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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Washington

      Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudien-Ansatz

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

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

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      W

      Wesleyan University

      Maschinelles Lernen für die Datenanalyse

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

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

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Grundlagen des maschinellen Lernens für Produktmanager

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

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Maschinelles Lernen Capstone

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Tensorflow, Python-Programmierung, Explorative Datenanalyse, Daten Präsentation, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Regressionsanalyse, Unüberwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Datenanalyse, Überwachtes Lernen, 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: Daten-Pipelines, Maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Technologien zur Datenspeicherung, Algorithmen für maschinelles Lernen, PySpark, Apache Spark, Angewandtes maschinelles Lernen, Big Data, Statistisches maschinelles Lernen, Statistische Analyse

      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: Datenumwandlung, Daten bereinigen, Maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Prädiktive Modellierung, Explorative Datenanalyse, Überwachtes Lernen, Big Data, Datenanalyse, Apache Spark, Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Data-Mining, Unüberwachtes 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: Deep Learning, Maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Pandas (Python-Paket), Tensorflow, Random Forest Algorithmus, Dimensionalitätsreduktion, Algorithmen für maschinelles Lernen, Feature Technik, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Unüberwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Überwachtes Lernen, Statistische Methoden, 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: Deep Learning, Maschinelles Lernen, Tensorflow, Prädiktive Modellierung, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Explorative Datenanalyse, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Regressionsanalyse, Microsoft Azure, Unüberwachtes Lernen, Jupyter, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Datenanalyse, Datenvisualisierung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Datenverarbeitung, Pandas (Python-Paket), Bildanalyse, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Künstliche neuronale Netze

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

      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…476

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudien-Ansatz: University of Washington
    • Maschinelles Lernen für die Datenanalyse: Wesleyan University
    • Grundlagen des maschinellen Lernens für Produktmanager: Duke 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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