मशीन और डीप लर्निंग में ऑनलाइन स्पेशलाइज्ड स्टडीज प्रोग्राम

अवलोकन

मशीन लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की कला की वर्तमान स्थिति को परिभाषित करते हैं। ये प्रौद्योगिकियां, जो डेटा माइनिंग और डेटा विश्लेषण का एक रूप हैं, प्रदान की गई जानकारी से लगातार सीखती हैं। वे छिपे हुए पैटर्न को पहचानते हैं जो अक्सर संगठन को अपेक्षाकृत कम लागत पर नाटकीय प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करते हैं। ये प्रौद्योगिकियां हमारे काम करने, बातचीत करने, और दक्षता पैदा करने के लिए जीने के तरीके में महत्वपूर्ण सुधार कर रही हैं जिसकी पहले कभी कल्पना भी नहीं की गई थी। इन तरीकों को बिक्री, विपणन, विज्ञापन, स्वास्थ्य देखभाल, आपराधिक न्याय, वित्त ग्राहक सहायता, और सेल्फ-ड्राइविंग कारों और अत्यधिक कुशल स्वचालित घरों जैसे नए उद्योगों सहित उद्योगों की एक विविध श्रेणी में लागू किया जा रहा है। संगठन आज न केवल अपने मुख्य व्यवसाय संचालन में सुधार करने के लिए बल्कि नए व्यवसाय मॉडल विकसित करने के लिए भी इन विधियों का उपयोग करते हैं।

कार्यक्रम के लाभ

• उद्योग के विशेषज्ञों से सीखें कि नई अंतर्दृष्टि प्रदान करने और अपने व्यवसाय की प्रतिस्पर्धात्मकता में सुधार करने के लिए मशीन और डीप लर्निंग की कला और विज्ञान को कैसे लागू किया जाए
• व्याख्या करें कि मशीन लर्निंग के लिए किस प्रकार की समस्याएं सबसे उपयुक्त हैं और कौन सी डीप लर्निंग के लिए सर्वोत्तम हैं
• व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए उद्योग में उपयोग की जाने वाली मशीन और डीप लर्निंग सॉफ़्टवेयर टूल को समझें और लागू करें
• विभिन्न प्रकार के सीखने के एल्गोरिदम की व्याख्या करें और कैसे वे अनुपयोगी, अर्ध-पर्यवेक्षित, पर्यवेक्षित और सुदृढीकरण प्रक्रियाओं के बीच अंतर को समझने के लिए लागू होते हैं
• आंतरिक या बाहरी स्रोतों से संरचित और असंरचित पाठ, वीडियो और छवियों सहित वास्तविक डेटा प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला का उपयोग करके एल्गोरिदम लागू करने के लिए कार्यप्रणाली और उपकरण सीखें (जैसे स्क्रैप किया गया वेब डेटा) और उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करें
• विचार करने के लिए संबंधित सॉफ़्टवेयर टूलकिट निर्धारित करें और उन्हें मौजूदा डेटा वर्कफ़्लोज़ में कैसे एकीकृत करें
• मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को डिजाइन करने के लिए अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (AWS) जैसी बुनियादी बिल्डिंग ब्लॉक्स, सामान्य सिद्धांतों और क्लाउड तकनीकों का उपयोग करें
• प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के उपकरण और तकनीक और मानव-निर्मित सामग्री के विश्लेषण में इसका उपयोग सीखें
• तंत्रिका नेटवर्क और गहन शिक्षण उपकरणों का उपयोग करके सामान्य नुकसान और चुनौतियों को समझें
• समझें कि गहन शिक्षण के लिए हार्डवेयर या आभासी मशीनों की क्या आवश्यकता है
• मशीन और डीप लर्निंग बनाम पारंपरिक सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण तकनीकों के बीच अंतर स्पष्ट करें