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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


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Maschinelles Lernen Capstone

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Technische Kommunikation, Regressionsanalyse, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Python-Programmierung, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Explorative Datenanalyse, Daten Präsentation, Überwachtes Lernen

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

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Maschinelles Lernen mit Apache Spark

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Pipelines, Generative KI, Modellevaluation, Regressionsanalyse, PySpark, Maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Apache Spark, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Apache Hadoop, Datenvorverarbeitung, Auszug, Überwachtes Lernen

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    W

    Wesleyan University

    Maschinelles Lernen für die Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Modellevaluation, Regressionsanalyse, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Random Forest Algorithmus, Unüberwachtes Lernen, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Feature Technik, Prädiktive Analytik, Angewandtes maschinelles Lernen, Data-Mining, Statistische Analyse

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

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    T

    The University of Chicago

    Maschinelles Lernen: Konzepte und Anwendungen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Dimensionalitätsreduktion, Maschinelles Lernen, Random Forest Algorithmus, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Unüberwachtes Lernen, Pandas (Python-Paket), Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Statistische Methoden, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Deep Learning, Überwachtes Lernen

    3,9
    Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
    ·
    25 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    A

    Arizona State University

    Einführung in maschinelles Lernen mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Regressionsanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze, Unüberwachtes Lernen, Computer Programmierung, Prädiktive Modellierung, Computervision, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Deep Learning, Datenverarbeitung, Bildanalyse

    3,6
    Bewertung, 3,6 von 5 Sternen
    ·
    24 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    F

    Fractal Analytics

    Grundlagen des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Anomalie-Erkennung, Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Logistische Regression, Unüberwachtes Lernen, Modell-Bereitstellung, Prädiktive Modellierung, Datenvorverarbeitung, Klassifizierungsalgorithmen, Überwachtes Lernen, Feature Technik

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Politecnico di Milano

    Maschinelles Lernen: ein Überblick

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Modellevaluation, Maschinelles Lernen, Methoden des Maschinellen Lernens, Dimensionalitätsreduktion, Reinforcement Learning, Unüberwachtes Lernen, Algorithmen, Klassifizierungsalgorithmen, Überwachtes Lernen

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    Einführung in angewandtes maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Geschäftliche Anforderungen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Datenethik, Künstliche Intelligenz, Produktlebenszyklus-Management, Unüberwachtes Lernen, Datenvorverarbeitung, Erhebung von Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Fallstudien, Unternehmensanalyse, Datenqualität, Überwachtes Lernen

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Praktisches maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Datenwrangling, Statistisches maschinelles Lernen, Modellevaluation, Random Forest Algorithmus, Prädiktive Modellierung, Datenvorverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Explorative Datenanalyse, Prädiktive Analytik, R-Programmierung, Klassifizierungsalgorithmen, Feature Technik

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    3265 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California San Diego

    Maschinelles Lernen mit Big Data

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Prädiktive Modellierung, Apache Spark, Explorative Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Statistische Analyse, Big Data, Data-Mining, Klassifizierungsalgorithmen, Überwachtes Lernen

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2499 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Grundlagen des maschinellen Lernens für Produktmanager

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Modellevaluation, Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Logistische Regression, Computervision, Random Forest Algorithmus, Unüberwachtes Lernen, Datenverarbeitung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Prädiktive Analytik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Algorithmen, Deep Learning, Überwachtes Lernen

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Glasgow

    Machine Learning and its Applications

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Preprocessing, Model Evaluation, Classification Algorithms, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

    5
    Bewertung, 5 von 5 Sternen
    ·
    47 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

1…678…548

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Maschinelles Lernen Capstone: IBM
  • Maschinelles Lernen mit Apache Spark: IBM
  • Maschinelles Lernen für die Datenanalyse: Wesleyan University
  • Maschinelles Lernen: Konzepte und Anwendungen: The University of Chicago
  • Einführung in maschinelles Lernen mit Python: Arizona State University
  • Grundlagen des maschinellen Lernens: Fractal Analytics
  • Maschinelles Lernen: ein Überblick: Politecnico di Milano
  • Einführung in angewandtes maschinelles Lernen: Alberta Machine Intelligence Institute
  • Praktisches maschinelles Lernen: Johns Hopkins University
  • Maschinelles Lernen mit Big Data: University of California San Diego

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