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    Cours d'Apprentissage automatique en ligne

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    Explorez le catalogue de cours de Apprentissage automatique

    • N

      National Taiwan University

      機器學習技法 (Machine Learning Techniques)

      Compétences que vous acquerrez: Feature Engineering, Classification And Regression Tree (CART), Decision Tree Learning, Deep Learning, Statistical Machine Learning, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Machine Learning, Random Forest Algorithm, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Dimensionality Reduction, Regression Analysis, Algorithms

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      35 avis

      Intermédiaire · Cours · 3 à 6 mois

    • S

      Stanford University

      Introduction aux statistiques

      Compétences que vous acquerrez: Recherche quantitative, Tests d'hypothèses statistiques, Distribution de probabilité, Inférence statistique, Statistiques, Statistiques descriptives, Modélisation statistique, Analyse des Données, Analyse statistique, Analyse de régression, Probabilité, Analyse exploratoire des données (AED), Échantillonnage (statistiques), Méthodes statistiques, Collecte de données

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      4,1 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • C

      Coursera Project Network

      Scikit-Learn to Solve Regression Machine Learning Problems

      Compétences que vous acquerrez: Scikit Learn (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Regression Analysis, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Predictive Analytics, Python Programming, Machine Learning, Random Forest Algorithm

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      7 avis

      Débutant · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Davis

      Apprendre l'espagnol : Vocabulaire de base de l'espagnol

      Compétences que vous acquerrez: Grammaire, Compréhension orale, Culture, Rédaction, Apprentissage des langues, Recherche, Alphabétisation, Vocabulaire, Rédaction et édition, Langue espagnole, Examen par les pairs, Expression orale

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      3,7 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • K

      Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)

      Gestion de la chaîne d'approvisionnement : Une perspective d'apprentissage

      Compétences que vous acquerrez: Développement de nouveaux produits, Collaboration interfonctionnelle, Planification de la chaîne d'approvisionnement, Innovation, Comportement du consommateur, Gestion de la qualité, Amélioration continue du processus, Durabilité des entreprises, Gestion de la logistique, Prise de décision, Coordination, Gestion des fournisseurs, Gestion des opérations, Transport, Système de gestion des stocks, Gestion de la chaîne d'approvisionnement, Résolution de problèmes complexes, Propositions de valeur

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      1,8 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      L

      LearnQuest

      Principes de l'apprentissage automatique pour la chaîne d'approvisionnement

      Compétences que vous acquerrez: Data wrangling, structures de données, Analyse des Données, Transformation de données, Nettoyage des données, Programmation informatique, Analyse exploratoire des données (AED), Manipulation des données, Programmation en Python, Apprentissage automatique appliqué, Tracé (graphique), NumPy, Chaîne d'approvisionnement, Principes de programmation, Recherche opérationnelle, Pandas (paquetage Python)

      3,7
      évaluation, 3,7 sur 5 étoiles
      ·
      37 avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Algorithmes d'apprentissage automatique avec R dans le domaine de l'analyse commerciale

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Apprentissage supervisé, Modélisation prédictive, Business Analytics, Arbre de classification et de régression (CART), Apprentissage statistique des machines, Analyse de régression, Analyse exploratoire des données (AED), La programmation en R, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage non supervisé, Analyse prédictive, Analytique, Apprentissage automatique

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      38 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D
      U

      Plusieurs enseignants

      Programmation orientée objet en Java

      Compétences que vous acquerrez: Visualisation interactive des données, Programmation Java, Java, structures de données, Programmation orientée objet (POO), Analyse statistique, Test de logiciels, Analyse des Données, Cryptage, Interface utilisateur (UI), Programmation informatique, Débogage, Algorithmes, Tests de développement, Tests unitaires, Génie logiciel, Optimisation des performances, Principes de programmation, Programmation événementielle, Conception de logiciels

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      15 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • D

      Deep Teaching Solutions

      Aprendiendo a aprender: Poderosas herramientas mentales con las que podrás dominar temas difíciles (Learning How to Learn)

      Compétences que vous acquerrez: Learning Strategies, Critical Thinking and Problem Solving, Learning Theory, Time Management, Prioritization, Cognitive flexibility, Productivity, Growth Mindedness, Stress Management, Planning, Self-Awareness, Persistence

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      11 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • C

      Coursera Project Network

      Interpretable machine learning applications: Part 5

      Compétences que vous acquerrez: Anomaly Detection, Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Data Visualization, Machine Learning, Policy Analysis, Statistical Methods, Descriptive Statistics, Data Ethics, Probability & Statistics, Applied Machine Learning, Public Policies

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      15 avis

      Débutant · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      How Google does Machine Learning en Français

      Compétences que vous acquerrez: Google Cloud Platform, Data Strategy, Tensorflow, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), MLOps (Machine Learning Operations), PyTorch (Machine Learning Library), Data Ethics, Applied Machine Learning, Deep Learning, Big Data, Jupyter, Data Processing, Data Pipelines

      4,3
      évaluation, 4,3 sur 5 étoiles
      ·
      16 avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Analyse des Données avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Pipelines de données, Data wrangling, Statistiques descriptives, Nettoyage des données, Apprentissage supervisé, Analyse des Données, Modélisation prédictive, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Modélisation statistique, Analyse exploratoire des données (AED), Prise de décision fondée sur les données, Analyse de régression, Importation/exportation de données, Ingénierie des caractéristiques, Matplotlib, NumPy, Manipulation des données, Pandas (paquetage Python)

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      19 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    1…272829…419

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur machine learning .

    • 機器學習技法 (Machine Learning Techniques): National Taiwan University
    • Introduction aux statistiques: Stanford University
    • Scikit-Learn to Solve Regression Machine Learning Problems: Coursera Project Network
    • Apprendre l'espagnol : Vocabulaire de base de l'espagnol: University of California, Davis
    • Gestion de la chaîne d'approvisionnement : Une perspective d'apprentissage: Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
    • Principes de l'apprentissage automatique pour la chaîne d'approvisionnement: LearnQuest
    • Algorithmes d'apprentissage automatique avec R dans le domaine de l'analyse commerciale: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Programmation orientée objet en Java: Duke University
    • Aprendiendo a aprender: Poderosas herramientas mentales con las que podrás dominar temas difíciles (Learning How to Learn): Deep Teaching Solutions
    • Interpretable machine learning applications: Part 5: Coursera Project Network

    Questions fréquentes sur Machine Learning

    L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui cherche à développer des systèmes informatiques capables d'apprendre à partir de données sans intervention humaine. Ces techniques puissantes reposent sur la création de modèles analytiques sophistiqués qui sont « formés » pour reconnaître des structures au sein d'un ensemble de données spécifique avant d'être libérés pour appliquer ces structures à un volume croissant de données, améliorant progressivement les performances sans instructions supplémentaires.

    Par exemple, l'apprentissage automatique ouvre la voie à des algorithmes de reconnaissance d'image de plus en plus précis. Les programmeurs humains fournissent un ensemble relativement restreint d'images catégorisées, comme par exemple « voitures » ou « pas des voitures », puis exposent les algorithmes à un nombre beaucoup plus important d'images afin qu'ils puissent apprendre. Bien que les algorithmes itératifs généralement utilisés dans l'apprentissage automatique ne soient pas nouveaux, la puissance des systèmes informatiques actuels a permis à cette méthode d'analyse de données de devenir plus efficace plus rapidement que jamais. ‎

    L'apprentissage automatique est une sorte de domaine hybride, situé à la croisée des chemins entre l'informatique, la science des données, les algorithmes et la théorie mathématique. Du côté de l'informatique, les ingénieurs en apprentissage automatique et d'autres professionnels dans ce domaine ont généralement besoin de solides compétences en génie logiciel, des fondamentaux comme la programmation en toute confiance et la capacité de codage à la connaissance globale des principes de conception de systèmes.

    Il est également important de connaître les concepts de la science des données, notamment en matière d'évaluation et de modélisation de données, afin de garantir que les algorithmes fonctionnent correctement et deviennent plus précis au fil du temps, et non moins. Enfin, l'apprentissage automatique s'appuyant fortement sur les algorithmes ainsi que sur les statistiques et les principes de probabilité qui les sous-tendent, une solide formation théorique en mathématiques peut également être précieuse. ‎

    Des compétences en apprentissage automatique peuvent ouvrir les portes de nombreux emplois. En effet, de plus en plus d'entreprises cherchent à exploiter ces techniques et l'intelligence artificielle (IA) pour automatiser des processus toujours plus nombreux. Certaines entreprises peuvent embaucher spécifiquement des ingénieurs en apprentissage automatique, mais les compétences en la matière peuvent également être importantes pour les scientifiques des données, les data analysts et les data engineers.

    Il existe également des métiers plus spécialisés pour les experts en apprentissage automatique. De nombreuses entreprises du secteur financier peuvent employer des analystes en informatique décisionnelle et des scientifiques de la décision en mesure de tirer parti de compétences en apprentissage automatique pour automatiser les systèmes afin de fournir des informations sur le marché. Quant aux entreprises qui développent l'Internet des objets (IoT) et s'appuient sur la reconnaissance vocale ou d'autres contributions humaines, elles peuvent faire appel à des ingénieurs de traitement du langage naturel ou des concepteurs d'apprentissage automatique centré sur l'homme. ‎

    Les compétences en apprentissage automatique peuvent ouvrir les portes à de nombreux rôles à forte demande dans la technologie et la recherche, notamment :

    • Apprentissage automatique
    • Scientifique des données
    • Chercheur en IA
    • Ingénieur en robotique
    • Analyste quantitatif en finance
    • Développeur de logiciels spécialisé dans l'IA
    • Les professionnels occupant ces rôles utilisent les techniques d'apprentissage automatique pour créer des solutions innovantes, améliorer la prise de décision basée sur les données et repousser les limites de l'intelligence artificielle.

    Découvrez quel rôle d'apprentissage automatique vous convient le mieux en répondant à notre quiz sur les carrières!‎

    Oui, Coursera propose une variété de cours gratuits sur de nombreux sujets, y compris l'apprentissage automatique. Bien que vous puissiez accéder gratuitement à la plupart des supports de cours en auditant les cours, cela n'inclut pas les devoirs notés ou un certificat d'achèvement. Pour ceux qui souhaitent obtenir un certificat afin de présenter leur apprentissage ou d'améliorer leur profil professionnel, Coursera offre la possibilité d'acheter le cours. En outre, Coursera propose des essais gratuits ou une aide financière aux apprenants qui remplissent les conditions requises, ce qui rend les certifications plus accessibles à tous.‎

    Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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