原文：
www.kdnuggets.com/2020/10/machine-learning-free-course-amazon.html
评论
我们最近分享了亚马逊新推出的机器学习大学计划的入门课程，这些课程集中在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）上。这些课程假设你对这些主题没有任何先验知识，并基于短视频讲座和相应的 Python 笔记本。
但如果你对计算机视觉（CV）或自然语言处理（NLP）的专业路径不感兴趣呢？如果你希望了解将机器学习应用于更传统的数据集怎么办？如果这些描述符合你，加速表格数据 可能是一个不错的起点。
这门课程由亚马逊的技术培训专家Paula Grajdeanu教授，涵盖以下材料：
课程讲座可以在课程的YouTube 播放列表中找到，而附带材料——包括幻灯片、笔记本和数据集——可以在课程的GitHub 仓库中找到。最终项目与课程的实际技能目标一致，基于奥斯汀动物中心的宠物领养数据。
为什么提到“表格数据”？这是因为这门课程并不旨在教授最新深度学习的理论，而是加速表格数据将介绍使用各种技术在表格数据上实现机器学习解决方案——即以行和列存储的字母数字数据，其中行代表观察值，列代表这些观察值的特征。这与其他类型数据的技术形成对比，即计算机视觉和自然语言处理，亚马逊 MLU 的补充课程可以在这些技术的学习上提供支持。
这门课程并不是旨在详尽无遗，而是为了激发你对实际机器学习的兴趣。请查看课程主题，并将其视为对现有内容的一个样本，以及你之后可能选择专注的内容。
通过这门入门课程，你不会立即工程化生产就绪的机器学习系统，但它应当为你提供关于机器学习在实际中可以实现什么的概述，给你必要的工具来完成一些这些任务，并帮助你在课程结束后指引到更深入的学习方向。总体来看，这门课程是一个值得考虑开始机器学习之路的好地方。
相关：
-
加速计算机视觉：亚马逊的免费课程
-
加速自然语言处理：亚马逊的免费课程
-
超越肤浅：具有实质内容的数据科学 MOOC
1. 谷歌网络安全证书 - 快速入门网络安全职业
2. 谷歌数据分析专业证书 - 提升你的数据分析技能
3. 谷歌 IT 支持专业证书 - 支持你的组织进行 IT 工作