Máy học udemy sử dụng python
|
Trong bài viết này, tôi đã biên soạn một danh sách các khóa học máy học tốt nhất hiện có trên mạng. Tôi đã xây dựng bảng xếp hạng bằng cách tuân theo một phương pháp được xác định rõ ràng mà bạn có thể tìm thấy bên dưới Show
Nhưng nếu bạn muốn chuyển thẳng đến kết quả, đây là những lựa chọn của tôi
Học máy là gì?Học máy là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo dành riêng cho việc thiết kế các thuật toán có khả năng học từ dữ liệu. Nó có nhiều ứng dụng, bao gồm phân tích kinh doanh, tin học y tế, dự báo tài chính và ô tô tự lái Vào năm 2022, các kỹ năng học máy được yêu cầu rộng rãi. Trên trang nghề nghiệp của Microsoft, 21% vị trí nhà phát triển mở hiện đề cập đến “máy học”. Trên trang nghề nghiệp của Amazon, đó là 63% Theo Báo cáo Tương lai của Việc làm do Diễn đàn Kinh tế Thế giới công bố, học máy dự kiến sẽ là một trong những kỹ năng được yêu cầu nhiều nhất trên thế giới cho đến năm 2025 Phương pháp xếp hạng khóa họcĐể tạo bảng xếp hạng này, tôi đã làm theo quy trình ba bước Đầu tiên, tôi là nhà phát triển tại Class Central, công cụ tìm kiếm hàng đầu cho các khóa học trực tuyến Vì vậy, tôi đã xem qua danh mục hơn 50.000 khóa học của chúng tôi để đưa ra lựa chọn sơ bộ. Tôi đã làm như vậy bằng cách tính đến các yếu tố như đánh giá, xếp hạng, đăng ký, dấu trang, v.v. Vì vậy, đây là một bước khá khách quan. Tôi đã thu hẹp các tùy chọn bằng cách xem xét các chỉ số được xác định rõ Thứ hai, tôi đã sử dụng kinh nghiệm của mình với tư cách là người học trực tuyến để đánh giá từng lựa chọn sơ bộ Các số liệu như xếp hạng khóa học hiếm khi nói lên toàn bộ câu chuyện. Tôi đã hoàn thành nhiều MOOC, lấy bằng cử nhân trực tuyến về khoa học máy tính và tôi đã đăng ký học thạc sĩ trực tuyến về khoa học máy tính (OMMSS) của Georgia Tech. Điều này đã cho tôi một số quan điểm về những gì cần tìm kiếm trong một khóa học trực tuyến mà tôi đã sử dụng để đánh giá từng lựa chọn sơ bộ của mình Vì vậy, đây là một bước khá chủ quan. Tôi đã xem qua các lựa chọn của mình để đi đến lựa chọn gần như cuối cùng Thứ ba, tôi đã mở rộng lựa chọn này để bao gồm các tài nguyên có giá trị khác mà tôi đã xem qua Vì có các khóa học lâu đời về hầu hết các chủ đề nên các khóa học gần đây hơn về cùng chủ đề có thể không được chú ý. Nhưng đôi khi, đây là những điều tuyệt vời. Tôi đảm bảo bao gồm những thứ đó khi có thể Vì vậy, đây lại là một bước khá chủ quan. Tôi tổng hợp các lựa chọn của mình với các khóa học xuất sắc nhưng ít nổi tiếng hơn Kết quả cuối cùng là một sự lựa chọn duy nhất các khóa học kết hợp dữ liệu Class Central trong một thập kỷ và kinh nghiệm của riêng tôi với tư cách là người học trực tuyến để cố gắng đạt được kết quả tốt nhất của cả hai thế giới. Cho đến nay, tôi đã dành hơn 15 giờ để xây dựng danh sách này và tôi sẽ tiếp tục cập nhật nó Thống kê xếp hạng khóa họcDưới đây là một số thống kê về xếp hạng khóa học này
Nếu không có gì khó chịu, đây là những lựa chọn của tôi cho các khóa học trực tuyến về máy học tốt nhất 1. Học máy (Đại học Stanford)Lựa chọn đầu tiên của tôi cho khóa học trực tuyến về máy học tốt nhất là Học máy có tên phù hợp, được cung cấp bởi Đại học Stanford trên Coursera Đây là khóa học máy học tiêu biểu và thực sự là một khóa học rất đặc biệt. Được giảng dạy bởi Andrew Ng, đây là một trong những khóa học ban đầu mở đầu cho việc phổ biến các khóa học trực tuyến mở lớn (MOOCs) Được khích lệ bởi thành công của khóa học, Andrew Ng tiếp tục đồng sáng lập Coursera Bạn sẽ học gìKhóa học này bắt đầu bằng cách đặt nền tảng toán học của máy học. Nó bắt đầu với việc xem xét đại số tuyến tính và hồi quy tuyến tính đơn biến trước khi chuyển sang hồi quy đa biến và logistic Sau đó, nó chuyển từ chủ đề này sang chủ đề khác mỗi tuần để bao gồm nhiều mô hình và kỹ thuật học máy khác nhau. Chúng bao gồm học sâu, máy vectơ hỗ trợ và phân tích thành phần chính Cuối cùng, nó đề cập đến các khía cạnh thực tế như cách thiết kế và tận dụng các dự án máy học quy mô lớn Khi kết thúc khóa học, bạn sẽ có hiểu biết rộng về học máy, các khái niệm và phương pháp của nó. Bạn sẽ có thể triển khai các thuật toán học máy cơ bản như lan truyền ngược và phân cụm k-means Bạn sẽ được trang bị để giải quyết các nhiệm vụ như phân loại nhiều lớp và phát hiện bất thường. Và bạn sẽ có thể sử dụng Octave và Matlab để hoàn thành các dự án thực tế liên quan đến nhận dạng ký tự quang học bằng nhiều phương pháp khác nhau Một điều cần lưu ýKhóa học này sử dụng Octave chứ không phải Python. Khóa học sẽ dạy cho bạn các khái niệm chứ không phải các công cụ được sử dụng phổ biến nhất hiện nay trong học máy. Mặc dù vậy, theo quan điểm của tôi, nó vẫn là khóa học máy học được lựa chọn, do đó nó chiếm vị trí hàng đầu Nhưng nếu bạn đang tìm kiếm một khóa học phù hợp hơn với công việc hàng ngày của một học viên máy học, hãy xem lựa chọn tiếp theo Bạn sẽ học như thế nàoKhóa học được chia thành 11 tuần. Mỗi tuần bao gồm khoảng 6 giờ làm việc. Các khái niệm được giảng dạy thông qua sự kết hợp của các bài giảng video và bài đọc Về phần đánh giá, mỗi tuần bao gồm ít nhất một bài kiểm tra tự động chấm điểm. Hầu hết bao gồm một số. Và hầu hết các tuần bao gồm một dự án lập trình dài nhiều giờ. Tổng cộng có 8 Cơ quan Đại học Stanford Nhà cung cấpKhóa họcGiảng viênAndrew NgCấp độ Hỗn hợpKhối lượng công việctổng cộng61 giờSố lượng đăng ký4. 5MRating4. 9/5. 0 (166K)Chứng chỉ được thanh toánNhững điều lý thú
Nếu quan tâm đến khóa học này, bạn có thể tham khảo thêm thông tin về khóa học và cách thức đăng ký tại đây 2. Cơ sở học máy. Phương pháp nghiên cứu tình huống (Đại học Washington)Lựa chọn thứ hai của tôi cho khóa học trực tuyến về machine learning tốt nhất là Machine Learning Foundations. Phương pháp tiếp cận nghiên cứu trường hợp, được cung cấp bởi Đại học Washington trên Coursera Nhiều khóa học máy học hàn lâm thích tiếp cận chủ đề từ góc độ khá trừu tượng. Họ dành nhiều thời gian để đặt nền tảng toán học và đưa các khía cạnh hữu hình hơn của môn học vào các ví dụ và bài tập. Khóa học này lật kịch bản đó trên đầu của nó Như tên gọi của nó, khóa học tiếp cận học máy thông qua các nghiên cứu điển hình, mỗi nghiên cứu có bối cảnh và mục tiêu được xác định rõ ràng. Những nghiên cứu điển hình này giúp đưa các khái niệm học máy vào thực tế Thay vì học cách thực hiện hồi quy chỉ vì, bạn sẽ học cách dự đoán giá nhà bằng hồi quy. Điều đó không có nghĩa là khóa học che đậy các chi tiết lý thuyết. Nó chỉ tiếp cận chủ đề một cách thực tế hơn Bạn sẽ học gìKhóa học bắt đầu bằng cách bối cảnh hóa học máy. giải thích học máy là gì, xem xét một số ứng dụng của nó và đưa ra trường hợp về tầm quan trọng của nó trong tương lai Phần giới thiệu khóa học cũng dành thời gian để trình bày các nguyên tắc cơ bản về Python cũng như các công cụ thô sơ như Jupyter Notebooks Sau đó, khóa học chuyển từ nghiên cứu tình huống này sang nghiên cứu tình huống khác, sử dụng từng tình huống để minh họa một khía cạnh cụ thể của học máy. bạn sử dụng hồi quy để dự đoán giá nhà, bạn sử dụng phân loại để đánh giá cảm xúc trong bài đánh giá của người dùng, bạn sử dụng phân cụm để nhóm các bài viết liên quan, bạn sử dụng học sâu để xác định các đối tượng trong hình ảnh, v.v. Nếu bạn là người thích học thông qua các ví dụ, thì việc lập bản đồ rõ ràng giữa các nhiệm vụ và khái niệm trong khóa học này có thể giúp bạn dễ tiếp thu chủ đề hơn Khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ hiểu các nhiệm vụ học máy cơ bản như hồi quy, phân loại và phân cụm, đồng thời bạn sẽ biết khi nào nên sử dụng từng kỹ thuật Bạn sẽ biết cách trích xuất các tính năng từ dữ liệu và sử dụng dữ liệu này làm đầu vào cho các mô hình của mình. Bạn sẽ có thể đánh giá tính chính xác của mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số lỗi được xác định rõ. Và bạn sẽ có thể triển khai các ứng dụng học máy từ đầu đến cuối bằng Python Bạn sẽ học như thế nàoKhóa học này được chia thành 6 tuần. Mỗi tuần bao gồm khoảng 3 giờ làm việc. Khóa học được giảng dạy thông qua sự kết hợp của các video ngắn và bài đọc Về đánh giá, hầu hết các tuần bao gồm hai bài tập sẽ mất khoảng một giờ để hoàn thành Một điều cần lưu ýKhi khóa học được phát hành, nó đã sử dụng GraphLab, một công cụ học máy nguồn mở do Giáo sư khởi xướng. Carlos Guestrin, một trong những người đồng hướng dẫn khóa học. Kể từ đó, GraphLab đã trở thành Turi và khóa học hiện sử dụng TuriCreate cho các bài tập Tuy nhiên, các video vẫn sử dụng GraphLab và mặc dù cả hai công cụ đều tương tự nhau nhưng điều này đã gây ra khó khăn cho một số người học. Vì vậy, nếu bạn tham gia khóa học, hãy chuẩn bị để thực hiện một số thao tác trên Google Tổ chứcĐại học WashingtonNhà cung cấpKhóa họcGiảng viênEmily Fox, Carlos GuestrinCấp độ Hỗn hợpKhối lượng công việctổng cộng18 giờSố lượng đăng ký351KRXếp hạng4. 6/5. 0 (12K)Chứng chỉ được thanh toánNhững điều lý thú
Nếu quan tâm đến khóa học này, bạn có thể tham khảo thêm thông tin về khóa học và cách thức đăng ký tại đây 3. Máy học cho tất cả (Đại học London)Lựa chọn thứ ba của tôi cho khóa học trực tuyến về machine learning tốt nhất là Machine Learning for All, do Đại học London cung cấp trên Coursera Trong khi hầu hết các khóa học khác giả định kiến thức lập trình trước đó hoặc dạy cho bạn kiến thức cơ bản về lập trình, thì khóa học này nhằm mục đích làm cho việc học máy có thể tiếp cận được với nhiều đối tượng hơn. Nó không yêu cầu kiến thức toán học nâng cao hoặc sử dụng ngôn ngữ lập trình hoặc thư viện máy học như Python và TensorFlow Bạn sẽ học được gìKhóa học này bắt đầu bằng cách giải thích trí tuệ nhân tạo và học máy là gì và cách các ngành này được kết nối với nhau Nó thảo luận về các ứng dụng máy học khác nhau trong thế giới thực, bao gồm AlphaGo, một chương trình máy học có khả năng đánh bại những người chơi cờ vây giỏi nhất trên thế giới. Nó giải thích về biểu diễn dữ liệu, cách thiết lập dự án máy học và một số cơ hội cũng như cân nhắc về mặt đạo đức của máy học Cuối cùng, khóa học mời bạn thực hiện một dự án máy học bằng cách thu thập dữ liệu, đào tạo một mô hình và đưa nó vào thử nghiệm Khi kết thúc khóa học, bạn sẽ được trang bị kiến thức rộng rãi về học máy, các cách sử dụng khác nhau và tầm quan trọng của nó đối với tương lai Bạn sẽ làm quen với các khái niệm kỹ thuật quan trọng nhất làm nền tảng cho học máy. Bạn sẽ nắm bắt ở mức độ cao về quy trình xây dựng mô hình máy học, từ thu thập dữ liệu đến đánh giá mô hình Và bạn sẽ được chuẩn bị để giải quyết các khóa học lý thuyết, nâng cao hơn về máy học Bạn sẽ học như thế nàoKhóa học được chia thành 4 tuần. Mỗi tuần bao gồm khoảng 6 giờ làm việc. Khóa học được giảng dạy thông qua sự kết hợp giữa các bài giảng video và bài đọc Về đánh giá, trong hầu hết các tuần, bạn sẽ hoàn thành bài kiểm tra tự động kéo dài một giờ và trong một số tuần, bạn cũng sẽ hoàn thành các bài tập thực hành bổ sung Tổ chứcĐại học Luân ĐônNhà cung cấpKhóa họcNgười hướng dẫnMarco GilliesCấp độNgười mới bắt đầuKhối lượng công việctổng cộng22 giờSố lượng đăng ký107KRXếp hạng4. 7/5. 0 (2. 7K)Giấy chứng nhận được thanh toánNhững điều lý thú
Nếu quan tâm đến khóa học này, bạn có thể tham khảo thêm thông tin về khóa học và cách thức đăng ký tại đây 4. Máy học với Python (IBM)Khóa học này do IBM cung cấp trên Coursera dạy máy học thông qua phương pháp thực hành sử dụng Python, hiện là ngôn ngữ lập trình thực tế của trí tuệ nhân tạo Coi chừng, khóa học này sẽ ném toán vào bạn. Nếu tính toán của bạn bị hỏng, bạn có thể muốn cải thiện điều đó trước khi tham gia khóa học này Bạn sẽ học được gìKhóa học bắt đầu bằng cách bao gồm các nguyên tắc và ứng dụng cơ bản của máy học trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, ngân hàng và viễn thông. Và nó giải thích sự khác biệt giữa học có giám sát và không giám sát, đồng thời xem xét cách học nào phù hợp với loại nhiệm vụ nào Mỗi tuần được dành riêng cho một trong những nhiệm vụ học máy rộng lớn — hồi quy, phân cụm và phân loại — và các phương pháp khác nhau có thể được sử dụng để triển khai chúng, chẳng hạn như cây quyết định, máy vectơ hỗ trợ và phương tiện k Khi kết thúc khóa học, bạn sẽ nắm được nhiều kiến thức cơ bản về nền tảng toán học của học máy. Bạn sẽ quen thuộc với một số lượng lớn các ứng dụng học máy trong các lĩnh vực từ chăm sóc sức khỏe đến điện toán hiệu năng cao Bạn sẽ có thể triển khai một loạt các thuật toán học máy bằng Python. Và bạn sẽ thực hành sử dụng các thư viện máy học như scikit-learning và SciPy Bạn sẽ học như thế nàoKhóa học này được chia thành 4 tuần. Mỗi tuần bao gồm khoảng 4 giờ làm việc. Khóa học được giảng dạy chủ yếu thông qua các bài học video Về phần đánh giá, mỗi tuần kết thúc bằng một bài tập thực hành 10 phút Công tyIBMProviderKhóa họcGiảng viênSaeed Aghaboorgi, Joseph SantarcangeloCấp độTrung cấpKhối lượng công việctổng cộng22 giờSố lượng đăng ký244KRXếp hạng4. 7/5. 0 (12K)Chứng chỉ được thanh toánNhững điều lý thú
Nếu quan tâm đến khóa học này, bạn có thể tham khảo thêm thông tin về khóa học và cách thức đăng ký tại đây 5. Máy học (Georgia Tech)Khóa học này được cung cấp bởi Viện Công nghệ Georgia về Udacity và nó cũng được cung cấp như một phần của Thạc sĩ Khoa học Máy tính Trực tuyến (OMMSS) của Georgia Tech Khóa học này bao gồm học máy một cách rộng rãi, nhấn mạnh chiều rộng hơn chiều sâu. Nó ủng hộ cách tiếp cận cấp cao về các khái niệm máy học hơn là đi sâu vào các chi tiết cơ bản về cách triển khai các thuật toán máy học cụ thể Tôi cho rằng sức mạnh chính của khóa học này là phương pháp giảng dạy của nó Khóa học được giảng dạy bởi hai người hướng dẫn và các bài học được trình bày dưới dạng một cuộc trò chuyện giữa họ, với một trong những người hướng dẫn đóng vai sinh viên và đặt câu hỏi Phần trao đổi đầy hài hước, điều không phải khóa học machine learning nào cũng có được Bạn sẽ học được gìKhóa học này được chia thành ba nhiệm vụ học máy lớn Đầu tiên, nó bao gồm học tập có giám sát, thảo luận về cây quyết định, hồi quy và phân loại cũng như mạng lưới thần kinh. Sau đó, nó bao gồm học tập không giám sát, thảo luận về phân cụm, lựa chọn tính năng và tối ưu hóa ngẫu nhiên. Cuối cùng, nó bao gồm học tăng cường, thảo luận về quy trình quyết định markov, lý thuyết trò chơi và ra quyết định Đến cuối khóa học, bạn sẽ có hiểu biết toàn diện về học tập có giám sát, không giám sát và tăng cường cũng như sự khác biệt giữa chúng Bạn sẽ học các phương pháp phù hợp với từng vấn đề này. Và bạn sẽ có thể triển khai các phương pháp để giải quyết chúng, giải thích kết quả của các phương pháp này và đánh giá tính đúng đắn của chúng Bạn sẽ học như thế nàoKhóa học được chia thành 21 bài học và mỗi bài học được tạo thành từ các video ngắn với các câu đố trong video Khóa học không bao gồm các dự án có sẵn công khai. Những thứ đó chỉ có thể được truy cập bởi những sinh viên tham gia phiên bản tín chỉ của khóa học qua Georgia Tech Tổ chức Học viện Công nghệ GeorgiaNhà cung cấpĐộ bềnNgười hướng dẫnCharles Isbell, Michael LittmanCấp độ Trung cấp Khối lượng công việc tổng cộng40 giờChứng chỉKhôngNhững điều lý thú
Nếu quan tâm đến khóa học này, bạn có thể tham khảo thêm thông tin về khóa học và cách thức đăng ký tại đây 6. Khóa học về sự cố máy học với API TensorFlow (Google)Khóa học này được cung cấp bởi Google trên nền tảng dành cho nhà phát triển của họ. Mặc dù hầu hết các khóa học trong bảng xếp hạng này đều mang tính chất học thuật và khá dài, nhưng khóa học này hoàn toàn phù hợp với danh mục giới thiệu thực hành về máy học Nó cũng thực dụng và linh hoạt ở chỗ, mặc dù nó sẽ mời một người mới bắt đầu hoàn toàn tham gia khóa học đầy đủ, nhưng nó sẽ cho phép những người đã có kinh nghiệm về học máy thay vì sử dụng khóa học này như một phần bồi dưỡng. Và ý tưởng đó được xây dựng trong thiết kế khóa học, ngay từ đầu Bạn sẽ học được gìKhóa học cấp tốc bắt đầu bằng cách hỏi bạn về nền tảng của bạn trong học máy. Tùy thuộc vào câu trả lời của bạn, nó sẽ định hướng cho bạn các nguồn lực phù hợp, để bạn có thể tận dụng tốt nhất thời gian của mình Giả sử bạn là người mới bắt đầu hoàn chỉnh, bạn sẽ bắt đầu từ ô vuông. Vì vậy, lộ trình học tập của bạn sẽ bao gồm các khái niệm cơ bản về máy học, bao gồm hồi quy, hàm mất mát và giảm dần độ dốc Khóa học sử dụng TensorFlow, thư viện học máy phổ biến của Google. Vì vậy, nhanh chóng các chi tiết cấp thấp sẽ được trừu tượng hóa bằng cách tận dụng các chức năng thư viện Một số người học có thể coi đây là điều tiêu cực, vì bạn có thể thoát khỏi việc không hiểu cách thức hoạt động của nó. Nhưng nếu bạn quan tâm đến việc nhanh chóng áp dụng học máy, thì khóa học cấp tốc này sẽ phù hợp với bạn Một điều cần lưu ý là khóa học cũng giới thiệu về mạng lưới thần kinh, một chủ đề mà nhiều khóa học máy học ngắn hạn khác muốn bỏ qua hoặc hầu như không đụng đến, vì đây là một chủ đề xứng đáng với khóa học riêng của nó. Tuy nhiên, khóa học về sự cố của Google được cô đọng đủ để phù hợp với các mạng lưới thần kinh. Nhưng hãy nhớ rằng, nó trừu tượng hóa rất nhiều chi tiết, vì vậy nếu mục tiêu của bạn là hiểu sâu, bạn có thể học một khóa học khác tốt hơn Bạn sẽ học như thế nàoKhóa học cấp tốc được chia thành ba phần lớn. (1) khái niệm máy học, (2) kỹ thuật máy học và (3) hệ thống máy học trong thế giới thực Mỗi phần bao gồm các bài giảng video do các nhà nghiên cứu của Google trình bày, bài đọc và câu đố để tự đánh giá Nhà cung cấpGoogleGiảng viênD. Scully, Cassandra XiaCấp độNgười mới bắt đầuKhối lượng công việctổng cộng15 giờChứng chỉKhôngNhững điều lý thú
Nếu quan tâm đến khóa học này, bạn có thể tham khảo thêm thông tin về khóa học và cách thức đăng ký tại đây 7. Máy học A-Z. Thực hành Python & R trong Khoa học dữ liệuĐúng như tên gọi, khóa học này của Udemy là phần giới thiệu toàn diện nhưng thiết thực về machine learning. Nó hoạt động chậm chạp từ tiền xử lý dữ liệu đến xác thực mô hình, nhưng lướt qua một số phép toán cơ bản. Nếu bạn muốn nhảy thẳng vào “làm”, khóa học này có thể phù hợp Bạn sẽ học được gìKhóa học bắt đầu bằng cách bao gồm các loại mô hình hồi quy, phân loại và phân cụm khác nhau. Nó thảo luận về học tăng cường cũng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nó bao gồm các nguyên tắc cơ bản của mạng lưới thần kinh nhân tạo Khóa học sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và R và thư viện máy học TensorFlow Bạn sẽ học như thế nàoKhóa học bao gồm hơn 40 giờ học qua video, xen kẽ với các bài tập thực hành. Bạn sẽ xây dựng trực giác cho từng khái niệm và phương pháp trước khi áp dụng chúng để giải quyết các vấn đề cụ thể bằng các thư viện máy học chuyên dụng Nhà cung cấpUdemyNgười hướng dẫnKirill Eremenko, Hadelin de PontevesCấp độHỗn hợpKhối lượng công việctổng cộng44 giờĐăng ký843KRXếp hạng4. 5/5. 0 (154K)Chứng chỉ được thanh toánNhững điều lý thú
Nếu quan tâm đến khóa học này, bạn có thể tham khảo thêm thông tin về khóa học và cách thức đăng ký tại đây 8. Giới thiệu về Machine Learning trong sản xuất (DeepLearning. AI)Sau khi tung ra khóa học máy học đứng đầu bảng xếp hạng này và đồng sáng lập Coursera, Andrew Ng tiếp tục thành lập một công ty khác, DeepLearning. trí tuệ nhân tạo Công ty cung cấp nhiều khóa học khác nhau về máy học và trí tuệ nhân tạo, bao gồm cả khóa học này, bao gồm cách sử dụng máy học trong môi trường sản xuất Không giống như các khóa học trước, chủ yếu nhắm mục tiêu đến đối tượng chung (mặc dù không phải lúc nào cũng là người mới bắt đầu), khóa học này hướng đến những người học đã có hiểu biết vững chắc về học máy. Nó nhắm mục tiêu đến những sinh viên muốn có thể tự tin triển khai các quy trình học máy từ đầu đến cuối trong một môi trường chuyên nghiệp Bạn sẽ học được gìKhóa học này bắt đầu bằng cách thảo luận về vòng đời của một dự án máy học và cách triển khai các hệ thống máy học sẵn sàng sản xuất Sau đó, khóa học giải thích các chiến lược để chọn các mô hình phù hợp và đào tạo chúng, cũng như một số cạm bẫy cần tránh khi xử lý các tập dữ liệu sai lệch Cuối cùng, khóa học bao gồm cách xử lý các vấn đề phân loại và cách thiết lập đường cơ sở để đánh giá hiệu suất mô hình của bạn Bạn sẽ học như thế nàoKhóa học này được chia thành ba tuần. Mỗi tuần bao gồm khoảng 3 giờ làm việc. Nhưng hãy nhớ rằng, đây là một khóa học nâng cao, vì vậy nó giả định rằng bạn đã có nền tảng về máy học. Nếu không, khối lượng công việc có thể cao hơn nhiều Và giống như các khóa học khác của Andrew Ng, khóa học bao gồm các bài học và bài đọc qua video. Mỗi tuần kết thúc với một số bài tập thực hành sử dụng Python và các framework và thư viện chuyên dụng như PyTorch và Keras Công TyDeepLearning. AIProviderKhóa họcNgười hướng dẫnAndrew NgLevelHỗn hợpKhối lượng công việctổng cộng10 giờĐăng ký38KRXếp hạng4. 8/5. 0 (1. 1K) Chứng chỉ được thanh toánNhững điều lý thú
Nếu quan tâm đến khóa học này, bạn có thể tham khảo thêm thông tin về khóa học và cách thức đăng ký tại đây 9. Chương trình đào tạo về Python cho khoa học dữ liệu và máy họcLà ngôn ngữ thực tế của máy học và AI (ít nhất là cho đến thời điểm hiện tại), Python thường là điều kiện tiên quyết của các khóa học máy học Một số khóa học bắt đầu với phần bồi dưỡng Python trước khi bắt đầu học máy thực tế. Nhưng nếu bạn là một lập trình viên mới làm quen, việc ôn luyện đơn giản có thể không hiệu quả Vì vậy, bạn có thể tìm một khóa học Python và tham gia khóa học đó trước hoặc bạn tìm một khóa học dạy cả machine learning và Python. Đây là khóa học đó Bạn sẽ học được gìTrong phần đầu tiên của khóa học, sau khi thiết lập môi trường phát triển của bạn, bạn sẽ chuyển sang khóa học cấp tốc về Python. Bạn sẽ học các nguyên tắc cơ bản của ngôn ngữ lập trình cũng như rất nhiều thư viện được sử dụng rộng rãi, chẳng hạn như NumPy, Pandas và Matplotlib Khi bạn đã tích hợp các kỹ năng này, bạn sẽ được trang bị để giải quyết phần thứ hai của khóa học, phần này hoàn toàn dành riêng cho học máy Như thường lệ, bạn sẽ bắt đầu với hồi quy và tiến lên từ đó, khám phá các mô hình và hệ thống học máy từ phân cụm k-means đến mạng lưới thần kinh nhân tạo Bạn sẽ học như thế nàoKhóa học này bao gồm hơn 25 giờ bài học video xen kẽ với các bài tập thực hành. Ngoài ra, khóa học bao gồm nhiều tài liệu tham khảo cho các tài liệu bên ngoài, dành cho những người muốn vượt lên trên Nhà cung cấpUdemyNgười hướng dẫnJose PortillaCấp độHỗn hợpKhối lượng công việctổng cộng25 giờĐăng ký509KRrating4. 7/5. 0 (109K)Chứng chỉ được thanh toánNhững điều lý thú
Nếu quan tâm đến khóa học này, bạn có thể tham khảo thêm thông tin về khóa học và cách thức đăng ký tại đây 10. Học máy dành cho nhạc sĩ và nghệ sĩ (Thợ kim hoàn)Cuối cùng, để kết thúc bảng xếp hạng này với thành tích cao, lựa chọn thứ mười của tôi là Học máy dành cho Nhạc sĩ và Nghệ sĩ, được cung cấp bởi Goldsmith, Đại học London, thông qua Kadenze Khóa học này hơi khác thường. nó tiếp cận máy học từ góc độ nghệ thuật, từ âm nhạc đến nghệ thuật thị giác. Nếu đó thực sự là kiểu kết hợp mà bạn đang tìm kiếm, thì hãy xem đây là lựa chọn đầu tiên và duy nhất của chúng tôi Bạn sẽ học được gìTrong khóa học này, bạn sẽ học các nguyên tắc cơ bản của máy học, nhưng bạn sẽ làm như vậy bằng cách kết nối chủ đề với nghệ thuật, chuyển động và âm thanh. Cụ thể hơn, bạn sẽ học cách sử dụng máy học để giải thích chuyển động của con người, âm nhạc và các nguồn dữ liệu thời gian thực khác Đừng lo lắng, khóa học này cũng sẽ yêu cầu học thêm các khái niệm học máy cơ bản nhưng cần thiết cho người đi bộ, chẳng hạn như hồi quy, phân loại và phân khúc. Nó cũng giải quyết các khái niệm thực tế, chẳng hạn như cách định cấu hình quy trình học máy từ đầu đến cuối Bạn sẽ học như thế nàoKhóa học được chia thành 7 buổi. Mỗi phiên bao gồm khoảng 8 giờ làm việc Nếu bạn kiểm tra khóa học, bạn sẽ có quyền truy cập miễn phí vào tài liệu khóa học, nhưng không phải là bài tập. Nếu bạn đăng ký, thì bạn sẽ có quyền truy cập vào các bài tập và chứng chỉ ở cuối Khóa học này sử dụng các bài tập có phản hồi của bạn bè, nghĩa là bài viết của bạn sẽ được chấm điểm bởi các sinh viên khác và đến lượt bạn, bạn sẽ chấm điểm các sinh viên khác để lấy lại điểm của mình Tổ chứcThợ kim hoàn, Đại học Luân ĐônNhà cung cấpKadenzeNgười hướng dẫnRebecca FiebrinkCấp độNgười mới bắt đầuKhối lượng công việctổng cộng50 giờChứng chỉTrả lươngNhững điều lý thú
Nếu quan tâm đến khóa học này, bạn có thể tham khảo thêm thông tin về khóa học và cách thức đăng ký tại đây QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO Nhà phát triển và nhà văn tại Class Central Nếu bạn đọc đến đây, hãy tweet cho tác giả để cho họ thấy bạn quan tâm. Tweet một lời cảm ơn Học cách viết mã miễn phí. Chương trình giảng dạy mã nguồn mở của freeCodeCamp đã giúp hơn 40.000 người có được việc làm với tư cách là nhà phát triển. Bắt đầu Học Python ở Udemy có đáng không?Mặc dù có nhiều khóa học Python mà bạn có thể tham gia từ trình độ mới bắt đầu hoàn chỉnh đến trình độ nâng cao, bạn nên luôn xem xét các bài đánh giá khóa học Python của Udemy . Hàng trăm sinh viên đã cho lớp học chính cấp độ mới bắt đầu này điểm 4. đánh giá 5 sao.
Python có tốt cho máy học không?Là một công nghệ, ML cũng sử dụng các ngôn ngữ và công cụ khác nhau để hoạt động hiệu quả. Một trong những ngôn ngữ phù hợp nhất với máy học là Python .
Khóa học nào là tốt nhất để học máy với Python?Tóm lại, đây là 10 khóa học phổ biến nhất về máy học python của chúng tôi . Học máy. Học kĩ càng. trí tuệ nhân tạo Học máy với Python. Mạng Kỹ năng IBM Khoa học dữ liệu ứng dụng với Python. Đại học Michigan Python cho Khoa học dữ liệu, AI & Phát triển. Mạng Kỹ năng IBM Ai là người hướng dẫn Python tốt nhất trên Udemy?1. 100 Days of Code - The Complete Python Pro Bootcamp for 2022 [Tốt nhất cho người mới bắt đầu] Hiện tại, đây có lẽ là khóa học Python tốt nhất trên Udemy. Nó vừa thực hành vừa dựa trên dự án và cũng cập nhật để bao gồm các khái niệm Python 3 và Angela Yu là một trong những người hướng dẫn giỏi nhất trên Udemy. |
