¿Cómo es el curso de aprendizaje automático NPTEL?

En realidad, es el mejor en la India, pero recomiendo aprender de otros recursos como Andrew NG Machine Learning y algún otro curso en línea.

Puedo sugerirle los mejores cursos en línea de aprendizaje automático

Te sugiero los mejores cursos en línea de ML:

  • Machine Learning AZ ™: Python práctico y R en ciencia de datos

de este curso puedes aprender sobre:

Este curso es divertido y emocionante, pero al mismo tiempo nos sumergimos profundamente en Machine Learning. Está estructurado de la siguiente manera:

  • Parte 1: preprocesamiento de datos
  • Parte 2: Regresión: Regresión lineal simple, Regresión lineal múltiple, Regresión polinómica, SVR, Regresión de árbol de decisión, Regresión forestal aleatoria
  • Parte 3 – Clasificación: Regresión logística, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Clasificación del árbol de decisión, Clasificación aleatoria del bosque
  • Parte 4 – Agrupación: K-medias, agrupación jerárquica
  • Parte 5 – Aprendizaje de reglas de asociación: Apriori, Eclat
  • Parte 6 – Aprendizaje de refuerzo: límite de confianza superior, muestreo de Thompson
  • Parte 7 – Procesamiento del lenguaje natural: modelo de bolsa de palabras y algoritmos para PNL
  • Parte 8 – Aprendizaje profundo: redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales
  • Parte 9 – Reducción de dimensionalidad: PCA, LDA, Kernel PCA
  • Parte 10 – Selección y refuerzo del modelo: validación cruzada k-fold, ajuste de parámetros, búsqueda de cuadrícula, XGBoost

Además, el curso está repleto de ejercicios prácticos basados ​​en ejemplos en vivo. Entonces, no solo aprenderá la teoría, sino que también obtendrá práctica práctica para construir sus propios modelos.

Y como beneficio adicional, este curso incluye plantillas de código Python y R que puede descargar y usar en sus propios proyectos.

cursos en línea adicionales para ML:

libros de texto sugeridos para el aprendizaje automático (solo con fines de referencia)

  • Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn y TensorFlow: conceptos, herramientas y técnicas para construir sistemas inteligentes por Aurélien Géron
  • scikit-learn, un aprendizaje automático para principiantes absolutos: una introducción en inglés sencillo por Oliver Theobald

TODO LO MEJOR…..

Conceptualmente es muy bueno, pero carece de puntos de vista prácticos. Es más de teoría y menos de aplicación. pero bueno para construir su comprensión conceptual de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.

Saludos

Mohan Rai

https://www.imurgence.com/

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Asesoramiento en ciencia de datos

Divulgación: Soy el cofundador de Imurgence – Un Instituto de Capacitación en Análisis y Director en Simple & Real Analytics – Una empresa de productos Big Data / Analytics / Machine Learning

Bueno, es asombroso.

Aprenderá matemáticas detrás de cada algoritmo, así como la implementación de cada algoritmo en la biblioteca de aprendizaje scikit.

Tome el curso en serio y no se apresure a completarlo en 3 a 4 días. Tómese su tiempo para aclarar todos y cada uno de los conceptos, implemente los algoritmos en 2–3 tipos diferentes de conjuntos de datos y la práctica práctica más importante .

Cuando estaba haciendo mi ingeniería, solía seguir mucho estos videos de NPTEL. Estos videos nos ayudan a comprender ciertos conceptos. Hay profesores del IIT superior que cubren los temas con numerosos ejemplos. Es tan útil que incluso nuestros maestros de ingeniería solían tocar esas conferencias en el aula para cubrir algunos temas.

  • El aprendizaje automático se está apoderando del mundo y, con eso, existe una creciente necesidad entre las empresas de que los profesionales conozcan los entresijos del aprendizaje automático
  • Se espera que el tamaño del mercado de aprendizaje automático crezca de USD 1.03 mil millones en 2016 a USD 8.81 mil millones en 2022, a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 44.1% durante el período de pronóstico

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