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

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Stanford University
강좌
5점 만점에 4.9점을 받았습니다. 154541 리뷰
Neural Networks and Deep Learning

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.9점을 받았습니다. 101553 리뷰
Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.9점을 받았습니다. 56810 리뷰
Structuring Machine Learning Projects

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DeepLearning.AI
강좌
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Convolutional Neural Networks

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DeepLearning.AI
강좌
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Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 2182 리뷰
Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

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Imperial College London
강좌
5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 8902 리뷰
Build Basic Generative Adversarial Networks (GANs)

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 781 리뷰
Sequence Models

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.8점을 받았습니다. 25922 리뷰
Convolutional Neural Networks in TensorFlow

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 6078 리뷰
Machine Learning with Python

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IBM
강좌
5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 10405 리뷰
Fundamentals of Reinforcement Learning

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University of Alberta
강좌
5점 만점에 4.8점을 받았습니다. 1759 리뷰
Natural Language Processing in TensorFlow

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DeepLearning.AI
강좌
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Natural Language Processing with Probabilistic Models

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.8점을 받았습니다. 890 리뷰
Custom Models, Layers, and Loss Functions with TensorFlow

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.8점을 받았습니다. 188 리뷰
Introduction to Artificial Intelligence (AI)

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IBM
강좌
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기계 학습에 대한 자주 묻는 질문