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通过完成一系列课程和项目,深入学习学科知识。
获得行业领导者颁发的职业证书,展示您学到的专业知识。
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在线获得学士学位或硕士学位,所需费用仅为在校学习费用的一小部分。
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“machine learning 方法” 的结果

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    Board Infinity

    Java in Machine Learning

    您将获得的技能: Responsible AI, MLOps (Machine Learning Operations), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Jenkins, CI/CD, Java, Continuous Deployment, Java Programming, Artificial Intelligence, Apache Spark, Applied Machine Learning, Decision Tree Learning, Deep Learning, Machine Learning, Fraud detection, Spring Boot, Natural Language Processing, Regression Analysis, Reinforcement Learning, Debugging

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
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    N

    National Taiwan University

    機器學習技法 (Machine Learning Techniques)

    您将获得的技能: Classification And Regression Tree (CART), Feature Engineering, Random Forest Algorithm, Machine Learning, Supervised Learning, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Decision Tree Learning, Deep Learning, Unsupervised Learning, Regression Analysis

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    35 条评论

    中级 · 课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    G

    Google Cloud

    Machine Learning in the Enterprise

    您将获得的技能: MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, Data Management, Data Governance, Workflow Management, Tensorflow, Applied Machine Learning, Data Pipelines, Machine Learning, Cloud Computing, Data Transformation, Continuous Monitoring

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1491 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 分类与回归树 (CART), 张力流, 数据伦理, 随机森林算法, 人工神经网络, 决策树学习, 深度学习, 负责任的人工智能, 机器学习, 监督学习, 性能调整

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    8325 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:预览
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    N

    National Taiwan University

    機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations

    您将获得的技能: Supervised Learning, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Data Validation, Classification And Regression Tree (CART), Algorithms, Regression Analysis, Predictive Modeling, Feature Engineering, Artificial Intelligence, Data Ethics, Statistical Methods, Data Transformation

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    331 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Washington

    机器学习基础:案例研究法

    您将获得的技能: 人工智能, 分类与回归树 (CART), 监督学习, 预测建模, 回归分析, 文本挖掘, Python 程序设计, 应用机器学习, 深度学习, 数据挖掘, 功能工程, 计算机视觉, 自然语言处理, 机器学习, 图像分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.4万 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    无监督学习、推荐器、强化学习

    您将获得的技能: 人工智能, Algorithm, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据伦理, 降维, 无监督学习, 应用机器学习, 深度学习, 监督学习, 强化学习, 异常检测, 机器学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    5238 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    F

    Fractal Analytics

    机器学习基础

    您将获得的技能: 机器学习算法, 数据清理, 数据操作, 数据处理, 回归分析, 预测建模, 探索性数据分析, 统计建模, 应用机器学习, 应用程序部署, 无监督学习, 异常检测, 功能工程, 监督学习, 机器学习, 决策树学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    12 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    W

    Wesleyan University

    数据分析机器学习

    您将获得的技能: 分类与回归树 (CART), 统计方法, 无监督学习, 决策树学习, 监督学习, 回归分析, 预测建模, 随机森林算法, Python 程序设计, 探索性数据分析, 数据分析, 数据挖掘, 预测分析, 应用机器学习, 功能工程, 统计分析, 机器学习

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    325 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:预览
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    S

    SAS

    Machine Learning Using SAS Viya

    您将获得的技能: Supervised Learning, Decision Tree Learning, Applied Machine Learning, Data Processing, Predictive Modeling, Statistical Machine Learning, Random Forest Algorithm, Feature Engineering, SAS (Software), Machine Learning, Data Analysis, Artificial Neural Networks, Data Cleansing, Predictive Analytics, No-Code Development, Statistical Programming, Performance Tuning

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    102 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    S

    Stanford University

    医疗保健机器学习基础

    您将获得的技能: 机器学习算法, 数据处理, 数据伦理, 监督学习, 卫生政策, 人工智能和机器学习(AI/ML), 人工神经网络, 健康信息学, 医疗保健伦理, 深度学习, 应用机器学习, 强化学习, 医疗保健, 机器学习, 医学科学与研究, 负责任的人工智能, 医疗保健行业知识

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    591 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    M

    Microsoft

    在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型

    您将获得的技能: 数据科学, 分类与回归树 (CART), 预测建模, MLOps(机器学习 Operator), 张力流, 回归分析, 人工智能和机器学习(AI/ML), 人工神经网络, PyTorch(机器学习库), 数据分析, Pandas(Python 软件包), 深度学习, Jupyter, 微软 Azure, 无监督学习, 数据可视化, 图像分析, 探索性数据分析, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库)

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    313 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

1…456…507

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

  • Java in Machine Learning: Board Infinity
  • 機器學習技法 (Machine Learning Techniques): National Taiwan University
  • Machine Learning in the Enterprise: Google Cloud
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • 機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations: National Taiwan University
  • 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
  • 无监督学习、推荐器、强化学习: DeepLearning.AI
  • 机器学习基础: Fractal Analytics
  • 数据分析机器学习: Wesleyan University
  • Machine Learning Using SAS Viya: SAS

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