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
状态：免费试用Alberta Machine Intelligence Institute
您将获得的技能: 机器学习, 数据预处理, 回归分析, 监督学习, 决策树学习, Python 程序设计, 分类算法, 性能分析, 工艺优化, 数据处理, 功能工程, 机器学习算法, 应用机器学习, Model Evaluation, Scikit-learn （机器学习库）, 业务解决方案, Jupyter
状态：免费试用Edureka
您将获得的技能: Power BI, Data Visualization, Data Analysis Expressions (DAX), Matplotlib, Plotly, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Seaborn, SQL, Pandas (Python Package), Probability & Statistics, Regression Analysis, Machine Learning, Statistical Hypothesis Testing, Python Programming, Data Transformation, Feature Engineering, Data Integration, NumPy, Web Scraping
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: 应用数学, 机器学习, 数据预处理, 代数, 数据操作, Python 程序设计, 线性代数, 数学建模, 降维, Machine Learning 方法, 高等数学, NumPy
状态：预览National Taiwan University
您将获得的技能: Supervised Learning, Machine Learning, Statistical Machine Learning, Model Evaluation, Logistic Regression, Theoretical Computer Science, Classification Algorithms, Mathematical Theory & Analysis, Probability & Statistics, Algorithms
状态：预览National Taiwan University
您将获得的技能: Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Classification Algorithms, Algorithms, Supervised Learning, Logistic Regression, Machine Learning, Applied Machine Learning, Data Validation, Regression Analysis, Feature Engineering, Statistical Methods, Verification And Validation
状态：预览The University of Chicago
您将获得的技能: 机器学习, 深度学习, 分类算法, 回归分析, 数据预处理, 无监督学习, 监督学习, 降维, 随机森林算法, 统计方法, Keras（神经网络库）, Pandas（Python 软件包）, 机器学习算法, 功能工程, Model Evaluation, 应用机器学习, 张力流, Scikit-learn （机器学习库）
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: 应用数学, 机器学习, 深度学习, 微积分, 衍生产品, 人工神经网络, Python 程序设计, 可视化（计算机制图）, 机器学习算法, 数值分析
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: Algorithm, 机器学习, 异常检测, 深度学习, 无监督学习, 人工智能, 人工神经网络, 降维, 监督学习, 数据伦理, 强化学习
状态：免费试用University of Michigan
您将获得的技能: 机器学习, 决策树学习, 数据预处理, 分析, 分类算法, Python 程序设计, 分类与回归树 (CART), 预测分析, 应用机器学习, 预测建模, 功能工程, 机器学习算法, Model Evaluation, 逻辑回归, 监督学习, 数据分析, Scikit-learn （机器学习库）
状态：预览Northeastern University
您将获得的技能: Transfer Learning, Small Data, Deep Learning, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Data Preprocessing, Unsupervised Learning, Machine Learning, Generative AI, Data Synthesis, Supervised Learning, Model Evaluation
状态：免费试用University of Michigan
您将获得的技能: Unsupervised Learning, Embeddings, Supervised Learning, Data Preprocessing, Python Programming, Exploratory Data Analysis
状态：新状态：免费试用您将获得的技能: Data Preprocessing, Model Deployment, Model Evaluation, Feature Engineering, Microsoft Azure, Applied Machine Learning, Machine Learning, Large Language Modeling, Data Cleansing, Supervised Learning, Data Transformation, Cloud Deployment, Data Ethics, CI/CD, Machine Learning Algorithms, Transfer Learning, Data Quality, Performance Tuning
与 applied machine learning 相关的搜索
总之，以下是 10 最受欢迎的 applied machine learning 课程
- 机器学习算法：监督学习从头到尾: Alberta Machine Intelligence Institute
- Applied Data Analytics: Edureka
- 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
- 機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations: National Taiwan University
- 機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations: National Taiwan University
- 机器学习：概念与应用: The University of Chicago
- 机器学习和数据科学微积分: DeepLearning.AI
- 无监督学习、推荐器、强化学习: DeepLearning.AI
- 体育分析中的机器学习入门: University of Michigan
- Machine Learning with Small Data Part 1: Northeastern University
