Kurs i maskinlæring
Lær hvordan du kan lære datamaskiner å lære. Disse kursene dekker kjernebegrepene og verktøyene innen maskinlæring – fra modelltrening til evaluering av prediksjoner og utvikling av intelligente applikasjoner.
4.5
Vurdert ut fra 4 anmeldelser.
4 LærlingerAllerede påmeldt
Tilegnede ferdigheter:
DBSCAN: håndtering av støy og uregelmessige formerData PreprocessingDatastandardisering og avstandsmålGaussian Mixture Models: sannsynlighetsbasert klyngingGrunnleggende GymnasiumGrunnleggende forsterkende læringGrunnleggende klyngeanalyse og algoritmerHierarkisk klynging og dendrogrammerHyperparameter TuningHyperparametertuningHåndtering av manglende og kategoriske dataK-Means: prinsipper og optimalisering av klyngerLineær regresjon med PythonLogistic RegressionMaskinlæring med scikit-learnMetoder for dynamisk programmeringModel Training and EvaluationModelltrening og evalueringMonte Carlo-teknikkerMulti-armede bandittalgoritmerPython Classification ModelsPython ProgrammingTidsdifferanse-læring
Vis merTa en kort quiz og kom nærmere dine mål!
80,000
Studentene har allerede fullført kursene med suksess og bruker ferdighetene sine i arbeidslivet
92%
Brukerne finner kursene våre nyttige
Kurs
Kurs
Karriereveier
Fordeler
Hvorfor Codefinity
Karrieremuligheter
Vanlige spørsmål
Relaterte emner
Anmeldelser
Priser
Toppkurs
Kurs
Kurs
Karriereveier
Fordeler
Hvorfor Codefinity
Karrieremuligheter
Vanlige spørsmål
Relaterte emner
Anmeldelser
Priser
Toppkurs
Bla gjennom Maskinlæring kurs og prosjekter
4 timer
32 kapitler
2 timer 19 kapitler
3 timer 24 kapitler
4 timer 34 kapitler
6 timer 37 kapitler
Nivå
Leksjonstype
Teknologier
kurs
ML Introduction with scikit-learn
4 timer 32 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
kurs
Linear Regression with Python
2 timer 19 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
kurs
Classification with Python
3 timer 24 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
kurs
Cluster Analysis
4 timer 34 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: 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
kurs
Introduction to Reinforcement Learning
6 timer 37 kapitlerAvansert
1 STUDERER NÅ
Tilegnede ferdigheter: Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics
Velg en yrkesretningOmfattende programmer for å mestre en yrkesvei
Kun for Ultimate
6 Kurs
186 Oppgaver
Fordeler med Codefinity
KI-assistert læring
Omfavn fascinasjonen for teknologiske ferdigheter! Vår KI-assistent gir sanntidstilbakemelding, personlige hint og forklaringer på feil, slik at du kan lære med selvtillit.
Arbeidsområder
Med arbeidsområder kan du opprette og dele prosjekter direkte på plattformen vår. Vi har forberedt maler for din bekvemmelighet
Læringsspor
Ta kontroll over din karriereutvikling og start din vei mot å mestre de nyeste teknologiene
Reelle prosjekter
Reelle prosjekter løfter porteføljen din, og viser praktiske ferdigheter som imponerer potensielle arbeidsgivere
Hvorfor Codefinity skiller seg ut
Videoinnhold
Nedlastbare materialer
Ansete sertifikater
Interaktivt læringsmiljø
Feilretting
AI-assistent
Tilgang til alt innhold med ett abonnement
Codefinity
Videobaserte læringsplattformer
Codefinity
Videobaserte læringsplattformer
Videoinnhold
Nedlastbare materialer
Ansete sertifikater
Interaktivt læringsmiljø
Feilretting
AI-assistent
Tilgang til alt innhold med ett abonnement
KarrieremuligheterLær om de mest populære yrkene, gjennomsnittslønningene og selskapene som aktivt søker spesialister i dette feltet.
Dataforsker
Maskinlæringsingeniør
NLP-Ingeniør
Deep Learning-Ingeniør
Maskinlæringsforsker
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Årslønn
(Gjennomsnitt i USA)
Ansettende selskaper
*Kilde: Glassdoor
Utvalgt av studenter fra de fremragende skolene
Inkludert 30 av de 30 fremragende universitetene i USA.
Kurs i maskinlæring: Nøkkelinformasjon og spørsmål
Introduksjon til kurs i maskinlæring
Maskinlæring (ML) er et felt innen kunstig intelligens som gjør det mulig for maskiner å lære fra data og gjøre prediksjoner uten eksplisitt programmering. Kurs i maskinlæring gir grunnleggende kunnskap om overvåket og ikke-overvåket læring, modelltrening, databehandling og evalueringsmetoder. Fra lineær regresjon og klassifisering til mer avanserte metoder som forsterkende læring, veileder disse kursene deltakerne i å bygge modeller som kan gjenkjenne mønstre i data og forbedre seg over tid. ML brukes i ulike applikasjoner, som anbefalingssystemer, svindeldeteksjon og autonome systemer.
Fordeler med våre kurs i maskinlæring
Våre kurs gir praktisk, hands-on erfaring med virkelige datasett, ekspertundervisning og et fleksibelt læringsmiljø. Denne solide tilnærmingen sikrer at studentene ikke bare lærer teoretiske konsepter, men også anvender dem i praksis.
Karrieremuligheter etter fullføring av kurs i maskinlæring
Uteksaminerte kan jobbe i ulike roller som dataforsker, maskinlæringsingeniør, AI-analytiker eller forsker innen bransjer som finans, helsevesen, bilindustri og teknologi.
Kursalternativer innen maskinlæring
Vi tilbyr et bredt utvalg av kurs, fra nybegynnervennlige som ML Introduksjon med scikit-learn til mer avanserte emner som Klassifisering med Python og Lineær regresjon med Python. Du kan også følge sporet for overvåket maskinlæring for en strukturert læringsvei.
Informasjon om kursbevis
Etter å ha fullført et av våre kurs i maskinlæring mottar studentene et kursbevis, som er anerkjent i bransjen og kan bidra til å fremme karrieren.
Hva er maskinlæring og hvorfor er det viktig?
Maskinlæring er en gren av kunstig intelligens som gjør det mulig for programvareapplikasjoner å bli mer presise i å forutsi utfall uten å være eksplisitt programmert. Det er avgjørende for å lage adaptive algoritmer som kan behandle og lære fra data i sanntid.
Hvor brukes maskinlæring i industrien?
Maskinlæring brukes mye i bransjer som finans for algoritmisk handel, helsevesen for prediktiv diagnostikk, bilindustri for selvkjørende biler og i forbrukertjenester for personaliserte opplevelser.
Hva er karrieremulighetene innen maskinlæring?
Karrierer innen maskinlæring inkluderer roller som maskinlæringsingeniør, dataanalytiker, NLP-forsker og stillinger innen nye teknologier som krever datadrevne beslutninger.
Hvordan velge riktig kurs i maskinlæring?
Vurder ditt nåværende ferdighetsnivå og dine karrieremål. Nybegynnere bør starte med "ML Introduksjon med scikit-learn", mens de med noe bakgrunn kan velge mer spesialiserte kurs som Klassifisering med Python og Lineær regresjon med Python.
Hva koster opplæring i maskinlæring?
Kostnaden for opplæring avhenger av type abonnement og varighet. For nøyaktig og detaljert prisinformasjon, samt eventuelle tilgjengelige rabatter, vennligst besøk vår betalingsside.
Hvilket kurs i maskinlæring passer best for nybegynnere?
"ML Introduksjon med scikit-learn" er ideell for nybegynnere uten kjennskap til maskinlæring, og gir grunnleggende kunnskap som er nødvendig for å komme videre innen feltet.
Hva er de viktigste ferdighetene for å lykkes med maskinlæring?
Nøkkelferdigheter inkluderer solid forståelse av statistikk, programmering (Python er foretrukket), dataintuisjon og evnen til å anvende matematiske modeller på reelle problemer.
Hvordan sammenlignes maskinlæring og kunstig intelligens når det gjelder anvendelser?
Maskinlæring er en underkategori av kunstig intelligens som fokuserer på systemer som lærer fra data, mens kunstig intelligens omfatter et bredere spekter av teknologier som simulerer menneskelig intelligens. Maskinlæring er mer spesifikt rettet mot datadrevne algoritmer.
Hvilken innvirkning har maskinlæring på helsesektoren?
Maskinlæring forbedrer diagnostisk nøyaktighet, optimaliserer behandlingsplaner og gir bedre pasientresultater gjennom prediktiv analyse og sykdomsidentifikasjon.
Hva er de 4 typene maskinlæring?
De fire hovedtypene er overvåket læring, ikke-overvåket læring, semi-overvåket læring og forsterkende læring.
Er Python nok for maskinlæring?
Python er tilstrekkelig for å starte med maskinlæring på grunn av sine omfattende biblioteker og rammeverk, men forståelse av underliggende algoritmer og matematikk er avgjørende for videre utvikling innen feltet.
Er maskinlæring fortsatt etterspurt?
Ja, maskinlæring er fortsatt svært etterspurt ettersom selskaper i ulike sektorer er avhengige av datadrevne beslutninger for strategisk planlegging og innovasjon.
Hva Våre Brukere Sier
Bli med 1.5+ millioner utvikler AI- og datakunnskaper hos Codefinity
Klar til å starte?
ProBeste introduksjonstilbud$12 /månedFakturert årlig
100+ topprangerte kursFullføringssertifikaterKI-assistent i alle kurs
20+ praktiske reelle prosjekterPersonlige studieløpUbegrensede arbeidsområderUltimateAlt du trenger for å styrke karrieren din$25 /månedFakturert årlig
100+ topprangerte kursFullføringssertifikaterKI-assistent i alle kurs20+ praktiske reelle prosjekterPersonlige studieløpUbegrensede arbeidsområderToppkurs i Maskinlæring kategori
1. | ML-Introduksjon med Scikit-learn |  4 timer |  32 kapitler |
2. | Lineær Regresjon med Python | 2 timer | 19 kapitler |
3. | Classification with Python | 3 timer | 24 kapitler |
4. | Klyngeanalyse | 4 timer | 34 kapitler |
5. | Introduksjon til Forsterkende Læring | 6 timer | 37 kapitler |
1. ML-Introduksjon med Scikit-learn
Timer
Kapitler2. Lineær Regresjon med Python
TimerKapitler3. Classification with Python
TimerKapitler4. Klyngeanalyse
TimerKapitler5. Introduksjon til Forsterkende Læring
TimerKapitlerRelaterte 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
