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    EDUCBA

    AI & Machine Learning: Apply, Build & Solve

    您将获得的技能: Artificial Intelligence, Bayesian Network, Applied Machine Learning, Computational Logic, Machine Learning, Unsupervised Learning, Bayesian Statistics, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Markov Model, Algorithms, Probability & Statistics, Decision Making

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

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    Fractal Analytics

    机器学习基础

    您将获得的技能: 无监督学习, 逻辑回归, 分类算法, 监督学习, 异常检测, 数据预处理, 机器学习, 预测建模, 功能工程, 决策树学习, 模型部署, Model Evaluation, 回归分析

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    Microsoft

    使用 Azure 构建和运行机器学习解决方案

    您将获得的技能: 微软 Azure, 持续监测, MLOps(机器学习 Operator), 数据伦理, 数据库, 信息隐私, 数据预处理, 负责任的人工智能, 机器学习, Model Evaluation, 云计算, 模型部署, 数据管道, 数据安全, 性能调整

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    Alberta Machine Intelligence Institute

    优化机器学习性能

    您将获得的技能: 持续监测, 利益攸关方沟通, MLOps(机器学习 Operator), AI 产品战略, 道德标准与行为, 负责任的人工智能, AI 赋能, Model Evaluation, 机器学习, 企业战略, 应用机器学习, 数据伦理, 性能调整, 性能指标, 业务运营, 数据维护, 运行分析, 系统集成, 风险缓解, 模型部署

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    51 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    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: 人工智能, 张力流, 大数据, 自然语言处理, Jupyter, 数据管道, 非结构化数据, 应用机器学习, Google 云端平台, 图像分析, 机器学习, 模型部署

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    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), 卷积神经网络, 无监督学习, MLOps(机器学习 Operator), 张力流, Scikit-learn (机器学习库), 分类算法, 微软 Azure, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据科学, 预测建模, Transfer Learning, 深度学习, 数据分析, 数据可视化, 探索性数据分析, 图像分析, 应用机器学习, 回归分析, 机器学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California San Diego

    利用大数据进行机器学习

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

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

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    The University of Chicago

    机器学习:概念与应用

    您将获得的技能: 无监督学习, 张力流, Scikit-learn (机器学习库), 机器学习算法, Pandas(Python 软件包), 监督学习, 分类算法, 数据预处理, 降维, 深度学习, 随机森林算法, Model Evaluation, 统计方法, 机器学习, Keras(神经网络库), 回归分析, 功能工程, 应用机器学习

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Stanford University

    医疗保健机器学习基础

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

    4.8
    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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    LearnQuest

    Advanced AI Techniques for the Supply Chain

    您将获得的技能: Image Analysis, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Model Evaluation, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Machine Learning, Supply Chain, Deep Learning, Classification And Regression Tree (CART), Random Forest Algorithm, Natural Language Processing, Artificial Neural Networks, Customer Demand Planning, Forecasting, Unsupervised Learning

    3.2
    评分, 3.2 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化

    您将获得的技能: 验证和确认, 张力流, 数据预处理, 人工神经网络, Machine Learning 方法, 性能调整, Model Evaluation, 深度学习

    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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    EDUCBA

    Master Machine Learning with TensorFlow: Basics to Advanced

    您将获得的技能: Data Preprocessing, Tensorflow, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning, Feature Engineering, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Matplotlib, Jupyter, Python Programming, NumPy, Data Manipulation, Artificial Neural Networks, Seaborn, Development Environment, Pandas (Python Package), Regression Analysis

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总之,以下是 10 最受欢迎的 advanced machine learning 课程

  • AI & Machine Learning: Apply, Build & Solve: EDUCBA
  • 机器学习基础: Fractal Analytics
  • 使用 Azure 构建和运行机器学习解决方案: Microsoft
  • 优化机器学习性能: Alberta Machine Intelligence Institute
  • 谷歌云上的智能分析、机器学习和人工智能: Google Cloud
  • 在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型: Microsoft
  • 利用大数据进行机器学习: University of California San Diego
  • 机器学习:概念与应用: The University of Chicago
  • 医疗保健机器学习基础: Stanford University
  • Advanced AI Techniques for the Supply Chain: LearnQuest

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