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.
38 LärandeRedan inskriven
Förvärvade färdigheter:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmer för multiarmade banditerAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsArtificiella immunsystemAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayes satsBayesian OptimizationBoosting AlgorithmsByggande av pipelinesCalibration 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) Coefficient VisualizationCommittee-Based QueryingConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCross-validation techniquesDBSCAN: hantering av brus och oregelbundna formerData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatannormalisering och avståndsmåttDatapreprocesseringDatastädningDatatransformationDeduplication AlgorithmsDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDetektion av avvikande värdenDimensionality reduction evaluation DimensionsreduktionDrift Detection FundamentalsEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEthical AI PrinciplesEvolutionär optimeringExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFeature selectionForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFunktioner & mängderFuzzy Matching in PythonGaussian Mixture Models: probabilistisk klustringGenetiska algoritmerGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGradientnedstigningGraph Embedding IntuitionGraph 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 EncodingHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparametertuningHypothesis TestingImputering av saknade värdenInformation-Theoretic LossesIntegralerIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJustering av hyperparametrarK-Means: principer och klusteroptimeringKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKodning av variablerKolmogorov–Smirnov TestKovarians och egendecompositionL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLinjär regression med PythonLinjär transformationLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistisk regressionLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMaskininlärning med scikit-learnMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrisuppdelningMean-CenteringMetoder för dynamisk programmeringModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionModellträning och utvärderingMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo-teknikerMultivariate AnalysisNeuroevolutionNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)One-Class SVM for Novelty DetectionOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPartikelsvärmsoptimeringPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPrincipal component analysis (PCA)Probabilistic Model CalibrationPython-klassificeringsmodellerPython-programmeringRIPPER AlgorithmRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Reliability DiagramsRisk Minimization TheoryRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLSannolikhetsfördelningarSannolikhetsreglerSerieanalysSimilarity Scoring for GraphsSkalning av variablerSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistiska måttStochastic OptimizationSvärmintelligensTemporal ValidationTemporär differensinlärningTime Series AnalysisTime Series WindowingTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingVector and Raster Data HandlingVektorer & matriserWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn Active Learning Implementationt-test and z-test Application
Visa merTa 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
Kurser
Utforska Maskininlärning kurser och projekt
4 timmar
32 kapitel
2 timmar 19 kapitel
3 timmar 24 kapitel
4 timmar 34 kapitel
6 timmar 37 kapitel
1 timme 10 kapitel
1 timme 9 kapitel
3 timmar 31 kapitel
1 timme 16 kapitel
2 timmar 12 kapitel
1 timme 12 kapitel
1 timme 14 kapitel
Nivå
Lektionstyp
Teknologier
kurs
Introduction to Machine Learning with Python
4 timmar 32 kapitelMedelnivå
Förvärvade kunskaper: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
kurs
Linear Regression with Python
2 timmar 19 kapitelMedelnivå
Förvärvade kunskaper: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
kurs
Classification with Python
3 timmar 24 kapitelMedelnivå
Förvärvade kunskaper: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
kurs
Cluster Analysis with Python
4 timmar 34 kapitelMedelnivå
Förvärvade kunskaper: 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 with Python
6 timmar 37 kapitelAvancerad
Förvärvade kunskaper: Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics
kurs
Active Learning with Python
1 timme 10 kapitelMedelnivå
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
kurs
Advanced Tree-Based Models with Python
1 timme 9 kapitelMedelnivå
Förvärvade kunskaper: CatBoost Modeling, XGBoost Modeling, LightGBM Modeling, Model Regularization, Categorical Feature Handling, Model Interpretation, Model Blending, Deployment Best Practices
kurs
Applied Hypothesis Testing & A/B Testing
3 timmar 31 kapitelNybörjare
Förvärvade kunskaper: Hypothesis Testing, t-test and z-test Application, Chi-Square Analysis, A/B Test Design, Experimental Data Preparation, Statistical Interpretation
kurs
Bio-Inspired Algorithms with Python
1 timme 16 kapitelNybörjare
Förvärvade kunskaper: Evolutionary optimization , Swarm intelligence, Genetic algorithms , Particle swarm optimization, Artificial immune systems, Neuroevolution
kurs
Data Cleaning Techniques in Python
2 timmar 12 kapitelMedelnivå
Förvärvade kunskaper: Fuzzy Matching in Python, Deduplication Algorithms, Record Linkage Techniques, Advanced Text Cleaning
kurs
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 timme 12 kapitelNybörjare
Förvärvade kunskaper: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
kurs
Ensemble Learning Techniques with Python
1 timme 14 kapitelNybörjare
Förvärvade kunskaper: Ensemble Learning Fundamentals, Bagging and Random Forests, Boosting Algorithms, Advanced Ensemble Integration
Välj en yrkesbanaOmfattande program för att bemästra en yrkesbana
Endast för Ultimate
7 Kurser
182 Uppgifter
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.
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 kurserAvslutningscertifikatAI-assistent i alla kurser
40+ hands-on Real-world projectsPersonliga studieplanerObegränsade arbetsytorUltimateAllt du behöver för att lyfta din karriär$25 /månadFaktureras årligen
250+ topprankade kurserAvslutningscertifikatAI-assistent i alla kurser40+ hands-on Real-world projectsPersonliga studieplanerObegränsade arbetsytorToppkurser 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 |
1. Introduktion till maskininlärning med Python
Timmar
Kapitel2. Linjär Regression med Python
TimmarKapitel3. Klassificering med Python
TimmarKapitel4. Klusteranalys med Python
TimmarKapitel5. Introduktion till Reinforcement Learning med Python
TimmarKapitelRelaterade ämnen 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
