Dans le troisième cours de la spécialisation en apprentissage automatique, vous allez : - Utiliser des techniques d'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 - Construire un modèle d'apprentissage par renforcement profond 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.

Apprentissage non supervisé, Recommandateurs, Apprentissage par renforcement
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Apprentissage non supervisé, Recommandateurs, Apprentissage par renforcement
Ce cours fait partie de Spécialisation "Apprentissage automatique"
Enseigné en Français (doublage IA)



Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
330 486 déjà inscrits
5,596 avis
Expérience recommandée
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 : Personnalisation de l'IA
- Catégorie : Apprentissage par renforcement
- Catégorie : Réduction de la dimensionnalité
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Détection des anomalies
- Catégorie : L'IA responsable
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Apprentissage profond
Détails à connaître

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8 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- 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
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitDeepLearning.AI
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitO.P. Jindal Global University
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Avis des étudiants
- 5 stars
91,80 %
- 4 stars
7,01 %
- 3 stars
0,74 %
- 2 stars
0,17 %
- 1 star
0,24 %
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Révisé le 13 août 2025
The course has been very informational, and even though it had some complex topics, it never felt too complicated to understand as all the explanations and examples were really great.
Révisé le 17 juil. 2023
I hope more and more engineers in Japan take this course.The joy of learning machine learning with the world's top lecturer far outweighs the pain learning the subject in the non-native language.
Révisé le 22 sept. 2025
Thank you so much this is a great course, and thanks for the financial aid that enabled me to study the course and improve my skills and career. this specialization is so valuable and useful.
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