Kurse zum Maschinellen Lernen
Erlernen Sie, wie man Computern das Lernen beibringt. Diese Kurse behandeln die grundlegenden Konzepte und Werkzeuge des maschinellen Lernens – von der Modellerstellung über die Bewertung von Vorhersagen bis hin zur Entwicklung intelligenter Anwendungen.
4.5
Bewertet basierend auf 4 Bewertungen.
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Erlernte Fähigkeiten:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgorithmen für Multi-Armed BanditsAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsAusreißererkennungAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian OptimizationBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Coefficient VisualizationCommittee-Based QueryingConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCross-validation techniquesDBSCAN: Umgang mit Ausreißern und unregelmäßigen FormenData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDaten-Normalisierung und DistanzmaßeDatenbereinigungDatenumwandlungDatenvorverarbeitungDeduplication AlgorithmsDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDimensionality reduction evaluation DimensionsreduktionDrift Detection FundamentalsEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEthical AI PrinciplesEvolutionäre OptimierungExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFairness in MLFeature EngineeringFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFunktionen & MengenFuzzy Matching in PythonGaussian Mixture Models: probabilistisches ClusteringGenetische AlgorithmenGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGradientenabstiegGraph Embedding IntuitionGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGrenzwerte & AbleitungenGrundlagen des Reinforcement LearningGrundlagen und Algorithmen des ClusteringsGrundlagen von GymnasiumHauptkomponentenanalyse (PCA)Helmert CodingHierarchisches Clustering und DendrogrammeHigh-Cardinality Feature EncodingHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparameter-OptimierungHyperparameter-TuningHypothesis TestingImputation fehlender WerteInformation-Theoretic LossesIntegraleIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionK-Means: Prinzipien und Cluster-OptimierungKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKolmogorov–Smirnov TestKovarianz und EigenzerlegungKünstliche ImmunsystemeL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLineare Regression mit PythonLineare TransformationenLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistische RegressionLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMaschinelles Lernen mit scikit-learnMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrixzerlegungMean-CenteringMerkmalsauswahlMerkmalskodierungMerkmalsskalierungMethoden der dynamischen ProgrammierungModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionModelltraining und -bewertungMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte-Carlo-TechnikenMultivariate AnalysisNeuroevolutionNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)One-Class SVM for Novelty DetectionOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPartikelschwarmoptimierungPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPipeline-ErstellungPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesProbabilistic Model CalibrationPython-KlassifikationsmodellePython-ProgrammierungRIPPER AlgorithmRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) ReihenanalyseReliability DiagramsRisk Minimization TheoryRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLSatz von BayesSchwarmintelligenzSimilarity Scoring for GraphsSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistische KennzahlenStochastic OptimizationTemporal ValidationTemporal-Difference-LernenTime Series AnalysisTime Series WindowingTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUmgang mit fehlenden und kategorialen DatenUncertainty-Based QueryingVector and Raster Data HandlingVektoren & MatrizenWahrscheinlichkeitsregelnWahrscheinlichkeitsverteilungenWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn Active Learning Implementationt-test and z-test Application
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4 Stunden
32 Kapitel
2 Stunden 19 Kapitel
3 Stunden 24 Kapitel
4 Stunden 34 Kapitel
6 Stunden 37 Kapitel
1 Stunde 10 Kapitel
1 Stunde 9 Kapitel
3 Stunden 31 Kapitel
1 Stunde 16 Kapitel
2 Stunden 12 Kapitel
1 Stunde 12 Kapitel
1 Stunde 14 Kapitel
Niveau
Lektionstyp
Technologien
kurs
Einführung in das Maschinelle Lernen mit Python
4 Stunden 32 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Maschinelles Lernen mit scikit-learn, Modelltraining und -bewertung, Hyperparameter-Optimierung
kurs
Lineare Regression mit Python
2 Stunden 19 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Lineare Regression mit Python, Modelltraining und -bewertung
kurs
Klassifikation mit Python
3 Stunden 24 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Python-Programmierung, Python-Klassifikationsmodelle, Logistische Regression, Datenvorverarbeitung, Modelltraining und -bewertung, Hyperparameter-Tuning
kurs
Clusteranalyse Mit Python
4 Stunden 34 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Grundlagen und Algorithmen des Clusterings, Umgang mit fehlenden und kategorialen Daten, Daten-Normalisierung und Distanzmaße, K-Means: Prinzipien und Cluster-Optimierung, Hierarchisches Clustering und Dendrogramme, DBSCAN: Umgang mit Ausreißern und unregelmäßigen Formen, Gaussian Mixture Models: probabilistisches Clustering
kurs
Einführung in Reinforcement Learning mit Python
6 Stunden 37 KapitelFortgeschritten
Erworbene Fähigkeiten: Grundlagen des Reinforcement Learning, Algorithmen für Multi-Armed Bandits, Methoden der dynamischen Programmierung, Monte-Carlo-Techniken, Temporal-Difference-Lernen, Grundlagen von Gymnasium
kurs
Active Learning with Python
1 Stunde 10 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Active Learning Fundamentals, Label Efficiency Techniques, Sampling Strategies in ML, Uncertainty-Based Querying, Committee-Based Querying, Density-Weighted Sampling, scikit-learn Active Learning Implementation, Learning Curve Analysis
kurs
Advanced Tree-Based Models with Python
1 Stunde 9 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: CatBoost Modeling, XGBoost Modeling, LightGBM Modeling, Model Regularization, Categorical Feature Handling, Model Interpretation, Model Blending, Deployment Best Practices
kurs
Applied Hypothesis Testing & A/B Testing
3 Stunden 31 KapitelAnfänger
Erworbene Fähigkeiten: Hypothesis Testing, t-test and z-test Application, Chi-Square Analysis, A/B Test Design, Experimental Data Preparation, Statistical Interpretation
kurs
Bio-inspirierte Algorithmen
1 Stunde 16 KapitelAnfänger
Erworbene Fähigkeiten: Evolutionäre Optimierung, Schwarmintelligenz, Genetische Algorithmen, Partikelschwarmoptimierung, Künstliche Immunsysteme, Neuroevolution
kurs
Data Cleaning Techniques in Python
2 Stunden 12 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Fuzzy Matching in Python, Deduplication Algorithms, Record Linkage Techniques, Advanced Text Cleaning
kurs
Datenvorverarbeitung und Feature Engineering
1 Stunde 12 KapitelAnfänger
Erworbene Fähigkeiten: Datenbereinigung, Imputation fehlender Werte, Ausreißererkennung, Merkmalskodierung, Merkmalsskalierung, Datenumwandlung, Feature Engineering, Merkmalsauswahl, Pipeline-Erstellung
kurs
Ensemble Learning Techniques with Python
1 Stunde 14 KapitelAnfänger
Erworbene Fähigkeiten: Ensemble Learning Fundamentals, Bagging and Random Forests, Boosting Algorithms, Advanced Ensemble Integration
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Kurse zum Maschinellen Lernen: Wichtige Infos und Fragen
Einführung in Kurse zum maschinellen Lernen
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der KI, das es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Kurse zum maschinellen Lernen vermitteln die grundlegenden Prinzipien des überwachten und unüberwachten Lernens, des Modelltrainings, der Datenverarbeitung und der Evaluierungsmethoden. Von linearer Regression und Klassifikation bis hin zu fortgeschrittenen Methoden wie dem bestärkenden Lernen führen diese Kurse die Lernenden durch den Aufbau von Modellen, die Muster in Daten erkennen und sich im Laufe der Zeit verbessern können. ML findet Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Empfehlungssystemen, Betrugserkennung und autonomen Systemen.
Vorteile unserer Kurse zum maschinellen Lernen
Unsere Kurse bieten praxisnahe Erfahrungen mit realen Datensätzen, fachkundige Anleitung und eine flexible Lernumgebung. Dieser umfassende Ansatz stellt sicher, dass die Teilnehmenden nicht nur theoretische Konzepte erlernen, sondern diese auch praktisch anwenden.
Karrierechancen nach Abschluss von Kursen zum maschinellen Lernen
Absolventen können verschiedene Positionen wie Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Analyst oder Research Scientist in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Automobilindustrie und Technologie anstreben.
Kursoptionen im Bereich Maschinelles Lernen
Wir bieten eine Vielzahl von Kursen an, von einsteigerfreundlichen wie "ML Introduction with scikit-learn" bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie "Classification with Python" und "Linear Regression with Python". Sie können auch den Lernpfad "Supervised Machine Learning" für eine strukturierte Weiterbildung wählen.
Informationen zum Zertifikat
Nach Abschluss eines unserer Kurse im Bereich Maschinelles Lernen erhalten die Teilnehmenden ein Abschlusszertifikat, das branchenweit anerkannt ist und Ihre Karriere fördern kann.
Was ist maschinelles Lernen und warum ist es wichtig?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das es Softwareanwendungen ermöglicht, Vorhersagen genauer zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Es ist entscheidend für die Entwicklung adaptiver Algorithmen, die Daten in Echtzeit verarbeiten und daraus lernen können.
Wo wird maschinelles Lernen in der Industrie eingesetzt?
Maschinelles Lernen wird in Branchen wie Finanzen für algorithmischen Handel, im Gesundheitswesen für prädiktive Diagnostik, in der Automobilindustrie für autonomes Fahren und im Konsumentenbereich für personalisierte Erlebnisse eingesetzt.
Welche Karrierechancen gibt es im Bereich Maschinelles Lernen?
Karrieren im Bereich Maschinelles Lernen umfassen Positionen wie Machine Learning Engineer, Data Analyst, NLP Scientist sowie Tätigkeiten in aufkommenden Technologien, die datenbasierte Entscheidungsfindung erfordern.
Wie wählt man den passenden Kurs im Bereich Maschinelles Lernen aus?
Berücksichtigen Sie Ihr aktuelles Kompetenzniveau und Ihre beruflichen Ziele. Anfänger sollten mit "ML Introduction with scikit-learn" beginnen, während Personen mit Vorkenntnissen spezialisierte Kurse wie "Classification with Python" und "Linear Regression with Python" wählen können.
Was kostet die Ausbildung im Bereich Maschinelles Lernen?
Die Kosten für die Ausbildung hängen von der Art und Dauer des Abonnements ab. Für genaue und detaillierte Preisinformationen sowie verfügbare Rabatte besuchen Sie bitte unsere Zahlungsseite.
Welcher Kurs im Bereich Maschinelles Lernen ist am besten für Einsteiger geeignet?
"ML Introduction with scikit-learn" eignet sich ideal für Einsteiger ohne Vorkenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen und vermittelt das grundlegende Wissen, das für den Einstieg in dieses Fachgebiet erforderlich ist.
Welche Schlüsselkompetenzen sind erforderlich, um im Bereich Maschinelles Lernen erfolgreich zu sein?
Zu den wichtigsten Kompetenzen zählen fundierte Statistikkenntnisse, Programmierkenntnisse (bevorzugt Python), Datenverständnis sowie die Fähigkeit, mathematische Modelle auf reale Probleme anzuwenden.
Wie unterscheidet sich Maschinelles Lernen hinsichtlich der Anwendungen von Künstlicher Intelligenz?
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, der sich auf Systeme konzentriert, die aus Daten lernen, während KI ein breiteres Spektrum an Technologien umfasst, die menschliche Intelligenz simulieren. Maschinelles Lernen ist spezifischer auf datengetriebene Algorithmen ausgerichtet.
Welchen Einfluss hat Maschinelles Lernen auf die Gesundheitsbranche?
Maschinelles Lernen verbessert die diagnostische Genauigkeit, optimiert Behandlungspläne und steigert die Patientenergebnisse durch prädiktive Analysen und Krankheitsidentifikation.
Welche vier Typen des maschinellen Lernens gibt es?
Die vier Haupttypen sind überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.
Ist Python ausreichend für maschinelles Lernen?
Python ist für den Einstieg in das maschinelle Lernen ausreichend, da es über umfangreiche Bibliotheken und Frameworks verfügt. Für den Fortschritt in diesem Bereich ist jedoch das Verständnis der zugrunde liegenden Algorithmen und Mathematik unerlässlich.
Ist maschinelles Lernen weiterhin gefragt?
Ja, maschinelles Lernen ist weiterhin sehr gefragt, da Unternehmen in verschiedenen Branchen datenbasierte Entscheidungen für strategische Planung und Innovation nutzen.
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Über 250 hochbewertete KurseAbschlusszertifikateKI-Assistent in allen Kursen40+ hands-on Real-world projectsPersonalisierte LernpfadeUnbegrenzte ArbeitsbereicheTop-Kurse in der Maschinelles Lernen Kategorie
1. | Einführung in das Maschinelle Lernen mit Python |  4 Stunden |  32 Kapitel |
2. | Lineare Regression mit Python | 2 Stunden | 19 Kapitel |
3. | Klassifikation mit Python | 3 Stunden | 24 Kapitel |
4. | Clusteranalyse Mit Python | 4 Stunden | 34 Kapitel |
5. | Einführung in Reinforcement Learning mit Python | 6 Stunden | 37 Kapitel |
1. Einführung in das Maschinelle Lernen mit Python
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Kapitel2. Lineare Regression mit Python
StundenKapitel3. Klassifikation mit Python
StundenKapitel4. Clusteranalyse Mit Python
StundenKapitel5. Einführung in Reinforcement Learning mit Python
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