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无监督学习课程

无监督学习课程可以帮助您学习 Clustering 技术、Dimensionality Reduction 和 Anomaly Detection。您可以掌握数据预处理、Feature Extraction 和解释复杂数据集的技能。许多课程都会介绍 Scikit-learn 和 TensorFlow 等 Python 库等工具,这些工具支持在项目中实施这些方法。您还将探索客户细分、图像处理和推荐系统等领域的实际应用,提高从无标签数据中获得洞察力的能力。


热门无监督学习课程和认证


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    U

    Universidad Nacional Autónoma de México

    Aprender

    您将获得的技能: Learning Strategies, Human Learning, Learning Theory, Quick Learning, Self-Motivation, Lifelong Learning, Literacy, Mental Concentration, Willingness To Learn, Cognitive flexibility, Critical Thinking, Productivity, Personal Development, Self-Awareness, Growth Mindedness, Goal Setting

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

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    D

    DeepLearning.AI

    AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座)

    您将获得的技能: AI Product Strategy, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Digital Transformation, Deep Learning, Technical Management, Machine Learning, Responsible AI, Data Ethics, Data Science

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

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    I

    IBM

    生成式 AI 推进 LLM 的微调工作

    您将获得的技能: 自然语言处理, 模型评估, 生成式人工智能, 机器学习, 大型语言模型, 强化学习

    4.3
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California, Santa Cruz

    贝叶斯统计:混合模型

    您将获得的技能: 概率与统计, 概率分布, 统计方法, 分类算法, 数学建模, R 语言程序设计(中文版), Machine Learning 方法, 马尔可夫模型, 统计建模, 贝叶斯统计, 无监督学习, 统计软件

    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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    W

    Wesleyan University

    数据分析与解释

    您将获得的技能: 描述性统计, 统计分析, 数据叙事, 决策树学习, 数据分析, 分类与回归树 (CART), 数据展示, 探索性数据分析, 回归分析, 数据操作, 相关性分析, 模型评估, 统计假设检验, 数据扫盲, 数据管理, 逻辑回归, 机器学习, 统计软件, 统计, 数据可视化

    4.4
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of London

    EFL/ESL 阅读教学:基于任务的方法

    您将获得的技能: 扫盲, 以学生为中心的学习, 语言学习, 英语, 语法, 词汇

    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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    Y

    Yale University

    法律学生工具包

    您将获得的技能: 案例研究, 学习策略, 法律研究, 政策分析, 经济学, 法律诉讼, 法律写作, 法律战略

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

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    S

    Stanford University

    概率图形模型 1:表示法

    您将获得的技能: 概率与统计, 图论, 概率分布, 自然语言处理, 网络模型, 统计建模, 网络分析, 决策支持系统, 贝叶斯网络, 马尔可夫模型

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    Design Prompts for Everyday Work Tasks

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Brainstorming, Email Automation, AI Enablement, Concision, Large Language Modeling, Business Writing, Productivity, Organizational Skills

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Snowflake

    面向开发人员、数据科学家和数据工程师的 Snowflake 简介

    您将获得的技能: SQL, 数据导入/导出, 数据存储, 数据库管理, 存储过程, 数据操作, 基于角色的访问控制(RBAC), 应用程序开发, 数据管道, 生成式人工智能, 数据仓库, 机器学习, 数据科学, 云计算开发, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据工程, 摘录

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of London

    了解研究方法

    您将获得的技能: 研究设计, 定性研究, 研究, 道德标准与行为, 社会科学, 研究方法, 时间表, 数据收集, 调查, 写作

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Houston

    双语大脑

    您将获得的技能: 学习理论, 科学与研究, 人类发展, 语言学习, 神经学, 非语言交流, 儿童发展, 语言能力, 多种语言, 心理学

    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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supervised machine learning
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supervised machine learning: regression and classification
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1…111112113…533

总之,以下是 10 最受欢迎的 unsupervised learning 课程

  • Aprender: Universidad Nacional Autónoma de México
  • AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座): DeepLearning.AI
  • 生成式 AI 推进 LLM 的微调工作: IBM
  • 贝叶斯统计:混合模型: University of California, Santa Cruz
  • 数据分析与解释: Wesleyan University
  • EFL/ESL 阅读教学:基于任务的方法: University of London
  • 法律学生工具包: Yale University
  • 概率图形模型 1:表示法: Stanford University
  • Design Prompts for Everyday Work Tasks: Google
  • 面向开发人员、数据科学家和数据工程师的 Snowflake 简介: Snowflake

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)
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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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