9 meilleurs cours d'apprentissage automatique pour accélérer votre carrière [2023]

Si les données sont quelque chose qui vous intrigue, alors entrer dans l'apprentissage automatique est sans aucun doute une carrière enrichissante, car le monde d'aujourd'hui fonctionne sur les données, ce qui entraîne une demande croissante de scientifiques des données et d'experts en apprentissage automatique.

En effet, le salaire de base moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique aux États-Unis est de 152,466 200,000 $, et si vous travaillez pour de grandes marques comme eBay, Snap Inc ou Cruise, cela peut dépasser XNUMX XNUMX $ par an.

Selon la Rapport sur l'avenir de l'emploi publié par le Forum économique mondial, l'apprentissage automatique devrait être l'une des compétences les plus demandées au monde jusqu'en 2025.

Vous vous demandez où apprendre le Machine Learning ? Je sais que le défilement ne s'arrête pas lorsque vous recherchez une feuille de route pour apprendre l'apprentissage automatique ou des ressources pour apprendre la science des données sur Google.

Cependant, suivre un cours bien organisé pour apprendre n'importe quelle compétence est crucial pour la maîtriser efficacement, et l'apprentissage automatique n'est pas différent. J'ai donc organisé une liste des meilleurs cours d'apprentissage automatique à apprendre des experts.

Comment tirer le meilleur parti de votre cours en ligne ?

Si vous choisissez d'apprendre en ligne, ces conseils valent la peine d'être suivis.

Motivé : Apprendre en ligne demande une grande autodiscipline pour aller jusqu'au bout. Étant donné que les cours en ligne n'ont pas la responsabilité des cours traditionnels, je vous suggère de rester responsable de vos progrès pour commencer l'apprentissage.

Vous pouvez y parvenir en partageant vos progrès avec d'autres, par exemple en publiant vos réalisations sur les réseaux sociaux ou en informant vos amis de vos mouvements dans le cours.

Rejoignez la discussion : Parlez à vos pairs du cours de vos apprentissages et posez-leur des questions sur leurs erreurs pendant le cours et leurs suggestions s'ils sont en avance sur le cours. Cela vous aidera à éviter les pièges d'apprentissage courants et à maîtriser le matériel plus rapidement.

Posez des doutes : Certains des cours en ligne sont accompagnés de séances de clarification, et d'autres vous fournissent l'e-mail d'un instructeur pour les contacter en cas de questions. Soyez un apprenant actif et demandez de l'aide, que vous soyez bloqué sur une tâche à résoudre ou sur un concept à résoudre.

Gestion Du Temps: Fixer des objectifs à court terme est un moyen d'atteindre votre destination. Alors, fixez-vous des objectifs hebdomadaires et décidez du nombre exact de cours à suivre chaque jour. De cette façon, vous pouvez suivre vos progrès et terminer le cours à temps.

Développez les compétences et les connaissances nécessaires à l'industrie avec l'un des meilleurs cours en ligne sur l'apprentissage automatique. Découvrons ces cours maintenant !

Machine Learning Specialization

Construisez une base solide des fondamentaux de l'IA et explorez des compétences pratiques d'apprentissage automatique avec ce Spécialisation ML offert par Stanford sur Coursera.

Enseigné par Andrew Ng, Fondateur de DeepLearning.AI et co-fondateur de Coursera. En plus de cela, il est professeur à l'Université de Stanford. Je suppose que sa biographie seule peut vous convaincre de vous inscrire à ce cours.

Cette spécialisation est un programme de 3 cours, commençant par l'apprentissage automatique supervisé, qui vous enseigne les algorithmes d'apprentissage supervisé de base et dérivés, ouvrant la voie à une base solide en apprentissage supervisé.

Sur cette base, le prochain concerne les algorithmes avancés axés sur la construction de réseaux de neurones et de modèles multi-classes. Et enfin, le dernier cours - Apprentissage automatique non supervisé, se penche sur le clustering et vous aide à créer des systèmes de recommandation.

Qu'est-ce que tu vas apprendre?

• Régression
• Classification
• Avancé Algorithmes ML
• Réseau neuronal artificiel
• Systèmes de recommandation
• Tensorflow

Machine Learning with Python

Apprentissage automatique avec Python d'IBM vous apprendra divers algorithmes d'apprentissage automatique et leurs implémentations en Python.

Ce cours fait partie des principaux programmes de certification IBM sur la science des données, y compris Professionnel de la science des données IBM , Professionnel de l'IA IBM. Saheed Aghabozorgi, Sr Data Scientist (expert en développement de méthodes analytiques avancées) chez IBM, et Joseph Santarcangelo, Data Scientist chez IBM, sont les instructeurs de ce cours.

Avec une note globale de 4.7 sur 5 de plus de 13 XNUMX apprenants, ce meilleur cours d'apprentissage automatique est un choix incontournable pour de nombreux passionnés de données et étudiants.

Merci au dernier module du cours ! vous aurez la chance d'acquérir une expérience pratique grâce au projet qui y est inclus.

Qu'est-ce que tu vas apprendre?

• Machine Learning
• Python
• SciPy et scikit-learn
• Régression
• Classification
• Classification hiérarchique

Introduction to Machine Learning

Introduction à l'apprentissage automatique couvre tout ce qu'un débutant ou un professionnel des données intermédiaire devrait savoir.

Ce cours d'introduction fait partie de la Analyste de données nanodiplôme par Udacity. Alors suivez ce cours gratuit et le meilleur d'apprentissage automatique pour décider si le degré nano vaut votre temps et votre investissement.

Ce cours est un ensemble complet qui vous guide tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, y compris l'étude des données, l'extraction des fonctionnalités pertinentes, le choix du meilleur algorithme ML et le test des performances du modèle.

La bonne partie est que le cours ne se contente pas de vous lancer des théories et s'attend à ce que vous les absorbiez comme une éponge, mais vous montre plutôt des cas d'utilisation pratiques pour un apprentissage intuitif.

Qu'est-ce que tu vas apprendre?

• Naïf Bayes
• Machines à vecteurs de support
• Arbres de décision
• Régression
• Outliers
• regroupement
• Mise à l'échelle des fonctionnalités

Machine Learning in Production

Introduction à l'apprentissage automatique en production est le premier cours de la spécialisation MLops, dans lequel chaque cours est axé sur chaque aspect du déploiement de modèles ML en production.

Comprendre l'apprentissage automatique et la science des données est important, mais une mise à l'échelle efficace de votre travail jusqu'à la production vous donnera un avantage concurrentiel. Si vous aimez les données et le déploiement, ce cours est peut-être celui que vous recherchez.

Le cours est davantage axé sur les systèmes de déploiement ML et la création modèles stratégiques qui fonctionnent de manière transparente en production. En outre, vous verrez comment créer et exécuter des systèmes ML intégrés en production à un coût minimum et une efficacité maximale.

Vous vous souvenez d'Andrew Ng ? auteur du cours de spécialisation ML dans cette liste. Eh bien, vous serez ravi d'apprendre que le même expert en données a également enseigné ce cours.

Qu'est-ce que tu vas apprendre?

• Cycle de vie et déploiement du ML
• Sélection de modèles et stratégies de formation
• Évaluation du modèle
• Dérive du concept
• Base de référence du modèle
• Défis de déploiement
• Cadrage et conception du projet

Python for Data Science and ML

Udemy est la plateforme d'apprentissage en ligne la plus populaire et la plus abordable, avec plus de 50 millions d'apprenants dans le monde.

Lorsque vous recherchez le meilleur cours d'apprentissage automatique sur Udemy, alors Python pour la science des données et ML Bootcamp est définitivement en tête des résultats.

Il s'agit d'un cours de 25 heures créé par Jose Portilla, responsable de la science des données pour Pierian Training. Fait intéressant, certains membres de Salesforce, Starbucks et McKinsey sont ses étudiants.

Le cours vous initie à la programmation Python, puis vous emmène dans l'analyse des données et des visualisations à l'aide de Python et entre maintenant dans les principaux algorithmes d'apprentissage automatique, en implémentant chacun sur un cas d'utilisation pratique.

Qu'est-ce que tu vas apprendre?

• Programmation Python
• Pandas pour l'analyse des données
• Seaborn pour les visualisations
• Implémentation d'algorithmes ML
• PNL
• Les réseaux de neurones
• Introduction aux mégadonnées

Machine Learning Crash Course

Les bases mathématiques et la syntaxe Python suffisent pour lancer cet excellent cours intensif sur l'apprentissage automatique des développeurs Google.

Vous ne voyez pas un seul instructeur apparaître dans chaque module du cours. Au lieu de cela, une équipe de 2-3 experts Google fournit le contenu, leur permettant d'enseigner leurs domaines d'expertise dans ce vaste domaine du ML.

Le cours est un forfait de 15 heures de 25 leçons, plus de 30 devoirs et études de cas réels avec des visuels interactifs. Ainsi, dans ce cours, vous utiliserez l'apprentissage automatique en l'appliquant en temps réel à diverses études de cas et à des travaux pratiques.

Cette plate-forme d'apprentissage de Google Developers vous propose non seulement des cours avancés pour résoudre une variété de problèmes d'apprentissage automatique, mais comprend également des cours spécialisés pour les arbres de décision, le clustering, les systèmes de recommandation, la classification d'images, etc.,

Qu'est-ce que tu vas apprendre?

• Concepts de ML
• Algorithmes ML
• Études de cas réels
• Techniques d'ingénierie ML

Machine Learning CS229

Apprentissage automatique CS229 est un programme académique intensif de 2 à 3 mois de la Stanford School of Engineering qui vous coûte entre 4 6 $ et XNUMX XNUMX $.

Puisqu'il s'agit d'un cours en direct, vous apprendrez non seulement les concepts ML classiques, mais également les recherches récentes sur l'apprentissage automatique et les dernières implémentations dans le monde réel.

À partir de cet article, Tengyu Ma, professeur adjoint d'informatique et de statistiques à Stanford, et Christopher Ré, professeur associé au Stanford AI Lab, sont les instructeurs.

Les normes préalables sont un peu plus élevées pour ce cours. Vous aurez besoin d'un baccalauréat avec un GPA supérieur à 3. De plus, la capacité de programmer en Python et une compréhension de base de Numpy et de Pandas sont préférables. De plus, des connaissances en calcul, algèbre et probabilités sont nécessaires pour saisir rapidement la profondeur des concepts expliqués.

Qu'est-ce que tu vas apprendre?

• Enseignement supervisé
• regroupement
• Reconnaissance de formes statistiques
• Réduction dimensionnelle
• Les réseaux de neurones
• Applications ML du monde réel

Machine Learning Foundations

Fondements de l'apprentissage automatique est un cours en sept modules de l'Université de Washington qui commence par une solide introduction au ML et à la façon dont il transforme le monde, puis entre dans les aspects techniques de base avec la régression, continue avec le clustering et se termine par un module dédié sur l'apprentissage en profondeur.

Emilie Renard, Amazon Professor of Machine Learning à l'Université de Washington, est l'instructeur principal et sera présent tout au long de ce cours.

À la fin de ce cours, vous apprendrez à extraire les fonctionnalités au niveau de la maison, l'analyse des sentiments basée sur les avis des clients, les recommandations de produits, une recherche efficace d'images et bien d'autres encore en créant un système d'apprentissage automatique de prédiction de maison dans le monde réel. . Vous pouvez appliquer ces apprentissages à un large éventail de problèmes de ML pour les résoudre facilement.

Mais, installer et travailler avec Graphlab était un défi pour de nombreux apprenants. De plus, la version Python utilisée dans ce cours est désormais obsolète, ce qui entraîne des problèmes de compatibilité.

Qu'est-ce que tu vas apprendre?

• Notions de base sur Python
• Concepts d'apprentissage automatique
• L'apprentissage en profondeur
• regroupement
• Systèmes de recommandation

Data Science: Machine Learning

Cours de science des données de Harvard vous enseigne l'apprentissage automatique en vous guidant à travers chaque phase de la construction d'un système de recommandation de films. Ce cours fait partie du programme professionnel de Harvard Certification en science des données .

Vous découvrirez les données d'entraînement, la création de relations prédictives, les cas de surentraînement, la validation croisée et bien plus encore. Cela vous aide à développer l'intuition pour créer des systèmes de recommandation pour les plateformes de commerce électronique, les plateformes de streaming OTT, les nouveaux sites Web, etc.,

Cette formation vous coûtera environ 100 $ avec un accès illimité au matériel de cours. Cependant, il est livré avec une édition gratuite où vous obtenez un accès limité au matériel et aucune évaluation notée pour tester vos progrès.

Rafael Irizarry, professeur de biostatistique à l'Université de Harvard, a enseigné ce cours.

Qu'est-ce que tu vas apprendre?

• Les algorithmes d'apprentissage automatique (machine learning)
• Analyse des composants principaux
• Régularisation
• Système de recommandation de films
• Validation croisée

Mot de la fin

Maîtriser l'apprentissage automatique est difficile mais réalisable avec la liste des meilleurs cours d'apprentissage automatique mentionnés dans cet article. Que vous soyez un débutant qui souhaite développer les bases du ML ou un ingénieur ML cherchant à améliorer ses compétences, cette liste vous couvre.

Cependant, si vous envisagez sérieusement de construire une carrière dans le ML, ne vous arrêtez pas lorsque le cours est terminé. Prenez vos connaissances de cours et mettez-les en œuvre dans des projets. De plus, tenez-vous au courant de la technologie en vous plongeant dans des documents de recherche.

Vous pouvez également vérifier ces Ressources PyTorch pour améliorer vos compétences en matière de données.