Best of Machine Learning

Machine Learning und künstliche Intelligenz (KI) sind zwei der am schnellsten wachsenden Felder in der heutigen Technologie. Um die neuesten Entwicklungen und Trends in diesem Bereich zu verstehen, haben wir die wichtigsten Informationen aus verschiedenen Quellen zusammengefasst.

Best of Machine Learning-Kurse auf Coursera

Coursera bietet eine umfassende Sammlung von Kursen und Zertifikaten in Machine Learning und KI an. Diese Kurse sind für Einzelpersonen, Unternehmen, Universitäten und Regierungen geeignet und decken Themen wie Deep Learning, Natural Language Processing, Clustering und Classification ab.

Einige der beliebtesten Kurse sind:

• Deep Learning von Stanford University und DeepLearning.AI
• Machine Learning von University of Washington
• AI in Healthcare von Stanford University
• Mathematics for Machine Learning von Imperial College London

Top 10 AI- und Machine Learning-Trends für 2024

Laut TechTarget Network sind die Top 10 AI- und Machine Learning-Trends für 2024:

1. Multimodale AI
2. Custom Enterprise Models
3. Open Source AI
4. Multimodal Models
5. Generative AI
6. AI für alle
7. Data Engineering, Big Data und Machine Learning auf GCP
8. AI-Infrastruktur
9. AI-Plattformen
10. AI-Technologien

Die Top 10 Machine Learning-Algorithmen

Laut Built In National sind die Top 10 Machine Learning-Algorithmen, die man kennen sollte:

1. Linear Regression
2. Logistic Regression
3. Linear Discriminant Analysis
4. Classification and Regression Trees
5. Naive Bayes
6. K-Nearest Neighbors (KNN)
7. Learning Vector Quantization (LVQ)
8. Support Vector Machines (SVM)
9. Random Forest
10. Boosting und AdaBoost

Diese Algorithmen sind für verschiedene Machine Learning-Aufgaben geeignet und sollten je nach Problem und Datensatz ausgewählt werden.

Fazit

Machine Learning und KI sind zwei der am schnellsten wachsenden Felder in der heutigen Technologie. Um die neuesten Entwicklungen und Trends in diesem Bereich zu verstehen, ist es wichtig, die relevanten Informationen zu sammeln und die richtigen Tools und Algorithmen auszuwählen.