Zajímá vás Kariéra ve Strojovém Učení?
Je pravda, že průměrný roční plat inženýra strojového učení ve Spojených státech dosahuje 152 466 dolarů. A pokud se vám podaří získat pozici u významných společností, jako jsou eBay, Snap Inc nebo Cruise, váš příjem může snadno přesáhnout 200 000 dolarů za rok.
Pokud vás fascinují data, pak je kariéra ve strojovém učení rozhodně slibnou volbou. Dnešní svět je totiž poháněn daty, což vede k neustále rostoucí poptávce po odbornících na datovou vědu a strojové učení.
Hledáte možnosti, kde se naučit strojové učení? Rozumím tomu, že internet je plný informací a je obtížné vybrat ten správný plán nebo zdroje pro studium datové vědy. Proto jsem sestavil tento seznam nejlepších online kurzů strojového učení, které vás naučí špičkoví odborníci.
Důkladně strukturovaný kurz je klíčem k efektivnímu osvojení jakékoliv dovednosti, a strojové učení není výjimkou. Tento seznam vám pomůže vybrat si ten pravý kurz.
Jak Vytěžit z Online Kurzu Maximum?
Pokud se rozhodnete pro online studium, nezapomeňte se řídit těmito doporučeními:
Sebemotivace: Online studium vyžaduje velkou dávku sebekázně, abyste kurz skutečně dokončili. V online kurzech postrádáte tlak klasických učeben, proto doporučuji, abyste převzali zodpovědnost za svůj pokrok.
Můžete toho dosáhnout sdílením svých úspěchů s ostatními, například na sociálních sítích nebo s přáteli.
Aktivní Diskuse: Zapojte se do diskusí s ostatními studenty. Ptejte se na jejich zkušenosti, překážky a rady. To vám může pomoci vyhnout se běžným chybám a rychleji se naučit nové věci.
Ptejte se na Vše, Co Vám Není Jasné: Některé online kurzy nabízejí lekce pro vyjasnění nejasností, jiné poskytují e-mailový kontakt na instruktora. Buďte aktivní student a neváhejte se zeptat, ať už máte problém s konkrétním úkolem nebo s pochopením nějaké teorie.
Efektivní Time Management: Rozdělte si studium na menší, dosažitelné cíle. Stanovte si týdenní cíle a určete si, kolik času budete každý den studiu věnovat. To vám pomůže sledovat váš pokrok a kurz dokončit včas.
Získejte potřebné dovednosti a znalosti pro vaši kariéru díky těmto špičkovým online kurzům strojového učení. Pojďme se na ně podívat!
Specializace Strojového Učení
Získejte pevné základy v oblasti umělé inteligence a prozkoumejte praktické dovednosti v strojovém učení s touto specializací, kterou nabízí Stanford na Coursera.
Kurz vyučuje Andrew Ng, zakladatel DeepLearning.AI a spoluzakladatel Coursera, který je zároveň profesorem na Stanfordově univerzitě. Už jen jeho životopis by měl stačit k tomu, abyste se do tohoto kurzu zapsali.
Tato specializace je tvořena třemi kurzy. První se zaměřuje na učení pod dohledem, kde se naučíte základní i pokročilé algoritmy a získáte solidní základy v této oblasti.
Následuje kurz o pokročilých algoritmech zaměřený na budování neuronových sítí a modelů s více třídami. Poslední kurz se věnuje učení bez dozoru, zahrnuje clustering a pomáhá vám vytvářet systémy doporučování.
Co se naučíte:
- Regrese
- Klasifikace
- Pokročilé ML algoritmy
- Umělé neuronové sítě
- Systémy doporučování
- Tensorflow
Strojové Učení s Pythonem
Kurz Strojové učení s Pythonem od IBM vás naučí různé algoritmy strojového učení a jejich implementaci v jazyce Python.
Tento kurz je součástí hlavních certifikačních programů IBM v oblasti datové vědy, jako je IBM Data Science Professional a IBM AI Professional. Instruktorům kurzu jsou Saheed Aghabozorgi, Senior Data Scientist v IBM, a Joseph Santarcangelo, také Data Scientist v IBM.
S celkovým hodnocením 4,7 z 5 od více než 13 tisíc studentů je tento kurz skvělou volbou pro mnoho nadšenců a studentů dat.
Díky závěrečnému modulu kurzu budete mít příležitost získat praktické zkušenosti prostřednictvím projektu.
Co se naučíte:
- Strojové učení
- Python
- SciPy a scikit-learn
- Regrese
- Klasifikace
- Hierarchické shlukování
Úvod do Strojového Učení
Úvod do Strojového Učení pokrývá vše, co by měl začátečník nebo mírně pokročilý datový profesionál vědět.
Tento úvodní kurz je součástí nanostupně Data Analyst od Udacity. Zúčastněte se tohoto bezplatného a špičkového kurzu, abyste se rozhodli, zda je pro vás nanostupeň tou pravou investicí.
Kurz vás provede celým životním cyklem strojového učení, včetně průzkumu dat, extrahování relevantních prvků, výběru nejvhodnějšího algoritmu a testování výkonu modelu.
Výhodou kurzu je, že vás nezahltí pouze teorií, ale ukáže vám praktické příklady použití pro intuitivnější učení.
Co se naučíte:
Strojové Učení ve Výrobě
Úvod do Strojového Učení ve Výrobě je první kurz ve specializaci MLops, kde se každý kurz zaměřuje na konkrétní aspekt nasazení ML modelů do produkčního prostředí.
Porozumění strojovému učení a datové vědě je důležité, ale schopnost efektivně škálovat svou práci do produkce vám dá konkurenční výhodu. Pokud vás baví data a jejich nasazování, pak by tento kurz mohl být pro vás ideální.
Kurz se zaměřuje na systémy nasazení ML a vytváření strategických modelů, které bezproblémově fungují v produkci. Uvidíte také, jak budovat a provozovat integrované ML systémy s minimálními náklady a maximální efektivitou.
Opět se setkáváme s Andrew Ng, autorem specializačního kurzu ML. I tento kurz vyučoval stejný datový expert.
Co se naučíte:
- 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 populární a cenově dostupná e-learningová platforma s více než 50 miliony studentů po celém světě.
Pokud hledáte ten nejlepší kurz strojového učení na Udemy, tak Python pro Datovou Vědu a ML Bootcamp se umisťuje na předních pozicích.
Tento 25hodinový kurz vytvořil Jose Portilla, vedoucí datové vědy pro Pierian Training. Je zajímavé, že mezi jeho studenty patří i lidé ze společností jako Salesforce, Starbucks a McKinsey.
Kurz vás seznámí s programováním v Pythonu a následně vás provede analýzou dat a vizualizacemi. Nakonec se dostanete k základním algoritmům strojového učení, které implementujete na praktických příkladech.
Co se naučíte:
- Programování v Pythonu
- Pandy pro analýzu dat
- Seaborn pro vizualizace
- Implementace ML algoritmů
- NLP
- Neuronové sítě
- Úvod do velkých dat
Rychlokurz Strojového Učení
Znalosti matematiky a syntaxe Pythonu vám stačí k tomu, abyste se mohli pustit do tohoto rychlokurzu strojového učení od vývojářů Google.
Obsah kurzu nevytváří jediný instruktor, ale tým 2-3 odborníků z Google. To jim umožňuje učit oblasti, ve kterých jsou nejvíce zkušení.
Kurz zahrnuje 15 hodin výuky, 25 lekcí, více než 30 úkolů a případových studií z reálného světa s interaktivními vizuálními prvky. V tomto kurzu tak uvidíte strojové učení v praxi na různých případových studiích a praktických úkolech.
Tato výuková platforma Google Developers nabízí nejen pokročilé kurzy pro řešení různých problémů strojového učení, ale také specializované kurzy pro rozhodovací stromy, clustering, systémy doporučování, klasifikaci obrázků a další.
Co se naučíte:
- ML koncepty
- ML algoritmy
- Případové studie z reálného světa
- ML inženýrské techniky
Strojové Učení CS229
Strojové Učení CS229 je intenzivní akademický program Stanfordské technické fakulty, který trvá 2-3 měsíce a stojí 4 000 až 6 000 dolarů.
Protože se jedná o živý kurz, naučíte se nejen běžné ML koncepty, ale také nejnovější výzkum v této oblasti a aktuální implementace v praxi.
Lektory jsou Tengyu Ma, odborný asistent informatiky a statistiky na Stanfordu, a Christopher Ré, docent ve Stanfordské laboratoři AI.
Požadavky pro tento kurz jsou vyšší. Budete potřebovat bakalářský titul s průměrem známek vyšším než 3. Upřednostňuje se také znalost programování v Pythonu a základní znalosti knihoven Numpy a Pandas. Dále je nutná znalost kalkulu, algebry a pravděpodobnosti.
Co se naučíte:
- Učení pod dohledem
- Clustering
- Statistické rozpoznávání vzorů
- Redukce rozměrů
- Neuronové sítě
- Aplikace ML v reálném světě
Základy Strojového Učení
Základy Strojového Učení je sedmimodulový kurz z University of Washington, který začíná důkladným úvodem do ML a jeho vlivu na svět. Dále se věnuje technickým detailům, jako je regrese, clustering a nakonec i hluboké učení.
Hlavní instruktorkou kurzu je Emily Fox, profesorka strojového učení na University of Washington.
Na konci kurzu se naučíte, jak extrahovat funkce, provádět analýzu sentimentu založenou na zákaznických recenzích, vytvářet doporučení produktů, efektivně vyhledávat obrázky a mnoho dalšího. Získáte tak znalosti potřebné k řešení široké škály problémů v oblasti ML.
Instalace a práce s knihovnou Graphlab může být pro některé studenty náročná. Také verze Pythonu, která se v kurzu používá, je již zastaralá, což může způsobit problémy s kompatibilitou.
Co se naučíte:
- Základy Pythonu
- Koncepty strojového učení
- Hluboké učení
- Clustering
- Systémy doporučování
Datová Věda: Strojové Učení
Kurz Datové Vědy z Harvardu vás naučí strojové učení tím, že vás provede všemi fázemi tvorby systému doporučování filmů. Tento kurz je součástí profesionálního certifikačního programu Datová Věda na Harvardu.
Seznámíte se s trénovacími daty, vytvářením prediktivních vztahů, případy přeučení, křížovou validací a dalšími důležitými koncepty. To vám pomůže vybudovat si intuici pro vytváření systémů doporučování pro e-commerce platformy, streamovací služby a nové webové stránky.
Kurz stojí okolo 100 dolarů a získáte neomezený přístup ke studijním materiálům. K dispozici je ale také bezplatná verze s omezeným přístupem k materiálům a bez možnosti otestovat váš pokrok.
Kurz vyučuje Rafael Irizarry, profesor biostatistiky na Harvardově univerzitě.
Co se naučíte:
- Algoritmy strojového učení
- Analýza hlavních komponent
- Regularizace
- Systém doporučování filmů
- Křížová validace
Závěrem
Zvládnutí strojového učení je náročný, ale dosažitelný cíl. Seznam nejlepších kurzů strojového učení, který jsme vám představili, vám může pomoci na vaší cestě. Ať už jste začátečník nebo zkušený ML inženýr, tento seznam by měl splnit vaše potřeby.
Pokud berete budování kariéry v ML vážně, nezastavte se u pouhého dokončení kurzu. Využijte své nově nabyté znalosti a implementujte je do projektů. Sledujte nejnovější výzkumy v této oblasti, abyste drželi krok s technologií.
Pro další rozšíření vašich dovedností v oblasti datové vědy se podívejte i na zdroje pro PyTorch.