Содержание
- Машинное обучение из Стэнфорда
- Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
- Математика для машинного обучения в Имперском колледже Лондона
- Современное машинное обучение в Национальном исследовательском университете - Высшая школа экономики
- Специализация глубокого обучения от Deeplearning.ai
- Машинное обучение с TensorFlow на Google Cloud Platform из Google Cloud
вынос:
Если вы хотите начать заниматься машинным обучением, эти курсы - отличное место для начала!
Пост включает в себя партнерские ссылки
Хотите стать мастером машинного обучения?
Не мы все! Машинное обучение сейчас горячо, и это быстро развивающаяся область. Эксперты по машинному обучению и другие подобные специалисты очень востребованы. (Если вы предпочитаете науку данных, а не ML, ознакомьтесь с 6 ключевыми понятиями науки о данных, которые вы можете освоить с помощью онлайн-обучения.)
Чтобы помочь вам начать карьеру в машинном обучении, вот несколько отличных онлайн-курсов и программ, которые начнут показывать вам внутреннюю работу ML.
Машинное обучение из Стэнфорда
Этот курс предлагается онлайн, так что студенты могут составлять свои собственные графики, изучая основные моменты машинного обучения. Получите представление о дизайне автономных транспортных средств, технологиях распознавания речи, автоматическом веб-поиске и многом другом из того, что машинное обучение принесло нам за последние несколько лет. Существует также компонент проекта «Геном человека», в котором сочетание биологии и машинного обучения принесло нам удивительные успехи в обработке данных.
Этот класс также покажет вам, как машинное обучение существует вокруг нас. От медицинской диагностики до рекомендаций двигателей машинное обучение и нейронные сети уже являются важной частью нашей жизни. Во многих случаях мы не осознаем этого, потому что они скрыты за кулисами. Освещение многих из текущих вариантов использования - эффективный способ помочь новичкам развить знания ОД.
Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
Кроме того, этот курс предлагает обучение, связанное с интеллектуальным анализом данных, распознаванием образов и различными типами алгоритмической работы. Изучите основы контролируемого и неконтролируемого обучения, а также уменьшения размерности и других вопросов размерности в практике машинного обучения. Все это помогает подготовиться к реальной роли в реализации и дизайне ML.
Факты:
- Фокус на машинном обучении, алгоритмах машинного обучения, искусственных нейронных сетях и логистической регрессии
- Единый курс
- Бесплатная регистрация, с возможностью получить сертификат за плату
Продолжительность: около 55 часов до завершения
Рейтинг: 4,9 из 5
Математика для машинного обучения в Имперском колледже Лондона
Эти курсы представляют собой обзор машинного обучения более высокого уровня, который обещает рассказать студентам о некоторых внутренних принципах работы нейронных сетей и аналогичных технологий.
Эта специализация посвящена тому, как использовать математику за машинным обучением и создать мост к технологиям практического обучения, которые помогут вам освоить те виды работ, которые связаны с машинным обучением.
Многофакторное исчисление, уменьшение размерности и различные компоненты помогают учащимся овладеть этими важными составляющими. Курс требует некоторых знаний Python как языка программирования и базового понимания математики, используемой в машинном обучении, включая линейную алгебру.
Факты:
- Фокус на линейной алгебре, многовариантном исчислении, анализе главных компонент (PCA), а также на собственных значениях и собственных векторах
- 3 курса по этой специальности
- Бесплатная регистрация, с возможностью получить сертификат за плату
Продолжительность: примерно 2 месяца для завершения (при рекомендуемых 12 часах в неделю)
Рейтинг: 4.5 из 5
Современное машинное обучение в Национальном исследовательском университете - Высшая школа экономики
Эта онлайн-специализация продвинутого уровня приближает студентов к овладению передовыми практиками, такими как глубокое обучение и усвоение знаний.
Курсовая работа будет охватывать различные типы целей и задач машинного обучения, например, обработку естественного языка, а также компьютерное зрение и то, как архитектуры, такие как сверточные нейронные сети, способствуют достижениям в обработке изображений. Байесовские методы также будут рассмотрены в этом курсе, где ученые из ЦЕРН и эксперты по машинному обучению Kaggle предоставляют практические примеры внедрения машинного обучения в реальном мире.
Эта специализация объявлена как программа, которая позволяет студентам начать применять опыт машинного обучения на предприятии. Это включает в себя способность лучше мозгового штурма точного использования машинного обучения предприятия и выяснения проблем и препятствий в реальных реализациях.
Этот тип практической специализации неотъемлемо важен для трудоустройства в будущем, поэтому это отличный выбор для студентов-самоучек, которые хотят заниматься дома. Способность идентифицировать, как говорят авторы курса, «предостережения» в области машинного обучения делает карьеру профессионала незаменимой в команде дизайнеров или в качестве консультанта. Машинное обучение является новым, и компании все еще приспосабливаются и учатся тому, как наилучшим образом применять эти технологии высокого уровня. (Или, если ваши интересы связаны с разработкой программного обеспечения, ознакомьтесь с 6 концепциями разработки программного обеспечения, которые вы можете узнать с помощью онлайн-курсов.)
Факты:
- Фокус на машинное обучение, глубокое обучение, науку о данных, байесовские методы, обучение с подкреплением, компьютерное зрение и обработку естественного языка
- 7 курсов по этой специальности
- Бесплатная регистрация, с возможностью получить сертификат за плату
Продолжительность: примерно от 8 до 10 месяцев для завершения
Рейтинг: 4.5 из 5
Специализация глубокого обучения от Deeplearning.ai
Вот специализация глубокого обучения, представляющая вариант обучения машинному обучению среднего уровня.
Эти курсы направлены на глубокое обучение и его связь с нейронными сетями. Курсовая работа будет включать различные типы структур, такие как сверточные нейронные сети, LSTM, рекуррентные нейронные сети и многое другое. Курс также покажет, как они применимы к различным отраслям, включая здравоохранение, обработку естественного языка и производство. Вы познакомитесь с некоторыми основами технологий автономного вождения на работе и воспользуетесь Python и TensorFlow, чтобы начать накапливать знания о моделях машинного обучения. Все это дает прочную основу для дальнейшего понимания того, как ML переопределяет автоматизацию в нашем мире.
Факты:
- Фокус на глубокое обучение, искусственные нейронные сети, сверточные нейронные сети и TensorFlow
- 5 курсов по этой специальности
- Бесплатная регистрация, с возможностью получить сертификат за плату
Продолжительность: приблизительно 3 месяца для завершения (при предполагаемых 11 часах в неделю)
Рейтинг: 4,9 из 5
Машинное обучение с TensorFlow на Google Cloud Platform из Google Cloud
Эти курсы специализируются на некоторых наиболее распространенных базовых технологиях, используемых для внедрения машинного обучения на современном предприятии.
Здесь педагоги рассматривают возможность углубленного ознакомления студентов с машинным обучением и рассматривают конкретные варианты использования. Эта специализация будет отвечать на вопросы о популярности нейронных сетей, а также о моделях машинного обучения, контролируемых и неконтролируемых, градиентном спуске и наборах данных тестирования и обучения.
Эта специализация фокусируется на использовании TensorFlow и облачной модели определенного типа, основанной на предложениях Google, поскольку студенты получают практический опыт работы с ИИ и машинным обучением.
Факты:
- Сосредоточьтесь на машинном обучении, TensorFlow, облачных вычислениях и функциональности
- 5 курсов по этой специальности
- Бесплатная регистрация, с возможностью получить сертификат за плату
Продолжительность: приблизительно 1 месяц для завершения (при рекомендуемых 15 часах в неделю)
Рейтинг: 4.6 из 5
Используйте любой из этих доступных онлайн-курсов, чтобы начать машинное обучение, и стремитесь к успешной карьере в сфере высоких технологий.