Afbeelding gegenereerd met DALLE-3
 

Machine learning wordt steeds populairder in de dataruimte. Maar er heerst vaak het idee dat je, om machine learning-ingenieur te worden, een gevorderd diploma moet hebben. Dit is echter niet helemaal waar. Omdat vaardigheden en ervaring altijd belangrijker zijn dan graden.

Als je dit leest, ben je waarschijnlijk nieuw in het dataveld en wil je beginnen als Machine Learning Engineer. Misschien werk je al in data als data-analist of BI-analist en wil je graag overstappen naar een machine learning rol. 

Wat uw carrièredoelen ook zijn, we hebben een lijst met machine learning-cursussen samengesteld (die volledig gratis zijn) om u te helpen vaardigheid te verwerven in machine learning. We hebben cursussen opgenomen waarmee u zowel de theorie als het bouwen van machine learning-modellen kunt begrijpen. 

Laten we beginnen!

Als u op zoek bent naar een machine learning-cursus die toegankelijk is, Machine learning voor iedereen is voor jou. 

Deze cursus, gegeven door Kylie Ying, hanteert een code-first-benadering en bouwt eenvoudige en interessante machine learning-modellen in Google Colab. Je eigen notebooks opzetten en modellen bouwen terwijl je net genoeg theorie leert, is een geweldige manier om vertrouwd te raken met machine learning.

Deze cursus maakt machine learning-concepten toegankelijk en behandelt de volgende onderwerpen: 

• Inleiding tot machine learning 
• K-dichtstbijzijnde buren
• Naïeve Bayes 
• Logistische regressie 
• Lineaire regressie 
• K-betekent clustering
• Hoofdcomponentenanalyse (PCA)

Cursuslink: Machine learning voor iedereen

Kaggle is een geweldig platform om deel te nemen aan data-uitdagingen in de echte wereld, uw data science-portfolio op te bouwen en uw vaardigheden op het gebied van modelbouw aan te scherpen. Daarnaast heeft het Kaggle-team ook een reeks microcursussen om u op de hoogte te houden van de basisprincipes van machine learning. 

Bekijk dan eens de volgende (micro)cursussen. Elke cursus duurt doorgaans een paar uur om de oefeningen te voltooien en uit te werken:

• Inleiding tot machinaal leren 
• Intermediate machine learning 
• Functie-engineering

De Inleiding tot machinaal leren cursus behandelt de volgende onderwerpen:

• Hoe ML-modellen werken
• Gegevensverkenning
• Modelvalidatie
• Onderfitting en overfitting
• Willekeurige bossen

In het Intermediate machine learning natuurlijk leer je:

• Omgaan met ontbrekende waarden
• Werken met categorische variabelen
• ML-pijplijnen
• Kruisvalidatie
• XGBoost
• Data lekkage

De Functie-engineering cursus omvat:

• Wederzijdse informatie
• Functies creëren
• K-betekent clustering
• Hoofdcomponentenanalyse
• Doelcodering

Het wordt aanbevolen om de cursussen in de bovenstaande volgorde te volgen, zodat u aan de vereisten voldoet als u van de ene cursus naar de volgende overstapt.

Cursuslink:

Machine learning in Python met Scikit-Learn op het FUN MOOC-platform is een gratis cursus in eigen tempo, gemaakt door de ontwikkelaars van het scikit-learn-kernteam. 

Het behandelt een breed scala aan onderwerpen om u te helpen bij het leren bouwen van machine learning-modellen met scikit-learn. Elke module bevat video-tutorials en bijbehorende Jupyter-notebooks. Je moet enige bekendheid hebben met programmeren in Python en data science-bibliotheken in Python om het meeste uit de cursus te halen.

De inhoud van de cursus omvat:

• Pijplijn voor voorspellende modellen 
• Modelprestaties evalueren
• Hyperparameterafstemming
• Het selecteren van het beste model 
• Lineaire modellen 
• Beslisboommodellen 
• Ensemble van modellen 

Cursuslink: Machine learning in Python met Scikit-Learn

Crashcursus Machine Learning van Google is een andere goede bron om machine learning te leren. Van de basisprincipes van het bouwen van een model tot feature-engineering en meer: ​​deze cursus leert u hoe u machine learning-modellen kunt bouwen met behulp van het TensorFlow-framework.

Deze cursus is opgesplitst in drie hoofdsecties, waarbij het merendeel van de inhoud van de cursus in de sectie ML-concepten staat:

• ML-concepten 
• ML-techniek 
• ML-systemen in de echte wereld 

Om deze cursus te volgen, moet je bekend zijn met wiskunde op de middelbare school, programmeren in Python en de opdrachtregel. 

De sectie ML-concepten bevat het volgende: 

• ML-fundamenten
• Inleiding tot TensorFlow 
• Functie-engineering 
• Logistische regressie 
• Regularisatie 
• Neurale netwerken 

Het gedeelte ML Engineering behandelt:

• Statische versus dynamische training 
• Statische versus dynamische gevolgtrekking 
• Afhankelijkheden van gegevens
• Eerlijkheid

En ML Systems in the Real World is een reeks casestudies om te begrijpen hoe machine learning in de echte wereld wordt uitgevoerd.

Cursuslink: Crashcursus Machine Learning

Tot nu toe hebben we cursussen gezien die je een voorproefje geven van theoretische concepten terwijl je je concentreert op het bouwen van modellen. 

Hoewel dit een goed begin is, zul je de werking van machine learning-algoritmen in meer detail moeten begrijpen. Dit is belangrijk voor het kraken van technische interviews, het groeien in je carrière en het starten van ML-onderzoek. 

CS229: machinaal leren aan Stanford University is een van de meest populaire en sterk aanbevolen ML-cursussen. Deze cursus geeft je dezelfde technische diepgang als een semesterlange universitaire opleiding.

U kunt de hoorcolleges en collegeaantekeningen online raadplegen. Deze cursus behandelt de volgende brede onderwerpen: 

• Leren onder toezicht 
• Niet-gecontroleerd leren 
• Diepe leer
• Generalisatie en regularisatie 
• Versterking van leren en controle 

Cursuslink: CS229: machinaal leren

Ik hoop dat je nuttige bronnen hebt gevonden om je te helpen tijdens je machine learning-traject! Deze cursussen helpen je een goede balans te vinden tussen theoretische concepten en praktische modelbouw.

Als je al bekend bent met machine learning en beperkt bent in de tijd, raad ik je aan Machine Learning in Python eens te proberen met scikit-learn voor een diepgaande scikit-learn-duik en CS229 voor essentiële theoretische grondslagen. Veel leerplezier!
 
 

Bala Priya C is een ontwikkelaar en technisch schrijver uit India. Ze werkt graag op het snijvlak van wiskunde, programmeren, datawetenschap en contentcreatie. Haar interessegebieden en expertise omvatten DevOps, data science en natuurlijke taalverwerking. Ze houdt van lezen, schrijven, coderen en koffie drinken! Momenteel werkt ze aan het leren en delen van haar kennis met de gemeenschap van ontwikkelaars door het schrijven van zelfstudies, handleidingen, opiniestukken en meer.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: 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