Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Koneoppiminen verkkokurssit todistuksella
Koneoppiminen

Koneoppimisen kurssit

Opi opettamaan tietokoneita oppimaan. Nämä kurssit kattavat koneoppimisen keskeiset käsitteet ja työkalut — mallien kouluttamisesta ennusteiden arviointiin ja älykkäiden sovellusten rakentamiseen.
4.4
Arvioitu perustuen 148 arvostelut.
4,823 Oppijat
Jo ilmoittautunut
Hankitut taidot:
ARIMA ModelingAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAineiston esikäsittelyAjallisen eron oppiminenAlgorithm Evaluation and ComparisonAnomaly detection evaluation Automated Search with scikit-learnBayesian OptimizationBayesin kaavaClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Coefficient VisualizationConvergence TheoryConvex AnalysisCross-validation techniquesDBSCAN: kohinan käsittely ja epäsäännölliset muodotData Leakage PreventionDatan muuntaminenDatan normalisointi ja etäisyysmittaritDatan puhdistusDimensionality reduction evaluation Drift Detection FundamentalsDynaamisen ohjelmoinnin menetelmätEvoluutio-optimointiExperiment Tracking with MLflowFeature ScalingFeature Selection MethodsForecast Evaluation MetricsFunktiot ja joukko-oppiGaussiset seosmallit: todennäköisyyspohjainen klusterointiGeneettiset algoritmitGradient DescentGradienttimenetelmäGymnasiumin perusteetHierarkkinen klusterointi ja dendrogrammitHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparametrien viritysInformation-Theoretic LossesIntegraalitIsolation Forest ImplementationK-Means: periaatteet ja klusterin optimointiKeinotekoiset immuunijärjestelmätKlusteroinnin perusteet ja algoritmitKolmogorov–Smirnov TestKoneoppiminen scikit-learnillaKovarianssi ja ominaisarvohajotelmaL1, L2, and Elastic Net RegularizationLineaarinen regressio PythonillaLineaariset muunnoksetLocal Outlier Factor AnalysisLogistinen regressioLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsMallin koulutus ja arviointiManual Search MethodsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatriisin hajotelmatMean-CenteringModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and GeneralizationModel Monitoring and CI/CDModel-Based Drift DetectionMomentum MethodsMoniaseiset bandiittialgoritmitMonitoring Model DegradationMonte Carlo -tekniikatNeuroevoluutioNormalization (L1, L2, Max)Ominaisuuksien koodausOminaisuuksien rakentaminenOminaisuuksien skaalausOminaisuuksien valintaOne-Class SVM for Novelty DetectionOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPartikkeliparvioptimointiParviälyPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPoikkeamien tunnistusPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPutkien rakentaminenPuuttuvan ja kategorisen datan käsittelyPuuttuvien arvojen imputointiPython-luokittelumallitPython-ohjelmointiPääkomponenttianalyysi (PCA)Rajat ja derivaatatRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Risk Minimization TheorySarjojen analyysiStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStochastic OptimizationTilastolliset tunnusluvutTime Series AnalysisTodennäköisyysjakaumatTodennäköisyyssäännötUlottuvuuksien vähentäminenVahvistusoppimisen perusteetVektorit ja matriisitWhitening and Decorrelation
Näytä lisää
Tee lyhyt tietovisa ja lähesty tavoitteitasi!

80,000
Opiskelijat ovat jo menestyksekkäästi suorittaneet kurssit ja käyttävät taitojaan työpaikalla
92%
Käyttäjät kokevat kurssimme hyödyllisiksi
Kurssit
Kurssit
Urapolut
Edut
Miksi Codefinity
Uramahdollisuudet
Usein kysytyt kysymykset
Aiheeseen liittyvät
Arvostelut
Hinnoittelu
Parhaat kurssit
Kurssit
Kurssit
Urapolut
Edut
Miksi Codefinity
Uramahdollisuudet
Usein kysytyt kysymykset
Aiheeseen liittyvät
Arvostelut
Hinnoittelu
Parhaat kurssit
Selaa Koneoppiminen kurssit ja projektit
Taso
Oppitunnin tyyppi
Teknologiat

kurssi

ML Introduction with scikit-learn

ML Introduction with scikit-learn

description 4 tuntia
description 32 luvut

Keskitaso

18 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

kurssi

Linear Regression with Python

Linear Regression with Python

description 2 tuntia
description 19 luvut

Keskitaso

2 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation

kurssi

Classification with Python

Classification with Python

description 3 tuntia
description 24 luvut

Keskitaso

2 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

kurssi

Cluster Analysis

Cluster Analysis

description 4 tuntia
description 34 luvut

Keskitaso

4 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: 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

kurssi

Mathematics for Data Science

Mathematics for Data Science

description 5 tuntia
description 51 luvut

Aloittelija

12 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions

kurssi

Introduction to Reinforcement Learning

Introduction to Reinforcement Learning

description 6 tuntia
description 37 luvut

Edistynyt

2 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics

kurssi

Understanding Loss Functions in Machine Learning

Understanding Loss Functions in Machine Learning

description 2 tuntia
description 15 luvut

Keskitaso

1 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Mathematical Foundations of Loss Functions, Risk Minimization Theory, Regression Loss Analysis, Classification Loss Analysis, Information-Theoretic Losses, Loss Function Selection and Comparison

kurssi

Bio-Inspired Algorithms

Bio-Inspired Algorithms

description 1 tunti
description 16 luvut

Aloittelija

Opitut taidot: Evolutionary optimization , Swarm intelligence, Genetic algorithms , Particle swarm optimization, Artificial immune systems, Neuroevolution

kurssi

Data Preprocessing and Feature Engineering

Data Preprocessing and Feature Engineering

description 1 tunti
description 12 luvut

Aloittelija

5 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building

kurssi

Dimensionality Reduction with PCA

Dimensionality Reduction with PCA

description 2 tuntia
description 12 luvut

Keskitaso

Opitut taidot: Dimensionality reduction , Principal component analysis (PCA) , Covariance and eigen decomposition

kurssi

Evaluation Metrics in Machine Learning

Evaluation Metrics in Machine Learning

description 2 tuntia
description 16 luvut

Keskitaso

Opitut taidot: Classification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) , Regression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) , Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) , Dimensionality reduction evaluation , Anomaly detection evaluation , Cross-validation techniques

kurssi

Feature Drift and Data Drift Detection

Feature Drift and Data Drift Detection

description 2 tuntia
description 9 luvut

Edistynyt

Opitut taidot: Drift Detection Fundamentals, Statistical Drift Metrics, Kolmogorov–Smirnov Test, Population Stability Index, Model-Based Drift Detection, Monitoring Model Degradation

Codefinityn edut
Tekoälyavusteinen oppiminen

Omaksu teknologiaosaamisen kiehtovuus! Tekoälyavustajamme antaa reaaliaikaista palautetta, henkilökohtaisia vinkkejä ja virheiden selityksiä, jotta opit luottavaisin mielin.

Työtilat

Työtilojen avulla voit luoda ja jakaa projekteja suoraan alustallamme. Olemme valmiiksi suunnitelleet mallit sinun helpottamiseksi.

Oppimispolut

Ota hallintaasi urakehityksesi ja aloita matkasi uusimpien teknologioiden hallintaan

Todelliset projektit

Todelliset projektit kohottavat portfoliotasi, esitellen käytännön taitoja, joilla vakuutat työnantajat.

AI-Assisted LearningAI-Assisted LearningAI-Assisted LearningAI-Assisted Learning
Miksi Codefinity erottuu
Videomateriaali
Ladattavat materiaalit
Arvostetut todistukset
Interaktiivinen oppimisympäristö
Virheiden korjaus
Tekoälyavustaja
Pääsy kaikkeen sisältöön yhdellä tilauksella
Codefinity
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
Videoihin perustuvat oppimisalustat
yes
yes
yes
no
no
no
no
Codefinity
Videoihin perustuvat oppimisalustat
Videomateriaali
yesyes
Ladattavat materiaalit
yesyes
Arvostetut todistukset
yesyes
Interaktiivinen oppimisympäristö
yesno
Virheiden korjaus
yesno
Tekoälyavustaja
yesno
Pääsy kaikkeen sisältöön yhdellä tilauksella
yesno
UramahdollisuudetTutustu suosituimpiin ammatteihin, keskipalkkoihin ja yrityksiin, jotka aktiivisesti etsivät alan asiantuntijoita.
Datanomi
Koneoppimisen Insinööri
NLP-Insinööri
Syväoppimisinsinööri
Koneoppimisen Tutkija
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Vuosipalkka
(Keskiarvo Yhdysvalloissa)
Epic!
Roku
Meta
Airbnb
Dropbox
X
Työnantajat
*Lähde: Glassdoor
Opiskelijoiden valitsema parhaista kouluista
Sisältäen 30:sta yhdysvaltojen 30 parasta korkeakoulua
virginia
texas
michigan
duke
berkeley
yale
mit
brown
carnegie
rochester
california
connecticut
massachusetts
city-new-york
virginia
texas
michigan
duke
berkeley
yale
mit
virginia
texas
michigan
duke
berkeley
yale
mit
brown
carnegie
rochester
california
connecticut
massachusetts
city-new-york
virginia
texas
michigan
duke
berkeley
yale
mit
florida
illinois
colorado
indiana
new-york
cornell
columbia
notre-dame
florida
illinois
colorado
indiana
florida
illinois
colorado
indiana
new-york
cornell
columbia
notre-dame
florida
illinois
colorado
indiana

Koneoppimisen kurssit: Keskeistä tietoa ja kysymyksiä

Johdanto koneoppimisen kursseihin
Koneoppiminen (ML) on tekoälyn osa-alue, joka mahdollistaa koneiden oppimisen datasta ja ennusteiden tekemisen ilman tarkkaa ohjelmointia. Koneoppimisen kurssit opettavat valvotun ja valvomattoman oppimisen perusperiaatteet, mallien koulutuksen, datan käsittelyn ja arviointimenetelmät. Lineaarisesta regressiosta ja luokittelusta edistyneempiin menetelmiin, kuten vahvistusoppimiseen, nämä kurssit ohjaavat opiskelijoita rakentamaan malleja, jotka tunnistavat datasta kaavoja ja kehittyvät ajan myötä. ML:ää käytetään monissa sovelluksissa, kuten suositusjärjestelmissä, petosten tunnistuksessa ja autonomisissa järjestelmissä.
Koneoppimisen kurssiemme hyödyt
Kurssimme tarjoavat käytännönläheistä oppimista aidoilla tietoaineistoilla, asiantuntevaa opetusta ja joustavan oppimisympäristön. Tämä kokonaisvaltainen lähestymistapa varmistaa, että opiskelijat eivät opi vain teoreettisia käsitteitä, vaan myös soveltavat niitä käytännössä.
Uramahdollisuudet koneoppimisen kurssien suorittamisen jälkeen
Valmistuneet voivat työskennellä esimerkiksi data-analyytikkona, koneoppimisen insinöörinä, tekoälyanalyytikkona tai tutkimustieteilijänä eri aloilla, kuten rahoituksessa, terveydenhuollossa, autoalalla ja teknologiassa.
Koneoppimisen kurssivaihtoehdot
Tarjoamme laajan valikoiman kursseja, alkaen aloittelijaystävällisistä, kuten ML Introduction with scikit-learn, edistyneempiin aiheisiin, kuten Classification with Python ja Linear Regression with Python. Voit myös seurata Supervised Machine Learning -polkua saadaksesi rakenteellisen oppimiskokemuksen.
Todistustiedot
Suoritettuasi minkä tahansa koneoppimisen kurssimme saat todistuksen, joka on tunnustettu alalla ja voi edistää urakehitystäsi.
Mitä koneoppiminen on ja miksi se on tärkeää?
Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue, joka mahdollistaa ohjelmistosovellusten tarkemmat ennusteet ilman tarkkaa ohjelmointia. Se on keskeistä mukautuvien algoritmien luomisessa, jotka voivat käsitellä ja oppia datasta reaaliajassa.
Missä koneoppimista käytetään teollisuudessa?
Koneoppimista käytetään laajasti eri toimialoilla, kuten rahoituksessa algoritmiseen kaupankäyntiin, terveydenhuollossa ennakoivaan diagnostiikkaan, autoalalla itseohjautuviin autoihin ja kuluttajapalveluissa yksilöllisiin kokemuksiin.
Mitkä ovat koneoppimisen uramahdollisuudet?
Koneoppimisen uramahdollisuuksiin kuuluvat esimerkiksi koneoppimisen insinööri, data-analyytikko, NLP-tutkija sekä uudet teknologia-alat, joissa tarvitaan dataan perustuvaa päätöksentekoa.
Kuinka valita sopiva koneoppimisen kurssi?
Arvioi nykyinen osaamistasosi ja uratavoitteesi. Aloittelijoiden kannattaa aloittaa kurssilla "ML Introduction with scikit-learn", kun taas jonkin verran taustaa omaavat voivat valita erikoistuneempia kursseja, kuten Classification with Python ja Linear Regression with Python.
Mikä on koneoppimisen kurssien koulutuksen hinta?
Koulutuksen hinta riippuu tilauksen tyypistä ja kestosta. Tarkat ja ajantasaiset hinnat sekä mahdolliset alennukset löytyvät maksusivultamme.
Mikä koneoppimisen kurssi sopii parhaiten aloittelijoille?
"ML Introduction with scikit-learn" sopii parhaiten aloittelijoille, jotka eivät tunne koneoppimista, ja tarjoaa perustiedot, joiden avulla voi edetä alalla.
Mitkä ovat keskeiset taidot menestyä koneoppimisessa?
Keskeisiä taitoja ovat vahva tilastotieteen osaaminen, ohjelmointitaito (Python on suositeltu), datan ymmärrys sekä kyky soveltaa matemaattisia malleja käytännön ongelmiin.
Miten koneoppiminen vertautuu tekoälyyn sovellusten näkökulmasta?
Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue, joka keskittyy datasta oppiviin järjestelmiin, kun taas tekoäly kattaa laajemman joukon teknologioita, jotka jäljittelevät inhimillistä älykkyyttä. Koneoppiminen on erityisesti dataohjattujen algoritmien osa-alue.
Mikä vaikutus koneoppimisella on terveydenhuoltoon?
Koneoppiminen parantaa diagnostiikan tarkkuutta, optimoi hoitosuunnitelmia ja edistää potilastuloksia ennakoivan analytiikan ja sairauksien tunnistamisen avulla.
Mitkä ovat koneoppimisen neljä tyyppiä?
Neljän päätyypin joukkoon kuuluvat valvottu oppiminen, valvomaton oppiminen, puoli-valvottu oppiminen ja vahvistusoppiminen.
Riittääkö Python koneoppimiseen?
Python riittää koneoppimisen aloittamiseen laajojen kirjastojen ja kehysten ansiosta, mutta eteneminen alalla edellyttää algoritmien ja matematiikan ymmärtämistä.
Onko koneoppiminen edelleen kysyttyä?
Kyllä, koneoppimisen kysyntä on edelleen suurta, sillä yritykset eri toimialoilla tukeutuvat dataohjattuun päätöksentekoon strategisessa suunnittelussa ja innovaatiossa.
Mitä he sanovat käyttäjämme
Liity 1.5+ miljoona edistymässä tekoäly- ja datataidoissa Codefinityssä!
Valmiina aloittamaan?
ProParas aloitustarjous$12 /kuukausiLaskutetaan vuosittain

benefit100+ korkealle arvosteltua kurssia
benefitSuoritustodistukset
benefitTekoälyavustaja kaikissa kursseissa
benefit20+ käytännön todellista projektia
benefitHenkilökohtaiset opintopolut
benefitRajoittamattomat työtilat
UltimateKaikki mitä tarvitset urasi vauhdittamiseen$25 /kuukausiLaskutetaan vuosittain

benefit100+ korkealle arvosteltua kurssia
benefitSuoritustodistukset
benefitTekoälyavustaja kaikissa kursseissa
benefit20+ käytännön todellista projektia
benefitHenkilökohtaiset opintopolut
benefitRajoittamattomat työtilat
Parhaat kurssit kategoriassa Koneoppiminen kategoria
1.
Koneoppimisen Perusteet Scikit-learnilla
aika4 tuntia
luvut32 luvut
2.
Lineaarinen Regressio Pythonilla
aika2 tuntia
luvut19 luvut
3.
Luokittelu Pythonilla
aika3 tuntia
luvut24 luvut
4.
Klusterianalyysi
aika4 tuntia
luvut34 luvut
5.
Matematiikka Data-analytiikalle
aika5 tuntia
luvut51 luvut
1. Koneoppimisen Perusteet Scikit-learnilla
aikaTuntia
4
luvutLuvut
32
2. Lineaarinen Regressio Pythonilla
aikaTuntia
2
luvutLuvut
19
3. Luokittelu Pythonilla
aikaTuntia
3
luvutLuvut
24
4. Klusterianalyysi
aikaTuntia
4
luvutLuvut
34
5. Matematiikka Data-analytiikalle
aikaTuntia
5
luvutLuvut
51

Käytännön projektit

Seuraa meitä

trustpilot logo

Osoite

codefinity
Pahoittelemme, että jotain meni pieleen. Mitä tapahtui?
some-alt