Indeed казва, че средната основна заплата на инженер по машинно обучение в Съединените щати е $152 466, а ако работите за големи марки като eBay, Snap Inc или Cruise, тогава тя може да надхвърли $200 000 на година.
Ако данните са нещо, което ви заинтригува, тогава навлизането в машинното обучение без съмнение е възнаграждаваща кариера, защото днешният свят работи с данни, което води до нарастващо търсене на специалисти по данни и експерти по машинно обучение.
Чудите се къде да научите машинно обучение? Знам, че превъртането не свършва, когато търсите пътна карта за изучаване на машинно обучение или ресурси за изучаване на Data Science в Google.
Въпреки това, приемането на добре организиран курс за усвояване на всяко умение е от решаващо значение за ефективното му овладяване и машинното обучение не е по-различно. И така, подготвих списък с най-добрите курсове за машинно обучение, които да учите от експерти.
Съдържание
Как да извлечете максимума от своя онлайн курс?
Ако решите да учите онлайн, тогава тези съвети си струва да следвате.
Самомотивиран: Ученето онлайн изисква голяма самодисциплина, за да завършите курса до края. Тъй като онлайн курсовете нямат отчетността на традиционните класове, предлагам да останете отговорни за напредъка си, за да продължите с ученето.
Можете да постигнете това, като споделяте напредъка си с други, като например публикувате постиженията си в социалните медии или разказвате на приятелите си за ходовете си в курса.
Присъединете се към дискусията: Говорете с връстниците си в курса за наученото и ги попитайте за грешките им по време на курса и предложения, ако са напред в курса. Това ще ви помогне да избегнете обичайните клопки в обучението и да усвоите материала по-бързо.
Попитайте съмнения: Някои от онлайн курсовете идват със сесии за изчистване на съмнения, а други ви предоставят имейл на инструктор, за да се свържете с тях за въпроси. Бъдете активен обучаващ се и вземете помощ, независимо дали сте заседнали в задача за решаване или концепция за разбиване.
Управление на времето: Поставянето на краткосрочни цели е начин да стигнете до целта си. Така че, поставете си някои седмични цели и решете точното количество курсова работа, която да изпълнявате всеки ден. По този начин можете да следите напредъка си и да завършите курса навреме.
Развийте необходимите готови за индустрията умения и знания с един от най-добрите онлайн курсове по машинно обучение. Нека да разгледаме тези курсове сега!
Специализация по машинно обучение
Изградете солидна основа от основите на ИИ и изследвайте практически умения за машинно обучение с тази специализация по машинно обучение, предлагана от Станфорд в Coursera.
Преподава от Андрю Нг, основател на DeepLearning.AI и съосновател на Coursera. Освен това той е професор в Станфордския университет. Предполагам, че само неговата биография може да ви убеди да се запишете в този курс.
Тази специализация е програма с 3 курса, започваща с контролирано машинно обучение, която ви учи на основни и производни алгоритми за контролирано обучение, проправяйки пътя за солидна основа в контролираното обучение.
Надграждайки това, следващият е за усъвършенствани алгоритми, фокусирани върху изграждането на невронни мрежи и многокласови модели. И накрая, последният курс – Машинно обучение без надзор, се задълбочава в клъстерирането и ви помага да изградите препоръчителни системи.
Какво ще научите?
- Регресия
- Класификация
- Разширени ML алгоритми
- Изкуствена невронна мрежа
- Системи за препоръчване
- Tensorflow
Машинно обучение с Python
Машинно обучение с Python от IBM ще ви научи на различни алгоритми за машинно обучение и техните реализации в Python.
Този курс е част от основните програми за сертифициране на IBM по наука за данни, включително IBM Data Science Professional и IBM AI Professional. Сахид Агабозорги, старши учен по данни (експерт в разработването на усъвършенствани аналитични методи) в IBM, и Джоузеф Сантарканджело, учен по данни в IBM, са инструкторите за този курс.
С обща оценка 4,7 от 5 от над 13 000 обучаеми, този най-добър курс за машинно обучение е предпочитан избор за много ентусиасти на данни и студенти.
Благодаря на последния модул от курса! ще получите шанс да придобиете практически опит чрез проекта, включен в него.
Какво ще научите?
- Машинно обучение
- Python
- SciPy и scikit-learn
- Регресия
- Класификация
- Йерархично групиране
Въведение в машинното обучение
Въведение в машинното обучение обхваща всичко, което трябва да знае един начинаещ или междинен специалист по данни.
Този въвеждащ курс е част от наностепента Data Analyst от Udacity. Така че вземете този безплатен и най-добър курс за машинно обучение, за да решите дали нано дипломата си заслужава вашето време и инвестиция.
Този курс е пълен пакет, който ви води в жизнения цикъл на машинното обучение от край до край, включително проучване на данни, извличане на подходящи функции, избор на най-добрия ML алгоритъм и тестване на производителността на модела.
Добрата част е, че курсът не просто хвърля теории върху вас и очаква да ги попиете като гъба, а по-скоро ви показва случаи на практическа употреба за интуитивно обучение.
Какво ще научите?
Машинно обучение в производството
Intro to Machine Learning in Production е първият курс в специализацията MLops, в който всеки курс е фокусиран върху всеки аспект от внедряването на ML модели в производство.
Разбирането на машинното обучение и науката за данни е важно, но ефективното мащабиране на вашата работа до производство ще ви даде конкурентно предимство. Ако сте човек, който обича данните и внедряването, тогава този курс може да е този, който търсите.
Курсът е по-фокусиран върху системите за внедряване на ML и създаването на стратегически модели, които работят безпроблемно в производството. Освен това ще видите как да изграждате и управлявате интегрирани ML системи в производството при минимални разходи и максимална ефективност.
Помните ли Андрю Нг? автор на курса за специализация по ML в този списък. Е, ще се радвате да научите, че същият експерт по данни е преподавал и този курс.
Какво ще научите?
- Жизнен цикъл и внедряване на ML
- Избор на модели и стратегии за обучение
- Оценка на модела
- Дрейф на концепцията
- Основна линия на модела
- Предизвикателства при внедряването
- Обхват и дизайн на проекта
Python за Data Science и ML
Udemy е най-популярната и достъпна платформа за електронно обучение, с над 50 милиона обучаеми по целия свят.
Когато търсите най-добрия курс за машинно обучение в Udemy, тогава Python за Data Science и ML Bootcamp определено оглавяват резултатите.
Това е 25-часов курс, създаден от Хосе Портила, ръководител на Data Science за Pierian Training. Интересното е, че някои хора от Salesforce, Starbucks и McKinsey са негови ученици.
Курсът ви запознава с програмирането на Python и след това ви отвежда в анализ на данни и визуализации с помощта на Python, а сега навлиза в основните алгоритми за машинно обучение, прилагайки всеки при практически случай на употреба.
Какво ще научите?
- Програмиране на Python
- Панди за анализ на данни
- Seaborn за визуализации
- Внедряване на ML алгоритми
- НЛП
- Невронни мрежи
- Въведение в големите данни
Интензивен курс по машинно обучение
Математическите основи и синтаксисът на Python са достатъчни, за да започнете този отличен интензивен курс по машинно обучение от разработчиците на Google.
Не виждате нито един инструктор да се показва във всеки модул от курса. Вместо това екип от 2-3 експерти на Google доставя съдържанието, което им позволява да преподават своите области на опит в тази обширна област на машинното обучение.
Курсът е 15-часов пакет от 25 урока, 30+ задачи и казуси от реалния свят с интерактивни визуализации. И така, в този курс ще използвате машинното обучение, като го прилагате в реално време в различни казуси и практически практически задачи.
Тази платформа за обучение на Google Developers не само ви предлага курсове за напреднали за решаване на различни проблеми с машинното обучение, но също така включва специализирани курсове за дървета на решения, групиране, системи за препоръки, класификация на изображения и т.н.,
Какво ще научите?
- ML концепции
- ML алгоритми
- Казуси от реалния свят
- ML инженерни техники
Машинно обучение CS229
Machine Learning CS229 е 2-3 месеца интензивна академична програма от Stanford School of Engineering, която ви струва между $4k до $6k.
Тъй като това е курс на живо, не само ще бъдете научени на редовни концепции за машинно обучение, но и на скорошни изследвания на машинното обучение и най-новите имплементации в реалния свят.
От тази статия Tengyu Ma, асистент по компютърни науки и статистика в Станфорд, и Кристофър Ре, доцент в Stanford AI Lab, са инструкторите.
Стандартите за предварителни изисквания са малко по-високи за този курс. Ще ви е необходима бакалавърска степен със среден успех над 3. Също така за предпочитане е умението да програмирате на Python и основното разбиране на Numpy и Pandas. Освен това са необходими познания по математика, алгебра и вероятност, за да се разбере бързо дълбочината на обяснените концепции.
Какво ще научите?
- Учене под наблюдение
- Клъстеризиране
- Статистическо разпознаване на образи
- Намаляване на размерността
- Невронни мрежи
- ML приложения в реалния свят
Основи на машинното обучение
Machine Learning Foundations е курс от седем модула от Университета на Вашингтон, който започва със силно въведение в машинното обучение и как той трансформира света, след това навлиза в основните технически аспекти с регресия, продължава с групиране и завършва със специален модул за задълбочено обучение .
Емили Фокс, професор по машинно обучение в Amazon във Вашингтонския университет, е водещият инструктор и ще присъства по време на този курс.
До края на този курс ще научите как да извличате функции на ниво къща, анализ на настроенията въз основа на отзиви на клиенти, препоръки за продукти, ефективно търсене на изображения и много други чрез изграждане на система за машинно обучение за прогнозиране на къщи в реалния свят . Можете да приложите тези знания към широк спектър от проблеми с машинното обучение, за да ги разрешите с лекота.
Но инсталирането и работата с Graphlab беше предизвикателство за много обучаеми. Освен това версията на Python, използвана в този курс, вече е остаряла, което причинява проблеми със съвместимостта.
Какво ще научите?
- Основи на Python
- Концепции за машинно обучение
- Дълбоко обучение
- Клъстеризиране
- Системи за препоръки
Наука за данни: Машинно обучение
Курсът Data Science от Харвард ви учи на машинно обучение, като ви превежда през всяка фаза на изграждане на система за препоръчване на филми. Този курс е част от професионалната програма за сертифициране на Data Science на Харвард.
Ще видите данни за обучение, изграждане на предсказуеми връзки, случаи на претрениране, кръстосано валидиране и много други. Това ви помага да изградите интуиция за създаване на системи за препоръки за платформи за електронна търговия, OTT платформи за стрийминг, нови уебсайтове и др.
Това обучение ще ви струва около $100 с неограничен достъп до материалите за курса. Въпреки това, той идва с безплатно издание, където получавате ограничен достъп до материали и без оценяване на оценки, за да тествате напредъка си.
Рафаел Иризари, професор по биостатистика в Харвардския университет, преподава този курс.
Какво ще научите?
- Алгоритми за машинно обучение
- Анализ на главните компоненти
- Регулиране
- Система за препоръчване на филми
- Кръстосано валидиране
Заключителни думи
Овладяването на машинното обучение е предизвикателство, но постижимо със списъка с най-добрите курсове за машинно обучение, споменат в тази статия. Независимо дали сте начинаещ, който иска да изгради основите на ML, или ML инженер, който иска да повиши нивото на уменията си, този списък ще ви покрие.
Въпреки това, ако сте сериозни за изграждането на кариера в ML, не спирайте, когато курсът приключи. Вземете знанията си от курса и ги приложете в проекти. Освен това, бъдете в крак с технологията, като се задълбочите в изследователски статии.
Можете също така да проверите тези ресурси на PyTorch, за да подобрите уменията си за данни.