Udemy — одна из самых популярных в мире платформ электронного обучения на основе MOOC. У Udemy есть множество курсов по машинному обучению. Вот почему в этой статье я собираюсь поделиться с вами 10 лучшими курсами Udemy по машинному обучению. Потратьте несколько минут на эту статью и узнайте Лучшие курсы Udemy по машинному обучению.

Теперь, без дальнейших церемоний, давайте начнем -

Лучшие курсы Udemy по машинному обучению

1. Машинное обучение от А до Я™: практические занятия Python и R в науке о данных

Рейтинг- 4,5/5

Поставщик- команда SuperDataScience

Время выполнения –44 часа.

Это курс-бестселлер в Udemy. Я люблю этот курс. Этот курс не только обучает вас теории, связанной с машинным обучением, но также обеспечивает реализацию каждого алгоритма машинного обучения.

Самое приятное в этом курсе то, что вы найдете реализацию на обоих языках Python и R. Если вы новичок в машинном обучении, этот курс лучше всего подходит для вас.

Этот курс не охватывает сложные темы, но охватывает все основные темы машинного обучения. Вы также изучите основы глубокого обучения и обработки естественного языка.

Теперь давайте посмотрим на темы, затронутые в этом курсе.

Темы охватывали-

  • Предварительная обработка данных
  • Регрессия: простая линейная регрессия, множественная линейная регрессия, полиномиальная регрессия, SVR, регрессия дерева решений, регрессия случайного леса
  • Классификация: Логистическая регрессия, K-NN, SVM, Kernel SVM, Наивный Байес, Классификация дерева решений, Классификация случайного леса
  • Кластеризация: K-средние, иерархическая кластеризация
  • Обучение правилам ассоциации: Apriori, Eclat
  • Обучение с подкреплением: верхняя доверительная граница, выборка Томпсона
  • Обработка естественного языка: модель набора слов и алгоритмы НЛП
  • Глубокое обучение: искусственные нейронные сети, сверточные нейронные сети
  • Уменьшение размерности: PCA, LDA, Kernel PCA
  • Выбор модели и усиление: k-кратная перекрестная проверка, настройка параметров, поиск по сетке, XGBoost

Дополнительные преимущества-

  • Вы получите сертификат об окончании.
  • Вы также получите 74 статьи и 38 загружаемых ресурсов.
  • При этом вы получите пожизненный доступ к материалам курса.

Кто должен зарегистрироваться?

  • Этот курс предназначен для всех, кто хочет изучить машинное обучение.
  • Учащиеся, имеющие по крайней мере школьные знания по математике и желающие начать изучать машинное обучение.

Заинтересованы в регистрации?

Если да, ознакомьтесь с подробностями здесь: Машинное обучение A-Z™: практические занятия Python и R в науке о данных

2. Учебный курс Python для науки о данных и машинного обучения

Рейтинг- 4,6/5

Поставщик – Хосе Портилья

Время выполнения –25 часов.

Это также один из самых популярных курсов, доступных на Udemy. Этот курс научит вас, как реализовать алгоритмы машинного обучения. Этот курс также научит вас использовать Pandas для анализа данных и Seaborn для построения статистических графиков.

Теперь давайте посмотрим на темы, затронутые в этом курсе.

Темы охватывали-

  • Программирование с помощью Python
  • NumPy с Python
  • Использование фреймов данных pandas для решения сложных задач
  • Используйте pandas для обработки файлов Excel
  • Веб-скрапинг с помощью python
  • Подключить Python к SQL
  • Используйте matplotlib и seaborn для визуализации данных
  • Используйте plotly для интерактивных визуализаций
  • Машинное обучение с помощью SciKit Learn, в том числе:
  • Линейная регрессия
  • K Ближайшие соседи
  • K означает кластеризацию
  • Деревья решений
  • Случайные леса
  • Обработка естественного языка
  • Нейронные сети и глубокое обучение
  • Опорные векторные машины
  • и многое другое.

Дополнительные преимущества-

  • Вы получите Сертификат об окончании.
  • Вы также получите 13 статей и 5 загружаемых ресурсов.
  • При этом вы получите пожизненный доступ к материалам курса.

Кто должен зарегистрироваться? -

  • Тем, у кого есть хоть какой-то опыт программирования.

Заинтересованы в регистрации?

Если да, ознакомьтесь с подробностями здесь — Учебный курс Python для науки о данных и машинного обучения.

3. Машинное обучение, наука о данных и глубокое обучение с Python

Рейтинг- 4,6/5

Время выполнения –14,5 часов.

Это ориентированный на Python курс машинного обучения. Этот курс содержит практические примеры кода Python, которые вы можете использовать для справки и практики.

В этом курсе вы изучите глубокое обучение/нейронные сети (MLP, CNN, RNN) с TensorFlow и Keras, анализ настроений, регрессионный анализ, обучение с подкреплением, Разработка функций, Настройка гиперпараметров и многое другое.

После завершения этого курса есть один заключительный проект, который вам необходимо выполнить.

Дополнительные преимущества-

  • Вы получите Сертификат об окончании.
  • Вы также получите 6 статей и 1 загружаемый ресурс.
  • При этом вы получите пожизненный доступ к материалам курса.

Кто должен зарегистрироваться?

  • Те, кто знает математику хотя бы на уровне средней школы и имеет некоторый опыт программирования.

Заинтересованы в регистрации?

Если да, ознакомьтесь с подробностями здесь — Машинное обучение, наука о данных и глубокое обучение с помощью Python.

4. Tensorflow 2.0: Глубокое обучение и искусственный интеллект

Рейтинг — 4,6/5

Поставщик-Udemy

Время выполнения –21 час.

Этот курс предназначен для студентов начального уровня. Этот курс начинается с некоторых очень базовых моделей машинного обучения и переходит к современным концепциям. После этого вы изучите концепции глубокого обучения, такие как глубокие нейронные сети, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети.

Дополнительные преимущества-

  • Вы получите Сертификат об окончании.
  • При этом вы получите пожизненный доступ к материалам курса.

Кто должен зарегистрироваться?

  • Тем, кто новичок и хочет узнать о глубоком обучении и искусственном интеллекте в Tensorflow 2.0.

Заинтересованы в регистрации?

Если да, то ознакомьтесь со всеми подробностями здесь — Tensorflow 2.0: глубокое обучение и искусственный интеллект.

5. Python и машинное обучение для финансового анализа

Рейтинг — 4,6/5

Время выполнения –23 часа.

Поставщик-команда SuperDataScience

Этот курс основан на python и научит вас решать реальные проблемы в области финансов с помощью Python.

Курс начинается с концепций программирования на Python, затем вас обучают python для финансового анализа и, наконец, рассказывают, как выполнять прогнозирование цен на акции. с помощью алгоритмов машинного обучения.

В этом курсе вы узнаете о глубоких нейронных сетях, таких как сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM), кластеризация K-средних, анализ основных компонентов и обработка естественного языка (NLP) для выполнения анализ настроения акций.

Дополнительные преимущества-

  • По окончании вы получите Сертификат о прохождении курса.
  • Кроме того, вы получите полный пожизненный доступ к материалам курса и 15 загружаемым ресурсам.

Кто должен зарегистрироваться?

  • Для этого курса нет предварительных условий. Любой, кто хочет изучить машинное обучение для финансов, может записаться на этот курс.

Заинтересованы в регистрации?

Если да, то ознакомьтесь со всеми подробностями здесь — Python и машинное обучение для финансового анализа

6. Мастер-класс по Python, машинному обучению и алгоритмической торговле

Рейтинг — 4,4/5

Время выполнения –20 часов

Поставщик Mammoth Interactive

Этот курс научит вас финансам и алгоритмической торговле с использованием Python. В начале курса вы узнаете о концепциях программирования на Python, а позже вы узнаете о машинном обучении и Quantopian.

Поскольку курс утверждает, что они также будут обучать концепциям Python, но для понимания всех концепций полезно иметь некоторые предыдущие знания Python.

Дополнительные преимущества-

  • По окончании вы получите Сертификат о прохождении курса.
  • Кроме того, вы получите полный пожизненный доступ к материалам курса и 19 загружаемым ресурсам.

Кто должен зарегистрироваться?

  • Тем, у кого есть начальные знания Python и есть желание специализироваться в области финансов.

Заинтересованы в регистрации?

Если да, ознакомьтесь со всеми подробностями здесь — Мастер-класс по Python, машинному обучению и алгоритмической торговле

7. Глубокое обучение A-Z™: практические искусственные нейронные сети

Рейтинг — 4,5/5

Provider-Кирилл Еременко

Время выполнения — 22,5 часа.

Это лучший курс для изучения глубокого обучения. В этом курсе вы изучите искусственные нейронные сети, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, самоорганизующиеся карты, машины Больцмана, автоэнкодеры и основы регрессии и классификации.

На протяжении этого курса вы будете работать с наборами реальных данных, чтобы решить 6задач реального бизнеса — проблема оттока клиентов, Распознавание изображений, Прогнозирование курса акций, Обнаружение мошенничества и Системы рекомендаций.

Преподаватель этого курса Кирилл замечательный и очень понятно объясняет каждую тему.

Дополнительные преимущества-

  • Вы получите Сертификат об окончании.
  • Вы также получите 37 статей и 5 загружаемых ресурсов.
  • При этом вы получите пожизненный доступ к материалам курса.

Кто должен зарегистрироваться?

  • Те, у кого есть базовые знания в области программирования на Python и математика средней школы.

Заинтересованы в регистрации?

Если да, то посмотрите здесь — Глубокое обучение A-Z™: практические искусственные нейронные сети

8. PyTorch: глубокое обучение и искусственный интеллект

Рейтинг — 4,7/5

Provider-Lazy Programmer Inc.

Время выполнения — 23 часа.

Это лучший курс для начинающих. Он начинается с основ машинного обучения, а затем переходит к концепциям глубокого обучения, таким как глубокие нейронные сети, сверточные нейронные сети (обработка изображений) и рекуррентные нейронные сети. .

Этот курс включает в себя различные проекты, такие как Бот для торговли акциями с глубоким подкреплением, Системы рекомендаций, Генеративно-состязательные сети (GAN), Передача обучения для компьютерного зрения и NLP.

Так что это идеальный курс для вас, если вы хотите запачкать руки некоторыми проектами глубокого обучения.

Дополнительные преимущества-

  • Вы получите Сертификат об окончании.
  • Вместе с этим вы получите полный пожизненный доступ к материалам курса.

Кто должен зарегистрироваться?

  • Те, кто умеет программировать на Python и Numpy и имеет предварительное представление о производных и вероятностях.

Заинтересованы в регистрации?

Если да, то ознакомьтесь со всеми подробностями здесь — PyTorch: глубокое обучение и искусственный интеллект.

9. Завершите учебный курс Tensorflow 2 и Keras Deep Learning

Рейтинг- 4,7/5

Поставщик — Хосе Портилья

Время выполнения –19 часов.

Этот курс научит вас использовать фреймворк TensorFlow 2 для создания искусственных нейронных сетей для глубокого обучения. Этот курс использует Keras API для быстрого и простого создания моделей.

В этом курсе вы узнаете, как создавать модели для прогнозирования будущих цен на жилье, классифицировать медицинские изображения, прогнозировать данные о будущих продажах, искусственно генерировать полный новый текст и и т. д.

Дополнительные преимущества-

  • Вы получите Сертификат об окончании.
  • При этом вы получите пожизненный доступ к материалам курса.

Кто должен зарегистрироваться?

  • Тем, кто знает Python и хочет узнать оTensorFlow 2 для глубокого обучения и искусственного интеллекта.

Заинтересованы в регистрации?

Если да, ознакомьтесь с подробностями здесь — Завершите учебный курс по Tensorflow 2 и Keras Deep Learning

10. PyTorch для глубокого обучения с Python

Рейтинг — 4,6/5

Инструктор — Хосе Портилья

Время выполнения — 17 часов.

Этот курс представляет собой идеальный баланс между теорией и практическим пониманием глубокого обучения с помощью PyTorch. На протяжении этого курса вы будете работать над различными проектами.

В этом курсе вы изучите теорию нейронных сетей, искусственные нейронные сети, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, тензоры с PyTorch и т. д..

После прохождения этого курса вы сможете создавать модели глубокого обучения. Преподаватель курса Хосе Портилья имеет многолетний опыт работы профессиональным инструктором и тренером по науке о данных и программированию.

В этом курсе Хосе Портилья предоставит вам доступ к блокнотам, которые помогут вам легко и просто понять как код, так и пояснения.

Дополнительные преимущества-

  • Вы получите Сертификат об окончании.
  • Вместе с этим вы получите полный пожизненный доступ к материалам курса.

Кто должен зарегистрироваться?

  • Те, у кого есть предыдущие знания Python и кто хочет изучить PyTorch для глубокого обучения.

Заинтересованы в регистрации?

Если да, ознакомьтесь со всеми подробностями здесь — PyTorch для глубокого обучения с помощью Python.

И здесь список заканчивается. Итак, это 10 лучших курсов Udemy по машинному обучению.

Я надеюсь, что эти лучшие курсы Udemy по машинному обучению помогут вам изучить концепции машинного обучения. Я бы посоветовал вам добавить эту статью в закладки для будущих рефералов. Теперь пришло время закругляться.

Заключение

В этой статье я попытался рассказать о 10 лучших курсах Udemy по машинному обучению. Если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, не стесняйтесь спрашивать меня в разделе комментариев.

Всего наилучшего!

Наслаждайтесь обучением!

ПРИМЕЧАНИЕ.Некоторые ссылки в сообщении являются партнерскими ссылками. Это означает, что если вы нажмете на ссылку и купите курс, я получу партнерскую комиссию без каких-либо дополнительных затрат для вас😊.