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Maschinelles Lernen Kurse

ML-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Modelle entwickelt, trainiert und bewertet werden. Sie können Fähigkeiten in Algorithmen, Datenaufbereitung, Modelloptimierung und Analyse aufbauen. Viele Kurse stellen Python-Bibliotheken, Tools und Beispielprojekte vor.


Beliebte Maschinelles Lernen Kurse & Zertifikate


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    W

    Wesleyan University

    Maschinelles Lernen für die Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Lernen mit Entscheidungsbäumen, Maschinelles Lernen, Random Forest Algorithmus, Regressionsanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Feature Technik, Python-Programmierung, Modellevaluation, Prädiktive Analytik, Statistische Analyse, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Data-Mining, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)

    4,2
    Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
    ·
    328 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Verwaltung von Machine Learning Projekten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Datenverarbeitung, Modell-Bereitstellung, Marktchancen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Technisches Management, Datenmanagement, Modellevaluation, Datenqualität, Daten bereinigen, Technologie-Lösungen, Systeme Design, Erhebung von Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten-Pipelines, Projektmanagement, Methoden der Softwareentwicklung, Projektmanagende Life Cycle

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    325 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    T

    The University of Chicago

    Maschinelles Lernen: Konzepte und Anwendungen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Tensorflow, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Überwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Random Forest Algorithmus, Regressionsanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Feature Technik, Pandas (Python-Paket), Modellevaluation, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Deep Learning

    3,9
    Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
    ·
    25 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Maschinelles Lernen mit Apache Spark

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Generative KI, Klassifizierungsalgorithmen, Überwachtes Lernen, PySpark, Regressionsanalyse, Daten-Pipelines, Apache Hadoop, Modellevaluation, Datenverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Datenumwandlung, Apache Spark, Auszug

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    113 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    F

    Fractal Analytics

    Grundlagen des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, Modell-Bereitstellung, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Überwachtes Lernen, Regressionsanalyse, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, Logistische Regression, Feature Technik, Unüberwachtes Lernen, Anomalie-Erkennung

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    13 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    MathWorks

    Maschinelles Lernen für Computer Vision

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Klassifizierungsalgorithmen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Datenvalidierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Modellevaluation, Methoden des Maschinellen Lernens, Matlab, Bildanalyse, Computervision, Deep Learning

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    23 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    Microsoft

    Microsoft Azure Machine Learning für Datenwissenschaftler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle KI, Klassifizierungsalgorithmen, Modell-Bereitstellung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Microsoft Azure, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Virtuelle Maschinen, Datenbausteine, Regressionsanalyse, Modellevaluation, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Daten-Pipelines, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    177 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Grundlagen des maschinellen Lernens für Produktmanager

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Datenverarbeitung, Überwachtes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Logistische Regression, Random Forest Algorithmus, Regressionsanalyse, Computervision, Modellevaluation, Prädiktive Analytik, Algorithmen, Unüberwachtes Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Deep Learning

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    723 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Überwachtes maschinelles Lernen: Klassifizierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Datenvorverarbeitung, Klassifizierungsalgorithmen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Random Forest Algorithmus, Modellevaluation, Überwachtes Lernen, Daten bereinigen, Feature Technik, Prädiktive Modellierung, Logistische Regression, Leistungsmetrik, Stichproben (Statistik)

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    450 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Strukturierung von Machine Learning-Projekten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Fehlersuche, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Transfer Learning, KI-Produktstrategie, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Modellevaluation, Leistungsoptimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Deep Learning

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    50.131 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    N

    New York Institute of Finance

    Einsatz von maschinellem Lernen im Handel und im Finanzwesen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Tensorflow, Technische Analyse, Modellevaluation, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Statistisches maschinelles Lernen, Finanzhandel, Daten-Pipelines, Angewandtes maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Python-Programmierung, Prädiktive Modellierung, Wertpapierhandel, Markttrend, Finanzmarkt, Deep Learning

    3,9
    Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
    ·
    375 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California San Diego

    Maschinelles Lernen mit Big Data

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, Big Data, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Regressionsanalyse, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, Statistische Analyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Data-Mining, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Apache Spark

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2499 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

1…678…554

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Maschinelles Lernen für die Datenanalyse: Wesleyan University
  • Verwaltung von Machine Learning Projekten: Duke University
  • Maschinelles Lernen: Konzepte und Anwendungen: The University of Chicago
  • Maschinelles Lernen mit Apache Spark: IBM
  • Grundlagen des maschinellen Lernens: Fractal Analytics
  • Maschinelles Lernen für Computer Vision: MathWorks
  • Microsoft Azure Machine Learning für Datenwissenschaftler: Microsoft
  • Grundlagen des maschinellen Lernens für Produktmanager: Duke University
  • Überwachtes maschinelles Lernen: Klassifizierung: IBM
  • Strukturierung von Machine Learning-Projekten: DeepLearning.AI

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