Kurser i maskinlæring
Lær at undervise computere i at lære. Disse kurser dækker de grundlæggende begreber og værktøjer inden for maskinlæring — fra træning af modeller til evaluering af forudsigelser og udvikling af intelligente applikationer.
4.5
Bedømt efter 4 anmeldelser.
4 LærendeAllerede tilmeldt
Opnåede færdigheder:
DBSCAN: støjhåndtering og uregelmæssige formerData PreprocessingDatanormalisering og afstandsmålGaussiske Mixture Modeller: probabilistisk klyngeanalyseGrundlæggende GymnasiumGrundlæggende klyngeanalyse og algoritmerGrundlæggende reinforcement learningHierarkisk klyngeanalyse og dendrogrammerHyperparameter TuningHyperparameterjusteringHåndtering af manglende og kategoriske dataK-Means: principper og klyngeoptimeringLineær regression med PythonLogistic RegressionMaskinlæring med scikit-learnMetoder til dynamisk programmeringModel Training and EvaluationModeltræning og evalueringMonte Carlo-teknikkerMulti-armed bandit-algoritmerPython Classification ModelsPython ProgrammingTemporal-difference learning
Vis mereTag en kort quiz og kom tættere på dine mål!
80,000
Eleverne har allerede gennemført kurserne med succes og anvender deres færdigheder på arbejdspladsen
92%
Brugere finder vores kurser nyttige
Kurser
Kurser
Karriereveje
Fordele
Derfor Codefinity
Karrieremuligheder
Ofte stillede spørgsmål
Relaterede emner
Anmeldelser
Priser
Topkurser
Kurser
Kurser
Karriereveje
Fordele
Derfor Codefinity
Karrieremuligheder
Ofte stillede spørgsmål
Relaterede emner
Anmeldelser
Priser
Topkurser
Udforsk Maskinlæring kurser og projekter
4 timer
32 kapitler
2 timer 19 kapitler
3 timer 24 kapitler
4 timer 34 kapitler
6 timer 37 kapitler
Niveau
Lektionstype
Teknologier
kursus
ML Introduction with scikit-learn
4 timer 32 kapitlerMellemniveau
Opnåede færdigheder: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
kursus
Linear Regression with Python
2 timer 19 kapitlerMellemniveau
Opnåede færdigheder: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
kursus
Classification with Python
3 timer 24 kapitlerMellemniveau
Opnåede færdigheder: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
kursus
Cluster Analysis
4 timer 34 kapitlerMellemniveau
Opnåede færdigheder: Clustering fundamentals and algorithms , Handling missing and categorical data , Data normalization and distance metrics , K-Means: principles and cluster optimization , Hierarchical clustering and dendrograms , DBSCAN: noise handling and irregular shapes , Gaussian Mixture Models: probabilistic clustering
kursus
Introduction to Reinforcement Learning
6 timer 37 kapitlerAvanceret
Opnåede færdigheder: Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics
Vælg en karrierevejOmfattende programmer for at mestre en karrierevej
Kun for Ultimate
6 Kurser
186 Opgaver
Codefinity fordele
KI-assisteret læring
Omfavn fascinationen for teknologiske færdigheder! Vores KI-assistent giver feedback i realtid, personlige hints og fejlforklaringer, så du trygt kan lære.
Arbejdsområder
Med arbejdsområder kan du oprette og dele projekter direkte på vores platform. Vi har forberedt skabeloner til din bekvemmelighed
Læringsstier
Tag kontrol over din karriereudvikling og start din rejse mod at mestre den nyeste teknologi
Virkelige projekter
Virkelige projekter løfter din portefølje og viser praktiske færdigheder, der imponerer potentielle arbejdsgivere
Hvorfor Codefinity skiller sig ud
Videomateriale
Downloadbare materialer
Ansete certifikater
Interaktivt læringsmiljø
Fejlrettelse
AI-assistent
Adgang til alt indhold med ét abonnement
Codefinity
Videobaserede læringsplatforme
Codefinity
Videobaserede læringsplatforme
Videomateriale
Downloadbare materialer
Ansete certifikater
Interaktivt læringsmiljø
Fejlrettelse
AI-assistent
Adgang til alt indhold med ét abonnement
KarrieremulighederLær om de mest populære erhverv, gennemsnitslønninger og virksomheder, der aktivt søger specialister inden for dette felt.
Dataforsker
Maskinlæringsingeniør
NLP Ingeniør
Deep Learning Ingeniør
Maskinlæringsforsker
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Årlig løn
(Gennemsnit i USA)
Ansættende virksomheder
*Kilde: Glassdoor
Udvalgt af studerende fra de allerbedste skoler
Inkluderer 30 af de 30 allerbedste universiteter i USA.
Kurser i maskinlæring: Nøgleinfo og spørgsmål
Introduktion til maskinlæringskurser
Maskinlæring (ML) er et område inden for AI, der gør det muligt for maskiner at lære af data og lave forudsigelser uden eksplicit programmering. Maskinlæringskurser underviser i de grundlæggende principper for superviseret og ikke-superviseret læring, modeltræning, databehandling og evalueringsteknikker. Fra lineær regression og klassifikation til mere avancerede metoder som forstærkningslæring guider disse kurser deltagerne gennem opbygning af modeller, der kan genkende mønstre i data og forbedre sig over tid. ML anvendes i forskellige applikationer såsom anbefalingssystemer, bedrageridetektion og autonome systemer.
Fordele ved vores maskinlæringskurser
Vores kurser tilbyder praktisk, anvendelsesorienteret erfaring med virkelige datasæt, ekspertundervisning og et fleksibelt læringsmiljø. Denne solide tilgang sikrer, at de studerende ikke kun lærer teoretiske begreber, men også anvender dem i praksis.
Karrieremuligheder efter gennemførelse af maskinlæringskurser
Dimittender kan forfølge forskellige roller såsom Data Scientist, Maskinlæringsingeniør, AI-analytiker eller Forskningsforsker på tværs af brancher som finans, sundhedsvæsen, bilindustri og teknologi.
Maskinlæringskursusmuligheder
Vi tilbyder en række kurser, fra begynderkurser som ML Introduktion med scikit-learn til mere avancerede emner såsom Klassifikation med Python, Lineær Regression med Python. Du kan også følge det superviserede maskinlæringsspor for en struktureret læringsvej.
Certifikatinformation
Efter gennemførelse af et af vores maskinlæringskurser modtager de studerende et gennemførelsescertifikat, som er anerkendt i branchen og kan hjælpe med at fremme din karriere.
Hvad er maskinlæring, og hvorfor er det vigtigt?
Maskinlæring er en gren af AI, der gør det muligt for softwareapplikationer at blive mere præcise i forudsigelser uden at være eksplicit programmeret. Det er afgørende for at skabe adaptive algoritmer, der kan behandle og lære af data i realtid.
Hvor bruges maskinlæring i industrien?
Maskinlæring anvendes bredt i brancher som finans til algoritmisk handel, sundhedsvæsen til prædiktiv diagnostik, bilindustrien til selvkørende biler og i forbrugerrettede tjenester til personaliserede oplevelser.
Hvilke karrieremuligheder er der inden for maskinlæring?
Karrierer inden for maskinlæring omfatter roller som maskinlæringsingeniør, dataanalytiker, NLP-forsker samt roller inden for nye teknologier, der kræver datadrevne beslutninger.
Hvordan vælger man det rette maskinlæringskursus?
Overvej dit nuværende færdighedsniveau og dine karrieremål. Begyndere bør starte med "ML Introduktion med scikit-learn", mens dem med baggrund kan vælge mere specialiserede kurser som Klassifikation med Python og Lineær Regression med Python.
Hvad koster træning i maskinlæringskurser?
Prisen for uddannelsen afhænger af abonnementstype og varighed. For præcis og detaljeret prisinformation samt eventuelle rabatter, besøg venligst vores betalingsside.
Hvilket maskinlæringskursus er bedst egnet til begyndere?
"ML Introduktion med scikit-learn" er ideel for begyndere uden kendskab til maskinlæring og giver den grundlæggende viden, der er nødvendig for at komme videre inden for området.
Hvilke nøglekompetencer kræves for at få succes med maskinlæring?
Nøglekompetencer omfatter et solidt kendskab til statistik, programmering (Python foretrækkes), dataforståelse og evnen til at anvende matematiske modeller på virkelige problemer.
Hvordan adskiller maskinlæring sig fra kunstig intelligens med hensyn til anvendelser?
Maskinlæring er en underkategori af AI, der fokuserer på systemer, der lærer af data, mens AI omfatter et bredere spektrum af teknologier, der simulerer menneskelig intelligens. Maskinlæring er mere specifik for datadrevne algoritmer.
Hvilken indflydelse har maskinlæring på sundhedssektoren?
Maskinlæring forbedrer diagnostisk nøjagtighed, optimerer behandlingsplaner og forbedrer patientresultater gennem prædiktiv analyse og sygdomsidentifikation.
Hvilke 4 typer maskinlæring findes der?
De fire hovedtyper er superviseret læring, ikke-superviseret læring, semi-superviseret læring og forstærkningslæring.
Er Python nok til maskinlæring?
Python er tilstrækkelig til at starte med maskinlæring på grund af dets omfattende biblioteker og frameworks, men forståelse af underliggende algoritmer og matematik er afgørende for at komme videre inden for området.
Er maskinlæring stadig efterspurgt?
Ja, maskinlæring er fortsat meget efterspurgt, da virksomheder på tværs af sektorer er afhængige af datadrevne beslutninger til strategisk planlægning og innovation.
Hvad siger vores brugere
Deltag 1.5+ millioner avancerer i AI og datafærdigheder hos Codefinity
Klar til at starte?
ProBedste introduktionstilbud$12 /mdÅrlig fakturering
100+ topbedømte kurserAfslutningscertifikaterKI-assistent i alle kurser
20+ praktiske virkelige projekterPersonlige studievejeUbegrænsede arbejdsområderUltimateAlt du behøver for at booste din karriere$25 /mdÅrlig fakturering
100+ topbedømte kurserAfslutningscertifikaterKI-assistent i alle kurser20+ praktiske virkelige projekterPersonlige studievejeUbegrænsede arbejdsområderTopkurser i Maskinlæring kategori
1. | ML Introduktion med Scikit-learn |  4 timer |  32 kapitler |
2. | Lineær Regression med Python | 2 timer | 19 kapitler |
3. | Classification with Python | 3 timer | 24 kapitler |
4. | Klyngeanalyse | 4 timer | 34 kapitler |
5. | Introduktion til Reinforcement Learning | 6 timer | 37 kapitler |
1. ML Introduktion med Scikit-learn
Timer
Kapitler2. Lineær Regression med Python
TimerKapitler3. Classification with Python
TimerKapitler4. Klyngeanalyse
TimerKapitler5. Introduktion til Reinforcement Learning
TimerKapitlerRelaterede emner på bloggen
Artificial Intelligence
Exploring IT Professions
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
Artificial Intelligence
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
Machine Learning
by Kyryl SidakData Scientist, ML Engineer
