Сегодня в свободном доступе в сети можно найти массу материалов по машинному обучению (МО), но подобрать наиболее оптимальный ресурс может быть довольно сложно. Программист и разработчик Логан Спирс прошёл курс по машинному обучению на Coursera и краткосрочную программу для разработчиков алгоритмов МО от Udacity. Для тех, у кого нет времени изучить оба, Спирс сделал сравнение двух программ, которое поможет определиться с выбором.
Сегодня в свободном доступе в сети можно найти массу материалов по машинному обучению (МО), но подобрать наиболее оптимальный ресурс может быть довольно сложно. Программист и разработчик Логан Спирс прошёл курс по машинному обучению на Coursera и краткосрочную программу для разработчиков алгоритмов МО от Udacity. Для тех, у кого нет времени изучить оба, Спирс сделал сравнение двух программ, которое поможет определиться с выбором.
В AI takeover рассказываем, как вместе с роботами захватывать мир: курсы, советы и другая учёба
Курс по МО на Coursera ведёт известный стэнфордский профессор Эндрю Ын. Программа напоминает обычный университетский курс с расписанием, понедельным планом и стандартными лекциями. С университетом ассоциируется и учебный процесс. Вот пример слайда:
Многих это пугает. Обычно люди обходят стороной курсы, которые перегружены математикой, но в этом случае подход оказался очень уместным. Он начинается с повторения линейной алгебры и по ходу объясняет такие понятия машинного обучения, как градиентный спуск, функция потерь, регуляризация и другие.
При этом структурирован он лучше, чем любой очный курс в вузе. Материал сложный, но это — плюс программы Coursera. Слушатель уйдёт с чувством удовлетворения от общего понимания машинного обучения — достаточного даже для того, чтобы самому с нуля построить фреймворк МО.
Если на Coursera слишком много академизма, и акцент сделан на теорию, то программа Udacity больше ориентирована на практику.
Начиная с базовой статистики и до непосредственно машинного обучения, здесь преподают множество стандартных технологий для выполнения мастерски продуманных проектов программы. Заключительное испытание программы — «дипломный проект» по выбору студента. И хотя подобный проект любой желающий может выполнить самостоятельно, желание получить сертификат может быть очень хорошей мотивацией.
В итоге потребуется вложить намного больше сил и времени, чем в независимый сторонний проект, но вместе с тем появится и чувство гордости за себя и результат. Программа Udacity не столько обучает, сколько даёт пространство и мотивацию для самообразования.
Coursera использует язык и среду разработки 3D-математики Matlab. Из-за стоимости пакета и вопросов с лицензированием мир МО в основном переместился на Python. Это серьёзно снижает полезность заданий на программирование, потому что придётся повторно изучать, как всё должно работать на Python. Для программистов с большим опытом и знанием многих языков за плечами это не станет большой проблемой. У новичков же переход может отнять много времени.
Курс Udacity преподаётся в современной Python-среде с популярными фреймворками, такими как Sklearn, Tensorflow и Keras. Здесь даже объяснят, как использовать AWS для развёртывания ПО на основе машинного обучения в облаке. Курс также упрощает процесс установки зависимостей с образом Docker или AMI (Amazon Machine Image) для локальной разработки и разработки на AWS соответственно. Фактически вся среда Udacity находится на одном уровне с лучшими технологиями в сфере, и студенты, которые будут её изучать, получат хороший бонус при поиске работы.
Курс Coursera создавал и преподаёт настоящий эксперт по искусственному интеллекту Эндрю Ын, и этот курс во многом создал ему репутацию в отрасли. Лекции имеют единый формат, и материал каждой последующей лекция является более углубленным продолжением предыдущей. Помимо этого, все лекции профессор ведёт лично. В своих видео он также здорово вдохновляет на обучение.
Лекции Udacity ведёт много разных преподавателей, из-за чего переходы между разделами получаются несколько сумбурными. И хотя Udacity стремится предоставить слушателям как можно больше источников контента, отсутствие последовательности охлаждает энтузиазм к курсу. В таком случае можно просто перейти сразу к проектам и смотреть лекции, или же искать нужную информацию на YouTube.
Курс Coursera включает задания по программированию, где слушатель должен сдать код, который пройдёт ряд автоматизированных юнит-тестов. И хотя этот подход позволяет студентам расти, если что-то пойдёт не по плану, им придётся шерстить всевозможные форумы в поиске ответов. Сами по себе задания напрямую связаны с материалом курса и хорошо дополняют лекции.
Udacity может похвастать просто отлично продуманными проектами. Каждый из них посвящён определённой теме, например, обучение без учителя, обучение с подкреплением, линейная регрессия. Слушателю нужно решить многоэтапную задачу по МО, описать её понимание и своё решение. Готовая работа отправляется на оценку человеку. На Udacity также дают очень качественную обратную связь. Финальный проект — кульминационный момент всего курса — студент выбирает сам, но с одобрения преподавателей.
В этом отношении Coursera непобедима, так как сами курсы бесплатны, а сертификат можно получить за $80.
Udacity изменила тарификацию курса МО: если раньше стоимость составляла $200 в месяц, то теперь 399$ С учётом уровня обратной связи от инструкторов, новая сумма за обучение вполне адекватна: это настоящие профессионалы, которые тщательно проверяют работы слушателей.
Курсы набрали равное количество очков по четырём параметрам. По словам Спирса, оба были весьма содержательны и полезны, но победителем он всё же выбрал Udacity. Выбор оплачиваемого курса, а не бесплатного, кажется закономерным, но программа Udacity даёт уверенность в том, что по её завершении слушатель сможет профессионально заниматься МО и через некоторое время найти работу в этой отрасли при относительно небольшой стоимости «входного билета».
Однако внимания достойны оба курса: начать можно с Coursera, чтобы, когда придётся использовать высокоуровневые фреймворки, уже было понимание более базовых деталей и лучшее понимание разрабатываемого кода. Выстроив прочную концептуальную базу, можно оттачивать практические навыки на Udacity.
В adviser-статьях есть ссылки на партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
Редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось.
11 онлайн-курсов по языку Java для новичков и профессионалов (май 2023)
Java по-прежнему входит в список самых популярных языков программирования. Вместе с Digitaldefynd мы составили список курсов по Java, которые подойдут как новичкам, так и людям с опытом программирования, чтобы освоить этот востребованный язык.
7 курсов по Angular — от базовых до продвинутых (май, 2023)
Фреймворк Angular от Google, несомотря на возраст (появился в 2016) и конкуренцию с React, по-прежнему в тренде. Специалисты, умеющие с ним работать, в 2023 востребованны ничуть не меньше, чем 5-7 лет назад.
Для тех, кто хочет в любой кризиз претендовать на вакансии Enterpise разработчика (нет, это не история про COBOL), команда Digitaldefynd сделала подборку вечнозеленых курсов по Angular. А мы дополнили ее актуальными предложениями.
8 курсов по API, чтобы разобраться в теме (май, 2023)
API — application programming interface, или «интерфейс прикладного программирования» — служит интерфейсом между программами и облегчает их взаимодействие. Мы собрали список курсов, которые помогут вам разобраться в API и внедрить их в вашу работу.
Курсы по UX/UI-дизайну: сравниваем программы и платформы (май, 2023, много скидок!)
За последние пару лет на рынке появилось множество образовательных платформ, которые, на первый взгляд, предлагают похожие курсы. Ради эксперимента мы собрали и сравнили семь программ по UX/UI дизайну от разных платформ. Изучаем сходства и различия.
Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот
Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале
Обсуждение
Комментируйте без ограничений
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Ну тут устаревшая версия курса на Coursera, в апреле его сильно переделали, с уклоном на питон и теперь уже подписочная модель за 50$/месяц
Если человек не может освоить переход между Python и Matlab, то в ML ему нечего делать.)
Достаточно много людей нужно на куда более простые задачи.)