Stanford University
DeepLearning.AI
Spécialisation Apprentissage automatique
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DeepLearning.AI

Spécialisation Apprentissage automatique

#BreakIntoAI avec une spécialisation en apprentissage automatique (Machine Learning). Maîtrisez les concepts fondamentaux de l'IA et développez des compétences pratiques en matière d'apprentissage automatique grâce à ce programme en trois cours, adapté aux débutants, dispensé par le visionnaire de l'IA Andrew Ng

Andrew Ng
Geoff Ladwig
Aarti Bagul

Instructeurs : Andrew Ng

Enseignant de premier plan

502 028 déjà inscrits

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.9

(25,935 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.9

(25,935 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Construire des modèles ML avec NumPy et scikit-learn, construire et entraîner des modèles supervisés pour des tâches de prédiction et de classification binaire (régression linéaire, logistique)

  • Construire et entraîner un réseau neuronal avec TensorFlow pour effectuer une classification multi-classes, et construire et utiliser des arbres de décision et des méthodes d'ensemble d'arbres

  • Appliquer les meilleures pratiques pour le développement de la ML et utiliser des techniques d'apprentissage non supervisé pour l'apprentissage non supervisé, y compris le clustering et la détection d'anomalies

  • Construire des systèmes de recommandation avec une approche de filtrage collaboratif et une méthode d'apprentissage profond basée sur le contenu, et construire un modèle d'apprentissage par renforcement profond

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Régression logistique
  • Catégorie : Réseau de neurones artificiels
  • Catégorie : Régression linéaire
  • Catégorie : Arbres de décision
  • Catégorie : Systèmes de recommandation

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Stanford University
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Spécialisation - 3 séries de cours

Apprentissage automatique supervisé : Régression et classification

COURS 133 heures4.9 (22,170 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Construire des modèles d'apprentissage automatique en Python en utilisant les bibliothèques populaires d'apprentissage automatique NumPy et scikit-learn

  • Construire et former des modèles d'apprentissage automatique supervisé pour les tâches de prédiction et de classification binaire, y compris la régression linéaire et la régression logistique

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Régression linéaire
Catégorie : Régularisation pour éviter le surajustement
Catégorie : Régression logistique pour la classification
Catégorie : Descente de gradient
Catégorie : Apprentissage supervisé

Algorithmes d'apprentissage avancés

COURS 234 heures4.9 (6,137 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Construire et entraîner un réseau neuronal avec TensorFlow pour effectuer une classification multi-classe

  • Appliquer les meilleures pratiques pour le développement de l'apprentissage automatique afin que vos modèles se généralisent aux données et aux tâches du monde réel

  • Construire et utiliser des arbres de décision et des méthodes d'ensemble d'arbres, y compris les forêts aléatoires et les arbres boostés

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Conseils pour le développement de modèles
Catégorie : Réseau de neurones artificiels
Catégorie : Xgboost
Catégorie : Ensembles d'arbres

Ce que vous apprendrez

  • Utiliser des techniques d'apprentissage non supervisé pour l'apprentissage non supervisé : y compris le regroupement et la détection d'anomalies

  • Construire des systèmes de recommandation avec une approche de filtrage collaboratif et une méthode d'apprentissage profond basée sur le contenu

  • Construire un modèle d'apprentissage par renforcement profond

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Détection des anomalies
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Apprentissage par renforcement
Catégorie : Filtrage collaboratif
Catégorie : Systèmes de recommandation

Instructeurs

Andrew Ng

Enseignant de premier plan

Stanford University
45 Cours7 706 073 apprenants

Offert par

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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
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Chaitanya A.
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