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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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    G

    Google Cloud

    在 Google Cloud 上使用 Keras 构建、训练和部署 ML 模型

    您将获得的技能: 机器学习, MLOps(机器学习 Operator), 数据管道, 人工神经网络, 张力流, 云部署, Google 云端平台, Python 程序设计, 模型部署, 数据转换, 数据预处理, Keras(神经网络库), 功能工程, 深度学习, 模型评估

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    Google AI Essentials

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Generative AI, AI Security, Gemini, AI Enablement, Google Workspace, Productivity Software, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), LLM Application, Model Evaluation, AI Workflows, Workplace inclusivity, Social Impact, Operational Efficiency, Human Factors, Critical Thinking, Analysis, Data Security, Natural Language Processing

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    V

    Vanderbilt University

    ChatGPT: Master Free AI Tools to Supercharge Productivity

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, LLM Application, Productivity, AI Personalization, AI Enablement, OpenAI, Artificial Intelligence, Large Language Modeling, Anthropic Claude, Expense Management, Productivity Software, Creativity, Verification And Validation, Communication, Planning, Marketing

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    软件开发中的生成式 AI 简介

    您将获得的技能: 机器学习, 代码审查, 生成式人工智能, Prompt Engineering, 计划发展, 大型语言模型, LLM 申请, 人工智能和机器学习(AI/ML), 软件开发方法

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

  • C

    Coursera

    Logistic Regression with NumPy and Python

    您将获得的技能: Matplotlib, Data Visualization, Seaborn, Logistic Regression, NumPy, Data Analysis, Jupyter, Data Science, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Python Programming, Supervised Learning, Classification Algorithms, Algorithms

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    新
    I

    Illinois Tech

    AI Integration in Healthcare Patient Data

    您将获得的技能: Clinical Informatics, Data Ethics, Health Informatics, Responsible AI, Electronic Medical Record System, Health Care, Health Technology, Clinical Data Management, Healthcare Ethics, Artificial Intelligence, Natural Language Processing, Decision Support Systems, Machine Learning, Data Quality, Generative AI

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Duke University

    MLOps 平台:亚马逊 SageMaker 和 Azure ML

    您将获得的技能: 机器学习, 探索性数据分析, 数据管道, AWS SageMaker, 微软 Azure, MLOps(机器学习 Operator), Python 程序设计, 数据分析, 无服务器计算, 模型部署, 云计算解决方案, 数据预处理, 功能工程, 云部署, 模型评估, 亚马逊网络服务

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    Google Advanced Data Analytics Capstone

    您将获得的技能: Data Visualization, Regression Analysis, Data Storytelling, Advanced Analytics, Statistical Analysis, Data Analysis, Business Analysis, Project Design, Python Programming, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Machine Learning, Portfolio Management, Project Documentation

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    健康数据科学基金会

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 机器学习, 预测建模, 计划发展, 监督学习, 深度学习, 人工神经网络, 健康信息管理, 无监督学习, 应用机器学习, 模型评估, 健康信息学, 医疗保健

    3
    评分, 3 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    C

    CertNexus

    构建决策树、SVM 和人工神经网络

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 预测建模, 分类算法, 机器学习算法, 决策树学习, 监督学习, 计算机视觉, 递归神经网络 (RNN), 人工神经网络, 随机森林算法, 应用机器学习, 自然语言处理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 深度学习

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    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    会计数据分析

    您将获得的技能: 机器学习, Excel 宏, 探索性数据分析, 机器学习算法, 预测建模, Pandas(Python 软件包), 分类算法, Matplotlib, 数据扫盲, 数据展示, 数据可视化软件, Python 程序设计, Tableau 软件, Scikit-learn (机器学习库), 数据操作, 无监督学习, 模型评估, Jupyter, 数据可视化, 数据预处理

    攻读学位

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    面向 MLOps 的 Python 基本知识

    您将获得的技能: 数据结构, 机器学习, 测试自动化, 应用编程接口 (API), MLOps(机器学习 Operator), Pandas(Python 软件包), 数值分析, 调试, 数据操作, Python 程序设计, 模型部署, 数据导入/导出, 面向对象编程(OOP), 命令行界面, 脚本, NumPy, 软件测试

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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

  • 在 Google Cloud 上使用 Keras 构建、训练和部署 ML 模型: Google Cloud
  • Google AI Essentials: Google
  • ChatGPT: Master Free AI Tools to Supercharge Productivity: Vanderbilt University
  • 软件开发中的生成式 AI 简介: DeepLearning.AI
  • Logistic Regression with NumPy and Python: Coursera
  • AI Integration in Healthcare Patient Data: Illinois Tech
  • MLOps 平台:亚马逊 SageMaker 和 Azure ML: Duke University
  • Google Advanced Data Analytics Capstone: Google
  • 健康数据科学基金会: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 构建决策树、SVM 和人工神经网络: CertNexus

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Python 程序设计 (33)
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