ТОП-15 онлайн-курсов по машинному обучению⁚ бесплатные и платные материалы по ML

Изучение машинного обучения (Machine Learning ─ ML) становится все более востребованным в современном мире. Эта область компьютерных наук является ключевым инструментом во многих отраслях, включая бизнес, медицину, финансы и другие. Для того чтобы успешно освоить машинное обучение, нужно обладать глубокими знаниями и навыками. Сегодня мы представляем вам ТОП-15 онлайн-курсов, которые помогут вам стать профессионалом в области машинного обучения.

Курс “Machine Learning” на сайте Coursera. Этот курс, созданный профессором Эндрю Нгом, является одним из самых популярных во всем мире. В нем вы будете учиться различным методам машинного обучения, таким как линейная регрессия, логистическая регрессия, нейронные сети и другим. Курс доступен бесплатно, но есть возможность получить сертификат за дополнительную плату.

Курс “Intro to Machine Learning” на сайте Udacity. Этот курс является отличным введением в машинное обучение. Он позволит вам освоить основные концепции и алгоритмы машинного обучения. Курс доступен бесплатно, но есть возможность получить сертификат за определенную плату.

Курс “Machine Learning” на сайте edX. Этот курс создан специалистами из Университета Стэнфорда и предлагает обширное введение в машинное обучение. Вы узнаете о различных алгоритмах и техниках, используемых в машинном обучении; Курс доступен бесплатно, но можно получить сертификат за плату.

Курс “Practical Deep Learning for Coders” на платформе fast.ai. Этот курс разработан для программистов, которые хотят научиться применять глубокое обучение в своих проектах. Он предлагает практический подход и акцентирует внимание на решении реальных задач. Курс бесплатен.

Курс “Advanced Machine Learning Specialization” на сайте Coursera. Этот специализированный курс создан для тех, кто уже имеет базовые навыки машинного обучения и хочет углубить свои знания. Вы изучите продвинутые техники, такие как обработка естественного языка, компьютерное зрение и другие. Курс доступен бесплатно, с возможностью получить сертификат за дополнительную плату.

Курс “Deep Learning Specialization” на сайте Coursera. Этот специализированный курс предлагает углубленное изучение глубокого обучения. Вы узнаете о нейронных сетях, сверточных нейронных сетях, рекуррентных нейронных сетях и других современных техниках машинного обучения. Курс доступен бесплатно, сертификат можно получить за плату.

Курс “Applied Data Science with Python” на сайте Coursera. В этом курсе вы научитесь применять Python и библиотеки для анализа данных и машинного обучения. Вы изучите различные техники, такие как классификация, регрессия, кластеризация и другие. Курс доступен бесплатно, сертификат можно получить за дополнительную плату.

Курс “Practical Machine Learning” на сайте Coursera. Этот курс ориентирован на практическое применение машинного обучения. Вы изучите основные алгоритмы, создадите модели и научитесь оценивать их качество. Курс доступен бесплатно, за дополнительную плату можно получить сертификат.

Курс “Machine Learning for Trading” на сайте Udacity. Этот курс предлагает углубленное изучение концепций и методов машинного обучения, используемых в финансовом трейдинге. Вы узнаете, как создавать и тестировать торговые стратегии с использованием машинного обучения. Курс доступен бесплатно, есть возможность получить сертификат за определенную плату.

Курс “Machine Learning” на сайте Kaggle. Этот курс предлагает введение в машинное обучение с помощью языка Python. Вы узнаете о различных алгоритмах и примените их на практике в различных проектах. Курс бесплатен.

Курс “Machine Learning” на сайте IBM Developer. Этот курс создан специалистами компании IBM и предлагает введение в машинное обучение с помощью языка Python и библиотеки scikit-learn. Вы научитесь применять различные модели машинного обучения на практике; Курс доступен бесплатно;

Курс “Applied Machine Learning” на сайте Udemy. В этом курсе вы научитесь применять машинное обучение на практике с помощью Python и библиотеки scikit-learn. Вы изучите различные алгоритмы и методы, такие как деревья решений, ансамбли, SVM и другие. Курс доступен за плату.

Курс “Practical Deep Learning for Time Series” на платформе fast.ai. Этот курс научит вас применять глубокое обучение для анализа временных рядов. Вы узнаете о рекуррентных нейронных сетях, LSTM, GRU и других методах, используемых для прогнозирования временных рядов. Курс бесплатен.

Курс “Applied AI with DeepLearning” на сайте deeplearning.ai. Этот курс объединяет глубокое обучение и искусственный интеллект. Вы узнаете о применении глубокого обучения в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка звука, работа с текстом и другие. Курс доступен за плату.

Курс “Practical Deep Learning for Coders, Part 2” на платформе fast.ai. Этот продолжение первого курса на fast.ai и предлагает дальнейшее погружение в глубинное обучение. Вы узнаете о передовых методах и алгоритмах, таких как GAN, рекомендательные системы и другие. Курс бесплатен.

Все эти курсы представляют собой превосходную возможность для изучения машинного обучения как для начинающих, так и для опытных специалистов. Безусловно, каждый из этих курсов достоин внимания и позволит вам углубить свои знания и навыки в области машинного обучения. Итак, выбирайте курс, который соответствует вашим потребностям и ожиданиям, и продолжайте развиваться в этой захватывающей и важной области компьютерных наук.