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  • Machine Learning Andrew Ng

Machine Learning Andrew Ng 课程

机器学习课程可以帮助您学习算法、数据预处理、模型 Evaluation 和神经网络。您可以掌握回归分析、分类技术和聚类方法方面的技能。许多课程都会介绍 Python、TensorFlow 和 Scikit-learn 等工具,展示如何在实际应用中使用这些技术来实施机器学习解决方案。


热门机器学习 Andrew Ng 课程和认证


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    E

    EDHEC Business School

    使用 Python 和机器学习进行投资管理

    您将获得的技能: 投资组合风险, 数据可视化软件, 社交网络分析, 文本挖掘, 投资回报, 风险管理, 应用机器学习, 投资管理, 机器学习, 网页抓取, 资产管理, 投资组合管理, 网络分析, 预测建模, 金融市场, 投资, 金融建模, Machine Learning 方法, 非结构化数据, 金融报表

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    1807 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM AI 开发人员

    您将获得的技能: Python 程序设计, AI 工作流程, 计算机视觉, 负责任的人工智能, 检索-增强生成, 数据导入/导出, 还原式 API, 响应式网页设计, LangChain, 软件开发生命周期, ChatGPT, 机器学习, LLM 申请, 软件架构, 生成式人工智能, Prompt Engineering, 工程软件, 数据科学, 提示模式, IBM 云

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 Keras 的深度学习和神经网络简介

    您将获得的技能: 递归神经网络 (RNN), 自然语言处理, 回归分析, 深度学习, 分类与回归树 (CART), 模型评估, 卷积神经网络, 机器学习, 网络架构, 人工神经网络, Keras(神经网络库), 迁移学习, 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow:数据与部署

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

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • C

    Coursera

    Breast Cancer Prediction Using Machine Learning

    您将获得的技能: Data Cleansing, Logistic Regression, Data Preprocessing, Applied Machine Learning, Data Import/Export, Data Mining, Python Programming, Google Cloud Platform, Scikit Learn (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Classification Algorithms, Machine Learning, Supervised Learning

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    M

    Microsoft

    使用 Azure 构建和运行机器学习解决方案

    您将获得的技能: 持续监测, 数据预处理, 负责任的人工智能, 微软 Azure, 数据安全, 数据管道, 信息隐私, 机器学习, 模型评估, MLOps(机器学习 Operator), 数据伦理, 云计算, 性能调整, 数据库, 模型部署

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 数据分析, Scikit-learn (机器学习库), 张力流, 微软 Azure, 人工智能和机器学习(AI/ML), 探索性数据分析, MLOps(机器学习 Operator), 深度学习, 回归分析, 无监督学习, 预测建模, 卷积神经网络, 应用机器学习, 数据可视化, 数据科学, 迁移学习, 分类算法, 机器学习, 图像分析

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的自然语言处理

    您将获得的技能: 数据预处理, 张力流, 递归神经网络 (RNN), 文本挖掘, 自然语言处理, 人工神经网络, 机器学习, 应用机器学习, 生成式人工智能, 嵌入

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    机器学习的探索性数据分析

    您将获得的技能: 统计方法, 异常检测, 概率与统计, 数据预处理, 数据分析, Pandas(Python 软件包), 数据导入/导出, 统计分析, 数据操作, 探索性数据分析, 数据清理, 数据质量, 数据访问, 机器学习, 功能工程, 统计推理, Jupyter, 统计假设检验, 数据转换

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    Edge Impulse

    嵌入式机器学习简介

    您将获得的技能: 计算机编程, 数据预处理, 数据分析, 嵌入式系统, 人工智能和机器学习(AI/ML), 模型评估, 数字信号处理, 数据伦理, 深度学习, 机器学习, 卷积神经网络, 功能工程, 人工神经网络, 应用机器学习, 模型部署, 嵌入式软件

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

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    D

    DeepLearning.AI

    用于医疗诊断的人工智能

    您将获得的技能: 人工智能, 概率与统计, 张力流, 数据预处理, 自然语言处理, 医学影像, 深度学习, 医学科学与研究, 卷积神经网络, 机器学习, 统计机器学习, 模型评估, 应用机器学习, 预测建模, 放射诊断学, Machine Learning 方法, 磁共振成像, 图像分析, 风险模型

    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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    D

    Deep Teaching Solutions

    如何学习:学习困难科目的实用思维方法

    您将获得的技能: 创造力, 适应, 时间管理, 生产率, 精神集中, 自律, 压力管理, 认知灵活性, 愿意学习, 成长意识, 学习策略

    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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machine learning specialization andrew ng
machine learning by andrew ng
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总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning andrew ng 课程

  • 使用 Python 和机器学习进行投资管理: EDHEC Business School
  • IBM AI 开发人员: IBM
  • 使用 Keras 的深度学习和神经网络简介: IBM
  • TensorFlow:数据与部署: DeepLearning.AI
  • Breast Cancer Prediction Using Machine Learning: Coursera
  • 使用 Azure 构建和运行机器学习解决方案: Microsoft
  • 在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型: Microsoft
  • TensorFlow 中的自然语言处理: DeepLearning.AI
  • 机器学习的探索性数据分析: IBM
  • 嵌入式机器学习简介: Edge Impulse

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