Как выбрать курс по ML. На примере

Курс по машинному обучению от Coursera

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.

Пройти курс от Coursera

Курс по машинному обучению от Udacity

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.

Пройти курс от Udacity

Сравнение программ 

Среда программирования

• 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.

Лекции | Преподаватели 

• 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.

Проекты

• 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.

Стоимость

• 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.

Вывод: 2 — 2, но победил Udacity

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.

Но каждому из вас наверняка окликнулось что-то свое, надеемся, что Логан помог вам сделать выбор.