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    Duke University

    机器学习概论

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 机器学习, 深度学习, 强化学习, Python 程序设计, 计算机视觉, 医学影像, 监督学习, Machine Learning 方法, 应用机器学习, 图像分析, 无监督学习, 自然语言处理, 人工神经网络

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    IBM

    IBM 机器学习入门

    您将获得的技能: 分类与回归树 (CART), 机器学习算法, 数据清理, 机器学习, 预测建模, 数据访问, 回归分析, 降维, 探索性数据分析, 统计假设检验, 统计推理, 数据科学, 应用机器学习, 数据质量, Scikit-learn (机器学习库), 数据分析, 监督学习, 统计建模, 功能工程, 无监督学习

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    Dartmouth College

    Machine Learning Fundamentals

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    多位教师

    机器学习

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    IBM

    人工智能 (AI) 概论

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 内容创作, 商业智能, 负责任的人工智能, 自然语言处理, 风险缓解

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    University of Colorado Boulder

    机器学习入门:监督学习

    您将获得的技能: 机器学习算法, 分类与回归树 (CART), 回归分析, 机器学习, 随机森林算法, NumPy, 统计分析, 预测建模, Python 程序设计, 探索性数据分析, 数据科学, 功能工程, 数据分析, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 应用机器学习, 性能调整

    攻读学位

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    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: 分类与回归树 (CART), 机器学习, 回归分析, 降维, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), 决策树学习, 统计建模, 无监督学习, 应用机器学习, 监督学习, 功能工程

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    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

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    IBM

    机器学习入门

    您将获得的技能: 人工智能, 分类与回归树 (CART), 机器学习, 强化学习, 预测建模, 深度学习, 数据科学, 性能指标, 监督学习, 无监督学习

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Coursera

    Foundations of Machine Learning

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    人工智能技能
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    University of Pennsylvania

    AI and Machine Learning Essentials with Python

    您将获得的技能: Statistical Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Statistical Methods, Probability, Probability & Statistics, Sampling (Statistics), Deep Learning, Probability Distribution, Python Programming, Supervised Learning, Statistics, Machine Learning Methods, Machine Learning, Regression Analysis, Data Processing, Agentic systems, Data Science, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Algorithms

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    Introduction to AI

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  • 机器学习概论: Duke University
  • IBM 机器学习入门: IBM
  • Machine Learning Fundamentals: Dartmouth College
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • 人工智能 (AI) 概论: IBM
  • 机器学习入门:监督学习: University of Colorado Boulder
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
  • 机器学习入门: IBM
  • Foundations of Machine Learning: Coursera

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