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自动化学徒课程

自动学徒课程可帮助您了解如何构建、生成和分析预判定模型。您可以培养在数据准备、算法选择、优化和评估方面的能力。许多课程利用有源数据库测试模型。


自动学徒课程和通用证书


  • J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

    您将获得的技能: 概率与统计, GitHub, R 程序设计, 统计假设检验, 交互式数据可视化, 模型评估, 探索性数据分析, 统计建模, Rmarkdown, 预测建模, 回归分析, Plotly, 数据展示, 数据可视化, 机器学习算法, 统计机器学习, 机器学习, 统计推理, 统计分析, 闪亮(R 套件)

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    7195 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • C

    Coursera

    Scikit-Learn For Machine Learning Classification Problems

    您将获得的技能: Scikit Learn (Machine Learning Library), Classification Algorithms, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Random Forest Algorithm, Machine Learning, Unsupervised Learning, Data Analysis

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

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    应用机器学习入门

    您将获得的技能: 产品生命周期管理, 业务要求, 数据质量, 人工智能, 案例研究, 数据伦理, 数据收集, 无监督学习, 数据预处理, 业务分析, 机器学习算法, 应用机器学习, 机器学习, 监督学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    747 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • N

    New York University

    金融领域的机器学习和强化学习

    您将获得的技能: 降维, 模型评估, 马尔可夫模型, 金融交易, 预测建模, 统计方法, 深度学习, 强化学习, 回归分析, 张力流, Scikit Learn(机器学习库), 决策树学习, 衍生产品, 监督学习, 无监督学习, 市场流动性, 人工神经网络, 应用机器学习, 机器学习, 金融市场

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    820 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • I

    IBM

    机器学习顶点课程

    您将获得的技能: 技术交流, 探索性数据分析, 深度学习, 回归分析, 预测建模, Python 编程, 数据分析, Scikit Learn(机器学习库), 无监督学习, 统计分析, 人工神经网络, 数据挖掘, 应用机器学习, 机器学习, 监督学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    196 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • I

    IBM

    使用 Apache Spark 进行机器学习

    您将获得的技能: 生成式人工智能, Apache Spark, PySpark, 分类算法, Apache Hadoop, 数据处理, 模型评估, 数据转换, 回归分析, 无监督学习, 监督学习, 摘录, 机器学习, 应用机器学习, 数据管道

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    机器学习算法:监督学习从头到尾

    您将获得的技能: 分类算法, 模型评估, 业务解决方案, 监督学习, 数据处理, 工艺优化, Python 编程, 回归分析, Scikit Learn(机器学习库), 数据预处理, 功能工程, 决策树学习, 机器学习, 机器学习算法, 应用机器学习, Jupyter, 性能分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    417 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • T

    The University of Chicago

    机器学习:概念与应用

    您将获得的技能: 分类算法, 模型评估, 张力流, Scikit Learn(机器学习库), 降维, 深度学习, 监督学习, 随机森林算法, 统计方法, Keras(神经网络库), 回归分析, 无监督学习, 数据预处理, Pandas(Python 软件包), 机器学习算法, 机器学习, 应用机器学习, 功能工程

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
    ·
    25 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • F

    Fractal Analytics

    机器学习基础

    您将获得的技能: 分类算法, 模型部署, 模型评估, 异常检测, 无监督学习, 回归分析, 预测建模, 逻辑回归, 数据预处理, 功能工程, 决策树学习, 监督学习, 机器学习

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • M

    Microsoft

    在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型

    您将获得的技能: 分类算法, 数据科学, 迁移学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 张力流, Scikit Learn(机器学习库), 探索性数据分析, PyTorch(机器学习库), 深度学习, 预测建模, MLOps(机器学习运营), 无监督学习, 数据分析, 回归分析, 卷积神经网络, Microsoft Azure, 数据可视化, 机器学习, 应用机器学习, 图像分析

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • S

    Stanford University

    医疗保健机器学习基础

    您将获得的技能: 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据伦理, 模型评估, 强化学习, 卫生政策, 负责任的人工智能, 深度学习, 医疗保健伦理, 卷积神经网络, 机器学习, 数据预处理, 机器学习算法, 应用机器学习, 人工神经网络, 医疗保健行业知识

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • N

    National Taiwan University

    機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations

    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

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning 课程

  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University
  • Scikit-Learn For Machine Learning Classification Problems: Coursera
  • 应用机器学习入门: Alberta Machine Intelligence Institute
  • 金融领域的机器学习和强化学习: New York University
  • 机器学习顶点课程: IBM
  • 使用 Apache Spark 进行机器学习: IBM
  • 机器学习算法:监督学习从头到尾: Alberta Machine Intelligence Institute
  • 机器学习:概念与应用: The University of Chicago
  • 机器学习基础: Fractal Analytics
  • 在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型: Microsoft

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