5 курсов по Machine Learning на Udemy (со скидками до 90%)

Коротко о курсе: научитесь создавать алгоритмы машинного обучения на Python и R с помощью двух экспертов в области Data Science.

Этот курс шаг за шагом введет вас в мир Machine Learning. Обучение можно пройти на том языке программирование, который нужен вам для карьеры: либо по учебнику по Python, либо по R, либо по двум языкам сразу. 

Каждый раздел внутри курса является независимым: вы можете пройти обучение от начала до конца или сразу перейти к любому конкретному разделу и подтянуть то, что нужно для вашей карьеры прямо сейчас. Кроме того, курс насыщен практическими упражнениями, основанными на реальных примерах из жизни.

В курс также включены шаблоны кода на Python и R, которые вы можете скачать и использовать в своих собственных проектах.

Подробнее о курсе 

Коротко о курсе: основные практические занятия по линейной алгебре и исчислению в NumPy, TensorFlow и PyTorch.

Математика составляет основу науки о данных и машинного обучения. Чтобы стать сильным профессионалом по данным, важно иметь практическое понимание наиболее важных математических вычислений.

Начать заниматься наукой о данных легко благодаря библиотекам высокого уровня, таким как Scikit-learn и Keras. Но именно понимание математики, лежащей в основе алгоритмов этих библиотек, открывает множество возможностей — от выявления проблем моделирования до изобретения новых более мощных решений.

Этот курс дает четкое понимание математики, а именно линейной алгебры и исчислений, которые лежат в основе алгоритмов машинного обучения и моделей науки о данных.

Требования:

• Опыт работы с Python или другим объектно-ориентированным языком программирования.
• Знакомство с математикой на уровне средней школы. 

Подробнее о курсе 

Коротко о курсе: подробное и увлекательное углубленное изучение статистики и машинного обучения с практическими приложениями на Python и MATLAB.

Этот курс охватывает все, что необходимо для понимания основ статистики, машинного обучения и науки о данных: от гистограмм до ANOVA, от регрессии до k-means, от t-тестов до непараметрических перестановочных тестов. После завершения обучения вы сможете понять широкий спектр статистического анализа и анализа машинного обучения.

В этом обучении математическая строгость сочетается с интуитивными объяснениями и практическими исследованиями кода. Регистрация открывает доступ к разделу вопросов и ответов, в котором тьютор курса активно участвует каждый день.

Требования:

• Математика на уровне средней школы. 
• Базовые навыки программирования на Python или MATLAB: код MATLAB основан на наборе инструментов статистики и машинного обучения (вы можете использовать Octave, если у вас нет MATLAB или набора инструментов статистики). Код Python написан в блокнотах Jupyter.

Подробнее о курсе 

Коротко о курсе: комплексное обучение по Machine Learning и искусственному интеллекту, включающее генеративный искусственный интеллект, глубокое обучение и многое другое.

Этот курс предназначен для людей с опытом программирования или написания сценариев. Учебная программа включает в себя более чем 145 лекций и 20+ часов видеоконтента и разработана на основе анализа вакансий ведущих технологических компаний. Курс дает практический опыт работы с Python и проводит студентов от основ статистики до передовых достижений в области генеративного искусственного интеллекта. 

Во время обучения погрузитесь в новейшие разработки в области искусственного интеллекта с модулями по преобразователям, GPT, ChatGPT, API OpenAI, расширенному поиску дополненной генерации (RAG), агентам LLM, langchain и нейронным сетям, основанным на самообслуживании. Изучите примеры кода Python, основанные на реальных сценариях, и сделаете абстрактные концепции машинного обучения и искусственного интеллекта осязаемыми и действенными.

Сложные концепции объясняются простым английским языком с упором на практическое применение.

Подробнее о курсе 

Коротко о курсе: освойте машинное обучение с нуля с использованием Javascript и TensorflowJS на практических проектах.

Подавляющее большинство доступных онлайн-курсов ML вращаются вокруг запутанных тем. Они рекомендуют использовать готовые алгоритмы и функции, которые сделают всю тяжелую работу за вас. Это может привести к быстрому успеху, но затруднит ваше понимание машинного обучения. 

Цель этого курса — объяснить точные математические методы и методы программирования, которые используются в наиболее распространенных алгоритмах машинного обучения. Обладая этими знаниями, вы сможете легко осваивать новые алгоритмы и создавать более интересные проекты и приложения.

Почему Javascript, а не Python и R?

Машинное обучение с Javascript освоить проще, чем с Python. Хотя Python чрезвычайно популярен, он является «выразительным» языком — одна строка Python может содержать огромное количество функций. Это здорово, когда вы понимаете язык и предмет, но не очень, когда вы пытаетесь выучить совершенно новую тему.

Javascript также открывает новые горизонты для создания приложений. Вместо того, чтобы ограничиваться развертыванием кода Python на сервере для запуска вашего кода ML, вы можете создавать одностраничные приложения или даже расширения для браузера, которые запускают интересные алгоритмы. Это даст возможность разработать совершенно новый вариант использования.

Подробнее о курсе