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Cours en Apprentissage automatique

Les cours en apprentissage automatique peuvent vous aider à comprendre comment construire, entraîner et analyser des modèles prédictifs. Vous pouvez développer des compétences en préparation des données, choix d'algorithmes, optimisation et évaluation. De nombreux cours utilisent des bibliothèques courantes pour tester des modèles.


Cours et certificats populaires en Apprentissage automatique


  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D
    S

    Plusieurs enseignants

    Apprentissage automatique

    Compétences que vous acquerrez: Modélisation prédictive, Deep learning, Prétraitement de données, Algorithmes de classification, Apprentissage non supervisé, NumPy, Intelligence artificielle, Arbre de décision, Apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Algorithme de forêt aléatoire, Apprentissage par renforcement, Évaluation de modèles, Ingénierie des caractéristiques, Jupyter, Éthique des données, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Tensorflow, Apprentissage par transfert, Apprentissage automatique appliqué

    4,9
    évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
    ·
    38 k avis

    Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Apprentissage automatique avec Python

    Compétences que vous acquerrez: Modélisation prédictive, Apprentissage non supervisé, Algorithmes de classification, Apprentissage automatique, Réduction de dimensionnalité, Programmation en Python, Analyse de régression, Ingénierie des caractéristiques, Régression logistique, Arbre de décision, Évaluation de modèles, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage supervisé, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    18 k avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    IBM Machine Learning

    Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux convolutifs, Science des données, Prétraitement de données, Réseaux antagonistes génératifs (GAN), Apprentissage non supervisé, Analyse des Données, Apprentissage supervisé, Réduction de dimensionnalité, Apprentissage automatique, Programmation en Python, Algorithmes de classification, Deep learning, Analyse de régression, Méthodes statistiques, Apprentissage par renforcement, Autoencodeurs, Analyse exploratoire des données (AED), Ingénierie des caractéristiques, Analyse des séries temporelles et prévisions, Réseaux neuronaux récurrents (RNN)

    Préparer un diplôme

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    3,6 k avis

    Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    Imperial College London

    Mathématiques pour l'apprentissage automatique

    Compétences que vous acquerrez: Mathématiques appliquées, Statistiques, Apprentissage non supervisé, Prétraitement de données, Modélisation mathématique, NumPy, Réduction de dimensionnalité, Réseaux neuronaux artificiels, Programmation en Python, Algorithmes, Analyse de régression, Ingénierie des caractéristiques, Calculs, Jupyter, Produits dérivés, Mathématiques avancées, Algorithmes d'apprentissage automatique, Algèbre linéaire

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    15 k avis

    Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    U

    University of Washington

    Apprentissage automatique

    Compétences que vous acquerrez: Modélisation prédictive, Vision par ordinateur, Deep learning, Prétraitement de données, Apprentissage non supervisé, Intelligence artificielle, Apprentissage automatique, Algorithmes de classification, Arbre de décision, Évaluation de modèles, Analyse de régression, Modélisation statistique, Régression logistique, Apprentissage supervisé, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué, Analyse d'images, Data mining, Statistiques bayésiennes, Apprentissage statistique des machines

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
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    16 k avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    Apprentissage automatique supervisé : régression et classification

    Compétences que vous acquerrez: Modélisation prédictive, Prétraitement de données, Algorithmes de classification, Apprentissage non supervisé, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage supervisé, Apprentissage automatique, Intelligence artificielle, Programmation en Python, Analyse de régression, Évaluation de modèles, Ingénierie des caractéristiques, Régression logistique, Jupyter, NumPy

    4,9
    évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
    ·
    32 k avis

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?

  • Statut : Gratuit
    Gratuit
    A

    Amazon Web Services

    Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

    Compétences que vous acquerrez: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, AI Enablement, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning, Digital Transformation

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    2,9 k avis

    Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

  • Le certificat Google AI au service de votre carrière

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  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

    Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Mathématiques appliquées, Inférence statistique, Échantillonnage (statistiques), Distribution de probabilité, Prétraitement de données, Analyse numérique, Modélisation mathématique, Apprentissage automatique, Réduction de dimensionnalité, Tests d'hypothèses statistiques, Statistiques descriptives, Tests A/B, Probabilité, Analyse statistique, Algèbre linéaire, NumPy, Calculs, Statistiques bayésiennes

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    3,2 k avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    G

    Google

    Les rouages de l'apprentissage automatique

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage non supervisé, Modélisation prédictive, Analyse avancée, Analyse des Données, Arbre de décision, Apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Algorithmes de classification, Programmation en Python, Algorithme de forêt aléatoire, Modélisation statistique, Évaluation de modèles, Apprentissage automatique appliqué, Ingénierie des caractéristiques, Réseau bayésien, Algorithmes d'apprentissage automatique, Analytique

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
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    610 avis

    Avancées · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    IBM Introduction à l'apprentissage automatique

    Compétences que vous acquerrez: Modélisation prédictive, Inférence statistique, Prétraitement de données, Apprentissage automatique, Apprentissage non supervisé, Réduction de dimensionnalité, Algorithmes de classification, Apprentissage supervisé, Tests d'hypothèses statistiques, Méthodes statistiques, Accès aux données, Évaluation de modèles, Analyse de régression, Ingénierie des caractéristiques, Régression logistique, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage automatique appliqué, Analyse exploratoire des données (AED), Algorithmes d'apprentissage automatique, Détection des anomalies

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
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    3,3 k avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Prévisualisation
    Prévisualisation
    D

    Duke University

    Introduction à l'Apprentissage automatique

    Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Réseaux neuronaux convolutifs, Vision par ordinateur, Deep learning, Apprentissage non supervisé, Régression logistique, Apprentissage automatique, Programmation en Python, Apprentissage par renforcement, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage automatique appliqué, Traitement du langage naturel (NLP), Imagerie médicale, Apprentissage par transfert, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Analyse d'images, Apprentissage supervisé

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    3,8 k avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    Deep learning

    Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux convolutifs, Vision par ordinateur, Prétraitement de données, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Deep learning, Apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Visage étreint, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Débogage, Emboîtements, MLOps (Apprentissage automatique), Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage par transfert, Analyse d'images, Optimisation des performances, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Apprentissage supervisé, Tensorflow

    Préparer un diplôme

    4,8
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    147 k avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

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1234…608

En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur machine learning .

  • Apprentissage automatique: DeepLearning.AI
  • Apprentissage automatique avec Python: IBM
  • IBM Machine Learning: IBM
  • Mathématiques pour l'apprentissage automatique: Imperial College London
  • Apprentissage automatique: University of Washington
  • Apprentissage automatique supervisé : régression et classification: DeepLearning.AI
  • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
  • Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: DeepLearning.AI
  • Les rouages de l'apprentissage automatique: Google
  • IBM Introduction à l'apprentissage automatique: IBM

Questions fréquentes sur Machine Learning

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui permet aux systèmes d'apprendre à partir des données, d'identifier des modèles et de prendre des décisions avec une intervention humaine minimale. Il est important car il stimule l'innovation dans divers secteurs, des soins de santé à la finance, en automatisant les processus et en fournissant des aperçus qui étaient auparavant inaccessibles. Alors que les industries s'appuient de plus en plus sur la prise de décision fondée sur les données, il devient essentiel de comprendre l'apprentissage automatique pour rester compétitif.‎

Il existe une variété d'opportunités d'emploi dans le domaine de l'apprentissage automatique. Les postes comprennent l'ingénieur en apprentissage automatique, le scientifique des données, le chercheur en IA et l'analyste en informatique décisionnelle. Ces rôles nécessitent souvent un mélange de compétences en programmation, de connaissances statistiques et d'expertise dans le domaine. À mesure que les organisations continuent d'adopter les technologies d'apprentissage automatique, la demande de professionnels qualifiés dans ce domaine devrait augmenter.‎

Pour apprendre efficacement l 'apprentissage automatique, vous devez vous concentrer sur plusieurs compétences clés. La maîtrise des langages de programmation tels que Python ou R est cruciale, de même qu'une solide compréhension des statistiques et de l'algèbre linéaire. Une bonne connaissance des outils de visualisation et de manipulation des données, ainsi qu'une expérience des frameworks d'apprentissage automatique tels que TensorFlow ou PyTorch, seront également bénéfiques. Ces compétences constitueront une base solide pour votre parcours en apprentissage automatique.‎

Il existe de nombreuses excellentes ressources en ligne pour apprendre l'apprentissage automatique. Parmi les options notables, citons le certificat professionnel IBM Apprentissage automatique et le certificat professionnel Apprentissage automatique with Scikit-learn, PyTorch \& Hugging Face. Ces programmes proposent des parcours d'apprentissage structurés et des projets pratiques pour vous aider à acquérir des compétences concrètes.‎

Oui. Vous pouvez commencer à apprendre l'Apprentissage automatique sur Coursera gratuitement de deux façons :

  1. Prévisualisez le premier module de nombreux cours d'Apprentissage automatique sans frais. Cela comprend des leçons vidéo, des lectures, des devoirs notés et Coursera Coach (lorsqu'il est disponible).
  2. Commencez un essai gratuit de 7 jours pour les Spécialisations ou Coursera Plus. Cela vous donne un accès complet à tous les contenus de cours des programmes éligibles pendant la durée de votre essai.

Si vous souhaitez continuer à apprendre, obtenir un certificat en Apprentissage automatique ou débloquer l'accès complet aux cours après la prévisualisation ou l'essai, vous pouvez effectuer une mise à niveau ou demander une aide financière.‎

Pour apprendre l'apprentissage automatique, commencez par suivre des cours d'introduction qui couvrent les bases des algorithmes et de l'analyse des données. Participez à des projets pratiques pour appliquer ce que vous avez appris et passez progressivement à des sujets plus avancés. Utilisez les ressources en ligne, participez à des forums et collaborez avec vos pairs pour améliorer votre compréhension. Une pratique cohérente et une application dans le monde réel renforceront vos compétences.‎

Les sujets typiques abordés dans les cours d'apprentissage automatique comprennent l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'analyse de régression, les techniques de classification, le clustering et les réseaux neurones. En outre, les cours explorent souvent le Prétraitement des données, l'Ingénierie des caractéristiques et l'Évaluation des modèles. La compréhension de ces concepts vous permettra d'acquérir les connaissances nécessaires pour relever divers défis en matière d'apprentissage automatique.‎

Pour former et perfectionner les employés à l'apprentissage automatique, des programmes comme la Spécialisation Apprentissage automatique appliqué sont très efficaces. Ces cours se concentrent sur les applications pratiques et les scénarios du monde réel, ce qui les rend adaptés aux professionnels qui cherchent à améliorer leurs compétences et à contribuer aux initiatives axées sur les données de leur organisation.‎

Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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