good course , some part is typical more statistical part shown, even i have good understanding of ML , so new learner will find little typical. rest tutor voice and language is understandable.
Apprentissage automatique avec Python
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Apprentissage automatique avec Python
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Enseigné en Français (doublage IA)
Instructeurs : Joseph Santarcangelo
558 489 déjà inscrits
Inclus avec 
4.7
(17,432 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 heure pour terminer
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
94%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Ce que vous apprendrez
Expliquer les concepts clés, les outils et les rôles impliqués dans l'apprentissage automatique, y compris les techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé.
Appliquer les algorithmes de base de l'apprentissage automatique tels que la régression, la classification, le clustering et la réduction de dimensionnalité en utilisant Python et Scikit-learn.
Évaluer les performances du modèle en utilisant des mesures appropriées, des stratégies de validation et des techniques d'optimisation.
Construisez et évaluez des solutions d'apprentissage automatique de bout en bout sur des ensembles de données du monde réel grâce à des laboratoires, des projets et des évaluations pratiques.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Réduction de dimensionnalité
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
- Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
- Catégorie : Arbre de décision
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Français (doublage IA)
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
Ce cours est disponible dans le cadre de
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- 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 auprès de IBM
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Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitArizona State University
Statut : Essai gratuit
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.
Étudiant(e) depuis 2021
’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
4.7
17 432 avis
- 5 stars
75,94 %
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3,39 %
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RV
5
Révisé le 15 janv. 2025
RN
5
Révisé le 26 mai 2020
Labs were incredibly useful as a practical learning tool which therefore helped in the final assignment! I wouldn't have done well in the final assignment without it together with the lecture videos!
JT
5
Révisé le 18 avr. 2020
This course was a great taster for machine learning techniques. My only recommendation would be to add more explanation on tuning techniques for models and cover more of the supporting mathematics.
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Foire Aux Questions
La popularité de Python dans l'apprentissage automatique découle de sa simplicité, de sa lisibilité et de ses bibliothèques étendues telles que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn, qui rationalisent les tâches complexes de ML. Sa communauté active et sa facilité d'intégration avec d'autres langages et outils font également de Python un choix idéal pour le ML.
Les ingénieurs en apprentissage automatique utilisent Python pour développer des algorithmes, prétraiter les données, entraîner des modèles et analyser les résultats. Grâce aux riches bibliothèques et frameworks de Python, ils peuvent expérimenter divers modèles, optimiser les performances et déployer des applications de manière efficace.
Python offre une large gamme de bibliothèques de ML, est convivial pour les débutants et dispose d'un excellent support pour la visualisation des données et l'interprétation des modèles. Il prend également en charge le prototypage rapide, ce qui facilite le test et l'affinement des modèles par rapport à d'autres langages comme C++ ou Java.
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