Classer les problèmes d'apprentissage automatique, les problèmes d'apprentissage supervisé et décrire les limites des techniques d'apprentissage automatique dans l'apprentissage supervisé
Classer les problèmes d'apprentissage automatique dans l'apprentissage non supervisé, décrire l'utilité des techniques de réduction de la dimensionnalité
Formulez un problème de prise de décision séquentielle, expliquez ce qu'est une fonction de valeur et décrivez comment optimiser une politique dans le cadre de l'apprentissage par renforcement
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Apprentissage automatique
Apprentissage automatique
Catégorie : Réduction de la dimensionnalité
Réduction de la dimensionnalité
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
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Il y a 3 modules dans ce cours
Le cours donne un aperçu général des principales méthodes dans le domaine de l'apprentissage automatique. A partir d'une taxonomie des différents problèmes qui peuvent être résolus par des techniques d'apprentissage automatique, le cours présente brièvement quelques solutions algorithmiques, en soulignant quand elles peuvent être efficaces, mais aussi leurs limites. Ces concepts seront expliqués à l'aide d'exemples et d'études de cas.
Inclus
4 vidéos1 devoir
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4 vidéos•Total 33 minutes
Introduction à l'apprentissage automatique•9 minutes
Problème d'apprentissage supervisé•9 minutes
Problèmes de régression et de classification•8 minutes
Sélection du modèle•7 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz•30 minutes
Semaine 2 - Apprentissage non supervisé
Module 2•1 heure à terminer
Détails du module
Inclus
3 vidéos1 devoir
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3 vidéos•Total 21 minutes
Apprentissage non supervisé : Regroupement•7 minutes
Apprentissage non supervisé : Réduction de la dimensionnalité•7 minutes
Apprentissage non supervisé : Règles d'association•7 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz•30 minutes
Semaine 3 - Apprentissage par renforcement
Module 3•1 heure à terminer
Détails du module
Inclus
3 vidéos1 devoir
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3 vidéos•Total 21 minutes
Problèmes de prise de décision séquentielle•7 minutes
Processus de décision de Markov•7 minutes
Algorithmes d'apprentissage par renforcement•7 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz•30 minutes
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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
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Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.
Le Politecnico di Milano est une université scientifique et technologique qui forme des ingénieurs, des architectes et des designers industriels. Depuis 2014, le Politecnico di Milano a lancé plusieurs MOOC, développés par le service d'apprentissage numérique METID (Methods and Innovative Technologies for Learning), donnant à chacun la possibilité d'améliorer ses compétences personnelles.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
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.
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’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.’
Avis des étudiants
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R
RS
5·
Révisé le 8 sept. 2023
VERY WELL PREPARED,PRESENTED AND INFORMATIVE COURSE PROVIDED BY COURSERA.
A
AM
5·
Révisé le 5 oct. 2025
For everyone i strongly suggest attending it, as the insights provided could be highly beneficial for our work.
T
TJ
5·
Révisé le 13 juil. 2025
Excelente, me gusta la forma de explicar los temas
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Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
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Une aide financière est-elle disponible ?
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