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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


  • M

    Microsoft

    Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, AI-Integrationen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Bewertung des Modells, Datenverwaltung, Bereinigung von Daten, Infrastruktur-Architektur, AI-Arbeitsabläufe, Daten-Infrastruktur, Datenmanagement, Bereitstellung von Anwendungen, Modell-Einsatz, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Datensicherheit, Skalierbarkeit, Vorverarbeitung von Daten, Anwendungs-Rahmenwerke, Daten-Pipelines

    ★ 4.5 (262) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • B

    Board Infinity

    Machine Learning and Deep Learning for Software Engineers

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Model Evaluation, Model Deployment, Fine-tuning, Data Preprocessing, Model Training, Deep Learning, Machine Learning Methods, Model Optimization, Scikit Learn (Machine Learning Library), PyTorch (Machine Learning Library), Scalability, Hugging Face, Docker (Software), Supervised Learning, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Application Deployment, Software Development, Machine Learning

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenzugang, Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Statistische Hypothesenprüfung, Technische Merkmale, Statistische Analyse, Datenmanipulation, Datenanalyse, Statistische Methoden, Angewandtes maschinelles Lernen, Bereinigung von Daten, Statistische Inferenz, Datenwrangling, Daten importieren/exportieren, Statistik, Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Explorative Datenanalyse, Vorverarbeitung von Daten, Datenverarbeitung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

    ★ 4.6 (2564) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • G
    N
    G
    N

    Mehrere Erzieher

    Machine Learning for Trading

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Machine Learning Methods, Model Evaluation, Machine Learning, Google Cloud Platform, Model Training, Machine Learning Algorithms, Financial Trading, Reinforcement Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Supervised Learning, Data Pipelines, Machine Learning Software, Time Series Analysis and Forecasting, Applied Machine Learning, Statistical Machine Learning, Technical Analysis, Deep Learning, Portfolio Management

    ★ 3.8 (1185) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • I

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Lineare Algebra, Datenmanipulation, Jupyter, Angewandte Mathematik

    ★ 4.6 (12.585) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Applied Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Model Evaluation, PyTorch (Machine Learning Library), Supervised Learning, Unsupervised Learning, Image Analysis, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Dimensionality Reduction, Machine Learning Methods, Reinforcement Learning, Feature Engineering, Machine Learning Algorithms, Convolutional Neural Networks, Regression Analysis, Data Processing, Model Training, Machine Learning, Deep Learning, Model Optimization

    ★ 3.4 (16) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    Pipelines für maschinelles Lernen mit Azure ML Studio

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Datenanalyse, Software für maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Angewandtes maschinelles Lernen, Modell-Einsatz, Prädiktive Analytik, Klassifizierungsalgorithmen, Cloud-Bereitstellung, Modell Ausbildung, Datenvorverarbeitung, Feature Technik, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten, Entscheidungsbaum-Lernen, Prädiktive Modellierung, No-Code-Entwicklung

    ★ 4.5 (831) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • P

    Packt

    Machine Learning with R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Classification Algorithms, R Programming, Apache Spark, Deep Learning, Applied Machine Learning, Data Wrangling, Keras (Neural Network Library), Unsupervised Learning, Model Training, Statistical Machine Learning, Data Manipulation, Machine Learning Methods, Machine Learning Algorithms, Data Science, Machine Learning, Tidyverse (R Package), Data Analysis, Bayesian Network, Logistic Regression

    Mittel · Kurs · 3–6 Monate

  • P

    Packt

    Python Machine Learning By Example

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Data Preprocessing, Model Training, Reinforcement Learning, Model Optimization, Deep Learning, Large Language Modeling, PyTorch (Machine Learning Library), Python Programming, Applied Machine Learning, Image Analysis, Machine Learning Methods, Transfer Learning, Natural Language Processing, Tensorflow, Computer Vision, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Convolutional Neural Networks

    Mittel · Kurs · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    Herausforderung Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Prädiktive Analytik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenanalyse, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Jupyter, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung

    ★ 4.6 (219) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    Maschinelles Lernen: Algorithmen in der realen Welt

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenvalidierung, Modell-Optimierung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Überwachtes Lernen, Projektleitung, Modell-Einsatz, Technische Merkmale, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Verantwortungsvolle AI, Jupyter, Methoden des maschinellen Lernens, Validierung von Daten, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Feature Technik, Modellevaluation, Datenqualität, Vorverarbeitung von Daten, Qualität der Daten, Statistisches maschinelles Lernen, Daten-Ethik

    ★ 4.6 (1071) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • M

    MathWorks

    Maschinelles Lernen für Computer Vision

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bildanalyse, Computer Vision, Methoden des maschinellen Lernens, Matlab, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten

    ★ 4.8 (23) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

1…456…759

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens: Microsoft
  • Machine Learning and Deep Learning for Software Engineers: Board Infinity
  • Explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen: IBM
  • Machine Learning for Trading: Google Cloud
  • Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra: Imperial College London
  • Applied Machine Learning: Johns Hopkins University
  • Pipelines für maschinelles Lernen mit Azure ML Studio: Coursera
  • Machine Learning with R: Packt
  • Python Machine Learning By Example: Packt
  • Herausforderung Datenwissenschaft: Coursera

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  • Google Cybersecurity-Zertifikat
  • Google Datenanalyse-Zertifikat
  • Google IT-Support-Zertifikat
  • Google-Projektmanagement-Zertifikat
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  • IBM AI Produktmanager Zertifikat
  • IBM Data Science-Zertifikat
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