Z doniesień wynika, że przeciętne wynagrodzenie początkującego inżyniera specjalizującego się w uczeniu maszynowym w Stanach Zjednoczonych sięga 152 466 dolarów rocznie. Pracując dla renomowanych firm, takich jak eBay, Snap Inc czy Cruise, pensja ta może przekroczyć nawet 200 000 dolarów rocznie.
Jeśli fascynują Cię dane, praca w obszarze uczenia maszynowego z pewnością przyniesie Ci satysfakcję. W dzisiejszym świecie dane odgrywają kluczową rolę, co sprawia, że stale rośnie popyt na specjalistów w dziedzinie analizy danych i uczenia maszynowego.
Zastanawiasz się, gdzie można zdobyć wiedzę na temat uczenia maszynowego? Przeszukiwanie internetu w poszukiwaniu idealnego planu nauki lub zasobów edukacyjnych z zakresu data science może wydawać się nieskończone.
Jednakże, aby skutecznie opanować jakąkolwiek umiejętność, kluczowe jest podjęcie dobrze zaplanowanego kursu. Uczenie maszynowe nie jest wyjątkiem. Dlatego przygotowałem zestawienie najlepszych kursów z zakresu uczenia maszynowego, prowadzonych przez doświadczonych ekspertów.
Jak maksymalnie wykorzystać kurs online?
Jeśli zdecydujesz się na naukę online, warto wziąć pod uwagę te wskazówki.
Samodyscyplina: Nauka w trybie online wymaga dużej samodyscypliny, aby ukończyć kurs. W odróżnieniu od tradycyjnych zajęć, kursy online nie narzucają bezpośredniej odpowiedzialności. Dlatego ważne jest, abyś sam zadbał o systematyczne postępy w nauce.
Możesz osiągnąć to, dzieląc się swoimi osiągnięciami z innymi, na przykład publikując je w mediach społecznościowych lub informując znajomych o swoich postępach.
Aktywny udział w dyskusjach: Rozmawiaj z innymi uczestnikami kursu o tym, czego się nauczyłeś. Dziel się swoimi spostrzeżeniami, pytaj o błędy, jakie popełnili, i szukaj porad od tych, którzy są bardziej zaawansowani. Pomaga to uniknąć typowych przeszkód w nauce i przyspieszyć proces opanowywania materiału.
Zadawanie pytań: Niektóre kursy online oferują sesje pytań i odpowiedzi, a inne zapewniają kontakt z instruktorem poprzez e-mail. Nie wahaj się korzystać z tej pomocy, gdy napotkasz trudności z zadaniem lub niezrozumiałą koncepcją.
Zarządzanie czasem: Ustalanie krótkoterminowych celów jest skutecznym sposobem na osiągnięcie większego celu. Wyznaczaj sobie cotygodniowe cele i planuj, ile lekcji musisz ukończyć każdego dnia. Dzięki temu będziesz mógł śledzić swoje postępy i ukończyć kurs w zaplanowanym czasie.
Rozwijaj swoje umiejętności i wiedzę w dziedzinie uczenia maszynowego, korzystając z jednego z tych znakomitych kursów online. Przejdźmy teraz do przeglądu tych propozycji!
Specjalizacja Uczenie Maszynowe
Zdobądź solidne podstawy z zakresu sztucznej inteligencji i naucz się praktycznych umiejętności związanych z uczeniem maszynowym dzięki tej specjalizacji ML oferowanej przez Stanford na platformie Coursera.
Kurs prowadzony jest przez Andrew Ng, założyciela DeepLearning.AI i współzałożyciela Coursera, a także profesora Uniwersytetu Stanforda. Sama ta informacja może być wystarczającą zachętą, aby dołączyć do tego kursu.
Specjalizacja składa się z 3 kursów, zaczynając od tematu nadzorowanego uczenia maszynowego, który wprowadza w podstawowe i zaawansowane algorytmy uczenia nadzorowanego, co pozwala zbudować solidny fundament.
Następny kurs skupia się na zaawansowanych algorytmach, w tym sieciach neuronowych i modelach wieloklasowych. Ostatni kurs, Unsupervised Machine Learning, dotyczy klastrowania i tworzenia systemów rekomendujących.
Czego się nauczysz?
- Regresja
- Klasyfikacja
- Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego
- Sztuczne sieci neuronowe
- Systemy rekomendacyjne
- Tensorflow
Uczenie maszynowe z Pythonem
Kurs „Uczenie maszynowe z Pythonem” oferowany przez IBM uczy różnorodnych algorytmów uczenia maszynowego i ich implementacji w języku Python.
Ten kurs jest częścią programów certyfikacyjnych IBM w dziedzinie data science, w tym IBM Data Science Professional i IBM AI Professional. Wykładowcami są Saheed Aghabozorgi, starszy specjalista ds. danych w IBM, oraz Joseph Santarcangelo, również specjalista ds. danych w IBM.
Z oceną 4.7 na 5, bazując na opinii ponad 13 000 uczestników, ten kurs jest doskonałym wyborem dla osób zainteresowanych danymi i studentów.
Ostatni moduł kursu daje możliwość zdobycia praktycznego doświadczenia poprzez realizację projektu.
Czego się nauczysz?
- Uczenie maszynowe
- Python
- Biblioteki SciPy i scikit
- Regresja
- Klasyfikacja
- Klastrowanie hierarchiczne
Wprowadzenie do uczenia maszynowego
Kurs „Wprowadzenie do uczenia maszynowego” omawia wszystkie kluczowe aspekty, które powinni znać zarówno początkujący, jak i średniozaawansowani specjaliści ds. danych.
Ten kurs wprowadzający stanowi część nanostopnia Data Analyst oferowanego przez Udacity. Możesz skorzystać z tego darmowego kursu, aby zdecydować, czy warto zainwestować w cały nanostopień.
Kurs ten stanowi kompleksowy pakiet, który przeprowadzi Cię przez cały cykl życia uczenia maszynowego, w tym analizę danych, wybór odpowiednich cech, dobór najlepszego algorytmu uczenia maszynowego i testowanie wydajności modelu.
Zaletą kursu jest to, że nie tylko przedstawia teorię, ale także pokazuje praktyczne zastosowania. Dzięki temu nauka jest bardziej intuicyjna.
Czego się nauczysz?
Uczenie maszynowe w produkcji
„Intro to Machine Learning in Production” to pierwszy kurs w specjalizacji MLops. Każdy kurs w ramach tej specjalizacji koncentruje się na różnych aspektach wdrażania modeli ML w środowisku produkcyjnym.
Zrozumienie uczenia maszynowego i data science jest ważne, ale umiejętność efektywnego wdrożenia tych rozwiązań w praktyce daje przewagę konkurencyjną. Jeśli interesujesz się danymi i ich praktycznym zastosowaniem, ten kurs może być dla Ciebie idealny.
Kurs skupia się na systemach wdrożeniowych ML i budowie modeli, które działają niezawodnie w środowisku produkcyjnym. Dowiesz się także, jak budować i wdrażać zintegrowane systemy ML przy minimalnych kosztach i maksymalnej wydajności.
Andrew Ng, autor kursu specjalizacji ML, również prowadzi 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 wdrożeniem
- Zakres projektu i design
Python dla Data Science i ML
Udemy to popularna i przystępna cenowo platforma e-learningowa, z której korzysta ponad 50 milionów uczniów na całym świecie.
Jeśli szukasz najlepszego kursu z zakresu uczenia maszynowego na Udemy, „Python for Data Science and ML Bootcamp” to częsty wybór.
Kurs trwa 25 godzin i został stworzony przez Jose Portilla, dyrektora działu Data Science w Pierian Training. Wśród jego kursantów są pracownicy firm takich jak Salesforce, Starbucks czy McKinsey.
Kurs wprowadza w programowanie w języku Python, a następnie przechodzi do analizy i wizualizacji danych za pomocą tego języka. Na kolejnych etapach poznasz podstawowe algorytmy uczenia maszynowego i ich praktyczne zastosowanie.
Czego się nauczysz?
- Programowanie w Pythonie
- Biblioteka Pandas do analizy danych
- Biblioteka Seaborn do wizualizacji
- Implementacja algorytmów ML
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
- Sieci neuronowe
- Wprowadzenie do dużych zbiorów danych
Intensywny kurs uczenia maszynowego
Znajomość podstaw matematyki i składni Pythona wystarczy, aby rozpocząć ten doskonały kurs uczenia maszynowego stworzony przez programistów Google.
W kursie nie występuje jeden instruktor dla każdego modułu. Zamiast tego, zespół 2-3 ekspertów Google przekazuje wiedzę z zakresu swoich specjalizacji w tej rozległej dziedzinie.
Kurs obejmuje 15 godzin, podzielonych na 25 lekcji, ponad 30 zadań i rzeczywiste studia przypadków z interaktywnymi wizualizacjami. W ramach kursu będziesz miał okazję zastosować uczenie maszynowe w praktyce, analizując studia przypadków i wykonując zadania w czasie rzeczywistym.
Ta platforma edukacyjna Google Developers oferuje nie tylko zaawansowane kursy dotyczące rozwiązywania różnorodnych problemów z uczeniem maszynowym, ale także wyspecjalizowane kursy dotyczące drzew decyzyjnych, grupowania, systemów rekomendacyjnych, klasyfikacji obrazów itp.
Czego się nauczysz?
- Koncepcje uczenia maszynowego
- Algorytmy uczenia maszynowego
- Studia przypadków z życia wzięte
- Techniki inżynierii ML
Uczenie maszynowe CS229
Uczenie maszynowe CS229 to intensywny program akademicki trwający 2-3 miesiące, prowadzony na Stanford School of Engineering. Jego koszt to 4-6 tys. dolarów.
Ponieważ jest to kurs prowadzony na żywo, uczestnicy poznają nie tylko podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, ale również najnowsze badania i ich implementacje w rzeczywistych zastosowaniach.
Instruktorami kursu są Tengyu Ma, adiunkt informatyki i statystyki na Stanford, oraz Christopher Ré, profesor nadzwyczajny w Stanford AI Lab.
Wymagania wstępne dla tego kursu są nieco wyższe. Kandydaci powinni posiadać tytuł licencjata z oceną powyżej 3. Preferowana jest również umiejętność programowania w Pythonie i znajomość bibliotek Numpy i Pandas. Dodatkowo wymagana jest znajomość rachunku różniczkowego, algebry i rachunku prawdopodobieństwa, aby móc w pełni zrozumieć prezentowane koncepcje.
Czego się nauczysz?
- Uczenie nadzorowane
- Grupowanie
- Statystyczne rozpoznawanie wzorców
- Redukcja wymiarowości
- Sieci neuronowe
- Zastosowania ML w rzeczywistości
Podstawy uczenia maszynowego
„Podstawy uczenia maszynowego” to siedmiomodułowy kurs prowadzony przez University of Washington. Zaczyna się od wprowadzenia w tematykę uczenia maszynowego i jego wpływu na świat. Następnie przechodzi do technicznych aspektów, takich jak regresja, klastrowanie, aż po dedykowany moduł o głębokim uczeniu się.
Emily Fox, profesor uczenia maszynowego na University of Washington, jest główną instruktorką kursu.
Po ukończeniu kursu będziesz wiedział, jak wyodrębniać cechy, analizować opinie klientów, tworzyć rekomendacje produktów, efektywnie wyszukiwać obrazy i wiele więcej. Będziesz również potrafił zbudować system uczenia maszynowego do prognozowania cen nieruchomości. Te umiejętności można wykorzystać do rozwiązywania różnorodnych problemów z zakresu uczenia maszynowego.
Jednak instalacja i korzystanie z Graphlab może być problematyczne dla niektórych uczestników. Ponadto, używana wersja Pythona jest przestarzała, co może powodować problemy ze zgodnością.
Czego się nauczysz?
- Podstawy Pythona
- Koncepcje uczenia maszynowego
- Głębokie uczenie się
- Grupowanie
- Systemy rekomendacyjne
Data Science: Uczenie Maszynowe
Kurs „Data Science” z Harvardu uczy uczenia maszynowego, przeprowadzając uczestników przez wszystkie etapy tworzenia systemu rekomendacji filmów. Kurs ten stanowi część profesjonalnego programu certyfikacyjnego Data Science oferowanego przez Harvard.
Poznasz dane treningowe, budowę modeli predykcyjnych, zjawisko przetrenowania, walidację krzyżową i wiele innych aspektów. Kurs pomaga zbudować intuicję potrzebną do tworzenia systemów rekomendacyjnych dla platform e-commerce, serwisów streamingowych, stron internetowych itp.
Kurs kosztuje około 100 dolarów i zapewnia nieograniczony dostęp do materiałów. Dostępna jest również bezpłatna wersja, która oferuje ograniczony dostęp do materiałów i nie obejmuje ocen.
Kurs prowadzi Rafael Irizarry, profesor biostatystyki na Uniwersytecie Harvarda.
Czego się nauczysz?
- Algorytmy uczenia maszynowego
- Analiza głównych składowych
- Regularyzacja
- System rekomendacji filmów
- Walidacja krzyżowa
Podsumowanie
Opanowanie uczenia maszynowego jest wyzwaniem, ale jest to cel osiągalny, dzięki bogatej ofercie kursów, zaprezentowanych w tym artykule. Niezależnie od tego, czy jesteś początkującym, który chce zbudować podstawy, czy inżynierem ML, który chce podnieść swoje umiejętności, znajdziesz tu coś dla siebie.
Pamiętaj, że poważne podejście do kariery w ML nie ogranicza się tylko do ukończenia kursu. Wykorzystaj wiedzę zdobytą na kursie i wdrażaj ją w projektach. Śledź nowinki technologiczne, czytając specjalistyczne artykuły.
Możesz również sprawdzić zasoby PyTorch, aby rozwinąć swoje umiejętności w dziedzinie danych.