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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。


热门应用机器学习课程和认证


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    U

    University of Pennsylvania

    企业人工智能

    您将获得的技能: 机器学习, 生成对抗网络 (GAN), Data Governance, 负责任的人工智能, 数据管理, 商业策略, AI 产品战略, 生成式人工智能, AI 个性化服务, 信用风险, 欺诈检测, 大数据, 人力资源分析, AI 赋能, 数据伦理, 应用机器学习, Machine Learning 方法, 人力资源, 分析, 人力资源技术

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Starweaver

    Threat Hunting Techniques

    您将获得的技能: Cyber Threat Hunting, Splunk, Threat Detection, Jupyter, Anomaly Detection, Threat Management, Cybersecurity, Data Analysis, Data Science, Applied Machine Learning, Security Information and Event Management (SIEM), Pandas (Python Package), Interactive Data Visualization, Data Cleansing, Data Transformation, MLOps (Machine Learning Operations), Unsupervised Learning, Machine Learning Methods, Automation

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    面向数据科学家的生成式人工智能

    您将获得的技能: 机器学习, 负责任的人工智能, 探索性数据分析, 数据科学, Prompt Engineering, 生成式人工智能, 数据综合, ChatGPT, 数据伦理, 预测建模, 数据分析, 原型设计, 功能工程, AI 赋能, AI 工作流程, 提示模式, 深度学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据可视化, 数据预处理

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • I

    IBM

    计算机视觉和图像处理入门

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 迁移学习, 机器学习算法, 计算机视觉, 分类算法, 可视化(计算机制图), 网络架构, Machine Learning 方法, 功能工程, 深度学习, 模型评估

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U
    I
    I

    多位教师

    Data Science Foundations

    您将获得的技能: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Data Presentation, Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Data Import/Export, Probability & Statistics, Programming Principles, Predictive Modeling, Computer Programming Tools, Data Science, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    12万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    SkillUp

    Artificial Intelligence for Healthcare

    您将获得的技能: Artificial Intelligence, AI Enablement, Jupyter, Healthcare Ethics, Health Informatics, Healthcare Industry Knowledge, LLM Application, Machine Learning, Deep Learning, Machine Learning Software, MLOps (Machine Learning Operations), Statistical Machine Learning, AI Product Strategy, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Data Preprocessing, Predictive Modeling, Data-Driven Decision-Making, Data Processing, Data Analysis

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化

    您将获得的技能: 张力流, 人工神经网络, 验证和确认, 模型评估, Machine Learning 方法, 性能调整, 深度学习, 数据预处理

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    生成式人工智能:介绍与应用

    您将获得的技能: 机器学习, 生成式人工智能, 原型设计, 深度学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), ChatGPT

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    3985 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    Learn to Choose the Right ML Model

    您将获得的技能: MLOps (Machine Learning Operations), Applied Machine Learning, Model Evaluation, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning, Predictive Modeling, Scenario Testing, Machine Learning Algorithms, Responsible AI, Regression Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Case Studies, Continuous Monitoring, Performance Metric

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Duke University

    DevOps、DataOps、MLOps

    您将获得的技能: 机器学习, 负责任的人工智能, Docker (软件), MLOps(机器学习 Operator), PyTorch(机器学习库), 张力流, Microsoft Copilot, 集装箱化, 无服务器计算, 拥抱的脸, 应用机器学习, CI/CD, GitHub, 大数据, Devops, 云计算解决方案, 人工智能和机器学习(AI/ML), 拉斯特(编程语言)

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    人工智能产品管理

    您将获得的技能: 机器学习, 人机交互, 负责任的人工智能, 数据科学, 数据管理, MLOps(机器学习 Operator), 项目管理, 数据伦理, 模型评估, 模型部署, 无监督学习, 用户体验设计, 数据预处理, 产品设计, 产品管理, 深度学习, 项目管理生命周期, 分类与回归树 (CART), 以人为本的设计, 数据质量

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    R

    Real Madrid Graduate School Universidad Europea

    Theoretical Bases of Health and Injury Management

    您将获得的技能: Kinesiology, Applied Machine Learning, Bayesian Network, Machine Learning, Data-Driven Decision-Making, Epidemiology, Load Balancing, Health Education, Data Integration, Systems Engineering, Psychological Evaluations

    初级 · 课程 · 1-4 周

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

  • 企业人工智能: University of Pennsylvania
  • Threat Hunting Techniques: Starweaver
  • 面向数据科学家的生成式人工智能: IBM
  • 计算机视觉和图像处理入门: IBM
  • Data Science Foundations: University of London
  • Artificial Intelligence for Healthcare: SkillUp
  • 改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化: DeepLearning.AI
  • 生成式人工智能:介绍与应用: IBM
  • Learn to Choose the Right ML Model: Coursera
  • DevOps、DataOps、MLOps: Duke 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)
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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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