ТОП-8 Курсов по Машинному обучению (Machine Learning)

Предлагаем вашему вниманию подборку онлайн курсов, которые помогут вам начать свой путь в машинное обучение, конечно, если английский для вас — не проблема.

Особенности профессии

Машинное обучение является одним из подразделов искусственного интеллекта. Его основной смысл – научить компьютер не просто работать по заданному алгоритму, а обучить его самостоятельному решению задач различного типа. Возможно это за счет анализа цифровых данных.

Машинное обучение разделяется на три уровня доступности в соответствии с тем, для кого оно предназначено:

компаний-гигантов (Google, Яндекс, IBM, Twitter);
студентов с определенных багажом знаний;
людей, не имеющих никакого отношения к программированию, искусственному интеллекту.

Сегодня же оно находится на стыке первого и второго уровней. При этом производится машинное обучение человеком – специалистом machine learning. Нет, он не стоит над компьютером с указкой и не пытается ему объяснить сложные формулы.

Специалист machine learning – это программист, который создает программы искусственного интеллекта и управляет ими. Именно он делает так, чтобы компьютер самостоятельно считывал данные электронного письма и при необходимости отправлял его в папку «спам» (один из самых простых примеров).

Но в отличие от других представителей IT, специалист machine learning не только разрабатывает и внедряет в работу определенные алгоритмы. Он еще запускает процесс самостоятельного обучения искусственного интеллекта. Благодаря такой работе, сегодня мы используем автоматическое распознавание лица гаджетами, автоматическую парковку автомобиля и не только.

Источник: http://zen.yandex.ru/media/id/59773a0848c85e9c7afc5f02/top8-kursov-po-mashinnomu-obucheniiu-machine-learning-5f60be4d8169a878164f33e5

Введение в машинное обучение

Авторы: ВШЭ и Яндекс
Платформа: Coursera
Язык: русский

На курсе Константина Воронцова Введение в машинное обучение рассматриваются популярные задачи, решаемые с помощью машинного обучения — классификация, регрессия, кластеризация. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах, желательно иметь базовые навыки программирования и быть знакомым с python.

Продолжительность: 35 часов

Источник: http://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/besplatnye-kursy-mashinnoe-obuchenie/

Получите диплом

В настоящее время вы просматриваете слайд 1

Источник: http://coursera.org/browse/data-science/machine-learning

Навыки, требования и качества специалиста machine learning

Научить машину самостоятельно совершенствоваться непросто. Поэтому специалистам следует обладать целым перечнем обязательных навыков и качеств.

В первую очередь, эксперт machine learning должен:

знать основные языки программирования (как минимум R);
хорошо разбираться в дискретной математике;
знать теорию вероятностей;
работать с нейронными сетями;
извлекать, анализировать, моделировать цифровые данные;
визуализировать прогнозы через специальные программы (например, с Matplotlib);
использовать популярные библиотеки (Sklearn);
уверено использовать основные инструменты Microsoft (гистограмма в excel и др.);
подбирать алгоритмы под разные задачи;
обрабатывать big data;
использовать квантование векторов;
знать английский язык для программистов;
формулировать задачи для специалистов data science и не только.

Основными качествами же такого специалиста должны быть: усидчивость, математическо-аналитический склад ума, развитая интуиция, сдержанность, креативность и не только. Интересна специализация будет для программистов, математиков, экономистов и т.д.

Источник: http://zen.yandex.ru/media/id/59773a0848c85e9c7afc5f02/top8-kursov-po-mashinnomu-obucheniiu-machine-learning-5f60be4d8169a878164f33e5

Самые популярные сертификаты по предмету ‘Машинное обучение’

В настоящее время вы просматриваете слайд 1

Источник: http://coursera.org/browse/data-science/machine-learning

Чему вы научитесь

Программировать на Python

Освоите самый популярный язык для работы с данными.
Визуализировать данные

Сможете разрабатывать дашборды или интерактивную инфографику.
Работать с библиотеками и базами данных

Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.
Применять нейронные сети для решения реальных задач

Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнаете, как устроены нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики.
Строить модели машинного обучения

Изучите разные алгоритмы, научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
Создавать рекомендательные системы

Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио.

Источник: http://skillbox.ru/course/profession-machine-learning/

Самые популярные курсы по предмету ‘Машинное обучение’

В настоящее время вы просматриваете слайд 1

Источник: http://coursera.org/browse/data-science/machine-learning

Самостоятельное обучение

Научиться машинному обучению самостоятельно трудно. Эта специализация требует глубокие познания сразу в нескольких направлениях: математика (особенно линейная алгебра), информатика, нейросети и не только. Причем трудность заключается не только в огромном объеме необходимой информации, но и в том, что ее обязательно следует отрабатывать на практике. При самостоятельном обучении (даже проходя различные вебинары бесплатно) сделать это непросто.

Источник: http://zen.yandex.ru/media/id/59773a0848c85e9c7afc5f02/top8-kursov-po-mashinnomu-obucheniiu-machine-learning-5f60be4d8169a878164f33e5

Полезные ссылки, материалы, сервисы

Если вы находитесь на начальном этапе изучения новой IT профессии, рекомендуем ознакомиться со следующими материалами:

Найти полезные материалы по профессиям IT направления вы можете и на нашем канале. Найти полезную информацию можно на сайте виртуального образовательного центра Coursera.

Источник: http://zen.yandex.ru/media/id/59773a0848c85e9c7afc5f02/top8-kursov-po-mashinnomu-obucheniiu-machine-learning-5f60be4d8169a878164f33e5

Профессия Data Scientist: машинное обучение от Skillbox

Краткая информация:

Продолжительность: 13 месяцев;
Стоимость: 115 000 руб.;
Рассрочка: 2 875 руб./мес.;
Документ: диплом Skillbox;
Преподаватели: Валентин Пановский, Андрей Мещеряков, Михаил Овчинников и др.

Программа курса включает 79 тематический частей. Все уроки разделены на несколько модулей: статистика, основы математики, английский для IT-специалистов, обработка и визуализация данных и не только. После изучения каждой темы студент выполняет домашнее задание. Его проверкой занимаются наставники. Они же отвечают на все возникающие в процессе обучения вопросы.

После завершения обучения студенты получают сертификат, а также помощь в трудоустройстве: оформление портфолио, персональные консультации, подготовка к собеседованию. Помимо этого, на защите выпускных проектов всегда присутствуют реальные заказчики, готовые оплачивать труд начинающих специалистов. Это делает возможным распределение лучших выпускников на реальные проекты.