DeepLearning.AI

Algorithmes d'apprentissage avancés

Andrew Ng
Aarti Bagul
Geoff Ladwig

Instructeurs : Andrew Ng

Enseignant de premier plan

307 575 déjà inscrits

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.9

(6,674 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

Planning flexible
Env. 34 heures
Apprenez à votre propre rythme
98%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Construire et entraîner un réseau neuronal avec TensorFlow pour effectuer une classification multi-classe

  • Appliquer les meilleures pratiques pour le développement de l'apprentissage automatique afin que vos modèles se généralisent aux données et aux tâches du monde réel

  • Construire et utiliser des arbres de décision et des méthodes d'ensemble d'arbres, y compris les forêts aléatoires et les arbres boostés

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Conseils pour le développement de modèles
  • Catégorie : Réseau de neurones artificiels
  • Catégorie : Xgboost
  • Catégorie : Ensembles d'arbres

Détails à connaître

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Évaluations

14 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Apprentissage automatique
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 4 modules dans ce cours

Cette semaine, vous apprendrez à connaître les réseaux neuronaux et à les utiliser pour des tâches de classification. Vous utiliserez le framework TensorFlow pour construire un réseau neuronal avec seulement quelques lignes de code. Ensuite, vous approfondirez vos connaissances en apprenant à coder votre propre réseau neuronal en Python, "à partir de zéro". En option, vous pouvez en apprendre davantage sur la manière dont les calculs de réseaux neuronaux sont mis en œuvre efficacement à l'aide du traitement parallèle (vectorisation).

Inclus

17 vidéos1 lecture4 devoirs1 devoir de programmation3 laboratoires non notés

Cette semaine, vous apprendrez à former votre modèle dans TensorFlow, ainsi que d'autres fonctions d'activation importantes (en plus de la fonction sigmoïde), et où utiliser chaque type dans un réseau neuronal. Vous apprendrez également à dépasser la classification binaire pour passer à la classification multiclasse (3 catégories ou plus). La classification multiclasse vous fera découvrir une nouvelle fonction d'activation et une nouvelle fonction de perte. En option, vous pouvez également apprendre la différence entre la classification multiclasse et la classification multi-label. Vous découvrirez l'optimiseur Adam et comprendrez pourquoi il constitue une amélioration par rapport à la descente de gradient classique pour la formation des réseaux neuronaux. Enfin, vous recevrez une brève introduction à d'autres types de couches que celle que vous avez vue jusqu'à présent.

Inclus

15 vidéos4 devoirs1 devoir de programmation5 laboratoires non notés

Cette semaine, vous apprendrez les meilleures pratiques pour former et évaluer vos algorithmes d'apprentissage afin d'en améliorer les performances. Vous y trouverez un large éventail de conseils utiles sur le cycle de vie de l'apprentissage automatique, la mise au point de votre modèle et l'amélioration de vos données d'apprentissage.

Inclus

17 vidéos3 devoirs1 devoir de programmation2 laboratoires non notés

Cette semaine, vous découvrirez un algorithme d'apprentissage pratique et très couramment utilisé, l'arbre de décision. Vous découvrirez également des variantes de l'arbre de décision, notamment les forêts aléatoires et les arbres boostés (XGBoost).

Inclus

14 vidéos2 lectures3 devoirs1 devoir de programmation2 laboratoires non notés

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
5.0 (2,078 évaluations)
Andrew Ng

Enseignant de premier plan

DeepLearning.AI
45 Cours7 830 962 apprenants

Offert par

DeepLearning.AI
Stanford University

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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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AD
5

Révisé le 27 févr. 2024

MN
5

Révisé le 29 juil. 2023

RK
4

Révisé le 12 mai 2024

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