Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
3.1
14 avis
niveau Débutant
Expérience recommandée
Expérience recommandée
Niveau débutant
Maîtrise de base de Python, y compris la logique et les structures de données de base de Python, les fonctions intégrées de Python et le paquetage Pandas de Python
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Il y a 4 modules dans ce cours
Les données marketing nécessitent souvent d'être catégorisées ou étiquetées. À l'heure actuelle, les données marketing peuvent également être très volumineuses, ou plus importantes que ce que les humains peuvent raisonnablement aborder. Dans ce cours, les étudiants apprennent à utiliser l'apprentissage profond supervisé pour former des algorithmes afin de s'attaquer à des tâches de classification de texte. Les étudiants passent par une vue d'ensemble conceptuelle de l'apprentissage automatique supervisé et se plongent dans des ensembles de données du monde réel grâce à des tutoriels en Python dirigés par un instructeur. Le cours se termine par un projet majeur. Ce cours peut être suivi pour des crédits académiques dans le cadre du Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder offert sur la plate-forme Coursera. Le MS-DS est un diplôme interdisciplinaire qui réunit des professeurs des départements de mathématiques appliquées, d'informatique, de sciences de l'information et d'autres départements du CU Boulder. Avec des admissions basées sur la performance et aucun processus de candidature, le MS-DS est idéal pour les personnes ayant un large éventail d'études de premier cycle et / ou d'expérience professionnelle en informatique, en sciences de l'information, en mathématiques et en statistiques. Pour en savoir plus sur le programme MS-DS, consultez le site https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.
Dans ce module, nous découvrirons les différents types d'apprentissage automatique qui existent et les étapes opérationnelles de la construction d'un modèle d'apprentissage automatique supervisé. Nous aborderons également les mesures de performance de la classification de textes.
Inclus
3 vidéos6 lectures2 devoirs de programmation1 sujet de discussion
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3 vidéos•Total 55 minutes
Classification des textes Lecture 1•24 minutes
Classification des textes Conférence 2•11 minutes
Classification des textes Lecture 5 (répétée en semaine 3)•19 minutes
6 lectures•Total 221 minutes
Mises à jour des cours et soutien à l'accessibilité•1 minute
Obtenez des crédits académiques pour votre travail !•10 minutes
Soutien aux cours•10 minutes
Introduction à l'utilisation de Google Colab pour ce cours•10 minutes
Examen de la syntaxe de Python•10 minutes
Python Basics & Colab Intro Reading•180 minutes
2 devoirs de programmation•Total 360 minutes
Évaluation Python 1 : E/S de fichiers•180 minutes
Évaluation Python 2 : Structures des données et chaînes de caractères•180 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Présentez-vous !•10 minutes
Réseaux neuronaux et apprentissage profond
Module 2•4 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous découvrirons les réseaux neurones et l'Apprentissage automatique supervisé. Ensuite, nous nous plongerons dans des projets réels d'Apprentissage machine supervisé et dans les décisions clés à prendre lorsqu'on mène son propre projet.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir
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2 vidéos•Total 39 minutes
Classification des textes Lecture 3•15 minutes
Classification des textes Lecture 4•24 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
Un exemple de livre de code du Dr. Vargo•10 minutes
Un exemple d'article du Dr. Vargo•10 minutes
1 devoir•Total 180 minutes
Classification supervisée des textes•180 minutes
Premiers pas avec Google Colab et le Deep learning
Module 3•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous allons apprendre à travailler dans l'environnement Google Colab et Google Drive. Nous nous initierons à l'apprentissage supervisé en utilisant un wrapper pour les modèles Tensorflow et transformateur de Google.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir
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2 vidéos•Total 67 minutes
Classification des textes Lecture 5•19 minutes
Classification des textes Lecture 6•48 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
Liens vers le Bloc-notes•10 minutes
Labo de codage 1 : Préparation des données avec Pandas•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz du Lab 1•30 minutes
Modèles linéaires et mesures de classification
Module 4•1 heure à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous apprendrons à faire l'atelier d'une variété de modèles d'Apprentissage automatique supervisé qui s'appuient sur des modèles à base linéaire. Nous apprendrons également à effectuer une analyse externe des performances des modèles dans sci-kit learn.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir
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2 vidéos•Total 17 minutes
Classification des textes Lecture 7•9 minutes
Classification des textes Lecture 8•9 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
Liens vers le Bloc-notes•10 minutes
Labo de codage 2 : Construction d'un modèle avec K-Train•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz du Lab 2•30 minutes
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Préparer un diplôme
Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹
Consulter les diplômes éligibles
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¹La réussite de la candidature et de l'inscription est requise. Les conditions d'admissibilité s'appliquent. Chaque établissement détermine le nombre de crédits reconnus en complétant ce contenu qui peut compter pour les exigences du diplôme, en tenant compte de tout crédit existant que vous pourriez avoir. Cliquez sur un cours spécifique pour plus d'informations.
CU Boulder est une communauté dynamique de chercheurs et d'apprenants sur l'un des campus universitaires les plus spectaculaires du pays. En tant que l'un des 34 établissements publics américains membres de la prestigieuse Association des universités américaines (AAU), nous sommes fiers de notre tradition d'excellence universitaire, avec cinq lauréats du prix Nobel et plus de 50 membres d'académies académiques prestigieuses.
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.’
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Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.