मशीन लर्निंग में सेंध लगाना: आरंभ करने में आपकी सहायता के लिए 5 ऑनलाइन पाठ्यक्रम

लेखक: Laura McKinney
निर्माण की तारीख: 4 अप्रैल 2021
डेट अपडेट करें: 26 जून 2024
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शीर्ष 5 मशीन लर्निंग ऑनलाइन पाठ्यक्रम आरंभ करने में आपकी सहायता करने के लिए
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यदि आप मशीन लर्निंग में शुरुआत करना चाहते हैं, तो ये कोर्स शुरू करने के लिए एक बेहतरीन जगह हैं!

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मशीन लर्निंग मास्टर बनना चाहते हैं?

हम सब नहीं! मशीन सीखना अभी गर्म है, और यह एक तेजी से उभरता हुआ क्षेत्र है। मशीन सीखने के विशेषज्ञ और समान डेटा वैज्ञानिक भूमिकाएं बहुत अधिक हैं। (यदि आप ML से अधिक डेटा साइंस पसंद करते हैं, तो 6 मुख्य डेटा साइंस कॉन्सेप्ट्स आप ऑनलाइन लर्निंग के माध्यम से मास्टर कर सकते हैं।)

अपने मशीन लर्निंग कैरियर को किक-स्टार्ट करने में मदद के लिए, यहां कुछ बेहतरीन ऑनलाइन पाठ्यक्रम और कार्यक्रम हैं जो आपको एमएल के आंतरिक कामकाज को दिखाना शुरू करेंगे।

स्टैनफोर्ड से मशीन लर्निंग

यह पाठ्यक्रम ऑनलाइन पेश किया जाता है, ताकि छात्र मशीन लर्निंग के नट और बोल्ट के बारे में सीखते हुए अपना शेड्यूल बना सकें। स्वायत्त वाहन डिजाइन, भाषण मान्यता प्रौद्योगिकियों, स्वचालित वेब खोज और मशीन सीखने की अधिकता ने हमें पिछले कुछ वर्षों में लाया है। मानव जीनोम परियोजना पर एक घटक भी है, जहां मशीन सीखने के साथ जीव विज्ञान को सम्मिश्रित करने से हमें डेटा हैंडलिंग में कुछ आश्चर्यजनक प्रगति हुई है।


यह वर्ग आपको यह भी दिखाएगा कि हमारे चारों ओर मशीन लर्निंग कैसे मौजूद है। चिकित्सा निदान से लेकर सिफारिश इंजन, मशीन सीखने और तंत्रिका नेटवर्क पहले से ही हमारे जीवन का एक बड़ा हिस्सा हैं। कई मामलों में, हम इसे महसूस नहीं करते हैं क्योंकि वे पर्दे के पीछे छिपे हुए हैं। वर्तमान उपयोग के कई मामलों को प्रकाशित करना शुरुआती लोगों को एमएल ज्ञान बनाने में मदद करने का एक प्रभावी तरीका है।

नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ

जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार नहीं कर सकते हैं।

इसके अलावा, यह कोर्स डेटा माइनिंग, पैटर्न रिकॉग्निशन और विभिन्न प्रकार के एल्गोरिदम से संबंधित शिक्षण प्रदान करता है। पर्यवेक्षित और अनुपयोगी अधिगम पर मूल बातें जानें, साथ ही मशीन सीखने के गुणन में कमी और आयामीता के अन्य मुद्दों पर भी। यह सब एमएल कार्यान्वयन और डिजाइन में एक वास्तविक भूमिका के लिए तैयार करने में मदद करता है।


तथ्यों:

  • मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क और लॉजिस्टिक रिग्रेशन पर ध्यान दें
  • एकल पाठ्यक्रम
  • शुल्क के लिए एक प्रमाण पत्र प्राप्त करने के विकल्प के साथ नि: शुल्क नामांकन

अवधि: लगभग 55 घंटे पूरे करने के लिए

रेटिंग: 5 में से 4.9

इंपीरियल कॉलेज लंदन से मशीन लर्निंग के लिए गणित

ये पाठ्यक्रम उच्च-स्तरीय मशीन सीखने का एक सर्वेक्षण है जो तंत्रिका नेटवर्क और इसी तरह की प्रौद्योगिकियों के कुछ आंतरिक कामकाज पर छात्र को प्रबुद्ध करने का वादा करता है।

यह विशेषज्ञता सभी के बारे में है कि मशीन सीखने के पीछे के गणित को कैसे लें और व्यावहारिक प्रशिक्षण प्रौद्योगिकियों के लिए एक पुल बनाएं जो मशीन सीखने में शामिल प्रकार के काम को विकसित करने में आपको कुशल बनने में मदद करेगा।

बहुभिन्नरूपी पथरी, आयाम में कमी और विभिन्न घटक छात्रों को इन आवश्यक भवन ब्लॉकों में सक्षम बनने में मदद करते हैं। इस पाठ्यक्रम में एक प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में पायथन के कुछ ज्ञान की आवश्यकता है, और मशीन लर्निंग में प्रयुक्त गणित की एक बुनियादी समझ, जिसमें रैखिक बीजगणित शामिल है।

तथ्यों:

  • रेखीय बीजगणित, बहुउपयोगी पथरी, प्रमुख घटक विश्लेषण (PCA), और eigenvalues ​​और eigendctors पर ध्यान दें
  • इस विशेषज्ञता में 3 पाठ्यक्रम
  • शुल्क के लिए एक प्रमाण पत्र प्राप्त करने के विकल्प के साथ नि: शुल्क नामांकन

अवधि: लगभग 2 महीने पूरे करने के लिए (प्रति सप्ताह 12 घंटे सुझाए गए)

रेटिंग: ५ में से ४.५

नेशनल रिसर्च यूनिवर्सिटी - एडवांस्ड स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स से उन्नत मशीन लर्निंग

यह उन्नत स्तर की ऑनलाइन विशेषज्ञता छात्रों को गहरी शिक्षा और सुदृढीकरण सीखने जैसी उन्नत प्रथाओं की महारत के करीब ले जाती है।

कोर्टवर्क विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग लक्ष्यों और उद्देश्यों को कवर करेगा, उदाहरण के लिए, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के साथ-साथ कंप्यूटर विज़न और कैसे आर्किटेक्चरल न्यूरल नेटवर्क जैसे आर्किटेक्चर छवि प्रसंस्करण में प्रगति में योगदान करते हैं। इस पाठ्यक्रम में बायेसियन विधियों का भी इलाज किया जाएगा जहां सर्न और कागल मशीन सीखने के विशेषज्ञ वास्तविक दुनिया में मशीन सीखने को लागू करने के उदाहरण प्रदान करते हैं।

इस विशेषज्ञता को एक कार्यक्रम के रूप में बिल किया जाता है जो छात्रों को उद्यम में मशीन सीखने की विशेषज्ञता लागू करने के लिए शुरू करने की अनुमति देता है। इसमें एंटरप्राइज़ मशीन लर्निंग के सटीक उपयोग और वास्तविक दुनिया के कार्यान्वयन में आने वाली चुनौतियों और बाधाओं का पता लगाने में बेहतर विचार मंथन शामिल है।

इस प्रकार के व्यावहारिक विशेषज्ञता बाद में कैरियर के रोजगार में स्वाभाविक रूप से महत्वपूर्ण है, इसलिए यह स्व-सीखने वाले छात्रों को घर पर आगे बढ़ाने के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प है। जैसा कि लेखक कहते हैं, पहचानने में सक्षम होने के नाते, मशीन लर्निंग के "कैविट्स" एक डिजाइन टीम या एक सलाहकार भूमिका में एक कैरियर पेशेवर को अपरिहार्य बनाते हैं। मशीन सीखना नया है, और कंपनियां अभी भी समायोजित कर रही हैं और सीख रही हैं कि इन उच्च-स्तरीय तकनीकों को कैसे लागू किया जाए। (या, यदि आपकी रुचि सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट में है, तो 6 सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट कॉन्सेप्ट्स आप ऑनलाइन कोर्स के माध्यम से सीख सकते हैं।)

तथ्यों:

  • मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, डेटा साइंस, बायेसियन मेथड्स, रीइनफोर्समेंट लर्निंग, कंप्यूटर विजन और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग पर ध्यान दें
  • इस विशेषज्ञता में 7 पाठ्यक्रम
  • शुल्क के लिए एक प्रमाण पत्र प्राप्त करने के विकल्प के साथ नि: शुल्क नामांकन

अवधि: पूरी होने में लगभग 8 से 10 महीने

रेटिंग: ५ में से ४.५

Deeplearning.ai से डीप लर्निंग स्पेशलाइजेशन

यहाँ एक गहन शिक्षण विशेषज्ञता है जो एक मध्यवर्ती स्तर की मशीन लर्निंग क्लास विकल्प का प्रतिनिधित्व करती है।

ये पाठ्यक्रम गहरी शिक्षा और तंत्रिका नेटवर्क से इसके संबंध पर ध्यान केंद्रित करते हैं। कोर्टवर्क में विभिन्न प्रकार की संरचनाएं शामिल होंगी, जैसे कि दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क, LSTM, आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क और बहुत कुछ। पाठ्यक्रम यह भी दिखाएगा कि ये स्वास्थ्य देखभाल, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और विनिर्माण सहित विभिन्न उद्योगों पर कैसे लागू होते हैं। आप कार्यस्थल पर स्वायत्त ड्राइविंग तकनीकों की कुछ मूल बातें देखेंगे, और मशीन सीखने के मॉडल का ज्ञान शुरू करने के लिए पायथन और टेन्सरफ्लो का उपयोग करेंगे। यह सब इस बात को आगे बढ़ाने के लिए एक ठोस आधार प्रदान करता है कि कैसे हमारी दुनिया में स्वचालन को फिर से परिभाषित किया जा रहा है।

तथ्यों:

  • डीप लर्निंग, आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क, कनफ्यूजनियल न्यूरल नेटवर्क और टेन्सरफ्लो पर ध्यान दें
  • इस विशेषज्ञता में 5 पाठ्यक्रम
  • शुल्क के लिए एक प्रमाण पत्र प्राप्त करने के विकल्प के साथ नि: शुल्क नामांकन

अवधि: लगभग 3 महीने पूरे करने के लिए (प्रति सप्ताह 11 घंटे का सुझाव दिया गया)

रेटिंग: 5 में से 4.9

Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर TensorFlow के साथ मशीन लर्निंग

ये पाठ्यक्रम आज के उद्यम में मशीन सीखने को लागू करने के लिए उपयोग की जाने वाली कुछ सबसे आम कोर तकनीकों के विशेषज्ञ हैं।

यहां, शिक्षक छात्रों को गहन तरीके से मशीन सीखने की शुरुआत करने और विशिष्ट उपयोग के मामलों को देखने के लिए देख रहे हैं। यह विशेषज्ञता तंत्रिका नेटवर्क की लोकप्रियता के साथ-साथ पर्यवेक्षित और अनुपयोगी मशीन लर्निंग मॉडल, ग्रेडिएंट डिसेंट और टेस्ट और ट्रेनिंग डेटा सेट के बारे में सवालों के जवाब देगी।

यह विशेषज्ञता TensorFlow और Google प्रसाद पर आधारित एक विशिष्ट प्रकार के क्लाउड मॉडल के उपयोग पर केंद्रित है क्योंकि छात्रों को एआई और मशीन सीखने के साथ हाथों पर अनुभव मिलता है।

तथ्यों:

  • मशीन लर्निंग, TensorFlow, क्लाउड कंप्यूटिंग और फीचर इंजीनियरिंग पर ध्यान दें
  • इस विशेषज्ञता में 5 पाठ्यक्रम
  • शुल्क के लिए एक प्रमाण पत्र प्राप्त करने के विकल्प के साथ नि: शुल्क नामांकन

अवधि: लगभग 1 महीना पूरा करने के लिए (प्रति सप्ताह 15 घंटे का सुझाव दिया गया)

रेटिंग: 5 में से 4.6


मशीन सीखने में आरंभ करने के लिए इन उपलब्ध ऑनलाइन पाठ्यक्रमों में से किसी का उपयोग करें, और एक उच्च-तकनीकी भूमिका में पुरस्कृत कैरियर की ओर काम करें।