Dans le deuxième cours de la Specialization Machine Learning, vous allez : - Construire et former un réseau neuronal avec TensorFlow pour effectuer une classification multi-classe - Appliquer les meilleures pratiques pour le développement de l'apprentissage automatique afin que vos modèles se généralisent aux données et aux tâches dans le monde réel - Construire et utiliser des arbres de décision et des méthodes d'ensemble d'arbres, y compris les forêts aléatoires et les arbres boostés La Specialization Machine Learning est un programme en ligne fondamental créé en collaboration entre DeepLearning.AI et Stanford Online. Dans ce programme adapté aux débutants, vous apprendrez les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et comment utiliser ces techniques pour créer des applications d'IA dans le monde réel.

Cette Specialization est enseignée par Andrew Ng, un visionnaire de l'IA qui a mené des recherches critiques à l'Université de Stanford et des travaux révolutionnaires chez Google Brain, Baidu et Landing.AI pour faire progresser le domaine de l'IA. Cette Specialization en 3 cours est une version mise à jour et étendue du cours pionnier d'Andrew sur l'apprentissage automatique, noté 4,9 sur 5 et suivi par plus de 4,8 millions d'apprenants depuis son lancement en 2012. Il fournit une large introduction à l'apprentissage automatique moderne, y compris l'apprentissage supervisé (régression linéaire multiple, régression logistique, réseaux neuronaux et arbres de décision), l'apprentissage non supervisé (clustering, réduction de la dimensionnalité, systèmes de recommandation), et certaines des meilleures pratiques utilisées dans la Silicon Valley pour l'intelligence artificielle et l'innovation en matière d'apprentissage automatique (évaluation et réglage des modèles, adoption d'une approche centrée sur les données pour améliorer les performances, et bien plus encore).) À la fin de cette Specializations, vous aurez maîtrisé les concepts théoriques clés et acquis le savoir-faire pratique pour appliquer rapidement et puissamment l'apprentissage automatique à des problèmes difficiles du monde réel. Si vous cherchez à percer dans l'IA ou à construire une carrière dans l'apprentissage automatique, la nouvelle Specialization Machine Learning est le meilleur endroit pour commencer.