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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


  • G

    Google Cloud

    Maschinelle Lernsysteme für die Produktion

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Daten-Pipelines, Verteiltes Rechnen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Abhängigkeitsanalyse, Entwurf von Systemen, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Hybrides Cloud-Computing, Google Cloud-Plattform, Tensorflow, Leistungsoptimierung, Modell-Einsatz

    ★ 4.6 (1034) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Machine Learning Made Easy for Software Engineers

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Model Deployment, Model Training, Model Optimization, Data Preprocessing, MLOps (Machine Learning Operations), Data Cleansing, Microservices, Data Pipelines, Feature Engineering, Data Quality, Containerization, Application Deployment, Service Level, Extract, Transform, Load, Data Transformation, System Monitoring, Machine Learning Methods, Performance Tuning, Machine Learning Algorithms

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • P

    Packt

    Applied Machine Learning and Model Optimization

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Model Optimization, Feature Engineering, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Model Evaluation, Machine Learning Methods, Statistical Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Predictive Modeling, Model Training, Data Preprocessing, Classification Algorithms, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Dimensionality Reduction, Data Transformation, Fine-tuning

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Train, Tune, & Ship: End-to-End Machine Learning Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Training, Fine-tuning, Model Evaluation, Model Optimization, Machine Learning Methods, Predictive Modeling, Tensorflow, Statistical Machine Learning, Machine Learning Software, MLOps (Machine Learning Operations), Computer Vision, Performance Testing, Transfer Learning, Feature Engineering, Scikit Learn (Machine Learning Library), Verification And Validation, Network Architecture, Deep Learning, Benchmarking, PyTorch (Machine Learning Library)

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • E

    Edureka

    Applied Machine Learning Without Coding

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Classification Algorithms, Regression Analysis, Data Science, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Machine Learning Methods, Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Data Analysis, Applied Machine Learning, Machine Learning Software, Feature Engineering, Random Forest Algorithm, Supervised Learning, Logistic Regression, Data Processing, Model Optimization, Data Manipulation, Data Visualization

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Alberta

    Reinforcement Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Entscheidungsintelligenz, Tiefes Lernen, Künstliche Intelligenz, Reinforcement Learning, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Agentische Systeme, Architektur der Lösung, Modellevaluation, Angewandtes maschinelles Lernen, Stichproben (Statistik), Simulationen, Feature Technik, Technische Merkmale, Algorithmen, Überwachtes Lernen, Entwicklung von Systemen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Markov-Modell, Algorithmen für maschinelles Lernen

    ★ 4.7 (3588) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    Vector Databases for Machine Learning: A Comprehensive Guide

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Vector Databases, Retrieval-Augmented Generation, Embeddings, Performance Tuning, Applied Machine Learning, LangChain, Document Management, Docker (Software), Agentic systems, Generative AI, Generative Model Architectures, Model Deployment, LLM Application, Technical Communication, Multimodal Prompts, Search Engine Optimization, Metadata Management, Data Pipelines, Machine Learning, Data Migration

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • P

    Packt

    Julia Programming for Data Science and Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Plot (Graphics), Scientific Visualization, Statistical Visualization, Mathematical Software, Data Manipulation, Jupyter, Python Programming, Numerical Analysis, Data Wrangling, Data Science, Other Programming Languages, Java, R Programming, Interoperability, Java Programming, Programming Principles, Computer Programming, Development Environment, C (Programming Language), Machine Learning

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • B

    Board Infinity

    Applied Machine Learning Systems with FastAPI for Developers

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Model Deployment, Data Preprocessing, Machine Learning Methods, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning Software, Supervised Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Machine Learning, Test Script Development, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Containerization, Data Processing, Data Wrangling, Software Development, Python Programming, Application Programming Interface (API)

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • L

    LearnQuest

    No-Code Machine Learning and Data Science for Everyone

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, Exploratory Data Analysis, Data Storytelling, Data Presentation, Data Analysis, Model Evaluation, Interactive Data Visualization, No-Code Development, Market Data, Business Analytics, Data Science, Model Training, Model Deployment, Model Optimization, Applied Machine Learning, Data Ethics, Dashboard Creation, Machine Learning, Predictive Modeling, Data Visualization

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • P

    Packt

    Azure ML Bootcamp: Machine Learning on the Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Preprocessing, Model Deployment, Model Evaluation, Model Optimization, Generative Model Architectures, Feature Engineering, Model Training, Machine Learning Methods, Microsoft Azure, Applied Machine Learning, Machine Learning, Azure DevOps Pipelines, Data Processing, Large Language Modeling, Cloud Deployment, Machine Learning Software, Data Cleansing, Supervised Learning, Machine Learning Algorithms, AI Workflows

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • G

    Google Cloud

    Maschinelles Lernen im Unternehmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Datenverwaltung, Daten-Pipelines, Software für maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Datenmanagement, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Daten-Governance, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Cloud Computing, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenspeicher, Tensorflow, AI-Arbeitsabläufe, Google Cloud-Plattform, Arbeitsablauf-Management, Vorverarbeitung von Daten, Modell-Einsatz

    ★ 4.6 (1494) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Maschinelle Lernsysteme für die Produktion: Google Cloud
  • Machine Learning Made Easy for Software Engineers: Coursera
  • Applied Machine Learning and Model Optimization: Packt
  • Train, Tune, & Ship: End-to-End Machine Learning Engineering: Coursera
  • Applied Machine Learning Without Coding: Edureka
  • Reinforcement Learning: University of Alberta
  • Vector Databases for Machine Learning: A Comprehensive Guide: Coursera
  • Julia Programming for Data Science and Machine Learning: Packt
  • Applied Machine Learning Systems with FastAPI for Developers: Board Infinity
  • No-Code Machine Learning and Data Science for Everyone: LearnQuest

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