¿Cuáles son las diferencias en profundidad, amplitud y rigor entre 6.036 Introducción al aprendizaje automático – MIT, y el curso del Curso de aprendizaje automático de Andrew Ng?

Voy a llamar a los cursos MIT y Coursera. Tengo los siguientes comentarios sobre ambos

Profundidad – MIT 1 Coursera 0

  • MIT: hay derivaciones muy claras, el análisis en profundidad de cómo funcionan las cosas y las matemáticas es muy conciso.
  • Coursera – Este es un curso introductorio. Explica conceptos, pero deja de lado los detalles de bajo nivel. Esto es justo, ya que este es un módulo para principiantes

Amplitud – MIT 1 Coursera 1

  • Coursera – ¡Guau! ¡Andrew Ng ha hecho un trabajo impresionante al cubrir una amplia gama de temas, desde la regresión lineal a la PCA a los sistemas de recomendación y el filtrado colaborativo!
  • MIT: está más centrado en IA, búsqueda de optimización, redes neuronales, etc.

Rigor – MIT 2 Coursera 2 (Ambos ganan este)

  • MIT: tiene rigor matemático. Personalmente me encantó la derivación del respaldo para una sola unidad. Fue demasiado perfecto!
  • Coursera: proporciona implementación y práctica para algoritmos de aprendizaje automático. Ya no son solo máquinas de caja negra. Usted codifica el descenso de gradiente, el apoyo de espalda, etc.

¡Aqui tienes! Si está más fascinado por las matemáticas y las derivaciones, más información sobre por qué y qué sigue con MIT. Si usted es una persona a la que le encanta ensuciarse las manos e implementar rápidamente y estar al día con lo básico, ¡Coursera es el camino a seguir!