We have researched well, and this article will give you an insight into the best machine learning courses you can learn.
Distance learning has taken the world by storm, and it is now easy to learn technical courses that could have cost you a fortune from a conventional university. All over the world, students had turned to online learning for skill acquisition in machine learning. Coursera is a world-renowned educational distance learning institute that partners with various leading universities and top IoT/IT Companies in providing flexible and affordable job-relevant online learning courses.
Do you know why the largest Silicon Valley companies favor Remote working and recruitment? Simple! The Competitive Edge. You don’t want to be left behind in the fast-paced jet age. While some individuals and businesses are making the mistake of hanging onto legacy processes and technologies mainly because they feel no urgency to learn and adopt trending technologies, many have taken the bull by the horn.
Big and small size businesses, AI practitioners, and non-technical professionals need to learn newer and best machine learning courses relevant in today’s highly dynamic labor market and incorporate this into their business structure environment to stand a chance to compete. Here, I will share the online best Machine Learning Courses available in Coursera.
Machine Learning Specialization (DeepLearning.AI and Stanford University)
We are excited to propose you the newest and best Machine Learning Courses!
This Specialization summarizes all the advancements made in the ten years that have passed since the original course was launched. It includes:
- Lectures and assignments that are graded to teach Python, instead of Octave/Matlab
- Three in-depth courses provide a comprehensive introduction to machine learning, unsupervised learning and supervised learning.
- There are dozens of interactive graphs and code notebooks that can be used to aid learners in understanding concepts.
DeepLearning.AI and Stanford Online collaborated to create the Machine Learning Specialization, an online foundational program. This program is easy to follow and will help you understand the basics of machine learning.
Andrew Ng is the instructor for this Specialization. He is an AI visionary who has conducted critical research at Stanford University as well as groundbreaking work at Google Brain Baidu and Landing.AI.
This 3-course Specialization is an updated version Andrew’s Machine Learning course. It has been rated 4.9 out 5 by learners who have taken it since 2012 and now we are excited for the new version.
This specialization provides an overview of modern machine learning. It includes supervised learning (multiple linear regressions, logistic regressions, neural networks and decision trees), unsupervised learn (clustering and dimensionality reductions, recommender systems), as well as some of the best practices in Silicon Valley for machine intelligence and machine learning innovation (evaluating models and taking a data-centric approach, improving performance, and many more).
This Specialization will equip you with the knowledge and skills to apply machine learning to real-world problems. The Machine Learning Specialization is the best place for you to begin if you are looking to get into AI and build a career in this field.
Applied Learning Project
You will be able to:
- Create machine learning models using Python’s popular machine learning libraries, NumPy or scikit-learn.
- Train and build supervised machine learning models to predict and classify binary classification tasks. This includes logistic regression, linear regression, and logistic regression.
- Train and build a neural network using TensorFlow for multi-class classification.
- Use best practices in machine learning development to ensure that your models can be generalized to real data and real tasks.
- Create and use decision trees, tree ensemble methods, random forests, and boosted trees.
- Unsupervised learning techniques can be used for unsupervised learning, including clustering or anomaly detection.
- Create recommender systems using a collaborative filtering method and a content-based deeplearning method.
- Create a deep reinforcement learning system.
Глибоке навчання (DeepLearning.AI)
Суперкурс глибокого навчання, який пропонує DeepLearning.AI як спеціалізований курс на Coursera, включає в себе п’ять (5) курсів, наповнених теоретичним і технічним практичним досвідом, щоб переконатися, що ви готові до ринку праці. Знання, отримані під час вивчення спеціалізованого курсу глибокого навчання, пропонують численні нові кар’єрні можливості. Це свого роду навички в технологічному секторі, особливо в розробці програмного забезпечення.
Цей курс знайомить вас із основою глибокого навчання та сучасними технологіями, що стимулюють глибоке навчання. Конспекти курсу легко організовані та розроблені, щоб забезпечити постійне розуміння критичного аспекту курсу та озброїти вас технічними навичками для створення та застосування пов’язаних глибоких нейронних мереж.
Будучи зареєстрованим студентом на онлайн-курсі, ви можете навчатися зі своєю швидкістю, призупинити навчання або припинити підписку в будь-який час під час навчання.
Закінчення курсу та остаточний практичний проект принесе вам сертифікат, який може допомогти вам отримати цю помилкову роботу в ІТ.
У цій спеціалізації є 5 курсів. Вони є:
- Нейронні мережі та глибоке навчання
- Удосконалення глибоких нейронних мереж: настройка гіперпараметрів, регуляризація та оптимізація
- Структурування проектів машинного навчання
- Згорткові нейронні мережі
- Моделі послідовності
Машинне навчання (Університет Вашингтона)
Курс машинного навчання, пакетний курс Вашингтонського університету через Coursera, пропонує величезні можливості для початкових рівнів ІТ та кар’єрного шляху для студентів, зацікавлених у машинному навчанні.
Курси машинного навчання, які викладаються в Університеті Вашингтона, розвивають ваші навички з лінійної регресії, регресії хребта, статистики та регресійного аналізу, які є важливими та широко використовуваними інструментами машинного навчання та статистики. Після завершення курсу ви застосуєте свої знання для прогнозування наявних даних, цін на акції, сформулюєте просту модель регресії та підберете модель за допомогою алгоритму оптимізації.
Курс складається з чотирьох модулів :
- Ласкаво просимо, це вступ до машинного навчання
- Проста лінійна регресія спирається на базові знання.
- Оцінка продуктивності розширює ваші технічні знання та здатність вивчати теоретичні та практичні аспекти машинного навчання.
- Модуль Ridge Regression досліджував, як продуктивність моделі змінюється зі збільшенням її складності
Машинне навчання для всіх (Лондонський університет)
Якщо ви новачок, курс машинного навчання, який викладає Лондонський університет, підійде саме вам. Курс дистанційного навчання містить навчальні посібники, відео та зразки запитань, а також тематичні дослідження, які розвинуть ваше розуміння використання даних для навчання статистичних алгоритмів. Ви дізнаєтеся, як машинне навчання впливає на наше життя за допомогою проривів у технологіях штучного інтелекту, таких як розпізнавання обличчя, самокеровані автомобілі, робототехніка та багато іншого. Однак цей курс лише познайомить вас із технологією машинного навчання та тим, як вона працює, але не охоплює жодних сеансів програмування для машинного навчання, таких як Python та TensorFlow.
Модуль, включений до плану курсу :
- Машинне навчання
- Особливості даних
- Машинне навчання на практиці
- Ваш проект машинного навчання
Як Google виконує машинне навчання (Google Cloud)
Цей цікавий швидкісний курс дистанційного навчання, який проводить Google, розширить ваші погляди на машинне навчання та його реальний підхід у сучасних технологіях. Google спрощує навчання, щоб будь-хто, хто має базові знання про комп’ютери, міг легко зрозуміти, отримуючи таким чином набір навичок із інтерфазного програмування (API), інклюзивного ML, машинного навчання, Google Cloud Platform та Biqquery. Курс, на який зареєструвалися тисячі студентів, дає вам змогу отримати сертифікат google b, який може дати вам чудову роботу в ІТ-секторі.
Цей курс складається з наступних трьох (3) модулів :
- Як Google займається ML
- Включно ML
- Блокноти Python у хмарі
Виявлення діабетичної ретинопатії за допомогою штучного інтелекту (Мережа проекту Coursera)
Виявлення діабетичної ретинопатії за допомогою штучного інтелекту – це новий онлайн-курс, який пропонується в Coursera Project Network. Це ідеальний курс для практикуючих лікарів, щоб допомогти виявити сліпоту до її появи. Цей курс знайомить студентів з теорією та інтуїцією, що лежать в основі глибоких нейронних мереж, залишкових мереж і згорткових нейронних мереж (CNN). Вас навчать використовувати цю техніку ШІ для визначення типу діабетичної ретинопатії за зображеннями.
Нижче наведено те, чого ви дізнаєтеся з цього курсу :
- Зрозумійте постановку проблеми та бізнес-кейс
- Імпорт бібліотек і наборів даних
- Виконуйте дослідження та візуалізацію даних
- Виконайте розширення даних і створіть генератор даних
- Зрозумійте теорію та інтуїцію, що стоять за згортковими нейронними мережами
- Побудуйте модель глибокої нейронної мережі ResNet
- Компіляція та навчання моделі глибокої нейронної мережі
- Оцініть продуктивність навченої моделі
Машинне навчання за допомогою TensorFlow у Google Cloud (Google Cloud)
Як професіонала з технічного навчання, цей курс є одним із моїх улюблених. Якщо ви зацікавлені в повному навчанні з машинного навчання, настійно рекомендується машинне навчання з TensorFlow в Google Cloud, оскільки ви отримаєте переваги. Цей курс дасть вам уявлення про те, що таке машинна мова. Це також допоможе вам оволодіти та навчитися писати розподілені моделі машинного навчання, які масштабуються в Tensorflow з високопродуктивними прогнозами та можливістю використовувати хмару Google для практичної лабораторії.
Після закінчення курсу та практичного проекту ви отримуєте сертифікат, яким можете поділитися з компаніями, які потребують таких навичок на своєму робочому місці.
У цій спеціалізації є 5 курсів :
- Як Google виконує машинне навчання
- Запуск у машинне навчання
- Знайомство з TensorFlow
- Feature Engineering
- Мистецтво і наука машинного навчання
Поглиблене машинне навчання (ВШЕ Університет)
Оскільки на цей курс зареєстровано понад 300 тисяч студентів, які продовжують зростати, популярність цього курсу в Coursera важко переоцінити. Поглиблений курс машинного навчання познайомить вас із глибоким вивченням природної мови та байєсівським методом із теоретичними та реальними сценаріями. Навички, які ви отримаєте з цього курсу, але не обмежуються ними, це Tensorflow, глибоке навчання, байєсівська оптимізація, вилучення функцій, Xgboost та багато іншого.
Маючи ці навички, ви зможете застосовувати сучасні методи машинного навчання в розвитку підприємства.
Ця спеціалізація складається з семи (7) компонентів :
- Вступ до глибокого навчання
- Як виграти конкурс із науки про дані: навчайтесь у найкращих Kagglers
- Байєсівські методи машинного навчання
- Практичне навчання з підкріпленням
- Глибоке навчання з комп’ютерного зору
- Обробка природної мови
- Вирішення проблем великого адронного колайдера за допомогою машинного навчання
Професійний сертифікат IBM Machine Learning Professional
Цей курс у каталозі Coursera, який пропонує та надає IBM, є багатим навчальним планом, який охоплює всі життєво важливі області машинного навчання, як-от глибоке навчання та навчання з підкріпленням. Цей курс призначений для студентів, зацікавлених у кар’єрі в галузі машинного навчання.
Курс складається з шести (6) модулів, призначених для студентів середнього рівня з мінімальним знанням програмування на Python та алгебри.
Протягом цього професійного сертифіката ви отримаєте доступ до низки інструментів, бібліотек, хмарних служб, наборів даних, алгоритмів, завдань і проектів, щоб надати вам практичні навички, застосовні до роботи з машинного навчання.
Після завершення курсу ви отримаєте професійний сертифікат від Coursera та цифровий значок від IBM. Успішні студенти також мають шанс отримати роботу, пов’язану з сучасними додатками AI.
Початок роботи з машинним навчанням AWS (веб-служби Amazon)
Вибір машинного навчання веб-сервісу Amazon — це фантастичний вибір, якщо ви хочете отримати інформацію від експертів у цій галузі та застосувати концепції на практиці.
З цього ви дізнаєтеся, як створювати реальні інтелектуальні програми за допомогою сервісів Amazon AI, таких як Amazon Comprehend, Amazon Rekognition, Amazon Translate та інших. Крім того, ви дізнаєтеся, як розгорнути модель за допомогою Amazon SageMaker з вбудованими алгоритмами та екземпляром Jupyter Notebook.
Навички, які ви отримаєте на цьому курсі, включають :
- Штучний інтелект
- Машинне навчання
- Amazon SageMaker
- Обробка природної мови (NLP)
- Комп’ютерний зір
Нижче наведено план курсу :
- Вступ до машинного навчання
- Конвеєр машинного навчання
- Послуги Amazon AI: комп’ютерний зір
- Послуги Amazon AI: НЛП
- Знайомство з Amazon SageMaker
Analyzing Unstructured Data using MongoDB and PySpark
Аналіз неструктурованих даних за допомогою MongoDB та PySpark – це ще один надзвичайно захоплюючий курс, який пропонує Coursera Project Network.
Незалежно від того, чи хочете ви почати нову кар’єру чи змінити поточну, цей курс сертифікатів на Coursera допоможе вам підготуватися до роботи. Ви можете навчатися в власному темпі у провідних компаній та університетів, застосовувати свої нові навички в практичних проектах, які продемонструють ваш досвід потенційним роботодавцям, і отримати сертифікати, щоб розпочати свою нову кар’єру.
Наприкінці цього проекту ви дізнаєтеся, як аналізувати неструктуровані дані, що зберігаються в MongoDB, за допомогою PySpark і підключати базу даних MongoDB з PySpark.
