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 223 arvostelut.

5,101 Oppijat

Jo ilmoittautunut

Hankitut taidot:

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAineiston esikäsittelyAjallisen eron oppiminenAlgorithm Evaluation and ComparisonAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApproximate ReasoningAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBayesin kaavaBernoulli DistributionBias–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 VisualizationCommittee-Based QueryingConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: kohinan käsittely ja epäsäännölliset muodotData Access PatternsData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatan muuntaminenDatan normalisointi ja etäisyysmittaritDatan puhdistusDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDimensionality reduction evaluation Distance CollapseDrift Detection FundamentalsDynaamisen ohjelmoinnin menetelmätEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftEvoluutio-optimointiExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFunktiot ja joukko-oppiFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGaussian DistributionGaussian Mixture Models: todennäköisyyspohjainen klusterointiGeneettiset algoritmitGeneralization BoundsGeometric Implications for ML AlgorithmsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGradienttimenetelmäGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGymnasiumin perusteetHelmert CodingHierarkkinen klusterointi ja dendrogrammitHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Geometry IntuitionHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparametrien viritysHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksInductive BiasInformation-Theoretic LossesIntegraalitIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: periaatteet ja klusterien optimointiKeinotekoiset immuunijärjestelmätKernel MethodsKlusteroinnin perusteet ja algoritmitKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKolmogorov–Smirnov TestKoneoppiminen Scikit-learnillaKovarianssi ja ominaisarvohajotelmaL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLineaarinen regressio PythonillaLineaariset muunnoksetLinear Algebra FoundationsLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistinen regressioLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsMallin koulutus ja arviointiManual Search MethodsMarkov Random FieldsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatriisin hajotelmatMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMembership FunctionsMinimum-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 DetectionMomentum MethodsMoniaseiset bandiittialgoritmitMonitoring Model DegradationMonte Carlo -tekniikatMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNeuroevoluutioNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Offline vs Online Evaluation ReasoningOminaisuuksien koodausOminaisuuksien rakentaminenOminaisuuksien skaalausOminaisuuksien valintaOne-Class SVM for Novelty DetectionOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPGM Inference and LearningPartikkeliparvioptimointiParviälyPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPoikkeamien tunnistusPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPutkien rakentaminenPuuttuvan ja kategorisen datan käsittelyPuuttuvien arvojen imputointiPython-luokittelumallitPython-ohjelmointiPääkomponenttianalyysi (PCA)RIPPER AlgorithmRajat ja derivaatatRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Reliability DiagramsReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLSarjojen analyysiServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic OptimizationStress Testing ML ModelsTemporal ValidationTheoretical OverfittingTilastolliset tunnusluvutTime Series AnalysisTime Series WindowingTodennäköisyysjakaumatTodennäköisyyssäännötTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUlottuvuuksien vähentäminenUncertainty-Based QueryingVC DimensionVahvistusoppimisen perusteetVector and Raster Data HandlingVektorit ja matriisitWeight-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

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

Selaa Koneoppiminen kurssit ja projektit

Taso

Oppitunnin tyyppi

Teknologiat

Introduction to Machine Learning with Python

4 tuntia

32 luvut

Keskitaso

24 OPISKELEE NYT

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

Linear Regression with Python

2 tuntia

19 luvut

Keskitaso

6 OPISKELEE NYT

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

Classification with Python

3 tuntia

24 luvut

Keskitaso

2 OPISKELEE NYT

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

Cluster Analysis with Python

4 tuntia

34 luvut

Keskitaso

1 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

Mathematics for Data Science with Python

5 tuntia

51 luvut

Aloittelija

15 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

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

1 tunti

12 luvut

Aloittelija

8 OPISKELEE NYT

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

Evaluation Metrics in Machine Learning with Python

2 tuntia

16 luvut

Keskitaso

4 OPISKELEE NYT

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

Loss Functions in Machine Learning

2 tuntia

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

Bio-Inspired Algorithms with Python

1 tunti

16 luvut

Aloittelija

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

Feature Encoding Methods in Python

1 tunti

9 luvut

Keskitaso

1 OPISKELEE NYT

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

Optimization Methods in Machine Learning in Python

2 tuntia

18 luvut

Aloittelija

3 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Mathematical Optimization, Gradient Descent, Convex Analysis, Stochastic Optimization, Momentum Methods, Adaptive Algorithms, Convergence Theory

Advanced Tree-Based Models with Python

1 tunti

9 luvut

Keskitaso

1 OPISKELEE NYT

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

1 2 3 4

1 2 ...

Valitse urapolkuKattavat ohjelmat urapolun hallintaan

polku

Vain Ultimate

Koneoppimisen Hallinta

Keskitaso

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.

Miksi Codefinity erottuu

Videomateriaali

Ladattavat materiaalit

Arvostetut todistukset

Interaktiivinen oppimisympäristö

Virheiden korjaus

Tekoälyavustaja

Pääsy kaikkeen sisältöön yhdellä tilauksella

Codefinity

Videoihin perustuvat oppimisalustat

Codefinity

Videoihin perustuvat oppimisalustat

Videomateriaali

Ladattavat materiaalit

Arvostetut todistukset

Interaktiivinen oppimisympäristö

Virheiden korjaus

Tekoälyavustaja

Pääsy kaikkeen sisältöön yhdellä tilauksella

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)

Työnantajat

*Lähde: Glassdoor

Opiskelijoiden valitsema parhaista kouluista

Sisältäen 30:sta yhdysvaltojen 30 parasta korkeakoulua

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.

Aiheeseen liittyvät aiheet

Verkkokehitys QA Pilvipalvelut JavaScript Sosiaalisen median hallinta Syväoppiminen Excel Frontend-kehitys C#Pelinkehitys

Mitä he sanovat käyttäjämme

Liity 1.5+ miljoona edistymässä tekoäly- ja datataidoissa Codefinityssä!

Valmiina aloittamaan?

ProParas aloitustarjous$12 /kuukausiLaskutetaan vuosittain

250+ korkealle arvosteltua kurssia

Suoritustodistukset

Tekoälyavustaja kaikissa kursseissa

40+ hands-on Real-world projects

Henkilökohtaiset opintopolut

Rajoittamattomat työtilat

UltimateKaikki mitä tarvitset urasi vauhdittamiseen$25 /kuukausiLaskutetaan vuosittain

250+ korkealle arvosteltua kurssia

Suoritustodistukset

Tekoälyavustaja kaikissa kursseissa

40+ hands-on Real-world projects

Henkilökohtaiset opintopolut

Rajoittamattomat työtilat

Parhaat kurssit kategoriassa Koneoppiminen kategoria

1.	Johdatus koneoppimiseen Pythonilla	4 tuntia	32 luvut
2.	Lineaarinen Regressio Pythonilla	2 tuntia	19 luvut
3.	Luokittelu Pythonilla	3 tuntia	24 luvut
4.	Klusterianalyysi Pythonilla	4 tuntia	34 luvut
5.	Matematiikka Data-analytiikalle	5 tuntia	51 luvut