21 beste kurs i maskinlæring for å videreutvikle kompetansen i 2026

Maskinlæring er en viktig kompetanse for alle teknologiledere i dag. Men det kan føles overveldende å komme i gang: Hvordan går du videre fra det grunnleggende for å håndtere utfordringer fra virkeligheten, som overtilpasning av modeller, utrulling av løsninger i stor skala eller håndtering av ubalanserte datasett? Alle som jobber med maskinlæring, møter før eller siden disse hindrene, og det er avgjørende å finne de riktige læringsressursene for å overvinne dem.

Enten du ønsker å finjustere kunnskapen din om nevrale nettverk, mestre teknikker for utrulling av maskinlæringsmodeller eller forstå beste praksis for håndtering av problemer med datakvalitet, kan et målrettet kurs utgjøre hele forskjellen. I denne veiledningen utforsker vi de beste kursene i maskinlæring – nøye utvalgt for å hjelpe teknologiledere med å navigere i kompleksiteten innen maskinlæring og bygge handlingsrettede ferdigheter som fører til resultater i den virkelige verden.

Her er noen av de beste kursene i maskinlæring som dekker kritiske konsepter, praktiske anvendelser og avanserte strategier for alle som ønsker å fordype ekspertisen sin innen kunstig intelligens.

Kortliste over de beste kursene i maskinlæring

Her er min kortliste over de beste kursene i maskinlæring som jeg mener er verdt tiden din i 2026:

1. Spesialisering i maskinlæring (Stanford University)
2. Datavitenskap: maskinlæring (Harvard University)
3. Maskinlæring for alle (DataCamp)
4. Maskinlæring A-Z: KI, Python & R + ChatGPT-premie (Udemy)
5. Maskinlæring i næringslivet (MIT Professional Education)
6. Spesialisering i dyp læring (DeepLearning.AI)
7. Viktig opplæring i NLP med Python for maskinlæring (LinkedIn Learning)
8. Spesialisering i maskinlæring på Google Cloud (Google Cloud)
9. Maskinlæring med Python: grunnleggende prinsipper (LinkedIn Learning)
10. Grunnleggende maskinlæring i Python (DataCamp)
11. Algoritmer for maskinlæring (Great Learning)
12. Avansert maskinlæring på Google Cloud (Google Cloud) 
13. Utvikling av anbefalingssystemer med maskinlæring og KI (LinkedIn Learning) 
14. Grunnleggende prinsipper for maskinlæring (Microsoft Learn) 
15. Grunnleggende prinsipper for maskinlæring og KI: lineær regresjon (LinkedIn Learning)
16. Maskinlæring: grunnleggende prinsipper og algoritmer (CMU) 
17. Grunnleggende prinsipper for kunstig intelligens: maskinlæring (LinkedIn Learning) 
18. Maskinlæring fra ende til ende med TensorFlow på GCP-kurs (Google Cloud) 
19. Profesjonelt sertifikat i maskinlæring fra IBM (IBM)
20. Maskinlæring og KI med Python (Harvard University)
21. Grunnleggende prinsipper for stordata og maskinlæring i Google Cloud (Google Cloud) 

Finn mer informasjon om hvert kurs nedenfor.

Oversikt over de beste kursene i maskinlæring

1. Spesialisering i maskinlæring (Stanford University)

Dette kurset gir en grunnleggende introduksjon til maskinlæring gjennom tre kurs som er utviklet for å bygge KI-applikasjoner i den virkelige verden. Kurset undervises av Andrew Ng og dekker det grunnleggende innen veiledet, ikke-veiledet og forsterkende læring, med fokus på praktisk modellutvikling

• Hvem passer det for?: Personer som er interessert i å lære det grunnleggende innen maskinlæring
• Temaer som dekkes:
  • Maskinlæringsmodeller ved bruk av NumPy og scikit-learn
  • Veiledet læring med lineær og logistisk regresjon
  • Nevrale nettverk og flerklasseklassifisering med TensorFlow
  • Beslutningstrær og ensemblemetoder
  • Ikke-veiledet læring, inkludert klynging og anomalideteksjon
  • Anbefalingssystemer ved bruk av samarbeidsfiltrering og dyp læring
  • Modeller for dyp forsterkende læring 

• Nettbasert, fysisk eller begge deler?: Nettbasert
• Kreves eksamen?: Nei
• Varighet: 2 måneder 
• Hvor mange undervisningstimer: 10 timer per uke (egentempo)
• Opptakskrav: Kunnskap om grunnleggende programmering og matematikk på videregående skolenivå
• Pris: Meld deg på gratis 
• Ta kurset: Coursera

2. Datavitenskap: maskinlæring (Harvard University)

Dette kurset er en del av Harvards profesjonelle sertifikat i datavitenskap og fokuserer på maskinlæringsteknikker for å bygge prediktive modeller ved hjelp av datasett. Det inkluderer praktisk erfaring med å lage et filmanbefalingssystem for å forstå viktige algoritmer, regularisering og kryssvalidering.

• Hvem passer det for?: Nybegynnere som er interessert i datavitenskap og maskinlæring
• Temaer som dekkes:
  • Grunnleggende maskinlæring
  • Populære maskinlæringsalgoritmer
  • Teknikker for kryssvalidering
  • Betydningen av regularisering
  • Bygging av et anbefalingssystem
• Nettbasert, fysisk eller begge deler?: Nettbasert
• Kreves eksamen?: Nei
• Varighet: 8 uker
• Hvor mange undervisningstimer: 2 til 4 timer per uke (egentempo)
• Opptakskrav: Ingen
• Pris:
  • Uten sertifikat: Gratis
  • Med sertifikat: $149
• Ta kurset: Harvard

3. Maskinlæring for alle (DataCamp)

Dette kurset er en omfattende introduksjon til maskinlæring og dekker viktige områder som veiledet, ikke-veiledet og dyp læring. Det gir veiledninger og praktiske øvelser for å forstå konsepter som klynging, nevrale nettverk, modelevaluering og innsikt i hvordan maskinlæring brukes i ulike bransjer. 

• Hvem kurset er for: Personer uten tidligere erfaring med maskinlæring
• Emner som dekkes:
  • Forstå maskinlæring
  • Introduksjon til Python og funksjonene i språket
  • Veiledet læring med scikit-learn
  • Introduksjon til dyp læring med PyTorch
  • Forsterkningslæring i Python 
• Nettbasert, fysisk eller begge deler?: Nettbasert
• Kreves eksamen?: Nei
• Varighet: 113 timer
• Antall undervisningstimer: Lær i eget tempo
• Opptakskrav: Ingen
• Pris: $13 for individuelt DataCamp-abonnement
• Ta kurset: DataCamp

4. Maskinlæring fra A til Å: KI, Python og R + ChatGPT-premie [2024] (Udemy)

Dette kurset gir en omfattende introduksjon til maskinlæring med trinnvis veiledning i å lage algoritmer i både Python og R, og inkluderer casestudier for anvendelser i den virkelige verden. Det inneholder nedlastbare kodemaler for hvert prosjekt, slik at deltakerne kan øve og bygge modellene sine på en effektiv måte.

• Hvem kurset er for: Nybegynnere til viderekomne innen maskinlæring
• Emner som dekkes:
  • Klassifiseringsteknikker
  • Metoder for klynging
  • Naturlig språkbehandling
  • Dimensjonsreduksjon
  • Modellvalg og forsterkning 
• Nettbasert, fysisk eller begge deler?: Nettbasert
• Kreves eksamen?: Nei
• Varighet: 42 timer og 48 minutter 
• Antall undervisningstimer: Lær i eget tempo
• Opptakskrav: Matematikk på videregående skolenivå
• Pris:
  • Udemy-abonnement: $20 
  • Engangsbetaling: $149.99
• Ta kurset: Udemy

5. Maskinlæring i virksomheten (MIT Professional Education)

Dette kurset utforsker grunnleggende prinsipper for maskinlæring fra et forretningsperspektiv og gir deltakerne kunnskap om praktiske anvendelser og strategisk verdi. Det er utviklet av MITs Sloan School of Management og Laboratory for datavitenskap og kunstig intelligens (CSAIL), og fokuserer på å integrere innsikt fra maskinlæring for å legge til rette for beslutninger med stor effekt.  

• Hvem det er for: Forretningsfolk som er interessert i å ta i bruk maskinlæring
• Temaer som dekkes:
  • Grunnleggende maskinlæring for forretningsapplikasjoner
  • Forstå datadrevne beslutningsprosesser
  • Begrensninger og bruksområde for maskinlæring i næringslivet
  • Integrering av kunstig intelligens i forretningsstrategien
  • Kasusstudier av maskinlæringens innvirkning i ulike bransjer
• Nettbasert, fysisk eller begge deler?: Nettbasert
• Kreves eksamen?: Nei
• Varighet: 6 uker
• Hvor mange undervisningstimer: 4–6 timer per uke (selvstudium)
• Kvalifikasjonskrav: Ingen
• Pris: $3,500
• Ta kurset: MIT Professional Education

6. Spesialisering i dyp læring (DeepLearning.AI)

Dette kurset dekker viktige arkitekturer som CNN-er, RNN-er, LSTM-er og transformere. Det lærer bort teoretiske og praktiske anvendelser, som talegjenkjenning og maskinell gjenkjenning, ved hjelp av Python og TensorFlow, og legger vekt på beste praksis for trening av modeller og forståelse av komplekse maskinlæringsoppsett. 

• Hvem det er for: Personer som er interessert i dyp læring og nevrale nettverk
• Temaer som dekkes:
  • Grunnleggende om nevrale nettverk
  • Beste praksis for utvikling av testsett
  • Diagnostisering av feil i systemer
  • Sekvensmodeller 
• Nettbasert, fysisk eller begge deler?: Nettbasert
• Kreves eksamen?: Nei
• Varighet: 3 måneder
• Hvor mange undervisningstimer: 10 timer per uke (selvstudium)
• Kvalifikasjonskrav:
  • Python-ferdigheter på mellomnivå
  • Grunnleggende kunnskap om algebra og ML
• Pris: Gratis
• Ta kurset: Coursera

7. Grunnleggende opplæring i NLP med Python for maskinlæring (LinkedIn Learning)

Dette kurset gir deltakerne praktiske ferdigheter i rensing, behandling og analyse av ustrukturerte tekstdata. Det gir en innføring i grunnleggende NLP-konsepter, avansert tekstrensing og vektoriseringsteknikker, som leder frem til utvikling av maskinlæringsklassifikatorer. Det utforsker også hvordan man bygger og evaluerer to typer maskinlæringsmodeller, samt hvordan man effektivt tester modellvariasjoner. 

• Hvem det er for: Utviklere og dataforskere som er interessert i NLP
• Dette dekkes:
  • Grunnleggende NLP
  • Avanserte teknikker for datarensing
  • Metoder for vektorisering av tekst
  • Vurdering av modellens nøyaktighet og effektivitet 
• Nettbasert, fysisk eller begge deler?: Nettbasert
• Kreves eksamen?: Nei
• Varighet: 4 timer og 14 minutter 
• Hvor mange undervisningstimer: Selvstyrt
• Kvalifikasjonskrav: Ingen
• Pris:
  • Karriere: $39.99 
  • Læring for team: $31.67 per bruker
• Ta kurset: LinkedIn Learning

8. Spesialisering i maskinlæring på Google Cloud (Google Cloud)

Dette kurset gjennomgår grunnleggende maskinlæring og lærer deg hvordan du bygger, trener og distribuerer modeller på Google Cloud ved hjelp av Vertex AI uten koding. Det dekker bygging av AutoML-modeller, oppretting av BigQuery ML-modeller med SQL og håndtering av data med funksjonslager. 

• Hvem det er for: Personer som er interessert i skybasert maskinlæring
• Dette dekkes:
  • Googles tilnærming til maskinlæring
  • Forstå livssyklusen fra data til AI
  • Dataklargjøring og utforskningsteknikker
  • Grunnleggende TensorFlow
  • Justering av hyperparametere ved hjelp av Vertex Vizier 
• Nettbasert, fysisk eller begge deler?: Nettbasert
• Kreves eksamen?: Nei
• Varighet: 1 måned
• Hvor mange undervisningstimer: 10 timer per uke (selvstyrt)
• Kvalifikasjonskrav: Ingen
• Pris: Gratis
• Ta kurset: Coursera

9. Maskinlæring med Python: Grunnlag (LinkedIn Learning)

Dette kurset dekker grunnleggende maskinlæring ved hjelp av Python. Det gjennomgår hvordan maskiner lærer, ulike typer læring og trinnene for å samle inn, forstå og klargjøre data for analyse. Det inkluderer veiledede Python-eksempler for hvert trinn samt bygging og tolkning av en maskinlæringsmodell. 

• Hvem passer det for: Nybegynnere innen maskinlæring som bruker Python
• Emner som dekkes:
  • Introduksjon til maskinlæring og ulike typer
  • Teknikker for innsamling og klargjøring av data
  • Analyse av data for å finne mønstre og innsikt
  • Utvikling av maskinlæringsmodeller 
• Nettbasert, fysisk eller begge deler?: Nettbasert
• Eksamen påkrevd?: Nei
• Varighet: 1 time og 54 minutter
• Hvor mange undervisningstimer: Selvstyrt
• Kvalifikasjonskrav: Ingen
• Pris:
  • Karriere: $39.99 
  • Læring for team: $31.67 per bruker 
• Ta kurset: LinkedIn Learning

10. Grunnleggende maskinlæring i Python (DataCamp)

Dette kurset introduserer grunnleggende maskinlæring ved hjelp av Python og dekker viktige konsepter innen nevrale nettverk og dyp læring med PyTorch. Det tar for seg veiledet læring via scikit-learn og ikke-veiledet læring for å gruppere og visualisere data ved hjelp av scipy, samt anvendelser av forsterkende læring. 

• Hvem passer det for: Personer som er nye innen maskinlæring med Python
• Emner som dekkes:
  • Veiledet og ikke-veiledet læring
  • Introduksjon til dyp læring med PyTorch
  • Forsterkende læring med gymnasium i Python
• Nettbasert, fysisk eller begge deler?: Nettbasert
• Eksamen påkrevd?: Nei
• Varighet: 16 timer 
• Hvor mange undervisningstimer: Selvstyrt
• Kvalifikasjonskrav: Ingen
• Pris: $13 for individuelt DataCamp-abonnement
• Ta kurset: DataCamp

11. Maskinlæringsalgoritmer (Great Learning)

Dette kurset introduserer grunnleggende maskinlæringsalgoritmer og gir både teoretisk og praktisk forståelse av viktige teknikker. Det inkluderer Python-baserte demonstrasjoner for å styrke forståelsen av konsepter og praktiske ferdigheter innen veiledet og ikke-veiledet læring.

• Hvem det er for: Personer som er interessert i å forstå maskinlæringsalgoritmer
• Emner:
  • Introduksjon til maskinlæring
  • Typer maskinlæring (veiledet, ikke-veiledet, forsterkende)
  • Lineær regresjon
  • Naive Bayes-algoritmen
  • K-nærmeste naboer (KNN)
  • Støttevektormaskiner (SVM)
  • Tilfeldig skog-algoritmen
• Nettbasert, fysisk eller begge deler? Nettbasert
• Kreves eksamen? Nei
• Varighet: 1 time og 30 minutter 
• Hvor mange undervisningstimer: 1 time og 30 minutter 
• Kvalifikasjonskrav: Grunnleggende datakunnskaper; kjennskap til Python og matematikk
• Pris: Gratis
• Ta kurset: Great Learning

12. Spesialisering i avansert maskinlæring i Google Cloud (Google Cloud)

Denne spesialiseringen fokuserer på avanserte emner innen maskinlæring og lærer deltakerne hvordan de kan optimalisere, distribuere og skalere produksjonsklare modeller for strukturerte data, bilder og naturlig språk. Den inkluderer praktiske laboratorieoppgaver gjennom Qwiklabs, der deltakerne kan anvende konsepter ved hjelp av Google Cloud-verktøy. 

• Hvem det er for: Fagpersoner som ønsker avansert kunnskap om maskinlæring i Google Cloud
• Emner:
  • Utforming av skalerbare maskinlæringssystemer
  • Grunnleggende datamaskinsyn med Google Cloud 
  • Naturlig språkbehandling i Google Cloud
  • Komponenter i anbefalingssystemer
• Nettbasert, fysisk eller begge deler? Nettbasert
• Kreves eksamen? Ingen
• Varighet: 2 måneder 
• Hvor mange undervisningstimer: 10 timer per uke (selvstudium)
• Kvalifikasjonskrav: Utformet for fagpersoner i bransjen 
• Pris: Gratis
• Ta kurset: Coursera

13. Bygging av anbefalingssystemer med maskinlæring og AI (LinkedIn Learning)

Dette kurset gir praktisk opplæring i utforming av anbefalingssystemer og dekker viktige teknikker som samarbeidsfiltrering, matrisefaktorisering og dyp læring. Det gir praktisk erfaring med bruk av rammeverk og verktøy som TensorFlow og AWS SageMaker for å bygge skalerbare anbefalingsmodeller. 

• Hvem det er for: Utviklere og dataforskere som er interessert i anbefalingssystemer
• Temaer som dekkes:
  • Introduksjon til anbefalingssystemer
  • Teknikker for kollaborativ filtrering
  • Metoder for matrise-faktorisering
  • Tilnærminger til dyp læring
  • Håndtere data i stor skala 
• Nettbasert, fysisk eller begge deler? Nettbasert
• Kreves eksamen? Nei
• Varighet: 9 timer og 5 minutter
• Hvor mange undervisningstimer: Lær i eget tempo
• Kvalifikasjonskrav: Ingen
• Pris:
  • Karriere: $39.99 
  • Læring for team: $31.67 per bruker 
• Ta kurset: LinkedIn Learning

14. Grunnleggende maskinlæring (Microsoft Learn)

Dette kurset introduserer de grunnleggende konseptene innen maskinlæring, med fokus på sentrale prinsipper og metoder for modelevaluering. Det inkluderer praktisk øvelse med automatisert maskinlæring ved hjelp av Azure Machine Learning-tjenesten.

• Hvem det er for: Nybegynnere som ønsker å lære det grunnleggende innen maskinlæring
• Temaer som dekkes:
  • Grunnleggende konsepter innen maskinlæring
  • Typer maskinlæring
  • Trening og evaluering av maskinlæringsmodeller
  • Introduksjon til dyp læring
  • Automatisert maskinlæring med Azure 

• Nettbasert, fysisk eller begge deler? Nettbasert
• Kreves eksamen? Nei
• Varighet: 1 time og 56 minutter 
• Hvor mange undervisningstimer: 1 time og 56 minutter 
• Kvalifikasjonskrav:
  • Grunnleggende kunnskaper i matematikk
  • Kjennskap til Microsoft Azure og nettskybasert databehandling
• Pris: Gratis
• Ta kurset: Microsoft Learn

15. Grunnleggende maskinlæring og KI: Lineær regresjon (LinkedIn Learning)

Dette kurset gir en omfattende oversikt over lineær regresjon, med fokus på praktiske anvendelser som å forutsi boligverdier, kundeutgifter og aksjekurser. Det dekker viktige teknikker innen enkel og multippel lineær regresjon og forståelse av regresjonskonsepter, snarere enn programvaremessige detaljer, med innsikt fra SPSS. 

• Hvem passer det for: Alle som er interessert i å forstå lineær regresjon
• Dette dekkes:
  • Introduksjon til lineær regresjon
  • Utarbeiding og tolkning av spredningsdiagrammer
  • Tilnærminger til å bygge regresjonsmodeller
  • Alternativer til regresjon
• Nettbasert, fysisk eller begge deler? Nettbasert
• Kreves det eksamen? Nei
• Varighet: 4 timer og 5 minutter 
• Hvor mange undervisningstimer: I eget tempo
• Opptakskrav: Ingen
• Pris:
  • Karriere: $39.99 
  • Læring for team: $31.67 per bruker 
• Ta kurset: LinkedIn Learning

16. Maskinlæring: Grunnleggende prinsipper og algoritmer (CMU)

Dette kurset gir grundig opplæring i det tekniske grunnlaget og algoritmene innen maskinlæring, med fokus på prediksjons-, klassifiserings- og optimaliseringsteknikker. Det kombinerer matematisk teori med praktiske kodeøvelser for å utvikle ferdigheter som kan brukes innen helsetjenester og dataanalyse.

• Hvem passer det for: Fagpersoner med erfaring med Python som ønsker å fordype forståelsen av maskinlæring og det matematiske grunnlaget
• Dette dekkes:
  • Grunnleggende prinsipper for maskinlæringsmetoder
  • Prediksjons- og klassifiseringsmodeller
  • Regresjons- og klyngealgoritmer
  • Sannsynlighet, statistikk og optimaliseringsteknikker
  • Anvendelser innen helsetjenester og datadrevet analyse
• Nettbasert, fysisk eller begge deler? Nettbasert
• Kreves det eksamen? Ja
• Varighet: 10 uker 
• Hvor mange undervisningstimer: 5 til 10 timer per uke 
• Opptakskrav:
  • Erfaring med programmering i Python 
  • Kunnskap om lineær algebra, kalkulus, sannsynlighet og statistikk på videregående nivå
• Pris: $2,500
• Ta kurset: CMU

17. Grunnleggende kunstig intelligens: Maskinlæring (LinkedIn Learning)

Dette kurset introduserer livssyklusen for maskinlæring og veileder deltakerne gjennom innhenting og klargjøring av data, valg av algoritmer og trening av modeller. Det beskriver viktige metoder innen maskinlæring og legger vekt på praktiske ferdigheter i evaluering av modellens ytelse ved hjelp av standardmålinger, uten krav om forkunnskaper. 

• Hvem passer det for: Personer som er nye innen kunstig intelligens og maskinlæring
• Dette dekker kurset:
  • Introduksjon til maskinlæring
  • Typer maskinlæring
  • Algoritmer for maskinlæring
  • Dataklargjøring og funksjonsutvikling
  • Etiske hensyn innen maskinlæring 
• Nettbasert, fysisk eller begge deler? Nettbasert
• Kreves eksamen? Nei
• Varighet: 1 time og 50 minutter 
• Hvor mange undervisningstimer: 1 time og 50 minutter 
• Kvalifikasjonskrav: Ingen
• Pris:
  • Karriere: $39.99 
  • Læring for team: $31.67 per bruker 
• Ta kurset: LinkedIn Learning

18. Maskinlæring fra ende til ende med TensorFlow på GCP-kurs (Google Cloud)

Dette kurset tilbyr en interaktiv og praktisk tilnærming til å bygge en maskinlæringspipeline fra ende til ende med TensorFlow på Google Cloud Platform. Det veileder deltakerne fra utforsking av data via distribusjon av modellen til generering av sanntidsprediksjoner.

• Hvem passer det for: Utviklere og maskinlæringsingeniører
• Dette dekker kurset:
  • Utforsking og forhåndsbehandling av data
  • Modelltrening med TensorFlow
  • Distribusjon av modeller på Google Cloud Platform
  • Oppsett av sanntidsprediksjoner
  • Arbeidsflytautomatisering for maskinlæringsmodeller
• Nettbasert, fysisk eller begge deler? Nettbasert
• Kreves eksamen? Nei
• Varighet: 3 timer og 15 minutter 
• Hvor mange undervisningstimer: Selvstudium
• Kvalifikasjonskrav: Grunnleggende kunnskap om TensorFlow
• Pris: $29 for Pluralsight-abonnement 
• Ta kurset: Pluralsight

19. IBMs profesjonelle sertifikat i maskinlæring (IBM)

Dette kurset gir opplæring i maskinlæring ved bruk av verktøy og biblioteker med åpen kildekode, og dekker et omfattende utvalg av algoritmer og teknikker for virkelige bruksområder. Det inkluderer veiledede laboratorieøvelser, prosjekter og et avsluttende prosjekt for å utvikle arbeidsklare ferdigheter innen maskinlæring. 

• Hvem det er for: Personer som ønsker å bli maskinlæringsspesialister
• Emner som dekkes:
  • Veiledet og uveiledet læring
  • Regresjons- og klassifiseringsmodeller
  • Klyngeteknikker
  • Beslutningstrær og ensemblelæring
  • Dimensjonsreduksjon
  • Dyp læring og forsterkende læring
  • Eksplorativ dataanalyse og funksjonsutvikling
• På nett, fysisk eller begge deler? På nett
• Eksamen påkrevd? Ja
• Varighet: 3 måneder 
• Hvor mange undervisningstimer: 10 timer per uke (selvstudium)
• Kvalifikasjonskrav: Ingen
• Pris: Meld deg på gratis 
• Ta kurset: Coursera

20. Maskinlæring og KI med Python (Harvard University)

Dette kurset inneholder grunnleggende ferdigheter som bygger videre til avanserte algoritmer som bootstrap-aggregering, tilfeldige skoger og gradientforsterkning. Gjennom bruk av virkelige data veileder det deltakerne i å analysere prosesser, evaluere resultater og måle effektiviteten til maskinlæringsteknikker. I tillegg legger det vekt på å teste prediksjoner og analysere resultater for å forhindre overtilpasning. 

• Hvem det er for: Personer som er interessert i å bruke Python til maskinlæring
• Emner som dekkes:
  • Forstå algoritmer for beslutningstrær
  • Utforske bootstrap-aggregering og tilfeldige skoger
  • Teknikker for prediksjonsytelse
  • Modelevaluering og begrensning av skjevhet i data 
• På nett, fysisk eller begge deler? På nett
• Eksamen påkrevd? Nei
• Varighet: 6 uker 
• Hvor mange undervisningstimer: 4 til 5 timer per uke (selvstudium)
• Kvalifikasjonskrav: Kunnskap om Python
• Pris: Gratis
• Ta kurset: Harvard University

21. Grunnleggende om stordata og maskinlæring i Google Cloud (Google Cloud)

Dette kurset introduserer viktige konsepter og verktøy for håndtering av stordata og maskinlæring i Google Cloud. Det veileder deltakerne i bruk av Google Clouds funksjoner for stordata og maskinlæring til databehandling og analyse.

• Hvem det er for: Dataingeniører og analytikere som ønsker å bruke Google Cloud
• Emner som dekkes:
  • Google Clouds økosystem for stordata og maskinlæring
  • Databehandling med BigQuery og Dataflow
  • Alternativer for datalagring på Google Cloud
  • Bruk av AI-plattformen til maskinlæring
  • Praktiske øvelser med Google Cloud-verktøy

• Nettbasert, fysisk eller begge deler? Nettbasert
• Kreves eksamen? Nei
• Varighet: 9 timer 
• Hvor mange undervisningstimer: Selvstyrt
• Opptakskrav: Ingen
• Pris: Gratis
• Ta kurset: Coursera

Hva skjer videre? 

Styrk ferdighetene dine innen SaaS-vekst og ledelse. Abonner på nyhetsbrevet vårt for de nyeste innsiktene fra CTO-er og ambisiøse teknologiledere. Vi hjelper deg med å skalere smartere og lede sterkere gjennom veiledninger, ressurser og strategier fra ledende eksperter!