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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Deep Learning

Deep Learning

DeepLearning.AI
특화 과정
5점 만점에 4.8점을 받았습니다.
IBM AI Foundations for Business

IBM AI Foundations for Business

IBM
특화 과정
5점 만점에 4.7점을 받았습니다.
Applied Data Science

Applied Data Science

IBM
특화 과정
5점 만점에 4.6점을 받았습니다.
AI in Healthcare

AI in Healthcare

Stanford University
특화 과정
5점 만점에 4.8점을 받았습니다.
Natural Language Processing

Natural Language Processing

DeepLearning.AI
특화 과정
5점 만점에 4.6점을 받았습니다.
Data Science: Foundations using R

Data Science: Foundations using R

Johns Hopkins University
특화 과정
5점 만점에 4.6점을 받았습니다.
Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs)

DeepLearning.AI
특화 과정
5점 만점에 4.7점을 받았습니다.
Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

Google Cloud
특화 과정
5점 만점에 4.6점을 받았습니다.
Mathematics for Machine Learning

Mathematics for Machine Learning

Imperial College London
특화 과정
5점 만점에 4.4점을 받았습니다.
Reinforcement Learning

Reinforcement Learning

University of Alberta
특화 과정
5점 만점에 4.8점을 받았습니다.
Big Data

Big Data

University of California San Diego
특화 과정
5점 만점에 4.5점을 받았습니다.
AI for Medicine

AI for Medicine

DeepLearning.AI
특화 과정
5점 만점에 4.7점을 받았습니다.
Advanced Machine Learning

Advanced Machine Learning

National Research University Higher School of Economics
특화 과정
5점 만점에 4.4점을 받았습니다.
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

Google Cloud
특화 과정
5점 만점에 4.5점을 받았습니다.
Машинное обучение и анализ данных

Машинное обучение и анализ данных

Moscow Institute of Physics and Technology
특화 과정
5점 만점에 4.7점을 받았습니다.
Investment Management with Python and Machine Learning

Investment Management with Python and Machine Learning

EDHEC Business School
특화 과정
5점 만점에 4.3점을 받았습니다.

기계 학습에 대한 자주 묻는 질문