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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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    D

    DeepLearning.AI

    Neuronale Netze und Deep Learning

    您将获得的技能: Deep Learning, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, NumPy, Computer Vision, Supervised Learning, Linear Algebra, Calculus

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Simplilearn

    Supervised Learning Regression Classification Clustering

    您将获得的技能: Supervised Learning, Data Modeling, Unsupervised Learning, Applied Machine Learning, Data Analysis, Regression Analysis, Classification Algorithms, Classification And Regression Tree (CART), Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Decision Tree Learning, Predictive Analytics, Logistic Regression, Random Forest Algorithm, Bayesian Statistics

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    计算机视觉的深度学习应用

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 计算机视觉, 分类算法, 张力流, 机器学习, 应用机器学习, 性能调整, 人工神经网络, 图像分析, 深度学习, 模型评估

    攻读学位

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Macquarie University

    教育工作者在线学习设计

    您将获得的技能: 促进讨论, 规划, 教育软件和技术, 协作软件, 编写培训材料, 设计评论, 建设性反馈, 故事板, 教学法, 内容创作, 多媒体, 播客, 设计师, 信息图表, 数字教学法, 虚拟环境, 视频制作, 课程开发, 教学设计, 教学

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    学习、知识和人类发展

    您将获得的技能: 教育软件和技术, 人类发展, 学习理论, 教育与培训, 教学法, 心理学, 高等教育, 社会科学, 学校心理学, 儿童发展

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    使用深度学习的人工智能顶点项目

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), Python 程序设计, 计算机视觉, 卷积神经网络, 数据管道, 模型部署, 迁移学习, 视觉转换器(ViT), 深度学习, 机器学习, Keras(神经网络库), 地理空间信息与技术, 数据预处理, 模型评估

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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    E

    EDUCBA

    Deep Learning: Build & Optimize Neural Networks

    您将获得的技能: Feature Engineering, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Data Preprocessing, Artificial Neural Networks, Transfer Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Intelligence, Computer Vision, Jupyter, Predictive Modeling, Machine Learning, Model Evaluation, Data Transformation

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • P

    Packt

    Deep Learning - Crash Course 2023

    您将获得的技能: Deep Learning, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Matplotlib, NumPy, Artificial Neural Networks, Python Programming, Pandas (Python Package), Data Science, Artificial Intelligence, Data Preprocessing, Machine Learning, Data Manipulation, Model Evaluation, Classification Algorithms

    初级 · 课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    混合式语言学习:教师的设计与实践

    您将获得的技能: 教育软件和技术, 语言学习, 网页内容无障碍指南, 技术战略, 数字教学法, 混合式学习

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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    Coursera

    Curso Completo de Deep Learning

    您将获得的技能: Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Data Preprocessing, Model Evaluation

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    I

    Imperial College London

    使用 TensorFlow 2 进行概率深度学习

    您将获得的技能: 无监督学习, 张力流, 贝叶斯统计, 深度学习, 生成模型架构, 自动编码器, 应用机器学习, 图像分析, 抽样(统计), 概率分布

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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    Universidad de los Andes

    Introducción al deep learning contemporáneo

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Transfer Learning, Vision Transformer (ViT), Image Analysis, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Computer Vision, Network Architecture, Natural Language Processing

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

  • Neuronale Netze und Deep Learning: DeepLearning.AI
  • Supervised Learning Regression Classification Clustering: Simplilearn
  • 计算机视觉的深度学习应用: University of Colorado Boulder
  • 教育工作者在线学习设计: Macquarie University
  • 学习、知识和人类发展: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 使用深度学习的人工智能顶点项目: IBM
  • Deep Learning: Build & Optimize Neural Networks: EDUCBA
  • Deep Learning - Crash Course 2023: Packt
  • 混合式语言学习:教师的设计与实践: University of Colorado Boulder
  • Curso Completo de Deep Learning: Coursera

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
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深度学习 (30)
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代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
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