Build practical supervised machine learning skills by working through the kinds of tasks you may see in data science, machine learning, and AI-related roles. In this course, you’ll learn how to turn business problems into clear ML tasks, choose the right modeling approach, and build supervised learning models for classification, regression, forecasting, and tabular prediction problems.

Supervised Machine Learning
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Supervised Machine Learning
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Instructeur : Professionals from the Industry
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Choose supervised ML approaches; Build regression, SVM, and tree models; Tune ensembles for better performance
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
- Catégorie : Decision Tree Learning
- Catégorie : Model Optimization
- Catégorie : Random Forest Algorithm
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Statistical Machine Learning
- Catégorie : Logistic Regression
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Fine-tuning
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Model Evaluation
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Classification Algorithms
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juillet 2026
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- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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