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Spezialisierung für AI Driven Machine Learning with Python

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Spezialisierung für AI Driven Machine Learning with Python

Build Intelligent Models with Python. Master machine learning theory and projects using Python, TensorFlow, and real-world datasets.

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Dozent: EDUCBA

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden

  • Apply supervised and unsupervised machine learning algorithms using Python and scikit-learn.

  • Build, train, and deploy deep learning models using TensorFlow and real-world datasets.

  • Integrate machine learning workflows into data-driven projects with performance optimization and visualization.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Cloud Deployment
  • Kategorie: Machine Learning Methods
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Logistic Regression

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Classification Algorithms
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Amazon Web Services
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Python Programming

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Unterrichtet in Englisch
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Oktober 2025

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von EDUCBA.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Build and optimize ML models using scikit-learn.

  • Preprocess and visualize data with NumPy, Pandas, and Matplotlib.

  • Apply regression, classification, and clustering techniques.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: NumPy
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Python Programming

Was Sie lernen werden

  • Build and train CNNs for image-based mask detection.

  • Integrate AI models into interactive front-end apps.

  • Deploy deep learning solutions using AWS cloud.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Application Development
Kategorie: Cloud Deployment
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Amazon Web Services

Was Sie lernen werden

  • Apply logistic regression to healthcare datasets.

  • Preprocess and transform medical data in Python.

  • Evaluate prediction models using ROC curves.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Jupyter
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Analytics
Kategorie: Software Installation
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Health Informatics
Kategorie: Data Transformation

Was Sie lernen werden

  • Build and evaluate regression, clustering, and classification models.

  • Prepare, train, and interpret data for predictive modeling.

  • Apply ML techniques to solve real-world business problems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Credit Risk
Kategorie: Statistical Modeling

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