Машинное обучение – это применение искусственного интеллекта (ИИ), которое дает системам возможность автоматически учиться и улучшаться из опыта, не будучи явно запрограммированным. Машинное обучение фокусируется на разработке компьютерных программ, которые могут получить доступ к данным и использовать его обучение для себя.
Процесс обучения начинается с наблюдений или данных, таких как примеры, прямой опыт или инструкции, чтобы искать закономерности в данных и принимать более эффективные решения в будущем на основе примеров, которые мы предоставляем. Основная цель состоит в том, чтобы позволить компьютерам учиться автоматически без вмешательства человека или помощи и соответствующим образом корректировать действия.
Если вы заинтересованы в машинном обучении и ищете отличные ресурсы, то вы попали в нужное место. В этой статье я собираюсь поделиться некоторыми из лучших онлайн -курсов, чтобы изучить машинное обучение для программистов.
1. Машинное обучение A-Z ™: практическое Python & R в науке о данных
Узнайте, как создавать алгоритмы машинного обучения в Python Programming и R языке программирования от двух экспертов по науке о данных. Автор курса – Кирилл Эременко, Хаделин де Понтевз. В момент, когда я пишу эту статью, уже зачислен более 535 000 студентов, уже зачисленные. Курс имеет 4,5 (105 265 рейтингов) из 5 звезд.
Этот курс поможет вам простым изучать сложную теорию, алгоритмы и библиотеки кодирования. Курс проведет вас по шагам в мир машинного обучения. С каждым уроком вы будете развивать новые навыки и улучшить свое понимание этого сложного, но прибыльного подполя науки о данных.
Этот курс веселый и захватывающий, но в то же время мы глубоко погружаемся в машинное обучение. Это структурировано следующим образом:
- Часть 1 – Предварительная обработка данных
- Часть 2 – Регрессия: простая линейная регрессия, множественная линейная регрессия, полиномиальная регрессия, SVR, регрессия дерева решений, регрессия случайных лесов
- Часть 3 – Классификация: логистическая регрессия, K -NN, SVM, ядра SVM, Наивная Байеса, Классификация дерева решений, классификация случайных лесов
- Часть 4 – кластеризация: K -средние, иерархическая кластеризация
- Часть 5 – Обучение правила ассоциации: Apriori, Eclat
- Часть 6 – Подкрепление обучение: верхняя уверенность, выборка Томпсона
- Часть 7-Обработка естественного языка: модель пакета слов и алгоритмы для NLP
- Часть 8 – Глубокое обучение: искусственные нейронные сети, Сверточные нейронные сети
- Часть 9 – Снижение размерности: PCA, LDA, ядра PCA
- Часть 10 – Выбор и повышение модели: K -образное перекрестное валидация, настройка параметров, поиск сетки, XGBOOST
Более того, курс заполнен практическими упражнениями, которые основаны на реальных примерах. Так что вы не только узнаете теорию, но и получите практику, создавая свои собственные модели.
И в качестве бонуса этот курс включает в себя шаблоны как Python, так и R -кода, которые вы можете загрузить и использовать в своих собственных проектах.
2. Машинное обучение, наука о данных и глубокое обучение с помощью Python
Этот курс был разработан Фрэнком Кейном известным инструктором на Удеми. В настоящее время этот курс насчитывает почти 115 200 студентов и отличные звездные рейтинги.
Этот комплексный учебник по машинному обучению включает в себя более 100 лекций, охватывающих 14 часов видео, и большинство тем включает в себя практические примеры кода Python, которые вы можете использовать для справки и для практики. Каждая концепция вводится на простом английском языке, избегая запутанной математической нотации и жаргона. Затем он продемонстрируется с помощью кода Python, с которым вы можете экспериментировать и опираться, наряду с примечаниями, которые вы можете сохранить для будущей ссылки. Вы не найдете академического, глубоко математического охвата этих алгоритмов в этом курсе – основное внимание уделяется практическому пониманию и их применению. В конце концов, вам будет предоставлен окончательный проект, чтобы применить то, что вы узнали!
Темы в этом курсе поступают из -за анализа реальных требований в списках рабочих мест ученых данных от крупнейших технических работодателей.
3. Машинное обучение с Python и NLP
Это онлайн -машинное обучение с Python и NLP -курсом преподается Veershetty Dagade. В этом курсе пользователь узнает, что такое машинное обучение, а также узнает, как разработать модели машинного обучения. Курс также включает в себя различные варианты использования для каждой темы, где студент получит возможность работать и отображать опыт обучения с различными вариантами использования.
4. Python для Data Science и Bootcamp машинного обучения
Узнайте, как использовать Python Numpy, Pandas, Matplotlib, Plotly, Scikit-Learn, машинное обучение, Tensorflow и больше библиотек и фреймворков. Автор курса – Хосе Портилла. В курсе было зачислено 292 000 учеников.
Рейтинги для курса составляют 4,5 (61 862 рейтинга) из 5, что довольно впечатляет.
Этот курс предназначен для обоих новичков с некоторым опытом программирования или опытными разработчиками, стремящимися сделать прыжок в науку о данных!
Этот всеобъемлющий курс сопоставим с другими учебными камнями науки о данных, которые обычно стоят тысячи долларов, но теперь вы можете узнать всю эту информацию за долю от стоимости! С более чем 100 HD -видео -лекциями и подробными кодами для каждой лекции это один из самых полных курсов для науки о данных и машинного обучения на Udemy!
Этот онлайн -курс научит вас программировать с помощью Python, как создавать удивительные визуализации данных и как использовать машинное обучение с Python!
5. Data Science and Machine Learning Bootcamp с R
Этот курс предназначен как для начинающих, без опыта программирования или опытных разработчиков, стремящихся сделать прыжок в науку о данных!
Этот всеобъемлющий курс сопоставим с другими учебными камнями науки о данных, которые обычно стоят тысячи долларов, но теперь вы можете узнать всю эту информацию за долю от стоимости! С более чем 100 HD -видео -лекциями и подробными кодами для каждой лекции это один из самых полных курсов для науки о данных и машинного обучения на Udemy!
Мы научим вас, как программировать с R, как создать удивительные визуализации данных и как использовать машинное обучение с R! Здесь всего несколько тем, которые мы будем изучать:
- Программирование с р
- Усовершенствованные r функции
- Использование R рам Data для решения сложных задач
- Используйте R для обработки файлов Excel
- Интернет с помощью R
- Подключите R к SQL
- Используйте GGPLOT2 для визуализации данных
- Используйте сюжет для интерактивных визуализаций
- Машинное обучение с R, включая:
- Линейная регрессия
- K Ближайшие соседи
- K означает кластеризацию
- Деревья решения
- Случайные леса
- Рабочие данные Twitter
- Нейронные сети и глубокое обучение
- Поддержка векторных машин
- И гораздо больше!
Зарегистрируйтесь в курсе и станьте ученым сегодня!
Вывод
Машинное обучение в настоящее время является одной из самых заметных карьер в ИТ -индустрии. Если вы хотите оставаться впереди в соревнованиях, вам пришлось пройти курсы машинного обучения онлайн.
В этой статье я перечислил лучшие курсы машинного обучения из Удеми. Если вы хотите работать в крупных технологических компаниях, таких как Amazon, Facebook, Google, Microsoft, IBM, то вам нужно иметь глубокие знания в области искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения.
Оригинал: “https://dev.to/iam_aprogrammer/the-best-machine-learning-courses-for-beginners-1am2”