自动学徒课程可帮助您了解如何构建、生成和分析预判定模型。您可以培养在数据准备、算法选择、优化和评估方面的能力。许多课程利用有源数据库测试模型。

多位教师
您将获得的技能: Transfer Learning, 预测建模, 决策树学习, 机器学习, 无监督学习, 监督学习, 强化学习, NumPy, 模型评估, Jupyter, 分类算法, 人工智能, 功能工程, 随机森林算法, 数据伦理, 深度学习, Scikit-learn (机器学习库), 张力流, 应用机器学习, 数据预处理
初级 · 专项课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: 数据结构, 数据导入/导出, 数据操作, 计算机编程, NumPy, Python 程序设计, Pandas(Python 软件包), 脚本, 网页抓取, 面向对象编程(OOP), Jupyter, 数据分析, 数据分析软件, 编程原则, 网络服务
初级 · 课程 · 1-3 个月

Imperial College London
您将获得的技能: 回归分析, 机器学习算法, 微积分, 线性代数, 降维, 机器学习, 应用数学, Python 程序设计, NumPy, 无监督学习, 概率与统计, Algorithm, 人工神经网络, 高等数学, Jupyter, 数据预处理, 衍生产品, 统计分析, 统计
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 回归分析, 预测建模, 模型评估, 逻辑回归, 机器学习, Python 程序设计, NumPy, 分类算法, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 人工智能, Jupyter, 监督学习, 功能工程, 数据预处理
初级 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 生成式人工智能, 自然语言处理, 负责任的人工智能, 社会影响, 商业道德
初级 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 预测建模, 回归分析, 机器学习, 强化学习, 无监督学习, 监督学习, 模型评估, 人工智能, 分类算法, 数据预处理, 深度学习, IBM 云
初级 · 课程 · 1-4 周

Amazon Web Services
您将获得的技能: Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), AWS SageMaker, Amazon Web Services, Model Deployment, Machine Learning, Applied Machine Learning, Predictive Modeling
初级 · 课程 · 1-4 周
University of London
您将获得的技能: 机器学习, 模型评估, 分类算法, 功能工程, 人工智能, 数据分析, 数据收集, 数据预处理
攻读学位
初级 · 课程 · 1-4 周

O.P. Jindal Global University
您将获得的技能: Supervised Learning, Tensorflow, Image Analysis, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Convolutional Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning, Unstructured Data, NumPy, Classification Algorithms, Matplotlib, Natural Language Processing, Text Mining, Pandas (Python Package), Regression Analysis, Model Evaluation
攻读学位
初级 · 课程 · 1-3 个月

Microsoft
您将获得的技能: 回归分析, 预测建模, 模型部署, 机器学习, 人工智能, 监督学习, 无代码开发, MLOps(机器学习 Operator), 微软 Azure, 无监督学习, 分类算法, 人工智能和机器学习(AI/ML), 应用机器学习
初级 · 课程 · 1-4 周

Google Cloud
您将获得的技能: Google 云端平台, 自然语言处理, 模型部署, 机器学习, 生成式人工智能, 云平台, MLOps(机器学习 Operator), 人工智能, 张力流
初级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Prompt Engineering, Large Language Modeling, LangChain, Model Evaluation, Prompt Patterns, Retrieval-Augmented Generation, Data Wrangling, Supervised Learning, LLM Application, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Exploratory Data Analysis, Generative Model Architectures, Data Analysis, Keras (Neural Network Library), Predictive Modeling, Convolutional Neural Networks, Generative AI, Jupyter, Flask (Web Framework)
初级 · 专业证书 · 3-6 个月
Machine Learning 是人工智能的一个子集,它使系统能够从数据中学习、识别模式,并在极少人工干预的情况下做出决策。机器学习之所以重要,是因为它通过自动化流程和提供以前无法实现的洞察力,推动了从医疗到金融等各个领域的创新。随着各行各业越来越依赖数据驱动的决策,了解机器学习对保持竞争力至关重要。
Machine Learning 领域有各种工作机会。职位包括机器学习工程师、数据科学家、AI 研究员和商业智能分析师。这些职位通常需要融合编程技能、统计知识和领域专业知识。随着企业不断采用机器学习技术,预计该领域对专业技能人才的需求将不断增长。
要想有效地学习Machine Learning,应重点掌握几项关键技能。熟练掌握 Python 或 R 等编程语言以及对统计学和线性代数的扎实理解至关重要。熟悉数据操作和 Visualization 工具,以及拥有 TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习框架的经验也将大有裨益。这些技能将为您的 Machine Learning 之旅打下坚实的基础。
有许多学习机器学习的优秀在线资源。著名的选择包括IBM 机器学习专业证书和使用 Scikit-learn、PyTorch 和 Hugging Face 进行机器学习专业证书。这些课程提供结构化的学习路径和实践项目,帮助你掌握实用技能。
是的,您可以通过两种方式免费开始在 Coursera 上学习机器学习:
如果您想继续学习、获得 Machine Learning 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。
要学习机器学习,首先要学习涵盖算法和数据分析基础知识的入门课程。参与实践项目,学以致用,逐步深入到更高级的主题。利用在线资源、参与论坛和与 Peer-to-Peer 合作来加深理解。坚持不懈的实践和实际应用将强化您的技能。
机器学习课程涵盖的典型主题包括监督和非监督学习、Regression Analysis、分类技术、Clusterering 和Neural Network。此外,课程还经常探讨数据预处理、Feature Engineering 和 Model Evaluation。了解这些概念将使您掌握应对各种机器学习挑战所需的知识。
对于培训和提高员工的机器学习技能,像应用机器学习专项课程这样的课程非常有效。这些课程侧重于实际应用和真实场景,适合希望提高技能并为组织的数据驱动计划做出贡献的专业人士。