10 онлайн-курсов по машинному обучению

Машинное обучение позволило отказаться от составления сложных инструкций для компьютеров - теперь они сами учатся на своих ошибках. Фото: Flickr Gene Kogan CC BY-NC-SA 2.0

Теп­ли­ца соци­аль­ных тех­но­ло­гий соста­ви­ла неболь­шую под­бор­ку онлайн-кур­сов по машин­но­му обу­че­нию. В мате­ри­а­ле пред­став­ле­ны рос­сий­ские и ино­стран­ные учеб­ные про­грам­мы, боль­шая часть кото­рых бес­плат­ные.

1. Neural Networks for Machine Learning от University of Toronto

Бес­плат­ный 4-месяч­ный курс на Coursera. Лек­тор – когни­тив­ный пси­хо­лог. В про­грам­ме кур­са – обу­че­ние пер­сеп­тро­нов (модель вос­при­я­тия инфор­ма­ции моз­гом), рас­по­зна­ва­ние объ­ек­тов с помо­щью ней­рон­ных сетей, ней­рон­ные сети Deep Belief. После рас­смот­ре­ния каж­до­го из алго­рит­мов дают­ся прак­ти­че­ские сове­ты по его при­ме­не­нию для реше­ния задач машин­но­го обу­че­ния. Одна­ко у кур­са высо­кий порог вхож­де­ния – участ­ни­ков ждет мно­го мате­ма­ти­ки.

Стра­ни­ца кур­са

2. Machine Learning With Big Data от University of California

Курс подой­дет всем тем, кто хочет узнать осно­вы рабо­ты с боль­ши­ми дан­ны­ми и с помо­щью каких инстру­мен­тов мож­но созда­вать про­гно­сти­че­ские моде­ли.

Стра­ни­ца кур­са

3. «Введение в машинное обучение» от НИУ ВШЭ и «Яндекс»

Курс НИУ ВШЭ созда­вал­ся при уча­стии спе­ци­а­ли­стов «Шко­лы дан­ных Яндек­са», поэто­му в его осно­ве зада­чи, осно­ван­ные на реаль­ных дан­ных. Слу­ша­те­ли узна­ют об основ­ных мето­дах машин­но­го обу­че­ния и их осо­бен­но­стях, научат­ся оце­ни­вать каче­ство моде­лей и их при­год­ность для реше­ния кон­крет­ной зада­чи. От сту­ден­тов ожи­да­ют зна­ний об основ­ных поня­ти­ях мате­ма­ти­ки и базо­вых навы­ков про­грам­ми­ро­ва­ния.

Стра­ни­ца кур­са

Еще по теме: Топ-10 тех­но­ло­гий 2017 года: искус­ствен­ный интел­лект, «умные» вещи и машин­ное обу­че­ние

4. «Machine Learning» от Stanford University

Курс позна­ко­мит с наи­бо­лее эффек­тив­ны­ми алго­рит­ма­ми машин­но­го обу­че­ния, у слу­ша­те­лей будет воз­мож­ность полу­чить опыт их прак­ти­че­ско­го при­ме­не­ния. Стэн­форд­ский курс так­же обе­ща­ет луч­шие инно­ва­ци­он­ные прак­ти­ки Крем­ни­е­вой Доли­ны. Мак­си­маль­но широ­кое вве­де­ние в машин­ное обу­че­ние, data mining и ста­ти­сти­че­ские мето­ды рас­по­зна­ва­ния обра­зов. Одна­ко нуж­но учесть, что прак­ти­че­ские зада­ния слу­ша­те­ли выпол­ня­ют не при помо­щи Python, а в Octave.

Стра­ни­ца кур­са

5. «Machine Learning Foundations: A Case Study Approach» от University of Washington

Про­фес­со­ры из Уни­вер­си­те­та Вашинг­то­на дают по ходу кур­са прак­ти­че­ские при­ме­ры с реаль­ны­ми набо­ра­ми дан­ных, не пере­гру­жая курс углуб­лен­ным изу­че­ни­ем, сосре­до­то­чив­шись имен­но на зна­ком­стве с темой.

Стра­ни­ца кур­са

6. «Машинное обучение» от «Школы данных Яндекса»

В рам­ках кур­са рас­смат­ри­ва­ют­ся основ­ные зада­чи обу­че­ния по пре­це­ден­там: клас­си­фи­ка­ция, кла­сте­ри­за­ция, регрес­сия, пони­же­ние раз­мер­но­сти. Изу­ча­ют­ся мето­ды их реше­ния, как клас­си­че­ские, так и новые, создан­ные за послед­ние 10–15 лет. По сути это более про­дви­ну­тая вер­сия сов­мест­но­го кур­са «Яндек­са» и ВШЭ.

Стра­ни­ца кур­са

7. «Машинное обучение и анализ данных» от МФТИ и Yandex Data Factory

Уче­ные Мос­ков­ско­го физи­ко-тех­ни­че­ско­го инсти­ту­та (МФТИ) и прак­ти­ки из «Яндек­са» объ­еди­ни­ли свои уси­лия для созда­ния это­го кур­са по ана­ли­зу дан­ных и машин­но­му обу­че­нию. Курс поде­лен на несколь­ко частей: «Мате­ма­ти­ка и Python для ана­ли­за дан­ных», «Обу­че­ние на раз­ме­чен­ных дан­ных», «Поиск струк­ту­ры в дан­ных», «Постро­е­ние выво­дов по дан­ным», «При­клад­ные зада­чи ана­ли­за дан­ных».

Стра­ни­ца кур­са

8. Practical Machine Learning от Johns Hopkins University

Курс от част­но­го иссле­до­ва­тель­ско­го уни­вер­си­те­та, зани­ма­ю­ще­го высо­кие пози­ции в рей­тин­гах вузов. Заня­тия про­длят­ся 4 неде­ли, авто­ры – про­фес­со­ра био­ста­ти­сти­ки из Bloomberg School of Public Health.

Стра­ни­ца кур­са

9. Cognitive Services APIs от Microsoft

Веду­щий миро­вой про­из­во­ди­тель соф­та рас­ска­жет о воз­мож­но­стях машин­но­го обу­че­ния на при­ме­ре сво­ей плат­фор­мы для рас­по­зна­ва­ния Cognitive Service.

Стра­ни­ца кур­са 

10. Intro to machine learning

Наи­бо­лее карье­ро­ори­ен­ти­ро­ван­ный курс по машин­но­му обу­че­нию. На Udacity он встро­ен в цепоч­ку кур­сов, кото­рая назы­ва­ет­ся Nanodegree Program и, в конеч­ном сче­те, поз­во­ля­ет полу­чить зна­ния, необ­хо­ди­мые для рабо­ты на пози­ции data analyst. Один из кура­то­ров кур­са – про­фес­сор Стэн­фор­да и соос­но­ва­тель Udacity Sebastian Thrun.

Стра­ни­ца кур­са