Il s'agit du cinquième cours du certificat Google Advanced Data Analytics. Dans ce cours, vous découvrirez l'apprentissage automatique, qui utilise des algorithmes et des statistiques pour enseigner aux systèmes informatiques à découvrir des modèles dans les données. Les professionnels des données utilisent l'apprentissage automatique pour aider à analyser de grandes quantités de données, résoudre des problèmes complexes et faire des prédictions précises. Vous vous concentrerez sur les deux principaux types d'apprentissage automatique : supervisé et non supervisé. Vous apprendrez à appliquer différents modèles d'apprentissage automatique à des problèmes professionnels et vous vous familiariserez avec des modèles spécifiques tels que la Classification naïve bayésienne, l'arbre décisionnel, la forêt aléatoire, etc.

Les rouages de l'apprentissage automatique

Les rouages de l'apprentissage automatique
Ce cours fait partie de Certificat Professionnel Google Advanced Data Analytics (analyse avancée des données)
Enseigné en Français (doublage IA)

Instructeur : Google Career Certificates
76 817 déjà inscrits
Inclus avec
623 avis
Ce que vous apprendrez
Identifier les caractéristiques des différents types d'apprentissage automatique
Préparer les données pour les modèles d'apprentissage automatique.
Construire et évaluer des modèles d'Apprentissage supervisé et non supervisé à l'aide de Python
Démontrer une sélection appropriée de modèles et de métriques pour un algorithme d'apprentissage automatique
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Apprentissage statistique des machines
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage par arbre de décision
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
- Catégorie : Optimisation des performances
- Catégorie : Analyse avancée
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Algorithme de la forêt aléatoire
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Programmation Python
- Catégorie : Algorithmes de classification
Détails à connaître

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Élaborez votre expertise en Apprentissage automatique
- 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
- Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Google

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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
85,39 %
- 4 stars
11,39 %
- 3 stars
2,08 %
- 2 stars
0,64 %
- 1 star
0,48 %
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Révisé le 17 mai 2024
This course helped me take my ML skills to another level entirely, I would certainly recommend it to anyone looking for a breakthrough in data analytics.
Révisé le 14 janv. 2024
Very useful course! Concise overview of strengths and weaknesses of various cutting edge machine learning techniques.
Révisé le 24 juil. 2023
A great course for anyone who wants to dive into the world of Machine Learning. The steps are easy to follow and the lectures and lengthy enough to give a complete idea of the topic.
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