Într-adevăr, un salariu de bază mediu al unui inginer de învățare automată în Statele Unite este de 152.466 USD, iar dacă lucrezi pentru mărci mari precum eBay, Snap Inc sau Cruise, atunci poate depăși 200.000 USD pe an.
Dacă datele sunt ceva care te intrigă, atunci pășirea în Machine Learning este, fără îndoială, o carieră plină de satisfacții, deoarece lumea de astăzi funcționează pe date, ceea ce duce la cererea tot mai mare de Data Scientists și de experți în Machine Learning.
Te întrebi unde să înveți Machine Learning? Știu că derularea nu se termină atunci când căutați o foaie de parcurs pentru a învăța Machine Learning sau resurse pentru a învăța Data Science pe Google.
Cu toate acestea, participarea la un curs bine organizat pentru a învăța orice abilitate este crucială pentru a o stăpâni eficient, iar învățarea automată nu este diferită. Așadar, am pregătit o listă cu cele mai bune cursuri de învățare automată pe care să le învăț de la experți.
Cuprins
Cum să profitați la maximum de cursul dvs. online?
Dacă alegeți să învățați online, atunci aceste sfaturi merită urmate.
Automotivat: Învățarea online necesită o mare autodisciplină pentru a duce cursul până la sfârșit. Deoarece cursurilor online le lipsește responsabilitatea orelor tradiționale, vă sugerez să rămâneți responsabil pentru progresul dvs. pentru a continua cu învățarea.
Puteți realiza acest lucru împărtășind progresul dvs. cu alții, cum ar fi postarea realizărilor dvs. pe rețelele de socializare sau spunându-le prietenilor despre mișcările dvs. din curs.
Alăturați-vă discuției: discutați cu colegii dvs. de curs despre învățările dvs. și întrebați-i despre greșelile lor în timp ce fac cursul și sugestii dacă sunt avansați în curs. Acest lucru vă va ajuta să evitați capcanele comune de învățare și să stăpâniți materialul mai repede.
Întrebați îndoieli: Unele dintre cursurile online vin cu sesiuni de curățare a îndoielilor, iar altele vă oferă e-mailul unui instructor pentru a-i contacta pentru întrebări. Fiți un cursant activ și primiți ajutor, indiferent dacă sunteți blocat într-o sarcină de rezolvat sau într-un concept de rezolvat.
Managementul timpului: stabilirea obiectivelor pe termen scurt este o modalitate de a ajunge la destinație. Așadar, stabiliți niște obiective săptămânale și decideți cu privire la cantitatea exactă de cursuri de finalizat în fiecare zi. În acest fel, vă puteți urmări progresul și puteți finaliza cursul la timp.
Dezvoltați abilitățile și cunoștințele necesare pentru industrie cu unul dintre cele mai bune cursuri online de învățare automată. Să verificăm aceste cursuri acum!
Specializarea Machine Learning
Construiți o bază solidă pentru elementele fundamentale ale AI și explorați abilitățile practice de învățare automată cu această specializare ML oferită de Stanford pe Coursera.
Predată de Andrew Ng, fondatorul DeepLearning.AI și co-fondatorul Coursera. Pe lângă acestea, este profesor la Universitatea Stanford. Cred că numai biografia lui te poate convinge să te înscrii la acest curs.
Această specializare este un program de 3 cursuri, începând cu învățarea automată supravegheată, care vă învață algoritmi de învățare supravegheată de bază și derivați, deschizând calea pentru o bază solidă în învățarea supravegheată.
Pornind de la asta, următorul este despre algoritmi avansati axați pe construirea de rețele neuronale și modele cu mai multe clase. Și, în sfârșit, ultimul curs – Învățare automată nesupravegheată, se aprofundează în clustering și vă ajută să construiți sisteme de recomandare.
Ce vei invata?
- Regresia
- Clasificare
- Algoritmi ML avansati
- Retele neuronale artificiale
- Sisteme de recomandare
- Tensorflow
Învățare automată cu Python
Învățarea automată cu Python de la IBM vă va învăța diverși algoritmi de învățare automată și implementările acestora în Python.
Acest curs face parte din programele majore de certificare IBM privind știința datelor, inclusiv IBM Data Science Professional și IBM AI Professional. Saheed Aghabozorgi, Data Scientist Sr (expert în dezvoltarea de metode analitice avansate) la IBM și Joseph Santarcangelo, Data Scientist la IBM, sunt instructorii acestui curs.
Cu o evaluare generală de 4,7 din 5 de la peste 13.000 de cursanți, acest cel mai bun curs de învățare automată este o alegere potrivită pentru mulți pasionați de date și studenți.
Mulțumim ultimului modul al cursului! veți avea șansa de a câștiga experiență practică prin proiectul inclus în acesta.
Ce vei invata?
- Învățare automată
- Piton
- SciPy și scikit-learn
- Regresia
- Clasificare
- Clustering ierarhic
Introducere în Machine Learning
Introducerea în învățarea automată acoperă tot ce ar trebui să știe un începător sau un profesionist de date intermediar.
Acest curs introductiv face parte din nanogradul Data Analyst de la Udacity. Așa că urmați acest curs gratuit și cel mai bun de învățare automată pentru a decide dacă gradul nano merită timpul și investiția dvs.
Acest curs este un pachet complet care vă ghidează în ciclul de viață de învățare automată de la capăt la capăt, inclusiv investigarea datelor, extragerea caracteristicilor relevante, alegerea celui mai bun algoritm ML și testarea performanței modelului.
Partea bună este că cursul nu vă aruncă doar teorii și vă așteaptă să le absorbiți ca pe un burete, ci mai degrabă vă arată cazuri practice de utilizare pentru învățarea intuitivă.
Ce vei invata?
Învățare automată în producție
Introducere în învățarea automată în producție este primul curs din specializarea MLops, în care fiecare curs este axat pe fiecare aspect al implementării modelelor ML în producție.
Înțelegerea învățării automate și a științei datelor este importantă, dar scalarea eficientă a muncii dvs. la producție vă va oferi un avantaj competitiv. Dacă sunteți o persoană care iubește datele și implementarea, atunci acest curs ar putea fi cel pe care îl căutați.
Cursul este mai axat pe sistemele de implementare ML și pe crearea de modele strategice care rulează perfect în producție. De asemenea, veți vedea cum să construiți și să rulați sisteme ML integrate în producție la costuri minime și eficiență maximă.
Îți amintești de Andrew Ng? autor al cursului de specializare ML din această listă. Ei bine, veți fi încântați să aflați că același expert în date a predat și acest curs.
Ce vei invata?
- Ciclul de viață și implementarea ML
- Selecția modelului și strategiile de formare
- Evaluarea modelului
- Derivarea conceptului
- Linia de bază a modelului
- Provocări de implementare
- Definirea și proiectarea proiectului
Python pentru Data Science și ML
Udemy este cea mai populară și mai accesibilă platformă de e-learning, cu peste 50 de milioane de cursanți din întreaga lume.
Când căutați cel mai bun curs de învățare automată pe Udemy, atunci Python for Data Science și ML Bootcamp sunt cu siguranță în fruntea rezultatelor.
Acesta este un curs de 25 de ore creat de Jose Portilla, șeful Data Science pentru Pierian Training. Interesant este că unii oameni de la Salesforce, Starbucks și McKinsey sunt studenții săi.
Cursul vă prezintă programarea Python și apoi vă duce în analiza datelor și vizualizările folosind Python și acum intră în algoritmii de bază de învățare automată, implementând fiecare pe un caz de utilizare practic.
Ce vei invata?
- Programare Python
- Panda pentru analiza datelor
- Seaborn pentru vizualizări
- Implementarea algoritmilor ML
- NLP
- Rețele neuronale
- Introducere în Big Data
Curs de învățare automată
Fundamentele matematicii și sintaxa Python sunt suficiente pentru a începe acest excelent curs intensiv despre învățarea automată de la dezvoltatorii Google.
Nu vezi un singur instructor care apare în fiecare modul al cursului. În schimb, o echipă de 2-3 experți Google furnizează conținutul, permițându-le să-și predea domeniile de expertiză în acest vast domeniu al ML.
Cursul este un pachet de 15 ore de 25 de lecții, peste 30 de sarcini și studii de caz din lumea reală cu imagini interactive. Deci, în acest curs, veți folosi Machine Learning, aplicând-o în timp real diverse studii de caz și sarcini practice practice.
Această platformă de învățare Google Developers nu numai că vă oferă cursuri avansate pentru rezolvarea unei varietăți de probleme de învățare automată, ci include și cursuri specializate pentru arbori de decizie, grupare, sisteme de recomandare, clasificare a imaginilor etc.,
Ce vei invata?
- Concepte ML
- algoritmi ML
- Studii de caz din lumea reală
- Tehnici de inginerie ML
Machine Learning CS229
Machine Learning CS229 este un program academic intensiv de 2-3 luni de la Stanford School of Engineering, care vă costă între 4.000 și 6.000 USD.
Deoarece este un curs live, nu veți fi învățați doar concepte obișnuite de ML, ci și despre cercetările recente despre învățarea automată și cele mai recente implementări din lumea reală.
Din acest articol, Tengyu Ma, profesor asistent de informatică și statistică la Stanford, și Christopher Ré, profesor asociat la Stanford AI Lab, sunt instructori.
Standardele pre-condițiilor sunt puțin mai ridicate pentru acest curs. Veți avea nevoie de o diplomă de licență cu un GPA de peste 3. De asemenea, sunt de preferat abilitatea de a programa în Python și o înțelegere de bază a Numpy și Pandas. Mai mult, sunt necesare cunoștințe de calcul, algebră și probabilitate pentru a înțelege rapid profunzimea conceptelor explicate.
Ce vei invata?
- Învățare supravegheată
- Clustering
- Recunoașterea modelelor statistice
- Reducerea dimensionalității
- Rețele neuronale
- Aplicații ML din lumea reală
Bazele învățării automate
Machine Learning Foundations este un curs cu șapte module de la Universitatea din Washington, care începe cu o introducere puternică în ML și modul în care acesta transformă lumea, apoi intră în aspecte tehnice de bază prin regresie, continuă cu gruparea și se termină cu un modul dedicat învățării profunde. .
Emily Fox, profesor Amazon de învățare automată la Universitatea din Washington, este instructorul principal și va fi prezentă pe tot parcursul acestui curs.
Până la sfârșitul acestui curs, veți învăța cum să extrageți funcții la nivel de casă, analiza sentimentelor pe baza recenziilor clienților, recomandări pentru produse, o căutare eficientă a imaginilor și multe altele prin construirea unui sistem de învățare automată de predicție a casei din lumea reală. . Puteți aplica aceste învățari la o gamă largă de probleme ML pentru a le rezolva cu ușurință.
Dar, instalarea și lucrul cu Graphlab a fost o provocare pentru mulți cursanți. De asemenea, versiunea Python folosită în acest curs este depășită acum, provocând probleme de compatibilitate.
Ce vei invata?
- Bazele Python
- Concepte de învățare automată
- Invatare profunda
- Clustering
- Sisteme de recomandare
Știința datelor: Învățare automată
Cursul de știință a datelor de la Harvard vă învață învățarea automată, ghidându-vă prin fiecare fază a construirii unui sistem de recomandare de filme. Acest curs face parte din programul de certificare profesională în știința datelor de la Harvard.
Veți vedea despre datele de antrenament, construirea de relații predictive, cazuri de supraantrenare, validare încrucișată și multe altele. Acest lucru vă ajută să creați intuiție pentru a crea sisteme de recomandare pentru platforme de comerț electronic, platforme de streaming OTT, site-uri web noi etc.,
Acest curs vă va costa aproximativ 100 USD cu acces nelimitat la materialele de curs. Cu toate acestea, vine cu o ediție gratuită în care aveți acces limitat la materiale și fără evaluări calificate pentru a vă testa progresul.
Rafael Irizarry, profesor de biostatistică la Universitatea Harvard, a predat acest curs.
Ce vei invata?
- Algoritmi de învățare automată
- Analiza componentelor principale
- Regularizare
- Sistem de recomandare a filmelor
- Validare încrucișată
Cuvinte finale
Stăpânirea învățării automate este o provocare, dar poate fi realizată cu lista celor mai bune cursuri de învățare automată menționate în acest articol. Indiferent dacă sunteți un începător care dorește să construiască elementele fundamentale în ML sau un inginer ML care dorește să vă îmbunătățească abilitățile, această listă vă acoperă.
Cu toate acestea, dacă sunteți serios să vă construiți o carieră în ML, nu opriți când cursul este terminat. Luați-vă cunoștințele de curs și implementați-le în proiecte. Mai mult, păstrați-vă la curent cu tehnologia, aprofundând în lucrări de cercetare.
De asemenea, puteți verifica aceste resurse PyTorch pentru a vă îmbunătăți abilitățile de date.