Machine Learning (Máy học) là một phần của trí tuệ nhân tạo, nó liên quan đến các máy tính có khả năng hiểu cách thực hiện các tác vụ khác nhau mà không cần được lập trình cụ thể để làm như vậy. Nói cách khác, đó là nghiên cứu các thuật toán máy tính có thể tự động cải thiện bằng cách thực hiện các tác vụ khác nhau.
Học máy có liên quan nhiều đến các nghiên cứu khác như thống kê tính toán, tối ưu hóa toán học, khai thác dữ liệu, phân tích dữ liệu học không giám sát, phân tích dự đoán và nhiều lĩnh vực khác. Điều đó nói rằng, khi tìm kiếm các khóa học machine learning của MIT, bạn cũng có thể bắt gặp những lĩnh vực liên quan này. Không cần phải nói, bạn chắc chắn nên kiểm tra chúng để hiểu sâu hơn.
Bây giờ, hôm nay chúng ta sẽ xem xét các khóa học machine learning của MIT được đề xuất nhiều nhất có sẵn trực tuyến. Vui lòng xem nhanh các khóa học mà chúng ta sẽ thảo luận để hiểu Machine Learning là gì (hay học máy là gì):
- Chương trình MicroMasters® Program trong Thống kê học và Khoa học dữ liệu
- Máy học với Python: từ các mô hình tuyến tính đến học sâu
- Máy học trong Chăm sóc sức khỏe
- Xác suất tính toán và suy luận
- Khoa học dữ liệu hợp tác cho chăm sóc sức khỏe
- Phân tích dữ liệu: Mô hình thống kê và tính toán trong ứng dụng
- Cơ bản về thống kê
Trước khi đi sâu vào các khóa học machine learning của MIT tốt nhất, hãy cùng xem lý do tại sao bạn nên chọn các lớp học trực tuyến.
Mục lục
- 1. Các khóa học machine learning của MIT: Tại sao nên học các khóa học MIT trực tuyến?
- 2. Chương trình MicroMasters® Program trong Thống kê học và Khoa học dữ liệu (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 3. Máy học với Python: từ các mô hình tuyến tính đến học sâu (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 4. Máy học trong Chăm sóc sức khỏe
- 5. Xác suất tính toán và suy luận (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 6. Khoa học dữ liệu hợp tác cho chăm sóc sức khỏe (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 7. Phân tích dữ liệu: Mô hình thống kê và tính toán trong ứng dụng (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 8. Cơ bản về thống kê (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 9. Tại sao chọn edX?
- 10. Kết luận
Các khóa học machine learning của MIT: Tại sao nên học các khóa học MIT trực tuyến?
Machine Learning là gì? Hay học máy là gì? Machine Learning (Học máy) có thể giúp mọi người tạo các thuật toán cần thiết dễ dàng hơn khi thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn. Đó là bởi vì máy có khả năng phát triển thuật toán của riêng nó.
Phiếu giảm giá mới nhất EXCLUSIVE 25% OFF được tìm thấy:
EXCLUSIVE 25% OFF
On DataCamp Subscriptions
Follow the Datacamp promo code link & get an exclusive 25% OFF Datacamp subscriptions. Act now while the offer is still available!
Hiện nay, có nhiều cách tiếp cận đối với học máy, bao gồm học có giám sát, học không giám sát, học tăng cường và các phương pháp khác. Để hiểu rõ hơn về từng cách tiếp cận này cũng như các thông tin liên quan khác, điều quan trọng là chọn các khóa học machine learning được xếp hạng hàng đầu.
Rõ ràng là khi nói đến học máy, cơ sở học tập truyền thống không phải là lựa chọn duy nhất của bạn, bạn thực sự có thể tìm thấy một số khóa học machine learning của MIT được đánh giá tốt nhất trực tuyến.
Giờ đây, Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) được thành lập vào năm 1861 và được đặt tại Cambridge, Massachusetts. Không cần phải nói, đây là một trong những cơ sở giáo dục đại học có uy tín nhất mà nhiều người trẻ muốn trở thành một phần của nó. Có 97 người đoạt giải Nobel, 26 người đoạt giải Turing và 8 người đoạt Huy chương Fields trong số các nhà nghiên cứu, cựu sinh viên và giảng viên của MIT.
Mặc dù MIT là một tổ chức đào tạo bậc cao đáng kinh ngạc, nhưng tỷ lệ chấp nhận của nó chỉ là 6,7%. Đó là lý do đầu tiên để chọn các khóa học machine learning của MIT trực tuyến. Các lớp học trực tuyến có thể truy cập theo nghĩa đen cho tất cả mọi người, miễn là bạn có một máy tính có kết nối internet. Không cần phải chứng minh kiến thức của bạn trong lĩnh vực này, thực hiện các bài kiểm tra khó, v.v..., bạn có thể chỉ cần chọn một khóa học và bắt đầu học.
Ngoài ra, bạn không cần phải lo lắng về việc thiếu kinh nghiệm hoặc kiến thức vì các khóa học machine learning của MIT trực tuyến phù hợp với hầu hết mọi người, bao gồm cả sinh viên trình độ trung cấp mới bắt đầu và người học nâng cao. Tất nhiên, các chuyên gia cũng có thể đăng ký nếu họ muốn làm mới kiến thức của mình trong một lĩnh vực cụ thể.
Một lý do khác để chọn các khóa học machine learning của MIT trực tuyến là giá cả. Học tại MIT tốn khoảng 70.000 đô la mỗi năm, tuy nhiên, các khóa học trực tuyến có giá cả phải chăng hơn rất nhiều. Trên thực tế, bạn sẽ có thể đăng ký một số khóa học machine learning của MIT được xếp hạng hàng đầu trên edX hoàn toàn miễn phí, không có phí ẩn.
Hơn nữa, giáo dục truyền thống đòi hỏi nhiều thời gian rảnh rỗi. Điều đó không chỉ liên quan đến việc bạn phải tuân theo một lịch trình nghiêm ngặt mà còn liên quan đến việc lái xe đến và đi từ các lớp học. Bây giờ, khi nói đến các khóa học trực tuyến, trong hầu hết các trường hợp, bạn có thể học theo tốc độ của riêng mình. Điều này có nghĩa là bạn không phải điều chỉnh lịch trình của mình, chỉ cần đăng ký tham gia các lớp học bất cứ khi nào bạn có thời gian. Ngoài ra, hãy nhớ rằng bạn có thể học hỏi từ sự thoải mái trong ngôi nhà của mình.
Không thể phủ nhận rằng lựa chọn các khóa học machine learning của MIT trực tuyến là cách tốt nhất. Giờ thì đã rõ, hãy cùng xem các tùy chọn được xếp hạng cao nhất!
Những tìm kiếm được yêu thích nhất
Tìm kiếm thông tin chuyên sâu hơn về các chủ đề liên quan? Chúng tôi đã tập hợp các bài viết tương tự để bạn tiết kiệm thời gian. Hãy xem!
Chương trình MicroMasters® Program trong Thống kê học và Khoa học dữ liệu (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Nền tảng: edX
- Thời lượng: 1 năm 2 tháng
- Giá: MIỄN PHÍ
- Chứng chỉ: 79$
- Trình độ: Giới thiệu
- Đăng ký TẠI ĐÂY
Lựa chọn đầu tiên mà tôi muốn thảo luận không phải là một khóa học đặc biệt, nó thậm chí còn tốt hơn. Chương trình MicroMasters® Program trong Thống kê học và Khoa học dữ liệu do MIT cung cấp sẽ cung cấp cho bạn kiến thức chuyên sâu nhất về thống kê học máy và khoa học dữ liệu. Tất cả các lĩnh vực này đều có rất liên quan, vì vậy việc có kiến thức về tất cả chúng có thể cung cấp cho bạn những khả năng tuyệt vời.
Chương trình bao gồm 5 khóa học ở cấp độ sau đại học, bao gồm Xác suất - Khoa học về sự không chắc chắn và dữ liệu; Cơ bản về Thống kê; Học máy với Python từ Mô hình tuyến tính đến Học máy; Kỳ thi hàng đầu về Thống kê và Khoa học Dữ liệu. Ngoài ra, bạn sẽ cần chọn một trong các khóa học sau: Phân tích dữ liệu trong Khoa học xã hội-Đánh giá kiến thức của bạn, hoặc Phân tích dữ liệu: Mô hình thống kê và tính toán trong ứng dụng. Vì mỗi khóa học này đều rất được khuyến khích nên hôm nay chúng ta sẽ thảo luận riêng về một vài khóa học trong số đó.
Bây giờ, vì đây là một chương trình mở rộng, bạn sẽ có thể hoàn thành nó trong vòng 1 năm 2 tháng khi học khoảng 10-14 giờ mỗi tuần. Mặc dù nó khá linh hoạt, nhưng các bài kiểm tra và các bài tập khác nhau có thời hạn cụ thể mà bạn cần phải tuân theo. Hiện tại, chương trình có giá 1,350$. Vì bạn sẽ có được những kiến thức quý giá có thể áp dụng trong các tình huống thực tế, nên chương trình này hoàn toàn xứng đáng với giá tiền.
Trong khóa học machine learning của MIT trực tuyến này, bạn sẽ có nhiều người hướng dẫn, bao gồm Regina Barzilay, Eren Can Kizildag, Dimitri Bertsekas, Esther Duflo và những người khác. Tất cả họ đều làm việc tại MIT và có chuyên môn về học máy, trí tuệ nhân tạo và các lĩnh vực tương tự khác. Không cần phải nói, họ sẽ cung cấp cho bạn chương trình đào tạo chất lượng hàng đầu.
Bây giờ, sau khi hoàn thành Chương trình MicroMasters về Thống kê và Khoa học Dữ liệu, bạn sẽ học:
- Kiến thức cơ bản về học máy, thống kê và khoa học dữ liệu.
- Khả năng thực hiện phân tích Phân tích dữ liệu lớn và đưa ra các dự đoán theo hướng dữ liệu thông qua mô hình xác suất và suy luận thống kê.
- Khả năng trích xuất thông tin có ý nghĩa cho việc ra quyết định bằng cách xác định và triển khai các phương pháp luận và mô hình phù hợp.
- Có được kiến thức cần thiết để bắt đầu sự nghiệp trong khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu và các lĩnh vực tương tự khác.
- Phát triển và xây dựng các thuật toán học máy để trích xuất thông tin quan trọng từ những gì ban đầu có vẻ là dữ liệu phi cấu trúc.
Có rất nhiều thứ để học, vậy tại sao bạn không bắt đầu học ngay?
Máy học với Python: từ các mô hình tuyến tính đến học sâu (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Nền tảng: edX
- Thời lượng: 15 tuần
- Giá: MIỄN PHÍ
- Chứng chỉ: 300$
- Trình độ: Nâng cao
- Đăng ký TẠI ĐÂY
Máy học với Python: từ các mô hình tuyến tính đến học sâu là một trong những khóa học machine learning của MIT phổ biến nhất với hơn 100.000 sinh viên theo học. Đây là một phần của Chương trình MicroMasters mà chúng ta đã thảo luận trước đó.
Khóa học sẽ cung cấp cho bạn giới thiệu về học máy, bao gồm mô hình tuyến tính, học sâu và học tăng cường. Nó không chỉ bao gồm kiến thức lý thuyết mà còn bao gồm kinh nghiệm thực hành. Tuy nhiên, điều quan trọng cần ghi nhớ là khóa học này được khuyến nghị cho sinh viên nâng cao, nghĩa là bạn phải có ít nhất một số kiến thức trong lĩnh vực này.
Hiện tại, bạn sẽ mất khoảng 15 tuần để hoàn thành khóa học Máy học với Python khi học khoảng 10-14 giờ mỗi tuần. Mặc dù nó khá chuyên sâu và đòi hỏi thời gian của bạn, nhưng nó chắc chắn xứng đáng. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ nhận được chứng chỉ máy học MIT chuyên nghiệp từ edX.
Chứng chỉ này là chính thức và đã được xác minh, có nghĩa là bạn có thể sử dụng nó để nhận được một lời mời làm việc tốt hơn. Hơn thế nữa, bạn có thể dễ dàng chia sẻ nó với nhà tuyển dụng, thêm nó vào CV và portfolio của bạn cũng như có được động lực bùng nổ. Mặc dù bạn có thể đăng ký khóa học này hoàn toàn miễn phí, nhưng chứng chỉ hiện có giá 300 đô la.
Khóa học machine learning của MIT bao gồm nhiều bài giảng và một vài dự án. Các bài giảng bao gồm các chủ đề như phân loại tuyến tính, khả năng phân tách, thuật toán nhận thức, học sâu, nhân giống ngược, mạng nơ-ron tái diễn, mô hình tổng hợp, và nhiều hơn thế nữa. Các dự án bao gồm Học tập củng cố, Nhận dạng chữ số với Mạng thần kinh và Trình phân tích đánh giá tự động.
Trong Học máy với Python, bạn sẽ có 3 người hướng dẫn: Regina Barzilay, Tommi Jaakkola và Karene Chu. Tất cả họ đều có kiến thức về khoa học máy tính, học máy, trí tuệ nhân tạo và các lĩnh vực tương tự khác.
Trong khóa học này, bạn sẽ thu được những kiến thức quý giá. Những kiến thức đó bao gồm:
- Các nguyên tắc đằng sau các vấn đề của học máy, bao gồm hồi quy, phân loại, phân cụm và học củng cố.
- Khả năng phân tích và đưa vào thực tế các mô hình khác nhau, chẳng hạn như máy nhân, mô hình tuyến tính, mạng nơ-ron và các mô hình khác.
- Thực hiện và tổ chức các dự án học máy khác nhau, từ đầu đến cuối.
- Biết cách chọn các mô hình phù hợp cho các ứng dụng khác nhau.
Khi đến với khóa học này, bạn có 2 lựa chọn khác nhau - tham gia khóa học này riêng lẻ hoặc đăng ký vào chương trình MicroMasters và tham gia không chỉ khóa học này mà còn nhiều khóa học khác sẽ cung cấp cho bạn kiến thức bổ sung về máy học.
Máy học trong Chăm sóc sức khỏe
- Nền tảng: edX
- Thời lượng: 15 tuần
- Giá: MIỄN PHÍ
- Chứng chỉ: 49$
- Trình độ: Nâng cao
- Đăng ký TẠI ĐÂY
Bạn có thể biết rằng máy học và trí tuệ nhân tạo thường được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe. Đó chính xác là nội dung của khóa học này - máy học để chăm sóc sức khỏe.
Máy học trong Chăm sóc sức khỏe sẽ bao gồm tất cả các kiến thức cơ bản liên quan đến máy học để chăm sóc sức khỏe. Bạn sẽ không chỉ bao gồm tài liệu lý thuyết mà còn sẽ làm việc trên các dự án Python để có được kinh nghiệm thực tế.
Khóa học này được coi là phù hợp với sinh viên nâng cao, tuy nhiên, bạn không cần phải có nhiều kiến thức chuyên môn vì bạn sẽ bắt đầu với kiến thức cơ bản. Cũng cần đề cập rằng đây là một khóa học có người hướng dẫn, có nghĩa là bạn sẽ cần phải tuân theo một lịch trình để học mọi thứ bạn cần biết. Vì lý do này, khóa học này rất được khuyến khích cho những nhân viên đã và đang làm việc trong lĩnh vực này nhưng muốn nâng cao kiến thức của họ nhiều hơn nữa.
Khóa học machine learning của MIT trực tuyến về cơ bản bao gồm 6 phần. Bạn sẽ cần khoảng 2-3 tuần để hoàn thành mỗi phần. Các bài giảng bao gồm Tổng quan về Dữ liệu & Chăm sóc Lâm sàng, ML để Phân loại & Chẩn đoán Rủi ro, Các Yếu tố Con người, và những nội dung khác.
Nói chung, bạn sẽ khám phá công nghệ máy học, cách nó có thể được sử dụng để cải thiện kết quả của bệnh nhân, cách sử dụng nó để phân tầng và chẩn đoán nguy cơ, lập mô hình tiến triển của bệnh, y học chính xác và các trường hợp khác.
Khóa học này sẽ được dẫn dắt bởi 3 giảng viên, bao gồm David Sontag, Peter Szolovits và Zachary Strasser. Hơn thế nữa, bạn sẽ có cơ hội tham gia các bài giảng của khách mời bởi các bác sĩ lâm sàng và làm việc với dữ liệu lâm sàng thực tế.
Khóa học này sẽ dạy bạn:
- Cách học máy có thể được sử dụng để hiểu căn bệnh và sự tiến triển của nó, các ứng dụng lâm sàng cụ thể và phân tầng nguy cơ.
- Phân tích và thực hiện các chế độ dự đoán có giám sát, phân tích khả năng diễn giải và suy luận nhân quả từ dữ liệu lâm sàng.
- Hiểu rõ về chuỗi thời gian sinh lý, văn bản lâm sàng và dữ liệu hình ảnh.
- Mặc dù đó chỉ là một khóa học duy nhất, nhưng chắc chắn có rất nhiều điều để đề cập ở đây.
Xác suất tính toán và suy luận (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Nền tảng: edX
- Thời lượng: 12 tuần
- Giá: MIỄN PHÍ
- Chứng nhận: 49$
- Trình độ: Trung cấp
- Đăng ký TẠI ĐÂY
Xác suất tính toán và suy luận phù hợp cho tất cả những ai muốn xây dựng các chương trình máy tính để đưa ra dự đoán. Khóa học chủ yếu tập trung vào phân tích xác suất và sự can thiệp được sử dụng để nhận ra email nào là spam, loại kết quả Google cung cấp cho bạn, chúng thậm chí còn giúp xe ô tô tự lái điều hướng trong môi trường của chúng. Điều này cho thấy, phân tích xác suất và can thiệp được sử dụng ở khắp mọi nơi xung quanh chúng ta.
Nói về thời lượng của khóa học này, bạn sẽ có thể hoàn thành nó trong vòng 12 tuần khi học khoảng 4-6 giờ mỗi tuần. Hơn nữa, bạn có thể bắt đầu học hoàn toàn miễn phí, trừ khi bạn muốn lấy chứng chỉ máy học MIT chuyên nghiệp sau khi khóa học kết thúc. Nếu đúng như vậy, bạn sẽ phải trả 49 đô la. Ít nhất, đây là một mức giá phải chăng.
Để đăng ký khóa học này, bạn nên có một số kiến thức về lập trình Python, hiểu phép tính toán và nhận thức về ký hiệu toán học (kỹ năng này có thể rất hữu ích khi học).
Khóa học này bao gồm nhiều lớp học đề cập các chủ đề như kết hợp các quan sát, giới thiệu về suy luận và cấu trúc trong phân phối, kỳ vọng và hướng đến vô hạn trong mô hình hóa sự không chắc chắn và các chủ đề khác.
Trong khóa học này, bạn sẽ có 4 người hướng dẫn: George H. Chen (sau tiến sĩ tại MIT về Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính), Polina Golland (giáo sư Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính tại MIT), Gregory W. Wornell (giáo sư Kỹ thuật tại MIT ), và Lizhong Zheng (Giáo sư Khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính tại MIT). Mỗi người hướng dẫn đều có tay nghề cao và giàu kinh nghiệm.
Bây giờ, đây là kiến thức mà bạn sẽ có được sau khi hoàn thành khóa học này:
- Khả năng mô hình hóa các vấn đề trong thế giới thực khi nói đến suy luận xác suất.
- Biết những thuật toán nào được sử dụng để dự đoán và suy luận.
- Hiểu các mô hình đồ họa được sử dụng làm cấu trúc dữ liệu để biểu diễn các phân phối xác suất.
- Biết về lý thuyết xác suất rời rạc cơ bản.
Nếu bạn thấy khóa học này hơi quá nâng cao, bạn nên bắt đầu với Chương trình MicroMasters sẽ giải thích mọi thứ ngay từ đầu.
Khoa học dữ liệu hợp tác cho chăm sóc sức khỏe (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Nền tảng: edX
- Thời lượng: 12 tuần
- Giá: MIỄN PHÍ
- Chứng chỉ: 49$
- Trình độ: Nâng cao
- Đăng ký TẠI ĐÂY
Khoa học dữ liệu hợp tác cho chăm sóc sức khỏe phù hợp với các cá nhân cấp cao và hầu hết được đề xuất cho các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, nhà khoa học máy tính và các chuyên gia khác nhằm mục đích cải thiện sức khỏe bằng cách thu thập dữ liệu và phân tích dịch vụ chăm sóc bệnh nhân.
Khóa học không hướng đến những người chưa có kiến thức về lập trình. Nói về các yêu cầu, bạn nên có một số kinh nghiệm với R, Python hoặc SQL. Tuy nhiên, nếu bạn tham gia khóa học này cùng với một nhóm các nhà khoa học máy tính thì bạn sẽ ổn mà không cần kỹ năng lập trình.
Khóa học máy học MIT này bao gồm 3 phần chính. Trong phần đầu tiên, bạn sẽ biết những kiến thức cơ bản, bao gồm giải thích về khoa học dữ liệu là gì, nó đã thay đổi như thế nào trong những năm qua và những thách thức mà mọi người đang phải đối mặt trong lĩnh vực này. Trong phần thứ hai, bạn sẽ hướng tới các thuật ngữ và quy trình khác nhau, chẳng hạn như xác định nhóm bệnh nhân, chuẩn bị dữ liệu, dữ liệu bị thiếu, nhiễu so với ngoại lệ, v.v... Phần cuối cùng là workshop, nghĩa là bạn sẽ đưa mọi thứ vào thực tế.
Như tôi đã đề cập, khóa học machine learning của MIT trực tuyến này được khuyến khích cho những người học nâng cao. Hơn nữa, bạn sẽ mất khoảng 14 tuần để hoàn thành khi học khoảng 2-3 giờ mỗi tuần. Ngoài ra, bạn có thể bắt đầu học mà không phải trả bất kỳ khoản phí nào, tuy nhiên, nếu bạn quyết định lấy chứng chỉ, bạn sẽ phải trả 49$. Việc mua chứng chỉ là không bắt buộc, nhưng vì nó có thể dễ dàng được thêm vào CV của bạn để thể hiện kỹ năng của bạn nên điều đó hoàn toàn xứng đáng.
Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ hiểu khá rõ về:
- Hiểu biết về các nguyên tắc của khoa học dữ liệu có thể được áp dụng cho việc chăm sóc sức khỏe.
- Khả năng thực hiện phân tích hồ sơ sức khỏe điện tử.
- AI và máy học trong chăm sóc sức khỏe.
Ngay cả khi bạn không chắc mình có đủ kiến thức để theo kịp khóa học này hay không, bạn có thể xem nó hoàn toàn miễn phí.
Phân tích dữ liệu: Mô hình thống kê và tính toán trong ứng dụng (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Nền tảng: edX
- Thời lượng: 15 tuần
- Giá: MIỄN PHÍ
- Chứng chỉ: 300$
- Trình độ: Nâng cao
- Đăng ký TẠI ĐÂY
Khóa học Phân tích dữ liệu: Mô hình thống kê và tính toán trong ứng dụng là một phần của Chương trình MicroMasters của MIT về Thống kê và Khoa học Dữ liệu mà chúng ta đã thảo luận ngay từ đầu. Tuy nhiên, bạn nên xem nó tách biệt.
Khóa học này khá chuyên sâu, sẽ đề cập tới các công cụ thống kê và tính toán khác nhau, các mô hình và phương pháp phổ biến giúp phân tích dữ liệu cụ thể. Ngoài ra, bạn sẽ có được trải nghiệm thực tế khi phân tích một tập dữ liệu thực.
Hiện tại, khóa học kéo dài 15 tuần, tuy nhiên, để có thể hoàn thành khóa học trong thời gian này, bạn sẽ cần học khoảng 10-15 giờ mỗi tuần. Điều đó cho thấy, một khi bạn quyết định đăng ký khóa học machine learning của MIT này, bạn sẽ cần phải nỗ lực rất nhiều cho việc học.
Nếu bạn hơi do dự và không chắc liệu đây có phải là một lựa chọn phù hợp với mong muốn và nhu cầu của mình hay không, bạn có thể bắt đầu học miễn phí. Trên thực tế, bạn có thể hoàn thành khóa học này hoàn toàn miễn phí nếu không cần chứng chỉ. Tuy nhiên, chứng nhận này hơi đắt - 300 đô la. Tuy nhiên, biết rằng chứng chỉ đã được xác minh và công nhận, nó có thể giúp bạn nhận được một lời mời làm việc tốt hơn.
Khóa học bao gồm 2 học phần:
- Đánh giá: Thống kê, Tương quan, Hồi quy, Giảm dần độ dốc
- Dữ liệu gen và dữ liệu chiều cao
Sau khi hoàn thành khóa học Phân tích dữ liệu này, bạn sẽ học cách phân tích mạng và mô tả tầm quan trọng của các nút bằng cách sử dụng các biện pháp tập trung cũng như áp dụng nó cho các mạng tội phạm. Bạn cũng sẽ biết cách thực hiện phân tích thống kê trên dữ liệu thực, truyền đạt kết quả phân tích một cách hiệu quả, đồng thời đạt được các kỹ năng và kiến thức có giá trị khác mà bạn có thể áp dụng trong các tình huống thực tế.
Cơ bản về thống kê (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Nền tảng: edX
- Thời lượng: 18 tuần
- Giá: MIỄN PHÍ
- Chứng chỉ: 300$
- Trình độ: Nâng cao
- Đăng ký TẠI ĐÂY
Cơ bản về Thống kê, khóa học cuối cùng mà tôi muốn giới thiệu, là một phần của Chương trình MicroMasters về Thống kê và Khoa học Dữ liệu do MIT cung cấp. Trong khóa học này, bạn sẽ chủ yếu tập trung vào các nguyên tắc hỗ trợ suy luận thống kê: ước tính, dự đoán và kiểm tra giả thuyết.
Khóa học này là một trong những khóa học phổ biến nhất với gần 100.000 sinh viên đã đăng ký. Nó cũng phù hợp nhất cho những người học nâng cao đã có kinh nghiệm trước đó về vectơ và ma trận, xác suất và giải tích. Khóa học sẽ cải thiện không chỉ các kỹ năng thống kê mà còn cả kiến thức của bạn về máy học, khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và toán học.
Khi nói đến các khóa học nằm trong Chương trình Micromasters về Thống kê và Khoa học Dữ liệu, Nguyên tắc Cơ bản về Thống kê là một trong những khóa học chuyên sâu nhất. Khóa học kéo dài khoảng 18 tuần khi học 10-14 giờ mỗi tuần, và bạn sẽ cần phải tuân theo lịch trình khi làm bài kiểm tra và bài tập.
Bây giờ, mặc dù bạn có cơ hội đăng ký tham gia khóa học này hoàn toàn miễn phí, nhưng bạn cũng nên mua chứng chỉ. Như đã đề cập, chứng chỉ edX là chứng chỉ chính thức và đã được xác minh, vì vậy chúng rất có giá trị khi tìm kiếm cơ hội làm việc mới.
Hãy cùng xem các kỹ năng và kiến thức mà bạn sẽ có được sau khóa học này:
- Sử dụng các phương pháp về thời điểm và khả năng tối đa để xây dựng các công cụ ước tính.
- Cách sử dụng khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết.
- Tìm kiếm mô hình phù hợp nhất để thực hiện một kiểm tra.
- Sử dụng các mô hình tuyến tính, phi tuyến tính và tổng quát hóa để đưa ra dự đoán.
- Sử dụng phân tích thành phần chính (PCA) để thực hiện giảm thứ nguyên.
Còn rất nhiều điều bạn sẽ học trong khóa học này, tôi chỉ liệt kê những điểm chính.
Tại sao chọn edX?
Như bạn đã biết, tất cả các khóa học machine learning của MIT được đề xuất nhiều nhất trên mạng đều do edX cung cấp. edX được biết đến là một trong những nhà cung cấp MOOC hàng đầu hợp tác với nhiều tổ chức giáo dục đại học. Tuy nhiên, đó không phải là lý do duy nhất để chọn nền tảng học tập trực tuyến này, còn có nhiều yếu tố khác ảnh hưởng.
Bây giờ, hãy để tôi cung cấp cho bạn những lý do quan trọng nhất để chọn edX.
Lý do số 1: Các chứng chỉ đã được xác minh và công nhận.
edX là một trong số ít nền tảng học tập trực tuyến cung cấp cho bạn các chứng chỉ học máy MIT được công nhận. Như bạn có thể đã biết, phần lớn các nhà cung cấp MOOC cung cấp chứng chỉ, tuy nhiên, chúng không được công nhận, có nghĩa là chúng không được đánh giá cao giữa các nhà tuyển dụng. Không cần phải nói, đây là một trong những tính năng đặc biệt của edX.
Lý do thứ 2: Học từ các trường đại học hàng đầu và các tổ chức giáo dục đại học khác.
Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) không phải là học viện duy nhất mà edX hợp tác, bạn cũng có thể tìm thấy các khóa học được đánh giá cao nhất do Đại học Harvard, Đại học California, Đại học Brown, Đại học Oxford, Đại học Cambridge và nhiều trường đại học hàng đầu và các tổ chức khác cung cấp. Không cần phải nói, một trong những lý do chính để chọn edX là bạn có thể chắc chắn nhận được nền giáo dục chất lượng cao nhất.
Lý do thứ 3: Học hỏi từ các chuyên gia.
Do edX hợp tác với nhiều trường đại học danh tiếng và các tổ chức giáo dục đại học khác, bạn sẽ được học hỏi từ các chuyên gia trong lĩnh vực của họ. Nếu bạn chọn các khóa học machine learning của MIT trên edX, bạn sẽ có thể trải nghiệm cảm giác trở thành một sinh viên thực sự tại Học viện Công nghệ Massachusetts. Ngoài ra, nếu bạn chọn một chương trình học máy, bạn có thể nhận được phản hồi từ người hướng dẫn, đánh giá về bài tập của bạn, v.v...
Lý do thứ 4: Học theo tốc độ của riêng bạn.
Điều tuyệt vời về edX và các chương trình học trực tuyến tương tự khác là bạn không phải tuân theo lịch trình, bạn có thể dễ dàng học theo tốc độ của riêng mình, bất cứ khi nào bạn có thời gian. Khi nói đến các khóa học edX, chúng hoàn toàn linh hoạt, tuy nhiên, nếu bạn chọn một chương trình, bạn sẽ có thời hạn cụ thể cho các bài tập. Tuy nhiên, điều đó sẽ làm cho toàn bộ trải nghiệm học tập thậm chí còn thú vị hơn.
Lý do thứ 5: Chọn từ các khóa học miễn phí và giá cả rất phải chăng.
Lý do cuối cùng để chọn các khóa học máy học trực tuyến của MIT là chúng có giá cả rất phải chăng. Trên thực tế, phần lớn các khóa học hoàn toàn miễn phí. Tuy nhiên, có một số thứ mà bạn sẽ cần phải trả phí. Các phí này dành cho một số khóa học là một phần của chương trình và chứng chỉ hoàn thành.
Tóm lại, edX là một trong những nền tảng tốt nhất cung cấp các khóa học machine learning của MIT, vì vậy phải do dự - chỉ cần chọn một khóa học và bắt đầu học.
Những tìm kiếm thịnh hành nhất
Duyệt qua bộ sưu tập của chúng tôi về các bài báo, chỉ dẫn và hướng dẫn kỹ lưỡng nhất liên quan đến sàn giao dịch tiền ảo. Luôn nắm rõ và đưa ra quyết định sáng suốt!
Kết luận
Giờ đây bạn đã hiểu Machine Learning là gì hay học máy là gì. Các khóa học về học máy đang ngày càng trở nên phổ biến hơn khi nghiên cứu này được sử dụng rộng rãi trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Đây là một phần của trí tuệ nhân tạo và có liên quan chặt chẽ đến thống kê tính toán, tối ưu hóa toán học, khai thác dữ liệu, phân tích dữ liệu học tập không giám sát, phân tích dự đoán và các nghiên cứu tương tự khác.
Việc tìm kiếm các khóa học máy học xứng đáng nhất không phải lúc nào cũng dễ dàng, đó là lý do tại sao tốt nhất bạn nên chọn các tùy chọn được cung cấp bởi các tổ chức và trường đại học đáng tin cậy. Vì lý do này, hôm nay chúng tôi đã đề cập đến các khóa học machine learning của MIT phổ biến nhất mà chắc chắn xứng đáng với thời gian của bạn.
Tôi cá rằng bạn đã tìm thấy khóa học phù hợp với nhu cầu của mình, tuy nhiên, bạn có thể kiểm tra các tùy chọn mà chúng tôi đã đề cập một lần nữa nếu điều đó sẽ giúp bạn đưa ra quyết định:
- Chương trình MicroMasters® Program trong Thống kê học và Khoa học dữ liệu
- Máy học với Python: từ các mô hình tuyến tính đến học sâu
- Máy học trong Chăm sóc sức khỏe
- Xác suất tính toán và suy luận
- Khoa học dữ liệu hợp tác cho chăm sóc sức khỏe
- Phân tích dữ liệu: Mô hình thống kê và tính toán trong ứng dụng
- Cơ bản về thống kê
Các khóa học machine learning của MIT này được coi là những khóa học tốt nhất hiện có trên mạng. Nhiều đánh giá của sinh viên có thể xác nhận điều đó. Vì vậy, bây giờ bạn có nhiều tùy chọn để chọn, bạn nên tận dụng tối đa kinh nghiệm học tập của mình.
Giới thiệu chuyên gia & nhà phân tích của bài viết
