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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


  • D

    DeepLearning.AI

    Strukturierung von Machine Learning-Projekten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Transfer Learning, Entscheidungsintelligenz, Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Tiefes Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Bewertung des Modells, Lernen übertragen, Angewandtes maschinelles Lernen, Fehlersuche, Datengestützte Entscheidungsfindung, AI-Arbeitsabläufe, Methoden des maschinellen Lernens, KI-Produktstrategie, Modell Ausbildung, Modellevaluation

    ★ 4.8 (50.154) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Intelligente Analysen, maschinelles Lernen und KI in der Google Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Große Daten, Maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Modell-Einsatz, Cloud-API, Angewandtes maschinelles Lernen, Jupyter, Google Cloud-Plattform, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung, Tensorflow, Unstrukturierte Daten

    ★ 4.6 (1246) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • M

    Microsoft

    Microsoft Azure Machine Learning für Datenwissenschaftler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Verantwortungsvolle AI, Modell-Einsatz, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modell Ausbildung, Modellevaluation, Cloud-Management, Databricks, Prädiktive Modellierung, Daten-Pipelines

    ★ 4.3 (178) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    Optimierung der Leistung von Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Geschäftsstrategie, Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Geschäftsbetrieb, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Modell-Einsatz, Systemintegration, Verantwortungsvolle AI, Risikominderung, Angewandtes maschinelles Lernen, Unternehmensstrategie, Kommunikation mit Interessenvertretern, Daten-Ethik, Operatives Leistungsmanagement, Ethische Standards und Verhaltensweisen

    ★ 4.4 (53) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Maschinelles Lernen für die Buchhaltung mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Text Mining, Bewertung des Modells, Regressionsanalyse, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Technische Merkmale, Angewandtes maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Jupyter, Unüberwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Datenvorverarbeitung, Feature Technik, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Pandas (Python-Paket), Unstrukturierte Daten

    ★ 4.6 (45) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • S

    Sungkyunkwan University

    Grundlagen des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, Lineare Algebra, Statistische Methoden, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Unüberwachtes Lernen, Analyse, Methoden des maschinellen Lernens, Logistische Regression, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Mathematik und mathematische Modellierung

    ★ 4.4 (93) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • S

    Stanford University

    Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Medizinische Wissenschaft und Forschung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Gesundheitspolitik, Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Ethik im Gesundheitswesen, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Generative Modellarchitekturen, Gesundheitsinformatik, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Statistisches maschinelles Lernen, Daten-Ethik, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Reinforcement Learning

    ★ 4.8 (630) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Politecnico di Milano

    Maschinelles Lernen: ein Überblick

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Methoden des maschinellen Lernens, Unüberwachtes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Algorithmen, Modellevaluation, Reinforcement Learning

    ★ 4.6 (216) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Washington

    Maschinelles Lernen: Regression

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

    ★ 4.8 (5584) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • L

    LearnQuest

    Modelle für maschinelles Lernen in der Wissenschaft

    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

  • F

    Fractal Analytics

    Fortgeschrittene Algorithmen für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Erweiterte Analytik, Bewertung des Modells, Technische Merkmale, Algorithmen für maschinelles Lernen, Leistungsoptimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Feinabstimmung, Datenvorverarbeitung, Algorithmen, Feature Technik, Modellevaluation, Entscheidungsbaum-Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Random Forest Algorithmus

    ★ 3.8 (12) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • N

    National Taiwan University

    機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Model Training, Machine Learning, Machine Learning Methods, Statistical Machine Learning, Model Evaluation, Machine Learning Algorithms, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Theoretical Computer Science, Classification Algorithms, Mathematical Modeling, Statistical Methods, Mathematical Theory & Analysis, Probability, Probability & Statistics, Algorithms

    ★ 4.9 (937) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

1…789…759

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Strukturierung von Machine Learning-Projekten: DeepLearning.AI
  • Intelligente Analysen, maschinelles Lernen und KI in der Google Cloud: Google Cloud
  • Microsoft Azure Machine Learning für Datenwissenschaftler: Microsoft
  • Optimierung der Leistung von Machine Learning: Alberta Machine Intelligence Institute
  • Maschinelles Lernen für die Buchhaltung mit Python: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Grundlagen des maschinellen Lernens: Sungkyunkwan University
  • Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen: Stanford University
  • Maschinelles Lernen: ein Überblick: Politecnico di Milano
  • Maschinelles Lernen: Regression: University of Washington
  • Modelle für maschinelles Lernen in der Wissenschaft: LearnQuest

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