Hình ảnh được tạo bằng DALLE-3
Học máy ngày càng trở nên phổ biến trong không gian dữ liệu. Nhưng thường có quan niệm rằng để trở thành kỹ sư máy học, bạn cần phải có bằng cấp cao. Tuy nhiên, điều này không hoàn toàn đúng. Bởi vì kỹ năng và kinh nghiệm luôn quan trọng hơn bằng cấp.
Nếu bạn đang đọc bài viết này thì có thể bạn là người mới làm quen với lĩnh vực dữ liệu và muốn bắt đầu làm kỹ sư máy học. Có lẽ, bạn đã làm việc trong lĩnh vực dữ liệu với tư cách là nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà phân tích BI và muốn chuyển sang vai trò học máy.
Dù mục tiêu nghề nghiệp của bạn là gì, chúng tôi đã tuyển chọn một danh sách các khóa học về máy học—hoàn toàn miễn phí—để giúp bạn đạt được trình độ thành thạo về máy học. Chúng tôi đã bao gồm các khóa học giúp bạn hiểu cả lý thuyết lẫn xây dựng mô hình học máy.
Hãy bắt đầu nào!
Nếu bạn đang tìm kiếm một khóa học máy học có thể truy cập được, Học máy cho mọi người là dành cho bạn.
Do Kylie Ying giảng dạy, khóa học này sử dụng phương pháp tiếp cận mã đầu tiên để xây dựng các mô hình máy học đơn giản và thú vị trong Google Colab. Ghi chép lại sổ ghi chép của riêng bạn và xây dựng mô hình trong khi học vừa đủ lý thuyết là một cách tuyệt vời để bạn làm quen với học máy.
Khóa học này giúp các khái niệm về máy học có thể tiếp cận được và bao gồm các chủ đề sau:
- Giới thiệu về học máy
- K-Những người hàng xóm gần nhất
- Vịnh Naive
- Hồi quy logistic
- Hồi quy tuyến tính
- K-Means cụm
- Phân tích thành phần chính (PCA)
Liên kết khóa học: Học máy cho mọi người
Kaggle là một nền tảng tuyệt vời để tham gia vào các thử thách dữ liệu trong thế giới thực, xây dựng danh mục khoa học dữ liệu và trau dồi kỹ năng xây dựng mô hình của bạn. Ngoài ra, nhóm Kaggle còn có một loạt khóa học vi mô giúp bạn nắm bắt nhanh các kiến thức cơ bản về học máy.
Bạn có thể xem các khóa học (vi mô) sau đây. Mỗi khóa học thường sẽ mất vài giờ để hoàn thành và thực hiện các bài tập:
- Giới thiệu về Học máy
- Học máy trung cấp
- Kỹ thuật tính năng
Sản phẩm Giới thiệu về Học máy khóa học bao gồm các chủ đề sau:
- Mô hình ML hoạt động như thế nào
- Khám phá dữ liệu
- mẫu chính thức
- Trang bị thiếu và trang bị quá mức
- Rừng ngẫu nhiên
Trong tạp chí Học máy trung cấp Tất nhiên, bạn sẽ học:
- Xử lý các giá trị bị thiếu
- Làm việc với các biến phân loại
- Đường ống ML
- Xác thực chéo
- XGBoost
- Rò rỉ dữ liệu
Sản phẩm Kỹ thuật tính năng khóa học bao gồm:
- Thông tin lẫn nhau
- Tạo tính năng
- K-Means cụm
- Phân tích thành phần chính
- Mã hóa mục tiêu
Bạn nên tham gia các khóa học theo thứ tự trên để có được các điều kiện tiên quyết khi chuyển từ khóa học này sang khóa học tiếp theo.
Liên kết các khóa học:
Học máy bằng Python với Scikit-Learn trên nền tảng FUN MOOC là một khóa học có nhịp độ riêng miễn phí được tạo bởi các nhà phát triển trong nhóm cốt lõi của scikit-learn.
Nó bao gồm nhiều chủ đề để giúp bạn học cách xây dựng các mô hình học máy bằng scikit-learn. Mỗi mô-đun chứa các video hướng dẫn và sổ ghi chép Jupyter đi kèm. Bạn cần làm quen với lập trình Python và thư viện khoa học dữ liệu Python để tận dụng tối đa khóa học.
Nội dung khóa học bao gồm:
- Đường dẫn mô hình dự đoán
- Đánh giá hiệu suất mô hình
- Điều chỉnh siêu tham số
- Lựa chọn mô hình tốt nhất
- Mô hình tuyến tính
- Mô hình cây quyết định
- Tập hợp các mô hình
Liên kết khóa học: Học máy bằng Python với Scikit-Learn
Khóa học về sự cố máy học từ Google là một nguồn tài nguyên tốt khác để học máy học. Từ những kiến thức cơ bản về xây dựng mô hình đến kỹ thuật tính năng, v.v., khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng các mô hình máy học bằng cách sử dụng khung TensorFlow.
Khóa học này được chia thành ba phần chính, với phần lớn nội dung của khóa học nằm trong phần khái niệm ML:
- Khái niệm ML
- Kỹ thuật ML
- Hệ thống ML trong thế giới thực
Để tham gia khóa học này, bạn cần làm quen với toán trung học, lập trình Python và dòng lệnh.
Phần khái niệm ML bao gồm:
- Nền tảng ML
- Giới thiệu về TensorFlow
- Kỹ thuật tính năng
- Hồi quy logistic
- Chính quy
- Mạng lưới thần kinh
Phần Kỹ thuật ML bao gồm:
- Đào tạo tĩnh và động
- Suy luận tĩnh và động
- Phụ thuộc dữ liệu
- Công bằng
Và Hệ thống ML trong thế giới thực là một tập hợp các nghiên cứu điển hình để hiểu cách thực hiện học máy trong thế giới thực.
Liên kết khóa học: Khóa học về sự cố máy học
Cho đến nay, chúng tôi đã thấy các khóa học giúp bạn hiểu rõ hơn về các khái niệm lý thuyết trong khi tập trung vào việc xây dựng mô hình.
Mặc dù đây là một khởi đầu tốt nhưng bạn sẽ phải hiểu hoạt động của các thuật toán học máy một cách chi tiết hơn. Điều này rất quan trọng để thực hiện các cuộc phỏng vấn kỹ thuật, phát triển sự nghiệp của bạn và tham gia nghiên cứu ML.
CS229: Học máy tại trường đại học Stanford là một trong những khóa học ML phổ biến nhất và được đánh giá cao. Khóa học này sẽ cung cấp cho bạn độ sâu kỹ thuật tương tự như khóa học đại học kéo dài một học kỳ.
Bạn có thể truy cập các bài giảng và ghi chú bài giảng trực tuyến. Khóa học này bao gồm các chủ đề rộng sau:
- Học có giám sát
- Học tập không giám sát
- Học kĩ càng
- Khái quát hóa và chính quy hóa
- Học tăng cường và kiểm soát
Liên kết khóa học: CS229: Học máy
Tôi hy vọng bạn đã tìm thấy những tài nguyên hữu ích để hỗ trợ bạn trong hành trình học máy của mình! Các khóa học này sẽ giúp bạn có được sự cân bằng tốt giữa các khái niệm lý thuyết và xây dựng mô hình thực tế.
Nếu bạn đã quen với học máy và bị giới hạn về thời gian, tôi khuyên bạn nên xem Học máy bằng Python với scikit-learn để tìm hiểu sâu về scikit-learn và CS229 để biết các nền tảng lý thuyết thiết yếu. Chúc bạn học tập vui vẻ!
Bala Priya C là một nhà phát triển và nhà văn kỹ thuật đến từ Ấn Độ. Cô ấy thích làm việc ở nơi giao thoa giữa toán học, lập trình, khoa học dữ liệu và sáng tạo nội dung. Các lĩnh vực chuyên môn và sở thích của cô bao gồm DevOps, khoa học dữ liệu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Cô ấy thích đọc, viết, mã hóa và cà phê! Hiện tại, cô ấy đang nỗ lực học hỏi và chia sẻ kiến thức của mình với cộng đồng nhà phát triển bằng cách viết các hướng dẫn, hướng dẫn cách thực hiện, các ý kiến, v.v.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: 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
