En gjennomsnittlig maskinlæringsingeniør i USA tjener omtrent 152 466 dollar i året. For de som arbeider for store selskaper som eBay, Snap Inc eller Cruise, kan lønnen overstige 200 000 dollar årlig.
Dersom data er noe som engasjerer deg, er maskinlæring et felt som absolutt kan være givende. Verden i dag er i stor grad datadrevet, noe som skaper en stadig økende etterspørsel etter dataforskere og eksperter innen maskinlæring.
Kanskje du lurer på hvor du kan tilegne deg kunnskap innen maskinlæring. Det kan være overveldende å lete etter en strukturert plan for læring eller gode ressurser for datavitenskap på internett.
For effektiv mestring av en ferdighet er et velorganisert kurs viktig, og maskinlæring er intet unntak. Derfor har jeg samlet en oversikt over noen av de beste kursene innen maskinlæring, ledet av anerkjente eksperter.
Hvordan få mest mulig ut av ditt nettkurs?
Her er noen råd som kan være nyttige om du velger å studere via nettbaserte kurs:
Vær selvdisiplinert: Nettstudier krever sterk egenmotivasjon for å fullføre kurset. I motsetning til tradisjonell undervisning mangler nettkurs den samme graden av kontroll, så det er viktig at du selv holder oversikt over din egen fremgang.
Dette kan du gjøre ved å dele dine prestasjoner med andre, for eksempel ved å publisere dem på sosiale medier, eller fortelle venner om dine fremskritt i kurset.
Engasjer deg i diskusjoner: Snakk med dine medstudenter om det du har lært. Spør dem gjerne om utfordringer de møter i løpet av kurset, og om de har tips å dele. Dette kan hjelpe deg med å unngå vanlige feil og mestre stoffet mer effektivt.
Spør om det du lurer på: Noen nettkurs tilbyr egne sesjoner for å besvare spørsmål, mens andre gir deg muligheten til å kontakte instruktøren direkte. Vær aktiv i din læringsprosess og søk hjelp om du står fast, enten det gjelder en oppgave eller et konsept.
Tidsstyring: Sett deg realistiske, kortsiktige mål for å holde motivasjonen oppe. Planlegg hvor mye av kurset du skal gjennomføre hver uke, og til og med hver dag. Dette vil hjelpe deg å holde oversikt over din fremgang og fullføre kurset innen tidsrammen du har satt deg.
Med de rette nettbaserte kursene kan du opparbeide deg ferdighetene og kunnskapene som er etterspurt i bransjen. La oss se nærmere på noen av de beste kursene innen maskinlæring!
Spesialisering innen maskinlæring
Denne spesialiseringen fra Stanford, tilgjengelig på Coursera, gir deg en solid innføring i det grunnleggende innen kunstig intelligens (AI) og praktiske ferdigheter innen maskinlæring.
Kurset ledes av Andrew Ng, som er grunnlegger av DeepLearning.AI, medgrunnlegger av Coursera, og professor ved Stanford University. Med en slik bakgrunn er det lett å forstå hvorfor dette kurset er så populært.
Spesialiseringen består av tre kurs. Det første kurset, «Supervised Machine Learning», tar for seg grunnleggende algoritmer for veiledet læring. Neste kurs fokuserer på mer avanserte algoritmer, som nevrale nettverk og modeller for flerklasseklassifisering. Det siste kurset, «Unsupervised Machine Learning», dykker ned i klyngeanalyse og metoder for å bygge anbefalingssystemer.
Hva lærer du?
- Regresjon
- Klassifisering
- Avanserte maskinlæringsalgoritmer
- Kunstige nevrale nettverk
- Anbefalingssystemer
- Tensorflow
Maskinlæring med Python
Kurset «Maskinlæring med Python» fra IBM gir deg en innføring i ulike maskinlæringsalgoritmer og hvordan du implementerer dem i Python.
Dette kurset er en del av flere store sertifiseringsprogrammer fra IBM innen datavitenskap og kunstig intelligens. Instruktørene er Saheed Aghabozorgi, senior dataforsker hos IBM med ekspertise innen utvikling av avanserte analyseverktøy, og Joseph Santarcangelo, også dataforsker hos IBM.
Med en gjennomsnittlig vurdering på 4,7 av 5 basert på tilbakemeldinger fra over 13 000 studenter, er dette kurset et populært valg for mange dataentusiaster og studenter.
Kurset avsluttes med et prosjekt som gir deg praktisk erfaring.
Hva lærer du?
- Maskinlæring
- Python
- SciPy og scikit-learn
- Regresjon
- Klassifisering
- Hierarkisk klyngeanalyse
Introduksjon til maskinlæring
«Introduksjon til maskinlæring» dekker det grunnleggende for både nybegynnere og de som har noe erfaring med feltet.
Dette innføringskurset er en del av datanalytikerprogrammet ved Udacity. Du kan ta dette gratis maskinlæringskurset for å vurdere om et fullt nanograd-program er noe for deg.
Kurset gir en grundig veiledning gjennom hele livssyklusen til et maskinlæringsprosjekt, fra dataanalyse til valg av algoritme og evaluering av modellens ytelse.
Kurset gir deg ikke bare teorien, men viser deg også praktiske eksempler for en mer intuitiv læringsopplevelse.
Hva lærer du?
Maskinlæring i produksjon
«Introduksjon til maskinlæring i produksjon» er det første kurset i en spesialisering fokusert på distribusjon av maskinlæringsmodeller i produksjon.
Selv om det er viktig å forstå maskinlæring og datavitenskap, vil effektiv implementering av arbeidet ditt i praksis gi deg et konkurransefortrinn. Dette kurset kan være det rette for deg om du er interessert i både data og distribusjon.
Kurset har fokus på ML-distribusjonssystemer og strategisk modellering for optimal ytelse i produksjon. Du vil også lære hvordan du kan bygge og drifte integrerte ML-systemer med minimal kostnad og maksimal effektivitet.
Dette kurset er også undervist av Andrew Ng, kjent fra tidligere nevnte ML-spesialisering.
Hva lærer du?
- ML livssyklus og distribusjon
- Modellvalg og treningsstrategier
- Modellvurdering
- Konseptdrift
- Modellens grunnlinje
- Utplasseringsutfordringer
- Prosjektomfang og design
Python for datavitenskap og ML
Udemy er en populær og prisgunstig e-læringsplattform med over 50 millioner brukere globalt.
Kurset «Python for Data Science and ML Bootcamp» er ofte blant de mest anbefalte maskinlæringskursene på Udemy.
Dette 25-timers kurset er utviklet av Jose Portilla, leder for datavitenskap ved Pierian Training. Portillas studenter inkluderer ansatte fra Salesforce, Starbucks og McKinsey.
Kurset starter med en innføring i Python-programmering, fortsetter med dataanalyse og visualisering ved hjelp av Python, og går deretter over til de sentrale algoritmene innen maskinlæring. Hver algoritme implementeres i et praktisk scenario.
Hva lærer du?
- Python programmering
- Pandas for dataanalyse
- Seaborn for visualisering
- Implementering av ML-algoritmer
- NLP (Natural Language Processing)
- Nevrale nettverk
- Innføring i big data
Krasjkurs i maskinlæring
Med grunnleggende kunnskap i matematikk og Python-syntaks kan du starte dette raske kurset i maskinlæring fra Google Developers.
Kurset ledes ikke av en enkelt instruktør, men av et team på 2-3 eksperter fra Google, som presenterer innholdet innenfor sine respektive ekspertiseområder.
Dette 15-timers kurset inneholder 25 leksjoner, mer enn 30 oppgaver og praktiske casestudier med interaktive elementer. Du vil lære om maskinlæring ved å bruke det i reelle case-studier og praktiske oppgaver.
Google Developers tilbyr også mer avanserte kurs for å løse ulike maskinlæringsproblemer, i tillegg til kurs om beslutningstrær, klyngeanalyse, anbefalingssystemer, bildeklassifisering, med mer.
Hva lærer du?
- ML-konsepter
- ML-algoritmer
- Casestudier fra virkeligheten
- ML-ingeniørteknikker
Machine Learning CS229
«Machine Learning CS229» er et intensivt akademisk program fra Stanford School of Engineering som varer i 2-3 måneder og koster mellom 4 000 og 6 000 dollar.
Dette er et livekurs, så i tillegg til standard ML-konsepter, vil du lære om nyere maskinlæringsforskning og implementeringer fra virkeligheten.
Kursansvarlige er Tengyu Ma, assisterende professor i informatikk og statistikk ved Stanford, og Christopher Ré, førsteamanuensis ved Stanford AI Lab.
Kurset har litt høyere forutsetninger. Du trenger en bachelorgrad med en karaktergjennomsnitt på over 3. Evnen til å programmere i Python og grunnleggende kunnskap om Numpy og Pandas er også ønskelig. I tillegg kreves kunnskap om kalkulus, algebra og sannsynlighet for å kunne forstå de avanserte konseptene.
Hva lærer du?
- Veiledet læring
- Klyngeanalyse
- Statistisk mønstergjenkjenning
- Dimensjonsreduksjon
- Nevrale nettverk
- Reelle ML-applikasjoner
Maskinlæringsgrunnlag
“Maskinlæringsgrunnlag” er et syv-modulers kurs fra University of Washington, som starter med en innføring i ML og dets innvirkning på verden. Deretter går kurset inn i de tekniske aspektene ved regresjon, fortsetter med klyngeanalyse, og avslutter med en dedikert modul om dyp læring.
Emily Fox, professor i maskinlæring ved University of Washington, er hovedinstruktør.
Etter å ha fullført kurset, vil du lære å trekke ut informasjon fra husdata, utføre sentimentanalyse basert på kundeanmeldelser, lage produktanbefalinger, forbedre bildesøk med mer, ved å bygge et maskinlæringssystem for husprediksjon. Disse ferdighetene kan du bruke til å løse en rekke ML-problemer.
Noen studenter har rapportert at installasjon og bruk av Graphlab kan være utfordrende. I tillegg er Python-versjonen som brukes i kurset noe utdatert, noe som kan skape kompatibilitetsproblemer.
Hva lærer du?
- Grunnleggende om Python
- Maskinlæringskonsepter
- Dyp læring
- Klyngeanalyse
- Anbefalingssystemer
Datavitenskap: Maskinlæring
Dette datavitenskapskurset fra Harvard lærer deg om maskinlæring gjennom byggingen av et filmanbefalingssystem. Kurset er en del av Harvards profesjonelle sertifiseringsprogram innen datavitenskap.
Du vil lære om trening av data, konstruksjon av prediktive relasjoner, tilfeller av overtrening, kryssvalidering med mer. Dette vil hjelpe deg med å utvikle en intuisjon for å bygge anbefalingssystemer for e-handelsplattformer, strømmetjenester og andre nettsteder.
Kurset koster rundt 100 dollar, med ubegrenset tilgang til kursmaterialet. Det finnes også en gratis versjon, men med begrenset tilgang til materialet og uten mulighet for vurdering av fremgangen.
Instruktøren for kurset er Rafael Irizarry, professor i biostatistikk ved Harvard University.
Hva lærer du?
- Maskinlæringsalgoritmer
- Hovedkomponentanalyse
- Regulering
- Filmanbefalingssystem
- Kryssvalidering
Avsluttende ord
Det kan være utfordrende å mestre maskinlæring, men med denne listen over gode maskinlæringskurs er det absolutt oppnåelig. Uansett om du er en nybegynner som ønsker å bygge en grunnleggende forståelse for ML, eller en erfaren ingeniør som ønsker å oppdatere ferdighetene dine, vil du finne noe som passer for deg her.
Dersom du har ambisjoner om å bygge en karriere innen maskinlæring, er det viktig å ikke stoppe med kursene. Bruk kunnskapen du har tilegnet deg i prosjekter. Hold deg oppdatert på utviklingen ved å lese forskningsartikler.
Du kan også utforske PyTorch-ressurser for å styrke dine datakunnskaper.