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    C

    Coursera

    Detect AI Anomalies: Real-Time Outliers

    您将获得的技能: Anomaly Detection, MLOps (Machine Learning Operations), Event Monitoring, Continuous Monitoring, System Monitoring, Unsupervised Learning, Threat Detection, Statistical Analysis, Exploratory Data Analysis, Trend Analysis, Real Time Data, Statistical Methods, Performance Tuning, Time Series Analysis and Forecasting

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习

    您将获得的技能: 描述性统计, 数据科学, 分布式计算, 机器学习算法, PySpark, 数据存储技术, Apache Spark, 数据处理, 大数据, 数据存储, 机器学习, 数据预处理, Model Evaluation, Machine Learning 方法, 应用机器学习, 统计方法

    3.8
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    商业分析中的 Python 机器学习算法

    您将获得的技能: 回归分析, 商业分析, 分类算法, Python 程序设计, 监督学习, 机器学习, 无监督学习, 数据预处理, Scikit-learn (机器学习库), 预测建模, 商业智能, 应用机器学习, 决策树学习, Model Evaluation

    攻读学位

    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

    基于样本的学习方法

    您将获得的技能: 抽样(统计), 机器学习算法, 模拟, 强化学习, Algorithm, 人工智能和机器学习(AI/ML), 机器学习, 概率分布

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

  • C

    Coursera

    Scikit-Learn For Machine Learning Classification Problems

    您将获得的技能: Scikit Learn (Machine Learning Library), Classification Algorithms, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Random Forest Algorithm, Machine Learning, Unsupervised Learning, Data Analysis

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    M

    Microsoft

    AI and Machine Learning Algorithms and Techniques

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Generative AI, Large Language Modeling, Supervised Learning, Deep Learning, LLM Application, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Reinforcement Learning, Predictive Modeling, Machine Learning Algorithms, Artificial Neural Networks, Feature Engineering, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Data Preprocessing, Dimensionality Reduction

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    EDUCBA

    R: Apply & Analyze K-Means Clustering for Unsupervised ML

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Customer Analysis, Applied Machine Learning, R Programming, Data Preprocessing, Statistical Machine Learning, Machine Learning, Feature Engineering, Data Analysis

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    E

    Edureka

    Applied Machine Learning with Python

    您将获得的技能: Model Evaluation, Supervised Learning, Machine Learning Methods, Classification Algorithms, Machine Learning, Data Analysis, Driving engagement

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    Università di Napoli Federico II

    Machine Learning e Data Mining in R

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Supervised Learning, R Programming, R (Software), Artificial Neural Networks, Transfer Learning, Machine Learning, Exploratory Data Analysis, Tidyverse (R Package), Deep Learning, Predictive Modeling, Ggplot2, Regression Analysis, Dimensionality Reduction, Data Analysis, Data Wrangling, Data Modeling

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

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    Packt

    Exploratory Data Analysis & Core ML Algorithms

    您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Decision Tree Learning, Data Analysis, Regression Analysis, Classification Algorithms, Supervised Learning, Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Preprocessing, Statistical Machine Learning, Feature Engineering

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California San Diego

    部署机器学习模型

    您将获得的技能: Flask(网络框架), 数据操作, 应用程序部署, Python 程序设计, 模型部署, 预测建模, 机器学习, MLOps(机器学习 Operator), 数据预处理, Django (网络框架), 网络应用

    3.6
    评分, 3.6 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    N

    Northeastern University

    Statistical Learning for Engineering Part 1

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Supervised Learning, Regression Analysis, Applied Machine Learning, Statistical Modeling, Machine Learning Algorithms, PyTorch (Machine Learning Library), Statistical Methods, Statistical Machine Learning, Machine Learning, Predictive Analytics, Predictive Modeling, Machine Learning Software, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Classification Algorithms, Logistic Regression, Unstructured Data, Model Evaluation, Dimensionality Reduction

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1…567…189

总之,以下是 10 最受欢迎的 random forest algorithm 课程

  • Detect AI Anomalies: Real-Time Outliers: Coursera
  • 使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习: IBM
  • 商业分析中的 Python 机器学习算法: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 基于样本的学习方法: University of Alberta
  • Scikit-Learn For Machine Learning Classification Problems: Coursera
  • AI and Machine Learning Algorithms and Techniques: Microsoft
  • R: Apply & Analyze K-Means Clustering for Unsupervised ML: EDUCBA
  • Applied Machine Learning with Python: Edureka
  • Machine Learning e Data Mining in R: Università di Napoli Federico II
  • Exploratory Data Analysis & Core ML Algorithms: Packt

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