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  • Machine Learning Andrew Ng

Machine Learning Andrew Ng 课程

机器学习课程可以帮助您学习算法、数据预处理、模型 Evaluation 和神经网络。您可以掌握回归分析、分类技术和聚类方法方面的技能。许多课程都会介绍 Python、TensorFlow 和 Scikit-learn 等工具,展示如何在实际应用中使用这些技术来实施机器学习解决方案。


热门机器学习 Andrew Ng 课程和认证


  • 状态:免费试用
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    I

    Illinois Tech

    Deep Learning

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Keras (Neural Network Library), Generative Adversarial Networks (GANs), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), PyTorch (Machine Learning Library), Network Architecture, Computer Vision, Natural Language Processing, Model Deployment, Model Evaluation

    攻读学位

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    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, 模型评估, 无监督学习, 文本挖掘, 自然语言处理, 数据预处理, 应用程序开发, 监督学习, 深度学习, 人工智能, 功能工程, Python 程序设计, 预测建模, 图像分析, 回归分析, 机器学习, 分类算法, 应用机器学习

    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

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    D

    Duke University

    MLOps 平台:亚马逊 SageMaker 和 Azure ML

    您将获得的技能: 微软 Azure, 数据分析, 模型评估, 数据预处理, 探索性数据分析, 功能工程, 云计算解决方案, 模型部署, Python 程序设计, 数据管道, 云部署, MLOps(机器学习 Operator), 亚马逊网络服务, 无服务器计算, 机器学习, AWS SageMaker

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    深度学习和强化学习

    您将获得的技能: 模型评估, 无监督学习, 计算机视觉, 生成对抗网络 (GAN), 人工智能和机器学习(AI/ML), Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 卷积神经网络, Machine Learning 方法, 强化学习, 降维, 生成式人工智能, 深度学习, 自动编码器, 人工神经网络, 迁移学习, 机器学习

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Glasgow

    Machine Learning and its Applications

    您将获得的技能: Data Preprocessing, Model Evaluation, Classification Algorithms, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

    5
    评分, 5 星,最高 5 星
    ·
    47 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    M

    MathWorks

    Deep Learning for Computer Vision

    您将获得的技能: Model Evaluation, Computer Vision, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Matlab, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Data Preprocessing, Classification Algorithms, Data Visualization, Data Synthesis, Performance Tuning, Data Analysis

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

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    H

    HRCI

    学习与发展

    您将获得的技能: 在职培训, 合规培训, 劳动力发展, 需求评估, 计划评估, 成人教育, 员工培训, 编写培训材料, 学习风格, 培训计划, 专业发展, 培训与发展, 员工参与, 教学设计

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    C

    CertNexus

    用人工智能和机器学习解决业务问题

    您将获得的技能: AI 产品战略, 机器学习算法, 模型评估, 人工智能和机器学习(AI/ML), 负责任的人工智能, 解决方案设计, 项目实施, MLOps(机器学习 Operator), 商业道德, 合规管理, 应用机器学习, 机器学习, 监管合规, 数据驱动的决策制定, 业务解决方案, AI 赋能, 数据伦理

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    E

    EDHEC Business School

    用于资产管理的 Python 和机器学习

    您将获得的技能: 投资组合风险, 计算机科学, 投资组合管理, 无监督学习, 统计方法, 降维, 监督学习, 预测分析, 资产管理, 投资管理, Jupyter, 回归分析, 金融市场, 金融建模, 机器学习, 应用机器学习

    3.1
    评分, 3.1 星,最高 5 星
    ·
    332 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Coursera

    首席执行官在驾驭 GenAI 方面的作用

    您将获得的技能: AI 产品战略, 企业战略, 战略领导力, 业务转型, 业务领导, 大型语言模型, 生成式人工智能, 战略决策, 沟通, AI 赋能, Prompt Engineering

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • C

    Coursera

    Deep Learning with PyTorch : Image Segmentation

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Image Analysis, Deep Learning, Python Programming

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

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费
    免费
    D

    DeepLearning.AI

    Reinforcement Learning from Human Feedback

    您将获得的技能: LLM Application, Large Language Modeling, Model Evaluation, Prompt Engineering, Reinforcement Learning

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

    中级 · 项目 · 不超过 2 小时

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machine learning by andrew ng
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总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning andrew ng 课程

  • Deep Learning: Illinois Tech
  • 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
  • MLOps 平台:亚马逊 SageMaker 和 Azure ML: Duke University
  • 深度学习和强化学习: IBM
  • Machine Learning and its Applications: University of Glasgow
  • Deep Learning for Computer Vision: MathWorks
  • 学习与发展: HRCI
  • 用人工智能和机器学习解决业务问题: CertNexus
  • 用于资产管理的 Python 和机器学习: EDHEC Business School
  • 首席执行官在驾驭 GenAI 方面的作用: Coursera

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