Applied Machine Learning

应用机器学习是一种构建算法的多学科方法,可以从数据中学习并预测未来数据。Coursera 的《应用机器学习》目录为您提供了在一系列实际应用中有效使用机器学习的必要知识和技能。您将学习如何处理和分析大规模数据,使用监督和非监督学习技术构建预测模型,并将这些模型应用于实际问题,如 Scale Recognition 和语音识别、自动驾驶和预测分析。通过掌握决策树、Artificial Neural Network、回归和 Clustering 等机器学习技术,提高您解决问题的能力,并在数据科学、人工智能和软件工程等领域获得竞争优势。
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  • 状态:免费试用

    University of Michigan

    您将获得的技能: 机器学习, 回归分析, 预测建模, 无监督学习, 监督学习, Python 程序设计, 随机森林算法, 降维, 功能工程, 应用机器学习, 决策树学习, Scikit-learn (机器学习库)

  • 状态:免费试用

    Johns Hopkins University

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Unsupervised Learning, Computer Vision, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Image Analysis, Dimensionality Reduction, Supervised Learning, Reinforcement Learning, Feature Engineering, Regression Analysis, Data Cleansing, Machine Learning, Data Mining, Scikit Learn (Machine Learning Library), Statistical Machine Learning, Advanced Analytics, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Decision Tree Learning

  • 状态:新
    状态:免费试用

    您将获得的技能: Generative AI, Supervised Learning, Generative Model Architectures, Unsupervised Learning, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, LLM Application, Applied Machine Learning, Data Collection, Machine Learning Algorithms, OpenAI, Feature Engineering, Data Ethics, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Machine Learning, Multimodal Prompts, Data Processing, Network Architecture

  • 状态:免费试用

    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)

  • 状态:免费试用

    Alberta Machine Intelligence Institute

    您将获得的技能: 机器学习, 数据伦理, 人工智能, 数据处理, 产品生命周期管理, 无监督学习, 业务要求, 数据质量, 机器学习算法, 应用机器学习, 性能指标, 商业分析, 监督学习

  • 状态:免费试用

    您将获得的技能: 机器学习, 探索性数据分析, 数据科学, 预测建模, 数据分析, 统计推理, 无监督学习, 回归分析, 强化学习, 降维, 统计方法, 功能工程, Python 程序设计, 统计假设检验, 生成模型架构, 数据处理, 应用机器学习, 机器学习算法, 监督学习, 深度学习

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  • 状态:预览

    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

  • 状态:预览

    Duke University

    您将获得的技能: 机器学习, 计算机视觉, Machine Learning 方法, PyTorch(机器学习库), 无监督学习, 监督学习, 人工神经网络, Python 程序设计, 医学影像, 强化学习, 应用机器学习, 图像分析, 自然语言处理, 深度学习

  • 状态:免费试用

    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)

  • 状态:免费试用

    Alberta Machine Intelligence Institute

    您将获得的技能: 机器学习, 数据伦理, MLOps(机器学习 Operator), 数据清理, 道德标准与行为, Machine Learning 方法, 监督学习, 分类与回归树 (CART), 产品生命周期管理, 测试数据, 机器学习算法, 数据处理, 数据质量, 功能工程, 应用机器学习, Jupyter, 项目管理, 业务运营, 负责任的人工智能, 数据验证

  • 状态:免费试用

    您将获得的技能: 时间序列分析和预测, 机器学习, 人工智能, 预测建模, 计算机视觉, Machine Learning 方法, 监督学习, 文本挖掘, 人工神经网络, 人工智能和机器学习(AI/ML), 应用机器学习, 数据处理, 生成式人工智能, 自然语言处理, 预测, 图像分析, 深度学习, 张力流, Keras(神经网络库)

  • 状态:新
    状态:免费试用

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Generative AI, Dimensionality Reduction, Natural Language Processing, Large Language Modeling, OpenAI, Text Mining, Applied Machine Learning, LLM Application, Statistical Machine Learning, Data Processing, Databases, Feature Engineering, Python Programming, Supervised Learning, Artificial Intelligence, Unsupervised Learning, Pandas (Python Package), Data Transformation, NumPy

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