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  • Machine Learning Andrew Ng

Machine Learning Andrew Ng 课程

机器学习课程可以帮助您学习算法、数据预处理、模型 Evaluation 和神经网络。您可以掌握回归分析、分类技术和聚类方法方面的技能。许多课程都会介绍 Python、TensorFlow 和 Scikit-learn 等工具,展示如何在实际应用中使用这些技术来实施机器学习解决方案。


热门机器学习 Andrew Ng 课程和认证


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    S

    Sungkyunkwan University

    机器学习基础

    您将获得的技能: Python 程序设计, 统计方法, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 线性代数, 模型评估, 机器学习, 回归分析, 应用机器学习, 分类算法, 逻辑回归, 概率

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

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学的概率与统计

    您将获得的技能: 描述性统计, 统计建模, 概率与统计, 统计推理, 统计分析, 探索性数据分析, A/B 测试, 概率分布, 贝叶斯统计, 抽样(统计), 统计机器学习, 数据科学, 统计可视化, 统计假设检验, 概率

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    序列、时间序列和预测

    您将获得的技能: 数据预处理, 张力流, 时间序列分析和预测, 递归神经网络 (RNN), 深度学习, 机器学习, 卷积神经网络, 人工神经网络, 预测建模, 应用机器学习, 预测

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    5155 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face

    您将获得的技能: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, LLM Application, Applied Machine Learning, Generative Adversarial Networks (GANs), Retrieval-Augmented Generation, Data Collection, Machine Learning Algorithms, Convolutional Neural Networks, Model Deployment, Transfer Learning, Hugging Face

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

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM 人工智能工程

    您将获得的技能: Python 程序设计, PyTorch(机器学习库), 计算机视觉, PySpark, 检索-增强生成, 矢量数据库, 监督学习, 生成模型架构, 机器学习, LLM 申请, 模型评估, Prompt Engineering, 大型语言模型, 生成式人工智能, 视觉转换器(ViT), Apache Spark, 数据科学, 无监督学习, Keras(神经网络库), 迁移学习

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2.2万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    E

    EDUCBA

    Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN

    您将获得的技能: Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Data Preprocessing, Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Deep Learning, Tensorflow, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Manipulation, Data Transformation, Financial Forecasting, Data Visualization, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, Python Programming, Customer Analysis, Applied Machine Learning, Cloud Computing

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

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    用于深度学习的 TensorFlow 2

    您将获得的技能: 计算机视觉, 数据预处理, 张力流, 自动编码器, 监督学习, 自然语言处理, 概率分布, 卷积神经网络, 递归神经网络 (RNN), Keras(神经网络库), 深度学习, 数据管道, 模型评估, 人工神经网络, 贝叶斯统计, 应用机器学习, 生成模型架构, 迁移学习, 图像分析, 模型部署

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    G

    Google Cloud

    谷歌云上的人工智能和机器学习简介

    您将获得的技能: 人工智能, AI 工作流程, 张力流, Google 云端平台, 大数据, 云基础设施, MLOps(机器学习 Operator), 监督学习, 生成式人工智能, Prompt Engineering, 模型部署, 机器学习

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    M

    Microsoft

    面向数据科学家的 Microsoft Azure 机器学习

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, Scikit-learn (机器学习库), 人工智能和机器学习(AI/ML), 监督学习, 微软 Azure, MLOps(机器学习 Operator), 回归分析, 数据管道, 模型评估, 机器学习, 无监督学习, 预测建模, 应用机器学习, 数据库, 分类算法, 模型部署, Virtual Machine

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

  • C

    Coursera

    Fake News Detection with Machine Learning

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Exploratory Data Analysis, Deep Learning, Text Mining, Matplotlib, Data Cleansing, Data Analysis, Data Preprocessing, Natural Language Processing, Data Manipulation, Python Programming, Machine Learning, Model Evaluation

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

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介

    您将获得的技能: 人工智能, 计算机视觉, 数据预处理, 张力流, 机器学习, 深度学习, 模型评估, 人工神经网络, Keras(神经网络库), 卷积神经网络, 图像分析

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Alberta

    强化学习

    您将获得的技能: 人工智能, 机器学习算法, 人工智能和机器学习(AI/ML), 监督学习, 强化学习, 马尔可夫模型, 模型评估, 深度学习, 概率分布, 抽样(统计), 功能工程, 人工神经网络, Algorithm, 性能调整, 伪代码, 机器学习, 模拟, 性能测试, 线性代数

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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andrew ng machine learning
machine learning specialization andrew ng
machine learning by andrew ng
1…567…554

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  • 机器学习基础: Sungkyunkwan University
  • 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI
  • 序列、时间序列和预测: DeepLearning.AI
  • Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face: Coursera
  • IBM 人工智能工程: IBM
  • Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN: EDUCBA
  • 用于深度学习的 TensorFlow 2: Imperial College London
  • 谷歌云上的人工智能和机器学习简介: Google Cloud
  • 面向数据科学家的 Microsoft Azure 机器学习: Microsoft
  • Fake News Detection with Machine Learning: Coursera

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