機械学習コース、トレーニング、チュートリアル

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Udemyアプリケーションとラップトップとノートブックを示すiPhoneのクローズアップ機械学習 のスキルを向上させ、機械学習 の証明書を取得するのに役立つ何千ものオンライン コースとクラスがあります。

このブログ記事では、当社の専門家が厳選された 10 のリストをまとめました。 ベスト オブ ベスト 機械学習 コース, 現在オンラインで利用できるチュートリアル、トレーニング プログラム、クラス、認定資格。

高品質の基準を満たすコースのみが含まれています。私たちはあなたのためにこれらすべてを集めるために多くの時間と労力を費やしました.これらのコースは、すべてのレベル、初心者、中級者、専門家に適しています。

これらのコースと、それらがあなたに提供するものを見てみましょう!

10 機械学習コース、トレーニング、チュートリアル

1. Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science に “Kirill Eremenko, Hadelin de Ponteves, Ligency I Team, Ligency Team” Udemyコース 私たちのベストピック

Learn to create Machine Learning Algorithms in Python and R from two Data Science experts. Code templates included.

現時点では、以上の 888481+ 人がこのコースに登録しており、 161303+ レビュー.

講座の内容
Welcome to the course! Here we will help you get started in the best conditions.
——————– Part 1: Data Preprocessing ——————–
Data Preprocessing in Python
Data Preprocessing in R
——————– Part 2: Regression ——————–
Simple Linear Regression
Multiple Linear Regression
Polynomial Regression
Support Vector Regression (SVR)
Decision Tree Regression
Random Forest Regression
Evaluating Regression Models Performance
Regression Model Selection in Python
Regression Model Selection in R
——————– Part 3: Classification ——————–
Logistic Regression
K-Nearest Neighbors (K-NN)
Support Vector Machine (SVM)
Kernel SVM
Naive Bayes
Decision Tree Classification
Random Forest Classification
Classification Model Selection in Python
Evaluating Classification Models Performance
——————– Part 4: Clustering ——————–
K-Means Clustering
Hierarchical Clustering
——————– Part 5: Association Rule Learning ——————–
Apriori
Eclat
——————– Part 6: Reinforcement Learning ——————–
Upper Confidence Bound (UCB)
Thompson Sampling
——————– Part 7: Natural Language Processing ——————–
——————– Part 8: Deep Learning ——————–
Artificial Neural Networks
Convolutional Neural Networks
——————– Part 9: Dimensionality Reduction ——————–
Principal Component Analysis (PCA)
Linear Discriminant Analysis (LDA)
Kernel PCA
——————– Part 10: Model Selection & Boosting ——————–
Model Selection
XGBoost
Bonus Lectures

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2. Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp に Jose Portilla Udemyコース

“Learn how to use NumPy, Pandas, Seaborn , Matplotlib , Plotly , Scikit-Learn , Machine Learning, Tensorflow , and more!”

現時点では、以上の 568581+ 人がこのコースに登録しており、 119090+ レビュー.

講座の内容
Course Introduction
Environment Set-Up
Jupyter Overview
Python Crash Course
Python for Data Analysis – NumPy
Python for Data Analysis – Pandas
Python for Data Analysis – Pandas Exercises
Python for Data Visualization – Matplotlib
Python for Data Visualization – Seaborn
Python for Data Visualization – Pandas Built-in Data Visualization
Python for Data Visualization – Plotly and Cufflinks
Python for Data Visualization – Geographical Plotting
Data Capstone Project
Introduction to Machine Learning
Linear Regression
Cross Validation and Bias-Variance Trade-Off
Logistic Regression
K Nearest Neighbors
Decision Trees and Random Forests
Support Vector Machines
K Means Clustering
Principal Component Analysis
Recommender Systems
Natural Language Processing
Neural Nets and Deep Learning
Big Data and Spark with Python
BONUS SECTION: THANK YOU!

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3. Machine Learning & Deep Learning in Python & R に Start-Tech Academy Udemyコース

“Covers Regression, Decision Trees, SVM, Neural Networks, CNN, Time Series Forecasting and more using both Python & R”

現時点では、以上の 354495+ 人がこのコースに登録しており、 4896+ レビュー.

講座の内容
Introduction
Setting up Python and Jupyter Notebook
Setting up R Studio and R crash course
Basics of Statistics
Introduction to Machine Learning
Data Preprocessing
Linear Regression
Introduction to the classification Models
Logistic Regression
Linear Discriminant Analysis (LDA)
K-Nearest Neighbors classifier
Comparing results from 3 models
Simple Decision Trees
Simple Classification Tree
Ensemble technique 1 – Bagging
Ensemble technique 2 – Random Forests
Ensemble technique 3 – Boosting
Support Vector Machines
Support Vector Classifier
Support Vector Machines
Creating Support Vector Machine Model in Python
Creating Support Vector Machine Model in R
Introduction – Deep Learning
Neural Networks – Stacking cells to create network
ANN in Python
ANN in R
CNN – Basics
Creating CNN model in Python
Creating CNN model in R
Project : Creating CNN model from scratch in Python
Project : Creating CNN model from scratch
Project : Data Augmentation for avoiding overfitting
Transfer Learning : Basics
Transfer Learning in R
Time Series Analysis and Forecasting
Time Series – Preprocessing in Python
Time Series – Important Concepts
Time Series – Implementation in Python
Time Series – ARIMA model
Time Series – SARIMA model
Congratulations & About your certificate

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4. “Machine Learning, Data Science and Deep Learning with Python” に “Sundog Education by Frank Kane, Frank Kane, Sundog Education Team” Udemyコース

“Complete hands-on machine learning tutorial with data science, Tensorflow, artificial intelligence, and neural networks”

現時点では、以上の 166859+ 人がこのコースに登録しており、 27669+ レビュー.

講座の内容
“Getting Started
Statistics and Probability Refresher, and Python Practice
Predictive Models
Machine Learning with Python
Recommender Systems
More Data Mining and Machine Learning Techniques
Dealing with Real-World Data
Apache Spark: Machine Learning on Big Data
Experimental Design / ML in the Real World
Deep Learning and Neural Networks
Generative Models
Final Project
You made it!”

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5. Data Science and Machine Learning Bootcamp with R に Jose Portilla Udemyコース

Learn how to use the R programming language for data science and machine learning and data visualization!

現時点では、以上の 83152+ 人がこのコースに登録しており、 15164+ レビュー.

講座の内容
Course Introduction
Course Best Practices
Windows Installation Set-Up
Mac OS Installation Set-Up
Linux Installation
Development Environment Overview
Introduction to R Basics
R Matrices
R Data Frames
R Lists
Data Input and Output with R
R Programming Basics
Advanced R Programming
Data Manipulation with R
Data Visualization with R
Data Visualization Project
Interactive Visualizations with Plotly
Capstone Data Project
Introduction to Machine Learning with R
Machine Learning with R – Linear Regression
Machine Learning Project – Linear Regression
Machine Learning with R – Logistic Regression
Machine Learning Project – Logistic Regression
Machine Learning with R – K Nearest Neighbors
Machine Learning Project – K Nearest Neighbors
Machine Learning with R – Decision Trees and Random Forests
Machine Learning Project – Decision Trees and Random Forests
Machine Learning with R – Support Vector Machines
Machine Learning Project – Support Vector Machines
Machine Learning with R – K-means Clustering
Machine Learning Project – K-means Clustering
Machine Learning with R – Natural Language Processing
Machine Learning with R – Neural Nets
Machine Learning Project – Neural Nets
Bonus Section

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6. Introduction to Machine Learning for Data Science に David Valentine Udemyコース

“A primer on Machine Learning for Data Science. Revealed for everyday people, by the Backyard Data Scientist.”

現時点では、以上の 55859+ 人がこのコースに登録しており、 11895+ レビュー.

講座の内容
“Introduction
Core Concepts
Impacts, Importance and examples
The Machine Learning Process
How to apply Machine Learning for Data Science
Conclusion
Section 1 -Bonus course – Machine Learning in Python and Jupyter for Beginners
Section 2 -Bonus course – Machine Learning in Python and Jupyter for Beginners
Section 3 – Bonus course – Machine Learning in Python and Jupyter for Beginners
Section 4 – Bonus course – Machine Learning in Python and Jupyter for Beginners
Section 5 -Bonus course – Machine Learning in Python and Jupyter for Beginners
Section 6 – Bonus course – Machine Learning in Python and Jupyter for Beginners
Section 7 -Bonus course – Machine Learning in Python and Jupyter for Beginners
Bonus Content”

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7. The Complete Machine Learning Course with Python に “Codestars by Rob Percival, Anthony NG, Rob Percival” Udemyコース

“Build a Portfolio of 12 Machine Learning Projects with Python, SVM, Regression, Unsupervised Machine Learning & More!”

現時点では、以上の 30748+ 人がこのコースに登録しており、 5317+ レビュー.

講座の内容
Introduction
Getting Started with Anaconda
Regression
Classification
Support Vector Machine (SVM)
Tree
Ensemble Machine Learning
k-Nearest Neighbours (kNN)
Unsupervised Learning: Dimensionality Reduction
Unsupervised Learning: Clustering
Deep Learning
Appendix A1: Foundations of Deep Learning
Computer Vision and Convolutional Neural Network (CNN)

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8. Scala and Spark for Big Data and Machine Learning に Jose Portilla Udemyコース

“Learn the latest Big Data technology – Spark and Scala, including Spark 2.0 DataFrames!”

現時点では、以上の 29802+ 人がこのコースに登録しており、 5039+ レビュー.

講座の内容
Course Introduction
Scala IDE Options and Overview
Windows Scala and Spark Set-up and Installation
Mac OS Setup and Installation
Linux (Ubuntu) Setup and Installation
Scala Programming: Level One
Collections
Scala Programming: Level Two
Spark DataFrames with Scala
Introduction to Machine Learning
Regression with Spark
Classification with Spark
Model Evaluation
Clustering with Spark
PCA with Spark
DataBricks and Spark
BONUS SECTION: THANK YOU!

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9. Deep Learning Prerequisites: Linear Regression in Python に Lazy Programmer Inc. Udemyコース

“Data science, machine learning, and artificial intelligence in Python for students and professionals”

現時点では、以上の 29579+ 人がこのコースに登録しており、 5408+ レビュー.

講座の内容
Welcome
1-D Linear Regression: Theory and Code
Multiple linear regression and polynomial regression
Practical machine learning issues
Conclusion and Next Steps
Setting Up Your Environment (FAQ by Student Request)
Extra Help With Python Coding for Beginners (FAQ by Student Request)
Effective Learning Strategies for Machine Learning (FAQ by Student Request)
Appendix / FAQ Finale

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10. AWS Certified Machine Learning Specialty (MLS-C01) に Chandra Lingam Udemyコース

Hands on AWS ML SageMaker Course with Practice Test. Join Live Study Group Q&A!

現時点では、以上の 25814+ 人がこのコースに登録しており、 3134+ レビュー.

講座の内容
Introduction and Housekeeping
SageMaker Housekeeping
Machine Learning Concepts
Model Performance Evaluation
SageMaker Service Overview
SageMaker Service and SDK Changes
XGBoost – Gradient Boosted Trees
Invoke Model Endpoint from External Clients
Endpoint Changes with Zero Downtime
Emerging AI Trends and Social Issues
Cloud Security and Access Management
Principal Component Analysis (PCA)
Recommender Systems – Factorization Machines
Model Optimization and HyperParameter Tuning
Time Series Forecasting – DeepAR
Anomaly Detection – Random Cut Forest
Artificial Intelligence (AI) Services
S3 Data Lake Architecture – Data Consolidation
Deep Learning and Neural Networks
Bring Your Own Algorithm
Storage for Servers
AWS – Support Plans and Feedback
Databases on AWS
On-Premises usage and other technologies
Practice Exam – AWS Certified Machine Learning Specialty
Other Resources

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機械学習 の学習に関してよく寄せられる質問をいくつかご紹介します。

機械学習を習得するのにどのくらいかかりますか?

「機械学習 を習得するのにどのくらいの時間がかかりますか」という質問に対する答えは です。 . .場合によります。誰もが異なるニーズを持っており、誰もが異なるシナリオで作業しているため、ある人の答えは別の人の答えとはまったく異なる場合があります.

次の質問を考えてみてください: 何のために 機械学習 を学ぼうとしていますか?あなたの出発点はどこですか?あなたは初心者ですか、それとも 機械学習 の経験がありますか?どのくらい練習できますか? 1日1時間?週40時間? 機械学習に関するこのコースをチェックしてください.

機械学習 を学ぶのは簡単ですか、それとも難しいですか?

いいえ、機械学習 を学ぶことは、ほとんどの人にとって難しいことではありません。これをチェックして 学習方法のコース 機械学習 あっという間に!

機械学習を早く学ぶには?

機械学習を学ぶための最速の方法は、最初にこれを取得することです 機械学習コース, それから、学んだことはいつでも練習してください。 1日たった15分の練習でも構いません。一貫性が鍵.

機械学習 はどこで学べますか?

機械学習 を調べて学習したい場合は、Udemy が 機械学習 を学習するための最適なプラットフォームを提供します。これを確認してください。 学習方法のコース 機械学習 あっという間に!