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
状态：免费试用University of Michigan
您将获得的技能: Python 程序设计, 预测建模, 机器学习, Scikit-learn （机器学习库）, 监督学习, 回归分析, 功能工程, 决策树学习, 随机森林算法, 应用机器学习, 无监督学习, 降维
状态：免费试用Johns Hopkins University
您将获得的技能: Computer Vision, PyTorch (Machine Learning Library), Supervised Learning, Unsupervised Learning, Image Analysis, Applied Machine Learning, Dimensionality Reduction, Reinforcement Learning, Feature Engineering, Machine Learning Algorithms, Regression Analysis, Data Processing, Machine Learning, Predictive Modeling, Data Mining, Data Cleansing, Statistical Machine Learning, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Decision Tree Learning
状态：新状态：免费试用Dartmouth College
您将获得的技能: Supervised Learning, Bayesian Network, Artificial Neural Networks, Predictive Analytics, Machine Learning Methods, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Statistical Machine Learning, Probability & Statistics, Bayesian Statistics, Deep Learning, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Statistical Methods, Artificial Intelligence, Regression Analysis, Statistical Inference
状态：免费试用多位教师
您将获得的技能: Python 程序设计, 预测建模, 人工智能, 人工智能和机器学习（AI/ML）, 监督学习, Scikit-learn （机器学习库）, 张力流, NumPy, 负责任的人工智能, 机器学习, 数据伦理, 随机森林算法, 强化学习, 分类与回归树 (CART), Jupyter, 决策树学习, 深度学习, 无监督学习, 功能工程, 应用机器学习
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: Python 程序设计, 预测建模, 人工智能, Scikit-learn （机器学习库）, 监督学习, 数据转换, 机器学习, 回归分析, NumPy, 分类与回归树 (CART), Jupyter, 统计建模, 应用机器学习, 功能工程
状态：免费试用Alberta Machine Intelligence Institute
您将获得的技能: 人工智能, 机器学习算法, 监督学习, 机器学习, 数据伦理, 性能指标, 数据处理, 业务要求, 无监督学习, 产品生命周期管理, 应用机器学习, 数据质量, 商业分析
是什么让您今天来到 Coursera？
状态：免费试用University of Washington
您将获得的技能: 预测建模, 计算机视觉, 贝叶斯统计, 机器学习算法, 人工智能, 监督学习, 机器学习, 回归分析, 文本挖掘, 大数据, 统计机器学习, 分类与回归树 (CART), 预测分析, 统计建模, 功能工程, 无监督学习, 深度学习, 图像分析, 数据挖掘, 应用机器学习
状态：新状态：免费试用您将获得的技能: Regression Analysis, Matplotlib, Feature Engineering, Time Series Analysis and Forecasting, Jupyter, Image Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Applied Machine Learning, Tensorflow, Data Visualization, Machine Learning Algorithms, Amazon Web Services, Python Programming, Cloud Applications, Data Transformation, Predictive Modeling, Data Processing, Health Informatics, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
状态：新The Cleveland Clinic Foundation
您将获得的技能: Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Healthcare Industry Knowledge, Health Informatics, Applied Machine Learning, Clinical Informatics, Health Care, Supervised Learning, Clinical Practices, Health Technology, Biomedical Technology, Artificial Intelligence, Reinforcement Learning, Data-Driven Decision-Making, Data Science
状态：免费试用New York University
您将获得的技能: 金融交易, 预测建模, 市场动态, Scikit-learn （机器学习库）, 张力流, 人工神经网络, 监督学习, 机器学习, 回归分析, 衍生产品, 降维, 强化学习, 统计方法, 无监督学习, 决策树学习, 马尔可夫模型, 金融建模, 金融市场, 应用机器学习, 风险模型
状态：预览University of London
您将获得的技能: 机器学习算法, 人工智能, 计算机视觉, 数据分析, 软件测试, 机器学习, 数据收集, 数据处理
状态：新状态：免费试用您将获得的技能: Data Processing
总之，以下是 10 最受欢迎的 applied machine learning 课程
- Python 中的应用机器学习: University of Michigan
- Applied Machine Learning: Johns Hopkins University
- Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks: Dartmouth College
- 机器学习: DeepLearning.AI
- 监督式机器学习：回归与分类: DeepLearning.AI
- 应用机器学习入门: Alberta Machine Intelligence Institute
- 机器学习: University of Washington
- AI Driven Machine Learning with Python: EDUCBA
- Machine Learning in Healthcare: Foundations and Applications: The Cleveland Clinic Foundation
- 金融领域的机器学习和强化学习: New York University
