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    IBM

    IBM 机器学习入门

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

    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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    U

    University of Alberta

    强化学习基础

    您将获得的技能: 概率分布, Algorithm, 机器学习, 马尔可夫模型, 强化学习, 人工智能, 机器学习算法

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    DeepLearning.AI

    软件开发中的生成式 AI 简介

    您将获得的技能: LLM 申请, 机器学习, Prompt Engineering, 生成式人工智能, 代码审查, 人工智能和机器学习(AI/ML), 软件开发方法, 大型语言模型, 计划发展

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 张力流, 人工神经网络, 深度学习, 嵌入, 自然语言处理, 模型评估, 时间序列分析和预测, 计算机视觉, 生成式人工智能, 机器学习, 迁移学习, Keras(神经网络库), 分类算法, 预测建模, 应用机器学习, 图像分析, 数据预处理, 预测, 递归神经网络 (RNN)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: Python 程序设计, 应用数学, Machine Learning 方法, 线性代数, NumPy, 代数, 机器学习, 数据操作, 数据预处理, 降维, 高等数学, 数学建模

    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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    I

    IBM

    应用数据科学毕业设计

    您将获得的技能: Pandas(Python 软件包), 探索性数据分析, 数据科学, 统计建模, Plotly, 模型评估, 机器学习, 数据整理, 数据收集, 数据驱动的决策制定, 预测建模, GitHub, 网页抓取, 数据展示, 应用机器学习, 数据分析

    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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    D

    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 逻辑回归, 数据伦理, 监督学习, 张力流, 人工神经网络, 模型评估, 深度学习, 决策树学习, 机器学习, 迁移学习, 应用机器学习, 分类算法, 人工智能, 随机森林算法, 性能调整

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

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    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的卷积神经网络

    您将获得的技能: 张力流, 卷积神经网络, 模型评估, 深度学习, Keras(神经网络库), 机器学习, 迁移学习, 数据预处理, 分类算法, 计算机视觉, 应用机器学习, 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 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: Python 程序设计, 模型评估, 无监督学习, 决策树学习, 人工神经网络, 监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 机器学习, 分类算法, 回归分析, 功能工程, 预测建模, 应用机器学习, 随机森林算法

    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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    G

    Google Cloud

    Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer

    您将获得的技能: Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Responsible AI, Generative AI, Google Cloud Platform, Model Deployment, Tensorflow, Big Data, Keras (Neural Network Library), Data Preprocessing, Data Quality, Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Applied Machine Learning, Data Migration, Apache Airflow, Model Evaluation, Data Lakes, Scikit Learn (Machine Learning Library), Cloud Computing

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    T

    Tsinghua University

    Data Structures and Algorithms (I)

    您将获得的技能: Data Structures, Algorithms, Computational Thinking, Computer Programming, Computer Science, Data Storage

    3.1
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    Packt

    Google Cloud Digital Leader Certification Guide

    您将获得的技能: Cloud Computing Architecture, Google Cloud Platform, Cloud Security, Cloud Computing, Digital Transformation, Application Programming Interface (API), Model Deployment, Public Cloud, Data Pipelines, Cloud Infrastructure, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Management, Virtualization and Virtual Machines, Microservices, Containerization, Machine Learning

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1…161718…106

总之,以下是 10 最受欢迎的 机器学习算法 课程

  • IBM 机器学习入门: IBM
  • 强化学习基础: University of Alberta
  • 软件开发中的生成式 AI 简介: DeepLearning.AI
  • DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员: DeepLearning.AI
  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
  • 应用数据科学毕业设计: IBM
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • TensorFlow 中的卷积神经网络: DeepLearning.AI
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer: Google Cloud

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