Il s'agit du cinquième cours du certificat Google Advanced Data Analytics. Dans ce cours, vous découvrirez l'apprentissage automatique, qui utilise des algorithmes et des statistiques pour enseigner aux systèmes informatiques à découvrir des modèles dans les données. Les professionnels des données utilisent l'apprentissage automatique pour aider à analyser de grandes quantités de données, résoudre des problèmes complexes et faire des prédictions précises. Vous vous concentrerez sur les deux principaux types d'apprentissage automatique : supervisé et non supervisé. Vous apprendrez à appliquer différents modèles d'apprentissage automatique à des problèmes professionnels et vous vous familiariserez avec des modèles spécifiques tels que la Classification naïve bayésienne, l'arbre décisionnel, la forêt aléatoire, etc.

Les rouages de l'apprentissage automatique
Saisissez l'occasion de faire des économies ! Bénéficiez de 40 % de réduction sur 3 mois de Coursera Plus et d'un accès complet à des milliers de cours.

Les rouages de l'apprentissage automatique
Ce cours fait partie de Certificat Professionnel Google Advanced Data Analytics (analyse avancée des données)
Enseigné en Français (doublage IA)

Instructeur : Google Career Certificates
77 216 déjà inscrits
Inclus avec
625 avis
Ce que vous apprendrez
Identifier les caractéristiques des différents types d'apprentissage automatique
Préparer les données pour les modèles d'apprentissage automatique.
Construire et évaluer des modèles d'Apprentissage supervisé et non supervisé à l'aide de Python
Démontrer une sélection appropriée de modèles et de métriques pour un algorithme d'apprentissage automatique
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Algorithme de la forêt aléatoire
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Apprentissage par arbre de décision
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Analyse avancée
- Catégorie : Optimisation des performances
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage statistique des machines
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Programmation Python
- Catégorie : Algorithmes de classification
Détails à connaître

Ajouter à votre profil LinkedIn
22 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise en Apprentissage automatique
- 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 auprès de Google

Il y a 5 modules 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

Offert par
En savoir plus sur Apprentissage automatique
Statut : PrévisualisationO.P. Jindal Global University
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitCoursera
Statut : Essai gratuitDeepLearning.AI
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
85,44 %
- 4 stars
11,36 %
- 3 stars
2,08 %
- 2 stars
0,64 %
- 1 star
0,48 %
Affichage de 3 sur 625
Révisé le 21 juil. 2023
Very nice program covering decision trees, random forest, bagging, boosting, and XG boost models. Helped strengthen python skills. Worth the time investment.
Révisé le 6 févr. 2024
I’m so grateful for the excellence, well crafted and clearly delivered career-oriented course you have offered.
Révisé le 24 juil. 2023
A great course for anyone who wants to dive into the world of Machine Learning. The steps are easy to follow and the lectures and lengthy enough to give a complete idea of the topic.
Foire Aux Questions
Plus de questions
Aide financière disponible,




