Maskinlæring

Kurs i maskinlæring

Lær hvordan du kan lære datamaskiner å lære. Disse kursene dekker kjernebegrepene og verktøyene innen maskinlæring – fra modelltrening til evaluering av prediksjoner og utvikling av intelligente applikasjoner.

4.4

Vurdert ut fra 210 anmeldelser.

5,071 Lærlinger

Allerede påmeldt

Tilegnede ferdigheter:

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmer for multi-armede banditterAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApproximate ReasoningAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBayes’ teoremBernoulli DistributionBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsBygging 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 VisualizationCommittee-Based QueryingConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: håndtering av støy og uregelmessige formerData Access PatternsData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatanormalisering og avstandsmålDatapreprosesseringDatatransformasjonDatavaskDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDeteksjon av uteliggereDimensionality reduction evaluation DimensjonsreduksjonDistance CollapseDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftEvolusjonær optimaliseringExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFeature-kodingFeature-seleksjonFeature-skaleringForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFunksjoner og mengderFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGaussian DistributionGaussian Mixture Models: sannsynlighetsbasert klyngeanalyseGeneralization BoundsGenetiske algoritmerGeometric Implications for ML AlgorithmsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGradientnedstigningGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGrenser og deriverteGrunnleggende om GymnasiumGrunnleggende om klyngeanalyse og algoritmerGrunnleggende om reinforcement learningHelmert CodingHierarkisk klyngeanalyse og dendrogrammerHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Geometry IntuitionHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparametertuningHypothesis TestingHåndtering av manglende og kategoriske dataIdentity and Access ManagementImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImputering av manglende verdierInductive BiasInformation-Theoretic LossesIntegralerIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: prinsipper og optimalisering av klyngerKernel MethodsKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKolmogorov–Smirnov TestKovarians og egenverdidekomponeringKunstige immunsystemerL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLinear Algebra FoundationsLineær regresjon med PythonLineære transformasjonerLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistisk regresjonLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMarkov Random FieldsMaskinlæring med scikit-learnMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrisedekomponeringMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMembership FunctionsMetoder for 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 DetectionModelltrening og evalueringMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo-teknikkerMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNeuroevolusjonNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Offline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPGM Inference and LearningPartikkelsvermoptimaliseringPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryPrincipal component analysis (PCA)Probabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPython-klassifiseringsmodellerPython-programmeringRIPPER AlgorithmRandom 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 MLSannsynlighetsfordelingerSannsynlighetsreglerSerieanalyseServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistiske målStochastic OptimizationStress Testing ML ModelsSvermintelligensTemporal ValidationTemporal-difference-læringTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingVC DimensionVector and Raster Data HandlingVektorer og 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

Vis mer

Ta en kort quiz og kom nærmere dine mål!

80,000

Studentene har allerede fullført kursene med suksess og bruker ferdighetene sine i arbeidslivet

92%

Brukerne finner kursene våre nyttige

Kurs

Bla gjennom Maskinlæring kurs og prosjekter

Nivå

Leksjonstype

Teknologier

Introduction to Machine Learning with Python

4 timer

32 kapitler

Middelsnivå

25 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

Linear Regression with Python

2 timer

19 kapitler

Middelsnivå

5 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation

Classification with Python

3 timer

24 kapitler

Middelsnivå

2 STUDERER NÅ

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

Cluster Analysis with Python

4 timer

34 kapitler

Middelsnivå

1 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: 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 timer

51 kapitler

Nybegynner

15 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: 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 time

12 kapitler

Nybegynner

5 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: 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 timer

16 kapitler

Middelsnivå

5 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: 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 timer

15 kapitler

Middelsnivå

2 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: 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 time

16 kapitler

Nybegynner

1 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: Evolutionary optimization , Swarm intelligence, Genetic algorithms , Particle swarm optimization, Artificial immune systems, Neuroevolution

Feature Encoding Methods in Python

1 time

9 kapitler

Middelsnivå

1 STUDERER NÅ

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

Explainable AI (XAI) Basics

1 time

15 kapitler

Nybegynner

1 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: Explainable AI Fundamentals, XAI Methods and Concepts, Ethical AI Principles, AI Transparency Awareness

Exploratory Data Analysis with Python

2 timer

18 kapitler

Nybegynner

1 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: Exploratory Data Analysis, Descriptive Statistics, Data Visualization with matplotlib and seaborn, Correlation Analysis, Multivariate Analysis, Data Storytelling

1 2 3 4

1 2 ...

Velg en yrkesretningOmfattende programmer for å mestre en yrkesvei

spor

Kun for Ultimate

Maskinlæring – Fordypning

Middelsnivå

Fordeler med Codefinity

KI-assistert læring

Omfavn fascinasjonen for teknologiske ferdigheter! Vår KI-assistent gir sanntidstilbakemelding, personlige hint og forklaringer på feil, slik at du kan lære med selvtillit.

Arbeidsområder

Med arbeidsområder kan du opprette og dele prosjekter direkte på plattformen vår. Vi har forberedt maler for din bekvemmelighet

Læringsspor

Ta kontroll over din karriereutvikling og start din vei mot å mestre de nyeste teknologiene

Reelle prosjekter

Reelle prosjekter løfter porteføljen din, og viser praktiske ferdigheter som imponerer potensielle arbeidsgivere

Hvorfor Codefinity skiller seg ut

Videoinnhold

Nedlastbare materialer

Ansete sertifikater

Interaktivt læringsmiljø

Feilretting

AI-assistent

Tilgang til alt innhold med ett abonnement

Codefinity

Videobaserte læringsplattformer

Codefinity

Videobaserte læringsplattformer

Videoinnhold

Nedlastbare materialer

Ansete sertifikater

Interaktivt læringsmiljø

Feilretting

AI-assistent

Tilgang til alt innhold med ett abonnement

KarrieremuligheterLær om de mest populære yrkene, gjennomsnittslønningene og selskapene som aktivt søker spesialister i dette feltet.

Dataforsker

Maskinlæringsingeniør

NLP-Ingeniør

Deep Learning-Ingeniør

Maskinlæringsforsker

$149k

$197k

$246k

Min

Average

Max

Årslønn

(Gjennomsnitt i USA)

Ansettende selskaper

*Kilde: Glassdoor

Utvalgt av studenter fra de fremragende skolene

Inkludert 30 av de 30 fremragende universitetene i USA.

Kurs i maskinlæring: Nøkkelinformasjon og spørsmål

Introduksjon til kurs i maskinlæring

Maskinlæring (ML) er et felt innen kunstig intelligens som gjør det mulig for maskiner å lære fra data og gjøre prediksjoner uten eksplisitt programmering. Kurs i maskinlæring gir grunnleggende kunnskap om overvåket og ikke-overvåket læring, modelltrening, databehandling og evalueringsmetoder. Fra lineær regresjon og klassifisering til mer avanserte metoder som forsterkende læring, veileder disse kursene deltakerne i å bygge modeller som kan gjenkjenne mønstre i data og forbedre seg over tid. ML brukes i ulike applikasjoner, som anbefalingssystemer, svindeldeteksjon og autonome systemer.

Fordeler med våre kurs i maskinlæring

Våre kurs gir praktisk, hands-on erfaring med virkelige datasett, ekspertundervisning og et fleksibelt læringsmiljø. Denne solide tilnærmingen sikrer at studentene ikke bare lærer teoretiske konsepter, men også anvender dem i praksis.

Karrieremuligheter etter fullføring av kurs i maskinlæring

Uteksaminerte kan jobbe i ulike roller som dataforsker, maskinlæringsingeniør, AI-analytiker eller forsker innen bransjer som finans, helsevesen, bilindustri og teknologi.

Kursalternativer innen maskinlæring

Vi tilbyr et bredt utvalg av kurs, fra nybegynnervennlige som ML Introduksjon med scikit-learn til mer avanserte emner som Klassifisering med Python og Lineær regresjon med Python. Du kan også følge sporet for overvåket maskinlæring for en strukturert læringsvei.

Informasjon om kursbevis

Etter å ha fullført et av våre kurs i maskinlæring mottar studentene et kursbevis, som er anerkjent i bransjen og kan bidra til å fremme karrieren.

Hva er maskinlæring og hvorfor er det viktig?

Maskinlæring er en gren av kunstig intelligens som gjør det mulig for programvareapplikasjoner å bli mer presise i å forutsi utfall uten å være eksplisitt programmert. Det er avgjørende for å lage adaptive algoritmer som kan behandle og lære fra data i sanntid.

Hvor brukes maskinlæring i industrien?

Maskinlæring brukes mye i bransjer som finans for algoritmisk handel, helsevesen for prediktiv diagnostikk, bilindustri for selvkjørende biler og i forbrukertjenester for personaliserte opplevelser.

Hva er karrieremulighetene innen maskinlæring?

Karrierer innen maskinlæring inkluderer roller som maskinlæringsingeniør, dataanalytiker, NLP-forsker og stillinger innen nye teknologier som krever datadrevne beslutninger.

Hvordan velge riktig kurs i maskinlæring?

Vurder ditt nåværende ferdighetsnivå og dine karrieremål. Nybegynnere bør starte med "ML Introduksjon med scikit-learn", mens de med noe bakgrunn kan velge mer spesialiserte kurs som Klassifisering med Python og Lineær regresjon med Python.

Hva koster opplæring i maskinlæring?

Kostnaden for opplæring avhenger av type abonnement og varighet. For nøyaktig og detaljert prisinformasjon, samt eventuelle tilgjengelige rabatter, vennligst besøk vår betalingsside.

Hvilket kurs i maskinlæring passer best for nybegynnere?

"ML Introduksjon med scikit-learn" er ideell for nybegynnere uten kjennskap til maskinlæring, og gir grunnleggende kunnskap som er nødvendig for å komme videre innen feltet.

Hva er de viktigste ferdighetene for å lykkes med maskinlæring?

Nøkkelferdigheter inkluderer solid forståelse av statistikk, programmering (Python er foretrukket), dataintuisjon og evnen til å anvende matematiske modeller på reelle problemer.

Hvordan sammenlignes maskinlæring og kunstig intelligens når det gjelder anvendelser?

Maskinlæring er en underkategori av kunstig intelligens som fokuserer på systemer som lærer fra data, mens kunstig intelligens omfatter et bredere spekter av teknologier som simulerer menneskelig intelligens. Maskinlæring er mer spesifikt rettet mot datadrevne algoritmer.

Hvilken innvirkning har maskinlæring på helsesektoren?

Maskinlæring forbedrer diagnostisk nøyaktighet, optimaliserer behandlingsplaner og gir bedre pasientresultater gjennom prediktiv analyse og sykdomsidentifikasjon.

Hva er de 4 typene maskinlæring?

De fire hovedtypene er overvåket læring, ikke-overvåket læring, semi-overvåket læring og forsterkende læring.

Er Python nok for maskinlæring?

Python er tilstrekkelig for å starte med maskinlæring på grunn av sine omfattende biblioteker og rammeverk, men forståelse av underliggende algoritmer og matematikk er avgjørende for videre utvikling innen feltet.

Er maskinlæring fortsatt etterspurt?

Ja, maskinlæring er fortsatt svært etterspurt ettersom selskaper i ulike sektorer er avhengige av datadrevne beslutninger for strategisk planlegging og innovasjon.

Relaterte emner

Webutvikling QA Skybasert databehandling JavaScript Sosiale medier-administrasjon Dyp læring Excel Frontend-utvikling C#Spillutvikling

Hva Våre Brukere Sier

Bli med 1.5+ millioner utvikler AI- og datakunnskaper hos Codefinity

Klar til å starte?

ProBeste introduksjonstilbud$12 /månedFakturert årlig

250+ topprangerte kurs

Fullføringssertifikater

KI-assistent i alle kurs

40+ hands-on Real-world projects

Personlige studieløp

Ubegrensede arbeidsområder

UltimateAlt du trenger for å styrke karrieren din$25 /månedFakturert årlig

250+ topprangerte kurs

Fullføringssertifikater

KI-assistent i alle kurs

40+ hands-on Real-world projects

Personlige studieløp

Ubegrensede arbeidsområder

Toppkurs i Maskinlæring kategori

1.	Introduksjon til maskinlæring med Python	4 timer	32 kapitler
2.	Lineær Regresjon med Python	2 timer	19 kapitler
3.	Klassifisering med Python	3 timer	24 kapitler
4.	Klyngeanalyse med Python	4 timer	34 kapitler
5.	Matematikk for Datavitenskap	5 timer	51 kapitler