10 सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग प्रमाणन (जुलाई 2024)

जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कई क्षेत्रों में क्रांति ला रही है, मशीन लर्निंग का महत्वपूर्ण क्षेत्र महत्व में बढ़ जाता है। इस वजह से, एआई के महत्व और यह व्यवसाय पर कैसे लागू होता है, साथ ही डेटा का उपयोग कैसे किया जाए, दोनों को समझने के लिए व्यावसायिक अधिकारियों की उच्च मांग है।

इन सबको देखते हुए, मशीन लर्निंग सर्टिफिकेशन अवसर की खिड़कियां खोल सकता है। जो पाठक कोडिंग में पाठ खोज रहे हैं, उन्हें हमारी वेबसाइट पर आना चाहिए अजगर और टेंसरफ़्लो पाठ्यक्रम.

यहां शीर्ष मशीन लर्निंग प्रमाणपत्रों पर एक नजर है:

1. एमआईटी स्लोअन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: बिजनेस रणनीति के लिए निहितार्थ

व्यावसायिक अधिकारियों को लक्षित करते हुए, इस पाठ्यक्रम में 2 प्रशिक्षक हैं और इसका नेतृत्व डेनिएला रुस द्वारा किया जाता है। रुस एंड्रयू (1956) और एर्ना विटर्बी इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर और एमआईटी में कंप्यूटर विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशाला (सीएसएआईएल) के निदेशक हैं। वह टोयोटा-सीएसएआईएल संयुक्त अनुसंधान केंद्र के निदेशक के रूप में कार्य करती हैं और टोयोटा रिसर्च इंस्टीट्यूट के विज्ञान सलाहकार बोर्ड की सदस्य हैं।

दूसरे प्रशिक्षक थॉमस मेलोन हैं, मेलोन एमआईटी स्लोअन स्कूल ऑफ मैनेजमेंट में सूचना प्रौद्योगिकी और संगठनात्मक अध्ययन के प्रोफेसर हैं। उनका शोध इस बात पर केंद्रित है कि सूचना प्रौद्योगिकी द्वारा प्रदान की गई संभावनाओं का लाभ उठाने के लिए नए संगठनों को कैसे डिज़ाइन किया जा सकता है। उनकी नवीनतम पुस्तक, सुपरमाइंड्स, मई 2018 में प्रकाशित हुआ। उनके पास 11 पेटेंट हैं, उन्होंने तीन सॉफ्टवेयर कंपनियों की सह-स्थापना की है, और उन्हें कई प्रकाशनों में उद्धृत किया गया है जैसे धन, न्यूयॉर्क टाइम्स, तथा वायर्ड.

इस पाठ्यक्रम से आप निम्नलिखित कौशल सीखेंगे:

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और इसके व्यावसायिक अनुप्रयोगों में एक व्यावहारिक आधार, आपको आवश्यक ज्ञान और आत्मविश्वास से लैस करता है अपने संगठन को बदलें भविष्य की एक नवोन्मेषी, कुशल और टिकाऊ कंपनी के रूप में।
• नेतृत्व करने की क्षमता सूचित, रणनीतिक निर्णय लेना और व्यावसायिक प्रदर्शन को बढ़ाना आपके संगठन के संचालन के तरीके में प्रमुख एआई प्रबंधन और नेतृत्व अंतर्दृष्टि को एकीकृत करके।
• एक शक्तिशाली दोहरा दृष्टिकोण दो एमआईटी स्कूलों से - एमआईटी स्लोअन स्कूल ऑफ मैनेजमेंट और एमआईटी कंप्यूटर साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी - आपको बिजनेस लेंस के माध्यम से एआई प्रौद्योगिकियों की एक अच्छी वैचारिक समझ प्रदान करती है।

2. ऑक्सफोर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

यह पाठ्यक्रम आपको एआई, व्यवसाय के लिए इसकी क्षमता और इसके कार्यान्वयन के अवसरों को समझने में सक्षम बनाने के इरादे से डिज़ाइन किया गया है।

इस पाठ्यक्रम का नेतृत्व मैथियास होलवेग ने किया है, मैथियास एक प्रशिक्षित औद्योगिक इंजीनियर हैं और उनकी रुचि इस बात में है कि संगठन प्रक्रिया-सुधार प्रथाओं को कैसे उत्पन्न करते हैं और बनाए रखते हैं। उनका शोध प्रक्रिया-सुधार पद्धतियों के विकास और अनुकूलन पर केंद्रित है क्योंकि उन्हें विनिर्माण, सेवा, कार्यालय और सार्वजनिक क्षेत्र के संदर्भों में लागू किया जा रहा है।

इस पाठ्यक्रम से आपको निम्नलिखित बुनियादी बातों की समझ होगी:

• आपके संगठन में एआई की संभावनाओं को पहचानने और उनका आकलन करने की क्षमता इसके कार्यान्वयन के लिए एक व्यावसायिक मामला बनाएं।
• जैसे AI के पीछे की प्रौद्योगिकियों की एक मजबूत वैचारिक समझ मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क और एल्गोरिदम।
• ऑक्सफ़ोर्ड सैड संकाय और कई उद्योग विशेषज्ञों से अंतर्दृष्टि, आपको एआई और इसके बारे में एक सूचित राय विकसित करने में मदद करती है सामाजिक और नैतिक निहितार्थ.
• एआई, इसके इतिहास और विकास की प्रासंगिक समझ, आपकी मदद करेगी इसके भविष्य के प्रक्षेप पथ के लिए प्रासंगिक भविष्यवाणियाँ करें।

3. एमआईटी स्लोअन अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग: डेटा की क्षमता को अनलॉक करना

यह पाठ्यक्रम इस बात पर केंद्रित है कि कैसे मशीन लर्निंग डेटा का उपयोग कर सकती है - चाहे वह कितना भी छोटा क्यों न हो - एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए।

5 प्रशिक्षकों की विशेषता वाले इस पाठ्यक्रम का नेतृत्व एंटोनियो टोरल्बा द्वारा किया जाता है, डेल्टा इलेक्ट्रॉनिक्स इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर, एआई+डी संकाय के प्रमुख, ईईसीएस विभाग, एमआईटी सीएसएआईएल।

इस पाठ्यक्रम में आप जानेंगे कि कैसे मशीन लर्निंग तकनीक डेटा की क्षमता को परिभाषित कर रही है। समझें कि कैसे प्रतिनिधित्व सटीक एआई मॉडल बनाने के लिए आवश्यक लेबल की मात्रा को नाटकीय रूप से कम कर सकता है। एक बार जब आपको इन बुनियादी बातों की समझ हो जाएगी तो आप यह सीखने में प्रगति करेंगे कि पूर्व-प्रशिक्षित एआई मॉडल संगठनों में प्रतिनिधित्व सीखने और जेनरेटिव मॉडलिंग की तैनाती को कैसे प्रभावित कर सकते हैं।

आप अंततः सटीक एमएल मॉडल के निर्माण में व्याख्या और कार्य-कारण के महत्व की खोज करेंगे, और अंत में आप अपने संगठन में मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने की वास्तविकताओं का पता लगाएंगे।

यह इन मुख्य डेटा बुनियादी बातों की समझ प्रदान कर सकता है:

• प्रतिनिधित्व सीखना कैसे व्यावसायिक समस्याओं का समाधान कर सकता है और एआई पहल पर आरओआई बढ़ा सकता है, इसकी गहन समझ।
• किसी संगठन में जनरेटिव मॉडल की चुनौतियों, अवसरों और महत्वपूर्ण विचारों के बारे में जानकारी।
• पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों के परिदृश्य का एक समग्र दृश्य और अपने संगठन में इन मॉडलों का सर्वोत्तम उपयोग कैसे करें।

• आपके संदर्भ में पारदर्शी, व्याख्या योग्य एमएल मॉडल बनाने की क्षमता।

4. एलएसई मशीन लर्निंग: व्यावहारिक अनुप्रयोग

अपने डेटा कौशल को उन्नत करें और मशीन लर्निंग के व्यावसायिक अनुप्रयोगों की तकनीकी समझ विकसित करें।

यह पाठ्यक्रम यह सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों को अनुकूलित करने के लिए डेटा के उचित उपयोग और प्रसंस्करण की खोज से शुरू होने वाली डेटा रणनीति को कैसे निष्पादित किया जाए। अन्य चर (सुविधाओं या भविष्यवक्ताओं) के एक सेट से एक सतत चर (प्रतिक्रिया या लक्ष्य) की भविष्यवाणी करने के लिए एक पर्यवेक्षित मशीन सीखने की तकनीक के रूप में प्रतिगमन का अन्वेषण करें।

आप अंततः समझ जाएंगे कि भविष्यवाणी की सटीकता में सुधार करने के लिए पेड़-आधारित तरीकों और सामूहिक सीखने के तरीकों को कैसे लागू किया जाता है, लेकिन अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि तंत्रिका नेटवर्क क्या हैं, इसके सबसे सफल अनुप्रयोग, और इसका उपयोग व्यावसायिक संदर्भ में कैसे किया जा सकता है।

इस पाठ्यक्रम को पूरा करने के बाद आप:

• की गहन समझ हो विभिन्न मशीन सीखने की तकनीकें, जिसमें प्रतिगमन, सामूहिक शिक्षण और वृक्ष-आधारित पद्धतियां शामिल हैं।
• आर में कोड करने और मशीन लर्निंग तकनीकों को लागू करने की क्षमता विभिन्न प्रकार के डेटा के लिए.
• के प्रति एक्सपोजर मशीन लर्निंग की नवीनतम सीमाएं, जैसे कि तंत्रिका नेटवर्क और इन्हें व्यवसाय में कैसे लागू किया जा सकता है।
• एक है योग्यता का प्रमाण पत्र एलएसई से, एक विश्व-अग्रणी सामाजिक विज्ञान विश्वविद्यालय।

5. बिजनेस में एमआईटी स्लोअन मशीन लर्निंग

यह एक और कोर्स है जो डेनिएला रस और थॉमस मेलोन द्वारा है। यह पाठ्यक्रम इस बात पर केंद्रित है कि आपकी सोच और व्यावसायिक अनुप्रयोगों दोनों में परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकी का लाभ कैसे उठाया जाए।

आप मशीन लर्निंग और व्यवसाय में इसकी बढ़ती भूमिका के बारे में सीखना शुरू करेंगे। आप डेटा की भूमिका और कार्यान्वयन योजना के महत्व को समझेंगे। सेंसर, भाषा और लेनदेन डेटा का उपयोग करके मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग के लिए आवश्यकताओं की खोज करके इसका पालन करें। यहां से आप मशीन लर्निंग के लिए एक कार्यान्वयन योजना विकसित करने में सक्षम होंगे, और व्यवसाय में मशीन लर्निंग के भविष्य पर विचार कर सकेंगे।

इस पाठ्यक्रम से आपको निम्नलिखित मुख्य बिंदुओं की अच्छी समझ मिलनी चाहिए:

• के लिए एक व्यावहारिक कार्य योजना व्यवसाय में मशीन लर्निंग को रणनीतिक रूप से लागू करें, आपके संगठन को प्रभावी ढंग से मार्गदर्शन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
• मशीन लर्निंग के तकनीकी तत्वों का एक्सपोजर, कोड या प्रोग्राम की आवश्यकता के बिना, आपको अपनी रणनीतिक सोच में इस तकनीक का लाभ उठाने में मदद मिलेगी।
• सम्मानित एमआईटी संकाय और मशीन लर्निंग विशेषज्ञों से अंतर्दृष्टि, नए कैरियर के अवसरों को खोलने के लिए बहुमूल्य क्षमता प्रदान करता है।

6. कॉग्निलिटिका - एआई (सीपीएमएआई) प्रमाणन के लिए संज्ञानात्मक परियोजना प्रबंधन

यह सबसे व्यापक पाठ्यक्रम है जो कॉग्निलिटिका द्वारा पेश किया जाता है और इसमें डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग शामिल है।

सीपीएमएआई पद्धति सफल एआई और एमएल परियोजनाओं के लिए उद्योग की सर्वोत्तम अभ्यास पद्धति है। कॉग्निलिटिका का सीपीएमएआई प्रशिक्षण और प्रमाणन आपको अपने एआई और एमएल प्रयासों में सफल होने के लिए तैयार करता है, चाहे आप अभी शुरुआत कर रहे हों या कार्यान्वयन की राह पर हों।

यह कार्यक्रम परियोजना प्रबंधन एआई के सभी पहलुओं पर केंद्रित डेटा है, और इसमें डेटा विज्ञान, कुछ विषय शामिल हैं जिन्हें कवर किया जाएगा:

• एआई और एमएल शब्दावली और अवधारणाओं के मूल सिद्धांत
• एआई के सात पैटर्न
• एआई परियोजना प्रबंधन सर्वोत्तम अभ्यास
• सीपीएमएआई का उपयोग करके वास्तविक एआई परियोजनाओं में गहराई से उतरें
• पर्यवेक्षित, अप्रशिक्षित और सुदृढीकरण सीखने के तरीके, दृष्टिकोण, अवधारणाएं और एल्गोरिदम
• एआई से संबंधित डेटा विज्ञान के सबसे महत्वपूर्ण पहलू
• व्यावसायिक समझ, डेटा समझ, डेटा तैयारी, मॉडल विकास, मॉडल मूल्यांकन और मॉडल संचालन एक साथ कैसे फिट होते हैं
• एआई के लिए पुनरावृत्तीय और चुस्त तरीके
• नैतिक और जिम्मेदार एआई सिस्टम कैसे बनाएं
• एक आदर्श एआई टीम कैसे तैयार करें

यह कार्यक्रम निम्नलिखित सुविधाएँ प्रदान करता है और पूर्णता प्रमाणपत्र प्रदान करता है:

• सभी कौशल स्तर
• प्रशिक्षण पूरा करने के लिए प्रशिक्षुओं के पास छह (6) महीने तक का समय है
• प्रशिक्षु को कक्षा के समापन के बाद तीस (30) दिनों तक रिकॉर्ड किए गए वीडियो और प्रशिक्षण सामग्री तक पहुंच प्रदान की जाती है
• अवधि: 30 घंटे

7. आईबीएम मशीन लर्निंग प्रोफेशनल सर्टिफिकेट

आईबीएम का यह प्रमाणपत्र उन लोगों के लिए है जो मशीन लर्निंग में करियर के लिए आवश्यक कौशल और अनुभव विकसित करना चाहते हैं। कार्यक्रम में 6 पाठ्यक्रम शामिल हैं जो आपको मुख्य एल्गोरिदम और उनके उपयोग की समझ विकसित करने में मदद करते हैं। जबकि मध्यवर्ती कार्यक्रम कंप्यूटर कौशल और डेटा का लाभ उठाने में रुचि रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए उपयोगी है, पायथन प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी और रैखिक बीजगणित में कुछ पृष्ठभूमि की सिफारिश की जाती है।

इस प्रमाणीकरण के मुख्य पहलू इस प्रकार हैं:

• 6-कोर्स कार्यक्रम
• अनसुपरवाइज्ड लर्निंग, सुपरवाइज्ड लर्निंग, डीप लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में कौशल
• समय श्रृंखला विश्लेषण और उत्तरजीविता विश्लेषण जैसे विशेष विषय
• ओपन सोर्स फ्रेमवर्क और लाइब्रेरीज़ के साथ अपनी खुद की परियोजनाओं को कोड करें
• पूरा होने पर आईबीएम से डिजिटल बैज
• अवधि: 6 महीने, 3 घंटे/सप्ताह

8. आईबीएम एआई इंजीनियरिंग प्रोफेशनल सर्टिफिकेट

शीर्ष मशीन लर्निंग प्रमाणपत्रों में से एक, इस 6-कोर्स व्यावसायिक प्रमाणपत्र का उद्देश्य व्यक्तियों को एआई या एमएल इंजीनियर के रूप में सफल होने के लिए आवश्यक उपकरण देना है। इसमें मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग की मूलभूत अवधारणाओं को शामिल किया गया है, जैसे सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग। आप यह भी सीखेंगे कि गहरे आर्किटेक्चर का निर्माण, प्रशिक्षण और तैनाती कैसे करें।

इस प्रमाणीकरण के मुख्य पहलू इस प्रकार हैं:

• 6-कोर्स कार्यक्रम
• पायथन के साथ पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित शिक्षण
• SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, और Tensorflow जैसी लोकप्रिय मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग लाइब्रेरी लागू करें
• ऑब्जेक्ट रिकॉग्निशन, कंप्यूटर विज़न, इमेज और वीडियो प्रोसेसिंग, टेक्स्ट एनालिटिक्स और एनएलपी से जुड़ी समस्याओं से निपटें
• पूरा होने पर आईबीएम से डिजिटल बैज
• अवधि: 8 महीने, 3 घंटे/सप्ताह

9. स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी द्वारा मशीन लर्निंग

स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय द्वारा प्रस्तावित यह कक्षा सबसे प्रभावी मशीन लर्निंग तकनीक सिखाती है, और आपको अपने लिए काम करने के लिए उन्हें लागू करने का मौका मिलता है। कक्षा नई समस्याओं पर तकनीकों को लागू करने के लिए आवश्यक ज्ञान भी प्रदान करती है। यह एक व्यापक पाठ्यक्रम है और मशीन लर्निंग, डेटामाइनिंग और सांख्यिकीय पैटर्न पहचान का परिचय है।

इस पाठ्यक्रम के मुख्य पहलू इस प्रकार हैं:

• सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग जैसे विषय
• असंख्य केस अध्ययन और अनुप्रयोग
• स्मार्ट रोबोट, टेक्स्ट अंडरस्टैंडिंग, कंप्यूटर विज़न, मेडिकल इंफॉर्मेटिक्स, ऑडियो और डेटाबेस माइनिंग बनाने के लिए लर्निंग एल्गोरिदम लागू करना
• प्रतिस्पर्धा पर साझा करने योग्य प्रमाणपत्र
• अवधि: 60 घंटे

10. उन्नत शिक्षण एल्गोरिदम

यह छोटा लेकिन प्रभावशाली पाठ्यक्रम DeepLearning.AI और स्टैनफोर्ड ऑनलाइन के सहयोग से बनाया गया एक मूलभूत ऑनलाइन कार्यक्रम प्रदान करता है। इस शुरुआती-अनुकूल कार्यक्रम में, आप मशीन लर्निंग के मूल सिद्धांतों को सीखेंगे और वास्तविक दुनिया के एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए इन तकनीकों का उपयोग कैसे करें।

इस पाठ्यक्रम के मुख्य पहलू इस प्रकार हैं:

• विशेषज्ञों से अंतर्दृष्टि
• मल्टी-क्लास वर्गीकरण करने के लिए TensorFlow के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क बनाएं और प्रशिक्षित करें
• मशीन लर्निंग विकास के लिए सर्वोत्तम अभ्यास लागू करें ताकि आपके मॉडल वास्तविक दुनिया में डेटा और कार्यों को सामान्यीकृत कर सकें
• यादृच्छिक वनों और संवर्धित वृक्षों सहित निर्णय वृक्षों और वृक्ष संयोजन विधियों का निर्माण और उपयोग करें
• मशीन लर्निंग विकास के लिए सर्वोत्तम अभ्यास लागू करें ताकि आपके मॉडल वास्तविक दुनिया में डेटा और कार्यों को सामान्यीकृत कर सकें
• अवधि: 34 घंटे