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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


  • A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    机器学习真实世界中的算法

    您将获得的技能: 数据预处理, 数据清理, 模型评估, MLOps(机器学习运营), 决策树学习, 负责任的人工智能, 模型部署, 数据伦理, 分类算法, 机器学习算法, 项目管理, 功能工程, Jupyter, 应用机器学习, 产品生命周期管理, 数据质量, 监督学习, 业务运营, 机器学习, 数据验证

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1069 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

    您将获得的技能: 统计假设检验, 机器学习算法, 回归分析, 探索性数据分析, Plotly, 模型评估, 交互式数据可视化, 统计建模, 统计机器学习, Rmarkdown, R 程序设计, GitHub, 预测建模, 概率与统计, 数据可视化, 闪亮(R 套件), 统计分析, 统计推理, 机器学习, 数据展示

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    7195 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • S

    Stanford University

    医疗保健机器学习基础

    您将获得的技能: 模型评估, 深度学习, 卷积神经网络, 数据预处理, 机器学习算法, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据伦理, 负责任的人工智能, 卫生政策, 强化学习, 医疗保健伦理, 应用机器学习, 医疗保健行业知识, 机器学习, 人工神经网络

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    619 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • M

    Microsoft

    在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), MLOps(机器学习运营), 回归分析, 数据科学, 无监督学习, 深度学习, 卷积神经网络, 人工智能和机器学习(AI/ML), 探索性数据分析, Scikit Learn(机器学习库), 张力流, 数据分析, 迁移学习, 分类算法, Microsoft Azure, 应用机器学习, 数据可视化, 预测建模, 机器学习, 图像分析

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    330 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    使用 Apache Spark 进行机器学习

    您将获得的技能: Apache Hadoop, 数据处理, 无监督学习, 数据转换, Apache Spark, 分类算法, 回归分析, 模型评估, 生成式人工智能, PySpark, 监督学习, 应用机器学习, 数据管道, 摘录, 机器学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    114 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学微积分

    您将获得的技能: 可视化(计算机制图), 深度学习, Python 编程, 微积分, 数学建模, 机器学习, 数值分析, 人工神经网络, 应用数学, 衍生产品

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    947 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • N

    New York University

    金融领域的机器学习和强化学习

    您将获得的技能: 无监督学习, 深度学习, 决策树学习, 统计方法, 回归分析, Scikit Learn(机器学习库), 张力流, 降维, 模型评估, 马尔可夫模型, 预测建模, 金融交易, 强化学习, 应用机器学习, 市场流动性, 衍生产品, 监督学习, 金融市场, 人工神经网络, 机器学习

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    820 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • U

    University of Washington

    机器学习基础:案例研究法

    您将获得的技能: 计算机视觉, 数据预处理, 深度学习, 无监督学习, 模型评估, 回归分析, 文本挖掘, 人工智能, Python 编程, 分类算法, 自然语言处理, 应用程序开发, 预测建模, 功能工程, 应用机器学习, 机器学习, 监督学习, 图像分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.4万 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • J

    Johns Hopkins University

    实用机器学习

    您将获得的技能: 数据预处理, 回归分析, 数据整理, 模型评估, 随机森林算法, 探索性数据分析, 预测建模, 分类算法, 机器学习算法, 预测分析, 机器学习, 应用机器学习, R 程序设计, 功能工程, 监督学习, 统计机器学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    3267 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • D

    DeepLearning.AI

    无监督学习、推荐器、强化学习

    您将获得的技能: 无监督学习, 异常检测, 深度学习, 算法, 降维, 人工智能, 强化学习, 数据伦理, 监督学习, 人工神经网络, 机器学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    5519 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • G

    Google Cloud

    谷歌云上的智能分析、机器学习和人工智能

    您将获得的技能: 非结构化数据, 大数据, 人工智能, 张力流, 模型部署, 自然语言处理, 应用机器学习, Jupyter, 数据管道, 图像分析, Google Cloud 平台, 机器学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1245 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • U

    University of California San Diego

    利用大数据进行机器学习

    您将获得的技能: 数据预处理, 无监督学习, 回归分析, Apache Spark, 大数据, 模型评估, 分类算法, 数据分析, 预测建模, 应用机器学习, 探索性数据分析, 数据挖掘, 监督学习, 统计分析, 机器学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2502 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning 课程

  • 机器学习真实世界中的算法: Alberta Machine Intelligence Institute
  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University
  • 医疗保健机器学习基础: Stanford University
  • 在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型: Microsoft
  • 使用 Apache Spark 进行机器学习: IBM
  • 机器学习和数据科学微积分: DeepLearning.AI
  • 金融领域的机器学习和强化学习: New York University
  • 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
  • 实用机器学习: Johns Hopkins University
  • 无监督学习、推荐器、强化学习: DeepLearning.AI

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