Το Indeed λέει, ένας μέσος βασικός μισθός ενός Μηχανικού Μηχανικής Μάθησης στις Ηνωμένες Πολιτείες είναι 152.466 $ και αν εργάζεστε για μεγάλες μάρκες όπως το eBay, η Snap Inc ή η Cruise, τότε μπορεί να ξεπεράσει τα 200.000 $ ετησίως.
Εάν τα δεδομένα είναι κάτι που σας ιντριγκάρει, τότε το να μπείτε στη Μηχανική Μάθηση είναι αναμφίβολα μια ανταποδοτική καριέρα, επειδή ο σημερινός κόσμος λειτουργεί με δεδομένα, με αποτέλεσμα την αυξανόμενη ζήτηση για Επιστήμονες Δεδομένων και ειδικούς στη Μηχανική Μάθηση.
Αναρωτιέστε πού να μάθετε τη Μηχανική Μάθηση; Γνωρίζω ότι η κύλιση δεν τελειώνει όταν αναζητάτε έναν οδικό χάρτη για να μάθετε τη Μηχανική Εκμάθηση ή πόρους για να μάθετε την Επιστήμη των Δεδομένων στο Google.
Ωστόσο, η παρακολούθηση ενός καλά οργανωμένου μαθήματος για την εκμάθηση οποιασδήποτε δεξιότητας είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματική κατάκτησή της και η Μηχανική Μάθηση δεν διαφέρει. Έτσι, έχω επιμεληθεί μια λίστα με τα καλύτερα μαθήματα μηχανικής εκμάθησης για να μάθω από ειδικούς.
Πίνακας περιεχομένων
Πώς να αξιοποιήσετε στο έπακρο το διαδικτυακό σας μάθημα;
Εάν επιλέξετε να μάθετε online, τότε αυτές οι συμβουλές αξίζει να ακολουθήσετε.
Αυτοκίνητο: Η μάθηση στο Διαδίκτυο απαιτεί μεγάλη αυτοπειθαρχία για να παρακολουθήσετε το μάθημα μέχρι το τέλος. Δεδομένου ότι τα διαδικτυακά μαθήματα δεν διαθέτουν την υπευθυνότητα των παραδοσιακών μαθημάτων, σας προτείνω να παραμείνετε υπεύθυνοι για την πρόοδό σας για να συνεχίσετε τη μάθηση.
Μπορείτε να το επιτύχετε μοιράζοντας την πρόοδό σας με άλλους, όπως δημοσιεύοντας τα επιτεύγματά σας στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης ή λέγοντας στους φίλους σας για τις κινήσεις σας στο μάθημα.
Συμμετέχετε στη συζήτηση: Μιλήστε με τους συνομηλίκους του μαθήματος για τα μαθήματά σας και ρωτήστε τους για τα λάθη τους ενώ κάνετε το μάθημα και προτάσεις εάν είναι μπροστά στο μάθημα. Αυτό θα σας βοηθήσει να αποφύγετε κοινές μαθησιακές παγίδες και να κατακτήσετε την ύλη πιο γρήγορα.
Ρωτήστε Αμφιβολίες: Ορισμένα από τα διαδικτυακά μαθήματα συνοδεύονται από συνεδρίες διευθέτησης αμφιβολιών και άλλα σας παρέχουν ένα email ενός εκπαιδευτή για να επικοινωνήσετε μαζί του για απορίες. Γίνετε ενεργός μαθητής και λάβετε βοήθεια είτε έχετε κολλήσει σε μια εργασία για να λύσετε είτε σε μια ιδέα που πρέπει να λύσετε.
Διαχείριση χρόνου: Ο καθορισμός βραχυπρόθεσμων στόχων είναι ένας τρόπος για να φτάσετε στον προορισμό σας. Οπότε, βάλτε κάποιους εβδομαδιαίους στόχους και αποφασίστε για τον ακριβή αριθμό μαθημάτων που θα ολοκληρώσετε κάθε μέρα. Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να παρακολουθείτε την πρόοδό σας και να ολοκληρώσετε το μάθημα εγκαίρως.
Αναπτύξτε τις απαραίτητες δεξιότητες και γνώσεις για τη βιομηχανία με ένα από τα κορυφαία διαδικτυακά μαθήματα μηχανικής μάθησης. Ας δούμε αυτά τα μαθήματα τώρα!
Εξειδίκευση Μηχανικής Μάθησης
Χτίστε μια σταθερή βάση των βασικών αρχών της τεχνητής νοημοσύνης και εξερευνήστε πρακτικές δεξιότητες Μηχανικής Μάθησης με αυτήν την εξειδίκευση ML που προσφέρεται από το Stanford στο Coursera.
Διδάσκεται από τον Andrew Ng, ιδρυτή του DeepLearning.AI και συνιδρυτή του Coursera. Επιπλέον, είναι καθηγητής στο Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ. Υποθέτω ότι το βιογραφικό του και μόνο μπορεί να σας πείσει να εγγραφείτε σε αυτό το μάθημα.
Αυτή η εξειδίκευση είναι ένα πρόγραμμα 3 μαθημάτων, που ξεκινά με την εποπτευόμενη μηχανική μάθηση, που σας διδάσκει βασικούς και παραγόμενους αλγόριθμους εποπτευόμενης μάθησης, ανοίγοντας το δρόμο για μια γερή βάση στην εποπτευόμενη μάθηση.
Με βάση αυτό, το επόμενο αφορά Προηγμένους Αλγόριθμους που επικεντρώνονται στην κατασκευή νευρωνικών δικτύων και μοντέλων πολλαπλών κλάσεων. Και τέλος, το τελευταίο μάθημα – Μη εποπτευόμενη Μηχανική Εκμάθηση, εμβαθύνει στη ομαδοποίηση και σας βοηθά να δημιουργήσετε συστήματα συστάσεων.
Τι θα μάθετε;
- Οπισθοδρόμηση
- Ταξινόμηση
- Προηγμένοι αλγόριθμοι ML
- Τεχνητό Νευρωνικό Δίκτυο
- Συστήματα συστάσεων
- Tensorflow
Μηχανική μάθηση με Python
Η μηχανική εκμάθηση με Python από την IBM θα σας διδάξει διάφορους αλγόριθμους Machine Learning και τις υλοποιήσεις τους στην Python.
Αυτό το μάθημα αποτελεί μέρος σημαντικών προγραμμάτων πιστοποίησης IBM για την επιστήμη δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των IBM Data Science Professional και IBM AI Professional. Ο Saheed Aghabozorgi, Sr Data Scientist (ειδικός στην ανάπτυξη προηγμένων αναλυτικών μεθόδων) στην IBM και ο Joseph Santarcangelo, Data Scientist στην IBM, είναι οι εκπαιδευτές αυτού του μαθήματος.
Με συνολική βαθμολογία 4,7 στα 5 από περισσότερους από 13.000 μαθητές, αυτό το καλύτερο μάθημα Machine Learning είναι μια πρώτη επιλογή για πολλούς λάτρεις των δεδομένων και φοιτητές.
Χάρη στην τελευταία ενότητα του μαθήματος! θα έχετε την ευκαιρία να αποκτήσετε πρακτική εμπειρία μέσω του έργου που περιλαμβάνεται σε αυτό.
Τι θα μάθετε;
- Μηχανική Μάθηση
- Πύθων
- SciPy και scikit-learn
- Οπισθοδρόμηση
- Ταξινόμηση
- Ιεραρχική Ομαδοποίηση
Εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση
Η Εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση καλύπτει όλα όσα πρέπει να γνωρίζει ένας αρχάριος ή ένας επαγγελματίας διαμεσολαβητών δεδομένων.
Αυτό το εισαγωγικό μάθημα αποτελεί μέρος του νανοβαθμίου Data Analyst από το Udacity. Παρακολουθήστε λοιπόν αυτό το δωρεάν και καλύτερο μάθημα Machine Learning για να αποφασίσετε εάν το πτυχίο νανο αξίζει τον χρόνο και την επένδυσή σας.
Αυτό το μάθημα είναι ένα πλήρες πακέτο που σας καθοδηγεί στον κύκλο ζωής της Μηχανικής Μάθησης από άκρο σε άκρο, συμπεριλαμβανομένης της διερεύνησης δεδομένων, της εξαγωγής σχετικών χαρακτηριστικών, της επιλογής του καλύτερου αλγορίθμου ML και της δοκιμής της απόδοσης του μοντέλου.
Το καλό είναι ότι το μάθημα δεν σας ρίχνει απλώς θεωρίες και περιμένει να τις απορροφήσετε σαν σφουγγάρι, αλλά σας δείχνει πρακτικές περιπτώσεις χρήσης για διαισθητική μάθηση.
Τι θα μάθετε;
Μηχανική Μάθηση στην Παραγωγή
Το Intro to Machine Learning in Production είναι το πρώτο μάθημα στην εξειδίκευση Mlops, στο οποίο κάθε μάθημα επικεντρώνεται σε κάθε πτυχή της ανάπτυξης μοντέλων ML στην παραγωγή.
Η κατανόηση της Μηχανικής Μάθησης και της Επιστήμης Δεδομένων είναι σημαντική, αλλά η αποτελεσματική κλιμάκωση της εργασίας σας στην παραγωγή θα σας προσφέρει ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Εάν είστε κάποιος που αγαπά τα δεδομένα και την ανάπτυξη, τότε αυτό το μάθημα μπορεί να είναι αυτό που αναζητάτε.
Το μάθημα επικεντρώνεται περισσότερο στα συστήματα ανάπτυξης ML και στη δημιουργία στρατηγικών μοντέλων που λειτουργούν απρόσκοπτα στην παραγωγή. Επίσης, θα δείτε πώς να δημιουργείτε και να τρέχετε ολοκληρωμένα συστήματα ML στην παραγωγή με ελάχιστο κόστος και μέγιστη απόδοση.
Θυμάστε τον Andrew Ng; συγγραφέας του μαθήματος εξειδίκευσης ML σε αυτόν τον κατάλογο. Λοιπόν, θα χαρείτε να μάθετε ότι ο ίδιος ειδικός δεδομένων δίδαξε και αυτό το μάθημα.
Τι θα μάθετε;
- Κύκλος ζωής και ανάπτυξη ML
- Επιλογή μοντέλων και στρατηγικές εκπαίδευσης
- Αξιολόγηση μοντέλου
- Εννοιολογική μετατόπιση
- Μοντέλο βάσης
- Προκλήσεις ανάπτυξης
- Οριοθέτηση και Σχεδιασμός Έργου
Python για Επιστήμη Δεδομένων και ML
Το Udemy είναι η πιο δημοφιλής και προσιτή πλατφόρμα ηλεκτρονικής μάθησης, με πάνω από 50 εκατομμύρια μαθητές σε όλο τον κόσμο.
Όταν αναζητάτε το καλύτερο μάθημα Machine Learning για το Udemy, τότε η Python for Data Science και το ML Bootcamp σίγουρα κορυφώνονται στα αποτελέσματα.
Πρόκειται για ένα μάθημα διάρκειας 25 ωρών που δημιουργήθηκε από τον Jose Portilla, Head of Data Science for Pierian Training. Είναι ενδιαφέρον ότι μερικοί Salesforce, Starbucks και McKinsey είναι μαθητές του.
Το μάθημα σας εισάγει στον προγραμματισμό Python και στη συνέχεια σας οδηγεί σε ανάλυση δεδομένων και οπτικοποιήσεις χρησιμοποιώντας Python και τώρα περνάτε στους βασικούς αλγόριθμους Machine Learning, εφαρμόζοντας τον καθένα σε μια πρακτική περίπτωση χρήσης.
Τι θα μάθετε;
- Προγραμματισμός Python
- Πάντα για ανάλυση δεδομένων
- Seaborn για οπτικοποιήσεις
- Εφαρμογή αλγορίθμων ML
- NLP
- Νευρωνικά δίκτυα
- Εισαγωγή στα μεγάλα δεδομένα
Μάθημα Crash Learning Machine
Οι βασικές αρχές των μαθηματικών και η σύνταξη Python είναι αρκετά για να ξεκινήσει αυτό το εξαιρετικό μάθημα crash για τη Μηχανική Μάθηση από προγραμματιστές της Google.
Δεν βλέπετε ούτε έναν εκπαιδευτή να εμφανίζεται σε κάθε ενότητα του μαθήματος. Αντίθετα, μια ομάδα 2-3 ειδικών της Google παρέχει το περιεχόμενο, επιτρέποντάς τους να διδάξουν τους τομείς εξειδίκευσής τους σε αυτόν τον τεράστιο τομέα της ML.
Το μάθημα είναι ένα πακέτο 15 ωρών με 25 μαθήματα, 30+ εργασίες και πραγματικές μελέτες περιπτώσεων με διαδραστικά γραφικά. Έτσι, σε αυτό το μάθημα, θα χρησιμοποιήσετε τη Μηχανική Μάθηση εφαρμόζοντάς την σε πραγματικό χρόνο διάφορες μελέτες περιπτώσεων και πρακτικές εργασίες.
Αυτή η πλατφόρμα εκμάθησης Google Developers όχι μόνο σας προσφέρει προηγμένα μαθήματα για την επίλυση ποικίλων προβλημάτων Μηχανικής Εκμάθησης, αλλά περιλαμβάνει επίσης εξειδικευμένα μαθήματα για δέντρα αποφάσεων, ομαδοποίηση, συστήματα προτάσεων, ταξινόμηση εικόνων κ.λπ.,
Τι θα μάθετε;
- Έννοιες ML
- αλγόριθμοι ML
- Μελέτες περιπτώσεων πραγματικού κόσμου
- Τεχνικές μηχανικής ML
Μηχανική εκμάθηση CS229
Το Machine Learning CS229 είναι ένα εντατικό ακαδημαϊκό πρόγραμμα 2-3 μηνών από τη Σχολή Μηχανικών του Στάνφορντ που σας κοστίζει από 4 χιλιάδες $ έως 6 χιλιάδες $.
Δεδομένου ότι πρόκειται για ένα ζωντανό μάθημα, δεν θα διδαχτείτε μόνο τακτικές έννοιες ML αλλά και για την πρόσφατη έρευνα σχετικά με τη Μηχανική Μάθηση και τις πιο πρόσφατες υλοποιήσεις στον πραγματικό κόσμο.
Από αυτό το άρθρο, ο Tengyu Ma, επίκουρος καθηγητής πληροφορικής και στατιστικής στο Stanford, και ο Christopher Ré, αναπληρωτής καθηγητής στο Stanford AI Lab, είναι οι εκπαιδευτές.
Τα προαπαιτούμενα πρότυπα είναι λίγο υψηλότερα για αυτό το μάθημα. Θα χρειαστείτε πτυχίο με ΣΔΣ πάνω από 3. Επίσης, προτιμάται η ικανότητα προγραμματισμού σε Python και η βασική κατανόηση των Numpy και των Panda. Επιπλέον, απαιτείται γνώση του Λογισμού, της Άλγεβρας και των Πιθανοτήτων για να κατανοήσετε γρήγορα το βάθος των εννοιών που εξηγούνται.
Τι θα μάθετε;
- Επίβλεψη μάθησης
- Ομαδοποίηση
- Στατιστική αναγνώριση προτύπων
- Μείωση διαστάσεων
- Νευρωνικά δίκτυα
- Εφαρμογές ML πραγματικού κόσμου
Θεμέλια Μηχανικής Μάθησης
Το Machine Learning Foundations είναι ένα μάθημα επτά ενοτήτων από το Πανεπιστήμιο της Ουάσιγκτον που ξεκινά με μια ισχυρή εισαγωγή στην ML και πώς μεταμορφώνει τον κόσμο, στη συνέχεια εισέρχεται σε βασικές τεχνικές γνώσεις με παλινδρόμηση, συνεχίζει με ομαδοποίηση και τελειώνει με μια ειδική ενότητα για τη βαθιά μάθηση .
Η Emily Fox, Καθηγήτρια Μηχανικής Μάθησης στο Amazon στο Πανεπιστήμιο της Ουάσιγκτον, είναι η κύρια καθηγήτρια και θα είναι παρούσα σε όλο αυτό το μάθημα.
Μέχρι το τέλος αυτού του μαθήματος, θα μάθετε πώς να εξάγετε χαρακτηριστικά σε επίπεδο σπιτιού, ανάλυση συναισθήματος με βάση κριτικές πελατών, προτάσεις για προϊόντα, αποτελεσματική αναζήτηση εικόνων και πολλά άλλα δημιουργώντας ένα πραγματικό σύστημα μηχανικής μάθησης πρόβλεψης σπιτιών . Μπορείτε να εφαρμόσετε αυτές τις γνώσεις σε ένα ευρύ φάσμα προβλημάτων ML για να τα λύσετε με ευκολία.
Όμως, η εγκατάσταση και η εργασία με το Graphlab ήταν πρόκληση για πολλούς μαθητές. Επίσης, η έκδοση Python που χρησιμοποιείται σε αυτό το μάθημα είναι πλέον ξεπερασμένη, προκαλώντας προβλήματα συμβατότητας.
Τι θα μάθετε;
- Βασικά στοιχεία Python
- Έννοιες μηχανικής μάθησης
- Βαθιά μάθηση
- Ομαδοποίηση
- Συστήματα συστάσεων
Επιστήμη Δεδομένων: Μηχανική Μάθηση
Το μάθημα Επιστήμης Δεδομένων από το Χάρβαρντ σάς διδάσκει τη Μηχανική Μάθηση καθοδηγώντας σας σε κάθε φάση της δημιουργίας ενός συστήματος προτάσεων ταινιών. Αυτό το μάθημα αποτελεί μέρος του επαγγελματικού προγράμματος πιστοποίησης Επιστήμης Δεδομένων του Χάρβαρντ.
Θα δείτε σχετικά με δεδομένα προπόνησης, δημιουργία σχέσεων πρόβλεψης, περιπτώσεις υπερπροπόνησης, διασταυρούμενη επικύρωση και πολλά άλλα. Αυτό σας βοηθά να δημιουργήσετε τη διαίσθηση για τη δημιουργία συστημάτων συστάσεων για πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου, πλατφόρμες ροής OTT, νέους ιστότοπους κ.λπ.,
Αυτή η εκπαίδευση θα σας κοστίσει περίπου $100 με απεριόριστη πρόσβαση στο υλικό μαθημάτων. Ωστόσο, συνοδεύεται από μια δωρεάν έκδοση όπου έχετε περιορισμένη πρόσβαση στο υλικό και χωρίς βαθμολογημένες αξιολογήσεις για να ελέγξετε την πρόοδό σας.
Ο Rafael Irizarry, καθηγητής Βιοστατιστικής στο Πανεπιστήμιο του Χάρβαρντ, δίδαξε αυτό το μάθημα.
Τι θα μάθετε;
- Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης
- Ανάλυση κύριας συνιστώσας
- Τακτοποίηση
- Σύστημα προτάσεων ταινιών
- Διασταυρωμένη επικύρωση
Τελικές Λέξεις
Η εκμάθηση της μηχανικής εκμάθησης είναι προκλητική, αλλά εφικτή με τη λίστα με τα καλύτερα μαθήματα μηχανικής εκμάθησης που αναφέρονται σε αυτό το άρθρο. Είτε είστε αρχάριος που θέλει να δημιουργήσει βασικά στοιχεία στο ML είτε ένας μηχανικός ML που θέλει να βελτιώσει τις δεξιότητές σας, αυτή η λίστα σας καλύπτει.
Ωστόσο, εάν σκέφτεστε σοβαρά να δημιουργήσετε μια καριέρα στο ML, μην σταματήσετε όταν τελειώσετε το μάθημα. Πάρτε τις γνώσεις σας για τα μαθήματα και εφαρμόστε τις σε έργα. Επιπλέον, κρατήστε τον εαυτό σας ενημερωμένο με την τεχνολογία εμβαθύνοντας σε ερευνητικές εργασίες.
Μπορείτε επίσης να ελέγξετε αυτούς τους πόρους του PyTorch για να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας στα δεδομένα.