机器学习终于到了这样一个阶段，不仅计算机科学家可以有效地利用它，企业也可以有效地利用它。这项技术可以帮助实现客户个性化，确定何时何地投资资源，计算客户生命周期价值，以及整体财务分析等等。 虽然可以通过其他方式获得相同的结果，但在某些情况下机器学习只是最好的方式。2020 年，机器学习终于脱离了核心计算机科学领域。它现在是企业可以用来提高绩效和优化工作流程的实用工具。即使您对成为一名开发人员不感兴趣，熟悉机器学习的基本概念、定义和应用仍然很有用。 适合高管和初学者的最佳机器学习课程 作为企业主或经理，您无需深入了解。但是，您将需要一定程度的技术理解才能与您的数据科学家和机器学习工程师团队进行有效沟通。无论是您部门的员工还是您的外包团队，了解 ML 的定义及其工作原理，都可以大大有助于确保富有成效的协作。
下面的课程将使您基本了解机器学习是什么、它是如何工作的，以及如何将它应用到您的业务中。 1.谷歌机器学习速成班 如果您完全不熟悉机器学习，机器学习速成课程可能是熟悉该概念的最佳场所之一。顾名思义，它是一堆基础知识，整齐地打包成短视频、文本解释和代码片段，使课程尽可能对新手友好。速成课程旨在提供终极介绍，而不针 新西兰手机号码列表 对任何特定群体。 Google 的机器学习速成课程从 ML 的定义和与该技术相关的几个关键术语开始。然后它会发展到回归、创建和训练预测模型以及构建神经网络。本课程以对 ML 应用程序的几个真实案例的研究结束。 该课程是自定进度且免费的，这意味着任何人都可以随时参加并完全控制自己的进度。凭借一定程度的投入和最少的数学和技术背景，您应该能够在大约 15 小时内完成本课程。与其他经常需要数周才能完成的课程相比，机器学习速成课程是初学者最有效的入门课程。
使用 Python 进行机器学习 如果您有空闲时间，投资 IBM 在 Coursera 上使用 Python 的机器学习可能会有所帮助。该课程可免费旁听，它提供了对 ML 的实践和技术方面的令人难以置信的概述。在四个星期内，这两位讲师将指导您完成熟悉机器学习概念的过程，一直到创建您自己的模型并在现实生活中的问题上对其进行测试。 动手研究 ML 的技术部分可以帮助说明机器学习仍然不完善，以及何时使用其他方法可能更合适。对于企业来说，ML 是一种工具，在不知道其局限性的情况下很难评估其潜在的有效性。IBM 的课程非常适合熟悉数据科学家使用的工具和他们可能遇到的问题，前提是您准备好学习新的技术技能。 3. edX管理人员数据分析简介 密歇根大学提供的 Introduction to Data Analytics for Managers 不是一门以机器学习为中心的课程，而是对数据科学在商业中应用的概述。