コンテンツ
- スタンフォードからの機械学習
- バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
- インペリアルカレッジロンドンの機械学習のための数学
- 国立研究大学の高度な機械学習—高等経済学部
- Deeplearning.aiのディープラーニングスペシャライゼーション
- Google CloudのGoogle Cloud PlatformでTensorFlowを使用した機械学習
取り除く：
機械学習を始めたい場合は、これらのコースを開始するのに最適な場所です！
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機械学習のマスターになりたいですか？
みんなしないで！機械学習は現在注目されており、急速に発展している分野です。機械学習の専門家と同様のデータ科学者の役割が非常に求められています。 （MLよりもデータサイエンスを好む場合は、オンラインラーニングで習得できる6つの重要なデータサイエンスの概念を確認してください。）
機械学習のキャリアを開始するために、MLの内部の仕組みを紹介する優れたオンラインコースとプログラムを以下に示します。
スタンフォードからの機械学習
このコースはオンラインで提供されるため、学生は機械学習の要点を学びながら自分のスケジュールを立てることができます。自動運転車の設計、音声認識技術、自動化されたウェブ検索など、機械学習がここ数年で私たちにもたらしたものの詳細をご覧ください。また、Human Genome Projectにはコンポーネントがあり、生物学と機械学習の融合により、データ処理の驚くべき進歩がもたらされました。
このクラスでは、機械学習が私たちの周りにどのように存在するかについても示します。医療診断から推奨エンジンまで、機械学習とニューラルネットワークはすでに私たちの生活の大きな部分を占めています。多くの場合、それらは舞台裏に隠れているため、私たちはそれを理解していません。現在のユースケースの多くを明らかにすることは、初心者がMLの知識を構築するのに役立つ効果的な方法です。
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
誰もソフトウェアの品質に関心がない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
さらに、このコースでは、データマイニング、パターン認識、およびさまざまな種類のアルゴリズム作業に関連する学習を提供します。教師あり学習と教師なし学習の基礎、および機械学習の実践における次元削減と次元のその他の問題を学びます。これらはすべて、MLの実装と設計における実際の役割の準備に役立ちます。
事実：
- 機械学習、機械学習アルゴリズム、人工ニューラルネットワーク、ロジスティック回帰に焦点を当てる
- シングルコース
- 無料で登録できます。オプションで証明書を取得できます（有料）
期間：完了まで約55時間
評価：4.9（5段階中）
インペリアルカレッジロンドンの機械学習のための数学
これらのコースは、ニューラルネットワークおよび類似のテクノロジーの内部動作のいくつかについて学生を啓発することを約束する高レベルの機械学習の調査です。
この専門分野は、機械学習の背後にある数学を取り入れ、機械学習に含まれる作業の種類の開発に習熟するのに役立つ実践的なトレーニングテクノロジーへの橋渡しを作成する方法です。
多変量計算、次元削減、さまざまなコンポーネントにより、学生はこれらの重要な構成要素の能力を身につけることができます。このコースでは、プログラミング言語としてのPythonの知識と、線形代数を含む機械学習で使用される数学の基本的な理解が必要です。
事実：
- 線形代数、多変数計算、主成分分析（PCA）、固有値と固有ベクトルに注目
- この専門分野の3つのコース
- 無料で登録できます。オプションで証明書を取得できます（有料）
期間：完了するまでに約2か月（1週間に12時間を推奨）
評価：5段階中4.5
国立研究大学の高度な機械学習—高等経済学部
この高度なオンラインスペシャライゼーションにより、学生はディープラーニングや強化学習などの高度な実践に習熟することができます。
授業では、自然言語処理やコンピュータービジョン、畳み込みニューラルネットワークなどのアーキテクチャが画像処理の進歩にどのように貢献するかなど、さまざまな種類の機械学習の目標と目的を扱います。このコースでは、ベイジアン手法も取り扱われ、CERNとKaggleの機械学習の専門家からの科学者が、現実世界で機械学習を実装する実践的な例を提供します。
この専門分野は、学生が企業で機械学習の専門知識を適用し始めることができるプログラムとして請求されます。それには、エンタープライズマシンラーニングの正確な使用法をよりよくブレインストーミングし、現実世界の実装における課題と障害を見つけ出すことが含まれます。
このタイプの実用的な専門化は、後のキャリア採用において本質的に重要であるため、自己学習の学生が自宅で追求するための優れた選択肢です。コース作成者が言うように、機械学習の「注意点」を特定できることは、設計チームや顧問の役割に不可欠なキャリア専門家になります。機械学習は新しいものであり、企業は依然としてこれらの高レベルテクノロジーの最適な適用方法を調整し、学習しています。 （または、ソフトウェア開発に関心がある場合は、オンラインコースで学べる6つのソフトウェア開発コンセプトをご覧ください。）
事実：
- 機械学習、ディープラーニング、データサイエンス、ベイジアン手法、強化学習、コンピュータービジョン、自然言語処理に焦点を当てる
- この専門分野の7つのコース
- 無料で登録できます。オプションで証明書を取得できます（有料）
期間：完了まで約8〜10か月
評価：5段階中4.5
Deeplearning.aiのディープラーニングスペシャライゼーション
中級レベルの機械学習クラスオプションを表すディープラーニング専門分野は次のとおりです。
これらのコースは、ディープラーニングとニューラルネットワークとの関係に焦点を当てています。コースワークには、畳み込みニューラルネットワーク、LSTM、リカレントニューラルネットワークなど、さまざまなタイプの構造が含まれます。また、コースでは、これらがヘルスケア、自然言語処理、製造などのさまざまな業界にどのように適用されるかを示します。自動運転技術の基本のいくつかを実際に使用し、PythonとTensorFlowを使用して機械学習モデルの知識の構築を開始します。これらすべてが、MLが私たちの世界で自動化をどのように再定義するかをさらに進めるための強固な基盤を提供します。
事実：
- ディープラーニング、人工ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、TensorFlowに焦点を当てる
- この専門分野の5つのコース
- 無料で登録できます。オプションで証明書を取得できます（有料）
期間：完了まで約3か月（1週間に11時間を推奨）
評価：4.9（5段階中）
Google CloudのGoogle Cloud PlatformでTensorFlowを使用した機械学習
これらのコースは、今日の企業で機械学習を実装するために使用される最も一般的なコアテクノロジーのいくつかに特化しています。
ここでは、教育者は機械学習を生徒に深遠な方法で導入し、特定のユースケースを検討しています。この専門分野は、ニューラルネットワークの人気についての質問に答えるだけでなく、教師ありおよび教師なしの機械学習モデル、勾配降下、テストおよびトレーニングデータセットです。
この専門分野では、生徒がAIと機械学習の実践的な経験を積むときに、TensorFlowとGoogleの提供に基づく特定のタイプのクラウドモデルの使用に焦点を当てています。
事実：
- 機械学習、TensorFlow、クラウドコンピューティング、機能エンジニアリングに焦点を当てる
- この専門分野の5つのコース
- 無料で登録できます。オプションで証明書を取得できます（有料）
期間：完了するまでに約1か月（週に15時間を推奨）
評価：5段階中4.6
これらの利用可能なオンラインコースのいずれかを使用して、機械学習を開始し、ハイテクの役割でやりがいのあるキャリアを目指します。