¿Cuál es el valor de un curso de Coursera sobre aprendizaje automático por Andrew Ng para solicitar una maestría en Estados Unidos en las 20 mejores universidades?

Creo que los cursos de Coursera son excelentes, pero con cualquier curso de aprendizaje en línea, no estoy seguro de cuán útil sería tener un certificado de Coursera completo en un currículum o solicitud de estudios de posgrado. La razón es que los cursos de autoformación en línea son tan nuevos que las formas más tradicionales de capacitación académica no saben cómo incorporarlos en los factores reales para aceptar / rechazar a los estudiantes de maestría potenciales. (Por favor, no me cite sobre esto, sé relativamente poco sobre los procesos de admisión).

Perdóname por ser audaz, pero parece que probablemente estés tomando estos cursos en línea por las razones equivocadas si los estás usando como un refuerzo de currículum. Alternativamente, si está seriamente interesado en el aprendizaje automático y las matemáticas, creo que el entusiasmo / deseo / pasión se mostrará en su declaración personal y en sus recomendaciones. En última instancia, lo que determina su éxito en su área o disciplina es su disposición a aprender habilidades y técnicas para promover no solo su propio conocimiento, sino también para agregar a las áreas de investigación existentes. Si está realmente apasionado / entusiasmado por resolver un problema o contribuir a un campo en crecimiento / existente con las habilidades que espera adquirir a través de este curso en línea, se podría argumentar que es más emocionante y atractivo que uno que toma un curso en línea simplemente como un refuerzo de curriculum vitae. Cualquiera puede tomar clases, pero tomar la iniciativa de aprender de forma independiente nuevos temas y habilidades porque cree que mejorará su educación o su trabajo es definitivamente algo valorado por cualquier programa de posgrado.

No creo que te ayude mucho. Como este curso está diseñado para comprender los fundamentos y la experiencia práctica de los algoritmos elementales utilizados en el aprendizaje automático.
El programa de maestría en las mejores universidades de EE. UU. Se divide en dos categorías por investigación y por curso. El primero espera que tenga alguna exposición a la investigación y el segundo espera que tenga algunos problemas industriales.
Como los algoritmos con los que trata en el curso son de naturaleza embrionaria, no cuenta para la investigación y los conjuntos de datos son muy simples y mucho menos complejos que los conjuntos de datos del mundo real, de nuevo, no ayuda mucho.

Entonces, el truco es llevar estos proyectos a la investigación y al nivel de proyectos de datos industriales / reales. Tome grandes conjuntos de datos, aplique algoritmos más complejos y, si es posible, verifique los enfoques recientes desarrollados por los investigadores e impleméntelos también.
Un análisis comparativo de algoritmos recientes en conjuntos de datos del mundo real será un buen proyecto. Si tienes suerte y tienes un talento raro, prueba ideas nuevas y sensatas para vencer a los algoritmos recientes. Eso le permitirá publicar un artículo y definitivamente lo pondrá al borde.
Buena suerte !!!

Cero, lo más probable. Pase su tiempo investigando y presentando en conferencias en su lugar. O tomar un curso de posgrado en matemáticas o ciencias de la computación. Esto ayudará a su aplicación en un grado mucho mayor que un curso en línea, particularmente para los mejores programas de posgrado.

  • No mucho. Agregar porcentaje para un curso individual es un detalle innecesario. A menos que desee llenar el espacio vacío en su currículum.
  • Tome algunos proyectos y complételos por pequeños que sean. Subirlos en GitHub. Eso te ayudará a largo plazo. ¡Buena suerte!

Esto lo convertirá en un candidato preferible frente a aquellos que absolutamente no tienen idea al respecto. Pero la experiencia real siempre tendrá su valor, así que le sugiero que tome el curso y luego intente implementarlo, cree algunos proyectos utilizando su conocimiento.

More Interesting

Yoshua Bengio: ¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje neural?

¿Cuántas imágenes necesita un buen sistema de aprendizaje automático para aprender un nuevo concepto?

¿Se puede trabajar en Machine Learning con un doctorado en estadísticas?

¿Los modelos de aprendizaje automático en automóviles sin conductor utilizan aprendizaje supervisado, no supervisado o de refuerzo?

¿Cuál es el lugar de las redes neuronales en una arquitectura más amplia de cognición mecánica?

¿Por qué el aprendizaje en estructuras de datos complejas (gráficos, árboles, etc.) está tan poco representado en el aprendizaje automático?

¿En qué año se desplaza una creciente masa de empleos a través de la automatización en los Estados Unidos?

¿Cómo debo explicar el modelo matemático de la red neuronal con ejemplos adecuados?

¿Pueden los algoritmos de aprendizaje automático de análisis de datos reemplazar el trabajo realizado por los científicos de datos?

¿Qué debo hacer si determino que los resultados de mi conjunto de datos de entrenamiento difieren mucho de los resultados de mi conjunto de datos de prueba?

¿Cómo calcular la precisión y recuperación generales? ¿Obtengo la precisión y la recuperación de cada clase y obtengo el promedio

Soy un hombre de 25 años que estudió CS, aprendizaje automático y minería de datos para mi maestría. Mi verdadera pasión radica en la música y los viajes. He estado sin trabajo durante 7 a 8 meses, solicito un doctorado en ML y música, y mi papá quiere que consiga un trabajo. ¿Qué debo hacer?

¿El aprendizaje por refuerzo con redes neuronales profundas implica descenso de gradiente y propagación hacia atrás?

¿Cuál es el mejor foro de red neuronal en Internet?

¿Por qué debería obtener el doble de RAM que la memoria total de mi GPU para construir una plataforma de aprendizaje profundo?