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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


  • S

    Stanford University

    Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Medizinische Wissenschaft und Forschung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Gesundheitspolitik, Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Ethik im Gesundheitswesen, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Generative Modellarchitekturen, Gesundheitsinformatik, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Statistisches maschinelles Lernen, Daten-Ethik, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Reinforcement Learning

    ★ 4.8 (630) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • N

    National Taiwan University

    機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Model Training, Machine Learning, Machine Learning Methods, Statistical Machine Learning, Model Evaluation, Machine Learning Algorithms, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Theoretical Computer Science, Classification Algorithms, Mathematical Modeling, Statistical Methods, Mathematical Theory & Analysis, Probability, Probability & Statistics, Algorithms

    ★ 4.9 (937) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • M

    Microsoft

    Microsoft Azure Machine Learning für Datenwissenschaftler

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

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

  • I

    IBM

    Skalierbares maschinelles Lernen auf Big Data mit Apache Spark

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Große Daten, Deskriptive Statistik, Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Bewertung des Modells, Technologien zur Datenspeicherung, Apache Spark, Datenspeicherung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten, PySpark, Datenverarbeitung, Daten-Pipelines, Statistisches maschinelles Lernen

    ★ 3.8 (1252) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Colorado System

    Maschinelles Lernen für Marketingexperten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Erweiterte Analytik, Strategisches Marketing, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Marketing-Strategien, Datengestützte Entscheidungsfindung, Prädiktive Analytik, Verbesserung der Kundenerfahrung, Unüberwachtes Lernen, Marketing-Analytik, Datengesteuertes Marketing, Statistisches maschinelles Lernen, AI-Personalisierung, Kundenanalyse, Prädiktive Modellierung, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Personalisierter Service, Business Marketing

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • J

    Johns Hopkins University

    Angewandtes maschinelles Lernen: Techniken und Anwendungen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Modell-Optimierung, Überwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Integration von Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Bereinigung von Daten, Technische Merkmale, Computer Vision, Software für maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Methoden des maschinellen Lernens, Klassifizierungsalgorithmen, Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Datenverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten

    ★ 3.7 (12) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    CertNexus

    Lösen Sie Geschäftsprobleme mit KI und maschinellem Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Compliance-Schulung, Künstliche Intelligenz, KI-Kenntnisse, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Bewertung des Modells, Software für maschinelles Lernen, Datengestützte Entscheidungsfindung, Projektdurchführung, Verantwortungsvolle AI, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, KI-Produktstrategie, Schulung zur Einhaltung der Vorschriften, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Geschäftsethik, Einhaltung von Vorschriften, Wirtschaftsethik, Daten-Ethik, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Business-Lösungen, Compliance Management

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

  • N

    New York University

    Geführte Tour durch maschinelles Lernen im Finanzwesen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Bewertung des Modells, Regressionsanalyse, Künstliche neuronale Netze, Überwachtes Lernen, Statistische Methoden, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Jupyter, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Statistische Modellierung, Logistische Regression, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Statistisches maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Reinforcement Learning, Tensorflow

    ★ 3.8 (681) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • E

    EDUCBA

    AI & Machine Learning: Apply, Build & Solve

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Agentic systems, Machine Learning Algorithms, Bayesian Network, Applied Machine Learning, Computational Logic, Machine Learning, Unsupervised Learning, Agentic Workflows, Bayesian Statistics, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Decision Intelligence, Markov Model, Algorithms, Programming Principles, Probability & Statistics

    ★ 5 (10) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • S

    Sungkyunkwan University

    Machine Learning Algorithms

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Algorithms, Decision Tree Learning, Classification Algorithms, Statistical Machine Learning, Unsupervised Learning, Machine Learning, Supervised Learning, Python Programming, Algorithms, Applied Machine Learning, Linear Algebra, Bayesian Statistics, Probability & Statistics

    ★ 3.7 (9) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Washington

    Maschinelles Lernen: Klassifizierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Text Mining, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Methoden des maschinellen Lernens, Logistische Regression, Algorithmen, Modell Ausbildung, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Entscheidungsbaum-Lernen, Das Risiko, Skalierbarkeit, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung

    ★ 4.7 (3739) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • N

    National Taiwan University

    機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Classification Algorithms, Machine Learning Methods, Model Training, Algorithms, Supervised Learning, Logistic Regression, Machine Learning, Statistical Machine Learning, Applied Machine Learning, Data Validation, Regression Analysis, Feature Engineering, Statistical Methods, Model Optimization, Verification And Validation, Linear Algebra, Data Transformation

    ★ 4.9 (331) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

1…8910…759

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen: Stanford University
  • 機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations: National Taiwan University
  • Microsoft Azure Machine Learning für Datenwissenschaftler: Microsoft
  • Skalierbares maschinelles Lernen auf Big Data mit Apache Spark: IBM
  • Maschinelles Lernen für Marketingexperten: University of Colorado System
  • Angewandtes maschinelles Lernen: Techniken und Anwendungen: Johns Hopkins University
  • Lösen Sie Geschäftsprobleme mit KI und maschinellem Lernen: CertNexus
  • Geführte Tour durch maschinelles Lernen im Finanzwesen: New York University
  • AI & Machine Learning: Apply, Build & Solve: EDUCBA
  • Machine Learning Algorithms: Sungkyunkwan University

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