Курсы по машинному обучению
Ищете возможность расширить свои навыки в области машинного обучения? Наш агрегатор онлайн курсов предлагает широкий выбор курсов по машинному обучению на русском языке. Приобретайте новые знания и умения от ведущих экспертов в сфере и становитесь востребованным специалистом в IT-индустрии. Ознакомьтесь с разнообразными программами курсов машинного обучения, содержащими практические задания и проекты, чтобы на практике применять полученные знания. Начните свой путь к успеху в сфере машинного обучения уже сейчас с нашими онлайн-курсами!
Содержание
Машинное обучение — это подраздел науки о данных и искусственном интеллекте, который специализируется на использовании алгоритмов для имитации получения опыта человеком с постепенным повышением точности. Методы машинного обучения помогают строить прогнозы и повышают эффективность бизнес-процессов в любой отрасли. В этом обзоре разберем ТОП онлайн-курсов машинного обучения.
Что такое машинное обучение
Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта, который включает в себя разработку алгоритмов, способных обучаться и делать предсказания или принимать решения на основе данных. Эти алгоритмы улучшают свою производительность по мере анализа большего количества данных. Основные концепции машинного обучения включают:
-
Обучение с учителем: Алгоритмы обучаются на данных, где известны входные и выходные значения. Цель — научиться прогнозировать выходные значения для новых входных данных.
-
Обучение без учителя: Алгоритмы анализируют входные данные без явно заданных выходных значений, обычно используется для нахождения структур или групп в данных.
-
Обучение с подкреплением: Алгоритмы обучаются на основе системы наград и штрафов, стремясь максимизировать сумму положительных результатов.
-
Нейронные сети и глубокое обучение: Особая категория машинного обучения, вдохновленная структурой мозга, где алгоритмы строятся в виде слоёв нейронов, каждый из которых участвует в принятии решения.
Машинное обучение применяется в самых разных областях, включая медицину, финансы, рекомендательные системы, автоматическое управление транспортом и многие другие. Это один из самых быстрорастущих и востребованных секторов в сфере технологий.
ТОП 5 курсов по machine learning в 2024 году
Курс | Длительность | Стоимость | Ссылка |
---|---|---|---|
Машинное обучение Нетология🥇 | 6 месяцев | 49 000 рублей | Перейти на сайт |
Machine Learning Engineer Skillbox🥈 | 24 месяца | 147 000 рублей | Перейти на сайт |
Факультет аналитики Big Data Geekbrains🥉 | 18 месяцец | 172 400 рублей | Перейти на сайт |
Машинное обучение для начинающих SkillFactory | 3 месяца | 45 900 рублей | Перейти на сайт |
Курс Машинное обучение от Нетологии
Обучение состоит из вебинаров, реальных кейсов. В конце вы выполните дипломный проект. Длительность — 6 месяцев. Особенности курса: видеоуроки, дополнительные материалы, общение с экспертами. Плюсы: диплом, упор на практику, гарантия трудоустройства и возврата денег, можно вернуть налоговый вычет.
Программа курса
- Построение модели: регрессия, деревья решений, качества модели, кластеризации.
- Компьютерное зрение: сегментация, генеративные конкурирующие сети, детекция объектов.
- Обработка естественного языка: анализ, семантика, генерация текстов, моделирование.
- Временные ряды.
- Рекомендательные системы.
- Работа с заказчиком.
Для кого
Подойдет разработчикам, аналитикам, математикам.
Чему научитесь
- Подбирать алгоритмы, метрики.
- Составлять план решения задачи.
- Оценивать качество моделей.
- Определять методы улучшения качества.
- Строить модели.
Стоимость обучения: 49 000 рублей или в кредит на 12 месяцев — 4 083 рублей/мес.
Онлайн курс Профессия Machine Learning Engineer от Skillbox
Обучение делится на несколько уровней и проходит на онлайн-платформе. Особенности курса: онлайн-лекции, практические задания. Плюсы: диплом, гарантированное трудоустройство, доступ к курсу — навсегда, бесплатная консультация.
Программа курса
- Data Science.
- Основы математики, теории вероятностей, статистики.
- Погружение в Machine Learning.
- Работа с нейросетями. Тестирование архитектуры.
- Обработка естественного языка, языковые модели.
- Сегментация изображений, распознавание эмоций, лица, объектов.
- Бонусные курсы: английский, Git, карьера разработчика.
Для кого
Подойдет новичкам, программистам, начинающим аналитикам.
Чему научитесь
- Строить модели машинного обучения.
- Разбираться в алгоритмах.
- Обучать нейронные сети.
- Использовать готовые сетки.
- Проводить разведочный анализ.
- Визуализировать данные в Power BI.
- Программировать на SQL, Python.
- Писать запросы.
- Понимать архитектуру ML-решений.
- Мониторить результаты.
- Прогнозировать временные ряды.
Стоимость обучения: в рассрочку на несколько месяцев — 6 785 рублей/мес.
Курс Факультет аналитики Big Data от Geekbrains
Обучение состоит из видеоуроков, занятий в группе с преподавателем. Длительность — 18 месяцев. Особенности курса: видеозаписи занятий, работа в команде. Плюсы: диплом, преподаватели-практики, гарантия трудоустройства, бесплатная консультация.
Программа курса
- Основы языка Python: объекты, типы данных, модули, библиотеки, циклы.
- Фундамент анализа данных: ООП, рабочая станция Линукс, реляционные базы данных, визуализация.
- Основы Big Data: компьютерные сети, основы веб-разработки, сбор данных, долговременные хранилища, планирование заданий.
- Алгоритмы обработки: статистические гипотезы, тестирование, анализ.
- Рекомендательные системы: автоматизация бизнес-процессов, улучшение финансовых показателей, пакетная обработка, набор инструментов, временные ряды.
- Аналитика Big Data: Power BI, дашборд, контекст вычислений, функции даты и времени, высоконагруженные системы, управление знаниями.
- Высшая математика.
- Язык R.
- Алгоритмы и структура данных.
- A/B тестирование.
Для кого
Подойдет новичкам, начинающим аналитикам, практикующим IT-специалистам.
Чему научитесь
- Программировать на Python. Писать эффективный код.
- Работать в оболочке Linux, управлять пользователями, загрузкой.
- Проектировать базы данных.
- Собирать данные из различных источников.
- Прорабатывать процессы предобработки.
- Выполнять тестирование, решать тестовые задачи.
- Применять ML.
- Разрабатывать рекомендательные системы.
- Оптимизировать запросы.
- Использовать функции даты и времени.
Стоимость обучения: 172 080 рублей или в рассрочку на 36 месяцев — 4 780 рублей/мес.
Онлайн курс Машинное обучение для начинающих от SkillFactory
Состоит из 10 объемных модулей, упражнений, тестирования, проверки кода, хакатонов. Длительность — 12 недель. Особенности курса: поддержка менторов, чат с одногруппниками, упор на практику, проекты в портфолио, гибкий график, сертификат, тренажеры. Возможна стажировка в IT-компании EORA.
Программа курса
- Введение в профессию.
- Регрессия: типы данных, границы применимости, регуляризация, аналитический вывод, обогащение.
- Методы предобработки: визуализация, feature engineering.
- Кластеризация.
- Введение в деревья: ансамбли, бустинг, свойства, библиотеки, решение задач регрессии.
- Временные ряды: анализ в ML, подбор параметров, принципы кросс-валидации, линейные модели.
- Оценка качества: разбиение выборки, метрики, недо и переобучение.
- Рекомендательные системы: построение, SVD-алгоритм, оценка качества рекомендаций.
Для кого
Подойдет новичкам, аналитикам, программистам.
Чему научитесь
- Применять базовый алгоритм.
- Обогащать и очищать данные.
- Использовать визуализацию, границы применимости, принципы кросс-валидации. Обучение без учителя.
- Выполнять аналитический вывод, регуляризацию, разбиение выборки.
- Строить логистическую регрессию, рекомендательные системы.
- Оценивать качество моделей.
- Подбирать параметры.
Стоимость обучения: 45 900 рублей или в рассрочку на 12 месяцев — 3 075 рублей/мес.
Онлайн-курс по машинному обучению от HEDU
Начните работать на корпорации за 18 часов. Особенности обучения: вебинары, домашние задания с проверкой, тестирование. Плюсы: сертификат, поддержка от экспертов.
Программа курса
введение в профессию, инструменты, логическая, линейная регрессия, границы применимости, визуализация в предобработке, кластеризация, свойства деревьев, текста ML, бустинг, оценка качества. Кроме этого, подбор параметров, анализ временных рядов, рекомендательная система.
Для кого: аналитиков, фрилансеров, программистов, новичков.
Чему научитесь: анализировать данные, делать выборку, работать со временными рядами, взаимодействовать с алгоритмами, создавать рекомендательные системы, проводить предобработку данных.
Стоимость обучения: 33 000 рублей или в рассрочку по запросу.
Специализация Machine Learning от Otus
Изучите Machine Learning с нуля. Обучение делится на 2 ступени. Длительность — 12 месяцев. Особенности курса: персональный ментор, корпоративное обучение, интерактивные вебинары, практика на датасетах, домашние работы, обратная связь, гарантия трудоустройства, выдача диплома. Возможна стажировка.
Программа курса
- Введение в Python: базы данных, ООП, ML, математика, статистика.
- Продвинутые методы.
- Сбор данных.
- Анализ временных рядов, текста.
- Возможности AWS: применение, мониторинг, построение и деплой моделей.
Для кого
Подойдет студентам, аналитикам и тем, кто хочет сменить профессию.
Чему научитесь
- Использовать математику для работы с моделями, базовые и продвинутые приемы ML.
- Строить основные модели.
- Программировать на Python.
- Подготавливать датасет.
- Решать практические задачи.
Стоимость обучения: 116 250 рублей или в рассрочку по запросу.
Специалист по Data Science от Яндекс.Практикум
Обретите новую профессию с нуля за 8 месяцев. Можно начать обучение бесплатно. Особенности обучения: теория, сопровождение, много практики в тренажере, учебные проекты в портфолио. Плюсы: диплом, обратная связь, гарантия возврата денег, помощь в трудоустройстве, техническая поддержка, можно взять академический отпуск.
Программа курса
язык программирования для анализа данных, введение в профессию, графики и выводы, предобработка, статистика, построение гипотез, теория вероятностей, обученная модель, улучшение, переход к регрессии. Кроме этого, метрики квалификации, бизнеса, поведенческие алгоритмы, сбор данных, линейная алгебра, матричные операции, векторы, бустинг, спуск, численные методы, временные ряды, компьютерное зрение, SQL.
Для кого: аналитиков и тех, кто хочет получить новую профессию, программистов.
Чему научитесь: предсказывать события, искать неочевидные закономерности, прогнозировать значения, анализировать большие объемы данных, улучшать продукты в науке, промышленности.
Стоимость обучения: 95 000 рублей или в рассрочку на 9 месяцев — 9 830 рублей/мес.
Машинное обучение от НИУ “Высшая школа экономики”
Курс состоит из 14 интенсивных занятий. Особенности обучения: теория, практика, задачи, домашние задания. Плюсы: удостоверение, корпоративное обучение, скидки для студентов.
Программа курса
введение в машинное обучение, валидация модели, процесс, основные типы задач, градиентные методы, логическая и линейная регрессия, метрики качества, классификация, решающие деревья. А также, бэггинг, нелинейные алгоритмы, категориальные текста, признаки, градиентный бустинг, имплементация, визуализация, кластеризация, статистика, понижение размерности, отбор признаков.
Для кого: студентов, выпускников технических специальностей, аналитиков.
Чему научитесь: работать с классическими алгоритмами, обрабатывать данные, проводить первичный анализ, использовать основные виды моделей.
Стоимость обучения: 72 000 рублей.
Практический курс по машинному обучению и Data Science от BigData Team
Получите востребованную профессию data scientist за 15 месяцев. Особенности обучения: семинары, лекции, домашние, практические задания, бизнес-кейсы, финальный проект. Плюсы: удостоверение, обратная связь от наставников, преподаватели-практики, чат с одногруппниками. Можно получить налоговый вычет.
Программа курса: библиотеки, метрики качества, деревья, регуляризация, линейные модели, нейронные сети, погружение в большие данные, deep learning.
Для кого: разработчиков, аналитиков, студентов.
Чему научитесь: создавать ансамбли решающих деревьев, решать задачи классификации и регрессии, строить модели машинного обучения, совершать базовые операции, применять алгоритмы, делать предобработку. А также, использовать механизмы внимания, определять координаты дома, работать с большими данными.
Стоимость обучения: 35 000 — 65 000 рублей или в рассрочку по запросу.
Основы машинного обучения от Luxoft Training
Продолжительность обучения на дата-сайентиста — 24 часа. Желательно иметь базовые знания в программировании на Python, Java, математической статистике, командной оболочке. Особенности обучения: работа в группах, домашняя работа, тренера-эксперты. Плюсы: сертификат, обратная связь, скидки. Возможно корпоративное обучение.
Программа курса
введение в профессию,оценка моделей, работа с признаками, деревья решений, опорный вектор, нейронные сети, логистическая и линейная регрессия, Байесовский метод, кластеризация. А также, бустинг, стэкинг, бэггинг, случайные леса, конволюционные сети, ограниченные машины Больцмана, рекомендательные системы.
Для кого: руководителей разработки, разработчиков, архитекторов, бизнес-аналитиков.
Чему научитесь: оценивать построенные модели, распознавать виды задач, выбирать подходящие методы, понимать ключевые концепции, интерпретировать результаты, готовить входные данные, отличать методы.
Стоимость обучения: 40 000 рублей.
Data Science от ОЦ МГТУ им.Баумана
Подготовка дата сайентистов длится 48 часов. Особенности обучения: вебинары, видеолекции, различные текстовые материалы. Плюсы: сертификат, актуальность материалов, удобное расписание. Возможно корпоративное обучение.
Программа курса
введение, метрики, задачи бинарной классификации, метод ближайших соединений, нормализация данных, уменьшение размерности, выбор атрибутов, опорный вектор, суть алгоритмов. А также, регрессия, алгоритмы повышения сложности, датасеты, балансировка, кластеризация, вероятность, сохранение моделей, рекомендательные системы.
Для кого: тех, кто изучал data science самостоятельно, IT-специалистов.
Чему научитесь: разрабатывать рекомендательные системы, нормализовывать данные для обработки, работать с атрибутами SVM, основными метриками, использовать kNN.
Стоимость обучения: 39 090 рублей.
Машинное обучение для подростков от Machineasy
Обучение проходит на онлайн-платформе. Особенности обучения: видеоуроки, домашние задания. Плюсы: сертификат, обратная связь, бесплатная консультация.
Программа курса
введение, процессы, способы обучения, основы Python, линейная алгебра, регрессия, множество библиотек, градиентный спуск, коэффициент вариации, стандартное отклонение, теорема Байеса.
Для кого: студентов, IT-специалистов.
Чему научитесь: создавать собственные модели, использовать различные методы, алгоритмы, понимать все процессы.
Стоимость обучения: 6 200 рублей.
Нейронные сети для новичков от Университета искусственного интеллекта
Получите профессию за 7 месяцев. Особенности обучения: текстовые уроки, домашние задания с проверкой, консультации, дипломный проект. Плюсы: диплом, стажировка, пополнение портфолио, гарантия трудоустройства, личный куратор. А также, можно выбрать тариф обучения.
Программа курса
основы Python, нейронные сети, базовая математика, комбинаторика, матрицы, теория вероятностей, статистика, тестовые выборки, автокодировщики, генерация, обнаружение объектов, описание источников данных. Кроме этого, схемы и витрины, инструменты построения, варианты хранения.
Для кого: новичков, программистов.
Чему научитесь: работать с нейронными сетями, программировать, использовать базовую математику, хранить и получать данные.
Стоимость обучения: 39 900 — 154 900 рублей
Машинное обучение от Coursera
Курс от Стэнфордского университета, продолжительность более 60 часов. Особенности обучения: видеоуроки, материалы для изучения, тестирование. Плюсы: сертификат, удобный график, можно начать бесплатно.
Программа курса
введение, контролируемое обучение, линейная регрессия, функции, градиентные спуски, матрицы, векторы, умножение, уравнения, данные. А также, функция затрат, расширенная оптимизация, регуляризация, нейроны, гипотезы, обратное распространение, маржа, обнаружение аномалий.
Для кого: начинающих и практикующих программистов, студентов, новичков.
Чему научитесь: прогнозировать цены и затраты, решать задачи по программированию, использовать логистическую регрессию, интуицию SVMs, изучать параметры нейронной сети, оптимизировать алгоритмы, создавать модели.
Стоимость обучения: бесплатно, но чтобы получить сертификат, нужно приобрести платную подписку.
Нейронные сети от Stepik
Курс состоит из 24 уроков, длительность 6 часов. Особенности обучения: интерактивные задачи, видеоуроки, тестирование. Плюсы: сертификат, весь курс проходит бесплатно.
Программа курса
основы линейной алгебры, векторы, матрицы, основы NumPy, искусственные нейроны, градиентный спуск, однослойные модели, целевые функции, перцептрон. А также, визуализация, алгоритм обратного распространения ошибки, мониторинг состояния сети.
Для кого: студентов, школьников, IT-специалистов.
Чему научитесь: разбираться в процессе применения нейронных сетей, линейной алгебре, использовать алгоритмы, мониторить состояние сети.
Стоимость обучения: бесплатно.
Книги
Полезной будет и профессиональная литература, которую советуют перед просмотром видеоуроков. Попросили эксперта показать пару книг из его библиотеки.
- Мюллер А., Гвидо С. — в книге представлено введение по машинному обучению с помощью Python, вы освоите применение алгоритмов на практике и самостоятельно построете ML-систему;
- В книге «Глубокое обучение на Python, Шолле Ф.», автор рассказывает о математических основах нейросетей и практическом применении методов глубокого обучения; эта книга популярна среди разработчиков Keras благодаря своим рассказам об элементарных вещах в мире математики;
- Прикладное машинного обучения с поддержкой Scikit-Learn, Keras и TensorFlow — вы изучите основы методов программирования нейросетей на основе искусственного интеллекта от Жерон О., а практические задания из Github предоставят возможность закрепить приобретенные знания.
Тренажёры для программистов
Для того чтобы разнообразить machine learning обучение и заставить шестеренки вращаться нужны различные тренажеры для программистов. Были принесены несколько платформ, которые содержат в себе задания разного рода на важные для ML-специалиста темы.
- Datacamp предоставляет возможность прокачать знания по Python, R SQL и отдельным аспектам машинного обучения на платформе английского языка. Для получения доступа к материалам, необходимо приобрести подписку. Материалы представлены в виде коротких видео и интерактивных тренажеров; чтобы получить доступ ко всем урокам нужно оформить онлайн-подписки;
- Более ста бесплатных интерактивных упражнений, предназначенных для изучения Python с нуля размещены на платформе «Питонтьютор».
- Команда Code Basics выпустила еще один бесплатный курс-тренажёр, в который входят 73 практический урока по синтаксису Python.
- На сайте CheckiO можно найти более 300 задач для Python, в том числе на алгоритмы; это ресурс с элементами геймификации.
- Интерактивный тренажер по SQL от Stepik — для специалиста в M L понадобится навык получения информации из баз данных, а этот не дорогой тренажёр поможет освоится с азбукой языка запросов.
Тематические каналы в телеграме
Кейсы, новости из мира искусственного интеллекта и советы от практикующих можно найти в тематических блогах Телеграмма. Подробнее о том, кого следует почитать.
- Тренды и кейсы по внедрению искусственного интеллекта в бизнес от @tldr_code;
- Статьи про машинное обучение написаны понятно и на русском языке. Канал @gonzo_ML;
- @dlinnLP — статьи и новости, рассказывающие о глубоком изучении нейросетей с использованием естественного языка;
- @opendatascience — англоязычный портал, публикующий информацию о дата-сайенс и его сферах; @operentations — информативный канал со статьями про цифровые технологии;
- Всегда актуальные проекты с GitHub, ссылки на датасеты и другие материалы по машинному обучению можно найти в разделе @ai_machinelearning big data.
Полезные ресурсы
Сайты с датасетами и облачные платформы, которые пригодятся ML-специалисту в учёбе или работе:
- В Google Dataset Search можно найти базы данных по ключевому запросу, скачать и использовать их для обучения своих моделей; в том числе здесь есть возможность искать данные с помощью ключевых слов.
- Labelme имеет большой датасет размеченных изображений, которые могут быть полезны в разработке алгоритмов компьютерного зрения.
- Book-Crossing Dataset — обширная база данных, включающая в себя рейтинг книг и обезличенные данные их пользователей. Ее можно использовать как рекомендательную систему для создания новой литературы;
- Yandex DataSphere — специализированная облачная платформа для создания ML-моделей.
- Еще одна ML-платформа, которая поможет быстро развернуть проект в облаке – VK «Machine Learning».
Заключение
Искусственный интеллект в течении ближайших нескольких десятков лет будет совершенствоваться, усложняться и совместно с ним эволюционировать машинное обучение. Если вас влекут дела в области дата-сайенса и вы не боитесь точных наук, смело идите вперед на освоение новой сферы знаний – прокачивайте скилы программиста или становитесь ML разработчиком.
В свободное время можно изучить бесплатные видеолекции, а так же читать книги и применять тренажеры из нашей подборки. А чтобы повысить уровень фундаментальной подготовки к машинному обучению – обратитесь на онлайн-занятия с экспертами в этой области.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.