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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
    N

    New York University

    Geführte Tour durch maschinelles Lernen im Finanzwesen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Jupyter, Prädiktive Modellierung, Statistische Methoden, Logistische Regression, Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Künstliche neuronale Netze, Bewertung des Modells, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Statistische Modellierung, Statistisches maschinelles Lernen, Tensorflow, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung, Tiefes Lernen, Reinforcement Learning

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    A

    Arizona State University

    Einführung in maschinelles Lernen mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computerprogrammierung, Generative adversarische Netze (GANs), Bildanalyse, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Künstliche neuronale Netze, Generative KI, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Unüberwachtes Lernen, Generative Modellarchitekturen, Computer Vision, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung, Datenverarbeitung, Tiefes Lernen

    3,7
    Bewertung, 3,7 von 5 Sternen
    ·
    28 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Maschinelles Lernen und menschliches Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Lerntheorie, Künstliche Intelligenz, Angewandtes maschinelles Lernen, AI-Personalisierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Digitale Pädagogik, Lernmanagement-Systeme, KI-Kenntnisse, Software und Technologie für das Bildungswesen, Mensch-Computer-Interaktion, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Data Mining

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    T

    The University of Chicago

    Maschinelles Lernen: Konzepte und Anwendungen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Vorverarbeitung von Daten, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Entscheidungsbaum-Lernen, Bewertung des Modells, Software für maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Random Forest Algorithmus, Statistisches maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Unüberwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung, Tiefes Lernen

    3,9
    Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
    ·
    25 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    S

    Sungkyunkwan University

    Grundlagen des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Mathematik und mathematische Modellierung, Statistische Methoden, Lineare Algebra, Logistische Regression, Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Python-Programmierung, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung, Analyse

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

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Strukturierung von Projekten im Bereich des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI-Arbeitsabläufe, Lernen übertragen, KI-Produktstrategie, Angewandtes maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Entscheidungsintelligenz, Fehlersuche, Modell-Optimierung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung, Tiefes Lernen

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Washington

    Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudien-Ansatz

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Text Mining, Prädiktive Modellierung, Bildanalyse, Lernen übertragen, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, AI-Personalisierung, Technische Merkmale, Algorithmen für maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung, Tiefes Lernen, Anwendungsentwicklung, Modell-Einsatz

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

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    F

    Fractal Analytics

    Grundlagen des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Klassifizierungsalgorithmen, Logistische Regression, Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Entscheidungsbaum-Lernen, Bewertung des Modells, Technische Merkmale, Algorithmen für maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Erkennung von Anomalien, Modell Ausbildung, Modell-Einsatz

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    Einführung in angewandtes maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Vorverarbeitung von Daten, Unternehmensanalyse, Künstliche Intelligenz, Geschäftliche Prioritäten, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenerhebung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Daten-Ethik, Produktlebenszyklus-Management, Fallstudien, Unüberwachtes Lernen, Geschäftliche Anforderungen, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    Algorithmen für maschinelles Lernen: Überwachtes Lernen vom Anfang bis zum Ende

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Jupyter, Vorverarbeitung von Daten, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Entscheidungsbaum-Lernen, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistisches maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Leistungsanalyse, Modell-Optimierung, Business-Lösungen, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung, Datenverarbeitung

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

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    CertNexus

    Modelle für maschinelles Lernen trainieren

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feinabstimmung, Jupyter, Vorverarbeitung von Daten, Leistungsmetrik, Prädiktive Modellierung, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Unüberwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    CertNexus

    Folgen Sie einem Machine Learning Workflow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Vorverarbeitung von Daten, AI-Arbeitsabläufe, Prädiktive Modellierung, Bereinigung von Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenerhebung, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Prozess-Management, Statistische Analyse, Deskriptive Statistik, Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Datenverarbeitung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Modell-Einsatz

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

1…789…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Geführte Tour durch maschinelles Lernen im Finanzwesen: New York University
  • Einführung in maschinelles Lernen mit Python: Arizona State University
  • Maschinelles Lernen und menschliches Lernen: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Maschinelles Lernen: Konzepte und Anwendungen: The University of Chicago
  • Grundlagen des maschinellen Lernens: Sungkyunkwan University
  • Strukturierung von Projekten im Bereich des maschinellen Lernens: DeepLearning.AI
  • Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudien-Ansatz: University of Washington
  • Grundlagen des maschinellen Lernens: Fractal Analytics
  • Einführung in angewandtes maschinelles Lernen: Alberta Machine Intelligence Institute
  • Algorithmen für maschinelles Lernen: Überwachtes Lernen vom Anfang bis zum Ende: Alberta Machine Intelligence Institute

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