Лучшие курсы машинного обучения - 5 лучших онлайн-курсов
Хотя многие из вас, вероятно, слышали термин «машинное обучение», подавляющее большинство из нас не знакомы с тем, что на самом деле означает этот термин, и насколько важны технологии в нашей повседневной жизни.
Вы когда-нибудь пользовались Spotify? Вы когда-нибудь смотрели фильм на Netflix? У вас есть Amazon Echo или устройство iOS? Если да, то вы уже использовали машинное обучение и, вероятно, используете его даже больше, чем вы думаете.
Согласно Google Trends, машинное обучение быстро опередило искусственный интеллект по объему поиска. Из-за резкого всплеска интереса за последние несколько лет машинное обучение является одним из самых популярных и востребованных технических навыков.
В этой статье я расскажу о том, что такое машинное обучение, и почему оно стало таким популярным выбором профессии для людей. Я также поделюсь лучшими онлайн-курсами по машинному обучению (обнаруженными после исчерпывающего исследования), которые помогут вам погрузиться глубже, если вам интересно. Начнем?
Что такое машинное обучение?
По своей сути машинное обучение направлено на то, чтобы компьютеры лучше могли самостоятельно принимать решения.
Машинное обучение автоматизирует и улучшает способность компьютеров к обучению на основе их опыта без необходимости какого-либо дополнительного программирования или взаимодействия с человеком. Инженеры по машинному обучению создают модели, которые позволяют компьютерам обрабатывать огромные объемы данных, а затем использовать эти данные для принятия независимых решений.
Благодаря интеллектуальному анализу прошлых данных модели машинного обучения помогают компьютерам учиться на шаблонах.
Студенты, которые решат изучать машинное обучение онлайн, узнают все о том, как данные, алгоритмы и статистические модели позволяют компьютерам выполнять задачи без каких-либо других инструкций.
Возьмем, к примеру, Netflix.
Одним из основных факторов, повлиявших на успех гиганта потоковой передачи фильмов, является его способность использовать машинное обучение для улучшения сервиса для своих пользователей. Вы когда-нибудь задумывались, насколько точны рекомендации Netflix по фильмам? Netflix использует ИИ для анализа истории просмотров миллионов подписчиков, а затем извлекает эти данные, чтобы точно предсказать, какие фильмы лучше всего соответствуют вашим интересам.
Но использование машинного обучения на этом не заканчивается. Компания также использует эту технологию для создания иллюстраций и эскизов, поиска мест установки фильмов, редактирования собственного медиаконтента и оптимизации качества потоковой передачи.
Хотя основные формы машинного обучения существуют с 1950-х годов, только совсем недавно инженеры обладали технологической способностью управлять большими данными с помощью сложных математических вычислений, по крайней мере, в любом практическом масштабе. С развитием высокопроизводительных компьютерных систем появилась возможность аппаратного обеспечения обрабатывать объем данных, необходимых для работы современного машинного обучения.
Почему так популярны онлайн-курсы машинного обучения?
Популярность машинного обучения резко возросла за последние несколько лет. Способность компьютерных ученых создавать инновационные продукты, такие как беспилотный автомобиль, и онлайн-приложения, такие как Netflix и Google, вызвала такой энтузиазм в области ИИ, как никакие другие технические разработки в новейшей истории.
Ожидается, что к 2025 году рынок искусственного интеллекта превратится в индустрию с оборотом 59,8 миллиарда долларов, и эта цифра станет еще более впечатляющей, если вы узнаете, что текущая стоимость оценивается примерно в 3,5 миллиарда долларов. Это большой потенциал роста
Настоящим ударом является то, что, хотя только 4,5% исследователей данных, о которых сообщают сами, работают специально как инженеры по машинному обучению, более 65% организаций перейдут на ИИ в следующие 24 месяца. В результате спрос на знающих специалистов по машинному обучению находится на рекордно высоком уровне, но количество компьютерных ученых, ищущих работу в сфере машинного обучения, по-прежнему относительно невелико.
Вы слышите гудение в воздухе? Это звук возможности.
Из-за статистического несоответствия между интересами организаций и количеством специалистов по данным, которые связывают свою карьеру с машинным обучением, сейчас самое время познакомиться с областью машинного обучения.
5 лучших онлайн-курсов по машинному обучению
Найти лучший онлайн-курс машинного обучения может быть непросто, если вы не знаете, с чего начать. Эти проверенные курсы от Coursera - пять из самых популярных вариантов, которые я обнаружил в ходе моего исследования.
Для тех из вас, кто не слышал этого названия, Coursera предлагает курсы, проводимые одними из самых известных и уважаемых образовательных учреждений под руководством инструкторов мирового уровня. Они предлагают широкий выбор уровней приверженности, некоторые курсы занимают 4–6 недель, в то время как программы специализации могут занимать гораздо больше времени и требовать более высокого уровня приверженности.
Все следующие курсы имеют высокие оценки предыдущих студентов и проводятся уважаемыми учебными заведениями и преподавателями.
Машинное обучение №1
Этот учебный курс по машинному обучению, предлагаемый Стэнфордским университетом, дает широкий обзор машинного обучения, интеллектуального анализа данных и статистического распознавания образов. Охватываемые темы включают обучение с учителем, обучение без учителя и передовой опыт. Студенты получат навыки логистической регрессии, искусственных нейронных сетей и алгоритмов.
Учебная программа курса включает тематические исследования и практические приложения, позволяющие студентам получить хорошее представление о том, как применяются алгоритмы обучения. Этот курс идеально подходит для всех, кто заинтересован в том, чтобы погрузиться в тему, чтобы выяснить, заинтересованы ли они в более глубоком изучении темы. Студенты могут рассчитывать, что этот курс займет около 55 часов.
# 2 Начало работы с машинным обучением
Этот курс, предлагаемый Google Cloud, затрагивает историю машинного обучения и обсуждает, почему нейронные сети так полезны для решения современных задач науки о данных. Студенты узнают, почему машинное обучение так популярно, как оценивать и оптимизировать модели, как решать общие проблемы, которые могут возникнуть, и как создавать наборы тестовых данных, которые можно масштабировать и воспроизводить.
Этот курс предназначен для студентов со средним уровнем понимания темы и рассчитан на прохождение 7 часов.
Зацени
# 3 Основы машинного обучения: пример из практики
Подход - этот курс, предлагаемый Вашингтонским университетом, ориентирован на предоставление практического опыта через серию практических тематических исследований. Например, к концу курса студенты поймут, как использовать машинное обучение для прогнозирования цен на недвижимость на основе характеристик дома, рекомендовать продукты, искать изображения и т. Д.
Студенты, завершившие этот курс, научатся определять потенциальные способы применения машинного обучения, описывать различия между регрессией, классификацией и кластеризацией и многое другое. Срок завершения «Основы машинного обучения: подход к изучению конкретного случая» оценивается примерно в 24 часа.
# 4 Введение в машинное обучение
Университет Дьюка предлагает этот курс, который дает базовое понимание машинного обучения и моделей машинного обучения. Студенты смогут продемонстрировать, как эти модели могут использоваться для решения сложных задач на самых разных рынках.
Студенты получат практический опыт, выполняя практические упражнения. В упражнениях учащимся рассказывается, как использовать TensorFlow и популярные библиотеки с открытым исходным кодом в своей работе по машинному обучению. Предполагается, что этот курс займет 14 часов и лучше всего подходит для студентов, которые уже имеют средний уровень навыков.
Специализация №5 по машинному обучению
Для студентов, желающих выбрать более интенсивный путь, специализация по машинному обучению, предлагаемая Вашингтонским университетом, предлагает серию из четырех курсов, включая метод практического изучения (упомянутый выше), регрессию, классификацию и кластеризацию и поиск. Эти четыре курса призваны помочь вам овладеть навыками машинного обучения, и каждый из них включает в себя практический проект.
Студенты, окончившие все четыре курса, получат сертификат машинного обучения, который они смогут показать потенциальным работодателям, чтобы подтвердить свои знания и опыт. Предполагается, что полная специализация займет 8 месяцев для студентов, работающих над курсовой работой по 6 часов в неделю.
Чтобы обернуть это
Ожидается, что в ближайшие несколько лет индустрия искусственного интеллекта будет бурно развиваться, и, пройдя один из изученных мною курсов, вы сможете найти работу в индустрии машинного обучения.
Выбор курса, проводимого уважаемыми инструкторами и учреждениями, - один из наиболее важных шагов, которые вы можете предпринять, чтобы показать потенциальным работодателям, что у вас есть опыт и знания, чтобы идеально подходить для их команды.
Для получения дополнительной информации о других популярных платформах онлайн-курсов вы всегда можете ознакомиться с этим сравнением от The Crowder.
Понравилась эта статья? Покажи мне свои аплодисменты :)
