En iyi 11 makine öğrenimi kursu
Makine öğrenimi hızla büyüyen bir meslektir ve bu kurslar ilerlemenize yardımcı olabilir
Veri bilimi veya yapay zeka (AI) ile ilgileniyorsanız, makine öğrenimi (ML) üzerine bir kurs almak, bilgi teknolojisi kariyerinizde ilerlemenize yardımcı olabilir.
Kuruluşlar makine öğrenimi bilgisine ve kartopu deneyimine sahip mühendislere yönelik talep, makine öğrenimini ürünlerinde çok önemli bir özellik haline getirmek ve dağıtmak istiyor. Analist firması Market Research Future’a göre, dünya çapındaki ML pazarının 2020’de 7,3 milyar dolardan 2024’te 30,6 milyar dolara çıkması bekleniyor.
MMC Ventures tarafından yapılan araştırmaya göre, büyük şirketlerin yaklaşık %10’u sohbet robotları, süreç optimizasyonu ve dolandırıcılık analizi gibi en az 10 yapay zeka uygulaması kullanıyor. Salary.com’a göre bir makine öğrenimi mühendisinin ortalama 120,591 dolar maaş almasına şaşmamalı.
Makine öğrenimi nedir?
En iyi makine öğrenimi kurslarını bulmadan önce, makine öğreniminin ne olduğunu bilmeliyiz.
Makine öğrenimi, başlangıçta açık insan programlaması olmadan bilgisayarların deneyimlerden öğrenmesine ve hareket etmesine yardımcı olan AI ve bilgisayar biliminin bir parçasıdır.
Makine öğrenimi süreci, veri toplama, ardından temizleme, hazırlama ve işleme ile başlar. Bir makine öğrenimi modeli seçilir ve ardından eğitilir. Veriler modele göre test edilir ve model zamanla gelişmeli ve yaptığı işte daha iyi hale gelmelidir.
Bazı makine öğrenimi uygulamaları, birkaçını saymak gerekirse, kendi kendine giden arabaları, görüntü tanımayı ve konuşma tanımayı içerir.
Makine öğrenimine girmek istiyorsanız, göz önünde bulundurmanız gereken birkaç makine öğrenimi kursu var.
En iyi 11 makine öğrenimi kursu
Çevrimiçi olarak sunulan çok sayıda makine öğrenimi kursu vardır. İşte favorilerimizden 11 tanesi.
1. Herkes için Makine Öğrenimi – Coursera aracılığıyla Londra Üniversitesi
Çalışma süresi: 22 saat
Sağlayıcı: Coursera
Bu kurs, öğrencileri programlama bilgisi olmadan makine öğrenimi ile tanıştırır. Makine öğreniminin temellerine bakar ve uygulamalı bir yaklaşım sunar. Öğrenciler, Londra Üniversitesi’ndeki Goldsmiths’te geliştirilen kullanıcı dostu araçları, örneğin bir bilgisayarı görüntüleri tanımak üzere eğitmek gibi bir makine öğrenimi projesi yapmak için kullanırlar.
2. Kodlayıcılar için Makine Öğrenimine Giriş
Çalışma süresi: 24 saat
Sağlayıcı: Fast.ai
Bu kursta öğrenciler, sıfırdan nasıl oluşturulacakları da dahil olmak üzere en önemli makine öğrenimi modellerini ve veri hazırlama, model doğrulama ve veri ürünleri oluşturma konusundaki temel becerileri öğrenirler. Kurs, San Francisco Üniversitesi’nde Veri Bilimi Yüksek Lisans programında kaydedilen derslere dayanmaktadır .
Bu kursa katılmak isteyen öğrencilerin en az bir yıllık kodlama deneyimine ve lise matematiğine sahip olmaları gerekmektedir.
3. Machine Learning AZ: Veri Biliminde Uygulamalı Python ve R
Çalışma süresi: 42 saat
Sağlayıcı: Udemy.com
Makine öğrenmesi algoritmalarını öğrenmek ve bunları Python ve R’de oluşturmak istiyorsanız bu kurs tam size göre.
Bu uygulamalı kurs, üzerinde pratik yapmak için birkaç kod örneği içerir. Bu kurs, öğrencilerin herhangi bir sorunu çözmek için güçlü makine öğrenimi modelleri ve bunları nasıl birleştirecekleri konusunda bilgi birikiminden oluşan bir ordu oluşturmalarına yardımcı olur.
Ayrıca öğrencilere her bir problem türü için hangi makine öğrenimi modelini seçeceklerini ve pekiştirmeli öğrenme, NLP ve derin öğrenme gibi belirli konuları ele almayı öğretir.
4. R’de şapka ile Makine Öğrenimi
Çalışma süresi: 4 saat
Sağlayıcı: Datacamp
Bu kurstaki öğrenciler, tahmine dayalı modellerin nasıl oluşturulacağını ve değerlendirileceğini, bunları optimum performans için ayarlamayı, daha iyi sonuçlar için ön işlem verilerini ve çok daha fazlasını öğreneceklerdir. Kurs ayrıca, R’nin tüm makine öğrenimi olanaklarına tutarlı bir arayüz sağlayan Caret R paketini de kullanır.
5. Makine Öğrenimini Anlamak
Çalışma süresi: 43 dakika
Sağlayıcı: Pluralsight
Bu kısa kurs, öğrencilere makine öğrenimine net bir giriş sağlar. Açık kaynak programlama dili R’yi araştırır ve öğrencilerin bir modeli eğitmesine, test etmesine ve kullanmasına olanak tanır.
6. Python ile Makine Öğrenimi: Pratik Bir Giriş
Çalışma süresi: Her hafta 4-6 saatlik çalışmadan oluşan beş hafta
Sağlayıcı: edX
Bu, öğrencilerin bir beceri rozeti dijital kimlik bilgisi kazanabilecekleri bir IBM kursudur. İki ana makine öğrenimi yöntemi türü arasındaki farkı öğretir: denetimli ve denetimsiz.
Öğrenciler ayrıca denetimli öğrenme algoritmaları için sınıflandırma ve regresyon ve denetimsiz öğrenme algoritmaları için kümeleme ve boyut azaltma dahil denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları hakkında bilgi edineceklerdir.
Kursun bazı bölümleri, istatistiksel modellemenin makine öğrenimi ile nasıl ilişkili olduğu ve bunların nasıl karşılaştırılacağı ile ilgilidir. Makine öğreniminin toplumu etkilediği farklı yolların gerçek hayattan örnekleri de vardır.
7. Makine Öğrenimi Uzmanlığı
Eğitim Süresi: 7 Ay Haftada 3 Saat Eğitim
Sağlayıcı: Coursera
Bu kurs, öğrencilerin tahmin, sınıflandırma, kümeleme ve bilgi alma dahil olmak üzere makine öğreniminin ana alanlarında uygulamalı deneyim kazanmalarına yardımcı olmak için bir dizi pratik vaka çalışmasından geçer.
Öğrenciler ayrıca büyük ve karmaşık veri kümelerini analiz etmeyi, zamanla uyum sağlayan ve gelişen sistemler oluşturmayı ve verilerden tahminler yapabilen akıllı uygulamalar oluşturmayı öğrenebilirler.
Uygulamalı öğrenme projesi, öğrencilerin uzmanlıktaki her kurs boyunca gerçek veri kümelerine tahmine dayalı, sınıflandırma, kümeleme ve bilgi alma makine öğrenimi algoritmalarını uyguladığını ve uyguladığını görecektir.
8. Öğrenme Yolu: Finansal Piyasalarda Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme
Çalışma süresi: 39 saat
Sağlayıcı: Quantra
Makine öğrenimi ve ticaretteki uygulamalarıyla ilgilenenler için bu kurs tam size göre. Basit lojistik regresyon modellerini karmaşık LSTM modellerine kadar kapsar.
Öğrenciler, sağlam tahmine dayalı modeller yapmak için hiperparametreleri, gradyan artırmayı, topluluk yöntemlerini ve gelişmiş teknikleri ayarlamayı öğreneceklerdir. Kurs, öğretilen makine öğrenimi algoritmalarının uygulanmasını tam olarak anlamak için önceden programlama deneyimi gerektirir.
9. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka: Python’da Vektör Makinelerini Destekleyin
Süre: 8 saat 53 dakika
Sağlayıcı: Udemy
Destek vektör makinelerini (SVM’ler) görüntü tanıma, istenmeyen posta algılama, tıbbi teşhis ve regresyon analizi gibi pratik uygulamalara nasıl uygulayacağınızı öğrenmek istiyorsanız, kaydolmak istediğiniz kurs budur.
SVM’ler, etrafındaki en güçlü makine öğrenimi modellerinden biridir, bu nedenle bu kursun varlığı. Kurs, SVM’nin nasıl çalıştığını anlamak için ihtiyaç duyduğunuz tüm teorileri oluşturmak için adım adım bir yaklaşım benimsiyor.
10. Makine Öğrenimi – edX aracılığıyla Columbia Üniversitesi
Süre: 12 hafta, haftada 8-10 saat eğitim
Sağlayıcı: edX
Bu, makine öğrenimine daha gelişmiş bir giriş niteliğindedir ve regresyon ve sınıflandırma için denetimli öğrenme tekniklerini ve denetimsiz öğrenme tekniklerini kapsar.
Kursun ilk yarısı, regresyon ve sınıflandırma için denetimli öğrenme tekniklerini kapsar. İkinci yarı, denetimsiz öğrenmenin üç temel sorununu kapsar: veri kümeleme, matris çarpanlara ayırma ve sıraya bağlı veriler için sıralı modeller.
11. Komple Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi: Ustalığa Sıfır
Süre: 42 saat
Sağlayıcı: ZTM
Bu kurs, öğrencilere bir Veri Bilimcisinin tüm modern becerilerini tanıtır. Öğrenciler, portföylerine eklemek için birçok gerçek dünya projesi oluşturmayı öğrenirler.
Kurs, GitHub’daki tüm koda, çalışma kitaplarına ve şablonlara (Jupyter Notebooks) erişime sahiptir. Gerekli tüm kaynaklara tek bir yerde sahip olmaktan ve işverenlerin aradığı en son trendleri ve iş başında becerileri öğretmekten gurur duyar.
Öğrenciler, makine öğrenimi ve Python’un temellerini öğrendikten sonra, Sinir Ağları, Derin Öğrenme ve Transfer Öğrenimi gibi ileri düzey konulara bakarlar.
Makalenin Orjinal Kaynağı: https://www.itpro.com/technology/machine-learning/360703/11-best-machine-learning-courses
