Prema podacima sa Indeed-a, prosečna osnovna plata inženjera mašinskog učenja u Sjedinjenim Američkim Državama iznosi 152.466 dolara. Međutim, ako radite za velike kompanije kao što su eBay, Snap Inc. ili Cruise, godišnja zarada može premašiti i 200.000 dolara.
Ako vas podaci fasciniraju, onda je karijera u oblasti mašinskog učenja izuzetno isplativa. Današnji svet se u velikoj meri oslanja na podatke, što dovodi do sve veće potražnje za stručnjacima za obradu podataka i mašinsko učenje.
Pitate se gde možete steći znanja iz mašinskog učenja? Pretraga interneta za adekvatnim resursima i putokazima za učenje mašinskog učenja ili nauke o podacima može biti beskrajna.
Međutim, pohađanje dobro osmišljenog kursa je ključno za efikasno savladavanje bilo koje veštine, a mašinsko učenje nije izuzetak. Zbog toga sam sastavio listu najboljih kurseva za mašinsko učenje, koji vam omogućavaju da učite od stručnjaka.
Kako izvući maksimum iz online kursa?
Ukoliko odlučite da učite online, korisno je pratiti ove smernice:
Samomotivacija: Online učenje zahteva visok nivo samodiscipline kako biste uspešno završili kurs. Budući da online kursevi nemaju istu strukturu i odgovornost kao tradicionalna predavanja, važno je da ostanete posvećeni svom napretku i učenju.
Ovo možete postići tako što ćete svoj napredak podeliti sa drugima, na primer, objavljivanjem svojih dostignuća na društvenim mrežama ili razgovorom sa prijateljima o svom putu učenja.
Aktivno učestvujte u diskusijama: Razmenjujte iskustva sa drugim polaznicima kursa, pitajte ih o izazovima sa kojima su se suočili i tražite savete ako su oni napredniji u kursu. Ovo vam može pomoći da izbegnete uobičajene greške i brže savladate gradivo.
Postavljajte pitanja: Neki online kursevi nude sesije za pitanja i odgovore, dok drugi daju email adresu instruktora za direktan kontakt. Budite proaktivni učenik i tražite pomoć kad god naiđete na problem, bilo da je reč o zadatku ili konceptu koji treba razjasniti.
Upravljanje vremenom: Postavljanje kratkoročnih ciljeva je efikasan način da stignete do krajnjeg cilja. Definirajte nedeljne ciljeve i odredite tačan obim gradiva koji ćete savladati svakog dana. Tako ćete pratiti svoj napredak i završiti kurs na vreme.
Razvijte neophodne veštine i znanja za industriju uz pomoć jednog od najboljih online kurseva mašinskog učenja. Pogledajmo sada neke od tih kurseva!
Specijalizacija za mašinsko učenje
Ova specijalizacija sa Stanforda, dostupna na platformi Coursera, gradi solidne temelje u veštačkoj inteligenciji i omogućava vam da steknete praktične veštine u mašinskom učenju.
Predavač je Andrew Ng, osnivač DeepLearning.AI i suosnivač Coursera, koji je ujedno i profesor na Univerzitetu Stanford. Već samo njegova biografija je dovoljna da vas ubedi da se upišete na ovaj kurs.
Ova specijalizacija se sastoji od 3 kursa, počevši od nadgledanog mašinskog učenja, gde ćete savladati osnove i napredne algoritme nadgledanog učenja. Ovo će postaviti temelje za dublje razumevanje ove oblasti.
Nakon toga, sledi kurs o naprednim algoritmima, fokusiran na izgradnju neuronskih mreža i modela sa više klasa. Poslednji kurs, Mašinsko učenje bez nadzora, bavi se klasterizacijom i pomaže vam da kreirate sisteme preporuka.
Šta ćete naučiti?
- Regresija
- Klasifikacija
- Napredni ML algoritmi
- Veštačka neuronska mreža
- Sistemi preporuka
- Tensorflow
Mašinsko učenje sa Python-om
Kurs Mašinsko učenje sa Python-om, koji je razvio IBM, uči vas različitim algoritmima mašinskog učenja i njihovoj implementaciji u Python-u.
Ovaj kurs je deo IBM-ovih programa sertifikacije u oblasti nauke o podacima, kao što su IBM Data Science Professional i IBM AI Professional. Instruktor su Saheed Aghabozorgi, Sr Data Scientist u IBM-u, i Joseph Santarcangelo, takođe Data Scientist u IBM-u.
Sa ocenom od 4.7 od 5, koju je dalo preko 13 hiljada polaznika, ovaj kurs je popularan izbor među mnogim entuzijastima i studentima.
Zahvaljujući završnom modulu kursa, imaćete priliku da steknete praktično iskustvo kroz projekat koji je sastavni deo kursa.
Šta ćete naučiti?
- Mašinsko učenje
- Python
- SciPy i scikit-learn
- Regresija
- Klasifikacija
- Hijerarhijsko grupisanje
Uvod u mašinsko učenje
Uvod u mašinsko učenje pokriva sve što početnik ili profesionalac u obradi podataka treba da zna.
Ovaj uvodni kurs je deo Nanodegree programa Data Analyst kompanije Udacity. Preporučuje se da pohađate ovaj besplatan kurs kako biste procenili da li je Nanodegree program vredan vašeg vremena i ulaganja.
Kurs pruža kompletan uvid u životni ciklus mašinskog učenja, od istraživanja podataka, preko izdvajanja relevantnih karakteristika, do izbora najboljeg algoritma i testiranja performansi modela.
Pored teorije, kurs prikazuje praktične primere i studije slučaja, što olakšava razumevanje gradiva.
Šta ćete naučiti?
Mašinsko učenje u produkciji
Uvod u mašinsko učenje u produkciji je prvi kurs u MLops specijalizaciji, gde je svaki kurs usredsređen na poseban aspekt implementacije ML modela u produkcionom okruženju.
Razumevanje mašinskog učenja i nauke o podacima je ključno, ali efikasno skaliranje vašeg rada u produkciju vam daje konkurentsku prednost. Ako vas zanimaju podaci i njihova primena, ovaj kurs bi mogao biti pravi za vas.
Kurs je usmeren na sisteme za implementaciju ML-a i kreiranje strateških modela koji besprekorno funkcionišu u produkciji. Takođe, naučićete kako da izgradite i pokrenete integrisane ML sisteme uz minimalne troškove i maksimalnu efikasnost.
Setite se Andrewa Nga, autora ML specijalizacije sa ove liste. Biće vam drago da znate da je isti stručnjak predavao i ovaj kurs.
Šta ćete naučiti?
- Životni ciklus i primena ML
- Izbor modela i strategija obuke
- Evaluacija modela
- Koncept drift
- Osnovna linija modela
- Izazovi primene
- Obim projekta i dizajn
Python za nauku o podacima i ML
Udemy je jedna od najpopularnijih platformi za online učenje sa preko 50 miliona polaznika širom sveta.
Kada tražite najbolji kurs za mašinsko učenje na Udemy-ju, Python za nauku o podacima i ML Bootcamp se definitivno nalazi u vrhu rezultata pretrage.
Ovaj kurs traje 25 sati, a kreirao ga je Jose Portilla, šef odeljenja za nauku o podacima u Pierian Training. Zanimljivo je da su neki od njegovih učenika zaposleni u kompanijama kao što su Salesforce, Starbucks i McKinsey.
Kurs vas upoznaje sa programiranjem u Python-u, vodi vas kroz analizu i vizualizaciju podataka, koristeći Python, i potom vas uvodi u osnovne algoritme mašinskog učenja, primenjujući svaki na praktičnim primerima.
Šta ćete naučiti?
- Programiranje u Python-u
- Pandas za analizu podataka
- Seaborn za vizualizaciju
- Implementacija ML algoritama
- NLP
- Neuronska mreža
- Uvod u velike podatke
Ubrzani kurs mašinskog učenja
Osnovno znanje matematike i sintakse Python-a je dovoljno da započnete ovaj izvanredan kurs o mašinskom učenju od strane Google-ovih programera.
Nećete imati jednog predavača u svakom modulu kursa. Umesto toga, tim od 2-3 Google stručnjaka prezentuje sadržaj, omogućavajući im da predaju svoje oblasti ekspertize u okviru ove široke oblasti mašinskog učenja.
Kurs traje 15 sati, sadrži 25 lekcija, preko 30 zadataka i studija slučaja iz stvarnog sveta sa interaktivnim vizualizacijama. U ovom kursu, mašinsko učenje ćete primenjivati u različitim studijama slučaja i praktičnim zadacima u realnom vremenu.
Ova Google Developers platforma za učenje, pored naprednih kurseva za rešavanje različitih problema u mašinskom učenju, uključuje i specijalizovane kurseve za stabla odlučivanja, klasterizaciju, sisteme preporuka, klasifikaciju slika itd.
Šta ćete naučiti?
- ML koncepti
- ML algoritmi
- Studije slučaja iz stvarnog sveta
- Tehnike ML inženjeringa
Mašinsko učenje CS229
Mašinsko učenje CS229 je 2-3 meseca intenzivan akademski program sa Stanford School of Engineering, čiji troškovi se kreću između 4.000 i 6.000 dolara.
Budući da je ovo kurs uživo, nećete učiti samo o standardnim ML konceptima, već i o najnovijim istraživanjima u mašinskom učenju i njihovim aktuelnim primenama u stvarnom svetu.
Od ovog članka, Tengyu Ma, docent računarskih nauka i statistike na Stanfordu, i Christopher Re, vanredni profesor u laboratoriji za veštačku inteligenciju na Stanfordu, su instruktori na kursu.
Za ovaj kurs, standardi za predznanja su nešto viši. Potrebna vam je diploma sa prosečnom ocenom iznad 3. Takođe, poželjno je da imate iskustvo u programiranju u Python-u i osnovno razumevanje Numpy-a i Pandas-a. Pored toga, potrebno je poznavanje kalkulusa, algebre i verovatnoće kako biste brzo razumeli detalje objašnjenih koncepata.
Šta ćete naučiti?
- Učenje pod nadzorom
- Klasterizacija
- Statističko prepoznavanje obrazaca
- Smanjenje dimenzionalnosti
- Neuronska mreža
- Realne ML aplikacije
Osnove mašinskog učenja
Osnove mašinskog učenja je kurs od sedam modula sa Univerziteta u Washingtonu koji počinje sa detaljnim uvodom u ML i kako on menja svet. Zatim ulazi u detalje sa regresijom, nastavlja sa klasterizacijom i završava se sa posebnim modulom o dubokom učenju.
Emily Fox, Amazon profesor za mašinsko učenje na Univerzitetu u Washingtonu, je glavni instruktor i biće prisutna tokom celog kursa.
Do kraja ovog kursa naučićete kako da izdvojite karakteristike na nivou kuće, analizirate mišljenje na osnovu recenzija kupaca, kreirate preporuke proizvoda, sprovodite efikasno pretraživanje slika i još mnogo toga, gradeći sisteme mašinskog učenja za predviđanje vrednosti nekretnina u stvarnom svetu. Stečena znanja ćete moći da primenite na širok spektar problema iz mašinskog učenja.
Međutim, instaliranje i rad sa Graphlab-om je bio izazov za mnoge učenike. Takođe, verzija Python-a koja se koristi u ovom kursu je zastarela, što izaziva probleme sa kompatibilnošću.
Šta ćete naučiti?
- Osnove Python-a
- Koncepti mašinskog učenja
- Duboko učenje
- Klasterizacija
- Sistemi preporuka
Nauka o podacima: Mašinsko učenje
Kurs Nauke o podacima sa Harvarda vas uči mašinskom učenju tako što vas vodi kroz sve faze izgradnje sistema za preporuke filmova. Ovaj kurs je deo Harvardovog profesionalnog sertifikacionog programa Data Science.
Naučićete o obuci podataka, kreiranju prediktivnih odnosa, slučajevima preterane obuke, unakrsnoj validaciji i mnogim drugim konceptima. Ovo vam pomaže da razvijete intuiciju za kreiranje sistema preporuka za platforme e-trgovine, OTT platforme za striming, nove web stranice, itd.
Ova obuka će vas koštati oko 100 dolara sa neograničenim pristupom materijalima kursa. Međutim, dostupna je i besplatna verzija, gde dobijate ograničen pristup materijalu bez mogućnosti evaluacije vašeg napretka.
Rafael Irizarry, profesor biostatistike na Univerzitetu Harvard, je predavao ovaj kurs.
Šta ćete naučiti?
- Algoritmi mašinskog učenja
- Glavna analiza komponenti
- Regularizacija
- Sistem preporuka filmova
- Unakrsna validacija
Završne reči
Savladavanje mašinskog učenja je izazovno, ali dostižno uz pomoć navedenih kurseva. Bez obzira da li ste početnik koji želi da izgradi osnove u mašinskom učenju ili ML inženjer koji želi da unapredi svoje veštine, ova lista vam može biti od pomoći.
Međutim, ako ozbiljno razmišljate o karijeri u oblasti mašinskog učenja, nemojte stati kada završite kurs. Iskoristite svoje znanje stečeno na kursu i primenite ga u praksi. Pored toga, budite u toku sa najnovijim tehnologijama i naučnim radovima.
Takođe, možete pogledati i ove PyTorch resurse kako biste dodatno unapredili svoje veštine u obradi podataka.