Опубликовано здесь

В последние годы машинному обучению уделяется соответствующее внимание. Во всех областях науки и техники машинное обучение нашло огромное применение, поэтому большинство однокурсников из разных областей пытаются изучать и применять машинное обучение в повседневной жизни. Итак, в этом блоге я собираюсь показать вам некоторые из лучших курсов по машинному обучению, которые действительно могут научить вас, как перейти на средний уровень.

1. Эндрю Н.Г. - Введение в машинное обучение (бесплатно)

Эндрю Н. Г. действительно отдал всю свою тяжелую работу и самоотверженность этому курсу. Это лучшее, что может помочь вам разобраться с алгоритмами, используемыми для моделей, и математикой, лежащей в их основе.

Плюсы:-

  1. Структурированная программа
  2. Получить глубокие знания
  3. Учитесь по курсу для начинающих

Минусы:-

  1. Использует Octave или Matlab (когда я проходил курс)

2. Udacity  — Введение в машинное обучение (бесплатно)

Вышеупомянутый курс, когда я проходил курс, на самом деле объяснялся в Octave и Matlab, но если вы больше предпочитаете стиль Python (которым я являюсь), я нашел этот курс на Udacity, и он очень полезен.

Плюсы:-

  1. Технически это лучшее, что есть на рынке.
  2. Объясняется в структурированном виде.

Минусы:-

  1. Не очень большая помощь для начинающих, если вы еще не изучали Python.

3. Курс прикладного ИИ (платный)

Что ж, если вы хотите заняться исследованиями или углубиться в машинное обучение, я бы очень рекомендовал вам пройти этот курс. Он охватывает все темы машинного обучения, и наставник четко знает, что делает. Задания и проекты потрясающие.

Плюсы:-

  1. Объяснил каждую тему
  2. Подробное математическое объяснение каждой модели
  3. Уходит в глубину

Минусы:-

  1. Это не весело или в основном мне иногда становится скучно из-за низкого голоса
  2. Дорого - но оно того стоит.

4. Udacity - Машинное обучение, инженерия, наностепень (платно)

По сути, Udacity запустил один из лучших курсов на веб-сайте. Они научат вас анимационному подходу. Что в настоящее время лучше всего, потому что визуализация имеет тенденцию схватывать каждую унцию знания, которое было предоставлено.

Плюсы:-

  1. Визуальный подход к обучению.
  2. Много-много проектов.

Минусы:-

  1. Дорого, для разработчиков-самоучек.

5. Udemy  — Курс машинного обучения от А до Я (менее оплачиваемый)

Итак, мы перейдем к последнему лучшему курсу, с моей точки зрения. Этот курс udemy был для меня как ступенька, я прошел примерно половину курса Эндрю Нга, когда столкнулся с этим. Этот курс на самом деле хорош с точки зрения объяснения и использования различных типов моделей.

Плюсы:-

  1. Каждый алгоритм машинного обучения объяснен с различными сценариями.
  2. Проекты классные.
  3. Объясняется как на языке Python, так и на языке R.

Минусы:-

  1. Не очень подробное объяснение.