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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


  • U

    University of Washington

    机器学习分类

    您将获得的技能: Algorithm, 机器学习, 逻辑回归, Model Evaluation, 自然语言处理, 概率与统计, 分类算法, 预测建模, 监督学习, 模型评估, 机器学习算法, 决策树学习, 大数据, 算法, 应用机器学习, 可扩展性, 数据预处理, 文本挖掘

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3739 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    CertNexus

    遵循机器学习工作流程

    您将获得的技能: 数据分析, 机器学习, 数据收集, 功能工程, Model Evaluation, 流程管理, 统计分析, 模型评估, 预测建模, 描述性统计, 数据清理, 应用机器学习, 人工智能工作流程, 人工智能和机器学习(AI/ML), 模型部署, 数据预处理, 机器学习算法

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    21 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    CertNexus

    训练机器学习模型

    您将获得的技能: Algorithm, 机器学习, 无监督学习, Model Evaluation, 功能工程, 回归分析, 预测建模, 数据预处理, 分类算法, 监督学习, 算法, 模型评估, 性能调整, Jupyter, 应用机器学习

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • U

    University of Washington

    机器学习:聚类与检索

    您将获得的技能: Algorithm, 机器学习, 统计推理, 无监督学习, 贝叶斯统计, 数据挖掘, 统计建模, 统计机器学习, 算法, 概率分布, 分布式计算, 数据结构, 机器学习算法, 应用机器学习, 非结构化数据, 文本挖掘, 可扩展性

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2367 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • I

    IBM

    无监督机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, Algorithm, 数据分析, 数据科学, 无监督学习, 降维, 功能工程, 数据预处理, 算法, 大数据, 机器学习算法, Scikit Learn(机器学习库), 文本挖掘

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    361 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • I

    IBM

    有监督的机器学习:回归

    您将获得的技能: 机器学习, 逻辑回归, Model Evaluation, 功能工程, 回归分析, 预测建模, 统计分析, 分类算法, 模型评估, 应用机器学习, 监督学习, Pandas(Python 软件包), Scikit Learn(机器学习库)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    828 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • E

    Edureka

    Machine Learning with PySpark

    您将获得的技能: PySpark, Applied Machine Learning, Machine Learning, Logistic Regression

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • E

    EDUCBA

    Machine Learning with Python: Build & Optimize

    您将获得的技能: Matplotlib, Data Preprocessing, Regression Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Visualization, Python Programming, Applied Machine Learning, Pandas (Python Package), Model Evaluation, NumPy, Predictive Modeling, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Data Manipulation, Dimensionality Reduction, Statistical Methods, Data Transformation, Feature Engineering, Unsupervised Learning, Performance Tuning

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

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • L

    LearnKartS

    Introduction to AI and Machine Learning

    您将获得的技能: AWS SageMaker, Data Preprocessing, Computer Vision, Machine Learning Algorithms, Natural Language Processing, Machine Learning, Data Wrangling, Amazon Web Services, Reinforcement Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence, Amazon Elastic Compute Cloud, Model Deployment, Amazon S3, Serverless Computing

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

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

    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

  • E

    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
    ·
    10 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:顶级 AI 计划
    顶级 AI 计划
    I

    IBM

    IBM 人工智能工程

    您将获得的技能: 机器学习, Prompt Engineering, 生成式人工智能, 数据科学, 计算机视觉, 无监督学习, Model Evaluation, 及时工程, Python 编程, 模型评估, PyTorch(机器学习库), 生成式人工智能代理, 迁移学习, 视觉转换器(ViT), 检索-增强生成, 生成模型架构, 监督学习, Apache Spark, Keras(神经网络库), 矢量数据库, Transfer Learning, 大型语言建模, PySpark

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2.2万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

1…91011…616

总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning 课程

  • 机器学习分类: University of Washington
  • 遵循机器学习工作流程: CertNexus
  • 训练机器学习模型: CertNexus
  • 机器学习:聚类与检索: University of Washington
  • 无监督机器学习: IBM
  • 有监督的机器学习:回归: IBM
  • Machine Learning with PySpark: Edureka
  • Machine Learning with Python: Build & Optimize: EDUCBA
  • Introduction to AI and Machine Learning: LearnKartS
  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University

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