Machine Learning — те, про що сьогодні чув ледве не кожен користувач. Спеціалісти сфери Machine Learning працюють з величезними масивами даних, адже допомагають комп’ютерам «вчитися», розпізнавати певні закономірності чи патерни. Навіть цей текст був написаний за допомогою відомої AI системи, а тому вивчити більше про «штучний інтелект» — необхідність для тих, хто не хоче професійно програти АІ в майбутньому.
Курси з добірки допоможуть краще розібратися в темі та охоплюють широку низку тем про AI та платформи хмарних послуг, зауважте, що більшість з них вимагає базових знань програмування, математики та лінійної алгебри.
Зміст
Machine Learning Basics від robotdreams
Курс від robot_dreams орієнтований на розгляд реальних кейсів компанії, де використовується машинне навчання. Студент отримає приклади реалізації моделей машинного навчання за допомогою хмарних сервісів Amazon Web Services, дізнається про методи вибору моделей та їх імплементації в реальні проєкти.
Для проходження курсу потрібні, по-перше, знання мови програмування Python або досвід роботи розробником з іншою об’єктноорієнтованою мовою, а по-друге, глибокі розуміння лінійної алгебри та базова підготовка зі статистики. Оскільки занятті будуть містити livecoding-сесії, де викладачі будуть ділитися власними кейсами з реалізації ML-моделей, базові теми розглядатися не будуть.
Курс міститиме вивчення спеціалізованих технологій AWS: S3, Lambda, Step Functions, SageMaker, Comprehend, Rekognition, а також роботу з практичними задачами класифікації, кластеризації, регресії.
Розрахована програма на 16 занять, підійде для тих, хто працює з даними на Junior-посадах, Data і Web-аналітиків, Backend Developers і Software Engineers, яким цікава сфера Data Science, а також початківцям в ІТ, які мають технічну освіту та бажають отримати практичний досвід у популярному напрямку роботи з хмарними ресурсами AWS.
The Complete Machine Learning Course with Python
На платформі Udemy представлено багато курсів з теми машинного навчання, однак ця програма цікава комплексним підходом і охопленням великої кількості тем. Курс має дуже практичне спрямування, адже дозволить створити з нуля 12 проєктів для власного портфоліо.
На курсі розглядатимуться Python, Seaborn, Matplotlib, Scikit-Learn, SVM, вивчатимуться як основи (класичне програмування та машинне навчання, будівельні блоки нейронних мереж, передові концепції), так і розширені теми (трансферне навчання та виділяння ознак).
Для початку навчання також потрібне володіння мовою Python і знання алгебри, однак готовий код буде надаватиметься й для тих, хто не має бекграунду розробки. Тому програма підійде всім, хто хоче вивчити алгоритм машинного навчання та дізнатися більше про практичне застосування ML-систем.
Курс містить 17,5 годин відео, 3 статті та 2 ресурси для завантаження, при тому програма розбита на 13 секцій, а це 111 лекцій різної тривалості.
Specialization Machine Learning
На платформі Coursera існує базова програма від освітньої технологічної компанії DeepLearning.AI та онлайн-підрозділу університету Stanford. Програма з Machine Learning адаптована для початківців, розповідає про базові поняття машинного навчання та прикладне використання методів для створення реальних програм.
Курс охоплює багато сфер і дозволить глибоко зануритися в тему Machine Learning, дозволяючи в процесі навчання створити нейронну мережу за допомогою TensorFlow.
Програма розбита на три великих курси: контрольоване машинне навчання, розширені алгоритми навчання, некероване навчання. Загальна тривалість становить 2 місяці, з розрахунком проходження занять по 10 годин на тиждень.
Онлайн-курс Machine Learning від Hillel
В комп’ютерній школі Hillel також існує схожий базовий курс, однак він розрахований на досвідчених працівників IT і інженерів будь-якої спеціальності. Для навчання необхідно володіти мовою програмування Python, знати лінійну алгебру, математичний аналіз і статистику на рівні першокурсника технічного навчального закладу.
Програма належить до блоку курсів рівня Advanced, тому навчає прикладних технік підготовки даних, конструювання ознак, вибору типу ML-моделі, алгоритмів її оптимізації та регуляризації, визначення метрик для контролю та візуалізації результатів.
Студент вивчатиме такий набір технологій: Python, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn і Keras. Тривалість курсу становить 20 занять по 2 заняття на тиждень.
Introduction to Machine Learning for Data Science
Ще один курс з платформи Udemy присвячений темі ML-систем і більше адаптований для спеціалістів Data Scientist. Програма цього навчання коротша та вимагає лише 5,5 годин для проходження, як і попереднього досвіду. Курс надає глибоке розуміння інформатики, алгоритмів програмування та роботи з даними, допоможе розібратися у впливі машинного навчання на розвиток комп’ютерних технологій та які проблеми може розв’язати поява просунутих систем Machine Learning.
Курс розбитий по темах, містить 62 лекції як зі вступними темами з основними поняттями, так і прикладними кейсами з застосуванням машинного навчання для успішної роботи з даними. Практичні заняття будуть будуватися на використанні технологій Anaconda Jupyter і Python, а також NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy і Scikit-Learn.
Цей матеріал містить посилання на партнерів — це не впливає на контент та політику редакції, проте дає виданню можливості для розвитку.