Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Machine Learning Online cursussen met certificaat
Machine Learning

Cursussen Machine Learning

Leer hoe je computers kunt leren om te leren. Deze cursussen behandelen de kernconcepten en tools van machine learning — van het trainen van modellen tot het evalueren van voorspellingen en het bouwen van intelligente applicaties.
4.4
Beoordeeld op basis van 166 recensies.
4,922 Lerenden
Reeds ingeschreven
Verworven vaardigheden:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Text CleaningAlgorithm Evaluation and ComparisonAnomaly detection evaluation Automated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBasisprincipes van GymnasiumBayesian OptimizationCatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clusteringfundamenten en algoritmenCoefficient VisualizationConvergence TheoryConvex AnalysisCorrelation AnalysisCovariantie en eigenwaarde-decompositieCross-validation techniquesDBSCAN: omgaan met ruis en onregelmatige vormenData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatareinigingDatatransformatieDeduplication AlgorithmsDeeltjeszwermoptimalisatieDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDetectie van uitschietersDimensionaliteitsreductieDimensionality reduction evaluation Drift Detection FundamentalsDynamische programmeermethodenEncoding Leakage PreventionEthical AI PrinciplesEvolutionaire optimalisatieExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFeature-encodingFeature-scalingFeatureselectieForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFuncties & VerzamelingenFuzzy Matching in PythonGaussian Mixture Models: probabilistische clusteringGegevensvoorbewerkingGenetische algoritmenGradient Boosting for TSGradient DescentGrondslagen van Reinforcement LearningHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHiërarchische clustering en dendrogrammenHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparameterafstemmingHypothesis TestingImputatie van ontbrekende waardenInformation-Theoretic LossesIntegralenIsolation Forest ImplementationK-Means: principes en clusteroptimalisatieKansregelsKansverdelingenKolmogorov–Smirnov TestKunstmatige immuunsystemenL1, L2, and Elastic Net RegularizationLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLimieten & AfgeleidenLineaire TransformatiesLineaire regressie met PythonLocal Outlier Factor AnalysisLogistische regressieLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsMachine learning met scikit-learnManual Search MethodsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrixdecompositieMean-CenteringModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionModeltraining en evaluatieMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo-techniekenMulti-Armed Bandit-algoritmenMultivariate AnalysisNeuro-evolutieNormalisatie van data en afstandsmetingenNormalization (L1, L2, Max)Omgaan met ontbrekende en categorische dataOne-Class SVM for Novelty DetectionOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPipelinebouwPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPrincipal component analysis (PCA)Python-classificatiemodellenPython-programmerenRIPPER AlgorithmRecord Linkage TechniquesReeksanalyseRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Risk Minimization TheoryRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistische MatenStelling van BayesStochastic OptimizationTemporal ValidationTemporal-Difference LearningTime Series AnalysisTime Series WindowingTree-Based ForecastingVectoren & MatricesWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost ModelingZwermintelligentiet-test and z-test Application
Toon meer
Maak een korte quiz en kom dichter bij je doelen!

80,000
Studenten hebben de cursussen reeds succesvol afgerond en passen hun vaardigheden toe op de werkvloer
92%
Gebruikers vinden onze cursussen nuttig
Cursussen
Cursussen
Bladeren Machine Learning cursussen en projecten
Niveau
Lesvorm
Technologieën

cursus

Introduction to Machine Learning with Python

Introduction to Machine Learning with Python

description 4 uren
description 32 hoofdstukken

Halfgevorderd

19 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

cursus

Linear Regression with Python

Linear Regression with Python

description 2 uren
description 19 hoofdstukken

Halfgevorderd

4 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation

cursus

Classification with Python

Classification with Python

description 3 uren
description 24 hoofdstukken

Halfgevorderd

2 NU AAN HET STUDEREN

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

cursus

Cluster Analysis with Python

Cluster Analysis with Python

description 4 uren
description 34 hoofdstukken

Halfgevorderd

5 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: 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

cursus

Mathematics for Data Science with Python

Mathematics for Data Science with Python

description 5 uren
description 51 hoofdstukken

Beginner

13 NU AAN HET STUDEREN

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

cursus

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

description 1 uur
description 12 hoofdstukken

Beginner

3 NU AAN HET STUDEREN

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

cursus

Loss Functions in Machine Learning

Loss Functions in Machine Learning

description 2 uren
description 15 hoofdstukken

Halfgevorderd

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

cursus

Bio-Inspired Algorithms with Python

Bio-Inspired Algorithms with Python

description 1 uur
description 16 hoofdstukken

Beginner

2 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Evolutionary optimization , Swarm intelligence, Genetic algorithms , Particle swarm optimization, Artificial immune systems, Neuroevolution

cursus

Explainable AI (XAI) Basics

Explainable AI (XAI) Basics

description 1 uur
description 15 hoofdstukken

Beginner

1 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Explainable AI Fundamentals, XAI Methods and Concepts, Ethical AI Principles, AI Transparency Awareness

cursus

Introduction to Reinforcement Learning with Python

Introduction to Reinforcement Learning with Python

description 6 uren
description 37 hoofdstukken

Gevorderd

1 NU AAN HET STUDEREN

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

cursus

Advanced Tree-Based Models with Python

Advanced Tree-Based Models with Python

description 1 uur
description 9 hoofdstukken

Halfgevorderd

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

cursus

Applied Hypothesis Testing & A/B Testing

Applied Hypothesis Testing & A/B Testing

description 3 uren
description 31 hoofdstukken

Beginner

1 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Hypothesis Testing, t-test and z-test Application, Chi-Square Analysis, A/B Test Design, Experimental Data Preparation, Statistical Interpretation

Kies een loopbaantrajectUitgebreide programma’s om een loopbaantraject te beheersen
Voordelen van Codefinity
KI-ondersteund leren

Omarm de fascinatie voor technologische vaardigheden! Onze KI-assistent biedt realtime feedback, persoonlijke tips en foutuitleg, zodat je met vertrouwen leert.

Werkruimten

Met Werkruimten kun je projecten direct op ons platform creëren en delen. We hebben sjablonen voor je klaargezet.

Leertrajecten

Neem de controle over je carrièreontwikkeling en begin aan je pad naar beheersing van de nieuwste technologieën

Projecten uit de praktijk

Projecten uit de praktijk tillen je portfolio naar een hoger niveau, met praktische vaardigheden om werkgevers te imponeren

AI-Assisted LearningAI-Assisted LearningAI-Assisted LearningAI-Assisted Learning
Waarom Codefinity opvalt
Videocontent
Downloadbare materialen
Prestigieuze certificaten
Interactieve leeromgeving
Foutcorrectie
AI-assistent
Toegang tot alle content met één abonnement
Codefinity
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
Videogebaseerde leerplatforms
yes
yes
yes
no
no
no
no
Codefinity
Videogebaseerde leerplatforms
Videocontent
yesyes
Downloadbare materialen
yesyes
Prestigieuze certificaten
yesyes
Interactieve leeromgeving
yesno
Foutcorrectie
yesno
AI-assistent
yesno
Toegang tot alle content met één abonnement
yesno
CarrièremogelijkhedenOntdek de populairste beroepen, gemiddelde salarissen en bedrijven die actief op zoek zijn naar specialisten in dit vakgebied.
Datawetenschapper
Machine Learning Engineer
NLP Ingenieur
Deep Learning Engineer
Machine Learning Wetenschapper
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Jaarlijks salaris
(Gemiddeld in de VS)
Epic!
Roku
Meta
Airbnb
Dropbox
X
Aanwervende bedrijven
*Bron: Glassdoor
Gekozen door studenten van de allerbest scholen
Inclusief 30 van de 30 allerbeste universiteiten van VS
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

Cursussen Machine Learning: Belangrijke info en vragen

Introductie tot Machine Learning-cursussen
Machine Learning (ML) is een onderdeel van AI dat machines in staat stelt te leren van data en voorspellingen te doen zonder expliciete programmering. Machine learning-cursussen behandelen de fundamentele principes van supervised en unsupervised learning, modeltraining, dataverwerking en evaluatietechnieken. Van lineaire regressie en classificatie tot geavanceerdere methoden zoals reinforcement learning, begeleiden deze cursussen de deelnemers bij het bouwen van modellen die patronen in data herkennen en zich in de loop van de tijd verbeteren. ML wordt toegepast in uiteenlopende toepassingen, zoals aanbevelingssystemen, fraudedetectie en autonome systemen.
Voordelen van onze Machine Learning-cursussen
Onze cursussen bieden praktische, hands-on ervaring met echte datasets, deskundige begeleiding en een flexibele leeromgeving. Deze robuuste aanpak zorgt ervoor dat studenten niet alleen theoretische concepten leren, maar deze ook praktisch toepassen.
Carrièremogelijkheden na afronding van Machine Learning-cursussen
Afgestudeerden kunnen diverse functies vervullen, zoals Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI-analist of Research Scientist in sectoren als financiën, gezondheidszorg, automotive en technologie.
Opties voor Machine Learning-cursussen
Wij bieden een scala aan cursussen, van toegankelijke instapcursussen zoals ML Introductie met scikit-learn tot meer gevorderde onderwerpen zoals Classificatie met Python en Lineaire Regressie met Python. Je kunt ook het Supervised Machine Learning-traject volgen voor een gestructureerd leerpad.
Certificaatinformatie
Na het afronden van een van onze Machine Learning-cursussen ontvangen studenten een Certificaat van Voltooiing, dat erkend wordt binnen de sector en kan bijdragen aan je carrière.
Wat is machine learning en waarom is het belangrijk?
Machine Learning is een tak van AI die softwaretoepassingen in staat stelt nauwkeuriger uitkomsten te voorspellen zonder expliciete programmering. Het is essentieel voor het creëren van adaptieve algoritmen die data in real-time kunnen verwerken en ervan leren.
Waar wordt machine learning gebruikt in de industrie?
Machine Learning wordt breed ingezet in sectoren zoals financiën voor algoritmische handel, gezondheidszorg voor voorspellende diagnostiek, automotive voor zelfrijdende auto's en in consumentendiensten voor gepersonaliseerde ervaringen.
Wat zijn de carrièremogelijkheden in machine learning?
Carrières in Machine Learning omvatten functies zoals Machine Learning Engineer, Data-analist, NLP Scientist en functies in opkomende technologieën die datagedreven besluitvorming vereisen.
Hoe kies je de geschikte Machine Learning-cursus?
Houd rekening met je huidige vaardigheidsniveau en je carrièredoelen. Beginners starten het beste met "ML Introductie met scikit-learn", terwijl wie al enige voorkennis heeft, meer gespecialiseerde cursussen zoals Classificatie met Python en Lineaire Regressie met Python kan volgen.
Wat zijn de kosten van de opleiding voor Machine Learning-cursussen?
De kosten van de opleiding zijn afhankelijk van het type abonnement en de duur ervan. Voor exacte en gedetailleerde prijsinformatie, evenals eventuele beschikbare kortingen, bezoek onze betalingspagina.
Welke Machine Learning-cursus is het meest geschikt voor beginners?
"ML Introductie met scikit-learn" is ideaal voor beginners zonder ervaring met Machine Learning en biedt de basiskennis die nodig is om verder te komen in dit vakgebied.
Wat zijn de belangrijkste vaardigheden om uit te blinken in Machine Learning?
Belangrijke vaardigheden zijn een sterke beheersing van statistiek, programmeren (bij voorkeur Python), data-intuïtie en het vermogen om wiskundige modellen toe te passen op praktijkproblemen.
Hoe verhoudt Machine Learning zich tot Artificial Intelligence qua toepassingen?
Machine Learning is een subset van AI die zich richt op systemen die leren van data, terwijl AI een breder scala aan technologieën omvat die menselijke intelligentie simuleren. Machine Learning is specifieker gericht op datagedreven algoritmen.
Welke impact heeft Machine Learning op de gezondheidszorg?
Machine Learning verbetert de diagnostische nauwkeurigheid, optimaliseert behandelplannen en verhoogt patiëntuitkomsten door voorspellende analyses en ziekteherkenning.
Wat zijn de 4 typen machine learning?
De vier hoofdtypen zijn supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning en reinforcement learning.
Is Python voldoende voor machine learning?
Python is voldoende om te starten met Machine Learning vanwege de uitgebreide bibliotheken en frameworks, maar inzicht in onderliggende algoritmen en wiskunde is essentieel om verder te komen in het vakgebied.
Is machine learning nog steeds in trek?
Ja, Machine Learning blijft sterk in trek omdat bedrijven in diverse sectoren vertrouwen op datagedreven beslissingen voor strategische planning en innovatie.
Wat Onze Gebruikers Zeggen
Doe mee 1.5+ miljoen groeien in AI- en data-vaardigheden bij Codefinity
Klaar om te starten?
ProBeste introductieaanbieding$12 /maandJaarlijks gefactureerd

benefit250+ topcursussen
benefitCertificaten van voltooiing
benefitKI-assistent in alle cursussen
benefit40+ hands-on Real-world projects
benefitPersoonlijke leertrajecten
benefitOnbeperkte werkruimten
UltimateAlles wat je nodig hebt om je carrière te boosten$25 /maandJaarlijks gefactureerd

benefit250+ topcursussen
benefitCertificaten van voltooiing
benefitKI-assistent in alle cursussen
benefit40+ hands-on Real-world projects
benefitPersoonlijke leertrajecten
benefitOnbeperkte werkruimten
Topcursussen in de Machine Learning categorie
1.
Introductie tot Machine Learning met Python
tijd4 uren
hoofdstukken32 hoofdstukken
2.
Lineaire Regressie met Python
tijd2 uren
hoofdstukken19 hoofdstukken
3.
Classificatie met Python
tijd3 uren
hoofdstukken24 hoofdstukken
4.
Clusteranalyse met Python
tijd4 uren
hoofdstukken34 hoofdstukken
5.
Wiskunde voor Data Science
tijd5 uren
hoofdstukken51 hoofdstukken
1. Introductie tot Machine Learning met Python
tijdUren
4
hoofdstukkenHoofdstukken
32
2. Lineaire Regressie met Python
tijdUren
2
hoofdstukkenHoofdstukken
19
3. Classificatie met Python
tijdUren
3
hoofdstukkenHoofdstukken
24
4. Clusteranalyse met Python
tijdUren
4
hoofdstukkenHoofdstukken
34
5. Wiskunde voor Data Science
tijdUren
5
hoofdstukkenHoofdstukken
51

Volg ons

trustpilot logo

Adres

codefinity
Onze excuses dat er iets mis is gegaan. Wat is er gebeurd?
some-alt