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.

Mehrere Erzieher
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
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Model Optimization, Generative AI, Model Deployment, Tensorflow, Generative AI Agents, Google Gemini, Model Training, Keras (Neural Network Library), Machine Learning, Generative Model Architectures, Data Preprocessing, Machine Learning Software, Machine Learning Methods, MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, Model Evaluation, Data Cleansing, Data Quality, Cloud Computing
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Microsoft Azure, Datenanalyse, Vorverarbeitung von Daten, Software für maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Klassifizierungsalgorithmen, Modell-Einsatz, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Cloud-Bereitstellung, Entscheidungsbaum-Lernen, Prädiktive Analytik, Bewertung des Modells, No-Code-Entwicklung, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Datenwissenschaft, Technische Merkmale, Modellevaluation, Feature Technik
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Board Infinity
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

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenumwandlung, Angewandte Mathematik, Lineare Algebra, Datenwissenschaft, Jupyter, Datenmanipulation
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Bewertung des Modells, Prädiktive Analytik, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Jupyter, Modellevaluation
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

EDHEC Business School
Kompetenzen, die Sie erwerben: Finanzen, Risikomanagement, Rentabilität der Investition, Prädiktive Modellierung, Investitionen, Web-Scraping, Portfolio-Risiko, Unstrukturierte Daten, Netzwerkanalyse, Vermögensverwaltung, Angewandtes maschinelles Lernen, Finanzielle Daten, Marktdaten, Investment Management, Investitionsmanagement, Statistisches maschinelles Lernen, Text Mining, Software zur Datenvisualisierung, Portfolio-Verwaltung, Methoden des maschinellen Lernens, Analyse der Jahresabschlüsse, Analyse der Finanzausweise
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Alberta Machine Intelligence Institute
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Datenqualität, Klassifizierungsalgorithmen, Verantwortungsvolle AI, Algorithmen für maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Daten-Ethik, Modell-Einsatz, Projektleitung, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Validierung von Daten, Qualität der Daten, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Datenvorverarbeitung, Modell-Optimierung, Datenvalidierung, Technische Merkmale, Statistisches maschinelles Lernen, Jupyter, Methoden des maschinellen Lernens, Modellevaluation, Feature Technik
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Skripting, Künstliche neuronale Netze, Entwicklungsumgebung, Maschinelles Lernen, Cloud Computing, Tensorflow, Angewandtes maschinelles Lernen, Datengestützte Entscheidungsfindung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Google Cloud-Plattform, Methoden des maschinellen Lernens
Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

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
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Johns Hopkins University
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
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate