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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


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    Plusieurs enseignants

    Apprentissage automatique

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage par renforcement, NumPy, L'IA responsable, Apprentissage profond, Algorithmes de classification, Apprentissage par arbre de décision, Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique, Modèle de formation, Apprentissage supervisé, Évaluation du modèle, Apprentissage par transfert, Jupyter, Éthique des données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Intelligence artificielle, Tensorflow, Apprentissage automatique appliqué

    4,9
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    Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

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    I

    IBM

    Apprentissage automatique avec Python

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

    4,7
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    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
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    I

    IBM

    IBM Machine Learning

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

    Préparer un diplôme

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    Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
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    I

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning

    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

    4,6
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    Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

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    Essai gratuit
    U

    University of Washington

    Apprentissage automatique

    Compétences que vous acquerrez: Modélisation statistique, Apprentissage statistique des machines, Algorithmes de classification, Analyse de régression, Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique, Arbre de classification et de régression (CART), Modèle de formation, Apprentissage supervisé, Évaluation du modèle, Ingénierie des fonctionnalités, Exploration de données, Méthodes d'apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Analyse d'images, Statistiques bayésiennes, Modélisation prédictive, Personnalisation de l'IA, Régression logistique, Apprentissage automatique appliqué

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    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

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  • Statut : Essai gratuit
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    D

    DeepLearning.AI

    Apprentissage automatique supervisé : Régression et classification

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

    4,9
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    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    IBM Introduction à l'apprentissage automatique

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

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

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Python pour la science des données, l'IA et le développement

    Compétences que vous acquerrez: NumPy, Collecte de données, Scripting, Programmation Python, Analyse des données, Importation/exportation de données

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

    Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
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    D

    DeepLearning.AI

    Apprentissage profond

    Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Apprentissage profond, Optimisation du modèle, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Modèle de formation, Apprentissage supervisé, Vision par ordinateur, Apprentissage par transfert, IA générative, Réseaux neuronaux convolutifs, Traitement du langage naturel, Réseaux neuronaux artificiels, Emboîtements, Mise au point, Visage étreint, Analyse d'images, Intelligence artificielle, Tensorflow, Apprentissage automatique appliqué, Modélisation des grandes langues

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    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Introduction à l'intelligence artificielle (IA)

    Compétences que vous acquerrez: Architectures de modèles génératifs, Flux de travail agentiques, L'IA responsable, Workflows d'IA, Une créativité alimentée par l'IA, Connaissance de l'IA, Risque, IA générative, Méthodes d'apprentissage automatique, Génération assistée par récupération, Traitement du langage naturel, Candidature au LLM, Outils d'ingénierie rapide, L'activation de l'IA, Systèmes agentiques, Agents génératifs d'IA

    4,7
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    23 k avis

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Gratuit
    Gratuit
    A

    Amazon Web Services

    Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle

    Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Apprentissage profond, Connaissance de l'IA, Amazon Web Services, Transformation numérique, Apprentissage automatique, IA générative, Intelligence artificielle, Apprentissage automatique appliqué

    4,6
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    Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    G

    Google

    Les rouages de l'apprentissage automatique

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage statistique des machines, Algorithmes de classification, Optimisation des performances, Optimisation du modèle, Analyse, Apprentissage par arbre de décision, Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique, Modèle de formation, Apprentissage supervisé, Évaluation du modèle, Ingénierie des fonctionnalités, Programmation Python, Algorithmes d'apprentissage automatique, Algorithme de la forêt aléatoire, Modélisation prédictive, Analyse avancée, Apprentissage automatique appliqué

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    644 avis

    Avancées · Cours · 1 à 3 mois

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1234…834

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
  • Mathematics for Machine Learning: Imperial College London
  • Apprentissage automatique: University of Washington
  • Apprentissage automatique supervisé : Régression et classification: DeepLearning.AI
  • IBM Introduction à l'apprentissage automatique: IBM
  • Python pour la science des données, l'IA et le développement: IBM
  • Apprentissage profond: DeepLearning.AI
  • Introduction à l'intelligence artificielle (IA): 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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