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 non supervisé, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage profond, Apprentissage automatique, Tensorflow, Algorithmes de classification, Intelligence artificielle, NumPy, Apprentissage par transfert, Éthique des données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Modélisation prédictive, Jupyter, Modèle de formation, Évaluation du modèle, Apprentissage par renforcement, L'IA responsable, Apprentissage par arbre de décision, IA responsable
Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

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

Compétences que vous acquerrez: Science des données, Autoencodeurs, Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage non supervisé, IA générative, Apprentissage profond, Programmation Python, Réduction de la dimensionnalité, Apprentissage automatique, Algorithmes de classification, Analyse exploratoire des données (AED), Analyse de régression, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Architectures de modèles génératifs, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Analyse des séries temporelles et prévisions, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Programmation en Python, Analyse exploratoire des données, Réduction de dimensionnalité, Apprentissage par renforcement, Ingénierie des fonctionnalités
Préparer un diplôme
Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

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

University of Washington
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage supervisé, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique, Algorithmes de classification, Analyse de régression, Apprentissage statistique des machines, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Régression logistique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Analyse d'images, Personnalisation de l'IA, Modèle de formation, Évaluation du modèle, Arbre de classification et de régression (CART), Exploration de données, Ingénierie des fonctionnalités, Méthodes d'apprentissage automatique, Statistiques bayésiennes
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 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, Mathematical Software, Machine Learning Methods, Jupyter, Statistics, Numerical Analysis, Applied Machine Learning, Geometry, Artificial Neural Networks, Data Science, Data Manipulation
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

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

Amazon Web Services
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique appliqué, IA générative, Apprentissage profond, Apprentissage automatique, Intelligence artificielle, Transformation numérique , Amazon Web Services, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Connaissance de l'IA
Mixte · Cours · 1 à 4 semaines
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage non supervisé, Apprentissage supervisé, Apprentissage automatique appliqué, Analyse avancée, Apprentissage automatique, Programmation Python, Algorithmes de classification, Optimisation du modèle, Apprentissage statistique des machines, Algorithmes d'apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Analyse, Programmation en Python, Optimisation des performances, Modèle de formation, Évaluation du modèle, Algorithme de la forêt aléatoire, Ingénierie des fonctionnalités, Apprentissage par arbre de décision
Avancées · Cours · 1 à 3 mois

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux convolutifs, IA générative, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage profond, Traitement du langage naturel, Tensorflow, Mise au point, Intelligence artificielle, Vision par ordinateur, Optimisation du modèle, Apprentissage par transfert, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Visage étreint, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Analyse d'images, Modèle de formation, Méthodes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Emboîtements
Préparer un diplôme
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage supervisé, Apprentissage profond, Apprentissage automatique, Algorithmes de classification, Intelligence artificielle, Analyse de régression, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Algorithmes d'apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Modèle de formation, Évaluation du modèle, Apprentissage par renforcement, Méthodes d'apprentissage automatique
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Transformation des données, Apprentissage automatique appliqué, Statistiques descriptives, Probabilités et statistiques, Réduction de la dimensionnalité, Apprentissage automatique, Probabilité, Échantillonnage (statistiques), Statistiques, Distribution de probabilité, Optimisation du modèle, Inférence statistique, Mathématiques appliquées, Logiciels mathématiques, Transformation de données, Réduction de dimensionnalité, Algèbre linéaire, Calculs, Tests d'hypothèses statistiques, Méthodes d'apprentissage automatique, Statistiques bayésiennes, Méthodes statistiques
Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois
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.