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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


  • H

    H2O.ai

    Praktisches maschinelles Lernen auf H2O

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Tiefes Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Software für maschinelles Lernen, Datenmanipulation, Klassifizierungsalgorithmen, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Auto-Kodierer, Autokodierer, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Random Forest Algorithmus, Unüberwachtes Lernen, Validierung von Daten, Prädiktive Modellierung, Modellevaluation, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten importieren/exportieren, Überwachtes Lernen, Datenvalidierung, Erkennung von Anomalien, Algorithmen für maschinelles Lernen

    ★ 4.5 (74) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Projektplanung und maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Internet der Dinge, Datenspeicherung, Dateisysteme, Analytik, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Datenanalyse, Projektplanung, Produktplanung, Unüberwachtes Lernen, Technologien zur Datenspeicherung, Angewandtes maschinelles Lernen, Große Daten, Ausführung des Plans, Überwachtes Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen

    ★ 4.6 (132) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    Duke University

    Cloud Machine Learning Engineering und MLOps

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kontinuierliche Lieferung, Cloud-Technik, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Computer Vision, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Software-Entwicklung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Cloud-Anwendungen, Cloud-Bereitstellung, Cloud-API, Angewandtes maschinelles Lernen, Microsoft Azure, AI-Arbeitsabläufe, Google Cloud-Plattform, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Cloud-Entwicklung, Softwaretechnik, Flask (Web-Framework), Modell-Einsatz

    ★ 4.5 (92) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Data Engineering & Pipeline Reliability for Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Preprocessing, Data Cleansing, Data Pipelines, Feature Engineering, Data Quality, MLOps (Machine Learning Operations), Extract, Transform, Load, Data Transformation, Data Integration, Dataflow, Development Environment, Data Wrangling, Apache Airflow, Package and Software Management, Git (Version Control System), Quality Assurance, Exploratory Data Analysis, Cost Management, Resource Utilization, Virtual Environment

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • O

    O.P. Jindal Global University

    Machine Learning for Marketing

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Marketing Analytics, Anomaly Detection, Digital Marketing, Data-Driven Marketing, Web Analytics, Digital Advertising, Dimensionality Reduction, Unsupervised Learning, Customer Analysis, Search Engine Marketing, Supervised Learning, Digital Marketing Campaigns, Digital Analysis, Online Advertising, Customer Retention, Digital Marketing Tools, Text Mining, Predictive Analytics, Google Analytics, Data Ethics

    ★ 3.8 (19) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • D

    Duke University

    Erklärbares maschinelles Lernen (XAI)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Tiefes Lernen, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Bildanalyse, Verantwortungsvolle AI, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze, Modellierung großer Sprachen, Wissenschaftliche Visualisierung, Python-Programmierung, Generative Modellarchitekturen, Daten-Ethik

    ★ 4.7 (27) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Interpretable Machine Learning Applications: Part 1

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Training, Feature Engineering, Classification And Regression Tree (CART), Decision Tree Learning, Applied Machine Learning, Model Evaluation, Random Forest Algorithm, Responsible AI, Predictive Modeling, Data Preprocessing, Data Import/Export, Machine Learning, Classification Algorithms

    ★ 4.5 (102) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • E

    Edureka

    Grundlagen des Maschinellen Lernens und NLP

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Datenverarbeitung, Klassifizierungsalgorithmen, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenvorverarbeitung, Text Mining, Modell Ausbildung, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Bewertung des Modells, Methoden des maschinellen Lernens, Faltungsneuronale Netzwerke, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Künstliche neuronale Netze, Modellevaluation, Tensorflow, Überwachtes Lernen, Faltungsneuronale Netze, Vorverarbeitung von Daten, Datenwissenschaft, Algorithmen für maschinelles Lernen

    ★ 3.3 (33) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • W

    Whizlabs

    NVIDIA: Grundlagen des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Generative KI, Regressionsanalyse, Tiefes Lernen, Künstliche Intelligenz, Klassifizierungsalgorithmen, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Unüberwachtes Lernen, Modellevaluation, Feature Technik, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Überwachtes Lernen, Technische Merkmale, Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)

    ★ 4.5 (28) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • L

    LearnQuest

    Machine Learning for Supply Chains

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Image Analysis, Exploratory Data Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Data Wrangling, Model Evaluation, Data Preprocessing, Operations Research, Model Training, NumPy, Demand Planning, Feature Engineering, Supervised Learning, Inventory Management System, Supply Chain, Applied Machine Learning, Trend Analysis, Data Visualization, Machine Learning, Data Science, Data Analysis

    ★ 3.4 (86) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • M

    McMaster University

    Mindshift: Überwinden Sie Lernhindernisse und entdecken Sie Ihr verborgenes Potenzial

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Berufliche Entwicklung, Produktivität, Anpassungsfähigkeit, Lernstrategien, Geistige Konzentration, Persönliche Entwicklung, Aufbau von Beziehungen, Wachstumsorientiertheit, Widerstandsfähigkeit, Mentorschaft, Stressbewältigung, Lebenslanges Lernen, Überwindung von Hindernissen, Offene Denkweise, Digitale Pädagogik, Die Bereitschaft zu lernen

    ★ 4.8 (13.212) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • M

    MathWorks

    Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen mit MATLAB

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Regressionsanalyse, Datenvorverarbeitung, Klassifizierungsalgorithmen, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Validierung von Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Prädiktive Modellierung, Modellevaluation, Statistisches maschinelles Lernen, Feature Technik, Technische Merkmale, Überwachtes Lernen, Matlab, Vorverarbeitung von Daten, Datenvalidierung

    ★ 4.8 (120) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

1…151617…759

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Praktisches maschinelles Lernen auf H2O: H2O.ai
  • Projektplanung und maschinelles Lernen: University of Colorado Boulder
  • Cloud Machine Learning Engineering und MLOps: Duke University
  • Data Engineering & Pipeline Reliability for Machine Learning: Coursera
  • Machine Learning for Marketing: O.P. Jindal Global University
  • Erklärbares maschinelles Lernen (XAI): Duke University
  • Interpretable Machine Learning Applications: Part 1: Coursera
  • Grundlagen des Maschinellen Lernens und NLP: Edureka
  • NVIDIA: Grundlagen des maschinellen Lernens: Whizlabs
  • Machine Learning for Supply Chains: LearnQuest

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