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学习课程

学习课程可以帮助你学习有效的学习技巧、批判性思维策略和时间管理技能。您可以培养记笔记、信息保留和自我评估方法方面的能力。许多课程都引入了闪存卡、思维导图软件和生产力应用程序等工具,这些工具可以支持你的学习过程,帮助你高效地组织信息。


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    I

    IBM

    机器学习顶点课程

    您将获得的技能: Python 编程, 统计分析, 监督学习, 探索性数据分析, 深度学习, 技术交流, 回归分析, 应用机器学习, 数据分析, 人工神经网络, 预测建模, Scikit Learn(机器学习库), 无监督学习, 数据挖掘, 机器学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    无监督机器学习

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

    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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    U

    University of Washington

    机器学习回归

    您将获得的技能: 算法, Python 编程, 模型评估, 监督学习, 统计建模, 数据预处理, 回归分析, 机器学习, 预测建模, 功能工程

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    5583 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    构建机器学习项目

    您将获得的技能: 模型评估, MLOps(机器学习运营), 数据驱动决策, 人工智能产品战略, 深度学习, 迁移学习, 机器学习, 应用机器学习, 调试, 性能调整

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    5万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    机器学习算法:监督学习从头到尾

    您将获得的技能: Python 编程, 模型评估, 分类算法, 业务解决方案, 监督学习, 数据处理, 工艺优化, 回归分析, Scikit Learn(机器学习库), 数据预处理, 功能工程, 决策树学习, 应用机器学习, Jupyter, 性能分析, 机器学习算法, 机器学习

    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 Illinois Urbana-Champaign

    学习评估

    您将获得的技能: 数据伦理, 自然语言处理, 教育软件和技术, 计划评估, 数据访问, 分析, 大数据, 数据挖掘

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

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    W

    Whizlabs

    Fundamentals of Deep Learning

    您将获得的技能: Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Computer Vision, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Alberta

    基于样本的学习方法

    您将获得的技能: 算法, 模拟, 概率分布, 强化学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 抽样(统计), 机器学习, 机器学习算法

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1255 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Packt

    Core Machine Learning & Evaluation

    您将获得的技能: Model Evaluation, Supervised Learning, Feature Engineering, Applied Machine Learning, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Statistical Machine Learning, Predictive Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Preprocessing, Scikit Learn (Machine Learning Library), Random Forest Algorithm, Regression Analysis, Classification Algorithms, Logistic Regression, Performance Tuning

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Packt

    Fundamentals of Machine Learning

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Sungkyunkwan University

    机器学习基础

    您将获得的技能: Python 编程, 模型评估, 统计方法, 监督学习, 分类算法, 回归分析, Scikit Learn(机器学习库), 应用机器学习, 机器学习, 逻辑回归, 线性代数

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Duke University

    Interpretable Machine Learning

    您将获得的技能: Responsible AI, Large Language Modeling, Decision Tree Learning, Data Ethics, Regression Analysis, Predictive Modeling, Artificial Intelligence, Machine Learning, Statistical Modeling, Python Programming, Logistic Regression, Deep Learning, Artificial Neural Networks

    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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总之,以下是 10 最受欢迎的 learning 课程

  • 机器学习顶点课程: IBM
  • 无监督机器学习: IBM
  • 机器学习回归: University of Washington
  • 构建机器学习项目: DeepLearning.AI
  • 机器学习算法:监督学习从头到尾: Alberta Machine Intelligence Institute
  • 学习评估: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Fundamentals of Deep Learning: Whizlabs
  • 基于样本的学习方法: University of Alberta
  • Core Machine Learning & Evaluation: Packt
  • Fundamentals of Machine Learning: Packt

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