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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Science, Unsupervised Learning, Exploratory Data Analysis, Probability & Statistics, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Classification And Regression Tree (CART), Data Analysis, Python Programming, Random Forest Algorithm, Dimensionality Reduction, Predictive Modeling, NumPy, Regression Analysis, Statistical Analysis, Data Processing, Deep Learning, Pandas (Python Package), Data Visualization, Data Manipulation
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenerfassung, Maschinelles Lernen, Datenverwaltung, Technologie-Lösungen, Methoden der Softwareentwicklung, Technischer Entwurf, Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Projektleitung, Datenmanagement, Qualität der Daten, Datenqualität, Technisches Management, Datenwissenschaft, Datenvorverarbeitung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Datenerhebung, Angewandtes maschinelles Lernen, Bereinigung von Daten, Vorverarbeitung von Daten, Entwurf von Systemen, Modell-Einsatz, Modellevaluation, Daten-Pipelines, Verwaltung des Lebenszyklus von Anwendungen
★ 4.8 (382) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Fractal Analytics
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Klassifizierungsalgorithmen, Unüberwachtes Lernen, Modell-Optimierung, Feature Technik, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Logistische Regression, Datenvorverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Überwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Modellevaluation, Modell-Einsatz, Erkennung von Anomalien, Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen, Technische Merkmale
★ 4.5 (14) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard Creation, Model Deployment, Feature Engineering, PySpark, Data Import/Export, Big Data, Apache Spark, Apache Hadoop, Dashboard, Data Architecture, Data Governance, Apache Kafka, Data Store, Cloud Services, Cloud Deployment, Data Access, Cloud API, Data Quality, Data Cleansing, Machine Learning Methods
★ 4.6 (4399) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Methods, Healthcare Ethics, Health Informatics, Machine Learning, Deep Learning, Statistical Machine Learning, Model Training, Convolutional Neural Networks, Data Preprocessing, Predictive Modeling, Electronic Medical Record System, AI Personalization, Machine Learning Algorithms, Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Evaluation, Decision Intelligence, Data Analysis
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Computer Vision, ChatGPT, Software-Entwicklung, Schnelles Engineering, Generative KI, AI-Arbeitsabläufe, Datenwissenschaft, Verantwortungsvolle AI, Software Architektur, LangChain, IBM Wolke, Prompt-Muster, Python-Programmierung, Restful API, Reaktionsfähiges Web-Design, Modellierung großer Sprachen, Daten-Ethik, Software-Architektur, Abruf-erweiterte Erzeugung, Lebenszyklus der Softwareentwicklung
★ 4.7 (81.791) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Modell-Optimierung, Klassifizierungsalgorithmen, Unstrukturierte Daten, Unüberwachtes Lernen, Text Mining, Feature Technik, Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Datenvorverarbeitung, Pandas (Python-Paket), Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Python-Programmierung, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Technische Merkmale, Modellevaluation, Jupyter, Algorithmen für maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
★ 4.6 (45) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Unüberwachtes Lernen, Statistik, Statistische Methoden, Statistische Inferenz, Datenanalyse, Lineare Algebra, Datenwissenschaft, Statistische Hypothesenprüfung, Angewandtes maschinelles Lernen, Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Überwachtes Lernen, Stichproben (Statistik), Algorithmen für maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeit, Data Mining, Statistisches maschinelles Lernen
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Reinforcement Learning, Feature Technik, Bewertung des Modells, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modell Ausbildung, Dimensionalitätsreduktion, Generative KI, Datenvorverarbeitung, Künstliche neuronale Netze, Pandas (Python-Paket), Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Tiefes Lernen, Technische Merkmale, Modellevaluation, Algorithmen für maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Vorverarbeitung von Daten, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Mittel · Kurs · 3–6 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Verteiltes Rechnen, Abhängigkeitsanalyse, Hybrides Cloud-Computing, Entwurf von Systemen, Google Cloud-Plattform, Leistungsoptimierung, Daten-Pipelines, Modell-Einsatz, Tensorflow
★ 4.6 (1034) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Amazon Web Services
Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Methods, Decision Intelligence, Applied Machine Learning, Machine Learning, Technology Roadmaps, Data-Driven Decision-Making, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Business Solutions, Organizational Strategy, AI Product Strategy, Organizational Change, Feasibility Studies
★ 4.9 (14) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Training, Fine-tuning, Model Evaluation, Model Optimization, Machine Learning Methods, Predictive Modeling, Tensorflow, Statistical Machine Learning, Machine Learning Software, MLOps (Machine Learning Operations), Computer Vision, Performance Testing, Transfer Learning, Feature Engineering, Scikit Learn (Machine Learning Library), Verification And Validation, Network Architecture, Deep Learning, Benchmarking, PyTorch (Machine Learning Library)
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate