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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。


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热门应用机器学习课程和认证


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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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    I

    IBM

    什么是数据科学?

    您将获得的技能: 深度学习, 机器学习, 数据分析, 数据驱动的决策制定, 数据科学, 云计算, 人工智能, 数据扫盲, 大数据, 数字化转型, 数据挖掘

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    7.7万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Pennsylvania

    企业人工智能

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

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1716 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    A

    Amazon Web Services

    AWS Artificial Intelligence Practitioner

    您将获得的技能: Responsible AI, Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AWS SageMaker, Amazon Web Services, AI Enablement, AI Security, Artificial Intelligence, Applied Machine Learning, Prompt Engineering, Large Language Modeling, LLM Application, Model Deployment, Machine Learning

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    Microsoft Azure 数据科学家协理 (DP-100) 考试准备

    您将获得的技能: 机器学习, 分类算法, 数据分析, 模型评估, 负责任的人工智能, 信息隐私, 数据管道, 数据转换, 数据处理, 分布式计算, 数据预处理, 数据伦理, 模型部署, 卷积神经网络, 机器学习软件, 迁移学习, Virtual Machine, 张力流, 图像分析, 监督学习

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    601 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    U

    University of Alberta

    利用函数逼近进行预测和控制

    您将获得的技能: 机器学习, 深度学习, 机器学习算法, 概率分布, 人工神经网络, 强化学习, 伪代码, 功能工程, 监督学习, 线性代数

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:使用 R 的基础

    您将获得的技能: 数据可视化软件, 数据共享, 机器学习, 数据操作, 统计可视化, 绘图(图形), 数据科学, R 语言程序设计(中文版), 版本控制, Ggplot2, 降维, R(软件), 探索性数据分析, Rmarkdown, 数据整合, 统计编程, Knitr, GitHub, 数据清理, 统计分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    4.8万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow:数据与部署

    您将获得的技能: 数据处理, 计算机视觉, 数据预处理, 模型部署, 联合学习, 模型评估, iOS 开发, 移动开发, 数据管道, 卷积神经网络, 机器学习, 安卓开发, 迁移学习, MLOps(机器学习 Operator), 数据导入/导出, Javascript, 张力流, Swift 编程, 摘录, 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1472 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    概率图形模型

    您将获得的技能: 概率与统计, 机器学习, Algorithm, 贝叶斯网络, 机器学习算法, 统计推理, 统计建模, 决策支持系统, 概率分布, 马尔可夫模型, 网络模型, 计算思维, 网络分析, 图论, 抽样(统计), 自然语言处理, 应用机器学习, Machine Learning 方法, 统计方法

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    1547 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    卷积神经网络

    您将获得的技能: 深度学习, 计算机视觉, 数据预处理, PyTorch(机器学习库), 迁移学习, 卷积神经网络, 人工神经网络, 张力流, Keras(神经网络库), 图像分析

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    4.3万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    SAS

    SAS Certification Practice Exams

    您将获得的技能: Model Deployment, Logistic Regression, Probability & Statistics, Statistics, Model Evaluation, Classification And Regression Tree (CART)

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Packt

    Decoding Large Language Models

    您将获得的技能: Large Language Modeling, LLM Application, Model Deployment, AI Enablement, Transfer Learning, Prompt Engineering, Generative AI, Model Evaluation, Deep Learning, Natural Language Processing, Recurrent Neural Networks (RNNs), Responsible AI, Scalability, Machine Learning, Performance Tuning, Systems Integration

    高级设置 · 课程 · 3-6 个月

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

  • Artificial Intelligence for Healthcare: SkillUp
  • 什么是数据科学?: IBM
  • 企业人工智能: University of Pennsylvania
  • AWS Artificial Intelligence Practitioner: Amazon Web Services
  • Microsoft Azure 数据科学家协理 (DP-100) 考试准备: Microsoft
  • 利用函数逼近进行预测和控制: University of Alberta
  • 数据科学:使用 R 的基础: Johns Hopkins University
  • TensorFlow:数据与部署: DeepLearning.AI
  • 概率图形模型: Stanford University
  • 卷积神经网络: DeepLearning.AI

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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