Usikker på hvor
starte?

Track

Sertifikat

Maskinlæring – Fordypning

4.7+

★★★★★

9 omtaler

Intermediate

Dette sporet introduserer grunnleggende konsepter og metoder innen maskinlæring. Det dekker bruk av scikit-learn for modellutvikling, lineær regresjon for prediktiv analyse og klassifiseringsmetoder for datakategorisering. Vis mer

python

Boost your Tech Skills!

with up to 55% off

What you'll get with our subscription:

Access to 85+ top-rated courses
AI-driven Learning
Workspaces for practicing your skills
Personalized study tracks
Certificates of completion

Training 2 or more people?

Get your team access to Codefinity courses anytime, anywhere.

Try Codefinity Teams

What you will learn

Understand the core principles of supervised learning and apply them using scikit-learn
Develop a strong mathematical foundation for data science, including linear algebra, probability, and optimization
Learn to implement and evaluate linear regression models for predictive analysis
Explore classification techniques and build models to distinguish between different categories of data
Master ensemble learning methods to improve model performance and robustness
Learn the core principles of neural networks, how to build basic deep learning models and evaluate them

171 chapters
23 hours
186 tasks

Trusted by employees of leading companies

Learning track content

Module 1 / ML-Introduksjon med Scikit-learn

Lær om maskinlæringskonsepter og arbeidsflyten i et ML-prosjekt.

En pipeline er en ryddig måte å kombinere alle forhåndsprosesseringssteg samt en modell. Pipeliner gjør det mye enklere å trene og bruke en modell.

Module 2 / Lineær Regresjon med Python

La oss begynne med den enkleste lineære regresjonsmodellen! Du vil lære om konseptet bak lineær regresjon og hvordan lage prediksjoner i Python.

De fleste prediksjonsoppgaver i virkeligheten involverer mer enn én variabel. Du vil lære hvordan man håndterer lineær regresjon med flere variabler.

En rett linje beskriver ikke alltid dataene godt. La oss lære hvordan vi kan bygge en mer kompleks modell for prediksjon. Det er dette polynomisk regresjon er egnet for.

Nå som du vet hvordan du bygger flere lineære regresjonsmodeller, trenger du en metode for å velge den beste. Dette er mulig ved bruk av målemetrikker. Denne delen forklarer de mest brukte metrikker og utfordringene du kan møte ved bruk av dem.

Module 3 / Classification with Python

Module 4 / Introduksjon til Forsterkende Læring

Lær hvordan man trener agenter til å ta optimale beslutninger gjennom prøving og feiling. Utforsk det grunnleggende innenfor forsterkningslæringsteori. Få praktisk erfaring med å sette opp og kjøre et Gymnasium-miljø.

Behersk utforskning-utnyttelse-avveiningen gjennom multi-armet bandittproblem. Implementering av handlingsverdiestimering, ε-grådig, øvre konfidensgrense og gradient-bandittmetoder. Evaluering av algoritmers ytelse på simulerte belønningsmaksimeringsoppgaver.

Behersk dynamisk programmering for modellbasert RL. Oppdag hvordan Bellman-likninger kan brukes til å evaluere og forbedre policyer. Implementer algoritmer for policy- og verdiiterasjon. Utforsk generalisert policyiterasjon som det teoretiske grunnlaget for modellfrie metoder.

Behersk Monte Carlo-metoder for modellfri RL. Estimer verdifunksjoner og utled optimale policyer fra fullstendige episoder. Implementer on-policy og off-policy Monte Carlo-kontrollalgoritmer. Utforsk strategier for utforskning for å optimalisere modellfri læring.

Behersk temporal difference-læring for modellfri RL. Estimer verdifunksjoner fra delvise episoder ved bruk av TD(0)-oppdateringer. Implementer on-policy SARSA og off-policy Q-Learning-algoritmer. Utforsk hvordan Monte Carlo-metoder og TD-læring kombineres i n-trinns TD og TD(λ).

Module 5 / Introduction to Neural Networks

First, we will discuss what a neural network is and how it works. And also consider the scope of its application.

Finally, we will give you some additional useful information on how to understand which model to use and what types of neural networks there are. To complete the course, you will be tested on your acquired knowledge.

Module 6 / Klyngeanalyse

Fordyp deg i det grunnleggende innen klyngeanalyse og oppdag hvordan det skiller seg fra klassifisering. Utforsk sentrale algoritmer, verktøy og biblioteker som driver denne teknikken for ikke-veiledet læring for å avdekke skjulte mønstre i data.

Få en grundig forståelse av sentrale forhåndsbehandlingsteknikker som sikrer effektiv klyngeanalyse. Lær hvordan man håndterer manglende verdier, koder kategoriske egenskaper, normaliserer data og velger passende avstandsmål og koblinger for å øke nøyaktigheten i klyngeanalysen.

Behersk ferdighetene som kreves for å anvende K-Means-klynging effektivt. Lær hvordan algoritmen fungerer, bestem det optimale antallet klynger, og få praktisk erfaring ved å implementere K-Means på både syntetiske og virkelige datasett.

Utforsk det grunnleggende innen hierarkisk klynging og lær hvordan man grupperer data i meningsfulle klynger ved hjelp av dendrogrammer. Bygg trygghet i å identifisere det optimale antallet klynger og implementere teknikken på både syntetiske og virkelige datasett.

Utforsk hvordan DBSCAN utmerker seg i å oppdage klynger med varierende former og håndtere støy i data. Lær mekanismene bak denne tetthetsbaserte algoritmen, hvordan punkter tilordnes klynger, og bruk den på både syntetiske og virkelige datasett med trygghet.

Få en grundig forståelse av Gaussiske blandingsmodeller og hvordan de bruker sannsynlighet for å modellere komplekse klyngeformer. Utforsk prinsippene for Gaussisk fordeling, lær hvordan GMM fungerer, og bygg selvtillit ved å anvende dem på både dummydata og virkelige data.

Requirements

A computer with a browser - all browsers are supported.
Your enthusiasm to enhance your tech skills.
Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.

Over 200,000 5-star ratings and counting

Ruslan Kravchuk

Det viktigste er å lære og ikke gi opp

Materialet er bra, det er mye å lære, alt for å bli bedre, og det viktigste er å lære det du ønsker....

Matteo Comune

Takket være dem lærer jeg mye…

Takket være dem lærer jeg mye raskere fordi de hjelper deg med å forstå alt fra grunnen av. Det er den beste nettsiden for folk uten IT-bakgrunn...

Yuliana Cadavid

Flott kurs for nybegynnere

Flott kurs for nybegynnere, de tester kunnskapen din i hver leksjon....

Elpunzon

Jeg nyter min Codefinity-opplevelse…

Jeg nyter min Codefinity-opplevelse med å lære Python. Den selvstyrte læringsmåten er flott fordi jeg kan tilpasse den til timeplanen min...

Alexandru Alexandru

Det er hyggelig å lære fra Codefinity

Det er hyggelig å lære fra Codefinity. Det er enkelt og har gode eksempler på det jeg lærte her...

jacob Templet

Easy to follow along with and provides…

Lett å følge med på og gir utfordring i hverdagen min. Utfordringen får meg til å ville lære dag etter dag...

Elan

Codefinity er et omfattende læringsverktøy…

Codefinity er et omfattende læringsverktøy som hjelper deg med å utvikle ferdighetene dine som programvareingeniør eller datavitenskapsmann. Øvelsene er morsomme og en god måte å skjerpe ferdighetene dine på...

Thibault

Første gang jeg lærer å programmere

Første gang jeg lærer å programmere og lykkes med det takket være Codefinity – Takk!...

Adrien Morel

Godt designet for totale nybegynnere

Godt designet for totale nybegynnere, med inkrementell fremgang som gir meg selvtillit....

_Gracy

det er rett og slett perfekt forklart.

Det er rett og slett perfekt forklart! Så langt har jeg ikke opplevd noen vanskeligheter fordi alt er så godt organisert....

Ruslan Kravchuk

Det viktigste er å lære og ikke gi opp

Materialet er bra, det er mye å lære, alt for å bli bedre, og det viktigste er å lære det du ønsker....

Matteo Comune

Takket være dem lærer jeg mye…

Takket være dem lærer jeg mye raskere fordi de hjelper deg med å forstå alt fra grunnen av. Det er den beste nettsiden for folk uten IT-bakgrunn...

Yuliana Cadavid

Flott kurs for nybegynnere

Flott kurs for nybegynnere, de tester kunnskapen din i hver leksjon....

Elpunzon

Jeg nyter min Codefinity-opplevelse…

Jeg nyter min Codefinity-opplevelse med å lære Python. Den selvstyrte læringsmåten er flott fordi jeg kan tilpasse den til timeplanen min...

Alexandru Alexandru

Det er hyggelig å lære fra Codefinity

Det er hyggelig å lære fra Codefinity. Det er enkelt og har gode eksempler på det jeg lærte her...

jacob Templet

Easy to follow along with and provides…

Lett å følge med på og gir utfordring i hverdagen min. Utfordringen får meg til å ville lære dag etter dag...

Elan

Codefinity er et omfattende læringsverktøy…

Thibault

Første gang jeg lærer å programmere

Første gang jeg lærer å programmere og lykkes med det takket være Codefinity – Takk!...

Adrien Morel

Godt designet for totale nybegynnere

Godt designet for totale nybegynnere, med inkrementell fremgang som gir meg selvtillit....

_Gracy

det er rett og slett perfekt forklart.

Det er rett og slett perfekt forklart! Så langt har jeg ikke opplevd noen vanskeligheter fordi alt er så godt organisert....

Data Engineer

Sertifikat for fullføring

Vis frem dine nyervervede ferdigheter. Du har fortjent det

Discover more
Learning tracks

	ProBest intro offer	UltimateA complete experience to kickstart your career
85+ Top-Rated courses
Completion certificates
AI-Assistant in all courses
20+ hands-on Real-world projects
Personalized study tracks
Unlimited workspaces

Maskinlæring – Fordypning

TEST TRACK 12

Full Stack Webutvikling

Bli en React-Utvikler

Mestring av Datavisualisering

SQL fra Nybegynner til Ekspert

C++-Grunnleggende

Python fra Null til Helt

Python Utover Mellomnivå

Java Essensielt

Spillutvikling med Unity

Become a Django Developer

Flask for Dummies

Grunnleggende Innen Frontend-Utvikling

Web Developer from Zero to Hero

Preparation for Data Science

Deep Learning Odyssey

Webutvikling med C#

TEST E2E TRACK BEGINNER

Test Track

Skilled Python BackEnd Developer

Test Recalculate

Excel-Essensielt

Full-Stack .NET Developer Journey

Full-Stack .NET Developer Journey

Test track with rating

TEST TEST TRACK

Dataanalytiker Grunnlag

C++ Mastery

Java Web

Bli en QA-Ingeniør

Video Production With Adobe

UI/UX Designverktøy

Test image upload track

Essensielle Kontorferdigheter

GitHub from Zero to Hero

Nettsideutvikling Uten Koding

C Programming & Low-Level Development

testes

Test translation track

Test CMS Track

Python for Data Analysis

Digital Marketing Essentials

Complete Social Media Management

Business AI Toolkit

Ready to get started?