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Supervised Machine Learning

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Supervised Machine Learning

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Choose supervised ML approaches; Build regression, SVM, and tree models; Tune ensembles for better performance

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
  • Catégorie : Regression Analysis
  • Catégorie : Machine Learning Algorithms
  • Catégorie : Statistical Machine Learning
  • Catégorie : Logistic Regression
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Fine-tuning
  • Catégorie : Predictive Modeling
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Decision Tree Learning
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Machine Learning Methods
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : Random Forest Algorithm

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Classification Algorithms

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

juillet 2026

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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  • 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 5 modules dans ce cours

Start here to learn how this skill-based course works and find your recommended starting point. You’ll take a short, ungraded diagnostic to check your current skills, then decide whether to go directly to the graded skill assessments or review targeted learning content first.

Inclus

1 lecture4 devoirs

Use this module to build the skills for the job task Plan and Select Your ML Approach. You'll learn how to translate business problems into well-defined ML tasks, set clear objectives and success metrics, evaluate algorithm options against problem requirements, and justify your model choice based on data characteristics and constraints. Review the lessons that match the skills you want to strengthen before completing the related graded assessment.

Inclus

4 vidéos6 lectures1 devoir3 laboratoires non notés

Use this module to build the skills for the job task Build Linear Models and SVMs. You'll learn how to implement and optimize linear and logistic regression models, check key modeling assumptions, apply regularization techniques, and use Support Vector Machines with linear, RBF, and polynomial kernels for complex classification and regression tasks. Review the lessons that match the skills you want to strengthen before completing the related graded assessment.

Inclus

8 vidéos5 lectures2 devoirs3 laboratoires non notés

Use this module to build the skills for the job task Build Tree-Based and Ensemble Models. You'll learn how to build and tune tree-based models such as CART, Random Forest, XGBoost, and LightGBM, then extend that foundation by designing ensemble methods including bagging, boosting, and stacking to improve robustness and accuracy on tabular datasets. Review the lessons that match the skills you want to strengthen before completing the related graded assessment.

Inclus

10 vidéos6 lectures1 devoir4 laboratoires non notés

Review the skills you practiced and demonstrated in this course, then prepare to describe them in career-relevant ways. You’ll also explore recommended skill paths that can help you continue building related job-ready skills.

Inclus

2 lectures

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Instructeur

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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.

’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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