Faktisk sier en gjennomsnittlig grunnlønn for en maskinlæringsingeniør i USA $152 466, og hvis du jobber for store merker som eBay, Snap Inc eller Cruise, kan den gå over $200 000 per år.
Hvis data er noe som fascinerer deg, er det uten tvil en givende karriere å gå inn i Machine Learning fordi dagens verden går på data, noe som resulterer i den økende etterspørselen etter dataforskere og maskinlæringseksperter.
Lurer du på hvor du skal lære maskinlæring? Jeg vet at rullingen ikke slutter når du søker etter et veikart for å lære maskinlæring eller ressurser for å lære datavitenskap på Google.
Å ta et godt organisert kurs for å lære en hvilken som helst ferdighet er imidlertid avgjørende for å mestre det effektivt, og maskinlæring er ikke annerledes. Så jeg har samlet en liste over de beste maskinlæringskursene du kan lære av eksperter.
Innholdsfortegnelse
Hvordan få mest mulig ut av nettkurset ditt?
Hvis du velger å lære på nettet, er disse tipsene verdt å følge.
Selvmotivert: Å lære på nett krever stor selvdisiplin for å se kurset til slutt. Siden nettkurs mangler ansvarligheten til tradisjonelle klasser, foreslår jeg at du holder deg ansvarlig for fremgangen din for å komme i gang med læringen.
Du kan oppnå dette ved å dele fremgangen din med andre, for eksempel å legge ut prestasjonene dine på sosiale medier eller fortelle vennene dine om bevegelsene dine i kurset.
Bli med i diskusjonen: Snakk med kurskollegene dine om det du har lært, og spør dem om feilene deres mens de gjør kurset og forslag om de ligger foran i kurset. Dette vil hjelpe deg å unngå vanlige læringsfeller og mestre stoffet raskere.
Spør tvil: Noen av nettkursene kommer med økter for å fjerne tvil, og andre gir deg en instruktørs e-post for å kontakte dem for spørsmål. Vær en aktiv lærende og ta imot hjelp enten du står fast på en oppgave du skal løse eller et konsept å knekke.
Tidsstyring: Å sette kortsiktige mål er en vei å gå for å nå målet ditt. Så, sett deg noen ukentlige mål og bestem deg for den nøyaktige mengden kurs du skal fullføre hver dag. På denne måten kan du spore fremgangen din og fullføre kurset i tide.
Utvikle de nødvendige bransjeklare ferdighetene og kunnskapene med et av de beste nettkursene innen maskinlæring. La oss sjekke ut disse kursene nå!
Spesialisering innen maskinlæring
Bygg et solid grunnlag av AI-grunnleggende og utforsk praktiske maskinlæringsferdigheter med denne ML-spesialiseringen som tilbys av Stanford på Coursera.
Undervist av Andrew Ng, grunnlegger av DeepLearning.AI og medgründer av Coursera. På toppen av disse er han professor ved Stanford University. Jeg antar at biografien hans alene kan overbevise deg om å melde deg på dette kurset.
Denne spesialiseringen er et 3-kurs program, som begynner med Supervised Machine Learning, som lærer deg grunnleggende og avledede veiledet læringsalgoritmer, og baner vei for et solid grunnlag i veiledet læring.
Bygger på det, den neste handler om avanserte algoritmer fokusert på å bygge nevrale nettverk og multi-klasse modeller. Og til slutt, det siste kurset – Unsupervised Machine Learning, fordyper seg i clustering og hjelper deg med å bygge anbefalingssystemer.
Hva vil du lære?
- Regresjon
- Klassifisering
- Avanserte ML-algoritmer
- Kunstig nevrale nettverk
- Anbefaler systemer
- Tensorflow
Maskinlæring med Python
Maskinlæring med Python fra IBM vil lære deg ulike Machine Learning-algoritmer og deres implementeringer i Python.
Dette kurset er en del av store IBM-sertifiseringsprogrammer for datavitenskap, inkludert IBM Data Science Professional og IBM AI Professional. Saheed Aghabozorgi, Sr Data Scientist (ekspert i utvikling av avanserte analytiske metoder) ved IBM, og Joseph Santarcangelo, Data Scientist ved IBM, er instruktørene for dette kurset.
Med en samlet vurdering på 4,7 av 5 fra over 13 000 elever, er dette beste maskinlæringskurset et godt valg for mange dataentusiaster og studenter.
Takk til siste modul på kurset! du vil få en sjanse til å få praktisk erfaring gjennom prosjektet som er inkludert i det.
Hva vil du lære?
- Maskinlæring
- Python
- SciPy og scikit-learn
- Regresjon
- Klassifisering
- Hierarkisk gruppering
Introduksjon til maskinlæring
Introduksjon til maskinlæring dekker alt en nybegynner eller en mellomfagmann bør vite.
Dette introduksjonskurset er en del av Data Analyst nanodegree av Udacity. Så ta dette gratis og beste maskinlæringskurset for å avgjøre om nanograden er verdt tiden og investeringen din.
Dette kurset er en komplett pakke som veileder deg i hele livssyklusen for maskinlæring, inkludert å undersøke data, trekke ut relevante funksjoner, velge den beste ML-algoritmen og teste modellens ytelse.
Den gode delen er at kurset ikke bare kaster teorier mot deg og forventer at du absorberer dem som en svamp, men snarere viser deg praktiske bruksområder for intuitiv læring.
Hva vil du lære?
Maskinlæring i produksjon
Introduksjon til maskinlæring i produksjon er det første kurset i MLops-spesialiseringen, der hvert kurs er fokusert på hvert aspekt ved å distribuere ML-modeller i produksjon.
Det er viktig å forstå maskinlæring og datavitenskap, men effektiv skalering av arbeidet ditt til produksjon vil gi deg et konkurransefortrinn. Hvis du er noen som elsker data og distribusjon, kan dette kurset være det du søker etter.
Kurset er mer fokusert på ML-distribusjonssystemer og å lage strategiske modeller som kjører sømløst i produksjon. Du vil også se hvordan du bygger og kjører integrerte ML-systemer i produksjon til minimal kostnad og maksimal effektivitet.
Husker du Andrew Ng? forfatter av ML-spesialiseringskurset i denne listen. Vel, du vil være glad for å vite at den samme dataeksperten også underviste i dette kurset.
Hva vil du lære?
- ML livssyklus og distribusjon
- Modellvalg og treningsstrategier
- Modellvurdering
- Konseptdrift
- Modellens grunnlinje
- Utplasseringsutfordringer
- Prosjektomfang og design
Python for datavitenskap og ML
Udemy er den mest populære og rimelige e-læringsplattformen, med over 50 millioner elever over hele verden.
Når du søker etter det beste maskinlæringskurset på Udemy, topper Python for Data Science og ML Bootcamp definitivt resultatene.
Dette er et 25-timers kurs laget av Jose Portilla, leder for datavitenskap for Pierian Training. Interessant nok er noen Salesforce-, Starbucks- og McKinsey-folk hans studenter.
Kurset introduserer deg til Python-programmering og tar deg deretter inn i dataanalyse og visualiseringer ved hjelp av Python og går nå inn i kjernemaskinlæringsalgoritmene, og implementerer hver på en praktisk brukssak.
Hva vil du lære?
- Python programmering
- Pandaer for dataanalyse
- Seaborn for visualiseringer
- Implementering av ML-algoritmer
- NLP
- Nevrale nettverk
- Introduksjon til big data
Krasjkurs i maskinlæring
Grunnleggende matematikk og Python-syntaks er nok til å starte dette utmerkede lynkurset om maskinlæring fra Google-utviklere.
Du ser ikke en eneste instruktør dukke opp i hver modul av kurset. I stedet leverer et team på 2-3 Google-eksperter innholdet, slik at de kan undervise sine ekspertiseområder i dette enorme feltet av ML.
Kurset er en 15-timers pakke med 25 leksjoner, 30+ oppgaver og virkelige case-studier med interaktive bilder. Så, i dette kurset vil du bruke maskinlæring ved å bruke det i sanntid ulike case-studier og praktiske praksisoppgaver.
Denne læringsplattformen for Google Developers tilbyr deg ikke bare avanserte kurs for å løse en rekke maskinlæringsproblemer, men inkluderer også spesialiserte kurs for beslutningstrær, gruppering, anbefalingssystemer, bildeklassifisering, etc.,
Hva vil du lære?
- ML konsepter
- ML algoritmer
- Kasusstudier fra den virkelige verden
- ML ingeniørteknikker
Machine Learning CS229
Machine Learning CS229 er et 2-3 måneders intensivt akademisk program fra Stanford School of Engineering som koster deg mellom $4k til $6k.
Siden det er et livekurs, vil du ikke bare bli undervist i vanlige ML-konsepter, men også om nyere forskning på maskinlæring og de siste implementeringene i den virkelige verden.
Fra denne artikkelen er Tengyu Ma, assisterende professor i informatikk og statistikk ved Stanford, og Christopher Ré, førsteamanuensis i Stanford AI Lab, instruktørene.
Forutsetningskravene er litt høyere for dette kurset. Du trenger en bachelorgrad med en GPA på over 3. Evnen til å programmere i Python og en grunnleggende forståelse av Numpy og Pandas er også å foretrekke. Dessuten kreves kunnskap om kalkulus, algebra og sannsynlighet for raskt å forstå dybden av begrepene som er forklart.
Hva vil du lære?
- Veiledet læring
- Gruppering
- Statistisk mønstergjenkjenning
- Dimensjonsreduksjon
- Nevrale nettverk
- Real-world ML-applikasjoner
Maskinlæringsgrunnlag
Machine Learning Foundations er et sju-modulers kurs fra University of Washington som begynner med en sterk introduksjon til ML og hvordan det transformerer verden, deretter går inn i kjernetekniske forhold med regresjon, fortsetter med klynging og avsluttes med en dedikert modul om dyp læring .
Emily Fox, Amazon-professor i maskinlæring ved University of Washington, er hovedinstruktør og vil være til stede under hele kurset.
Ved slutten av dette kurset vil du lære hvordan du trekker ut funksjoner på husnivå, sentimentanalyse basert på kundeanmeldelser, anbefalinger for produkter, et effektivt søk etter bilder og mye mer ved å bygge et maskinlæringssystem for husprediksjon i den virkelige verden. . Du kan bruke disse læringene på et bredt spekter av ML-problemer for å løse dem med letthet.
Men å installere og jobbe med Graphlab var utfordrende for mange elever. Dessuten er Python-versjonen brukt i dette kurset utdatert nå, noe som forårsaker kompatibilitetsproblemer.
Hva vil du lære?
- Grunnleggende om Python
- Maskinlæringskonsepter
- Dyp læring
- Gruppering
- Anbefalingssystemer
Datavitenskap: maskinlæring
Data Science-kurs fra Harvard lærer deg maskinlæring ved å lede deg gjennom hver fase av å bygge et filmanbefalingssystem. Dette kurset er en del av Harvards profesjonelle datavitenskapssertifiseringsprogram.
Du vil se om treningsdata, bygge prediktive relasjoner, overtreningssaker, kryssvalidering og mye mer. Dette hjelper deg med å bygge intuisjon for å lage anbefalingssystemer for e-handelsplattformer, OTT-strømmeplattformer, nye nettsteder, etc.,
Denne opplæringen vil koste deg rundt $100 med ubegrenset tilgang til kursmateriell. Den kommer imidlertid med en gratisutgave hvor du får begrenset tilgang til materiale og ingen graderte vurderinger for å teste fremgangen din.
Rafael Irizarry, professor i biostatistikk ved Harvard University, underviste i dette kurset.
Hva vil du lære?
- Maskinlæringsalgoritmer
- Hovedkomponentanalyse
- Regulering
- Filmanbefalingssystem
- Kryssvalidering
Siste ord
Å mestre maskinlæring er utfordrende, men oppnåelig med listen over de beste maskinlæringskursene nevnt i denne artikkelen. Enten du er en nybegynner som ønsker å bygge grunnleggende i ML eller en ML-ingeniør som ønsker å øke ferdighetene dine, har denne listen deg dekket.
Men hvis du er seriøs med å bygge en karriere i ML, ikke sett en stopper for når kurset er ferdig. Ta kurskunnskapen din og implementer den i prosjekter. Hold deg dessuten oppdatert med teknologien ved å dykke ned i forskningsartikler.
Du kan også sjekke disse PyTorch-ressursene for å øke dataferdighetene dine.