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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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    L

    Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)

    竞争战略与组织设计

    您将获得的技能: 博弈论, 同行评审, 组织效能, 战略决策, 商业研究, 留住客户, 战略思维, 管理咨询, 分析, 撰写报告, 兼并与收购, 产品战略, 组织结构, 组织变革, 战略伙伴关系, 增长战略, 组织战略, 竞争分析, 业务咨询, 企业战略

    4.7
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California San Diego

    大数据

    您将获得的技能: 数据建模, 图论, 数据预处理, 探索性数据分析, Apache Hadoop, 回归分析, 数据展示, 分类算法, 大数据, 可扩展性, 数据管道, 数据处理, Apache Spark, 模型评估, 数据整合, 数据管理, 应用机器学习, 数据挖掘, MongoDB, 数据库设计

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

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    M

    MathWorks

    MathWorks Computer Vision Engineer

    您将获得的技能: Computer Vision, Model Evaluation, Image Analysis, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Deep Learning, Image Quality, Data Preprocessing, Artificial Neural Networks, Matlab, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning Methods, Machine Learning, Classification Algorithms, Traffic Flow Optimization, Data Visualization, Automation

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    U

    University of Minnesota

    推荐系统

    您将获得的技能: 电子表格软件, 探索性数据分析, 绩效衡量, 制定基准, 性能指标, 机器学习算法, 业务指标, 分析, 降维, 模型评估, 决策支持系统, 预测建模, 预测分析, AI 个性化服务, A/B 测试, 应用机器学习, 机器学习, 分类学, Data Validation, 数据收集

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    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

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

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    A

    Amazon Web Services

    AWS 云解决方案架构师

    您将获得的技能: AWS 身份和访问管理 (IAM), 亚马逊 S3, 事件驱动编程, 数据湖, 亚马逊网络服务, 亚马逊云观察, 云计算架构, 亚马逊弹性计算云 Computing, 解决方案架构, 云基础设施, 可扩展性, 云计算, 无服务器计算, 亚马逊 DynamoDB, 云存储, 数据架构, 软件架构, 应用程序接口网关, 云安全, 数据可视化

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    概率图形模型 1:表示法

    您将获得的技能: 概率与统计, 图论, 概率分布, 自然语言处理, 网络模型, 统计建模, 网络分析, 决策支持系统, 贝叶斯网络, 马尔可夫模型

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    O

    O.P. Jindal Global University

    Artificial Intelligence

    您将获得的技能: Machine Learning Algorithms, Classification Algorithms, AI Enablement, Artificial Intelligence, Computational Logic, Machine Learning, Natural Language Processing, Business Strategy, Unsupervised Learning, Decision Tree Learning, Artificial Neural Networks, Strategic Decision-Making, Algorithms, Bayesian Network, Complex Problem Solving, Probability & Statistics

    攻读学位

    混合 · 课程 · 3-6 个月

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    G

    Google Cloud

    使用谷歌云的计算机视觉基础

    您将获得的技能: 迁移学习, Google 云端平台, 张力流, 计算机视觉, 深度学习, 数据预处理, 分类算法, 人工神经网络, 应用机器学习, 模型评估, 卷积神经网络, 功能工程, 图像分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Arizona

    天文学探索时间与空间

    您将获得的技能: 生物学, 古代历史, 物理科学, 模拟, 物理学, 电磁学, 科学方法, 科学可视化, 研究, 全球定位系统, 化学, 工程学

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

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    D

    DeepLearning.AI

    使用 TensorFlow 定制模型、层和损失函数

    您将获得的技能: 深度学习, 迁移学习, 张力流, 模型评估, Keras(神经网络库), 人工神经网络, 卷积神经网络

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    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    Design Prompts for Everyday Work Tasks

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Brainstorming, Email Automation, AI Enablement, Concision, Large Language Modeling, Business Writing, Productivity, Organizational Skills

    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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1…109110111…533

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

  • 竞争战略与组织设计: Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)
  • 大数据: University of California San Diego
  • MathWorks Computer Vision Engineer: MathWorks
  • 推荐系统: University of Minnesota
  • Artificial Intelligence with Python: Foundations to Projects: EDUCBA
  • AWS 云解决方案架构师: Amazon Web Services
  • 概率图形模型 1:表示法: Stanford University
  • Artificial Intelligence: O.P. Jindal Global University
  • 使用谷歌云的计算机视觉基础: Google Cloud
  • 天文学探索时间与空间: University of Arizona

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)
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