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IBM

Apprentissage automatique avec Python

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

SAEED AGHABOZORGI
Joseph Santarcangelo

Instructeurs : SAEED AGHABOZORGI

482 567 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
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(16,409 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
Env. 13 heures
Apprenez à votre propre rythme
94%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Décrire les différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique et savoir quand les utiliser.

  • Comparer et opposer les méthodes de classification linéaire, y compris la prédiction multiclasse, les machines à vecteurs de support et la régression logistique.

  • Écrire du code Python qui met en œuvre diverses techniques de classification, notamment les K-Nearest neighbors (KNN), les arbres de décision et les arbres de régression.

  • Évaluer les résultats d'une régression linéaire simple, non linéaire et multiple sur un ensemble de données à l'aide de mesures d'évaluation.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : régression
  • Catégorie : Regroupement hiérarchique
  • Catégorie : classification
  • Catégorie : SciPy et scikit-learn

Détails à connaître

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Évaluations

11 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Il y a 6 modules dans ce cours

Dans ce module, vous découvrirez les applications de l'apprentissage automatique dans différents domaines tels que les soins de santé, la banque, les télécommunications, etc. Vous aurez un aperçu général des sujets liés à l'apprentissage automatique, tels que l'apprentissage supervisé ou non supervisé, et l'utilisation de chaque algorithme. Vous comprendrez également l'avantage d'utiliser des bibliothèques Python pour implémenter des modèles d'apprentissage automatique.

Inclus

5 vidéos2 devoirs

Dans ce module, vous aurez une brève introduction à la régression. Vous apprendrez ce qu'est la régression linéaire, la régression non linéaire, la régression simple et la régression multiple, ainsi que leurs applications. Vous appliquerez toutes ces méthodes sur deux ensembles de données différents, dans la partie laboratoire. Vous apprenez également à évaluer votre modèle de régression et à calculer sa précision.

Inclus

5 vidéos3 lectures2 devoirs2 éléments d'application

Dans ce module, vous apprendrez les techniques de classification. Vous vous entraînerez avec différents algorithmes de classification, tels que KNN, les arbres de décision, la régression logistique et SVM. Vous découvrirez également les avantages et les inconvénients de chaque méthode, ainsi que les différentes mesures de précision de la classification.

Inclus

5 vidéos1 lecture2 devoirs5 éléments d'application

Inclus

4 vidéos1 lecture2 devoirs3 éléments d'application1 plugin

Dans ce module, vous apprendrez ce qu'est le clustering, et plus particulièrement le clustering par k-moyennes. Vous apprendrez comment fonctionne l'algorithme de regroupement des k-moyennes et comment utiliser le regroupement des k-moyennes pour la segmentation de la clientèle.

Inclus

3 vidéos2 devoirs1 élément d'application

Dans ce module, vous réaliserez un projet basé sur ce que vous avez appris jusqu'à présent. Vous soumettrez un rapport de votre projet à l'évaluation par les pairs.

Inclus

3 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs1 élément d'application

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.7 (2,990 évaluations)
SAEED AGHABOZORGI
IBM
4 Cours486 473 apprenants
Joseph Santarcangelo
IBM
33 Cours1 667 151 apprenants

Offert par

IBM

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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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FG
5

Révisé le 28 août 2019

FO
5

Révisé le 8 oct. 2020

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Révisé le 24 juin 2020

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