За последние десятилетия с помощью машинного обучения создали самоуправляемые автомобили, системы распознавание речи и эффективный поиск. Сейчас это одна из самых быстроразвивающихся и перспективных сфер на стыке компьютерных наук и статистики, которая активно используется в искусственном интеллекте и data science. Методы машинного обучения используются в науке, технике, медицине, ритейле, рекламе, генерации мультимедиа и других областях.
Команда Университета ИТМО собрала десять курсов по машинному обучению, которые можно успеть пройти до конца лета. Одним они помогут войти в профессию, а другим — углубиться в нее.
1. «Введение в машинное обучение» Площадка: Coursera Автор: Высшая школа экономики, Школа анализа данных Яндекс Длительность: 7 недель, 3-5 часов в неделю Стоимость: бесплатно Язык: русский
На курсе рассказывает преимущественно про основные типы задач машинного обучения: классификацию, регрессию и кластеризацию. Преподаватели из Яндекса и Высшей школы экономики объясняют основные методы и рассказывают про их особенности, учат оценивать качество моделей и понимать, для решения какой задачи подходит каждая из них. Программа рассчитана на семь недель, но если постараться, то можно закончить курс до 1 сентября. Курс ориентирован на слушателей, которые знакомы с Python, так как используются его библиотеки numpy, pandas и scikit-learn.
2. Введение в машинное обучение от GL4G Площадка: Great Learning Автор: Great Learning Длительность: 1,5 часа Стоимость: бесплатно Язык: английский
Короткий курс предназначен для тех, кто интересуется машинным обучением, но пока еще не знает, с чего начать. Программа состоит из 12 видеоуроков и объясняет, что такое машинное обучение и как алгоритм может учиться, рассказывает основную терминологию и методы, а также дает практические упражнения.
Курс разработан двумя дата-сайентистами, чтобы объяснить сложную теорию, алгоритмы и программирование с использованием библиотек машинного обучения. Программа состоит из десяти частей, в которых рассматривается обработка данных, регрессия, классификация, кластеризация, обучение с подкреплением, обработка естественного языка и глубокое обучение. На курсе есть практические упражнения и шаблоны кода для Python и R. Большое внимание уделяется выбору правильной модели для каждого типа задач.
Программа курса помогает понять, как использовать Python для анализа данных, создания визуализации и использования алгоритмов машинного обучения. На курсе используются NumPy, Seaborn, Matplotlib, Pandas, Scikit-Learn, Machine Learning, Plotly, Tensorflow и другие инструменты. Также слушателям расскажут про обработку естественного языка, искусственный интеллект и глубокое обучение.
На курсе рассказывается об использовании искусственного интеллекта и машинного обучения для решения бизнес-задач. Преподаватель Фрэнк Кейн девять лет работал в Amazon и IMDb, создавая рекомендательные системы. Каждая концепция описывается на простом языке без сложных математических терминов. После вводной части демонстрируется использование кода на Python. Основное внимание уделяется практическому пониманию и применению алгоритмов машинного обучения. В конце курса слушателям предлагают работу над итоговым проектом, чтобы применить новые знания.
6. Курс машинного обучения от Google Площадка: Google Автор: Google Длительность: 15 часов видеолекций Стоимость: бесплатно Язык: английский
Компания предлагает быстрое и практическое введение в машинное обучение с использованием API TensorFlow. Курс включает серию уроков с видеолекциями, реальными задачами и практическими упражнениями. Всего слушателям необходимо прослушать 25 уроков и выполнить 40 упражнений. Для всех алгоритмов предлагается интерактивная визуализация.
Преподаватели курса из Стэнфордского университета расскажут, как построить работу команды по машинному обучения. За две недели слушатели научатся находить ошибки в системе машинного обучение, расставлять приоритеты в направлении работы и понимать сложные детали машинного обучения, например, невалидные обучающие наборы данных.
Курс создан при поддержке проекта Magenta от Google, в рамках которого компания пытается создать «творческий компьютер». Преподаватели рассказывают про основные компоненты глубокого обучения, которые необходимы для построения алгоритмов: сверточные сети, вариационные автокодеры, генеративные состязательные сети и рекурсивные нейросети. Внимание уделяется творчеству нейросетей. Например, работе с изображением и созданию контента, который будет соответствовать эстетике или содержимому другого изображения.
9. Статистическое машинное обучение Площадка: YouTube Автор: Университет Карнеги — Меллона Длительность: 24 лекции по 1,5 часа Стоимость: бесплатно Язык: английский, русские субтитры
На YouTube есть запись цикла лекций профессора Департамента статистики и факультета машинного обучения Университета Карнеги-Меллона Ларри Вассермана. Курс рассчитан на людей с продвинутыми знаниями математики и программирования, так как ориентирован на интеграцию статистики и машинного обучения. Предпосылкой к курсу служат лекции «Промежуточная статистическая теория» и «Введение в машинное обучение». 10. «Принципы машинного обучения» Площадка: EdX Автор: Microsoft Длительность: 6 недель, 2–4 часа в неделю Стоимость: бесплатно, сертификат $99 Язык: английский
Курс входит в сертификацию Microsoft в области науки о данных. На нем рассказывают, как создавать и работать с моделями машинного обучения с использованием Python, R и Azure Machine Learning. Преподаватели рассказывают о классификации, регрессии в машинном обучении, контролируемых моделях, системах нелинейного моделирования, кластеризации и разработке рекомендаций.
Для тех, кому ближе оффлайн-встречи, Университет ИТМО со 2 по 15 августа проводит в Санкт-Петербурге Летнюю школу машинного обучения на базе Центра речевых технологий. Слушатели получат практический опыт применения методов и алгоритмов глубокого обучения для анализа аудиовизуальных данных для распознавания эмоций.
Требования к участникам:
— студенты старших курсов; — владение Python; — имеют опыт применения современных методов машинного обучения; — огромное желание развиваться в области аудио- и видеоаналитики.
Прием заявок продлится до 23 июля. Зарегистрироваться можно на сайте. Участие в Школе бесплатное. Также организаторы оплачивают проживание в общежитии Университета ИТМО. А за лучшее решение тестового задания — и транспортные расходы.
