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多位教师
您将获得的技能: 数据伦理, 机器学习, 分类与回归树 (CART), 人工智能, 预测建模, 人工智能和机器学习(AI/ML), 无监督学习, NumPy, Python 程序设计, 强化学习, 随机森林算法, 应用机器学习, 决策树学习, 负责任的人工智能, Jupyter, 功能工程, 监督学习, 深度学习, 张力流, Scikit-learn (机器学习库)
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DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习, 人工智能, 预测建模, 分类与回归树 (CART), 监督学习, 数据转换, 回归分析, 统计建模, NumPy, 应用机器学习, Python 程序设计, Jupyter, 功能工程, Scikit-learn (机器学习库)
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Imperial College London
您将获得的技能: Algorithm, 应用数学, 微积分, 机器学习, 线性代数, 数据科学, 数据操作, 回归分析, 衍生产品, Python 程序设计, 机器学习算法, 统计, NumPy, 降维, 人工神经网络, 概率与统计, Jupyter, 统计分析, 高等数学
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您将获得的技能: 面向对象编程(OOP), 数据操作, 计算机编程, 数据分析, NumPy, 数据导入/导出, 数据结构, 自动化, 网页抓取, Python 程序设计, 数据处理, 应用编程接口 (API), 还原式 API, Pandas(Python 软件包), 脚本, Jupyter, JSON, 编程原则
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IBM
您将获得的技能: LLM 申请, 市场机遇, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 自然语言处理
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University of London
您将获得的技能: 人工智能, 机器学习, 数据收集, 数据分析, 计算机视觉, 功能工程, 数据处理, 应用机器学习, 监督学习, 深度学习
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IBM
您将获得的技能: 机器学习, 人工智能, 分类与回归树 (CART), 数据科学, 预测建模, 无监督学习, 监督学习, 强化学习, 性能指标, 深度学习
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O.P. Jindal Global University
您将获得的技能: Supervised Learning, Tensorflow, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Machine Learning, Deep Learning, Unstructured Data, NumPy, Matplotlib, Natural Language Processing, Text Mining, Pandas (Python Package), Regression Analysis, Performance Tuning
- 状态:免费试用状态:人工智能技能
IBM
您将获得的技能: 仪表板, SQL, 数据清理, 数据整理, 同行评审, 数据分析, 探索性数据分析, 数据可视化软件, 无监督学习, 监督学习, 数据转换, 交互式数据可视化, 数据导入/导出, 专业网络, 数据扫盲, 生成式人工智能, Plotly, Jupyter, 数据可视化, 功能工程
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您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, Prompt Engineering, Data Wrangling, LangChain, Prompt Patterns, Large Language Modeling, Generative AI, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), LLM Application, Supervised Learning, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Flask (Web Framework), Feature Engineering, Data Analysis, Data Cleansing, Data Manipulation, Unit Testing, Data Import/Export
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Amazon Web Services
您将获得的技能: MLOps (Machine Learning Operations), AWS SageMaker, Amazon Web Services, Machine Learning, Applied Machine Learning, Predictive Modeling
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Microsoft
您将获得的技能: 机器学习, 无代码开发, 人工智能, 无监督学习, 预测建模, 回归分析, 自动化, 人工智能和机器学习(AI/ML), 机器学习算法, 应用机器学习, 微软 Azure, 监督学习
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总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning 课程
- 机器学习: DeepLearning.AI
- 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
- 机器学习数学: Imperial College London
- 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
- 人工智能 (AI) 概论: IBM
- 全民机器学习: University of London
- 机器学习入门: IBM
- Machine Learning: O.P. Jindal Global University
- IBM 数据科学: IBM
- IBM Generative AI Engineering: IBM