मानदंड -
सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग कोर्स के मानदंड निम्नलिखित हैं।
1. विश्वसनीय शिक्षण प्लेटफार्मों पर सुलभ
2. विश्वसनीय प्रशिक्षक जिनके पास एमएल क्षेत्र में वर्षों से अधिक का अनुभव है
3. पैसे के लिए अच्छा मूल्य प्रदान करें
4. किताबों और दस्तावेज़ों से अध्ययन करने की तुलना में काफी बेहतर अनुभव प्रदान करें
5. लचीलापन (मेरे उपकरणों पर सीखने में सक्षम, कठोर मूल्य निर्धारण योजनाएं नहीं हैं, आदि)
6. वास्तविक शिक्षार्थियों से अधिकतर सकारात्मक समीक्षा
7. पाठ्यक्रम, प्रशिक्षक और सीखने के मंच (यदि कोई हो) के साथ मेरा व्यक्तिगत अनुभव सकारात्मक होना चाहिए।
बेस्ट मशीन लर्निंग कोर्स-
1. मशीन लर्निंग मूल बातें-
2. डेटा साइंस: मशीन लर्निंग एंड प्रेडिक्शन-
यूसी बर्कले का यह उत्कृष्ट पाठ्यक्रम मशीन लर्निंग की अवधारणाओं, विशेष रूप से प्रतिगमन और वर्गीकरण में गहराई से ड्रिल करेगा। कोर्स पूरा होने पर, आप आसानी से अपने डेटा में पैटर्न की पहचान करेंगे और सटीक भविष्यवाणी करेंगे।
पाठ्यक्रम सामग्री-
यह पाठ्यक्रम मुख्य रूप से प्रतिगमन और वर्गीकरण पर केंद्रित होगा, जो आपको एक ऐसा मॉडल बनाने में मदद करेगा जो सर्वोत्तम भविष्यवाणियां प्रदान करता है।
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आप पाठ्यक्रम से क्या सीखेंगे:
अनिश्चितता को मापने के लिए सहसंबंध और बूटस्ट्रैप विधियों सहित प्रतिगमन पर गहरा गोता लगाएँ
वर्गीकरण के लिए K-निकटतम पड़ोसी एल्गोरिथ्म
अपने मॉडलों की दक्षता का परीक्षण और अनुकूलन कैसे करें
चिकित्सा निदान सहित वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों के लिए आवेदन
3. पायथन के साथ मशीन लर्निंग: लीनियर मॉडल्स से डीप लर्निंग तक-
यदि आप एक ऐसा कोर्स चाहते हैं जिसमें मशीन लर्निंग के हमारे सभी वर्तमान ज्ञान शामिल हों, तो आप एमआईटी से इस गहन ट्यूटोरियल में नामांकन करना चाहेंगे।
इस कोर्स को करने के लिए आपको रेखीय बीजगणित, कलन और सांख्यिकी में ज्ञान की आवश्यकता होती है।
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पाठ्यक्रम सामग्री-
- मशीन लर्निंग का परिचय
- सामान्य मशीन लर्निंग कॉन्सेप्ट (रैखिक क्लासिफायरियर, नियमितीकरण, ग्रेडिएंट डिसेंट, ओवर-फिटिंग)
- रेखीय प्रतिगमन
- सिफारिश की समस्याएं
- गैर-रैखिक वर्गीकरण और गुठली
- क्लस्टरिंग
- डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क
- सुदृढीकरण सीखने और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और बहुत सारे
4.मशीन लर्निंग ए-जेड™: हैंड्स-ऑन पायथन एंड आर इन डेटा साइंस-
किरिल एरेमेन्को, हैडेलिन डी पोंटेव्स और सुपरडाटासाइंस टीम द्वारा यह उडेमी कोर्स कुछ ऐसे पाठ्यक्रम हैं जो पायथन और आर दोनों के लिए मशीन लर्निंग प्रशिक्षण प्रदान करते हैं।
पाठ्यक्रम सामग्री-
पूरे पाठ्यक्रम में 2 भाग होते हैं, एक पायथन भाग और एक R भाग। दोनों के लिए पाठ्यक्रम सामग्री समान है। केवल अंतर प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किया जाता है। यदि आप पायथन का उपयोग करके मशीन सीखना सीखना चाहते हैं, तो आप बिना किसी समस्या के R के सभी भागों को छोड़ सकते हैं। मशीन लर्निंग का परिचय (मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बीच अंतर जैसी बुनियादी अवधारणाओं को स्पष्ट करने के लिए एक संक्षिप्त परिचय)
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- डेटा प्रीप्रोसेसिंग (गायब डेटा की सफाई और उससे निपटना, श्रेणीबद्ध डेटा और फ़ीचर स्केलिंग को कूटबद्ध करना)
- प्रतिगमन पर गहरा गोता लगाएँ (रैखिक, बहुपद, समर्थन वेक्टर, निर्णय वृक्ष और यादृच्छिक वन)
- लॉजिस्टिक रिग्रेशन और के-निकटतम पड़ोसी
- समर्थन वेक्टर मशीन (एसवीएम), निर्णय पेड़ और यादृच्छिक वन वर्गीकरण
- क्लस्टरिंग
- Apriori (एसोसिएशन रूल लर्निंग)
- सुदृढीकरण सीखना और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)
5. डाटाकैम्प-
डेटाकैंप एक ऑनलाइन प्लेटफॉर्म है जो मशीन लर्निंग सहित डेटा साइंस और संबंधित एप्लिकेशन सिखाता है। यदि आप डेटा विज्ञान को कभी भी, कहीं भी नवीन रूप से सीखना चाहते हैं, तो मुझे लगता है कि आपको डेटाकैंप पर विचार करना चाहिए।
डेटाकैंप की सबसे अच्छी बात इसकी इंटरेक्टिव लर्निंग है। आप बोरिंग वीडियो से कुछ नहीं सीखेंगे इसके बजाय, आप टेक्स्ट निर्देशों का पालन कर सकते हैं और नीचे दिए गए कई अभ्यासों को ऑनलाइन पूरा कर सकते हैं। आप सीखने का कोई भी रास्ता चुन सकते हैं, जिसमें शामिल हैं
1. पायथन के साथ मशीन लर्निंग फंडामेंटल
2. R . के साथ मशीन लर्निंग फंडामेंटल
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6. मशीन लर्निंग इंजीनियर बनें-
उनका उडेसिटी नैनोडिग्री प्रोग्राम उन छात्रों के लिए उत्कृष्ट है जो बुनियादी तकनीकों से परे अपने मशीन लर्निंग ज्ञान और कौशल को बढ़ाना चाहते हैं।
आप उन प्रमुख विशेषज्ञों से सीखेंगे जिनके पास अमेज़ॅन जैसे तकनीकी दिग्गजों में मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और तैनात करने का वर्षों का अनुभव है।
उपरोक्त पाठ्यक्रमों के विपरीत, इस कार्यक्रम में उन्नत एल्गोरिदम और प्रासंगिक तकनीकें शामिल होंगी। इस प्रकार, आपको मशीन लर्निंग मॉडल में पृष्ठभूमि ज्ञान की आवश्यकता होगी, जिसमें पर्यवेक्षित, अनुपयोगी और गहन शिक्षण मॉडल (तंत्रिका नेटवर्क) शामिल हैं।
7. एंड्रयू एनजी द्वारा मशीन लर्निंग-
स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी का यह कौरसेरा कोर्स निस्संदेह ऑनलाइन उपलब्ध सर्वोत्तम मशीन लर्निंग पाठ्यक्रमों में से एक है।
आप स्टैनफोर्ड के प्रोफेसर एंड्रयू एनजी से सीखेंगे, जो मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में अग्रणी शोधकर्ता हैं और कौरसेरा के सह-संस्थापक हैं।
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नीचे आप इस पाठ्यक्रम से क्या सीखेंगे।
- रैखिक बीजगणित अवधारणाओं की समीक्षा
- सिंगल और मल्टीपल वेरिएबल्स के साथ लीनियर रिग्रेशन (ऑक्टेव और MATLAB के लिए लघु ट्यूटोरियल शामिल)
- लॉजिस्टिक रिग्रेशन और नियमितीकरण
- तंत्रिका नेटवर्क (प्रतिनिधित्व और सीखना)
- मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए सर्वोत्तम अभ्यास
- सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम), वर्गीकरण के लिए एक मशीन लर्निंग एल्गोरिथम
8. मशीन लर्निंग स्पेशलाइजेशन-
उन लोगों के लिए जिन्होंने एंड्रयू एनजी का पाठ्यक्रम पूरा किया है और मशीन सीखने में अधिक व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करना चाहते हैं, वाशिंगटन विश्वविद्यालय की लघु विशेषज्ञता एक आदर्श अनुवर्ती है।
यह पाठ्यक्रम मुख्य रूप से केस स्टडी पर केंद्रित होगा। आप सीखेंगे कि पायथन का उपयोग करके मशीन लर्निंग तकनीकों को कैसे लागू किया जाए। इस प्रकार, इस पाठ्यक्रम में व्यापक रूप से कोड करने की तैयारी करें।
9.आईबीएम मशीन लर्निंग प्रोफेशनल सर्टिफिकेट-
आईबीएम मशीन लर्निंग आईबीएम विशेषज्ञों द्वारा पढ़ाया जाने वाला एक ऑनलाइन व्यापक मशीन लर्निंग कोर्स है। आप शुरुआत से शुरू करेंगे और अधिक उन्नत सामग्री के लिए चरण-दर-चरण आगे बढ़ेंगे।
