监督学习课程可以帮助您学习 Regression 分析、分类技术和模型评估方法。您可以掌握 Feature Selection、Hyperparameter 调整和理解偏差-方差权衡等方面的技能。许多课程都会介绍 Scikit-learn 和 TensorFlow 等 Python 库等工具,这些工具支持算法的实施和数据分析。

University of Washington
您将获得的技能: 机器学习, 贝叶斯统计, 机器学习算法, 深度学习, 预测建模, 回归分析, 文本挖掘, 人工智能, 分类与回归树 (CART), 功能工程, 预测分析, 计算机视觉, 大数据, 应用机器学习, 无监督学习, 统计机器学习, 图像分析, 数据挖掘, 统计建模, 监督学习
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Duke University
您将获得的技能: Python 程序设计, 机器学习, 深度学习, 人工神经网络, 自然语言处理, PyTorch(机器学习库), 强化学习, 计算机视觉, 医学影像, 监督学习, 应用机器学习, Machine Learning 方法, 图像分析, 无监督学习
中级 · 课程 · 1-3 个月

LearnQuest
您将获得的技能: Image Analysis, Exploratory Data Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Data Wrangling, Operations Research, NumPy, Demand Planning, Data Manipulation, Feature Engineering, Supervised Learning, Inventory Management System, Supply Chain, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Inventory Management, Trend Analysis, Data Visualization, Machine Learning, Data Science, Data Analysis
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: Artificial Neural Networks, Deep Learning, Matplotlib, Linear Algebra, Image Analysis, NumPy, Scientific Visualization, Machine Learning Algorithms, Keras (Neural Network Library), Pandas (Python Package), Seaborn, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Science, Applied Machine Learning, Tensorflow, Data Analysis, Supervised Learning, Python Programming, Artificial Intelligence, Machine Learning
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Edge Impulse
您将获得的技能: 机器学习, 计算机编程, 数据伦理, 深度学习, 数据分析, 数据处理, 人工神经网络, 人工智能和机器学习(AI/ML), 功能工程, 嵌入式系统, 应用机器学习
中级 · 课程 · 1-4 周

New York University
您将获得的技能: 机器学习, 预测建模, 回归分析, 人工神经网络, 应用机器学习, 强化学习, 市场动态, 张力流, Scikit-learn (机器学习库), 降维, 决策树学习, 统计方法, 无监督学习, 马尔可夫模型, 金融建模, 风险模型, 监督学习, 衍生产品, 金融市场, 金融交易
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 机器学习, Algorithm, 机器学习算法, 线性代数, 数据科学, 数据分析, 自然语言处理, 文本挖掘, NumPy, 降维, 功能工程, 大数据, 统计机器学习, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 数据挖掘
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Anomaly Detection, Image Analysis, Computer Vision, Matlab, Unsupervised Learning, Deep Learning, Application Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Data Synthesis, Medical Imaging
初级 · 课程 · 1-4 周

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 机器学习, 回归分析, 机器学习算法, 预测建模, 数据收集, 数据处理, 随机森林算法, 应用机器学习, 预测分析, 功能工程, R 语言程序设计(中文版), 分类与回归树 (CART), 监督学习
混合 · 课程 · 1-4 周
University of Illinois Urbana-Champaign
您将获得的技能: 机器学习, 预测建模, 深度学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 应用机器学习, 人工神经网络, 计划发展, 医疗保健, PyTorch(机器学习库), 图论, 生成模型架构, 图像分析, 大数据, 健康信息学, 监督学习, 计算机视觉, Machine Learning 方法, 医学科学与研究, 张力流, 无监督学习
高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月

Wesleyan University
您将获得的技能: Python 程序设计, 机器学习, 回归分析, 预测建模, 探索性数据分析, 统计分析, 数据分析, 随机森林算法, 统计方法, 应用机器学习, 预测分析, 监督学习, 决策树学习, 功能工程, 分类与回归树 (CART), 数据挖掘, 无监督学习
混合 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 机器学习, 深度学习, 机器学习算法, 人工神经网络, 人工智能, 强化学习, 自然语言处理, 降维, 应用机器学习, 生成模型架构, Keras(神经网络库), 计算机视觉, 无监督学习, 图像分析
中级 · 课程 · 1-3 个月