In this short course, you’ll learn how to train and evaluate machine learning models with confidence. You’ll explore how mini-batch training and learning-rate schedulers shape convergence, how to read loss curves and logs to diagnose issues, and how class-imbalance techniques affect F1 scores. Through hands-on PyTorch practice, you’ll train models, investigate instability, and compare weighting and SMOTE. By the end, you’ll understand how to guide models toward stable, reliable performance.
Model Training & Evaluation
La Fête du Travail commence avec plus de 70 $ d'économies sur Coursera Plus. Bénéficiez de 40 % de réduction pendant 3 mois.
Model Training & Evaluation
Ce cours fait partie de Spécialisation "Train, Tune, & Ship: End-to-End Machine Learning Engineering"
Instructeur : Professionals in the Industry
Inclus avec En savoir plus
Demander à Coursera
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
3 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Model Optimization
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Statistical Machine Learning
- Catégorie : Model Training
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Détails à connaître
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
Ce cours fait partie de la Spécialisation "Train, Tune, & Ship: End-to-End Machine Learning Engineering"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a un module dans ce cours
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeur
279 Cours25 812 apprenants
Offert par
En savoir plus sur Machine Learning
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitBritish Standards Institution
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Foire Aux Questions
Plus de questions
Aide financière disponible,
¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.