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.

New York University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Dimensionalitätsreduktion, Statistische Modellierung, Finanzieller Handel, Entscheidungsbaum-Lernen, Reinforcement Learning, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Methoden des maschinellen Lernens, Derivate, Künstliche neuronale Netze, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Statistische Methoden, Finanzmarkt, Statistisches maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Tensorflow, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen
★ 3.7 (820) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Classification Algorithms, Regression Analysis, Matplotlib, Feature Engineering, Time Series Analysis and Forecasting, Data Preprocessing, Jupyter, Image Analysis, Cloud Deployment, Scikit Learn (Machine Learning Library), Applied Machine Learning, Tensorflow, Amazon Web Services, Python Programming, Data Transformation, Logistic Regression, Machine Learning Methods, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
★ 4.8 (13) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Transfer Learning, Tiefes Lernen, Regressionsanalyse, Entscheidungsbaum-Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Lernen übertragen, Random Forest Algorithmus, Künstliche neuronale Netze, Verantwortungsvolle AI, Modellevaluation, Logistische Regression, Überwachtes Lernen, Daten-Ethik, Tensorflow, Algorithmen für maschinelles Lernen
★ 4.9 (8689) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Scikit Learn (Machine Learning Library), Classification Algorithms, Applied Machine Learning, Model Training, Machine Learning Algorithms, Predictive Modeling, Supervised Learning, Random Forest Algorithm, Machine Learning, Unsupervised Learning, Data Analysis
★ 4.6 (19) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Board Infinity
Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Model Deployment, Data Ethics, Apache Mahout, AI Security, Applied Machine Learning, Classification Algorithms, CI/CD, Java, Continuous Deployment, Java Programming, Machine Learning Software, Jenkins, Deep Learning, Machine Learning, Spring Boot, Natural Language Processing, Reinforcement Learning
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Regressionsanalyse, Daten-Pipelines, Datenverarbeitung, Auszug, Apache Spark, Klassifizierungsalgorithmen, Maschinelles Lernen, Datenumwandlung, Bewertung des Modells, Prädiktive Modellierung, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Apache Hadoop, Überwachtes Lernen, Modell-Einsatz
★ 4.5 (114) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

O.P. Jindal Global University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Tiefes Lernen, Einbettungen, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modell Ausbildung, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Bewertung des Modells, Bildanalyse, NumPy, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Python-Programmierung, Modellevaluation, Pandas (Python-Paket), Tensorflow, Matplotlib, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Modell-Einsatz
★ 3.9 (9) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Tiefes Lernen, Transfer Learning, Explorative Datenanalyse, Databricks, Klassifizierungsalgorithmen, Maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Modell Ausbildung, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Bildanalyse, Lernen übertragen, Faltungsneuronale Netzwerke, Angewandtes maschinelles Lernen, Microsoft Azure, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Faltungsneuronale Netze, Datenwissenschaft, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
★ 4.5 (331) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Wesleyan University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Prädiktive Analytik, Entscheidungsbaum-Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Explorative Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Prädiktive Modellierung, Random Forest Algorithmus, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Modellevaluation, Python-Programmierung, Statistisches maschinelles Lernen, Feature Technik, Technische Merkmale, Algorithmen für maschinelles Lernen
★ 4.2 (328) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

University of California San Diego
Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Datenwrangling, Software für maschinelles Lernen, Statistische Analyse, Data Mining, Explorative Datenanalyse, Apache Spark, Klassifizierungsalgorithmen, Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Datenanalyse, Deskriptive Statistik, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Unüberwachtes Lernen, Modellevaluation, Große Daten, Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen
★ 4.6 (2504) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

Alberta Machine Intelligence Institute
Kompetenzen, die Sie erwerben: Bereinigung von Daten, Lineare Algebra, Statistische Analyse, Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Qualität der Daten, Bewertung des Modells, Computerprogrammierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenqualität, Verantwortungsvolle AI, Verifizierung und Validierung, Validierung von Daten, Modellevaluation, Python-Programmierung, Algorithmen, Feature Technik, Technische Merkmale, Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenvalidierung, Computer Programmierung
★ 4.4 (98) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Alberta Machine Intelligence Institute
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenerfassung, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Unternehmensanalyse, Fallstudien, Methoden des maschinellen Lernens, Qualität der Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Produktlebenszyklus-Management, Datenqualität, Datenerhebung, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Daten-Ethik, Geschäftliche Anforderungen, Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen, Business Analyse
★ 4.7 (747) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen