Введение в машинное обучение. 4 курса Udacity для новичков

Введение в машинное обучение с TensorFlow

Курс для тех, у кого уже есть базовые знания Python, теории вероятности и математической статистики. 

Авторы обещают работу с реальными проектами от экспертов отрасли, персонализированный фидбэк и помощь в составлении портфолио и профиля LinkedIn. 

Чему вы научитесь к концу курса:

• ​​использовать Python и SQL для анализа данных из различных источников;
• создавать прогностические модели, используя разные методы машинного обучения без учителя и с учителем;
• разрабатывать функции для повышения производительности моделей машинного обучения;
• оптимизировать, настраивать и улучшать алгоритмы;
• сравнивать характеристики изученных моделей.

Продолжительность — 3 месяца. 

Язык — английский. 

Стоимость — $399/месяц или $1 017 сразу за три месяца. 

Пройти курс

Введение в машинное обучение с использованием Microsoft Azure

Курс готовили эксперты Microsoft и Solliance. Он предполагает самостоятельное обучение. Программу осилят те, у кого уже есть базовые знания любого языка программирования (предпочтительно Python). 

Чему вы научитесь к концу курса:

• получите базовые знания о машинном обучении, обучите первую модель с помощью Azure Machine Learning Studio;
• разберётесь, как преобразовывать данные в обученные модели, а также познакомьтесь с автоматизированным машинным обучением;
• освоите основные понятия машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация, обучении признакам и не только;
• рассмотрите такие методы, как глубокое обучение, изучение подобия, классификация текста, конструирование признаков и обнаружение аномалий;
• рассмотрите проблемы, связанные с ML и разберёте принципы создания ответственного ИИ.

Продолжительность — 2 месяца. 

Язык — английский. 

Стоимость — бесплатно. 

Пройти курс 

Введение в машинное обучение с PyTorch

Курс создали специалисты в машинном обучении, физики, инженеры и другие эксперты области вместе с AWS и kaggle. Наставники — преподаватели, физики, специалисты по анализу данных, инженеры машинного обучения и другие эксперты области. Здесь тоже обещают подробный и развёрнутый фидбэк, причем среднее время ожидания обратной связи — меньше часа.

Чему вы научитесь к концу курса:

• ​​использовать Python и SQL для анализа данных;
• оптимизировать, настраивать и улучшать алгоритмы;
• применять контролируемые методы обучения к данным, собранным для переписи населения США;
• создадите классификатор изображений;
• обучите нейронную сеть в PyTorch классифицировать изображения; 
• изучите реальный набор данных о клиентах компании и примените несколько неконтролируемых методов обучения.

Продолжительность — 3 месяца.

Язык — английский. 

Стоимость — $399/месяц или $1 017 сразу за три месяца. 

Пройти курс

Введение в машинное обучение

В разработке программы курса принимал участие Себастьян Трун, профессор компьютерных наук и бизнесмен. Но на фидбэк автора рассчитывать не стоит, курс — для самостоятельного изучения. Он включает десять лекций.

Чему вы научитесь к концу курса:

• познакомитесь с основами машинного обучения и узнаете, как оно применяется в технологиях и науке; 
• научитесь использовать Naive Bayes с обучением scikit в python;
• сможете разделять данные между наборами для обучения и тестирования с помощью scikitlearn;
• научитесь вычислять апостериорную вероятность и априорную вероятность простых распределений;
• научитесь реализовывать классификатор SVM в SKLearn/scikit-learn;
• узнаете, как правильно выбрать ядро ​​для SVM;
• построите дерево решений на Python;
• изучите формулы энтропии и прироста информации и способы их расчета;
• реализуете небольшой проект, используя дерево решений;
• поймёте, чем непрерывное контролируемое обучение отличается от дискретного обучения;
• запрограммируете линейную регрессию на Python с помощью scikit-learn.

Продолжительность — 10 недель.

Язык — английский. 

Стоимость — бесплатно.

Пройти курс

«Страшно, и поэтому интересно».

Читайте в блогах историю матери троих детей, которая в 40+ лет входит в айти.