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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


  • S

    SAS

    SAS Machine Learning Engineer

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Classification And Regression Tree (CART), Exploratory Data Analysis, Logistic Regression, Statistical Machine Learning, Model Evaluation, Model Training, Supervised Learning, Decision Tree Learning, Probability & Statistics, Data Processing, Machine Learning Software, Statistical Software, Machine Learning Methods, Process Modeling, Machine Learning, Correlation Analysis, Applied Machine Learning

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

    Fortgeschritten · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • G

    Google Cloud

    Machine Learning Operations (MLOps): Erste Schritte

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, DevOps, CI/CD, Automatisierung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Google Cloud-Plattform, Bewertung des Modells, Kontinuierliche Bereitstellung, AI-Arbeitsabläufe, Modell-Einsatz, Modellevaluation

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    485 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Vector Databases for Machine Learning: A Comprehensive Guide

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Vector Databases, Retrieval-Augmented Generation, Embeddings, Performance Tuning, Applied Machine Learning, LangChain, Document Management, Docker (Software), Agentic systems, Generative AI, Generative Model Architectures, Model Deployment, LLM Application, Technical Communication, Multimodal Prompts, Search Engine Optimization, Metadata Management, Data Pipelines, Machine Learning, Data Migration

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • F

    Fractal Analytics

    Fortgeschrittene Algorithmen für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Feinabstimmung, Erweiterte Analytik, Angewandtes maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Algorithmen, Entscheidungsbaum-Lernen, Random Forest Algorithmus, Algorithmen für maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Technische Merkmale, Leistungsoptimierung

    3,8
    Bewertung, 3,8 von 5 Sternen
    ·
    12 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • B

    Board Infinity

    Applied Machine Learning Systems with FastAPI for Developers

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Model Deployment, Data Preprocessing, Machine Learning Methods, Scikit Learn (Machine Learning Library), Supervised Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Machine Learning, Test Script Development, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Containerization, Data Processing, Data Wrangling, Unit Testing, Software Development, Python Programming, Application Programming Interface (API)

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Python für Datenwissenschaft, KI und Entwicklung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, NumPy, Datenanalyse

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • G

    Google Cloud

    Maschinelles Lernen im Unternehmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Datenmanagement, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Software für maschinelles Lernen, Arbeitsablauf-Management, Methoden des maschinellen Lernens, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Angewandtes maschinelles Lernen, Datenspeicher, Google Cloud-Plattform, Datenverwaltung, Tensorflow, Cloud Computing, AI-Arbeitsabläufe, Modell-Einsatz, Datenvorverarbeitung, Daten-Pipelines, Daten-Governance

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    1494 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • B

    Board Infinity

    DevOps for Machine Learning: CI/CD, APIs & Deployment

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, DevOps, CI/CD, Containerization, Application Deployment, Devops Tools, Cloud Deployment, Continuous Integration, Continuous Deployment, Docker (Software), Model Training, Model Evaluation, Restful API, Version Control, API Testing, Application Programming Interface (API), GitHub, Automation, Data Validation

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • B

    Board Infinity

    Machine Learning Fundamentals for Java Developers

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Classification Algorithms, Java Programming, Data Preprocessing, Machine Learning Software, Model Training, Model Deployment, Model Evaluation, Decision Tree Learning, Logistic Regression

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • S

    Sungkyunkwan University

    Machine Learning Algorithms

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Algorithms, Decision Tree Learning, Classification Algorithms, Statistical Machine Learning, Unsupervised Learning, Machine Learning, Supervised Learning, Python Programming, Algorithms, Applied Machine Learning, Linear Algebra, Bayesian Statistics, Probability & Statistics

    3,7
    Bewertung, 3,7 von 5 Sternen
    ·
    9 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • E

    EDUCBA

    Machine Learning in Python: Analyze & Apply

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Plot (Graphics), NumPy, Pandas (Python Package), Applied Machine Learning, Python Programming, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Visualization, Supervised Learning, Feature Engineering, Machine Learning, Natural Language Processing, Model Optimization, Machine Learning Algorithms, Text Mining, Data Manipulation, Predictive Modeling, Model Training, Unsupervised Learning, Data Management

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • A

    Arizona State University

    Einführung in maschinelles Lernen mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Maschinelles Lernen, Generative adversarische Netze (GANs), Computer Programmierung, Datenverarbeitung, Regressionsanalyse, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Computer Vision, Algorithmen für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Generative Modellarchitekturen, Bewertung des Modells, Generative KI, Bildanalyse, Tiefes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Computerprogrammierung, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze

    3,6
    Bewertung, 3,6 von 5 Sternen
    ·
    25 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • SAS Machine Learning Engineer: SAS
  • Machine Learning Operations (MLOps): Erste Schritte: Google Cloud
  • Vector Databases for Machine Learning: A Comprehensive Guide: Coursera
  • Fortgeschrittene Algorithmen für maschinelles Lernen: Fractal Analytics
  • Applied Machine Learning Systems with FastAPI for Developers: Board Infinity
  • Python für Datenwissenschaft, KI und Entwicklung: IBM
  • Maschinelles Lernen im Unternehmen: Google Cloud
  • DevOps for Machine Learning: CI/CD, APIs & Deployment: Board Infinity
  • Machine Learning Fundamentals for Java Developers: Board Infinity
  • Machine Learning Algorithms: Sungkyunkwan University

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