Los 5 mejores cursos de capacitación sobre casos de uso de aprendizaje automático [con material de capacitación incluido]

Comencemos con un pequeño ejemplo.

Mantenimiento predictivo en la fabricación: el aprendizaje automático (ML) analiza los datos de los sensores para predecir fallas en los equipos, lo que permite programar el mantenimiento proactivo, minimizar el tiempo de inactividad y optimizar las operaciones. Esta aplicación mejora la confiabilidad del equipo, reduce los costos y maximiza la productividad al abordar las necesidades de mantenimiento antes de que se conviertan en problemas críticos.

Esta es una de las innumerables aplicaciones de ML en la ampliación y optimización de funciones que se realizan manualmente (en cualquier grado). Con este módulo de capacitación, nos dirigimos a todo tipo de público, pero nos enfocamos especialmente en el que no conoce la prevalencia de ML, incluso cuando lo usan en sus teléfonos inteligentes o computadoras a diario. Por ejemplo, funciones como traducción, reconocimiento facial, reconocimiento de voz, etc. usan ML.

El capacitador puede encontrar este curso de capacitación integral sobre casos de uso de aprendizaje automático de SlideTeam aquí . Este módulo de PowerPoint tiene los siguientes beneficios para los alumnos y también para el capacitador:

Comprender cómo la tecnología afecta la vida: obtener conocimiento sobre los casos de uso del aprendizaje automático puede ayudar a las personas a comprender cómo la tecnología influye en sus vidas. El uso de algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas intrincados y predecir resultados se ilumina. Las personas pueden comprender el potencial y las limitaciones de estas tecnologías a través de esto.
Oportunidades profesionales: los profesionales calificados tienen una gran demanda en el campo de rápido crecimiento del aprendizaje automático, lo que genera amplias oportunidades profesionales. Identificar posibles oportunidades de carrera es posible para las personas que aprenden sobre los casos de uso del aprendizaje automático. Pueden tomar decisiones informadas con respecto a la búsqueda de educación o capacitación relevante. Las personas pueden aprovechar este conocimiento para investigar oportunidades de empleo en dominios como la ciencia de datos, la inteligencia artificial y la automatización.
Toma de decisiones informada: tomar decisiones informadas en el mundo actual implica confiar cada vez más en los algoritmos de aprendizaje automático, que tienen un impacto creciente en varios procesos de toma de decisiones, como recomendaciones personalizadas, detección de actividades fraudulentas y diagnóstico de afecciones médicas. Las personas tienen la capacidad de tomar decisiones mejor informadas con respecto a los productos que utilizan y los servicios que seleccionan. Las soluciones basadas en el aprendizaje automático les permiten emitir juicios más informados sobre las ventajas y desventajas de depender de ellas.

Acceda a los cursos de formación sobre casos de uso de aprendizaje automático

Sesión I: Introducción a la traducción automática de idiomas usando ML

Has usado un traductor antes en tu teléfono, computadora u otro dispositivo. Estas empresas no solo brindan este servicio de traducción; usan la entrada para entrenar sus modelos de lenguaje o, en otras palabras, usted es el producto (es por eso que los servicios son gratuitos). Esta sección trata sobre el Traductor de Google, el Traductor de Microsoft y el Traductor de Facebook.

Acceda a los cursos de formación sobre casos de uso de aprendizaje automático

La experiencia habitual cuando estas piezas de software proporcionan una traducción incorrecta o inapropiada, nunca son el resultado esperado (aunque las respuestas pueden hacerte reír).

Acceda a los cursos de formación sobre casos de uso de aprendizaje automático

Aquí es donde tenemos la oportunidad de discutir algunas de las limitaciones de los traductores automáticos de idiomas. Descargue esta plataforma de PowerPoint para acceder a esta información para su presentación.

Sesión II: Introducción al Diagnóstico Médico mediante ML

Algunas personas no van o no pueden ir al médico. Tal vez vivan en un área remota, tal vez no puedan pagarlo, o tal vez simplemente estén asustados. Las razones son irrelevantes como con ML; en última instancia, todos tendrán la capacidad de recibir un diagnóstico en la comodidad de sus propios hogares.

Acceda a los cursos de formación sobre casos de uso de aprendizaje automático

En esta parte del módulo, analizamos cómo ML llega a un diagnóstico médico. También incursionamos en un estudio de los objetivos de tal intento, sus beneficios y posibles áreas de aplicación. Como ejercicio divertido, haga que la audiencia busque la precisión del diagnóstico realizado por AL/ML. Los resultados los sorprenderán (recuerde, no estamos hablando de una enfermedad terminal rara, sino de algo más en la línea de lo que nos encontramos con frecuencia con nuestra propia salud o la de nuestros seres queridos).

Acceda a los cursos de formación sobre casos de uso de aprendizaje automático

Completamos esta sesión con una charla sobre organizaciones que actualmente usan ML para diagnósticos médicos, como Google Health, Corti y más.

Sesión III: Introducción al Reconocimiento de Imágenes usando ML

Cada vez que desbloqueas tu teléfono con FaceID, te reconoce mejor. Todos recordamos la debacle cuando algunos iPhone podían ser abiertos a través de FaceID por personas que no eran las propietarias del dispositivo.

Acceda a los cursos de formación sobre casos de uso de aprendizaje automático

En esta sección de capacitación, detallamos qué es el reconocimiento de imágenes, cómo funciona y sus aplicaciones en el análisis facial y el monitoreo de animales (¡tal vez la tecnología le dé un nombre a cada oveja del rebaño!). También aprendemos sobre algunos modelos de reconocimiento de imágenes, como las máquinas de vectores de soporte, el algoritmo Viola-Jones, etc.

Acceda a los cursos de formación sobre casos de uso de aprendizaje automático

Sesión IV: Introducción al Reconocimiento de Voz usando ML

“Oye, Siri, envíale un mensaje a mamá”. Esta oración hablada no solo activa tu IA de Apple, sino que también te permite transcribir un mensaje a tu madre. El reconocimiento de voz es excelente y divertido y nos brinda anuncios sobre lo que discutimos en voz alta, como un espía o una mosca en la pared. ¡Que conveniente!

Acceda a los cursos de formación sobre casos de uso de aprendizaje automático

Pero, ¿qué es exactamente y cómo funciona? Respondemos estas preguntas en la Sesión IV y explicamos otros conceptos, como las características clave, los algoritmos y más.

Acceda a los cursos de formación sobre casos de uso de aprendizaje automático

Sesión V: Conclusiones clave y lo que hemos aprendido

Todos los educadores deben asegurarse de que la clase recuerde lo que se enseñó. En la sesión final, resumimos los puntos clave del módulo de capacitación y realizamos un cuestionario divertido para refrescar la memoria de todos y si los conceptos principales son parte de la memoria a largo plazo de los participantes.

Con la capacitación realizada ahora, el capacitador puede abrir la posibilidad de comentarios y preguntas para permitir que todos aclaren sus dudas y presenten sus experiencias y conclusiones.

Acceda a los cursos de formación sobre casos de uso de aprendizaje automático

Aprendamos algo de aprendizaje automático

La evolución de la tecnología es un proceso exponencial. Antes de que te des cuenta, esa traducción inapropiada y divertida es perfectamente correcta y en contexto (YAY). En este artículo de blog, hemos examinado brevemente lo que nuestra presentación PPT le ofrece a usted y a su audiencia. Acceda al módulo de capacitación para el paquete completo.

Las diapositivas están listas para el contenido y son 100 % editables, lo que brinda más flexibilidad y le permite ahorrar tiempo y energía. La presentación está a solo un clic de distancia. ¿Por qué esperar?

Preguntas frecuentes sobre el aprendizaje automático

¿Qué es el aprendizaje automático? Dar un ejemplo.

El desarrollo de algoritmos y modelos es el foco principal del aprendizaje automático, que es un campo dentro de la inteligencia artificial. Las computadoras pueden aprender y hacer predicciones o decisiones sin ser programadas explícitamente gracias a estas. El proceso implica utilizar métodos estadísticos para mejorar gradualmente el rendimiento de las máquinas en una tarea particular.

Un ejemplo es la posibilidad de instruir un algoritmo de aprendizaje automático utilizando un conjunto de datos de correo electrónico etiquetado (spam o no spam). La detección de correo no deseado puede aprovechar esto. Los patrones dentro de los datos se aprenden. Posteriormente, la experiencia se utiliza para evaluar y categorizar los correos electrónicos entrantes como basura o legítimos.

¿Cuáles son los cuatro conceptos básicos del aprendizaje automático?

Los cuatro conceptos básicos del aprendizaje automático son:

Datos: el aprendizaje automático requiere un conjunto de datos que sea representativo del problema o tarea en cuestión.
Los algoritmos son modelos matemáticos y técnicas que procesan los datos y hacen predicciones o decisiones.
Entrenamiento: el algoritmo se entrena en el conjunto de datos para aprender patrones y relaciones.
Evaluación: el modelo entrenado se evalúa con nuevos datos para evaluar su rendimiento y precisión.

¿Qué es el aprendizaje automático con Python?

Para implementar y aplicar algoritmos de aprendizaje automático, se utiliza Python junto con sus bibliotecas, incluidas sci-kit-learn, TensorFlow y Keras, en el proceso de aprendizaje automático con Python. Usando Python y sus bibliotecas, uno puede aplicar algoritmos de aprendizaje automático como se explica en la oración dada. La manipulación de datos, el preprocesamiento, la construcción de modelos y la evaluación se encuentran entre las diversas áreas ampliamente cubiertas por el ecosistema integral de Python. Las tareas de aprendizaje automático a menudo eligen esta opción debido a su popularidad.