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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


  • M

    MathWorks

    Maschinelles Lernen für Computer Vision

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Computer Vision, Überwachtes Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, Matlab, Modellevaluation

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

  • M

    Microsoft

    Modelle für maschinelles Lernen in Microsoft Azure erstellen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Microsoft Azure, Datenwissenschaft, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Faltungsneuronale Netze, Unüberwachtes Lernen, Lernen übertragen, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Regressionsanalyse, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Datenanalyse, Datenvisualisierung, Bildanalyse, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Tiefes Lernen, Explorative Datenanalyse, Databricks, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Klassifizierungsalgorithmen

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

  • N

    New York University

    Maschinelles Lernen und Reinforcement Learning im Finanzwesen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Finanzmarkt, Dimensionalitätsreduktion, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Algorithmen für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Reinforcement Learning, Entscheidungsbaum-Lernen, Bewertung des Modells, Finanzieller Handel, Tensorflow, Statistische Modellierung, Statistisches maschinelles Lernen, Derivate, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze

    ★ 3.7 (820) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Praktisches maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Prädiktive Analytik, Vorverarbeitung von Daten, R Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Regressionsanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Software für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Klassifizierungsalgorithmen, Random Forest Algorithmus, Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Technische Merkmale

    ★ 4.5 (3267) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • W

    Wesleyan University

    Maschinelles Lernen für die Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Prädiktive Analytik, Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Python-Programmierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Entscheidungsbaum-Lernen, Datenanalyse, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Random Forest Algorithmus, Explorative Datenanalyse, Statistisches maschinelles Lernen, Feature Technik, Modellevaluation, Technische Merkmale, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)

    ★ 4.2 (328) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Maschinelles Lernen mit Apache Spark

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Auszug, Datenumwandlung, Unüberwachtes Lernen, Datenverarbeitung, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Apache Hadoop, Generative KI, Apache Spark, Klassifizierungsalgorithmen, Modell-Einsatz, Modellevaluation, Daten-Pipelines

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

  • M

    Microsoft

    Microsoft Azure Machine Learning für Datenwissenschaftler

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

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

  • D

    DeepLearning.AI

    Fortgeschrittene Lernalgorithmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Logistische Regression, Transfer Learning, Lernen übertragen, Regressionsanalyse, Random Forest Algorithmus, Algorithmen für maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Entscheidungsbaum-Lernen, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Tensorflow, Tiefes Lernen, Daten-Ethik, Klassifizierungsalgorithmen, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze

    ★ 4.9 (8689) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    Daten für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Computer Programmierung, Datenqualität, Vorverarbeitung von Daten, Datenumwandlung, Verifizierung und Validierung, Verantwortungsvolle AI, Datenvalidierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Validierung von Daten, Algorithmen, Qualität der Daten, Bereinigung von Daten, Bewertung des Modells, Lineare Algebra, Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Statistische Analyse, Modellevaluation, Technische Merkmale, Computerprogrammierung

    ★ 4.4 (98) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Scikit-Learn For Machine Learning Classification Problems

    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

  • A

    Amazon Web Services

    Planning a Machine Learning Project

    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

  • G

    Google Cloud

    Intelligente Analysen, maschinelles Lernen und KI in der Google Cloud

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

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

1…567…766

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Maschinelles Lernen für Computer Vision: MathWorks
  • Modelle für maschinelles Lernen in Microsoft Azure erstellen: Microsoft
  • Maschinelles Lernen und Reinforcement Learning im Finanzwesen: New York University
  • Praktisches maschinelles Lernen: Johns Hopkins University
  • Maschinelles Lernen für die Datenanalyse: Wesleyan University
  • Maschinelles Lernen mit Apache Spark: IBM
  • Microsoft Azure Machine Learning für Datenwissenschaftler: Microsoft
  • Fortgeschrittene Lernalgorithmen: DeepLearning.AI
  • Daten für maschinelles Lernen: Alberta Machine Intelligence Institute
  • Scikit-Learn For Machine Learning Classification Problems: Coursera

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