7 Лучших курсов машинного обучения на 2022 год (читайте об этом первыми)

Изучите Machine Learning в этом году на этих лучших курсах. Учебный план и руководство по обучению прилагаются.

Имея прочные корни в статистике, машинное обучение становится одной из самых интересных и быстро развивающихся областей компьютерных наук. Существует бесконечное множество отраслей и приложений, которые машинное обучение может сделать более эффективными и интеллектуальными.

Чат-боты, фильтрация спама, размещение рекламы, поисковые системы и выявление мошенничества – вот лишь несколько примеров того, как модели машинного обучения лежат в основе повседневной жизни. Машинное обучение позволяет нам находить закономерности и создавать математические модели для вещей, которые иногда не под силу человеку.

В отличие от курсов по науке о данных, которые включают такие темы, как анализ данных, статистика, коммуникация и методы визуализации, курсы машинного обучения сосредоточены на обучении только алгоритмам машинного обучения, их математической работе и использованию в языке программирования.

Итак, пора приступать. Вот TL;DR пяти лучших курсов машинного обучения в этом году.

7 лучших курсов по машинному обучению в 2022 году:

Что делает отличный курс машинного обучения?

После нескольких лет наблюдения за ландшафтом электронного обучения и записи на бесчисленные курсы машинного обучения с различных платформ, таких как Coursera, Edx, Udemy, Udacity и DataCamp, я собрал лучшие доступные курсы машинного обучения.

Критерии

Каждый курс в этом списке отвечает следующим критериям. Курс должен:

• Исключительно фокусироваться на машинном обучении.
• Использовать бесплатные языки программирования с открытым исходным кодом, такие как Python или R.
• Использовать бесплатные библиотеки с открытым исходным кодом для этих языков. Некоторые преподаватели и провайдеры используют коммерческие пакеты, поэтому такие курсы исключаются из рассмотрения.
• Содержать задания по программированию для практики и практического опыта.
• объяснять математические принципы работы алгоритмов
• быть самообучаемыми, по требованию или доступными каждый месяц или около того.
• иметь увлекательных преподавателей и интересные лекции
• иметь рейтинг и отзывы выше среднего на различных агрегаторах и форумах.

Таким образом, общий список курсов быстро сокращается, но цель состоит в том, чтобы помочь вам выбрать курс, на который стоит потратить время и энергию.

Чтобы погрузиться в изучение ML как можно быстрее и полнее, я считаю, что в дополнение к онлайн-обучению вам следует найти различные книги. Ниже приведены две книги, которые существенно повлияли на мой опыт обучения и остались на расстоянии вытянутой руки.

Две отличные книги-компаньоны

Если вы относительно недавно начали изучать машинное обучение, в дополнение к прохождению любого из приведенных ниже видеокурсов вам стоит прочитать следующие книги:

, которая также доступна бесплатно онлайн.

Эта книга содержит подробные, понятные объяснения и примеры, которые помогут вам повысить общую математическую интуицию для многих фундаментальных методов машинного обучения. Эта книга больше посвящена теории, но содержит много упражнений и примеров с использованием языка программирования R.

Хорошее дополнение к предыдущей книге, поскольку этот текст больше сосредоточен на применении машинного обучения с помощью Python. Вместе с любым из приведенных ниже курсов эта книга укрепит ваши навыки программирования и сразу покажет, как применять машинное обучение в проектах.

Теперь перейдем к описанию и обзорам курсов.

#1 Машинное обучение – Coursera

Это курс, по которому судят обо всех других курсах по машинному обучению. Этот курс для начинающих ведет Эндрю Нг, профессор Стэнфорда, соучредитель Google Brain, соучредитель Coursera и вице-президент, который вырастил команду ИИ компании Baidu до тысяч ученых.

В курсе используется открытый язык программирования Octave, а не Python или R для выполнения заданий. Для кого-то это может стать решающим фактором, но Octave – это простой способ изучить основы ML, если вы совсем новичок.

В целом, материал курса чрезвычайно хорошо и интуитивно понятен Нг. Математика, необходимая для понимания каждого алгоритма, полностью объяснена, с некоторыми пояснениями по калькуляции и освежением линейной алгебры. Курс достаточно самодостаточен, но некоторое знание линейной алгебры не помешает.

Преподаватель: Эндрю Нг, Стэнфорд Стоимость: Бесплатно для прослушивания, $79 за сертификат

• Линейная регрессия с одной переменной
• Обзор линейной алгебры
• Линейная регрессия с несколькими переменными
• Учебник Octave/Matlab
• Логистическая регрессия
• Регуляризация
• Нейронные сети: Представление
• Нейронные сети: Обучение
• Советы по применению машинного обучения
• Проектирование систем машинного обучения
• Вспомогательные векторные машины
• Уменьшение размерности
• Обнаружение аномалий
• Рекомендательные системы
• Крупномасштабное машинное обучение
• Пример применения: распознавание фотографий

Все это рассматривается в течение одиннадцати недель. Если вы сможете пройти весь курс, то примерно через четыре месяца у вас будут хорошие базовые знания по машинному обучению.

После этого вы сможете с комфортом перейти к более продвинутой или специализированной теме, например, к глубокому обучению, ML-инженерии или чему-либо еще, что вызовет у вас интерес.

Это, несомненно, лучший курс для начинающих.

#2 Специализация по глубокому обучению – Coursera

Эту специализацию также преподает Эндрю Нг, она представляет собой более продвинутую серию курсов для тех, кто заинтересован в изучении нейронных сетей и Deep Learning, а также в том, как они решают многие проблемы.

В заданиях и лекциях каждого курса используется язык программирования Python и библиотека TensorFlow для нейронных сетей. Естественно, этот курс является отличным продолжением курса Ng’s Machine Learning, так как вы получите схожий стиль лекций, но теперь вам предстоит познакомиться с использованием Python для машинного обучения.

Провайдер: Эндрю Нг, deeplearning.ai Стоимость: Бесплатно для аудита, $49/месяц для сертификата

1. Нейронные сети и глубокое обучение
   • Введение в глубокое обучение
   • Основы нейронных сетей
   • Неглубокие нейронные сети
   • Глубокие нейронные сети

1. Совершенствование нейронных сетей: Настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация
2. Структурирование проектов машинного обучения
3. Конволюционные нейронные сети
4. Модели последовательностей

Чтобы понять алгоритмы, представленные в этом курсе, вы должны быть знакомы с линейной алгеброй и машинным обучением в целом. Если вам нужны рекомендации по изучению математики, обратитесь к Руководству по обучению в конце этой статьи.

#3 Краткий курс машинного обучения – Google AI

Этот курс взят из Google AI Education, совершенно бесплатной платформы, которая представляет собой смесь статей, видео и интерактивного контента.

Краткий курс по машинному обучению охватывает темы, необходимые для скорейшего решения задач ML. Как и в предыдущем курсе, в качестве языка программирования используется Python, а также вводится TensorFlow. Каждый основной раздел учебной программы содержит интерактивный блокнот Jupyter, размещенный на Google Colab.

Видеолекции и статьи лаконичны и понятны, поэтому вы сможете быстро пройти курс в своем собственном темпе.

Провайдер: Google AI

1. Линейная и логистическая регрессия
2. Классификация
3. Обучение и потери
4. Уменьшение потерь – градиентный спуск, скорость обучения
5. TensorFlow
6. Переоценка
7. Обучающие наборы, разбиение и валидация
8. Инженерия признаков и очистка данных
9. Пересечения признаков
10. Регуляризация – L1 и L2, Lambda
11. Метрики производительности модели
12. Нейронные сети – одно- и многоклассовые
13. Вкрапления
14. Инженерия ML

Это лучший вариант в данном списке, если вы уже пробовали изучать ML, но хотите охватить все основы. В курсе рассматриваются многие нюансы машинного обучения, на изучение которых могут уйти сотни часов.

На момент написания статьи сертификата о прохождении курса не было, так что если вы ищете что-то подобное, этот курс может оказаться не самым подходящим.

#4 Machine Learning with Python – Coursera

Еще один курс для начинающих, но этот сосредоточен исключительно на самых фундаментальных алгоритмах машинного обучения. Преподаватель, анимация слайдов и объяснение алгоритмов очень хорошо сочетаются, чтобы дать вам интуитивное ощущение основ.

В этом курсе используется Python, и математика, лежащая в основе алгоритмов, несколько облегчена. В каждом модуле у вас будет возможность запустить интерактивный блокнот Jupyter в браузере, чтобы проработать новые понятия, которые вы только что изучили. Каждый блокнот закрепляет ваши знания и дает вам конкретные инструкции по использованию алгоритма на реальных данных.

Провайдер: IBM, Cognitive Class Цена: Бесплатно для аудита, $39/месяц для сертификата

• Введение в машинное обучение
• Регрессия
• Классификация
• Кластеризация
• Рекомендательные системы
• Итоговый проект

Одна из лучших вещей в этом курсе – это практические советы, которые даются по каждому алгоритму. При знакомстве с новым алгоритмом преподаватель рассказывает, как он работает, его плюсы и минусы, и в каких ситуациях его следует использовать. Эти моменты часто остаются за рамками других курсов, и эта информация важна для новых учеников, чтобы понять более широкий контекст.

#5 Специализация “Продвинутое машинное обучение” – Coursera

Российско-украинская война

В связи с вторжением России в Украину Coursera больше не предлагает этот курс до дальнейшего уведомления.

Это еще одна продвинутая серия курсов, которая охватывает очень широкий круг вопросов. Если вы заинтересованы в том, чтобы охватить как можно больше методов машинного обучения, эта специализация – ключ к сбалансированной и обширной онлайн-программе обучения.

Преподавание в этом курсе просто фантастическое: очень хорошо изложено и лаконично. Из-за его продвинутого характера вам потребуется больше математики, чем в других перечисленных курсах. Если вы уже изучали математику на курсе

Глубокое обучение для последовательностей

Итоговый проект

1. Как побеждать в соревнованиях по науке о данных: Учитесь у лучших кагглеров
   • Байесовские методы для машинного обучения
   • Практическое обучение с усилением
   • Глубокое обучение в компьютерном зрении
   • Обработка естественного языка
   • Решение проблем Большого адронного коллайдера с помощью машинного обучения
   • Итоговый проект

1. На протяжении всех месяцев вы также будете создавать несколько реальных проектов, в результате которых компьютер научится читать, видеть и играть. Эти проекты станут отличными кандидатами для вашего портфолио и приведут к тому, что ваш GitHub будет выглядеть очень активным для всех заинтересованных работодателей.
2. #6 Машинное обучение – EdX
3. Это продвинутый курс с самыми высокими требованиями к математике среди всех остальных курсов в этом списке. Вам потребуется очень хорошее знание линейной алгебры, исчисления, вероятности и программирования. В курсе есть интересные задания по программированию на Python или Octave, но курс не обучает ни одному из этих языков.
4. Одним из самых больших отличий этого курса является освещение вероятностного подхода к машинному обучению. Если вы заинтересовались учебником, например, Machine Learning: A Probabilistic Perspective, который является одной из наиболее рекомендуемых книг по науке о данных в магистерских программах, то этот курс будет прекрасным дополнением.
5. Провайдер: Columbia Стоимость: Бесплатно для прослушивания, $300 за сертификат
6. Оценка максимального правдоподобия, линейная регрессия, наименьшие квадраты

Гребневая регрессия, погрешность-вариация, правило Байеса, максимальное апостериорное заключение

Классификация по ближайшим соседям, классификаторы Байеса, линейные классификаторы, перцептрон

Логистическая регрессия, аппроксимация Лапласа, ядерные методы, гауссовские процессы

Максимальная маржа, опорные векторные машины (SVM), деревья, случайные леса, бустинг

Кластеризация, K-Means, EM-алгоритм, недостающие данные

Смеси гауссиан, матричная факторизация

• Неотрицательная матричная факторизация, Латентно-факторные модели, PCA и вариации
• Марковские модели, скрытые марковские модели
• Непрерывные модели пространства состояний, анализ ассоциаций
• Выбор модели, следующие шаги
• Многие из перечисленных тем рассматриваются в других курсах, предназначенных для начинающих, но математика здесь не урезана. Если вы уже изучили эти методы, заинтересованы в углублении в математику, лежащую в основе ML, и хотите поработать над заданиями по программированию, которые выводят некоторые алгоритмы, то попробуйте этот курс.
• #7 Введение в машинное обучение для кодеров – Fast.ai
• Fast.ai подготовила этот отличный бесплатный курс по машинному обучению для тех, кто уже имеет примерно годовой опыт программирования на Python.
• Поразительно, сколько времени и усилий основатели Fast.ai вложили в этот курс – и другие курсы на их сайте. Содержание курса основано на программе Data Science Университета Сан-Диего, поэтому лекции проводятся в классе со студентами, что напоминает стиль MIT OpenCourseware.
• В курсе есть много видео, несколько домашних заданий, обширные заметки и доска обсуждений. К сожалению, вы не найдете оценочных заданий и тестов, а также сертификации по окончании курса, поэтому Coursera/Edx будет лучшим вариантом для вас, если вы предпочитаете такие возможности.
• Большая часть содержания курса носит прикладной характер, поэтому вы научитесь не только использовать модели ML, но и запускать их на облачных провайдерах, таких как AWS.
• Провайдер: Fast.ai

Введение в случайные леса

Глубокое погружение в случайный лес

Производительность, валидация и интерпретация модели

Важность характеристик. Интерпретатор деревьев

Экстраполяция и RF с нуля

Продукты данных и живое кодирование

RF с нуля и градиентный спуск

• Градиентный спуск и логистическая регрессия
• Регуляризация, скорости обучения и НЛП
• Больше НЛП и колоночные данные
• Вкрапления
• Полный Россманн. Этические вопросы
• Этот курс превосходен, если вы программист, который хочет изучить и применить методы ML, но я нахожу в нем один недостаток: они обучают машинному обучению с помощью своей библиотеки с открытым исходным кодом (называемой fastai), которая является слоем над другими библиотеками машинного обучения, такими как PyTorch.
• Если вы просто хотите использовать ML в своем проекте и не хотите изучать что-то вроде PyTorch, то библиотека fastai предлагает удобные абстракции.
• Руководство по обучению
• Теперь, когда вы ознакомились с рекомендациями курса, вот краткое руководство для вашего путешествия по изучению машинного обучения. Сначала мы коснемся предварительных требований для большинства курсов по машинному обучению.
• Предварительные условия курсов
• Вкрапления
• Линейная алгебра

Вероятность

Калькуляция

Программирование

Это общие компоненты понимания того, как машинное обучение работает под капотом. Многие курсы для начинающих обычно требуют хотя бы немного программирования и знакомства с основами линейной алгебры, такими как векторы, матрицы и их обозначения.

Первый курс в этом списке, “Машинное обучение” Эндрю Нг, содержит освежение большинства математических знаний, которые вам понадобятся, но может оказаться сложным изучать машинное обучение и линейную алгебру, если вы не изучали линейную алгебру одновременно.

Если вам нужно подтянуть необходимые математические знания, посмотрите

• от Coursera для изучения линейной алгебры от EdX для изучения вероятности от MIT OpenCourseWare для изучения вводного курса Calculus. курс на Coursera для изучения программирования на Python
• Я бы рекомендовал изучать Python, поскольку большинство хороших курсов по ML используют Python. Если вы изучаете курс Эндрю Нг по машинному обучению, в котором используется Octave, вам следует изучить Python либо во время курса, либо после него, поскольку в конечном итоге он вам понадобится. Кроме того, еще один отличный ресурс по Python – dataquest.io, на котором есть множество бесплатных уроков по Python в интерактивной среде браузера.
• После изучения необходимых основ вы можете начать по-настоящему понимать, как работают алгоритмы.
• Фундаментальные алгоритмы

Существует базовый набор алгоритмов машинного обучения, с которым должен быть знаком и иметь опыт использования каждый. К ним относятся:

Это основные, но есть еще много-много других. Перечисленные выше курсы содержат практически все эти алгоритмы с некоторыми вариациями. Понимание того, как работают эти методы и когда их использовать, будет иметь решающее значение при работе над новыми проектами.

После основных основ, можно изучить некоторые более продвинутые техники:

Ансамбли

Бустинг

Нейронные сети и глубокое обучение

Это только начало, но именно эти алгоритмы используются в некоторых наиболее интересных решениях в области машинного обучения, и они являются практичным дополнением к вашему набору инструментов.

И, как и в случае с базовыми методами, с каждым новым инструментом, который вы изучаете, вы должны взять за правило сразу же применять его в проекте, чтобы закрепить свое понимание и иметь возможность вернуться к нему, когда вам понадобится освежить знания.

Возьмитесь за проект

Изучение машинного обучения онлайн – сложная и чрезвычайно полезная задача. Важно помнить, что просто просмотр видео и прохождение тестов не означает, что вы действительно усвоили материал. Вы узнаете еще больше, если у вас есть дополнительный проект, над которым вы работаете, который использует другие данные и имеет другие цели, чем сам курс.

• Как только вы начнете изучать основы, вам следует искать интересные данные, которые вы сможете использовать, экспериментируя с новыми навыками. Курсы, описанные выше, дадут вам некоторую интуицию в отношении того, когда применять те или иные алгоритмы, и поэтому хорошей практикой будет сразу же использовать их в собственном проекте.
• Путем проб и ошибок, изучения и обратной связи вы узнаете, как экспериментировать с различными методами, как измерять результаты и как классифицировать или делать прогнозы. Для вдохновения, за какой проект по ОД можно взяться, посмотрите этот список примеров.
• Выполнение проектов дает вам более глубокое понимание ландшафта машинного обучения. Когда вы перейдете к более продвинутым концепциям, таким как глубокое обучение, количество техник и методов станет практически неограниченным.

Читайте новые исследования

Машинное обучение – это быстро развивающаяся область, в которой ежедневно появляются новые методы и приложения. После того, как вы изучите основы, вы должны быть готовы проработать несколько исследовательских работ по теме, которая вас заинтересовала.

Существует несколько сайтов, на которых можно получать уведомления о новых работах, соответствующих вашим критериям. Google Scholar – всегда хорошее место для начала. Введите ключевые слова “машинное обучение”, “Twitter” или любые другие, которые вас интересуют, и нажмите на маленькую ссылку “Создать оповещение” слева, чтобы получать электронные письма.

Возьмите за правило еженедельно читать эти оповещения, просматривать статьи, чтобы понять, стоит ли их читать, а затем посвятить себя пониманию происходящего. Если это имеет отношение к проекту, над которым вы работаете, посмотрите, сможете ли вы применить эти методы для решения своей проблемы.

Подведение итогов

Машинное обучение – это невероятно приятный и увлекательный процесс, и я надеюсь, что вы нашли курс, который соответствует вашему собственному пути в этой захватывающей области.

Машинное обучение является одним из компонентов Data Science. Если вам также интересно узнать о статистике, визуализации, анализе данных и многом другом, обязательно ознакомьтесь с лучшими курсами по науке о данных, которые представляют собой руководство, схожее по формату с этим.

Наконец, если у вас есть вопросы или предложения, не стесняйтесь оставлять их в комментариях ниже.