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
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(3,781 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
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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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