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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

    通过数据和模型进行微分计算

    您将获得的技能: 估算, 线性代数, 应用数学, 数据建模, 工程计算, 运筹学, 数学软件, 图形工具, 数学建模, 制图, 代数, 数据分析, 微积分, 数学理论与分析, 数值分析, 衍生产品, 三角法, 高等数学, 几何学

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    R

    Rutgers the State University of New Jersey

    供应链分析要点

    您将获得的技能: 周转资金, 财务分析, 绩效衡量, 战略决策, 运行效率, 案例研究, 数据分析, 供应链管理, 工作分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    1066 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Alberta

    软件产品的敏捷规划

    您将获得的技能: 功能要求, 用户需求文件, Agile 方法论, 用户故事, 需求分析, 软件开发, 风险管理框架, 敏捷软件开发, 项目规划, 冲刺计划, 敏捷项目管理

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    2047 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    A

    Adobe

    Social and Multimedia Content Creation

    您将获得的技能: Video Production, Adobe Express, Multimedia, Social Media Content, Cross-Channel Marketing, Content Marketing, Social Media, Marketing Analytics, Content Creation, Data Ethics, Marketing Effectiveness, Visual Design, Marketing Strategies, Social Media Marketing, Marketing Design, Digital Media Strategy, Graphic and Visual Design, Infographics, Storytelling, Design Elements And Principles

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

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California, Irvine

    Raspberry Pi 平台和针对 Raspberry Pi 的 Python 编程

    您将获得的技能: Python 程序设计, Linux, 操作系统, 计算机硬件, UI 组件, 物联网, 文件系统, 计算机编程, Operating System 管理, 嵌入式系统, 开发环境, 操作系统流程管理, 集成开发环境

    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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    I

    IESE Business School

    管理人员的财务

    您将获得的技能: 业务指标, 损益(P&L)管理, 财务管理, 财务数据, 金融, 管理会计, 商业分析, 财务敏锐性

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    1044 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    发展中国家的城市固体废物管理

    您将获得的技能: 管理, 环境与资源管理, 环境问题, 环境卫生, 可持续技术, 政策制定, 环境管理系统, 环境工程, 可持续发展, 预防污染

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    3489 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    R

    Rice University

    工程项目管理:风险、质量、团队和采购

    您将获得的技能: 成本管理, 采购, 团队管理, 项目管理, 质量保证, 项目风险管理, 风险管理, 合同管理, 质量管理, 人员管理, 项目控制, 项目规划, 资源管理

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    1284 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    N

    Northwestern University

    现代机器人学》课程 3:机器人动力学

    您将获得的技能: 应用数学, 线性代数, 模拟和模拟软件, 控制系统, 数学建模, 微积分, 扭矩(物理学), 机器人, 振动, 机械工程, Algorithm

    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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    J

    Johns Hopkins University

    通过数据和模型进行微积分计算:整合应用

    您将获得的技能: 应用数学, 工程计算, 微积分, 数学建模, 机械, 物理学, 几何学, 积分微积分

    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 Colorado Boulder

    什么是 "心灵",什么是人工智能?

    您将获得的技能: 心理学, 人工智能, 计算机科学, 计算思维, 人类学习, 理论计算机科学, Algorithm

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    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    147 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google Cloud

    Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français

    您将获得的技能: Model Deployment, Dataflow, Data Pipelines, Google Cloud Platform, Real Time Data, Data Lakes, Data Import/Export, Tensorflow, Extract, Transform, Load, PySpark, Data Governance, Apache Spark, Dashboard, Data Quality, Unstructured Data, Big Data, Data Store, Data Warehousing, Metadata Management, Feature Engineering

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

与 applied machine learning 相关的搜索

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applied machine learning with python
introduction to applied machine learning
applied machine learning: techniques and applications
applied python: web dev, machine learning & cryptography
1…221222223…606

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

  • 通过数据和模型进行微分计算: Johns Hopkins University
  • 供应链分析要点: Rutgers the State University of New Jersey
  • 软件产品的敏捷规划: University of Alberta
  • Social and Multimedia Content Creation: Adobe
  • Raspberry Pi 平台和针对 Raspberry Pi 的 Python 编程: University of California, Irvine
  • 管理人员的财务: IESE Business School
  • 发展中国家的城市固体废物管理: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • 工程项目管理:风险、质量、团队和采购: Rice University
  • 现代机器人学》课程 3:机器人动力学: Northwestern University
  • 通过数据和模型进行微积分计算:整合应用: Johns Hopkins University

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)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
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