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    I

    IBM

    IBM 机器学习

    您将获得的技能: 生成式人工智能, Python 程序设计, 卷积神经网络, 数据科学, 生成对抗网络 (GAN), 分类算法, 人工智能和机器学习(AI/ML), 强化学习, 监督学习, 降维, 功能工程, 时间序列分析和预测, 机器学习, 无监督学习, 回归分析, 探索性数据分析, 递归神经网络 (RNN), 深度学习, 自动编码器, 数据清理

    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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    S

    Sungkyunkwan University

    机器学习基础

    您将获得的技能: Python 程序设计, 分类算法, Scikit-learn (机器学习库), 模型评估, 回归分析, 监督学习, 统计方法, 概率, 线性代数, 机器学习, 逻辑回归, 应用机器学习

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    深度学习

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 迁移学习, 数据预处理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 计算机视觉, 监督学习, PyTorch(机器学习库), 拥抱的脸, 调试, Keras(神经网络库), 机器学习, 应用机器学习, 递归神经网络 (RNN), 性能调整, 深度学习, 张力流, 人工神经网络, 自然语言处理, 嵌入, 图像分析

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    15万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    Applied Machine Learning

    您将获得的技能: Computer Vision, Model Evaluation, PyTorch (Machine Learning Library), Supervised Learning, Unsupervised Learning, Image Analysis, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Dimensionality Reduction, Reinforcement Learning, Feature Engineering, Machine Learning Algorithms, Convolutional Neural Networks, Regression Analysis, Data Processing, Machine Learning, Data Mining, Data Cleansing, Deep Learning, Artificial Neural Networks

    3.5
    评分, 3.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    机器学习概论

    您将获得的技能: Python 程序设计, 卷积神经网络, 迁移学习, 计算机视觉, 监督学习, 逻辑回归, 机器学习, 医学影像, PyTorch(机器学习库), 自然语言处理, 强化学习, 应用机器学习, 递归神经网络 (RNN), 深度学习, 人工神经网络, 无监督学习, 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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    C

    Coursera

    Foundations of Machine Learning

    您将获得的技能: Model Evaluation, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Time Series Analysis and Forecasting, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Feature Engineering, Dimensionality Reduction, Machine Learning, Predictive Modeling, Predictive Analytics, Scikit Learn (Machine Learning Library), Classification Algorithms, Forecasting, Decision Tree Learning, Anomaly Detection, Data Manipulation, Regression Analysis, Statistical Modeling

    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 Alberta

    强化学习基础

    您将获得的技能: 概率分布, Algorithm, 人工智能, 强化学习, 马尔可夫模型, 机器学习算法, 机器学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    IBM 机器学习入门

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

    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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    U

    University of California, Irvine

    梅克尔树与加密货币

    您将获得的技能: 区块链, 密码学, 事务处理, Network Security, Encryption, 数据完整性, 金融科技, 新兴技术

    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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    M

    Microsoft

    微软 Azure 机器学习

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

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

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

    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

    Intro to Federated Learning

    您将获得的技能: Federated Learning, Transfer Learning, AI Security, Large Language Modeling, PyTorch (Machine Learning Library), Information Privacy, Distributed Computing, Machine Learning

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

1…101112…637

总之,以下是 10 最受欢迎的 decision tree learning 课程

  • IBM 机器学习: IBM
  • 机器学习基础: Sungkyunkwan University
  • 深度学习: DeepLearning.AI
  • Applied Machine Learning: Johns Hopkins University
  • 机器学习概论: Duke University
  • Foundations of Machine Learning: Coursera
  • 强化学习基础: University of Alberta
  • IBM 机器学习入门: IBM
  • 梅克尔树与加密货币: University of California, Irvine
  • 微软 Azure 机器学习: Microsoft

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