Ce cours s'adresse aux professionnels qui ont entendu parler de l'apprentissage automatique et qui souhaitent l'appliquer à l'analyse et à l'automatisation des données. Qu'il s'agisse de finance, de médecine, d'ingénierie, de commerce ou d'autres domaines, ce cours vous introduira à la définition du problème et à la préparation des données dans le cadre d'un projet d'apprentissage automatique. Vous apprendrez à étudier les ressources de données disponibles et à identifier les applications potentielles de l'apprentissage automatique. Vous apprendrez à prendre un besoin commercial et à le transformer en une application d'apprentissage automatique. Vous préparerez les données pour des applications d'apprentissage automatique efficaces. Ceci est le premier cours de la spécialisation en apprentissage automatique appliqué qui vous est offert par Coursera et l'Institut d'intelligence machine de l'Alberta.
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Introduction à l'apprentissage automatique appliqué
Ce cours fait partie de Spécialisation Apprentissage automatique : Les algorithmes dans le monde réel
Instructeur : Anna Koop
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Cette semaine, vous découvrirez ce qu'est réellement l'apprentissage automatique (AAM), vous comparerez différents scénarios de problèmes et vous explorerez quelques idées fausses courantes sur l'AAM. Vous appliquerez ces connaissances en identifiant les différents composants essentiels à une solution commerciale d'apprentissage automatique.
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12 vidéos6 lectures2 devoirs3 sujets de discussion
Cette semaine, vous apprendrez à traduire un besoin commercial en un problème d'apprentissage automatique. Nous passerons en revue quelques exemples appliqués afin que vous puissiez vous faire une idée de ce qu'est une question bien définie pour votre QuAM. Il est essentiel pour la réussite de l'apprentissage automatique d'affiner votre question et de vous assurer que vous disposez des données nécessaires à l'apprentissage !
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8 vidéos4 lectures1 devoir2 sujets de discussion
Cette semaine est consacrée aux données. Vous apprendrez ce qu'est l'acquisition de données et comprendrez les différentes sources de données d'entraînement. Nous parlerons de la quantité de données dont vous avez besoin et des pièges qui peuvent survenir, y compris les questions éthiques.
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9 vidéos2 lectures1 devoir2 sujets de discussion
Cette semaine, vous découvrirez le cycle de vie du processus d'apprentissage automatique (MLPL). Après avoir compris les définitions et les composants du MLPL, vous analyserez l'application du MLPL sur une étude de cas.
Inclus
7 vidéos2 lectures1 devoir2 sujets de discussion
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