

Weet je niet waar
starten?
Track
Certificaat
Gecontroleerd Machine Learning
4.6+
★★★★★
★★★★★
134 recensies
Intermediate
Dit traject introduceert fundamentele concepten en methoden van machine learning. Het behandelt het gebruik van scikit-learn voor modelontwikkeling, lineaire regressie voor voorspellende analyse en classificatiemethoden voor datacategorisatie. Bekijk meer
python
Boost your Tech Skills!
with up to 55% off
What you'll get with our subscription:
Access to 85+ top-rated courses
AI-driven Learning
Workspaces for practicing your skills
Personalized study tracks
Certificates of completion
Training 2 or more people?
Get your team access to Codefinity courses anytime, anywhere.
Try Codefinity TeamsWhat you will learn
- Understand the core principles of supervised learning and apply them using scikit-learn
- Develop a strong mathematical foundation for data science, including linear algebra, probability, and optimization
- Learn to implement and evaluate linear regression models for predictive analysis
- Explore classification techniques and build models to distinguish between different categories of data
- Master ensemble learning methods to improve model performance and robustness
- Learn the core principles of neural networks, how to build basic deep learning models and evaluate them
- 141 chapters
- 20 hours
- 148 tasks
Trusted by employees of leading companies
Learning track content
Module 1 / ML Introduction with scikit-learn
Learn the Machine Learning concepts and the ML project workflow.
Preprocessing is probably the most important stage of an ML project. This chapter covers the preprocessing steps needed for almost any dataset.
- Scikit-learn ConceptsVoorbeeld
- Getting Familiar with DatasetVoorbeeld
- Dealing with Missing ValuesVoorbeeld
- Challenge: Imputing Missing ValuesVoorbeeld
- OrdinalEncoderVoorbeeld
- One-Hot EncoderVoorbeeld
- LabelEncoderVoorbeeld
- Challenge: Encoding Categorical VariablesVoorbeeld
- Why Scale the Data?Voorbeeld
- StandardScaler, MinMaxScaler, MaxAbsScalerVoorbeeld
- Challenge: Scaling the FeaturesVoorbeeld
A pipeline is a neat way to combine all the preprocessing steps as well as a model. Pipelines make it much easier to train and use a model.
Modeling is the most fun stage of an ML project. Let's learn to build, fine-tune and evaluate the model!
- ModelsVoorbeeld
- KNeighborsClassifierVoorbeeld
- Evaluating the ModelVoorbeeld
- Cross-ValidationVoorbeeld
- Challenge: Evaluating the Model with Cross-ValidationVoorbeeld
- GridSearchCVVoorbeeld
- The Flaw of GridSearchCVVoorbeeld
- Challenge: Tuning Hyperparameters with RandomizedSearchCVVoorbeeld
- Modeling SummaryVoorbeeld
- Challenge: Putting It All TogetherVoorbeeld
Module 2 / Lineaire Regressie Met Python
Laten we beginnen met het eenvoudigste lineaire regressiemodel. U leert het concept achter lineaire regressie en hoe u voorspellingen maakt in Python.
De meeste voorspellingstaken in de praktijk omvatten meer dan één kenmerk. U leert hoe u lineaire regressie met meerdere kenmerken kunt toepassen.
Een rechte lijn beschrijft de gegevens niet altijd goed. Leer hoe u een complexer model voor voorspelling kunt bouwen. Daarvoor is polynomiale regressie geschikt.
Nu je weet hoe je meerdere lineaire regressiemodellen kunt bouwen, heb je een methode nodig om het beste model te selecteren. Dit is mogelijk met behulp van metrische gegevens. In deze sectie worden de meest gebruikte metrische gegevens en de uitdagingen bij het gebruik ervan toegelicht.
Module 4 / Introductie tot Reinforcement Learning
Deze sectie introduceert de kernprincipes van reinforcement learning, met aandacht voor de bepalende kenmerken, wiskundige grondslagen en de manier waarop agenten leren door interactie en feedback. U maakt tevens kennis met essentiële hulpmiddelen ter voorbereiding op het bouwen en trainen van uw eerste RL-agenten.
Deze sectie behandelt het multi-armed bandit probleem — een uitstekend kader om het exploratie-exploitatie dilemma te begrijpen. U leert en implementeert algoritmen die agenten helpen beslissingen te nemen onder onzekerheid, waarbij het maximaliseren van de beloning wordt afgewogen tegen de noodzaak tot exploratie.
Deze sectie introduceert dynamisch programmeren als een krachtige methode voor het oplossen van reinforcement learning-problemen wanneer een volledig model van de omgeving beschikbaar is. U leert hoe u beleidsregels kunt evalueren en verbeteren met behulp van Bellman-vergelijkingen en maakt kennis met kerntechnieken zoals beleiditeratie, waarde-iteratie en gegeneraliseerde beleiditeratie — waarmee de theoretische basis wordt gelegd voor toekomstige modelvrije methoden.
Deze sectie introduceert Monte Carlo-methoden voor het leren van waardefuncties en beleidslijnen op basis van volledige episodes van ervaring. U verkent zowel on-policy als off-policy benaderingen, begrijpt hoe exploratie het leerproces beïnvloedt en implementeert incrementele technieken om rendementen efficiënt te schatten — dit alles zonder een model van de omgeving nodig te hebben.
Deze sectie introduceert temporale verschil (TD) leren, een fundamentele methode in reinforcement learning die ideeën uit Monte Carlo en dynamisch programmeren combineert. U leert hoe waarde-functies kunnen worden geschat op basis van onvolledige episodes, verkent zowel on-policy (SARSA) als off-policy (Q-learning) benaderingen, en ontdekt hoe Monte Carlo-methoden en TD-leren gecombineerd kunnen worden.
Module 5 / Introduction to Neural Networks
First, we will discuss what a neural network is and how it works. And also consider the scope of its application.
Next, we will try to build our own neural network and see how efficiently it copes with learning. We will also consider a ready-made solution from the scikit-learn library.
- Single Neuron ImplementationVoorbeeld
- Challenge: Creating a NeuronVoorbeeld
- Perceptron LayersVoorbeeld
- Challenge: Creating a PerceptronVoorbeeld
- Forward PropagationVoorbeeld
- Loss FunctionVoorbeeld
- Backward PropagationVoorbeeld
- Backpropagation ImplementationVoorbeeld
- Model TrainingVoorbeeld
- Challenge: Training the PerceptronVoorbeeld
- Model EvaluationVoorbeeld
- Challenge: Evaluating the PerceptronVoorbeeld
- Neural Network with scikit-learnVoorbeeld
Finally, we will give you some additional useful information on how to understand which model to use and what types of neural networks there are. To complete the course, you will be tested on your acquired knowledge.
Requirements
- A computer with a browser - all browsers are supported.
- Your enthusiasm to enhance your tech skills.
- Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.
Over 200,000 5-star ratings and counting
Ruslan Kravchuk
Het belangrijkste is om te leren en niet op te geven
Het materiaal is goed, er valt veel te leren, alles om beter te worden en het belangrijkste is te leren wat je wilt....
Matteo Comune
Dankzij hen leer ik veel…
Dankzij hen leer ik veel sneller omdat ze je vanaf nul alles uitleggen. Het is de beste website voor mensen zonder IT-achtergrond...
Yuliana Cadavid
geweldige cursus voor beginners
geweldige cursus voor beginners, ze toetsen je kennis in elke les...
Elpunzon
Ik geniet van mijn Codefinity-ervaring…
Ik geniet van mijn Codefinity-ervaring met Python. De zelfgestuurde leermethode past perfect in mijn schema...
Alexandru Alexandru
Het is prettig om van Codefinity te leren
Het is prettig om van Codefinity te leren. Het is eenvoudig en heeft goede voorbeelden van wat ik hier geleerd heb...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
Makkelijk te volgen en biedt uitdaging in mijn dagelijks leven. Die uitdaging motiveert me elke dag weer te leren...
Elan
Codefinity is een uitgebreide leeromgeving…
Codefinity is een uitgebreide leeromgeving die je helpt je vaardigheden als software engineer of datawetenschapper te ontwikkelen. De oefeningen zijn leuk en helpen je je skills aan te scherpen...
Thibault
Voor het eerst leren coderen
Voor het eerst leren coderen en dit succesvol doen met Codefinity - bedankt...
Adrien Morel
Goed ontworpen voor totale beginners
Goed ontworpen voor totale beginners, met stapsgewijze vooruitgang die me vertrouwen geeft....
_Gracy
het is simpelweg perfect uitgelegd
het is simpelweg perfect uitgelegd! Tot nu toe heb ik geen problemen ervaren, want alles is zo goed geregeld....
Ruslan Kravchuk
Het belangrijkste is om te leren en niet op te geven
Het materiaal is goed, er valt veel te leren, alles om beter te worden en het belangrijkste is te leren wat je wilt....
Matteo Comune
Dankzij hen leer ik veel…
Dankzij hen leer ik veel sneller omdat ze je vanaf nul alles uitleggen. Het is de beste website voor mensen zonder IT-achtergrond...
Yuliana Cadavid
geweldige cursus voor beginners
geweldige cursus voor beginners, ze toetsen je kennis in elke les...
Elpunzon
Ik geniet van mijn Codefinity-ervaring…
Ik geniet van mijn Codefinity-ervaring met Python. De zelfgestuurde leermethode past perfect in mijn schema...
Alexandru Alexandru
Het is prettig om van Codefinity te leren
Het is prettig om van Codefinity te leren. Het is eenvoudig en heeft goede voorbeelden van wat ik hier geleerd heb...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
Makkelijk te volgen en biedt uitdaging in mijn dagelijks leven. Die uitdaging motiveert me elke dag weer te leren...
Elan
Codefinity is een uitgebreide leeromgeving…
Codefinity is een uitgebreide leeromgeving die je helpt je vaardigheden als software engineer of datawetenschapper te ontwikkelen. De oefeningen zijn leuk en helpen je je skills aan te scherpen...
Thibault
Voor het eerst leren coderen
Voor het eerst leren coderen en dit succesvol doen met Codefinity - bedankt...
Adrien Morel
Goed ontworpen voor totale beginners
Goed ontworpen voor totale beginners, met stapsgewijze vooruitgang die me vertrouwen geeft....
_Gracy
het is simpelweg perfect uitgelegd
het is simpelweg perfect uitgelegd! Tot nu toe heb ik geen problemen ervaren, want alles is zo goed geregeld....
Data Engineer
Certificaat van Voltooiing
Toon je pas verworven vaardigheden. Je hebt het verdiend
Discover more
Learning tracks
Alleen voor Ultimate
7 Cursussen
293 Taken
Alleen voor Ultimate
6 Cursussen
195 Taken
Alleen voor Ultimate
4 Cursussen
115 Taken
Alleen voor Ultimate
6 Cursussen
101 Taken
Alleen voor Ultimate
4 Cursussen
143 Taken
Alleen voor Ultimate
4 Cursussen
98 Taken
Alleen voor Ultimate
3 Cursussen
38 Taken
Alleen voor Ultimate
7 Cursussen
376 Taken
Alleen voor Ultimate
7 Cursussen
345 Taken
Alleen voor Ultimate
6 Cursussen
308 Taken
Alleen voor Ultimate
5 Cursussen
146 Taken
Alleen voor Ultimate
3 Cursussen
70 Taken
Alleen voor Ultimate
7 Cursussen
280 Taken
Alleen voor Ultimate
5 Cursussen
239 Taken
Alleen voor Ultimate
4 Cursussen
125 Taken
Alleen voor Ultimate
3 Cursussen
119 Taken
Alleen voor Ultimate
3 Cursussen
75 Taken
Alleen voor Ultimate
5 Cursussen
211 Taken
Alleen voor Ultimate
5 Cursussen
206 Taken
Alleen voor Ultimate
3 Cursussen
2 Projecten
49 Taken
Alleen voor Ultimate
3 Cursussen
180 Taken
Alleen voor Ultimate
4 Cursussen
153 Taken
Learning tracks
traject
Webontwikkeling met C#
Beginner
4.8
(2550)
traject
Python van Nul tot Held
Beginner
4.7
(9139)
traject
SQL van Nul tot Held
Beginner
4.7
(2776)
traject
C++ Basisprincipes
Beginner
4.4
(537)
traject
Game-ontwikkeling Met Unity
Beginner
4.6
(92)
traject
Word Een React Ontwikkelaar
Halfgevorderd
4.7
(70)
traject
Excel Essentials
Beginner
4.7
(376)
traject
Java Essentials
Beginner
4.7
(220)
traject
Full Stack Webontwikkeling
Beginner
4.7
(893)
traject
Fundamenten van Frontend-ontwikkeling
Beginner
4.7
(864)
traject
Meesterschap in Datavisualisatie
Halfgevorderd
4.7
(602)
traject
C++ Beheersing
Gevorderd
4.8
(17)
traject
Java Web
Gevorderd
4.7
(3055)
traject
Word een QA-Ingenieur
Beginner
4.7
(750)
traject
Videoproductie met Adobe
Beginner
5.0
(6)
traject
UI/UX Ontwerptools
Beginner
4.9
(8)
traject
Essentiële Kantoorvaardigheden
Beginner
4.8
(304)
traject
Digital Marketing Essentials
Beginner
4.8
(6)
traject
Complete Social Media Management
Beginner
5.0
(3)
traject
Business AI Toolkit
Beginner
4.7
(40)
traject
No-code Websiteontwikkeling
Beginner
4.3
(3)
traject
Deep Learning Odyssee
Gevorderd
4.8
(21)
Become a Development expert
Interactive exercises
Learning videos
AI-assistant on all courses
Workspaces for designing your own projects
Ready to get started?
ProBest intro offer | UltimateA complete experience to kickstart your career | |
---|---|---|
85+ Top-Rated courses | ||
Completion certificates | ||
AI-Assistant in all courses | ||
20+ hands-on Real-world projects | ||
Personalized study tracks | ||
Unlimited workspaces | ||
Boost your Tech Skills!
with up to 55% off
What you'll get with our subscription:
Access to 85+ top-rated courses
AI-driven Learning
Workspaces for practicing your skills
Personalized study tracks
Certificates of completion
Training 2 or more people?
Get your team access to Codefinity courses anytime, anywhere.
Try Codefinity Teams