¿Debo asistir al curso de aprendizaje automático de Udacity o al aprendizaje automático de Coursera?

Answer 1

Si eres un principiante, puedes comenzar con los cursos GRATUITOS disponibles en Edx.

1. Fundamentos del análisis de datos – Parte 1: Estadísticas usando R

Que aprenderas

• Estadísticas descriptivas
• Cómo visualizar datos
• Estructura de datos y cómo examinarla.
• Programación básica R (guiada a través de tutoriales)
• Modelado simple de crecimiento lineal, exponencial y logístico.

2) Fundamentos del análisis de datos – Parte 2: Estadísticas inferenciales

Que aprenderas

• Cómo utilizar muestras de datos.
• Programación básica R (guiada a través de tutoriales)
• Estadísticas de inferencias básicas que incluyen pruebas t, chi-cuadrado, ANOVA y regresión.

3) La ventaja de Analytics

Que aprenderas

• Una comprensión aplicada de muchos métodos analíticos diferentes, que incluyen regresión lineal, regresión logística, CART, agrupamiento y visualización de datos
• Cómo implementar todos estos métodos en R
• Una comprensión aplicada de la optimización matemática y cómo resolver modelos de optimización en software de hoja de cálculo

Estos cursos están disponibles de forma gratuita (sin certificado) y son muy efectivos en los conceptos básicos de construcción.

Personalmente, creo que los cursos de Edx son un poco mejores que los de Coursera y brindan una formación perfecta. Una vez completado, uno podría inscribirse en el Programa de Nanodegree de Ingeniería de Aprendizaje Automático de Udacity, que es de naturaleza más práctica.

Answer 2

Si está realmente interesado en el aprendizaje automático, probablemente debería tomar un curso universitario estándar. Hay muchos de ellos por ahí, incluidos los de Andrew Ng en Stanford, los cursos de Cornell, Caltech, etc. Le sugiero que busque los cursos de CMU (muchos de ellos están disponibles en YouTube). Tienen 4 cursos diferentes para diferentes niveles de estudiantes; vea la descripción de ellos en su página (Departamento de aprendizaje de enseñanza-máquina – Universidad Carnegie Mellon).

Parece que el curso de Coursera se basa en cs 221A que es menos riguroso que cs221. Probablemente está destinado a aquellos que no están especializados en el aprendizaje automático.

Estos cursos de CMU requieren sólidos antecedentes matemáticos y tienen asignaciones teóricas o matlab. Después de eso, puede ir a Udacity para realizar la programación de aplicaciones en python. Tendrás un fondo muy sólido para hacer esto.

Answer 3

Desde mi experiencia, Coursera proporciona más detalles técnicos (lo cual es impresionante pero en profundidad), mientras que Udacity tiene un enfoque muy pragmático que apunta a enseñarle cómo y cuándo usar el aprendizaje automático.

Si tienes mucho tiempo e interés en la comprensión matemática del aprendizaje automático y muchas partes hermosas, entonces elige Coursera.

Si desea aprender rápidamente qué es el aprendizaje automático y cómo usarlo, apréndalo haciendo (proyectos) y luego elija Udacity.

O puedes mezclarlos.

Answer 4

Tomé el curso de Udacity, y ahora estoy trabajando en el de Coursera. De la udacia aprendí las bibliotecas de aprendizaje automático de Python, cómo usar varias técnicas de LD (SVM, árboles de decisión, regresión …) y cómo ajustar sus parámetros.

Del curso de Coursera, estoy aprendiendo a escribir un código de aprendizaje automático de la A a la Z en Matlab / octava, Coursera te hace entender todos los pequeños detalles y las matemáticas detrás de las técnicas de ML y las codifica en lenguaje de bajo nivel (Matlab). Udacity le brinda una visión general y luego le enseña cómo usarlos usando lenguaje de alto nivel (python).
En la vida real, necesitarás las bibliotecas de Python para realizar el aprendizaje automático, pero también es útil conocer todos los detalles avanzados. Así que en mi opinión ambos son útiles.

También tenga en cuenta que el curso de Udacity se puede tomar en no más de una semana, pero el curso de Coursera tomaría algún tiempo (semanas).

Answer 5

Yo diría que depende de su nivel actual de experiencia.

Si usted es relativamente nuevo en ML, yo diría que comience con Coursera y obtenga una buena visión general teórica.

Luego saltaría a Udemy y llenaría los “agujeros” que quedaban del curso de Coursera.

Entonces, recomendaría mejorar su experiencia en un Udacity AI Nanodegree.

¡Espero que esto ayude!
Kevin

Answer 6

Vaya primero al curso de Aprendizaje automático de Coursera, porque le permite comprender los requisitos básicos y los conceptos básicos. Luego ve a la udacia porque usa scikit y python y todas las explicaciones no son adecuadas. He estudiado estos dos yo mismo y ambos son realmente útiles.

Answer 7

El curso es muy en vivo aquí en kickstarter. Aprende el mundo real Aprendizaje automático mediante la construcción de proyectos