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.

National Taiwan University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Classification Algorithms, Machine Learning Methods, Model Training, Algorithms, Supervised Learning, Logistic Regression, Machine Learning, Statistical Machine Learning, Applied Machine Learning, Data Validation, Regression Analysis, Feature Engineering, Statistical Methods, Model Optimization, Verification And Validation, Linear Algebra, Data Transformation
★ 4.9 (331) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Sungkyunkwan University
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 (9) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, Klassifizierungsalgorithmen, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Jupyter, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Algorithmen, Algorithmen für maschinelles Lernen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prozess-Management, Bereinigung von Daten, Datenverarbeitung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Statistische Analyse, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Datenanalyse, Deskriptive Statistik, Datenerfassung, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, AI-Arbeitsabläufe, Modellevaluation, Datenerhebung, Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen, Modell-Einsatz
★ 4.7 (21) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Dimensionalitätsreduktion, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Text Mining, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Bewertung des Modells, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Große Daten, Algorithmen, Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen
★ 4.7 (366) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, Statistische Analyse, Datenvorverarbeitung, Klassifizierungsalgorithmen, Präsentation der Daten, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Angewandtes maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Statistisches maschinelles Lernen, Feature Technik, Technische Merkmale, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen
★ 4.7 (837) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Data Preprocessing, Regression Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning Methods, Data Visualization, Plot (Graphics), Python Programming, Applied Machine Learning, Model Optimization, Model Training, Data Processing, Pandas (Python Package), Data Wrangling, Model Evaluation, NumPy, Predictive Modeling, Machine Learning Algorithms, Statistical Machine Learning, Data Manipulation
★ 4.8 (12) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Dartmouth College
Kompetenzen, die Sie erwerben: Bayesian Network, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Tensorflow, Model Training, Model Optimization, Machine Learning, Applied Machine Learning, Bayesian Statistics, Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Network Model, Network Architecture, Algorithms, Probability Distribution
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Regressionsanalyse, Lineare Algebra, Mathematische Software, Kalkulation, Numerische Analyse, Derivate, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Angewandte Mathematik
★ 4.7 (5773) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Statistische Hypothesenprüfung, Explorative Datenanalyse, Statistische Modellierung, Maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Statistische Inferenz, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, Interaktive Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, GitHub, Plotly, Algorithmen für maschinelles Lernen, Rmarkdown, Merkblatt (Software), Glänzend (R-Paket)
★ 4.4 (7199) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Sampling (Statistics), Matplotlib, Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Data Mining, Statistical Analysis, Statistical Hypothesis Testing, Plot (Graphics), Probability & Statistics, NumPy, Pandas (Python Package), Probability Distribution, Dimensionality Reduction, Model Evaluation, R Programming, Python Programming, Data Preprocessing, Applied Machine Learning, Regression Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
★ 4.6 (19) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate