Machine Learning ist heutzutage das beliebteste Gebiet in der Informatik! Es ist eine der aufstrebenden Technologien, die von vielen Unternehmen in verschiedenen Branchen genutzt wird. Es ist also kein Schock, wenn Sie diese Technologie erlernen möchten. Aber wenn Sie als Berufstätiger keine Universität besuchen möchten oder nicht viel Geld für einen Abschluss ausgeben möchten, machen Sie sich keine Sorgen! Es gibt viele Online-Kurse auf Plattformen wie Coursera, edX, Udemy usw. von den besten Universitäten der Welt, die von renommierten Personen unterrichtet werden. 

Sie können leicht die Grundlagen des maschinellen Lernens erlernen und diese Konzepte dann in Projekten implementieren. Diese Kurse können ein gutes Sprungbrett für Sie sein, wenn Sie einen neuen Job bekommen oder Ihre Karriere wechseln oder einfach nur etwas Neues lernen möchten! Dieser Artikel zeigt einige der beliebtesten Kurse auf dem Markt. Möglicherweise müssen Sie bezahlen, um die offiziellen Zertifikate für den Abschluss des Kurses zu erhalten, aber Sie können kostenlos auf das gesamte Kursmaterial zugreifen. Schauen wir uns diese Kurse jetzt an!

1. Machine Learning von der Stanford University (Coursera)

Dies ist der bekannteste Kurs für machine learning im Internet! Gelehrt von Andrew NgDieser Kurs, ehemaliger Chefwissenschaftler für Baidu und Direktor des Google Brain Deep Learning-Projekts, soll sowohl die theoretischen Aspekte von Algorithmen für machine learning als auch die praktischen Implementierungen vermitteln. Dieser Kurs zum maschinellen Lernen behandelt die lineare Regression mit einer Variablen, die lineare Regression mit mehreren Variablen, die logistische Regression, die Regularisierung, neuronale Netze, Support Vector Machines, unbeaufsichtigtes Lernen usw., die Sie mit Octave oder MATLAB lernen können. Dieser Kurs kann über einen Zeitraum von 11 Wochen abgeschlossen werden und deckt verschiedene Aspekte und Anwendungen des maschinellen Lernens ab. Sie können auch lernen, diese Lernalgorithmen für Computer Vision, Datenbank-Mining, Textverständnis, Erstellen von Robotern usw. anzuwenden. Nach Abschluss dieses Kurses

2. Deep Learning-Spezialisierung von deeplearning.ai (Coursera)

Dies ist eine fortgeschrittene Spezialisierung für Deep Learning, die Andrew Ng nach Abschluss des Kurses für machine learning anbietet. In diesem Kurs erfahren Sie mehr über Deep Learning mit Themen wie Faltungsnetzwerke, wiederkehrende neuronale Netze, Langzeit-Kurzzeitgedächtnis (LSTM), Verarbeitung natürlicher Sprache usw. Dieser Kurs bietet auch persönliche Geschichten und Karriereberatung von vielen führenden Führungskräften im Bereich Deep Learning Das wird Ihre Erfahrung bereichern. Diese Deep-Learning-Spezialisierung umfasst 5 Kurse, darunter Neuronale Netze und Deep Learning, Verbessern von tiefen Neuronalen Netzen, Strukturieren von Projekten für machine learning, Faltungs-Neuronale Netze und Sequenzmodelle. Sie erstellen auch Deep-Learning-Modelle in vielen verschiedenen Bereichen wie autonomes Fahren, Gesundheitswesen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Musikgenerierung usw.

3. Machine Learning mit Python von IBM (Coursera)

Dieser Kurs soll Ihnen machine learning mit Python beibringen. Zunächst lernen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens und seiner Anwendungen in der realen Welt kennen und fahren dann mit den Algorithmen für machine learning wie Regression, Klassifizierung und Clustering-Algorithmen fort. Der Kurs ist in sechs Wochen unterteilt, wobei sich jeder auf eine Einführung in machine learning, Regressionsalgorithmen einschließlich linearer, nichtlinearer, einfacher und multipler Regression, Klassifizierungsalgorithmen einschließlich SVM, Entscheidungsbäume, KNN, logistische Regression usw., Clustering konzentriert Algorithmen wie hierarchisches Clustering, partitioniertes Clustering und dichtesbasiertes Clustering, Empfehlungssysteme und die letzte Woche mit einem Abschlussprojekt, das alles verwendet, was Sie gelernt haben. Nach Abschluss dieses Kurses

4. Spezialisierung auf machine learning durch die University of Washington (Coursera)

Diese Spezialisierung auf machine learning zielt darauf ab, ML anhand von theoretischem Wissen und praktischen Fallstudien zu unterrichten, die Sie über Regressionsalgorithmen, Klassifizierungsalgorithmen, Clustering-Algorithmen, Informationsabruf usw. unterrichten. In dieser Spezialisierung lernen Sie also, intelligente Anwendungen zu erstellen, große Datenmengen zu analysieren usw. mit der Kraft des maschinellen Lernens. Diese Spezialisierung ist in vier Kurse unterteilt, darunter Grundlagen des maschinellen Lernens, Regression anhand einer Fallstudie zur Vorhersage der Immobilienpreise, Klassifizierung anhand einer Fallstudie zur Stimmungsanalyse und Clustering & Retrieval anhand einer Fallstudie zur Ermittlung ähnlicher Dokumente. Diese Spezialisierung dauert ungefähr 7 Monate und nach Abschluss jedes Kurses

5. Machine Learning für Data Science und Analytics von ColumbiaX (edX)

Dieser Kurs von Columbia soll Ihnen die Grundlagen des maschinellen Lernens und seiner verschiedenen Algorithmen vermitteln. Darüber hinaus können Sie mithilfe von Predictive Analytics Lösungen für reale Probleme erhalten, indem Sie die Prinzipien des maschinellen Lernens verstehen. Dieser Kurs konzentriert sich auf Algorithmen für machine learning wie lineare Regression mit einer Variablen, lineare Regression mit mehreren Variablen, logistische Regression, Unterstützung von Vektormaschinen, unbeaufsichtigtes Lernen usw. sowie auf die Erstellung von Datenvorhersagen durch Datenanalyse und Verwendung der Themenmodellierung Finden Sie die verborgene Bedeutung in großen Datenmengen. Am Ende dieses Kurses erhalten Sie von edX und ColumbiaX ein vom Ausbilder signiertes Zertifikat, mit dem Sie Ihre Kenntnisse des maschinellen Lernens für Data Science und Analytics nachweisen können.

6. Machine Learning mit Python von IBM (edX)

Dieser Kurs soll Ihnen machine learning mit Python beibringen. Zunächst lernen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python und wandeln dieses theoretische Wissen mithilfe von Online-Labors in praktische Fähigkeiten um. Dieser Kurs ist in fünf Wochen unterteilt, wobei sich jeder auf eine Einführung in machine learning, Regressionsalgorithmen einschließlich linearer, nichtlinearer und Modellbewertungsmethoden, Klassifizierungsalgorithmen einschließlich K-Nearest Neighbor, logistische Regression, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines konzentriert usw. Unüberwachtes Lernen, einschließlich hierarchisches Clustering, K-Means-Clustering sowie dichtebasiertes Clustering und Empfehlungssysteme. Am Ende dieses Kurses erhalten Sie von edX und IBM ein vom Ausbilder signiertes Zertifikat, um Ihre Kenntnisse des maschinellen Lernens mit Python zu demonstrieren.

7. Machine Learning von HarvardX (edX)

In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens und die verschiedenen Lernalgorithmen, die Analyse der Hauptkomponenten und die Regularisierung kennen, indem Sie ein Filmempfehlungssystem erstellen. Sie lernen auch Datenanalyse- und Trainingsdaten kennen, um nützliche Erkenntnisse zu erhalten. Dieser Kurs konzentriert sich auf Algorithmen für machine learning wie lineare Regression mit einer Variablen, lineare Regression mit mehreren Variablen, logistische Regression, Unterstützung von Vektormaschinen, unbeaufsichtigtes Lernen usw. und lehrt Sie die Kreuzvalidierung, um ein Übertraining dieser Daten zu vermeiden. Am Ende dieses Kurses erhalten Sie von edX und HarvardX ein vom Ausbilder signiertes Zertifikat, mit dem Sie Ihre Kenntnisse des maschinellen Lernens für Data Science und Analytics nachweisen können.

8. Prinzipien des maschinellen Lernens von Microsoft (edX)

In diesem Kurs lernen Sie die Grundprinzipien des maschinellen Lernens kennen, die anhand der Theorie vermittelt werden, gefolgt von praktischen Erfahrungen mit der Erstellung und Bereitstellung von Modellen für machine learning. Sie können Python- und Azure-Notizbücher verwenden, um diese Modelle zu erstellen und Dateninformationen zu erhalten. Dieser Kurs bietet eine Einführung in machine learning und macht Sie mit Datenexploration, Datenaufbereitung, Algorithmen für machine learning, einschließlich überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen, und der Verbesserung der Modellleistung vertraut. Am Ende dieses Kurses erhalten Sie von edX und Microsoft ein vom Ausbilder signiertes Zertifikat, mit dem Sie Ihre Kenntnisse des maschinellen Lernens für Data Science und Analytics nachweisen können.

9. Machine Learning AZ: Python & R zum Anfassen in der Datenwissenschaft (Udemy)

Wie der Name schon sagt, soll dieser Kurs Ihnen die Grundlagen des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft von AZ vermitteln! Dieser Kurs ist perfekt für Studenten, die machine learning und Datenwissenschaft lernen möchten, oder für Fachleute, die in diesen Bereichen Karriere machen möchten. Machine Learning AZ unterrichtet machine learning in Python und R mit Schwerpunkt auf spezifischeren Themen wie Deep Learning, Reinforcement Learning, Verarbeitung natürlicher Sprachen usw. Dieser Kurs hat eine Inhaltsstruktur mit Themen wie Datenvorverarbeitung, Regression, Klassifizierung, Clustering, Assoziation Regellernen, Reinforcement Learning, Verarbeitung natürlicher Sprachen, Deep Learning, Reduzierung der Dimensionalität sowie Modellauswahl und -verbesserung. Nach Abschluss des Kurses erhalten Sie ein Abschlusszertifikat, das Sie in Ihrem Lebenslauf, LinkedIn-Profil usw. anzeigen können.

10. Python für Data Science und machine learning Bootcamp (Udemy)

Das Python für Data Science und machine learning Bootcamp zeigt Ihnen, wie Sie Python für Data Science und machine learning zusammen mit den verschiedenen Python-Bibliotheken verwenden. Sie verwenden Pandas für die Datenanalyse, SciKit-Learn für machine learning, Seaborn für Datenvisualisierungsdiagramme, Spark für die Big Data-Analyse, Plotly für interaktive dynamische Visualisierungen und Matplotlib für Python-Diagramme NumPyfür numerische Daten und so weiter. Sie lernen auch verschiedene Algorithmen für machine learning wie logistische Regression, lineare Regression, zufällige Wald- und Entscheidungsbäume, Support Vector Machines, neuronale Netze usw. sowie SQL für Datenbanken. Dieser Kurs ist einer der detailliertesten Kurse für Datenwissenschaft und machine learning auf Udemy mit über 100 HD-Videovorträgen und detaillierten Code-Notizbüchern für jede Vorlesung. Nach Abschluss des Kurses erhalten Sie ein Abschlusszertifikat, das Ihre Kenntnisse in Data Science und Machine Learning nachweist.