Zephyrnet Logosu

En İyi Üniversitelerden 10 Ücretsiz Makine Öğrenimi Kursu

Tarih:

Makine öğrenimi, sağlık, finans ve teknoloji dahil olmak üzere birçok sektörde devrim yaratan, hızla büyüyen bir alandır. Büyük miktarda veriyi analiz etme, tahminlerde bulunma ve karar verme becerisiyle makine öğrenimi, veri bilimi veya yapay zeka alanında kariyer yapmak isteyen herkes için temel bir beceridir.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, şanslısınız! Dünyanın en iyi üniversitelerinden bazıları tarafından sunulan çevrimiçi olarak sunulan birçok yüksek kaliteli kurs vardır. Bu yazıda size en iyi üniversitelerden 10 ücretsiz makine öğrenimi kursu tanıtacağız. Bu kurslar, makine öğreniminin temellerinden daha ileri tekniklere kadar çeşitli konuları kapsar ve her düzeydeki öğrenci için uygundur. İster makine öğrenimine başlamak isteyen bir acemi olun, ister bilginizi derinleştirmek isteyen deneyimli bir veri bilimcisi olun, bu listede kesinlikle ilginizi çekecek bir şeyler bulacaksınız. Öyleyse başlayalım!

 

En İyi Üniversitelerden 10 Ücretsiz Makine Öğrenimi Kursu
Fotoğraf Arkadaş İzci on Unsplash

Ders Bağlantısı: https://lnkd.in/dChzX6dZ

İlk kurs, UC Berkeley tarafından verilen makine öğrenimine giriş kursudur. Bu kurs, özellikle yeni başlayanlar için makine öğrenimi alanına çok iyi bir giriş niteliğindedir. Her makine öğrenimi görevi için en önemli makine öğrenimi algoritmalarını kapsar, örneğin:

  • Sınıflandırma: Destek vektör makineleri (SVM'ler), Gauss ayırma analizi (doğrusal ayırma analizi, LDA ve ikinci dereceden ayırma analizi, QDA), lojistik regresyon, karar ağaçları, sinir ağları, evrişimli sinir ağları, artırma ve K en yakın komşu.
  • Regresyon: en küçük kareler doğrusal regresyon, lojistik regresyon, polinom regresyon, sırt regresyon, Kement.
  • kümeleme: k- kümeleme, hiyerarşik kümeleme, spektral grafik kümeleme anlamına gelir.

Yeni başlayan biriyseniz ve makine öğrenimi kavramlarının temellerinde sağlam bir temel oluşturmak istiyorsanız. Bu kurs mükemmel bir seçim olacaktır. 

Tahmini süre: 30 saat

Öğretim Görevlisi: Jonathan Shewchuk

Zorluk seviyesi: Başlangıç

Ders materyali:

Ders Bağlantısı: https://lnkd.in/dH8ktatw

İkinci kurs aynı zamanda Carnegie Mellon Üniversitesi'nin makine öğrenimine giriş niteliğinde bir kursudur. Bu kurs, hem teorik hem de pratik yollarla daha fazla makine öğrenimi algoritmasını kapsar. Ders, Bayes ağları, karar ağacı öğrenmesi, SVM, istatistiksel öğrenme yöntemleri, denetimsiz öğrenme algoritmaları, derin öğrenmeye giriş ve pekiştirmeli öğrenme gibi en önemli makine öğrenmesi algoritmalarını kapsar. 

Buna ek olarak kurs, PAC öğrenme çerçevesi, Bayesci öğrenme yöntemleri, marj tabanlı öğrenme ve Occam's Razor gibi önemli kavramları da kapsar. 

Bu kurs, makine öğreniminde araştırma yapan veya çalışan kişilerin şu anda ihtiyaç duyduğu metodolojiler, teknolojiler, matematik ve algoritmalar hakkında size kapsamlı bir temel sağlamak için tasarlanmıştır.

Tahmini süre: 50 saat

Öğretim Görevlisi: Tom Mitchell & Maria-Florina Balkan

Zorluk seviyesi: Başlangıç seviyesi

Ders materyali:

Ders Bağlantısı: https://lnkd.in/d4FzSKpJ

Üçüncü kurs, Stanford'da öğretilen ünlü Andrew NG'nin Makine Öğrenimi kursu. Bu ders hem teorik hem de pratik makine öğrenimi tekniklerine odaklanır. Yalnızca en önemli makine öğrenimi algoritmalarını anlamakla kalmayacak, aynı zamanda bunları sıfırdan nasıl oluşturacağınızı ve uygulayacağınızı da öğreneceksiniz. Son olarak, makine öğrenimi ve yapay zeka ile ilgili olduğu için sektörün inovasyondaki en iyi uygulamalarından bazılarını öğreneceksiniz.

NOT: Bu kursun, Andrew NG tarafından da öğretilen Coursera'da bulunan yeni bir sürümü vardır. Burada bulabilirsiniz.

Tahmini süre: 60 saat

Öğretim Görevlisi: Andrew Ng

Zorluk seviyesi: Başlangıç seviyesi

Ders materyali:

Ders Bağlantısı: https://lnkd.in/dUhbEyBx

Dördüncü kurs, Caltech'ten Makine Öğrenimi ve Veri Madenciliği kursudur. Bu ders, makine öğrenimi ve veri madenciliğindeki en popüler yöntemleri kapsar ve bu yöntemlerin pratikte nasıl uygulanacağına dair sağlam bir anlayış geliştirmeye daha fazla odaklanır. Buna ek olarak, derin üretken modeller gibi son araştırma gelişmelerinden bazılarını da kapsar.

Tahmini süre: 30 saat

Öğretim Görevlisi: Yisong Yue

Zorluk seviyesi:

Ders materyali:

Ders Bağlantısı: https://lnkd.in/d4zZZJ5h

Bu listedeki beşinci kurs, Caltech'in Verilerden Öğrenme kursudur. Bu kurs daha çok hikaye benzeri bir tarzda öğrenme teorisine odaklanır ve ne öğrenilir, bir makine nasıl öğrenebilir ve nasıl öğrenebilir gibi konuları kapsar. Ayrıca teori ile pratiği dengeler ve makine öğrenimi için önemli matematiksel temelleri kapsar. 

Tahmini süre: 30 saat

Öğretim Görevlisi: Profesör Yaser Abu-Mostafa

Zorluk seviyesi: Başlangıç seviyesi

Ders materyali:

Ders Bağlantısı: https://lnkd.in/dtSjQ22i

Bu listedeki altıncı kurs, Cornell Üniversitesi'nden Akıllı Sistemler için Makine Öğrenimi kursudur. Bu kurs, makine öğrenimi alanına geniş bir giriş sağlayacak ve makine öğrenimi yolculuğunuza başlamanız için size en önemli makine öğrenimi algoritmalarını ve kavramlarını tanıtacaktır. 

Tahmini süre: 30 saat

Öğretim Görevlisi: Kilian Weinberger

Zorluk seviyesi: Başlangıç

Ders materyali:

Ders Bağlantısı: https://lnkd.in/dv8-7EFE

Listemizdeki yedinci kurs, Toronto Üniversitesi'nin Büyük Ölçekli Makine Öğrenimi Kursu. Bu ders daha ileri düzeydedir ve matematiksel olgunlukta makul bir dereceye sahip lisansüstü öğrenciler için tasarlanmıştır. Kurs, regresyon ve sınıflandırma için doğrusal yöntemler gibi temel makine öğrenimi yöntemleriyle başlar ve ardından Bayes ağları, Markov rasgele alanları ve daha gelişmiş yöntemler gibi istatistiksel makine öğrenimi yöntemlerine daha fazla dalar.

Tahmini süre: 20 saat

Öğretim Görevlisi: Rus Salakhutdinov

Zorluk seviyesi: gelişmiş 

Ders materyali:

Ders Bağlantısı: https://www.youtube.com/@user-yd6im1cq5k/about

Bu listedeki sekizinci kurs, Carnegie Mellon Üniversitesi'nden Büyük Veri Setleriyle Makine Öğrenimi kursudur. Bu ders, bir önceki derse benzer bir soruna ancak daha derin bir şekilde yaklaşmaktadır. Büyük veri kümelerini işleyebilen makine öğrenimi sistemlerinin nasıl oluşturulacağına odaklanır. Büyük veri kümeleriyle çalışmak, aşağıdakiler gibi birkaç nedenden dolayı zordur: 

  • Modellerini işlemek ve üzerlerinde eğitmek hesaplama açısından pahalıdır. 
  • Onu tasavvur etmek ve anlamak zordur.
  • Büyük veri kümeleri, hangi öğrenme yöntemlerinin en doğru tahminleri ürettiği konusunda farklı davranışlar sergiler. 

Buna dayanarak, büyük veri kümeleriyle uğraşmak, aşağıdakileri içeren farklı ölçeklenebilir öğrenme teknikleri gerektirir:

  • Akışlı öğrenme teknikleri 
  • harita küçültme gibi paralel altyapı
  • Öğrenme yöntemleri için bellek gereksinimlerini azaltmak için özellik karma ve Bloom filtreleri. 

Tahmini süre: 40 saat

Öğretim Görevlisi: William Cohen

Zorluk seviyesi: Gelişmiş 

Ders materyali:

Ders Bağlantısı: http://tensorlab.cms.caltech.edu/users/anima/cms165-2020.html#

Dokuzuncu kurs, Caltech tarafından sunulan Makine Öğrenimi ve İstatistiksel Çıkarımın Temelleri'dir. Bu ders, makine öğrenimi ve istatistiksel çıkarımın temel kavramlarını kapsar. Kapsanan makine öğrenimi kavramları şunlardır:

  • Spektral yöntemler 
  • Dışbükey olmayan optimizasyon 
  • olasılık modelleri 
  • Temsil teorisi 

Kapsanan istatistiksel çıkarım konuları şunları içerir:

  • Tespit ve tahmin
  • yeterli istatistik
  • Cramer-Rao sınırları
  • Rao-Blackwell teorisi 
  • Varyasyonel çıkarım

Kurs, analiz, olasılık, istatistik ve temel programlama konusunda rahat olduğunuzu varsayar. 

Tahmini süre: 30 saat

Zorluk seviyesi: Başlangıç

Ders materyali:

Ders Bağlantısı: https://ocw.mit.edu/courses/18-409-algorithmic-aspects-of-machine-learning-spring-2015/

Bu listedeki onuncu ve son kurs, MIT'nin Algoritmik Yönleri Makine Öğrenimi kursudur. Bu kurs, makine öğreniminde ortaya çıkan algoritmik sorunlar etrafında yapılandırılmıştır. Modern makine öğrenimi sistemleri her zaman kanıtlanabilir garantileri olmayan algoritmalar üzerine kuruludur ve ne zaman ve neden çalıştıkları tartışma konusudur. Bu derste, temel makine öğrenimi problemleri için performansını titizlikle analiz edebileceğimiz algoritmalar tasarlamaya odaklanılacaktır.

Öğretim Görevlisi: Prof. Ankur Moitra

Tahmini süre: 50 saat

Zorluk seviyesi: Başlangıç seviyesi

Ders materyali:

Sonuç olarak, dünyanın en iyi üniversitelerinden bazıları tarafından sunulan, çevrimiçi olarak sunulan birçok ücretsiz makine öğrenimi kursu vardır. Bu kurslar, makine öğreniminin temellerinden daha ileri tekniklere kadar çeşitli konuları kapsar ve her düzeydeki öğrenci için uygundur. İster makine öğrenimine başlamak isteyen bir acemi olun, ister bilginizi derinleştirmek isteyen deneyimli bir veri bilimcisi olun, 10 ücretsiz makine öğrenimi kursundan oluşan bu listede kesinlikle ilginizi çekecek bir şeyler bulacaksınız. Bu kaynaklardan yararlanarak, hızla büyüyen makine öğrenimi alanında başarılı olmanıza yardımcı olacak değerli beceriler ve bilgiler öğrenebilirsiniz.
 
 
Yusuf Rafaat bir bilgisayar görüşü araştırmacısı ve veri bilimcisidir. Araştırmaları, sağlık uygulamaları için gerçek zamanlı bilgisayar görme algoritmaları geliştirmeye odaklanmaktadır. Ayrıca pazarlama, finans ve sağlık alanında 3 yıldan fazla veri bilimcisi olarak çalıştı.
 

spot_img

En Son İstihbarat

spot_img