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    IBM

    IBM 机器学习入门

    您将获得的技能: 统计建模, 统计假设检验, 数据清理, Scikit-learn (机器学习库), 数据分析, 数据科学, 监督学习, 回归分析, 机器学习算法, 降维, 预测建模, 数据访问, 统计推理, 分类与回归树 (CART), 无监督学习, 功能工程, 机器学习, 应用机器学习, 探索性数据分析, 数据质量

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    您将获得的技能: 人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 监督学习, 回归分析, 微软 Azure, 机器学习算法, 无监督学习, 自动化, 应用机器学习, 机器学习, 预测建模, 无代码开发

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Coursera

    Foundations of Machine Learning

    您将获得的技能: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Feature Engineering, Dimensionality Reduction, Machine Learning, Predictive Modeling, Predictive Analytics, Scikit Learn (Machine Learning Library), Forecasting, Data Processing, Anomaly Detection, Data Manipulation, Regression Analysis, Statistical Modeling, Data Transformation, Data Cleansing

    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 Michigan

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: Scikit-learn (机器学习库), 决策树学习, 回归分析, 监督学习, Python 程序设计, 功能工程, 预测建模, 应用机器学习, 机器学习, 随机森林算法, 无监督学习, 降维

    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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    D

    DeepLearning.AI

    Intro to Federated Learning

    您将获得的技能: Large Language Modeling, PyTorch (Machine Learning Library), Secure Coding, Personally Identifiable Information, Information Privacy, Distributed Computing, Machine Learning

    4.9
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    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

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    Google Cloud

    学习 TensorFlow:机器学习的 "你好世界

    您将获得的技能: Google 云端平台, 人工神经网络, 机器学习, 开发环境, 脚本, 云计算, 张力流, 深度学习

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    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

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    I

    IBM

    使用 PyTorch 进行深度学习

    您将获得的技能: 网络架构, 计算机视觉, PyTorch(机器学习库), 监督学习, 机器学习, 深度学习, 人工神经网络

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

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    I

    IBM

    机器学习入门

    您将获得的技能: 人工智能, 数据科学, 监督学习, 强化学习, 深度学习, 无监督学习, 性能指标, 机器学习, 分类与回归树 (CART), 预测建模

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

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    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: 统计建模, Scikit-learn (机器学习库), 决策树学习, 回归分析, 监督学习, 无监督学习, 应用机器学习, 机器学习, 功能工程, 分类与回归树 (CART), 预测建模, 降维

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    DeepLearning.AI

    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: 统计建模, 人工智能, Scikit-learn (机器学习库), 回归分析, 监督学习, NumPy, Python 程序设计, 分类与回归树 (CART), Jupyter, 应用机器学习, 机器学习, 功能工程, 预测建模, 数据转换

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

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    D

    DeepLearning.AI

    Reinforcement Learning from Human Feedback

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

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 项目 · 不超过 2 小时

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    Columbia University

    决策和强化学习

    您将获得的技能: 统计方法, 决策支持系统, 模拟, 人工智能和机器学习(AI/ML), 强化学习, 数据驱动的决策制定, 马尔可夫模型, Algorithm, 机器学习, 深度学习, 概率分布

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  • 微软 Azure 机器学习: Microsoft
  • Foundations of Machine Learning: Coursera
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • Intro to Federated Learning: DeepLearning.AI
  • 学习 TensorFlow:机器学习的 "你好世界: Google Cloud
  • 使用 PyTorch 进行深度学习: IBM
  • 机器学习入门: IBM
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI

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