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  • Applied Machine Learning

应用机器学习课程

应用机器学习课程可以帮助您学习数据预处理、模型选择、Feature Engineering 和 Evaluation 指标。您可以掌握在实际环境中实施算法、优化性能和解释结果的技能。许多课程介绍 Python、TensorFlow 和 Scikit-learn 等工具,这些工具支持开发机器学习模型和应用 AI 技术解决实际问题。


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热门应用机器学习课程和认证


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    S

    Starweaver

    Threat Hunting Techniques

    您将获得的技能: Cyber Threat Hunting, Splunk, Threat Detection, Jupyter, Anomaly Detection, Threat Management, Cybersecurity, Data Analysis, Data Science, Applied Machine Learning, Security Information and Event Management (SIEM), Pandas (Python Package), Interactive Data Visualization, Data Cleansing, Data Transformation, MLOps (Machine Learning Operations), Unsupervised Learning, Machine Learning Methods, Automation

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    面向数据科学家的生成式人工智能

    您将获得的技能: Prompt Engineering, 原型设计, 负责任的人工智能, 数据科学, 数据分析, 数据预处理, 生成式人工智能, 数据综合, ChatGPT, 机器学习, 数据伦理, AI 工作流程, 预测建模, 功能工程, AI 赋能, 探索性数据分析, 提示模式, 数据可视化, 深度学习, 人工智能和机器学习(AI/ML)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1.1万 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Pennsylvania

    企业人工智能

    您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 欺诈检测, 人力资源, 商业策略, 负责任的人工智能, 生成式人工智能, Data Governance, 大数据, 信用风险, AI 产品战略, 机器学习, 分析, 人力资源分析, AI 赋能, 应用机器学习, 数据伦理, 数据管理, Data Management, Machine Learning 方法, 人力资源技术, AI 个性化服务

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1718 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    DevOps、DataOps、MLOps

    您将获得的技能: 拥抱的脸, 负责任的人工智能, Microsoft Copilot, 无服务器计算, MLOps(机器学习 Operator), Docker (软件), PyTorch(机器学习库), CI/CD, GitHub, 大数据, 机器学习, 集装箱化, 应用机器学习, 云计算解决方案, 拉斯特(编程语言), 人工智能和机器学习(AI/ML), 张力流, Devops

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    208 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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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: 数据预处理, 验证和确认, Machine Learning 方法, 模型评估, 张力流, 性能调整, 人工神经网络, 深度学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    6.3万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    利用注意力模型进行自然语言处理

    您将获得的技能: 迁移学习, PyTorch(机器学习库), 自然语言处理, 嵌入, 应用机器学习, 递归神经网络 (RNN), Keras(神经网络库), 模型评估

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    1085 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    R

    Real Madrid Graduate School Universidad Europea

    Maximum Performance and Technology in Sports

    您将获得的技能: Data Presentation, Matplotlib, Data Synthesis, Probability Distribution, Data Processing, Data Integration, Data Literacy, Performance Analysis, Exploratory Data Analysis, Statistical Analysis, Probability, Applied Machine Learning, Analysis, Image Analysis, Descriptive Analytics, AI Enablement, Business Analytics, Statistical Methods, Data Collection, Machine Learning

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    卷积神经网络

    您将获得的技能: 计算机视觉, 卷积神经网络, 数据预处理, PyTorch(机器学习库), 迁移学习, 张力流, 图像分析, Keras(神经网络库), 人工神经网络, 深度学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    4.3万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    A

    Amazon Web Services

    AWS Artificial Intelligence Practitioner

    您将获得的技能: Responsible AI, Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AWS SageMaker, Amazon Web Services, AI Enablement, AI Security, Artificial Intelligence, Applied Machine Learning, Prompt Engineering, Large Language Modeling, LLM Application, Model Deployment, Machine Learning

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    Edureka

    Learn Generative AI with LLMs

    您将获得的技能: Generative AI, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Modeling, Generative Adversarial Networks (GANs), Tensorflow, ChatGPT, OpenAI, Natural Language Processing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Responsible AI, Prompt Engineering, Applied Machine Learning, Machine Learning, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Computer Vision, Predictive Modeling, Supervised Learning, Text Mining, Image Analysis

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
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    61 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    SAS

    SAS Certification Practice Exams

    您将获得的技能: Model Deployment, Logistic Regression, Probability & Statistics, Statistics, Model Evaluation, Classification And Regression Tree (CART)

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:使用 R 的基础

    您将获得的技能: 数据共享, 数据操作, 数据科学, 统计可视化, 绘图(图形), GitHub, 数据可视化软件, R 语言程序设计(中文版), 版本控制, 数据清理, R(软件), 机器学习, 降维, 数据整合, 统计分析, Knitr, Rmarkdown, Ggplot2, 探索性数据分析, 统计编程

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4.8万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

1…787980…583

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

  • Threat Hunting Techniques: Starweaver
  • 面向数据科学家的生成式人工智能: IBM
  • 企业人工智能: University of Pennsylvania
  • DevOps、DataOps、MLOps: Duke University
  • 改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化: DeepLearning.AI
  • 利用注意力模型进行自然语言处理: DeepLearning.AI
  • Maximum Performance and Technology in Sports: Real Madrid Graduate School Universidad Europea
  • 卷积神经网络: DeepLearning.AI
  • AWS Artificial Intelligence Practitioner: Amazon Web Services
  • Learn Generative AI with LLMs: Edureka

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

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  • 生成式人工智能(GenAI)
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  • Microsoft Power BI
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证书与课程

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