Maskininlärning

Kurser i maskininlärning

Lär dig hur du lär datorer att lära sig. Dessa kurser täcker kärnkoncept och verktyg inom maskininlärning – från att träna modeller till att utvärdera prediktioner och bygga intelligenta applikationer.

4.5

Betygsatt efter 4 recensioner.

41 Lärande

Redan inskriven

Förvärvade färdigheter:

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmer för multiarmade banditerAlignment and Generalization RisksAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApproximate InferenceApproximate ReasoningArrow Data ModelArtificiella immunsystemAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayes satsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–Variance Trade-offs in High DimensionsBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsByggande 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: hantering av brus och oregelbundna formerData Access PatternsData InteroperabilityData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatannormalisering och avståndsmåttDatapreprocesseringDatastädningDatatransformationDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDetektion av avvikande värdenDimensionality reduction evaluation DimensionsreduktionDistance CollapseDocument ClusteringDocument Similarity MeasuresDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftEvolutionär optimeringExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFeature selectionForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFormal Preference ModelingFunctional Analysis FoundationsFunctional Analysis in MLFunktioner & mängderFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGaussian DistributionGaussian Mixture Models: probabilistisk klustringGeneralization BoundsGeneralization in Learning TheoryGenerative Model ConnectionsGenetiska 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 ConceptsGrunder i Reinforcement LearningGrunder och algoritmer för klustringGränsvärden & derivatorGymnasium-grunderHantering av saknade och kategoriska dataHelmert CodingHierarkisk klustring och dendrogramHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Data InterpretationHigh-Dimensional Geometry IntuitionHigh-Dimensional Statistical TheoryHilbert Spaces in LearningHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparametertuningHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImportance SamplingImputering av saknade värdenInductive BiasInformation-Theoretic LossesIntegralerInterpreting Generalization BoundsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyJustering av hyperparametrarK-Means: principer och klusteroptimeringKernel MethodsKernel-based RegularizationKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKodning av variablerKolmogorov–Smirnov TestKovarians och egendecompositionL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLinear Algebra FoundationsLinjär regression med PythonLinjär transformationLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistisk regressionLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMarkov Chain Monte CarloMarkov Random FieldsMaskininlärning med scikit-learnMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrisuppdelningMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMembership FunctionsMetoder för 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 DetectionModellträning och utvärderingMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo IntuitionMonte Carlo-teknikerMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNeuroevolutionNode 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 LearningPartikelsvärmsoptimeringPattern 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-klassificeringsmodellerPython-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 MLSannolikhetsfördelningarSannolikhetsreglerSerieanalysServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSkalning av variablerSparsity and Effective DimensionalitySpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistiska måttStochastic OptimizationStress Testing ML ModelsSvärmintelligensTF-IDF WeightingTemporal ValidationTemporär differensinlärningTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUniform ConvergenceVC DimensionVector Space ModelingVector and Raster Data HandlingVektorer & 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

Visa mer

Ta ett kort quiz och kom närmare dina mål!

80,000

Studenterna har redan framgångsrikt genomfört kurserna och använder sina färdigheter på jobbet

92%

Användare finner våra kurser användbara

Kurser

Utforska Maskininlärning kurser och projekt

Nivå

Lektionstyp

Teknologier

Introduktion till maskininlärning med Python

4 timmar

32 kapitel

Medelnivå

Förvärvade kunskaper: Maskininlärning med scikit-learn, Modellträning och utvärdering, Justering av hyperparametrar

Linjär Regression med Python

2 timmar

19 kapitel

Medelnivå

Förvärvade kunskaper: Linjär regression med Python, Modellträning och utvärdering

Klassificering med Python

3 timmar

24 kapitel

Medelnivå

Förvärvade kunskaper: Python-programmering, Python-klassificeringsmodeller, Logistisk regression, Datapreprocessering, Modellträning och utvärdering, Hyperparametertuning

Klusteranalys med Python

4 timmar

34 kapitel

Medelnivå

Förvärvade kunskaper: Grunder och algoritmer för klustring, Hantering av saknade och kategoriska data, Datannormalisering och avståndsmått, K-Means: principer och klusteroptimering, Hierarkisk klustring och dendrogram, DBSCAN: hantering av brus och oregelbundna former, Gaussian Mixture Models: probabilistisk klustring

Introduktion till Reinforcement Learning med Python

6 timmar

37 kapitel

Avancerad

Förvärvade kunskaper: Grunder i Reinforcement Learning, Algoritmer för multiarmade banditer, Metoder för dynamisk programmering, Monte Carlo-tekniker, Temporär differensinlärning, Gymnasium-grunder

Active Learning with Python

1 timme

10 kapitel

Medelnivå

Förvärvade kunskaper: 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

Advanced Tree-Based Models with Python

1 timme

9 kapitel

Medelnivå

Förvärvade kunskaper: CatBoost Modeling, XGBoost Modeling, LightGBM Modeling, Model Regularization, Categorical Feature Handling, Model Interpretation, Model Blending, Deployment Best Practices

Apache Arrow and PyArrow for Data Scientists

2 timmar

12 kapitel

Avancerad

Förvärvade kunskaper: Columnar Data Representation, Arrow Data Model, PyArrow API Usage, Data Interoperability, Null Handling in Arrow

Applied Hypothesis Testing & A/B Testing

3 timmar

31 kapitel

Nybörjare

Förvärvade kunskaper: Hypothesis Testing, t-test and z-test Application, Chi-Square Analysis, A/B Test Design, Experimental Data Preparation, Statistical Interpretation

Bioinspirerade Algoritmer

1 timme

16 kapitel

Nybörjare

Förvärvade kunskaper: Evolutionär optimering, Svärmintelligens, Genetiska algoritmer, Partikelsvärmsoptimering, Artificiella immunsystem, Neuroevolution

Cloud Foundations for Data Science

2 timmar

9 kapitel

Avancerad

Förvärvade kunskaper: 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

Data Cleaning Techniques in Python

2 timmar

12 kapitel

Medelnivå

Förvärvade kunskaper: Fuzzy Matching in Python, Deduplication Algorithms, Record Linkage Techniques, Advanced Text Cleaning

1 2 3 ...5

1 2 ...

Välj en yrkesbanaOmfattande program för att bemästra en yrkesbana

spår

Endast för Ultimate

Maskininlärning Mästerskap

Medelnivå

Fördelar med Codefinity

AI-assisterat lärande

Omfamna fascinationen för tekniska färdigheter! Vår AI-assistent ger feedback i realtid, personliga tips och felanalyser, vilket gör att du kan lära dig med självförtroende.

Arbetsytor

Med Arbetsytor kan du skapa och dela projekt direkt på vår plattform. Vi har förberett mallar för din bekvämlighet

Lärvägar

Ta kontroll över din karriärutveckling och inled din resa mot att bemästra de senaste teknologierna

Verkliga projekt

Verkliga projekt lyfter din portfölj och visar praktiska färdigheter för att imponera på potentiella arbetsgivare

Varför Codefinity sticker ut

Videoinnehåll

Nedladdningsbart material

Respekterade certifikat

Interaktivt inlärningsmiljö

Felkorrigering

AI-assistent

Tillgång till allt innehåll med ett abonnemang

Codefinity

Videobaserade inlärningsplattformar

Codefinity

Videobaserade inlärningsplattformar

Videoinnehåll

Nedladdningsbart material

Respekterade certifikat

Interaktivt inlärningsmiljö

Felkorrigering

AI-assistent

Tillgång till allt innehåll med ett abonnemang

KarriärmöjligheterLär dig om de mest populära yrkena, genomsnittliga löner och företag som aktivt söker specialister inom detta område.

Data Scientist

Maskininlärningsingenjör

NLP-Ingenjör

Djupinlärningsingenjör

Maskininlärningsforskare

$149k

$197k

$246k

Min

Average

Max

Årlig lön

(Genomsnitt i USA)

Anställande företag

*Källa: Glassdoor

Valt av studenter från de allra bästa skolorna

Inkluderar 30 av de 30 absolut bästa högskolorna i USA

Kurser i maskininlärning: Nyckelinformation och frågor

Introduktion till kurser i maskininlärning

Maskininlärning (ML) är ett område inom AI som gör det möjligt för maskiner att lära sig från data och göra förutsägelser utan explicit programmering. Kurser i maskininlärning lär ut grundläggande principer för övervakad och oövervakad inlärning, modellträning, databehandling och utvärderingstekniker. Från linjär regression och klassificering till mer avancerade metoder som förstärkningsinlärning, vägleder dessa kurser deltagarna genom att bygga modeller som kan känna igen mönster i data och förbättras över tid. ML används i olika tillämpningar, såsom rekommendationssystem, bedrägeridetektion och autonoma system.

Fördelar med våra kurser i maskininlärning

Våra kurser erbjuder praktisk, verklighetsnära erfarenhet med riktiga datamängder, expertundervisning och en flexibel lärmiljö. Detta robusta upplägg säkerställer att studenter inte bara lär sig teoretiska koncept utan även tillämpar dem praktiskt.

Karriärmöjligheter efter avslutade kurser i maskininlärning

Utexaminerade kan arbeta i olika roller såsom Data Scientist, Maskininlärningsingenjör, AI-analytiker eller Forskningsvetare inom branscher som finans, sjukvård, fordonsindustri och teknik.

Alternativ för kurser i maskininlärning

Vi erbjuder ett brett utbud av kurser, från nybörjarvänliga som ML Introduktion med scikit-learn till mer avancerade ämnen som Klassificering med Python och Linjär regression med Python. Du kan även följa spåret för övervakad maskininlärning för en strukturerad inlärningsväg.

Information om certifikat

Efter avslutad kurs i maskininlärning får studenter ett intyg om genomförande, vilket är erkänt inom branschen och kan hjälpa dig att avancera i karriären.

Vad är maskininlärning och varför är det viktigt?

Maskininlärning är en gren av AI som gör det möjligt för mjukvaruapplikationer att bli mer träffsäkra i sina förutsägelser utan att vara explicit programmerade. Det är avgörande för att skapa adaptiva algoritmer som kan bearbeta och lära sig från data i realtid.

Var används maskininlärning inom industrin?

Maskininlärning används brett inom branscher som finans för algoritmisk handel, sjukvård för prediktiv diagnostik, fordonsindustri för självkörande bilar och inom konsumenttjänster för personliga upplevelser.

Vilka karriärmöjligheter finns inom maskininlärning?

Karriärer inom maskininlärning inkluderar roller som Maskininlärningsingenjör, Dataanalytiker, NLP-forskare samt roller inom framväxande teknologier som kräver datadrivet beslutsfattande.

Hur väljer man rätt kurs i maskininlärning?

Tänk på din nuvarande kunskapsnivå och dina karriärmål. Nybörjare bör börja med "ML Introduktion med scikit-learn", medan de med viss bakgrund kan välja mer specialiserade kurser som Klassificering med Python och Linjär regression med Python.

Vad kostar utbildningen för kurser i maskininlärning?

Kostnaden för utbildningen beror på typ av prenumeration och dess längd. För exakt och detaljerad prisinformation samt eventuella rabatter, besök vår betalningssida.

Vilken kurs i maskininlärning passar bäst för nybörjare?

"ML Introduktion med scikit-learn" är idealisk för nybörjare som är obekanta med maskininlärning och ger grundläggande kunskaper som krävs för att gå vidare inom området.

Vilka är de viktigaste färdigheterna för att lyckas inom maskininlärning?

Viktiga färdigheter inkluderar god förståelse för statistik, programmering (Python är att föredra), datainsikt och förmåga att tillämpa matematiska modeller på verkliga problem.

Hur jämförs maskininlärning med artificiell intelligens vad gäller tillämpningar?

Maskininlärning är en delmängd av AI som fokuserar på system som lär sig från data, medan AI omfattar ett bredare spektrum av teknologier som simulerar mänsklig intelligens. Maskininlärning är mer specifikt inriktad på datadrivna algoritmer.

Vilken påverkan har maskininlärning på hälso- och sjukvårdssektorn?

Maskininlärning förbättrar diagnostisk noggrannhet, optimerar behandlingsplaner och förbättrar patientutfall genom prediktiv analys och sjukdomsidentifiering.

Vilka är de fyra typerna av maskininlärning?

De fyra huvudtyperna är övervakad inlärning, oövervakad inlärning, semi-övervakad inlärning och förstärkningsinlärning.

Räcker det med Python för maskininlärning?

Python är tillräckligt för att börja med maskininlärning tack vare dess omfattande bibliotek och ramverk, men förståelse för underliggande algoritmer och matematik är avgörande för att utvecklas inom området.

Är maskininlärning fortfarande efterfrågat?

Ja, maskininlärning är fortsatt mycket efterfrågat eftersom företag inom olika sektorer förlitar sig på datadrivna beslut för strategisk planering och innovation.

Relaterade ämnen

Webbutveckling QA Molntjänster JavaScript Social Media Management Djupinlärning Excel Frontendutveckling C#Spelutveckling

Vad våra användare säger

Gå med 1,5+ miljoner utvecklar AI- och datafärdigheter hos Codefinity

Redo att komma igång?

ProBästa introduktionserbjudande$12 /månadFaktureras årligen

250+ topprankade kurser

Avslutningscertifikat

AI-assistent i alla kurser

40+ hands-on Real-world projects

Personliga studieplaner

Obegränsade arbetsytor

UltimateAllt du behöver för att lyfta din karriär$25 /månadFaktureras årligen

250+ topprankade kurser

Avslutningscertifikat

AI-assistent i alla kurser

40+ hands-on Real-world projects

Personliga studieplaner

Obegränsade arbetsytor

Toppkurser i den Maskininlärning kategori

1.	Introduktion till maskininlärning med Python	4 timmar	32 kapitel
2.	Linjär Regression med Python	2 timmar	19 kapitel
3.	Klassificering med Python	3 timmar	24 kapitel
4.	Klusteranalys med Python	4 timmar	34 kapitel
5.	Introduktion till Reinforcement Learning med Python	6 timmar	37 kapitel