Лучшие курсы по машинному обучению 2024 года: освоение искусственного интеллекта

Значительный рост на 75% числа вакансий в области искусственного интеллекта и машинного обучения за последние пять лет подчеркивает острую потребность в профессионалах, обладающих опытом машинного обучения. Сектор активно ищет людей, которые преуспевают в решении проблем, предлагая им путь к карьерному росту и обещание привлекательного вознаграждения. Начать карьеру в области машинного обучения вполне возможно благодаря приобретению знаний в области машинного обучения и получению практического опыта.

8 лучших курсов по машинному обучению

Вот список восьми лучших курсов по машинному обучению, которые могут оказаться вам полезными:

1. Последипломная программа в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Эта программа, разработанная в сотрудничестве с Университетом Пердью и IBM, предлагает углубленное изучение искусственного интеллекта и машинного обучения. Он предоставляет студентам комплексные знания посредством теории, практических отраслевых проектов и опыта обучения в условиях цифровой платформы. Учащиеся могут работать с AWS SageMaker, использовать устройства голосового помощника и участвовать в проектах Capstone в различных областях. Курс направлен на подготовку участников к развивающейся технологической среде, уделяя особое внимание практическим навыкам и актуальности отрасли.

2. Программа профессиональной сертификации в области генеративного искусственного интеллекта и машинного обучения.

Эта программа посвящена новейшим темам, таким как генеративный искусственный интеллект, быстрое проектирование и ChatGPT. Участники получат возможность пройти обучение под руководством проекта, мастер-классы экспертов IIT и NIT, а также двухдневную программу погружения в кампус IIT Roorkee. Курс охватывает широкий спектр навыков: от алгоритмов машинного обучения и оценки моделей до глубокого обучения и обработки естественного языка, направленный на повышение квалификации в более чем 20 инструментах и ​​методах (Simplilearn.com).

3. PGP Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Этот курс предлагает сертификат Caltech CTME и включает в себя более 25 практических проектов. Учащиеся могут ознакомиться с новейшими тенденциями в области искусственного интеллекта, заработать кредиты CEU в Калифорнийском технологическом институте и стать частью членства в CTME Circle. Охваченные навыки варьируются от генеративного искусственного интеллекта до алгоритмов машинного обучения и статистики, готовя участников к карьере в области искусственного интеллекта с практическими знаниями и пониманием отрасли.

4. Профессиональный сертификационный курс по искусственному интеллекту и машинному обучению.

Этот курс охватывает все важные концепции искусственного интеллекта и машинного обучения. Он включает в себя мастер-классы выдающихся преподавателей ИИТ и знакомит с такими сложными темами, как ChatGPT и объяснимый искусственный интеллект. Курс предназначен для того, чтобы вооружить участников транснациональных компаний необходимыми навыками и практическим опытом.

5. Генеративный искусственный интеллект для трансформации бизнеса

Этот курс охватывает применение генеративного искусственного интеллекта в различных секторах, таких как здравоохранение, сельское хозяйство и финансы. Он направлен на подготовку профессионалов для расширяющейся области искусственного интеллекта и машинного обучения, подчеркивая необходимость этих навыков в бесконтактном мире будущего. Программа включает в себя обучение от нескольких недель до месяцев, стоимость обучения варьируется в зависимости от программы и учебного заведения.

6. Специализация «Прикладной генеративный искусственный интеллект»

Эта четырехмесячная программа, ориентированная на практические практические применения, предназначена для подготовки студентов к карьере в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Он охватывает широкий спектр тем, обеспечивая прочную основу в принципах и методах искусственного интеллекта и машинного обучения.

7. Инженер по искусственному интеллекту

11-месячный курс, посвященный искусственному интеллекту и машинному обучению, включая такие предметы, как глубокое обучение, НЛП и обучение с подкреплением. Программа предназначена для начинающих инженеров искусственного интеллекта и предлагает всестороннее понимание технологий искусственного интеллекта и их практического применения.

8. Искусственный интеллект для принятия решений: бизнес-стратегии и приложения

Эта программа предлагает обширную учебную программу, охватывающую, среди прочего, базовые и продвинутые концепции объяснимых архитектур и моделей искусственного интеллекта и машинного обучения. Он включает в себя множество практических проектов: от понимания бизнес-процессов до прогнозирования результатов рынка с помощью машинного обучения. Целью курса является глубокое понимание генеративного искусственного интеллекта и машинного обучения, а также подготовка участников к различным ролям в индустрии искусственного интеллекта.

Ключевые понятия и термины в машинном обучении

1. Алгоритмы

Алгоритм в МО — это набор правил или инструкций, данных системе ИИ, чтобы помочь ей учиться на данных. Примеры включают линейную регрессию, деревья решений и нейронные сети.

2. Обучение под наблюдением

В этом варианте машинного обучения модели проходят обучение с использованием наборов данных, где каждый пример связан с определенной выходной меткой. Благодаря этому процессу модель приобретает возможность прогнозировать результат на основе новых входных данных.

3. Обучение без присмотра

При обучении без учителя модель обучается с использованием информации, которая не классифицирована и не помечена. Система пытается учиться без присмотра, часто посредством кластеризации или ассоциации, чтобы понять структуру данных.

4. Обучение с подкреплением

В этой модели машинного обучения организация учится ориентироваться и действовать в окружающей среде посредством процесса проб и ошибок, где каждое действие приводит либо к вознаграждению, либо к последствиям.

5. Нейронные сети

Черпая вдохновение из архитектуры человеческого мозга, нейронные сети включают в себя последовательность алгоритмов, предназначенных для обнаружения и интерпретации сложных связей в наборе данных, имитируя метод обработки информации мозгом.

6. Глубокое обучение

Глубокое обучение, специализированная отрасль машинного обучения, использует возможности многоуровневых нейронных сетей для обработки больших наборов данных. Этот подход особенно эффективен для решения таких сложных задач, как распознавание изображений и интерпретация произнесенных слов.

7. Извлечение функций

Процесс преобразования необработанных данных в набор входных данных (функций), которые легко обрабатывать и которые имеют смысл для прогнозного моделирования. Извлечение признаков имеет решающее значение для повышения точности модели.

8. Переобучение

Переоснащение происходит в ситуациях, когда модель машинного обучения становится чрезмерно сложной до такой степени, что она фиксирует случайные колебания в обучающих данных, а не фактические базовые закономерности. Это приводит к неравномерной производительности, когда модель применяется к новым, невидимым данным, поскольку она, по сути, запоминает обучающие данные, а не учится на них. Обычно эта проблема возникает у моделей с чрезмерными параметрами, что делает их слишком сложными.

9. Недооснащение

Недостаточная подгонка возникает, когда простота модели не позволяет ей уловить сложные закономерности в данных, на которых она обучается. Это приводит к неоптимальной производительности данных, используемых для обучения, и любых новых, невидимых данных.

10. Перекрестная проверка

Перекрестная проверка — это метод оценки эффективности моделей машинного обучения, при котором набор данных разбивается на несколько более мелких наборов. Этот процесс включает в себя обучение модели с использованием некоторых подмножеств и тестирование ее на остальных, обеспечивая тщательную оценку ее производительности в различных сегментах данных. Основная цель перекрестной проверки — снизить риск переобучения, гарантируя способность модели хорошо обобщать невидимые данные.

11. Смещение и дисперсия

Смещение возникает, когда предположения алгоритма приводят к систематическим ошибкам, в частности, к отсутствию истинной взаимосвязи между входными функциями и целевыми выходными данными, ситуация, известная как недостаточное соответствие. С другой стороны, дисперсия относится к ошибке, которая возникает, когда алгоритм слишком сложен, что делает его слишком чувствительным к нюансам обучающих данных, что может привести к переобучению.

12. Регуляризация

Этот метод предполагает наложение ограничений на параметры модели для борьбы с переобучением. Это достигается за счет применения штрафов к этим параметрам, что ограничивает их сложность и, как следствие, упрощает модель за счет ограничения ее гибкости.

13. Градиентный спуск

Алгоритм оптимизации работает путем многократного движения к самому крутому уменьшению, определяемому обратным градиентом, с целью сведения определенных функций к минимуму.

14. Точность и отзыв

Точность и полнота являются важнейшими показателями в машинном обучении, особенно в задачах классификации и поиска информации. Точность измеряет долю правильно идентифицированных случаев, которые модель предсказала как релевантные. С другой стороны, отзыв, также известный как чувствительность, количественно определяет долю правильно идентифицированных случаев среди всех соответствующих случаев, доступных в наборе данных.

15. Ансамблевое обучение

Ансамблевое обучение — это стратегия машинного обучения, в которой для решения одной и той же проблемы используются различные модели, часто называемые «слабыми обучающимися». Затем эти модели объединяются для повышения точности прогнозов. Основной принцип ансамблевого обучения заключается в том, что группа слабых моделей может сформировать сильную модель, повышая надежность и точность прогнозирования.

Предварительные условия для обучения машинному обучению

1. Математика

• Линейная алгебра: понимание векторов, матриц и операций умножения матриц.
• Исчисление: изучите концепции производных и интегралов, особенно то, как они используются в оптимизации.
• Вероятность и статистика. Знание основ вероятностей, распределений вероятностей, средних значений, дисперсий и стандартного отклонения имеет решающее значение для понимания распределения данных и неопределенностей модели.
• Дискретная математика. Знание графиков и деревьев может быть полезным, особенно для понимания структур данных и алгоритмов.

2. Навыки программирования

• Python или R: Python широко используется в сообществе машинного обучения благодаря своей простоте и широкой доступности таких библиотек, как NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch. R также популярен, особенно для статистического анализа.
• Манипулирование и анализ данных: способность предварительно обрабатывать и очищать данные, понимать структуры данных и выполнять исследовательский анализ данных.
• Принципы разработки программного обеспечения: базовое понимание методов разработки программного обеспечения, включая контроль версий (например, Git), отладку и написание эффективного, читаемого кода.

3. Навыки анализа данных и анализа

• Визуализация данных: способность создавать и интерпретировать визуализации данных для извлечения ценной информации и понимания тенденций данных.
• Исследовательский анализ данных (EDA): навыки обобщения основных характеристик данных, часто с помощью визуальных методов, для понимания основных закономерностей или аномалий.
• Разработка функций: знание того, как создавать новые функции на основе существующих данных для повышения производительности моделей машинного обучения.

4. Фундаментальные знания машинного обучения

• Основные концепции и алгоритмы машинного обучения: Знакомство с контролируемым и неконтролируемым обучением, а также с популярными алгоритмами, такими как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений и кластеризация.
• Метрики оценки модели: понимание метрик, используемых для оценки производительности моделей машинного обучения, таких как точность, точность, отзыв, оценка F1, кривая ROC и т. д.

Как выбрать правильный курс ML?

1. Оцените свой опыт и цели

• Текущие навыки: оцените свои знания в области математики, программирования и анализа данных. Некоторые курсы предназначены для новичков, в то время как другие предполагают значительные предварительные знания.
• Цели обучения: Определите, изучаете ли вы ML в академических целях, для развития своей карьеры или для конкретного проекта. Ваша цель может повлиять на глубину и широту выбранного вами курса.

2. Содержание и структура курса

• Учебная программа: убедитесь, что курс охватывает основные концепции и методы ML, соответствующие вашим целям обучения. Ищите баланс между теорией и практическим применением.
• Практические проекты. Лучший способ изучить ML — это практика. Курсы, предлагающие проекты или лабораторные занятия, могут помочь укрепить ваше понимание и предоставить реальные примеры ваших навыков.
• Темп обучения. Подумайте, какой курс для самостоятельного обучения или структурированный график лучше соответствует вашему образу жизни и привычкам обучения.

3. Полномочия инструктора и стиль преподавания

• Опыт инструкторов. Изучите опыт инструкторов, чтобы убедиться, что они обладают как академическими знаниями, так и практическим опытом в области машинного обучения.
• Подход к обучению: Некоторые учащиеся предпочитают подробные лекции, в то время как другим может быть полезен более интерактивный подход или подход, ориентированный на решение проблем. Предварительные материалы или пробные занятия могут дать вам представление о стиле преподавания.

4. Сообщество и поддержка

• Дискуссионные форумы и взаимодействие со сверстниками. Обучение в сообществе может улучшить ваше понимание. Проверьте, предлагает ли курс форумы, учебные группы или другие способы взаимодействия со сверстниками и преподавателями.
• Наставничество и поддержка. Доступ к наставничеству или поддержке, особенно для новичков, может помочь преодолеть камни преткновения на пути обучения.

5. Сертификация и результаты

• Аккредитация. Если сертификация важна для вас, проверьте, признана ли аккредитация курса отраслевыми или научными кругами.
• Успех выпускников: поищите отзывы или тематические исследования прошлых студентов. Истории успеха могут указывать на эффективность курса.

6. Обязательства по затратам и времени

• Бюджет: Курсы варьируются от бесплатных до нескольких тысяч долларов. Оцените ценность, исходя из глубины содержания, качества обучения и потенциальной карьерной выгоды.
• Продолжительность: убедитесь, что вы можете выделить необходимое время для прохождения курса, особенно если он является частью более обширной программы.

7. Обзоры и рекомендации

• Обзоры курсов. Онлайн-обзоры или рейтинги могут дать представление об опыте прошлых студентов.
• Личные рекомендации: если возможно, поговорите с коллегами или наставниками, которые могут порекомендовать курсы, соответствующие вашим интересам и целям.

Преимущества машинного обучения

1. Высокий спрос на навыки ML

• Спрос на специалистов, обладающих навыками МО, намного превышает предложение, что делает его прибыльной карьерой с возможностями в различных отраслях, включая технологии, финансы, здравоохранение, автомобилестроение и многое другое.
• Из-за высокого спроса зарплаты на должностях ML часто значительно выше, чем в среднем на других должностях, связанных с технологиями.

2. Межотраслевые приложения

• Методы МО можно применять для решения различных задач: от распознавания речи и обработки изображений до прогнозной аналитики, что обеспечивает возможность широкого применения навыков в разных отраслях.
• Изучение ML может поставить вас в авангарде технологических инноваций, способствуя таким достижениям, как беспилотные транспортные средства, усовершенствованная медицинская диагностика и персонализированный пользовательский опыт.

3. Улучшение процесса принятия решений

• ML может обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, чтобы выявить закономерности и идеи, которые люди не смогут идентифицировать, что приведет к более эффективному принятию решений.
• ML автоматизирует процессы принятия решений по кредитному скорингу, оценке рисков и сегментации клиентов, повышая эффективность и точность.

4. Личностный рост и решение проблем

• Изучение ML улучшает ваше аналитическое мышление, поощряя системный подход к решению проблем, основанный на данных.
• Область машинного обучения быстро развивается, предлагая бесконечные возможности обучения и возможность оставаться на переднем крае технологий.

5. Влияние на общество и этические соображения

• Проекты ML могут существенно повлиять на общество, решая проблемы в таких областях, как здравоохранение, защита окружающей среды и образование.
• Взаимодействие с ОД способствует рассмотрению этических вопросов, связанных с конфиденциальностью, предвзятостью и справедливостью, что способствует разработке более ответственных технологий.

Будьте впереди технологической игры с нашей программой последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения, проводимой в партнерстве с Purdue и в сотрудничестве с IBM. Узнайте больше!

Заключение

Сектор машинного обучения процветает, активно ищет людей, полных инновационных идей и свежих перспектив. Ведущие компании ищут кандидатов, которые понимают основы и приносят практический опыт. Получение сертификатов в области машинного обучения в престижных учреждениях может значительно продвинуть вашу карьеру вперед. Изучите специфику лучших курсов по машинному обучению, описанных ранее, и выберите тот, который лучше всего соответствует вашим стремлениям, увлечениям и требованиям. Думаете о карьерном росте? Поступление в аспирантуру в области искусственного интеллекта и машинного обучения может стать вашим первым шагом на пути к достижению новых высот.

Часто задаваемые вопросы

1. Могу ли я изучить машинное обучение за один месяц?

Да, вы можете изучить основы машинного обучения за один месяц, сосредоточившись на понимании основных концепций и применении их в нескольких проектах. Однако для приобретения навыков и освоения предмета потребуется постоянное обучение и практика в течение более одного месяца.

2. Какой курс лучше всего подходит для начала машинного обучения?

Лучший курс для начала является субъективным и зависит от вашего стиля обучения, но многие рекомендуют курс Simplilearn PGP в машинном обучении, поскольку он всесторонне знакомит с основами и практическим применением машинного обучения.

3. Что делает курс машинного обучения лучшим для начинающих?

Курс машинного обучения лучше всего подходит для новичков, если он включает четкие объяснения основных концепций, практические проекты для применения полученных знаний, доступ к знающим преподавателям или сообществам для вопросов, а также ресурсы для дальнейшего обучения.

4. Каковы признаки того, что курс машинного обучения мне не подходит?

Признаки того, что курс машинного обучения может вам не подойти, включают несоответствие уровня сложности (слишком простой или слишком сложный), методы преподавания, которые не соответствуют вашему стилю обучения, или сосредоточенность на темах, которые не соответствуют вашим интересам или цели в машинном обучении.

5. Могу ли я совмещать работу на полную ставку и прохождение курса машинного обучения?

Да, совмещать работу на полный рабочий день с прохождением курса машинного обучения возможно, особенно если курс предлагает гибкий график, самостоятельное обучение и не требует чрезмерного еженедельного выделения времени. Правильное управление временем и постановка реалистичных целей являются ключом к балансированию обеих обязанностей.