Dans ce cours, vous vous appuierez sur les compétences acquises dans les cours Analyse de données exploratoires avec MATLAB et Traitement des données et ingénierie des objets avec MATLAB pour accroître votre capacité à exploiter la puissance de MATLAB afin d'analyser des données pertinentes pour votre travail. Ces compétences sont précieuses pour ceux qui ont une connaissance du domaine et une certaine exposition aux outils de calcul, mais pas de formation en programmation. Pour réussir ce cours, vous devez avoir des connaissances en statistiques de base (histogrammes, moyennes, écart-type, ajustement de courbe, interpolation) et avoir suivi les cours 1 à 2 de cette spécialisation.
Modélisation prédictive et apprentissage automatique avec MATLAB
Modélisation prédictive et apprentissage automatique avec MATLAB
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des données pratique avec MATLAB
Instructeurs : Michael Reardon
15 850 déjà inscrits
Inclus avec 
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4.8
(116 avis)
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
18 heures pour terminer
3 semaines à 6 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Appliquer un processus complet d'apprentissage automatique, du nettoyage des données à l'entraînement et à l'évaluation des modèles à l'aide d'un ensemble de données réelles
Utilisez des applications pour entraîner rapidement de nombreux modèles d'apprentissage automatique afin de trouver la meilleure approche pour votre application
Personnalisez la formation en utilisant des matrices de coûts pour mettre l'accent sur les classes importantes
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Matlab
- Catégorie : Modélisation prédictive
Détails à connaître
Certificat partageable
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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 4 modules dans ce cours
Dans ce module, vous appliquerez les compétences acquises dans les deux premiers cours de la spécialisation sur un nouveau jeu de données. Vous serez initié au flux de travail de l'apprentissage automatique supervisé et apprendrez les termes clés. Vous terminerez le module en créant et en évaluant des modèles d'apprentissage automatique de régression.
Inclus
11 vidéos8 lectures3 devoirs4 éléments d'application1 sujet de discussion
Dans ce module, vous apprendrez les bases des modèles de classification. Vous entraînerez plusieurs types de modèles de classification et évaluerez les résultats.
Inclus
6 vidéos7 lectures2 devoirs1 sujet de discussion
Dans ce module, vous appliquerez le processus complet d'apprentissage automatique supervisé. Vous utiliserez les données de validation pour la création de modèles. Vous appliquerez différentes techniques de sélection des caractéristiques pour réduire la complexité des modèles. Vous créerez des modèles d'ensemble et optimiserez les hyperparamètres. À la fin du module, vous appliquerez ces concepts à un projet final.
Inclus
10 vidéos5 lectures4 devoirs1 sujet de discussion
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Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.9 (53 évaluations)Offert par
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Alberta Machine Intelligence Institute
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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Révisé le 20 mars 2021
Helpful in defining data preprocessing and model creation using different mechanism
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Révisé le 5 janv. 2022
Thanks to Mathworks team for such a well structured course with quality content and lectures. Looking forward to more such quality content such as deep learning and reinforced learning
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Foire Aux Questions
Oui. Une licence gratuite de MATLAB Online est disponible pour les apprenants inscrits au cours. Vous pouvez consulter les navigateurs pris en charge ici.
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Specializations, et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.