: на облаке.

Что предлагает эта программа

Программа машинного обучения в облаке дает частным лицам возможность стать комплексным комплексным решением машинного обучения любой компании. С помощью этой программы вы не только хорошо разберетесь в машинном обучении, но и удовлетворите насущную потребность любой организации в расширении возможностей машинного обучения. Когда придет время для этого, студент ML в облаке будет знать, как и что сделать для этого перехода. Даже если они не разбираются в тонкостях повседневных операций, они смогут хорошо руководить своими командами, потому что обладают необходимыми знаниями.

Вот навыки, которыми вы будете свободно владеть:

Программирование

Основные и необходимые языки, с которыми вы будете работать, — это Python и SQL, поскольку первый требуется для машинного обучения, а второй — для облака.

Концепции машинного обучения

От базового до продвинутого, вы будете изучать все это. Это включает в себя применение соответствующего алгоритма ML для классификации неизвестных данных или прогнозирования их. Также включена возможность изменять и создавать алгоритмы по своему усмотрению и когда возникает необходимость.

Основы облака и Hadoop

Знания о Hadoop, Hive и HDFS необходимы и будут рассмотрены. Как и реализация алгоритмов машинного обучения в облаке на Spark/PySpark (AWS/Azure/GCP).

В целом учебная программа разработана таким образом, чтобы учащиеся изучали локальную реализацию Python, а также облачную реализацию PySpark классических алгоритмов машинного обучения. Кем вы не станете, так это экспертом по облачным вычислениям или экспертом по Hadoop, поскольку в этом курсе мы изучаем облако только в отношении ML. Если вы также хотите овладеть облачными технологиями, вы можете ознакомиться с другими программами upGrad здесь.

Для кого эта программа

Мы провели обширное исследование при разработке этой онлайн-программы. Мы поговорили с отраслевыми экспертами, выпускниками upGrad и провели исследование конкурентов, чтобы понять общую картину рынка.

В результате мы поняли, что ML in Cloud — идеальная программа для следующих людей:

• Аналитики данных/бизнес-аналитики/облачные инженеры с опытом работы не менее 1-2 лет и степенью бакалавра в области инженерии.
• Инженеры-программисты/разработчики приложений/менеджеры по продуктам с опытом работы от 4 до 12 лет и степенью бакалавра компьютерных наук.

Необходим любой из следующих наборов навыков:

• Умение визуализировать данные. Средний уровень владения R/SQL/Python. Глубокое знание отрасли или бизнес-функции.
• Знание C, C++, Java, Python. Знание ООП, методологии Agile и баз данных.

Следующие группы не получат никакой пользы от этой программы:

• Выпускники в областях, не связанных с инженерией, статистикой и инженерией
• Недавние выпускники любой области с опытом работы менее 1 года

Подведение итогов

Таким образом, для правильных программа ML in Cloud — единственная в своем роде программа. Это поможет специалистам, работающим на крупных предприятиях, адекватно и удовлетворительно удовлетворять потребности своей организации в области машинного обучения. upGrad поделится своим опытом преподавания, тогда как IIT-Madras поделится своей долгой историей академического мастерства, реализованной на практике. После того, как вы сделаете все возможное в этой программе, вы можете по праву рассчитывать на взлет в своей карьере инженера облачного машинного обучения. Чего ты ждешь сейчас? Двери открыты!

Если вам интересно узнать об облачных вычислениях и машинном обучении, upGrad в сотрудничестве с IIT-Madras запустил программу «Машинное обучение в облаке». Курс даст вам необходимые навыки для этой роли: математика, обработка данных, статистика, программирование, навыки, связанные с облачными вычислениями, а также подготовит вас к получению работы вашей мечты.