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    Cours d'Apprentissage automatique en ligne

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    Explorez le catalogue de cours de Apprentissage automatique

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Washington

      Apprentissage automatique : Classification

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Exploration de texte, Apprentissage supervisé, Probabilités et statistiques, Évolutivité, Algorithmes, Big Data, Traitement du langage naturel (NLP), Arbre de classification et de régression (CART), Apprentissage automatique appliqué, Nettoyage des données, Modélisation prédictive

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

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      N

      New York University

      Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique en finance

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux artificiels, Négociation financière, Analyse exploratoire des données (AED), Apprentissage par renforcement, Gestion de portefeuille, Modélisation prédictive, Apprentissage automatique appliqué, Marché financier, Jupyter, Arbre de décision, Réduction de dimensionnalité, Analyse de corrélation, Programmation en Python, Apprentissage non supervisé

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Apprentissage automatique supervisé : Classification

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Business Analytics, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Modélisation statistique, Manipulation des données, Apprentissage supervisé, Analyse de régression, Arbre de classification et de régression (CART), Mesure de la performance, Échantillonnage (statistiques), Algorithme de forêt aléatoire, Modélisation prédictive, Nettoyage des données, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué, Traitement des données

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      411 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Apprentissage automatique Capstone

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Tensorflow, Analyse des Données, Communication technique, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage supervisé, Analyse de régression, Analyse statistique, Programmation en Python, Présentation des données, Analyse exploratoire des données (AED), Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique appliqué, Keras (bibliothèque de réseaux neurones)

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

      Avancées · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      A

      Alberta Machine Intelligence Institute

      Introduction à l'apprentissage automatique appliqué

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Intelligence artificielle, Mesure de la performance, Gestion du cycle de vie des produits, Modélisation des données, Apprentissage supervisé, Apprentissage non supervisé, Exigences de l'entreprise, Apprentissage automatique appliqué, Éthique des données, Traitement des données, Analyse de valeur et de rentabilité

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Washington

      Apprentissage automatique : Régression

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Algèbre linéaire, Apprentissage supervisé, Méthodes statistiques, Analyse de régression, Modélisation statistique, Manipulation des données, Algorithmes, Modélisation prédictive, Programmation en Python, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué, Analyse prédictive

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      5,6 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud

      Compétences que vous acquerrez: Google Cloud Platform, MLOps (Machine Learning Operations), Tensorflow, Unstructured Data, Applied Machine Learning, Data Pipelines, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Big Data, Machine Learning, Jupyter, Natural Language Processing

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      1,2 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Washington

      Apprentissage automatique : Clustering & Retrieval

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Exploration de texte, Évolutivité, Modélisation statistique, Inférence statistique, Statistiques bayésiennes, Big Data, Données non structurées, Algorithmes, Échantillonnage (statistiques), Apprentissage statistique des machines, Apprentissage automatique appliqué, Data mining, Distribution de probabilité, Apprentissage non supervisé

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      2,4 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Imperial College London

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique : ACP

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Science des données, Algèbre linéaire, Probabilités et statistiques, NumPy, Programmation en Python, Mathématiques avancées, Ingénierie des caractéristiques, Réduction de dimensionnalité, Jupyter, Statistiques, Calculs

      4
      évaluation, 4 sur 5 étoiles
      ·
      3,1 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      N

      New York University

      Visite guidée de l'apprentissage automatique en finance

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Tensorflow, Méthodes statistiques, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage supervisé, Services financiers, Analyse de régression, Apprentissage par renforcement, Deep learning, Finance, Modélisation prédictive, Jupyter, Apprentissage automatique appliqué

      3,8
      évaluation, 3,8 sur 5 étoiles
      ·
      679 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      Managing Machine Learning Projects with Google Cloud

      Compétences que vous acquerrez: Data Ethics, Google Cloud Platform, Applied Machine Learning, Technical Management, IT Management, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Strategy, Business Ethics, Data Governance, Innovation, Feasibility Studies, Business Analysis, Project Management Life Cycle

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Duke University

      Gérer les projets d'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Science des données, Conception de solutions, Gestion technique, Version du logiciel, Pipelines de données, Architecture des systèmes, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Collecte de données, Solutions technologiques, MLOps (Apprentissage automatique), Cycle de vie du développement logiciel, Qualité des données, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué, Nettoyage des données, Gestion des données, Traitement des données

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      252 avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    1…8910…416

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

    • Apprentissage automatique : Classification: University of Washington
    • Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique en finance: New York University
    • Apprentissage automatique supervisé : Classification: IBM
    • Apprentissage automatique Capstone: IBM
    • Introduction à l'apprentissage automatique appliqué: Alberta Machine Intelligence Institute
    • Apprentissage automatique : Régression: University of Washington
    • Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud: Google Cloud
    • Apprentissage automatique : Clustering & Retrieval: University of Washington
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique : ACP: Imperial College London
    • Visite guidée de l'apprentissage automatique en finance: New York University

    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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