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自动化学徒课程

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。


自动学徒课程和通用证书


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    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 人工智能, Model Evaluation, 预测建模, 数据伦理, 无监督学习, 监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 张力流, 数据预处理, 深度学习, 强化学习, Jupyter, Transfer Learning, 应用机器学习, 功能工程, NumPy, 随机森林算法, 分类算法, 决策树学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, Model Evaluation, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 预测建模, 逻辑回归, 监督学习, 回归分析, 应用机器学习, 降维, 功能工程, 分类算法, 决策树学习, Python 程序设计

    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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    I

    IBM

    IBM 机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 卷积神经网络, 数据预处理, 无监督学习, 监督学习, 深度学习, 强化学习, 生成对抗网络 (GAN), 回归分析, 探索性数据分析, 数据科学, 功能工程, 自动编码器, 数据分析, 时间序列分析和预测, 统计方法, 递归神经网络 (RNN), 降维, 分类算法, Python 程序设计

    攻读学位

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

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    U

    University of Washington

    机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 人工智能, 无监督学习, 数据预处理, 预测建模, 统计建模, 深度学习, 监督学习, 回归分析, Model Evaluation, 贝叶斯统计, 计算机视觉, 统计机器学习, 逻辑回归, 功能工程, 应用机器学习, 数据挖掘, 决策树学习, 分类算法, 图像分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.6万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    Imperial College London

    机器学习数学

    您将获得的技能: 数据预处理, 无监督学习, 衍生产品, 回归分析, 应用数学, 人工神经网络, 机器学习算法, Algorithm, 统计, 微积分, 功能工程, 数学建模, 降维, Python 程序设计, Jupyter, NumPy, 高等数学, 线性代数

    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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    D

    DeepLearning.AI

    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: 机器学习, 人工智能, Model Evaluation, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 预测建模, 逻辑回归, 数据预处理, 监督学习, NumPy, 回归分析, Jupyter, 功能工程, Python 程序设计, 分类算法

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

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    A

    Amazon Web Services

    Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

    您将获得的技能: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, AI Enablement, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning, Digital Transformation

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

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    I

    IBM

    IBM 机器学习入门

    您将获得的技能: 统计假设检验, 机器学习, 无监督学习, 数据预处理, Scikit-learn (机器学习库), 逻辑回归, 预测建模, 监督学习, 回归分析, 探索性数据分析, Model Evaluation, 统计推理, 机器学习算法, 统计方法, 分类算法, 应用机器学习, 降维, 功能工程, 数据访问, 异常检测

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

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

    您将获得的技能: 统计假设检验, 机器学习, A/B 测试, 描述性统计, Machine Learning 方法, 数据预处理, 抽样(统计), 统计推理, 数值分析, 概率与统计, 贝叶斯统计, 应用数学, 概率分布, 概率, 统计分析, 数学建模, 降维, 微积分, NumPy, 线性代数

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

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    Google

    The Nuts and Bolts of Machine Learning

    您将获得的技能: Feature Engineering, Decision Tree Learning, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Advanced Analytics, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning, Analytics, Random Forest Algorithm, Data Analysis, Predictive Modeling, Model Evaluation, Bayesian Network, Python Programming, Statistical Modeling, Classification Algorithms

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    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    University of Michigan

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, Model Evaluation, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 预测建模, 监督学习, 回归分析, 随机森林算法, 人工神经网络, 功能工程, 决策树学习, 应用机器学习, 分类算法, Python 程序设计

    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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    U

    University of London

    全民机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 人工智能, Model Evaluation, 数据收集, 数据预处理, 分类算法, 数据分析, 图像分析

    攻读学位

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning 课程

  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • IBM 机器学习: IBM
  • 机器学习: University of Washington
  • 机器学习数学: Imperial College London
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
  • IBM 机器学习入门: IBM
  • 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
  • The Nuts and Bolts of Machine Learning: Google

关于 Machine Learning 的常见问题

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:

  1. 免费预览 许多机器学习课程的第一个 Modulation。这包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

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。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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