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.

Plusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Ingénierie des fonctionnalités, Apprentissage automatique, Éthique des données, Intelligence artificielle, Évaluation du modèle, Prétraitement des données, Apprentissage par transfert, Apprentissage non supervisé, Apprentissage profond, NumPy, Jupyter, Tensorflow, Modélisation prédictive, Apprentissage par arbre de décision, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes de classification, Prétraitement de données, Apprentissage supervisé, Algorithme de la forêt aléatoire, Apprentissage par renforcement, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique)
Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Réduction de dimensionnalité, Ingénierie des fonctionnalités, Évaluation du modèle, Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique, Régression logistique, Analyse de régression, Programmation en Python, Réduction de la dimensionnalité, Programmation Python, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage par arbre de décision, Modélisation prédictive, Algorithmes de classification, Apprentissage supervisé, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique)
Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Réduction de dimensionnalité, Ingénierie des fonctionnalités, Prétraitement des données, Apprentissage automatique, Apprentissage non supervisé, Réseaux neuronaux convolutifs, Analyse exploratoire des données (AED), Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Apprentissage profond, Analyse de régression, Autoencodeurs, Réduction de la dimensionnalité, Programmation en Python, Science des données, Analyse exploratoire des données, Analyse des séries temporelles et prévisions, Programmation Python, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes de classification, Prétraitement de données, Méthodes statistiques, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Apprentissage supervisé, Apprentissage par renforcement
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Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Imperial College London
Compétences que vous acquerrez: Réduction de dimensionnalité, Algorithmes, Ingénierie des fonctionnalités, Statistiques, Réseaux neuronaux artificiels, Prétraitement des données, Calculs, Apprentissage non supervisé, Algorithmes d'apprentissage automatique, Mathématiques avancées, Analyse de régression, Programmation en Python, Réduction de la dimensionnalité, NumPy, Jupyter, Produits dérivés, Programmation Python, Modélisation mathématique, Mathématiques appliquées, Algèbre linéaire, Prétraitement de données
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Ingénierie des fonctionnalités, Prétraitement des données, Intelligence artificielle, Apprentissage automatique, Évaluation du modèle, Apprentissage non supervisé, Régression logistique, Analyse de régression, Programmation en Python, NumPy, Jupyter, Programmation Python, Modélisation prédictive, Prétraitement de données, Apprentissage supervisé, Algorithmes de classification, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique)
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

University of Washington
Compétences que vous acquerrez: Vision par ordinateur, Intelligence artificielle, Ingénierie des fonctionnalités, Apprentissage automatique, Prétraitement des données, Évaluation du modèle, Apprentissage non supervisé, Statistiques bayésiennes, Apprentissage statistique des machines, Modélisation statistique, Apprentissage profond, Régression logistique, Exploration de données, Analyse de régression, Analyse d'images, Modélisation prédictive, Apprentissage par arbre de décision, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes de classification, Apprentissage supervisé, Prétraitement de données
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Analyse des données, Ingénierie des fonctionnalités, Analyse, Évaluation du modèle, Apprentissage automatique, Apprentissage non supervisé, Algorithmes d'apprentissage automatique, Modélisation statistique, Programmation en Python, Analyse avancée, Programmation Python, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage par arbre de décision, Réseau bayésien, Modélisation prédictive, Algorithmes de classification, Apprentissage supervisé, Algorithme de la forêt aléatoire
Avancées · Cours · 1 à 3 mois

Amazon Web Services
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
Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Échantillonnage (statistiques), Réduction de dimensionnalité, Analyse statistique, Prétraitement des données, Calculs, Apprentissage automatique, Probabilité, Inférence statistique, Probabilités et statistiques, Tests A/B, Analyse numérique, Statistiques bayésiennes, Distribution de probabilité, Réduction de la dimensionnalité, NumPy, Tests d'hypothèses statistiques, Statistiques descriptives, Modélisation mathématique, Mathématiques appliquées, Algèbre linéaire, Méthodes d'apprentissage automatique, Prétraitement de données
Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Réduction de dimensionnalité, Ingénierie des fonctionnalités, Apprentissage automatique, Prétraitement des données, Accès aux données, Évaluation du modèle, Inférence statistique, Apprentissage non supervisé, Détection des anomalies, Algorithmes d'apprentissage automatique, Analyse exploratoire des données (AED), Régression logistique, Analyse de régression, Réduction de la dimensionnalité, Tests d'hypothèses statistiques, Apprentissage automatique appliqué, Analyse exploratoire des données, Modélisation prédictive, Algorithmes de classification, Prétraitement de données, Méthodes statistiques, Apprentissage supervisé, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique)
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Duke University
Compétences que vous acquerrez: Big Data, Analyse des données, Conteneurisation, Apprentissage automatique, Manipulation de données, Déploiement du modèle, Informatique en nuage, Visage étreint, Déploiement dans le nuage, MLOps (Machine Learning Operations), DevOps, Analyse exploratoire des données (AED), IA responsable, Gestion des données, Programmation en Python, Microsoft Azure, L'IA responsable, NumPy, AWS SageMaker, Programmation Python, Analyse exploratoire des données, GitHub, Pandas (paquetage Python), Manipulation des données
Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois
University of Michigan
Compétences que vous acquerrez: Ingénierie des fonctionnalités, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage automatique, Évaluation du modèle, Apprentissage non supervisé, Analyse de régression, Programmation en Python, Programmation Python, Apprentissage par arbre de décision, Apprentissage automatique appliqué, Modélisation prédictive, Algorithmes de classification, Apprentissage supervisé, Algorithme de la forêt aléatoire, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique)
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines
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 :
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.