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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Washington

      Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudien-Ansatz

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Text Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning, Prädiktive Modellierung, Künstliche Intelligenz, Data-Mining, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Python-Programmierung, Computervision, Feature Technik, Bildanalyse

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

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Grundlagen des maschinellen Lernens für Produktmanager

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

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      W

      Wesleyan University

      Maschinelles Lernen für die Datenanalyse

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

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

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Maschinelles Lernen Capstone

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

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      L

      LearnKartS

      Introduction to AI and Machine Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: AWS SageMaker, Computer Vision, Applied Machine Learning, Natural Language Processing, Machine Learning, Data Wrangling, Reinforcement Learning, Artificial Intelligence

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      Skalierbares maschinelles Lernen auf Big Data mit Apache Spark

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Big Data, Datenverarbeitung, Technologien zur Datenspeicherung, Apache Spark, Angewandtes maschinelles Lernen, Statistisches maschinelles Lernen, PySpark, Statistische Analyse, Daten-Pipelines

      3,8
      Bewertung, 3,8 von 5 Sternen
      ·
      1251 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California San Diego

      Maschinelles Lernen mit Big Data

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Explorative Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Daten bereinigen, Datenumwandlung, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Big Data, Angewandtes maschinelles Lernen, Apache Spark, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Datenanalyse, Data-Mining, Überwachtes Lernen, Statistische Analyse

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2498 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Vorschau
      Vorschau
      N

      Northeastern University

      Machine Learning with Small Data Part 1

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Small Data, Deep Learning, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Unsupervised Learning, Tensorflow, Machine Learning, Generative AI, Data Synthesis, Supervised Learning, Artificial Intelligence, Computer Vision

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Vorschau
      Vorschau
      T

      The University of Chicago

      Maschinelles Lernen: Konzepte und Anwendungen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Tensorflow, Unüberwachtes Lernen, Random Forest Algorithmus, Dimensionalitätsreduktion, Deep Learning, Statistische Methoden, Algorithmen für maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Pandas (Python-Paket), Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Feature Technik, Künstliche neuronale Netze

      3,8
      Bewertung, 3,8 von 5 Sternen
      ·
      24 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Modelle für maschinelles Lernen in Microsoft Azure erstellen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Tensorflow, Explorative Datenanalyse, Unüberwachtes Lernen, Pandas (Python-Paket), PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Prädiktive Modellierung, Deep Learning, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Datenverarbeitung, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze, Bildanalyse, Microsoft Azure, Jupyter

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      F

      Fractal Analytics

      Grundlagen des maschinellen Lernens

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Anomalie-Erkennung, Explorative Datenanalyse, Unüberwachtes Lernen, Daten bereinigen, Datenmanipulation, Bereitstellung von Anwendungen, Prädiktive Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistische Modellierung, Datenverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Feature Technik, Lernen mit Entscheidungsbäumen

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      A

      Amazon Web Services

      Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Machine Learning, Machine Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Technology Roadmaps, Data-Driven Decision-Making, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Business Analytics, Business Solutions, Organizational Strategy, AI Product Strategy, Organizational Change, Feasibility Studies, System Requirements, Solution Design

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1…567…477

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudien-Ansatz: University of Washington
    • Grundlagen des maschinellen Lernens für Produktmanager: Duke University
    • Maschinelles Lernen für die Datenanalyse: Wesleyan University
    • Maschinelles Lernen Capstone: IBM
    • Introduction to AI and Machine Learning: LearnKartS
    • Skalierbares maschinelles Lernen auf Big Data mit Apache Spark: IBM
    • Maschinelles Lernen mit Big Data: University of California San Diego
    • Machine Learning with Small Data Part 1: Northeastern University
    • Maschinelles Lernen: Konzepte und Anwendungen: The University of Chicago
    • Modelle für maschinelles Lernen in Microsoft Azure erstellen: Microsoft

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