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

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    A

    Arm

    Getting Started with Machine Learning at the Edge on Arm

    您将获得的技能: Embedded Systems, Tensorflow, Data Preprocessing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Deep Learning, Image Analysis, Machine Learning, Model Deployment, Model Evaluation, Performance Tuning

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    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: 模型评估, 机器学习, 张力流, 人工神经网络, 随机森林算法, 监督学习, 迁移学习, 应用机器学习, 数据伦理, 决策树学习, 逻辑回归, 分类算法, 人工智能, 性能调整, 深度学习

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

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    U

    University of Michigan

    体育分析中的机器学习入门

    您将获得的技能: 模型评估, 机器学习, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), 分类与回归树 (CART), 数据预处理, Python 程序设计, 分析, 机器学习算法, 分类算法, 预测分析, 应用机器学习, 逻辑回归, 数据分析, 决策树学习, 监督学习, 功能工程

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    A

    Amazon Web Services

    Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers

    您将获得的技能: Applied Machine Learning, Machine Learning, AI Enablement, MLOps (Machine Learning Operations), Technology Roadmaps, Data-Driven Decision-Making, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Business Analytics, Business Solutions, Organizational Strategy, AI Product Strategy, Organizational Change, Product Roadmaps, Feasibility Studies, System Requirements, Solution Design, Training Programs

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 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: 模型评估, 机器学习, 卷积神经网络, 数据预处理, 人工神经网络, 机器学习算法, 负责任的人工智能, 强化学习, 医疗保健行业知识, 医疗保健伦理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 卫生政策, 数据伦理, 深度学习, 应用机器学习

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    EDUCBA

    AI with Python: Apply & Implement ML Models

    您将获得的技能: Data Preprocessing, Dimensionality Reduction, PyTorch (Machine Learning Library), Deep Learning, Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Artificial Intelligence, Model Evaluation, Data Cleansing, Jupyter, Python Programming, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning, Matplotlib, Supervised Learning, Exploratory Data Analysis, Statistical Analysis

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学微积分

    您将获得的技能: 机器学习, Python 程序设计, 衍生产品, 应用数学, 人工神经网络, 深度学习, 机器学习算法, 可视化(计算机制图), 微积分, 数值分析

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    New York Institute of Finance

    在交易和金融中使用机器学习

    您将获得的技能: 时间序列分析和预测, 机器学习, 模型评估, 张力流, 预测建模, Python 程序设计, 技术分析, 数据管道, 统计机器学习, 应用机器学习, 金融交易, Keras(神经网络库), 市场趋势, 金融市场, 深度学习, 证券交易

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Coursera

    Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face

    您将获得的技能: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, LLM Application, Applied Machine Learning, Generative Adversarial Networks (GANs), Retrieval-Augmented Generation, Data Collection, Machine Learning Algorithms, Convolutional Neural Networks, Model Deployment, Transfer Learning, Hugging Face

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    Machine Learning and Emerging Technologies in Cybersecurity

    您将获得的技能: Model Evaluation, Intrusion Detection and Prevention, Threat Detection, Computer Security Incident Management, Cybersecurity, Anomaly Detection, Applied Machine Learning, Network Security, Machine Learning, Unsupervised Learning, Supervised Learning, Artificial Neural Networks

    中级 · 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, Data Transformation, Python Programming, Exploratory Data Analysis

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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applied machine learning with python
introduction to applied machine learning
applied machine learning: techniques and applications
applied python: web dev, machine learning & cryptography
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总之,以下是 10 最受欢迎的 applied machine learning 课程

  • 机器学习:概念与应用: The University of Chicago
  • Getting Started with Machine Learning at the Edge on Arm: Arm
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • 体育分析中的机器学习入门: University of Michigan
  • Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers: Amazon Web Services
  • 医疗保健机器学习基础: Stanford University
  • AI with Python: Apply & Implement ML Models: EDUCBA
  • 机器学习和数据科学微积分: DeepLearning.AI
  • 在交易和金融中使用机器学习: New York Institute of Finance
  • Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face: Coursera

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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