无监督学习课程
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。
热门无监督学习课程和认证
状态：新状态：免费试用University of Colorado Boulder
状态：预览Duke University
您将获得的技能: 卷积神经网络, PyTorch（机器学习库）, 计算机视觉, 机器学习, 迁移学习, 自然语言处理, 监督学习, 人工神经网络, 强化学习, 医学影像, Python 程序设计, 逻辑回归, 递归神经网络 (RNN), 深度学习, 图像分析, 应用机器学习, 无监督学习
DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习, MLOps（机器学习 Operator）, 模型部署, 数据管理, Data Management, 模型评估, 数据预处理, 应用机器学习, 人工智能和机器学习（AI/ML）, 功能工程, 预测建模, 持续部署, 数据管道
状态：免费试用您将获得的技能: Supervised Learning, Data Modeling, Applied Machine Learning, Data Analysis, Regression Analysis, Unsupervised Learning, Classification Algorithms, Machine Learning, Predictive Modeling, Decision Tree Learning, Logistic Regression, Model Evaluation, Random Forest Algorithm
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习, Scikit-learn （机器学习库）, 分类算法, 监督学习, 人工智能, 模型评估, NumPy, 回归分析, 无监督学习, 逻辑回归, 数据预处理, Python 程序设计, 功能工程, 预测建模, Jupyter
状态：免费试用Illinois Tech
您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Keras (Neural Network Library), Generative Adversarial Networks (GANs), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), PyTorch (Machine Learning Library), Network Architecture, Computer Vision, Natural Language Processing, Model Deployment, Model Evaluation
状态：免费试用IBM
您将获得的技能: 数据操作, 机器学习, 分类算法, Scikit-learn （机器学习库）, 数据清理, 监督学习, 模型评估, 统计机器学习, 决策树学习, 逻辑回归, 随机森林算法, 功能工程, 预测建模, 数据预处理
您将获得的技能: 统计方法, Pandas（Python 软件包）, 数据转换, 时间序列分析和预测, 预测, 降维, 模型评估, 深度学习, 无监督学习, 应用机器学习, Jupyter, 统计分析, 预测建模, 数据预处理
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: 卷积神经网络, 分类算法, 网络架构, 计算机视觉, 可视化（计算机制图）, 迁移学习, 模型评估, Keras（神经网络库）, 深度学习, 张力流, 图像分析
状态：免费试用MathWorks
您将获得的技能: Model Evaluation, Computer Vision, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Matlab, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Unsupervised Learning, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Data Preprocessing, Classification Algorithms, Data Visualization, Machine Learning Methods, Data Synthesis, Performance Tuning, Data Analysis
状态：新状态：预览您将获得的技能: Unsupervised Learning, Microsoft Excel, Excel Formulas, Scatter Plots, Data Preprocessing, Data Visualization, Data Analysis, Data Manipulation, Feature Engineering
状态：预览IBM
您将获得的技能: 机器学习, 分类算法, 人工智能, 监督学习, 强化学习, 模型评估, 回归分析, 无监督学习, 数据预处理, 深度学习, IBM 云, 预测建模
与 unsupervised learning 相关的搜索
总之，以下是 10 最受欢迎的 unsupervised learning 课程
- Deep Learning for Computer Vision: University of Colorado Boulder
- 机器学习概论: Duke University
- 生产中的 Machine Learning: DeepLearning.AI
- Supervised Learning Regression Classification Clustering: Simplilearn
- 监督式机器学习：回归与分类: DeepLearning.AI
- Deep Learning: Illinois Tech
- 有监督的机器学习：分类: IBM
- 专业模型：时间序列和生存分析: IBM
- 利用 TensorFlow 实现高级计算机视觉: DeepLearning.AI
- Deep Learning for Computer Vision: MathWorks
