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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

    机器学习算法:监督学习从头到尾

    您将获得的技能: 回归分析, 数据处理, 机器学习, 监督学习, 业务解决方案, 机器学习算法, 性能分析, Python 程序设计, Scikit-learn (机器学习库), 功能工程, 性能指标, Jupyter, 分类与回归树 (CART), 应用机器学习

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

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    F

    Fractal Analytics

    高级机器学习算法

    您将获得的技能: 回归分析, 机器学习, 决策树学习, 监督学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 机器学习算法, 预测建模, 功能工程, 应用机器学习, Algorithm, 随机森林算法, 性能调整, 分类与回归树 (CART)

    3.6
    评分, 3.6 星,最高 5 星
    ·
    11 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • I

    IBM

    使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习

    您将获得的技能: 统计分析, 数据处理, 机器学习, 机器学习算法, 数据管道, Apache Spark, 应用机器学习, 数据科学, PySpark, 统计机器学习, 大数据, 数据存储技术

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
    1251 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    应用机器学习入门

    您将获得的技能: 机器学习, 监督学习, 无监督学习, 数据处理, 数据质量, 机器学习算法, 应用机器学习, 性能指标, 数据伦理, 人工智能, 产品生命周期管理, 业务要求, 商业分析

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

    中级 · 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: 回归分析, 机器学习, 无监督学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 决策树学习, 计算机视觉, 深度学习, 数据科学, 性能指标, Algorithm, 分类与回归树 (CART), 预测分析, 自然语言处理, 人工神经网络, 随机森林算法, 监督学习

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    有监督的机器学习:回归

    您将获得的技能: 统计分析, 回归分析, 机器学习, 监督学习, 预测建模, 统计建模, 性能指标, Scikit-learn (机器学习库), 功能工程, 分类与回归树 (CART)

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
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    S

    Sungkyunkwan University

    Machine Learning Algorithms

    您将获得的技能: Machine Learning Algorithms, Decision Tree Learning, Classification And Regression Tree (CART), Unsupervised Learning, Machine Learning, Supervised Learning, Python Programming, Algorithms, Linear Algebra, Bayesian Statistics, Probability

    3.5
    评分, 3.5 星,最高 5 星
    ·
    8 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    U

    University of California San Diego

    利用大数据进行机器学习

    您将获得的技能: 回归分析, 统计分析, Apache Spark, 探索性数据分析, 决策树学习, 监督学习, 机器学习, 无监督学习, 应用机器学习, 预测建模, 数据转换, 数据分析, 大数据, 数据清理, 数据挖掘

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2499 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    优化机器学习性能

    您将获得的技能: 利益攸关方沟通, 企业战略, 机器学习, 系统集成, 负责任的人工智能, 应用机器学习, MLOps(机器学习 Operator), 性能指标, 业务运营, 风险缓解, 道德标准与行为, 数据维护

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    M

    MathWorks

    计算机视觉机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, Data Validation, 监督学习, 计算机视觉, 应用机器学习, 预测建模, 图像分析, 性能调整, Matlab, 可视化(计算机制图)

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    23 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: 回归分析, 云计算管理, 人工智能和机器学习(AI/ML), Scikit-learn (机器学习库), 机器学习, 无监督学习, 数据管道, 负责任的人工智能, 预测建模, MLOps(机器学习 Operator), 应用机器学习, 应用程序部署, 微软 Azure, 监督学习, 数据库, Virtual Machine

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Pennsylvania

    Machine Learning Essentials

    您将获得的技能: Statistical Machine Learning, Statistical Methods, Python Programming, Supervised Learning, Machine Learning Methods, Machine Learning, Regression Analysis, Statistical Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Data Science, Statistical Inference, Predictive Modeling, Probability & Statistics, Dimensionality Reduction

    中级 · 课程 · 1-4 周

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总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning 课程

  • 机器学习算法:监督学习从头到尾: Alberta Machine Intelligence Institute
  • 高级机器学习算法: Fractal Analytics
  • 使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习: IBM
  • 应用机器学习入门: Alberta Machine Intelligence Institute
  • 产品经理的机器学习基础: Duke University
  • 有监督的机器学习:回归: IBM
  • Machine Learning Algorithms: Sungkyunkwan University
  • 利用大数据进行机器学习: University of California San Diego
  • 优化机器学习性能: Alberta Machine Intelligence Institute
  • 计算机视觉机器学习: MathWorks

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