Det siger faktisk, at en gennemsnitlig grundløn for en maskinlæringsingeniør i USA er $152.466, og hvis du arbejder for store mærker som eBay, Snap Inc eller Cruise, så kan den gå over $200.000 om året.
Hvis data er noget, der fascinerer dig, så er det uden tvivl en givende karriere at træde ind i Machine Learning, fordi nutidens verden kører på data, hvilket resulterer i den stigende efterspørgsel efter Data Scientists og Machine Learning-eksperter.
Er du i tvivl om, hvor du kan lære Machine Learning? Jeg ved, at rullen ikke slutter, når du søger efter en køreplan for at lære Machine Learning eller ressourcer til at lære Data Science på Google.
Men at tage et velorganiseret kursus for at lære enhver færdighed er afgørende for at mestre det effektivt, og Machine Learning er ikke anderledes. Så jeg har samlet en liste over de bedste maskinlæringskurser at lære af eksperter.
Indholdsfortegnelse
Hvordan får du mest muligt ud af dit online kursus?
Hvis du vælger at lære online, så er disse tips værd at følge.
Selvmotiveret: At lære online kræver stor selvdisciplin for at se kurset igennem til slutningen. Da onlinekurser mangler ansvarlighed fra traditionelle klasser, foreslår jeg, at du forbliver ansvarlig for dine fremskridt for at komme i gang med læringen.
Du kan opnå dette ved at dele dine fremskridt med andre, såsom at poste dine præstationer på sociale medier eller fortælle dine venner om dine bevægelser i kurset.
Deltag i diskussionen: Tal med dine kursuskammerater om dine erfaringer, og spørg dem om deres fejl, mens de laver kurset, og forslag, hvis de er foran i kurset. Dette vil hjælpe dig med at undgå almindelige læringsfaldgruber og mestre materialet hurtigere.
Spørg tvivl: Nogle af onlinekurserne kommer med sessioner, der afklarer tvivl, og andre giver dig en instruktørs e-mail til at kontakte dem for spørgsmål. Vær en aktiv lærende og tag hjælp, uanset om du sidder fast på en opgave, der skal løses, eller et koncept, der skal knækkes.
Tidsstyring: At sætte kortsigtede mål er en vej at gå for at nå din destination. Så sæt nogle ugentlige mål og beslut dig for den nøjagtige mængde af kurser, der skal gennemføres hver dag. På denne måde kan du spore dine fremskridt og afslutte kurset til tiden.
Udvikl de nødvendige brancheklare færdigheder og viden med et af de bedste onlinekurser i maskinlæring. Lad os se disse kurser nu!
Machine Learning specialisering
Byg et solidt fundament af AI-grundlæggende og udforsk praktiske maskinlæringsfærdigheder med denne ML-specialisering, der tilbydes af Stanford på Coursera.
Undervist af Andrew Ng, grundlægger af DeepLearning.AI og medstifter af Coursera. Oven i disse er han professor ved Stanford University. Jeg gætter på, at hans biografi alene kan overbevise dig om at tilmelde dig dette kursus.
Denne specialisering er et 3-kursus program, der begynder med Supervised Machine Learning, der lærer dig grundlæggende og afledte superviserede læringsalgoritmer, hvilket baner vejen for et solidt fundament i superviseret læring.
Med udgangspunkt i det handler den næste om avancerede algoritmer fokuseret på at bygge neurale netværk og multi-klasse modeller. Og endelig, det sidste kursus – Unsupervised Machine Learning, dykker ned i clustering og hjælper dig med at opbygge anbefalingssystemer.
Hvad lærer du?
- Regression
- Klassifikation
- Avancerede ML-algoritmer
- Kunstigt neuralt netværk
- Anbefalingssystemer
- Tensorflow
Machine Learning med Python
Machine learning med Python fra IBM vil lære dig forskellige Machine Learning-algoritmer og deres implementeringer i Python.
Dette kursus er en del af større IBM-certificeringsprogrammer inden for datavidenskab, herunder IBM Data Science Professional og IBM AI Professional. Saheed Aghabozorgi, Sr Data Scientist (ekspert i at udvikle avancerede analysemetoder) hos IBM, og Joseph Santarcangelo, Data Scientist hos IBM, er instruktørerne for dette kursus.
Med en samlet bedømmelse på 4,7 ud af 5 fra over 13.000 elever, er dette bedste maskinlæringskursus et valg for mange dataentusiaster og studerende.
Tak til kursets sidste modul! du får en chance for at få praktisk erfaring gennem projektet, der er inkluderet i det.
Hvad lærer du?
- Maskinelæring
- Python
- SciPy og scikit-learn
- Regression
- Klassifikation
- Hierarkisk klyngedannelse
Introduktion til Machine Learning
Introduktion til Machine Learning dækker alt, hvad en nybegynder eller en intermediator dataprofessionel bør vide.
Dette introduktionskursus er en del af Data Analyst nanograden fra Udacity. Så tag dette gratis og bedste maskinlæringskursus for at afgøre, om nanograden er din tid og investering værd.
Dette kursus er en komplet pakke, der guider dig i hele Machine Learning-livscyklussen, herunder undersøgelse af data, udtrækning af relevante funktioner, valg af den bedste ML-algoritme og test af modellens ydeevne.
Det gode er, at kurset ikke bare kaster teorier efter dig og forventer, at du absorberer dem som en svamp, men snarere viser dig praktiske use cases til intuitiv læring.
Hvad lærer du?
Machine Learning i produktionen
Intro til maskinlæring i produktion er det første kursus i MLops-specialiseringen, hvor hvert kursus er fokuseret på hvert aspekt af implementering af ML-modeller i produktionen.
Det er vigtigt at forstå Machine Learning og Data Science, men effektiv skalering af dit arbejde til produktion vil give dig en konkurrencefordel. Hvis du er en, der elsker data og implementering, så er dette kursus måske det, du leder efter.
Kurset er mere fokuseret på ML-implementeringssystemer og skabelse af strategiske modeller, der kører problemfrit i produktionen. Du vil også se, hvordan man bygger og kører integrerede ML-systemer i produktionen til minimale omkostninger og maksimal effektivitet.
Husker du Andrew Ng? forfatter til ML-specialiseringskurset på denne liste. Nå, du vil blive glad for at vide, at den samme dataekspert også underviste i dette kursus.
Hvad lærer du?
- ML livscyklus og implementering
- Modelvalg og træningsstrategier
- Model evaluering
- Begrebsdrift
- Model basislinje
- Implementeringsudfordringer
- Projektomfang og design
Python for Data Science og ML
Udemy er den mest populære og overkommelige e-læringsplatform med over 50 millioner elever på verdensplan.
Når du søger efter det bedste Machine Learning-kursus på Udemy, så topper Python for Data Science og ML Bootcamp absolut resultaterne.
Dette er et 25-timers kursus skabt af Jose Portilla, Head of Data Science for Pierian Training. Interessant nok er nogle Salesforce-, Starbucks- og McKinsey-folk hans elever.
Kurset introducerer dig til Python-programmering og tager dig derefter ind i dataanalyse og visualiseringer ved hjælp af Python og træder nu ind i de centrale Machine Learning-algoritmer, der implementerer hver på en praktisk use case.
Hvad lærer du?
- Python programmering
- Pandaer til dataanalyse
- Seaborn til visualiseringer
- Implementering af ML-algoritmer
- NLP
- Neurale netværk
- Introduktion til big data
Machine Learning Crash Course
Grundlæggende matematik og Python-syntaks er nok til at starte dette fremragende lynkursus om Machine Learning fra Google-udviklere.
Du ser ikke en eneste instruktør dukke op i hvert modul på kurset. I stedet leverer et team på 2-3 Google-eksperter indholdet, så de kan undervise i deres ekspertiseområder inden for dette store område af ML.
Kurset er en 15-timers pakke med 25 lektioner, 30+ opgaver og casestudier fra den virkelige verden med interaktive billeder. Så i dette kursus vil du bruge Machine Learning ved at anvende det i realtid forskellige casestudier og praktiske praksisopgaver.
Denne Google Developers læringsplatform tilbyder dig ikke kun avancerede kurser til løsning af en række maskinlæringsproblemer, men inkluderer også specialiserede kurser til beslutningstræer, klyngedannelse, anbefalingssystemer, billedklassificering osv.,
Hvad lærer du?
- ML begreber
- ML algoritmer
- Casestudier fra den virkelige verden
- ML tekniske teknikker
Machine Learning CS229
Machine Learning CS229 er et 2-3 måneders intensivt akademisk program fra Stanford School of Engineering, der koster dig mellem $4k til $6k.
Da det er et live-kursus, vil du ikke kun blive undervist i almindelige ML-koncepter, men også om nyere forskning om Machine Learning og de seneste implementeringer i den virkelige verden.
Fra denne artikel er Tengyu Ma, assisterende professor i datalogi og statistik ved Stanford, og Christopher Ré, lektor i Stanford AI Lab, instruktørerne.
Forudsætningskravene er lidt højere for dette kursus. Du skal bruge en bachelorgrad med en GPA på over 3. Evnen til at programmere i Python og en grundlæggende forståelse af Numpy og Pandas er også at foretrække. Desuden kræves kendskab til Calculus, Algebra og Sandsynlighed for hurtigt at forstå dybden af forklarede begreber.
Hvad lærer du?
- Superviseret læring
- Klynger
- Statistisk mønstergenkendelse
- Dimensionalitetsreduktion
- Neurale netværk
- ML-applikationer fra den virkelige verden
Machine Learning Fundamenter
Machine Learning Foundations er et syv-moduls kursus fra University of Washington, der begynder med en stærk intro til ML og hvordan det transformerer verden, derefter går ind i kernetekniske forhold med regression, fortsætter med klyngedannelse og slutter med et dedikeret modul om Deep learning .
Emily Fox, Amazon-professor i maskinlæring ved University of Washington, er ledende instruktør og vil være til stede under hele dette kursus.
Ved afslutningen af dette kursus vil du lære, hvordan du udvinder funktioner på husniveau, sentimentanalyse baseret på kundeanmeldelser, anbefalinger til produkter, en effektiv søgning af billeder og mange flere ved at bygge et maskinlæringssystem til husforudsigelse i den virkelige verden. . Du kan anvende disse erfaringer på en bred vifte af ML-problemer for at løse dem med lethed.
Men det var en udfordring for mange elever at installere og arbejde med Graphlab. Python-versionen, der bruges i dette kursus, er også forældet nu, hvilket forårsager kompatibilitetsproblemer.
Hvad lærer du?
- Grundlæggende om Python
- Maskinlæringskoncepter
- Dyb læring
- Klynger
- Anbefalingssystemer
Data Science: Machine Learning
Data Science-kursus fra Harvard lærer dig Machine Learning ved at lede dig gennem hver fase af opbygningen af et filmanbefalingssystem. Dette kursus er en del af Harvards professionelle Data Science-certificeringsprogram.
Du vil se om træningsdata, opbygning af prædiktive relationer, overtræningscases, krydsvalidering og meget mere. Dette hjælper dig med at opbygge intuition til at skabe anbefalingssystemer til e-handelsplatforme, OTT-streamingplatforme, nye websteder osv.,
Denne træning vil koste dig omkring $100 med ubegrænset adgang til kursusmaterialer. Det kommer dog med en gratis udgave, hvor du får begrænset adgang til materiale og ingen bedømte vurderinger til at teste dine fremskridt.
Rafael Irizarry, professor i biostatistik ved Harvard University, underviste i dette kursus.
Hvad lærer du?
- Maskinlæringsalgoritmer
- Hovedkomponentanalyse
- Regulering
- Filmanbefalingssystem
- Krydsvalidering
Afsluttende ord
At mestre maskinlæring er udfordrende, men opnåeligt med listen over de bedste maskinlæringskurser nævnt i denne artikel. Uanset om du er nybegynder, der ønsker at bygge grundlæggende i ML, eller en ML-ingeniør, der ønsker at forbedre dine færdigheder, har denne liste fået dig dækket.
Men hvis du er seriøs med at bygge en karriere i ML, skal du ikke sætte en stopper for, hvornår kurset er færdigt. Tag din kursusviden og implementer den i projekter. Hold dig desuden opdateret med teknologien ved at dykke ned i forskningsartikler.
Du kan også tjekke disse PyTorch-ressourcer for at øge dine datafærdigheder.