Det är intressant att notera att den genomsnittliga grundlönen för en maskininlärningsingenjör i USA ligger på cirka 152 466 dollar. Om man däremot arbetar för stora företag som eBay, Snap Inc eller Cruise kan årslönen överstiga 200 000 dollar.
Om du har ett stort intresse för data, kan en karriär inom maskininlärning vara mycket givande. I dagens samhälle är data av yttersta vikt, vilket resulterar i en ständigt ökande efterfrågan på dataforskare och experter inom maskininlärning.
Om du undrar var man kan lära sig maskininlärning, är du inte ensam. Många söker efter en vägledning eller resurser för att lära sig datavetenskap och maskininlärning på internet, vilket kan vara överväldigande.
För att effektivt bemästra maskininlärning är det av stor betydelse att gå en välstrukturerad kurs som täcker alla nödvändiga färdigheter. Därför har jag sammanställt en lista över de bästa kurserna inom maskininlärning, som leds av experter.
Hur du maximerar din onlinekurs
Om du väljer att studera online, finns det några tips som kan vara bra att ha i åtanke.
Självmotivation: Online-studier kräver mycket självdisciplin för att fullfölja kursen. Eftersom onlinekurser saknar den struktur och det ansvar som finns i traditionella klassrum, är det viktigt att du tar ansvar för din egen inlärning och framsteg.
Du kan öka din motivation genom att dela dina framsteg med andra, till exempel genom att publicera dina prestationer på sociala medier eller berätta för vänner om din utveckling i kursen.
Delta i diskussioner: Prata med dina kurskamrater om vad ni lärt er. Fråga om deras misstag under kursens gång och be om råd om de ligger före. Det hjälper dig att undvika vanliga inlärningsfallgropar och lära dig snabbare.
Ställ frågor: Vissa onlinekurser erbjuder frågestunder, medan andra ger dig instruktörernas e-postadresser för frågor. Var aktiv i din inlärning och sök hjälp om du fastnar med en uppgift eller har svårt att förstå ett koncept.
Tidsplanering: Sätt upp kortsiktiga mål för att nå ditt slutmål. Planera veckovisa mål och bestäm hur mycket av kursmaterialet du ska gå igenom varje dag. På så sätt kan du hålla koll på dina framsteg och avsluta kursen i tid.
Genom att utveckla de nödvändiga branschfärdigheterna och kunskaperna med en av dessa högkvalitativa onlinekurser inom maskininlärning, kan du ta din karriär till nästa nivå. Låt oss nu ta en titt på dessa kurser!
Specialisering inom maskininlärning
Skapa en stark grund i AI-principer och utforska praktiska färdigheter inom maskininlärning med denna specialisering som erbjuds av Stanford via Coursera.
Kursen leds av Andrew Ng, grundare av DeepLearning.AI och medgrundare av Coursera, samt professor vid Stanford University. Bara hans erfarenhet borde vara tillräcklig för att övertyga dig om att anmäla dig.
Denna specialisering består av tre kurser. Den första kursen fokuserar på övervakad maskininlärning och introducerar grundläggande och avancerade algoritmer. Denna kurs ger dig en solid grund inom området. Nästa kurs går djupare in på avancerade algoritmer med fokus på neurala nätverk och modeller med flera klasser. Den sista kursen, ”Oövervakad maskininlärning”, utforskar klustring och hjälper dig att bygga rekommendationssystem.
Vad du kommer att lära dig:
- Regression
- Klassificering
- Avancerade ML-algoritmer
- Artificiella neurala nätverk
- Rekommendationssystem
- Tensorflow
Maskininlärning med Python
Kursen ”Maskininlärning med Python” från IBM lär dig olika maskininlärningsalgoritmer och deras implementeringar med Python.
Denna kurs ingår i IBMs omfattande certifieringsprogram inom datavetenskap, inklusive IBM Data Science Professional och IBM AI Professional. Instruktörerna är Saheed Aghabozorgi, en Senior Data Scientist på IBM, och Joseph Santarcangelo, Data Scientist på IBM.
Med ett totalt betyg på 4,7 av 5 från över 13 000 studenter, är denna kurs ett utmärkt val för alla som är intresserade av data och studenter som vill lära sig mer om maskininlärning.
Tack vare kursens sista modul får du praktisk erfarenhet genom ett projekt som ingår i kursen.
Vad du kommer att lära dig:
- Maskininlärning
- Python
- SciPy och scikit-learn
- Regression
- Klassificering
- Hierarkisk klustring
Introduktion till maskininlärning
Kursen ”Introduktion till maskininlärning” täcker allt en nybörjare eller en erfaren dataproffs behöver veta.
Denna introduktionskurs är en del av Data Analyst nanodegree från Udacity. Du kan ta den här gratis kursen för att avgöra om en nanodegree är rätt val för dig.
Kursen ger en fullständig genomgång av maskininlärningens livscykel, inklusive dataundersökning, extrahering av relevanta funktioner, val av den bästa ML-algoritmen och testning av modellens prestanda.
En fördel med kursen är att den inte bara fokuserar på teori, utan även visar praktiska tillämpningar för att främja intuitiv inlärning.
Vad du kommer att lära dig:
(Innehållet saknas i originalartikeln för denna kurs)
Maskininlärning i produktion
Kursen ”Intro till maskininlärning i produktion” är den första kursen i MLops-specialiseringen. Varje kurs i specialiseringen fokuserar på olika aspekter av att distribuera ML-modeller i produktion.
Förståelse för maskininlärning och datavetenskap är viktigt, men att effektivt skala upp ditt arbete till produktion ger dig en konkurrensfördel. Om du brinner för data och distribution är den här kursen rätt för dig.
Kursen fokuserar på system för ML-distribution och skapande av strategiska modeller som fungerar smidigt i produktion. Du kommer också att lära dig hur man bygger och driver integrerade ML-system i produktion med minimal kostnad och maximal effektivitet.
Andrew Ng, som också ledde ML-specialiseringskursen i den här listan, är också en av instruktörerna för den här kursen.
Vad du kommer att lära dig:
- ML-livscykel och implementering
- Modellval och träningsstrategier
- Modellutvärdering
- Konceptdrift
- Modellens baslinje
- Utmaningar vid distribution
- Projektomfattning och design
Python för datavetenskap och ML
Udemy är en populär och prisvärd e-lärandeplattform med över 50 miljoner studenter globalt.
När du söker efter en bra maskininlärningskurs på Udemy kommer kursen ”Python för datavetenskap och ML Bootcamp” ofta högt upp i resultaten.
Det är en 25-timmarskurs som skapats av Jose Portilla, chef för datavetenskap på Pierian Training. Några av hans studenter arbetar för Salesforce, Starbucks och McKinsey.
Kursen introducerar Python-programmering och går sedan vidare till dataanalys och visualiseringar med Python, innan den går in på grundläggande maskininlärningsalgoritmer och deras praktiska tillämpningar.
Vad du kommer att lära dig:
- Python-programmering
- Pandas för dataanalys
- Seaborn för visualiseringar
- Implementering av ML-algoritmer
- NLP
- Neurala nätverk
- Introduktion till big data
Snabbkurs i maskininlärning
Grundläggande kunskaper i matematik och Python-syntax är tillräckligt för att starta denna snabba men utmärkta maskininlärningskurs från Google-utvecklare.
Kursen leds inte av en enda instruktör, utan av ett team av 2-3 Google-experter som delar med sig av sina expertkunskaper inom olika områden av ML.
Kursen består av 15 timmars material med 25 lektioner, över 30 uppgifter och verkliga fallstudier med interaktiva visuals. I den här kursen kommer du att lära dig maskininlärning genom praktiska fallstudier och övningsuppgifter.
Denna lärplattform från Google Developers erbjuder inte bara avancerade kurser för att lösa olika maskininlärningsproblem, utan även specialiserade kurser för beslutsträd, klustring, rekommendationssystem, bildklassificering med mera.
Vad du kommer att lära dig:
- ML-koncept
- ML-algoritmer
- Verkliga fallstudier
- ML-ingenjörsteknik
Machine Learning CS229
Machine Learning CS229 är ett intensivt 2-3 månaders akademiskt program från Stanford School of Engineering som kostar mellan 4 000 och 6 000 dollar.
Eftersom det är en live-kurs kommer du inte bara att lära dig de vanliga ML-koncepten, utan också om den senaste forskningen inom maskininlärning och dess senaste tillämpningar i verkligheten.
För närvarande är Tengyu Ma, biträdande professor i datavetenskap och statistik vid Stanford, och Christopher Ré, docent i Stanford AI Lab, instruktörer för kursen.
Förkunskapskraven för den här kursen är något högre. Du behöver en kandidatexamen med ett GPA på över 3. Kunskaper i Python-programmering och en grundläggande förståelse för Numpy och Pandas är också önskvärt. Dessutom krävs kunskaper i kalkyl, algebra och sannolikhetslära för att snabbt förstå de begrepp som förklaras i kursen.
Vad du kommer att lära dig:
- Övervakat lärande
- Klustring
- Statistisk mönsterigenkänning
- Dimensionalitetsreduktion
- Neurala nätverk
- Verkliga ML-tillämpningar
Machine Learning Foundations
”Machine Learning Foundations” är en sju-modulskurs från University of Washington som börjar med en stark introduktion till ML och hur det förändrar världen. Därefter går den in på kärntekniska aspekter med regression, fortsätter med klustring och avslutar med en dedikerad modul om djupinlärning.
Emily Fox, Amazon-professor i maskininlärning vid University of Washington, är huvudinstruktör och kommer att vara med dig under hela kursen.
Efter avslutad kurs kommer du att ha lärt dig att extrahera husfunktioner, göra sentimentanalys av kundrecensioner, bygga produktrekommendationer, skapa effektiva bildsökningar och mycket mer genom att bygga ett maskininlärningssystem för husprisprediktion. Du kan använda dessa kunskaper på en mängd olika ML-problem.
Att installera och arbeta med Graphlab kan dock vara en utmaning för många studenter. Dessutom är Python-versionen som används i kursen föråldrad, vilket kan leda till kompatibilitetsproblem.
Vad du kommer att lära dig:
- Grunderna i Python
- Maskininlärningskoncept
- Djupinlärning
- Klustring
- Rekommendationssystem
Datavetenskap: maskininlärning
Harvard-kursen i datavetenskap lär dig maskininlärning genom att guida dig genom varje fas i skapandet av ett filmrekommendationssystem. Kursen är en del av Harvards professionella certifieringsprogram i datavetenskap.
Du kommer att studera träningsdata, bygga prediktiva relationer, fall av överträning, korsvalidering med mera. Detta hjälper dig att bygga intuition för att skapa rekommendationssystem för e-handelsplattformar, OTT-streamingplattformar, nyhetswebbplatser etc.
Kursen kostar cirka 100 USD och ger obegränsad tillgång till kursmaterialet. Det finns också en gratis version med begränsad tillgång till materialet och inga betygssatta bedömningar för att testa dina framsteg.
Rafael Irizarry, professor i biostatistik vid Harvard University, är kursens instruktör.
Vad du kommer att lära dig:
- Maskininlärningsalgoritmer
- Huvudkomponentanalys
- Regularisering
- Filmrekommendationssystem
- Korsvalidering
Slutord
Att bemästra maskininlärning är utmanande men möjligt med hjälp av listan över de bästa maskininlärningskurserna som nämns i denna artikel. Oavsett om du är nybörjare och vill bygga en grund i ML eller en ML-ingenjör som vill höja dina kunskaper, har den här listan något för dig.
Men om du är seriös med att göra karriär inom ML, sluta inte lära dig när kursen är klar. Använd dina kurskunskaper och implementera dem i projekt. Håll dig dessutom uppdaterad med den senaste tekniken genom att läsa forskningsrapporter.
Du kan också kolla in dessa PyTorch-resurser för att förbättra dina datakunskaper.