Индеед каже, просечна основна плата инжењера машинског учења у Сједињеним Државама је 152.466 долара, а ако радите за велике брендове као што су еБаи, Снап Инц или Цруисе, онда може да пређе 200.000 долара годишње.
Ако су подаци нешто што вас интригира, онда је улазак у машинско учење без сумње вредна каријера јер се данашњи свет темељи на подацима, што резултира све већом потражњом за научницима података и стручњацима за машинско учење.
Питате се где да научите машинско учење? Знам да се скроловање не завршава када тражите путоказ за учење машинског учења или ресурсе за учење науке о подацима на Гоогле-у.
Међутим, похађање добро организованог курса за учење било које вештине је кључно за њено ефикасно савладавање, а машинско учење није ништа другачије. Дакле, саставио сам листу најбољих курсева машинског учења за учење од стручњака.
Преглед садржаја
Како да извучете максимум из свог онлајн курса?
Ако одлучите да учите на мрежи, вреди следити ове савете.
Самомотивисани: Учење на мрежи захтева велику самодисциплину да би се курс довео до краја. Пошто онлајн курсеви немају одговорност као традиционални часови, предлажем да останете одговорни за свој напредак како бисте наставили са учењем.
То можете постићи тако што ћете свој напредак поделити са другима, као што је објављивање својих достигнућа на друштвеним медијима или причање пријатељима о својим потезима на курсу.
Придружите се дискусији: Разговарајте са својим колегама на курсу о свом учењу и питајте их о њиховим грешкама током извођења курса и сугестије да ли су напреднији у курсу. Ово ће вам помоћи да избегнете уобичајене замке у учењу и брже савладате градиво.
Питајте сумње: Неки од онлајн курсева долазе са сесијама за отклањање сумње, а други вам дају е-пошту инструктора да их контактирате за питања. Будите активни ученик и узмите помоћ било да сте заглавили на задатку који треба да решите или концепту који треба да решите.
Управљање временом: Постављање краткорочних циљева је начин да дођете до свог одредишта. Дакле, поставите неке недељне циљеве и одлучите о тачној количини предмета који ћете завршити сваки дан. На овај начин можете пратити свој напредак и завршити курс на време.
Развијте неопходне вештине и знања за индустрију помоћу једног од најбољих онлајн курсева машинског учења. Хајде да сада погледамо ове курсеве!
Специјализација за машинско учење
Изградите чврсту основу основа вештачке интелигенције и истражите практичне вештине машинског учења помоћу ове специјализације за учење учења коју нуди Станфорд на Цоурсера.
Предаје Андрев Нг, оснивач ДеепЛеарнинг.АИ и суоснивач Цоурсера. Поврх свега тога, он је професор на Универзитету Станфорд. Претпостављам да вас само његова биографија може убедити да се упишете на овај курс.
Ова специјализација је програм од 3 курса, који почиње са надгледаним машинским учењем, који вас учи основним и изведеним алгоритмима надгледаног учења, утирући пут за чврсту основу у надгледаном учењу.
Надовезујући се на то, следећи је о напредним алгоритмима фокусираним на изградњу неуронских мрежа и модела више класа. И на крају, последњи курс – Машинско учење без надзора, бави се кластеризацијом и помаже вам да изградите системе препорука.
Шта ћеш научити?
- Регресија
- Класификација
- Напредни МЛ алгоритми
- Вештачка неуронска мрежа
- Рецоммендер Системс
- Тенсорфлов
Машинско учење са Питхон-ом
Машинско учење са Питхон-ом из ИБМ-а ће вас научити различитим алгоритмима машинског учења и њиховим имплементацијама у Питхон-у.
Овај курс је део главних ИБМ програма сертификације о науци о подацима, укључујући ИБМ Дата Сциенце Профессионал и ИБМ АИ Профессионал. Сахеед Агхабозорги, Ср Дата Сциентист (стручњак за развој напредних аналитичких метода) у ИБМ-у, и Јосепх Сантарцангело, Дата Сциентист у ИБМ-у, су инструктори за овај курс.
Са укупном оценом од 4,7 од 5 од преко 13 хиљада ученика, овај најбољи курс машинског учења је избор за многе ентузијасте и студенте.
Хвала последњем модулу курса! добићете прилику да стекнете практично искуство кроз пројекат укључен у њега.
Шта ћеш научити?
- Машинско учење
- Питхон
- СциПи и сцикит-леарн
- Регресија
- Класификација
- Хијерархијско груписање
Увод у машинско учење
Увод у машинско учење покрива све што би почетник или професионалац за податке требало да зна.
Овај уводни курс је део нанодегреа Дата Аналист компаније Удацити. Зато идите на овај бесплатни и најбољи курс машинског учења да бисте одлучили да ли је нано диплома вредна вашег времена и улагања.
Овај курс је комплетан пакет који вас води у животном циклусу машинског учења од краја до краја, укључујући истраживање података, издвајање релевантних функција, избор најбољег алгоритма за МЛ и тестирање перформанси модела.
Добар део је што курс не баца само теорије на вас и очекује да их апсорбујете као сунђер, већ вам показује практичне случајеве употребе за интуитивно учење.
Шта ћеш научити?
Машинско учење у производњи
Увод у машинско учење у производњи је први курс у МЛопс специјализацији, у којем је сваки курс фокусиран на сваки аспект имплементације МЛ модела у производњу.
Разумевање машинског учења и науке о подацима је важно, али ефикасно скалирање вашег рада на производњу ће вам дати конкурентску предност. Ако сте неко ко воли податке и примену, онда би овај курс могао бити онај који тражите.
Курс је више фокусиран на системе за примену МЛ и креирање стратешких модела који беспрекорно раде у производњи. Такође, видећете како да изградите и покренете интегрисане МЛ системе у производњи уз минималне трошкове и максималну ефикасност.
Сећате се Ендруа Нга? аутор курса специјализације МЛ на овој листи. Па, биће вам драго да знате да је исти стручњак за податке предавао и овај курс.
Шта ћеш научити?
- Животни циклус и примена МЛ
- Избор модела и стратегије обуке
- Евалуација модела
- Цонцепт дрифт
- Основна линија модела
- Изазови примене
- Обим пројекта и дизајн
Питхон за науку о подацима и МЛ
Удеми је најпопуларнија и најповољнија платформа за е-учење, са преко 50 милиона ученика широм света.
Када тражите најбољи курс машинског учења на Удеми-у, онда су Питхон за науку о подацима и МЛ Боотцамп дефинитивно на врху резултата.
Ово је 25-часовни курс који је креирао Јосе Портилла, шеф одељења за науку о подацима за Пиериан Траининг. Занимљиво је да су неки људи из Салесфорцеа, Старбуцкса и МцКинсеиа његови ученици.
Курс вас упознаје са Питхон програмирањем, а затим вас води у анализу података и визуелизације користећи Питхон и сада улази у основне алгоритме машинског учења, имплементирајући сваки на практичан случај употребе.
Шта ћеш научити?
- Питхон програмирање
- Панде за анализу података
- Сеаборн за визуелизације
- Имплементација МЛ алгоритама
- НЛП
- Неуронске мреже
- Увод у велике податке
Убрзани курс машинског учења
Основе математике и синтакса Питхон-а довољни су да започне овај одличан курс о машинском учењу од Гоогле програмера.
Не видите ни једног инструктора који се појављује у сваком модулу курса. Уместо тога, тим од 2-3 Гоогле стручњака испоручује садржај, омогућавајући им да подучавају своје области стручности у овој огромној области МЛ-а.
Курс је 15-часовни пакет од 25 лекција, 30+ задатака и студија случаја из стварног света са интерактивним визуелним приказима. Дакле, у овом курсу ћете користити машинско учење тако што ћете га применити у различитим студијама случаја и практичним задацима у реалном времену.
Ова платформа за учење Гоогле Девелоперс не нуди само напредне курсеве за решавање разних проблема машинског учења, већ укључује и специјализоване курсеве за стабла одлучивања, груписање, системе препорука, класификацију слика итд.,
Шта ћеш научити?
- МЛ концепти
- МЛ алгоритми
- Студије случаја из стварног света
- Технике МЛ инжењеринга
Машинско учење ЦС229
Машинско учење ЦС229 је 2-3 месеца интензиван академски програм са Станфордске школе инжењеринга који вас кошта између 4.000 и 6.000 долара.
Пошто је то курс уживо, не само да ћете бити учени редовним концептима МЛ-а, већ и о недавним истраживањима о машинском учењу и најновијим имплементацијама у стварном свету.
Од овог чланка, Тенгиу Ма, доцент за рачунарство и статистику на Станфорду, и Цхристопхер Ре, ванредни професор у лабораторији за вештачку интелигенцију у Станфорду, су инструктори.
Стандарди предуслова су мало виши за овај курс. Биће вам потребна диплома са просечном оценом преко 3. Такође, пожељно је да имате способност програмирања у Питхон-у и основно разумевање Нумпи-ја и Панда. Штавише, потребно је познавање рачуна, алгебре и вероватноће да би се брзо схватила дубина објашњених концепата.
Шта ћеш научити?
- Учење под надзором
- Груписање
- Статистичко препознавање образаца
- Смањење димензионалности
- Неуронске мреже
- Реалне МЛ апликације
Основе машинског учења
Фондације за машинско учење су курс од седам модула са Универзитета у Вашингтону који почиње снажним уводом у МЛ и како оно трансформише свет, затим улази у основне техничке детаље са регресијом, наставља са кластеризацијом и завршава се наменским модулом о дубоком учењу. .
Емили Фок, Амазон професор машинског учења на Универзитету у Вашингтону, је водећи инструктор и биће присутна током овог курса.
До краја овог курса научићете како да издвојите карактеристике на нивоу куће, анализу расположења на основу рецензија купаца, препоруке за производе, ефикасну претрагу слика и још много тога изградњом система машинског учења за предвиђање куће у стварном свету. . Ова учења можете применити на широк спектар МЛ проблема да бисте их решили са лакоћом.
Али, инсталирање и рад са Грапхлаб-ом био је изазов за многе ученике. Такође, верзија Питхон-а која се користи у овом курсу је сада застарела, што узрокује проблеме са компатибилношћу.
Шта ћеш научити?
- Основе Питхона
- Концепти машинског учења
- Дубоко учење
- Груписање
- Системи препорука
Наука о подацима: Машинско учење
Курс науке о подацима са Харварда учи вас машинском учењу тако што вас води кроз сваку фазу изградње система за препоруке филмова. Овај курс је део Харвардовог професионалног програма сертификације Дата Сциенце.
Видећете о подацима о обуци, изградњи предиктивних односа, случајевима претренираности, унакрсној валидацији и још много тога. Ово вам помаже да изградите интуицију за креирање система препорука за платформе за е-трговину, ОТТ платформе за стриминг, нове веб странице, итд.,
Ова обука ће вас коштати око 100 долара са неограниченим приступом материјалима за курс. Међутим, долази са бесплатним издањем где добијате ограничен приступ материјалу и немате оцењивање да бисте тестирали свој напредак.
Рафаел Иризари, професор биостатистике на Универзитету Харвард, предавао је овај курс.
Шта ћеш научити?
- Алгоритми машинског учења
- Главни анализа компоненти
- Регуларизација
- Систем препорука филмова
- Унакрсна провера
Завршне речи
Савладавање машинског учења је изазовно, али оствариво са листом најбољих курсева машинског учења поменутих у овом чланку. Било да сте почетник који жели да изгради основе у МЛ-у или МЛ инжењер који жели да унапреди своје вештине, ова листа вас покрива.
Међутим, ако озбиљно размишљате о изградњи каријере у МЛ, немојте заустављати када се курс заврши. Узмите своје знање о курсу и примените га у пројекте. Штавише, будите у току са технологијом удубљујући се у истраживачке радове.
Такође можете да проверите ове ПиТорцх ресурсе да бисте унапредили своје вештине података.