Dans le premier cours de la spécialisation en apprentissage automatique, vous allez : - Construire des modèles d'apprentissage automatique en Python en utilisant les bibliothèques d'apprentissage automatique populaires NumPy et scikit-learn - Construire et former des modèles d'apprentissage automatique supervisés pour les tâches de prédiction et de classification binaire, y compris la régression linéaire et la régression logistique La spécialisation en apprentissage automatique est un programme en ligne fondamental créé en collaboration entre DeepLearning.AI et Stanford Online. Dans ce programme adapté aux débutants, vous apprendrez les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et comment utiliser ces techniques pour créer des applications d'IA dans le monde réel.

Cette Specialization est enseignée par Andrew Ng, un visionnaire de l'IA qui a mené des recherches critiques à l'Université de Stanford et des travaux révolutionnaires chez Google Brain, Baidu et Landing.AI pour faire progresser le domaine de l'IA. Cette Specialization en 3 cours est une version mise à jour et étendue du cours pionnier d'Andrew sur l'apprentissage automatique, noté 4,9 sur 5 et suivi par plus de 4,8 millions d'apprenants depuis son lancement en 2012. Il fournit une large introduction à l'apprentissage automatique moderne, y compris l'apprentissage supervisé (régression linéaire multiple, régression logistique, réseaux neuronaux et arbres de décision), l'apprentissage non supervisé (clustering, réduction de la dimensionnalité, systèmes de recommandation), et certaines des meilleures pratiques utilisées dans la Silicon Valley pour l'intelligence artificielle et l'innovation en matière d'apprentissage automatique (évaluation et réglage des modèles, adoption d'une approche centrée sur les données pour améliorer les performances, et bien plus encore).) À la fin de cette Specializations, vous aurez maîtrisé les concepts clés et acquis le savoir-faire pratique pour appliquer rapidement et puissamment l'apprentissage automatique à des problèmes difficiles du monde réel. Si vous cherchez à percer dans l'IA ou à construire une carrière dans l'apprentissage automatique, la nouvelle Specialization Machine Learning est le meilleur endroit pour commencer.