あなたのキャリアを加速するための 9 つのベスト機械学習コース [2023]

データに興味があるなら、機械学習に足を踏み入れるのは間違いなくやりがいのあるキャリアです。なぜなら、今日の世界はデータで動いており、その結果、データ サイエンティストと機械学習の専門家に対する需要が高まっているからです。

Indeed によれば、米国における機械学習エンジニアの平均基本給は 152,466 ドルで、eBay、Snap Inc、Cruise などの大手ブランドで働いている場合、年間 200,000 ドルを超える可能性があります。

世界経済フォーラムが発行した 「仕事の将来レポート」 によると、機械学習は 2025 年まで世界で最も需要の高いスキルの 1 つになると予想されています。

機械学習をどこで学べるか迷っていますか? Google で機械学習を学ぶためのロードマップやデータ サイエンスを学ぶためのリソースを検索すると、スクロールが終わりません。

ただし、どのようなスキルであっても、効果的に習得するには、よく組織されたコースを受講することが重要であり、機械学習も例外ではありません。そこで、専門家から学ぶのに最適な機械学習コースのリストを厳選しました。

オンラインコースを最大限に活用するにはどうすればよいですか?

オンラインで学習することを選択した場合は、これらのヒントに従う価値があります。

自発的: オンラインで学習するには、コースを最後までやり遂げるために高い自制心が必要です。オンライン コースには従来のクラスのような説明責任が欠けているため、学習を進めるために自分の進捗状況に責任を持ち続けることをお勧めします。

これは、ソーシャル メディアに成果を投稿したり、コースでの動きを友人に伝えるなど、自分の進捗状況を他の人と共有することで達成できます。

ディスカッションに参加する: コースの仲間と学習内容について話し、コースを受講中の間違いや、コースで進んでいる場合の提案について尋ねます。これにより、よくある学習の落とし穴を回避し、教材をより早く習得することができます。

疑問を尋ねる: オンライン コースの中には、疑問を解消するセッションが付いているものもありますし、質問がある場合は講師のメールアドレスが提供されるものもあります。積極的に学習する人になって、解決すべき課題や解決すべき概念に行き詰まった場合でも、助けを求めてください。

時間管理: 短期的な目標を設定することは、目的地に到達するための手段です。したがって、週ごとの目標をいくつか設定し、毎日完了するコースワークの正確な量を決定します。こうすることで、進捗状況を追跡し、時間通りにコースを終了することができます。

機械学習におけるトップクラスのオンライン コースの 1 つを利用して、業界ですぐに使える必要なスキルと知識を開発します。今すぐこれらのコースをチェックしてみましょう！

機械学習の専門分野

スタンフォード大学が Coursera で提供するこの ML 専門講座 で、AI の基礎の強固な基盤を構築し、実践的な機械学習スキルを探求します。

DeepLearning.AI の創設者であり Coursera の共同創設者である Andrew Ng によって教えられました。これらに加えて、彼はスタンフォード大学の教授でもあります。彼の経歴だけでも、このコースに登録する説得力があると思います。

この専門分野は、教師あり機械学習から始まる 3 コース プログラムであり、基本的な教師あり学習アルゴリズムと派生した教師あり学習アルゴリズムを学び、教師あり学習の強固な基盤への道を開きます。

これに基づいて、次はニューラル ネットワークとマルチクラス モデルの構築に焦点を当てた高度なアルゴリズムについて説明します。そして最後のコースである教師なし機械学習では、クラスタリングを詳しく掘り下げ、レコメンダー システムの構築を支援します。

何を学ぶのですか？

• 回帰
• 分類
• 高度な ML アルゴリズム
• 人工ニューラルネットワーク
• 推薦システム
• テンソルフロー

Python による機械学習

IBM の Python による機械学習で は、さまざまな機械学習アルゴリズムと Python でのその実装について学びます。

このコースは 、IBM Data Science Professional や IBM AI Professional など、データ サイエンスに関する主要な IBM 認定プログラムの一部です。このコースの講師は、IBM のシニア データ サイエンティスト (高度な分析手法の開発専門家) である Saheed Aghobozorgi 氏と、IBM のデータ サイエンティストである Joseph Santarcangelo 氏です。

13,000 人以上の学習者から 5 点満点中 4.7 という総合評価を得た、この最高の機械学習コースは、多くのデータ愛好家や学生にとって頼りになる選択肢です。

コースの最後のモジュール、お疲れ様でした！それに含まれるプロジェクトを通じて実践的な経験を積む機会が得られます。

何を学ぶのですか？

• 機械学習
• パイソン
• SciPy と scikit-learn
• 回帰
• 分類
• 階層的クラスタリング

機械学習の概要

機械学習の概要には、 初心者または中級のデータ専門家が知っておくべきすべてが含まれています。

この入門コースは、Udacity による データ アナリスト ナノディグリー の一部です。したがって、この無料で最高の機械学習コースを受講して、ナノ学位が時間と投資に値するかどうかを判断してください。

このコースは、データの調査、関連する特徴の抽出、最適な ML アルゴリズムの選択、モデルのパフォーマンスのテストなど、エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルをガイドする完全なバンドルです。

良い点は、このコースが単に理論を教えてスポンジのように吸収することを期待するのではなく、直感的に学習するための実践的な使用例を示すことです。

何を学ぶのですか？

• ナイーブ・ベイズ
• サポートベクターマシン
• ディシジョン ツリー
• 回帰
• 外れ値
• クラスタリング
• 機能のスケーリング

本番環境における機械学習

「本番環境における機械学習の概要」は、 MLops 専門分野の最初のコースであり、各コースは ML モデルを本番環境にデプロイする各側面に焦点を当てています。

機械学習とデータ サイエンスを理解することは重要ですが、作業を実稼働環境に効率的に拡張することで競争力が高まります。データとデプロイメントが好きな人なら、このコースが探しているコースかもしれません。

このコースは、ML デプロイメント システムと、本番環境でシームレスに実行される戦略的モデルの作成に重点を置いています。また、最小限のコストと最大限の効率で、本番環境で統合 ML システムを構築して実行する方法についても説明します。

アンドリュー・ンを覚えていますか？このリストの ML 専門コースの著者。このコースも同じデータ専門家が教えていることを知っていただければ幸いです。

何を学ぶのですか？

• ML のライフサイクルと展開
• モデルの選択とトレーニング戦略
• モデルの評価
• コンセプトドリフト
• モデルのベースライン
• 導入の課題
• プロジェクトの範囲設定と設計

データ サイエンスと ML のための Python

Udemy は、世界中で 5,000 万人を超える学習者がいる、最も人気があり手頃な価格の e ラーニング プラットフォームです。

Udemyで最高の機械学習コースを検索すると、 Python for Data Science とML Bootcampが間違いなく上位に表示されます。

これは、Pierian Training のデータ サイエンス責任者である Jose Portilla が作成した 25 時間のコースです。興味深いことに、Salesforce、Starbucks、McKinsey の従業員の中には彼の生徒もいます。

このコースでは、Python プログラミングを紹介し、次に Python を使用したデータ分析と視覚化に進み、次にコアとなる機械学習アルゴリズムに進み、それぞれを実際のユースケースに実装します。

何を学ぶのですか？

• Python プログラミング
• データ分析用のパンダ
• Seaborn による視覚化
• ML アルゴリズムの実装
• NLP
• ニューラルネットワーク
• ビッグデータの概要

機械学習短期集中コース

Google 開発者による機械学習に関するこの優れた 短期集中コース を開始するには、数学の基礎と Python 構文があれば十分です。

コースのすべてのモジュールに 1 人のインストラクターが現れるわけではありません。代わりに、2 ～ 3 人の Google 専門家からなるチームがコンテンツを提供し、この広大な ML 分野における専門分野を教えることができます。

このコースは、25 レッスン、30 以上の課題、インタラクティブなビジュアルを使用した実際のケーススタディからなる 15 時間のパッケージです。したがって、このコースでは、機械学習をリアルタイムのさまざまなケーススタディや実践的な演習課題に適用して使用します。

この Google Developers 学習プラットフォームは、機械学習のさまざまな問題を解決するための上級コースを提供するだけでなく、デシジョン ツリー、クラスタリング、推奨システム、画像分類などの専門コースも含まれています。

何を学ぶのですか？

• ML の概念
• ML アルゴリズム
• 実際のケーススタディ
• ML エンジニアリング手法

機械学習 CS229

Machine Learning CS229 は、 スタンフォード大学工学部による 2 ～ 3 か月の集中学術プログラムで、費用は 4,000 ～ 6,000 ドルです。

ライブコースであるため、通常の ML の概念だけでなく、機械学習に関する最近の研究や最新の実世界の実装についても学ぶことができます。

この記事の時点では、スタンフォード大学コンピューター サイエンスと統計学の助教授である Tengyu Ma と、スタンフォード AI ラボの准教授である Christopher Ré が講師を務めています。

このコースでは、前提条件の基準が少し高くなります。 GPA 3 以上の学士号が必要です。また、Python でプログラミングできる能力と、Numpy と Pandas の基本的な理解があることが望ましいです。さらに、説明されている概念の深さをすぐに理解するには、微積分、代数、確率の知識が必要です。

何を学ぶのですか？

• 教師あり学習
• クラスタリング
• 統計的パターン認識
• 次元削減
• ニューラルネットワーク
• 現実世界の ML アプリケーション

機械学習の基礎

Machine Learning Foundations は 、ワシントン大学の 7 モジュールのコースであり、ML とそれが世界をどのように変革するのかについての強力な入門から始まり、その後、回帰に関する中核的な技術に入り、クラスタリングに進み、ディープ ラーニングの専用モジュールで終わります。 。

ワシントン大学機械学習アマゾン教授の エミリー・フォックスが 主任講師であり、このコース全体に参加します。

このコースを終了するまでに、現実世界の住宅予測機械学習システムを構築することによって、住宅レベルの特徴を抽出する方法、顧客レビューに基づくセンチメント分析、製品の推奨事項、画像の効率的な検索などを学ぶことができるようになります。 。これらの学習をさまざまな ML 問題に適用して、簡単に解決できます。

しかし、Graphlab をインストールして操作することは、多くの学習者にとって困難でした。また、このコースで使用されている Python のバージョンは現在古いため、互換性の問題が発生しています。

何を学ぶのですか？

• Python の基本
• 機械学習の概念
• ディープラーニング
• クラスタリング
• レコメンドシステム

データサイエンス: 機械学習

ハーバード大学の データ サイエンス コース では、映画推薦システムを構築するあらゆる段階を順を追って説明することで、機械学習を学びます。このコースは、ハーバード大学のプロフェッショナル データ サイエンス認定 プログラムの一部です。

データのトレーニング、予測関係の構築、ケースのオーバートレーニング、相互検証などについて説明します。これは、e コマース プラットフォーム、OTT ストリーミング プラットフォーム、新しい Web サイトなどのレコメンデーション システムを作成するための直感を構築するのに役立ちます。

このトレーニングの費用は約 100 ドルで、コース教材に無制限にアクセスできます。ただし、無料版が付属しており、教材へのアクセスは制限されており、進捗状況をテストするための段階評価はありません。

ハーバード大学生物統計学教授の ラファエル・イリザリー氏 がこのコースを教えました。

何を学ぶのですか？

• 機械学習アルゴリズム
• 主成分分析
• 正則化
• 映画推薦システム
• 相互検証

最後の言葉

機械学習をマスターするのは難しいですが、この記事で取り上げた最高の機械学習コースのリストを使えば達成可能です。 ML の基礎を構築したい初心者であっても、スキルのレベルアップを目指す ML エンジニアであっても、このリストは役に立ちます。

ただし、ML でキャリアを築くことを真剣に考えている場合は、コースが終了したからといって途中でやめないでください。コースの知識を活用してプロジェクトに実装します。さらに、研究論文を詳しく調べてテクノロジーの最新情報を常に入手してください。

これらの PyTorch リソースをチェックして、データ スキルをレベルアップすることもできます。