9 найкращих курсів машинного навчання для прискорення вашої кар’єри [2023]

| | 0 Comments| 11:55 AM
Categories:

Indeed каже, що середня базова зарплата інженера з машинного навчання в Сполучених Штатах становить 152 466 доларів, а якщо ви працюєте на такі великі бренди, як eBay, Snap Inc або Cruise, то вона може перевищувати 200 000 доларів на рік.

Якщо дані — це щось, що вас зацікавило, тоді крок до машинного навчання, безсумнівно, буде корисною кар’єрою, оскільки сьогоднішній світ працює на даних, що призводить до зростання попиту на спеціалістів із обробки даних та експертів з машинного навчання.

Цікаво, де навчитися машинного навчання? Я знаю, що прокручування не закінчується, коли ви шукаєте дорожню карту для вивчення машинного навчання або ресурси для вивчення Data Science в Google.

Однак для ефективного оволодіння навиками важливо пройти добре організований курс, і машинне навчання не є відмінністю. Отже, я склав список найкращих курсів машинного навчання, на яких можна навчатися від експертів.

Як отримати максимум від свого онлайн-курсу?

Якщо ви вирішите навчатися в Інтернеті, варто дотримуватися цих порад.

Самомотивація: навчання онлайн вимагає високої самодисципліни, щоб довести курс до кінця. Оскільки в онлайн-курсах немає підзвітності традиційних занять, я пропоную вам залишатися відповідальними за свій прогрес, щоб продовжувати навчання.

Ви можете досягти цього, ділячись своїм прогресом з іншими, наприклад, публікуючи свої досягнення в соціальних мережах або розповідаючи друзям про свої кроки на курсі.

Приєднуйтеся до обговорення: поговоріть зі своїми колегами про ваші знання та запитайте їх про їхні помилки під час проходження курсу та пропозиції, якщо вони випереджають курс. Це допоможе вам уникнути поширених пасток у навчанні та швидше засвоїти матеріал.

Запитайте про сумніви: деякі онлайн-курси включають сеанси розв’язання сумнівів, а інші надають вам електронну адресу викладача, щоб зв’язатися з ними щодо запитів. Будьте активним учням і звертайтеся за допомогою незалежно від того, чи застрягли ви на завданні, яке потрібно вирішити, чи на концепції, яку потрібно зламати.

Управління часом: Встановлення короткострокових цілей – це шлях до досягнення мети. Отже, встановіть кілька тижневих цілей і визначте точну кількість курсової роботи, яку потрібно виконувати щодня. Таким чином ви зможете відстежувати свій прогрес і закінчити курс вчасно.

Розвивайте необхідні для промисловості навички та знання за допомогою одного з найкращих онлайн-курсів машинного навчання. Давайте перевіримо ці курси зараз!

Спеціалізація з машинного навчання

Створіть міцну основу основ штучного інтелекту та досліджуйте практичні навички машинного навчання за допомогою цієї спеціалізації МЛ, яку пропонує Стенфорд на Coursera.

  Як використовувати батьківський контроль Netflix для керування вмістом

Викладає Ендрю Нґ, засновник DeepLearning.AI і співзасновник Coursera. Крім того, він є професором Стенфордського університету. Думаю, лише його біографія може переконати вас записатися на цей курс.

Ця спеціалізація являє собою програму з 3 курсів, починаючи з машинного навчання під наглядом, яка навчає вас основним і похідним алгоритмам навчання під наглядом, прокладаючи шлях до міцної основи навчання під наглядом.

Спираючись на це, наступний стосується передових алгоритмів, зосереджених на побудові нейронних мереж і багатокласових моделей. І, нарешті, останній курс – Машинне навчання без нагляду, заглиблюється в кластеризацію та допомагає створювати системи рекомендацій.

Що ти навчишся?

  • регресія
  • Класифікація
  • Розширені алгоритми ML
  • Штучна нейронна мережа
  • Рекомендаційні системи
  • Tensorflow

Машинне навчання з Python

Машинне навчання за допомогою Python від IBM навчить вас різним алгоритмам машинного навчання та їх реалізації на Python.

Цей курс є частиною основних програм сертифікації IBM з науки про дані, зокрема IBM Data Science Professional та IBM AI Professional. Сахід Агабозоргі, старший науковець з даних (фахівець із розробки передових аналітичних методів) у IBM, і Джозеф Сантарканджело, науковий співробітник у IBM, є викладачами цього курсу.

Із загальним рейтингом 4,7 із 5 від понад 13 тисяч слухачів, цей найкращий курс машинного навчання є вибором для багатьох ентузіастів даних і студентів.

Дякую останньому модулю курсу! ви отримаєте можливість отримати практичний досвід завдяки включеному в нього проекту.

Що ти навчишся?

  • Машинне навчання
  • Python
  • SciPy і scikit-learn
  • регресія
  • Класифікація
  • Ієрархічна кластеризація

Вступ до машинного навчання

Вступ до машинного навчання охоплює все, що має знати початківець або спеціаліст із обробки даних.

Цей вступний курс є частиною наноступеню Data Analyst від Udacity. Тож пройдіть цей безкоштовний і найкращий курс машинного навчання, щоб вирішити, чи вартий наноступень вашого часу та інвестицій.

Цей курс є повним пакетом, який допоможе вам у наскрізному життєвому циклі машинного навчання, включаючи дослідження даних, вилучення відповідних функцій, вибір найкращого алгоритму машинного навчання та тестування продуктивності моделі.

Хороша частина курсу полягає в тому, що курс не просто викладає вам теорії та очікує, що ви вберете їх, як губка, а радше показує практичні випадки використання для інтуїтивного навчання.

Що ти навчишся?

Машинне навчання у виробництві

Intro to Machine Learning in Production — це перший курс у спеціалізації MLops, у якому кожен курс зосереджений на кожному аспекті розгортання моделей ML у виробництві.

Розуміння машинного навчання та науки про дані є важливим, але ефективне масштабування вашої роботи до виробництва дасть вам конкурентну перевагу. Якщо ви любите дані та розгортання, тоді цей курс може бути тим, що ви шукаєте.

  21 найкраща альтернатива Pastebin для обміну кодом і текстом

Курс більше зосереджений на системах розгортання ML і створенні стратегічних моделей, які безперебійно працюють у виробництві. Крім того, ви дізнаєтесь, як створювати та запускати інтегровані системи машинного навчання у виробництві з мінімальними витратами та максимальною ефективністю.

Пам’ятаєш Ендрю Нга? автор спеціалізованого курсу ML у цьому списку. Що ж, вам буде приємно дізнатися, що той самий експерт із даних також викладав цей курс.

Що ти навчишся?

  • Життєвий цикл і розгортання ML
  • Вибір моделі та стратегії навчання
  • Оцінка моделі
  • Концепція дрейфу
  • Базова лінія моделі
  • Проблеми розгортання
  • Обсяг проекту та дизайн

Python для Data Science і ML

Udemy є найпопулярнішою та доступною платформою електронного навчання, яка налічує понад 50 мільйонів учнів у всьому світі.

Коли ви шукаєте найкращий курс машинного навчання на Udemy, то Python for Data Science і ML Bootcamp безперечно очолюють результати.

Це 25-годинний курс, створений Хосе Портільєю, керівником Data Science для Pierian Training. Цікаво, що деякі співробітники Salesforce, Starbucks і McKinsey є його учнями.

Курс познайомить вас із програмуванням на Python, а потім ознайомиться з аналізом даних і візуалізацією за допомогою Python, а тепер ознайомиться з основними алгоритмами машинного навчання, реалізуючи кожен на практичному сценарії використання.

Що ти навчишся?

  • Програмування на Python
  • Pandas для аналізу даних
  • Seaborn для візуалізації
  • Реалізація алгоритмів ML
  • НЛП
  • Нейронні мережі
  • Вступ до великих даних

Прискорений курс машинного навчання

Математичних основ і синтаксису Python достатньо, щоб почати цей чудовий прискорений курс машинного навчання від розробників Google.

Ви не бачите жодного викладача, який з’являється в кожному модулі курсу. Натомість команда з 2-3 експертів Google надає вміст, дозволяючи їм викладати свої знання у цій величезній галузі ML.

Курс являє собою 15-годинний пакет із 25 уроків, понад 30 завдань і прикладів із реального світу з інтерактивними візуальними матеріалами. Отже, у цьому курсі ви будете використовувати машинне навчання, застосовуючи його в режимі реального часу в різних тематичних дослідженнях і практичних практичних завданнях.

Ця навчальна платформа Google Developers не лише пропонує вам поглиблені курси для вирішення різноманітних проблем машинного навчання, але також включає спеціалізовані курси щодо дерев рішень, кластеризації, систем рекомендацій, класифікації зображень тощо.

Що ти навчишся?

  • Концепції ML
  • Алгоритми ML
  • Реальні приклади
  • Інженерні методи ML

Машинне навчання CS229

Machine Learning CS229 – це 2-3-місячна інтенсивна академічна програма від Стенфордської школи інженерії, яка коштує від 4 до 6 тисяч доларів США.

Оскільки це живий курс, вас навчать не лише звичайних концепцій машинного навчання, але й нещодавніх досліджень машинного навчання та останніх реалізацій у реальному світі.

Починаючи з цієї статті, інструкторами є Тенгю Ма, доцент кафедри інформатики та статистики Стенфордського університету, і Крістофер Ре, доцент Стенфордської лабораторії ШІ.

  Як поділитися екраном свого Mac з іншим Mac

Попередні стандарти для цього курсу трохи вищі. Вам знадобиться ступінь бакалавра з середнім балом більше 3. Крім того, бажано вміння програмувати на Python і базове розуміння Numpy і Pandas. Крім того, щоб швидко осягнути глибину понять, які пояснюються, необхідні знання числення, алгебри та ймовірності.

Що ти навчишся?

  • Контрольоване навчання
  • Кластеризація
  • Статистичне розпізнавання образів
  • Зменшення розмірності
  • Нейронні мережі
  • Реальні програми ML

Основи машинного навчання

Основи машинного навчання – це семимодульний курс від Університету Вашингтона, який починається з сильного вступу до машинного навчання та того, як воно перетворює світ, потім переходить до основних технічних деталей із регресією, продовжується кластеризацією та закінчується спеціальним модулем із глибокого навчання. .

Емілі Фокс, професор машинного навчання Amazon у Вашингтонському університеті, є провідним інструктором і буде присутня під час цього курсу.

Наприкінці цього курсу ви дізнаєтеся, як отримувати функції на рівні будинку, аналізувати настрої на основі відгуків клієнтів, рекомендації щодо продуктів, ефективний пошук зображень і багато іншого, створюючи систему машинного навчання реального прогнозування будинку . Ви можете застосувати ці знання до широкого кола проблем машинного навчання, щоб легко їх вирішувати.

Але багатьом учням було складно встановити та працювати з Graphlab. Крім того, версія Python, яка використовується в цьому курсі, зараз застаріла, що спричиняє проблеми сумісності.

Що ти навчишся?

  • Основи Python
  • Концепції машинного навчання
  • Глибоке навчання
  • Кластеризація
  • Рекомендаційні системи

Наука про дані: машинне навчання

Курс Data Science від Гарварду навчає вас машинному навчанню, проводячи вас через кожен етап створення системи рекомендацій фільмів. Цей курс є частиною професійної програми сертифікації Data Science в Гарварді.

Ви дізнаєтеся про тренувальні дані, побудову передбачуваних зв’язків, випадки перетренованості, перехресну перевірку та багато іншого. Це допоможе вам створити інтуїцію для створення систем рекомендацій для платформ електронної комерції, потокових платформ OTT, нових веб-сайтів тощо,

Це навчання коштуватиме вам приблизно 100 доларів США з необмеженим доступом до матеріалів курсу. Однак він поставляється з безкоштовною версією, у якій ви отримуєте обмежений доступ до матеріалів і не оцінюєте свій прогрес.

Рафаель Ірізаррі, професор біостатистики Гарвардського університету, викладав цей курс.

Що ти навчишся?

  • Алгоритми машинного навчання
  • Аналіз головних компонент
  • Регуляризація
  • Система рекомендацій фільмів
  • Перехресна перевірка

Заключні слова

Оволодіти машинним навчанням складно, але це можливо завдяки списку найкращих курсів машинного навчання, згаданому в цій статті. Незалежно від того, чи ви новачок, який хоче створити основи ML, чи інженер ML, який прагне підвищити рівень своїх навичок, цей список допоможе вам.

Однак, якщо ви серйозно збираєтеся будувати кар’єру в ML, не зупиняйтеся на завершенні курсу. Візьміть свої знання з курсу та реалізуйте їх у проектах. Крім того, тримайте себе в курсі технологій, заглиблюючись у дослідницькі статті.

Ви також можете ознайомитися з цими ресурсами PyTorch, щоб покращити свої навички обробки даних.