Skutečně říká, že průměrný základní plat inženýra strojového učení ve Spojených státech je 152 466 dolarů, a pokud pracujete pro velké značky, jako je eBay, Snap Inc nebo Cruise, může to přesáhnout 200 000 dolarů ročně.
Pokud vás data přitahují, pak je vstup do Machine Learning bezpochyby prospěšnou kariérou, protože dnešní svět běží na datech, což má za následek rostoucí poptávku po datových vědcích a expertech na strojové učení.
Zajímá vás, kde se naučit strojové učení? Vím, že svitek nekončí, když hledáte plán pro výuku Machine Learning nebo zdroje pro výuku Data Science na Googlu.
Nicméně absolvování dobře organizovaného kurzu, abyste se naučili jakoukoli dovednost, je zásadní pro její efektivní zvládnutí a strojové učení není jiné. Takže jsem sestavil seznam nejlepších kurzů strojového učení, které se můžete učit od odborníků.
Table of Contents
Jak z online kurzu vytěžit maximum?
Pokud se rozhodnete učit online, pak se tyto tipy vyplatí dodržovat.
Sebemotivace: Učení online vyžaduje velkou sebekázeň, abyste kurz dotáhli až do konce. Vzhledem k tomu, že online kurzy postrádají odpovědnost tradičních tříd, navrhuji, abyste zůstali odpovědní za svůj pokrok, abyste se mohli učit.
Můžete toho dosáhnout sdílením svého pokroku s ostatními, například zveřejňováním svých úspěchů na sociálních sítích nebo vyprávěním o svých krocích v kurzu svým přátelům.
Zapojte se do diskuse: Promluvte si se svými kolegy v kurzu o svých poznatcích a zeptejte se jich na jejich chyby při absolvování kurzu a návrhy, pokud jsou v kurzu napřed. To vám pomůže vyhnout se běžným učebním nástrahám a rychleji zvládnout látku.
Zeptejte se pochybností: Některé z online kurzů přicházejí s lekcemi pro odstranění pochybností a jiné vám poskytnou e-mail instruktora, abyste je mohli kontaktovat s dotazy. Staňte se aktivním studentem a přijměte pomoc, ať už jste uvízli na úkolu, který chcete vyřešit, nebo na konceptu, který chcete rozluštit.
Time Management: Stanovení krátkodobých cílů je způsob, jak dosáhnout svého cíle. Stanovte si tedy nějaké týdenní cíle a rozhodněte se o přesném množství práce v kurzu, kterou každý den dokončíte. Tímto způsobem můžete sledovat svůj pokrok a dokončit kurz včas.
Rozvíjejte potřebné dovednosti a znalosti pro průmysl pomocí jednoho z nejlepších online kurzů strojového učení. Pojďme se nyní na tyto kurzy podívat!
Specializace na strojové učení
Vybudujte si pevný základ základů umělé inteligence a prozkoumejte praktické dovednosti strojového učení s touto specializací ML, kterou nabízí Stanford na Coursera.
Učí Andrew Ng, zakladatel DeepLearning.AI a spoluzakladatel Coursera. Kromě toho je profesorem na Stanfordské univerzitě. Myslím, že jen jeho životopis vás může přesvědčit, abyste se do tohoto kurzu zapsali.
Tato specializace je 3-kurzový program, počínaje strojovým učením pod dohledem, který vás naučí základní a odvozené algoritmy učení pod dohledem a připraví půdu pro pevný základ v učení pod dohledem.
Na základě toho je další o pokročilých algoritmech zaměřených na budování neuronových sítí a vícetřídních modelů. A konečně poslední kurz – strojové učení bez dozoru, se ponoří do shlukování a pomůže vám vytvořit systémy doporučování.
Co se naučíš?
- Regrese
- Klasifikace
- Pokročilé ML algoritmy
- Umělá neuronová síť
- Systémy doporučení
- Tensorflow
Strojové učení s Pythonem
Strojové učení s Pythonem od IBM vás naučí různé algoritmy strojového učení a jejich implementace v Pythonu.
Tento kurz je součástí hlavních certifikačních programů IBM v oblasti datové vědy, včetně IBM Data Science Professional a IBM AI Professional. Saheed Aghabozorgi, Sr Data Scientist (odborník na vývoj pokročilých analytických metod) v IBM, a Joseph Santarcangelo, Data Scientist v IBM, jsou instruktory tohoto kurzu.
S celkovým hodnocením 4,7 z 5 od více než 13 tisíc studentů je tento nejlepší kurz strojového učení vhodnou volbou pro mnoho nadšenců a studentů dat.
Díky poslednímu modulu kurzu! budete mít šanci získat praktické zkušenosti prostřednictvím projektu, který je v něm obsažen.
Co se naučíš?
- Strojové učení
- Krajta
- SciPy a scikit-learn
- Regrese
- Klasifikace
- Hierarchické shlukování
Úvod do strojového učení
Úvod do strojového učení pokrývá vše, co by začátečník nebo zprostředkovatel datových profesionálů měl vědět.
Tento úvodní kurz je součástí nanostupně Data Analyst od Udacity. Zúčastněte se tohoto bezplatného a nejlepšího kurzu strojového učení, abyste se rozhodli, zda se vám studium nanotechnologie vyplatí a vyplatí se vám investovat čas a investice.
Tento kurz je kompletní balíček, který vás provede úplným životním cyklem strojového učení, včetně zkoumání dat, extrahování relevantních funkcí, výběru nejlepšího algoritmu ML a testování výkonu modelu.
Dobré na tom je, že kurz na vás nehází jen teorie a nečeká, že je budete absorbovat jako houba, ale spíše vám ukáže praktické případy použití pro intuitivní učení.
Co se naučíš?
Strojové učení ve výrobě
Intro to Machine Learning in Production je prvním kurzem ve specializaci MLops, ve kterém je každý kurz zaměřen na každý aspekt nasazení ML modelů do výroby.
Pochopení strojového učení a datové vědy je důležité, ale efektivní škálování vaší práce na produkci vám poskytne konkurenční výhodu. Pokud jste někdo, kdo miluje data a nasazení, pak tento kurz může být ten, který hledáte.
Kurz je více zaměřen na systémy nasazení ML a vytváření strategických modelů, které bezproblémově běží ve výrobě. Také uvidíte, jak vybudovat a provozovat integrované systémy ML ve výrobě s minimálními náklady a maximální efektivitou.
Pamatujete si Andrew Ng? autor specializačního kurzu ML v tomto seznamu. Jistě vás potěší, že stejný datový expert vyučoval i tento kurz.
Co se naučíš?
- Životní cyklus a nasazení ML
- Výběr modelu a tréninkové strategie
- Hodnocení modelu
- Koncept drift
- Základní linie modelu
- Výzvy při nasazení
- Rozsah projektu a design
Python pro datovou vědu a ML
Udemy je nejoblíbenější a cenově dostupná e-learningová platforma s více než 50 miliony studentů po celém světě.
Když hledáte nejlepší kurz strojového učení na Udemy, pak Python for Data Science a ML Bootcamp rozhodně vedou výsledky.
Toto je 25hodinový kurz, který vytvořil Jose Portilla, vedoucí Data Science pro Pierian Training. Je zajímavé, že někteří lidé ze Salesforce, Starbucks a McKinsey jsou jeho studenty.
Kurz vás seznámí s programováním v Pythonu a poté vás zavede do analýzy dat a vizualizací pomocí Pythonu a nyní pokročí k základním algoritmům strojového učení, přičemž každý z nich implementuje na praktickém případu použití.
Co se naučíš?
- Programování v Pythonu
- Pandy pro analýzu dat
- Seaborn pro vizualizace
- Implementace ML algoritmů
- NLP
- Neuronové sítě
- Úvod do velkých dat
Nárazový kurz strojového učení
Základy matematiky a syntaxe Pythonu stačí k zahájení tohoto vynikajícího rychlého kurzu strojového učení od vývojářů Google.
V každém modulu kurzu nevidíte jediného instruktora. Místo toho poskytuje obsah tým 2–3 expertů Google, který jim umožňuje učit své oblasti odborných znalostí v této rozsáhlé oblasti ML.
Kurz je 15hodinový balíček 25 lekcí, 30+ úkolů a případových studií z reálného světa s interaktivními vizuálními prvky. V tomto kurzu tedy využijete strojové učení jeho aplikací v různých případových studiích a praktických praktických úkolech v reálném čase.
Tato výuková platforma Google Developers vám nabízí nejen pokročilé kurzy pro řešení různých problémů strojového učení, ale také specializované kurzy pro rozhodovací stromy, shlukování, systémy doporučení, klasifikaci obrázků atd.,
Co se naučíš?
- ML koncepty
- ML algoritmy
- Případové studie z reálného světa
- ML inženýrské techniky
Strojové učení CS229
Machine Learning CS229 je 2-3 měsíční intenzivní akademický program Stanford School of Engineering, který vás stojí mezi 4 000 $ až 6 000 $.
Vzhledem k tomu, že jde o živý kurz, naučíte se nejen běžné koncepty ML, ale také nedávný výzkum strojového učení a nejnovější implementace v reálném světě.
Od tohoto článku jsou lektory Tengyu Ma, odborný asistent informatiky a statistiky na Stanfordu, a Christopher Ré, docent ve Stanfordské laboratoři AI.
Předpoklady jsou pro tento kurz o něco vyšší. Budete potřebovat bakalářský titul s GPA vyšším než 3. Upřednostňuje se také schopnost programovat v Pythonu a základní znalost Numpy a Pandas. K rychlému pochopení hloubky vysvětlovaných pojmů je navíc nutná znalost kalkulu, algebry a pravděpodobnosti.
Co se naučíš?
- Učení pod dohledem
- Shlukování
- Statistické rozpoznávání vzorů
- Redukce rozměrů
- Neuronové sítě
- Aplikace ML v reálném světě
Základy strojového učení
Machine Learning Foundations je sedmimodulový kurz z University of Washington, který začíná důkladným úvodem do ML a toho, jak mění svět, poté vstupuje do základních technických detailů s regresí, pokračuje shlukováním a končí vyhrazeným modulem o hlubokém učení. .
Emily Fox, amazonská profesorka strojového učení na Washingtonské univerzitě, je hlavní instruktorkou a bude přítomna během tohoto kurzu.
Na konci tohoto kurzu se naučíte, jak extrahovat funkce na domácí úrovni, analýzu sentimentu založenou na zákaznických recenzích, doporučení produktů, efektivní vyhledávání obrázků a mnoho dalších pomocí vytvoření skutečného systému strojového učení pro predikci domu. . Tyto poznatky můžete aplikovat na širokou škálu problémů ML a snadno je vyřešit.
Ale instalace a práce s Graphlab byla pro mnoho studentů náročná. Také verze Pythonu použitá v tomto kurzu je nyní zastaralá, což způsobuje problémy s kompatibilitou.
Co se naučíš?
- Základy Pythonu
- Koncepty strojového učení
- Hluboké učení
- Shlukování
- Systémy doporučení
Data Science: Machine Learning
Kurz Data Science z Harvardu vás naučí strojové učení tím, že vás provede každou fází budování systému doporučení filmů. Tento kurz je součástí profesionálního certifikačního programu Data Science na Harvardu.
Uvidíte o trénovacích datech, budování prediktivních vztahů, případech přetrénování, křížové validaci a mnohem více. To vám pomůže vybudovat intuici pro vytváření systémů doporučení pro platformy elektronického obchodování, platformy pro streamování OTT, nové webové stránky atd.,
Toto školení vás bude stát kolem 100 $ s neomezeným přístupem ke kurzovým materiálům. Dodává se však s bezplatnou edicí, kde získáte omezený přístup k materiálu a žádné hodnocení, které by otestovalo váš pokrok.
Tento kurz vyučoval Rafael Irizarry, profesor biostatistiky na Harvardské univerzitě.
Co se naučíš?
- Algoritmy strojového učení
- Analýza hlavních komponent
- Regulace
- Systém doporučení filmů
- Křížová validace
Závěrečná slova
Zvládnutí strojového učení je náročné, ale dosažitelné se seznamem nejlepších kurzů strojového učení uvedených v tomto článku. Ať už jste začátečník, který si chce vybudovat základy v ML, nebo inženýr ML, který chce zlepšit své dovednosti, tento seznam vás pokryje.
Pokud to však s budováním kariéry v ML myslíte vážně, nezastavujte se před dokončením kurzu. Vezměte si své znalosti z kurzu a implementujte je do projektů. Kromě toho budete mít aktuální informace o technologii tím, že se ponoříte do výzkumných prací.
Můžete také zkontrolovat tyto zdroje PyTorch, abyste zvýšili své datové dovednosti.