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.

Packt
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Classification Algorithms, R Programming, Apache Spark, Deep Learning, Applied Machine Learning, Data Wrangling, Keras (Neural Network Library), Unsupervised Learning, Model Training, Statistical Machine Learning, Data Manipulation, Machine Learning Methods, Machine Learning Algorithms, Data Science, Machine Learning, Tidyverse (R Package), Data Analysis, Bayesian Network, Logistic Regression
Mittel · Kurs · 3–6 Monate

MathWorks
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bildanalyse, Computer Vision, Methoden des maschinellen Lernens, Matlab, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten
★ 4.8 (23) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

New York University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Derivate, Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Statistische Modellierung, Finanzmarkt, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Statistisches maschinelles Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Prädiktive Modellierung, Finanzieller Handel, Tensorflow, Reinforcement Learning
★ 3.7 (820) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Scikit Learn (Machine Learning Library), Classification Algorithms, Applied Machine Learning, Model Training, Machine Learning Algorithms, Predictive Modeling, Supervised Learning, Random Forest Algorithm, Machine Learning, Unsupervised Learning, Data Analysis
★ 4.6 (19) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

University of California San Diego
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Mining, Datenumwandlung, Große Daten, Deskriptive Statistik, Maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Apache Spark, Statistische Analyse, Datenanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Software für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Datenwrangling, Methoden des maschinellen Lernens, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, Explorative Datenanalyse, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten
★ 4.6 (2504) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Transfer Learning, Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Modell-Optimierung, Bewertung des Modells, Regressionsanalyse, Überwachtes Lernen, Lernen übertragen, Künstliche neuronale Netze, Verantwortungsvolle AI, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Logistische Regression, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Daten-Ethik, Entscheidungsbaum-Lernen, Random Forest Algorithmus, Tensorflow
★ 4.9 (8689) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Amazon Web Services
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feasibility Studies, Business Analysis, Decision Making, Strategic Decision-Making, Business Planning, Data-Driven Decision-Making, Machine Learning, Strategic Thinking, AI Product Strategy, Business Leadership, Strategic Leadership, Project Planning
★ 4.6 (21) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, Generative KI, Bewertung des Modells, Überwachtes Lernen, Regressionsanalyse, Apache Spark, Modell-Einsatz, Apache Hadoop, Unüberwachtes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, Daten-Pipelines, Datenverarbeitung, Auszug
★ 4.5 (114) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Wesleyan University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Regressionsanalyse, Datenanalyse, Prädiktive Analytik, Unüberwachtes Lernen, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Feature Technik, Explorative Datenanalyse, Modellevaluation, Entscheidungsbaum-Lernen, Prädiktive Modellierung, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Random Forest Algorithmus, Statistisches maschinelles Lernen
★ 4.2 (328) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Alberta Machine Intelligence Institute
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, Datenvalidierung, Bewertung des Modells, Verifizierung und Validierung, Lineare Algebra, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistische Analyse, Technische Merkmale, Verantwortungsvolle AI, Bereinigung von Daten, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Validierung von Daten, Algorithmen, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Feature Technik, Modellevaluation, Datenqualität, Computer Programmierung, Qualität der Daten, Vorverarbeitung von Daten, Computerprogrammierung
★ 4.4 (98) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Regressionsanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Angewandtes maschinelles Lernen, Software für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Prädiktive Analytik, Klassifizierungsalgorithmen, Methoden des maschinellen Lernens, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Feature Technik, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Random Forest Algorithmus, Prädiktive Modellierung
★ 4.5 (3267) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bereinigung von Daten, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Python-Programmierung, Unüberwachtes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Datenverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Random Forest Algorithmus
★ 3.9 (15) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen