Ce cours a été classé dans le Top 100 des meilleurs cours sur Coursera, sur la base de ses notes élevées et de son grand nombre de notes.
Ce cours plonge dans les bases de l'apprentissage automatique à l'aide d'un langage de programmation familier et accessible, Python. Dans ce cours, nous passerons en revue deux éléments principaux : premièrement, vous découvrirez l'objectif de l'apprentissage automatique et ses applications dans le monde réel. Deuxièmement, vous obtiendrez un aperçu des sujets d'apprentissage automatique tels que l'apprentissage supervisé par rapport à l'apprentissage non supervisé, l'évaluation de modèles et les algorithmes d'apprentissage automatique. Dans ce cours, vous vous entraînerez avec des exemples concrets.
Ce cours plonge dans les bases de l'apprentissage automatique à l'aide d'un langage de programmation familier et accessible, Python.
Dans ce cours, nous passerons en revue deux éléments principaux : premièrement, vous découvrirez l'objectif de l'apprentissage automatique et ses applications dans le monde réel.
Deuxièmement, vous obtiendrez un aperçu des sujets d'apprentissage automatique tels que l'apprentissage supervisé par rapport à l'apprentissage non supervisé, l'évaluation de modèles et les algorithmes d'apprentissage automatique.
Dans ce cours, vous vous exercerez avec des exemples concrets d'apprentissage automatique et découvrirez comment il affecte la société d'une manière que vous n'auriez peut-être pas devinée.
En mettant simplement quelques heures par semaine pendant les prochaines semaines, voici ce que vous obtiendrez.
1) De nouvelles compétences à ajouter à votre CV, telles que la régression, la classification, le regroupement, l'apprentissage du sci-kit et SciPy 2) De nouveaux projets que vous pouvez ajouter à votre portefeuille, notamment la détection du cancer, la prédiction des tendances économiques, le taux de désabonnement des clients, les moteurs de recommandation et beaucoup plus.
3) Et un certificat en apprentissage automatique pour prouver votre compétence et le partager où vous voulez en ligne ou hors ligne, comme les profils LinkedIn et les réseaux sociaux.
Si vous choisissez de suivre ce cours et d'obtenir le certificat de cours Coursera, vous obtiendrez également un badge numérique IBM une fois le cours terminé avec succès.
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Au cours de cette semaine, vous découvrirez les applications du Machine Learning dans différents domaines tels que la santé, la banque, les télécommunications, etc. Vous obtiendrez un aperçu des sujets d'apprentissage automatique, tels que l'apprentissage supervisé et non supervisé, et l'utilisation de chaque algorithme. De plus, vous comprenez l'avantage d'utiliser les bibliothèques Python pour implémenter des modèles d'apprentissage automatique.
Au cours de cette semaine, vous obtiendrez une brève introduction à la régression. Vous découvrirez la régression linéaire, non linéaire, simple et multiple et leurs applications. Appliquer toutes ces méthodes sur deux jeux de données différents, dans la partie laboratoire. De plus, vous apprendrez à évaluer votre modèle de régression et à calculer sa précision.
Dans cette semaine, vous découvrirez la technique du tri. Entraînez-vous avec différents algorithmes de classification, tels que KNN, Arbres de décision, Régression logistique et SVM. De plus, vous découvrirez les avantages et les inconvénients de chaque méthode et les différentes mesures de précision de la classification.
Dans cette section, vous découvrirez les différentes approches de clustering. Vous apprendrez à utiliser le clustering pour la segmentation des clients, le regroupement des mêmes véhicules et le regroupement des stations météo. Il comprend 3 principaux types de clustering, y compris le clustering basé sur les partitions, le clustering hiérarchique et le clustering basé sur la densité.
Dans ce module, vous découvrirez les systèmes de recommandation. Tout d'abord, vous découvrirez l'idée principale derrière les moteurs de recommandation, puis vous comprendrez deux principaux types de moteurs de recommandation, à savoir le filtrage basé sur le contenu et le filtrage collaboratif.
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Ph.D., Scientifique principal des données
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