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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


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    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    机器学习真实世界中的算法

    您将获得的技能: 机器学习, 数据预处理, 监督学习, MLOps(机器学习 Operator), Data Validation, 项目管理, 决策树学习, 模型部署, 分类算法, 功能工程, 数据质量, Model Evaluation, 数据伦理, 机器学习算法, 产品生命周期管理, 业务运营, 应用机器学习, 数据清理, Jupyter, 负责任的人工智能

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    1069 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    B

    Board Infinity

    Java in Machine Learning

    您将获得的技能: Responsible AI, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Model Deployment, Jenkins, Apache Mahout, AI Security, Applied Machine Learning, Classification Algorithms, Java, Continuous Deployment, Java Programming, Federated Learning, Artificial Intelligence, Model Evaluation, Deep Learning, Machine Learning, Spring Boot, Natural Language Processing, Reinforcement Learning

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 Apache Spark 进行机器学习

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

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    构建机器学习项目

    您将获得的技能: 机器学习, 深度学习, 调试, Transfer Learning, MLOps(机器学习 Operator), 数据驱动的决策制定, Model Evaluation, 应用机器学习, 性能调整, AI 产品战略

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    5万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Microsoft

    面向数据科学家的 Microsoft Azure 机器学习

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

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    177 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Pennsylvania

    Machine Learning Essentials

    您将获得的技能: Statistical Machine Learning, Model Evaluation, Statistical Methods, Logistic Regression, Python Programming, Supervised Learning, Machine Learning Methods, Machine Learning, Classification Algorithms, Regression Analysis, Statistical Analysis, Applied Machine Learning, Data Science, Probability & Statistics, Dimensionality Reduction, Statistical Hypothesis Testing

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    T

    The University of Chicago

    机器学习:概念与应用

    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)

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    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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    U

    University of Washington

    机器学习基础:案例研究法

    您将获得的技能: 计算机视觉, 机器学习, 深度学习, 无监督学习, 回归分析, 数据预处理, 监督学习, 人工智能, 文本挖掘, 分类算法, Python 程序设计, 功能工程, 自然语言处理, Model Evaluation, 预测建模, 应用程序开发, 应用机器学习, 图像分析

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

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    A

    Arizona State University

    Introduction to Machine Learning with Python

    您将获得的技能: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Generative Adversarial Networks (GANs), Deep Learning, Image Analysis, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Python Programming, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Data Processing, Classification Algorithms, Computer Vision, Predictive Modeling, Computer Programming, Regression Analysis

    3.6
    评分, 3.6 星,最高 5 星
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    24 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Duke University

    产品经理的机器学习基础

    您将获得的技能: Algorithm, 计算机视觉, 机器学习, 无监督学习, 深度学习, 回归分析, 卷积神经网络, 决策树学习, 随机森林算法, 数据科学, 分类与回归树 (CART), 预测分析, 逻辑回归, 自然语言处理, Model Evaluation, 人工智能和机器学习(AI/ML), 监督学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 机器学习, 深度学习, Transfer Learning, 监督学习, 人工智能, 人工神经网络, 决策树学习, 随机森林算法, 分类算法, 数据伦理, 应用机器学习, 逻辑回归, 张力流, Model Evaluation, 性能调整

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning 课程

  • 机器学习真实世界中的算法: Alberta Machine Intelligence Institute
  • Java in Machine Learning: Board Infinity
  • 使用 Apache Spark 进行机器学习: IBM
  • 构建机器学习项目: DeepLearning.AI
  • 面向数据科学家的 Microsoft Azure 机器学习: Microsoft
  • Machine Learning Essentials: University of Pennsylvania
  • 机器学习:概念与应用: The University of Chicago
  • 機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations: National Taiwan University
  • 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
  • Introduction to Machine Learning with Python: Arizona State University

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