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  • Applied Machine Learning

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 Michigan

    Python 中的应用机器学习

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

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

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    J

    Johns Hopkins University

    Applied Machine Learning

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

    3.5
    评分, 3.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Dartmouth College

    Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks

    您将获得的技能: Supervised Learning, Bayesian Network, Artificial Neural Networks, Predictive Analytics, Machine Learning Methods, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Statistical Machine Learning, Probability & Statistics, Bayesian Statistics, Deep Learning, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Statistical Methods, Artificial Intelligence, Regression Analysis, Statistical Inference

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    E

    EDUCBA

    AI Driven Machine Learning with Python

    您将获得的技能: Regression Analysis, Matplotlib, Feature Engineering, Time Series Analysis and Forecasting, Jupyter, Image Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Applied Machine Learning, Tensorflow, Data Visualization, Machine Learning Algorithms, Amazon Web Services, Python Programming, Cloud Applications, Data Transformation, Predictive Modeling, Data Processing, Health Informatics, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    D
    S

    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, Python 程序设计, 深度学习, 预测建模, 负责任的人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据伦理, NumPy, 应用机器学习, 强化学习, 随机森林算法, 人工智能, 决策树学习, Jupyter, 监督学习, 分类与回归树 (CART), 功能工程, 无监督学习, 张力流, Scikit-learn (机器学习库)

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: 机器学习, Python 程序设计, 预测建模, 回归分析, 数据转换, 应用机器学习, NumPy, 人工智能, 分类与回归树 (CART), 统计建模, Scikit-learn (机器学习库), Jupyter, 功能工程, 监督学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

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    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    应用机器学习入门

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

    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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    U

    University of Washington

    机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 贝叶斯统计, 机器学习算法, 深度学习, 预测建模, 回归分析, 文本挖掘, 人工智能, 分类与回归树 (CART), 功能工程, 预测分析, 计算机视觉, 大数据, 应用机器学习, 无监督学习, 统计机器学习, 图像分析, 数据挖掘, 统计建模, 监督学习

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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    N

    New York University

    金融领域的机器学习和强化学习

    您将获得的技能: 机器学习, 预测建模, 回归分析, 人工神经网络, 应用机器学习, 强化学习, 市场动态, 张力流, Scikit-learn (机器学习库), 降维, 决策树学习, 统计方法, 无监督学习, 马尔可夫模型, 金融建模, 风险模型, 监督学习, 衍生产品, 金融市场, 金融交易

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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    University of London

    全民机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 机器学习算法, 数据收集, 数据处理, 人工智能, 数据分析, 软件测试, 计算机视觉

    攻读学位

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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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    Duke University

    机器学习概论

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

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

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    C

    Coursera

    Advanced Machine Learning Techniques

    您将获得的技能: Data Processing

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与 applied machine learning 相关的搜索

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introduction to applied machine learning
applied machine learning with python
applied machine learning: techniques and applications
applied python: web dev, machine learning & cryptography
1234…572

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

  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • Applied Machine Learning: Johns Hopkins University
  • Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks: Dartmouth College
  • AI Driven Machine Learning with Python: EDUCBA
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • 应用机器学习入门: Alberta Machine Intelligence Institute
  • 机器学习: University of Washington
  • 金融领域的机器学习和强化学习: New York University
  • 全民机器学习: University of London

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)

关于 Applied Machine Learning 的常见问题

如果您想从事机器学习,或者想知道如何在数据分析中使用机器学习,那么学习应用机器学习是非常重要的。 应用机器学习可用于解决问题,并从大数据集中收集见解。 学习机器学习基础知识后,您就能进行预测分析、数据分析和文本挖掘。 您将能够应用不同的编程语言和平台来解决企业面临的数据问题。 应用机器学习可以帮助您从长期收集的信息中获得洞察力并做出决策。 ‎

学习应用机器学习所带来的就业机会主要集中在计算机编程方面。 应用机器学习,也称为自动机器学习或 AutoML,涉及使用计算机语言对大型数据进行数据分析。 能够创建相应的程序非常重要。 如果您要使用报告并根据应用机器学习做出决策,那么了解应用机器学习的功能和局限性也是非常有用的。 越来越多的管理信息系统包含了应用机器学习的内容。 这使得该领域对那些在日常工作中使用数据的人更加有用。 ‎

Coursera 上的在线课程可以帮助您学习多种语言和平台的应用机器学习,包括 Python、Matlab、Google Cloud、H20 in R 和 TensorFlow。 有些课程涉及编程语言,有些课程则研究如何将机器学习应用于特定领域的决策制定。 大多数课程属于中级水平,但也有少数课程提供初级水平的介绍,介绍应用机器学习的基础知识,以及如何绘制图表、绘图和挖掘文本,使大数据变得可用。 课程包括讲座、阅读和项目,让您学以致用。 有些课程是单独开设的,有些则是专业课程和专业证书的一部分。 ‎

在线应用机器学习课程为您提供了一种方便灵活的方式来提高现有知识或学习新的应用机器学习技能。 通过各种应用机器学习课程,您可以方便地按照自己的进度学习,从而提高自己的应用机器学习职业技能。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳的应用机器学习课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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