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- 状态:免费试用
您将获得的技能: Feature Engineering, Applied Machine Learning, Advanced Analytics, Machine Learning, Unsupervised Learning, Workflow Management, Data Ethics, Supervised Learning, Data Validation, Classification And Regression Tree (CART), Random Forest Algorithm, Decision Tree Learning, Python Programming, Performance Tuning
DeepLearning.AI
您将获得的技能: 应用程序部署, 持续部署, 机器学习, MLOps(机器学习 Operator), 数据驱动的决策制定, 软件开发生命周期, 功能工程, 数据质量, 持续监测, 应用机器学习, 数据验证, 数据管道
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Microsoft
您将获得的技能: Unsupervised Learning, Generative AI, Large Language Modeling, Data Management, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Supervised Learning, Microsoft Azure, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Infrastructure Architecture, LLM Application, Responsible AI, Generative AI Agents, Applied Machine Learning, Reinforcement Learning, Data Ethics, Prompt Engineering, Data Processing, Application Deployment
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University of London
您将获得的技能: 数据分析, 数据收集, 机器学习算法, 机器学习, 计算机视觉, 人工智能, 数据处理, 软件测试
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Duke University
您将获得的技能: 监督学习, 机器学习, 计算机视觉, 无监督学习, Python 程序设计, 人工神经网络, PyTorch(机器学习库), 强化学习, 医学影像, 图像分析, 深度学习, 自然语言处理, 应用机器学习, Machine Learning 方法
- 状态:免费试用
IBM
您将获得的技能: 探索性数据分析, 机器学习算法, 数据分析, 回归分析, 分类与回归树 (CART), 监督学习, 机器学习, 统计假设检验, 统计, 降维, 统计方法, 统计推理, 数据处理, 预测建模, 统计分析, 无监督学习, 数据访问, Scikit-learn (机器学习库), 功能工程, 应用机器学习
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DeepLearning.AI
您将获得的技能: 应用数学, 数据科学, 数据操作, 机器学习, NumPy, 降维, 线性代数, Python 程序设计, 数据转换, 数学建模, Machine Learning 方法
- 状态:免费试用
DeepLearning.AI
您将获得的技能: 计算机视觉, 机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), MLOps(机器学习 Operator), 监督学习, Python 程序设计, 应用机器学习, 人工智能, 调试, 数据驱动的决策制定, PyTorch(机器学习库), 人工神经网络, 大型语言模型, 生成式人工智能, Keras(神经网络库), 图像分析, 张力流, 性能调整, 深度学习, 自然语言处理
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您将获得的技能: Generative AI, Supervised Learning, Generative Model Architectures, Unsupervised Learning, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, LLM Application, Applied Machine Learning, Data Collection, Machine Learning Algorithms, OpenAI, Feature Engineering, Data Ethics, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Machine Learning, Multimodal Prompts, Data Processing, Network Architecture
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IBM
您将获得的技能: 数据科学, Prompt Engineering, 机器学习, PyTorch(机器学习库), 无监督学习, 人工神经网络, Python 程序设计, 生成式 AI 代理, 监督学习, Keras(神经网络库), 大型语言模型, 强化学习, LLM 申请, 功能工程, 生成式人工智能, 张力流, 深度学习, 自然语言处理, 应用机器学习, Machine Learning 方法
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IBM
您将获得的技能: 数据科学, 分类与回归树 (CART), 监督学习, 机器学习, 无监督学习, 强化学习, 人工智能, 性能指标, 深度学习, 预测建模
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O.P. Jindal Global University
您将获得的技能: Supervised Learning, Tensorflow, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Machine Learning, Deep Learning, Unstructured Data, NumPy, Matplotlib, Natural Language Processing, Text Mining, Pandas (Python Package), Regression Analysis, Performance Tuning
Machine Learning 学习者还可以搜索
总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning 课程
- The Nuts and Bolts of Machine Learning: Google
- 生产中的 Machine Learning: DeepLearning.AI
- Microsoft AI & ML Engineering: Microsoft
- 全民机器学习: University of London
- 机器学习概论: Duke University
- IBM 机器学习入门: IBM
- 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
- 深度学习: DeepLearning.AI
- Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face: Coursera
- IBM 人工智能工程: IBM