학생용

기계 학습

기계 학습 강좌는 대규모 데이터를 활용하고 학습할 수 있는 시스템 만들기에 중점을 두고 있습니다. 연구 주제는 예측적 알고리즘, 자연 언어 처리 및 통계 패턴 인식을 포함하고 있습니다.

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Machine Learning

Machine Learning

Stanford University
강좌
5점 만점에 4.9점을 받았습니다. 149457 리뷰
Neural Networks and Deep Learning

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.9점을 받았습니다. 97044 리뷰
Build Basic Generative Adversarial Networks (GANs)

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 213 리뷰
Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.9점을 받았습니다. 55118 리뷰
Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 1594 리뷰
Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

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Imperial College London
강좌
5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 8352 리뷰
Structuring Machine Learning Projects

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.8점을 받았습니다. 44113 리뷰
Convolutional Neural Networks

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.9점을 받았습니다. 36570 리뷰
Build Better Generative Adversarial Networks (GANs)

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.5점을 받았습니다. 50 리뷰
Convolutional Neural Networks in TensorFlow

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 5543 리뷰
Natural Language Processing with Probabilistic Models

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.8점을 받았습니다. 618 리뷰
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals

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Google Cloud
강좌
5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 11952 리뷰
Sequence Models

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.8점을 받았습니다. 25012 리뷰
Natural Language Processing in TensorFlow

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 4536 리뷰
Fundamentals of Reinforcement Learning

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University of Alberta
강좌
5점 만점에 4.8점을 받았습니다. 1550 리뷰
Machine Learning with Python

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IBM
강좌
5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 9927 리뷰

기계 학습에 대한 자주 묻는 질문