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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Washington

      Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudien-Ansatz

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Künstliche Intelligenz, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Informationsarchitektur, Anwendungsentwicklung, Feature Technik, Deep Learning, Überwachtes Lernen, Data-Mining, Prädiktive Modellierung, Bildanalyse, Text Mining, Computervision, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Verarbeitung natürlicher Sprache, Angewandtes maschinelles Lernen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      13.511 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Microsoft Azure Machine Learning für Datenwissenschaftler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Cloud Management, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Unüberwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Bereitstellung von Anwendungen, Virtuelle Maschinen, Datenbausteine, Microsoft Azure, Überwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Daten-Pipelines, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Datenumwandlung, Angewandtes maschinelles Lernen

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      167 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      W

      Wesleyan University

      Maschinelles Lernen für die Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Datenanalyse, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Unüberwachtes Lernen, Random Forest Algorithmus, Statistische Methoden, Überwachtes Lernen, Data-Mining, Prädiktive Modellierung, Explorative Datenanalyse, Prädiktive Analytik, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen

      4,2
      Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
      ·
      324 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Überwachtes maschinelles Lernen: Regression

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Pandas (Python-Paket), Leistungsmetrik, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistische Modellierung, Feature Technik, Prädiktive Modellierung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      736 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California San Diego

      Maschinelles Lernen mit Big Data

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Datenanalyse, Unüberwachtes Lernen, Statistische Analyse, Apache Spark, Big Data, Überwachtes Lernen, Daten bereinigen, Prädiktive Modellierung, Explorative Datenanalyse, Data-Mining, Datenumwandlung, Angewandtes maschinelles Lernen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2494 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Grundlagen des maschinellen Lernens für Produktmanager

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Unüberwachtes Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Künstliche neuronale Netze, Random Forest Algorithmus, Leistungsmetrik, Algorithmen, Deep Learning, Überwachtes Lernen, Computervision, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Verarbeitung natürlicher Sprache

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      551 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Applied Machine Learning, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Big Data, Supervised Learning, Predictive Modeling, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1143 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Dataflow, Google Cloud Platform, Real Time Data, Data Lakes, MLOps (Machine Learning Operations), Dashboard, Data Warehousing, Extract, Transform, Load, Cloud Engineering, Data Infrastructure, Cloud Infrastructure, Cloud Storage, Big Data, Tensorflow, Unstructured Data, Data Integration, Data Migration, Data Processing, Data Visualization Software

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      18.408 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Politecnico di Milano

      Maschinelles Lernen: ein Überblick

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Unüberwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Algorithmen für maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Algorithmen, Überwachtes Lernen, Data-Mining, Angewandtes maschinelles Lernen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      161 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      A

      Alberta Machine Intelligence Institute

      Daten für maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Verifizierung und Validierung, Unüberwachtes Lernen, Datenüberprüfung, Datenqualität, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten bereinigen, Explorative Datenanalyse, Überwachtes Lernen, Datenumwandlung

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      98 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Überwachtes maschinelles Lernen: Klassifizierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unternehmensanalytik, Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Leistungsmetrik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Random Forest Algorithmus, Statistische Modellierung, Feature Technik, Daten bereinigen, Stichproben (Statistik), Datenmanipulation, Datenverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      411 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Maschinelles Lernen Capstone

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Datenanalyse, Tensorflow, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Unüberwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Python-Programmierung, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Daten Präsentation, Überwachtes Lernen, Explorative Datenanalyse, Technische Kommunikation, Angewandtes maschinelles Lernen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      134 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    1…789…414

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudien-Ansatz: University of Washington
    • Microsoft Azure Machine Learning für Datenwissenschaftler: Microsoft
    • Maschinelles Lernen für die Datenanalyse: Wesleyan University
    • Überwachtes maschinelles Lernen: Regression: IBM
    • Maschinelles Lernen mit Big Data: University of California San Diego
    • Grundlagen des maschinellen Lernens für Produktmanager: Duke University
    • Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud: Google Cloud
    • Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP: Google Cloud
    • Maschinelles Lernen: ein Überblick: Politecnico di Milano
    • Daten für maschinelles Lernen: Alberta Machine Intelligence Institute

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Machine Learning

    Das maschinelle Lernen ist ein Gebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computersysteme erstellt werden, die ohne menschliches Eingreifen von Daten lernen können. Bei diesen leistungsfähigen Verfahren werden ausgefeilte Analysemodelle erstellt, die zum Erkennen von Mustern in einem speziellen Dataset 'trainiert' werden, bevor sie diese Muster auf immer mehr Daten anwenden. Dabei wird die Leistung ohne weiteres Eingreifen stetig verbessert.

    Beispielsweise ermöglicht maschinelles Lernen immer genauere Bilderkennungsalgorithmen. Menschliche Programmierer stellen z. B. einen relativen kleinen Satz aus Bildern bereit, die als 'Autos' oder 'keine Autos' bezeichnet sind und wenden die Algorithmen dann auf sehr viel mehr Bilder an, um davon zu lernen. Die im maschinellen Lernen normalerweise verwendeten iterativen Algorithmen sind zwar nicht neu, aber dank der Rechenleistung der modernen Computersysteme kann diese Art der Datenanalyse schneller als je zuvor effektiv arbeiten. ‎

    Maschinelles Lernen ist in gewisser Weise ein hybrides Gebiet, eine Schnittmenge aus Informatik, Data Science sowie Algorithmen und mathematischer Theorie. Im Hinblick auf Informatik benötigen Ingenieure für maschinelles Lernen und andere Experten in diesem Bereich in der Regel ausgeprägte Kenntnisse der Softwareentwicklung, von Grundlagen wie Programmierkompetenzen bis hin zu allgemeiner Vertrautheit mit Systemdesignprinzipien.

    Kenntnisse der Data Science-Konzepte sind ebenfalls wichtig, insbesondere Fähigkeiten in der Datenmodellierung und -auswertung, um sicherzustellen, dass die Algorithmen korrekt funktionieren und mit der Zeit akkurater und nicht weniger akkurat werden. Da das maschinelle Lernen zudem stark von den zugrunde liegenden Statistik- und Wahrscheinlichkeitsprinzipien abhängig ist, kann auch ein solider Hintergrund in Mathematik von unschätzbarem Wert sein. ‎

    Fertigkeiten im maschinellen Lernen ermöglichen Ihnen eine Vielzahl von Laufbahnen, da immer mehr Unternehmen diese Verfahren und künstliche Intelligenz (KI) einsetzen möchten, um Prozesse zunehmend zu automatisieren. Einige Unternehmen stellen unter Umständen speziell Ingenieure für maschinelles Lernen ein. Fähigkeiten in diesem Bereich können aber auch für Data Scientists, Datenanalysten, und Dateningenieure wichtig sein.

    Es gibt auch spezialisiertere Rollen für Experten im maschinellen Lernen. Viele Unternehmen der Finanzbranche beschäftigen möglicherweise Business Intelligence-Analysten und Entscheidungswissenschaftler, die maschinelles Lernen einsetzen können, um Systeme für die Gewinnung von Markterkenntnissen zu automatisieren. Unternehmen, die das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) im Zusammenhang mit Spracherkennung oder anderen Eingaben von Menschen nutzen, können Ingenieure für die natürliche Sprachverarbeitung oder Designer für das Human-Centered-Design mit maschinellem Lernen beschäftigen. ‎

    Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens können Türen zu zahlreichen gefragten Positionen in Technologie und Forschung öffnen, darunter:

    • Ingenieur für maschinelles Lernen
    • Datenwissenschaftler
    • AI-Forschungswissenschaftler
    • Robotik-Ingenieur
    • Quantitativer Analyst im Finanzwesen
    • Software-Entwickler mit Spezialisierung auf KI
    • Fachleute in diesen Rollen nutzen Techniken des maschinellen Lernens, um innovative Lösungen zu entwickeln, die datengesteuerte Entscheidungsfindung zu verbessern und die Grenzen der künstlichen Intelligenz zu erweitern.

    Finden Sie heraus, welche Rolle im Bereich des maschinellen Lernens am besten zu Ihnen passt, indem Sie an unserem Karriere-Quiz teilnehmen!‎

    Ja, Coursera bietet eine Vielzahl von kostenlosen Kursen zu vielen Themen an, darunter auch maschinelles Lernen. Sie können zwar auf die meisten Kursmaterialien kostenlos zugreifen, indem Sie die Kurse besuchen, dies beinhaltet jedoch keine benoteten Aufgaben oder ein Abschlusszertifikat. Für diejenigen, die ein Zertifikat erwerben möchten, um ihr Lernen zu präsentieren oder ihr berufliches Profil zu verbessern, bietet Coursera die Möglichkeit, den Kurs zu kaufen. Darüber hinaus bietet Coursera kostenlose Testversionen oder finanzielle Unterstützung für Lernende, die sich dafür qualifizieren, so dass Zertifizierungen für alle zugänglich sind.‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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