Într-adevăr, un specialist în inteligență artificială poate câștiga, în medie, 152.466 de dolari anual în Statele Unite. Iar dacă ești angajat de companii mari, cum ar fi eBay, Snap Inc sau Cruise, acest venit poate depăși suma de 200.000 de dolari pe an.
Dacă ești pasionat de date, atunci alegerea unei cariere în domeniul învățării automate este o decizie excelentă, având în vedere că lumea de astăzi se bazează în mare măsură pe date, ceea ce a dus la o cerere tot mai mare de specialiști în știința datelor și experți în învățarea automată.
Te întrebi de unde poți învăța Machine Learning? Căutarea unor resurse pe Google, precum o foaie de parcurs pentru a învăța Machine Learning sau materiale pentru a învăța știința datelor, poate fi un proces continuu.
Cu toate acestea, pentru a stăpâni eficient orice abilitate, este crucial să participi la un curs bine structurat, iar învățarea automată nu face excepție. De aceea, am compilat o listă cu cele mai bune cursuri de învățare automată, susținute de experți, pentru a te ghida în acest domeniu.
Cum să profiți la maximum de un curs online?
Dacă alegi să studiezi online, iată câteva sfaturi care merită luate în considerare:
Autodisciplină: Învățarea online necesită o mare doză de autodisciplină pentru a finaliza un curs. Deoarece cursurile online nu au structura orelor tradiționale, îți recomand să îți asumi responsabilitatea pentru propriul progres pentru a avansa în procesul de învățare.
Poți face acest lucru împărtășind realizările tale cu ceilalți, de exemplu, publicând rezultatele pe rețelele sociale sau vorbind cu prietenii despre evoluția ta în cadrul cursului.
Implică-te în discuții: Interacționează cu colegii de curs, discută despre ceea ce ai învățat, întreabă despre provocările lor și solicită sfaturi dacă au avansat mai mult. Astfel, vei putea evita greșelile frecvente și vei înțelege mai repede materialul.
Nu ezita să pui întrebări: Unele cursuri online includ sesiuni de întrebări și răspunsuri, iar altele îți oferă posibilitatea de a contacta instructorul prin e-mail. Fii un cursant activ și cere ajutor atunci când te blochezi, fie într-o sarcină practică, fie într-un concept teoretic.
Managementul timpului: Stabilirea unor obiective pe termen scurt te va ajuta să ajungi la destinație. Așadar, stabilește obiective săptămânale și decide exact cât material vei studia zilnic. Astfel, îți vei putea monitoriza progresul și vei termina cursul la timp.
Dezvoltă abilitățile și cunoștințele necesare în industrie urmând unul dintre cele mai bune cursuri online de învățare automată. Să analizăm aceste cursuri!
Specializarea Machine Learning
Construiește o bază solidă în elementele fundamentale ale inteligenței artificiale și explorează abilitățile practice de învățare automată cu această specializare oferită de Stanford pe Coursera.
Cursul este predat de Andrew Ng, fondatorul DeepLearning.AI și co-fondatorul Coursera, care este și profesor la Universitatea Stanford. Credem că biografia sa este suficientă pentru a te convinge să te înscrii la acest curs.
Această specializare este un program structurat în 3 cursuri, începând cu învățarea automată supervizată, unde vei învăța algoritmii de bază și algoritmii derivați. Această parte pune bazele înțelegerii învățării supervizate.
Al doilea curs se concentrează pe algoritmi avansați, cum ar fi construirea rețelelor neuronale și modele cu multiple clase. În cele din urmă, ultimul curs – Învățare automată nesupervizată – explorează tehnicile de clustering și te ajută să construiești sisteme de recomandare.
Ce vei învăța?
- Regresia
- Clasificarea
- Algoritmi ML avansați
- Rețele neuronale artificiale
- Sisteme de recomandare
- Tensorflow
Învățare automată cu Python
Cursul „Învățare automată cu Python” de la IBM te va învăța diferiți algoritmi de învățare automată și implementarea lor în limbajul Python.
Acest curs face parte din programele majore de certificare IBM în știința datelor, inclusiv „IBM Data Science Professional” și „IBM AI Professional”. Instructorii acestui curs sunt Saheed Aghabozorgi, expert în dezvoltarea metodelor analitice avansate la IBM, și Joseph Santarcangelo, expert în știința datelor la IBM.
Cu o evaluare generală de 4.7 din 5, primită de la peste 13.000 de cursanți, acest curs este o alegere potrivită pentru mulți pasionați și studenți din domeniul științei datelor.
În ultimul modul al cursului, vei avea oportunitatea de a dobândi experiență practică prin intermediul unui proiect inclus în acesta.
Ce vei învăța?
- Învățare automată
- Python
- SciPy și scikit-learn
- Regresia
- Clasificarea
- Clustering ierarhic
Introducere în Machine Learning
Cursul „Introducere în învățarea automată” acoperă toate cunoștințele necesare atât pentru începători, cât și pentru profesioniștii de nivel intermediar.
Acest curs introductiv face parte din programul de nanograd „Data Analyst” de la Udacity. Urmează acest curs gratuit pentru a decide dacă programul complet de nanograd merită timpul și investiția ta.
Cursul te ghidează prin întregul ciclu de viață al unui proiect de învățare automată, de la analiza datelor și extragerea caracteristicilor relevante, la selectarea celui mai bun algoritm și testarea performanțelor modelului.
Un aspect important este faptul că nu te vei confrunta doar cu teorii, ci vei vedea și exemple practice care facilitează învățarea intuitivă.
Învățare automată în producție
„Introducere în învățarea automată în producție” este primul curs din specializarea MLops, fiecare curs fiind concentrat pe un anumit aspect al implementării modelelor ML în mediul de producție.
Înțelegerea învățării automate și a științei datelor este esențială, însă capacitatea de a scala eficient munca ta în mediul de producție îți va oferi un avantaj competitiv. Dacă ești pasionat de date și implementare, acest curs s-ar putea să fie exact ceea ce cauți.
Cursul se axează pe sistemele de implementare ML și crearea modelelor strategice care funcționează impecabil în producție. Vei învăța cum să construiești și să rulezi sisteme ML integrate în producție, la costuri minime și cu eficiență maximă.
Îți amintești de Andrew Ng, autorul cursului de specializare ML menționat anterior? Ei bine, el este și instructorul acestui curs!
Ce vei învăța?
- Ciclul de viață și implementarea ML
- Selecția modelului și strategiile de antrenare
- Evaluarea modelului
- Derivarea conceptului
- Linia de bază a modelului
- Provocările implementării
- Definirea și proiectarea proiectului
Python pentru Data Science și ML
Udemy este o platformă populară și accesibilă de e-learning, cu peste 50 de milioane de cursanți din întreaga lume.
Dacă ești în căutarea celui mai bun curs de învățare automată pe Udemy, „Python for Data Science și ML Bootcamp” este cu siguranță printre primele rezultate.
Acesta este un curs de 25 de ore creat de Jose Portilla, șeful departamentului de știința datelor la Pierian Training. Printre studenții săi se numără angajați de la Salesforce, Starbucks și McKinsey.
Cursul te introduce în programarea Python, te ghidează prin analiza și vizualizarea datelor folosind Python, apoi abordează algoritmii de bază din învățarea automată, implementând fiecare concept într-un caz practic.
Ce vei învăța?
- Programare Python
- Panda pentru analiza datelor
- Seaborn pentru vizualizări
- Implementarea algoritmilor ML
- NLP
- Rețele neuronale
- Introducere în Big Data
Curs de învățare automată
Fundamentele matematice și sintaxa Python sunt suficiente pentru a începe acest excelent curs intensiv despre învățarea automată, oferit de dezvoltatorii Google.
În acest curs, nu vei vedea un singur instructor, ci o echipă de 2-3 experți Google, fiecare predând subiectele în care are expertiză.
Cursul include 15 ore de conținut, 25 de lecții, peste 30 de sarcini și studii de caz practice. Astfel, vei aplica concepte din Machine Learning în timp real, rezolvând diverse sarcini practice.
Platforma de învățare Google Developers nu numai că oferă cursuri avansate pentru diverse probleme de învățare automată, dar include și cursuri specializate pentru arbori de decizie, clustering, sisteme de recomandare, clasificare a imaginilor etc.
Ce vei învăța?
- Concepte ML
- Algoritmi ML
- Studii de caz reale
- Tehnici de inginerie ML
Machine Learning CS229
Machine Learning CS229 este un program academic intensiv, cu o durată de 2-3 luni, oferit de Școala de Inginerie Stanford, cu un cost între 4.000 și 6.000 de dolari.
Fiind un curs live, vei învăța nu doar conceptele standard de ML, ci și despre cercetările recente și cele mai recente implementări în lumea reală.
Instructorii acestui curs sunt Tengyu Ma, profesor asistent de informatică și statistică la Stanford, și Christopher Ré, profesor asociat la Stanford AI Lab.
Standardele prealabile pentru acest curs sunt puțin mai ridicate. Ai nevoie de o diplomă de licență cu un GPA de peste 3. De asemenea, se preferă abilitatea de a programa în Python și o înțelegere de bază a Numpy și Pandas. În plus, cunoștințe de calcul, algebră și probabilități sunt necesare pentru a înțelege rapid conceptele explicate.
Ce vei învăța?
- Învățare supervizată
- Clustering
- Recunoașterea modelelor statistice
- Reducerea dimensionalității
- Rețele neuronale
- Aplicații ML din lumea reală
Bazele învățării automate
„Bazele învățării automate” este un curs de șapte module oferit de Universitatea din Washington, care începe cu o introducere solidă în ML și impactul său, continuă cu aspectele tehnice de bază, cum ar fi regresia, apoi trece la clustering și se încheie cu un modul dedicat învățării profunde.
Emily Fox, profesor Amazon în învățare automată la Universitatea din Washington, este instructorul principal al acestui curs.
La finalul cursului, vei învăța cum să extragi trăsături, cum să analizezi sentimentele pe baza recenziilor clienților, să faci recomandări pentru produse, să cauți eficient imagini și multe altele, construind un sistem de învățare automată care prezice prețul locuințelor. Aceste învățări te vor ajuta să rezolvi o gamă largă de probleme ML.
Unii cursanți au întâmpinat dificultăți în instalarea și lucrul cu Graphlab. De asemenea, versiunea de Python folosită în acest curs este acum depășită, ceea ce poate cauza probleme de compatibilitate.
Ce vei învăța?
- Bazele Python
- Concepte de învățare automată
- Învățare profundă
- Clustering
- Sisteme de recomandare
Știința datelor: Învățare automată
Cursul de știința datelor de la Harvard te învață despre învățarea automată, ghidându-te prin fiecare etapă a construirii unui sistem de recomandare de filme. Acest curs face parte din programul de certificare profesională în știința datelor de la Harvard.
Vei învăța despre datele de antrenament, construirea relațiilor predictive, cazurile de supraantrenare, validarea încrucișată și multe altele. Acest lucru te va ajuta să înțelegi cum să creezi sisteme de recomandare pentru platforme de comerț electronic, platforme de streaming OTT, site-uri web noi etc.
Acest curs te va costa aproximativ 100 de dolari și îți va oferi acces nelimitat la materialele de studiu. Totuși, există și o ediție gratuită care oferă acces limitat la materiale și nu include evaluări pentru a-ți testa progresul.
Instructorul acestui curs este Rafael Irizarry, profesor de biostatistică la Universitatea Harvard.
Ce vei învăța?
- Algoritmi de învățare automată
- Analiza componentelor principale
- Regularizare
- Sistem de recomandare de filme
- Validare încrucișată
Concluzie
Stăpânirea învățării automate este o provocare, dar devine posibilă cu ajutorul listei celor mai bune cursuri de învățare automată menționate în acest articol. Fie că ești un începător care dorește să-și construiască o bază solidă în ML, fie că ești un inginer ML care dorește să-și îmbunătățească abilitățile, această listă te acoperă.
Cu toate acestea, dacă dorești cu adevărat să construiești o carieră în ML, nu te opri după ce termini cursul. Aplică cunoștințele dobândite în cadrul unor proiecte. Mai mult, fii la curent cu noile tehnologii și aprofundează lucrările de cercetare.
De asemenea, poți consulta aceste resurse PyTorch pentru a-ți îmbunătăți abilitățile de date.