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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


  • G

    Google Cloud

    学习 TensorFlow:机器学习的 "你好世界

    您将获得的技能: Google 云端平台, 机器学习, 云计算, 脚本, 深度学习, 开发环境, 人工神经网络, 张力流

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
    20 条评论

    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:新
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    N

    Northeastern University

    Introduction to Machine Learning and Algorithmic Bias

    您将获得的技能: Responsible AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Machine Learning, Governance, Data Ethics, Data Processing, Risk Mitigation, Algorithms, AI Product Strategy, Business Ethics, Data Governance, Data Collection, Regulatory Requirements, Business, Analytical Skills, Business Strategy, Business Planning

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    使用 Apache Spark 进行机器学习

    您将获得的技能: Apache Hadoop, 回归分析, 数据处理, 生成式人工智能, 机器学习, 无监督学习, Apache Spark, 数据管道, PySpark, 数据转换, 预测建模, 功能工程, 摘录, 监督学习, 应用机器学习

    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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    C

    Coursera

    Machine Learning in Retail

    您将获得的技能: Customer Analysis, Unsupervised Learning, Customer Insights, Marketing Analytics, Applied Machine Learning, Data Analysis, Web Analytics, Scikit Learn (Machine Learning Library), Retail Store Operations, Machine Learning, Histogram, Decision Tree Learning, Pandas (Python Package), Jupyter, Matplotlib

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
    状态:预览
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    P

    Packt

    Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn

    您将获得的技能: Reinforcement Learning, Dimensionality Reduction, PyTorch (Machine Learning Library), Deep Learning, Generative AI, Pandas (Python Package), Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Data Processing, Natural Language Processing, Feature Engineering, Predictive Modeling, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Data Transformation, NumPy

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    免费试用
    D

    DeepLearning.AI

    无监督学习、推荐器、强化学习

    您将获得的技能: 无监督学习, 机器学习, 负责任的人工智能, 深度学习, 降维, 异常检测, 应用机器学习, 人工智能, 数据伦理, 监督学习, Algorithm, 强化学习, 人工神经网络

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    5363 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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

    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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    I

    IBM

    机器学习顶点课程

    您将获得的技能: 回归分析, 探索性数据分析, 机器学习, 无监督学习, 监督学习, Python 程序设计, 机器学习算法, 应用机器学习, 人工神经网络, 数据展示, Keras(神经网络库), Scikit-learn (机器学习库), 张力流, 数据分析

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

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

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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

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

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    无监督机器学习

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

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    13 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

  • 学习 TensorFlow:机器学习的 "你好世界: Google Cloud
  • Introduction to Machine Learning and Algorithmic Bias: Northeastern University
  • 使用 Apache Spark 进行机器学习: IBM
  • Machine Learning in Retail: Coursera
  • Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Packt
  • 无监督学习、推荐器、强化学习: DeepLearning.AI
  • 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
  • 机器学习顶点课程: IBM
  • 在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型: Microsoft
  • 数据分析机器学习: Wesleyan University

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