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  • Machine Learning Andrew Ng

Machine Learning Andrew Ng 课程

机器学习课程可以帮助您学习算法、数据预处理、模型 Evaluation 和神经网络。您可以掌握回归分析、分类技术和聚类方法方面的技能。许多课程都会介绍 Python、TensorFlow 和 Scikit-learn 等工具,展示如何在实际应用中使用这些技术来实施机器学习解决方案。

热门机器学习 Andrew Ng 课程和认证


  • G

    Google Cloud

    学习 TensorFlow:机器学习的 "你好世界

    您将获得的技能: 云计算, 数据驱动决策, 脚本, 机器学习, 机器学习方法, Google Cloud 平台, 人工神经网络, 应用机器学习, 开发环境, 人工智能和机器学习(AI/ML), 模型培训, 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

  • D

    DeepLearning.AI

    LangChain for LLM Application Development

    您将获得的技能: LangChain, LLM Application, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI Agents, Prompt Engineering, Prompt Patterns, Generative Model Architectures, AI Workflows

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

    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

  • D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学微积分

    您将获得的技能: 机器学习, 机器学习方法, 计算机编程, 微积分, 数值分析, 数学建模, 模型优化, 人工神经网络, 应用机器学习, 衍生产品, 深度学习, Python 编程, 数据可视化, 应用数学

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • U

    UNSW Sydney (The University of New South Wales)

    学习在线教学

    您将获得的技能: 数字扫盲, 数字教学法, 技术战略, 教学, 教育软件和技术, 规划, 内容管理, 学习管理系统

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3234 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • D

    DeepLearning.AI

    用于医学预后的人工智能

    您将获得的技能: 随机森林算法, 分类与回归树 (CART), 数据清理, 机器学习, 数据预处理, 模型评估, 功能工程, 决策树学习, 预测分析, 风险建模, 预测建模, 深度学习, 风险分析, 统计分析, 统计方法, 统计机器学习, 生物统计学, 统计建模, 应用机器学习, Model Evaluation, 预测

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的自然语言处理

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

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    6537 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    数据科学入门

    您将获得的技能: 大数据, 商业分析, 数据清理, 数据库管理, GitHub, 数据科学, 数据预处理, 数据操作, 存储过程, 关系数据库, 业务分析, 查询语言, 数据处理, Jupyter, R(软件), R 程序设计, 数据扫盲, 模型部署, Python 编程, 数据挖掘

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    10万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 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, Scikit Learn(机器学习库), 模型评估, 机器学习算法, 云计算管理, 分类算法, 回归分析, 无监督学习, 预测建模, 监督学习, 数据转换, MLOps(机器学习运营), 人工智能和机器学习(AI/ML), Microsoft Azure, 数据管道, Databricks, 负责任的人工智能, 模型部署, 应用机器学习, Model Evaluation, 模型培训, 微软 Azure

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    深度学习和强化学习

    您将获得的技能: 迁移学习, 自动编码器, 机器学习, 计算机视觉, 图像分析, 生成模型架构, 生成式人工智能, 机器学习方法, 生成式对抗网络(GANs), 卷积神经网络, 无监督学习, 微调, Transfer Learning, 模型优化, 强化学习, Keras(神经网络库), 人工神经网络, 深度学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 人工智能, 递归神经网络 (RNN)

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • D

    Duke University

    产品经理的机器学习基础

    您将获得的技能: 机器学习, 机器学习算法, 数据科学, 模型评估, 计算机视觉, 逻辑回归, 决策树学习, 预测分析, 无监督学习, 回归分析, 监督学习, 人工神经网络, 自然语言处理, 深度学习, 模型培训, 人工智能和机器学习(AI/ML), 应用机器学习, Model Evaluation

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 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: 模型评估, 性能调整, 机器学习方法, 验证和确认, 模型优化, 人工神经网络, 应用机器学习, 深度学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 张力流, 调试, Model Evaluation, 模型培训

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    6.4万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 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, Model Training, Machine Learning, Machine Learning Methods, Statistical Machine Learning, Model Evaluation, Machine Learning Algorithms, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Theoretical Computer Science, Classification Algorithms, Mathematical Modeling, Statistical Methods, Mathematical Theory & Analysis, Probability, 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

1…8910…764

总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning andrew ng 课程

  • 学习 TensorFlow:机器学习的 "你好世界: Google Cloud
  • LangChain for LLM Application Development: DeepLearning.AI
  • 机器学习和数据科学微积分: DeepLearning.AI
  • 学习在线教学: UNSW Sydney (The University of New South Wales)
  • 用于医学预后的人工智能: DeepLearning.AI
  • TensorFlow 中的自然语言处理: DeepLearning.AI
  • 数据科学入门: IBM
  • 面向数据科学家的 Microsoft Azure 机器学习: Microsoft
  • 深度学习和强化学习: IBM
  • 产品经理的机器学习基础: Duke University

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