Лучшие онлайн курсы по машинному обучению (Machine Learning)

Из материала ниже вы узнаете, чему можно научиться, пройдя онлайн-курсы по машинному обучению, как выбрать подходящий и сколько примерно это будет стоить.

Чему учат на онлайн-курсах по машинному обучению?

ML-специалисты с помощью специальных алгоритмов и наборов данных обучают искусственный интеллект. На основе ИИ функционируют многие сервисы, например, приложения, распознающие изображения и фото, голосовые помощники, навигаторы, выстраивающие оптимальный маршрут. Задача ML-специалистов — научить ИИ принимать верные решения на основе анализа текущей ситуации и входных условий. Поэтому им важно уметь строить модели машинного обучения, использовать инструменты анализа данных, извлекать данные, читать и понимать архитектуру ML-решений. Примерная программа обучения специалиста по machine learning может состоять из следующих модулей.

1. Введение в Data Science. Основные направления в отрасли, обзор задач, решаемых специалистами.
2. Работа с данными. Получение данных из различных источников, работа с БД, запросы на SQL. Разведочный анализ, датасет, фильтрация, агрегирование, импорт и экспорт данных.
3. Предобработка данных, подготовка к созданию модели.
4. Базовые инструменты: Excel, Airflow, Power Bi. Основы Python и Git. Использование Python для решения задач анализа данных.
5. Методы статистического анализа, математической оптимизации, описательной статистики, теории множеств и их реализация в Python. Принципы работы со случайными величинами и событиями. Статистические тесты.
6. Математическая база. Интерполяция, аппроксимация, регрессии, матрицы, функции. Работа с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.
7. Построение моделей обучения. Как улучшить качество моделей, принципы подбора метрик для оценки качества. Оптимизация, регуляция, улучшение скорости и производительности работы, борьба с переобучением.
8. Работа с нейросетями, использование предобученных моделей, подготовка данных к передаче в нейросеть.
9. Построение и тестирование архитектур ML-решений, настройка параметров, обучение моделей на GPU.
10. Применение ML-алгоритмов для обработки естественного языка. Работа с моделями Bert, Elmo и др. Распознание рукописного текста, морфологический и синтаксический анализ, тематическое моделирование, информационный поиск, генерация текста.
11. Методика машинного распознавания изображений. Применение и адаптирование готовых моделей CV. Классификация и сегментация изображенией, распознание лиц и эмоций.
12. Построение рекомендательных систем. Персонализированные и неперсонализированные системы, гибридные алгоритмы.
13. Менеджмент ML-проектов, планирование разработки проекта, общение с заказчиками.
14. Отработка полученных навыков, решение задач по машинному обучению, итоговый проект.

Сколько стоят курсы по машинному обучению?

В Интернете можно найти много разнообразных курсов по машинному обучению. Они отличаются стоимостью, продолжительностью обучения, количеством обратной связи от преподавателя. Соответственно, их цена также разнится. Есть возможность приобрести отдельные обучающие модули в записи по цене 1190-1590 руб., или записаться на продолжительную программу обучения. Длительный курс комплексной подготовки специалиста по Data Science под контролем преподавателя обойдётся примерно в 120 000-160 000 руб. Также можно найти углубленные курсы с упором на практическую часть для отработки навыков, стоимостью 30 000-60 000 руб. Также есть видеолекции и другие материалы в свободном доступе для самостоятельного изучения темы.

Как выбрать курс по машинному обучению?

1. Ознакомьтесь с материалами в свободном доступе.

Сейчас в Интернете можно найти много бесплатных материалов и лекций практически по любой теме, и Data Science не исключение. Изучите бесплатные уроки, чтобы приобрести базовые знания и понять, подходит ли вам данное направление. Помимо этого, знание основных понятий и принципов поможет лучше ориентироваться при выборе дальнейшей программы обучения. Также изучение основ существенно облегчит дальнейший учебный процесс, поможет сэкономить время и деньги.

2. Изучите программу курса.

Ознакомьтесь с программой курса, какие темы будут изучаться, чему вы научитесь после его окончания, имеется ли практическая часть. Сопоставьте продолжительность программы и количество тем, чтобы оценить интенсивность обучения.

3. Качество и актуальность материалов.

Постарайтесь оценить актуальность программы и качество материалов, предоставляемых школой. Отвечает ли курс современным требованиям, обновляется ли его программа.

4. Наличие контроля преподавателя.

Обратная связь от преподавателя значительно повышает скорость и эффективность обучения. Перед записью на курс удостоверьтесь в возможности общаться с наставником, задавать ему вопросы, получать комментарии по ходу обучения, а также на наличие проверки домашних заданий. Опытный преподаватель укажет на ошибки и недочёты и поможет их своевременно устранить.

5. Наличие сертификата.

После прохождения платных курсов многие школы выдают студентам сертификат. Документальное подтверждение обучения также является дополнительным плюсом при трудоустройстве.

6. Стоимость обучения.

Сопоставьте содержание программы курса, его продолжительность и стоимость обучения, чтобы выбрать наиболее оптимальный по стоимости вариант. Некоторые школы предлагают бесплатный период обучения, пробное занятие, бонусные модули и другие полезные опции. Подпишитесь на рассылку от школы — часто обучающие площадки присылают скидочные купоны и информацию об акциях и специальных предложениях.

7. Общение.

Некоторые школы при поступлении на курс открывают доступ в общий чат, где студенты могут общаться между собой во время учёбы, помогать друг другу с решением задач, обмениваться опытом и получать полезные советы.

8. Портфолио.

Если в программе предусмотрена практическая часть в виде работы над проектами с решением конкретных задач, это является хорошим преимуществом, так как результат работы можно будет добавить в портфолио и представить работодателю при трудоустройстве.

9. Доступ к материалам.

Многие школы сохраняют доступ к материалам после обучения, на определённый период или бессрочно, что является дополнительным плюсом.

10. Отзывы.

Изучите отзывы студентов, которые уже обучались по выбранной вами программе. Почитайте отклики на независимых площадках. Понравился ли им курс, насколько оказался полезен, удобно ли было обучаться, хватало ли обратной связи от преподавателя.