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应用机器学习课程

应用机器学习课程可以帮助您学习数据预处理、模型选择、Feature Engineering 和 Evaluation 指标。您可以掌握在实际环境中实施算法、优化性能和解释结果的技能。许多课程介绍 Python、TensorFlow 和 Scikit-learn 等工具,这些工具支持开发机器学习模型和应用 AI 技术解决实际问题。


热门应用机器学习课程和认证


  • G

    Google Cloud

    Gemini for Network Engineers - 简体中文

    您将获得的技能: Gemini, Google Cloud Platform, Generative AI, Prompt Engineering, Virtual Networking, Virtual Private Networks (VPN), AI Enablement, Network Engineering

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    采用大型语言模型的生成式 AI

    您将获得的技能: 机器学习, 可扩展性, 负责任的人工智能, 生成式人工智能, Python 程序设计, Prompt Engineering, 强化学习, LLM 申请, 模型部署, 生成模型架构, 大型语言模型, 应用机器学习, 自然语言处理, 模型评估

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    3549 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google

    Introduction to AI

    您将获得的技能: Generative AI, AI Enablement, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Workflows, LLM Application, Machine Learning, Natural Language Processing, Innovation, Critical Thinking

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    面向所有人的人工智能基础

    您将获得的技能: 机器学习, 负责任的人工智能, 数据科学, 无代码开发, 原型设计, 生成式人工智能, ChatGPT, Prompt Engineering, 模型部署, 应用程序部署, 自然语言处理, 机器学习软件, 人工智能, 提示模式, 人工智能和机器学习(AI/ML), 自助服务技术, 深度学习, AI 工作流程, IBM 云, 工作流程管理

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3.4万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    用于医疗诊断的人工智能

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 机器学习, 概率与统计, 张力流, 放射诊断学, 医学科学与研究, 磁共振成像, 统计机器学习, 预测建模, 数据预处理, 自然语言处理, 应用机器学习, Machine Learning 方法, 人工智能, 深度学习, 模型评估, 风险模型, 图像分析, 医学影像

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2050 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Packt

    AI Engineer Explorer Course

    您将获得的技能: Model Evaluation, Matplotlib, Applied Machine Learning, Data Visualization, Supervised Learning, Statistics, Data Preprocessing

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    医学人工智能

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 机器学习, 统计分析, 决策树学习, 放射诊断学, AI 个性化服务, 预测, 随机森林算法, 预测建模, 临床试验, 数据分析, 图像分析, 应用机器学习, 数据预处理, 功能工程, 深度学习, 模型评估, 病人治疗, 风险模型, 精准医疗

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    2436 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    用于医学预后的人工智能

    您将获得的技能: 机器学习, 统计分析, 概率与统计, 决策树学习, 预测, 预测建模, 随机森林算法, 数据预处理, 应用机器学习, 功能工程, 逻辑回归, 深度学习, 模型评估, 风险模型, 数据分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    798 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的自然语言处理

    您将获得的技能: 机器学习, 人工神经网络, 张力流, 生成式人工智能, 递归神经网络 (RNN), 应用机器学习, 自然语言处理, 嵌入, 数据预处理, 文本挖掘

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    6534 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Stanford University

    医疗保健领域的人工智能

    您将获得的技能: 机器学习, 负责任的人工智能, 卫生系统, 临床研究, 临床研究伦理, 医疗保健行业知识, 药品, 数据伦理, 管理式医疗, 模型评估, 医疗保健伦理, 模型部署, 应用机器学习, 临床数据管理, 功能工程, 人工智能, 非结构化数据, 健康信息学, 医疗保健, 数据挖掘

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    2427 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    新
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    C

    Coursera

    Fine-Tune & Optimize Generative AI Models

    您将获得的技能: Hugging Face, Large Language Modeling, MLOps (Machine Learning Operations), Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Product Strategy, Transfer Learning, Applied Machine Learning, AI Personalization, Model Deployment, Model Evaluation, Responsible AI, Performance Tuning, Model Based Systems Engineering, Program Evaluation, Analysis

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    D

    Duke University

    人工智能产品管理

    您将获得的技能: 机器学习, 人机交互, 负责任的人工智能, 数据科学, 数据管理, MLOps(机器学习 Operator), 项目管理, 数据伦理, 模型评估, 模型部署, 无监督学习, 用户体验设计, 数据预处理, 产品设计, 产品管理, 深度学习, 项目管理生命周期, 分类与回归树 (CART), 以人为本的设计, 数据质量

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1001 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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  • Gemini for Network Engineers - 简体中文: Google Cloud
  • 采用大型语言模型的生成式 AI: DeepLearning.AI
  • Introduction to AI: Google
  • 面向所有人的人工智能基础: IBM
  • 用于医疗诊断的人工智能: DeepLearning.AI
  • AI Engineer Explorer Course: Packt
  • 医学人工智能: DeepLearning.AI
  • 用于医学预后的人工智能: DeepLearning.AI
  • TensorFlow 中的自然语言处理: DeepLearning.AI
  • 医疗保健领域的人工智能: Stanford University

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
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代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
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