Az Indeed szerint egy gépi tanulási mérnök átlagos alapfizetése az Egyesült Államokban 152 466 dollár, és ha olyan nagy márkáknak dolgozik, mint az eBay, a Snap Inc vagy a Cruise, akkor ez évi 200 000 dollár fölé is emelkedhet.
Ha az adatok felkeltik az érdeklődését, akkor a Machine Learningbe való belépés kétségtelenül kifizetődő karrier, mert a mai világ adatokon múlik, aminek eredményeként az adattudósok és a gépi tanulási szakértők iránti kereslet nő.
Kíváncsi vagy, hol tanulhatnál gépi tanulást? Tudom, hogy a görgetés nem ér véget, amikor útitervet keres a gépi tanulás elsajátításához, vagy forrásokat keres a Data Science elsajátításához a Google-on.
Azonban egy jól szervezett tanfolyam elvégzése bármely készség elsajátításához elengedhetetlen a hatékony elsajátításhoz, és ez a gépi tanulás sem más. Összeállítottam tehát a legjobb gépi tanulási kurzusok listáját, amelyeket szakértőktől tanulhat meg.
Tartalomjegyzék
Hogyan hozhatja ki a legtöbbet online tanfolyamából?
Ha az online tanulás mellett dönt, érdemes követni ezeket a tippeket.
Önmotivált: Az online tanuláshoz nagy önfegyelemre van szükség ahhoz, hogy a tanfolyamot végignézhesd. Mivel az online kurzusokból hiányzik a hagyományos órák elszámoltathatósága, azt javaslom, hogy maradjon felelős az előrehaladásért, hogy elkezdhesse a tanulást.
Ezt úgy érheti el, hogy megosztja előrehaladását másokkal, például közzéteszi eredményeit a közösségi médiában, vagy elmondja barátainak a tanfolyamon tett lépéseit.
Csatlakozzon a megbeszéléshez: Beszéljen kurzustársaival a tanultakról, és kérdezze meg őket a kurzus elvégzése közben elkövetett hibáikról, és tegyen javaslatokat, ha előrébb járnak a tanfolyamon. Ez segít elkerülni a gyakori tanulási buktatókat, és gyorsabban elsajátítani az anyagot.
Kérdezzen meg kételyeket: Egyes online kurzusok kétség-elhárító ülésekkel rendelkeznek, mások pedig egy oktatói e-mail-címet adnak meg, hogy felvegye velük a kapcsolatot kérdéseivel. Légy aktív tanuló, és kérj segítséget, akár egy megoldandó feladatnál, akár egy megfejtendő koncepciónál ragadsz.
Időgazdálkodás: A rövid távú célok kitűzése egy módja annak, hogy elérje célját. Tehát határozzon meg néhány heti célt, és döntse el, hogy minden nap pontosan mennyi tanfolyamot kell elvégeznie. Így nyomon követheti előrehaladását, és időben befejezheti a tanfolyamot.
Fejleszd a szükséges iparági készségek és ismeretek a gépi tanulás egyik legjobb online tanfolyamán. Nézzük most ezeket a tanfolyamokat!
Gépi tanulási specializáció
Építsen szilárd alapot az AI alapjaihoz, és fedezze fel a gyakorlati gépi tanulási készségeket a Stanford on Coursera által kínált ML specializációval.
Andrew Ng, a DeepLearning.AI alapítója és a Coursera társalapítója tanította. Ráadásul a Stanford Egyetem professzora. Gondolom, az életrajza önmagában is meggyőzhet arról, hogy jelentkezzen erre a tanfolyamra.
Ez a specializáció egy 3 órából álló program, amely a felügyelt gépi tanulással kezdődik, és megtanítja Önnek az alapvető és származtatott felügyelt tanulási algoritmusokat, megnyitva az utat a felügyelt tanulás szilárd alapjaihoz.
Erre építve a következő a neurális hálózatok és több osztályú modellek felépítésére összpontosító fejlett algoritmusokról szól. És végül, az utolsó tanfolyam – a felügyelt gépi tanulás, amely a fürtözéssel foglalkozik, és segít ajánlórendszerek felépítésében.
Mit fogsz tanulni?
- Regresszió
- Osztályozás
- Fejlett ML algoritmusok
- Mesterséges neurális hálózat
- Recommender Systems
- Tensorflow
Gépi tanulás Python segítségével
A gépi tanulás az IBM Python segítségével különféle gépi tanulási algoritmusokat és azok Pythonban való megvalósítását tanítja meg.
Ez a kurzus része a főbb IBM adattudományi tanúsítási programoknak, beleértve az IBM Data Science Professional és az IBM AI Professional programokat. A kurzus oktatói Saheed Aghabozorgi, az IBM Sr Data Scientist (fejlett analitikai módszerek fejlesztésének szakértője) és Joseph Santarcangelo, az IBM adattudósa.
A több mint 13 000 tanulótól kapott 5-ből 4,7-es általános értékeléssel ez a legjobb gépi tanulási kurzus sok adatrajongó és diák számára megfelelő választás.
Köszönjük a kurzus utolsó modulját! lehetőséget kap arra, hogy gyakorlati tapasztalatokat szerezzen a benne foglalt projekten keresztül.
Mit fogsz tanulni?
- Gépi tanulás
- Piton
- SciPy és scikit-learn
- Regresszió
- Osztályozás
- Hierarchikus klaszterezés
Bevezetés a gépi tanulásba
A Machine Learning bevezetése mindent lefed, amit egy kezdőnek vagy egy közvetítő adatszakértőnek tudnia kell.
Ez a bevezető kurzus az Udacity Data Analyst nanodegree része. Tehát vegyen részt ezen az ingyenes és legjobb gépi tanulási kurzuson, hogy eldöntse, megéri-e a nanofokozat az időt és a befektetést.
Ez a tanfolyam egy teljes csomag, amely végigvezeti Önt a gépi tanulás teljes életciklusán, beleértve az adatok vizsgálatát, a releváns funkciók kinyerését, a legjobb ML-algoritmus kiválasztását és a modell teljesítményének tesztelését.
A jó része az, hogy a kurzus nem csak elméleteket vet fel, és azt várja el, hogy szivacsként szívja magába azokat, hanem inkább gyakorlati használati eseteket mutat be az intuitív tanuláshoz.
Mit fogsz tanulni?
Gépi tanulás a termelésben
Az Intro to Machine Learning in Production az első kurzus az MLops szakirányban, amelyben minden kurzus az ML-modellek gyártásba történő bevezetésének minden aspektusára összpontosít.
A gépi tanulás és az adattudomány megértése fontos, de a munka hatékony termelésre skálázásával versenyelőnyhöz juthat. Ha Ön szereti az adatokat és a telepítést, akkor ez a tanfolyam lehet az, amit keres.
A kurzus inkább az ML telepítési rendszerekre és a stratégiai modellek létrehozására összpontosít, amelyek zökkenőmentesen futnak a termelésben. Azt is látni fogja, hogyan építhet fel és futtathat integrált ML-rendszereket a termelés során minimális költséggel és maximális hatékonysággal.
Emlékszel Andrew Ng-re? a listán szereplő ML specializációs kurzus szerzője. Nos, örömmel fogja tudni, hogy ugyanaz az adatszakértő tanította ezt a kurzust is.
Mit fogsz tanulni?
- Az ML életciklusa és telepítése
- Modellválasztás és képzési stratégiák
- Modell értékelés
- Fogalom sodródás
- Modell alapvonal
- Telepítési kihívások
- Projekt hatóköre és tervezése
Python adattudományhoz és ML-hez
Az Udemy a legnépszerűbb és legolcsóbb e-learning platform, világszerte több mint 50 millió tanulóval.
Ha a legjobb gépi tanulási tanfolyamot keresi az Udemy-n, akkor a Python for Data Science és az ML Bootcamp egyértelműen az eredményeket vezeti.
Ez egy 25 órás tanfolyam, amelyet Jose Portilla, a Pierian Training adattudományi vezetője készített. Érdekes módon néhány Salesforce, Starbucks és McKinsey ember a tanítványa.
A kurzus bemutatja a Python programozást, majd elvezeti Önt a Python használatával végzett adatelemzések és -vizualizációk felé, most pedig belelép az alapvető gépi tanulási algoritmusokba, mindegyiket gyakorlati felhasználási esetre valósítva.
Mit fogsz tanulni?
- Python programozás
- Pandák az adatok elemzéséhez
- Seaborn vizualizációkhoz
- ML algoritmusok megvalósítása
- NLP
- Neurális hálózatok
- Bevezetés a big data-ba
Gépi tanulás gyorstanfolyam
A matematikai alapismeretek és a Python szintaxis elegendőek ahhoz, hogy elindítsa ezt a kiváló gépi tanulási gyorstanfolyamot a Google fejlesztőitől.
A kurzus minden moduljában egyetlen oktató sem jelenik meg. Ehelyett egy 2-3 Google-szakértőből álló csapat szolgáltatja a tartalmat, lehetővé téve számukra, hogy megtanítsák szakterületeiket az ML ezen hatalmas területén.
A kurzus egy 15 órás csomag 25 leckéből, 30+ feladatból és valós esettanulmányokból interaktív vizualizációval. Tehát ebben a kurzusban a gépi tanulást úgy fogja használni, hogy valós idejű esettanulmányokban és gyakorlati gyakorlati feladatokban alkalmazza.
Ez a Google Developers tanulási platform nemcsak haladó kurzusokat kínál különféle gépi tanulási problémák megoldásához, hanem speciális kurzusokat is tartalmaz a döntési fákról, a klaszterezésről, az ajánlási rendszerekről, a képosztályozásról stb.
Mit fogsz tanulni?
- ML fogalmak
- ML algoritmusok
- Valós esettanulmányok
- ML mérnöki technikák
Machine Learning CS229
A Machine Learning CS229 a Stanford School of Engineering 2-3 hónapos intenzív akadémiai programja, amely 4-6 ezer dollárba kerül.
Mivel ez egy élő kurzus, nem csak a szokásos ML-fogalmakat tanítják, hanem a gépi tanulással kapcsolatos legújabb kutatásokat és a legújabb valós megvalósításokat is.
A cikk kezdetén Tengyu Ma, a Stanford informatikai és statisztikai adjunktusa, valamint Christopher Ré, a Stanford AI Lab docense az oktatók.
Ennek a kurzusnak az előfeltételei egy kicsit magasabbak. Szüksége lesz egy bachelor diplomára 3 feletti érettségivel. Ezenkívül előnyben kell részesíteni a Python nyelvű programozás képességét, valamint a Numpy és a Pandas alapvető ismereteit. Ezenkívül a számítások, az algebra és a valószínűségszámítás ismerete szükséges a megmagyarázott fogalmak mélységének gyors megértéséhez.
Mit fogsz tanulni?
- Felügyelt tanulás
- Klaszterezés
- Statisztikai mintafelismerés
- Dimenziócsökkentés
- Neurális hálózatok
- Valós ML alkalmazások
Gépi tanulási alapok
A Machine Learning Foundations egy hét modulból álló kurzus a Washingtoni Egyetemen .
Emily Fox, a Washingtoni Egyetem gépi tanulással foglalkozó Amazon professzora a vezető oktató, aki végig jelen lesz a tanfolyamon.
A tanfolyam végére megtanulod, hogyan nyerhet ki házszintű funkciókat, hogyan lehet vevői véleményeken alapuló hangulatelemzést, termékajánlatokat, hatékony képkeresést és még sok mást egy valós házelőrejelző gépi tanulási rendszer felépítésével. . Ezeket a tanulságokat az ML-problémák széles körében alkalmazhatja, hogy könnyedén megoldja azokat.
A Graphlab telepítése és használata azonban sok tanuló számára kihívást jelentett. Ezenkívül a kurzusban használt Python verzió már elavult, ami kompatibilitási problémákat okoz.
Mit fogsz tanulni?
- Python alapjai
- Gépi tanulási koncepciók
- Mély tanulás
- Klaszterezés
- Ajánlórendszerek
Adattudomány: gépi tanulás
A Harvard adattudományi kurzusa gépi tanulást tanít meg úgy, hogy végigvezeti Önt a filmajánló rendszer felépítésének minden fázisán. Ez a tanfolyam a Harvard professzionális adattudományi minősítési programjának része.
Látni fog a képzési adatokról, a prediktív kapcsolatok kialakításáról, a túlképzési esetekről, a keresztellenőrzésről és még sok másról. Ez segít az intuíció kialakításában ajánlórendszerek létrehozásához e-kereskedelmi platformokhoz, OTT streaming platformokhoz, új webhelyekhez stb.,
Ez a képzés körülbelül 100 dollárba kerül, és korlátlan hozzáférést biztosít a tananyagokhoz. Mindazonáltal egy ingyenes kiadással is rendelkezik, ahol korlátozott hozzáférést kap az anyagokhoz, és nincs osztályzatos értékelés a fejlődés ellenőrzésére.
Rafael Irizarry, a Harvard Egyetem biostatisztika professzora tartotta ezt a kurzust.
Mit fogsz tanulni?
- Gépi tanulási algoritmusok
- Főkomponens analízis
- Szabályozás
- Filmajánló rendszer
- Keresztellenőrzés
Végső szavak
A gépi tanulás elsajátítása kihívást jelent, de megvalósítható a cikkben említett legjobb gépi tanulási kurzusok listájával. Akár kezdő, aki az ML alapjait szeretné felépíteni, akár egy ML-mérnök, aki szintre akarja emelni tudását, ez a lista mindent megtalál.
Ha azonban komolyan gondolja, hogy karriert épít az ML-ben, ne hagyja abba a tanfolyam elvégzését. Vegye át tanfolyami tudását, és valósítsa meg projektekben. Ezen túlmenően, tartsa magát naprakészen a technológiával kapcsolatban, ha elmélyül a kutatási dokumentumokban.
Ezeket a PyTorch-erőforrásokat is ellenőrizheti az adatkezelési készségeinek növelése érdekében.