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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: Neu
    Neu
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    C

    Coursera

    Databricks Machine Learning Fundamentals

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Databricks, MLOps (Machine Learning Operations), Apache Spark, Applied Machine Learning, PySpark, Data Preprocessing, Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Feature Engineering, Model Training, Application Deployment, AI Workflows, Model Evaluation, Real Time Data, Engineering

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California San Diego

    Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen

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

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

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Breast Cancer Prediction Using Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Cleansing, Logistic Regression, Data Preprocessing, Applied Machine Learning, Data Import/Export, Data Mining, Python Programming, Data Access, Scikit Learn (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Machine Learning Methods, Classification Algorithms, Machine Learning, Supervised Learning

    4,2
    Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
    ·
    57 Bewertungen

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    N

    National Taiwan University

    機器學習技法 (Machine Learning Techniques)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Deep Learning, Autoencoders, Classification And Regression Tree (CART), Machine Learning Methods, Statistical Machine Learning, Artificial Neural Networks, Supervised Learning, Machine Learning Algorithms, Model Optimization, Applied Machine Learning, Decision Tree Learning, Machine Learning, Model Training, Random Forest Algorithm, Model Evaluation, Classification Algorithms, Embeddings, Regression Analysis

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    35 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 3–6 Monate

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

    University of Colorado Boulder

    Introduction to Machine Learning: Unsupervised Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Methods, Feature Engineering, Supervised Learning, Model Evaluation

    5
    Bewertung, 5 von 5 Sternen
    ·
    10 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Scikit-Learn to Solve Regression Machine Learning Problems

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Scikit Learn (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Regression Analysis, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Predictive Analytics, Python Programming, Classification Algorithms, Model Training, Machine Learning, Data Analysis

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    11 Bewertungen

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    M

    McMaster University

    Mindshift: Überwinden Sie Lernhindernisse und entdecken Sie Ihr verborgenes Potenzial

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Überwindung von Hindernissen, Lernstrategien, Die Bereitschaft zu lernen, Produktivität, Anpassungsfähigkeit, Mentorschaft, Widerstandsfähigkeit, Offene Denkweise, Stressbewältigung, Lebenslanges Lernen, Berufliche Entwicklung, Digitale Pädagogik, Persönliche Entwicklung, Aufbau von Beziehungen, Geistige Konzentration, Wachstumsorientiertheit

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    13.216 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Coursera

    Fortgeschrittene Techniken des Maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, Modell-Optimierung, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Vorverarbeitung von Daten, Software für maschinelles Lernen, Gesicht umarmen, Methoden des maschinellen Lernens, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Corporate Finance Institute

    Grundlagen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Business-Analytik, Explorative Datenanalyse, Feature Technik, Regressionsanalyse, Technische Merkmale, Business Intelligence, Statistische Methoden, Datenverarbeitung, Bereinigung von Daten, Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Prädiktive Analytik, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, Datenwissenschaft, Vorverarbeitung von Daten, Datengestützte Entscheidungsfindung, Datenkompetenz, Statistische Analyse, Bewertung des Modells, Methoden des maschinellen Lernens

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    16 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene Methoden für Anwendungen des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Reinforcement Learning, Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Data Mining, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, Logistische Regression, Random Forest Algorithmus, Algorithmen für maschinelles Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Bewertung des Modells, Methoden des maschinellen Lernens, Unüberwachtes Lernen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Linear Algebra for Machine Learning & AI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Linear Algebra, Numerical Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Mathematics, AI Enablement, Mathematics and Mathematical Modeling, Data Analysis, Machine Learning, Dimensionality Reduction, Model Optimization, Artificial Neural Networks

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Interpretable machine learning applications: Part 5

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Responsible AI, Exploratory Data Analysis, Histogram, Predictive Modeling, Data Visualization, Predictive Analytics, Data Preprocessing, Machine Learning, Policy Analysis, Statistical Methods, Data Science, Descriptive Statistics, Data Ethics, Economics, Policy, and Social Studies, Development Environment, Software Engineering

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

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Databricks Machine Learning Fundamentals: Coursera
  • Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen: University of California San Diego
  • Breast Cancer Prediction Using Machine Learning: Coursera
  • 機器學習技法 (Machine Learning Techniques): National Taiwan University
  • Introduction to Machine Learning: Unsupervised Learning: University of Colorado Boulder
  • Scikit-Learn to Solve Regression Machine Learning Problems: Coursera
  • Mindshift: Überwinden Sie Lernhindernisse und entdecken Sie Ihr verborgenes Potenzial: McMaster University
  • Fortgeschrittene Techniken des Maschinellen Lernens: Coursera
  • Grundlagen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens: Corporate Finance Institute
  • Fortgeschrittene Methoden für Anwendungen des maschinellen Lernens: Johns Hopkins University

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