Cursussen Machine Learning
Leer hoe je computers kunt leren om te leren. Deze cursussen behandelen de kernconcepten en tools van machine learning — van het trainen van modellen tot het evalueren van voorspellingen en het bouwen van intelligente applicaties.
4.5
Beoordeeld op basis van 4 recensies.
38 LerendenReeds ingeschreven
Verworven vaardigheden:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAlgorithm Evaluation and ComparisonAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBasisprincipes van GymnasiumBayesian 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) Clusteringfundamenten en algoritmenCoefficient VisualizationCommittee-Based QueryingConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCovariantie en eigenwaarde-decompositieCross-validation techniquesDBSCAN: omgaan met ruis en onregelmatige vormenData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatareinigingDatatransformatieDeduplication AlgorithmsDeeltjeszwermoptimalisatieDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDetectie van uitschietersDimensionaliteitsreductieDimensionality reduction evaluation Drift Detection FundamentalsDynamische programmeermethodenEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEthical AI PrinciplesEvolutionaire optimalisatieExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFeature-encodingFeature-scalingFeatureselectieForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFuncties & VerzamelingenFuzzy Matching in PythonGaussian Mixture Models: probabilistische clusteringGegevensvoorbewerkingGenetische algoritmenGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGrondslagen van Reinforcement LearningHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHistogram BinningHiërarchische clustering en dendrogrammenHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparameterafstemmingHypothesis TestingImputatie van ontbrekende waardenInformation-Theoretic LossesIntegralenIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionK-Means: principes en clusteroptimalisatieKansregelsKansverdelingenKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKolmogorov–Smirnov TestKunstmatige immuunsystemenL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLimieten & AfgeleidenLineaire TransformatiesLineaire regressie met PythonLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistische regressieLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsMachine learning met scikit-learnManual Search MethodsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrixdecompositieMean-CenteringModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionModeltraining en evaluatieMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo-techniekenMulti-Armed Bandit-algoritmenMultivariate AnalysisNeuro-evolutieNode ClassificationNormalisatie van data en afstandsmetingenNormalization (L1, L2, Max)Omgaan met ontbrekende en categorische dataOne-Class SVM for Novelty DetectionOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPipelinebouwPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPrincipal component analysis (PCA)Probabilistic Model CalibrationPython-classificatiemodellenPython-programmerenRIPPER AlgorithmRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesReeksanalyseRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Reliability DiagramsRisk Minimization TheoryRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLSimilarity Scoring for GraphsSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistische MatenStelling van BayesStochastic OptimizationTemporal ValidationTemporal-Difference LearningTime Series AnalysisTime Series WindowingTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingVector and Raster Data HandlingVectoren & MatricesWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost ModelingZwermintelligentiescikit-learn Active Learning Implementationt-test and z-test Application
Toon meerMaak een korte quiz en kom dichter bij je doelen!
80,000
Studenten hebben de cursussen reeds succesvol afgerond en passen hun vaardigheden toe op de werkvloer
92%
Gebruikers vinden onze cursussen nuttig
Cursussen
Cursussen
Bladeren Machine Learning cursussen en projecten
4 uren
32 hoofdstukken
2 uren 19 hoofdstukken
3 uren 24 hoofdstukken
4 uren 34 hoofdstukken
6 uren 37 hoofdstukken
1 uur 10 hoofdstukken
1 uur 9 hoofdstukken
3 uren 31 hoofdstukken
1 uur 16 hoofdstukken
2 uren 12 hoofdstukken
1 uur 12 hoofdstukken
1 uur 14 hoofdstukken
Niveau
Lesvorm
Technologieën
cursus
Introductie tot Machine Learning met Python
4 uren 32 hoofdstukkenHalfgevorderd
Verworven vaardigheden: Machine learning met scikit-learn, Modeltraining en evaluatie, Hyperparameterafstemming
cursus
Lineaire Regressie met Python
2 uren 19 hoofdstukkenHalfgevorderd
Verworven vaardigheden: Lineaire regressie met Python, Modeltraining en evaluatie
cursus
Classificatie met Python
3 uren 24 hoofdstukkenHalfgevorderd
Verworven vaardigheden: Python-programmeren, Python-classificatiemodellen, Logistische regressie, Gegevensvoorbewerking, Modeltraining en evaluatie, Hyperparameterafstemming
cursus
Clusteranalyse met Python
4 uren 34 hoofdstukkenHalfgevorderd
Verworven vaardigheden: Clusteringfundamenten en algoritmen, Omgaan met ontbrekende en categorische data, Normalisatie van data en afstandsmetingen, K-Means: principes en clusteroptimalisatie, Hiërarchische clustering en dendrogrammen, DBSCAN: omgaan met ruis en onregelmatige vormen, Gaussian Mixture Models: probabilistische clustering
cursus
Introductie tot Reinforcement Learning met Python
6 uren 37 hoofdstukkenGevorderd
Verworven vaardigheden: Grondslagen van Reinforcement Learning, Multi-Armed Bandit-algoritmen, Dynamische programmeermethoden, Monte Carlo-technieken, Temporal-Difference Learning, Basisprincipes van Gymnasium
cursus
Active Learning with Python
1 uur 10 hoofdstukkenHalfgevorderd
Verworven vaardigheden: 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
cursus
Advanced Tree-Based Models with Python
1 uur 9 hoofdstukkenHalfgevorderd
Verworven vaardigheden: CatBoost Modeling, XGBoost Modeling, LightGBM Modeling, Model Regularization, Categorical Feature Handling, Model Interpretation, Model Blending, Deployment Best Practices
cursus
Applied Hypothesis Testing & A/B Testing
3 uren 31 hoofdstukkenBeginner
Verworven vaardigheden: Hypothesis Testing, t-test and z-test Application, Chi-Square Analysis, A/B Test Design, Experimental Data Preparation, Statistical Interpretation
cursus
Bio-geïnspireerde Algoritmen
1 uur 16 hoofdstukkenBeginner
Verworven vaardigheden: Evolutionaire optimalisatie, Zwermintelligentie, Genetische algoritmen, Deeltjeszwermoptimalisatie, Kunstmatige immuunsystemen, Neuro-evolutie
cursus
Data Cleaning Techniques in Python
2 uren 12 hoofdstukkenHalfgevorderd
Verworven vaardigheden: Fuzzy Matching in Python, Deduplication Algorithms, Record Linkage Techniques, Advanced Text Cleaning
cursus
Data Preprocessing en Feature Engineering
1 uur 12 hoofdstukkenBeginner
Verworven vaardigheden: Datareiniging, Imputatie van ontbrekende waarden, Detectie van uitschieters, Feature-encoding, Feature-scaling, Datatransformatie, Feature engineering, Featureselectie, Pipelinebouw
cursus
Ensemble Learning Techniques with Python
1 uur 14 hoofdstukkenBeginner
Verworven vaardigheden: Ensemble Learning Fundamentals, Bagging and Random Forests, Boosting Algorithms, Advanced Ensemble Integration
Kies een loopbaantrajectUitgebreide programma’s om een loopbaantraject te beheersen
Alleen voor Ultimate
7 Cursussen
182 Taken
Voordelen van Codefinity
KI-ondersteund leren
Omarm de fascinatie voor technologische vaardigheden! Onze KI-assistent biedt realtime feedback, persoonlijke tips en foutuitleg, zodat je met vertrouwen leert.
Werkruimten
Met Werkruimten kun je projecten direct op ons platform creëren en delen. We hebben sjablonen voor je klaargezet.
Leertrajecten
Neem de controle over je carrièreontwikkeling en begin aan je pad naar beheersing van de nieuwste technologieën
Projecten uit de praktijk
Projecten uit de praktijk tillen je portfolio naar een hoger niveau, met praktische vaardigheden om werkgevers te imponeren
Waarom Codefinity opvalt
Videocontent
Downloadbare materialen
Prestigieuze certificaten
Interactieve leeromgeving
Foutcorrectie
AI-assistent
Toegang tot alle content met één abonnement
Codefinity
Videogebaseerde leerplatforms
Codefinity
Videogebaseerde leerplatforms
Videocontent
Downloadbare materialen
Prestigieuze certificaten
Interactieve leeromgeving
Foutcorrectie
AI-assistent
Toegang tot alle content met één abonnement
CarrièremogelijkhedenOntdek de populairste beroepen, gemiddelde salarissen en bedrijven die actief op zoek zijn naar specialisten in dit vakgebied.
Datawetenschapper
Machine Learning Engineer
NLP Ingenieur
Deep Learning Engineer
Machine Learning Wetenschapper
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Jaarlijks salaris
(Gemiddeld in de VS)
Aanwervende bedrijven
*Bron: Glassdoor
Gekozen door studenten van de allerbest scholen
Inclusief 30 van de 30 allerbeste universiteiten van VS
Cursussen Machine Learning: Belangrijke info en vragen
Introductie tot Machine Learning-cursussen
Machine Learning (ML) is een onderdeel van AI dat machines in staat stelt te leren van data en voorspellingen te doen zonder expliciete programmering. Machine learning-cursussen behandelen de fundamentele principes van supervised en unsupervised learning, modeltraining, dataverwerking en evaluatietechnieken. Van lineaire regressie en classificatie tot geavanceerdere methoden zoals reinforcement learning, begeleiden deze cursussen de deelnemers bij het bouwen van modellen die patronen in data herkennen en zich in de loop van de tijd verbeteren. ML wordt toegepast in uiteenlopende toepassingen, zoals aanbevelingssystemen, fraudedetectie en autonome systemen.
Voordelen van onze Machine Learning-cursussen
Onze cursussen bieden praktische, hands-on ervaring met echte datasets, deskundige begeleiding en een flexibele leeromgeving. Deze robuuste aanpak zorgt ervoor dat studenten niet alleen theoretische concepten leren, maar deze ook praktisch toepassen.
Carrièremogelijkheden na afronding van Machine Learning-cursussen
Afgestudeerden kunnen diverse functies vervullen, zoals Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI-analist of Research Scientist in sectoren als financiën, gezondheidszorg, automotive en technologie.
Opties voor Machine Learning-cursussen
Wij bieden een scala aan cursussen, van toegankelijke instapcursussen zoals ML Introductie met scikit-learn tot meer gevorderde onderwerpen zoals Classificatie met Python en Lineaire Regressie met Python. Je kunt ook het Supervised Machine Learning-traject volgen voor een gestructureerd leerpad.
Certificaatinformatie
Na het afronden van een van onze Machine Learning-cursussen ontvangen studenten een Certificaat van Voltooiing, dat erkend wordt binnen de sector en kan bijdragen aan je carrière.
Wat is machine learning en waarom is het belangrijk?
Machine Learning is een tak van AI die softwaretoepassingen in staat stelt nauwkeuriger uitkomsten te voorspellen zonder expliciete programmering. Het is essentieel voor het creëren van adaptieve algoritmen die data in real-time kunnen verwerken en ervan leren.
Waar wordt machine learning gebruikt in de industrie?
Machine Learning wordt breed ingezet in sectoren zoals financiën voor algoritmische handel, gezondheidszorg voor voorspellende diagnostiek, automotive voor zelfrijdende auto's en in consumentendiensten voor gepersonaliseerde ervaringen.
Wat zijn de carrièremogelijkheden in machine learning?
Carrières in Machine Learning omvatten functies zoals Machine Learning Engineer, Data-analist, NLP Scientist en functies in opkomende technologieën die datagedreven besluitvorming vereisen.
Hoe kies je de geschikte Machine Learning-cursus?
Houd rekening met je huidige vaardigheidsniveau en je carrièredoelen. Beginners starten het beste met "ML Introductie met scikit-learn", terwijl wie al enige voorkennis heeft, meer gespecialiseerde cursussen zoals Classificatie met Python en Lineaire Regressie met Python kan volgen.
Wat zijn de kosten van de opleiding voor Machine Learning-cursussen?
De kosten van de opleiding zijn afhankelijk van het type abonnement en de duur ervan. Voor exacte en gedetailleerde prijsinformatie, evenals eventuele beschikbare kortingen, bezoek onze betalingspagina.
Welke Machine Learning-cursus is het meest geschikt voor beginners?
"ML Introductie met scikit-learn" is ideaal voor beginners zonder ervaring met Machine Learning en biedt de basiskennis die nodig is om verder te komen in dit vakgebied.
Wat zijn de belangrijkste vaardigheden om uit te blinken in Machine Learning?
Belangrijke vaardigheden zijn een sterke beheersing van statistiek, programmeren (bij voorkeur Python), data-intuïtie en het vermogen om wiskundige modellen toe te passen op praktijkproblemen.
Hoe verhoudt Machine Learning zich tot Artificial Intelligence qua toepassingen?
Machine Learning is een subset van AI die zich richt op systemen die leren van data, terwijl AI een breder scala aan technologieën omvat die menselijke intelligentie simuleren. Machine Learning is specifieker gericht op datagedreven algoritmen.
Welke impact heeft Machine Learning op de gezondheidszorg?
Machine Learning verbetert de diagnostische nauwkeurigheid, optimaliseert behandelplannen en verhoogt patiëntuitkomsten door voorspellende analyses en ziekteherkenning.
Wat zijn de 4 typen machine learning?
De vier hoofdtypen zijn supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning en reinforcement learning.
Is Python voldoende voor machine learning?
Python is voldoende om te starten met Machine Learning vanwege de uitgebreide bibliotheken en frameworks, maar inzicht in onderliggende algoritmen en wiskunde is essentieel om verder te komen in het vakgebied.
Is machine learning nog steeds in trek?
Ja, Machine Learning blijft sterk in trek omdat bedrijven in diverse sectoren vertrouwen op datagedreven beslissingen voor strategische planning en innovatie.
Wat Onze Gebruikers Zeggen
Doe mee 1.5+ miljoen groeien in AI- en data-vaardigheden bij Codefinity
Klaar om te starten?
ProBeste introductieaanbieding$12 /maandJaarlijks gefactureerd
250+ topcursussenCertificaten van voltooiingKI-assistent in alle cursussen
40+ hands-on Real-world projectsPersoonlijke leertrajectenOnbeperkte werkruimtenUltimateAlles wat je nodig hebt om je carrière te boosten$25 /maandJaarlijks gefactureerd
250+ topcursussenCertificaten van voltooiingKI-assistent in alle cursussen40+ hands-on Real-world projectsPersoonlijke leertrajectenOnbeperkte werkruimtenTopcursussen in de Machine Learning categorie
1. | Introductie tot Machine Learning met Python |  4 uren |  32 hoofdstukken |
2. | Lineaire Regressie met Python | 2 uren | 19 hoofdstukken |
3. | Classificatie met Python | 3 uren | 24 hoofdstukken |
4. | Clusteranalyse met Python | 4 uren | 34 hoofdstukken |
5. | Introductie tot Reinforcement Learning met Python | 6 uren | 37 hoofdstukken |
1. Introductie tot Machine Learning met Python
Uren
Hoofdstukken2. Lineaire Regressie met Python
UrenHoofdstukken3. Classificatie met Python
UrenHoofdstukken4. Clusteranalyse met Python
UrenHoofdstukken5. Introductie tot Reinforcement Learning met Python
UrenHoofdstukkenVerwante onderwerpen op de blog
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
