免费在线教程助您开发机器学习应用程序

机器学习 (ML) 和数据科学领域一直备受关注，尤其因为 ML 算法和模型的巨大潜力。近年来人工智能 (AI) 的蓬勃发展也进一步推动了这一领域的发展，使其更加令人兴奋，自2022 年以来，机器学习工程师的就业增长率高达 23%。

然而，尽管机器学习领域令人兴奋，但对于初学者来说，进入这个领域却相当具有挑战性；而对于那些有一定经验并希望构建机器学习应用程序的人来说，挑战则更大。问题不在于缺乏入门资源，而在于找到涵盖数学和数据分析等基础知识以及机器学习运维（MLOps）等高级概念的免费课程或教程。

但是，如何找到免费的在线学习资源来帮助你构建机器学习应用程序呢？在选择机器学习资源时，有哪些需要注意的地方？这篇博客将为你介绍10 个免费的机器学习教程和平台，并重点介绍在选择免费在线学习资源时需要考虑的因素，帮助你入门机器学习模型和应用程序的构建。

10 个免费机器学习课程和教程，助你开发实际应用

根据课程内容、风格、讲师专业知识和技能水平等标准，以下十个免费的机器学习教程和平台可以帮助您学习机器学习并构建实际应用程序：

• Jozu Learning 出品的《机器学习系统设计与最佳实践指南》
• 世界量化大学应用数据科学实验室
• freeCodeCamp 的 Python 机器学习课程
• Kaggle Learn
• YouTube 频道，例如 Mariya 的 Python Simplified 和 Simplilearn Machine Learning。
• 阿尔伯塔机器智能研究所的强化学习基础
• 监督式机器学习：深度学习人工智能和斯坦福大学的回归和分类
• Udemy 上的机器学习课程，例如 Python Mastery: RealWorld Machine Learning Projects。
• Alison 上的机器学习应用课程，例如 YouAccel Training 的“面向应用程序的机器学习”和“构建机器学习应用程序界面”。
• 谷歌的机器学习和人工智能学习路径

1. Jozu Learning 出品的《机器学习系统设计与最佳实践指南》

模型构建和训练固然重要，但在设计机器学习应用时遵循最佳实践，才能确保项目具有可扩展性，并最终产生实际影响。Jozu Learning的机器学习系统设计和最佳实践指南，将指导您构建可靠、可扩展且易于维护的解决方案，为您的机器学习工程师职业生涯奠定坚实的基础。本课程首先会向您展示如何搭建机器学习开发环境，包括数据预处理、MLOps、特征工程、测试、模型训练、版本控制以及生产部署。凭借其全面深入的讲解，Jozu 机器学习课程是每个人都应该学习的必修课。

本课程还提供实践项目，涵盖系统设计，并提供优化机器学习工作流程和避免常见瓶颈的技巧。课程中的一个关键项目是使用 Apache Airflow 为机器学习应用程序设计和实现工作流程管理。Jozu Learning 的另一个绝佳免费学习资源是Jozu 博客，其中包含各种丰富且有价值的机器学习教程。

除了学习中心之外，Jozu 还拥有一个开源的AI/ML 开发中心，专注于改进 KitOps。KitOps 是一款 MLOps 工具，旨在将 AI/ML 模型打包并版本化到 ModelKit 中。目前，该开发中心由社区开发者管理。您可以参考这份快速入门指南，了解更多关于 KitOps 解决方案的信息。

1. 世界量化大学应用数据科学实验室

WorldQuant University是一个总部位于美国并获得远程教育认证委员会 (DEAC) 认证的大学学习平台，为学习者提供数据导向型在线课程。

虽然并非所有课程都免费，但应用数据科学实验室课程是免费的。该课程采用在线授课模式，并持续进行，因此，一旦您的申请被接受并通过入学测试，即可立即开始学习。

应用数据科学实验室课程主要面向初学者，课程从入门级的Python开始，无需任何数据科学和机器学习方面的先验知识。课程涵盖各种主题，从数据整理和分析到构建多种模型，例如预测房地产价格的回归模型。课程形式以文字和视频为主，并包含客户细分和A/B测试等实践项目，以巩固关键概念。

1. freeCodeCamp 的 Python 机器学习课程

freeCodeCamp 是一个几乎所有科技从业者都听说过的平台，从软件开发人员到分析师和机器学习工程师，几乎无人不知。这个非营利教育平台以其友好的社区而自豪，它免费教会了许多忙碌的人们如何编写代码，并帮助他们成功转型进入科技行业。

要想成为一名机器学习工程师，你应该学习 freeCodeCamp 的Python 机器学习课程。这门课程涵盖了广泛的主题，从机器学习的基础知识入手，深入探讨机器学习算法和模型。它不仅讲解基础知识，还深入研究了使用 TensorFlow 构建神经网络、使用循环神经网络 (RNN) 进行自然语言处理以及使用 Q-Learning 进行强化学习。

最重要的是，授课老师会在课程结束时布置测验和实践项目，例如使用 K 近邻 (KNN) 算法构建图书推荐系统引擎，以此循序渐进地引导你进入构建真正的机器学习应用程序的世界。

1. Kaggle Learn

Kaggle平台以其丰富的数据科学和机器学习数据集而闻名。从机器学习工程师到开发人员，每个人都会探索这些数据集，用于学习和构建机器学习项目。除了数据集之外，Kaggle还举办机器学习竞赛，帮助用户提升数据科学技能，并将其应用于各个行业。

Kaggle Learn提供简短而全面的迷你课程，您可以快速完成学习。这些由 Kaggle 社区编写的课程旨在通过教程和练习简化复杂的机器学习主题，帮助您入门。Kaggle Learn 平台还按顺序组织课程，为您提供结构化的学习体系。该体系涵盖数据清洗、机器学习、深度学习、人工智能伦理、SQL、特征工程、时间序列和数据可视化。最重要的是，它以一门关于机器学习可解释性的简短课程和一个关于游戏机器学习的入门课程作为结尾，该课程讲解了如何构建视频游戏机器人。

1. YouTube

YouTube最初推出时的标语之一是“展现自我”。从那时起，YouTube 的创作者们就创作并分享了迎合该平台多元化社区的内容，包括机器学习社区。

除了广告之外，YouTube平台对所有人免费。你只需要找到合适的内容并观看即可。然而，与我们列表中的其他平台不同，通过YouTube学习可能缺乏系统性，因为你通常需要自己寻找下一个主题。寻找内容可能很费力，尤其是对于找不到合适播放列表的初学者而言。另一个问题是，你可能正在观看过时的教程。但是，对于熟悉该平台的非初学者来说，YouTube是一个等待发掘的宝库。

您可以浏览一些播放列表，例如Mariya 的 Python Simplified、Simplilearn Machine Learning和Machine Learning for Everybody。

1. 阿尔伯塔机器智能研究所的强化学习基础

《强化学习基础》课程更侧重于强化学习，它是机器学习的一个子集，用于教会软件如何做出决策和学习。强化学习应用于各种现实世界的应用中，从自动驾驶汽车和游戏到近端策略优化算法。 ChatGPT 使用的就是它。

授课教师涵盖了从基础探索方法到马尔可夫决策过程以及用于商业和工业控制问题的动态规划等所有内容。与其他课程一样，本课程也包含实践编程作业和测验。

1. 监督式机器学习：回归和分类，作者：DeepLearning.AI 和斯坦福大学

这门监督式机器学习课程非常适合初学者。授课老师会专注于机器学习模型的回归和分类。因此，这门课程将教授学生使用 Python 及其库构建和训练各种监督式模型所需的一切知识。

这些模型非常重要，因为它们在课堂之外被用于各种任务，例如检测垃圾邮件、预测股票价格和诊断疾病。

1. Udemy上的机器学习课程

Udemy是一个拥有超过7000万用户的在线学习平台，提供超过2万门涵盖各种主题的课程。该平台提供付费课程，同时也提供免费的机器学习课程。这些课程评价很高，其中一些包含实践项目，例如预测患者是否患有癌症以及构建推荐系统。我个人推荐“Python Mastery: Real-World Machine Learning Projects”这门课程。

除了课程之外，该平台还提供免费的特定领域和简短的 10 分钟课程，以简化机器学习中的复杂主题。

1. Alison上的机器学习应用课程

与 Udemy 类似，Alison也是一个学习管理系统 (LMS)，用户可免费访问众多行业专家提供的课程以及 5000 多门经英国 CPD 认证的课程。该平台将课程分为证书课程和文凭课程。证书课程时长较短，内容更集中；文凭课程时长较长，提供更深入的理解。在学习方式方面，该平台包含多个模块和评估，学习者可以多次尝试。

你应该探索 Alison 上的免费机器学习应用课程，并开始动手实践。就我个人而言，你需要学习“机器学习应用”和“构建机器学习应用界面”这两门课程。

1. 谷歌的机器学习和人工智能学习路径

谷歌的机器学习和人工智能学习课程由谷歌研究团队创建，它跳过了基础知识，直接讲解机器学习领域的高级主题。与其他课程不同的是，它允许你选择不同的学习路径，例如生成式人工智能培训、数据科学家或机器学习工程师，或者呼叫中心工程师。每个路径都针对特定主题或职业进行了定制，每个类别下都包含相应的课程。

本课程涵盖从大数据、可解释人工智能和谷歌云上的机器学习到 TensorFlow 操作、使用 LLM 预测结果、MLOps、机器学习管道以及在 Vertex AI 上部署机器学习应用程序等所有内容。

现在，让我们来看看你应该如何以及为什么要查看这些教程。

选择合适的机器学习教程来帮助你开发实际应用

机器学习在各个行业都扮演着重要角色，从网络安全和欺诈检测到产品推荐和语音识别软件，无所不包。根据Rackspace Technology 发布的《2024 年 IT 展望报告》，机器学习将继续受到企业的重视。该报告还指出，在企业实施这些项目时，寻找熟练的机器学习和人工智能人才是一项挑战。因此，现在正是学习机器学习的最佳时机。然而，要想在机器学习领域开启职业生涯，你需要找到合适的学习资源。

那么，在选择机器学习教程时应该考虑哪些因素呢？首先，你应该考虑以下四个因素：

• 您的学习目标和当前技能水平
• 课程内容格式和风格
• 讲师的专业水平和认可
• 成本和财务选择

你的学习目标和现有技能水平
参加课程的最终目的在于学习一项新技能或提升现有技能。然而，无论你的动机是什么，你都应该首先进行自我评估，了解自己目前的技能水平以及希望达到的目标。

所以问问自己，你想要达到什么目标？你是想要适合初学者的机器学习课程，帮助你过渡到机器学习岗位，还是想要深入了解机器学习算法以及如何构建机器学习应用程序的课程？

简而言之，明确学习目标并评估自身技能水平将有助于你选择最适合自己的课程。

课程内容形式和风格
确定目标后，您需要选择一门课程——或许可以从前面提到的十门机器学习课程中选择几门。
但是，课程的内容、形式和风格是什么呢？您可以问自己以下几个问题：

• 课程是否包含毕业设计、案例研究或作业？这些都有助于巩固你的学习成果。
• 课程涵盖哪些内容——基础知识、理论、数学深度解析、模型构建、MLOps、优化还是机器学习应用构建？
• 它是文章型课程、文本型课程、视频型课程，还是以上几种形式的组合？
• 是否有直播课程、讲义、论坛或社区平台（例如 Slack、Telegram、Discord 或 WhatsApp）？这些都能为你提供社区支持和监督。

这些问题会影响您的学习体验，包括您偏好的学习方式、投入程度以及机器学习教程的教育价值。

讲师的专业知识和认可度：
课程应由了解该主题的人员或机构授课。这一点至关重要，因为只有经验丰富的讲师才能有效地沟通和传递正确的知识。

另一方面，认可度取决于内容类型。文章虽然不会颁发徽章，但它们提供的具体见解可以帮助您解决问题和漏洞。相比之下，来自信誉良好的机构的课程通常会颁发徽章和证书。虽然证书的价值未必总是很高，但它们可以提升您的简历，并向潜在雇主展示您的专业技能。除了徽章和证书（如果适用）之外，参考以往读者、参与者或学员的评价、评分和反馈也很重要。

成本和财务选择
最终，成本是一个重要因素，高质量的教程往往价格不菲。因此，建议先从前面提到的免费且内容全面的教程和课程入手。

你接下来的计划是什么？

正如你所见，学习机器学习并不需要花费巨资。这些平台、项目和网站提供免费且高质量的机器学习课程，帮助学习者构建机器学习/人工智能模型和应用程序。所以，选择一门课程并坚持下去吧。

然而，一旦掌握了基础知识，就不要停留在入门阶段；要深入探索MLOps和机器学习应用部署等专业主题。例如，你可以使用KitOps构建、共享和运行项目，从而提升你的机器学习技能和知识。

正如美国首位首席数据科学家 DJ Patil 所说，“学习数据科学的最佳方法就是实践数据科学。”立即参加Jozu ML 课程，开始实践数据科学，并在我们的Discord 社区中与KitOps 的其他机器学习工程师一起构建项目！