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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


  • J

    Johns Hopkins University

    Praktisches maschinelles Lernen

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

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    3267 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Maschinelles Lernen Capstone

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Statistische Analyse, Prädiktive Modellierung, Unüberwachtes Lernen, Python-Programmierung, Überwachtes Lernen, Technische Kommunikation, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Deep Learning, Explorative Datenanalyse, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Data-Mining, Regressionsanalyse

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

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • M

    Microsoft

    Modelle für maschinelles Lernen in Microsoft Azure erstellen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Microsoft Azure, Klassifizierungsalgorithmen, Deep Learning, Datenwissenschaft, Transfer Learning, Faltungsneuronale Netze, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Regressionsanalyse, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Explorative Datenanalyse, Bildanalyse

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Kalkül für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Visualisierung (Computergrafik), Python-Programmierung, Numerische Analyse, Deep Learning, Künstliche neuronale Netze, Derivate, Infinitesimalrechnung, Angewandte Mathematik, Mathematische Modellierung

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • S

    Stanford University

    Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle KI, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche neuronale Netze, Deep Learning, Ethik im Gesundheitswesen, Faltungsneuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenethik, Modellevaluation, Datenvorverarbeitung, Gesundheitspolitik, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Reinforcement Learning, Algorithmen für maschinelles Lernen

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Maschinelles Lernen mit Apache Spark

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

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Washington

    Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudien-Ansatz

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Computervision, Python-Programmierung, Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Klassifizierungsalgorithmen, Text Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Regressionsanalyse, Modellevaluation, Bildanalyse, Anwendungsentwicklung, Datenvorverarbeitung

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

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of California San Diego

    Maschinelles Lernen mit Big Data

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

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2502 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    Einführung in angewandtes maschinelles Lernen

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

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • N

    New York University

    Maschinelles Lernen und Reinforcement Learning im Finanzwesen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Dimensionalitätsreduktion, Deep Learning, Modellevaluation, Derivate, Marktliquidität, Angewandtes maschinelles Lernen, Markov-Modell, Finanzmarkt, Regressionsanalyse, Reinforcement Learning, Statistische Methoden, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Finanzhandel

    3,7
    Bewertung, 3,7 von 5 Sternen
    ·
    820 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Strukturierung von Machine Learning-Projekten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Fehlersuche, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Deep Learning, Modellevaluation, Transfer Learning, Leistungsoptimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, KI-Produktstrategie, MLOps (Maschinelles Lernen Operations)

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • F

    Fractal Analytics

    Grundlagen des maschinellen Lernens

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

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

1…567…611

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Praktisches maschinelles Lernen: Johns Hopkins University
  • Maschinelles Lernen Capstone: IBM
  • Modelle für maschinelles Lernen in Microsoft Azure erstellen: Microsoft
  • Kalkül für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
  • Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen: Stanford University
  • Maschinelles Lernen mit Apache Spark: IBM
  • Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudien-Ansatz: University of Washington
  • Maschinelles Lernen mit Big Data: University of California San Diego
  • Einführung in angewandtes maschinelles Lernen: Alberta Machine Intelligence Institute
  • Maschinelles Lernen und Reinforcement Learning im Finanzwesen: New York University

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