Dans ce cours, vous vous appuierez sur les compétences acquises dans les cours Analyse de données exploratoires avec MATLAB et Traitement des données et ingénierie des objets avec MATLAB pour accroître votre capacité à exploiter la puissance de MATLAB afin d'analyser des données pertinentes pour votre travail. Ces compétences sont précieuses pour ceux qui ont une connaissance du domaine et une certaine exposition aux outils de calcul, mais pas de formation en programmation. Pour réussir ce cours, vous devez avoir des connaissances en statistiques de base (histogrammes, moyennes, écart-type, ajustement de courbe, interpolation) et avoir suivi les cours 1 à 2 de cette spécialisation.
Modélisation prédictive et apprentissage automatique avec MATLAB
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Modélisation prédictive et apprentissage automatique avec MATLAB
Ce cours fait partie de Spécialisation "Science des données pratique avec MATLAB"
Instructeurs : Michael Reardon
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120 avis
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Appliquer un processus complet d'apprentissage automatique, du nettoyage des données à l'entraînement et à l'évaluation des modèles à l'aide d'un ensemble de données réelles
Utilisez des applications pour entraîner rapidement de nombreux modèles d'apprentissage automatique afin de trouver la meilleure approche pour votre application
Personnalisez la formation en utilisant des matrices de coûts pour mettre l'accent sur les classes importantes
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Apprentissage statistique des machines
- Catégorie : Validation des données
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Évaluation du modèle
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Matlab
- Catégorie : Algorithmes de classification
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Science des données pratique avec MATLAB"
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Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitUniversity of Glasgow
Statut : Essai gratuitEdureka
Statut : Essai gratuitUniversity of Minnesota
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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.
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Avis des étudiants
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SV
Révisé le 5 janv. 2022
Thanks to Mathworks team for such a well structured course with quality content and lectures. Looking forward to more such quality content such as deep learning and reinforced learning
JD
Révisé le 25 oct. 2020
Great Course and very helpful. Good to be able to put hands on real data and exercises.
AM
Révisé le 6 nov. 2020
Outstanding course with real practical study case and easy to understand approach to build ML models and deploy it for production for end-user.Good job MathWorks.
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