Maschinelles Lernen

Kurse zum Maschinellen Lernen

Erlernen Sie, wie man Computern das Lernen beibringt. Diese Kurse behandeln die grundlegenden Konzepte und Werkzeuge des maschinellen Lernens – von der Modellerstellung über die Bewertung von Vorhersagen bis hin zur Entwicklung intelligenter Anwendungen.

4.5

Bewertet basierend auf 249 Bewertungen.

5,239 Lernende

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Erlernte Fähigkeiten:

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgorithmen für Multi-Armed BanditsAlignment and Generalization RisksAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApproximate InferenceApproximate ReasoningArrow Data ModelAusreißererkennungAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–Variance Trade-offs in High DimensionsBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsCalibration 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: Umgang mit Ausreißern und unregelmäßigen FormenData Access PatternsData InteroperabilityData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDaten-Normalisierung und DistanzmaßeDatenbereinigungDatenumwandlungDatenvorverarbeitungDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDimensionality reduction evaluation DimensionsreduktionDistance CollapseDocument ClusteringDocument Similarity MeasuresDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftEvolutionäre OptimierungExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingFairness in MLFeature EngineeringFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFormal Preference ModelingFunctional Analysis FoundationsFunctional Analysis in MLFunktionen & MengenFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGaussian DistributionGaussian Mixture Models: probabilistisches ClusteringGeneralization BoundsGeneralization in Learning TheoryGenerative Model ConnectionsGenetische AlgorithmenGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric Intuition in High DimensionsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGradientenabstiegGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGrenzwerte & AbleitungenGrundlagen des Reinforcement LearningGrundlagen und Algorithmen des ClusteringsGrundlagen von GymnasiumHauptkomponentenanalyse (PCA)Helmert CodingHierarchisches Clustering und DendrogrammeHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Data InterpretationHigh-Dimensional Geometry IntuitionHigh-Dimensional Statistical TheoryHilbert Spaces in LearningHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparameter-OptimierungHyperparameter-TuningHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImportance SamplingImputation fehlender WerteInductive BiasInformation-Theoretic LossesIntegraleInterpreting Generalization BoundsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: Prinzipien und Cluster-OptimierungKernel MethodsKernel-based RegularizationKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKolmogorov–Smirnov TestKovarianz und EigenzerlegungKünstliche ImmunsystemeL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLinear Algebra FoundationsLineare Regression mit PythonLineare TransformationenLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistische RegressionLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMarkov Chain Monte CarloMarkov Random FieldsMaschinelles Lernen mit scikit-learnMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrixzerlegungMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMembership FunctionsMerkmalsauswahlMerkmalskodierungMerkmalsskalierungMethoden der dynamischen ProgrammierungMinimum-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 DetectionModelltraining und -bewertungMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo IntuitionMonte-Carlo-TechnikenMultinomial 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 LearningPartikelschwarmoptimierungPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPipeline-ErstellungPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositive Definite KernelsPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPyArrow API UsagePython-KlassifikationsmodellePython-ProgrammierungRIPPER AlgorithmRKHS FoundationsRademacher ComplexityRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regularization and Inductive BiasReihenanalyseReliability DiagramsRepresenter TheoremReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsReproducing PropertyReward Model TheoryRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLSatz von BayesSchwarmintelligenzServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSparsity and Effective DimensionalitySpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistische KennzahlenStochastic OptimizationStress Testing ML ModelsTF-IDF WeightingTemporal ValidationTemporal-Difference-LernenTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUmgang mit fehlenden und kategorialen DatenUncertainty-Based QueryingUniform ConvergenceVC DimensionVector Space ModelingVector and Raster Data HandlingVektoren & MatrizenWahrscheinlichkeitsregelnWahrscheinlichkeitsverteilungenWeight-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

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Kurse

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Technologien

Einführung in das Maschinelle Lernen mit Python

4 Stunden

32 Kapitel

Mittelstufe

21 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Maschinelles Lernen mit scikit-learn, Modelltraining und -bewertung, Hyperparameter-Optimierung

Lineare Regression mit Python

2 Stunden

19 Kapitel

Mittelstufe

4 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Lineare Regression mit Python, Modelltraining und -bewertung

Klassifikation mit Python

3 Stunden

24 Kapitel

Mittelstufe

3 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Python-Programmierung, Python-Klassifikationsmodelle, Logistische Regression, Datenvorverarbeitung, Modelltraining und -bewertung, Hyperparameter-Tuning

Clusteranalyse Mit Python

4 Stunden

34 Kapitel

Mittelstufe

2 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Grundlagen und Algorithmen des Clusterings, Umgang mit fehlenden und kategorialen Daten, Daten-Normalisierung und Distanzmaße, K-Means: Prinzipien und Cluster-Optimierung, Hierarchisches Clustering und Dendrogramme, DBSCAN: Umgang mit Ausreißern und unregelmäßigen Formen, Gaussian Mixture Models: probabilistisches Clustering

Mathematik für Data Science

5 Stunden

51 Kapitel

Anfänger

10 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Funktionen & Mengen, Reihenanalyse, Grenzwerte & Ableitungen, Integrale, Gradientenabstieg, Vektoren & Matrizen, Lineare Transformationen, Matrixzerlegung, Wahrscheinlichkeitsregeln, Satz von Bayes, Statistische Kennzahlen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen

Datenvorverarbeitung und Feature Engineering

1 Stunde

12 Kapitel

Anfänger

8 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Datenbereinigung, Imputation fehlender Werte, Ausreißererkennung, Merkmalskodierung, Merkmalsskalierung, Datenumwandlung, Feature Engineering, Merkmalsauswahl, Pipeline-Erstellung

Loss Functions in Machine Learning

2 Stunden

15 Kapitel

Mittelstufe

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

Evaluation Metrics in Machine Learning with Python

2 Stunden

16 Kapitel

Mittelstufe

2 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: 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

Feature Encoding Methods in Python

1 Stunde

9 Kapitel

Mittelstufe

Erworbene Fähigkeiten: Weight-of-Evidence Encoding, Leave-One-Out Encoding, Helmert Coding, Backward Difference Coding, Polynomial Coding, High-Cardinality Feature Encoding, Encoding Leakage Prevention

Feature Selection and Regularization Techniques in Python

1 Stunde

12 Kapitel

Anfänger

Erworbene Fähigkeiten: Overfitting and Regularization, L1, L2, and Elastic Net Regularization, Feature Selection Methods, Pipeline Construction, Hyperparameter Tuning, Coefficient Visualization

Advanced Tree-Based Models with Python

1 Stunde

9 Kapitel

Mittelstufe

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

Bio-inspirierte Algorithmen

1 Stunde

16 Kapitel

Anfänger

Erworbene Fähigkeiten: Evolutionäre Optimierung, Schwarmintelligenz, Genetische Algorithmen, Partikelschwarmoptimierung, Künstliche Immunsysteme, Neuroevolution

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Berufspfad wählenUmfassende Programme, um einen Berufspfad zu meistern

Spur

Nur für Ultimate

Beherrschung des Maschinellen Lernens

Mittelstufe

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BerufsmöglichkeitenErfahren Sie mehr über die beliebtesten Berufe, durchschnittliche Gehälter und Unternehmen, die aktiv nach Spezialisten in diesem Bereich suchen.

Datenwissenschaftler

Maschinenlern-Ingenieur

NLP-Ingenieur

Deep-Learning-Ingenieur

Maschinelles Lernen Wissenschaftler

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(Durchschnitt in den USA)

Einstellende Unternehmen

*Quelle: Glassdoor

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Kurse zum Maschinellen Lernen: Wichtige Infos und Fragen

Einführung in Kurse zum maschinellen Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der KI, das es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Kurse zum maschinellen Lernen vermitteln die grundlegenden Prinzipien des überwachten und unüberwachten Lernens, des Modelltrainings, der Datenverarbeitung und der Evaluierungsmethoden. Von linearer Regression und Klassifikation bis hin zu fortgeschrittenen Methoden wie dem bestärkenden Lernen führen diese Kurse die Lernenden durch den Aufbau von Modellen, die Muster in Daten erkennen und sich im Laufe der Zeit verbessern können. ML findet Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Empfehlungssystemen, Betrugserkennung und autonomen Systemen.

Vorteile unserer Kurse zum maschinellen Lernen

Unsere Kurse bieten praxisnahe Erfahrungen mit realen Datensätzen, fachkundige Anleitung und eine flexible Lernumgebung. Dieser umfassende Ansatz stellt sicher, dass die Teilnehmenden nicht nur theoretische Konzepte erlernen, sondern diese auch praktisch anwenden.

Karrierechancen nach Abschluss von Kursen zum maschinellen Lernen

Absolventen können verschiedene Positionen wie Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Analyst oder Research Scientist in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Automobilindustrie und Technologie anstreben.

Kursoptionen im Bereich Maschinelles Lernen

Wir bieten eine Vielzahl von Kursen an, von einsteigerfreundlichen wie "ML Introduction with scikit-learn" bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie "Classification with Python" und "Linear Regression with Python". Sie können auch den Lernpfad "Supervised Machine Learning" für eine strukturierte Weiterbildung wählen.

Informationen zum Zertifikat

Nach Abschluss eines unserer Kurse im Bereich Maschinelles Lernen erhalten die Teilnehmenden ein Abschlusszertifikat, das branchenweit anerkannt ist und Ihre Karriere fördern kann.

Was ist maschinelles Lernen und warum ist es wichtig?

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das es Softwareanwendungen ermöglicht, Vorhersagen genauer zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Es ist entscheidend für die Entwicklung adaptiver Algorithmen, die Daten in Echtzeit verarbeiten und daraus lernen können.

Wo wird maschinelles Lernen in der Industrie eingesetzt?

Maschinelles Lernen wird in Branchen wie Finanzen für algorithmischen Handel, im Gesundheitswesen für prädiktive Diagnostik, in der Automobilindustrie für autonomes Fahren und im Konsumentenbereich für personalisierte Erlebnisse eingesetzt.

Welche Karrierechancen gibt es im Bereich Maschinelles Lernen?

Karrieren im Bereich Maschinelles Lernen umfassen Positionen wie Machine Learning Engineer, Data Analyst, NLP Scientist sowie Tätigkeiten in aufkommenden Technologien, die datenbasierte Entscheidungsfindung erfordern.

Wie wählt man den passenden Kurs im Bereich Maschinelles Lernen aus?

Berücksichtigen Sie Ihr aktuelles Kompetenzniveau und Ihre beruflichen Ziele. Anfänger sollten mit "ML Introduction with scikit-learn" beginnen, während Personen mit Vorkenntnissen spezialisierte Kurse wie "Classification with Python" und "Linear Regression with Python" wählen können.

Was kostet die Ausbildung im Bereich Maschinelles Lernen?

Die Kosten für die Ausbildung hängen von der Art und Dauer des Abonnements ab. Für genaue und detaillierte Preisinformationen sowie verfügbare Rabatte besuchen Sie bitte unsere Zahlungsseite.

Welcher Kurs im Bereich Maschinelles Lernen ist am besten für Einsteiger geeignet?

"ML Introduction with scikit-learn" eignet sich ideal für Einsteiger ohne Vorkenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen und vermittelt das grundlegende Wissen, das für den Einstieg in dieses Fachgebiet erforderlich ist.

Welche Schlüsselkompetenzen sind erforderlich, um im Bereich Maschinelles Lernen erfolgreich zu sein?

Zu den wichtigsten Kompetenzen zählen fundierte Statistikkenntnisse, Programmierkenntnisse (bevorzugt Python), Datenverständnis sowie die Fähigkeit, mathematische Modelle auf reale Probleme anzuwenden.

Wie unterscheidet sich Maschinelles Lernen hinsichtlich der Anwendungen von Künstlicher Intelligenz?

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, der sich auf Systeme konzentriert, die aus Daten lernen, während KI ein breiteres Spektrum an Technologien umfasst, die menschliche Intelligenz simulieren. Maschinelles Lernen ist spezifischer auf datengetriebene Algorithmen ausgerichtet.

Welchen Einfluss hat Maschinelles Lernen auf die Gesundheitsbranche?

Maschinelles Lernen verbessert die diagnostische Genauigkeit, optimiert Behandlungspläne und steigert die Patientenergebnisse durch prädiktive Analysen und Krankheitsidentifikation.

Welche vier Typen des maschinellen Lernens gibt es?

Die vier Haupttypen sind überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.

Ist Python ausreichend für maschinelles Lernen?

Python ist für den Einstieg in das maschinelle Lernen ausreichend, da es über umfangreiche Bibliotheken und Frameworks verfügt. Für den Fortschritt in diesem Bereich ist jedoch das Verständnis der zugrunde liegenden Algorithmen und Mathematik unerlässlich.

Ist maschinelles Lernen weiterhin gefragt?

Ja, maschinelles Lernen ist weiterhin sehr gefragt, da Unternehmen in verschiedenen Branchen datenbasierte Entscheidungen für strategische Planung und Innovation nutzen.

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