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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


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    EDUCBA

    Machine Learning with Python: Case Studies

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Classification Algorithms, Regression Analysis, Feature Engineering, Time Series Analysis and Forecasting, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Model Training, Risk Modeling, Predictive Modeling, Statistical Methods, Predictive Analytics, Credit Risk, Supervised Learning, Statistical Modeling, Unsupervised Learning, Machine Learning Methods, Machine Learning, Python Programming, Logistic Regression

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Cloud Machine Learning Engineering und MLOps

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Microsoft Azure, Modell-Einsatz, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Cloud-Technik, Software-Entwicklung, AI-Arbeitsabläufe, Angewandtes maschinelles Lernen, Cloud-API, Computer Vision, Cloud-Entwicklung, Cloud-Bereitstellung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Flask (Web-Framework), Google Cloud-Plattform, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Softwaretechnik, Kontinuierliche Lieferung, Cloud-Anwendungen

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    92 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    N

    Northeastern University

    Maschinelles Lernen mit Small Data Teil 1

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Unüberwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Überwachtes Lernen, Lernen übertragen, Angewandtes maschinelles Lernen, Kleine Daten, Daten-Synthese, Transfer Learning, Methoden des maschinellen Lernens

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Interpretable Machine Learning Applications: Part 2

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Classification Algorithms, Random Forest Algorithm, Data Transformation, Machine Learning Methods, Model Training, Predictive Modeling, Regression Analysis, Feature Engineering, Decision Tree Learning, Machine Learning, Exploratory Data Analysis, Performance Measurement

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    28 Bewertungen

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Deep Learning und Reinforcement Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netzwerke, Unüberwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche Intelligenz, Autokodierer, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Generative adversarische Netze (GANs), Reinforcement Learning, Faltungsneuronale Netze, Computer Vision, Lernen übertragen, Modell-Optimierung, Generative KI, Bildanalyse, Transfer Learning, Auto-Kodierer, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Generative Modellarchitekturen, Methoden des maschinellen Lernens

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California San Diego

    Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Vorverarbeitung von Daten, Maschinelles Lernen, AI-Personalisierung, Python-Programmierung, Bereinigung von Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Flask (Web-Framework), Web-Frameworks, Modell-Einsatz, Datenvorverarbeitung, Modell-Optimierung, Django (Web-Framework), Datenmanipulation, Web-Anwendungen, Modellevaluation

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

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    O

    O.P. Jindal Global University

    Machine Learning for Marketing

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Marketing Analytics, Anomaly Detection, Digital Marketing, Data-Driven Marketing, Web Analytics, Digital Advertising, Dimensionality Reduction, Unsupervised Learning, Customer Analysis, Search Engine Marketing, Supervised Learning, Digital Marketing Campaigns, Digital Analysis, Online Advertising, Customer Retention, Digital Marketing Tools, Text Mining, Predictive Analytics, Google Analytics, Data Ethics

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    Interpretable Machine Learning Applications: Part 4

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Data Analysis, Data Import/Export, Google Cloud Platform, Model Evaluation, Decision Tree Learning, Model Training, Data Processing, Analysis, Machine Learning, Classification Algorithms, Machine Learning Methods, Random Forest Algorithm, Statistical Visualization, Software Visualization

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

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado Boulder

    Introduction to Machine Learning: Supervised Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Classification And Regression Tree (CART), Applied Machine Learning, Statistical Machine Learning, Machine Learning Methods, Model Training, Model Optimization

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    27 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    KI-Workflow: Maschinelles Lernen, visuelle Erkennung und NLP

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Modell Ausbildung, Künstliche neuronale Netze, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, AI-Arbeitsabläufe, Regressionsanalyse, Entscheidungsbaum-Lernen, Bewertung des Modells, Tiefes Lernen, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Tensorflow, Modell-Optimierung, Datenwissenschaft, Bildanalyse, Statistisches maschinelles Lernen, Random Forest Algorithmus, Modellevaluation

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    92 Bewertungen

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Maschinelles Lernen mit ChatGPT: Modell zur Bildklassifizierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feinabstimmung, Modell Ausbildung, Künstliche neuronale Netze, Vorverarbeitung von Daten, Python-Programmierung, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Modellierung großer Sprachen, ChatGPT, Maschinelles Lernen, Daten importieren/exportieren, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Test Daten, Modell-Optimierung, Generative KI, Bildanalyse, Modellevaluation

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    35 Bewertungen

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenlos
    Kostenlos
    C

    Coursera

    Build your first Machine Learning Pipeline using Dataiku

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Training, Data Import/Export, Model Evaluation, No-Code Development, Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Data Pipelines, Machine Learning Software, Data Preprocessing, Data Analysis, Machine Learning, Predictive Analytics

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    61 Bewertungen

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Machine Learning with Python: Case Studies: EDUCBA
  • Cloud Machine Learning Engineering und MLOps: Duke University
  • Maschinelles Lernen mit Small Data Teil 1: Northeastern University
  • Interpretable Machine Learning Applications: Part 2: Coursera
  • Deep Learning und Reinforcement Learning: IBM
  • Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen: University of California San Diego
  • Machine Learning for Marketing: O.P. Jindal Global University
  • Interpretable Machine Learning Applications: Part 4: Coursera
  • Introduction to Machine Learning: Supervised Learning: University of Colorado Boulder
  • KI-Workflow: Maschinelles Lernen, visuelle Erkennung und NLP: IBM

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