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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。


热门应用机器学习课程和认证


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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学顶点课程

    您将获得的技能: 机器学习, 数据收集, 探索性数据分析, 数据清理, 数据科学, 数据操作, 数据分析, 数据预处理, 模型评估, 自然语言处理, 数据叙事, R 语言程序设计(中文版), 预测建模, 统计分析, 数据展示, 分析技能

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1236 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    A

    Arizona State University

    现在就教英语课程设计和评估

    您将获得的技能: 语言学习, 口头表达, 英语, 设计策略, 设计元素和原则

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    5041 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Scrimba

    Introduction to OpenAI Codex

    您将获得的技能: OpenAI, Code Review, Integrated Development Environments, Tool Calling, Prompt Engineering, AI Workflows, Command-Line Interface, Generative AI, Generative AI Agents, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Cloud Computing, Natural Language Processing

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    回归与分类

    您将获得的技能: 机器学习, 机器学习算法, 分类算法, 数据科学, 模型评估, 统计方法, 回归分析, 统计机器学习, 统计建模, 无监督学习, R 语言程序设计(中文版), 预测建模, 统计分析, 监督学习

    攻读学位

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Simple Linear Regression for the Absolute Beginner

    您将获得的技能: Regression Analysis, Visualization (Computer Graphics), Scikit Learn (Machine Learning Library), Feature Engineering, Data Cleansing, Predictive Modeling, Data Analysis, Statistical Modeling, Supervised Learning, Machine Learning, Python Programming

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

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    数据挖掘

    您将获得的技能: 散点图, 交互式数据可视化, 文本挖掘, 仪表板, 非结构化数据, 制图, 自然语言处理, 大数据, 数据可视化软件, 数据叙事, 数据映射, 绘图(图形), 异常检测, 预测分析, 统计分析, 数据挖掘, 数据可视化, 无监督学习, 数据展示, Tableau 软件

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    2935 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Scrimba

    用人工智能学习编码

    您将获得的技能: 机器学习, Html 和 Css, 应用程序部署, 移动开发, 网络开发, 前端网络开发, 视频游戏开发, 数据库应用, 应用程序开发, GitHub, ChatGPT, 计算机编程, 层叠样式表(CSS), 响应式网页设计, Javascript

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    Use AI Responsibly

    您将获得的技能: AI Security, Workplace inclusivity, Social Impact, Generative AI, Analysis, Critical Thinking, Data Security

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    1669 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    CertNexus

    CertNexus 人工智能认证从业者

    您将获得的技能: 数据分析, 数据收集, 分类算法, 数据伦理, 数据预处理, 监管合规, 卷积神经网络, 模型评估, 商业道德, 回归分析, 设定目标, AI 工作流程, 学习策略, 生产率, 测试计划, 随机森林算法, 决策树学习, 无监督学习, 负责任的人工智能, 递归神经网络 (RNN)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    E

    EDUCBA

    Personality Development: Analyze, Apply & Transform

    您将获得的技能: Tenacity, Persistence, Personal Attributes, Personal Development, Self-Awareness, Case Studies, Emotional Intelligence, Growth Mindedness, Resilience, Empathy & Emotional Intelligence, Overcoming Obstacles, Psychological Evaluations, Applied Behavior Analysis, Cognitive flexibility, Psychology, Goal Setting

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    Clustering Analysis

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Dimensionality Reduction, Applied Machine Learning, Machine Learning, Data Mining, Model Evaluation, Machine Learning Algorithms, Statistical Machine Learning, Exploratory Data Analysis, Data Analysis, Spatial Analysis

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    11 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    R

    Real Madrid Graduate School Universidad Europea

    Máximo rendimiento y tecnología en el deporte

    您将获得的技能: Data Literacy, Technical Communication, Probability & Statistics, Web Scraping, Data Import/Export, JSON, Data Integration, Statistical Analysis, Pandas (Python Package), Image Analysis, Advanced Analytics, Analytical Skills, Analysis, Data-Driven Decision-Making, Case Studies, Data Manipulation, AI Enablement, Descriptive Statistics, Statistical Inference, Unsupervised Learning

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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

  • 数据科学顶点课程: Johns Hopkins University
  • 现在就教英语课程设计和评估: Arizona State University
  • Introduction to OpenAI Codex: Scrimba
  • 回归与分类: University of Colorado Boulder
  • Simple Linear Regression for the Absolute Beginner: Coursera
  • 数据挖掘: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 用人工智能学习编码: Scrimba
  • Use AI Responsibly: Google
  • CertNexus 人工智能认证从业者: CertNexus
  • Personality Development: Analyze, Apply & Transform: EDUCBA

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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