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Former des modèles d'apprentissage automatique
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Former des modèles d'apprentissage automatique

Stacey McBrine
Sarah Haq

Instructeurs : Stacey McBrine

Inclus avec Coursera Plus

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

Expérience recommandée

28 heures pour terminer
3 semaines à 9 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : plan d'expériences
  • Catégorie : régression
  • Catégorie : classification
  • Catégorie : regroupement

Détails à connaître

Certificat partageable

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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 en Apprentissage automatique

Ce cours fait partie de la CertNexus Certified Data Science Practitioner (Praticien certifié en science des données) Certificat Professionnel
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à ce Certificat Professionnel.
  • 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 CertNexus
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Il y a 5 modules dans ce cours

Dans les cours précédents de la spécialisation CDSP, vos données ont fait l'objet d'une grande préparation. Il est temps de commencer à envisager le développement de modèles d'apprentissage automatique. Ces modèles joueront un rôle essentiel dans la réalisation de vos objectifs commerciaux, car ils peuvent estimer intelligemment beaucoup de choses sur le monde. Mais avant de commencer à construire ces modèles, vous devez bien comprendre ce qu'est l'apprentissage automatique et ce que cela signifie d'utiliser l'apprentissage automatique pour tester une hypothèse.

Inclus

15 vidéos6 lectures1 devoir2 évaluations par les pairs1 sujet de discussion

Le premier type de tâche d'apprentissage automatique pour lequel vous construirez des modèles est la classification. La classification a de nombreuses applications dans de nombreux domaines différents, c'est donc un bon point de départ. Dans ce module, vous entraînerez des modèles de classification, les mettrez au point et les évaluerez dans le cadre d'un processus d'amélioration itératif.

Inclus

18 vidéos9 lectures1 devoir1 sujet de discussion7 laboratoires non notés

La prochaine tâche importante d'apprentissage automatique que vous entreprendrez est la régression. Alors que la classification consiste à classer les choses dans des catégories, la régression consiste à estimer des nombres. Comme dans le module précédent, ce module vous permettra d'entraîner, de régler et d'évaluer les modèles qui effectuent la régression.

Inclus

13 vidéos7 lectures1 devoir1 sujet de discussion4 laboratoires non notés

Vous avez construit des modèles d'apprentissage supervisé en utilisant la classification et la régression. Mais il est maintenant temps de travailler avec l'apprentissage non supervisé, lorsque les données étiquetées ne sont pas facilement disponibles. Dans ce module, vous allez mettre en œuvre l'apprentissage non supervisé sous la forme de modèles de regroupement, qui peuvent regrouper des observations partageant des caractéristiques communes. Comme précédemment, vous développerez ces modèles dans le cadre d'un processus de formation, de réglage et d'évaluation.

Inclus

9 vidéos5 lectures1 devoir1 sujet de discussion4 laboratoires non notés

Vous avez développé des modèles de classification, de régression et de regroupement. Dans ce module, vous appliquerez ce que vous avez appris en travaillant dans le cadre d'un scénario pratique. En utilisant un notebook Jupyter, vous effectuerez des tâches d'apprentissage automatique. Vous avez le choix entre trois notebooks, chacun utilisant un type d'algorithme différent.

Inclus

1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté

Instructeurs

Stacey McBrine
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6 Cours12 300 apprenants
Sarah Haq
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5 Cours8 684 apprenants

Offert par

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