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。

University of California San Diego
您将获得的技能: AI 个性化服务, 机器学习, 负责任的人工智能, 密码学, 教学法, 大数据, 数据安全, 监督学习, 信息隐私, 网络安全, 网络服务器, 计算机科学, 网络应用, Encryption, 信息技术
初级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Supervised Learning, Data Preprocessing, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Time Series Analysis and Forecasting, Data Quality, Unsupervised Learning, Data Cleansing, Data Analysis, Feature Engineering, Data Transformation, Data Manipulation, Model Evaluation, Exploratory Data Analysis, Classification Algorithms, Regression Analysis
初级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Salesforce Development, Salesforce, Visualforce, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Personalization, Data Quality, Customer Relationship Management (CRM) Software, Predictive Analytics, Email Automation, Data Management, ChatGPT, Data Capture, Generative AI, Business Ethics
中级 · 课程 · 1-3 个月

University of Washington
您将获得的技能: 计算机视觉, 逻辑回归, 统计建模, 机器学习, 分类算法, 预测建模, 贝叶斯统计, 无监督学习, 模型评估, 监督学习, 深度学习, 数据预处理, 统计机器学习, 决策树学习, 人工智能, 功能工程, 回归分析, 应用机器学习, 数据挖掘, 图像分析
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

University of Alberta
您将获得的技能: 机器学习, 概率分布, 深度学习, 模型评估, 模拟, 人工神经网络, 监督学习, 马尔可夫模型, 强化学习, Algorithm, 线性代数, 功能工程, 人工智能, 机器学习算法, 性能调整, 人工智能和机器学习(AI/ML), 伪代码, 性能测试, 抽样(统计)
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

MathWorks
您将获得的技能: Reinforcement Learning, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Unsupervised Learning, Supervised Learning, Control Systems, Simulations
初级 · 课程 · 1-4 周

DeepLearning.AI
您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 计算机视觉, 机器学习, 卷积神经网络, 调试, 深度学习, 自然语言处理, 人工神经网络, 应用机器学习, 监督学习, 张力流, 迁移学习, 拥抱的脸, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据预处理, 性能调整, 嵌入, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 图像分析
攻读学位
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Sungkyunkwan University
您将获得的技能: Python 程序设计, 机器学习, 逻辑回归, 分类算法, Scikit-learn (机器学习库), 模型评估, 统计方法, 概率, 监督学习, 线性代数, 回归分析, 应用机器学习
混合 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 探索性数据分析, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 预测建模, 分类算法, 统计假设检验, 模型评估, 数据访问, 统计方法, 数据清理, 监督学习, 统计推理, 无监督学习, 数据预处理, 机器学习算法, 回归分析, 应用机器学习, 功能工程, 降维, 数据分析
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

University of Alberta
您将获得的技能: 机器学习, 概率分布, 马尔可夫模型, 强化学习, Algorithm, 机器学习算法, 人工智能
中级 · 课程 · 1-3 个月

Microsoft
您将获得的技能: 机器学习, 模型部署, 预测建模, 分类算法, 无监督学习, MLOps(机器学习 Operator), 监督学习, 应用机器学习, 回归分析, 人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 微软 Azure, 无代码开发
初级 · 课程 · 1-4 周

DeepLearning.AI
您将获得的技能: Federated Learning, Transfer Learning, AI Security, Large Language Modeling, PyTorch (Machine Learning Library), Information Privacy, Distributed Computing, Machine Learning
初级 · 项目 · 不超过 2 小时