2021年十大机器学习课程

影响大多数工业部门的最新和蓬勃发展的技术之一是机器学习和人工智能。它是计算机科学中最受欢迎和最令人兴奋的领域之一，每天都在出现。聊天机器人、垃圾邮件过滤、搜索引擎、欺诈检测等，是ML如何使人类生活更顺畅的一些最令人惊叹的例子。由于其在公司中的普及和不断增长的需求，人们对这项技术越来越兴奋，并致力于学习它。如果你也想学习这项技术而不加入任何大学，不想花很多钱，那么这是可能的。

网上有各种令人惊叹的机器学习课程，其中一些是完全免费的，一些是付费的。一些流行的平台，如Coursera, Udemy, EdX，等等，提供在线课程和认证。这些课程由来自最好大学的知名人士教授。你可以轻松地在网上学习这些课程，也可以从任何地方访问它们。有些课程是免费的;然而，要获得认证，你可能需要付钱。这些认证课程有助于学习机器学习的基础知识，并在项目中使用它们，并帮助成为ML专家。

在本主题中，我们将提供一份最好的机器学习课程列表。这些课程有些很容易开始，而有些可能需要一些高级方面的学习。

1. Andrew Ng的《机器学习》/斯坦福大学的《机器学习》课程(Coursera最佳课程)
2. Udacity机器学习入门(免费)
3. 机器学习A-Z:数据科学中的Python & R (Udemy最佳课程)
4. 机器学习速成班-谷歌AI
5. 机器学习课程edx
6. 编码员机器学习入门- Fast.ai
7. Datacamp的机器学习介绍
8. 机器学习专门化课程
9. Python的机器学习
10. Python数据科学和机器学习训练营

1.Andrew Ng的《机器学习》/斯坦福大学的《机器学习》课程(Coursera最佳课程)

互联网上最好和最受欢迎的机器学习课程之一是Andrew Ng在Coursera上的一门课程。该课程由斯坦福大学在Coursera平台上提供。本课程由全球知名专家、斯坦福大学教授、Coursera联合创始人吴恩达(Andrew Ng)教授。该课程在全球约有4,330 425名学员，平均评分4.9分(满分5分)。

本课程有助于理解和学习有效的机器学习技术背后的理论与实际实施。

本课程不仅提供机器学习技术的理论知识，还教授如何实际应用这些技术。

在本课程中，完成每个题目后，将进行测试，比赛结束后，将给出课程的最终分数。在本课程中，您将获得每个ML算法背后数学的详细描述。

完成课程所需时间:约55小时

水平:初级

先决条件:

评分:4.9/5

费用:免费审核，付费认证。

课程重点

• 您将获得硅谷在机器学习和人工智能领域的创新最佳实践。
• 课程结构包含了从基础到高级的主题，从导论(有监督和无监督学习)开始，涵盖了单变量线性回归，线性代数回顾，逻辑回归，正则化，神经网络:表示，机器学习系统设计等。
• 需要学习的主要技能是逻辑回归，人工神经网络技能。此外，您将学习实现自己的数字识别神经网络。
• 不同算法的实际实现，并学习如何将这些算法应用于构建智能机器人(感知，控制)，文本理解(网页搜索，反垃圾邮件)，计算机视觉，医疗信息学，音频，数据库挖掘等领域。
• 你可以在网上随时随地学习完整的课程。

2.Udacity机器学习入门(免费)

本课程是机器学习的顶级课程之一，提供了机器学习的理论和实践概念。这门课最棒的一点就是这门课是由塞巴斯蒂安。他是自动驾驶汽车的幕后推手。

课程结构和表示方式使机器学习更加有趣。除了ML的概念，它还提供了Python的编程知识。

本课程可免费学习，但不颁发证书。

课程重点

• 本课程包括互动测验，使您能够增强您对所涵盖主题的知识。
• 加入学生支持社区，交流想法，澄清疑问。
• 它有一个很大的社区，任何学生都可以加入，分享他的想法，提出可疑的问题。
• 任何人都可以在任何方便的地方学习。
• 每个入学的学生都可以得到一对一的导师，这意味着在进入学生社区的同时，还会提供个人职业指导。

3.机器学习A-Z:数据科学中的Python & R (Udemy最佳课程)

Udemy的这门机器学习课程是最好的机器学习课程之一。本课程帮助您了解机器学习算法。您可以从两位数据科学专家那里学习Python和R中的ML。这是一个动手的课程，包括很多代码示例供您练习。在校生799,851人。

完成课程所需时间:约45小时

水平:初级

先决条件:

评分:4.5/5

费用:付费课程和认证

课程重点

• 伟大的教程开始与主题很少或没有以前的经验。
• 课程结构包含不同的主题，从数据预处理、回归、聚类、关联规则学习、自然语言处理、人工神经网络、降维等重要概念开始。
• 一旦购买，您将获得终身访问课程，并可在手机和电视上访问。
• 每个主题的详细解释与理论以及实践。
• 本课程支持Python和R编程语言。您还可以下载模板并在您的ML项目中使用它们。

4.机器学习速成班-谷歌AI

机器学习速成班由谷歌AI教育提供，这是一个免费的学习人工智能和机器学习关键概念的平台。然而，这门课程最适合那些想要快速学习ML概念并想要学习关键ML概念基础知识的人，这可能需要几个小时。但如果你只是一个初学者，之前没有任何ML概念，线性代数，统计学等的理解，那么这可能对你学习这门课程有点困难。

本速成课程包括理论视频讲座、实际练习、真实例子和实例的实际实现。本课程由谷歌专家教授，他们解释了机器学习的不同关键概念。

完成课程所需时间:约15小时

先决条件:Python编程知识，熟悉线性方程、函数图、直方图和统计方法。

成本:免费的

供应商:谷歌的人工智能

课程结构的主题从机器学习基础开始，涵盖了泛化，训练和测试集，表示，逻辑回归，分类，神经网络，嵌入，机器学习工程。

当然是关键亮点。

• 互动视频讲座与现实世界的案例研究。
• 算法在行动的可视化。
• 谷歌研究人员讲授ML的关键概念。
• 以最好的方式和快速的节奏涵盖ML的基础知识。
• 课程结构简单明了，你可以按照自己的节奏和预习知识学习。

5.机器学习课程edx

EdX是学习不同大学主办的不同课程和技术的最佳平台之一哈佛大学、哥伦比亚大学等，遍及全球。你可以探索机器学习、数据科学、人工智能和其他技术方面的顶级课程。每种技术都有世界上最好的机构提供的几门课程。除课程外，还提供在线硕士学位课程、微型硕士课程等。

如果你搜索机器学习计划，你会得到不同课程的搜索结果，其中大部分课程都是免费的，但要获得证书，你需要付费。一些关于数据科学和机器学习的热门课程是哈佛大学的数据科学，哥伦比亚大学的人工智能，IBM的Python数据科学，德克萨斯州的机器学习和数据微软的科学以及其他许多课程。在每门课程中，时间是不同的，并且模式是在线的。

成本:免费审核，付费认证。

提供者:与知名机构合作的EdX平台。

持续时间:大约9-12周

课程的主要亮点

• 你可以自由地旁听机器学习课程，也可以旁听知名机构的其他技术课程。
• 探索不同的课程，并对其有深刻的理解。
• 视频授课，理论与实践结合，知识检验。
• 另外，每节课都要有字幕。
• 如果不升级，课程可能会在一段时间后存档。

6.编码员机器学习入门- Fast.ai

快。人工智能是提供人工智能和机器学习主题课程的最佳门户之一。这个门户网站专注于创建不同的课程，使您在人工智能领域有一个良好的开端。

每门课程的结构都是从头开始涵盖所有概念，并注重在实践中学习。您可以根据自己的学习水平(初级或有经验)选择最适合自己的课程。所以，如果你是认真的开始在这个领域，那么这将是最简单的方法，从这里选择一门课程。“编码员机器学习导论”着重于每个算法的实际实现。

课程强调

• 在屏幕截图和示例的帮助下，详细解释了每个主题。
• 您将获得软件配置和开始课程的完整指南。
• 它允许您加入论坛，在那里您可以与其他学习者和专业人士交流，并可以互相帮助。
• 模特是用最快的速度训练的。人工智能图书馆。
• 这门课程最棒的一点是它是免费的，这个平台上的其他课程也是免费的。
• 持续时间:自学

7.Datacamp的机器学习介绍

DataCamp的R机器学习课程值得那些擅长R编程语言和统计学的人参加。

这门课程的一个重要前提是你需要有R语言的知识。本课程主要侧重于提供不同机器学习技术的有用知识。

课程设计为互动有趣的方式，有些内容是免费的，但有些内容之后，你需要付费。

所涉及的课程主要涉及机器学习是如何工作的，在哪里使用ML算法，AI和机器学习的区别等。它还涉及机器学习模型、深度学习等信息。

课程强调

• 提供机器学习的工作原理，机器学习模型的工作流程，建立模型的不同步骤，并提供不同机器学习技术之间的比较。
• 内容以交互的方式设计，使学习更简单和有趣。
• 动手练习。
• 课程的基本内容是免费的。

8.机器学习专门化课程

Coursera的机器学习专业课程是一门高级课程，帮助您为实际使用机器学习的复杂问题创建解决方案。完成本课程的课程和编程作业后，您将获得结业证书。本课程的结构使你能从学习中获得最大的收益。

由于这是一门高级专业课程，因此要求您必须具备机器学习、概率论、线性代数和微积分以及Python编程的基本或中级知识才能注册和理解这门课程。因此，建议如果你是机器学习的初学者，那么首先刷一下你的数学和编程技能，然后继续学习这门课程来完成你的学习。

课程强调

• 本课程使我们能够在现代深度学习的帮助下解决各种复杂输入的机器学习问题。
• 本课程帮助我们使用有效的机器学习工具参加各种比赛。
• 本课程帮助我们增强在数据探索、预处理和特征工程方面的实践经验。
• 完成本课程后，您可以执行贝叶斯推理，理解贝叶斯神经网络和变分自编码器。
• 本课程帮助您使用强化学习方法为游戏和其他环境创建代理。

9.Python机器学习

Python机器学习是初学者最好的课程之一，主要关注机器学习算法的基础知识。课程以一种非常有趣的方式呈现，包括幻灯片动画和对算法的精彩解释。

本课程主要使用Python编程语言对算法进行实际实现。与每个主题，你将有机会练习你刚刚在Jupyter笔记本上自己学习的主题。

每本笔记本都将增强你的知识，并让你了解如何将这些算法与现实世界的数据结合使用。

提供者: IBM，认知类

价格:免费审核，付费认证

课程强调

• 以非常直观的方式涵盖了机器学习的基本概念。
• 本课程包含的主题包括机器学习概论，回归，分类，聚类，推荐系统,
• 课程中提供了每种算法的实用知识。
• 对于每种算法，您将了解它的介绍、优点和缺点，以及在实际情况中如何使用它。
• 适合初学者理解更广阔的语境。
• 它将让你了解机器学习的目的以及它在现实世界中的应用。

10.Python数据科学和机器学习训练营(Udemy)

Python for Data Science and Machine Learning是机器学习领域最好的10门课程之一。本综合课程将展示使用Python编程语言分析数据、创建可视化和强大的ML算法的路径。

本课程不仅专注于机器学习概念，还帮助您开始在数据科学领域的职业生涯。

事实上，数据科学工作在Glassdoor排名中排名第一，平均工资为12万美元。因此，如果你真的想在数据科学和机器学习领域有一个良好的职业开端，那么这门课程将是推荐的课程。

完成课程所需时间:约45小时

水平:初级

先决条件:Python基础知识

评分:4.7/5

费用:付费课程和认证

课程强调

• 课程从Python速成班开始，因此任何人都可以轻松学习和理解本课程的每个概念。
• 贯穿整个课程的每个概念的深入解释。
• 你将会得到对学习很有帮助的书面笔记。
• 它包含练习每个概念的不同练习，还提供了一个解决方案来检查你的知识和增强你的信心。