Машинное обучение является частью науки о данных, которую мы все встречали в нашей жизни, даже не замечая этого. Авто-исправление, рекомендации музыки Spotify и даже прогнозирование трафика - всё это примеры машинного обучения. С ростом популярности сферы, число платформ онлайн обучения, предлагающих программу на данную тему, также стало расти - курсы машинного обучения edX одни из них.
В этой статье мы рассмотрим edX курсы на тему машинного обучения, начиная от вводных уроков на эту тему, заканчивая курсами по разработке ИИ для различных сфер.
Вы можете удивиться - но сколько сфер использует машинное обучение? Ответ - больше чем вы можете себе представить! На данный момент машинное обучение и ИИ используются в финансовой, транспортной, сфере здравоохранения и других.
С растущей популярностью экспертов в этой сфере, мы выбрали лучшие курсы edX на тему машинного обучения и ИИ для всех, кто заинтересован в том, как работает машинное обучение:
- Учимся На Данных (Введение в Машинное Обучение)
- Наука о Данных: Машинное Обучение
- Основы Машинного Обучения
- Предиктивная Аналитика с Машинным Обучением
- Машинное Обучение Для Здравоохранения
- Машинное Обучение Tiny (TinyML)
- Машинное Обучение и Финансы
Но перед тем как приступить к изучению курсов, давайте узнаем больше о самой платформе edX.
Содержание
- 1. Почему Вы Должны Начать Изучать Машинное Обучение с edX?
- 2. Учимся На Данных (Введение в Машинное Обучение) (Записаться На Курс)
- 3. Наука о Данных: Машинное Обучение (Записаться На Курс)
- 4. Основы Машинного Обучения (Записаться На Курс)
- 5. Предиктивная Аналитика с Помощью Машинного Обучения (Записаться На Курс)
- 6. Машинное Обучение Для Здравоохранения (Записаться На Курс)
- 7. Машинное Обучение Tiny (TinyML) (Записаться На Курс)
- 8. Машинное Обучение и Финансы (Записаться На Курс)
- 9. Заключение
Почему Вы Должны Начать Изучать Машинное Обучение с edX?
Даже если онлайн обучение не может предложить тот же опыт обучения, что и обучение в университете, вроде напряжённых дебатов с профессором, знакомств и встреч с людьми, оно имеет такую же образовательную ценность как и традиционные образовательные учреждения.
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!
Даже если пандемия COVID-19 определённо сыграла свою роль в увеличении популярности онлайн обучения, можно с уверенностью сказать, что даже без глобального локдауна в мире ситуация была бы схожей.
За счёт удобных возможностей планирования расписаний и возможности выбрать из сотни тысяч различных курсов, среди прочих преимуществ, онлайн обучение стало частью наших жизней.
В дополнение к этому, рынок ИИ сейчас как никогда более оживлён, благодаря новым разработкам в области транспортировки, социальных сетей и здравоохранения в частности. Благодаря этому профессия инженера машинного обучения считается одной из самых востребованных, по данным Indeed.
Но с таким количеством онлайн платформ обучения, зачем вам выбирать edX?
Ответ прост.
После своего основания в 2012 году несколькими учёными из Гарварда и Массачусетского Технологического Института - да, они настолько крутые - edX заработал себе имя одного из лидирующих провайдеров онлайн обучения. С широким выбором репертуара от известных во всём мире университетов, edX уже насчитает порядка 34 миллионов пользователей по всему земному шару.
Из 3500 программ, 169 посвящены всему тому, что вам нужно знать про машинное обучение. И благодаря работе платформы с более чем 100 лучшими университетами, вы можете быть уверены, что представленные курсы лучшие из лучших.
Итак, без лишних слов, давайте узнаем про лучшие курсы машинного обучения edX.
Учимся На Данных (Введение в Машинное Обучение) (Записаться На Курс)
Машинное обучение, как и многие другие сферы, может показаться тёмным, нескончаемым лесом, в котором вы можете потеряться в считанные секунды. Что же, данный курс можно считать картой, которая проведёт вас по заросшим тропинкам ИИ.
Учимся На Данных (Введение в Машинное Обучение) - это курс, созданный на основе базовых принципов машинного обучения, раскрывающий три основных блока информации - теорию, алгоритмы и применение. По данным самой платформы, программа сосредоточена на реальном понимании, а не простом "запоминании".
Чтобы убедиться в том, что студенты хорошо знакомы с предметом машинного обучения, курс балансирует между теорией и практикой, создавая прочный фундамент для дальнейшего развития навыков.
Предоставленный Caltech, этот курс машинного обучения следует структуре истории, где каждая лекция строится на основе предыдущей, что делает материал более простым для следования и понимания.
Программа охватывает 4 ключевых вопроса, которые раскрыты в лекциях:
- Что такое обучение?
- Может ли машина учиться*
- Как это делать?
- Как делать это хорошо?
Так как уже упоминалось ранее, понимание важнее запоминания, то после каждого вопроса следует домашнее задание, чтобы у каждого было достаточно времени полностью понять учебный материал.
Учебный план состоит из 18 лекций и для его завершения требуется около 5 недель. Важно понимать, что эти edX курсы машинного обучения ведутся по расписанию инструкторов. Но так как каждая лекция занимает лишь 60 минут, любой сможет найти место для них в своём расписании.
Вполне понятно, что каким бы великолепным не был курс, цена всегда считается одним из самых важных аспектов при выборе. Что касается программ, включая машинное обучение курсы и лекции, edX нацелен сделать их как можно более доступными.
Именно по этой причине большинство курсов машинного обучения на edX можно пройти БЕСПЛАТНО. При этом, если вы заинтересованы в получении сертификата от Caltech в сфере машинного обучения, то edX предлагает заплатить $49 после окончания курсов.
Университетский сертификат никогда не был настолько доступным!
Для тех, кто решит пройти вводный курс машинного обучения, edX предлагает возможность научиться:
- Определять основы машинного обучения, такие как теоретические принципы, алгоритмы и применения;
- Понимать, определять и разрабатывать связи между теорией и практикой в машинном обучении;
- Применять математические и эвристические аспекты машинного обучения в реальных жизненных ситуациях.
Если вы заинтересованы в погружении в мир машинного обучения, вы пришли в правильное место.
Самые понравившиеся находки
Ищете более подробную информацию по связанным темам? Мы собрали подобные статьи для вас, чтобы сэкономить ваше время. Взгляните!
Наука о Данных: Машинное Обучение (Записаться На Курс)
Как упоминалось ранее, машинное обучение имеет множество различных применений, о которых мы даже не подозреваем. Среди этих применений есть алгоритмы рекомендации фильмов - по крайней мере, хотя бы несколько из нас наслаждались рекомендованными нам фильмами Netflix просто потому, что это "именно то, что нам нравится".
Если вы когда-либо хотели стать тем самым человеком, стоящими за этими рекомендациями, то вам повезло!
Наука о Данных: Машинное Обучение - это программа машинного обучения edX, сосредоточенная на самом популярном его применении - системе рекомендации фильмов. Представленная Гарвардом, она одна из самых популярных, раскрывающих сферу машинного обучения edX.
Будучи частью Профессиональной Сертификационной Программы По Науке о Данных, эта программа нацелена на предоставление лучшего учебного материала, который может быть использован для построения карьеры в индустрии науки о данных.
С целью онлайн курса в обучении студентов созданию их собственных систем рекомендаций, материал охватывает все основные блоки машинного обучения, включая обучение алгоритмов, перекрёстную проверку и многое другое. К концу этой программы, студенты научаться всем основам машинного обучения.
Этот курс машинного обучения edX должен занимать порядка 8 недель. Но даже учитывая это, вы не должны волноваться о нехватке времени. За 2-4 часа обучения каждую неделю, гибкую программу сможет пройти даже самый занятой человек.
Также как и многие другие курсы edX, программа Наука о Данных: Машинное Обучение абсолютно БЕСПЛАТНА, что делает её отличным вариантом для всех. И если вы заинтересованы в подтверждённом сертификате от HarvardX, то вам нужно будет заплатить лишь $98.
Курс охватывает основные аспекты машинного обучения, которые могут быть использованы во множестве сфер науки о данных, не только для разработки систем рекомендации фильмов. Студенты научатся:
- Основам машинного обучения, которые могут быть применены в реальных ситуациях;
- Самым популярным алгоритмам машинного обучения;
- Всему о регуляризации и её использовании;
- Выполнению перекрестной проверки и почему перетренировку лучше избегать.
Если вы всегда хотели создавать системы рекомендации для людей, то вам повезло - ваша мечта может воплотиться в реальность с курсом edX машинное обучение!
Основы Машинного Обучения (Записаться На Курс)
После прохождения нескольких вводных лекций на тему машинного обучения, вы можете захотеть продолжить развивать ваши знания и навыки. Если вы ищете более детальную программу о роли ИИ в сложных системах, то ваши поиски заканчиваются на данном курсе машинного обучения edX.
Основы Машинного Обучения - это продвинутая программа машинного обучения edX, сфокусированная на создании описательных и прогнозируемых моделей и анализа различных типов данных. Раскрывая реальные ситуации и теории, курс создавался с целью подготовки студентов к успешной карьере в машинном обучении.
Как упоминалось ранее, этот курс предназначен для студентов с некоторым опытом в машинном обучении, а также другими знаниями. Так как курс является частью МикроМагистерской Программы По Науке о Данных, студентам рекомендуется пройти материал предыдущих частей программы и понимать язык программирования Python, чтобы более комфортно проходить курс.
Знание основ машинного обучения и Python - это стандартные требования для всех продвинутых программ машинного обучения edX.
Предоставленная Университетом Сан-Диего, программа сосредоточена на основах машинного обучения - компьютерах, способных распознавать различные типы данных и работать с ними на основе категории. Благодаря этому весь учебный материал весьма актуальный - классификация изображений, определение тем в документах, распознавание семантической структуры слов и так далее.
Как вы видите, курс действительно вдаётся в подробности того, как помочь машинам учиться. Именно поэтому он более интенсивный, чем другие программы машинного обучения в этой статье.
За 10 недель с 8-10 часами обучения в каждую из них, курс потребует определённых изменений в вашем расписании. Однако при этом расписание занятий гибкое, что позволяет проще находить время для обучения.
Как и другие лекции про машинное обучение и курсы, этот предлагает вам два варианта. Весь курс можно пройти БЕСПЛАТНО, но если вы захотите безлимитный доступ к обучающему материалу и подтверждённый сертификат, то необходимо заплатить $348. Это дороже других вариантов в статье, но для продвинутого курса на сложную тему машинного обучения, это вполне оправданная цена.
Посещающие курс, окунутся в детали машинного обучения, чтобы научиться:
- Классифицировать данные и оценивать условную вероятность;
- Работать с линейными и нелинейными моделями;
- Различным методам ансамбля, вроде бустинга, бэггинга и случайных лесов;
- Всему, что составляет представление обучения, включая кластеризацию, уменьшение размерности и глубокие сети.
Если вы хотите знать как именно обучаются машины, то пройдите эту детальную программу!
Предиктивная Аналитика с Помощью Машинного Обучения (Записаться На Курс)
Одним из самых главных преимуществ машинного обучения является то, что оно используется во множестве аспектов нашей повседневной жизни. С помощью него можно даже научить компьютеры прогнозировать возможное развитие событий.
Да, верьте или нет, но ИИ может предсказывать будущее.
С использованием этой функции во многих сферах, эксперты такого профиля необходимы везде. Если вы заинтересованы в создании психического робота, то эти edX курсы на тему машинное обучение именно то, что вам нужно.
Предиктивная Аналитика с Помощью Машинного Обучения - это курс Университета Эдинбурга, посвящённый обучению создания моделей прогнозирования с помощью машинного обучения и с фокусом на лучшие аналитические инструменты и техники на сегодня.
Эта программа является одной из самых коротких на edX, всего около 6 недель для завершения. Каждая неделя охватывает 8-10 часов материала на различные темы, такие как дерево решений, случайные леса, поддержка векторных машин, нейронные сети, определение нейронных сетей и модель сравнения.
В дополнение к этому, этот курс содержит две практические ситуации самых распространённых применений прогнозируемого машинного обучения - прогноз поведения клиента после маркетинговой кампании и прогноз задержки полёта и отменённых рейсов. Поэтому программа охватывает теорию и способы использования машинного обучения в этих конкретных ситуациях, что позволяет более детально разобраться в нюансах.
Стоимость программы такая же как у и отдельных курсов edX в этой статье. Любой может пройти её БЕСПЛАТНО, но с дополнительным одноразовым платежом, если вам необходим безлимитный доступ и сертификат. Этот вариант более дорогой и будет стоить $297 за полный пакет курса.
Но как и другие курсы машинного обучения edX, этот считается отличной инвестицией.
Проходящие курс научатся всем тонкостям прогнозируемого машинного обучения, включая:
- Понимание как машинное обучение сравнивается с другими статистическими моделями;
- Работу с теоретическими моделями и пакетами на основе машинного обучения в Python;
- Создания модели на основе дерева, нейронных сетей и поддерживающих векторных машин;
- Применение моделей машинного обучения в реалиях бизнеса.
Итак, если вас что-то заинтересовало в этих темах, то считайте эту программу edX самой подходящей для вас!
Машинное Обучение Для Здравоохранения (Записаться На Курс)
Важность здравоохранения сейчас возросла многократно. Из-за пандемии сфера отчаянно нуждается в различных специалистах, начиная от медицинских работников, заканчивая программными инженерами, которые помогают сделать работу легче.
Здравоохранение - это сфера, которая использует машинное обучение множеством различных способов, от создания медицинских устройств, которые помогают сохранять жизнь, до предоставления возможности пациентам самим наблюдать за их здоровьем. Если вы заинтересованы в том, чтобы помочь спасать жизни с помощью ИИ, то эта программа edX поможет узнать, как работает машинное обучение в здравоохранении.
Машинное Обучение Для Здравоохранения - это один из наиболее структурированных курсов машинного обучения. Разделенный на 6 разделов, каждый 2-3 недели в длину, план обучения охватывает всё, что вам необходимо знать для применения машинного обучения в здравоохранении - Обзор клинической помощи и данных, Машинное обучение для стратификации рисков и Диагностики, Машинное обучение с клиническим текстом, изображениями и физиологическими данными, Понимание болезни и ее прогрессирования, Человеческие факторы, Причинный вывод и обучение с подкреплением.
В дополнение к этому студентам назначаются домашние задания, чтобы обеспечить закрепление материала.
Как вы можете ожидать от курса MIT, где встречается машинное обучение и здравоохранение, содержание очень детальное. В связи с этим в программе предусмотрены гостевые лекции, которые проводят клиницисты, подчеркивая тонкие нюансы работы с медицинскими данными.
Кроме того, студенты имеют возможность работать над проектами программирования с реальными клиническими данными, что позволяет понять специфику сферы из первых рук.
К этому момент у вас могло сложиться впечатление, что программа займёт у вас всю жизнь. Но не стоит беспокоиться, так как это не так. Курс занимает около 15 недель с более чем 12 часами материала. В дополнение к этому, курс ведётся инструкторами, предлагающими стабильную учебную структуру, способствующую пониманию материала.
Мы должны признать, большая часть программ онлайн обучения, связанная с здравоохранением, отпугивает многих обучающихся. Но только не когда в дело вступает edX. Данный курс, как и другие упомянутые в статье, абсолютно БЕСПЛАТЕН для прохождения. И если вы решите приобрести подтверждённый сертификат, то он обойдётся вам в $48.
Это предложение, СТОЯЩЕЕ того, чтобы им воспользоваться!
Будущие инженеры машинного обучения для здравоохранения научатся:
- Как машинное обучение может применяться для сложного скрининга и процедур диагностики;
- Понимания тонкостей, которые вы можете встретить при обучении компьютеров читать медицинские данные и изображения;
- Как внедрять и анализировать модели прогнозирования с наставником.
Для тех, кто хочет спасать жизни с машинным обучением, добро пожаловать на курс в любое время.
Машинное Обучение Tiny (TinyML) (Записаться На Курс)
Существуют многие программы машинного обучения edX, доступные для вас. Вне зависимости от того, только начинаете ли вы ваше знакомство с машинным обучением или хотите отточить навыки в определённой сфере, для каждого найдётся что-то своё.
Хотя вы можете спросить "Но, что если я хочу нечто большее, чем курс на одну неделю?".
Что же, эксперты edX не забыли и о вас. Если вы заинтересованы в детальной программе, содержащей несколько курсов, то вы можете рассмотреть вариант Профессионального Сертификата edX.
Машинное Обучение Tiny (или TinyML) - это программа из трёх курсов машинного обучения, которая охватывает всё, начиная от основ темы до развития ваших собственных проектов.
План обучения состоит из 3 основных блоков информации охватывающих машинное обучение - основы, применение и размещение ваших моделей. Это идеальный пример обучающей программы с балансом теоретических и практических знаний сферы.
Эти курсы машинного обучения edX уделяют особое внимание практическому опыту. Чтобы убедиться, что все студенты имеют одинаковые возможности обучения, каждый из них имеет доступ к Набору Программы TinyML, который позволяет им внедрить их собственное приложение машинного обучения.
Даже если программа состоит из трёх курсов машинного обучения, для её завершения потребуется 4 месяца. Каждый курс занимает порядка 5 недель при 12 часах обучения каждую неделю, что делает гибкую программу более доступной для людей с разным стилем жизни.
Это одна из коротких программ Профессиональных Сертификатов на edX, что не делает её менее качественной.
Важно отметить, что программы Профессиональной Сертификации edX нельзя пройти бесплатно, так как это набор курсов. TinyML более доступный из всех на платформе, при цене всего в $533 за полный опыт обучения, включая безлимитный доступ ко всем обучающим материалам и подтверждённым сертификатам.
Учитывая это, если вы не заинтересованы в сертификате и просто хотите пройти программу для своего развития, то можете пройти каждый курс отдельно, бесплатно.
Записавшиеся на курс научатся:
- Эффективно собирать данные для машинного обучения;
- Тренировать, размещать и разрабатывать модели машинного обучения;
- Оптимизировать приложения для устройств с ограниченными ресурсами;
- Строить свою собственную модель машинного обучения.
Заинтересованные в прохождении курса, явно научатся многому за время обучения.
Машинное Обучение и Финансы (Записаться На Курс)
Финансы - это сфера, где машинное обучение используется в массовом масштабе. На данный момент это один из самых критически важных инструментов для принятия решений, поскольку оно может охватывать все, от оптимизации операций до оценки рисков и многих других применений.
Машинное Обучение и Финансы является Профессиональной Сертификацией edX, состоящей из двух курсов, которые фокусируются на разработке моделей машинного обучения, помогающих при принятии решений.
Включённые в программу курсы сосредоточены вокруг различных категорий машинного обучения и как они могут быть применены для финансовой инженерии. Это включает в себя Классическое машинное обучение, Глубокое обучение и Нейронные сети.
Эта программа нацелена не только на теоретические и практические навыки для создания программ и моделей машинного обучения. План обучения также призван развить навыки анализа данных и решения проблем, чтобы придать вам больше ценности в качестве специалиста по данным.
Программа занимает около 4 месяцев при обучении 4-6 часов в неделю Даже если план обучения кажется продвинутым, структура и гибкость расписания делают учебный материал простым для понимания, даже если у вас нет длительного свободного времени.
Сразу стоит отметить цену программы. Эта программа обучения edX, лекции про машинное обучение и курсы, одна из наиболее дорогих и стоит $1429 за весь набор. Однако при этом вы можете пройти каждый курс отдельно, бесплатно, как это принято на edX.
Проходящие программу узнают:
- Различные способы применения машинного обучения в финансах;
- Как лучше понять модели обучения с наставником и без, а также правильное применение для каждой;
- Как конструировать модели обучения для решения практических проблем в финансах.
Если вы хотите узнать о том, что случается при встрече финансов и машинного обучения, этот профессиональный сертификат edX машинное обучение, именно те курсы, которые вам нужны.
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
И вот так, вы достигли конца нашего списка!
После окончания нашей статьи на лучшие программы машинного обучения edX, вы определённо согласитесь с тем, что платформа имеет обширный набор курсов и профессиональных сертификаций на выбор.
Что касается самого важного вопроса - стоят ли внимания курсы машинного обучения edX?
Короткий ответ - определённо!
Заинтересованы ли вы в отдельных курсах машинного обучения или профессиональных сертификатах edX, вы гарантировано получаете лучшее качество на рынке.
Однако стоит также отметить цены, перед тем как сделать выбор. edX курсы, особенно профессиональные сертификации, более дорогие. Некоторые отдельные программы можно пройти бесплатно, но таким образом у вас не будет сертификата, что может быть разочаровывающим для тех, кто желает повышения квалификации.
Учитывая всё это, вполне может быть так, что вы не нашли подходящего варианта на edX. Никаких проблем, так как есть многие другие образовательные онлайн платформы на выбор!
Но в целом, программы онлайн обучения edX являются одними из лучших на рынке и могут помочь многим будущим инженерам машинного обучения начать свою карьеру.
Научные Ссылки
Об Экспертах и Аналитиках Статьи
