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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


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    U

    University of Pennsylvania

    企业人工智能

    您将获得的技能: 机器学习, 生成对抗网络 (GAN), Data Governance, 负责任的人工智能, 数据管理, 商业策略, AI 产品战略, 生成式人工智能, AI 个性化服务, 信用风险, 欺诈检测, 大数据, 人力资源分析, AI 赋能, 数据伦理, 应用机器学习, Machine Learning 方法, 人力资源, 分析, 人力资源技术

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1717 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
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    C

    Coursera

    Traverse Trees for ML with DFS & BFS

    您将获得的技能: Classification And Regression Tree (CART), Decision Tree Learning, Classification Algorithms, Java, Java Programming, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Algorithms, Machine Learning, Data Structures, Software Engineering

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    面向数据科学家的生成式人工智能

    您将获得的技能: 机器学习, 负责任的人工智能, 探索性数据分析, 数据科学, Prompt Engineering, 生成式人工智能, 数据综合, ChatGPT, 数据伦理, 预测建模, 数据分析, 原型设计, 功能工程, AI 赋能, AI 工作流程, 提示模式, 深度学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据可视化, 数据预处理

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

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    D

    Duke University

    DevOps、DataOps、MLOps

    您将获得的技能: 机器学习, 负责任的人工智能, Docker (软件), MLOps(机器学习 Operator), PyTorch(机器学习库), 张力流, Microsoft Copilot, 集装箱化, 无服务器计算, 拥抱的脸, 应用机器学习, CI/CD, GitHub, 大数据, Devops, 云计算解决方案, 人工智能和机器学习(AI/ML), 拉斯特(编程语言)

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    利用注意力模型进行自然语言处理

    您将获得的技能: 迁移学习, PyTorch(机器学习库), 递归神经网络 (RNN), 应用机器学习, 自然语言处理, Keras(神经网络库), 嵌入, 模型评估

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

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    IBM

    计算机视觉和图像处理入门

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 迁移学习, 机器学习算法, 计算机视觉, 分类算法, 可视化(计算机制图), 网络架构, Machine Learning 方法, 功能工程, 深度学习, 模型评估

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    1425 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Starweaver

    Threat Hunting Techniques

    您将获得的技能: Cyber Threat Hunting, Splunk, Threat Detection, Jupyter, Anomaly Detection, Threat Management, Cybersecurity, Data Analysis, Data Science, Applied Machine Learning, Security Information and Event Management (SIEM), Pandas (Python Package), Interactive Data Visualization, Data Cleansing, Data Transformation, MLOps (Machine Learning Operations), Unsupervised Learning, Machine Learning Methods, Automation

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化

    您将获得的技能: 张力流, 人工神经网络, 验证和确认, 模型评估, Machine Learning 方法, 性能调整, 深度学习, 数据预处理

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    6.3万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    医疗用人工智能

    您将获得的技能: 机器学习, 统计分析, AI 个性化服务, 数据分析, 模型评估, 临床试验, 应用机器学习, 自然语言处理, 大型语言模型, 深度学习, 健康信息学, 病人治疗, 精准医疗, 文本挖掘

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    Automate, Analyze, and AI Feedback

    您将获得的技能: Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Sampling (Statistics), Statistical Methods, Model Deployment, Statistical Modeling, Human Machine Interfaces, Performance Metric, Performance Analysis, Applied Machine Learning, Anomaly Detection, Predictive Analytics

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    Data Science Beyond the Basics (ML+DS)

    您将获得的技能: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, AWS SageMaker, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, LLM Application, Applied Machine Learning, Deep Learning, A/B Testing, Transfer Learning, Python Programming, Machine Learning, Data Analysis, AWS CloudFormation, AI Personalization

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    什么是数据科学?

    您将获得的技能: 机器学习, 数据科学, 数据驱动的决策制定, 数据扫盲, 云计算, 大数据, 数据分析, 人工智能, 深度学习, 数字化转型, 数据挖掘

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    评分, 4.7 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 applied machine learning 课程

  • 企业人工智能: University of Pennsylvania
  • Traverse Trees for ML with DFS & BFS: Coursera
  • 面向数据科学家的生成式人工智能: IBM
  • DevOps、DataOps、MLOps: Duke University
  • 利用注意力模型进行自然语言处理: DeepLearning.AI
  • 计算机视觉和图像处理入门: IBM
  • Threat Hunting Techniques: Starweaver
  • 改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化: DeepLearning.AI
  • 医疗用人工智能: DeepLearning.AI
  • Automate, Analyze, and AI Feedback: Coursera

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)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

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证书与课程

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