Säger faktiskt att en genomsnittlig grundlön för en maskininlärningsingenjör i USA är 152 466 USD, och om du arbetar för stora varumärken som eBay, Snap Inc eller Cruise kan den gå över 200 000 USD per år.
Om data är något som fascinerar dig är det utan tvekan en givande karriär att gå in i Machine Learning eftersom dagens värld bygger på data, vilket resulterar i den växande efterfrågan på dataforskare och maskininlärningsexperter.
Undrar du var man kan lära sig maskininlärning? Jag vet att rullningen inte slutar när du söker efter en färdplan för att lära dig maskininlärning eller resurser för att lära dig datavetenskap på Google.
Men att ta en välorganiserad kurs för att lära sig alla färdigheter är avgörande för att bemästra den effektivt, och maskininlärning är inte annorlunda. Så jag har sammanställt en lista över de bästa maskininlärningskurserna att lära av experter.
Innehållsförteckning
Hur får du ut det mesta av din onlinekurs?
Om du väljer att lära dig online är dessa tips värda att följa.
Självmotiverad: Att lära sig online kräver stor självdisciplin för att se kursen till slutet. Eftersom onlinekurser saknar ansvar för traditionella klasser, föreslår jag att du håller dig ansvarig för dina framsteg för att komma igång med inlärningen.
Du kan uppnå detta genom att dela dina framsteg med andra, som att publicera dina prestationer på sociala medier eller berätta för dina vänner om dina rörelser i kursen.
Gå med i diskussionen: Prata med dina kurskamrater om dina lärdomar och fråga dem om deras misstag medan de gör kursen och förslag om de ligger före i kursen. Detta hjälper dig att undvika vanliga inlärningsfällor och bemästra materialet snabbare.
Fråga tvivel: Vissa av onlinekurserna kommer med sessioner för att lösa tvivel, och andra ger dig en instruktörs e-post för att kontakta dem för frågor. Var en aktiv lärande och ta hjälp oavsett om du har fastnat på en uppgift att lösa eller ett koncept att knäcka.
Tidshantering: Att sätta kortsiktiga mål är en väg att gå för att nå din destination. Så, sätt upp några veckomål och besluta om den exakta mängden kursuppgifter som ska genomföras varje dag. På så sätt kan du följa dina framsteg och avsluta kursen i tid.
Utveckla nödvändiga branschförberedda färdigheter och kunskaper med en av de bästa onlinekurserna i maskininlärning. Låt oss kolla in dessa kurser nu!
Machine Learning specialisering
Bygg en solid grund av AI-grunderna och utforska praktiska maskininlärningsfärdigheter med denna ML-specialisering som erbjuds av Stanford på Coursera.
Undervisas av Andrew Ng, grundare av DeepLearning.AI och medgrundare av Coursera. Utöver dessa är han professor vid Stanford University. Jag antar att bara hans biografi kan övertyga dig att anmäla dig till den här kursen.
Denna specialisering är ett 3-kursersprogram, som börjar med Supervised Machine Learning, som lär dig grundläggande och härledda övervakade inlärningsalgoritmer, vilket banar väg för en solid grund i övervakat lärande.
Bygger på det, nästa handlar om avancerade algoritmer fokuserade på att bygga neurala nätverk och flerklassmodeller. Och slutligen, den sista kursen – Unsupervised Machine Learning, fördjupar sig i klustring och hjälper dig att bygga rekommendatorsystem.
Vad lär du dig?
- Regression
- Klassificering
- Avancerade ML-algoritmer
- Artificiellt neuralt nätverk
- Rekommendera system
- Tensorflöde
Maskininlärning med Python
Maskininlärning med Python från IBM kommer att lära dig olika Machine Learning-algoritmer och deras implementeringar i Python.
Den här kursen är en del av stora IBM-certifieringsprogram för datavetenskap, inklusive IBM Data Science Professional och IBM AI Professional. Saheed Aghabozorgi, Sr Data Scientist (expert på att utveckla avancerade analysmetoder) på IBM, och Joseph Santarcangelo, Data Scientist på IBM, är instruktörer för denna kurs.
Med ett totalbetyg på 4,7 av 5 från över 13 000 elever är denna bästa maskininlärningskurs ett bra val för många dataentusiaster och studenter.
Tack vare kursens sista modul! du får en chans att få praktisk erfarenhet genom projektet som ingår i det.
Vad lär du dig?
- Maskininlärning
- Pytonorm
- SciPy och scikit-lär dig
- Regression
- Klassificering
- Hierarkisk klustring
Introduktion till maskininlärning
Introduktion till maskininlärning täcker allt en nybörjare eller en förmedlande dataproffs borde veta.
Denna introduktionskurs är en del av Data Analyst nanodegree by Udacity. Så ta den här gratis och bästa maskininlärningskursen för att avgöra om nanoexamen är värt din tid och investering.
Den här kursen är ett komplett paket som guidar dig i hela livscykeln för maskininlärning, inklusive att undersöka data, extrahera relevanta funktioner, välja den bästa ML-algoritmen och testa modellens prestanda.
Det som är bra är att kursen inte bara kastar teorier på dig och förväntar dig att du absorberar dem som en svamp utan snarare visar dig praktiska användningsfall för intuitivt lärande.
Vad lär du dig?
Maskininlärning i produktion
Intro till maskininlärning i produktion är den första kursen i MLops-specialiseringen, där varje kurs är fokuserad på varje aspekt av att distribuera ML-modeller i produktion.
Att förstå maskininlärning och datavetenskap är viktigt, men att effektivt skala ditt arbete till produktion ger dig en konkurrensfördel. Om du är någon som älskar data och distribution kan den här kursen vara den du söker efter.
Kursen är mer fokuserad på ML-distributionssystem och att skapa strategiska modeller som löper sömlöst i produktionen. Du kommer också att se hur man bygger och kör integrerade ML-system i produktionen till lägsta kostnad och maximal effektivitet.
Kommer du ihåg Andrew Ng? författare till ML-fördjupningskursen i denna lista. Tja, du kommer att bli glad att veta att samma dataexpert också undervisade i den här kursen.
Vad lär du dig?
- ML livscykel och implementering
- Modellval och utbildningsstrategier
- Modellutvärdering
- Begreppsdrift
- Modellens baslinje
- Utbyggnadsutmaningar
- Projektomfattning och design
Python för datavetenskap och ML
Udemy är den mest populära och prisvärda e-lärande plattformen, med över 50 miljoner elever världen över.
När du söker efter den bästa maskininlärningskursen på Udemy, så toppar Python for Data Science och ML Bootcamp definitivt resultaten.
Detta är en 25-timmarskurs skapad av Jose Portilla, chef för datavetenskap för Pierian Training. Intressant nog är några Salesforce-, Starbucks- och McKinsey-folk hans elever.
Kursen introducerar dig till Python-programmering och tar dig sedan in i dataanalys och visualiseringar med Python och går nu in i de centrala Machine Learning-algoritmerna, och implementerar var och en på ett praktiskt användningsfall.
Vad lär du dig?
- Python programmering
- Pandas för dataanalys
- Seaborn för visualiseringar
- Implementering av ML-algoritmer
- NLP
- Neurala nätverk
- Introduktion till big data
Kraschkurs i maskininlärning
Grundläggande matematik och Python-syntax är tillräckligt för att starta denna utmärkta snabbkurs om maskininlärning från Google-utvecklare.
Du ser inte en enda instruktör som dyker upp i varje modul av kursen. Istället levererar ett team av 2-3 Google-experter innehållet, vilket gör att de kan lära ut sina expertområden inom detta stora område av ML.
Kursen är ett 15-timmarspaket med 25 lektioner, 30+ uppgifter och verkliga fallstudier med interaktiva bilder. Så, i den här kursen kommer du att använda Machine Learning genom att tillämpa det i realtid olika fallstudier och praktiska övningsuppgifter.
Denna Google Developers lärplattform erbjuder dig inte bara avancerade kurser för att lösa en mängd maskininlärningsproblem utan inkluderar även specialiserade kurser för beslutsträd, klustring, rekommendationssystem, bildklassificering, etc.,
Vad lär du dig?
- ML begrepp
- ML algoritmer
- Verkliga fallstudier
- ML ingenjörsteknik
Machine Learning CS229
Machine Learning CS229 är ett 2-3 månaders intensivt akademiskt program från Stanford School of Engineering som kostar dig mellan $4k till $6k.
Eftersom det är en livekurs kommer du inte bara att lära dig vanliga ML-koncept utan också om nyare forskning om maskininlärning och de senaste implementeringarna i verkligheten.
Från och med den här artikeln är Tengyu Ma, biträdande professor i datavetenskap och statistik vid Stanford, och Christopher Ré, docent i Stanford AI Lab, instruktörerna.
Förkunskapskraven är lite högre för denna kurs. Du behöver en kandidatexamen med en GPA på över 3. Dessutom är förmågan att programmera i Python och en grundläggande förståelse för Numpy och Pandas att föredra. Dessutom krävs kunskap om kalkyl, algebra och sannolikhet för att snabbt förstå djupet i förklarade begrepp.
Vad lär du dig?
- Övervakat lärande
- Klustring
- Statistisk mönsterigenkänning
- Dimensionalitetsreduktion
- Neurala nätverk
- Verkliga ML-applikationer
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, sedan går in i kärntekniska aspekter med regression, fortsätter med klustring och slutar med en dedikerad modul om Deep learning .
Emily Fox, Amazon-professor i maskininlärning vid University of Washington, är huvudinstruktören och kommer att vara närvarande under hela kursen.
I slutet av den här kursen kommer du att lära dig hur du extraherar funktioner på husnivå, sentimentanalys baserad på kundrecensioner, rekommendationer för produkter, en effektiv sökning av bilder och mycket mer genom att bygga ett verkligt husförutsägelsemaskininlärningssystem . Du kan tillämpa dessa lärdomar på ett brett utbud av ML-problem för att lösa dem med lätthet.
Men att installera och arbeta med Graphlab var en utmaning för många elever. Dessutom är Python-versionen som används i den här kursen föråldrad nu, vilket orsakar kompatibilitetsproblem.
Vad lär du dig?
- Grunderna i Python
- Maskininlärningskoncept
- Djup lärning
- Klustring
- Rekommendationssystem
Datavetenskap: maskininlärning
Data Science-kurs från Harvard lär dig maskininlärning genom att leda dig genom varje fas av att bygga ett filmrekommendationssystem. Den här kursen är en del av Harvards professionella datavetenskapscertifieringsprogram.
Du kommer att se om träningsdata, bygga prediktiva relationer, överträningsfall, korsvalidering och mycket mer. Detta hjälper dig att bygga intuition för att skapa rekommendationssystem för e-handelsplattformar, OTT-streamingplattformar, Nya webbplatser, etc.,
Denna utbildning kommer att kosta dig runt 100 USD med obegränsad tillgång till kursmaterial. Det kommer dock med en gratisutgåva där du får begränsad tillgång till material och inga betygsatta omdömen för att testa dina framsteg.
Rafael Irizarry, professor i biostatistik vid Harvard University, undervisade i denna kurs.
Vad lär du dig?
- Maskininlärningsalgoritmer
- Huvudkomponentanalys
- Regularisering
- Filmrekommendationssystem
- Korsvalidering
Slutord
Att bemästra maskininlärning är utmanande men möjligt med listan över de bästa maskininlärningskurserna som nämns i den här artikeln. Oavsett om du är en nybörjare som vill bygga grunderna i ML eller en ML-ingenjör som vill höja dina kunskaper, har den här listan fått dig täckt.
Men om du menar allvar med att bygga en karriär inom ML, sätt inte stopp för när kursen är klar. Ta dina kurskunskaper och implementera dem i projekt. Håll dig dessutom uppdaterad med tekniken genom att fördjupa dig i forskningsrapporter.
Du kan också kontrollera dessa PyTorch-resurser för att höja dina datakunskaper.