Machine learning is een snelgroeiend vakgebied dat een revolutie teweegbrengt in veel sectoren, waaronder de gezondheidszorg, financiën en technologie. Met zijn vermogen om grote hoeveelheden gegevens te analyseren en voorspellingen te doen en beslissingen te nemen, is machine learning een essentiële vaardigheid voor iedereen die geïnteresseerd is in een carrière in datawetenschap of kunstmatige intelligentie.
Als je meer wilt weten over machine learning, heb je geluk! Er zijn veel cursussen van hoge kwaliteit online beschikbaar, aangeboden door enkele van de beste universiteiten ter wereld. In dit artikel laten we je kennismaken met 10 gratis machine learning-cursussen van topuniversiteiten. Deze cursussen behandelen verschillende onderwerpen, van de basisprincipes van machine learning tot meer geavanceerde technieken, en zijn geschikt voor leerlingen van alle niveaus. Of je nu een beginner bent die aan de slag wil met machine learning of een ervaren datawetenschapper die zijn kennis wil verdiepen, je zult zeker iets interessants vinden in deze lijst. Dus laten we beginnen!
Foto door Datingsscout on Unsplash
Cursuslink: https://lnkd.in/dChzX6dZ
De eerste cursus is de cursus Inleiding tot machine learning door UC Berkeley. Deze cursus is een zeer goede introductie op het gebied van machine learning, vooral voor beginners. Het behandelt de belangrijkste machine learning-algoritmen voor elke machine learning-taak, zoals:
- Classificatie: ondersteuning van vectormachines (SVM's), Gaussiaanse discriminantanalyse (lineaire discriminantanalyse, LDA en kwadratische discriminantanalyse, QDA), logistische regressie, beslissingsbomen, neurale netwerken, convolutionele neurale netwerken, boosting en K naaste buur.
- Regressie: lineaire regressie met de kleinste kwadraten, logistische regressie, polynoomregressie, nokregressie, lasso.
- clustering: k-betekent clustering, hiërarchische clustering, clustering van spectrale grafieken.
Als je een beginner bent en een solide basis wilt bouwen in de basisprincipes van machine learning-concepten. Deze cursus zal een perfecte keuze zijn.
Geschatte duur: 30 uur
docent: Jonathan Shewchuk
Moeilijkheidsgraad: Beginner
Cursusmateriaal:
Cursuslink: https://lnkd.in/dH8ktatw
De tweede cursus is ook een inleidende cursus machine learning van de Carnegie Mellon University. Deze cursus behandelt meer algoritmen voor machine learning op zowel theoretische als praktische manieren. De cursus behandelt de belangrijkste machine learning-algoritmen zoals Bayesiaanse netwerken, decision tree learning, SVM, statistische leermethoden, unsupervised learning-algoritmen, inleiding tot diep leren en versterkend leren.
Daarnaast behandelt de cursus ook belangrijke concepten zoals het PAC-leerraamwerk, Bayesiaanse leermethoden, op marge gebaseerd leren en Occam's Razor.
Deze cursus is bedoeld om u een grondige basis te geven in de methodologieën, technologieën, wiskunde en algoritmen die momenteel nodig zijn voor mensen die onderzoek doen of werken in machine learning.
Geschatte duur: 50 uur kunt opladen
docent: Tom Mitchell & Maria Florina Balcan
Moeilijkheidsgraad: Beginner
Cursusmateriaal:
Cursuslink: https://lnkd.in/d4FzSKpJ
De derde cursus is de beroemde Machine Learning-cursus van Andrew NG die op Stanford wordt gegeven. Deze cursus richt zich zowel op theoretische als praktische machine learning-technieken. Je begrijpt niet alleen de belangrijkste machine learning-algoritmen, maar leert ook hoe je deze vanaf nul kunt bouwen en implementeren. Ten slotte leer je over enkele van de best practices in de branche op het gebied van innovatie met betrekking tot machine learning en AI.
OPMERKING: Er is een nieuwe versie van deze cursus beschikbaar op Coursera, ook gegeven door Andrew NG. Je kunt het hier vinden.
Geschatte duur: 60 uur kunt opladen
docent: Andrew Ng
Moeilijkheidsgraad: Beginner
Cursusmateriaal:
Cursuslink: https://lnkd.in/dUhbEyBx
De vierde cursus is de cursus Machine Learning & Data Mining van Caltech. Deze cursus behandelt de meest populaire methoden in machine learning en datamining met meer focus op het ontwikkelen van een goed begrip van hoe deze methoden in de praktijk kunnen worden toegepast. Daarnaast behandelt het ook enkele van de recente onderzoeksontwikkelingen, zoals diepe generatieve modellen.
Geschatte duur: 30 uur kunt opladen
docent: Yisong Yue
Moeilijkheidsgraad:
Cursusmateriaal:
Cursuslink: https://lnkd.in/d4zZZJ5h
De vijfde cursus op deze lijst is de cursus Learning from Data van Caltech. Deze cursus richt zich meer op leertheorie op een verhaalachtige manier en behandelt onderwerpen als wat leren is en kan een machine leren en hoe. Het balanceert ook theorie en praktijk en behandelt ook de belangrijke wiskundige basis voor machine learning.
Geschatte duur: 30 uur kunt opladen
docent: Professor Yasser Abu Mostafa
Moeilijkheidsgraad: Beginner
Cursusmateriaal:
Cursuslink: https://lnkd.in/dtSjQ22i
De zesde cursus op deze lijst is de cursus Machine Learning for Intelligent Systems van Cornell University. Deze cursus biedt een brede introductie op het gebied van machine learning en laat je kennismaken met de belangrijkste algoritmen en concepten voor machine learning om je machine learning-reis te beginnen.
Geschatte duur: 30 uur
docent: Kilian Weinberger
Moeilijkheidsgraad: Beginner
Cursusmateriaal:
Cursuslink: https://lnkd.in/dv8-7EFE
De zevende cursus op onze lijst is de Large Scale Machine Learning Course van de Universiteit van Toronto. Deze cursus is geavanceerder en is bedoeld voor afgestudeerde studenten met een redelijke mate van wiskundige volwassenheid. De cursus begint met basismethoden voor machinaal leren, zoals lineaire methoden voor regressie en classificatie, en duikt vervolgens meer in statistische methoden voor machinaal leren, zoals Bayesiaanse netwerken, willekeurige Markov-velden en meer geavanceerde methoden.
Geschatte duur: 20 uur
docent: Rus Salachoetdinov
Moeilijkheidsgraad: Geavanceerd
Cursusmateriaal:
Cursuslink: https://www.youtube.com/@user-yd6im1cq5k/about
De achtste cursus op deze lijst is de cursus Machine Learning met grote datasets van de Carnegie Mellon University. Deze cursus benadert een soortgelijk probleem als de vorige cursus, maar op een meer diepgaande manier. Het richt zich op het bouwen van machine learning-systemen die grote datasets aankunnen. Het werken met grote datasets is om verschillende redenen moeilijk, zoals:
- Ze zijn rekenkundig duur om modellen op te verwerken en te trainen
- Het is moeilijk om het te visualiseren en te begrijpen
- Grote datasets vertonen verschillend gedrag in termen van welke leermethoden de meest nauwkeurige voorspellingen opleveren.
Op basis hiervan vereist het omgaan met grote datasets verschillende schaalbare leertechnieken, waaronder:
- Streaming leertechnieken
- parallelle infrastructuur zoals map-reduce
- Feature hashing en Bloom-filters voor het verminderen van geheugenvereisten voor leermethoden.
Geschatte duur: 40 uur
docent: Willem Cohen
Moeilijkheidsgraad: Gevorderd
Cursusmateriaal:
Cursuslink: http://tensorlab.cms.caltech.edu/users/anima/cms165-2020.html#
De negende cursus is de basis van machine learning en statistische gevolgtrekking aangeboden door Caltech. Deze cursus behandelt de kernconcepten van machine learning en statistische inferentie. De behandelde machine learning-concepten zijn:
- Spectrale methoden
- Niet-convexe optimalisatie
- Probabilistische modellen
- Representatietheorie
De behandelde onderwerpen over statistische inferentie zijn onder meer:
- Detectie & schatting
- Voldoende statistieken
- Cramer-Rao grenzen
- Rao-Blackwell-theorie
- Variatie gevolgtrekking
De cursus gaat ervan uit dat u vertrouwd bent met analyse, waarschijnlijkheid, statistiek en basisprogrammering.
Geschatte duur: 30 uur
Moeilijkheidsgraad: Beginner
Cursusmateriaal:
Cursuslink: https://ocw.mit.edu/courses/18-409-algorithmic-aspects-of-machine-learning-spring-2015/
De tiende en laatste cursus op deze lijst is de cursus Algorithmic Aspects of Machine Learning van MIT. Deze cursus is gestructureerd rond algoritmische problemen die zich voordoen bij machine learning. Moderne machine learning-systemen zijn altijd gebouwd op basis van algoritmen die geen aantoonbare garanties hebben, en het is onderwerp van discussie wanneer en waarom ze werken. In deze les ligt de nadruk op het ontwerpen van algoritmen waarvan we de prestaties grondig kunnen analyseren voor fundamentele machine-learningproblemen.
docent: prof. Ankur Moitra
Geschatte duur: 50 uur kunt opladen
Moeilijkheidsgraad: Beginner
Cursusmateriaal:
Kortom, er zijn veel gratis cursussen over machine learning online beschikbaar, aangeboden door enkele van de beste universiteiten ter wereld. Deze cursussen behandelen verschillende onderwerpen, van de basisprincipes van machine learning tot meer geavanceerde technieken, en zijn geschikt voor leerlingen van alle niveaus. Of je nu een beginner bent die aan de slag wil met machine learning of een ervaren datawetenschapper die je kennis wil verdiepen, je zult zeker iets interessants vinden in deze lijst met 10 gratis cursussen voor machine learning. Door gebruik te maken van deze bronnen, kunt u waardevolle vaardigheden en kennis opdoen die u zullen helpen slagen in het snelgroeiende veld van machine learning.
Youssef Rafaat is een computer vision-onderzoeker en datawetenschapper. Zijn onderzoek richt zich op het ontwikkelen van real-time computer vision-algoritmen voor toepassingen in de gezondheidszorg. Hij werkte ook meer dan 3 jaar als datawetenschapper in het domein van marketing, financiën en gezondheidszorg.
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- Bron: https://www.kdnuggets.com/2023/02/10-free-machine-learning-courses-top-universities.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=10-free-machine-learning-courses-from-top-universities
