Os 5 principais cursos de treinamento em casos de uso de aprendizado de máquina [com material de treinamento incluído]

Comecemos com um pequeno exemplo.

Manutenção preditiva na fabricação: Machine Learning (ML) analisa os dados do sensor para prever falhas de equipamentos, permitindo o agendamento de manutenção proativo, minimizando o tempo de inatividade e otimizando as operações. Esta aplicação melhora a confiabilidade do equipamento, reduz os custos e maximiza a produtividade, atendendo às necessidades de manutenção antes que se tornem problemas críticos.

Essa é uma das inúmeras aplicações do ML para aumentar e otimizar as funções executadas manualmente (em qualquer grau). Com este módulo de formação, dirigimo-nos a todo o tipo de público, mas centramo-nos sobretudo naqueles que desconhecem a prevalência do ML, ainda que o utilizem diariamente nos seus smartphones ou computadores. Por exemplo, funções como tradução, reconhecimento facial, reconhecimento de fala etc. usam ML.

O instrutor pode encontrar este Curso de Treinamento Abrangente em Casos de Uso de Machine Learning da SlideTeam aqui . Este módulo PowerPoint tem os seguintes benefícios para os formandos e também para o formador:

Entendendo como a tecnologia impacta a vida: Obter conhecimento sobre os casos de uso do aprendizado de máquina pode ajudar os indivíduos a compreender como a tecnologia influencia suas vidas. O uso de algoritmos de aprendizado de máquina para resolver problemas complexos e prever resultados é iluminado por ele. O potencial e as limitações dessas tecnologias podem ser compreendidos pelos indivíduos por meio dela.
Oportunidades de Carreira: Profissionais qualificados são altamente procurados no campo de rápido crescimento do aprendizado de máquina, levando a amplas oportunidades de carreira. A identificação de oportunidades de carreira em potencial é possível para indivíduos que aprendem sobre casos de uso de aprendizado de máquina. Decisões informadas podem ser feitas por eles em relação à busca de educação ou treinamento relevante. Os indivíduos podem aproveitar esse conhecimento para investigar oportunidades de emprego em domínios como ciência de dados, inteligência artificial e automação.
Tomada de decisão informada: tomar decisões informadas no mundo de hoje envolve confiar cada vez mais em algoritmos de aprendizado de máquina, que têm um impacto crescente em vários processos de tomada de decisão, como recomendações personalizadas, detecção de atividades fraudulentas e diagnóstico de condições médicas. Os indivíduos têm a capacidade de fazer escolhas mais bem informadas sobre os produtos que utilizam e os serviços que selecionam. As soluções baseadas em aprendizado de máquina permitem que eles façam julgamentos mais informados sobre as vantagens e desvantagens de depender deles.

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Sessão I: Introdução à tradução automática de idiomas usando ML

Você já usou um tradutor antes em seu telefone, computador ou outro dispositivo. Essas empresas não fornecem apenas esse serviço de tradução; eles usam a entrada para treinar seus modelos de linguagem ou, em outras palavras, você é o produto (é por isso que os serviços são gratuitos). Esta seção discute o Google Translate, o Microsoft Translate e o Facebook Translator.

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A experiência usual quando esses softwares fornecem uma tradução incorreta ou inadequada, eles nunca são o resultado pretendido (mesmo que as respostas possam fazer você rir).

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É aqui que temos a oportunidade de discutir algumas das limitações dos tradutores automáticos de idiomas. Baixe este PowerPoint Deck para acessar essas informações para sua apresentação.

Sessão II: Introdução ao Diagnóstico Médico usando ML

Algumas pessoas não vão ou não podem ir ao médico. Talvez eles morem em uma área remota, talvez não possam pagar, ou talvez estejam apenas com medo. As razões são irrelevantes como no caso do ML; em última análise, todos poderão ser diagnosticados no conforto de suas próprias casas.

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Nesta parte do módulo, discutimos como o ML chega a um diagnóstico médico. Também fazemos uma incursão no estudo dos objetivos de tal tentativa, seus benefícios e possíveis áreas de aplicação. Como um exercício divertido, peça ao público que verifique a precisão do diagnóstico feito por AL/ML. Os resultados irão chocá-los (lembre-se, não estamos falando de uma doença terminal rara, mas de algo mais parecido com o que encontramos frequentemente com nossa própria saúde ou com nossos entes queridos).

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Concluímos esta sessão com uma palestra sobre organizações que atualmente usam ML para diagnósticos médicos, como Google Health, Corti e muito mais.

Sessão III: Introdução ao Reconhecimento de Imagem usando ML

Cada vez que você desbloqueia seu telefone com o FaceID, ele o reconhece melhor. Todos nos lembramos do desastre quando alguns iPhones puderam ser abertos via FaceID por pessoas que não eram os proprietários do dispositivo.

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Nesta seção de treinamento, detalhamos o que é reconhecimento de imagem, como funciona e suas aplicações na análise facial e no monitoramento de animais (talvez o técnico dê um nome a cada ovelha do rebanho!). Também aprendemos sobre alguns modelos de reconhecimento de imagem, como as máquinas de vetores de suporte, o algoritmo de Viola-Jones, etc.

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Sessão IV: Introdução ao reconhecimento de fala usando ML

“Ei, Siri, mande uma mensagem para a mamãe.” Esta frase falada não apenas ativa seu Apple AI, mas também permite que você transcreva uma mensagem para sua mãe. O reconhecimento de fala é excelente e divertido e nos dá anúncios sobre o que discutimos em voz alta, como um espião ou uma mosca na parede. Quão conveniente!

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Mas o que exatamente é e como funciona? Respondemos a essas perguntas na Sessão IV e explicamos outros conceitos, como os principais recursos, algoritmos e muito mais.

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Sessão V: Principais conclusões e o que aprendemos

Todos os educadores devem garantir que a turma se lembre do que foi ensinado. Na sessão final, resumimos as principais conclusões do módulo de treinamento e fazemos um teste divertido para estimular a memória de todos e verificar se os principais conceitos fazem parte da memória de longo prazo dos trainees.

Com a formação já realizada, o formador pode abrir espaço para comentários e perguntas para que todos possam tirar as suas dúvidas e trazer as suas experiências e conclusões.

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Vamos aprender um pouco de aprendizado de máquina

A evolução da tecnologia é um processo exponencial. Antes que você perceba, essa tradução inadequada e divertida está perfeitamente correta e no contexto (YAY). Nesta parte do blog, examinamos brevemente o que nossa apresentação PPT oferece a você e ao seu público. Acesse o módulo de treinamento para o pacote completo.

Os slides têm conteúdo pronto e são 100% editáveis, proporcionando mais flexibilidade e economizando tempo e energia. A apresentação está a apenas um clique de distância. Porque esperar?

Perguntas frequentes sobre aprendizado de máquina

O que é aprendizado de máquina? Dê um exemplo.

O desenvolvimento de algoritmos e modelos é o foco principal do aprendizado de máquina, que é um campo dentro da inteligência artificial. Os computadores podem aprender e fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados graças a eles. O processo envolve a utilização de métodos estatísticos para melhorar gradualmente o desempenho das máquinas em uma determinada tarefa.

Uma instância é a possibilidade de instruir um algoritmo de aprendizado de máquina usando um conjunto de dados de e-mail rotulado (spam ou não spam). A detecção de spam de e-mail pode aproveitar isso. Os padrões dentro dos dados são aprendidos. Posteriormente, o conhecimento é utilizado para avaliar e categorizar os e-mails recebidos como lixo ou legítimos.

Quais são os quatro fundamentos do aprendizado de máquina?

Os quatro fundamentos do aprendizado de máquina são:

Dados: o aprendizado de máquina requer um conjunto de dados representativo do problema ou tarefa em questão.
Algoritmos são modelos matemáticos e técnicas que processam os dados e fazem previsões ou decisões.
Treinamento: O algoritmo é treinado no conjunto de dados para aprender padrões e relacionamentos.
Avaliação: O modelo treinado é avaliado em novos dados para avaliar seu desempenho e precisão.

O que é aprendizado de máquina com Python?

Para implementar e aplicar algoritmos de aprendizado de máquina, o Python é usado junto com suas bibliotecas, incluindo sci-kit-learn, TensorFlow e Keras no processo de aprendizado de máquina com Python. Usando Python e suas bibliotecas, pode-se aplicar algoritmos de aprendizado de máquina, conforme explicado na frase fornecida. Manipulação de dados, pré-processamento, construção de modelo e avaliação estão entre as várias áreas amplamente cobertas pelo ecossistema abrangente do Python. Tarefas de aprendizado de máquina geralmente escolhem essa opção devido à sua popularidade.