原文：
www.kdnuggets.com/2018/11/simplilearn-complete-guide-machine-learning-course.html
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由Simplilearn提供
随着机器学习市场规模预计将从 2016 年的 10.3 亿美元增长到 2022 年的 88.1 亿美元，可以说机器学习几乎正在接管世界。随着这一趋势，市场对了解机器学习各个方面的专业人士的需求也在增长。
根据《福布斯》的报道，从 2013 年到 2017 年，机器学习专利以 34%的年复合增长率（CAGR）增长，这使其成为所有授予专利中增长最快的第三类。此外，国际数据公司（IDC）预测，人工智能和机器学习的支出将从 2017 年的 120 亿美元增加到 2021 年的 576 亿美元。即使是Deloitte Global也预测，2018 年机器学习的试点和实施数量将是 2017 年的两倍，到 2020 年将再翻一番。
考虑到所有这些事实，可以说，机器学习作为一个行业正在持续增长。现在是通过报名参加一个机器学习课程来进入机器学习领域的最佳时机，该课程将提供实践知识，让你的未来更加光明。
在了解不同学习机器学习的方法之前，先看看机器学习的基础知识、不同类型的机器学习以及机器学习的各种应用。
学习机器学习的不同方法
- 在线机器学习课程
学习 机器学习 的最佳方法之一是报名参加在线教育项目或在线课程。市场上有多个在线课程提供商，以及不同的在线学习模式。你可以选择自学课程、虚拟课堂课程，或者两者结合的课程。在线学习的主要好处之一是它提供的灵活性。你可以在一天中的任何时间、最方便的时候进行学习，这与传统的课堂学习不同。此外，在线学习还可以节省大量时间，因为你不需要到实际地点上课。然而，你需要一个良好且稳定的互联网连接。根据你报名的具体项目，你也可能需要适应通过视频或聊天会话与他人互动。
- 大学课程 / 大学学位
在大学学习可以让你与教授面对面互动，但你无法获得在线课程所提供的灵活时间安排。此外，大学学位课程在培养实践技能方面通常并不理想。这是因为大学课程更多关注学术基础，而不是与行业专业人士互动和合作。当涉及到报考大学课程时，这通常意味着追求两年或四年的学位。
现如今，在科技行业取得成功并不一定需要这么多的高等教育。上技术学校或获得在线认证通常已经足够。事实上，许多行业专业人士倾向于认为，较短、更集中的学习实际上更好，因为你只关注你想学的内容。这也意味着你可以更快地完成你的学习计划。
- 通过自学 / 在职学习机器学习
任何对机器学习有基本了解的人都可以通过在线博客和资料来提升自己的技能。YouTube 上也有一些很棒的资源，比如 Simplilearn 提供的 机器学习播放列表，它提供了优秀的机器学习基础视频。但通过自学的最大缺点是学习基础知识会花费更长的时间，而且你可能会犯一些可避免但非常昂贵的错误。你也没有机会向行业专业人士学习和互动。自学时你可能会发现时间管理也很困难。
- 它以职业为导向
一个专业的机器学习课程在你希望在短时间内实现特定职业目标时非常合适。针对各种项目的专注课程可以教你如何在现实生活中应用机器学习。比如构建一个预测房价的模型，使用 LR 算法或 KNN 算法构建一个钓鱼网站检测器，或者构建一个 MNIST 分类器，这些项目提供了针对专业人士在特定领域提升技能的内容，而不是广泛的教育。大学学位通常有更长的、不确定的投资回报期，因为它们往往不针对特定目标。
- 节省时间
一个机器学习认证课程通常需要一到六个月的时间来完成，这取决于你的目标。另一方面，大学学位可能需要四年或更长时间。如果你打算通过专业学位来进一步教育，那么你需要的时间会更多。考虑到一个好的认证课程往往能提供你成功所需的所有技能，因此在追求机器学习职业时，是否真的需要这些年数的学业是值得质疑的。
- 节省成本
机器学习认证的费用不如大学学位昂贵，原因有几个：
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认证课程的时长较短，因此，运营成本自然较低。
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大多数知名的机器学习认证课程，比如Simplilearn 的机器学习认证课程，都是完全在线的，因此没有运营成本。学生也不需要担心上课时的交通和生活费用。另一方面，获得大学学位通常需要到校访问，这会增加整体教育费用。
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灵活性
获得机器学习认证的一个巨大优势是，大多数课程都可以在线完成，只要你有良好的互联网连接，你就可以在任何地方学习。无论你是在家中、通勤途中，还是在度假，在线学习都能让你灵活地在任何地方和任何设备上学习。
- 培训非常吸引人
所有知名的在线认证提供者都依靠学生反馈来确定哪些讲师优秀，哪些不尽如人意。他们在设计未来的教育项目时会利用这些建设性的反馈。即使是拥有多年大学经验的资深教授，仍可能无法提供你所期望的实践学习体验或个性化关注。
- 个性化学习
在线学习可以帮助学生利用他们的优势，减少弱点，重点关注各种项目、实验室和知名助教的指导，比如Simplilearn 的课程所提供的那样。
- Simplilearn 的机器学习认证课程
Simplilearn 的机器学习认证课程提供有关机器学习概念和技术的实用学习，包括监督学习和无监督学习、数学和启发式方面，以及动手建模来开发算法，并为机器学习工程师的角色做好准备。
一位机器学习专家通过在线实时课程进行授课。学生还可以终身访问自学模块。你可以通过四个实际的行业项目来实践所学的内容。该教育项目还提供来自教师的专门辅导，这些教师也是行业专家。
- Coursera 的机器学习课程
这个课程也是一个受欢迎的选择。它为学生提供了各种概念和深入的机器学习知识。然而，你可能需要在动手练习上做出一些妥协。你可能会发现这个课程灵活，可以根据你的方便安排课程，但学生可能无法终身访问学习材料和讲师支持。
- edX 的机器学习课程
哥伦比亚大学通过 edX 提供此课程。你可能会发现它更具权威性，但同样，你可能需要面对排课的灵活性问题，因为你会受限于大学的规定。此外，你可能无法频繁与讲师互动，也可能需要学习更多学术概念，而非从事实际的现实世界项目。
还有许多其他在线机器学习课程提供者，但上述一些是最受欢迎的选择。你可以根据自己的要求和他们提供的选择来选择其中任何一个。
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