Kurse zum Maschinellen Lernen
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ML-Einführung Mit Scikit-Learn
Mittelstufe
18 JETZT STUDIEREN
Erworbene Fähigkeiten: Maschinelles Lernen mit scikit-learn, Modelltraining und -bewertung, Hyperparameter-Optimierung
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Lineare Regression mit Python
Mittelstufe
2 JETZT STUDIEREN
Erworbene Fähigkeiten: Lineare Regression mit Python, Modelltraining und -bewertung
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Klassifikation mit Python
Mittelstufe
3 JETZT STUDIEREN
Erworbene Fähigkeiten: Python-Programmierung, Python-Klassifikationsmodelle, Logistische Regression, Datenvorverarbeitung, Modelltraining und -bewertung, Hyperparameter-Tuning
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Clusteranalyse
Mittelstufe
3 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 Strukturen, Gaussian Mixture Models: probabilistisches Clustering
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Mathematik für Data Science
Anfänger
12 JETZT STUDIEREN
Erworbene Fähigkeiten: Funktionen & Mengen, Reihenanalyse, Grenzwerte & Ableitungen, Integrale, Gradientenverfahren, Vektoren & Matrizen, Lineare Transformationen, Matrixzerlegung, Wahrscheinlichkeitsregeln, Satz von Bayes, Statistische Kennzahlen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen
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Einführung in Reinforcement Learning
Fortgeschritten
1 JETZT STUDIEREN
Erworbene Fähigkeiten: Grundlagen des Reinforcement Learning, Algorithmen für Multi-Armed Bandits, Methoden der dynamischen Programmierung, Monte-Carlo-Techniken, Temporal-Difference-Lernen, Grundlagen von Gymnasium
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Understanding Loss Functions in Machine Learning
Mittelstufe
1 JETZT STUDIEREN
Erworbene Fähigkeiten: Mathematical Foundations of Loss Functions, Risk Minimization Theory, Regression Loss Analysis, Classification Loss Analysis, Information-Theoretic Losses, Loss Function Selection and Comparison
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Bio-inspirierte Algorithmen
Anfänger
1 JETZT STUDIEREN
Erworbene Fähigkeiten: Evolutionäre Optimierung, Schwarmintelligenz, Genetische Algorithmen, Partikelschwarmoptimierung, Künstliche Immunsysteme, Neuroevolution
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Datenvorverarbeitung und Feature Engineering
Anfänger
4 JETZT STUDIEREN
Erworbene Fähigkeiten: Datenbereinigung, Imputation fehlender Werte, Ausreißererkennung, Merkmalskodierung, Merkmalsskalierung, Datenumwandlung, Feature Engineering, Merkmalsauswahl, Pipeline-Erstellung
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Dimensionsreduktion mit PCA
Mittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Dimensionsreduktion, Hauptkomponentenanalyse (PCA), Kovarianz und Eigenzerlegung
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Evaluation Metrics in Machine Learning
Mittelstufe
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
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Feature Drift and Data Drift Detection
Fortgeschritten
Erworbene Fähigkeiten: Drift Detection Fundamentals, Statistical Drift Metrics, Kolmogorov–Smirnov Test, Population Stability Index, Model-Based Drift Detection, Monitoring Model Degradation
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Mit Arbeitsbereichen können Sie Projekte direkt auf unserer Plattform erstellen und teilen. Wir haben Vorlagen für Sie vorbereitet
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Praxisnahe Projekte werten Ihr Portfolio auf und zeigen praktische Fähigkeiten, um potenzielle Arbeitgeber zu beeindrucken










Kurse zum Maschinellen Lernen: Wichtige Infos und Fragen
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