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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


  • U

    University of Michigan

    Angewandte Datenwissenschaft mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Analyse sozialer Netzwerke, Datenmanipulation, Datenvorverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenvisualisierung, Text Mining, Bewertung des Modells, Plot (Grafiken), NumPy, Angewandtes maschinelles Lernen, Interaktive Datenvisualisierung, Modellevaluation, Matplotlib, Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), Feature Technik, Software zur Datenvisualisierung, Überwachtes Lernen, Infografiken, Vorverarbeitung von Daten, Netzwerk-Modell, Technische Merkmale, Netzwerkanalyse

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    34.331 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Verifizierung und Validierung, Tensorflow, Leistungsoptimierung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Fehlersuche

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    63.526 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
    I

    IBM

    KI-Grundlagen für jedermann

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Generative KI, Prompt-Muster, Software für maschinelles Lernen, Analyse des Geschäftsablaufs, Künstliche Intelligenz, Schnelles Engineering, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Verantwortungsvolle AI, AI-Arbeitsabläufe, KI-Kenntnisse, Arbeitsablauf-Management, No-Code-Entwicklung, LLM-Bewerbung, IBM Wolke, Generative Modellarchitekturen, Datenwissenschaft, ChatGPT, Selbstbedienungstechnologien

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    35.846 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    Scikit-Learn to Solve Regression Machine Learning Problems

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Scikit Learn (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Regression Analysis, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Predictive Analytics, Python Programming, Classification Algorithms, Model Training, Machine Learning, Data Analysis

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    11 Bewertungen

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Berufliche Qualifikationen
    Berufliche Qualifikationen
    I

    IBM

    IBM Data Analyst

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Microsoft Excel, Datenwrangling, Dashboard, Professionelle Netzwerkarbeit, Explorative Datenanalyse, Präsentation der Daten, IBM Kognos-Analytik, Web-Scraping, Datenvisualisierung, Datenanalyse, IBM Cognos-Analytik, Erstellung des Dashboards, Daten-Storytelling, SQL, Plot (Grafiken), Excel-Formeln, Interaktive Datenvisualisierung, Python-Programmierung, Software zur Datenvisualisierung, Plotly

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    98.821 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Einführung in die Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Business-Analytik, Datenkompetenz, Bereinigung von Daten, Datenverarbeitung, Data Mining, Datenbank-Management, Unternehmensanalyse, Datenmanipulation, Datenbank Management, Datenvorverarbeitung, Software zur Datenanalyse, SQL, Python-Programmierung, Jupyter, Relationale Datenbanken, Gespeicherte Prozedur, R (Software), Große Daten, Vorverarbeitung von Daten, Datenwissenschaft, Modell-Einsatz, Business Analyse

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    102.033 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Faltungsneuronale Netzwerke

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Transfer Learning, Tiefes Lernen, Einbettungen, Computer Vision, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Lernen übertragen, Bildanalyse, Feinabstimmung, Tensorflow, Faltungsneuronale Netze, Vorverarbeitung von Daten, Netzarchitektur

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    42.588 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
    G

    Google Cloud

    Einführung in die generative KI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Tiefes Lernen, Künstliche Intelligenz, Methoden des maschinellen Lernens, KI-Kenntnisse, Modellierung großer Sprachen, Google Cloud-Plattform, Google Gemini

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    12.034 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Model Optimization, Tensorflow, Model Deployment, Model Training, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Exploratory Data Analysis, Business Metrics, Data Pipelines, Data Preprocessing, Data Quality, Model Evaluation, Data Cleansing, Machine Learning Methods, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning, Data Processing, Applied Machine Learning, Performance Tuning

    4,2
    Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
    ·
    31 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Introduction to Machine Learning: Unsupervised Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Methods, Feature Engineering, Model Evaluation, Linear Algebra

    5
    Bewertung, 5 von 5 Sternen
    ·
    8 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene Methoden für Anwendungen des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Regressionsanalyse, Dimensionalitätsreduktion, Entscheidungsbaum-Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Reinforcement Learning, Data Mining, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Random Forest Algorithmus, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Logistische Regression, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • E

    EDUCBA

    Machine Learning with R: Build, Analyze & Predict

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Statistical Analysis, Probability & Statistics, Probability Distribution, R Programming, Machine Learning Methods, Statistical Methods, R (Software), Applied Machine Learning, Statistical Machine Learning, Statistics, Statistical Modeling, Machine Learning, Statistical Inference, Classification Algorithms, Statistical Programming, Correlation Analysis, Data Manipulation, Supervised Learning

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    16 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

1…202122…763

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Angewandte Datenwissenschaft mit Python: University of Michigan
  • Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung: DeepLearning.AI
  • KI-Grundlagen für jedermann: IBM
  • Scikit-Learn to Solve Regression Machine Learning Problems: Coursera
  • IBM Data Analyst: IBM
  • Einführung in die Datenwissenschaft: IBM
  • Faltungsneuronale Netzwerke: DeepLearning.AI
  • Einführung in die generative KI: Google Cloud
  • Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français: Google Cloud
  • Introduction to Machine Learning: Unsupervised Learning: University of Colorado Boulder

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  • IBM Data Science-Zertifikat
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