• Ein Kurs deckt ein bestimmtes ML-Thema ab - z. B. Unüberwachtes Lernen, Empfehlungssysteme, Reinforcement Learning.
• Eine Spezialisierung umfasst mehrere Kurse, um strukturiertes Wissen aufzubauen - wie die Machine Learning-Spezialisierung, die überwachte, unüberwachte und fortgeschrittene Techniken lehrt.
• Ein berufsbezogenes Zertifikat bereitet Sie mit durchgängigen Schulungen, Tools und Projekten auf Ihre berufliche Tätigkeit vor, z. B. das IBM Machine Learning Certificate oder das AI Engineering Certificate.‎

Ja, Coursera bietet eine Vielzahl von kostenlosen Kursen zu vielen Themen an, darunter auch maschinelles Lernen. Sie können zwar auf die meisten Kursmaterialien kostenlos zugreifen, indem Sie die Kurse besuchen, dies beinhaltet jedoch keine benoteten Aufgaben oder ein Abschlusszertifikat. Für diejenigen, die ein Zertifikat erwerben möchten, um ihr Lernen zu präsentieren oder ihr berufliches Profil zu verbessern, bietet Coursera die Möglichkeit, den Kurs zu kaufen. Darüber hinaus bietet Coursera kostenlose Testversionen oder finanzielle Unterstützung für Lernende, die sich dafür qualifizieren, so dass Zertifizierungen für alle zugänglich sind.‎

Das maschinelle Lernen ist ein Gebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computersysteme erstellt werden, die ohne menschliches Eingreifen von Daten lernen können. Bei diesen leistungsfähigen Verfahren werden ausgefeilte Analysemodelle erstellt, die zum Erkennen von Mustern in einem speziellen Dataset 'trainiert' werden, bevor sie diese Muster auf immer mehr Daten anwenden. Dabei wird die Leistung ohne weiteres Eingreifen stetig verbessert.

Beispielsweise ermöglicht maschinelles Lernen immer genauere Bilderkennungsalgorithmen. Menschliche Programmierer stellen z. B. einen relativen kleinen Satz aus Bildern bereit, die als 'Autos' oder 'keine Autos' bezeichnet sind und wenden die Algorithmen dann auf sehr viel mehr Bilder an, um davon zu lernen. Die im maschinellen Lernen normalerweise verwendeten iterativen Algorithmen sind zwar nicht neu, aber dank der Rechenleistung der modernen Computersysteme kann diese Art der Datenanalyse schneller als je zuvor effektiv arbeiten. ‎

Maschinelles Lernen ist in gewisser Weise ein hybrides Gebiet, eine Schnittmenge aus Informatik, Data Science sowie Algorithmen und mathematischer Theorie. Im Hinblick auf Informatik benötigen Ingenieure für maschinelles Lernen und andere Experten in diesem Bereich in der Regel ausgeprägte Kenntnisse der Softwareentwicklung, von Grundlagen wie Programmierkompetenzen bis hin zu allgemeiner Vertrautheit mit Systemdesignprinzipien.

Kenntnisse der Data Science-Konzepte sind ebenfalls wichtig, insbesondere Fähigkeiten in der Datenmodellierung und -auswertung, um sicherzustellen, dass die Algorithmen korrekt funktionieren und mit der Zeit akkurater und nicht weniger akkurat werden. Da das maschinelle Lernen zudem stark von den zugrunde liegenden Statistik- und Wahrscheinlichkeitsprinzipien abhängig ist, kann auch ein solider Hintergrund in Mathematik von unschätzbarem Wert sein. ‎

Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens können Türen zu zahlreichen gefragten Positionen in Technologie und Forschung öffnen, darunter:

• Ingenieur für maschinelles Lernen
• Datenwissenschaftler
• AI-Forschungswissenschaftler
• Robotik-Ingenieur
• Quantitativer Analyst im Finanzwesen
• Software-Entwickler mit Spezialisierung auf KI
• Fachleute in diesen Rollen nutzen Techniken des maschinellen Lernens, um innovative Lösungen zu entwickeln, die datengesteuerte Entscheidungsfindung zu verbessern und die Grenzen der künstlichen Intelligenz zu erweitern.

Finden Sie heraus, welche Rolle im Bereich des maschinellen Lernens am besten zu Ihnen passt, indem Sie an unserem Karriere-Quiz teilnehmen!‎

Online-Lernalgorithmen sind Methoden des maschinellen Lernens, bei denen die Modelle kontinuierlich aktualisiert werden, wenn neue Daten eintreffen, anstatt auf einem festen Datensatz zu trainieren. Sie sind nützlich für Echtzeitanwendungen wie Betrugserkennung oder Empfehlungssysteme. Sie können diese Konzepte in Kursen wie Machine Learning von der Stanford University auf Coursera erkunden, in denen grundlegende Techniken für adaptive Modelle vorgestellt werden.‎

Beim maschinellen Lernen liegt der Schwerpunkt auf der Erkennung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen und nicht nur von Korrelationen. Sie wird in Bereichen wie Gesundheitswesen, Wirtschaft und Politik eingesetzt, um zuverlässigere Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Kurse wie A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data von der University of Pennsylvania auf Coursera bieten eine gute Einführung in diese Methoden.‎