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    多位教师

    机器学习

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

    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

    IBM Generative AI Engineering

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Exploratory Data Analysis, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Supervised Learning, Responsible AI, Vector Databases, Data Import/Export

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 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: Python 程序设计, 逻辑回归, 机器学习, 数据预处理, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 回归分析, NumPy, 分类算法, 无监督学习, Jupyter, 人工智能, 模型评估, 功能工程, 预测建模

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

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    I

    IBM

    应用数据科学

    您将获得的技能: Python 程序设计, 探索性数据分析, 数据清理, 数据操作, 仪表板, 数据导入/导出, 交互式数据可视化, 机器学习, Plotly, Pandas(Python 软件包), 数据转换, 数据分析, 网页抓取, Matplotlib, 模型评估, 数据可视化软件, 数据可视化, 数据科学, 编程原则, 数据展示

    攻读学位

    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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    J

    Johns Hopkins University

    回归模型

    您将获得的技能: 统计建模, 逻辑回归, 概率与统计, 回归分析, 数据分析, 统计分析, 统计推理, 模型评估

    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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    I

    IBM

    数据科学入门

    您将获得的技能: Python 程序设计, 同行评审, 数据收集, 关系数据库, 数据扫盲, 数据库, 大数据, Jupyter, 计算机编程工具, 模型部署, 云计算, 数据挖掘, SQL, GitHub, Query 语言, 数据可视化软件, 数据科学, 商业分析, 数据建模, 存储过程

    攻读学位

    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

    高级学习算法

    您将获得的技能: 数据伦理, 机器学习, 迁移学习, 逻辑回归, 随机森林算法, 监督学习, 人工神经网络, 深度学习, 分类算法, 应用机器学习, 决策树学习, 张力流, 人工智能, 模型评估, 性能调整

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

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    J

    Johns Hopkins University

    心理急救

    您将获得的技能: 病人转介, 社区发展, 精神病学评估, 建立融洽关系, 康复, 人际沟通, 移情与情商, 心理健康, 急救, 积极倾听, 危机干预, 应急响应, 分流, 压力管理

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

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    DeepLearning.AI

    PyTorch: Techniques and Ecosystem Tools

    您将获得的技能: Transfer Learning, Embeddings, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Data Preprocessing, Model Deployment

    5
    评分, 5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    使用 Python 进行数据分析

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据操作, 探索性数据分析, 数据清理, 数据导入/导出, Pandas(Python 软件包), 数据预处理, Scikit-learn (机器学习库), 回归分析, NumPy, 数据分析, 统计分析, 数据转换, 数据驱动的决策制定, 数据可视化, 数据科学, 模型评估, 预测建模, Matplotlib

    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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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 数据操作, R 语言程序设计(中文版), 数据清理, 统计假设检验, Plotly, 绘图(图形), 机器学习算法, 交互式数据可视化, 机器学习, Rmarkdown, 回归分析, 统计推理, 统计分析, GitHub, 版本控制, 模型评估, 闪亮(R 套件), 数据科学, 预测建模

    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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    IBM

    IBM 人工智能工程

    您将获得的技能: Python 程序设计, 检索-增强生成, 计算机视觉, 视觉转换器(ViT), Prompt Engineering, PySpark, 迁移学习, 机器学习, 大型语言模型, 生成式人工智能, 生成模型架构, LLM 申请, 监督学习, Apache Spark, PyTorch(机器学习库), 模型评估, Keras(神经网络库), 数据科学, 无监督学习, 矢量数据库

    攻读学位

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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 model evaluation 课程

  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • 应用数据科学: IBM
  • 回归模型: Johns Hopkins University
  • 数据科学入门: IBM
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • 心理急救: Johns Hopkins University
  • PyTorch: Techniques and Ecosystem Tools: DeepLearning.AI
  • 使用 Python 进行数据分析: IBM

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