Машинное обучение курс: Data Science обучение — курсы машинного обучения | GeekBrains

Содержание

Специализация Yandex «Машинное обучение и анализ данных»

Алексей
Швец

Очень хороший старт, позволил многое вспомнить и систематизировать. Если есть понимание из мат. анализа, линейной алгебры и статистики, то можно смело браться за курс, если нет, то лучше где-то приобрести перед началом. Команде, работавшим над курсом хочется сказать слова благодарности и пожелания не снижать планку в дальнейшем.

Вадим
Аюев

Отличный курс от одного из лучших учебных заведений России. Прекрасно подойдёт для желающих начать изучение Machine Learning. В достаточной степени образно объяснены базовые понятия, приведены примеры и ссылки для дальнейшего самостоятельного изучения материала (или повторения забытого после вуза). Практические задания просты и снабжены исчерпывающими примерами.

Курс рассчитан на аудиторию с навыками программирования, хотя задания более чем на 20 строк кода здесь не встречаются.

Степан
Леонтенко

Курс позволяет освежить в памяти основы математики, которые были успешно забыты после полученных зачетов и экзаменов в институте. Позволяет изучить что-то новое как для меня была статистика и Python. И всё в курсе очень профессионально и доступно подано, так что хочется учиться и выполнять проверочные работы, что, например, не всегда наблюдается в том же институте. Остался очень доволен курсом и планирую дальше продолжать специализацию.

Анна
Зверева

Большое спасибо за курс!

Я в данный момент приближаюсь к завершению своей подготовки по машинному обучению и вскоре буду искать работу. Ваша серия курсов очень помогла в освоении этого тернистого пути. Хотелось получить именно глубокое понимание обсуждаемых тем. И 41 из 1058 (надеюсь, только пока) место в конкурсе kaggle от Bosch, на мой взгляд, подтверждает высокое качество освоения материала.

К сожалению, лично для меня освоение такой масштабной области как машинное обучение, оказалось физически и психически слишком неподъёмным при совмещении с основной работой. Поэтому бросила работу и последние месяцы плотно занимаюсь обучением. О чём, кстати, не жалею. Качество усвоения намного выше, чем при учёбе только по выходным.

Василий
Гречихин

Хочу поделиться несколькими мыслями о курсе «Математика и Python для анализа данных».
Я увидел рекламу этой специализации на хабре и решил пройти её в качестве знакомства с анализом данных и машинным обучением.

Очень понравилась адекватная разбивка по неделям, удается идти по графику без спешки, в отличие от многих других курсов.

Большое спасибо за курс!

Иванов
Александр

Шикарный курс. Особо благодарен за задачу про червивые яблоки из Турции. Благодаря ей я до сих пор не помню формулу Байеса, но теперь пониманию и в любой момент могу воспроизвести. Почему-то это главный восторг. Спасибо, Евгений. Так же хочется еще раз поблагодарить Евгения за отзывчивость в слэке и объяснение отличий доверительных интвервалов от предсказательных.

Помимо статистики, очень классное и внятное объяснение математики было в целом. Может только про определитель и свд западает, я скоро забуду опять, как-то интуитивного понимание не сложилось в голове. Зато понял методы оптимизации и матричные операции. Спасибо!

Андрей
Лаврененко

Хочу поблагодарить преподавателей за очень и очень приятную подачу, приятную в том плане, что они рассказывают достаточно доступно, интересно и в то же время после просмотра ты понимаешь, что узнал что-то реально полезное и, по обычным меркам, сложное, хотя вот сложность из-за подачи как раз и не ощущается, потому что приводятся очень хорошие примеры и аналогии.

Приятно, что преподаватели сами по себе очень компетентные люди, интересующиеся тем, чем занимаются. Понравился раздел «Дополнительные материалы», где приводятся различные интересные ссылки на ресурсы, статьи и картиночки. В общем, огромное Вам СПАСИБО!

Foreign
student

As a former MIPT alumni, I enjoyed with brilliant teaching of Emely Drayl, Viktor Kantor, Evgeniy Sokolov and Evgeniy Ryabchenko. They helped me to brush up my knowledge in Linear Algebra and Probability and begin to learn Python at last (currently I work on C++). Great thanks!
Hope to prolong this spec study with enthusiasm, hope to realize my future projects with help of taken courses.

Дмитрий
Васильев

Были очень интересные практические задания. Некоторые из них потребовали довольно много времени, но это того стоило. Параллельно пришлось подтягивать математику, что очень полезно само по себе. Тем, кто будет проходит этот курс в будущем, рекомендую освежить знания по статистике и теории вероятностей — это сильно пригодится.

Из преподавателей отдельно отмечу Евгения Соколова, который очень просто и доступно объяснил тему решающих деревьев. Еще запомнилась одна из лекций Эмели Драль, где она на примерах показала типичные ошибки начинающих специалистов по анализу данных. Остальные ребята тоже отлично справились со своим делом.
Курс очень крутой. Ни разу не пожалел, что записался.

Анна

25 лет, по образованию специалист по информационной безопасности, около 3 лет работала разработчиком.

«Взяла этот курс, так как очень люблю машинное обучение и анализ данных. До этого проходила курсы от зарубежных ВУЗов, как только появился курс на русском языке — сразу записалась. Хотя многие темы были мне известны, все равно было интересно и полезно (особенно статистика!), и были новые материалы, с которыми не работала.

Выполнила первый проект — хорошо документированный, интересный, наиболее приближенный к науке и практике.

Огромное спасибо создателям курса за проделанную работу!»

Сергей

«Ребята, вас бы к нам в МГТУ им. Баумана (лет 5 назад). Спасибо за специализацию! Эмели и Евгений Соколов очень просто и понятно объясняют, хочется увидеть вас в живую .Евгений Рябенко и весёлая статистика — неразделимые вещи. Виктор умеет очень непринужденным тоном говорить о мат. анализе, как будто это тапочки, которые он вчера оставил на обувной полке».

Константин

Окончил экономический факультет МГУ в 1989 году. Занимался внедрением систем ERP, экономическими исследованиями.

«Многое из курса нам преподавали еще в 80-х. С удовольствием осознал, что метод опорных векторов, SVM, мы проходили вскоре после его открытия, математика ведь не была нашим профильным предметом!

На курсе оценил практичность и простоту реализации некоторых вещей. Меня интересуют анализ временных рядов и методы кластеризации. Очень понравилось, как было сделано занятие по тематическому моделированию, но я лично не знаю, где это применять.

Почему-то я больше слышал про R , а не про Python, вначале это настораживало. У меня был неплохой опыт программирования на С, меньше С#, С++.

Это был мой первый опыт онлайн-курсов, мне понравилось. Спасибо!».

Александр

Студент киевского политеха, факультет прикладной математики.

«Очень крутой курс, все понравилось! Преподаватели просто топ, единственное — добавил бы еще практики. Курс сделан на высоком уровне, особенно понравилось преподавание Виктора и Евгения, импонирует их стиль подачи информации.

Курс сделан доступно, понятно. Здорово, что всегда есть возможность получить ответ на свой вопрос в чате.».

современные методы анализа данных и инструменты Data Science

Практикует машинное обучение и анализ данных с 2012 года. В настоящий момент работает Senior Data Scientist-ом в компании ŌURA Health Oy. Имеет опыт практического применения машинного обучения в геймдеве, банковской сфере и Health Tech.

Преподавал машинное обучение и анализ данных в Центре Математических Финансов МГУ, был приглашенным лектором на Факультете Компьютерных Наук НИУ ВШЭ и различных летних школах.

Образование: Эконом-мат РЭУ им. Плеханова, ЦМФ МГУ, ДПО ФКН ВШЭ «Практический анализ данных и машинное обучение», MSc Computer Science Aalto University

Стек/интересы: Python, Machine Learning, Time Series, Anomaly Detection, Open Data, ML for social good

Руководитель программы

Работает на позиции Data Scientist в рекламном агентстве OMD OM GROUP. В текущей деятельности решает задачи:
— Аудиторного профилирования
— Персонализации рекламы
— Анализа социальных сетей

Самостоятельно занимался изучением Machine Learning. Знает, что нужно для освоения новой профессии и какие при этом возникают вопросы.

Преподаватель

В настоящий момент работает в компании conundrum.ai. Занимает позицию Machine Learning Researcher и ведет исследования в областях анализа временных рядов и компьютерного зрения.

Образование: бакалавриат ФУПМ МФТИ; магистратура НИУ ВШЭ.

Мастер соревнований на платформе kaggle.

Специалист по машинному обучению и разработке (BigData). Работал в таких компаниях как Mail.Ru Group, Wamba, NVidia, Sber, Megafon, Техносерв Консалтинг, где реализовывал практические кейсы применения машинного обучения полного цикла — прогнозирование временных рядов, детектирование аномалий, системы анализа соц. медиа поля (NLP), рекомендательные системы в ритейле и тд, так и HighLoad практическая реализация этих кейсов в продуктивном окружении — Hadoop, Spark, Flink, Kafka и тд
Долгое время занимался преподаванием курсов по машинному обучению и технологиям BigData в таких организациях как тренинговый Центр Люксофт, ВШЭ

Преподаватель

В настоящее время работает аналитиком данных в Инжиниринговом Центре МФТИ по полезным ископаемым. Занимается анализом и обработкой данных с оборудования для нефтедобычи с целью реализации интеллектуальных продуктов для эффективного мониторинга и эксплуатации на основе алгоритмов машинного обучения.
Выпускник совместной программы магистратуры ФРКТ МФТИ и Сколковского Института Науки и Технологии по направлению «Интеллектуальный анализ данных».

Преподаватель

Работает специалистом по анализу данных в команде AGI NLP в Сбере. Занимается нейросетевыми языковыми моделями и их применением в реальных задачах. Считает, что работа в области Data Science дает уникальную возможность заниматься безумно крутыми вещами on the edge of science, которые меняют мир здесь и сейчас.

Преподает в Высшей Школе Экономики дисциплины по анализу данных, машинному обучению и data science.

Мария закончила механико-математический факультет МГУ и школу анализа данных Яндекса. В настоящий момент Мария обучается в аспирантуре ВШЭ на факультете компьютерных наук. Среди ее научных интересов такие области data science, как natural language processing и тематическое моделирование.

Преподаватель

Выпускник магистратуры «Науки о данных» ФКН ВШЭ.

Работал machine learning инженером в Mindsdb, где разрабатывал auto-ml решения. Имеет опыт работы в аналитике продукта и back-end разработке.

Сфера научных интересов включает в себя computer vision, semi-supervised learning, few-shot learning.

Преподаватель

Специалист по машинному обучению и участник проекта по анализу текстов в Институте Гайдара. Получает степень магистра по Machine Learning в университете Aalto в Финляндии.

Занимался рядом проектов на стыке двух дисциплин (машинного обучения и экономики). Работал в отделе Deloitte Analytics Institute в компании Deloitte (отдел разрабатывал продукты на основе машинного обучения для внутренних нужд компании и внешних заказчиков). Также занимался анализом GPS-данных различного транспорта для ЦОДД Москвы.

Имеет разносторонний бэкграунд и широкий спектр интересов: Python, Machine Learning, Natural Language Processing, Neural Networks, Statistical Modelling.

Образование:
— НИУ ВШЭ, «Математические методы анализа экономики»;
— Центр математических финансов МГУ им. М.В. Ломоносова, программа «Анализ Данных»;
— ДПО ФКН НИУ ВШЭ, программа «Deep Learning: расширенный курс»;
— Aalto University (Finland), MSc, Machine Learning.

Преподаватель

Работает на позиции Data Scientist в Mail.Ru Group. Окончил образовательный проект «Техносфера» от Mail.Ru. Закончил обучение в МГУ имени М. В. Ломоносова на механико-математическом факультете.

Читал лекции по машинному обучению в проекте Open Data Science, сейчас проводит авторский курс по машинному обучению внутри Mail.Ru. Считает, что машинное обучение — это не только fit-predict, но и математическое понимание происходящего.

Преподаватель

Специализация Машинное обучение и приложения

Руководители специализации: 


Ветров Дмитрий Петрович, к.ф.-м.н., профессор-исследователь департамента больших данных и информационного поиска ФКН НИУ ВШЭ, заведующий центром глубинного обучения и байесовских методов
Соколов Евгений Андреевич, заместитель руководителя департамента больших данных и информационного поиска ФКН НИУ ВШЭ, руководитель группы качества рекомендаций Яндекс.Дзен 

Машинное обучение — наука, которая изучает методы поиска скрытых зависимостей в массивах данных. Эти методы всё активнее используются как в различных областях науки (в физике, экономике, журналистике, социальных науках и т.д.), так и во многих индустриальных областях. Обнаружение спама, распознавание людей на фотографии, персонализованные рекомендации музыки в социальных сетях или товаров в онлайн-магазинах, определение лучшего хода в игре Го, предсказание эффекта от лекарства с определённой химической формулой — лишь немногие примеры важных и интересных задач, которые невозможно решить с помощью классического математического моделирования. Тем не менее, все эти задачи могут быть решены с помощью стандартных методов машинного обучения.

В конце нулевых годов появились вычислительные мощности, способные обрабатывать огромные массивы данных, благодаря которым оказалось, что методы современного машинного обучения способны в ряде областей превзойти возможности человеческого интеллекта. Сейчас происходит настоящая революция в области машинного обучения, связанная с переходом к т.н. глубинному обучению (deep learning). Из-за этого в мире ощущается острая нехватка кадров, поскольку ежегодная потребность в специалистах по современному машинному обучению сильно обгоняет объемы их выпуска университетами мира. Рынок машинного обучения уже сейчас оценивается в 50 миллиардов долларов, а специалист по машинному обучению (data scientist) считается одной из наиболее востребованных и высокооплачиваемых профессий 21 века.

На нашей специализации мы научим вас машинному обучению и дадим все необходимые навыки для решения задач анализа данных. В программу входят общий курс по машинному обучению, курсы по прикладным задачам анализа данных (анализ текстов, компьютерное зрение, анализ временных рядов). Кроме того, в ней присутствуют курсы по современным методам построения сложных вероятностных моделей обработки данных, работе с большими данными, глубинному обучению. Лекции читают ведущие учёные в области машинного обучения и практикующие специалисты Яндекса.



Поступление на специализацию 

Для поступления на специализацию «Машинное обучение и приложения» необходимо пройти отбор. К критериям относятся:

1. Рейтинг студента
2. Реферат по Вводному НИС 
3. Результаты выполнения проектов на младших курсах
4. Участие в соревнованиях или хакатонах по анализу данных

5. Рекомендации от преподавателей и сотрудников ВШЭ Курсы специализации 3 года обучения
Рекомендованные курсы по выбору 3 года обучения
Курсы специализации 4 года обучения
Научно-исследовательский семинар «Машинное обучение и приложения» 
Рекомендованные онлайн курсы (MOOCs)  


базовые курсы учебного плана 3 курса ПМИ (Major): 

1. Машинное обучение 1  

 

 

курс читается: 1-2 модули  
Задача курса — научить слушателей находить скрытые закономерности в данных с помощью методов машинного обучения. На лекциях разбираются все основные модели (линейные, логические, метрические, байесовские) и постановки задач машинного обучения. Большое внимание уделяется прикладным аспектам анализа данных: метрикам качества, оцениванию обобщающей способности, подготовке данных и работе со сложными типами признаков. В курсе изучаются современные технологии и библиотеки, используемые в анализе данных. Все темы сопровождаются практическими заданиями на языке Python и соревнованиями по анализу данных.
 4. Введение в глубинное обучение  |  Introduction to Deep Learning

курс читается: 3 модуль | в формате blended на английском языке
The goal of this course is to give learners basic understanding of modern neural networks and their applications in computer vision and natural language understanding. The course starts with a recap of linear models and discussion of stochastic optimization methods that are crucial for training deep neural networks. Learners will study all popular building blocks of neural networks including fully connected layers, convolutional and recurrent layers. Learners will use these building blocks to define complex modern architectures in TensorFlow and Keras frameworks. In the course project a learner will implement deep neural network for the task of image captioning which solves the problem of giving a text description for an input image.The course is based on MOOC “Introduction to Deep Learning”  (Coursera.org, Developer – HSE).



 курсы специализации 3 года обучения: 

1. Машинное обучение 2

 


курс читается: 3-4 модули 
Данный курс посвящён изучению продвинутых методов и постановок задач анализа данных, а также теоретических основ алгоритмов машинного обучения. В программу курса входят нейронные сети, матричные разложения, рекомендательные системы, основы анализа текстов, методы активного и онлайн-обучения, обучение с подкреплением, основы теоретических оценок обобщающей способности. Семинарские занятия посвящены освоению практических особенностей изучаемых методов, знакомству с современными инструментами анализа данных и разбору подходов к решению прикладных задач.


2. Прикладной статистический анализ данных

 

курс читается: 1-2 модули
Курс посвящён методам статистического анализа данных, от базовых до высокоуровневых; он не содержит доказательств теорем и сложных математических выкладок, вместо этого основные задачи рассматриваются на большом количестве примеров из реальной жизни. Рассматриваемые методы оценки параметров и проверки гипотез дополняют курс машинного обучения. Практические задания даются на языке R.
 рекомендованные курсы по выбору 3 года обучения :

1. Вероятностные модели и статистика случайных процессов

 

курс читается: 3-4 модули
Курс дает теоретический и практический фундамент, необходимый при решении множества реальных промышленных задач, связанных с анализом данных в режиме реального времени. Необходимость в таких методах возникает во многих прикладных областях — например, при анализе временных рядов цен на акции, спроса на товары, числа посещений главной страницы интернет-поисковика. Трудность таких задач заключается в требовании максимально эффективного использования накопленной и поступающей информации для прогнозирования появления событий в неизвестном будущем или их обнаружения при неопределенном настоящем. Курс дает двоякие знания — математическую базу теории случайных процессов и навыки практической реализации алгоритмов анализа данных в оффлайн и онлайн-режимах. Будут рассмотрены основные подходы и вероятностные модели теории случайных процессов, такие как гауссовость, марковость, авторегрессионные модели, локально стационарные модели, модели в задачах скорейшего обнаружения; численные алгоритмы, в том числе сегментация, шумоподавление, оценка статистических характеристик, ключевые статистики в задачах обнаружения разладок и аномалий; слушателям будет предложена серия задач, направленных на анализ реальных данных посредством практического применения рассматриваемых подходов.

2. Численные методы в анализе данных

Лектор: Лобачёв Виктор Анатольевич, Ph.D., руководитель группы Yandex Data Factory
курс читается: 1-2 модули 
Цель курса – познакомить студентов с понятиями и методами вычислительной математики, а также продемонстрировать их применимость к задачам математического моделирования и обработки данных. В курсе студентам даются базовые представления о численном дифференцировании и интегрировании, методах интерполяции, решении систем линейных и нелинейных алгебраических уравнений, методах численного решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Кроме теоретического материала, рассматривается приложение методов вычислительной математики к практическим задачам, в частности, к задаче моделирования и анализа алгоритмов показа Интернет-рекламы. На семинарских занятиях рассматриваются задания, способствующие закреплению пройденного материала.



курсы специализации 4 года обучения

1. Анализ неструктурированных данных

 

курс читается: 1-2 модули 
В курсе рассматриваются актуальные задачи обработки естественного языка — как хорошо изученные (оценка окраса текста, определение частей речи, определение языка, анализ морфологии, обучение с учителем на текстах и другие), так и активно развивающиеся (суммаризация текста, диалоговые системы и чат-боты и т.д.). Также изучаются подходы к работе с неструктурированными источниками данных, извлечению из них информации и её хранению. Весь материал сопровождается практическими задачами анализа интернет-данных и больших текстовых корпусов.

2. Байесовские методы машинного обучения


курс читается: 1-2 модули 
Курс Курс посвящен т.н. байесовским методам решения задач машинного обучения, которые в настоящее время активно развиваются в мире. Большинство современных научных публикаций по машинному обучению используют вероятностное моделирование, опирающееся на байесовский подход к теории вероятностей. Основной задачей курса является привитие студентам навыков самостоятельного построения сложных вероятностных моделей обработки данных, используя стандартные модели в качестве своеобразных «кирпичиков». Особое внимание уделяется приближенным байесовским методам, позволяющим обсчитывать сложные вероятностные модели.

3. Компьютерное зрение

 

курс читается: 3 модуль 
В курсе рассматриваются основные понятия, задачи и методы анализа изображений. Список тем включает устройство зрительной системы человека, кацифровое представление изображений, модели цвета и базовые методы обработки изображений, классификацию изображений, выделение объектов, поиск изображений по содержанию, идентификацию человека, сопровождение объектов в видео и распознавание событий, основы построения трёхмерных моделей объектво по изображениям. Большое внимание будет уделяться современным нейросетевым моделям решения задач компьютерного зрения. Весь материал сопровождается практическими задачами. 

4. Глубинное обучение

курс читается: 3 модуль 
Глубинное обучение — стремительно развивающаяся область машинного обучения по большим объемам данных. В задачах, где объем обучающей выборки достаточно велик, методы глубинного обучения не просто значительно опережают все известные подходы, но и приближаются к возможностям человеческого интеллекта. Несмотря на то, что теория глубинных нейронных сетей еще не построена, они уже успешно применяются на практике. В этом курсе будут рассмотрены самые современные подходы к построению, обучению и применению глубинных нейронных сетей для решения различных индустриальных задач. Также будут рассмотрены способы встраивания нейронных сетей в более сложные модели обработки данных

рекомендованные онлайн курсы специализации:
 Рекомендованные MOOCs осваиваются в дополнение к основной программе по учебному плану 

1. Специализация Машинное обучение и анализ данных на Coursera 
2. Введение в машинное обучение на Coursera
3. Специализация Advanced Machine Learning

 

научно-исследовательский семинар «Машинное обучение и приложения»:

 

Данный семинар является одной из форм организации научно-исследовательской деятельности студентов специализации “Машинное обучение и приложения”. На нём в течение года под руководством преподавателей студентам предлагается делать презентации исследовательских проектов, обзорные и отчётные доклады, в том числе в рамках написания курсовой работы и освоения дисциплин специализации. Семинар призван способствовать своевременному включению студентов в исследовательский процесс, равномерному распределению нагрузки при написании курсовых работ и усвоении учебного материала. Его задачей также является развитие навыков ведения научной дискуссии и презентации исследовательских результатов

↑ вернуться

Бесплатные курсы по машинному обучению

 

Машинное обучение — методы искусственного интеллекта, изучающие построение алгоритмов, способных обучаться. Для этого используются средства математической статистики, методы оптимизации, теория вероятностей и графов.

 

Какими навыками обладает специалист по машинному обучению?

 

  • Фундаментальные знания в области математики, статистики и теории вероятностей
  • Алгоритмы Machine Learning
  • Работа с хранилищами данных, владение языком SQL
  • Построение моделей машинного обучения
  • Обработка неструктурированных данных
  • Анализ и моделирование данных при помощи R или Python
  • Работа в команде

 

Можно ли обучиться на специалиста по машинному обучению с нуля?

 

Да, это можно сделать с помощью онлайн-курсов, представленных на платформе. Среднее время обучения — 4 месяца. Стоимость может варьироваться от 1 500 ₽ до 160 000 ₽ в зависимости от качества и объёма подготовки. Есть также бесплатные программы. Многие школы курируют студентов во время всего процесса обучения, выдают лицензированные дипломы и сертификаты, помогают с портфолио, резюме и трудоустройством.

 

Чем полезен специалист по машинному обучению?

 

Целью машинного обучения является частичная или полная автоматизация решения сложных профессиональных задач в самых разных областях человеческой деятельности. Специалисты особенно востребованы в сферах энергетики, электронной коммерции, здравоохранения и финансов.

 

Услуги, которые предоставляет специалист по машинному обучению

 

  • Построение и обучение нейронных сетей
  • Статистический анализ и обработка данных
  • Оценка качества полученных моделей
  • Потоковая обработка данных

 

Сколько стоят услуги специалиста по машинному обучению

 

Цены устанавливаются в зависимости от многих факторов, включая экспертность, опыт, локацию и рыночные условия. Первый шаг к определению стоимости услуг — понимание потребностей проекта. В среднем на международных биржах — $40–70 в час (3 000–5 000 ₽), чаще всего устанавливают общую стоимость задачи.

 

Факторы, которые влияют на стоимость услуг специалиста по машинному обучению

 

Для понимания ориентировочной стоимости проекта требуется определить направление и объём работы. Как в любой другой отрасли, чем опытнее специалист, тем выше стоимость его услуг. Иногда выгоднее нанять менее опытного фрилансера для простого проекта. Помимо опыта нужно также учитывать и набор специализированных навыков, которые предоставляет специалист.

Открытое образование — Машинное обучение

  • 10 weeks
  • от 5 до 6 часов в неделю
  • 2 credit points

Машинное обучение – раздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения моделей и алгоритмов, способных обучаться. Методы машинного обучения используются при решении широкого круга прикладных задач, для которых разработка явного алгоритма решения затруднительна или невозможна. И этот круг задач постоянно расширяется. Повсеместная информатизация приводит к накоплению огромных объёмов данных в науке, производстве, бизнесе, транспорте, здравоохранении.

Курс «Машинное обучение» посвящен изучению одного из наиболее популярных разделов машинного обучения – машинного обучения с учителем. Приводятся краткая история и парадигмы машинного обучения, основные принципы машинного обучения с учителем, рассматриваются постановки задач регрессии и классификации, используемые для их решения модели, методы обучения и оценки качества  обученных моделей, рассматриваются особенности организации процесса обучения с учителем и применения методов машинного обучения для решения практических задач. Изложение ведется строгим математическим языком, сопровождается множеством формул и математических выкладок. Для изучения данного курса требуются знания университетских курсов математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики. Желательны базовые знания методов оптимизации и прикладного статистического анализа данных.

Цель курса состоит в получении и закреплении теоретических и практических знаний, необходимых для решения прикладных задач машинного обучения с учителем.

Курс ориентирован на студентов и аспирантов, обучающихся по направлению Прикладная математика и информатика, а также на исследователей, интересующиеся наукой о данных и применяющих машинное обучение и статистические методы в своей научной и практической деятельности.

About

В курсе изучаются математические основы машинного обучения. Основное внимание уделяется обучению с учителем и решаемые с его помощью задачи: регрессия и классификация данных. Рассматриваются принципы организации машинного с учителем, методы обучения и оценки обобщающей способности обученных моделей, приводятся практические рекомендации при построении моделей машинного обучения с учителем.

Format

Четыре последовательно связанных модуля (наименования есть в программе курса), в каждом модуле от 4 до 8 уроков (лекций), контрольные вопросы, зачетные материалы в электронной форме. 

Курс является двуязычным. Материал подается в основном на английском языке с русскими субтитрами.

Information resources

1. Alpaydin, E. (2014). Introduction to machine learning. MIT press.

2. Shalev-Shwartz, S., & Ben-David, S. (2014). Understanding machine learning: From theory to algorithms. Cambridge university press.

3. Raschka, S. (2015). Python machine learning. Packt Publishing Ltd.

4. J. Gareth, et al. An introduction to statistical learning. New York: Springer, 2013.

5. Murphy, K. P. (2012). Machine learning: a probabilistic perspective. MIT press.

6. Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to linear regression analysis (Vol. 821). John Wiley & Sons.

7. Michalski, R. S., Carbonell, J. G., & Mitchell, T. M. (Eds.). (2013). Machine learning: An artificial intelligence approach. Springer Science & Business Media.

8. Vapnik, Vladimir. The nature of statistical learning theory. Springer science & business media, 2013.

9. Hansen, B. E. (2009). Lecture notes on nonparametrics. Lecture notes.

Requirements

Знание английского языка на уровне не ниже Intermediate.

Course program

Module 1. Introduction.

Lesson 1. What is Machine Learning?

Lesson 2. Machine Learning and Data Science.

Lesson 3. Machine Learning Milestones.

Lesson 4. Machine Learning Pipeline.

Lesson 5. Supervised and unsupervised learning.

Lesson 6. Other machine learning paradigms.

 

Module 2. Supervised Learning. Basic principles.

Lesson 1. Inductive bias and generalization.

Lesson 2. Loss function and empirical risk.

Lesson 3. Cross-validation techniques.

Lesson 4. Regression.

 

Module 3. Supervised Learning. Classification Problem.

Lesson 1. Loss functions in classification.

Lesson 2. Statistical view to empirical risk minimization.

Lesson 3. Confusion matrix based measures.

Lesson 4. ROC curve.

Lesson 5. PR curve.

Lesson 6. ECOC method.

Lesson 7. Multiclass performance measures.

 

Module 4. Bayesian Classification.

Lesson 1. Bayesian decision rule.

Lesson 2. Density estimation in Bayesian classification.

Lesson 3. Normal Bayes classifier.

Lesson 4. Normal Bayes classifier with shared covariance matrix.

Lesson 5. 2-D Normal Bayesian classification.

Lesson 6. Bayes classifier for discrete features.

Lesson 7. Non-parametric density estimation and kernel functions.

Lesson 8. Kernel density estimation.

Education results

В результате успешного прохождения курса у вас сложится понимание того, что такое машинное обучение, для решения каких задач и в каких случаях его следует применять, в чем его преимущества и особенности. Вы узнаете о том, как устроены  модели машинного обучения с учителем и как их использовать для решения задач классификации и регрессии, как работают алгоритмы обучения и что характеризуют их параметры, сможете осмысленно сконструировать модели машинного обучения, обучить их на имеющихся выборках данных и оценить их качество.

Knowledge

  • Основные парадигмы машинного обучения
  • Модели и методы машинного обучения с учителем
  • Методы оценки качества моделей машинного обучения

Skills

  • Применять методы машинного обучения для решения задач классификации и регрессии
  • Оценивать качество моделей машинного обучения

Abilities

  • Владеть терминологией машинного обучения
  • Владеть инструментальными средствами для построения моделей машинного обучения с учителем

ТОП-4 лучших курсов по машинному обучению

Курс

Школа

Стоимость со скидкой

В рассрочку

Длительность

Ссылка на курс

Skillbox

95 040 ₽

от 3 960 ₽/мес.

19 месяцев

Нетология

42 000 ₽

от 3 500 ₽/мес.

6 месяцев

Skillfactory

36 900 ₽

от 2 575 ₽/мес.

12 недель

SF Education

20 000 ₽

от 1 670 ₽/мес.

20 уроков

Машинное обучение (Machine Learning, ML) — это метод анализа данных, благодаря которому система может обучаться, решая множество задач. А конкретнее — это создание математической модели, которая на основе исторических данных может быстро делать прогнозы и распознавать графическую и текстовую информацию. Это позволяет сократить время на расчёты и автоматизировать труд человека. Поэтому ML используют поисковые системы, банки и страховые компании, сотовые операторы и другие отрасли, где нужно обрабатывать информацию и делать прогнозы.

Профессия специалиста Machine Learning достаточно сложная, но очень востребованная, поэтому хорошо оплачивается. Онлайн-курсы машинного обучения  позволяют получить хорошие знания удаленно. Выбирайте любой курс из подборки ниже и станьте профессионалом в этом направлении!

Длительность: 19 месяцев.

Уровень: с нуля.

Для кого подходит: для разного уровня подготовки.

Формат: видеолекции + домашнее задание + фидбек от ментора.

Содержание. Учебный план включает разбор следующих тем:

Менторы:

  • Валентин Пановский — Chief Data Scientist в Skillbox.
  • Артемий Козырь — старший аналитик данных Wheely.
  • Андрей Мещеряков — Data Scientist в EPAM. И ещё 8 преподавателей. Полный список можно посмотреть здесь.

После окончания курса вы сможете:

  • программировать на Python;
  • использовать весь стек технологий для своей работы;
  • использовать фреймворки для обучения нейросетей;
  • выстраивать модели;
  • создавать системы, которые будут предсказывать интересы пользователя.

Гарантии: помощь в трудоустройстве.

Итоги: диплом + портфолио.

Цена:

  • Полная – 158 400 ₽;
  • Успей на скидку! – 95 040 ₽;
  • рассрочка — 3 960 ₽ в месяц.

Мои впечатления: Большой курс для новичков в аналитике, который дает все навыки работы для машинного обучения. Вы научитесь создавать системы для обработки данных и сможете заниматься машинным обучением. При этом, вы создадите портфолио и получите поддержку опытных преподавателей. Есть помощь в трудоустройстве, что огромный плюс. Отличный курс!

Ссылка на курс: узнать подробности.

Получить скидку →

 

Длительность: 6 месяцев.

Уровень: начинающие.

Для кого подходит: IT-специалисты всех уровней.

Формат: онлайн-лекции + домашнее задание + преподаватель.

Содержание. Учебный план включает разбор следующих тем:

Менторы:

  • Вячеслав Мурашкин — Data Science Team Lead.
  • Константин Башевой — Яндекс, аналитик-разработчик.
  • Алексей Кузьмин — директор разработки в ДомКлик.ру. И ещё 2 преподавателей. Полный список можно посмотреть здесь.

После окончания курса вы сможете:

  • строить модели;
  • грамотно общаться с заказчиком;
  • владеть техниками машинного зрения и строить нейросети;
  • создавать рекомендательные системы;
  • разрабатывать чат-боты;
  • генерировать тексты и картинки;
  • стать частью команды крутых специалистов.

Гарантии: помощь в трудоустройстве.

Итоги: диплом + проекты в портфолио.

Цена:

  • полная – 70 000 ₽
  • со скидкой – 42 000 ₽
  • оплата частями — от 3 500 ₽ в месяц
  • возврат налогового вычета;
  • оплата от юрлица

Мои впечатления: Полугодовой курс для аналитиков и программистов, который поможет освоить построение нейросетей и рекомендательных систем для различных сайтов. Знание языка Python и математики обязательно для поступления. Программа предусматривает изучение процесса создания чат-ботов, обработки данные и генерации текстов и изображений. Также вы получите знания для создания фреймворков бизнес аналитического процесса для модели, что необходимо в машинном обучении.

Ссылка на курс: узнать подробности.

Получить скидку →

 

Длительность: 12 недель.

Уровень: начинающие.

Для кого подходит: IT-специалистам.

Формат: онлайн-лекции + практика + фидбек от ментора.

Содержание:

  • машинное обучение и его задачи;
  • кластеризация;
  • алгоритмы классификаций;
  • анализ качества и визуализация процесса обучения;
  • рекомендательные системы;
  • хакатон.

Менторы:

  • Эмиль Магеррамов — COO Data Lab, компания EORA.
  • Веренцов Сергей — CTO, компания EORA.
  • Антон Киселёв — Head of R&D, компания EORA.

После окончания курса вы сможете:

  • создавать рекомендательные системы;
  • обрабатывать и проверять данные;
  • применять технологический стек дата саентиста;
  • работать в команде и быстро искать решения.

Гарантии: стажировка и помощь в трудоустройстве.

Итоги: сертификат + хакатон.

Цена:

  • полная – 63 000 ₽ в месяц;
  • со скидкой– 36 900 ₽;
  • рассрочка на год.
Мои впечатления: Обучение для опытных IT-специалистов, которые хотят прокачать свои навыки и узнать что-то новое. Вы научитесь строить и тренировать математическую модель на исторических данных для того, чтобы прогнозировать какое-то событие или явление на новых данных. Вы узнаете все нюансы этого процесса, а также поучаствуете в хакатоне, чтобы закрепить полученные знания в команде. Курс небольшой, но очень насыщенный! Рекомендуем!

Ссылка на курс: узнать подробности.

Получить скидку →

 

Длительность Более 20 видеоуроков
Уровень С нуля
Для кого подходит Программистам, студентам, аналитикам данных
Формат Видеолекции + практика + обратная связь от ментора
Гарантии Помощь в трудоустройстве
Итоги Сертификат + проекты в портфолио
Цена
  • полная — 20 000 ₽
  • рассрочка — 1 670 ₽/мес.
  • возврат налогового вычета
  • обучение за счёт работодателя
Ссылка на курс Полная информация о курсе

Преподаватель

Андрон Алексанян — исполнительный директор Аптека-Центр, Data Scientist, Aurum.

Подробнее о нём смотрите на сайте курса.

Чему вы научитесь

  • создавать аналитические модели,
  • программировать на Python,
  • внедрять алгоритмы машинного обучения,
  • использовать библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib, Plotly.

Мнение редакции

Машинное обучение — технология, которая помогает приложениям самообучаться. Для этих целей лучше всего подходит Python. Курс «Machine Learning» разработан для начинающих специалистов. Вы создадите и добавите в портфолио три сквозных проекта. В таких проектах происходит быстрая передача результатов текущего этапа на следующие, что ускоряет процесс работы. Карьерные консультации кураторов помогут быстрее найти работу.

Получить скидку →

Выводы о профессии:

Область машинного обучения постоянно развивается. Основные направления для развития — это борьба с киберпреступностью, создание объектов искусства, имитация человеческой личности и самостоятельный искусственный интеллект. Звучит заманчиво? Во всех этих сферах активно используются машинное обучение и анализ данных. Программы современных онлайн-школ делают доступным получение сложной, но интересной и востребованной профессии. Разработаны курсы машинного обучения с нуля и курсы Machine Learning для опытных  специалистов. Дистанционный формат — хороший вариант совмещать учебу с основной работой или ВУЗом. Заинтересовались? Тогда не теряйте время, выбирайте свой лучший курс по машинному обучению и анализу данных!

И напишите в комментариях, какой курс вам больше понравился и почему? Полезна ли вам была подборка лучших курсов по машинному обучению? Помогите сделать выбор другим.

Поделитесь материалом в соцсетях — обсудите его с друзьями и коллегами!

Машинное обучение

Почему машинное обучение так популярно?

Главная причина — потому, что это работает. ML популярно, потому что оно применяется практически во всех отраслях. Машинное обучение — казалось бы, сложная сфера, — на самом деле, в большинстве случаев относится к процессу создания более разумных продуктов и услуг. Такие вещи, как рекомендации фильмов Netflix, результаты поиска в Google и автомобили с автоматическим управлением уже не удивляют нас.

Если вы когда-либо использовали PayPal, сервис для совершения денежных переводов и онлайн-платежей, или искали что-то в интернете и неправильно набирали ключевые слова в поисковой системе, получая при этом правильные результаты, то, безусловно, вы испытали работу машинного обучения на себе и получили от него пользу. Машинное обучение используется во многих приложениях и службах, с которыми мы взаимодействуем ежедневно.

Учебная программа курса «Машинное обучение» является практико-ориентированной и позволит вам вовлечься в процесс, используя все передовые инструменты анализа и создания аналитических отчётов, а именно scikit-learn, Jupyter Notebook, TensorFlow и другие.

В этом курсе вас ждут:

  • Обработка естественных языков: извлечение именованных сущностей, построение онтологий предметных областей, кластеризация текстов — методы, позволяющие структурировать тексты.
  • Компьютерное зрение: распознавание и классификация объектов.
  • Временные ряды: подходы к gap filling, использование машинного обучения в задачах экономики и многое другое.

Освоение учебной программы будет сопровождаться не только разнообразными практическими заданиями, но и кейсами из реального опыта компании Econophysica.

Изучите машинное обучение с помощью онлайн-курсов и занятий

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта и информатики, которая охватывает такие темы, как обучение с учителем и обучение без учителя, и включает в себя разработку программного обеспечения и алгоритмов, которые могут делать прогнозы на основе данных. Программное обеспечение может принимать решения и идти по пути, который специально не запрограммирован. Машинное обучение используется в области анализа данных для прогнозирования на основе тенденций и анализа данных.

Машинное обучение может играть ключевую роль в ряде приложений, таких как глубокое обучение, обучение с подкреплением, обработка естественного языка и т. Д. Ярким примером применения машинного обучения является автономный автомобиль. Датчики вокруг транспортного средства передают тысячи точек данных, которые анализируются и обрабатываются для движения транспортного средства к месту назначения. Коллективные данные тысяч беспилотных автомобилей можно использовать для повышения безопасности транспортных средств и предотвращения аварий.

Онлайн-курсы по машинному обучению

Microsoft, Колумбия, Калифорнийский технологический институт и другие крупные университеты и учреждения предлагают вводные курсы и учебные пособия по машинному обучению и искусственному интеллекту.Получите более полное представление об основных проектах машинного обучения с помощью полезных примеров. Узнайте, как создавать сложные модели данных, изучите классификацию и регрессию данных, методы кластеризации, популярные алгоритмы машинного обучения, последовательные модели, матричную факторизацию и исследуйте другие ключевые части этой захватывающей области. Получение сертификата по машинному обучению может помочь вам в карьере.

Рабочие места в машинном обучении

Финансирование исследований и разработок в области машинного обучения и искусственного интеллекта растет быстрыми темпами.Это приводит к высокому спросу на экспертов, которые могут лучше анализировать наборы данных. На момент написания этой статьи Indeed.com перечислил более 1300 открытых вакансий на полную ставку для специалистов по машинному обучению, людей, которые могут писать, внедрять, тестировать и улучшать модели машинного обучения. Лучшие должности: инженер по машинному обучению, инженер по интеллектуальному анализу данных, инженер искусственного интеллекта и разработчик инфраструктуры машинного обучения, а оценка заработной платы составляет до 130 тысяч долларов в год. Повышение квалификации в области анализа данных и программирования может значительно улучшить ваше резюме и помочь вам войти в захватывающий мир машинного обучения.Начните с вводного курса сегодня.

Сделайте карьеру в машинном обучении

Сфера машинного обучения быстро развивается, и наличие необходимых навыков и опыта может помочь вам сделать успешную карьеру. Пройдите онлайн-курс машинного обучения и изучите другие курсы по искусственному интеллекту, науке о данных, прогнозной аналитике и программированию, чтобы начать путь к этой захватывающей карьере.

Каждый курс машинного обучения в Интернете, оцененный по вашим отзывам

от Дэвида Вентури

Wooden Robot от Kaboompics

Полтора года назад я бросил одну из лучших программ по информатике в Канаде.Я начал создавать свою собственную магистерскую программу по наукам о данных, используя онлайн-ресурсы. Я понял, что могу научиться всему, что мне нужно, с помощью edX, Coursera и Udacity. И я мог бы изучить его быстрее, эффективнее и за небольшую плату.

Я почти закончил. Я прошел много курсов, связанных с наукой о данных, и проверял некоторые из многих других. Я знаю, какие варианты существуют, и какие навыки необходимы учащимся, готовящимся к роли аналитика данных или ученого. Итак, я начал создавать ориентированное на обзоры руководство, которое рекомендует лучшие курсы по каждому предмету науки о данных.

Для первого руководства из этой серии я порекомендовал несколько классов кодирования для начинающих специалистов по анализу данных. Потом была статистика и классы вероятностей. Затем введение в науку о данных. Также визуализация данных.

Теперь о машинном обучении.

Для этого руководства я потратил дюжину часов, пытаясь определить каждый онлайн-курс машинного обучения, предложенный по состоянию на май 2017 года, извлекая ключевую информацию из их учебных планов и обзоров и составляя их рейтинги. Моей конечной целью было определить три лучших доступных курса и представить их вам ниже.

Для этой задачи я обратился ни к кому другому, как к сообществу Class Central с открытым исходным кодом и его базе данных, содержащей тысячи оценок и обзоров курсов. Домашняя страница

Class Central.

С 2011 года основатель Class Central Дхавал Шах внимательно следит за онлайн-курсами, чем кто-либо другой в мире. Дхавал лично помог мне составить этот список ресурсов.

Как мы выбрали курсы для рассмотрения

Каждый курс должен соответствовать трем критериям:

  1. Он должен содержать значительный объем материалов для машинного обучения. В идеале машинное обучение является основной темой. Обратите внимание, что курсы только для глубокого обучения исключены. Подробнее об этом позже.
  2. Его нужно предлагать по запросу или каждые несколько месяцев.
  3. Это должен быть интерактивный онлайн-курс, поэтому никаких книг или учебных пособий только для чтения . Хотя это жизнеспособные способы обучения, в этом руководстве основное внимание уделяется курсам. Курсы, которые являются строго видео (то есть без викторин, заданий и т. Д.), Также исключаются.

Мы считаем, что прошли все известные курсы, соответствующие вышеуказанным критериям.Поскольку на Udemy, по-видимому, есть сотни курсов, мы решили рассмотреть только самые популярные и получившие самые высокие оценки.

Но всегда есть шанс, что мы что-то упустили. Пожалуйста, дайте нам знать в разделе комментариев, если мы упустили хороший курс.

Как мы оценивали курсы

Мы собрали средние оценки и количество отзывов с Class Central и других сайтов с обзорами, чтобы рассчитать средневзвешенную оценку для каждого курса. Мы читали текстовые обзоры и использовали эти отзывы для дополнения числовых оценок.

Мы сделали субъективную оценку программы на основе трех факторов:

  1. Объяснение рабочего процесса машинного обучения. Обрисовывает ли курс шаги, необходимые для выполнения успешного проекта машинного обучения? См. Следующий раздел, чтобы узнать, что влечет за собой типичный рабочий процесс.
  2. Охват методов и алгоритмов машинного обучения. — это различные методы (например, регрессия, классификация, кластеризация и т. Д.) И алгоритмы (например, в рамках классификации: наивный байесовский алгоритм, деревья решений, вспомогательные векторные машины и т. Д.)) покрыты или всего несколько избранных? Предпочтение отдается курсам, которые охватывают больше, не экономя на деталях.
  3. Использование общих инструментов анализа данных и машинного обучения. Преподается ли курс с использованием популярных языков программирования, таких как Python, R и / или Scala? Как насчет популярных библиотек на этих языках? В них нет необходимости, но они полезны, поэтому этим курсам отдается небольшое предпочтение.

Что такое машинное обучение? Что такое рабочий процесс?

Популярное определение происходит от Артура Сэмюэля в 1959 году: машинное обучение — это область информатики, которая дает «компьютерам возможность учиться без явного программирования. На практике это означает разработку компьютерных программ, которые могут делать прогнозы на основе данных. Как люди могут учиться на собственном опыте, так и компьютеры, где данные = опыт.

Рабочий процесс машинного обучения — это процесс, необходимый для выполнения проекта машинного обучения. Хотя отдельные проекты могут отличаться, большинство рабочих процессов разделяют несколько общих задач: оценка проблем, исследование данных, предварительная обработка данных, обучение / тестирование / развертывание модели и т. Д. Ниже вы найдете полезную визуализацию этих основных шагов:

Основные шаги типичной машины учебный рабочий процесс через UpX Academy

Идеальный курс знакомит со всем процессом и предоставляет интерактивные примеры, задания и / или викторины, где учащиеся могут выполнять каждую задачу самостоятельно.

Охватывают ли эти курсы глубокое обучение?

Прежде всего, давайте определимся с глубоким обучением. Вот краткое описание:

«Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, связанный с алгоритмами, основанными на структуре и функциях мозга, которые называются искусственными нейронными сетями».
— Джейсон Браунли из Machine Learning Mastery

Как и следовало ожидать, части некоторых курсов машинного обучения содержат контент глубокого обучения. Однако я решил не включать курсы только для глубокого обучения.Если вас интересует именно глубокое обучение, мы подготовили для вас следующую статью:

Погрузитесь в глубокое обучение с помощью 12 бесплатных онлайн-курсов
Каждый день появляются новые заголовки о том, как глубокое обучение меняет мир вокруг нас. . Несколько примеров: medium.freecodecamp.com

Три моих главных рекомендации из этого списка:

Рекомендуемые предварительные условия

Несколько курсов, перечисленных ниже, просят студентов иметь предварительный опыт программирования, исчисления, линейной алгебры и статистики.Эти предпосылки понятны, учитывая, что машинное обучение — это сложная дисциплина.

Не хватает нескольких предметов? Хорошие новости! Часть этого опыта можно получить, воспользовавшись нашими рекомендациями в первых двух статьях (программирование, статистика) настоящего Руководства по карьере в области науки о данных. Несколько лучших курсов, представленных ниже, также содержат краткие инструкции по исчислению и линейной алгебре и выделяют аспекты, наиболее актуальные для машинного обучения, для тех, кто менее знаком.

Мы выбрали лучший курс по машинному обучению…

Машинное обучение Стэнфордского университета на Coursera — явный победитель с точки зрения оценок, обзоров и соответствия учебным программам.Этот курс, который проводил знаменитый Эндрю Нг, основатель Google Brain и бывший главный научный сотрудник Baidu, положил начало созданию Coursera. Он имеет 4,7-звездочный средневзвешенный рейтинг по 422 отзывам.

Выпущенное в 2011 году, оно охватывает все аспекты рабочего процесса машинного обучения. Хотя он имеет меньшую область действия, чем исходный Стэнфордский класс, на котором он основан, ему все же удается охватить большое количество методов и алгоритмов. Предполагаемый срок — одиннадцать недель, две недели посвящены нейронным сетям и глубокому обучению.Доступны бесплатные и платные варианты.

Нг — динамичный, но в то же время мягкий инструктор с осязаемым опытом. Он вселяет уверенность, особенно когда делится практическими советами по внедрению и предупреждениями об общих ловушках. Предоставляется повторный курс по линейной алгебре, и Нг освещает аспекты исчисления, наиболее актуальные для машинного обучения.

Оценка проводится автоматически и проводится с помощью тестов с несколькими вариантами ответов, которые следуют за каждым уроком и заданиями по программированию. Назначения (их восемь) могут быть выполнены в MATLAB или Octave, которые являются версией MATLAB с открытым исходным кодом.Нг объясняет свой выбор языка:

В прошлом я пытался обучать машинному обучению, используя большое количество различных языков программирования, включая C ++, Java, Python, NumPy, а также Octave… И что я видел после того, как научил Машинное обучение в течение почти десятилетия заключается в том, что вы учитесь намного быстрее, если используете Octave в качестве среды программирования.

Хотя Python и R, вероятно, станут более привлекательным выбором в 2017 году с ростом популярности этих языков, рецензенты отмечают, что это не должно помешать вам пройти курс.

Несколько известных рецензентов отметили следующее:

Стэнфордский курс машинного обучения, давно известный в мире MOOC, действительно является исчерпывающим введением в эту тему. Курс широко охватывает все основные области машинного обучения… Профессор Нг предваряет каждый сегмент мотивирующим обсуждением и примерами.

Эндрю Нг — одаренный учитель, способный объяснять сложные предметы очень интуитивно и ясно, включая математику, лежащую в основе всех понятий. Настоятельно рекомендуется.

Единственная проблема, которую я вижу с этим курсом, заключается в том, что он устанавливает очень высокую планку ожидания для других курсов.

Новое представление Ivy League с блестящим профессором

Машинное обучение Колумбийского университета — относительно новое предложение, которое является частью их MicroMasters по искусственному интеллекту на edX. Хотя он новее и не имеет большого количества обзоров, те, которые у него есть, исключительно сильны. Профессор Джон Пейсли известен как блестящий, ясный и умный человек.Он имеет 4,8-звездочный средневзвешенный рейтинг по 10 отзывам.

Курс также охватывает все аспекты рабочего процесса машинного обучения и больше алгоритмов, чем указанное выше предложение Стэнфордского университета. Columbia’s представляет собой более сложное введение, в котором рецензенты отмечают, что учащиеся должны быть довольны рекомендуемыми предварительными условиями (исчисление, линейная алгебра, статистика, вероятность и кодирование).

Тесты (11), задания по программированию (4) и заключительный экзамен — это способы оценки. Студенты могут использовать Python, Octave или MATLAB для выполнения заданий.Общий расчетный график курса составляет от восьми до десяти часов в неделю в течение двенадцати недель. Это бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки.

Ниже приведены несколько из вышеупомянутых блестящих обзоров:

За все годы моей [учебы] я встречал профессоров, которые не блестящие, профессоров, которые блестящие, но они не знают, как объяснить вещи понятны, и профессора, которые гениальны и знают, как ясно объяснить материал. Доктор Пейсли принадлежит к третьей группе.

Это отличный курс… Язык инструктора точный, и это, на мой взгляд, одна из самых сильных сторон курса. Лекции качественные, слайды тоже отличные.

Доктор Пейсли и его научный руководитель … ученики Майкла Джордана, отца машинного обучения. [Доктор Пейсли] — лучший профессор ML в Колумбии из-за его способности ясно объяснять. В этом семестре его курс выбрали до 240 студентов, это наибольшее число среди всех профессоров, [преподающих] машинное обучение в Колумбии.

Практическое введение в Python & R от отраслевых экспертов

Machine Learning AZ ™ на Udemy — это впечатляюще подробное предложение, которое предоставляет инструкции по как на Python, так и на R, что редко и нельзя сказать ни о каком из другие топовые блюда. Он имеет 4,5-звездочный средневзвешенный рейтинг по 8119 отзывам, что делает его самым популярным курсом из рассмотренных.

Он охватывает весь рабочий процесс машинного обучения и почти смехотворное (в хорошем смысле слова) количество алгоритмов до 40.5 часов видео по запросу. Курс основан на более прикладном подходе и легче по математике, чем два вышеупомянутых курса. Каждый раздел начинается с «интуитивного» видео от Еременко, которое резюмирует основную теорию изучаемой концепции. Затем де Понтевес проходит через реализацию с отдельными видеороликами для Python и R.

В качестве «бонуса» курс включает шаблоны кода Python и R, которые студенты могут загрузить и использовать в своих собственных проектах. Есть викторины и домашние задания, но это не сильные стороны курса.

Ерёменко и команду SuperDataScience уважают за их способность «делать сложное простым». Кроме того, перечисленные предварительные условия — это «просто немного математики для средней школы», поэтому этот курс может быть лучшим вариантом для тех, кого пугают предложения Стэнфорда и Колумбии.

Несколько известных рецензентов отметили следующее:

Курс профессионально подготовлен, качество звука отличное, а пояснения ясны и лаконичны… Это невероятная ценность для ваших финансовых и временных затрат.

Было потрясающе иметь возможность одновременно изучать курс на двух разных языках программирования.

Кирилл — один из лучших инструкторов по Удеми (если не по Интернету), и я рекомендую брать любой класс, который он преподает. … В этом курсе очень много содержания, вроде тонны!

Конкурс

Наш выбор № 1 имел средневзвешенный рейтинг 4,7 из 5 звезд по 422 отзывам. Давайте посмотрим на другие варианты, отсортированные по убыванию рейтинга. Напоминаем, что курсы только для глубокого обучения не включены в это руководство — вы можете найти их здесь.

The Analytics Edge (Массачусетский технологический институт / edX): больше ориентирован на аналитику в целом, хотя он охватывает несколько тем машинного обучения. Использует R. Сильное повествование, использующее знакомые примеры из реального мира. Испытывающий. От десяти до пятнадцати часов в неделю в течение двенадцати недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,9 звезды по 214 отзывам.

Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp (Jose Portilla / Udemy): содержит большие фрагменты контента для машинного обучения, но охватывает весь процесс анализа данных.Более подробное введение в Python. Удивительный курс, хотя и не идеальный для рамок этого руководства. 21,5 часа видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,6 звезды по 3316 отзывам.

Учебный курс по науке о данных и машинному обучению с R (Хосе Портилла / Удеми): здесь также применяются комментарии к вышеуказанному курсу Портиллы, за исключением 17,5 часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают.Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,6 звезды по 1317 отзывам.

Серия машинного обучения (Lazy Programmer Inc./Udemy): у ленивого программиста есть серия из 16 курсов по Udemy, посвященных машинному обучению. Всего у курсов более 5000 оценок, и почти все они имеют 4,6 звезды. В описании каждого отдельного курса можно найти полезный порядок следования курсов. Использует Python. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают.

Машинное обучение (Технологический институт Джорджии / Udacity): сборник трех отдельных курсов: контролируемого, неконтролируемого и обучения с подкреплением. Часть Nanodegree инженера по машинному обучению Udacity и онлайн-магистратуры Georgia Tech (OMS). Небольшие видео, как и стиль Udacity. Приветливые профессора. Ориентировочные сроки — четыре месяца. Бесплатно. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,56 звезды по 9 отзывам.

Реализация прогнозной аналитики с помощью Spark в Azure HDInsight (Microsoft / edX): знакомит с основными концепциями машинного обучения и различными алгоритмами.Использует несколько инструментов для работы с большими данными, включая Apache Spark, Scala и Hadoop. Использует Python и R. Четыре часа в неделю в течение шести недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 6 отзывам.

Наука о данных и машинное обучение с Python — в руки! (Фрэнк Кейн / Удеми): использует Python. Кейн имеет девятилетний опыт работы в Amazon и IMDb. Девять часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают.Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 4139 отзывам.

Scala и Spark для больших данных и машинного обучения (Хосе Портилла / Удеми): акцент на «больших данных», в частности, на реализации в Scala и Spark. Десять часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 607 отзывам.

Инженер по машинному обучению Nanodegree (Udacity): флагманская программа Udacity по машинному обучению, которая включает лучшую в своем классе систему обзора проектов и поддержку карьеры.Программа представляет собой набор из нескольких бесплатных бесплатных курсов Udacity. Соавтор Kaggle. Ориентировочные сроки шесть месяцев. В настоящее время стоит 199 долларов США в месяц с возмещением 50% стоимости обучения для тех, кто закончит обучение в течение 12 месяцев. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 2 отзывам.

Обучение на основе данных (вводное машинное обучение) (Калифорнийский технологический институт / edX): регистрация на edX в настоящее время закрыта, но также доступна через независимую платформу CalTech (см. Ниже).Он имеет 4,49-звездочный средневзвешенный рейтинг по 42 отзывам.

Обучение на основе данных (вводное машинное обучение) (Ясер Абу-Мостафа / Калифорнийский технологический институт): «Настоящий курс Калифорнийского технологического института, а не его упрощенная версия». Обзоры отмечают, что это отлично подходит для понимания теории машинного обучения. Профессор Ясер Абу-Мостафа пользуется популярностью среди студентов и также написал учебник, на котором основан этот курс. Видео — это записанные на пленку лекции (со слайдами лекций «картинка в картинке»), загруженные на YouTube.Домашние задания — это файлы .pdf. Опыт онлайн-студентов не так совершенен, как три основных рекомендации. Он имеет 4,43-звездочный средневзвешенный рейтинг по 7 отзывам.

Mining Massive Datasets (Стэнфордский университет): машинное обучение с акцентом на «большие данные». Представляет современные распределенные файловые системы и MapReduce. Десять часов в неделю в течение семи недель. Бесплатно. Он имеет 4,4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 30 отзывам.

Машинное обучение AWS: полное руководство по Python (Чандра Лингам / Удеми): уникальный акцент на облачном машинном обучении и, в частности, на веб-сервисах Amazon.Использует Python. Девять часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет 4,4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 62 отзывам.

Введение в машинное обучение и распознавание лиц на Python (Holczer Balazs / Udemy): использует Python. Восемь часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет 4,4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 162 отзывам.

StatLearning: статистическое обучение (Стэнфордский университет): основан на отличном учебнике «Введение в статистическое обучение с приложениями в R» и преподается профессорами, написавшими его.Рецензенты отмечают, что МООК не так хорош, как книга, цитируя «тонкие» упражнения и посредственные видео. Пять часов в неделю в течение девяти недель. Бесплатно. Он имеет 4,35-звездочный средневзвешенный рейтинг по 84 отзывам.

Специализация по машинному обучению (Вашингтонский университет / Coursera): отличные курсы, но последние два класса (включая проект Capstone) были отменены. Рецензенты отмечают, что эта серия более удобна для восприятия (читай: легче для тех, у кого нет сильного технического опыта), чем другие лучшие курсы машинного обучения (например,грамм. Стэнфордский или Калтех). Имейте в виду, что серия неполна, отсутствуют рекомендательные системы, глубокое обучение и краткое содержание. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет 4,31-звездочный средневзвешенный рейтинг по 80 отзывам.

Вашингтонский университет преподает специализацию по машинному обучению на Coursera.

От 0 до 1: Машинное обучение, НЛП и Python-Cut to the Chase (Loony Corn / Udemy): «Практичный, застенчивый, но уверенный взгляд на методы машинного обучения». Обучается командой из четырех человек с многолетним опытом работы в отрасли.Использует Python. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет 4,2-звездочный средневзвешенный рейтинг по 494 отзывам.

Принципы машинного обучения (Microsoft / edX): используется машинное обучение R, Python и Microsoft Azure. Часть сертификата Microsoft Professional Program в области науки о данных. Три-четыре часа в неделю в течение шести недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки. Он имеет 4,09-звездочный средневзвешенный рейтинг по 11 отзывам.

Большие данные: статистический вывод и машинное обучение (Технологический университет Квинсленда / FutureLearn): хороший краткий исследовательский курс машинного обучения с упором на большие данные.Охватывает несколько инструментов, таких как R, h3O Flow и WEKA. Всего три недели при рекомендованных двух часах в неделю, но один рецензент отметил, что шесть часов в неделю было бы более подходящим. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет 4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 4 отзывам.

Наука о геномных данных и кластеризация (Биоинформатика V) (Калифорнийский университет, Сан-Диего / Coursera): для тех, кто интересуется пересечением компьютерных наук и биологии и тем, как это представляет собой важный рубеж в современной науке.Ориентирован на кластеризацию и уменьшение размерности. Часть специализации UCSD по биоинформатике. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет 4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 3 отзывам.

Введение в машинное обучение (Udacity): уделяет приоритетное внимание широте темы и практическим инструментам (на Python), а не глубине и теории. Инструкторы, Себастьян Трун и Кэти Мэлоун, делают этот урок таким увлекательным. Состоит из небольших видеороликов и викторин, за которыми следует мини-проект для каждого урока. В настоящее время входит в состав Data Analyst Nanodegree от Udacity.Предполагаемый срок — десять недель. Бесплатно. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,95 звезды по 19 отзывам.

Машинное обучение для анализа данных (Уэслианский университет / Coursera): краткое введение в машинное обучение и несколько избранных алгоритмов. Охватывает деревья решений, случайные леса, регрессию лассо и кластеризацию k-средних. Часть специализации Уэслиана по анализу и интерпретации данных. Ориентировочные сроки — четыре недели. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,6 звезды по 5 отзывам.

Программирование с помощью Python для науки о данных (Microsoft / edX): разработан Microsoft в партнерстве с Coding Dojo. Использует Python. Восемь часов в неделю в течение шести недель. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,46 звезды по 37 отзывам.

Машинное обучение для трейдинга (Технологический институт Джорджии / Udacity): фокусируется на применении вероятностных подходов машинного обучения к торговым решениям. Использует Python. Часть Nanodegree инженера по машинному обучению Udacity и онлайн-магистратуры Georgia Tech (OMS).Ориентировочные сроки — четыре месяца. Бесплатно. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,29 звезды по 14 отзывам.

Практическое машинное обучение (Университет Джона Хопкинса / Coursera): краткое практическое введение в ряд алгоритмов машинного обучения. Несколько одно- или двухзвездочных обзоров, в которых выражаются различные опасения. Часть специализации JHU в области науки о данных. От четырех до девяти часов в неделю в течение четырех недель. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,11 звезды по 37 отзывам.

Машинное обучение для науки о данных и аналитики (Колумбийский университет / edX): знакомит с широким кругом тем машинного обучения.Некоторые страстные негативные отзывы с проблемами, включая выбор контента, отсутствие заданий по программированию и скучную презентацию. От семи до десяти часов в неделю в течение пяти недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки. Он имеет средневзвешенный рейтинг 2,74 звезды по 36 отзывам.

Специализация рекомендательных систем (Университет Миннесоты / Coursera): сильное внимание уделяется одному конкретному типу машинного обучения — рекомендательным системам. Специализация из четырех курсов плюс один проект, который представляет собой тематическое исследование.Обучается с использованием LensKit (набор инструментов с открытым исходным кодом для рекомендательных систем). Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет 2-звездочный средневзвешенный рейтинг по 2 отзывам.

Машинное обучение с большими данными (Калифорнийский университет, Сан-Диего / Coursera): ужасные обзоры, которые подчеркивают плохое обучение и оценку. Некоторые отметили, что на прохождение всего курса у них ушло всего несколько часов. Часть специализации UCSD в области больших данных. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 1,86 звезды по 14 отзывам.

Практическая прогнозная аналитика: модели и методы (Вашингтонский университет / Coursera): краткое введение в основные концепции машинного обучения. Один рецензент отметил недостаток тестов и несложные задания. Часть специализации UW по науке о данных в масштабе. От шести до восьми часов в неделю в течение четырех недель. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 1,75 звезды по 4 отзывам.

Следующие курсы по состоянию на май 2017 г. не подвергались ни одному обзору.

Машинное обучение для музыкантов и художников (ювелиры, Лондонский университет / Каденце): Уникально. Студенты изучают алгоритмы, программные инструменты и передовые методы машинного обучения, чтобы понимать человеческий жест, музыкальный звук и другие данные в реальном времени. Семь занятий продолжительностью. Доступны варианты аудита (бесплатно) и премиум (10 долларов США в месяц). Имеет один 5-звездочный обзор.

Прикладное машинное обучение на Python (Мичиганский университет / Coursera): обучение с использованием Python и набора инструментов scikit learn.Часть прикладной науки о данных со специализацией на Python. Планируется начать 29 мая. Доступны бесплатные и платные варианты.

Прикладное машинное обучение (Microsoft / edX): обучение с использованием различных инструментов, включая Python, R и машинное обучение Microsoft Azure (примечание: курс разрабатывает Microsoft). Включает в себя практические занятия для усиления содержания лекции. Три-четыре часа в неделю в течение шести недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки.

Машинное обучение с помощью Python (Университет больших данных): Обучение с использованием Python.Ориентировано на новичков. Расчетное время выполнения четыре часа. Университет больших данных является аффилированным лицом IBM. Бесплатно.

Машинное обучение с Apache SystemML (Университет больших данных): обучение с использованием Apache SystemML, языка декларативного стиля, разработанного для крупномасштабного машинного обучения. Расчетное время выполнения восемь часов. Университет больших данных является аффилированным лицом IBM. Бесплатно.

Машинное обучение для науки о данных (Калифорнийский университет, Сан-Диего / edX): не запускается до января 2018 года.Примеры программирования и задания выполняются на Python с использованием записных книжек Jupyter. Восемь часов в неделю в течение десяти недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки.

Введение в аналитическое моделирование (Georgia Tech / edX): курс рекламирует R как основной инструмент программирования. От пяти до десяти часов в неделю в течение десяти недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки.

Прогностическая аналитика: анализ больших данных (Технологический университет Квинсленда / FutureLearn): краткий обзор нескольких алгоритмов.В качестве прикладного инструмента использует платформу Vertica Analytics от Hewlett Packard Enterprise. Дата начала будет объявлена ​​дополнительно. Два часа в неделю в течение четырех недель. Бесплатно с доступным для покупки Сертификатом достижений.

Введение в машинное обучение (Universitas Telefónica / Miríada X): преподается на испанском языке. Введение в машинное обучение, охватывающее обучение с учителем и без учителя. В общей сложности около двадцати часов за четыре недели.

Machine Learning Path Step (Dataquest): Обучение на Python с использованием интерактивной платформы Dataquest в браузере.Несколько управляемых проектов и проект «плюс», в котором вы создаете свою собственную систему машинного обучения, используя свои собственные данные. Требуется подписка.

Следующие шесть курсов предлагаются DataCamp. Гибридный стиль обучения DataCamp использует видео и текстовые инструкции с множеством примеров с помощью редактора кода в браузере. Для полного доступа к каждому курсу требуется подписка.

DataCamp предлагает несколько курсов машинного обучения.

Введение в машинное обучение (DataCamp): охватывает алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации.Использует R. Пятнадцать видео и 81 упражнение с ориентировочной временной шкалой в шесть часов.

Обучение с учителем с помощью scikit-learn (DataCamp): использует Python и scikit-learn. Охватывает алгоритмы классификации и регрессии. Семнадцать видео и 54 упражнения на четыре часа.

Неконтролируемое обучение в R (DataCamp): дает базовое введение в кластеризацию и уменьшение размерности в R. Шестнадцать видео и 49 упражнений с ориентировочной временной шкалой в четыре часа.

Набор инструментов для машинного обучения (DataCamp): преподает «большие идеи» в области машинного обучения. Использует R. 24 видео и 88 упражнений с ориентировочной временной шкалой в четыре часа.

Машинное обучение с экспертами: школьные бюджеты (DataCamp): пример из конкурса машинного обучения на DrivenData. Включает построение модели для автоматической классификации статей школьного бюджета. Обязательным условием является «контролируемое обучение с помощью scikit-learn» DataCamp. Пятнадцать видео и 51 упражнение на четыре часа.

Неконтролируемое обучение в Python (DataCamp): охватывает множество алгоритмов неконтролируемого обучения с использованием Python, scikit-learn и scipy. Курс заканчивается тем, что студенты создают рекомендательную систему, чтобы рекомендовать популярных музыкальных исполнителей. Тринадцать видео и 52 упражнения на четыре часа.

Машинное обучение (Том Митчелл / Университет Карнеги-Меллона): вводный курс машинного обучения для выпускников Карнеги-Меллона. Обязательное условие для прохождения второго курса для выпускников «Статистическое машинное обучение.»Записанные на пленку университетские лекции с практическими задачами, домашними заданиями и промежуточными экзаменами (все с решениями) размещены в Интернете. Также существует версия курса 2011 года. CMU — одна из лучших аспирантских школ для изучения машинного обучения, в которой есть целый отдел, посвященный машинному обучению. Бесплатно.

Статистическое машинное обучение (Ларри Вассерман / Университет Карнеги-Меллона): вероятно, самый продвинутый курс в этом руководстве. Продолжение курса машинного обучения Карнеги-Меллона. Записанные на пленку университетские лекции с практическими задачами, домашними заданиями и промежуточными экзаменами (все с решениями) размещены в Интернете.Бесплатно.

CMU — одна из лучших аспирантур по изучению машинного обучения. Машинное обучение и статистическое машинное обучение доступны в Интернете бесплатно.

Бакалавриат по машинному обучению (Нандо де Фрейтас / Университет Британской Колумбии): курс машинного обучения для бакалавров. Лекции снимаются и выкладываются на YouTube, а слайды размещаются на сайте курса. Также публикуются задания курса (правда, без решений). де Фрейтас в настоящее время является штатным профессором Оксфордского университета и получает похвалы за свои преподавательские способности на различных форумах.Доступна выпускная версия (см. Ниже).

Машинное обучение (Нандо де Фрейтас / Университет Британской Колумбии): курс машинного обучения для выпускников. Комментарии к бакалавриату де Фрейтаса (см. Выше) применимы и здесь.

Заключение

Это пятая из серии из шести статей, охватывающей лучшие онлайн-курсы для начала работы в области науки о данных. Мы рассмотрели программирование в первой статье, статистику и вероятность во второй статье, введение в науку о данных в третьей статье и визуализацию данных в четвертой.

Я оценивал каждый курс Intro to Data Science в Интернете на основе тысяч точек данных
Год назад я выбыл из одной из лучших программ по информатике в Канаде. Я начал создавать свои собственные данные…

Последней частью будет резюме этих статей, а также лучшие онлайн-курсы по другим ключевым темам, таким как обработка данных, базы данных и даже разработка программного обеспечения.

Если вам нужен полный список онлайн-курсов по Data Science, вы можете найти их на странице Class Central по тематике Data Science and Big Data.

Если вам понравилось это читать, ознакомьтесь с некоторыми другими статьями Class Central:

Вот 250 курсов Ivy League, которые вы можете пройти онлайн прямо сейчас бесплатно
250 МООК из Брауна, Колумбии, Корнелла, Дартмута, Гарварда, Пенн, Принстон и Йель.

50 лучших бесплатных университетских онлайн-курсов по данным
Когда я запустил Class Central в ноябре 2011 года, было около 18 бесплатных онлайн-курсов, и почти все…

Если у вас есть предложения по курсы, которые я пропустил, дайте мне знать в отзывах!

Если вы нашли эту информацию полезной, щелкните значок? так что больше людей увидят это здесь, на Medium.

Это сокращенная версия моей исходной статьи, опубликованной на Class Central, куда я включил подробные программы курса.

6 лучших курсов машинного обучения

Learning Guide

Теперь, когда вы ознакомились с рекомендациями по курсам, вот краткое руководство для вашего пути к машинному обучению. Во-первых, мы коснемся предварительных условий для большинства курсов машинного обучения.

Предварительные требования к курсу

Более продвинутые курсы потребуют следующих знаний перед началом:

  • Линейная алгебра
  • Вероятность
  • Исчисление
  • Программирование

Это общие компоненты, позволяющие понять, как работает машинное обучение в капюшон.Многие курсы для начинающих обычно требуют хотя бы некоторого программирования и знакомства с основами линейной алгебры, такими как векторы, матрицы и их обозначения.

Первый курс в этом списке, Машинное обучение Эндрю Нг, содержит повторения по большей части математики, которая вам понадобится, но если вы раньше не изучали линейную алгебру, может быть сложно изучить машинное обучение и Linear Заодно алгебра.

Если вам нужно освежить в памяти необходимую математику, посмотрите:

Я бы порекомендовал изучить Python, поскольку большинство хороших курсов машинного обучения используют Python.Если вы пройдете курс машинного обучения Эндрю Нг, в котором используется Octave, вам следует изучать Python во время курса или после него, поскольку он вам в конечном итоге понадобится. Кроме того, еще один отличный ресурс Python — dataquest.io, у которого есть несколько бесплатных уроков Python в интерактивной среде браузера.

Изучив необходимые предварительные условия, вы можете начать действительно понимать, как работают алгоритмы.

Фундаментальные алгоритмы

Существует базовый набор алгоритмов машинного обучения, с которым каждый должен быть знаком и иметь опыт использования.Это:

  • Линейная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • Кластеризация k-средних
  • k-ближайших соседей
  • Машины опорных векторов (SVM)
  • Деревья решений
  • Случайные леса
  • Наивный Байес

Это предметы первой необходимости, но есть еще много всего. Перечисленные выше курсы содержат практически все это с некоторыми вариациями. Понимание того, как работают эти методы и когда их использовать, будет чрезвычайно важно при принятии новых проектов.

После базовых знаний можно изучить несколько более сложных методов:

  • Ансамбли
  • Повышение
  • Снижение размерности
  • Обучение с подкреплением
  • Нейронные сети и глубокое обучение

Это только начало, но эти алгоритмы полезны. обычно то, что вы видите в самых интересных решениях машинного обучения, и они являются эффективным дополнением к вашему набору инструментов.

И, как и в случае с основными методами, с каждым новым инструментом, который вы изучаете, вы должны взять за привычку сразу же применять его в проекте, чтобы укрепить свое понимание и иметь к чему вернуться, когда вам понадобится освежить память.

Реализуйте проект

Обучение машинному обучению в Интернете — сложная задача и чрезвычайно полезная задача. Важно помнить, что просто смотреть видео и проходить викторины не означает, что вы действительно усваиваете материал. Вы узнаете еще больше, если у вас есть побочный проект, над которым вы работаете, который использует другие данные и преследует другие цели, чем сам курс.

Как только вы начнете изучать основы, вам следует искать интересные данные, к которым вы можете применить эти новые навыки.Вышеупомянутые курсы дадут вам некоторое представление о том, когда применять определенные алгоритмы, поэтому рекомендуется немедленно применять их в собственном проекте.

Путем проб и ошибок, исследований и обратной связи вы узнаете, как экспериментировать с различными методами, как измерять результаты и как классифицировать или делать прогнозы. Чтобы получить представление о том, каким проектом машинного обучения заняться, см. Этот список примеров.

Работа над проектами дает вам лучшее понимание ландшафта машинного обучения на высоком уровне, и по мере того, как вы углубляетесь в более сложные концепции, такие как глубокое обучение, появляется практически неограниченное количество техник и методов, которые нужно понять и с которыми нужно работать.

Прочитать новое исследование

Машинное обучение — быстро развивающаяся область, в которой ежедневно появляются новые методы и приложения. После того, как вы пройдете основы, вы должны быть готовы к работе с некоторыми исследовательскими работами по интересующей вас теме.

Есть несколько веб-сайтов, на которых можно получать уведомления о новых статьях, соответствующих вашим критериям. Google Scholar — это всегда хорошее место для начала. Введите ключевые слова, такие как «машинное обучение» и «твиттер», или что-нибудь еще, что вас интересует, и нажмите небольшую ссылку «Создать оповещение» слева, чтобы получать электронные письма.

Сделайте еженедельной привычкой читать эти предупреждения, просматривать документы, чтобы увидеть, стоит ли их читать, а затем обязаться понять, что происходит. Если это связано с проектом, над которым вы работаете, посмотрите, сможете ли вы применить эти методы к своей проблеме.

Заключение

Машинное обучение невероятно весело и интересно учиться и экспериментировать, и я надеюсь, что вы нашли курс выше, который соответствует вашему собственному путешествию в эту захватывающую область.

Машинное обучение составляет один из компонентов науки о данных, и если вы также заинтересованы в изучении статистики, визуализации, анализа данных и т. Д., Обязательно ознакомьтесь с лучшими курсами по науке о данных, которые представляют собой руководство, которое следует за похожий на этот формат.

Наконец, если у вас есть какие-либо вопросы или предложения, не стесняйтесь оставлять их в комментариях ниже.

Спасибо за чтение и получайте удовольствие от обучения!

10 лучших курсов и сертификатов по машинному обучению в 2021 году | автор: javinpaul | Javarevisited

Если вы хотите изучить машинное обучение в 2021 году и ищете лучшие онлайн-курсы по машинному обучению, то вы попали в нужное место. Раньше я делился бесплатными курсами по науке о данных, и в этой статье я собираюсь поделиться абсолютно лучшими курсами машинного обучения для новичков, которые будут изучены в 2021 году.

Если вы сегодня работаете в сфере технологий, как программист или инженер-программист, то я уверен, что вы слышали о таких терминах, как Data Science, Machine Learning, Deep Learning, Искусственный интеллект и т. Д.

Они новейшие технологии, которые влияют на каждый сектор, точно так же, как это делают ИТ, когда они появляются впервые. Неважно, работаете ли вы в банке или страховом секторе, в воздушном пространстве или в сфере обороны, все области были затронуты ИТ, а в ближайшем будущем они будут затронуты машинным обучением и искусственным интеллектом.

Вот почему так важно изучать науку о данных и машинное обучение в 2021 году, и если вы ищете хорошие ресурсы, такие как курсы и сертификация, то вы попали в нужное место.

В этой статье я поделился лучшими сертификатами по машинному обучению с таких платформ, как Coursera, Udemy, Pluralsight, DataCamp и Udacity. Некоторые из них бесплатны, но в большинстве случаев вам нужно заплатить, если вам нужна сертификация.

Если вам интересно, что такое машинное обучение? позвольте мне дать вам краткий обзор.Суть машинного обучения заключается в том, чтобы научить машины выполнять работу, которая раньше была возможна только для людей, например, когда они видели фотографию и распознавали объект, такой как автомобиль, человек или огурец.

Да, один из программистов в Японии использовал TensorFlow, библиотеку машинного обучения, чтобы отфильтровать лучшие огурцы, что могли сделать только его родители из-за их многолетнего опыта выращивания огурцов.

Есть ряд подобных историй, которые рассказывают нам о силе машинного обучения и искусственного интеллекта, и именно поэтому все больше и больше выпускников информатики, программистов и даже опытных инженеров узнают об искусственном интеллекте, машинном обучении и глубоком обучении. .

Это очень похоже на игровую революцию 1980-х годов, когда программисты с энтузиазмом пишут простую игру, такую ​​как Breakout, Tetris, или даже анимируют персонажей. В настоящее время выпускники информатики с энтузиазмом пишут программы, которые могут распознавать объекты в изображениях или жестах.

Вот почему я предлагаю каждому программисту узнать об искусственном интеллекте, науке о данных и глубоком обучении. Сегодня машинное обучение стоит за одними из самых крутых технологических инноваций, вопреки распространенному мнению; однако не нужно быть математическим гением, чтобы успешно применять машинное обучение.

Это также важно с точки зрения карьеры, потому что многие рабочие места, которые существуют сегодня, будут заменены машинами в будущем. Если у вас есть эти навыки и , вы будете лучше подготовлены, чтобы получить новые рабочие места в этой области, они также увлекательны и прибыльны.

Как специалист по анализу данных, сталкивающийся с любой реальной проблемой, вам сначала необходимо определить, может ли машинное обучение предоставить подходящее решение. Специалисты по данным занимают одну из самых высокооплачиваемых должностей со средней зарплатой 120 000 долларов, по данным Glassdoor и Действительно.Это просто средний показатель! И дело не только в деньгах — работать тоже интересно!

Существует несколько сертификационных курсов по машинному обучению. Я составил список лучших курсов, в основном бесплатных или, по крайней мере, доступных, которые помогут вам стать экспертом в области машинного обучения.

Некоторые из курсов, перечисленных в этой статье, отлично подходят для начала вашего пути в этой захватывающей и быстрорастущей области машинного обучения. Но другие классы могут познакомить вас с немного более сложными аспектами.

Конечно, это тяжелая работа, но если вы готовы к чему-то стремиться, вы найдете способы добиться успеха и преодолеть трудности.

В любом случае, без лишних слов, вот список некоторых из лучших курсов для изучения машинного обучения, науки о данных, искусственного интеллекта и глубокого обучения:

Это один из курсов для изучения алгоритмов машинного обучения. Он научит вас создавать алгоритмы машинного обучения на Python и R от двух экспертов в области науки о данных.Это практический курс, включающий множество примеров кода для практики.

Вот ключевые навыки, которые вы изучите в этом учебном курсе:

  • Как освоить машинное обучение на Python и R
  • Как создавать надежные модели машинного обучения
  • Как делать точные прогнозы
  • Как создавать сильные добавленные ценность для вашего бизнеса
  • Как использовать машинное обучение в личных целях
  • Как обращаться с конкретными темами, такими как обучение с подкреплением, НЛП и глубокое обучение
  • Как работать с продвинутыми методами, такими как Дайм

Короче говоря, один из лучших тренингов по Udemy курс, чтобы научиться создавать алгоритмы машинного обучения на Python и R от двух экспертов по Data Science Кирилла Еременко и Хаделин де Понтевес, оба также отличные инструкторы.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому курсу — Машинное обучение А-Я: Практический Python и R в науке о данных

10 лучших и бесплатных курсов машинного обучения, онлайн

Автор: Пратик Шах, DigitalDeFynd .

Ознакомьтесь с этой подборкой лучших + бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению.

(1) Бесплатный курс машинного обучения (fast.ai)

Это одна из лучших платформ, предлагающих курсы по темам, относящимся к искусственному интеллекту, и создана для обучения масс об ИИ и о том, как начать работу в этой области. Весь контент покрывается с нуля и фокусируется на обучении на практике. Существует серия из вариантов, доступных как для начинающих, так и для опытных учеников. Итак, если вы серьезно относитесь к тому, чтобы начать работу в этой области, то самый простой способ — это щелкнуть первую лекцию.

Ключевые УТП

  • Каждая концепция покрыта скриншотами и практическими примерами.
  • Предоставляется полное руководство по настройке для начала лекций.
  • Присоединяйтесь к форуму, чтобы общаться с коллегами и практиками и помогать друг другу в процессе обучения.
  • Используйте библиотеку fast.ai и обучайте модели.
  • Все курсы на этой платформе доступны бесплатно.

Продолжительность: Самостоятельное обучение

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете Зарегистрироваться здесь .

(2) Курс машинного обучения Стэнфордского университета (Coursera)

Это, несомненно, лучший курс машинного обучения в Интернете.Программу, созданную Эндрю Нг, соучредителем Coursera и профессором Стэнфордского университета , посетили более 2 600 000 студентов и профессионалов со всего мира , которые дали ей колоссальную оценку 4,9 из 5. посмотрите отзывы, и вы поймете, почему мы так настоятельно рекомендуем его.

Темы, затронутые в курсе, включают контролируемое обучение, передовые практики и инновации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, а также вы можете столкнуться с многочисленными тематическими исследованиями и приложениями среди множества других вещей.Одна из лучших особенностей курса — это то, что вы можете записаться на 7-дневную пробную версию , прежде чем покупать весь класс. Если вы поверите нам на слово, это , безусловно, лучшая программа по предмету, доступная в Интернете .

Ключевые УТП

  • Понимание параметрических и непараметрических алгоритмов, кластеризации, уменьшения размерности и других важных тем.
  • Получите рекомендации и советы от инструктора.
  • Взаимодействуйте со своими сверстниками в сообществе единомышленников с любым уровнем опыта.
  • Практические примеры из практики дают вам возможность понять, как проблемы решаются ежедневно.
  • Гибкий крайний срок позволяет учиться в удобное для вас время.
  • Научитесь применять алгоритмы обучения для создания умных роботов, понимания текста, звука и интеллектуального анализа баз данных.

Продолжительность: Примерно 55 часов, 7 часов в неделю

Рейтинг: 4.9 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

Поистине исключительный класс. Нечасто у кого-то с глубоким знанием дисциплины будет время или стимул поделиться своими идеями и научить других; этот курс — редкое исключение, и, учитывая жизненную важность машинного обучения для будущего, я очень признателен Эндрю Нг и обязан ему. — Николай Д

(3) Deep Learning Course (углубленное изучение.ai)

, один из самых известных преподавателей глубокого обучения, Эндрю Нг представляет вам этот специальный курс, разработанный совместно с профессорами Стэнфордского университета и NVIDIA | Deep Learning Institute как отраслевыми партнерами. Тренер является соучредителем Coursera и в прошлом возглавлял группу Google Brain Project и группу Baidu AI.

В рамках этой программы, состоящей из 5 курсов, рассчитанных на несколько недель, он расскажет вам об основах глубокого обучения, о том, как создавать нейронные сети и как создавать проекты машинного обучения .Что наиболее важно, вы получите возможность работать в реальном времени над тематическими исследованиями в области здравоохранения, создания музыки и обработки естественного языка среди других областей отрасли. В эту программу уже зачислено более 250 000 студентов со всего мира. Без сомнения, это лучший курс глубокого обучения.

Ключевые УТП

  • Узнайте о сверточных сетях, RNN, BatchNorm, Dropout и многом другом.
  • Различные методы, с помощью которых вы можете создавать модели для решения реальных проблем.
  • Рассмотрены практические примеры из таких областей, как здравоохранение, автономное вождение, чтение с языка жестов, создание музыки и обработка естественного языка.
  • Получите советы и рекомендации от отраслевых экспертов и лидеров.
  • Выполните все экзамены и задания в соответствии с вашим графиком, чтобы получить сертификат о завершении специализации.

Продолжительность: 3 месяца, 11 часов в неделю

Рейтинг: 4.9 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

Этот курс сформировал конкретную основу для построения многослойной нейронной сети с нуля.Лучшее преимущество этого курса в том, что я смог немедленно применить полученные знания для решения реальных проблем, таких как навигация гуманоидов к известным целям. Иллюстрация великолепна с точки зрения математического объяснения и кодирования в пошаговом руководстве. — Валид E

(4) Курс машинного обучения A – Z ™: практический курс Python и R в области науки о данных (Udemy)

Давайте начнем с осознания того факта, что 411 800+ студентов прошли этот курс, и его средняя оценка составляет 4.5 из 5 . Мы считаем его одним из лучших курсов машинного обучения , и он разработан Кириллом Еременко, специалистом по данным и экспертом по форекс-системам , и Хаделин де Понтевес, специалистом по данным .

Этот курс поможет вам овладеть машинным обучением на Python и R, делать точные прогнозы, развивать интуитивное понимание многих моделей машинного обучения, работать с конкретными инструментами, такими как обучение с подкреплением, NLP и глубокое обучение. Самое главное, он учит выбирать правильную модель для каждого типа проблемы. .Базовая математика в средней школе — это все, что вам нужно знать, чтобы пройти этот курс. С 40 часами изучения + 19 статей, мы не знаем, что еще мы должны сказать, чтобы вы это прочувствовали.

Ключевые УТП

  • Отличное руководство для начала работы с темой с небольшим опытом или без него.
  • Изучите сложные темы, такие как обработка естественного языка, обучение с подкреплением, глубокое обучение и многие другие.
  • Тонны практических упражнений и викторин, чтобы оценить ваше понимание концепций, изложенных в лекциях.
  • Подробные инструкции по установке необходимого программного обеспечения и инструментов.
  • В качестве бонуса это обучение содержит шаблон кода Python и R, который можно загрузить и использовать в проектах.

Продолжительность: 41 час

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

Машинное обучение от А до Я — отличное введение в машинное обучение. Большой тур по множеству алгоритмов, знакомящий студентов с scikit-learn и несколькими другими пакетами.Теоретическое объяснение элементарно, как и практические примеры. ML-az — правильный курс для новичка, чтобы получить мотивацию глубоко погрузиться в ML. Отсюда вы можете выбрать, куда идти, и, следовательно, освоить это! Короче говоря, очень вводный, простой, широкий охват. Хороший способ начать. — Денис Мариано

(5) Бесплатный курс машинного обучения и науки о данных (Гарвардский университет)

Эта программа профессиональной сертификации Гарвардского университета использует мотивирующие примеры, задает конкретные вопросы и показывает, как на них отвечать, анализируя огромные объемы данных.На занятиях вы одновременно изучите язык программирования R, статистические концепции и методы анализа данных. Рассматриваемые тематические исследования включают «Тенденции в мировом здравоохранении и экономике», «Уровни преступности в США», «Финансовый кризис 2007-2008 гг.», «Прогнозирование выборов», «Создание бейсбольной команды» и «Системы рекомендаций по фильмам». Профессор этого курса — Рафаэль Иризарри, профессор биостатистики Гарвардского университета.

Ключевые УТП

  • Освойте основные навыки программирования на языке R.
  • Изучите статистические концепции, такие как вероятность, вывод и моделирование, и примените их на практике.
  • Получите опыт работы с tidyverse, включая визуализацию данных с помощью ggplot2 и обработку данных с помощью dplyr.
  • Ознакомьтесь с основными инструментами для практикующих специалистов по обработке данных, такими как Unix / Linux, git и GitHub, а также RStudio.
  • Внедрите алгоритмы машинного обучения и получите глубокие знания в этой области с помощью практических примеров.

Продолжительность: 9 курсов, от 2 до 8 недель на курс, от 2 до 4 часов в неделю, на курс

Рейтинг: 4.7 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

(6) Бесплатный вводный курс по машинному обучению (Udacity)

Эта программа Udacity Nanodegree, которая поможет вам приобрести необходимые навыки для всех начинающих аналитиков и специалистов по обработке данных. Изучите непрерывный процесс исследования данных через призму машинного обучения. Научитесь извлекать и определять полезные функции, которые можно использовать для представления ваших данных в наилучшей форме.В дополнение к этому вы также рассмотрите некоторые из наиболее важных алгоритмов машинного обучения и оцените их производительность.

Ключевые УТП

  • Интерактивные викторины позволяют освежить в памяти затронутые темы.
  • Присоединяйтесь к сообществу поддержки студентов, чтобы обмениваться идеями и прояснять сомнения.
  • Расписания для самостоятельного изучения позволяют учиться в удобное для вас время.
  • Контент был создан совместно с Kaggle и AWS
  • Вы узнаете о контролируемом обучении, глубоком обучении, неконтролируемом обучении среди множества других тем.
  • Вы также получаете индивидуальный наставник, персональный коучинг и доступ к студенческому сообществу.

Продолжительность: 3 месяца

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

(7) Бесплатное машинное обучение — курс искусственного интеллекта (Колумбийский университет)

Эта микромагистерская программа, разработанная Колумбийским университетом, предлагает вам строгий, продвинутый, профессиональный и базовый курс для выпускников по ИИ и его подобластям, таким как машинное обучение, нейронные сети и многое другое. Всего в этой программе 4 курса, поэтому вы можете не рассматривать важные концепции этой темы по отдельности. Получите прочную основу руководящих принципов ИИ и примените знания машинного обучения к реальным задачам и приложениям. Наряду с этим, вы также научитесь разрабатывать нейронные сети и использовать их для решения соответствующих проблем. По окончании программы вы получите соответствующие практические знания, которые позволят вам расширить свое портфолио, подать заявку на соответствующие должности или стать фрилансером.

Ключевые УТП

  • Применяйте концепции машинного обучения к реальным задачам и приложениям.
  • Подробные инструкции по настройке и навигации по необходимому программному обеспечению.
  • Работает над проектированием и использованием возможностей нейронной сети.
  • Программа разделена на 4 курса с соответствующими примерами и демонстрациями.
  • Применяйте знания, полученные на этих лекциях, в различных областях, таких как робототехника, зрение и физическое моделирование.

Продолжительность: 4 курса, 12 недель на курс, от 8 до 10 часов в неделю, на курс

Рейтинг: 4.5 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

(8) Курс машинного обучения (Стэнфордская инженерная школа)

Это известное учебное заведение предлагает серию из трех дипломов о высшем образовании в этой быстрорастущей области искусственного интеллекта. В программе для данных, моделей и оптимизации вы будете исследовать крупномасштабные проблемы, реализуя соответствующие алгоритмы и разрабатывая модели.Помимо этого, в курсе AI рассказывается о принципах и методах разработки вероятностной модели и работы над ML. Наконец, класс интеллектуального анализа данных погружается в большие репозитории и помогает освоить методы извлечения информации из различных реальных источников.

Ключевые УТП

  • Все темы освещены кратко и подробно.
  • Примеры, основанные на реальных проблемах для лучшего понимания.
  • Предложение дополнительных ресурсов для дополнения обучения.
  • Завершите экзамены, задания и удерживайте балл выше порогового значения, чтобы получить сертификат.

Продолжительность: 1-2 года

Рейтинг: 4.4 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

(9) Бесплатные курсы машинного обучения (edX)

edX объединяет множество курсов по машинному обучению в различных колледжах по всему миру. Вы можете выбрать изучение Data Science в Гарварде, искусственного интеллекта в Колумбии, Python Data Science в IBM или Data Science в Microsoft среди множества других курсов.Аудит большинства этих программ является бесплатным, и вам нужно только заплатить, если вы хотите подать заявку на получение сертификата. Со сроками от нескольких недель до нескольких месяцев, на этих курсах каждый найдет что-то для себя.

Ключевые УТП

  • Бесплатные курсы для тех, кто не хочет тратить большие деньги на изучение машинного обучения
  • Изучите различные темы машинного обучения и искусственного интеллекта и получите глубокие знания.
  • Учитесь, используя множество советов и приемов от инструкторов
  • Создавайте сложные модели данных, исследуйте классификации данных, регрессию и кластеризацию и многое другое.
  • Многочисленные курсы на выбор, охватывающие широкий круг тем от искусственного интеллекта до машинного обучения, глубокого обучения и др.
  • Ведущие профессора ведущих университетов преподают

Продолжительность: Самостоятельное обучение

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

(10) Бесплатный курс машинного обучения с R (DataCamp)

Если вы хорошо разбираетесь в программировании на R и статистике и хотите развить этот навык, то стоит взглянуть на этот интерактивный курс.Сначала вы изучите приложения и общие проблемы, которые можно решить с помощью этой области. В дополнение к этому вы сосредоточитесь на трех основных методах, а также обучите и оцените модели машинного обучения. По завершении путешествия вы можете перейти на более продвинутую специализацию.

Ключевые УТП

  • Сравните разные типы алгоритмов и поэкспериментируйте с ними.
  • Распределите данные по категориям, создайте дерево решений, выполните кластеризацию и многое другое.
  • 15 Видео + 81 упражнения
  • Интерактивный контент упрощает объяснение и делает обучение увлекательным.
  • Первый модуль доступен для бесплатного просмотра.

Продолжительность: 6 часов

Рейтинг: 4.4 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

Это одни из лучших + бесплатных курсов машинного обучения, доступных в Интернете, и я надеюсь, что вы найдете то, что ищете. Также проверьте нашу полную подборку курсов Data Science ,

Связанный:

15 лучших курсов машинного обучения [2021 ИЮНЬ] [ОБНОВЛЕНО]

Команда из более чем 50 экспертов со всего мира провела тщательное исследование, чтобы подготовить сборник лучших и бесплатных курсов машинного обучения на 2021 год.Все эти курсы доступны в Интернете и помогут вам учиться и преуспевать в машинном обучении. Они подходят для начинающих, учащихся среднего уровня, а также для экспертов. Этот сборник пересматривается и обновляется ежемесячно. На данный момент более 149 000 студентов и профессионалов воспользовались им.

8 лучших курсов машинного обучения на 2021 год

1. Курс машинного обучения Стэнфордского университета (Coursera)

Это, несомненно, лучший курс машинного обучения в Интернете.Программу, созданную Эндрю Нг, соучредителем Coursera и профессором Стэнфордского университета , посетили человек, в ней приняли участие более 2600000 студентов и специалистов по всему миру (), которые дали ей колоссальную оценку 4,9 из 5 возможных. посмотрите отзывы, и вы поймете, почему мы так настоятельно рекомендуем его.

Темы, затронутые в курсе, включают контролируемое обучение, передовые практики и инновации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, а также вы можете столкнуться с многочисленными тематическими исследованиями и приложениями среди множества других вещей.Одна из лучших особенностей курса — это то, что вы можете записаться на 7-дневную пробную версию , прежде чем покупать весь класс. Если вы поверите нам на слово, это , безусловно, лучшая программа по предмету, доступная в Интернете . Вам также может быть интересно взглянуть на подборку лучших сертификатов по машинному обучению.

Ключевые УТП —

— Понимание параметрических и непараметрических алгоритмов, кластеризации, уменьшения размерности и других важных тем.

— Получите рекомендации и советы от инструктора.

— Взаимодействуйте со своими сверстниками в сообществе единомышленников с любым уровнем опыта.

— Примеры из практики реального мира дают вам возможность понять, как проблемы решаются на ежедневной основе.

— Гибкий крайний срок позволяет учиться в удобное для вас время.

— Научитесь применять алгоритмы обучения для создания умных роботов, понимать текст, звук и интеллектуальный анализ баз данных.

Продолжительность: около 55 часов, 7 часов в неделю

Рейтинг: 4.9 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Обзор: Действительно исключительный класс. Нечасто у кого-то с глубоким знанием дисциплины будет время или стимул поделиться своими идеями и научить других; этот курс — редкое исключение, и, учитывая жизненную важность машинного обучения для будущего, я очень признателен Эндрю Нг и обязан ему. — Николай Д

2. Курс глубокого обучения (углубленное изучение.ai)

, один из самых известных преподавателей глубокого обучения, Эндрю Нг представляет вам этот специальный курс, разработанный в сотрудничестве с профессорами Стэнфордского университета и nvidia | институтом глубокого обучения как отраслевыми партнерами. Тренер является соучредителем Coursera и в прошлом возглавлял группу Google Brain Project и группу Baidu AI.

В рамках этой программы, состоящей из 5 курсов, рассчитанных на несколько недель, он расскажет вам об основах глубокого обучения, о том, как создавать нейронные сети и как создавать проекты машинного обучения .Что наиболее важно, вы получите возможность работать в реальном времени над тематическими исследованиями в области здравоохранения, создания музыки и обработки естественного языка среди других областей отрасли. В эту программу уже зачислено более 250 000 студентов со всего мира. Без сомнения, это лучший курс глубокого обучения. Вы также можете быть заинтересованы в , просмотрев наш сборник лучших курсов по науке о данных , а также лучший курс Python.

Ключевые УТП —

— Узнайте о сверточных сетях, RNN, BatchNorm, Dropout и многом другом.

— Различные методы, с помощью которых вы можете создавать модели для решения реальных проблем.

— Рассмотрены практические примеры из таких областей, как здравоохранение, автономное вождение, чтение языка жестов, создание музыки и обработка естественного языка.

— Получите лучшие практики и советы от отраслевых экспертов и лидеров.

— Завершите все экзамены и задания в соответствии с вашим графиком, чтобы получить сертификат о завершении специализации.

Продолжительность: 3 месяца, 11 часов в неделю

Рейтинг: 4.9 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Обзор: digitЭтот курс сформировал конкретную основу для построения многослойной нейронной сети с нуля. Лучшее преимущество этого курса в том, что я смог немедленно применить полученные знания для решения реальных проблем, таких как навигация гуманоидов к известным целям. Иллюстрация великолепна с точки зрения математического объяснения и пошагового кодирования. — Waleed E

3.Курс машинного обучения A – Z ™: практический курс Python и R в области науки о данных (Udemy)

Давайте начнем с того, что усвоим тот факт, что 411 800+ студентов прошли этот курс, и его средняя оценка составляет 4,5 из 5 . Мы считаем его одним из лучших курсов машинного обучения , и он разработан Кириллом Еременко, специалистом по данным и экспертом по форекс-системам , и Хаделин де Понтевес, специалистом по данным .

Этот курс поможет вам овладеть машинным обучением на Python и R, делать точные прогнозы, развивать интуицию во многих моделях машинного обучения, обращаться с конкретными инструментами, такими как обучение с подкреплением, NLP и глубокое обучение. Самое главное, он учит выбирать правильную модель для каждого типа проблемы. . Базовая математика в средней школе — это все, что вам нужно знать, чтобы пройти этот курс. С 40 часами изучения + 19 статей, мы не знаем, что еще мы должны сказать, чтобы вы это прочли. Ознакомьтесь с нашим сборником Python Data Science Courses .

Ключевые УТП —

— Отличное руководство для начала работы с темой с небольшим опытом или без него.

— Исследуйте сложные темы, такие как обработка естественного языка, обучение с подкреплением, глубокое обучение и многие другие.

— Тонны практических упражнений и викторин, чтобы оценить ваше понимание концепций, изложенных в лекциях.

— Подробные инструкции по установке необходимого программного обеспечения и инструментов.

— В качестве бонуса это обучение содержит шаблон кода Python и R, который можно загрузить и использовать в проектах.

Продолжительность: 41 час

Рейтинг: 4.5 из 5.

Вы можете зарегистрироваться здесь

Review — Машинное обучение от А до Я — отличное введение в машинное обучение. Большой тур по множеству алгоритмов, знакомящий студентов с scikit-learn и несколькими другими пакетами. Теоретическое объяснение элементарно, как и практические примеры. ML-az — правильный курс для новичка, чтобы получить мотивацию глубоко погрузиться в ML. Отсюда вы можете выбрать, куда идти, и, следовательно, освоить это! Короче говоря, очень вводный, простой, широкий охват.Хороший способ начать. -Денис Мариано

4.

Аспирантура по искусственному интеллекту и машинному обучению (Университет Пердью)

Эта программа последипломного образования — отличный вариант, если вы хотите расширить свои знания и опыт в области искусственного интеллекта. Регистрация в этой программе последипломного образования поможет вам, , изучить и понять различные технологии и аспекты ИИ и машинного обучения, такие как Python, статистика, сети глубокого обучения и обучение с подкреплением .Учебная программа разработана опытными преподавателями Университета Пердью, которые обучили несколько человек искусственному интеллекту. Вы будете получать постоянную поддержку и помощь от инструкторов на протяжении всех занятий, которые помогут вам освоить основные концепции ИИ. После завершения программы вы также получите помощь в трудоустройстве от программы помощи в трудоустройстве Simplilearn, которая поможет вам получить работу своей мечты.

Ключевые УТП —

— Отличная учебная программа, подготовленная, чтобы помочь вам раскрыть свой потенциал как профессионала в области искусственного интеллекта и эксперта по машинному обучению.

— Узнайте о различных технологиях на основе ИИ, таких как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение, распознавание речи и т. Д.

— Покажите несколько классов во время видеосеансов, таких как Data Science с Python, Deep Learning с TensorFlow и Keras и другие.

— Получите знания о различных инструментах, используемых в AI и ML, включая Flask, Matplotlib, Python, Amazon SageMaker, Django и NLTK.

Продолжительность: 12 месяцев, 5-10 часов в неделю

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

5. Курс «Математика для машинного обучения» Имперского колледжа Лондона (Coursera)

Можно с уверенностью сказать, что машинное обучение сегодня буквально повсюду. Многие из нас проходят многочисленные курсы, чтобы изучить различные концепции по этим темам, но, к сожалению, одна из важнейших частей этой области часто упускается из виду. Эта специализация направлена ​​на устранение этого пробела, и поможет вам заложить прочную основу в основной математике, ее интуитивном понимании и использовать ее в контексте машинного обучения и науки о данных. Начните с линейной алгебры и многомерного исчисления, прежде чем переходить к более сложным понятиям. К концу занятий у вас будет прочная математическая база, чтобы брать более продвинутые уроки машинного обучения и стать профессионалом.

Ключевые УТП —

— Фундаментальные концепции показывают, как использовать их в огромных массивах информации.

— Лекции включают подробное объяснение того, как начать работу с оцениваемыми заданиями.

— Третий курс среднего уровня и требует базовых знаний Python и numpy.

— Оптимизируйте функции подгонки, чтобы получить точное соответствие данным.

— Сомнения проясняются, чтобы обеспечить четкое понимание математики и применить ее к необходимым задачам.

Продолжительность: 2 месяца, 12 часов в неделю

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Review: Этот курс блестяще реализовал каждую из поставленных целей обучения увлекательным и безопасным способом — я буду поощрять всех, кто интересуется этой темой, независимо от их опыта.Преподаватели курса превосходны, и обсуждения на форуме чрезвычайно полезны, если / когда вы когда-нибудь застряли. — Даниэль G

6. Начните строить свою стратегию искусственного интеллекта (Kellogg School of Management)

Изучив этот курс «Стратегия искусственного интеллекта», вы сможете узнать о наилучших возможных способах практического использования искусственного интеллекта для автоматизации бизнес-процессов. Если вы стремитесь к карьере в области ИИ или хотите внедрить ИИ в свой бизнес, этот курс — один из лучших ресурсов, доступных для начала.Научитесь применять непревзойденные стратегии искусственного интеллекта для более чем 20 отраслей (включая финансы, здравоохранение и автомобилестроение), используя такие инфраструктуры искусственного интеллекта, как AI Canvas, AI Radar и модель зрелости возможностей AI. Создатели этого курса Моханбир Сони и Варун Поддар — всемирно признанные новаторы в области ИИ, известные своим огромным вкладом в работу нескольких компаний-гигантов.

Ключевые УТП —

— Научитесь творчески использовать ИИ, рассмотрев 50 сценариев использования в различных отраслях.

— Получите опыт работы с реальными приложениями, работая в лабораториях данных с реальными наборами данных.

— Курс идеально подходит для профессионалов среднего звена, руководителей высшего звена и инвесторов.

— После завершения этого курса вы получите подтвержденный сертификат о прохождении курса, если вы сдадите его с оценками 80%.

Продолжительность: 2 месяца / 4-6 часов в неделю

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

7.Машинное обучение: от данных к решениям (профессиональное образование Массачусетского технологического института)

Участники получат практическое представление об инструментах и ​​методах, используемых в приложениях машинного обучения. Согласно традиции Массачусетского технологического института, вы будете учиться на практике. Нет никаких предварительных условий с точки зрения математики или информатики, хотя базовое понимание статистики полезно. Это не курс кодирования, а введение во многие способы, которыми инструменты и методы машинного обучения могут помочь принимать лучшие решения в самых разных ситуациях.

Ключевые УТП —

— На вашем пути к изучению онлайн-программы MIT Professional Education «Машинное обучение: от данных к решениям» вы будете в хорошей компании. Предыдущие участники представляют широкий спектр отраслей, должностных функций и уровней управления.

— Эта онлайн-программа не требует предварительных условий с точки зрения математики или вычислительных наук, хотя некоторый опыт работы со статистикой начального уровня может быть полезен.

— Эта онлайн-программа рассматривает машинное обучение через призму практических приложений.Он разработан специально для профессионалов, которые хотят получить конкурентное преимущество, превратив неизвестное в известное, что приведет к лучшим решениям и результатам.

— Факультет: Деваврат Шах — профессор кафедры электротехники и информатики Массачусетского технологического института.

— Сертификат: Узнай! После успешного завершения программы MIT Professional Education выдает участникам сертификат об окончании.

Продолжительность: 8 недель

Рейтинг: 4.8 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

8. Машинное обучение, анализ данных и глубокое обучение с помощью Python (Udemy)

Это руководство Фрэнка Кейна предназначено для лиц, имеющих опыт программирования, и предлагает все необходимое для получения профилей высокооплачиваемых должностей в этой области. Лекции сосредоточены на практическом применении алгоритмов, а не на техническом жаргоне. Узнайте, как использовать инструменты для визуализации, распознавания изображений, сбора наборов данных, тестирования и обучения моделей, и это лишь некоторые из них.К концу программы вы познакомитесь с методами и методами, которые перечислены работодателями в области науки о данных и машинного обучения.

Ключевые УТП —

— Этапы установки предусмотрены для всех основных операционных систем.

— Для дополнительного обучения доступны многочисленные дополнительные лекции и мероприятия.

— Уроки сопровождаются регулярными упражнениями, которые позволяют практиковать концепции.

— Эксперименты и проекты, показывающие, как машинное обучение может быть полезно при решении задач.

— Практические примеры доступны для справки.

— Воспользуйтесь опытом инструктора и включите его в свою привычку.

— 101 лекция + 5 статей + полный пожизненный доступ

— Работа с разными масштабами данных и создание решений.

— Зарегистрируйтесь по номинальной цене.

Продолжительность: 13 часов

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Обзор: очень понравился общий обзор.Представленного материала было «действительно много», и я чувствую, что он коснулся поверхности. Я думаю, что этот курс можно легко разбить на несколько более подробных курсов с большим количеством упражнений, таких как «Заключительный проект». Фрэнк, молодец; Я надеюсь, что однажды мне выпадет честь пожать вам руку. — Рами Тарабулси, генеральный директор VeritableSoft Innovations Inc.

9. Бесплатный курс машинного обучения (fast.ai)

Это одна из лучших платформ, которые предоставляют курсы по темам, относящимся к искусственному интеллекту, и создана с целью научить массы об ИИ и о том, как начать работу в этой области. Весь контент покрывается с нуля и фокусируется на обучении на практике. Существует серия из вариантов, доступных как для начинающих, так и для опытных учеников. Итак, если вы серьезно относитесь к тому, чтобы начать работу в этой области, самый простой способ — щелкнуть первую лекцию.

Ключевые УТП —

— Каждая концепция покрыта скриншотами и практическими примерами.

— Предоставляется полное руководство по настройке для начала лекций.

— Присоединяйтесь к форуму, чтобы общаться с коллегами и практиками и помогать друг другу в процессе обучения.

— Используйте библиотеку fast.ai и обучайте модели.

— Все курсы на этой платформе доступны бесплатно.

Продолжительность: самостоятельно

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

10.

Прикладное машинное обучение (Columbia Engineering Executive Education)

Если у вас есть промежуточное знакомство с Python и вы хотите расширить свои знания в области машинного обучения, то этот курс от Columbia Engineering — отличный выбор для вас.В этом курсе вы изучите широкий спектр методов контролируемого и неконтролируемого машинного обучения с помощью языка программирования Python . Маршрут следует практическому подходу, который приглашает участников в беседу, где вы будете учиться с живыми экспертами в предметной области . После завершения этого курса вы получите стандартные знания в области прикладного машинного обучения, которые могут быть применены в различных отраслях, таких как здравоохранение, розничная торговля, разработка программного обеспечения и т. Д.

Ключевые УТП —

— Познакомьтесь с фундаментальными концепциями науки о данных, такими как работа с различными типами данных и операциями в Python, написание функций на Python, обработка и анализ данных, визуализация данных и многое другое.

— Узнайте о различных моделях регрессии, таких как линейная регрессия, наименьшие квадраты, регуляризация, а также о байесовских методах, таких как MAP-вывод, правило Байеса, активное обучение и т. Д.

— Получите твердое представление об основных алгоритмах классификации, таких как ближайшие соседи, логистическая регрессия, уточнения классификации, методы ядра и многие другие

— Получите сертификат по прикладному машинному обучению с сертификатом об окончании курса

Продолжительность: 5 месяцев, 8-10 часов в неделю

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Review: курс не только дает исчерпывающий обзор и наиболее полезные инструменты для применения машинного обучения на практике, но также предоставляет основы математики, чтобы понять, что скрывается за магией ». — Виллем Романус

11. Python для всех (Мичиганский университет)

Эта специализация познакомит вас с основополагающими концепциями программирования , включая структуры данных, сетевые прикладные программные интерфейсы и базы данных с использованием Python.После завершения всех основных концепций вы получите возможность работать над окончательным проектом и дизайном, а создавать свои собственные приложения для поиска, обработки и визуализации данных.

Ключевые УТП —

— Идеально подходит для учащихся, практически не имеющих базового опыта программирования.

— Реализуйте концепции, изложенные в уроках, написав свою первую программу на Python и экспериментируя с различными методами.

— Лекции разработаны в увлекательной и интерактивной манере, что делает их увлекательными и интригующими.

— Программа разделена на серию из 5 курсов с возрастающим уровнем сложности.

— Создание приложений для поиска и обработки данных.

— Понимание основ SQL и проектирования баз данных.

Продолжительность: 3 месяца, 11 часов в неделю

Рейтинг: 4.8 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Отзыв: Мне нравится стиль преподавания Dr.Разрыв !! Я перепробовала так много других онлайн-уроков, но его урок, безусловно, мой самый любимый. Он помогает укреплять связи, используя метафоры и наглядные пособия, и как ученик, который традиционно отдавал предпочтение таким предметам, как языковое искусство, это было бесценно для моего опыта обучения !! — Лорилин М

12 . Введение в машинное обучение с программой PyTorch Nanodegree (Udacity)

Эта наноразмерная программа подготовлена, чтобы научить вас основам машинного обучения, включая манипуляции с данными, контролируемые и неконтролируемые алгоритмы .Он идеально подготовлен для студентов, которые имеют опыт работы с Python и хотят расширить свои знания по другим предметам машинного обучения. Учебная программа разработана в сотрудничестве с Kaggle и AWS, что означает, что вы будете учиться у лучших преподавателей в мире. Во время видеосессий вы также получите доступ к реальным проектам отраслевых экспертов, технической поддержке наставников и услугам по развитию карьеры, которые дополнительно предлагаются, чтобы помочь вам улучшить процесс обучения. Взгляните на нашу подборку лучших курсов по финансам в области машинного обучения .

Ключевые УТП —

— комплексная программа, разработанная, чтобы помочь вам познакомиться с фундаментальными концепциями машинного обучения с PyTorch

.

— Изучите алгоритмы глубокого и неконтролируемого обучения машинного обучения, получая практический опыт применения своих навыков в упражнениях и проектах по программированию.

— Знать о практических аспектах проектирования нейронных сетей и обучении в PyTorch при изучении стандартного класса методов построения моделей

— Научиться применять методы обучения без учителя для различных проблемных областей

— Получите постоянную поддержку от знающих наставников, которые помогут вам на протяжении всего процесса обучения и ответят на ваши вопросы

Продолжительность: 3 дня, 10 часов в неделю

Рейтинг: 4.8 из 5

Вы можете Зарегистрируйтесь здесь

Review: Я прошел много онлайн-курсов по Data Science / Machine Learning за последний год, и мне жаль, что я начал здесь. Многие курсы просто сосредоточены на учебных материалах без каких-либо приложений, но я уже узнал больше в этом курсе, чем большинство других вместе взятых. Изучая основы, а затем применяя их в проектах с отзывами реальных людей, я бы сказал, что это не хуже, если не лучше, чем моя текущая программа в колледже.- Дерек Х.

13. Введение в машинное обучение с помощью программы TensorFlow Nanodegree (Udacity)

Это еще один отличный курс по Udacity, разработанный, чтобы научить вас основам машинного обучения с TensorFlow. В этой программе вы с нуля изучите основные алгоритмы машинного обучения, включая очистку данных, контролируемые и неконтролируемые модели. Позже вы перейдете к , изучите некоторые продвинутые концепции, такие как глубокое и неконтролируемое обучение, с практической реализацией навыков программирования в реальных проектах .Эта учебная программа идеально подходит для людей, которые имеют опыт работы с Python и хотят дальше развивать свои навыки машинного обучения. После завершения этой программы на получение степени нанотехнологии вы получите сертификат об окончании, который вы сможете передать работодателям, а также свой профиль в LinkedIn.

Ключевые УТП —

— Узнайте об основополагающих алгоритмах машинного обучения от обработки данных до неконтролируемых и контролируемых алгоритмов в TensorFlow и Scikit-learn

.

— Знать о стандартном классе методов построения моделей с обучением с учителем

— Развивайте свои навыки с реальными проектами и иммерсивным контентом, который организован в партнерстве с ведущими компаниями для овладения техническими навыками

— Получите индивидуальный план обучения, соответствующий вашему удобству и потребностям, со свободой обучения в удобном для вас темпе

— Воспользуйтесь услугами опытных специалистов по карьерному росту, которые помогут вам получить лучшую работу в области машинного обучения

Продолжительность: 3 месяца, 10 часов в неделю

Рейтинг: 4.7 из 5

Вы можете Зарегистрируйтесь здесь

Review: все идет медленнее, чем я ожидал, но это просто неверные ожидания. Покрыто очень много материалов. Большинство упражнений хороши, но я хотел бы видеть больше отраслевых приложений по затронутым темам. Хотя ожидается, что студент будет проводить какое-то исследование самостоятельно, список ресурсов сэкономит время. В целом мне нравится, как структурированы курсы. Отличная работа, Udacity! — Вадим М.

14. Deep Learning A-Z ™: практические искусственные нейронные сети (Udemy)

Созданный Кириллом Еременко и Хаделин де Понтевес, это один из лучших курсов глубокого обучения , которые вы там найдете. Это поможет вам понять интуицию, лежащую в основе искусственных нейронных сетей, рекуррентных нейронных сетей, самоорганизующихся карт, машин Больцмана, автокодировщиков, и научит их применять.

Этот курс тщательно разработан, чтобы дать вам полный опыт работы с этой технологией с нуля.Лекции не только охватывают методы решения проблемы , но также описывают важность этих методов и то, как они на самом деле имеют значение. Изучив классов с классами, вы получите возможность работать над интересными проектами с реальными наборами данных. Этот тренинг, в котором обучается более 120 000 студентов, безусловно, является фаворитом публики. У нас также есть полная коллекция из курса глубокого обучения на веб-сайте.

Ключевые УТП —

— Эти лекции могут быть прочитаны людьми с любым уровнем опыта в этой области.

— Понять интуицию, лежащую в основе рекуррентной и сверточной сети, машины Больцмана, и применить их на практике.

— Напишите коды с нуля в каждом практическом руководстве под руководством инструктора.

— Все коды доступны для скачивания и могут быть использованы в проектах.

— Решите шесть реальных задач с обновленными наборами данных.

— Научитесь работать с некоторыми из самых популярных инструментов с открытым исходным кодом, такими как Tensorflow, Pytorch и другими.

— 187 лекций + полный пожизненный доступ + 32 статьи

Продолжительность: 22,5 часа

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Отзыв: Это третий курс, который я закончил с Кириллом и Хаделиным, опыт всегда очень приятный, много контента и вещей, которые нужно изучить. Этот конкретный курс содержит обширные рекомендательные статьи и тексты, чтобы вы могли глубже изучить более сложные контролируемые и неконтролируемые алгоритмы.Для меня всегда пятерка. — Леандро Кориолано

15. Бесплатный курс машинного обучения с R (DataCamp)

Если вы хорошо разбираетесь в программировании на R и статистике и хотите развить этот навык, то стоит взглянуть на этот интерактивный курс. Сначала вы изучите приложения и общие проблемы, которые можно решить с помощью этой области. В дополнение к этому вы сосредоточитесь на трех основных методах, а также обучите и оцените модели машинного обучения. По завершении путешествия вы можете перейти на более продвинутую специализацию.

Ключевые УТП —

— Сравните разные типы алгоритмов и поэкспериментируйте с ними.

— Распределите данные по категориям, создайте дерево решений, выполните кластеризацию и многое другое.

-15 видео + 81 упражнения

— Интерактивный контент упрощает объяснение и делает обучение увлекательным.

— Первый модуль доступен для бесплатного просмотра.

Продолжительность: 6 часов

Рейтинг: 4.4 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Курсы машинного обучения — бонус

16. Магистр машинного обучения (Имперский колледж Лондона)

Получение степени магистра информатики может быть полезно при проведении исследований и разработок или инженерно-технических работах в области передовых технологий. Эта программа, созданная Imperial College London, является одной из первых, предлагающих возможность получить степень магистра онлайн .На занятиях вы не только научитесь строить системы прогнозов и классификации информации, но и получите практические знания о решении проблем, с которыми сталкиваются в реальном мире. Вы также отточите свои аналитические навыки, изучите предмет с этической точки зрения и изучите соответствующие инструменты, такие как PySpark. Если вас интересует искусственный интеллект , не забудьте ознакомиться с лучшими курсами AI Courses , составленными экспертами на нашем веб-сайте.

Ключевые УТП —

— Делитесь информацией, извлеченной из разработанных систем, для принятия стратегических решений, влияющих на вашу организацию.

— Лучшие исследователи и преподаватели направят вас на протяжении всего процесса получения степени.

— Сдать экзамены и курсовую работу с баллом выше порогового значения для завершения программы.

— Проекты и диссертации в сотрудничестве с ведущими технологическими компаниями.

— Ответьте на несколько вопросов и узнайте, подходит ли вам этот курс.

Продолжительность: самостоятельно

Рейтинг: 4.5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

17. Продвинутый курс машинного обучения от НИУ ВШЭ (Coursera)

Этот сертификационный курс был разработан командой из 21 лектора, профессора и исследователей ; и это путешествие на продвинутом уровне в мир машинного обучения. Только те, у кого есть базовые или промежуточные знания по этому предмету, должны записываться на этот. Вас научат пониманию естественного языка, обучению с подкреплением, компьютерному зрению и байесовским методам .Среди тренеров этой программы — Павел Швечиков, научный сотрудник НИУ ВШЭ и Лаборатория ИИ Сбербанка, Анна Козлова, руководитель группы; Евгений Соколов, старший преподаватель; Алексей Артемов, старший преподаватель, и Сергей Юдин, аналитик-разработчик, среди множества других тренеров. Если вы хорошо разбираетесь в концепциях машинного обучения и умеете решать соответствующие задачи, эта специализация поможет вам подняться на ступеньку выше.

Ключевые УТП —

— познакомьтесь с такими сложными темами, как глубокое обучение, обучение с подкреплением, обработка естественного языка, компьютерное зрение и многое другое.

— Уроки составлены кратко, что поможет вам освоить новые навыки за короткий промежуток времени, а также улучшить ваше портфолио.

— Задания дают вам возможность применить знания, полученные на уроках.

— Работайте над проектами и узнавайте об опыте ведущих ученых CERN и практиков машинного обучения Kaggle.

Продолжительность: гибкий график

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Отзыв: Этот курс — один из самых сложных, что я когда-либо видел, но в то же время он очень хорошо структурирован.Лекции понятны, просто нужна поддержка из других материалов, чтобы понять весь контент, по крайней мере, для меня. Я немного боролся с финальным проектом, но в целом он мне очень понравился, я с нетерпением ждал его каждую неделю, это было сложно и достижимо. Я рекомендую это. — Вратислав Н

18. Учебный курс по науке о данных и машинному обучению с R

Если все предыдущие курсы были сосредоточены на Python, то этот посвящен R.Это один из наиболее полных курсов по машинному обучению и науке о данных, включающий более 100 лекций и подробные записные книжки с кодом. Одна из лучших частей курса — его инструктор. Хосе Марсиаль Портилья имеет степень бакалавра и магистра технических наук в Университете Санта-Клары и уже много лет работает профессиональным инструктором и тренером в области науки о данных и программирования. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным программистом, ищущим возможность перейти на профиль специалиста по данным или инженера машинного обучения, этот курс для вас.Используя один из самых популярных языков R, вы будете изучать деревья решений, обрабатывать данные из разных источников, отбирать Интернет среди важных тем и методов. В дополнение к этому вы также будете использовать R для создания визуализаций и моделей.

Ключевые УТП —

— Для зачисления не требуется предварительных условий.

— Анализируйте и реализуйте различные алгоритмы машинного обучения.

— Задания с постепенно увеличивающимся уровнем сложности.

— 127 лекций + 8 статей + 3 загружаемых ресурса + Полный пожизненный доступ

— Работа над практическими проектами, которые дают возможность применить знания, полученные на лекциях.

Продолжительность: 17,5 часа

Рейтинг: 4,7 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Обзор: Этот курс великолепен, потому что он ставит вас в более сложные ситуации, которые, с другой стороны, выполнимы, и это дает вам чувство обучения.Множество очень полезных материалов, хороших основ, хороших для систематизации базовых понятий. Очень хорошие упражнения, сложные, но хорошо отрегулированные, чтобы вы не потеряли уверенность в себе. Это дает вам хорошую основу для дальнейшего обучения и очень хорошую литературу для овладения машинным обучением ». -Витомир Йованович

19. Курс машинного обучения и науки о данных Гарвардского университета (edX)

Эта программа профессиональной сертификации Гарвардского университета использует мотивирующие тематические исследования, задает конкретные вопросы и показывает, как на них отвечать, анализируя огромные объемы данных.На занятиях вы одновременно изучите язык программирования R, статистические концепции и методы анализа данных. Рассматриваемые тематические исследования включают «Тенденции в мировом здравоохранении и экономике», «Уровни преступности в США», «Финансовый кризис 2007-2008 гг.», «Прогнозирование выборов», «Создание бейсбольной команды» и «Системы рекомендаций по фильмам». Профессор этого курса — Рафаэль Иризарри, профессор биостатистики Гарвардского университета.

Ключевые УТП —

— Покрытие основных навыков программирования на R.

— Изучите статистические концепции, такие как вероятность, вывод и моделирование, и примените их на практике.

— Получите опыт работы с tidyverse, включая визуализацию данных с помощью ggplot2 и обработку данных с помощью dplyr.

— Ознакомьтесь с основными инструментами для практикующих специалистов по обработке данных, такими как Unix / Linux, git и GitHub, а также RStudio.

— Внедрите алгоритмы машинного обучения и получите глубокие знания в этой области с помощью реальных примеров.

Продолжительность: 9 курсов, от 2 до 8 недель на курс, от 2 до 4 часов в неделю, на курс

Рейтинг: 4.7 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

18. Нанодипломная программа машинного обучения (Udacity)

Эта программа Udacity Nanodegree, которая поможет вам приобрести необходимые навыки для всех начинающих аналитиков и специалистов по обработке данных. Изучите непрерывный процесс исследования данных через призму машинного обучения. Научитесь извлекать и определять полезные функции, которые можно использовать для представления ваших данных в наилучшей форме. В дополнение к этому вы также рассмотрите некоторые из наиболее важных алгоритмов машинного обучения и оцените их производительность.

Ключевые УТП —

— Интерактивные викторины позволяют освежить в памяти затронутые темы.

— Присоединяйтесь к сообществу поддержки студентов, чтобы обмениваться идеями и прояснять сомнения.

— Расписание для самостоятельного изучения позволяет учиться в удобное для вас время.

— Контент был создан совместно с Kaggle и AWS

— Вы узнаете о контролируемом обучении, глубоком обучении, неконтролируемом обучении среди множества других тем

— Вы также получаете индивидуальный наставник, личный карьерный коучинг и доступ к студенческому сообществу

Продолжительность: 3 месяца

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

20. Бесплатные курсы машинного обучения (edX)

edX объединяет множество курсов по машинному обучению в различных колледжах по всему миру. Вы можете выбрать изучение Data Science в Гарварде, искусственного интеллекта в Колумбии, Python Data Science в IBM или Data Science в Microsoft среди множества других курсов. Аудит большинства этих программ является бесплатным, и вам нужно только заплатить, если вы хотите подать заявку на получение сертификата.Сроки от нескольких недель до нескольких месяцев, на этих курсах найдется что-то для всех.

Ключевые УТП —

— Бесплатные курсы для тех, кто не хочет тратить большие деньги на изучение машинного обучения

— Изучите различные темы машинного обучения и искусственного интеллекта и получите глубокое понимание

— Учитесь, используя множество советов и приемов от инструкторов

— Создавайте сложные модели данных, исследуйте классификации данных, регрессию и кластеризацию и многое другое.

— Многочисленные курсы на выбор, охватывающие широкий круг тем от искусственного интеллекта до машинного обучения, глубокого обучения и др.

— Вас преподают лучшие профессора ведущих университетов

Продолжительность: самостоятельно

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Итак, это были наши эксперты, которые считались лучшими курсами машинного обучения, доступными в Интернете. Надеюсь, вы нашли то, что искали.Взгляните на некоторые другие курсы из разных областей и предметов, перечисленных на нашем веб-сайте. Желаю вам удачного обучения 🙂

10 лучших сертификационных курсов по машинному и глубокому обучению [2021]

Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта, которое фокусируется на науке о том, как заставить машины и системы учиться и улучшаться на основе опыта, как это делают люди, без явного программирования. Процесс включает в себя предоставление машин (компьютеров) данных хорошего качества и использование алгоритмов проектирования, чтобы обучить их искать закономерности в данных и делать прогнозы и решения на основе этих данных.Эти алгоритмы и программы разработаны таким образом, что они автоматически улучшаются с течением времени по мере поступления большего количества данных.

Машинному обучению

уделялось много внимания в последнее десятилетие, и оно будет по праву продолжаться, поскольку ИИ становится все более и более интегрированным в нашу повседневную жизнь. Машинное обучение широко используется во многих приложениях, от беспилотных автомобилей до онлайн-рекомендаций, таких как на Netflix и Amazon, и обнаружения мошенничества. По оценкам IDC, к 2021 году расходы на AI и ML вырастут примерно до 58 миллиардов долларов.Таким образом, количество рабочих мест в машинном обучении будет продолжать расти.

Наша команда экспертов составила список из 10 лучших курсов, сертификатов и тренингов по машинному обучению и глубокому обучению, которые принесли пользу тысячам учащихся по всему миру.

Этот сертификат по машинному обучению, предлагаемый Стэнфордским университетом через Coursera, несомненно, является лучшим курсом по машинному обучению, доступным в Интернете. Его взяли более 2,4 миллиона студентов и профессионалов и получили 4 балла.9 из 5 на coursera. Эта программа для машинного обучения была разработана всемирно известным экспертом Эндрю Нг (основатель Coursera и профессор компьютерных наук в Стэнфордском университете; также один из основателей Google Brain и главный научный сотрудник по операциям с ИИ в Baidu).

Этот курс машинного обучения учит не только теоретическим основам эффективных методов машинного обучения, но и практическим знаниям, необходимым для адаптации и применения этих методов к новым вызовам реального мира.Вы также познакомитесь с интеллектуальным анализом данных и статистическим распознаванием образов. Темы сертификационного курса включают: (i) контролируемое обучение (параметрические / непараметрические алгоритмы, вспомогательные векторные машины, ядра, нейронные сети) (ii) неконтролируемое обучение (кластеризация, уменьшение размерности, рекомендательные системы, глубокое обучение) (iii) лучшее практики в машинном обучении (теория предвзятости / дисперсии; инновационный процесс в машинном обучении и ИИ). Для этого курса необходимо базовое понимание линейной алгебры.Один модуль курса включает повторение понятий линейной алгебры.

Ключевые особенности

  • Изучите передовой опыт Кремниевой долины в области инноваций в области машинного обучения и искусственного интеллекта
  • Получите навыки логистической регрессии, искусственных нейронных сетей. Внедрите собственную нейронную сеть для распознавания цифр.
  • Многочисленные тематические исследования и приложения для практического обучения и понимания решения реальных проблем
  • Узнайте, как применять алгоритмы машинного обучения для создания умных роботов (восприятие, управление), понимания текста (веб-поиск, защита от спама), компьютерного зрения, медицинской информатики, аудио, интеллектуального анализа баз данных и в других областях.
  • Гибкие сроки и возможность учиться в удобном для вас темпе и графике

Продолжительность: около 55 часов, 7 часов в неделю
Оценка: 4.9
Зарегистрируйтесь здесь

Это самый популярный курс глубокого обучения профессоров Стэнфордского университета, доступный на Coursera. Он был разработан всемирно известным экспертом в области искусственного интеллекта Эндрю Нг совместно с преподавателями Стэнфордского университета Юнесом Бенсуда Мурри и Киан Катанфоруш. Эндрю Нг — соучредитель Coursera и профессор компьютерных наук в Стэнфорде. Он также является основателем и руководителем проекта Google Brain и возглавляет команду Baidu по искусственному интеллекту, насчитывающую более 1300 человек.Этот сертификационный курс по глубокому обучению прошли более 225 000 студентов онлайн и получил очень высокий рейтинг.

Эта программа разделена на 5 курсов и обучает основам глубокого обучения, построению нейронных сетей и полной реализации проектов машинного обучения. Темы включают: нейронные сети и глубокое обучение, улучшение глубоких нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация, структурирование проектов машинного обучения, сверточные нейронные сети и модели последовательностей.

Coursera предлагает около 11 часов занятий в неделю и около 3 месяцев для выполнения программы в таком темпе. Этот курс преподается на Python, и ожидается, что учащиеся будут обладать базовыми навыками программирования, а также рекомендуется базовые знания линейной алгебры.

Ключевые особенности

  • Узнайте о сверточных сетях, RNN, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, инициализации Xavier / He
  • Работа над тематическими исследованиями из здравоохранения, автономного вождения, чтения на языке жестов, создания музыки и обработки естественного языка
  • Интервью со многими ведущими специалистами в области глубокого обучения
  • Задания по программированию, которые помогут вам применить на практике изученные идеи и методы
  • Получите советы и рекомендации по карьере от лучших специалистов отрасли
  • Признан лучшим сертификатом Coursera по глубокому обучению

Продолжительность: около 3 месяцев, 11 часов в неделю
Оценка: 4.9
Зарегистрируйтесь здесь

Обычная степень в университете включает в себя несколько основных курсов, несколько факультативов и несколько проектов и занимает около 4 лет. Программа Udacity Nanodegree очень похожа на обычный университетский курс в том смысле, что у нее также есть некоторые основные и некоторые факультативные части, но продолжительность программы nanodegree намного меньше, где-то от 3 до 12 месяцев, отсюда и название «нано». Udacity предлагает несколько треков Nanodegree, из которых очень популярно машинное обучение.

Есть 2 программы на выбор в зависимости от вашего предыдущего опыта: Введение в машинное обучение и Инженер по машинному обучению. Если вы новичок в мире машинного обучения, их программа Intro to Machine Learning Nanodegree подойдет вам лучше всего. Это отправная точка для изучения фундаментальных концепций машинного обучения, таких как очистка данных и контролируемые модели. Если у вас уже есть некоторый опыт в этой области, вы можете начать с программы Machine Learning Engineer Nanodegree, в которой основное внимание уделяется новейшим технологиям производства и развертывания машинного обучения.

Intro to Machine Learning Nanodegree Program — Чтобы записаться на эту программу, вы должны иметь базовые знания в области программирования Python, вероятности и статистики. Вы изучите базовые алгоритмы машинного обучения, очистку данных, обучение с учителем, методы обучения без учителя, глубокое обучение, включая проектирование нейронных сетей и обучение в PyTorch. Есть несколько упражнений и проектов для проверки и применения полученных навыков.

Machine Learning Engineer Nanodegree Program — Udacity перечисляет промежуточные навыки программирования на Python и знание алгоритмов машинного обучения как предварительные условия для этой программы.Эта наностепенная программа машинного обучения Udacity научит вас продвинутым методам машинного обучения, сфокусированным на том, как упаковать и развернуть ваши модели в производственной среде. Вы также узнаете, как оценивать производительность ваших моделей, включая A / B-тестирование, а также как обновлять модели по мере поступления в них большего количества данных с течением времени. Вы изучите Amazon SageMaker для развертывания моделей в облаке. Включены несколько тематических исследований по машинному обучению. Программа завершается Capstone Project.

Ключевые особенности

  • Иммерсивный контент и проекты из реального мира от отраслевых экспертов
  • Изучите популярные фреймворки, такие как Sklearn, Tensorflow и Keras
  • Лекционные викторины для практики
  • Изучите лучшие отраслевые практики, чтобы хорошо подготовиться к работе на рынке труда
  • Индивидуальный технический наставник, который ответит на ваши вопросы и проведет обучение
  • Доступ к услугам профессионального коучинга, консультации профессионалов по подготовке к собеседованию и обзор резюме
  • Гибкость, позволяющая учиться в удобном для вас темпе и по расписанию
  • Сообщество поддержки студентов для обмена идеями и прояснения сомнений

Продолжительность: 3 месяца, 10 часов в неделю
Оценка: 4.8
Зарегистрируйтесь здесь: Введение в машинное обучение, инженер по машинному обучению

Этот курс машинного обучения от Udemy шаг за шагом познакомит вас с миром алгоритмов машинного обучения. Он обширен с точки зрения содержания и преподается на Python и R. Курс структурирован таким образом, чтобы учащиеся всех уровней могли с легкостью усвоить концепции, что делает его подходящим как для начинающих, так и для продвинутых учеников. Курс разработан двумя профессиональными учеными и экспертами в области искусственного интеллекта Кириллом Еременко и Хаделин де Понтевес.Он включает 285 видеолекций (около 41 часа), 31 статью и 5 загружаемых ресурсов. На момент написания более 430 000 студентов уже записались на эту программу, что придает большое доверие к ее содержанию.

Для прохождения этого курса не требуется никаких специальных навыков. Достаточно базовых знаний по математике в средней школе. Учащиеся, обладающие базовыми знаниями в области машинного обучения, также могут зарегистрироваться, чтобы изучить различные области машинного обучения, изучить передовые концепции и получить практические навыки, необходимые в отрасли.

Эта программа научит вас проводить эффективный анализ и делать точные прогнозы. Вы также сможете создавать свои собственные надежные модели машинного обучения. Он подробно описывает следующее: (i) предварительная обработка данных, (ii) регрессия (простая линейная регрессия, множественная линейная регрессия, полиномиальная регрессия, SVR, регрессия дерева решений, случайная регрессия леса), (iii) классификация (логистическая регрессия, K- NN, SVM, SVM ядра, наивный байесовский алгоритм, классификация дерева решений, классификация случайных лесов), (iv) кластеризация (K-средние, иерархическая кластеризация), (v) обучение правилам ассоциации (Apriori, Eclat), (vi) обучение с подкреплением ( Верхняя граница уверенности, выборка Томпсона), (vii) Обработка естественного языка (модель набора слов и алгоритмы для НЛП), (viii) Глубокое обучение (искусственные нейронные сети, сверточные нейронные сети), (ix) уменьшение размерности (PCA, LDA, Kernel PCA), (x) Выбор и усиление модели (k-кратная перекрестная проверка, настройка параметров, поиск по сетке, XGBoost).

Ключевые особенности

  • Создавайте мощные модели машинного обучения и знайте, как их комбинировать для решения любой проблемы
  • Знайте, какую модель машинного обучения выбрать для каждого типа задач
  • Практические занятия Практические и интерактивные упражнения, основанные на реальных примерах, для обучения построению собственных моделей
  • Шаблоны кода Python и R, которые вы можете загрузить и использовать в своих проектах
  • Работа со сложными темами, такими как обучение с подкреплением, НЛП и глубокое обучение
  • Комплексный раздел вопросов и ответов, в котором рассматриваются наиболее часто встречающиеся проблемы

Продолжительность: 41 час видео по запросу, 31 статья, 5 загружаемых ресурсов
Оценка: 4.5
Зарегистрируйтесь здесь

Эта программа сертификации Deep Learning была разработана и разработана группой экспертов IBM и предоставляется на платформе edX. Он готовит учащихся к использованию новых технологий в областях машинного обучения, обработки данных и искусственного интеллекта, что помогает им продвигаться по карьерной лестнице.

Эта программа специализации глубокого обучения состоит из 5 курсов для выпускников и требует от 52 до 104 часов общих усилий. Он знакомит учащихся с концепциями и приложениями глубокого обучения, включая различные виды нейронных сетей для обучения с учителем и без него.Он также учит, как применять навыки, создавая модели и алгоритмы с использованием таких библиотек, как Keras, PyTorch и Tensorflow. Программа завершается проектом Capstone, в котором вы будете использовать Keras или PyTorch для разработки, обучения и тестирования модели глубокого обучения для решения реальной проблемы.

Ключевые особенности

  • Создание, обучение и развертывание различных типов глубинных архитектур, включая сверточные сети, рекуррентные сети и автоэнкодеры
  • Освойте глубокое обучение в большом масштабе, используя аппаратное обеспечение с ускорением на GPU для обработки изображений и видео, а также распознавания объектов в компьютерном зрении.
  • Применение глубокого обучения к реальным сценариям, таким как распознавание объектов и компьютерное зрение, анализ текста, обработка естественного языка, рекомендательные системы и другие типы классификаторов
  • Серия практических лабораторных работ, заданий и проектов, основанных на реальных проблемах и наборах данных из отрасли

Продолжительность: 5 курсов, от 5 до 6 недель на курс, 2-4 часа в неделю
Оценка: 4.6
Зарегистрируйтесь здесь

Это программа специализации среднего уровня, разработанная двумя ведущими исследователями Вашингтонского университета — Карлосом Гестрином (информатика и инженерия) и Эмили Фокс (статистика), профессорами машинного обучения Amazon. Он фокусируется на основных областях машинного обучения, включая прогнозирование, классификацию, кластеризацию и поиск информации, с помощью серии практических тематических исследований. Вы получите необходимые навыки для использования методов машинного обучения для решения сложных реальных проблем, определив правильный метод для вашей задачи и успешно реализовав правильный алгоритм.

Это комплексная программа обучения машинному обучению, состоящая из 4 курсов, рассчитанных на несколько недель. Ожидается, что учащийся будет прикладывать около 6 часов усилий в неделю, чтобы завершить программу примерно за 8 месяцев. В большинстве заданий в этой специализации используется язык программирования Python. Некоторое знание математики и опыт компьютерного программирования указаны как предварительные условия для прохождения этого курса.

Ключевые особенности

  • Анализируйте большие и сложные наборы данных, создавайте системы, которые со временем адаптируются и улучшаются
  • Изучите алгоритмы кластеризации и классификации данных
  • Работа с очень большим набором функций и выбор между моделями различной сложности
  • Создавайте интеллектуальные приложения, которые могут делать прогнозы на основе данных
  • Узнайте, как развернуть решение как услугу
  • Практические примеры и задания по программированию

Продолжительность: 4 курса, гибкий график, 6 часов в неделю
Оценка: 4.8
Зарегистрируйтесь здесь

Математика — важнейший фундамент машинного обучения. Без практических знаний математики машинного обучения очень сложно понять концепции, лежащие в основе API-интерфейсов Python / R. Нельзя легко связать математику, преподаваемую в школе и университете, с тем, как она используется в науке о данных. Этот специализированный курс по математике для машинного обучения устраняет этот пробел, помогая учащимся быстрее развить интуитивное понимание математики и ее связи с машинным обучением и наукой о данных.

Эта специализация состоит из 3 курсов, каждый из которых длится 4-6 недель.

и. Первый курс посвящен линейной алгебре, который изучает, что такое линейная алгебра и как она связана с наукой о данных. Это также учит вектора и матрицы и то, как работать с ними для решения проблем. Ближе к концу курса вы напишете блоки кода и познакомитесь с записными книжками Jupyter на Python. В этом курсе также есть известное упражнение по алгоритму Google Page Ranking, чтобы продемонстрировать важность векторов и матриц для машинного обучения.

ii. Второй курс посвящен многомерному исчислению, который учит, как оптимизировать функции аппроксимации, чтобы получить хорошее соответствие данным. Он начинается с вводного исчисления, а затем использует матрицы и векторы из первого курса для подбора данных. Этот курс помогает в развитии концепций исчисления по отношению к графам более высокой размерности и тому, как их использовать для поиска оптимальных решений.

iii. Третий курс посвящен уменьшению размерности с помощью анализа главных компонентов и использует математику из первых двух курсов для сжатия многомерных данных.Этот курс средней сложности и требует базовых знаний Python и numPy.

Ключевые особенности

  • Получите необходимые математические знания для продолжения курсов повышения квалификации по машинному обучению
  • Оцениваемые задания с отзывами коллег
  • Требуются знания математики в средней школе. Базовые навыки Python — дополнительное преимущество.
  • Гибкий график и самостоятельное обучение

Продолжительность: 3 курса, примерно 2 месяца, 12 часов в неделю
Оценка: 4.6
Зарегистрируйтесь здесь

Эта специализированная программа по машинному обучению, разработанная НИУ ВШЭ, состоит из 7 курсов углубленного уровня, посвященных популярным областям машинного обучения, а также курсов, посвященных заполнению разрыва между теорией и практикой. Вы узнаете, как создавать высококлассные решения с упором на практическое использование машинного обучения. Курсы охватывают следующие темы — Введение в глубокое обучение, байесовские методы и их применение, практическое обучение с подкреплением, глубокое обучение в области компьютерного зрения, обработку естественного языка и решение проблем большого адронного коллайдера (LHC).После того, как вы завершите все курсы и завершите задание по программированию и практический проект, вы получите сертификат.

Этот сертификат по машинному обучению был разработан командой из 21 лектора и профессора, включая ведущих практиков машинного обучения Kaggle и ученых ЦЕРН, которые делятся своим ценным опытом решения реальных проблем с помощью машинного обучения. Он очень хорошо структурирован для получения максимальной выгоды. Из-за его продвинутого характера вам необходимо иметь базовые или промежуточные знания в области машинного обучения, теории вероятностей, линейной алгебры и исчисления, а также программирования на Python, чтобы записаться на этот специализированный курс.Поэтому рекомендуется сначала пройти курс машинного обучения для начинающих и освежить свои знания математики, а затем перейти к этому курсу, чтобы заполнить остальную часть своего изучения предмета.

Ключевые особенности

  • Использование современных глубоких нейронных сетей для решения различных задач машинного обучения со сложным вводом
  • Участвуйте в конкурсах по науке о данных и используйте самые популярные и эффективные инструменты машинного обучения
  • Принять лучшие практики исследования данных, предварительной обработки и разработки функций
  • Выполнение байесовского вывода, понимание байесовских нейронных сетей и вариационных автоэнкодеров
  • Используйте методы обучения с подкреплением для создания агентов для игр и других сред
  • Решение проблем компьютерного зрения с помощью комбинации глубоких моделей и классических алгоритмов компьютерного зрения
  • Обрисовать в общих чертах современные методы решения задач естественного языка, таких как анализ тональности, заполнение семантических интервалов, резюмирование, обнаружение тем и многие другие.
  • Создайте целенаправленных диалоговых агентов и научите их вести человеческий диалог
  • Понимание ограничений стандартных методов машинного обучения и разработка новых алгоритмов для новых задач

Продолжительность: 7 курсов, гибкий график
Оценка: 4.6
Зарегистрируйтесь здесь

Если вы действительно хотите овладеть глубоким обучением для распознавания изображений, торговли акциями, бизнес-аналитики и многого другого, этот курс для вас. Он был разработан двумя экспертами в области машинного обучения и науки о данных Кириллом Еременко и Хаделином Де Понтвес и, несомненно, является одним из лучших курсов по глубокому обучению. Он направлен на предоставление самых передовых моделей и методов глубокого обучения, а также знаний, необходимых для понимания интуитивных концепций, лежащих в основе алгоритмов глубокого обучения.

Любой, кто обладает знаниями математики в средней школе и базовыми навыками программирования на Python, может записаться на эту программу. Он имеет очень надежную структуру с учебными пособиями, сгруппированными в 2 тома, представляющих две фундаментальные ветви глубокого обучения — контролируемое глубокое обучение и неконтролируемое глубокое обучение (каждый том дополнительно фокусируется на трех различных алгоритмах). Этот курс естественным образом расширяет карьеру в области науки о данных с практическими уроками, практическими упражнениями по программированию и 6 проектами для решения реальных проблем.Учащиеся также получают лучшую поддержку в процессе обучения, с обещанием, что на вопросы будут даны ответы в течение максимум 48 часов командой профессионалов.

Ключевые особенности

  • Работа с наборами данных и алгоритмами реального мира для решения реальных задач
  • Изучите самые популярные библиотеки с открытым исходным кодом Tensorflow и Pytorch и поймите, какую из них использовать в определенных обстоятельствах
  • Изучите другие библиотеки, такие как Theano, Keras и Scikit-Learn
  • Научитесь оценивать производительность наших моделей (с помощью наиболее подходящей техники, перекрестной проверки k-Fold) и улучшать их с помощью эффективной настройки параметров.
  • Понять интуицию искусственных нейронных сетей, сверточных нейронных сетей и рекуррентных нейронных сетей
  • Понимание самоорганизующихся карт и их применение на практике
  • Знакомство с машинами Больцмана и их эффективное применение на практике
  • Узнайте о технике составных автоэнкодеров и о том, как ее использовать
  • Работа над шестью практическими примерами с обновленными наборами данных — проблема моделирования оттока, распознавание изображений, прогноз цен на акции, обнаружение мошенничества, рекомендательные системы (например, предложения продуктов Amazon и рекомендации фильмов Netflix).

Продолжительность: 22.5 часов видео по запросу
Рейтинг: 4.6
Зарегистрируйтесь здесь

Этот сертификат по машинному обучению от IBM представляет собой курс среднего уровня, в котором основное внимание уделяется основам машинного обучения с использованием языка программирования Python. Вы узнаете, как машинное обучение используется во многих ключевых областях отрасли. Курс состоит из двух основных компонентов: во-первых, рассматриваются цели машинного обучения и применения концепций в реальном мире, а во-вторых, более подробно рассматриваются такие методы, как контролируемое и неконтролируемое обучение, оценка моделей и алгоритмы машинного обучения.В конце курса вам нужно будет отправить проект, чтобы продемонстрировать, как вы усвоили материал курса.

Этот курс является частью двух специализаций — профессионального сертификата IBM по искусственному интеллекту и профессионального сертификата IBM Data Science. Поэтому, когда вы завершите этот курс, это будет считаться шагом к вашему прогрессу в любой из этих специализаций.

Ключевые особенности

  • Научитесь использовать различные библиотеки для создания моделей машинного обучения, например Scikit Learn
  • .
  • Встроенная лабораторная среда (ноутбук Jupyter) с примером кода
  • Изучите регрессию, классификацию, кластеризацию, рекомендательные системы, SciPy
  • Практика с различными алгоритмами классификации, такими как KNN, Деревья решений,
    Логистическая регрессия и SVM
  • Работа над реальными проектами, включая обнаружение рака, прогнозирование экономических тенденций, прогнозирование оттока клиентов, механизмы рекомендаций и многое другое.

Post A Comment

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *