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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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    E

    Edureka

    AI for Strategic Decision Intelligence

    您将获得的技能: Data Storytelling, Predictive Analytics, Data Presentation, Responsible AI, Predictive Modeling, Strategic Decision-Making, Data-Driven Decision-Making, Business Intelligence, Data Visualization, Decision Making, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Scikit Learn (Machine Learning Library), Business Marketing, Natural Language Processing, Text Mining, Python Programming, Reinforcement Learning, Data Security, Network Analysis, Security Awareness

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    G

    Google Cloud

    在 Google Cloud 上使用 Keras 构建、训练和部署 ML 模型

    您将获得的技能: 数据预处理, MLOps(机器学习 Operator), Google 云端平台, 云部署, 数据转换, 机器学习, 模型部署, 数据管道, 功能工程, Python 程序设计, 张力流, 人工神经网络, 模型评估, 深度学习, Keras(神经网络库)

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    2807 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    Linear Algebra from Elementary to Advanced

    您将获得的技能: Linear Algebra, Algebra, Applied Mathematics, Advanced Mathematics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Mathematical Modeling, Engineering Analysis, Mathematical Theory & Analysis, Numerical Analysis, Geometry, Data Transformation, Applied Machine Learning, Dimensionality Reduction, Markov Model, Probability

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    C

    CertNexus

    构建决策树、SVM 和人工神经网络

    您将获得的技能: 计算机视觉, 分类算法, 卷积神经网络, 机器学习算法, 自然语言处理, 预测建模, 随机森林算法, 人工神经网络, 应用机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 递归神经网络 (RNN), 监督学习, 深度学习, 决策树学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    14 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    会计数据分析

    您将获得的技能: 数据操作, Matplotlib, 分类算法, 机器学习算法, Scikit-learn (机器学习库), 数据预处理, Pandas(Python 软件包), 无监督学习, 数据展示, 数据可视化软件, Excel 宏, 机器学习, 模型评估, 预测建模, Tableau 软件, Python 程序设计, Jupyter, 数据可视化, 数据扫盲, 探索性数据分析

    攻读学位

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    面向 MLOps 的 Python 基本知识

    您将获得的技能: 数据结构, 脚本, 命令行界面, MLOps(机器学习 Operator), 测试自动化, 数值分析, NumPy, 面向对象编程(OOP), Pandas(Python 软件包), 数据操作, 调试, 机器学习, 应用编程接口 (API), 软件测试, 模型部署, 数据导入/导出, Python 程序设计

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    330 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    用 Transformer 建立生成式 AI 语言模型

    您将获得的技能: 迁移学习, PyTorch(机器学习库), 自然语言处理, 生成式人工智能, 文本挖掘, 嵌入, 大型语言模型, 应用机器学习, 性能调整

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    130 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    Engineer & Explain AI Model Decisions

    您将获得的技能: Feature Engineering, Responsible AI, Model Evaluation, Technical Communication, Data Preprocessing, Data Transformation, Performance Analysis, Data Wrangling, Data Cleansing, Data Analysis, Predictive Modeling, Machine Learning, Embeddings, Artificial Intelligence, Decision Support Systems, Scikit Learn (Machine Learning Library), Pandas (Python Package), Debugging

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    E

    Edureka

    Automating Decision Workflows with AI

    您将获得的技能: Responsible AI, AI Workflows, AI Enablement, Agentic systems, Automation, Business Process Automation, Real Time Data, MLOps (Machine Learning Operations), AI Personalization, IT Automation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, No-Code Development, Cloud-Based Integration, Business Transformation, Cloud API, Python Programming, Data Analysis, Restful API, API Design

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    软件开发中的生成式 AI 简介

    您将获得的技能: Prompt Engineering, 生成式人工智能, 代码审查, LLM 申请, 计划发展, 大型语言模型, 机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 软件开发方法

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
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    E

    EDUCBA

    Artificial Intelligence with Python: Foundations to Projects

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Seaborn, Matplotlib, Predictive Modeling, Data Preprocessing, Supervised Learning, NumPy, Model Evaluation, Applied Machine Learning, Predictive Analytics, Dimensionality Reduction, PyTorch (Machine Learning Library), Deep Learning, Keras (Neural Network Library), Scatter Plots, Statistical Visualization, Python Programming, Data Science, Machine Learning, Data Analysis

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

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    Duke University

    MLOps 工具:MLflow 和拥抱脸

    您将获得的技能: 集装箱化, 拥抱的脸, MLOps(机器学习 Operator), 迁移学习, 云部署, GitHub, Docker (软件), CI/CD, 机器学习软件, 微软 Azure, 模型部署, 云计算, 模型评估, Devops

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    59 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

1…868788…583

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

  • AI for Strategic Decision Intelligence: Edureka
  • 在 Google Cloud 上使用 Keras 构建、训练和部署 ML 模型: Google Cloud
  • Linear Algebra from Elementary to Advanced: Johns Hopkins University
  • 构建决策树、SVM 和人工神经网络: CertNexus
  • 会计数据分析: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 面向 MLOps 的 Python 基本知识: Duke University
  • 用 Transformer 建立生成式 AI 语言模型: IBM
  • Engineer & Explain AI Model Decisions: Coursera
  • Automating Decision Workflows with AI: Edureka
  • 软件开发中的生成式 AI 简介: 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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