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.
41 LærlingerAllerede påmeldt
Tilegnede ferdigheter:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmer for multi-armede banditterAlignment and Generalization RisksAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApproximate InferenceApproximate ReasoningArrow Data ModelAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBayes’ teoremBernoulli DistributionBias–Variance Trade-offs in High DimensionsBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsBygging av pipelinesCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Cloud Compute PatternsCloud Data Science WorkflowsCloud Mental ModelsCloud Networking ConceptsCloud Storage ArchitecturesClustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Coefficient VisualizationColumnar Data RepresentationCommittee-Based QueryingCompactness and ConvergenceConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsContinuity and BoundednessConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: håndtering av støy og uregelmessige formerData Access PatternsData InteroperabilityData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatanormalisering og avstandsmålDatapreprosesseringDatatransformasjonDatavaskDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDeteksjon av uteliggereDimensionality reduction evaluation DimensjonsreduksjonDistance CollapseDocument ClusteringDocument Similarity MeasuresDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftEvolusjonær optimaliseringExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFeature-kodingFeature-seleksjonFeature-skaleringForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFormal Preference ModelingFunctional Analysis FoundationsFunctional Analysis in MLFunksjoner og mengderFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGaussian DistributionGaussian Mixture Models: sannsynlighetsbasert klyngeanalyseGeneralization BoundsGeneralization in Learning TheoryGenerative Model ConnectionsGenetiske algoritmerGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric Intuition in High DimensionsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGradientnedstigningGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGrenser og deriverteGrunnleggende om GymnasiumGrunnleggende om klyngeanalyse og algoritmerGrunnleggende om reinforcement learningHelmert CodingHierarkisk klyngeanalyse og dendrogrammerHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Data InterpretationHigh-Dimensional Geometry IntuitionHigh-Dimensional Statistical TheoryHilbert Spaces in LearningHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparametertuningHypothesis TestingHåndtering av manglende og kategoriske dataIdentity and Access ManagementImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImportance SamplingImputering av manglende verdierInductive BiasInformation-Theoretic LossesIntegralerInterpreting Generalization BoundsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: prinsipper og optimalisering av klyngerKernel MethodsKernel-based RegularizationKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKolmogorov–Smirnov TestKovarians og egenverdidekomponeringKunstige immunsystemerL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLinear Algebra FoundationsLineær regresjon med PythonLineære transformasjonerLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistisk regresjonLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMarkov Chain Monte CarloMarkov Random FieldsMaskinlæring med scikit-learnMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrisedekomponeringMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMembership FunctionsMetoder for dynamisk programmeringMinimum-Norm SolutionsModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Selection UtilitiesModel-Based Drift DetectionModelltrening og evalueringMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo IntuitionMonte Carlo-teknikkerMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNeuroevolusjonNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Normed and Banach SpacesNull Handling in ArrowOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOperator TheoryOptimization Dynamics in RLHFOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPAC Generalization BoundsPGM Inference and LearningPartikkelsvermoptimaliseringPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositive Definite KernelsPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryPrincipal component analysis (PCA)Probabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPyArrow API UsagePython-klassifiseringsmodellerPython-programmeringRIPPER AlgorithmRKHS FoundationsRademacher ComplexityRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regularization and Inductive BiasReliability DiagramsRepresenter TheoremReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsReproducing PropertyReward Model TheoryRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLSannsynlighetsfordelingerSannsynlighetsreglerSerieanalyseServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSparsity and Effective DimensionalitySpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistiske målStochastic OptimizationStress Testing ML ModelsSvermintelligensTF-IDF WeightingTemporal ValidationTemporal-difference-læringTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUniform ConvergenceVC DimensionVector Space ModelingVector and Raster Data HandlingVektorer og matriserWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationWorkflow AutomationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationt-Norms and t-Conormst-test and z-test Application
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
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
1 time 10 kapitler
1 time 9 kapitler
2 timer 12 kapitler
3 timer 31 kapitler
1 time 16 kapitler
2 timer 9 kapitler
2 timer 12 kapitler
Nivå
Leksjonstype
Teknologier
kurs
Introduksjon til maskinlæring med Python
4 timer 32 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: Maskinlæring med scikit-learn, Modelltrening og evaluering, Hyperparametertuning
kurs
Lineær Regresjon med Python
2 timer 19 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: Lineær regresjon med Python, Modelltrening og evaluering
kurs
Klassifisering med Python
3 timer 24 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: Python-programmering, Python-klassifiseringsmodeller, Logistisk regresjon, Datapreprosessering, Modelltrening og evaluering, Hyperparametertuning
kurs
Klyngeanalyse med Python
4 timer 34 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: Grunnleggende om klyngeanalyse og algoritmer, Håndtering av manglende og kategoriske data, Datanormalisering og avstandsmål, K-Means: prinsipper og optimalisering av klynger, Hierarkisk klyngeanalyse og dendrogrammer, DBSCAN: håndtering av støy og uregelmessige former, Gaussian Mixture Models: sannsynlighetsbasert klyngeanalyse
kurs
Introduksjon til Reinforcement Learning med Python
6 timer 37 kapitlerAvansert
Tilegnede ferdigheter: Grunnleggende om reinforcement learning, Algoritmer for multi-armede banditter, Metoder for dynamisk programmering, Monte Carlo-teknikker, Temporal-difference-læring, Grunnleggende om Gymnasium
kurs
Active Learning with Python
1 time 10 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: 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 time 9 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: CatBoost Modeling, XGBoost Modeling, LightGBM Modeling, Model Regularization, Categorical Feature Handling, Model Interpretation, Model Blending, Deployment Best Practices
kurs
Apache Arrow and PyArrow for Data Scientists
2 timer 12 kapitlerAvansert
Tilegnede ferdigheter: Columnar Data Representation, Arrow Data Model, PyArrow API Usage, Data Interoperability, Null Handling in Arrow
kurs
Applied Hypothesis Testing & A/B Testing
3 timer 31 kapitlerNybegynner
Tilegnede ferdigheter: Hypothesis Testing, t-test and z-test Application, Chi-Square Analysis, A/B Test Design, Experimental Data Preparation, Statistical Interpretation
kurs
Bio-inspirerte Algoritmer
1 time 16 kapitlerNybegynner
Tilegnede ferdigheter: Evolusjonær optimalisering, Svermintelligens, Genetiske algoritmer, Partikkelsvermoptimalisering, Kunstige immunsystemer, Neuroevolusjon
kurs
Cloud Foundations for Data Science
2 timer 9 kapitlerAvansert
Tilegnede ferdigheter: Cloud Mental Models, Cloud Compute Patterns, Cloud Storage Architectures, Data Access Patterns, Cloud Networking Concepts, Identity and Access Management, Serverless and Event-Driven Design, Cloud Data Science Workflows
kurs
Data Cleaning Techniques in Python
2 timer 12 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: Fuzzy Matching in Python, Deduplication Algorithms, Record Linkage Techniques, Advanced Text Cleaning
Velg en yrkesretningOmfattende programmer for å mestre en yrkesvei
Kun for Ultimate
7 Kurs
182 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
250+ topprangerte kursFullføringssertifikaterKI-assistent i alle kurs
40+ hands-on Real-world projectsPersonlige studieløpUbegrensede arbeidsområderUltimateAlt du trenger for å styrke karrieren din$25 /månedFakturert årlig
250+ topprangerte kursFullføringssertifikaterKI-assistent i alle kurs40+ hands-on Real-world projectsPersonlige studieløpUbegrensede arbeidsområderToppkurs i Maskinlæring kategori
1. | Introduksjon til maskinlæring med Python |  4 timer |  32 kapitler |
2. | Lineær Regresjon med Python | 2 timer | 19 kapitler |
3. | Klassifisering med Python | 3 timer | 24 kapitler |
4. | Klyngeanalyse med Python | 4 timer | 34 kapitler |
5. | Introduksjon til Reinforcement Learning med Python | 6 timer | 37 kapitler |
1. Introduksjon til maskinlæring med Python
Timer
Kapitler2. Lineær Regresjon med Python
TimerKapitler3. Klassifisering med Python
TimerKapitler4. Klyngeanalyse med Python
TimerKapitler5. Introduksjon til Reinforcement Learning med Python
TimerKapitlerRelaterte emner på bloggen
Artificial Intelligence
Exploring IT Professions
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
Machine Learning
by Kyryl SidakData Scientist, ML Engineer
Artificial Intelligence
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
