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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
    M

    Microsoft

    Microsoft Azure Machine Learning für Datenwissenschaftler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Verantwortungsvolle KI, Bereitstellung von Anwendungen, Überwachtes Lernen, Daten-Pipelines, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Microsoft Azure, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Cloud Management, Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Virtuelle Maschinen, Datenbausteine, Regressionsanalyse

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    176 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: Python-Programmierung, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Überwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Datenverarbeitung, Leistungsanalyse, Leistungsmetrik, Regressionsanalyse, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Business Lösungen, Jupyter, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen

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

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    F

    Fractal Analytics

    Grundlagen des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Anomalie-Erkennung, Daten bereinigen, Datenverarbeitung, Bereitstellung von Anwendungen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Überwachtes Lernen, Regressionsanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Unüberwachtes Lernen, Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Statistische Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California San Diego

    Maschinelles Lernen mit Big Data

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Daten bereinigen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Überwachtes Lernen, Big Data, Angewandtes maschinelles Lernen, Apache Spark, Datenumwandlung, Regressionsanalyse, Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Unüberwachtes Lernen, Data-Mining, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2499 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Pennsylvania

    Machine Learning Essentials

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Machine Learning, Statistical Methods, Python Programming, Supervised Learning, Machine Learning Methods, Machine Learning, Regression Analysis, Statistical Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Data Science, Predictive Modeling, Statistical Inference, Probability & Statistics, Dimensionality Reduction

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Skalierbares maschinelles Lernen auf Big Data mit Apache Spark

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Pipelines, Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Big Data, PySpark, Technologien zur Datenspeicherung, Angewandtes maschinelles Lernen, Apache Spark, Statistisches maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen

    3,8
    Bewertung, 3,8 von 5 Sternen
    ·
    1251 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    Einführung in angewandtes maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Datenverarbeitung, Überwachtes Lernen, Datenqualität, Produktlebenszyklus-Management, Angewandtes maschinelles Lernen, Leistungsmetrik, Datenethik, Unüberwachtes Lernen, Geschäftliche Anforderungen, Unternehmensanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Praktisches maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Überwachtes Lernen, Datenverarbeitung, R-Programmierung, Erhebung von Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Prädiktive Analytik, Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Random Forest Algorithmus, Feature Technik, Prädiktive Modellierung

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    3262 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Unüberwachtes maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, Lineare Algebra, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Dimensionalitätsreduktion, Big Data, Algorithmen, Statistisches maschinelles Lernen, Feature Technik, Unüberwachtes Lernen, NumPy, Text Mining, Data-Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Grundlagen des maschinellen Lernens für Produktmanager

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Computervision, Datenverarbeitung, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Algorithmen, Deep Learning, Regressionsanalyse, Leistungsmetrik, Prädiktive Analytik, Unüberwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Random Forest Algorithmus, Verarbeitung natürlicher Sprache

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    Optimierung der Leistung von Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Maschinelles Lernen Operations), KI-Produktstrategie, Verantwortungsvolle KI, Recht, Risikominderung, Organisatorischer Wandel, Instandhaltbarkeit, Produktionsplanung, Organisatorische Strategie, Geschäftsstrategie, Kontinuierliche Überwachung, Datenethik, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenpflege, Operative Analyse, Geschäftsbetrieb, Operatives Leistungsmanagement, Leistungsmetrik, Maschinelles Lernen

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

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    S

    Sungkyunkwan University

    Machine Learning Algorithms

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Algorithms, Decision Tree Learning, Classification And Regression Tree (CART), Unsupervised Learning, Machine Learning, Supervised Learning, Python Programming, Algorithms, Linear Algebra, Bayesian Statistics, Probability

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

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

1…789…521

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Microsoft Azure Machine Learning für Datenwissenschaftler: Microsoft
  • Algorithmen für maschinelles Lernen: Überwachtes Lernen vom Anfang bis zum Ende: Alberta Machine Intelligence Institute
  • Grundlagen des maschinellen Lernens: Fractal Analytics
  • Maschinelles Lernen mit Big Data: University of California San Diego
  • Machine Learning Essentials: University of Pennsylvania
  • Skalierbares maschinelles Lernen auf Big Data mit Apache Spark: IBM
  • Einführung in angewandtes maschinelles Lernen: Alberta Machine Intelligence Institute
  • Praktisches maschinelles Lernen: Johns Hopkins University
  • Unüberwachtes maschinelles Lernen: IBM
  • Grundlagen des maschinellen Lernens für Produktmanager: Duke University

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