Rzeczywiście mówi, że średnia pensja podstawowa inżyniera uczenia maszynowego w Stanach Zjednoczonych wynosi 152 466 USD, a jeśli pracujesz dla dużych marek, takich jak eBay, Snap Inc lub Cruise, może ona przekroczyć 200 000 USD rocznie.
Jeśli intrygują Cię dane, wejście w uczenie maszynowe jest bez wątpienia satysfakcjonującą karierą, ponieważ dzisiejszy świat opiera się na danych, co skutkuje rosnącym zapotrzebowaniem na naukowców zajmujących się danymi i ekspertów w zakresie uczenia maszynowego.
Zastanawiasz się, gdzie uczyć się uczenia maszynowego? Wiem, że przewijanie nie kończy się, gdy szukasz planu nauki uczenia maszynowego lub zasobów do nauki nauki o danych w Google.
Jednak podjęcie dobrze zorganizowanego kursu, aby nauczyć się dowolnej umiejętności, ma kluczowe znaczenie dla jej skutecznego opanowania, a uczenie maszynowe nie jest inaczej. Stworzyłem więc listę najlepszych kursów uczenia maszynowego, których można uczyć się od ekspertów.
Spis treści:
Jak w pełni wykorzystać swój kurs online?
Jeśli zdecydujesz się uczyć online, warto skorzystać z tych wskazówek.
Samomotywacja: Nauka online wymaga dużej samodyscypliny, aby ukończyć kurs. Ponieważ kursom online brakuje odpowiedzialności tradycyjnych zajęć, sugeruję, abyś był odpowiedzialny za swoje postępy, aby rozpocząć naukę.
Możesz to osiągnąć, dzieląc się swoimi postępami z innymi, na przykład publikując swoje osiągnięcia w mediach społecznościowych lub informując znajomych o swoich postępach w kursie.
Dołącz do dyskusji: Porozmawiaj z rówieśnikami z kursu o tym, czego się nauczyłeś i zapytaj ich o błędy popełniane podczas kursu oraz sugestie, czy są do przodu w kursie. Pomoże Ci to uniknąć typowych pułapek w nauce i szybciej opanować materiał.
Zapytaj o wątpliwości: Niektóre kursy online obejmują sesje wyjaśniające wątpliwości, a inne udostępniają adres e-mail instruktora, z którym można się z nim skontaktować w przypadku pytań. Bądź aktywnym uczniem i przyjmuj pomoc, gdy utkniesz w zadaniu do rozwiązania lub koncepcji do rozwiązania.
Zarządzanie czasem: wyznaczanie celów krótkoterminowych to sposób na dotarcie do celu. Wyznacz sobie więc kilka tygodniowych celów i zdecyduj, ile zajęć musisz ukończyć każdego dnia. W ten sposób możesz śledzić swoje postępy i ukończyć kurs na czas.
Rozwijaj niezbędne umiejętności i wiedzę branżową dzięki jednemu z najlepszych kursów online z zakresu uczenia maszynowego. Sprawdźmy teraz te kursy!
Specjalizacja Uczenie Maszynowe
Zbuduj solidne podstawy podstaw sztucznej inteligencji i odkryj praktyczne umiejętności uczenia maszynowego dzięki tej specjalizacji ML oferowanej przez Stanford na Coursera.
Prowadzony przez Andrew Ng, założyciela DeepLearning.AI i współzałożyciela Coursera. Oprócz tego jest profesorem na Uniwersytecie Stanforda. Myślę, że sama jego biografia może przekonać cię do zapisania się na ten kurs.
Ta specjalizacja to 3-kursowy program, rozpoczynający się od nadzorowanego uczenia maszynowego, który uczy podstawowych i pochodnych algorytmów uczenia nadzorowanego, torując drogę do solidnych podstaw uczenia nadzorowanego.
Opierając się na tym, następny dotyczy zaawansowanych algorytmów skoncentrowanych na budowaniu sieci neuronowych i modeli wieloklasowych. I wreszcie ostatni kurs – Unsupervised Machine Learning, zagłębia się w klastrowanie i pomaga budować systemy rekomendujące.
Czego się nauczysz?
- Regresja
- Klasyfikacja
- Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego
- Sztuczna sieć neuronowa
- Systemy rekomendacji
- Tensorflow
Uczenie maszynowe z Pythonem
Uczenie maszynowe z Pythonem od IBM nauczy Cię różnych algorytmów uczenia maszynowego i ich implementacji w Pythonie.
Ten kurs jest częścią głównych programów certyfikacji IBM w zakresie nauki o danych, w tym IBM Data Science Professional i IBM AI Professional. Instruktorami tego kursu są Saheed Aghabozorgi, starszy naukowiec ds. danych (ekspert w opracowywaniu zaawansowanych metod analitycznych) w IBM, oraz Joseph Santarcangelo, naukowiec ds. danych w IBM.
Z ogólną oceną 4,7 na 5 od ponad 13 000 uczniów, ten najlepszy kurs uczenia maszynowego jest doskonałym wyborem dla wielu entuzjastów danych i studentów.
Dzięki ostatniemu modułowi kursu! będziesz mieć szansę zdobycia praktycznego doświadczenia w ramach zawartego w nim projektu.
Czego się nauczysz?
- Nauczanie maszynowe
- Pyton
- Nauka SciPy i scikit
- Regresja
- Klasyfikacja
- Klastrowanie hierarchiczne
Wprowadzenie do uczenia maszynowego
Wprowadzenie do uczenia maszynowego obejmuje wszystko, co powinien wiedzieć początkujący lub średniozaawansowany specjalista ds. danych.
Ten kurs wprowadzający jest częścią nanostopni Data Analyst firmy Udacity. Weź udział w tym bezpłatnym i najlepszym kursie uczenia maszynowego, aby zdecydować, czy stopień nano jest wart twojego czasu i inwestycji.
Ten kurs to kompletny pakiet, który poprowadzi Cię przez kompleksowy cykl życia uczenia maszynowego, w tym badanie danych, wyodrębnianie odpowiednich funkcji, wybór najlepszego algorytmu uczenia maszynowego i testowanie wydajności modelu.
Dobrą stroną jest to, że kurs nie tylko rzuca ci teorie i oczekuje, że wchłoniesz je jak gąbka, ale raczej pokazuje praktyczne przypadki użycia intuicyjnej nauki.
Czego się nauczysz?
Uczenie maszynowe w produkcji
Intro to Machine Learning in Production to pierwszy kurs w specjalizacji MLops, w którym każdy kurs koncentruje się na każdym aspekcie wdrażania modeli ML do produkcji.
Zrozumienie uczenia maszynowego i nauki o danych jest ważne, ale skuteczne skalowanie pracy do produkcji zapewni przewagę nad konkurencją. Jeśli jesteś kimś, kto kocha dane i wdrażanie, ten kurs może być tym, którego szukasz.
Kurs jest bardziej skoncentrowany na systemach wdrażania ML i tworzeniu strategicznych modeli, które działają bezproblemowo w środowisku produkcyjnym. Zobaczysz również, jak budować i uruchamiać zintegrowane systemy ML w środowisku produkcyjnym przy minimalnych kosztach i maksymalnej wydajności.
Pamiętasz Andrew Ng? autor kursu specjalizacji ML w tym zestawieniu. Cóż, z przyjemnością dowiesz się, że ten sam ekspert ds. danych prowadził również ten kurs.
Czego się nauczysz?
- Cykl życia i wdrażanie uczenia maszynowego
- Wybór modeli i strategie szkoleniowe
- Ocena modelu
- Dryf koncepcji
- Linia bazowa modelu
- Wyzwania związane z wdrażaniem
- Zakres projektu i projekt
Python dla Data Science i ML
Udemy to najpopularniejsza i najtańsza platforma e-learningowa, z ponad 50 milionami uczniów na całym świecie.
Gdy szukasz najlepszego kursu Machine Learning na Udemy, Python for Data Science i ML Bootcamp zdecydowanie wygrywają wyniki.
Jest to 25-godzinny kurs stworzony przez Jose Portillę, szefa Data Science w firmie Pierian Training. Co ciekawe, niektórzy ludzie z Salesforce, Starbucks i McKinsey są jego uczniami.
Kurs wprowadza Cię w programowanie w języku Python, a następnie prowadzi Cię do analizy danych i wizualizacji za pomocą Pythona, a teraz wkracza w podstawowe algorytmy uczenia maszynowego, wdrażając każdy z nich w praktycznym przypadku użycia.
Czego się nauczysz?
- Programowanie w Pythonie
- Pandy do analizy danych
- Seaborn za wizualizacje
- Implementacja algorytmów ML
- NLP
- Sieci neuronowe
- Wprowadzenie do dużych zbiorów danych
Crash Course uczenia maszynowego
Podstawy matematyki i składnia Pythona wystarczą, aby rozpocząć ten doskonały kurs uczenia maszynowego od programistów Google.
Nie widzisz ani jednego instruktora w każdym module kursu. Zamiast tego zespół 2-3 ekspertów Google dostarcza treści, umożliwiając im nauczanie ich obszarów specjalizacji w tej rozległej dziedzinie uczenia maszynowego.
Kurs to 15-godzinny pakiet 25 lekcji, ponad 30 zadań i rzeczywistych studiów przypadku z interaktywnymi wizualizacjami. Tak więc na tym kursie będziesz korzystać z uczenia maszynowego, stosując je w różnych studiach przypadków i praktycznych zadaniach praktycznych w czasie rzeczywistym.
Ta platforma edukacyjna Google Developers oferuje nie tylko zaawansowane kursy rozwiązywania różnych problemów uczenia maszynowego, ale także specjalistyczne kursy dotyczące drzew decyzyjnych, grupowania, systemów rekomendacji, klasyfikacji obrazów itp.,
Czego się nauczysz?
- koncepcje uczenia maszynowego
- Algorytmy uczenia maszynowego
- Studia przypadków z prawdziwego świata
- Techniki inżynierskie ML
Uczenie maszynowe CS229
Machine Learning CS229 to intensywny program akademicki trwający 2-3 miesiące w Stanford School of Engineering, który kosztuje od 4 do 6 tys. USD.
Ponieważ jest to kurs na żywo, nauczysz się nie tylko zwykłych koncepcji uczenia maszynowego, ale także najnowszych badań nad uczeniem maszynowym i najnowszych implementacji w świecie rzeczywistym.
Od tego artykułu instruktorami są Tengyu Ma, adiunkt informatyki i statystyki w Stanford oraz Christopher Ré, profesor nadzwyczajny w Stanford AI Lab.
Standardy wymagań wstępnych są nieco wyższe dla tego kursu. Będziesz potrzebować tytułu licencjata z GPA powyżej 3. Preferowana jest również umiejętność programowania w Pythonie i podstawowa znajomość Numpy i Pand. Ponadto wymagana jest znajomość rachunku różniczkowego, algebry i rachunku prawdopodobieństwa, aby szybko uchwycić głębię wyjaśnianych pojęć.
Czego się nauczysz?
- Nadzorowana nauka
- Grupowanie
- Statystyczne rozpoznawanie wzorców
- Redukcja wymiarowości
- Sieci neuronowe
- Aplikacje ML w świecie rzeczywistym
Podstawy uczenia maszynowego
Podstawy uczenia maszynowego to siedmiomodułowy kurs prowadzony przez University of Washington, który rozpoczyna się mocnym wprowadzeniem do uczenia maszynowego i tego, jak zmienia on świat, następnie przechodzi do podstawowych zagadnień technicznych z regresją, kontynuuje klastrowanie i kończy się dedykowanym modułem dotyczącym głębokiego uczenia się .
Emily Fox, Amazon Professor of Machine Learning na University of Washington, jest głównym instruktorem i będzie obecna podczas tego kursu.
Pod koniec tego kursu dowiesz się, jak wyodrębniać funkcje na poziomie domu, analizować nastroje na podstawie opinii klientów, rekomendacje produktów, wydajne wyszukiwanie obrazów i wiele więcej, budując system uczenia maszynowego do przewidywania domów w świecie rzeczywistym . Możesz zastosować te nauki do szerokiego zakresu problemów uczenia maszynowego, aby z łatwością je rozwiązać.
Jednak instalacja i praca z Graphlab była wyzwaniem dla wielu uczniów. Ponadto wersja Pythona używana w tym kursie jest już nieaktualna, co powoduje problemy ze zgodnością.
Czego się nauczysz?
- Podstawy Pythona
- Koncepcje uczenia maszynowego
- Głęboka nauka
- Grupowanie
- Systemy rekomendacji
Nauka o danych: uczenie maszynowe
Kurs Data Science z Harvardu uczy Machine Learning, przeprowadzając Cię przez każdy etap budowania systemu rekomendacji filmów. Ten kurs jest częścią profesjonalnego programu certyfikacji Data Science firmy Harvard.
Zobaczysz o danych treningowych, budowaniu relacji predykcyjnych, przypadkach przetrenowania, walidacji krzyżowej i wielu innych. Pomaga to zbudować intuicję do tworzenia systemów rekomendacji dla platform e-commerce, platform streamingowych OTT, nowych stron internetowych itp.,
To szkolenie będzie kosztować około 100 USD z nieograniczonym dostępem do materiałów szkoleniowych. Jest jednak dostarczany z bezpłatną edycją, w której masz ograniczony dostęp do materiałów i nie ma ocenianych ocen, aby sprawdzić swoje postępy.
Kurs ten prowadził Rafael Irizarry, profesor biostatystyki na Uniwersytecie Harvarda.
Czego się nauczysz?
- Algorytmy uczenia maszynowego
- Analiza głównych składowych
- Regularyzacja
- System rekomendacji filmów
- Walidacja krzyżowa
Ostatnie słowa
Opanowanie uczenia maszynowego jest trudne, ale możliwe do osiągnięcia dzięki liście najlepszych kursów uczenia maszynowego wymienionych w tym artykule. Niezależnie od tego, czy jesteś początkującym, który chce zbudować podstawy w ML, czy inżynierem ML, który chce podnieść swoje umiejętności, ta lista Cię obejmuje.
Jeśli jednak poważnie myślisz o budowaniu kariery w ML, nie rezygnuj z kursu. Wykorzystaj swoją wiedzę z kursu i zaimplementuj ją w projektach. Co więcej, bądź na bieżąco z technologią, zagłębiając się w artykuły naukowe.
Możesz również sprawdzić te zasoby PyTorch, aby podnieść swoje umiejętności związane z danymi.