Kurser i maskininlärning
Lär dig hur du lär datorer att lära sig. Dessa kurser täcker kärnkoncept och verktyg inom maskininlärning – från att träna modeller till att utvärdera prediktioner och bygga intelligenta applikationer.
4.5
Betygsatt efter 284 recensioner.
5,357 LärandeRedan inskriven
Förvärvade färdigheter:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmer för multiarmade banditerAlignment and Generalization RisksAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApproximate InferenceApproximate ReasoningArrow Data ModelArtificiella immunsystemAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayes satsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–Variance Trade-offs in High DimensionsBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsByggande 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 VisualizationColumnar Data RepresentationCommittee-Based QueryingCompactness and ConvergenceConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsContinuity and BoundednessConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: hantering av brus och oregelbundna formerData Access PatternsData InteroperabilityData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatannormalisering och avståndsmåttDatapreprocesseringDatastädningDatatransformationDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDetektion av avvikande värdenDimensionality reduction evaluation DimensionsreduktionDistance CollapseDocument ClusteringDocument Similarity MeasuresDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftEvolutionär optimeringExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFeature selectionForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFormal Preference ModelingFunctional Analysis FoundationsFunctional Analysis in MLFunktioner & mängderFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGaussian DistributionGaussian Mixture Models: probabilistisk klustringGeneralization BoundsGeneralization in Learning TheoryGenerative Model ConnectionsGenetiska algoritmerGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric Intuition in High DimensionsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGradientnedstigningGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGrunder i Reinforcement LearningGrunder och algoritmer för klustringGränsvärden & derivatorGymnasium-grunderHantering av saknade och kategoriska dataHelmert CodingHierarkisk klustring och dendrogramHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Data InterpretationHigh-Dimensional Geometry IntuitionHigh-Dimensional Statistical TheoryHilbert Spaces in LearningHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparametertuningHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImportance SamplingImputering av saknade värdenInductive BiasInformation-Theoretic LossesIntegralerInterpreting Generalization BoundsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyJustering av hyperparametrarK-Means: principer och klusteroptimeringKernel MethodsKernel-based RegularizationKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKodning av variablerKolmogorov–Smirnov TestKovarians och egendecompositionL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLinear Algebra FoundationsLinjär regression med PythonLinjär transformationLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistisk regressionLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMarkov Chain Monte CarloMarkov Random FieldsMaskininlärning med scikit-learnMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrisuppdelningMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMembership FunctionsMetoder för 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 DetectionModellträning och utvärderingMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo IntuitionMonte Carlo-teknikerMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNeuroevolutionNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Normed and Banach SpacesNull Handling in ArrowOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOperator TheoryOptimization Dynamics in RLHFOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPAC Generalization BoundsPGM Inference and LearningPartikelsvärmsoptimeringPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositive Definite KernelsPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryPrincipal component analysis (PCA)Probabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPyArrow API UsagePython-klassificeringsmodellerPython-programmeringRIPPER AlgorithmRKHS FoundationsRademacher ComplexityRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regularization and Inductive BiasReliability DiagramsRepresenter TheoremReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsReproducing PropertyReward Model TheoryRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLSannolikhetsfördelningarSannolikhetsreglerSerieanalysServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSkalning av variablerSparsity and Effective DimensionalitySpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistiska måttStochastic OptimizationStress Testing ML ModelsSvärmintelligensTF-IDF WeightingTemporal ValidationTemporär differensinlärningTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUniform ConvergenceVC DimensionVector Space ModelingVector and Raster Data HandlingVektorer & 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
Visa merTa ett kort quiz och kom närmare dina mål!
80,000
Studenterna har redan framgångsrikt genomfört kurserna och använder sina färdigheter på jobbet
92%
Användare finner våra kurser användbara
Kurser
Kurser
Utforska Maskininlärning kurser och projekt
4 timmar
32 kapitel
2 timmar 19 kapitel
3 timmar 24 kapitel
4 timmar 34 kapitel
5 timmar 51 kapitel
1 timme 12 kapitel
2 timmar 18 kapitel
2 timmar 16 kapitel
2 timmar 15 kapitel
1 timme 9 kapitel
1 timme 12 kapitel
2 timmar 18 kapitel
Nivå
Lektionstyp
Teknologier
kurs
Introduction to Machine Learning with Python
4 timmar 32 kapitelMedelnivå
29 STUDERAR NU
Förvärvade kunskaper: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
kurs
Linear Regression with Python
2 timmar 19 kapitelMedelnivå
7 STUDERAR NU
Förvärvade kunskaper: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
kurs
Classification with Python
3 timmar 24 kapitelMedelnivå
1 STUDERAR NU
Förvärvade kunskaper: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
kurs
Cluster Analysis with Python
4 timmar 34 kapitelMedelnivå
1 STUDERAR NU
Förvärvade kunskaper: 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
kurs
Mathematics for Data Science with Python
5 timmar 51 kapitelNybörjare
11 STUDERAR NU
Förvärvade kunskaper: Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions
kurs
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 timme 12 kapitelNybörjare
5 STUDERAR NU
Förvärvade kunskaper: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
kurs
Exploratory Data Analysis with Python
2 timmar 18 kapitelNybörjare
5 STUDERAR NU
Förvärvade kunskaper: Exploratory Data Analysis, Descriptive Statistics, Data Visualization with matplotlib and seaborn, Correlation Analysis, Multivariate Analysis, Data Storytelling
kurs
Evaluation Metrics in Machine Learning with Python
2 timmar 16 kapitelMedelnivå
2 STUDERAR NU
Förvärvade kunskaper: 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
kurs
Loss Functions in Machine Learning
2 timmar 15 kapitelMedelnivå
Förvärvade kunskaper: Mathematical Foundations of Loss Functions, Risk Minimization Theory, Regression Loss Analysis, Classification Loss Analysis, Information-Theoretic Losses, Loss Function Selection and Comparison
kurs
Feature Encoding Methods in Python
1 timme 9 kapitelMedelnivå
Förvärvade kunskaper: Weight-of-Evidence Encoding, Leave-One-Out Encoding, Helmert Coding, Backward Difference Coding, Polynomial Coding, High-Cardinality Feature Encoding, Encoding Leakage Prevention
kurs
Feature Selection and Regularization Techniques in Python
1 timme 12 kapitelNybörjare
1 STUDERAR NU
Förvärvade kunskaper: Overfitting and Regularization, L1, L2, and Elastic Net Regularization, Feature Selection Methods, Pipeline Construction, Hyperparameter Tuning, Coefficient Visualization
kurs
Optimization Methods in Machine Learning in Python
2 timmar 18 kapitelNybörjare
Förvärvade kunskaper: Mathematical Optimization, Gradient Descent, Convex Analysis, Stochastic Optimization, Momentum Methods, Adaptive Algorithms, Convergence Theory
Välj en yrkesbanaOmfattande program för att bemästra en yrkesbana
Endast för Ultimate
7 Kurser
182 Uppgifter
Fördelar med Codefinity
AI-assisterat lärande
Omfamna fascinationen för tekniska färdigheter! Vår AI-assistent ger feedback i realtid, personliga tips och felanalyser, vilket gör att du kan lära dig med självförtroende.
Arbetsytor
Med Arbetsytor kan du skapa och dela projekt direkt på vår plattform. Vi har förberett mallar för din bekvämlighet
Lärvägar
Ta kontroll över din karriärutveckling och inled din resa mot att bemästra de senaste teknologierna
Verkliga projekt
Verkliga projekt lyfter din portfölj och visar praktiska färdigheter för att imponera på potentiella arbetsgivare
Varför Codefinity sticker ut
Videoinnehåll
Nedladdningsbart material
Respekterade certifikat
Interaktivt inlärningsmiljö
Felkorrigering
AI-assistent
Tillgång till allt innehåll med ett abonnemang
Codefinity
Videobaserade inlärningsplattformar
Codefinity
Videobaserade inlärningsplattformar
Videoinnehåll
Nedladdningsbart material
Respekterade certifikat
Interaktivt inlärningsmiljö
Felkorrigering
AI-assistent
Tillgång till allt innehåll med ett abonnemang
KarriärmöjligheterLär dig om de mest populära yrkena, genomsnittliga löner och företag som aktivt söker specialister inom detta område.
Data Scientist
Maskininlärningsingenjör
NLP-Ingenjör
Djupinlärningsingenjör
Maskininlärningsforskare
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Årlig lön
(Genomsnitt i USA)
Anställande företag
*Källa: Glassdoor
Valt av studenter från de allra bästa skolorna
Inkluderar 30 av de 30 absolut bästa högskolorna i USA
Kurser i maskininlärning: Nyckelinformation och frågor
Introduktion till kurser i maskininlärning
Maskininlärning (ML) är ett område inom AI som gör det möjligt för maskiner att lära sig från data och göra förutsägelser utan explicit programmering. Kurser i maskininlärning lär ut grundläggande principer för övervakad och oövervakad inlärning, modellträning, databehandling och utvärderingstekniker. Från linjär regression och klassificering till mer avancerade metoder som förstärkningsinlärning, vägleder dessa kurser deltagarna genom att bygga modeller som kan känna igen mönster i data och förbättras över tid. ML används i olika tillämpningar, såsom rekommendationssystem, bedrägeridetektion och autonoma system.
Fördelar med våra kurser i maskininlärning
Våra kurser erbjuder praktisk, verklighetsnära erfarenhet med riktiga datamängder, expertundervisning och en flexibel lärmiljö. Detta robusta upplägg säkerställer att studenter inte bara lär sig teoretiska koncept utan även tillämpar dem praktiskt.
Karriärmöjligheter efter avslutade kurser i maskininlärning
Utexaminerade kan arbeta i olika roller såsom Data Scientist, Maskininlärningsingenjör, AI-analytiker eller Forskningsvetare inom branscher som finans, sjukvård, fordonsindustri och teknik.
Alternativ för kurser i maskininlärning
Vi erbjuder ett brett utbud av kurser, från nybörjarvänliga som ML Introduktion med scikit-learn till mer avancerade ämnen som Klassificering med Python och Linjär regression med Python. Du kan även följa spåret för övervakad maskininlärning för en strukturerad inlärningsväg.
Information om certifikat
Efter avslutad kurs i maskininlärning får studenter ett intyg om genomförande, vilket är erkänt inom branschen och kan hjälpa dig att avancera i karriären.
Vad är maskininlärning och varför är det viktigt?
Maskininlärning är en gren av AI som gör det möjligt för mjukvaruapplikationer att bli mer träffsäkra i sina förutsägelser utan att vara explicit programmerade. Det är avgörande för att skapa adaptiva algoritmer som kan bearbeta och lära sig från data i realtid.
Var används maskininlärning inom industrin?
Maskininlärning används brett inom branscher som finans för algoritmisk handel, sjukvård för prediktiv diagnostik, fordonsindustri för självkörande bilar och inom konsumenttjänster för personliga upplevelser.
Vilka karriärmöjligheter finns inom maskininlärning?
Karriärer inom maskininlärning inkluderar roller som Maskininlärningsingenjör, Dataanalytiker, NLP-forskare samt roller inom framväxande teknologier som kräver datadrivet beslutsfattande.
Hur väljer man rätt kurs i maskininlärning?
Tänk på din nuvarande kunskapsnivå och dina karriärmål. Nybörjare bör börja med "ML Introduktion med scikit-learn", medan de med viss bakgrund kan välja mer specialiserade kurser som Klassificering med Python och Linjär regression med Python.
Vad kostar utbildningen för kurser i maskininlärning?
Kostnaden för utbildningen beror på typ av prenumeration och dess längd. För exakt och detaljerad prisinformation samt eventuella rabatter, besök vår betalningssida.
Vilken kurs i maskininlärning passar bäst för nybörjare?
"ML Introduktion med scikit-learn" är idealisk för nybörjare som är obekanta med maskininlärning och ger grundläggande kunskaper som krävs för att gå vidare inom området.
Vilka är de viktigaste färdigheterna för att lyckas inom maskininlärning?
Viktiga färdigheter inkluderar god förståelse för statistik, programmering (Python är att föredra), datainsikt och förmåga att tillämpa matematiska modeller på verkliga problem.
Hur jämförs maskininlärning med artificiell intelligens vad gäller tillämpningar?
Maskininlärning är en delmängd av AI som fokuserar på system som lär sig från data, medan AI omfattar ett bredare spektrum av teknologier som simulerar mänsklig intelligens. Maskininlärning är mer specifikt inriktad på datadrivna algoritmer.
Vilken påverkan har maskininlärning på hälso- och sjukvårdssektorn?
Maskininlärning förbättrar diagnostisk noggrannhet, optimerar behandlingsplaner och förbättrar patientutfall genom prediktiv analys och sjukdomsidentifiering.
Vilka är de fyra typerna av maskininlärning?
De fyra huvudtyperna är övervakad inlärning, oövervakad inlärning, semi-övervakad inlärning och förstärkningsinlärning.
Räcker det med Python för maskininlärning?
Python är tillräckligt för att börja med maskininlärning tack vare dess omfattande bibliotek och ramverk, men förståelse för underliggande algoritmer och matematik är avgörande för att utvecklas inom området.
Är maskininlärning fortfarande efterfrågat?
Ja, maskininlärning är fortsatt mycket efterfrågat eftersom företag inom olika sektorer förlitar sig på datadrivna beslut för strategisk planering och innovation.
Vad våra användare säger
Gå med 1,5+ miljoner utvecklar AI- och datafärdigheter hos Codefinity
Redo att komma igång?
ProBästa introduktionserbjudande$12 /månadFaktureras årligen
250+ topprankade kurserAvslutningscertifikatAI-assistent i alla kurser
40+ hands-on Real-world projectsPersonliga studieplanerObegränsade arbetsytorUltimateAllt du behöver för att lyfta din karriär$25 /månadFaktureras årligen
250+ topprankade kurserAvslutningscertifikatAI-assistent i alla kurser40+ hands-on Real-world projectsPersonliga studieplanerObegränsade arbetsytorToppkurser i den Maskininlärning kategori
1. | Introduktion till maskininlärning med Python |  4 timmar |  32 kapitel |
2. | Linjär Regression med Python | 2 timmar | 19 kapitel |
3. | Klassificering med Python | 3 timmar | 24 kapitel |
4. | Klusteranalys med Python | 4 timmar | 34 kapitel |
5. | Matematik för Data Science | 5 timmar | 51 kapitel |
1. Introduktion till maskininlärning med Python
Timmar
Kapitel2. Linjär Regression med Python
TimmarKapitel3. Klassificering med Python
TimmarKapitel4. Klusteranalys med Python
TimmarKapitel5. Matematik för Data Science
TimmarKapitelRelaterade ämnen på bloggen
Artificial Intelligence
Exploring IT Professions
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
Machine Learning
by Kyryl SidakData Scientist, ML Engineer
Artificial Intelligence
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
