Машинное обучение является частью технологий искусственного интеллекта, оно отвечает за компьютеры, которые способны понимать, как выполнять различные задания без специального программирования для их выполнения. Другими словами, это обучающиеся компьютерные алгоритмы, которые могут автоматически развиваться выполняя различные задачи.
Машинное обучение тесно связано с другими сферами, вроде вычислительной статистики, математической оптимизации, добычи данных, анализа данных, предиктивной аналитики и множеством других. Поэтому пытаясь найти лучший курс машинного обучения MIT, вы можете наткнуться на многие похожие темы. Не стоит спорить, что их вам тоже не следует выпускать из виду.
Но сегодня мы взглянем на самые рекомендованные курсы MIT на тему машинного обучения. Вот полный список представленных курсов:
- МикроМагистерская® Программа По Статистике и Науке о Данных
- Машинное Обучение с Python: От Линейных Моделей До Глубокого Обучения
- Машинное Обучение Для Здравоохранения
- Вычислительная Вероятность и Вывод
- Совместная Наука о Данных Для Здравоохранения
- Анализ Данных: Статистическое Моделирование и Вычисление в Приложениях
- Основы Статистики
Перед тем как выбрать лучший курс машинного обучения MIT, давайте узнаем про причины, по которым вы должны выбирать онлайн курсы.
Содержание
- 1. Курс Машинного Обучения MIT: Зачем Проходить Онлайн Курсы MIT?
- 2. МикроМагистерская Программа По Статистике и Науке о Данных (Записаться СЕЙЧАС)
- 3. Машинное Обучение с Python: От Линейных Моделей До Глубокого Обучения (Записаться ЗДЕСЬ)
- 4. Машинное Обучение Для Здравоохранения
- 5. Вычислительная Вероятность и Вывод (Записаться ЗДЕСЬ)
- 6. Совместная Наука о Данных Для Здравоохранения (Записаться ЗДЕСЬ)
- 7. Анализ Данных: Статистическое Моделирование и Вычисления в Приложениях (Записаться ЗДЕСЬ)
- 8. Основы Статистики (Записаться ЗДЕСЬ)
- 9. Зачем Выбирать edX?
- 10. Заключение
Курс Машинного Обучения MIT: Зачем Проходить Онлайн Курсы MIT?
Машинное обучение может помочь людям проще создавать необходимые алгоритмы для сложных задач. Всё потому, что машины способны создавать свои собственные алгоритмы.
Последняя сделка действительна прямо сейчас:
GET 50% OFF
DataCamp Black Friday Sale
During this DataCamp Black Friday, you can access the top-rated courses with a 50% discount. Enroll now for way less!
У машинного обучения есть несколько различных подходов, включая обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением и другие. Чтобы понять каждый из этих подходов, а также другую связанную информацию, важно выбрать качественный курс машинного обучения.
Очевидно, что когда дело касается машинного обучения, то традиционные образовательные учреждения не являются вашим единственным вариантом, так как вы можете найти качественный курс машинное обучение MIT онлайн.
Массачусетский Институт Технологий (MIT) был основан в 1861 году и находится в Кембридже, Массачусетс. Без сомнения, это одно из самых престижных высших учебных заведений, частью которого хотят стать множество молодых людей. Среди исследователей, выпускников и преподавателей MIT есть 97 Нобелевских лауреата, 26 обладателей награды Тюринга и 8 медалистов Филдса.
Хотя MIT является удивительным высшим учебным заведением, его процент принятия равен всего лишь 6.7% Это первая причина выбора курсов машинного обучения MIT. Онлайн курсы доступны практически для всех, пока у вас есть подключение к Интернету. Вам нет необходимости подтверждать ваши знания в чём-либо, проходить сложные тесы и так далее, вы можете просто выбрать курс и начать обучение.
Также нет необходимости волноваться о недостатке опыта или знаний, так как онлайн курсы машинного обучения MIT подходят практически для всех, включая студентов начального уровня и продвинутых обучающихся. Конечно, эксперты также могут записаться, если они хотят освежить свои знания в определённой сфере. Здесь нет никаких ограничений.
Другой причиной выбрать онлайн курс машинного обучения MIT является его цена. Для обучения в MIT потребуется около 70,000$ в год, однако онлайн курсы гораздо более доступны. Фактически, вы сможете записаться на лучшие онлайн курсы машинного обучения MIT на платформе edX абсолютно бесплатно.
Более того, традиционное образование требует много свободного времени. Это относится не только к тому факту, что вам нужно придерживаться строгого расписания, но также затратам времени на дорогу. При онлайн обучении вы можете обучаться в вашем собственном ритме. Это означает, что вам не нужно будет подстраивать ваше расписание, просто посещайте занятия тогда, когда у вас будет время. Также не стоит забывать, что вы можете учиться с комфортом из вашего дома.
Нет никаких сомнений, что выбрав онлайн курс машинного обучения MIT, вы сделаете правильный выбор. Разобравшись с этим, давайте взглянем на лучшие варианты!
МикроМагистерская Программа По Статистике и Науке о Данных (Записаться СЕЙЧАС)
- Платформа: edX
- Длительность: 1 год 2 месяца
- Цена: БЕСПЛАТНО
- Сертификат: $79
- Уровень: Начальный
- Записаться ЗДЕСЬ
Самый первый вариант представляет из себя не совсем курс, а нечто большее. МикроМагистерская Программа По Статистике и Науке о Данных, предлагаемая MIT, предоставит вам самые углубленные знания в статистике машинного обучения и науке о данных. Все эти сферы тесно связаны, поэтому иметь знания о каждой из них будет для вас полезно в будущем.
Программа состоит из 5 курсов выпускного уровня, включая Вероятность - Наука Неточности и Данных; Основы Статистики; Машинное Обучение с Python: От Линейных Моделей до Машинного Обучения; Экзамен По Статистике и Науке о Данных. Также вам нужно будет выбрать один из следующих курсов: Анализ Данных в Социальной Науке - Оценка Ваших Знаний или Анализ Данных: Статистическое Моделирование и Вычисления в Приложениях. Так как каждый из этих курсов часто рекомендуется, то мы обсудим каждый из них по отдельности.
Это обширная программа, поэтому вы сможете завершить её в течение 1 года 2 месяцев при условии обучения 10-14 часов в неделю. Даже если она довольна гибкая, экзамены и различные задания имеют обусловленные крайние сроки, которых вам нужно придерживаться. На данный момент программа стоит $1,350. Так как вы приобретёте ценные знания, которые могут быть применены в реальных ситуациях, то она полностью оправдывает такую стоимость.
Данный курс машинного обучения MIT имеет несколько инструкторов, включая Регину Барзилай, Эрен Сан Кизилдаг, Димитри Бертсекаса, Эстер Дуфло и других. Все они работают в MIT и имеют опыт работы с машинным обучением, искусственным интеллектом и другими связанными сферами. Они должны обеспечить вам процесс обучения высшего качества.
После завершения МикроМагистерской Программы По Статистике и Науке о Данных вы освоите:
- Основы машинного обучения, статистики и науки о данных.
- Возможность выполнять анализ больших данных и делать прогнозы на основе данных через вероятностное моделирование и статистические выводы.
- Возможность извлекать значимую информацию для принятия решений, определяя и размещая подходящие методологии и моделирование.
- Знания, необходимые для начала карьеры в науке о данных, анализе данных, инженерии данных и других похожих сферах.
- Научитесь разрабатывать и создавать алгоритмы машинного обучения для извлечения важной информации из того, что кажется неструктурированными данными.
Нам так много предстоит обсудить, тогда почему бы не начать учиться сразу?
Самые понравившиеся находки
Ищете более подробную информацию по связанным темам? Мы собрали подобные статьи для вас, чтобы сэкономить ваше время. Взгляните!
Машинное Обучение с Python: От Линейных Моделей До Глубокого Обучения (Записаться ЗДЕСЬ)
- Платформа: edX
- Длительность: 15 недель
- Цена: БЕСПЛАТНО
- Сертификат: $300
- Уровень: Продвинутый
- Записаться ЗДЕСЬ
Машинное Обучение с Python: От Линейных Моделей До Глубокого Обучения является одним из самых популярных курсов MIT на тему машинного обучения с более чем 100,000 записавшихся студентов. Данный курс является частью программы МикроМагистров, которую мы обсудили ранее.
Курс предложит вам введение в машинное обучение, включая линейные модели, глубокое обучение и обучение с подкреплением. Он включает в себя не только теоретические знания, но также практический опыт. Также важно обратить внимание, что курс рекомендован для продвинутых студентов, что означает необходимость наличия хотя бы некоторых знаний в сфере.
Для завершения курса Машинное Обучение с Python может потребоваться около 15 недель при обучении 10-14 часов в неделю. Даже если он довольно обширный и займёт много времени, он всё равно стоит этого. Как только вы завершите этот курс, то получите профессиональный сертификат от edX.
Этот сертификат официальный и подтверждённый, поэтому вы сможете использовать его, чтобы получить работу мечты. Вы можете легко поделиться с ним с работодателем и добавить в резюме. Хотя записаться на курс можно абсолютно бесплатно, для получения сертификата нужно будет заплатить $300.
Курс машинное обучение MIT состоит из нескольких лекций и проектов. Лекции охватывают такие темы как линейная классификация, отделимость, алгоритм восприятия, глубокое обучение, метод обратного распространения ошибки, рекуррентные нейронные сети, генеративные модели и многое другое. Проекты включают в себя Обучение с Подкреплением, Распознавание Чисел с Нейронными Сетями и Автоматический Анализатор Отзыва.
В курсе Машинное Обучение с Python у вас будет 3 инструктора: Регина Барзилай, Томми Джаакола и Карин Чу. Все из них обладают знаниями в области информатики, машинного обучения, искусственного интеллекта и других схожих тем.
В этом курсе вы приобретёте ценные знания. Они включают в себя:
- Принципы, лежащие в основе проблем машинного обучения, включая регрессию, классификацию, кластеризацию и обучение с подкреплением.
- Возможность анализировать и применять на практике различные модели, вроде ядерных машин, линейных моделей, нейронных сетей и других.
- Внедрение и организация различных проектов машинного обучения, от начала до конца.
- Знание того, как выбрать подходящие модели для различных приложений.
С этим курсом у вас будет 2 разных варианта - пройти данный курс отдельно или записаться на программу МикроМагистров и пройти не только его, но также множество других курсов, которые предоставят вам много дополнительной информации о машинном обучении.
Машинное Обучение Для Здравоохранения
- Платформа: edX
- Длительность: 15 недель
- Цена: БЕСПЛАТНО
- Сертификат: $49
- Уровень: Продвинутый
- Записаться ЗДЕСЬ
Вы вполне могли знать, что машинное обучение и искусственный интеллект довольно часто используются в здравоохранении. Именно этому и посвящён данный курс - машинное обучение для здравоохранения.
Курс Машинное Обучение Для Здравоохранения охватывает все основы, относящиеся к машинному обучению в здравоохранении. Вы будете изучать не только теоретические материалы, но также работать над практическими проектами на Python.
Этот курс считается подходящим для продвинутых студентов, однако вам не нужен большой опыт программирования, так как вы начнёте с самых основ. Также важно упомянуть, что данный курс ведётся инструктором вживую, поэтому вам нужно будет следовать расписанию, чтобы освоить всё необходимое. По этой причине курс рекомендуется для работников, которые уже работают в этой сфере, но хотят углубить свои познания в ней.
Курс машинного обучения MIT состоит из 6 частей. Для завершения каждой из них потребуется около 2-3 недель. Лекции включают в себя Обзор клинической помощи и данных, МО для стратификации рисков и диагностики, Человеческие факторы и другое.
В целом вы будете изучать машинное обучение, как оно может быть использовано для улучшения опыта пациента, как использовать его для стратификации риска и диагностики, моделирования прогрессии болезни, точной медицины и других случаев.
Данный курс будет вестись 3 инструкторами, включая Дэвида Сонтага, Питера Схоловитса и Заккари Страссер. Вы также получите возможность поучаствовать на гостевых лекциях врачей и работать с реальными клиническими данными.
Данный курс научит вас:
- Как машинное обучение может быть использовано для понимания болезни и её прогрессии, особых клинических приложениях и стратификации риска.
- Анализу и внедрению режимов для прогноза с учителем, анализу интерпретируемости и причинно-следственному выводу из клинических данных.
- Хорошему пониманию физиологического временного ряда, клинических текстов и изображений данных.
Даже если это всего лишь один курс, в нём рассказывается довольно много.
Вычислительная Вероятность и Вывод (Записаться ЗДЕСЬ)
- Платформа: edX
- Длительность: 12 недель
- Цена: БЕСПЛАТНО
- Сертификат: $49
- Уровень: Средний
- Записаться ЗДЕСЬ
Курс Вычислительная Вероятность и Вывод подходит для каждого, кто хочет создать компьютерные программы для прогнозирования. Курс сосредоточен в основном на анализе вероятности и выводах, которые используются для определения, какое сообщение является спамом, какие результаты представляет вам Google, они даже используются для помощи беспилотным автомобилям для ориентации в пространстве. Как вы можете понять, анализ вероятности и выводы используются практически везде.
Если говорить про длительность курса, то вы можете завершить его в течение 12 недель при обучении 4-6 часов в неделю. Более того, вы можете обучаться абсолютно бесплатно, если только вы не хотите получить профессиональный сертификат машинное обучение MIT после окончания. Если это так, то он будет стоить $49. Очень доступно, если не сказать больше.
Чтобы записаться на этот курс рекомендуется иметь знания в программировании Python, понимать вычисления и быть в курсе математических записей (этот навык будет очень полезным при обучении).
В курс входит несколько занятий, которые охватывают такие темы как включение наблюдений, введение в логический вывод, структура в распределениях, ожиданиях и стремление к бесконечности при моделировании неопределенности, а также другие.
В этом курсе будет 4 инструктора: Джордж Х. Чен (постдок в MIT в Электрической Инженерии и Информатике), Полина Голланд (профессор Электрической Инженерии и Информатике в MIT), Грегори В.Ворнелл (профессор Инженерии в MIT) и Лижонг Женг (Профессор в департаменте Электрической Инженерии и Информатики в MIT). Каждый инструктор обладает необходимыми навыками и опытом.
Вот знания, которые вы приобретёте после окончания этого курса:
- Возможность моделировать проблемы реального мира при выводе вероятности.
- Понимание какие алгоритмы использовать для прогноза и вывода.
- Понимание графических моделей, которые используются в качестве структуры данных для отражения вероятности распределения.
- Быть в курсе основной теории дискретных вероятностей.
Если этот курс слишком сложен для вас, то рекомендуется начать с МикроМагистерской программы, которая объяснит всё с самых азов.
Совместная Наука о Данных Для Здравоохранения (Записаться ЗДЕСЬ)
- Платформа: edX
- Длительность: 12 недель
- Цена: БЕСПЛАТНО
- Сертификат: $49
- Уровень: Продвинутый
- Записаться ЗДЕСЬ
Совместная Наука о Данных Для Здравоохранения подходит для продвинутых студентов и в основном рекомендуется для медицинских работников, компьютерных специалистов и других специалистов, которые стремятся улучшить здоровье путем сбора данных и анализа ухода за пациентами.
Курс не нацелен на людей, которые имеют нулевые знания в программировании. Если говорить про требования, то вам необходимо иметь опыт работы с R, Python или SQL. Но, если вы проходите этот курс вместе с командой компьютерных специалистов, то всё будет в порядке даже без навыков программирования.
Этот курс машинного обучения MIT состоит из 3 основных частей. В первой части вы изучите основы, включая объяснение того, что такое наука о данных, как она менялась со временем и какие испытания пришлось преодолевать людям в этой сфере. Во второй части, вы будете изучать различные термины и процессы, вроде определения когорты пациента, подготовки данных, недостающие данные и многое другое. Финальная часть является семинаром, где вам нужно будет применить всё на практике.
Как я ранее упомянул, данный курс про машинное обучение MIT рекомендуется для продвинутых обучающихся. Для его завершения потребуется около 14 недель при 2-3 часах обучения в неделю. Также вы можете начать учиться без какой-либо оплаты, но для получения сертификат придётся заплатить $49. Покупка сертификата не обязательна, но его можно легко добавить в ваше резюме, чтобы показать ваши навыки, он того стоит.
Как только вы завершите курс, у вас будет весьма хорошее понимание:
- Принципов науки о данных, которые могут быть применены в здравоохранении.
- Возможности выполнять анализ электронных записей о здоровье.
- ИИ и машинного обучения в здравоохранении.
Даже если у вас нет необходимых знаний для прохождения курса, вы можете попробовать его бесплатно.
Анализ Данных: Статистическое Моделирование и Вычисления в Приложениях (Записаться ЗДЕСЬ)
- Платформа: edX
- Длительность: 15 недель
- Цена: БЕСПЛАТНО
- Сертификат: $300
- Уровень: Продвинутый
- Записаться ЗДЕСЬ
Курс Анализ Данных: Статистическое Моделирование и Вычислениz в Приложениях - это часть программы МикроМагистров по Статистике и Науке о Данных, которую мы обсуждали в самом начале. Однако её стоит упомянуть отдельно.
Данный курс весьма обширный, так как вы будете изучать различные статистические и вычислительные инструменты, распространённые модели и методы, способные помочь проанализировать определённые данные. Также вы получите практический опыт при анализе реальных наборов данных.
Курс длится 15 недель, но для его завершения вам потребуется около 10-15 часов в неделю. Как только вы решите записаться на курс машинное обучение MIT, вам нужно будет приложить много усилий для обучения.
Если вы немного сомневаетесь и не уверены подходящий ли это для вас вариант, вы можете начать обучаться бесплатно. Даже возможно закончить данный курс бесплатно, если вам не нужен сертификат. Хотя сам сертификат довольно дорогой - $300. Учитывая то, что он подтверждённый и аккредитованный, это может помочь вам на рынке труда.
Курс состоит из 2 модулей:
- Обзор: Статистика, Корреляция, Регрессия, Градиентный Спуск
- Геномика и Многомерные Данные
После завершения этот курса про Анализ Данных, вы сможете анализировать сети и определять важность узлов используя меры централизации, а также применять их к криминальным сетям. Вы также узнаете как выполнять статистический анализ на реальных данных, эффективно анализировать результаты и приобретёте другие ценные навыки и знания, которые вы сможете применить в реальных ситуациях.
Основы Статистики (Записаться ЗДЕСЬ)
- Платформа: edX
- Длительность: 18 недель
- Цена: БЕСПЛАТНО
- Сертификат: $300
- Уровень: Продвинутый
- Записаться ЗДЕСЬ
Основы статистики, последний курс, который я хочу вам представить, он является частью Программы МикроМагистров по Статистике и Науке о Данных, предлагаемой MIT. В этом курсе в основном вы сфокусируетесь на принципах, которые поддерживают статистический вывод: оценка, прогноз и проверка гипотез.
Этот курс является одним из самых популярных с более чем 100,000 записавшихся студентов. Он также подходит для более продвинутых студентов, которые имеют опыт в векторах и матрицах, вероятности и вычислениях. Курс улучшит не только ваши статистические навыки, но также ваши знания в машинном обучении, науке о данных, искусственном интеллекте и математике.
Что касается курсов, которые являются частью Программы МикроМагистров по Статистике и Науке о Данных, данный является одним из самых детальных. Он длится около 18 недель при обучении 10-14 часов в неделю, а также вам необходимо придерживаться расписания.
Хотя у вас есть возможность записаться на курс бесплатно, рекомендуется приобрести сертификат. Как ранее упоминалось, сертификаты edX официальны и подтверждены, поэтому они очень ценны при устройстве на работу.
Давайте взглянем на навыки и знания, которые вы приобретёте после этого курса:
- Использование методов моментов и максимальной вероятности для построения оценок.
- Использование интервалов уверенности и тестирование гипотез.
- Поиск подходящих моделей для выполнения тестирования.
- Использование линейных, нелинейных и общих линейных моделей для прогнозирования.
- Использование анализа главных компонентов (PCA) для выполнения уменьшения размерности.
В этом курсе вы изучите гораздо больше, я выделил лишь основные аспекты.
Зачем Выбирать edX?
Как вы уже знаете, все рекомендованные курсы MIT по машинному обучению, предлагаются edX. edX известен в качестве одного из лидирующих провайдеров МООК, который является партнёром нескольких высших учебных заведений. Но это не единственная причина выбора этой платформы для онлайн обучения, есть несколько других важных факторов.
Позвольте мне представить самые значимые причины выбора edX.
Причина #1: Подтверждённые и аккредитованные сертификаты.
edX является одной из нескольких платформ онлайн обучения, которые предлагают аккредитованные сертификаты на курсы MIT. Как вы можете знать, большая часть провайдеров МООК предлагает сертификаты, но они не аккредитованы, поэтому не настолько ценятся работодателями. Это одно из достоинств edX.
Причина #2: Обучение у ведущих университетов и других высших учебных заведений.
Массачусетский Технологический Институт (MIT) не единственный, с которым заключено партнёрство у edX, вы можете найти лучшие курсы, предлагаемые Гарвардским университетом, Калифорнийским университетом, Брауновским университетом, Оксфордским университетом, Кембриджским университетом и многими другими ведущими университетами и институтами. Это одна из причин, по которым edX обеспечивает высочайшее качество обучения.
Причина #3: Обучение у экспертов.
Так как edX имеет партнёрства с престижными университетами и другими высшими учебными заведениями, то вы будете учиться у экспертов сферы. Если вы выберите курс машинного обучения MIT на edX, то будете иметь такой же опыт обучения как студенты MIT. Также, если вы выберите программу по машинному обучению, то сможете получить отзывы от инструкторов, оценку ваших заданий и так далее.
Причина #4: Обучение в собственном темпе.
С edX и другими образовательными онлайн платформами великолепно то, что вам не нужно следовать строгому графику, вы можете легко обучаться когда у вас есть время. Что касается курсов edX, то они гибкие, но при выборе программы у вас будут определённые крайние сроки для заданий. Хотя это сделает обучение только более эффективным.
Причина #5: Выбор среди бесплатных и доступных курсов.
Последней причиной выбора MIT является доступность его курсов. Честно говоря, большинство курсов бесплатны. Конечно, есть вещи, за которые вам нужно будет заплатить, например некоторые курсы программы или сертификаты об окончании.
Подводя итог, можно сказать, что edX является одной из лучших платформ, предлагающих курсы на тему "машинное обучение MIT", поэтому не стоит сомневаться - просто выберите курс и начните обучение.
Вы знали?
Вы когда-либо хотели узнать, какие платформы для онлайн обучения лучше всего подходят для вашей карьеры?
Самые трендовые находки
Просмотрите нашу коллекцию самых подробных статей, руководств и учебных пособий по криптообмену. Всегда будьте в курсе дела и принимайте продуманные решения!
Заключение
Курсы машинного обучения становятся все более популярными, так как само машинное обучение начинает всё чаще использоваться в нашей повседневной жизни. Оно является частью искусственного интеллекта и тесно связано с вычислительной статистикой, математической оптимизацией, интеллектуальным анализом данных, обучение без учителя при анализе данных, прогнозной аналитикой и другими подобными исследованиями.
Найти самые стоящие курсы машинного обучения не так просто, именно поэтому лучше всего выбирать варианты от надёжных институтов и университетов. По этой причине мы рассмотрели каждый курс машинного обучения MIT.
Я могу поспорить, что вы уже нашли подходящий для вас курс, но взгляните на доступные варианты ещё раз, это поможет вам принять правильное решение:
- МикроМагистерская® Программа По Статистике и Науке о Данных
- Машинное Обучение с Python: От Линейных Моделей До Глубокого Обучения
- Машинное Обучение Для Здравоохранения
- Вычислительная Вероятность и Заключение
- Совместная Наука о Данных Для Здравоохранения
- Анализ Данных: Статистическое Моделирование и Вычисление в Приложениях
- Основы Статистики
Эти курсы MIT про машинное обучение считаются одними из лучших. Многочисленные отзывы студентов это подтверждают. Итак, когда перед вами такой выбор, вы должны максимально выгодно воспользоваться ситуацией.
Научные Ссылки
Об Экспертах и Аналитиках Статьи
