5 лучших курсов по машинному обучению в 2024 году
24 августа 2024 г.Машинное обучение может показаться относительно старомодным в эпоху ИИ, но оно остается ценным и часто используемым навыком. Машинное обучение — это использование алгоритмов в компьютерных системах для «обучения» на основе данных, что позволяет этим системам выполнять автономные задачи. Производство, проектирование, программирование, наука о данных и многое другое может включать машинное обучение.
Эта область отличается от ИИ своим подходом, методами и базовой структурой, и она часто попадает в заголовки в физике и других научных приложениях. Чтобы узнать больше о машинном обучении, вы можете пройти онлайн-курсы от различных компаний или учреждений.
- Лучше всего для новичков: Введение в машинное обучение (Google)
Лучше всего для специалистов по работе с данными: Наука о данных — Машинное обучение (Гарвард на edX)
Лучше всего для традиционного университетского образования: Программа сертификации по машинному обучению Корнеллского университета (Корнелл)
Лучше всего для создания приложений нейронных сетей: Специализация по машинному обучению Стэнфорда (Coursera)
Лучше всего для начинающих специалистов по работе с данными: Специализация по машинному обучению IBM (Coursera)
Лучшие курсы по машинному обучению: сравнительная таблица
Data Science - Machine Learning (Harvard on edX): Лучше всего подходит для специалистов по данным
У Гарварда есть множество курсов, размещенных на edX. Изображение: Гарвардский университет
В Гарвардском университете есть одни из самых ярких умов в сфере образования, которые стоят за его онлайн-курсами, что вносит вклад в наш выбор «Data Science: Machine Learning». Этот курс является разделом более крупного онлайн-курса Гарварда по науке о данных. Он подходит для людей с некоторым профессиональным опытом в науке о данных, помещая машинное обучение в контекст существующей практической работы. Результатом этого курса является проект, который учащийся может использовать или показать текущим или потенциальным работодателям, а именно система рекомендаций фильмов, демонстрирующая мастерство предиктивных алгоритмов.
Цены
«Data Science: Machine Learning» можно «прослушать» бесплатно. Заплатив 149 долларов, вы получите сертификат об окончании курса и неограниченный доступ к материалам курса.
Продолжительность
Этот курс рассчитан на самостоятельное обучение. Он содержит достаточно контента примерно для восьми недель работы, если заниматься по 2–4 часа в неделю.
ПлюсыМинусы
Преподаватель — профессор Гарвардского университета. Предоставляет реальный практический проект. Может стать шлюзом для изучения других концепций науки о данных или концепций машинного обучения для специалистов по данным. Сосредоточен на приложениях науки о данных, а не на машинном обучении в целом. Платформа X может быть громоздкой
Предварительные условия
Рекомендуется пройти предыдущие курсы в Программе профессиональной сертификации по науке о данных перед прохождением этого курса.
Посетите edX
Программа сертификации по машинному обучению Корнеллского университета (Корнелл): Лучшая программа для традиционного университетского образования
Программа сертификации по машинному обучению преподается онлайн, но включает в себя организованные обсуждения с коллегами. Изображение: Корнеллский университет
Хотя эта сертификация включает в себя элементы самостоятельного обучения, она также предлагает живые обсуждения с коллегами и преподавателями. Участники получат обратную связь о своей работе. Курс включает проекты, подходящие для резюме или других реальных демонстраций. Он охватывает математику, связанную с машинным обучением, — включая линейную алгебру и распределения вероятностей, — и вычислительные аспекты, включая машины ядра и нейронные сети.
Цены
Эта сертификация стоит 3750 долларов США.
Продолжительность
Этот курс можно пройти за 3,5 месяца при 6-9 часах обучения в неделю.
ПлюсыМинусы
Включает сертификацию от КорнеллаСчитается часами профессионального развитияФорматирован как традиционный университетский курс, с сопутствующей строгостью и продолжительностьюОтносительно дорогой по сравнению с другими онлайн-курсами
Предварительные условия
Корнеллский университет рекомендует учащимся, проходящим этот курс, иметь опыт в «математике, включая знакомство с Python, теорией вероятностей, статистикой, многомерным исчислением и линейной алгеброй». Для выполнения некоторых проектов требуется использование библиотеки NumPy и Jupyter Notebooks.
Посетите Корнелл
Специализация по машинному обучению Стэнфорда (Coursera): Лучше всего подходит для создания приложений нейронных сетей.
Этот курс — один из многих, размещенных на Coursera. Подписка на Coursera Plus позволяет получать ежемесячный доступ. Изображение: Coursera
Эндрю Нг часто называют одним из лучших преподавателей искусственного интеллекта. Будучи внештатным профессором Стэнфордского университета и соучредителем Coursera, он создал бренд, донося сложную информацию полезным и действенным способом для людей, которые хотят продвинуться в своей технической карьере. Специализация по машинному обучению состоит из трех отдельных курсов и охватывает нейронные сети, глубокое обучение с подкреплением и многое другое.
Цены
Этот курс доступен по подписке Coursera Plus за 59 долларов в месяц.
Продолжительность
Coursera оценивает, что этот курс для самостоятельного обучения займет 2 месяца по 10 часов в неделю.
ПлюсыМинусы
Преподаватель — эксперт по искусственному интеллекту Эндрю НгПозволяет учащимся создавать рекомендательную систему и нейронную сетьПолучите сертификат о карьере от Стэнфордского университетаНекоторые рецензенты отмечают, что курс поверхностно затрагивает некоторые аспекты математики и кодированияМатериалы курса не остаются доступными после завершения
Предварительные условия
Coursera рекомендует учащимся, проходящим этот курс, иметь опыт в «базовом кодировании (циклы for, функции, операторы if/else) и математике на уровне средней школы (арифметика, алгебра)».
Посетите Coursera
Специализация IBM Introduction to Machine Learning (Coursera): Лучше всего подходит для начинающих специалистов по данным
Специализация IBM Introduction to Machine Learning состоит из четырех курсов. Изображение: Coursera
Инструкторы IBM преподают этот курс по машинному обучению, который состоит из четырех небольших курсов:
Исследовательский анализ данных для машинного обучения.
Контролируемое машинное обучение: регрессия.
Контролируемое машинное обучение: классификация.
Неконтролируемое машинное обучение.
Эта специализация включает практические упражнения по SQL, регрессии, классификации и другим инструментам и методам, полезным в машинном обучении. К концу курса вы сможете проектировать системы машинного обучения для извлечения информации из наборов данных, в которых отсутствует целевая или помеченная переменная. После завершения специализации учащиеся получат сертификат о карьере от IBM.
Цены
Эта специализация доступна по подписке Coursera Plus за 59 долларов в месяц.
Продолжительность
Для завершения этой специализации требуется два месяца по 10 часов в неделю.
ПлюсыМинусы
Высокотехнический и основательный, с лабораторными работами для демонстрации того, чему учат на лекцияхНекоторые рецензенты хвалят структуру курсовНекоторые рецензенты сообщают об ошибках в оцениваемых тестовых частях
Предварительные условия
Учащиеся, изучающие эту специализацию, должны иметь некоторый опыт в кодировании, особенно на Python, а также хорошо разбираться в исчислении, линейной алгебре, вероятности и статистике.
Посетите Coursera
Методология
При выборе этих курсов мы рассматривали университеты и платформы онлайн-обучения, известные в мире технологий. Мы стремились предоставить сочетание начальных, средних и продвинутых курсов и сертификаций.
Подпишитесь на рассылку Developer Insider
От самых популярных языков программирования до комментариев по ОС Linux, получайте новости и советы от разработчиков и разработчиков с открытым исходным кодом, которые вам нужно знать. Доставка по вторникам и четвергам
Адрес электронной почты
Подписываясь на нашу рассылку, вы соглашаетесь с нашими Условиями использования и Политикой конфиденциальности. Вы можете отписаться в любое время.
Подписаться
Подпишитесь на рассылку Developer Insider
От самых популярных языков программирования до комментариев по ОС Linux, получайте новости и советы от разработчиков и разработчиков с открытым исходным кодом, которые вам нужно знать. Доставка по вторникам и четвергам
Адрес электронной почты
Подписываясь на нашу рассылку, вы соглашаетесь с нашими Условиями использования и Политикой конфиденциальности. Вы можете отписаться в любое время.
Подписаться
Оригинал