Где научиться машинному и глубокому обучению бесплатно

Привет, ребята, если вы хотите изучить машинное обучение и глубокое обучение и ищете лучшие онлайн-курсы и учебные пособия, вы попали в нужное место. В этой статье я поделюсь некоторыми из лучших бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и глубокому обучению.

Кстати, если вы думаете об изучении науки о данных, машинного обучения или глубокого обучения, вы не одиноки; все больше и больше людей во всем мире начинают с этими передовыми навыками. Я заметил большой интерес инженеров-программистов к машинному обучению и искусственному интеллекту.

Они полностью увлеклись разработкой программ, которые могут распознавать числа, алфавиты, транспортные средства и некоторые другие вещи, сканирующие изображения.

Это повальное увлечение очень похоже на то, что программисты 1980-х годов испытывают к видеоиграм, где перемещение персонажа на экране доставляет радость, которую вы получаете, когда ваша программа правильно определяет цифру или букву, которую вы набираете от руки.

От выпускников колледжей до младших программистов и от опытных программистов до архитекторов программного обеспечения — все проявляют интерес к машинному обучению и искусственному интеллекту, чтобы стать частью следующей технической революции, свидетелями которой мы, возможно, станем свидетелями.

Если вам интересно, что такое машинное обучение и глубокое обучение, позвольте мне кратко рассказать о них. Программы машинного обучения используют алгоритмы для анализа данных, изучения этих данных и принятия обоснованных решений на основе полученных знаний.

Одним из примеров этого был выбор лучшего огурца из множества, сделанного японским программистом; вы можете прочитать полную историю [здесь] (https://cloud.google.com/blog/products/gcp/how-a-japanese-cucumber-farmer-is-using-deep-learning-and-tensorflow). С другой стороны, глубокое обучение структурирует алгоритмы слоями для создания «искусственной нейронной сети», которая может учиться и принимать разумные решения независимо. Это сложнее, чем машинное обучение.

Хотя эти бесплатные онлайн-курсы великолепны, я также рекомендую вам ознакомиться с Машинное обучение AZ: Практические занятия по Python и R, если вам нужен всеобъемлющий и углубленный курс по машинному обучению. Этот 45-часовой курс просто фантастический, и вы можете купить его всего за 10 долларов на распродаже Udemy.

10 лучших бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и глубокому обучению для начинающих

Прежде чем я поделюсь списком курсов, я хотел бы уточнить, что они не плохого качества, хотя эти курсы бесплатны. Они просто сделаны бесплатными их инструктором в рекламных и образовательных целях.

Эти курсы взяты с популярных веб-сайтов и платформ онлайн-обучения, таких как [Udemy] (https://javarevisited.blogspot.com/2020/05/top-10-udemy-courses-to-learn-python-programming.html), Pluralsight, Coursera и FreeCodecamp. Некоторые из них также доступны бесплатно на YouTube.

Фактически, иногда эти бесплатные курсы покрываются платными курсами после того, как инструктор достигает своих рекламных целей, поэтому, пожалуйста, будьте осторожны и проверьте стоимость курса, прежде чем присоединиться. В любом случае, вот список лучших бесплатных онлайн-курсов для самостоятельного изучения машинного обучения и глубокого обучения.

Список включает в себя лучшие бесплатные курсы не только для изучения основ машинного обучения, но и для изучения соответствующих библиотек, таких как Kears, TensorFlow, Scikit, и т. д., и все это БЕСПЛАТНО.

1. Что такое машинное обучение [БЕСПЛАТНО]

Это отличный бесплатный курс для изучения основных концепций машинного обучения, таких как «Контролируемое», «Неконтролируемое» и «Обучение с подкреплением с демонстрацией Python».

Если вы новичок в машинном обучении, то этот бесплатный курс Udemy идеально подходит для начала. Вы узнаете о процессе создания прогностических моделей с учителем и сделаете несколько из них с помощью Python, наиболее широко используемого языка программирования для машинного обучения.

В рамках курса вы получите тщательно аннотированный [Jupyter Notebook] (https://medium.com/javarevisited/top-15-free-coursera-courses-and-certifications-for-it-professionals-384207d56f45) используется в курсе. Лучшее в этом курсе то, что концепции представлены множеством примеров, анимаций и сюжетов, что делает обучение действительно простым, особенно для начинающих.

Я настоятельно рекомендую этот курс всем, кто хочет изучить машинное обучение с нуля. Это хорошо для новичков и даже для людей с некоторым опытом, которые хотят пересмотреть основные концепции машинного обучения.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому бесплатному курсу -

1. [Машинное обучение, Эндрю Нг] (https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fmachine-learning) на Coursera

Это один из лучших бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению. Это курс, который научил меня машинному обучению и более 4 миллионов человек, таких как я. Эндрю Нг — один из лучших преподавателей, когда речь идет о машинном обучении и глубоком обучении, поскольку он объясняет эти сложные концепции доступным для вас способом, гораздо проще, чем многие платные курсы, которые я прошел.

Этот бесплатный курс по машинному обучению представляет собой широкое введение в машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и распознавание статистических закономерностей. Этот курс предлагается Стэнфордским университетом, и присоединиться к нему можно бесплатно, не только бесплатно для аудита, но вы не получите никаких сертификатов.

Вы изучите ключевые концепции машинного обучения, такие как обучение с учителем (параметрические/непараметрические алгоритмы, машины опорных векторов, ядра, нейронные сети), обучение без учителя (кластеризация, уменьшение размерности, рекомендательные системы, глубокое обучение) и лучшие практики машинного обучения ( теория предвзятости/дисперсии, инновационный процесс в машинном обучении и искусственном интеллекте).

вот ссылка, чтобы присоединиться к этому курсу - [Машинное обучение Эндрю Нг] (https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fmachine -учусь)

3. Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn [Бесплатный курс]

Scikit — одна из популярных библиотек Python для машинного обучения. Первоначально он был разработан Дэвидом Курнапо в рамках проекта Google Summer of Code в 2007 году, и с тех пор он стал де-факто библиотекой машинного обучения для многих программистов.

Scikit-Learn, также известный как скелет, особенно хорош для начинающих. Он предлагает высокоуровневый интерфейс для многих задач, позволяя новичкам практиковать весь рабочий процесс машинного обучения и лучше понимать общую картину.

В любом случае, в этом курсе вы не только изучите основы машинного обучения, например, что такое целевая переменная или функция, но также узнаете, как создать сквозную модель с использованием [Python] (https:// www.java67.com/2020/05/top-5-courses-to-learn-python-in-depth.html) SciKit Learn.

Вот основные вещи, которые вы узнаете на этом курсе:

1. Как реализовать алгоритмы регрессии, классификации и бустинга

2. Какие алгоритмы лучше всего работают для данного набора данных

3. Предварительная обработка данных

Вы получите полный практический опыт в процессе машинного обучения, который включает в себя импорт данных, очистку данных, обучение и тестирование, предварительную обработку и разработку функций.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому бесплатному курсу -

Короче говоря, идеальный курс для начинающих, чтобы начать свое путешествие по машинному обучению. Как только вы освоите Sci-kit, вы сможете самостоятельно изучать более мощные библиотеки, такие как TensorFlow.

1. [Введение в статистику Гюнтера Вальтера на Coursera] (https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fstanford-statistics)

Это еще один замечательный бесплатный курс, к которому должен присоединиться каждый, кто хочет изучать машинное обучение, науку о данных, глубокое обучение и искусственный интеллект, потому что он учит вас статистике, которая очень важна для науки о данных, всему, что связано с данными, включая машинное обучение.

Это еще один бесплатный курс Стэнфордского университета на Courser, к которому вы можете присоединиться, чтобы изучать статистику, как я, и еще 100 000 таких же людей, как я, которые доверяют этому курсу изучения статистики.

В этом курсе вы узнаете, как выполнять исследовательский анализ данных, поймете ключевые принципы выборки и выберете подходящие тесты значимости для нескольких контекстов. Вы также получите базовые навыки, которые подготовят вас к изучению более сложных тем статистического мышления и машинного обучения.

В этом курсе также изучаются такие темы, как описательная статистика, выборка и рандомизированные контролируемые эксперименты, вероятность, распределение выборки и центральная предельная теорема, регрессия, общие критерии значимости, повторная выборка, множественные сравнения.

вот ссылка, чтобы бесплатно присоединиться к этому курсу — [Введение в статистику Гюнтера Вальтера на Coursera] (https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera. org%2Flearn%2Fstanford-статистика)

5. Предпосылки для глубокого обучения: стек Numpy в Python V2 [Бесплатно]

Это еще один отличный бесплатный курс для изучения глубокого обучения на Udemy. Это охватывает четыре основные библиотеки Python, такие как Numpy, Scipy, Pandas и стек Matplotlib, необходимый для глубокого обучения, машинное обучение и искусственный интеллект.

Если вы не знаете, Numpy предоставляет основные строительные блоки, такие как векторы, матрицы и операции с ними, в то время как Scipy использует эти общие строительные блоки для выполнения конкретных задач.

Сила Panda заключается в загрузке данных, особенно из базы данных. В то же время Matplotlib помогает просматривать эти данные с помощью некоторых стандартных графиков, таких как линейная диаграмма, точечная диаграмма и гистограмма.

В этом 1,9-часовом курсе вы изучите все эти библиотеки и научитесь контролировать машинное обучение (классификацию и регрессию) на реальных примерах с помощью Scikit-Learn.

Вот основные понятия, изучаемые в этом курсе:

1. Основные операции в Numpy, Scipy, Pandas и Matplotlib

1. Векторные, матричные и тензорные манипуляции

1. Визуализация данных

1. Чтение, запись и манипулирование DataFrames

Вы также узнаете, как использовать Numpy, Scipy, Matplotlib, и [Pandas] (https://javarevisited.blogspot.com/2019/10/top-5-courses-to-learn-pandas-for-data-analysis-python.html) для реализации численных алгоритмов. Самое главное, вы узнаете плюсы и минусы различных моделей машинного обучения, включая деревья решений глубокого обучения, случайный лес, линейную регрессию, бустинг и т. д.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому бесплатному курсу -

[ ] (https://click.linksynergy.com/deeplink?id=CuIbQrBnhiw&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fnumpy-python%2F) Короче говоря, отличный бесплатный курс для изучения Deep Learning используя стек Numpy, Scipy, Pandas и Matplotlib.

1. Основы глубокого обучения [БЕСПЛАТНЫЙ курс Udemy]

Это еще один бесплатный курс глубокого обучения, который вы можете пройти на Udemy, чтобы изучить основы нейронных сетей и основы глубокого обучения. Этот 1,5-часовой курс преподает Сунил Кумар Мишра, и он абсолютно бесплатный, все, что вам нужно, это бесплатная учетная запись Udemy, чтобы присоединиться к этому курсу.

Это также вводный курс, который подходит для новичков, которые ничего не знают о глубоком обучении и хотят начать с нуля. Попутно вы узнаете об эволюции глубоких нейронных сетей и их применении в таких областях, как распознавание изображений, обработка естественного языка и т. д.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому курсу — Основы глубокого обучения

7. Курс машинного обучения для начинающих [FreeCodecamp]

Это еще один бесплатный онлайн-курс, посвященный концепциям машинного обучения. Он доступен бесплатно на Youtube на канале YouTube freecodecamp.

Это всеобъемлющий 9-часовой курс Youtube, который очень похож на платные курсы, такие как Машинное обучение AZ: Практические занятия по Python и R.

Этот курс научит вас теории и практическому применению концепций машинного обучения с нуля. Этот курс разработан Аюшем Сингхом, 15-летним ребенком, но вы будете восхищаться его педагогическим мастерством и глубиной знаний.

⭐️ Содержание курса ⭐️

⌨️ (0:00:00) Введение в курс

⌨️ (0:04:34) Основы машинного обучения

⌨️ (0:25:22) Контролируемое обучение и неконтролируемое углубленное обучение

⌨️ (0:35:39) Линейная регрессия

⌨️ (1:07:06) Логистическая регрессия

⌨️ (1:24:12) Проект: Прогноз цен на жилье

⌨️ (1:45:16) Регуляризация

⌨️ (2:01:12) Машины опорных векторов

⌨️ (2:29:55) Проект: Предсказатель курса акций

⌨️ (3:05:55) Анализ главных компонентов

⌨️ (3:29:14) Теория обучения

⌨️ (3:47:38) Деревья решений

⌨️ (4:58:19) Обучение ансамблю

⌨️ (5:53:28) Прокачка, часть 1

⌨️ (6:11:16) Прокачка, часть 2

⌨️ (6:44:10) Обучение ансамблю стекирования

⌨️ (7:09:52) Обучение без присмотра, часть 1

⌨️ (7:26:58) Обучение без присмотра, часть 2

⌨️ (7:55:16) К-Минс

⌨️ (8:20:21) Иерархическая кластеризация

⌨️ (8:50:28) Проект: Прогноз сердечной недостаточности

⌨️ (9:33:29) Проект: Детектор спама/ветчины

Курс можно посмотреть прямо здесь или на ютубе, вот ссылка -

https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc

8. Введение в визуализацию данных с Seaborn [БЕСПЛАТНЫЙ курс DataCamp]

Многие доступные библиотеки визуализации для языка python, а еще одна, широко используемая для статистической визуализации и настройки, известна как seaborn, которая широко используется аналитиками данных.

Этот бесплатный курс предлагается Datacamp, ведущей платформой для изучения навыков работы с данными, включая машинное обучение. графики, использующие большинство возможностей Seaborn, что добавляет к вашему графику третью переменную. Позже вы научитесь визуализировать две количественные и категориальные переменные и настраивать морские графики.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому бесплатному курсу - Введение в визуализацию данных с Seaborn

9. Изучите Keras: создайте 4 приложения для глубокого обучения

Это отличный бесплатный курс Udemy для изучения еще одной мощной библиотеки машинного обучения Python под названием Keras. Если вы не знаете, Keras — это мощная и простая в использовании библиотека Python для разработки и оценки моделей глубокого обучения.

Он включает в себя эффективные библиотеки численных вычислений, такие как Theano и [TensorFlow] (https://hackernoon.com/top-5-tensorflow-and-ml-courses-for-programmers-8b30111cad2c). Он позволяет вам определять и обучать модели нейронных сетей с помощью нескольких коротких строк кода, что просто потрясающе.

Этот бесплатный курс глубокого обучения научит вас создавать комплексный проект машинного обучения Python с использованием [Keras] (https://www.java67.com/2020/06/top-5-courses-to-learn-pytorch). -and-keras.html) и настроить модель глубокого обучения и нейронную сеть.

Лучшая часть этого бесплатного онлайн-курса заключается в том, что инструктор просматривает каждую строку кода, чтобы вы могли понять модель и процесс.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому бесплатному курсу — [Изучите Keras: создайте 4 приложения для глубокого обучения] (https://click.linksynergy.com/deeplink?id=CuIbQrBnhiw&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com %2Fкурс%2Flearnkeras%2F)

10. [Как думать об алгоритмах машинного обучения] (https://pluralsight.pxf.io/c/1193463/424552/7490?u=https%3A%2F%2Fwww.pluralsight.com%2Fcourses%2Fmachine-learning-algorithms) [Бесплатная пробная версия]

Если вы не знаете вопрос, вы, вероятно, не получите правильного ответа, и этот курс посвящен тому, чтобы задавать правильные вопросы по машинному обучению.

Машинное обучение стоит за одной из самых крутых технологических инноваций сегодня, но, вопреки распространенному мнению, вам не нужно быть математическим гением, чтобы успешно применять [машинное обучение] (https://becominghuman.ai/top-10-courses- для изучения тензорного потока для машинного обучения в 2020 году-39a31e7cd84b).

Сначала вам нужно определить, может ли машинное обучение предоставить подходящее решение, и в этом курсе вы научитесь определять такие ситуации.

Темы, затронутые в этом курсе, включают классификацию данных, прогнозирование отношений с использованием регрессии, рекомендации продукта и кластеризацию больших наборов данных в значимые группы.

Кстати, вам необходимо членство в Pluralsight чтобы получить доступ к этому курсу, который стоит около 29 долларов в месяц. С другой стороны, Pluralsight — отличный ресурс, и членство в нем определенно стоит каждой потраченной копейки. Я купил годовой абонемент со скидкой.

В любом случае, даже если у вас нет членства в Pluralsight, вы можете по-прежнему получите доступ к этому курсу бесплатно, подписавшись на 10-дневную бесплатную пробную версию без каких-либо обязательств, что обеспечивает 200 минут просмотра.

В целом, отличный курс для получения общего представления о том, что такое машинное обучение и как его использовать для решения реальных задач. Это один из базовых курсов по машинному обучению, но я остановил его, потому что он не совсем бесплатный.

11. Ускоренный курс по глубокому обучению для начинающих [FreeCodecamp]

Это бесплатный видеокурс на Youtube для изучения глубокого обучения за 1,5 часа. Этот ускоренный курс глубокого обучения для начинающих преподает Джейсон Дсоуза, и он доступен бесплатно на канале Youtube Freecodecamp.

В этом бесплатном курсе глубокого обучения вы изучите основные концепции и терминологию

Глубокое обучение, подветвь машинного обучения.

Этот курс предназначен для абсолютных новичков без опыта программирования. Вы узнаете ключевые идеи глубокого обучения без кода.

Вы также узнаете о нейронных сетях, конструкциях машинного обучения, таких как контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением, различных типах архитектур нейронных сетей и многом другом.

Вы можете посмотреть полное видео здесь или на Youtube, это бесплатно

Ссылка здесь -

https://www.youtube.com/watch?v=VyWAvY2CF9c

Какой лучший бесплатный курс по машинному обучению?

На мой взгляд, курс по машинному обучению от Coursera — лучший бесплатный курс по машинному обучению.

Как получить бесплатный курс по машинному обучению?

Просто присоединитесь к любому из этих бесплатных курсов на Udemy, Coursera, DataCamp и FreeCodecam и начните обучение, купон не требуется.

Какой лучший курс по машинному обучению?

Когда дело доходит до лучшего курса, я голосую за Машинное обучение AZ: Практические занятия по Python и R Кирилла Еременко и его команды суперданных за огромную глубину, содержание и качество. Этот курс содержит более 44 часов контента по запросу, он очень высокого качества и затрагивает практически все важные области науки о данных и машинного обучения.

Какой лучший курс по машинному обучению для начинающих?

На мой взгляд, курс Андрея Негаойе «Полное машинное обучение и наука о данных: от нуля до мастерства» — лучший курс по машинному обучению для начинающих из-за стиля преподавания Андрея, структуры курса, викторин, упражнений и количества повторений, которые вам не надоест.

Стоит ли получать сертификаты Coursera?

Да, они того стоят, поскольку их предоставляют университеты высшего уровня и такие компании, как Google. они имеют ценность. Это не просто сертификат об окончании, как многие другие платформы, я имею в виду Udemy. Это означает, что курсы, которые вы пройдете через Coursera, будут гораздо более ценными для вашего будущего и вашей карьеры.

Является ли машинное обучение хорошей карьерой?

Да, машинное обучение — это отличный карьерный путь, если вы интересуетесь данными, автоматизацией и алгоритмами, так как ваш день будет посвящен анализу больших объемов данных, их внедрению и автоматизации. Если для вас важны деньги, карьера в области машинного обучения также имеет отличную базовую зарплату.

Это все о некоторых из лучших бесплатных курсов по машинному обучению, глубокому обучению и искусственному интеллекту. Как я уже сказал, это новые технологии, которые будут править миром в ближайшие годы, поэтому изучение их сейчас даст вам ценный опыт, и вы будете намного впереди других.

На данный момент специалист по машинному обучению тоже получает очень солидную зарплату и решает интересные мировые задачи. Следовательно, это не только выгодно с финансовой точки зрения, но и работает действительно здорово.

Другие Курсы по программированию, которые могут вам понравиться

• [10 курсов для изучения науки о данных] (https://dev.to/javinpaul/10-data-science-and-machine-learning-courses-for-programmers-look-to-switch-career-57kd)

• [Дорожная карта DevOps для программистов] (https://javarevisited.blogspot.com/2018/09/the-2018-devops-roadmap-your-guide-to-become-DevOps-Engineer.html)

• [5 лучших книг для изучения Python для науки о данных] (https://javarevisited.blogspot.com/2019/08/top-5-python-books-for-data-science-and-machine-learning.html)

• 10 фреймворков, которые должны изучить Java и веб-разработчики

• [5 лучших курсов по шаблонам проектирования Java для программистов] (https://javarevisited.blogspot.com/2018/02/top-5-java-design-pattern-courses-for-developers.html)

• 5 бесплатных курсов для изучения Maven и Jenkins

• [5 лучших курсов для изучения Tableau для визуализации данных] (https://javarevisited.blogspot.com/2019/07/top-5-tableau-online-courses-and-certifications-for-data-science-engineers.html )

• [5 лучших инструментов визуализации данных, которые вы должны изучить] (https://www.java67.com/2020/07/top-5-data-visualization-tools-every.html)

• 5 лучших курсов для изучения искусственного интеллекта

• 10 бесплатных курсов Java для опытных разработчиков

• 5 бесплатных курсов для изучения Core Spring и Spring Boot

• 10 бесплатных курсов по изучению Docker

• [Дорожная карта разработчиков React JS] (https://javarevisited.blogspot.com/2018/10/the-2018-react-developer-roadmap.html)

Спасибо, что прочитали эту статью. Если вам нравятся эти лучшие бесплатные курсы по глубокому обучению и машинному обучению, поделитесь ими со своими друзьями и коллегами. Если у вас есть какие-либо вопросы или отзывы, пожалуйста, оставьте заметку.

П. S*: Если вы ищете лучший курс по машинному обучению и не возражаете заплатить немного денег, тогда Машинное обучение AZ: Практические занятия по Python и R — идеальный курс для начала. Это будет правильным выбором для изучения машинного обучения с нуля.*

Также опубликовано здесь.