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: Apprentissage supervisé, Apprentissage par arbre de décision, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Intelligence artificielle, Apprentissage automatique, Apprentissage par renforcement, NumPy, Jupyter, Évaluation du modèle, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Algorithmes d'apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Modèle de formation, Méthodes d'apprentissage automatique, Tensorflow, L'IA responsable, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage par transfert, Algorithmes de classification, Apprentissage non supervisé
★ 4.9 (39 k) · Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Méthodes statistiques, Apprentissage supervisé, Analyse de régression, Apprentissage automatique, Réduction de la dimensionnalité, Évaluation du modèle, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Algorithmes d'apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Programmation Python, Modèle de formation, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Régression logistique, Algorithmes de classification, Apprentissage non supervisé
★ 4.7 (18 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

Imperial College London
Compétences que vous acquerrez: Dimensionality Reduction, Linear Algebra, Regression Analysis, NumPy, Calculus, Unsupervised Learning, Applied Mathematics, Statistical Methods, Descriptive Statistics, Model Optimization, Jupyter, Statistics, Geometry, Artificial Neural Networks, Data Science, Data Manipulation, Python Programming, Data Transformation, Machine Learning, Derivatives
★ 4.6 (15 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Apprentissage supervisé, Analyse de régression, Apprentissage automatique, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Apprentissage par renforcement, Apprentissage profond, Réduction de la dimensionnalité, Analyse des séries temporelles et prévisions, Autoencodeurs, Réseaux neuronaux convolutifs, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Algorithmes d'apprentissage automatique, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Programmation Python, Ingénierie des fonctionnalités, Science des données, Algorithmes de classification, Analyse exploratoire des données, Architectures de modèles génératifs, Apprentissage non supervisé
★ 4.6 (3,7 k) · Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Apprentissage supervisé, Intelligence artificielle, Analyse de régression, Apprentissage automatique, NumPy, Algorithmes, Jupyter, Évaluation du modèle, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Algorithmes d'apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Programmation Python, Modèle de formation, Ingénierie des fonctionnalités, Apprentissage automatique appliqué, Régression logistique, Algorithmes de classification, Prétraitement des données
★ 4.9 (33 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

University of Washington
Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Inférence statistique, Apprentissage par arbre de décision, Analyse de régression, Apprentissage automatique, Apprentissage profond, Analyse d'images, Évaluation du modèle, Algorithmes d'apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Modèle de formation, Statistiques bayésiennes, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage statistique des machines, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage par transfert, Régression logistique, Développement d'applications, Algorithmes de classification, Apprentissage non supervisé
★ 4.6 (16 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Méthodes statistiques, Inférence statistique, Apprentissage supervisé, Analyse de régression, Apprentissage automatique, Réduction de la dimensionnalité, Évaluation du modèle, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Algorithmes d'apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Modèle de formation, Tests d'hypothèses statistiques, Méthodes d'apprentissage automatique, Traitement des données, Ingénierie des fonctionnalités, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes de classification, Prétraitement des données, Analyse exploratoire des données, Apprentissage non supervisé
★ 4.6 (3,4 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: L'IA responsable, Connaissance de l'IA, Traitement du langage naturel, Génération assistée par récupération, IA générative
★ 4.7 (23 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Évaluation du modèle, Vérification et validation, Programmation Python, Méthodes d'apprentissage automatique, Tensorflow, Optimisation des performances, Débogage, Architecture du réseau, Prétraitement des données
★ 4.8 (147 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois
Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Apprentissage supervisé, Apprentissage par arbre de décision, Apprentissage automatique, Évaluation du modèle, Algorithme de la forêt aléatoire, Algorithmes d'apprentissage automatique, Programmation Python, Méthodes d'apprentissage automatique, Ingénierie des fonctionnalités, Analyse, Apprentissage automatique appliqué, Optimisation des performances, Analyse avancée, Apprentissage non supervisé
★ 4.8 (648) · Avancées · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Méthodes statistiques, Inférence statistique, Mathématiques appliquées, Statistiques descriptives, Apprentissage automatique, Probabilités et statistiques, Réduction de la dimensionnalité, Analyse statistique, Statistiques, Algèbre linéaire, Probabilité, Programmation Python, Tests d'hypothèses statistiques, Statistiques bayésiennes, Tests A/B, Distribution de probabilité, Apprentissage statistique des machines, Calculs, Échantillonnage (statistiques), Réseaux neuronaux artificiels
★ 4.6 (3,3 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

Duke University
Compétences que vous acquerrez: MLOps (Machine Learning Operations), Microsoft Azure, Copilote GitHub, Apprentissage automatique, Informatique en nuage, NumPy, Visage étreint, Déploiement dans le nuage, DevOps, GitHub, Analyse des données, Programmation Python, AWS SageMaker, Déploiement du modèle, Mise au point, L'IA responsable, Gestion des données, Manipulation de données, Big Data, Pandas (paquetage Python)
★ 4.2 (650) · Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois
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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.