University of Michigan
Apprentissage automatique appliqué en Python
University of Michigan

Apprentissage automatique appliqué en Python

Kevyn Collins-Thompson

Instructeur : Kevyn Collins-Thompson

310 951 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.6

(8,514 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
Planning flexible
Env. 31 heures
Apprenez à votre propre rythme
92%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Décrivez en quoi l'apprentissage automatique est différent des statistiques descriptives

  • Créer et évaluer des grappes de données

  • Expliquer les différentes approches pour créer des modèles prédictifs

  • Construire des fonctionnalités qui répondent aux besoins d'analyse

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique (ML)
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Scikit-Learn

Détails à connaître

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des Données Appliquée avec Python
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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
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Il y a 4 modules dans ce cours

Ce module présente les concepts de base de l'apprentissage automatique, les tâches et le flux de travail en utilisant un exemple de problème de classification basé sur la méthode des K-voisins les plus proches, et mis en œuvre à l'aide de la bibliothèque scikit-learn.

Inclus

7 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté

Ce module se penche sur une plus grande variété de méthodes d'apprentissage supervisé pour la classification et la régression, en apprenant le lien entre la complexité du modèle et la performance de la généralisation, l'importance d'une mise à l'échelle correcte des caractéristiques, et comment contrôler la complexité du modèle en appliquant des techniques telles que la régularisation pour éviter le surajustement. Outre les k-voisins les plus proches, cette semaine couvre la régression linéaire (moindres carrés, ridge, lasso et régression polynomiale), la régression logistique, les machines à vecteurs de support, l'utilisation de la validation croisée pour l'évaluation des modèles et les arbres de décision.

Inclus

13 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés

Ce module couvre les méthodes d'évaluation et de sélection de modèles que vous pouvez utiliser pour comprendre et optimiser les performances de vos modèles d'apprentissage automatique.

Inclus

8 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté

Ce module couvre des méthodes d'apprentissage supervisé plus avancées qui incluent des ensembles d'arbres (forêts aléatoires, arbres boostés par le gradient) et des réseaux neuronaux (avec un résumé optionnel sur l'apprentissage profond). Vous découvrirez également le problème critique des fuites de données dans l'apprentissage automatique et la manière de les détecter et de les éviter.

Inclus

10 vidéos13 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.4 (870 évaluations)
Kevyn Collins-Thompson
University of Michigan
4 Cours311 970 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données

Préparer un diplôme

Le fait de suivre ce cours proposé par University of Michigan vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.

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

Affichage de 3 sur 8514

4.6

8 514 avis

  • 5 stars

    71,66 %

  • 4 stars

    20,98 %

  • 3 stars

    4,89 %

  • 2 stars

    1,18 %

  • 1 star

    1,26 %

FL
5

Révisé le 13 oct. 2017

JL
5

Révisé le 19 août 2018

MB
5

Révisé le 18 juin 2017

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