2023年6个最适合初学者入门的机器学习课程
机器学习正在成为最有趣,节奏最快的计算机科学领域之一,聊天机器人、垃圾邮件过滤、广告投放、搜索引擎和欺诈检测是机器学习应用于日常生活的几个例子。
人工智能(AI)和机器学习(ML)是当今科技领域中最引人注目的领域之一。人工智能是指计算机系统能够执行类似于人类智力的任务,例如语言理解、视觉感知、自主决策等。而机器学习则是一种人工智能技术,它使计算机系统能够通过学习大量数据来改善自己的性能。
据预测,2023 年人工智能市场总额将高达 5000 亿美元,到 2030 年将达到 15971 亿美元。这意味着,机器学习技术在未来几年仍将继续处于高速发展状态。
随着各领域数据量的急剧膨胀,机器学习越来越显示出其强大的优势。现在机器学习已经被成功应用到计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、证券市场分析、语音识别和机器人控制等领域。
机器学习是许多人追求的很热门的学习和工作方向。但是机器学习相关算法的入门却并不容易。一方面,国内开设人工智能(AI)专业的高校不多,机器学习的高水平人才十分匮乏。另一方面,机器学习是一个循序渐进的过程,优质的学习资源和科学的学习路线缺一不可。
我们通过搜索大量国内外知名大学和跨国公司与机器学习相关的MOOC课程,根据注册人数、评分、评论和口碑进行排名,筛选出下面2023年6个最适合初学者入门的机器学习在线课程「链接」,你可以在MOOC学习平台免费注册学习。
1. 机器学习
斯坦福大学:吴恩达教授等
这个3门机器学习专题课程是吴恩达教授在2012年创立的机器学习课程的最新版本,累计已有超过480万人注册学习。它是一个对初学者友好的机器学习课程。你将学习机器学习的基础知识,以及如何使用这些技术构建实际的人工智能应用程序。
本课程为期12周,每周约9个小时。三门课程包括:(1)监督机器学习:回归和分类;(2)算法高级课程;(3)无监督学习,推荐者,强化学习。如果你想从事机器学习方面的工作,这个最新版本的机器学习专题课程是最好的开始。
2. 机器学习初步
南京大学:周志华教授
周志华教授是机器学习领域专家,他以所著《机器学习》(网友昵称为“西瓜书”)作为本课程的教材。你将对机器学习有初步的认识,掌握机器学习的基本原理和方法,并形成利用机器学习技术解决问题的思维方式。
本课程有115个教学视频。课程主要内容包括:模型评估与选择,线性模型,决策树,支持向量机,神经网络,贝叶斯分类器,集成学习和聚类。它将帮助初学者提纲挈领地了解机器学习领域全貌,也不失专业性,使你能够具备后续自我学习的能力,从而可以通过阅读相关参考文献进一步的深入学习。
3. Data Science: Machine Learning
哈佛大学:Rafael Irizarry教授
哈佛大学的机器学习课程,你将学习关于训练数据,以及如何使用一组数据来发现潜在的预测关系。在构建电影推荐系统时,你将学习如何使用训练数据来训练算法,以便能够预测未来数据集的结果。机器学习使用数据来构建预测算法,一些使用机器学习最流行的产品包括手写阅读器、语音识别、电影推荐系统和垃圾邮件检测器等。
本课程为期8周,每周2-4小时。你将学到:(1)机器学习的基础知识;(2)如何进行交叉验证,以避免过度训练;(3)几种流行的机器学习算法;(4)如何建立一个推荐系统;(5)什么是规则化?为什么它有用?
4. Python机器学习应用
北京理工大学:礼欣教授等
人工智能(AI)如何建立呢?通过逻辑推理,还是通过学习模仿?近年来的发展看,机器学习似乎略胜一筹,本课程面向各类编程学习者,讲解当下流行的机器学习相关的技术和方法。你将利用Python语言掌握机器学习算法解决一般问题,一窥前沿机器学习算法的奥秘。
本课程共分6个内容模块和2个实战模块,每周2-3小时。必修内容包括:(1)理解机器学习,介绍机器学习的基本问题(分类、聚类、回归、降维)和经典算法;(2)Python第三方库sklearn(scikit-learn),应用机器学习算法快速解决实际问题的方法。
选修内容包括:(1)AlphaGo背后的机器学习原理(强化学习);(2)游戏对战实例展示,通过实例展示自主学习的强大魅力。
5. Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning
麻省理工学院:Regina Barzilay教授等
麻省理工学院的这个应用Python于机器学习:从线性模型到深度学习课程,是MITx统计和数据科学微硕士项目的一部分。你如果能够以麻省理工学院校园课程类似的速度和水平,完成另外三个MITx 课程,然后通过虚拟监督的考试,就可以获得你的微硕士证书。
本课程为期15周,每周10-14小时。课程主要内容包括:(1)表示法、过度拟合、正则化、泛化法、VC维数; (2)聚类、分类、推荐问题、概率建模、强化学习;(3)在线算法、支持向量机和神经网络/深度学习。
6. Machine Learning with Python: A Practical Introduction
IBM公司:Saeed Aghabozorgi
这个使用Python的机器学习课程,你将学习使用Python机器学习的基础知识,学习有监督学习和无监督学习,统计建模与机器学习之间的关系,并对每种方法进行比较。课程将探索许多流行的算法,包括分类、回归、聚类和降维等模型,例如Train/Test Split、Root Mean Squared Error (RMSE)和随机森林。
本课程为期5周,每周4-6小时。你将学到:(1)两种机器学习的区别:监督和无监督;(2)监督学习算法包括分类和回归;(3)无监督学习算法包括聚类和降维;(4)统计建模如何与机器学习关联及对比;(5)机器学习真实案例。
如果你想了解更多课程信息,请联系我们「链接」。
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