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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.


Pour aller plus loin :

Cours et certificats populaires en Apprentissage automatique


  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D
    S

    Plusieurs enseignants

    Apprentissage automatique

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

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

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

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

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

    Débutant · 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, Apprentissage non supervisé, Apprentissage supervisé, Programmation en Python, Intelligence artificielle, NumPy, Algorithmes de classification, Évaluation de modèles, Apprentissage automatique, Ingénierie des caractéristiques, Régression logistique, Prétraitement de données, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Jupyter, Analyse de régression

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

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    U

    University of Washington

    Apprentissage automatique

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

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

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

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

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

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

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

    Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    IBM Introduction à l'apprentissage automatique

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

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

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    G

    Google

    Les rouages de l'apprentissage automatique

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

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

    Avancées · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    C

    Coursera

    Fondements de l'apprentissage automatique

    Compétences que vous acquerrez: Modélisation prédictive, Apprentissage non supervisé, Manipulation des données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Arbre de décision, Prévisions, Analyse prédictive, Algorithmes de classification, Évaluation de modèles, Apprentissage automatique, Modélisation statistique, Prétraitement de données, Apprentissage automatique appliqué, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Ingénierie des caractéristiques, Analyse des séries temporelles et prévisions, Analyse de régression, Réduction de dimensionnalité, Détection des anomalies

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    11 avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    Algèbre linéaire pour l'apprentissage automatique et la science des données

    Compétences que vous acquerrez: Mathématiques appliquées, Manipulation des données, Apprentissage automatique, Programmation en Python, NumPy, Algèbre, Modélisation mathématique, Prétraitement de données, Réduction de dimensionnalité, Algèbre linéaire, Mathématiques avancées

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

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

1234…606

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

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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