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Construire des arbres de décision, des SVM et des réseaux neuronaux artificiels
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Construire des arbres de décision, des SVM et des réseaux neuronaux artificiels

Stacey McBrine

Instructeur : Stacey McBrine

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Inclus avec Coursera Plus

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

Expérience recommandée

21 heures pour terminer
3 semaines à 7 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Former et évaluer des arbres de décision et des forêts aléatoires pour la régression et la classification.

  • Former et évaluer des machines à vecteur de support (SVM) pour la régression et la classification.

  • Former et évaluer des réseaux neuronaux artificiels (RNA) à perceptron multicouche (ML) pour la régression et la classification.

  • Former et évaluer des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et des réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour des tâches de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Réseau de neurones artificiels
  • Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique (ML)
  • Catégorie : Deep learning
  • Catégorie : Machine à vecteurs de support (SVM)
  • Catégorie : Arbre de décision

Détails à connaître

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4 devoirs

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Élaborez votre expertise en Apprentissage automatique

Ce cours fait partie de la CertNexus Certified Artificial Intelligence Practitioner (Praticien certifié en intelligence artificielle) Certificat Professionnel
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à ce Certificat Professionnel.
  • 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 5 modules dans ce cours

Vous avez construit des modèles d'apprentissage automatique à partir d'algorithmes fondamentaux de régression linéaire et de classification. Ces algorithmes peuvent vous permettre d'aller assez loin dans de nombreux scénarios, mais ils ne sont pas les seuls à pouvoir répondre à vos besoins. Dans ce module, vous construirez des modèles d'apprentissage automatique à partir d'arbres de décision et de forêts aléatoires, deux approches alternatives pour résoudre les problèmes de régression et de classification.

Inclus

16 vidéos5 lectures1 devoir1 sujet de discussion2 laboratoires non notés

Les machines à vecteurs de support (SVM) constituent une autre approche alternative à la régression et à la classification. Dans ce module, vous construirez des SVM capables de traiter efficacement les valeurs aberrantes et les données de haute dimension.

Inclus

8 vidéos3 lectures1 devoir1 sujet de discussion2 laboratoires non notés

Tous les algorithmes évoqués jusqu'à présent relèvent du domaine général de l'apprentissage automatique. Bien qu'ils soient puissants et complexes, les algorithmes qui constituent le sous-domaine de l'apprentissage profond - les réseaux neuronaux artificiels (RNA) - le sont encore plus. Dans ce module, vous construirez une version fondamentale d'un ANN, appelée perceptron multicouche (MLP), qui peut s'attaquer aux mêmes types de tâches de base (régression, classification, etc.), tout en étant mieux adaptée à la résolution de problèmes plus compliqués et plus riches en données.

Inclus

8 vidéos2 lectures1 devoir1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

Maintenant que vous avez construit des réseaux neuronaux MLP, vous pouvez les incorporer dans deux architectures plus larges : les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), qui excellent dans la résolution des problèmes de vision par ordinateur, et les réseaux neuronaux récurrents (RNN), qui sont le plus souvent utilisés pour traiter les langues naturelles.

Inclus

11 vidéos3 lectures1 devoir1 sujet de discussion2 laboratoires non notés

Vous travaillerez sur un projet dans lequel vous appliquerez vos connaissances de la matière de ce cours à un scénario pratique.

Inclus

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Instructeur

Stacey McBrine
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