Applied Machine Learning

应用机器学习是一种构建算法的多学科方法,可以从数据中学习并预测未来数据。Coursera 的《应用机器学习》目录为您提供了在一系列实际应用中有效使用机器学习的必要知识和技能。您将学习如何处理和分析大规模数据,使用监督和非监督学习技术构建预测模型,并将这些模型应用于实际问题,如 Scale Recognition 和语音识别、自动驾驶和预测分析。通过掌握决策树、Artificial Neural Network、回归和 Clustering 等机器学习技术,提高您解决问题的能力,并在数据科学、人工智能和软件工程等领域获得竞争优势。
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    您将获得的技能: 财务分析, 风险分析, 投资组合管理, 社交网络分析, 财务数据, 网络分析, 高级分析, 网页抓取, 文本挖掘, 风险管理, 投资回报, 投资管理, 数据可视化软件, 应用机器学习, 资产管理, 非结构化数据, 金融建模, 金融市场, 机器学习, 市场数据

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    您将获得的技能: Prompt Engineering, Generative AI, Dimensionality Reduction, Natural Language Processing, Large Language Modeling, OpenAI, Text Mining, Applied Machine Learning, LLM Application, Statistical Machine Learning, Data Processing, Databases, Feature Engineering, Python Programming, Supervised Learning, Artificial Intelligence, Unsupervised Learning, Pandas (Python Package), Data Transformation, NumPy

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    您将获得的技能: Dimensionality Reduction, PyTorch (Machine Learning Library), Deep Learning, Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Artificial Intelligence, Data Manipulation, Data Cleansing, Jupyter, Feature Engineering, Python Programming, Applied Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Machine Learning, Matplotlib, Supervised Learning, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Statistical Analysis

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    您将获得的技能: Feature Engineering, Applied Machine Learning, Advanced Analytics, Machine Learning, Unsupervised Learning, Workflow Management, Data Ethics, Supervised Learning, Data Validation, Classification And Regression Tree (CART), Random Forest Algorithm, Decision Tree Learning, Python Programming, Performance Tuning

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    DeepLearning.AI

    您将获得的技能: 人工智能, 大型语言模型, 数据驱动的决策制定, 人工智能和机器学习(AI/ML), 张力流, 监督学习, Python 程序设计, 人工神经网络, 计算机视觉, 调试, 生成式人工智能, 深度学习, Keras(神经网络库), 应用机器学习, 功能工程, 图像分析, PyTorch(机器学习库), 自然语言处理, 机器学习, 性能调整

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

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    您将获得的技能: Feature Engineering, Prompt Engineering, Google Cloud Platform, Generative AI, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Infrastructure, Data Pipelines, Cloud Platforms, Data Management, Data Governance, Workflow Management, Artificial Intelligence, Deep Learning, Applied Machine Learning, Machine Learning, Cloud Computing, Data Processing, Artificial Neural Networks

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    您将获得的技能: Apache Spark, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Tensorflow, A/B Testing, Big Data, Data Ethics, Applied Machine Learning, Data Processing, Machine Learning Software, Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Data Cleansing, Machine Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Artificial Intelligence, Supervised Learning, Statistical Hypothesis Testing, Dimensionality Reduction, Reinforcement Learning

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    您将获得的技能: AWS SageMaker, Unsupervised Learning, Feature Engineering, Time Series Analysis and Forecasting, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Advanced Analytics, Machine Learning Methods, Cloud Development, Amazon S3, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Cloud Computing, Machine Learning, Statistical Analysis, Forecasting, MLOps (Machine Learning Operations), Predictive Analytics, Supervised Learning, Dimensionality Reduction, Regression Analysis

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    Alberta Machine Intelligence Institute

    您将获得的技能: 机器学习算法, 数据处理, 分类与回归树 (CART), 数据伦理, 道德标准与行为, MLOps(机器学习 Operator), 数据清理, 监督学习, 测试数据, 数据验证, 产品生命周期管理, 数据质量, 功能工程, 业务运营, 应用机器学习, Machine Learning 方法, Jupyter, 负责任的人工智能, 机器学习, 项目管理

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    Johns Hopkins University

    您将获得的技能: 分类与回归树 (CART), 预测建模, 机器学习算法, R 语言程序设计(中文版), 数据处理, 回归分析, 随机森林算法, 数据收集, 预测分析, 功能工程, 应用机器学习, 机器学习, 监督学习

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    您将获得的技能: Supervised Learning, Data Modeling, Unsupervised Learning, Applied Machine Learning, Data Analysis, Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, Classification And Regression Tree (CART), Tensorflow, Machine Learning Algorithms, Keras (Neural Network Library), Artificial Neural Networks, Deep Learning, Predictive Modeling, Machine Learning, Regression Analysis, Data Ethics, Responsible AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Random Forest Algorithm

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