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 204 recensies.

5,056 Lerenden

Reeds ingeschreven

Verworven vaardigheden:

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAlgorithm Evaluation and ComparisonAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApproximate ReasoningAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBasisprincipes van GymnasiumBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli 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) Clusteringfundamenten en algoritmenCoefficient VisualizationCommittee-Based QueryingConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCovariantie en eigenwaarde-decompositieCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: omgaan met ruis en onregelmatige vormenData Access PatternsData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatareinigingDatatransformatieDeduplication AlgorithmsDeeltjeszwermoptimalisatieDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDetectie van uitschietersDimensionaliteitsreductieDimensionality reduction evaluation Distance CollapseDrift Detection FundamentalsDynamische programmeermethodenEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvolutionaire optimalisatieExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFeature-encodingFeature-scalingFeatureselectieForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFuncties & VerzamelingenFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGaussian DistributionGaussian Mixture Models: probabilistische clusteringGegevensvoorbewerkingGeneralization BoundsGenetische algoritmenGeometric Implications for ML AlgorithmsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGrondslagen van Reinforcement LearningHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Geometry IntuitionHistogram BinningHiërarchische clustering en dendrogrammenHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparameterafstemmingHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImputatie van ontbrekende waardenInformation-Theoretic LossesIntegralenIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionK-Means: principes en clusteroptimalisatieKansregelsKansverdelingenKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKolmogorov–Smirnov TestKunstmatige immuunsystemenL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLimieten & AfgeleidenLineaire TransformatiesLineaire regressie met PythonLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistische regressieLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsMachine learning met scikit-learnManual Search MethodsMarkov Random FieldsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrixdecompositieMean-CenteringMembership FunctionsModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Selection UtilitiesModel-Based Drift DetectionModeltraining en evaluatieMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo-techniekenMulti-Armed Bandit-algoritmenMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNeuro-evolutieNode ClassificationNormalisatie van data en afstandsmetingenNormalization (L1, L2, Max)Omgaan met ontbrekende en categorische dataOne-Class SVM for Novelty DetectionOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPGM Inference and LearningPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPipelinebouwPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPrincipal component analysis (PCA)Probabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPython-classificatiemodellenPython-programmerenRIPPER AlgorithmRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesReeksanalyseRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Reliability DiagramsReproducibility in ML WorkflowsRisk Minimization TheoryRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistische MatenStelling van BayesStochastic OptimizationTemporal ValidationTemporal-Difference LearningTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingVC DimensionVector and Raster Data HandlingVectoren & MatricesWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost ModelingZwermintelligentiescikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationt-Norms and t-Conormst-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

Bladeren Machine Learning cursussen en projecten

Niveau

Lesvorm

Technologieën

Introduction to Machine Learning with Python

4 uren

32 hoofdstukken

Halfgevorderd

23 NU AAN HET STUDEREN

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

Linear Regression with Python

2 uren

19 hoofdstukken

Halfgevorderd

3 NU AAN HET STUDEREN

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

Classification with Python

3 uren

24 hoofdstukken

Halfgevorderd

1 NU AAN HET STUDEREN

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

Cluster Analysis with Python

4 uren

34 hoofdstukken

Halfgevorderd

2 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

Mathematics for Data Science with Python

5 uren

51 hoofdstukken

Beginner

15 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

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

1 uur

12 hoofdstukken

Beginner

5 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

Bio-Inspired Algorithms with Python

1 uur

16 hoofdstukken

Beginner

1 NU AAN HET STUDEREN

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

Evaluation Metrics in Machine Learning with Python

2 uren

16 hoofdstukken

Halfgevorderd

4 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: 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 uur

9 hoofdstukken

Halfgevorderd

2 NU AAN HET STUDEREN

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

Loss Functions in Machine Learning

2 uren

15 hoofdstukken

Halfgevorderd

1 NU AAN HET STUDEREN

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

Explainable AI (XAI) Basics

1 uur

15 hoofdstukken

Beginner

1 NU AAN HET STUDEREN

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

Exploratory Data Analysis with Python

2 uren

18 hoofdstukken

Beginner

3 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Exploratory Data Analysis, Descriptive Statistics, Data Visualization with matplotlib and seaborn, Correlation Analysis, Multivariate Analysis, Data Storytelling

1 2 3 4

1 2 ...

Kies een loopbaantrajectUitgebreide programma’s om een loopbaantraject te beheersen

traject

Alleen voor Ultimate

Machine Learning Mastery

Halfgevorderd

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

Waarom Codefinity opvalt

Videocontent

Downloadbare materialen

Prestigieuze certificaten

Interactieve leeromgeving

Foutcorrectie

AI-assistent

Toegang tot alle content met één abonnement

Codefinity

Videogebaseerde leerplatforms

Codefinity

Videogebaseerde leerplatforms

Videocontent

Downloadbare materialen

Prestigieuze certificaten

Interactieve leeromgeving

Foutcorrectie

AI-assistent

Toegang tot alle content met één abonnement

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)

Aanwervende bedrijven

*Bron: Glassdoor

Gekozen door studenten van de allerbest scholen

Inclusief 30 van de 30 allerbeste universiteiten van VS

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.

Verwante onderwerpen

Webontwikkeling QA Cloud Computing JavaScript Social Media Management Deep Learning Excel Frontend Development C#Gameontwikkeling

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

250+ topcursussen

Certificaten van voltooiing

KI-assistent in alle cursussen

40+ hands-on Real-world projects

Persoonlijke leertrajecten

Onbeperkte werkruimten

UltimateAlles wat je nodig hebt om je carrière te boosten$25 /maandJaarlijks gefactureerd

250+ topcursussen

Certificaten van voltooiing

KI-assistent in alle cursussen

40+ hands-on Real-world projects

Persoonlijke leertrajecten

Onbeperkte werkruimten

Topcursussen in de Machine Learning categorie

1.	Introductie tot Machine Learning met Python	4 uren	32 hoofdstukken
2.	Lineaire Regressie met Python	2 uren	19 hoofdstukken
3.	Classificatie met Python	3 uren	24 hoofdstukken
4.	Clusteranalyse met Python	4 uren	34 hoofdstukken
5.	Wiskunde voor Data Science	5 uren	51 hoofdstukken