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

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

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

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

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Verteiltes Rechnen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Modell-Einsatz, Google Cloud-Plattform, Hybrides Cloud-Computing, Entwurf von Systemen, Abhängigkeitsanalyse, Tensorflow, Leistungsoptimierung, Daten-Pipelines
★ 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