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无监督学习课程

无监督学习课程可以帮助您学习 Clustering 技术、Dimensionality Reduction 和 Anomaly Detection。您可以掌握数据预处理、Feature Extraction 和解释复杂数据集的技能。许多课程都会介绍 Scikit-learn 和 TensorFlow 等 Python 库等工具,这些工具支持在项目中实施这些方法。您还将探索客户细分、图像处理和推荐系统等领域的实际应用,提高从无标签数据中获得洞察力的能力。


热门无监督学习课程和认证


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    P

    Politecnico di Milano

    人工智能:概述

    您将获得的技能: 机器学习, 机器学习算法, 一般数据保护条例》(GDPR), 社会影响, 负责任的人工智能, 人工智能, 降维, 强化学习, AI 赋能, 分类学, 法律风险, 无监督学习, Machine Learning 方法, AI 安全, 云平台, 个人身份信息, 法律技术, 知识产权, 监督学习, 社会学

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 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: 数据共享, 探索性数据分析, 数据清理, 数据科学, 绘图(图形), 统计可视化, 机器学习, 版本控制, 降维, 数据操作, R(软件), 数据可视化软件, 统计分析, 数据整合, GitHub, Knitr, R 语言程序设计(中文版), Ggplot2, Rmarkdown, 统计编程

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM AI Enterprise Workflow

    您将获得的技能: Feature Engineering, Model Deployment, Data Visualization, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Data Presentation, Tensorflow, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Probability Distribution, Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Supervised Learning, Data Pipelines, Design Thinking, Data Science, Machine Learning, Python Programming

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    352 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    C

    Coursera

    Validate LLM Embeddings for Production Use

    您将获得的技能: Embeddings, Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Model Evaluation, Data Cleansing, Anomaly Detection, Vector Databases, LLM Application, System Monitoring, Verification And Validation, Data Quality, Legal Technology, Semantic Web, E-Commerce, Data Validation, Unsupervised Learning, Data Manipulation, Benchmarking, Dimensionality Reduction, Cost Reduction

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    面向所有人的 Python

    您将获得的技能: 数据清理, 交互式数据可视化, 数据可视化软件, 数据处理, Network Protocol(网络协议, 网络服务, 还原式 API, 编程原则, 数据结构, 数据库, 计算机编程, JSON, Python 程序设计, 网页抓取, 数据分析, SQL, 关系数据库, 数据可视化, 数据库设计, 可扩展标记语言(XML)

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    Generative AI for Project Managers

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Responsible AI, Google Gemini, Project Management, LLM Application, AI Enablement, Project Management Life Cycle, Case Studies, Team Oriented, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Project Documentation, AI Workflows, Deep Learning, Risk Management, Machine Learning

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

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据分析师

    您将获得的技能: 交互式数据可视化, Excel 公式, 数据可视化软件, 模型评估, 探索性数据分析, IBM Cognos 分析, 数据转换, 统计可视化, 数据导入/导出, 数据叙事, 专业网络, 数据展示, 仪表板, Plotly, 生成式人工智能, Python 程序设计, 微软Excel, 数据分析, SQL, 数据可视化

    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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    D

    DeepLearning.AI

    医学人工智能

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 模型评估, 预测建模, 深度学习, 预测, 放射诊断学, 机器学习, 数据预处理, 临床试验, 决策树学习, 统计分析, 应用机器学习, 数据分析, 治疗计划, AI 个性化服务, 图像分析, 功能工程, 病人治疗, 随机森林算法, 风险模型

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2437 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    数据挖掘

    您将获得的技能: 交互式数据可视化, 散点图, 非结构化数据, 绘图(图形), 数据可视化软件, 数据展示, 数据叙事, 制图, 大数据, 数据映射, 仪表板, 异常检测, 无监督学习, 统计分析, 预测分析, 自然语言处理, 数据挖掘, 数据可视化, 文本挖掘, Tableau 软件

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    DeepLearning.AI

    序列模型

    您将获得的技能: 深度学习, 迁移学习, 拥抱的脸, 人工神经网络, 嵌入, 自然语言处理, 递归神经网络 (RNN)

    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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    I

    IBM

    Generative AI for Educators

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, AI Personalization, Responsible AI, Data Ethics, Education Software and Technology, AI Enablement, Digital pedagogy, Learning Management Systems, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, AI Workflows, Deep Learning, Ethical Standards And Conduct, Information Privacy, Machine Learning, Context Management

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1.1万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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

    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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1…747576…521

总之,以下是 10 最受欢迎的 unsupervised learning 课程

  • 人工智能:概述: Politecnico di Milano
  • 数据科学:使用 R 的基础: Johns Hopkins University
  • IBM AI Enterprise Workflow: IBM
  • Validate LLM Embeddings for Production Use: Coursera
  • 面向所有人的 Python: University of Michigan
  • Generative AI for Project Managers: IBM
  • IBM 数据分析师: IBM
  • 医学人工智能: DeepLearning.AI
  • 数据挖掘: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 序列模型: 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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