Dans le troisième cours de la spécialisation en apprentissage automatique, vous allez : - Utiliser des techniques d'apprentissage non supervisé : y compris le clustering et la détection d'anomalies - Construire des systèmes de recommandation avec une approche de filtrage collaboratif et une méthode d'apprentissage profond basée sur le contenu - Construire un modèle d'apprentissage par renforcement profond La spécialisation en apprentissage automatique est un programme en ligne fondamental créé en collaboration entre DeepLearning.AI et Stanford Online. Dans ce programme adapté aux débutants, vous apprendrez les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et comment utiliser ces techniques pour créer des applications d'IA dans le monde réel.
Apprentissage non supervisé, Recommandateurs, Apprentissage par renforcement
Ce cours fait partie de Spécialisation Apprentissage automatique
Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
239 166 déjà inscrits
(3,894 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Utiliser des techniques d'apprentissage non supervisé pour l'apprentissage non supervisé : y compris le regroupement et la détection d'anomalies
Construire des systèmes de recommandation avec une approche de filtrage collaboratif et une méthode d'apprentissage profond basée sur le contenu
Construire un modèle d'apprentissage par renforcement profond
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Détection des anomalies
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Apprentissage par renforcement
- Catégorie : Filtrage collaboratif
- Catégorie : Systèmes de recommandation
Détails à connaître
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8 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 3 modules dans ce cours
Cette semaine, vous apprendrez deux algorithmes clés d'apprentissage non supervisé : le regroupement et la détection d'anomalies
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Cette semaine, vous découvrirez l'apprentissage par renforcement et construirez un réseau neuronal profond d'apprentissage Q afin de faire atterrir un atterrisseur lunaire virtuel sur Mars !
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Révisé le 29 févr. 2024
Amazing content, perfectly curated topics with hands-on labs, although Assignments and labs could be more challenging based on certain level students who already have programming backgrounds.
Révisé le 16 sept. 2022
great introduction to machine learning. I tried to self study before but it didn't work and thanks to this course I did understand now a bunch of things I cant wrap up my head with. Thank you for this
Révisé le 21 juil. 2024
Got insights to what Recommender systems are and how it recommends user based on their usage and got to know how Reinforcement learning works and Successfully landed the lunar lander.
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