Die 5 besten Schulungskurse zu Anwendungsfällen des maschinellen Lernens [inklusive Schulungsmaterial]

Beginnen wir mit einem kleinen Beispiel.

Vorausschauende Wartung in der Fertigung: Maschinelles Lernen (ML) analysiert Sensordaten, um Geräteausfälle vorherzusagen, was eine proaktive Wartungsplanung ermöglicht, Ausfallzeiten minimiert und Abläufe optimiert. Diese Anwendung verbessert die Gerätezuverlässigkeit, senkt die Kosten und maximiert die Produktivität, indem sie Wartungsanforderungen berücksichtigt, bevor sie zu kritischen Problemen werden.

Dies ist eine der unzähligen Anwendungen von ML bei der Hochskalierung und Optimierung von manuell ausgeführten Funktionen (in beliebigem Umfang). Mit diesem Schulungsmodul richten wir uns an alle Arten von Zielgruppen, konzentrieren uns jedoch insbesondere auf diejenigen, die nichts von der Verbreitung von ML wissen, obwohl sie es täglich auf ihren Smartphones oder Computern verwenden. Beispielsweise nutzen Funktionen wie Übersetzung, Gesichtserkennung, Spracherkennung usw. ML.

Der Trainer kann diesen umfassenden Schulungskurs zu Anwendungsfällen des maschinellen Lernens von SlideTeam hier finden . Dieses PowerPoint-Modul bietet sowohl für die Auszubildenden als auch für den Trainer folgende Vorteile:

1. Verstehen, wie sich Technologie auf das Leben auswirkt: Der Erwerb von Kenntnissen über die Anwendungsfälle des maschinellen Lernens kann es Einzelpersonen erleichtern, zu verstehen, wie Technologie ihr Leben beeinflusst. Darin wird der Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Lösung komplizierter Probleme und zur Vorhersage von Ergebnissen beleuchtet. Dadurch können die Potenziale und Grenzen dieser Technologien für den Einzelnen verständlich gemacht werden.
2. Karrieremöglichkeiten:  Qualifizierte Fachkräfte sind im schnell wachsenden Bereich des maschinellen Lernens sehr gefragt und bieten zahlreiche Karrieremöglichkeiten. Personen, die sich mit Anwendungsfällen des maschinellen Lernens vertraut machen, können potenzielle Karrieremöglichkeiten identifizieren. Sie können fundierte Entscheidungen hinsichtlich der Ausübung einer entsprechenden Ausbildung oder Ausbildung treffen. Einzelpersonen können dieses Wissen nutzen, um Beschäftigungsmöglichkeiten in Bereichen wie Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz und Automatisierung zu untersuchen.
3. Informierte Entscheidungsfindung: Um fundierte Entscheidungen in der heutigen Welt zu treffen, muss man sich immer mehr auf Algorithmen des maschinellen Lernens verlassen, die einen wachsenden Einfluss auf verschiedene Entscheidungsprozesse wie maßgeschneiderte Empfehlungen, die Erkennung betrügerischer Aktivitäten und die Diagnose von Erkrankungen haben. Einzelpersonen haben die Möglichkeit, fundiertere Entscheidungen hinsichtlich der von ihnen verwendeten Produkte und der von ihnen ausgewählten Dienstleistungen zu treffen. Auf maschinellem Lernen basierende Lösungen ermöglichen es ihnen, fundiertere Urteile über die Vor- und Nachteile einer Abhängigkeit von ihnen zu fällen.

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Sitzung I: Einführung in die automatische Sprachübersetzung mit ML

Sie haben bereits einen Übersetzer auf Ihrem Telefon, Computer oder einem anderen Gerät verwendet. Diese Unternehmen bieten nicht nur diesen Übersetzungsdienst an; Sie nutzen die Eingaben, um ihre Sprachmodelle zu trainieren, oder anders ausgedrückt: Sie sind das Produkt (aus diesem Grund sind die Dienste kostenlos). In diesem Abschnitt werden Google Translate, Microsoft Translate und Facebook Translator behandelt.

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Die übliche Erfahrung, wenn diese Softwareteile eine falsche oder unangemessene Übersetzung liefern, ist nie das beabsichtigte Ergebnis (auch wenn die Antworten Sie vielleicht zum Lachen bringen).

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Hier erhalten wir die Gelegenheit, einige der Einschränkungen automatischer Sprachübersetzer zu besprechen. Laden Sie dieses PowerPoint-Deck herunter, um auf diese Informationen für Ihre Präsentation zuzugreifen.

Sitzung II: Einführung in die medizinische Diagnose mittels ML

Manche Menschen gehen oder können nicht zum Arzt gehen. Vielleicht leben sie in einer abgelegenen Gegend, vielleicht können sie es sich nicht leisten, oder vielleicht haben sie einfach nur Angst. Die Gründe sind wie bei ML irrelevant; Letztendlich wird jeder die Möglichkeit haben, sich bequem zu Hause diagnostizieren zu lassen.

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In diesem Teil des Moduls diskutieren wir, wie ML zu medizinischen Diagnosen gelangt. Wir befassen uns auch mit der Untersuchung der Ziele eines solchen Versuchs, seiner Vorteile und möglicher Anwendungsbereiche. Lassen Sie das Publikum als unterhaltsame Übung die Genauigkeit der von AL/ML gestellten Diagnose nachschlagen. Die Ergebnisse werden sie schockieren (denken Sie daran, es handelt sich hier nicht um eine seltene, unheilbare Krankheit, sondern eher um etwas, mit dem wir häufig mit unserer eigenen Gesundheit oder denen unserer Lieben zu tun haben).

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Wir schließen diese Sitzung mit einem Vortrag über Organisationen ab, die derzeit ML für medizinische Diagnosen verwenden, wie Google Health, Corti und mehr.

Sitzung III: Einführung in die Bilderkennung mit ML

Jedes Mal, wenn Sie Ihr Telefon mit FaceID entsperren, wird es Sie besser erkennen. Wir alle erinnern uns an das Debakel, als einige iPhones über FaceID von Personen geöffnet werden konnten, die nicht die Besitzer des Geräts waren.

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In diesem Schulungsabschnitt erläutern wir, was Bilderkennung ist, wie sie funktioniert und welche Anwendungen sie bei der Gesichtsanalyse und Tierüberwachung bietet (vielleicht gibt die Technik jedem Schaf in der Herde einen Namen!). Wir lernen auch einige Bilderkennungsmodelle kennen, beispielsweise die Support-Vektor-Maschinen, den Viola-Jones-Algorithmus usw.

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Sitzung IV: Einführung in die Spracherkennung mit ML

„Hey Siri, sende eine Nachricht an Mama.“ Dieser gesprochene Satz aktiviert nicht nur Ihre Apple AI, sondern ermöglicht Ihnen auch, eine Nachricht an Ihre Mutter zu transkribieren. Die Spracherkennung ist hervorragend, macht Spaß und liefert uns Werbung für das, was wir laut besprechen, ähnlich wie ein Spion oder eine Fliege an der Wand. Wie praktisch!

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Aber was genau ist das und wie funktioniert es? Wir beantworten diese Fragen in Sitzung IV und erläutern andere Konzepte wie die wichtigsten Funktionen, Algorithmen und mehr.

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Sitzung V: Wichtige Erkenntnisse und was wir gelernt haben

Alle Pädagogen müssen sicherstellen, dass die Klasse sich an das Gelernte erinnert. In der Abschlusssitzung fassen wir die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Schulungsmodul zusammen und nehmen an einem unterhaltsamen Quiz teil, um das Gedächtnis aller Teilnehmer auf die Probe zu stellen und herauszufinden, ob die wichtigsten Konzepte Teil des Langzeitgedächtnisses der Auszubildenden sind.

Nachdem die Schulung nun abgeschlossen ist, kann der Trainer das Wort für Kommentare und Fragen freigeben, damit jeder seine Zweifel ausräumen und seine Erfahrungen und Schlussfolgerungen einbringen kann.

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Lassen Sie uns etwas maschinelles Lernen lernen 

Die Entwicklung der Technologie ist ein exponentieller Prozess. Bevor Sie es merken, ist diese unangemessene und lustige Übersetzung vollkommen korrekt und im Kontext (YAY). In diesem Blogbeitrag haben wir kurz untersucht, was unsere PPT-Präsentation Ihnen und Ihrem Publikum bietet. Greifen Sie auf das Schulungsmodul zu, um das vollständige Paket zu erhalten.

Die Folien sind inhaltsbereit und zu 100 % bearbeitbar, was mehr Flexibilität bietet und Ihnen Zeit und Energie spart. Die Präsentation ist nur einen Klick entfernt. Warum warten?

FAQs zum maschinellen Lernen

Was ist maschinelles Lernen? Gib ein Beispiel. 

Die Entwicklung von Algorithmen und Modellen steht im Mittelpunkt des maschinellen Lernens, einem Bereich der künstlichen Intelligenz. Dadurch können Computer lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Der Prozess beinhaltet den Einsatz statistischer Methoden, um die Leistung von Maschinen bei einer bestimmten Aufgabe schrittweise zu verbessern.

Ein Beispiel ist die Möglichkeit, einen Algorithmus für maschinelles Lernen mithilfe eines gekennzeichneten E-Mail-Datensatzes (Spam oder nicht Spam) anzuweisen. Die E-Mail-Spam-Erkennung kann hiervon profitieren. Aus den Mustern innerhalb der Daten wird gelernt. Anschließend wird das Fachwissen genutzt, um eingehende E-Mails als Junk oder legitim zu bewerten und zu kategorisieren.

Was sind die vier Grundlagen des maschinellen Lernens? 

Die vier Grundlagen des maschinellen Lernens sind:

1. Daten: Maschinelles Lernen erfordert einen Datensatz, der repräsentativ für das jeweilige Problem oder die jeweilige Aufgabe ist.
2. Algorithmen sind mathematische Modelle und Techniken, die Daten verarbeiten und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen.
3. Training: Der Algorithmus wird anhand des Datensatzes trainiert, um Muster und Beziehungen zu lernen.
4. Bewertung: Das trainierte Modell wird anhand neuer Daten bewertet, um seine Leistung und Genauigkeit zu bewerten.

Was ist maschinelles Lernen mit Python?

Zur Implementierung und Anwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen wird Python zusammen mit seinen Bibliotheken einschließlich Sci-Kit-Learn, TensorFlow und Keras im Prozess des maschinellen Lernens mit Python verwendet. Mit Python und seinen Bibliotheken kann man Algorithmen für maschinelles Lernen anwenden, wie im angegebenen Satz erläutert. Datenmanipulation, Vorverarbeitung, Modellbildung und Auswertung gehören zu den verschiedenen Bereichen, die das umfassende Ökosystem von Python umfassend abdeckt. Aufgrund ihrer Beliebtheit wählen maschinelle Lernaufgaben häufig diese Option