Breaking in Machine Learning: 5 onlinekurser för att hjälpa dig komma igång

Innehåll

Maskininlärning från Stanford
Inga buggar, ingen stress - din steg-för-steg-guide för att skapa livsförändrad programvara utan att förstöra ditt liv
Matematik för maskininlärning från Imperial College London
Advanced Machine Learning från National Research University - Higher School of Economics
Deep Learning Specialization från Deeplearning.ai
Maskininlärning med TensorFlow på Google Cloud Platform från Google Cloud

Hämtmat:

Om du vill komma igång med maskininlärning är dessa kurser ett bra ställe att börja!

Inlägget innehåller affiliate-länkar

Vill du bli en maskininlärningsmästare?

Inte vi alla! Maskininlärning är het just nu och det är ett snabbt växande fält. Maskininlärningsexperter och liknande datavetenskapliga roller är mycket efterfrågade. (Om du föredrar datavetenskap framför ML ska du kolla in 6 viktiga datavetenskapskoncept som du kan behärska genom online-lärande.)

För att hjälpa till att starta din maskinlärarkarriär, här är några fantastiska onlinekurser och program som börjar visa dig den inre funktionen hos ML.

Maskininlärning från Stanford

Denna kurs erbjuds online så att eleverna kan göra sina egna scheman medan de lär sig om muttrar och bultar i maskininlärning. Få ett fönster till autonom fordonskonstruktion, teknik för taligenkänning, automatiserad webbsökning och mer av vad maskininlärning har gett oss under de senaste åren. Det finns också en komponent i Human Genome Project, där blandning av biologi med maskininlärning har gett oss några fantastiska framsteg i datahantering.

Den här klassen visar också hur maskininlärning finns runt omkring oss. Från medicinsk diagnos till rekommendationsmotorer, maskininlärning och nervnätverk är redan en stor del av våra liv. I många fall inser vi det inte eftersom de är dolda bakom kulisserna. Att belysa många av de aktuella användningsfallen är ett effektivt sätt att hjälpa nybörjare att bygga kunskap om ML.

Inga buggar, ingen stress - din steg-för-steg-guide för att skapa livsförändrad programvara utan att förstöra ditt liv

Du kan inte förbättra dina programmeringsfärdigheter när ingen bryr sig om mjukvarukvalitet.

Dessutom erbjuder den här kursen lärande relaterat till data mining, mönsterigenkänning och olika typer av algoritmarbete. Lär dig grunderna om övervakat och oövervakat inlärning, såväl som minskning av dimensionalitet och andra frågor om dimensionalitet i maskininlärningspraxis. Allt detta hjälper dig att förbereda sig för en verklig roll i ML-implementering och design.

Fakta:

Fokusera på maskininlärning, maskininlärningsalgoritmer, konstgjorda neurala nätverk och logistisk regression
Enskild kurs
Gratis registrering, med möjlighet att erhålla ett intyg mot en avgift

Varaktighet: Cirka 55 timmar att slutföra

Betyg: 4,9 av 5

Matematik för maskininlärning från Imperial College London

Dessa kurser är en undersökning av maskininlärning på högre nivå som lovar att upplysa eleven om några av de inre funktionerna i neurala nätverk och liknande tekniker.

Denna specialisering handlar om hur man tar matematiken bakom maskininlärning och skapar en bro till praktisk utbildningsteknologi som hjälper dig att bli skicklig på att utveckla de typer av arbete som maskininlärning innebär.

Multivariat kalkyl, dimensionalitetsminskning och olika komponenter hjälper elever att bli kompetenta i dessa väsentliga byggstenar. Kursen kräver viss kunskap om Python som ett programmeringsspråk och en grundläggande förståelse för matematiken som används i maskininlärning, inklusive linjär algebra.

Fakta:

Fokus på linjär algebra, multivariabel kalkyl, huvudkomponentanalys (PCA), och egenvärden och egenvektorer
3 kurser i denna specialisering
Gratis registrering, med möjlighet att erhålla ett intyg mot en avgift

Varaktighet: Cirka två månader att slutföra (föreslås 12 timmar per vecka)

Betyg: 4.5 av 5

Advanced Machine Learning från National Research University - Higher School of Economics

Denna avancerade nivå online specialisering får studenter närmare behärskning av avancerad praxis som djup inlärning och förstärkning lärande.

Kurser kommer att omfatta olika typer av maskininlärningsmål och -mål, till exempel naturligt språkbearbetning såväl som datorsyn, och hur arkitekturer som invändiga neurala nätverk bidrar till framstegen inom bildbehandling. Bayesiska metoder kommer också att behandlas i denna kurs där forskare från CERN- och Kaggle-maskininlärningsexperter ger praktiska exempel på att implementera maskininlärning i den verkliga världen.

Denna specialisering faktureras som ett program som gör det möjligt för elever att börja tillämpa maskininlärningskompetens inom företaget. Det inkluderar att bättre kunna brainstorma de exakta användningarna av företagets maskininlärning och ta reda på utmaningar och hinder i verkliga implementationer.

Denna typ av praktisk specialisering är i sig viktig i karriäranställning senare, så detta är ett utmärkt val för elever som lär sig själv att bedriva hemma. Att kunna identifiera, som kursförfattare säger, ”varningar” för maskininlärning gör en karriärproffs nödvändig för ett designteam eller i en rådgivande roll. Maskininlärning är nytt, och företagen anpassar sig fortfarande och lär sig hur de bäst kan tillämpa dessa tekniker på hög nivå. (Eller, om dina intressen ligger i mjukvaruutveckling, kolla in 6 programvaruutvecklingskoncept som du kan lära dig genom onlinekurser.)

Fakta:

Fokus på maskininlärning, djupinlärning, datavetenskap, Bayesianska metoder, förstärkningsinlärning, datorsyn och naturligt språkbearbetning
7 kurser i denna specialisering
Gratis registrering, med möjlighet att erhålla ett intyg mot en avgift

Varaktighet: Cirka 8 till 10 månader att slutföra

Betyg: 4.5 av 5

Deep Learning Specialization från Deeplearning.ai

Här är en djup inlärningsspecialisering som representerar ett alternativ för maskininlärning på mellannivå.

Dessa kurser fokuserar på djup inlärning och dess relation till neurala nätverk. Kurserna kommer att omfatta olika typer av strukturer, såsom invändiga neurala nätverk, LSTM, återkommande neurala nätverk och mer. Kursen kommer också att visa hur dessa gäller för olika branscher inklusive hälsovård, naturligt språkbearbetning och tillverkning. Du kan se några av grunderna för autonom körteknik på jobbet och använda Python och TensorFlow för att börja bygga kunskap om modeller för maskininlärning. Allt detta ger en solid grund för att gå vidare in i hur ML omdefinierar automatisering i vår värld.

Fakta:

Fokusera på djup inlärning, konstgjorda neurala nätverk, invändiga neurala nätverk och TensorFlow
5 kurser i denna specialisering
Gratis registrering, med möjlighet att erhålla ett intyg mot en avgift

Varaktighet: Cirka 3 månader att slutföra (föreslås 11 timmar per vecka)

Betyg: 4,9 av 5

Maskininlärning med TensorFlow på Google Cloud Platform från Google Cloud

Dessa kurser är specialiserade på några av de vanligaste kärnteknikerna som används för att implementera maskininlärning i dagens företag.

Här tittar lärare på att introducera maskininlärning för eleverna på ett djupgående sätt och gå igenom specifika användningsfall. Denna specialisering kommer att besvara frågor om populariteten hos neurala nätverk, såväl som övervakade och oövervakade maskininlärningsmodeller, lutningsnedstigning och test- och utbildningsuppsättningar.

Denna specialisering fokuserar på användningen av TensorFlow och en specifik typ av molnmodell baserad på Googles erbjudanden när elever får praktisk erfarenhet av AI och maskininlärning.

Fakta: