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
Mehrere Erzieher
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Deep Learning, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, NumPy, Transfer Learning, Datenethik, Random Forest Algorithmus, Klassifizierungsalgorithmen, Künstliche Intelligenz, Datenvorverarbeitung, Tensorflow, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Feature Technik, Jupyter, Angewandtes maschinelles Lernen, Reinforcement Learning
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Python-Programmierung, Logistische Regression, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Überwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Klassifizierungsalgorithmen, Feature Technik, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Regressionsanalyse
Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netze, Maschinelles Lernen, Generative adversarische Netze (GANs), Deep Learning, Datenanalyse, Unüberwachtes Lernen, Datenwissenschaft, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Python-Programmierung, Überwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Klassifizierungsalgorithmen, Autokodierer, Statistische Methoden, Reinforcement Learning, Feature Technik, Regressionsanalyse, Explorative Datenanalyse, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Datenvorverarbeitung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Logistische Regression, Python-Programmierung, NumPy, Jupyter, Künstliche Intelligenz, Datenvorverarbeitung, Feature Technik, Prädiktive Modellierung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Klassifizierungsalgorithmen, Regressionsanalyse
University of Washington
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Modellevaluation, Bayessche Statistik, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Computervision, Überwachtes Lernen, Logistische Regression, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Maschinelles Lernen, Statistisches maschinelles Lernen, Statistische Modellierung, Klassifizierungsalgorithmen, Künstliche Intelligenz, Datenvorverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Bildanalyse, Data-Mining, Regressionsanalyse
Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Infinitesimalrechnung, Python-Programmierung, Algorithmen, NumPy, Lineare Algebra, Dimensionalitätsreduktion, Statistik, Angewandte Mathematik, Jupyter, Datenvorverarbeitung, Derivate, Fortgeschrittene Mathematik, Regressionsanalyse, Feature Technik, Mathematische Modellierung, Künstliche neuronale Netze
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Amazon Web Services
Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, AI Enablement, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning, Digital Transformation
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Maschinelles Lernen, Datenzugang, Algorithmen für maschinelles Lernen, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, Unüberwachtes Lernen, Logistische Regression, Überwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Klassifizierungsalgorithmen, Anomalie-Erkennung, Statistische Inferenz, Angewandtes maschinelles Lernen, Explorative Datenanalyse, Statistische Methoden, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Regressionsanalyse, Feature Technik, Datenvorverarbeitung
DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Statistische Analyse, Maschinelles Lernen, Infinitesimalrechnung, Bayessche Statistik, Stichproben (Statistik), NumPy, Dimensionalitätsreduktion, Lineare Algebra, Statistische Inferenz, Angewandte Mathematik, Deskriptive Statistik, Mathematische Modellierung, Wahrscheinlichkeit, Numerische Analyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Methoden des Maschinellen Lernens, Datenvorverarbeitung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, A/B-Tests
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Algorithmen für maschinelles Lernen, Erweiterte Analytik, Unüberwachtes Lernen, Datenanalyse, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Überwachtes Lernen, Python-Programmierung, Statistische Modellierung, Random Forest Algorithmus, Prädiktive Modellierung, Bayessches Netzwerk, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Analytics, Klassifizierungsalgorithmen
DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Modell-Bereitstellung, Datenvalidierung, Daten-Pipelines, Fehlersuche, Kontinuierliche Bereitstellung, Datenqualität, Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Cloud-Bereitstellung, Kontinuierliche Überwachung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Modellevaluation, Algorithmen für maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Vorhersage, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Dimensionalitätsreduktion, Überwachtes Lernen, Anomalie-Erkennung, Statistische Modellierung, Prädiktive Analytik, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Datenvorverarbeitung, Feature Technik, Datenmanipulation, Regressionsanalyse
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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse
- Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
- Maschinelles Lernen mit Python: IBM
- IBM Maschinelles Lernen: IBM
- Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung: DeepLearning.AI
- Maschinelles Lernen: University of Washington
- Mathematik für maschinelles Lernen: Imperial College London
- Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
- IBM Einführung in maschinelles Lernen: IBM
- Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
- Das A und O des maschinellen Lernens: Google
