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머신러닝은 데이터 공간에서 점점 더 대중화되고 있습니다. 하지만 머신러닝 엔지니어가 되려면 고급 학위가 필요하다는 생각이 종종 있습니다. 그러나 이것은 완전히 사실이 아닙니다. 기술과 경험이 항상 트럼프 학위이기 때문입니다.

이 글을 읽고 있는 당신은 아마도 데이터 분야가 처음이고 기계 학습 엔지니어로 시작하고 싶어할 것입니다. 아마도 이미 데이터 분석가 또는 BI 분석가로 데이터 관련 작업을 하고 있으며 머신러닝 역할로 전환하고 싶을 수도 있습니다. 

귀하의 경력 목표가 무엇이든, 우리는 귀하가 기계 학습에 능숙해지는 데 도움이 되는 완전 무료 기계 학습 과정 목록을 선별했습니다. 이론을 이해하고 기계 학습 모델을 구축하는 데 도움이 되는 과정이 포함되어 있습니다. 

의 시작하자!

접근 가능한 머신러닝 강좌를 찾고 계시다면, 모두를 위한 머신러닝 당신을위한 것입니다. 

Kylie Ying이 진행하는 이 과정에서는 Google Colab에서 간단하고 흥미로운 기계 학습 모델을 구축하는 코드 우선 접근 방식을 사용합니다. 충분한 이론을 배우면서 노트북을 만들고 모델을 구축하는 것은 기계 학습에 익숙해지는 좋은 방법입니다.

이 과정에서는 기계 학습 개념을 이해하고 다음 주제를 다룹니다. 

• 기계 학습 소개 
• K- 최근 접 이웃
• 나이브 베이 즈 
• 로지스틱 회귀 
• 선형 회귀 
• K- 평균 군집
• 주성분 분석 (PCA)

코스 링크 : 모두를 위한 머신러닝

Kaggle은 실제 데이터 과제에 참여하고, 데이터 과학 포트폴리오를 구축하고, 모델 구축 기술을 연마할 수 있는 훌륭한 플랫폼입니다. 또한 Kaggle 팀에는 기계 학습의 기본 사항을 빠르게 익힐 수 있는 일련의 마이크로 코스도 있습니다. 

다음 (마이크로) 강좌를 확인하실 수 있습니다. 각 과정은 일반적으로 연습을 완료하고 진행하는 데 몇 시간이 걸립니다.

• 머신러닝 소개 
• 중급 기계 학습 
• 기능 엔지니어링

XNUMXD덴탈의 머신러닝 소개 이 과정에서는 다음 주제를 다룹니다.

• ML 모델 작동 방식
• 데이터 탐색
• 모델 검증
• 과소적합과 과적합
• 무작위 숲

. 중급 기계 학습 물론 다음 내용을 배우게 됩니다.

• 결 측값 처리
• 범주형 변수 작업
• ML 파이프라인
• 교차 검증
• XGBoost
• 데이터 유출

XNUMXD덴탈의 기능 공학 코스 내용:

• 상호 정보
• 기능 만들기
• K- 평균 군집
• 주요 구성 요소 분석
• 대상 인코딩

한 코스에서 다음 코스로 이동할 때 전제 조건을 충족할 수 있도록 위 순서대로 코스를 수강하는 것이 좋습니다.

강좌 링크:

Scikit-Learn을 사용한 Python의 기계 학습 FUN MOOC 플랫폼에서 scikit-learn 핵심 팀의 개발자가 만든 무료 자습 과정입니다. 

scikit-learn을 사용하여 기계 학습 모델 구축을 배우는 데 도움이 되는 광범위한 주제를 다룹니다. 각 모듈에는 비디오 튜토리얼과 함께 제공되는 Jupyter Notebook이 포함되어 있습니다. 이 과정을 최대한 활용하려면 Python 프로그래밍 및 Python 데이터 과학 라이브러리에 어느 정도 익숙해야 합니다.

코스 내용은 다음과 같습니다:

• 예측 모델링 파이프라인 
• 모델 성능 평가
• 하이퍼 파라미터 튜닝
• 최고의 모델 선택 
• 선형 모델 
• 의사결정나무 모델 
• 모델 앙상블 

코스 링크 : Scikit-Learn을 사용한 Python의 기계 학습

머신 러닝 단기 집중 과정 Google에서 제공하는 또 다른 좋은 리소스는 기계 학습을 배울 수 있는 방법입니다. 모델 구축의 기초부터 기능 엔지니어링 등에 이르기까지 이 과정에서는 TensorFlow 프레임워크를 사용하여 머신러닝 모델을 구축하는 방법을 알려드립니다.

이 과정은 세 가지 주요 섹션으로 구성되어 있으며 과정 내용의 대부분은 ML 개념 섹션에 있습니다.

• ML 개념 
• ML 엔지니어링 
• 실제 세계의 ML 시스템 

이 과정을 수강하려면 고등학교 수학, Python 프로그래밍 및 명령줄에 익숙해야 합니다. 

ML 개념 섹션에는 다음이 포함됩니다. 

• ML 기초
• TensorFlow 소개 
• 기능 엔지니어링 
• 로지스틱 회귀 
• 정규화 
• 신경망 

ML 엔지니어링 섹션에서는 다음을 다룹니다.

• 정적 훈련과 동적 훈련 
• 정적 추론과 동적 추론 
• 데이터 종속성
• 공평

그리고 실제 세계의 ML 시스템은 실제 세계에서 기계 학습이 어떻게 수행되는지 이해하기 위한 일련의 사례 연구입니다.

코스 링크 : 머신 러닝 단기 집중 과정

지금까지 우리는 모델 구축에 중점을 두면서 이론적 개념을 익히는 과정을 살펴보았습니다. 

이것은 좋은 시작이지만 기계 학습 알고리즘의 작동을 더 자세히 이해해야 합니다. 이는 기술 인터뷰를 통과하고, 경력을 쌓고, ML 연구에 참여하는 데 중요합니다. 

CS229: 머신러닝 스탠포드 대학의 ML 과정은 가장 인기 있고 적극 권장되는 ML 과정 중 하나입니다. 이 과정은 한 학기 동안 진행되는 대학 과정과 동일한 기술적 깊이를 제공합니다.

강의와 강의노트를 온라인으로 보실 수 있습니다. 이 과정에서는 다음과 같은 광범위한 주제를 다룹니다. 

• 감독 학습 
• 감독되지 않은 학습 
• 깊은 학습
• 일반화 및 정규화 
• 강화 학습 및 제어 

코스 링크 : CS229: 머신러닝

머신러닝 여정에 도움이 되는 유용한 리소스를 찾으셨기를 바랍니다! 이 과정은 이론적 개념과 실제 모델 구축의 균형을 잘 맞추는 데 도움이 됩니다.

이미 기계 학습에 익숙하고 시간이 제한되어 있다면 scikit-learn 심층 분석을 위해 scikit-learn을 사용하여 Python의 기계 학습을 확인하고 필수 이론적 기초를 알아보려면 CS229를 확인하는 것이 좋습니다. 즐거운 학습!
 
 

발라 프리야 C 인도 출신의 개발자이자 테크니컬 라이터입니다. 그녀는 수학, 프로그래밍, 데이터 과학 및 콘텐츠 제작의 교차점에서 일하는 것을 좋아합니다. 그녀의 관심 분야와 전문 분야는 DevOps, 데이터 과학 및 자연어 처리입니다. 그녀는 읽기, 쓰기, 코딩, 커피를 즐깁니다! 현재 그녀는 자습서, 사용 방법 가이드, 의견 등을 작성하여 개발자 커뮤니티와 지식을 배우고 공유하는 작업을 하고 있습니다.

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• 출처: https://www.kdnuggets.com/5-free-courses-to-master-machine-learning?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-free-courses-to-master-machine-learning