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  • Applied Machine Learning

应用机器学习课程

应用机器学习课程可以帮助您学习数据预处理、模型选择、Feature Engineering 和 Evaluation 指标。您可以掌握在实际环境中实施算法、优化性能和解释结果的技能。许多课程介绍 Python、TensorFlow 和 Scikit-learn 等工具,这些工具支持开发机器学习模型和应用 AI 技术解决实际问题。


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热门应用机器学习课程和认证


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    O

    O.P. Jindal Global University

    Machine Learning for Marketing

    您将获得的技能: Marketing Analytics, Anomaly Detection, Digital Marketing, Web Analytics, Digital Advertising, Dimensionality Reduction, Unsupervised Learning, Customer Analysis, Search Engine Marketing, Supervised Learning, Online Advertising, Customer Retention, Text Mining, Predictive Analytics, Search Engine Optimization, Web Analytics and SEO, Google Ads, Customer Insights, Google Analytics, Data Ethics

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    18 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California San Diego

    利用大数据进行机器学习

    您将获得的技能: 分类算法, Apache Spark, 模型评估, 预测建模, 统计分析, 监督学习, 应用机器学习, 无监督学习, 数据预处理, 数据分析, 探索性数据分析, 大数据, 机器学习, 数据挖掘, 回归分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2499 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    Applied Unsupervised Learning in Python

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Embeddings, Supervised Learning, Data Preprocessing, Python Programming, Exploratory Data Analysis

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Stanford University

    医疗保健机器学习基础

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 负责任的人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 模型评估, 数据伦理, 医疗保健行业知识, 机器学习算法, 强化学习, 医疗保健伦理, 卫生政策, 应用机器学习, 数据预处理, 深度学习, 机器学习, 人工神经网络

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    601 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    产品经理的机器学习基础

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 数据科学, 模型评估, 监督学习, 分类与回归树 (CART), 人工智能和机器学习(AI/ML), 自然语言处理, 计算机视觉, 随机森林算法, 逻辑回归, 无监督学习, Algorithm, 决策树学习, 预测分析, 深度学习, 机器学习, 回归分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    694 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 人工智能, 数据伦理, 分类算法, 模型评估, 应用机器学习, 监督学习, 随机森林算法, 迁移学习, 逻辑回归, 决策树学习, 张力流, 深度学习, 人工神经网络, 机器学习, 性能调整

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    8484 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    National Taiwan University

    機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations

    您将获得的技能: Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Classification Algorithms, Algorithms, Supervised Learning, Logistic Regression, Machine Learning, Applied Machine Learning, Data Validation, Regression Analysis, Feature Engineering, Statistical Methods, Verification And Validation

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    331 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    AI and Machine Learning Algorithms and Techniques

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Generative AI, Large Language Modeling, Supervised Learning, Deep Learning, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Reinforcement Learning, Predictive Modeling, Machine Learning Algorithms, Artificial Neural Networks, Feature Engineering, Unstructured Data, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Data Preprocessing, Dimensionality Reduction, Model Deployment

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    56 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    T

    The University of Chicago

    机器学习:概念与应用

    您将获得的技能: 模型评估, 统计方法, Scikit-learn (机器学习库), 分类算法, 监督学习, 机器学习算法, 随机森林算法, Pandas(Python 软件包), Keras(神经网络库), 无监督学习, 应用机器学习, 功能工程, 数据预处理, 深度学习, 降维, 机器学习, 回归分析, 张力流

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
    24 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    Advanced Methods in Machine Learning Applications

    您将获得的技能: Model Evaluation, Unsupervised Learning, Applied Machine Learning, Dimensionality Reduction, Reinforcement Learning, Regression Analysis, Machine Learning, Data Mining, Machine Learning Algorithms, Random Forest Algorithm, Decision Tree Learning, Supervised Learning, Logistic Regression, Classification Algorithms

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    无监督学习、推荐器、强化学习

    您将获得的技能: 人工智能, 异常检测, 数据伦理, 监督学习, 人工神经网络, Algorithm, 深度学习, 无监督学习, 强化学习, 降维, 机器学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    5380 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    New York University

    金融领域的机器学习基础

    您将获得的技能: Python 程序设计, 相关性分析, 金融交易, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 人工神经网络, 无监督学习, 强化学习, 投资组合管理, 应用机器学习, 决策树学习, 降维, 探索性数据分析, 金融服务, 机器学习, 回归分析

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    341 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

1…678…573

总之,以下是 10 最受欢迎的 applied machine learning 课程

  • Machine Learning for Marketing: O.P. Jindal Global University
  • 利用大数据进行机器学习: University of California San Diego
  • Applied Unsupervised Learning in Python: University of Michigan
  • 医疗保健机器学习基础: Stanford University
  • 产品经理的机器学习基础: Duke University
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • 機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations: National Taiwan University
  • AI and Machine Learning Algorithms and Techniques: Microsoft
  • 机器学习:概念与应用: The University of Chicago
  • Advanced Methods in Machine Learning Applications: Johns Hopkins University

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

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