Cours en Apprentissage automatique
Les cours en apprentissage automatique peuvent vous aider à comprendre comment construire, entraîner et analyser des modèles prédictifs. Vous pouvez développer des compétences en préparation des données, choix d'algorithmes, optimisation et évaluation. De nombreux cours utilisent des bibliothèques courantes pour tester des modèles.
Cours et certificats populaires en Apprentissage automatique
Statut : Meilleur programme d’IAPlusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Évaluation de modèles, Intelligence artificielle, Algorithmes de classification, Apprentissage automatique, Apprentissage par transfert, Éthique des données, Apprentissage supervisé, Apprentissage profond, Algorithme de forêt aléatoire, Apprentissage par renforcement, Prétraitement de données, Arbre de décision, NumPy, Apprentissage automatique appliqué, Jupyter, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Tensorflow, Ingénierie des caractéristiques, Ingénierie des fonctionnalités, Deep learning, Modélisation prédictive, Apprentissage non supervisé
Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Évaluation de modèles, Analyse de régression, Régression logistique, Apprentissage automatique, Réduction de dimensionnalité, Algorithmes de classification, Apprentissage supervisé, Arbre de décision, Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique appliqué, Ingénierie des caractéristiques, Ingénierie des fonctionnalités, Modélisation prédictive, Réduction de la dimensionnalité, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Statut : Meilleur programme d’IACompétences que vous acquerrez: Analyse des données, Analyse des Données, Programmation en Python, Réseaux neuronaux convolutifs, Analyse exploratoire des données (AED), Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Algorithmes de classification, Autoencodeurs, Apprentissage automatique, Analyse de régression, Réduction de dimensionnalité, Réseaux antagonistes génératifs (GAN), Apprentissage supervisé, Apprentissage profond, Science des données, Analyse des séries temporelles et prévisions, Prétraitement de données, Apprentissage par renforcement, Apprentissage non supervisé, Réduction de la dimensionnalité, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Méthodes statistiques, Deep learning, Ingénierie des caractéristiques, Ingénierie des fonctionnalités
Statut : Meilleur programme d’IACompétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Évaluation de modèles, Intelligence artificielle, Analyse de régression, Apprentissage automatique, Régression logistique, Algorithmes de classification, Apprentissage supervisé, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Prétraitement de données, NumPy, Apprentissage non supervisé, Modélisation prédictive, Jupyter, Ingénierie des caractéristiques, Ingénierie des fonctionnalités
Statut : Meilleur programme d’IAImperial College London
Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Algorithmes, Mathématiques appliquées, Algèbre linéaire, Analyse de régression, Modélisation mathématique, Calculs, Réduction de dimensionnalité, Statistiques, Produits dérivés, Prétraitement de données, NumPy, Mathématiques avancées, Apprentissage non supervisé, Ingénierie des caractéristiques, Ingénierie des fonctionnalités, Jupyter, Réseaux neuronaux artificiels, Réduction de la dimensionnalité, Algorithmes d'apprentissage automatique
Statut : Meilleur programme d’IAUniversity of Washington
Compétences que vous acquerrez: Évaluation de modèles, Intelligence artificielle, Régression logistique, Statistiques bayésiennes, Analyse de régression, Apprentissage automatique, Algorithmes de classification, Apprentissage supervisé, Apprentissage profond, Arbre de décision, Prétraitement de données, Vision par ordinateur, Modélisation statistique, Apprentissage non supervisé, Data mining, Exploration de données, Apprentissage statistique des machines, Analyse d'images, Modélisation prédictive, Apprentissage automatique appliqué, Deep learning, Ingénierie des caractéristiques, Ingénierie des fonctionnalités
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Statut : Meilleur programme d’IACompétences que vous acquerrez: Mathématiques appliquées, Apprentissage automatique, Statistiques bayésiennes, Modélisation mathématique, Algèbre linéaire, Statistiques descriptives, Inférence statistique, Tests A/B, Réduction de dimensionnalité, Calculs, Échantillonnage (statistiques), Probabilités et statistiques, Prétraitement de données, Analyse statistique, NumPy, Probabilité, Analyse numérique, Tests d'hypothèses statistiques, Réduction de la dimensionnalité, Distribution de probabilité
Statut : Meilleur programme d’IAAmazon Web Services
Compétences que vous acquerrez: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, AI Enablement, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning, Digital Transformation
Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Évaluation de modèles, Apprentissage automatique, Algorithmes de classification, Réseau bayésien, Apprentissage supervisé, Algorithme de forêt aléatoire, Modélisation statistique, Arbre de décision, Apprentissage non supervisé, Optimisation des performances, Algorithmes d'apprentissage automatique, Ingénierie des caractéristiques, Ingénierie des fonctionnalités, Modélisation prédictive
Compétences que vous acquerrez: Évaluation de modèles, Analyse exploratoire des données (AED), Accès aux données, Analyse de régression, Algorithmes de classification, Régression logistique, Apprentissage automatique, Détection des anomalies, Inférence statistique, Réduction de dimensionnalité, Apprentissage supervisé, Prétraitement de données, Réduction de la dimensionnalité, Algorithmes d'apprentissage automatique, Ingénierie des caractéristiques, Ingénierie des fonctionnalités, Apprentissage non supervisé, Méthodes statistiques, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Modélisation prédictive, Apprentissage automatique appliqué, Tests d'hypothèses statistiques
Compétences que vous acquerrez: Évaluation de modèles, Analyse de régression, Apprentissage automatique, Détection des anomalies, Manipulation de données, Réduction de dimensionnalité, Algorithmes de classification, Apprentissage supervisé, Prévisions, Analyse des séries temporelles et prévisions, Arbre de décision, Algorithmes d'apprentissage automatique, Prétraitement de données, Modélisation statistique, Ingénierie des caractéristiques, Ingénierie des fonctionnalités, Apprentissage automatique appliqué, Modélisation prédictive, Manipulation des données, Analyse prédictive, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage non supervisé, Réduction de la dimensionnalité
DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Contrôle continu, Évaluation de modèles, Débogage, Apprentissage automatique, Validation des données, Données Validation des données, Qualité des données, Déploiement continu, Déploiement dans le nuage, Déploiement du modèle, Prétraitement de données, Apprentissage automatique appliqué, Pipelines de données, Ingénierie des caractéristiques, Ingénierie des fonctionnalités, MLOps (Apprentissage automatique)
En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur machine learning .
- Apprentissage automatique: DeepLearning.AI
- Apprentissage automatique avec Python: IBM
- IBM Machine Learning: IBM
- Apprentissage automatique supervisé : Régression et classification : DeepLearning.AI
- Mathématiques pour l'apprentissage automatique: Imperial College London
- Apprentissage automatique: University of Washington
- Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: DeepLearning.AI
- Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
- Les rouages de l'apprentissage automatique: Google
- IBM Introduction à l'apprentissage automatique: IBM
