Глядя на все улучшения, происходящие в технологии машинного обучения, здесь представлен список онлайн-руководств по машинному обучению, которые, я считаю, могут оказать невероятную помощь людям, которые стремятся изучить и освоить технологию машинного обучения. Эти полные публикации были разработаны с учетом всех требований предприятия и помогают учащимся успешно обновлять свои навыки и продолжать оставаться впереди в конкурентной борьбе. Давайте теперь обсудим эти курсы

10 лучших онлайн-курсов по машинному обучению [2020].

1. Машинное обучение и обучение нейронной сети в MATLAB

Машинное обучение — это развивающаяся отрасль искусственного интеллекта, и оно сулит большие перспективы для будущих поколений. В этом курсе мы поговорим о машинном обучении и искусственных нейронных сетях, а также о том, как реализовать простую модель машинного обучения в MATLAB.

Для кого этот курс:

  • Всем, кто заинтересован в изучении основных концепций машинного обучения и нейронных сетей.

Что вы узнаете:

  • Вы узнаете о машинном обучении и о том, как обучить простую модель в MATLAB на простом наборе данных. Вы также познакомитесь с некоторыми основами MATLAB и узнаете, как писать и запускать сценарии в MATLAB. Вы сможете импортировать свой собственный набор данных и обучать его, используя различные параметры, чтобы создать интерактивную модель прогнозирования.

Возможности курса:

  • Продолжительность курса:01 час 30 минут
  • Количество лекций: 6
  • Язык: английский
  • Тип курса: Самостоятельный онлайн-курс
  • Доступ в приложении для Android и iOS: да.

Записаться на этот курс можно здесь

2. Дорожная карта к искусственному интеллекту и машинному обучению

Этот курс создан для всех претендентов на искусственный интеллект, у которых есть много вопросов, таких как

  • Каковы предпосылки для изучения ИИ?
  • Что такое дорожная карта для запуска проекта машинного обучения (ML)
  • Как выбрать лучший язык программирования для ИИ?
  • Сколько математических знаний необходимо для ИИ?
  • Какой лучший AI Engine/Tool/Framework для AI? и так далее..

Для кого этот курс:

  • Претенденты на искусственный интеллект
  • Претенденты на машинное обучение
  • Любопытство узнать об искусственном интеллекте

Что вы узнаете:

  • Основная идея искусственного интеллекта и машинного обучения
  • Предварительные условия или дорожная карта для запуска проекта машинного обучения (ML)
  • Как выбрать лучший язык программирования для ИИ?
  • Сколько математических знаний необходимо для ИИ?
  • Какой лучший AI Engine/Tool/Framework для AI?
  • Зачем нам нужно изучать алгоритм?
  • Типы алгоритмов машинного обучения с примерами сценариев в реальном времени

Возможности курса:

  • Продолжительность курса: 54 минуты
  • Количество лекций: 7
  • Язык: английский
  • Тип курса: Самостоятельный онлайн-курс
  • Доступ в приложении для Android и iOS: Да.

Записаться на этот курс можно здесь

3. Машинное обучение с использованием Python: практическое обучение

В этом курсе мы рассмотрим следующие темы: Библиотеки Python для обработки и визуализации данных, такие как numpy, matplotlib и pandas. Линейная алгебра, исследовательский анализ данных, линейная регрессия, различные методы классификации, кластеризация, уменьшение размерности и искусственные нейронные сети.

Для кого этот курс:

Студенты, которые получают степень бакалавра или магистра в области статистики, математики, компьютерных наук, экономики или любых инженерных областей. Студенты должны иметь немного знаний в области кодирования и математики на уровне бакалавриата.

Что вы узнаете:

  • Линейная регрессия, SVR, регрессия дерева решений, регрессия случайного леса
  • Полиномиальная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • K-NN, SVM, Kernel SVM, Наивный Байес, Классификация дерева решений
  • Случайная классификация леса
  • Кластеризация: K-средние, иерархическая кластеризация
  • Визуализация данных в Python с помощью MatPlotLib и Seaborn
  • Уменьшение размерности: PCA, PCA sklearn
  • Обучение с учителем и обучение без учителя
  • Машина опорных векторов
  • Проклятие размерности
  • Нейронные сети

Возможности курса:

  • Продолжительность курса: 07 часов 07 минут
  • Количество лекций: 48
  • Язык: английский
  • Тип курса: Самостоятельный онлайн-курс
  • Доступ в приложении для Android и iOS: Да.

Записаться на этот курс можно здесь

4. НАУКА ДАННЫХ с МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ И АНАЛИТИКОЙ ДАННЫХ

Самый полный курс по науке о данных на рынке, охватывающий полные концепции жизненного цикла науки о данных, включая сбор данных, извлечение данных, очистку данных, исследование данных, преобразование данных, разработку функций, интеграцию данных, интеллектуальный анализ данных, построение моделей прогнозирования, визуализацию данных и развертывание решения у заказчика. Навыки и инструменты, начиная от статистического анализа, интеллектуального анализа текста, регрессионного моделирования, проверки гипотез, прогнозной аналитики, машинного обучения, глубокого обучения, нейронных сетей, обработки естественного языка, прогнозного моделирования, R Studio, языков программирования, таких как программирование R, Python, широко рассматриваются как часть этого тренинга по науке о данных.

Для кого этот курс:

  • Все выпускники имеют право изучать этот курс

Что вы узнаете:

  • НАУКА ДАННЫХ с МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ и АНАЛИТИКОЙ ДАННЫХ с использованием R, PYTHON, WEKA и SQL
  • Этот курс предназначен для всех выпускников, а также для профессионалов в области программного обеспечения, которые хотят изучать науку о данных простыми и легкими шагами, используя программирование R, программирование Python, набор инструментов WEKA и SQL.

Возможности курса:

  • Продолжительность курса: 72 часа 23 минуты.
  • Количество лекций: 86
  • Язык: английский
  • Тип курса: Самостоятельный онлайн-курс
  • Доступ в приложении для Android и iOS: Да.

Записаться на этот курс можно здесь

5. Machine Learning Adv: машины опорных векторов (SVM) в R

Вы ищете полный курс «Машины опорных векторов», который научит вас всему, что нужно для создания машин опорных векторов в R? Тогда это идеальный курс для вас. Этот курс научит вас некоторым передовым методам машинного обучения, которые представляют собой машины опорных векторов. Он охватывает все шаги, которые можно предпринять при решении бизнеса с помощью дерева решений.

Для кого этот курс:

  • Люди, которые делают карьеру в области науки о данных
  • Работающие профессионалы начинают свой путь к данным
  • Статистики нуждаются в большем практическом опыте
  • Любой, кто хочет освоить технику SVM от начального до продвинутого за короткий промежуток времени

Что вы узнаете:

  • Получите четкое представление о машинах опорных векторов
  • Понимание бизнес-сценариев, в которых применимы машины опорных векторов.
  • Настройте гиперпараметры модели машинного обучения и оцените ее производительность.
  • Используйте машины опорных векторов, чтобы делать прогнозы

Возможности курса:

  • Продолжительность курса:03 часа 04 минуты
  • Количество лекций: 26
  • Язык: английский
  • Тип курса: Самостоятельный онлайн-курс
  • Доступ в приложении для Android и iOS: Да.

Записаться на этот курс можно здесь

6. Amazon Alexa 101: Публикация навыков Alexa без программирования

Это идеальное время для изучения Alexa Skill Development. Вскоре на разработчиков Alexa Skill будет большой спрос, так как многие компании хотят добавить голосовое управление Alexa в свои продукты и услуги. В этом учебном пособии Alexa Skill обучаются необходимым навыкам, чтобы стать разработчиком Alexa Skill без необходимости кодирования. Этот курс охватывает почти все функции Alexa Skills с реальными примерами навыков (включая опубликованные навыки). После завершения этого курса вы сможете создать любой навык Alexa.

Для кого этот курс:

Тем, кто хочет научиться Развитию навыков работы с Alexa БЕЗ кодирования

Что вы узнаете:

  • Публикация Alexa Skills на Amazon в США и других странах
  • Создавайте собственные навыки для устройств Amazon Echo
  • 100% удовлетворение: этот курс имеет 30-дневную гарантию возврата денег.
  • Узнайте, как создать простой диалог между Amazon Alexa и пользователем.
  • Создание викторин
  • Создание навыка быстрого брифинга
  • Экспорт звуков из Dropbox и аудиоплееров
  • Создание и сохранение пользовательского ввода в переменных
  • Интеграция JSON API с использованием электронных таблиц Google
  • Использование живых твитов из твиттера и интеграция с Alexa
  • Получение отзывов пользователей в режиме реального времени от AirTable
  • Монетизируйте навыки Alexa и получайте прибыль
  • После окончания этого курса вы должны полностью овладеть созданием и публикацией навыков Amazon Alexa Skills без программирования.
  • 5 секретов публикации для лучших навыков Alexa и советы для того, чтобы попасть в избранное
  • Мониторинг и анализ данных для вашего приложения Alexa

Возможности курса:

  • Продолжительность курса: 02 часа 07 минут
  • Количество лекций: 15
  • Язык: английский
  • Тип курса: Самостоятельный онлайн-курс
  • Доступ в приложении для Android и iOS: Да.

Записаться на этот курс можно здесь

7. Машинное обучение с использованием R и Python

Благодаря этому курсу вы научитесь решать проблемы, связанные с данными, и реализовывать свои решения, используя мощный, но простой язык программирования, такой как R и Python, и его пакеты. После завершения этого курса вы получите общее представление о среде машинного обучения и передовых методах машинного обучения.

Для кого этот курс:

Все выпускники или продолжающие обучение студенты. Этот курс был подготовлен для профессионалов, стремящихся изучить основы R и Python и разрабатывать приложения с использованием методов машинного обучения, таких как рекомендации, классификация, регрессия и кластеризация.

Что вы узнаете:

  • Этот курс был подготовлен для профессионалов, стремящихся изучить основы R и Python для разработки приложений, использующих методы машинного обучения, такие как рекомендации, классификация и кластеризация. Благодаря этому курсу вы научитесь решать проблемы, связанные с данными, и реализовывать свои решения, используя мощный, но простой язык программирования R и Python с его пакетами. После завершения этого курса вы получите общее представление о среде машинного обучения и передовых методах машинного обучения.

Возможности курса:

  • Продолжительность курса: 69 часов 42 минуты.
  • Количество лекций:83
  • Язык: английский
  • Тип курса: Самостоятельный онлайн-курс
  • Доступ в приложении для Android и iOS: да.

Записаться на этот курс можно здесь

8. Машинное обучение и наука о данных с использованием Python для начинающих

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение — одни из самых обсуждаемых терминов в современной ИТ-индустрии. Этот курс направлен на обучение в основном концепциям машинного обучения и науки о данных для начинающих, использующих язык программирования Python с такими библиотеками, как Scikit-learn, SciPy, Matplotlib и Pandas.

Для кого этот курс:

Любой, кто хочет изучать машинное обучение и науку о данных с использованием языка программирования Python, может выбрать этот курс. Этот курс очень полезен для начинающих, которые хотят изучить эти технологии.

Что вы узнаете:

  • Машинное обучение и наука о данных для начинающих программистов с использованием python с scikit-learn, SciPy, Matplotlib и Pandas.

Возможности курса:

  • Продолжительность курса: 10 часов 19 минут
  • Количество лекций: 90
  • Язык: английский
  • Тип курса: Самостоятельный онлайн-курс
  • Доступ в приложении для Android и iOS: Да.

Записаться на этот курс можно здесь

9. Изучите искусственный интеллект для начинающих

В этом курсе вы узнаете об основных концепциях в области искусственного интеллекта. Этот курс разработан специально для начинающих. Мы шаг за шагом проведем вас через нашу интуитивно понятную учебную программу. Пожалуйста, ознакомьтесь с концепциями и проработайте тесты.

Для кого этот курс:

  • Любой, кто новичок в ИИ
  • Всем, кто хочет узнать об искусственном интеллекте
  • Всем, кто хочет начать бизнес с искусственным интеллектом
  • Всем, кто хочет знать об индустрии ИИ
  • Студенты, ученые, инженеры

Что вы узнаете:

  • Определение искусственного интеллекта
  • Применение искусственного интеллекта
  • История искусственного интеллекта
  • Определение машинного обучения
  • Типы машинного обучения
  • Ситуация в отрасли и возможности
  • Что такое экспертные системы?
  • Что такое компьютерное зрение?
  • Что такое нечеткая логическая система?

Возможности курса:

  • Продолжительность курса:01 час 08 минут
  • Количество лекций: 21
  • Язык: английский.
  • Тип курса: Самостоятельный онлайн-курс
  • Доступ в приложении для Android и iOS: Да.

Записаться на этот курс можно здесь

10. Практическое глубокое обучение: поисковая система изображений

Сегодня искусственный интеллект является одной из самых быстрорастущих областей компьютерных наук, и спрос на отличных инженеров по искусственному интеллекту растет день ото дня. Этот курс поможет вам оставаться конкурентоспособными на рынке труда в области искусственного интеллекта, научив вас самостоятельно создавать сквозной продукт глубокого обучения.

Для кого этот курс?

Как видите, курс предназначен для того, чтобы научить вас создавать с нуля собственный продукт глубокого обучения.

Что вы узнаете:

  • Что такое поисковые системы «картинка в картинку»
  • Как создать поисковую систему «картинка в картинку» на основе искусственного интеллекта
  • Как создать простой веб-интерфейс для ваших моделей глубокого обучения с помощью фреймворка Python Flask
  • Кодирование сверточной нейронной сети (CNN) с нуля в Tensorflow 1.10.0
  • Использование фреймворка Python Flask для обслуживания модели глубокого обучения в производственной среде
  • Как создать сквозной конвейер для любой модели глубокого обучения с использованием Tensorflow
  • Как создать приложение Flask с нуля

Возможности курса:

  • Продолжительность курса: 01 час 33 минуты
  • Количество лекций: 25
  • Язык: английский
  • Тип курса: Самостоятельный онлайн-курс
  • Доступ в приложении для Android и iOS: Да.

Записаться на этот курс можно здесь

Я считаю, что здесь я предоставил своим читателям лучшую коллекцию онлайн-курсов по машинному обучению. Основная цель этого блога — помочь людям найти все лучшие курсы по машинному обучению под одной крышей. Я надеюсь, что этот блог был успешным в достижении своей цели.