最も役に立った機械学習に関する10の無料オンラインコース

  • 2019.10.18
  • AI
最も役に立った機械学習に関する10の無料オンラインコース

1.最も役に立った機械学習に関する10の無料オンラインコースまとめ

・FastAIのJeremy HowardさんがTwitterで紹介してたまとめの意訳
・英語の授業ですがどんなコースが評価されてるかの目安として
・良い評判を聞いた事のあるコースはやっぱり言及されてます

2.評判の良い無料の機械学習オンライン授業

以下、FastAIのJeremy HowardさんがTwitterで紹介していたChip Huyenさんの投稿の意訳です。元著者は順番通りに受けるべきと強調しているのですがJeremy Howardさんは最初の2つは理論よりなので、ある程度、学習が軌道に乗ってからの方が良いのではないかとの意見でした。なんとなくですが、元著者のChip Huyenさんは最後のオチとして順番を強調していたのではないかと思います。

このスレッドは、私にとって最も役に立った機械学習に関する10の無料オンラインコースを組み合わせたものです。順番に習得する必要があります。

(1)スタンフォード大学オンライン講座の確率と統計
この自習型コースでは、機械学習の4つの基本的な側面(探索的データ分析、データの生成、確率、推論)にまたがる確率と統計の基本概念を扱っています。

(2)MITの線形代数
伝説的なGilbert Strang教授が私が見た中で最高の線形代数コースを伝授してくれます。

(3)CS231N:スタンフォード大学の視覚認識のための畳み込みニューラルネットワーク
理論と実践のバランスが取れています。メモは、難しい概念を説明する視覚化でうまく書かれています。バックプロパゲーション、損失、正則化、ドロップアウト、バッチノルム

(4)fastaiによるコーダー向けの実用的なディープラーニング
このハンズオンコースでは、物事を作って実行することに焦点を当てています。MLの@jeremyphowardおよび@math_rachelによる最新のベストプラクティスに関する有益な議論のフォーラムもあります。

(5)CS224N:スタンフォード大学の深層学習による自然言語処理
NLPに興味がある人のための必修コース。このコースは良く考えられた構成で、上手な教え方で、最新の研究で更新されています。アメイジングな授業です

(6)Courseraによる機械学習
もともとスタンフォード大学で教えていたAndrew Ngのコースは、おそらく世界で最も人気のある機械学習コースです。そのCourseraバージョンは、執筆時点で250万人以上が登録しています。

(7)Courseraによる確率的グラフィカルモデルの専門化
小規模なコンセプトを1つずつ紹介するほとんどのAIコースとは異なり、このコースはAIにトップダウンアプローチで取り組みます。それはあなたに、何をやるためにMLを学ぶのかを改めて考えさせます。

(8)DeepMindによる強化学習の概要
RLは難しいですが、David Silverが助けに来てくれています。このコースでは、世界有数の専門家の1人が指導する直感的な説明と楽しい例を使用して、RLの優れた紹介を行います。

(9)フルスタックディープラーニングブートキャンプ
ほとんどのコースは、モデルのトレーニングと調整の方法のみを教えています。
これは、モデルをAからZに設計、トレーニング、展開する方法を示す唯一の例です。

(10)データサイエンスコンペティションに勝つ方法:Courseraのトップカグラーから学ぶ
十分機械学習を習得したらKaggleに戻って履歴書のために機械学習の実績と経験を積んで、お金を稼ぐ。

3.最も役に立った機械学習に関する10の無料オンラインコース関連リンク

1)threadreaderapp.com
This thread is a combination of 10 free online courses on machine learning that I find the most helpful. They should be taken in order.

2)online.stanford.edu
Probability and Statistics

3)ocw.mit.edu
Linear Algebra

4)www.youtube.com
CS231N 2017 PlayList
CS224N Natural Language Processing with Deep Learning PlayList
RL Course by David Silver

5)course.fast.ai
Practical Deep Learning for Coders, v3

6)www.coursera.org
machine-learning
Probabilistic Graphical Models
How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers

7)fullstackdeeplearning.com
Spring 2019 Full Stack Deep Learning Bootcamp