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: NumPy, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Jupyter, Lernen übertragen, Unüberwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Daten-Ethik, Künstliche Intelligenz, Prädiktive Modellierung, Bewertung des Modells, Tiefes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Tensorflow, Verantwortungsvolle AI, Angewandtes maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Modell Ausbildung
★ 4.9 (39.344) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Methoden des maschinellen Lernens, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Regressionsanalyse, Python-Programmierung, Dimensionalitätsreduktion, Statistische Methoden, Unüberwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Logistische Regression, Angewandtes maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Modell Ausbildung
★ 4.7 (18.463) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Mathematical Software, Statistics, NumPy, Data Science, Regression Analysis, Calculus, Linear Algebra, Jupyter, Model Optimization, Applied Machine Learning, Geometry, Statistical Methods, Applied Mathematics, Numerical Analysis, Unsupervised Learning, Data Manipulation, Machine Learning Methods, Artificial Neural Networks, Descriptive Statistics, Dimensionality Reduction
★ 4.6 (15.094) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netze, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Regressionsanalyse, Python-Programmierung, Generative Modellarchitekturen, Dimensionalitätsreduktion, Unüberwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Datenwissenschaft, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Tiefes Lernen, Generative adversarische Netze (GANs), Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Technische Merkmale, Reinforcement Learning, Klassifizierungsalgorithmen, Explorative Datenanalyse, Autokodierer, Generative KI
★ 4.6 (3707) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, NumPy, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Regressionsanalyse, Python-Programmierung, Jupyter, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz, Prädiktive Modellierung, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Algorithmen, Logistische Regression, Technische Merkmale, Angewandtes maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Klassifizierungsalgorithmen, Modell Ausbildung
★ 4.9 (32.911) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Washington
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Mining, Methoden des maschinellen Lernens, Regressionsanalyse, AI-Personalisierung, Statistisches maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistische Modellierung, Logistische Regression, Technische Merkmale, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Modell Ausbildung, Bayessche Statistik, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
★ 4.6 (16.274) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, Statistische Hypothesenprüfung, Methoden des maschinellen Lernens, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Regressionsanalyse, Dimensionalitätsreduktion, Statistische Methoden, Statistische Inferenz, Unüberwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Angewandtes maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Klassifizierungsalgorithmen, Explorative Datenanalyse, Modell Ausbildung
★ 4.6 (3429) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netze, Modell-Optimierung, Modellierung großer Sprachen, Feinabstimmung, Künstliche neuronale Netze, Lernen übertragen, Überwachtes Lernen, Einbettungen, Künstliche Intelligenz, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Tiefes Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Gesicht umarmen, Bildanalyse, Tensorflow, Computer Vision, Angewandtes maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modell Ausbildung, Generative KI
★ 4.8 (147.248) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: NumPy, Python-Programmierung, Skripting, Daten importieren/exportieren, Datenerhebung, Datenanalyse
★ 4.6 (43.805) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Random Forest Algorithmus, Python-Programmierung, Statistisches maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Analytik, Prädiktive Modellierung, Leistungsoptimierung, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Erweiterte Analytik, Angewandtes maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Modell Ausbildung
★ 4.8 (645) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: NumPy, AWS SageMaker, Python-Programmierung, Feinabstimmung, Einheitliche Prüfung, Cloud-Bereitstellung, Maschinelles Lernen, Große Daten, GitHub Kopilot, Microsoft Azure, Datentechnik, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), DevOps, Gesicht umarmen, Cloud Computing, Datenanalyse, Pandas (Python-Paket), GitHub, Datenverwaltung, Modell-Einsatz
★ 4.1 (641) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, Statistische Hypothesenprüfung, Deskriptive Statistik, Modell-Optimierung, Methoden des maschinellen Lernens, Stichproben (Statistik), Kalkulation, Dimensionalitätsreduktion, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Methoden, Statistische Inferenz, Maschinelles Lernen, Statistik, Mathematische Software, Lineare Algebra, Angewandtes maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Bayessche Statistik, Datenumwandlung, Angewandte Mathematik
★ 4.6 (3246) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate
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Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingriff zu treffen. Es ist wichtig, weil es Innovationen in verschiedenen Sektoren vorantreibt, vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen, indem es Prozesse automatisiert und Einblicke gewährt, die zuvor unerreichbar waren. Da sich die Industrie zunehmend auf datengesteuerte Entscheidungsfindung verlässt, wird das Verständnis des Maschinellen Lernens zu einem wesentlichen Faktor, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Im Bereich des Maschinellen Lernens gibt es eine Vielzahl von Beschäftigungsmöglichkeiten. Zu den Positionen gehören Ingenieur für Maschinelles Lernen, Data Scientist, KI-Forscher und Business Intelligence-Analyst. Diese Positionen erfordern oft eine Mischung aus Programmierkenntnissen, statistischem Wissen und Fachwissen. Da Unternehmen weiterhin Technologien des Maschinellen Lernens einsetzen, wird die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften in diesem Bereich voraussichtlich steigen.
Um Maschinelles Lernen effektiv zu erlernen, sollten Sie sich auf mehrere Schlüsselqualifikationen konzentrieren. Die Beherrschung von Programmiersprachen wie Python oder R ist entscheidend, ebenso wie ein solides Verständnis von Statistik und linearer Algebra. Vertrautheit mit Tools zur Datenmanipulation und -visualisierung sowie Erfahrung mit Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow oder PyTorch sind ebenfalls von Vorteil. Diese Fähigkeiten bilden eine solide Grundlage für Ihr maschinelles Lernen.
Es gibt viele ausgezeichnete Online-Ressourcen für das maschinelle Lernen. Zu den bemerkenswerten Optionen gehören das IBM Machine Learning Professional Certificate und das Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch \& Hugging Face Professional Certificate. Diese Programme bieten strukturierte Lernpfade und praktische Projekte, die Ihnen helfen, praktische Fähigkeiten aufzubauen.
Ja. Sie können das Maschinelle Lernen auf Coursera auf zwei Arten kostenlos erlernen:
Wenn Sie weiterlernen, ein Zertifikat in Maschinellem Lernen erwerben oder den vollen Kurszugang nach der Vorschau oder Probezeit freischalten möchten, können Sie ein Upgrade durchführen oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Um Maschinelles Lernen zu erlernen, sollten Sie zunächst Einführungskurse besuchen, die die Grundlagen von Algorithmen und Datenanalyse abdecken. Wenden Sie das Gelernte in praktischen Projekten an und arbeiten Sie sich schrittweise in fortgeschrittenere Themen ein. Nutzen Sie Online-Ressourcen, nehmen Sie an Foren teil und arbeiten Sie mit Gleichgesinnten zusammen, um Ihr Verständnis zu verbessern. Konsequentes Üben und die Anwendung in der Praxis werden Ihre Fähigkeiten stärken.
Typische Themen, die in Kursen zum Maschinellen Lernen behandelt werden, sind überwachtes und unüberwachtes Lernen, Regressionsanalyse, Klassifizierungstechniken, Clustering und neuronale Netzwerke. Darüber hinaus werden in den Kursen häufig Datenvorverarbeitung, Feature Engineering und Modellevaluation behandelt. Wenn Sie diese Konzepte verstehen, verfügen Sie über das nötige Wissen, um verschiedene Herausforderungen des Maschinellen Lernens zu bewältigen.
Für das Training und die Weiterbildung von Mitarbeitern im Bereich des Maschinellen Lernens sind Programme wie die Spezialisierung auf Angewandtes Maschinelles Lernen sehr effektiv. Diese Kurse konzentrieren sich auf praktische Anwendungen und reale Szenarien und sind daher für Fachleute geeignet, die ihre Fähigkeiten verbessern und zu den datengesteuerten Initiativen ihrer Unternehmen beitragen möchten.