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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


  • D
    S

    Plusieurs enseignants

    Apprentissage automatique

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

    ★ 4.9 (39 k) · Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • I

    IBM

    Apprentissage automatique avec Python

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

    ★ 4.7 (18 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • I

    IBM

    IBM Machine Learning

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

    ★ 4.6 (3,6 k) · Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Préparer un diplôme
    Préparer un diplôme
  • U

    University of Washington

    Apprentissage automatique

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

    ★ 4.6 (16 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • I

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning

    Compétences que vous acquerrez: Dimensionality Reduction, Linear Algebra, Regression Analysis, NumPy, Calculus, Data Preprocessing, Unsupervised Learning, Feature Engineering, Applied Mathematics, Model Optimization, Mathematical Software, Jupyter, Statistics, Numerical Analysis, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Data Science, Data Manipulation, Python Programming, Data Transformation

    ★ 4.6 (15 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • D

    DeepLearning.AI

    Apprentissage automatique supervisé : régression et classification

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

    ★ 4.9 (32 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé

Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?

  • 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, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, AI literacy, Machine Learning, Digital Transformation

    ★ 4.6 (3,2 k) · Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    Catégorie : Gratuit
    Gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • D

    DeepLearning.AI

    Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

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

    ★ 4.6 (3,2 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • I

    IBM

    IBM Introduction à l'apprentissage automatique

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

    ★ 4.6 (3,4 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • G

    Google

    Les rouages de l'apprentissage automatique

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

    ★ 4.8 (617) · Avancées · Cours · 1 à 3 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • D

    DeepLearning.AI

    L'apprentissage automatique en production

    Compétences que vous acquerrez: Données Validation des données, Prétraitement des données, Collecte des données, Contrôle continu, Surveillance du système, Validation des données, MLOps (Machine Learning Operations), Prétraitement de données, Qualité des données, Évaluation du modèle, Apprentissage automatique appliqué, Intégrité des données, Collecte de données, Données non structurées, Déploiement du modèle, Modèle de formation, Optimisation du modèle, Apprentissage automatique, Déploiement des applications, Maintenance des données, Déploiement continu, Synthèse des données

    ★ 4.8 (3,4 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • I

    IBM

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

    Compétences que vous acquerrez: Automatisation, NumPy, Interface de programmation d'applications (API), Analyse des données, Pandas (paquetage Python), Manipulation de données, Programmation informatique, Principes de programmation, Restful API, Programmation Python, Jupyter, Programmation orientée objet (POO), Programmation en Python, JSON, Récupération de données sur le Web, Manipulation des données, Fichier E/S, Structures de données

    ★ 4.6 (44 k) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
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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
  • Apprentissage automatique: University of Washington
  • Mathematics for Machine Learning: Imperial College London
  • Apprentissage automatique supervisé : régression et classification: DeepLearning.AI
  • 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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