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.

Sungkyunkwan University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Logistische Regression
★ 4.4 (93) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Einsatz, Skalierbarkeit, Hybrides Cloud-Computing, Cloud-Bereitstellung, Abhängigkeitsanalyse, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Modell Ausbildung, Angewandtes maschinelles Lernen, Verteiltes Rechnen, Qualität der Daten, Systemarchitektur, Tensorflow, Validierung von Daten, Modell-Optimierung, Google Cloud-Plattform, Leistungsoptimierung, Cloud-natives Computing
★ 4.6 (1036) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

National Taiwan University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Classification Algorithms, Machine Learning Methods, Algorithms, Logistic Regression, Machine Learning, Regression Analysis, Model Optimization, Data Transformation
★ 4.9 (331) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Fractal Analytics
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Technische Merkmale, Erweiterte Analytik, Feinabstimmung, Vorverarbeitung von Daten, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Random Forest Algorithmus, Entscheidungsbaum-Lernen, Prädiktive Modellierung, Modell-Optimierung, Methoden des maschinellen Lernens, Statistisches maschinelles Lernen
★ 3.7 (15) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Lernen übertragen, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Methoden des maschinellen Lernens
★ 4.8 (50.168) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Bildanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Datenverarbeitung, Regressionsanalyse, Technische Merkmale, Vorverarbeitung von Daten, Bereinigung von Daten, Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Angewandtes maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Datenumwandlung, Software für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Integration von Daten, Modell-Optimierung, Methoden des maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Computer Vision
★ 3.7 (12) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Alberta Machine Intelligence Institute
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Regressionsanalyse, Vorverarbeitung von Daten, Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Angewandtes maschinelles Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Methoden des maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen
★ 4.7 (417) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Angewandtes maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Modell-Optimierung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Modell-Einsatz, Datenverarbeitung, Deskriptive Statistik, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Vorverarbeitung von Daten, Bereinigung von Daten, Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenanalyse, Statistische Analyse, Datenerhebung, Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, AI-Arbeitsabläufe, Prozess-Management
★ 4.7 (23) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Deep Teaching Solutions
Kompetenzen, die Sie erwerben: Lebenslanges Lernen, Wachstumsorientiertheit, Bildung von Gewohnheiten, Zeitmanagement, Geistige Konzentration, Produktivität, Anpassungsfähigkeit, Selbst-Bewusstsein, Lernstrategien, Lerntheorie, Kreativität
★ 4.8 (93.270) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

New York University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Jupyter, Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, Statistische Methoden, Modell Ausbildung, Angewandtes maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze, Tensorflow, Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Reinforcement Learning, Logistische Regression
★ 3.8 (684) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Fortgeschrittene Mathematik, Jupyter, NumPy, Kalkulation, Geometrie, Deskriptive Statistik, Angewandte Mathematik, Statistische Methoden, Statistik, Datenumwandlung, Python-Programmierung, Dimensionalitätsreduktion, Unüberwachtes Lernen, Lineare Algebra
★ 4 (3190) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen