9 meilleurs cours de Machine Learning pour accélérer votre carrière [2023]

Si les données sont quelque chose qui vous intrigue, alors entrer dans le Machine Learning est sans aucun doute une carrière enrichissante parce que le monde d'aujourd'hui fonctionne sur les données, ce qui entraîne une demande croissante de Data Scientists et d'experts en Machine Learning.

Selon Indeed, le salaire de base moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique aux États-Unis est de 152 466 dollars, et si vous travaillez pour de grandes marques comme eBay, Snap Inc. ou Cruise, il peut dépasser les 200 000 dollars par an.

Selon le rapport Emplois d'avenir publié par le Forum économique mondial, l'apprentissage automatique devrait être l'une des compétences les plus demandées au monde jusqu'en 2025.

Vous vous demandez où apprendre l'apprentissage automatique ? Je sais que le défilement ne s'arrête pas lorsque vous cherchez une feuille de route pour apprendre l'apprentissage automatique ou des ressources pour apprendre la science des données sur Google.

Cependant, il est essentiel de suivre un cours bien organisé pour apprendre n'importe quelle compétence afin de la maîtriser efficacement, et l'apprentissage automatique n'est pas différent. J'ai donc dressé une liste des meilleurs cours de Machine Learning pour apprendre auprès d'experts.

Comment tirer le meilleur parti de votre cours en ligne ?

Si vous choisissez d'apprendre en ligne, ces conseils valent la peine d'être suivis.

Motivation personnelle : L'apprentissage en ligne exige une grande autodiscipline pour suivre le cours jusqu'au bout. Étant donné que les cours en ligne ne sont pas soumis à l'obligation de rendre des comptes comme les cours traditionnels, je vous suggère de rester responsable de vos progrès pour vous lancer dans l'apprentissage.

Vous pouvez y parvenir en partageant vos progrès avec les autres, par exemple en publiant vos réalisations sur les médias sociaux ou en parlant à vos amis de vos progrès dans le cours.

Participez à la discussion : Parlez de vos apprentissages à vos camarades de classe et demandez-leur quelles sont les erreurs qu'ils ont commises en suivant le cours et quelles sont leurs suggestions s'ils sont en avance dans le cours. Cela vous aidera à éviter les pièges courants de l'apprentissage et à maîtriser la matière plus rapidement.

Posez des questions : Certains cours en ligne sont assortis de séances de levée de doutes, tandis que d'autres vous fournissent l'adresse électronique d'un instructeur pour le contacter en cas de questions. Soyez un apprenant actif et demandez de l'aide si vous êtes bloqué sur un devoir à résoudre ou un concept à assimiler.

Gestion du temps : Se fixer des objectifs à court terme est un moyen d'atteindre votre destination. Fixez-vous donc des objectifs hebdomadaires et déterminez la quantité exacte de travail à effectuer chaque jour. Vous pourrez ainsi suivre vos progrès et terminer le cours à temps.

Développez les compétences et les connaissances nécessaires à l'industrie grâce à l'un des meilleurs cours en ligne sur l'apprentissage automatique. Découvrez ces cours dès maintenant !

Spécialisation en apprentissage automatique

Construisez une base solide des fondamentaux de l'IA et explorez les compétences pratiques de l'apprentissage automatique avec cette spécialisation ML offerte par Stanford sur Coursera.

Elle est enseignée par Andrew Ng, fondateur de DeepLearning.AI et cofondateur de Coursera. En outre, il est professeur à l'Université de Stanford. Je pense que sa seule bio peut vous convaincre de vous inscrire à ce cours.

Cette spécialisation est un programme de 3 cours, commençant par Supervised Machine Learning, qui vous enseigne les algorithmes de base et dérivés de l'apprentissage supervisé, ouvrant la voie à une base solide dans l'apprentissage supervisé.

Sur cette base, le cours suivant porte sur les algorithmes avancés et se concentre sur la construction de réseaux neuronaux et de modèles multi-classes. Enfin, le dernier cours - Apprentissage automatique non supervisé - se penche sur le clustering et vous aide à construire des systèmes de recommandation.

Ce que vous apprendrez ?

• La régression
• La classification
• Algorithmes avancés d'apprentissage automatique
• Réseau de neurones artificiels
• Systèmes de recommandation
• Tensorflow

Apprentissage automatique avec Python

Apprentissage automatique avec P ython d'IBM vous apprendra divers algorithmes d'apprentissage automatique et leurs implémentations en Python.

Ce cours fait partie des principaux programmes de certification IBM sur la science des données, y compris Professionnel de la science des données IBM et Professionnel IBM AI. Saheed Aghabozorgi, Sr Data Scientist (expert en développement de méthodes analytiques avancées) chez IBM, et Joseph Santarcangelo, Data Scientist chez IBM, sont les instructeurs de ce cours.

Avec une note globale de 4,7 sur 5 de plus de 13k apprenants, ce meilleur cours de Machine Learning est un choix de premier ordre pour de nombreux étudiants et passionnés de données.

Grâce au dernier module du cours, vous aurez l'occasion d'acquérir une expérience pratique à travers le projet inclus dans le cours.

Ce que vous apprendrez ?

• Apprentissage automatique
• Python
• SciPy et scikit-learn
• Régression
• Classification
• Regroupement hiérarchique

Introduction à l'apprentissage automatique

Introduction àl'apprentissage automatique couvre tout ce qu'un débutant ou un professionnel intermédiaire des données devrait savoir.

Ce cours d'introduction fait partie du nanodiplôme Analyste de données d'Udacity. Alors, suivez ce cours gratuit et le meilleur cours sur l'apprentissage automatique pour décider si le nanodiplôme vaut la peine que vous y consacrez du temps et de l'argent.

Ce cours est un ensemble complet qui vous guide dans le cycle de vie de l'apprentissage automatique de bout en bout, y compris l'investigation des données, l'extraction des caractéristiques pertinentes, le choix du meilleur algorithme de ML et le test de la performance du modèle.

L'avantage est que le cours ne se contente pas de vous présenter des théories et d'attendre que vous les absorbiez comme une éponge, mais vous montre plutôt des cas d'utilisation pratiques pour l'apprentissage intuitif.

Ce que vous apprendrez ?

• Naive Bayes
• Machines à vecteur de support
• Arbres de décision
• Régression
• Valeurs aberrantes
• Regroupement
• Mise à l'échelle des caractéristiques

Apprentissage automatique en production

Introduction à l'apprentissage automatique dans la production est le premier cours de la spécialisation MLops, dans laquelle chaque cours se concentre sur chaque aspect du déploiement de modèles de ML en production.

Il est important de comprendre l'apprentissage automatique et la science des données, mais une mise à l'échelle efficace de votre travail en production vous donnera un avantage concurrentiel. Si vous aimez les données et le déploiement, ce cours est peut-être celui que vous recherchez.

Le cours est plus axé sur les systèmes de déploiement ML et la création de modèles stratégiques qui fonctionnent de manière transparente en production. Vous verrez également comment construire et faire fonctionner des systèmes de ML intégrés en production à un coût minimal et avec une efficacité maximale.

Vous vous souvenez d'Andrew Ng ? l'auteur du cours de spécialisation en ML de cette liste. Vous serez heureux d'apprendre que le même expert en données a également enseigné ce cours.

Ce que vous apprendrez ?

• Cycle de vie et déploiement du ML
• Sélection de modèles et stratégies d'entraînement
• Évaluation des modèles
• Dérive des concepts
• Base du modèle
• Défis liés au déploiement
• Conception et délimitation du projet

Python pour la science des données et la ML

Udemy est la plateforme d'apprentissage en ligne la plus populaire et la plus abordable, avec plus de 50 millions d'apprenants dans le monde.

Lorsque vous recherchez le meilleur cours de Machine Learning sur Udemy, Python pour la science des données et ML Bootcamp arrive sans aucun doute en tête des résultats.

Il s'agit d'un cours de 25 heures créé par Jose Portilla, responsable de la science des données chez Pierian Training. Il est intéressant de noter que certains employés de Salesforce, Starbucks et McKinsey sont ses étudiants.

Le cours vous initie à la programmation Python, puis à l'analyser et à la visualisation des données à l'aide de Python et enfin aux principaux algorithmes d'apprentissage automatique, en mettant chacun en œuvre dans un cas d'utilisation pratique.

Ce que vous apprendrez ?

• La programmation Python
• Pandas pour l'analyse de données
• Seaborn pour les visualisations
• Implémentation d'algorithmes de ML
• PNL
• Réseaux neuronaux
• Introduction au big data

Cours accéléré sur l'apprentissage automatique

Les bases des mathématiques et la syntaxe Python suffisent à lancer cet excellent cours accéléré sur l'apprentissage automatique dispensé par les développeurs de Google.

Vous ne verrez pas un seul instructeur apparaître dans chaque module du cours. Au lieu de cela, une équipe de 2 à 3 experts de Google fournit le contenu, leur permettant d'enseigner leurs domaines d'expertise dans ce vaste champ de l'apprentissage automatique.

Le cours est un ensemble de 15 heures comprenant 25 leçons, 30 devoirs et des études de cas du monde réel avec des visuels interactifs. Ainsi, dans ce cours, vous utiliserez l'apprentissage automatique en l'appliquant en temps réel à diverses études de cas et à des exercices pratiques.

Cette plateforme d'apprentissage Google Developers vous offre non seulement des cours avancés pour résoudre une variété de problèmes d'apprentissage automatique, mais comprend également des cours spécialisés pour les arbres de décision, le clustering, les systèmes de recommandation, la classification d'images, etc,

Ce que vous apprendrez ?

• Concepts de l'apprentissage automatique
• Algorithmes d'apprentissage automatique
• Études de cas réels
• Techniques d'ingénierie en ML

Apprentissage automatique CS229

Apprentissage automatique CS229 est un programme académique intensif de 2-3 mois de la Stanford School of Engineering qui vous coûtera entre $4k et $6k.

Comme il s'agit d'un cours en direct, vous n'apprendrez pas seulement les concepts classiques de ML, mais aussi les recherches récentes sur le Machine Learning et les dernières implémentations dans le monde réel.

Au moment de la rédaction de cet article, Tengyu Ma, professeur adjoint d'informatique et de statistiques à Stanford, et Christopher Ré, professeur associé au Stanford AI Lab, sont les instructeurs.

Les prérequis sont un peu plus élevés pour ce cours. Vous devez être titulaire d'un baccalauréat et avoir une moyenne générale supérieure à 3. Il est également préférable de savoir programmer en Python et d'avoir une connaissance de base de Numpy et Pandas. De plus, des connaissances en calcul, en algèbre et en probabilités sont nécessaires pour saisir rapidement la profondeur des concepts expliqués.

Ce que vous apprendrez ?

• Apprentissage supervisé
• Regroupement
• Reconnaissance statistique des formes
• Réduction de la dimensionnalité
• Réseaux neuronaux
• Applications réelles de l'apprentissage automatique

Fondements de l'apprentissage automatique

Fondements de l'apprentissage automatique est un cours en sept modules de l'Université de Washington qui commence par une solide introduction à l'apprentissage automatique et à la façon dont il transforme le monde, puis entre dans les techniques de base avec la régression, continue avec le clustering et se termine par un module dédié à l'apprentissage en profondeur (Deep learning).

Emily Fox, Amazon Professor of Machine Learning à l'Université de Washington, est l'instructrice principale et sera présente tout au long de ce cours.

À la fin de ce cours, vous apprendrez à extraire des caractéristiques au niveau de la maison, à analyser les sentiments à partir des commentaires des clients, à recommander des produits, à effectuer une recherche efficace d'images, et bien d'autres choses encore, en construisant un système d'apprentissage automatique de prédiction de la maison dans le monde réel. Vous pouvez appliquer ces connaissances à un large éventail de problèmes d'apprentissage automatique et les résoudre facilement.

Cependant, l'installation et l'utilisation de Graphlab ont représenté un défi pour de nombreux apprenants. De plus, la version de Python utilisée dans ce cours est maintenant dépassée, ce qui entraîne des problèmes de compatibilité.

Ce que vous apprendrez ?

• Les bases de Python
• Concepts d'apprentissage automatique
• Apprentissage en profondeur
• Regroupement
• Systèmes de recommandation

Science des données : Apprentissage automatique

Lecours Data Science de Harvard vous enseigne l'apprentissage automatique en vous guidant à travers toutes les phases de la construction d'un système de recommandation de films. Ce cours fait partie du programme de certification professionnelle en science des données de Harvard.

Vous découvrirez les données d'entraînement, l'établissement de relations prédictives, les cas de surentraînement, la validation croisée, et bien plus encore. Cela vous aidera à développer votre intuition pour créer des systèmes de recommandation pour les plateformes de commerce électronique, les plateformes de streaming OTT, les nouveaux sites web, etc,

Cette formation vous coûtera environ 100 $ avec un accès illimité aux supports de cours. Cette formation vous coûtera environ 100 $ avec un accès illimité aux supports de cours. Cependant, elle est proposée avec une édition gratuite qui vous donne un accès limité aux supports de cours et ne comporte pas d'évaluations notées pour tester vos progrès.

Rafael Irizarry, professeur de biostatistique à l'université de Harvard, a enseigné ce cours.

Ce que vous apprendrez ?

• Algorithmes d'apprentissage automatique
• Analyse en composantes principales
• Régularisation
• Système de recommandation de films
• Validation croisée

Mot de la fin

Maîtriser l'apprentissage automatique est un défi mais réalisable avec la liste des meilleurs cours d'apprentissage automatique mentionnés dans cet article. Que vous soyez un débutant qui souhaite acquérir les bases de l'apprentissage automatique ou un ingénieur en apprentissage automatique qui cherche à améliorer ses compétences, cette liste vous couvre.

Cependant, si vous êtes sérieux au sujet de la construction d'une carrière en ML, ne vous arrêtez pas à la fin du cours. Mettez en œuvre les connaissances acquises dans le cadre du cours dans des projets. En outre, tenez-vous au courant de la technologie en vous plongeant dans des articles de recherche.

Vous pouvez également consulter ces ressources PyTorch pour améliorer vos compétences en matière de données.