John Wiley & Sons

Advanced Machine Learning, Neural Networks, and NLP

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John Wiley & Sons

Advanced Machine Learning, Neural Networks, and NLP

Wiley Skills Network

Instructeur : Wiley Skills Network

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
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5 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Master advanced supervised machine learning techniques such as regression, decision trees, and ensemble methods.

  • Understand neural network architectures and deep learning techniques for complex problem-solving.

  • Explore NLP techniques like tokenization, sentiment analysis, and word embeddings for text data processing.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Advanced Analytics
  • Catégorie : Decision Tree Learning
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Artificial Neural Networks
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Natural Language Processing
  • Catégorie : Computer Vision
  • Catégorie : Statistical Machine Learning
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Text Mining
  • Catégorie : Logistic Regression
  • Catégorie : Convolutional Neural Networks
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Machine Learning Algorithms
  • Catégorie : Machine Learning Methods

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avril 2026

Évaluations

4 devoirs

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

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "CompTIA DataX Study Guide"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • 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
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Il y a 4 modules dans ce cours

In this section, we examine key supervised machine learning techniques including linear and logistic regression, decision trees, and ensemble methods, while highlighting model assumptions, regularization, and real-world data science applications.

Inclus

1 vidéo7 lectures1 devoir

In this section, we examine the architecture and core components of artificial neural networks, review deep learning techniques like dropout and batch normalization, and distinguish major deep learning architectures with practical use cases.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

In this section, we explore key NLP techniques, covering text preparation (tokenization, stemming), text analysis (keyword extraction, sentiment analysis), and text representation (vector space models, word embeddings) for practical language processing applications.

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1 vidéo6 lectures1 devoir

In this section, we compare optimization models by exploring decision variables and constraints, and explain computer vision concepts with hands-on steps for image preprocessing and feature extraction in practical applications.

Inclus

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Instructeur

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