Machine Learning Academy logo
PythonAINiveaus A1 → B222 talen

Machine Learning Academy

Leer machine learning vanuit de eerste principes. Bouw modellen met scikit-learn, evalueer ze, beheers ensemblemethoden en schaal op naar deep learning met PyTorch. Een CoddyKit-leertraject met 30 korte cursussen en 120 interactieve lessen, met een AI-tutor die 24/7 voor je klaarstaat.

Cursussen
30
Lessen
120
Interactieve stappen
1,552
Gratis beginnen
Cursus 1
Lesprogramma

30 cursussen in dit leertraject

Elke cursus in het leertraject Machine Learning Academy, in de juiste leer volgorde. De eerste is gratis.

1

A14 lessenGratis

Ontdek wat machine learning is en waarin het verschilt van traditioneel programmeren. Verken de drie belangrijkste leerparadigma's en bekijk praktijkvoorbeelden van ML-toepassingen in verschillende s…

2

A14 lessenPRO

Configureer een professionele ML-ontwikkelomgeving met Anaconda, Jupyter en de belangrijkste wetenschappelijke Python-stack. Leer arrays te bewerken met NumPy en dataframes te verwerken met Pandas, z…

3

A14 lessenPRO

Bouw intuïtie op voor supervised learning door vanaf nul uw eerste voorspellende model te trainen. Leer hoe lineaire regressie de best passende lijn door gegevens vindt en hoe u meet hoe goed het mod…

4

A14 lessenPRO

Maak de overstap van het voorspellen van getallen naar het voorspellen van categorieën. Verken logistische regressie als uw eerste classifier en leer hoe een sigmoidfunctie een lineaire score omzet i…

5

A14 lessenPRO

Ontdek waarom een model evalueren op zijn eigen trainingsgegevens tot misleidend optimistische resultaten leidt en hoe u dit voorkomt met een correcte datasplitsing. Beheers de train-testsplit, leer…

6

A24 lessenPRO

Onbewerkte gegevens zijn vrijwel nooit direct geschikt voor een model: waarden ontbreken, schalen verschillen sterk en categorische strings moeten worden gecodeerd. Deze cursus biedt u een systematis…

7

A24 lessenPRO

Leer een van de meest intuïtieve algoritmen voor classificatie en regressie: voorspel het label van een nieuw punt op basis van een meerderheidstem onder de k dichtstbijzijnde buren. Begrijp hoe de k…

8

A24 lessenPRO

Beslisbomen splitsen gegevens door ja/nee-vragen te stellen en bouwen zo een stroomdiagram dat gemakkelijk te visualiseren en uit te leggen is aan niet-technische belanghebbenden. Leer hoe het algori…

9

A24 lessenPRO

Naive Bayes past de stelling van Bayes toe met een sterke onafhankelijkheidsaanname, waardoor het bijzonder snel werkt op hoog-dimensionale tekstgegevens. Bouw een spamfilter, ontdek hoe bag-of-words…

10

A24 lessenPRO

Nauwkeurigheid alleen is een misleidende maatstaf wanneer klassen uit balans zijn of de kosten van misclassificatie verschillen. Beheers de volledige toolkit voor evaluatie: ROC-AUC, precision-recall…

11

B14 lessenPRO

Een enkele beslisboom raakt overfit; een forest van diverse bomen generaliseert veel beter. Leer hoe random forests honderden bomen combineren die op willekeurige subsets van gegevens en features zij…

12

B14 lessenPRO

SVM's vinden het hypervlak met de maximale marge dat klassen van elkaar scheidt, wat sterke theoretische garanties voor generalisatie oplevert. Leer de kerneltruc waarmee SVM's niet-lineaire grenzen…

13

B14 lessenPRO

Bij gradient boosting worden zwakke learners opeenvolgend getraind, waarbij elke learner de resterende fouten van de vorige corrigeert. Zo ontstaan state-of-the-art-prestaties op tabelgegevens. Behee…

14

B14 lessenPRO

Een enkele train-testsplit kan misleidend zijn door willekeurige variatie in de gegevensverdeling. Cross-validatie geeft een betrouwbaardere schatting door meerdere splitsingen te middelen, terwijl g…

15

B14 lessenPRO

De kwaliteit van uw features bepaalt de bovengrens van de prestaties van uw model, ongeacht welk algoritme u gebruikt. Leer nieuwe, informatieve features uit onbewerkte gegevens te maken met transfor…

16

B14 lessenPRO

Clustering is unsupervised learning waarbij natuurlijke groepen in gegevens worden gevonden zonder labels. Beheers K-Means voor bolvormige clusters en DBSCAN voor clusters met willekeurige vormen en…

17

B14 lessenPRO

Hoog-dimensionale gegevens zijn moeilijk te visualiseren en bevatten vaak redundante features die het trainen vertragen. PCA comprimeert informatie in orthogonale componenten en behoudt daarbij de va…

18

B14 lessenPRO

Scikit-learn Pipelines koppelen stappen voor voorbewerking en modellering aan één object, waardoor data leakage wordt voorkomen en deployment eenvoudiger wordt. Leer complete pijplijnen te bouwen, cr…

19

B14 lessenPRO

Bij fraudedetectie, medische diagnoses en veel andere kritieke toepassingen kan één klasse minder dan 1% van de voorbeelden vertegenwoordigen. Training met zulke gegevens levert misleidend hoge nauwk…

20

B14 lessenPRO

Een model is pas nuttig wanneer het voorspellingen kan doen op nieuwe gegevens buiten uw Jupyter-notebook. Leer scikit-learn-pijplijnen op te slaan en van versies te voorzien, ze achter een minimale…

21

B24 lessenPRO

PyTorch is het toonaangevende framework voor deep learning in onderzoek en productie. Bouw uw eerste feedforward-neuraal netwerk vanaf tensors, begrijp autograd voor gradiëntberekening en train een c…

22

B24 lessenPRO

Een goede architectuur is slechts de helft van het werk; de trainingsdynamiek bepaalt of het netwerk naar een bruikbare oplossing convergeert. Beheers learning-rate-schedules, batchnormalisatie, drop…

23

B24 lessenPRO

CNN's benutten de ruimtelijke structuur van afbeeldingen via lokaal gedeelde gewichten en pooling, waardoor het aantal parameters afneemt en de translatie-invariantie verbetert. Bouw from scratch een…

24

B24 lessenPRO

Sequentiële gegevens zoals tijdreeksen, tekst en audio bevatten temporele afhankelijkheden die standaard feedforward-netwerken negeren. RNN's verwerken sequenties stap voor stap met gedeelde gewichte…

25

B24 lessenPRO

Grote netwerken vanaf nul trainen vereist enorme datasets en veel rekenkracht. Transfer learning hergebruikt gewichten van modellen die vooraf op miljoenen voorbeelden zijn getraind, zodat u met veel…

26

B24 lessenPRO

De bidirectionele transformerarchitectuur van BERT begrijpt context in beide richtingen en presteert op vrijwel elke NLP-benchmark beter dan oudere sequentiële modellen. Leer een vooraf getraind BERT…

27

B24 lessenPRO

MLOps verbindt onderzoek naar machine learning met betrouwbare software-engineering voor productie. Leer experimenten te volgen met MLflow, reproduceerbare omgevingen te maken met Docker en geautomat…

28

B24 lessenPRO

Modellen gaan in productie vaak ongemerkt achteruit wanneer de echte wereld afwijkt van de trainingsomstandigheden. Leer voorspellingsverdelingen te monitoren, data- en conceptdrift vroeg te detecter…

29

B24 lessenPRO

Nu ML-systemen beslissingen met grote gevolgen nemen op het gebied van werving, kredietverlening en gezondheidszorg, is het begrijpen en controleren van modelgedrag zowel een ethische noodzaak als ee…

30

B24 lessenPRO

Breng alle vaardigheden uit dit leertraject samen in één volledig project: verzamel en reinig een echte dataset, ontwikkel features, train en stem meerdere modellen af, evalueer en vergelijk ze en ve…

CoddyKit PRO

Ontgrendel alle 30 cursussen in dit leertraject en in elk ander leertraject

AI-begeleider, certificeringsexamen en certificaat. Werkt op het web, iOS en Android.

Alle abonnementen bekijken
Jaarlijks$29.90 per jaarOngeveer $2.49 per maandEenmalig betalenLevenslang$69.99 eenmaligGeen verlengingen. PRO voor altijd.
Cursusoverzicht

Machine learning met Python

Leer machine learning vanaf de basis. Bouw en evalueer modellen met scikit-learn, beheers ensemblemethoden en zet de stap naar deep learning met PyTorch. Dit leertraject omvat 30 oplopende minicursussen, van absolute beginner (A1) tot gevorderd (B2), met korte, gerichte lessen en snelle quizzen om elk concept goed te verankeren.

Wat je leert

Je begint met de basis en werkt toe naar onderwerpen op gemiddeld en gevorderd niveau, waarbij elke cursus voortbouwt op de vorige. Elke les is praktisch, met echte voorbeelden en een AI-begeleider die beschikbaar is wanneer je hulp nodig hebt.

Hoe het werkt

Elke cursus is verdeeld in vier gerichte lessen. Volg elke dag een paar lessen en je beheerst het volledige leertraject in weken, niet in maanden.

Zo leer je

  1. 01

    Interactieve lessen

    Praktische codeeroefeningen met realtime feedback

  2. 02

    AI-docent

    Krijg direct hulp van onze AI als je vastloopt

  3. 03

    Ingebouwde editor

    Schrijf en voer code direct uit in je browser

  4. 04

    Certificaat

    Behaal een certificaat wanneer je de cursus afrondt

FAQ

Veelgestelde vragen

Is de Machine Learning Academy-cursus gratis?

Ja. Je kunt gratis aan de Machine Learning Academy-cursus beginnen en de interactieve lessen kosteloos doorlopen. Met een optioneel PRO-abonnement krijg je toegang tot geavanceerde AI-tools en een deelbaar certificaat.

Heb ik voorafgaande ervaring nodig om Python te leren?

Nee. De cursus begint bij de basis en behandelt geleidelijk steeds geavanceerdere onderwerpen. Je kunt dus ook zonder eerdere ervaring met Python beginnen.

Hoe leer ik Python op CoddyKit?

Je leert door te doen. Korte interactieve lessen combineren een duidelijke uitleg met een praktische codeeroefening die in realtime wordt uitgevoerd. Een AI-begeleider is 24/7 beschikbaar voor persoonlijke hulp wanneer je vastloopt.

Krijg ik een certificaat als ik Machine Learning Academy afrond?

Ja. PRO-leerlingen kunnen een examen afleggen en een deelbaar certificaat van voltooiing behalen, met een verifieerbare code voor de Machine Learning Academy-cursus.

Kan ik Python op mijn telefoon leren?

Ja. CoddyKit is beschikbaar op het web en als native iOS- en Android-app, zodat je Python op elk apparaat kunt leren en je voortgang op al je apparaten wordt gesynchroniseerd.

Wat kost CoddyKit PRO?

De eerste cursus van Machine Learning Academy is gratis. Met CoddyKit PRO ontgrendel je elke cursus: $5.90 per week, $7.90 per maand, $29.90 per jaar of eenmalig $69.99 voor levenslange toegang zonder verlengingen.

Hoe lang duurt het om Machine Learning Academy te voltooien?

Machine Learning Academy bevat 30 cursussen en 120 lessen. De meeste lessen duren ongeveer 5–10 minuten, dus het hele leertraject kost ongeveer 14 uur aan praktische oefeningen, in je eigen tempo.

Begin nu met Machine Learning Academy

Sluit je aan bij duizenden leerlingen die met AI-ondersteunde lessen leren programmeren.