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    Cours d'Apprentissage automatique en ligne

    Découvrez des cours d'Apprentissage automatique couvrant les algorithmes, la modélisation des données, et les systèmes d'IA.

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    Explorez le catalogue de cours de Apprentissage automatique

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      L

      LearnQuest

      Modèles d'apprentissage automatique en science

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Transformation de données, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux artificiels, Programmation en Python, Algorithme de forêt aléatoire, Réduction de dimensionnalité, Apprentissage non supervisé, Nettoyage des données, Apprentissage automatique appliqué, Modélisation prédictive, Traitement des données

      4
      évaluation, 4 sur 5 étoiles
      ·
      12 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • T

      The University of Chicago

      Apprentissage automatique : Concepts et applications

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Tensorflow, Méthodes statistiques, Apprentissage supervisé, Algorithmes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Analyse de régression, Deep learning, Arbre de classification et de régression (CART), Algorithme de forêt aléatoire, Ingénierie des caractéristiques, Réduction de dimensionnalité, Pandas (paquetage Python), Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage non supervisé, Arbre de décision

      4
      évaluation, 4 sur 5 étoiles
      ·
      23 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Apprentissage automatique pour la comptabilité avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Algorithmes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique, Exploration de texte, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Pandas (paquetage Python), Analyse de régression, Apprentissage supervisé, Analyse statistique, Mesure de la performance, Analyse des séries temporelles et prévisions, Modélisation prédictive, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique appliqué, Jupyter, Traitement du langage naturel (NLP), Programmation en Python, Traitement des données

      Préparer un diplôme

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      F

      Fractal Analytics

      Algorithmes avancés d'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Arbre de classification et de régression (CART), Analyse de régression, Algorithme de forêt aléatoire, Algorithmes, Modélisation prédictive, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué, Arbre de décision, Optimisation des performances

      3,6
      évaluation, 3,6 sur 5 étoiles
      ·
      8 avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      C

      CertNexus

      Suivez un flux de travail d'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Analyse des Données, Déploiement des applications, Gestion des flux de travail, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Collecte de données, Modélisation des données, Analyse statistique, Modélisation prédictive, Livraison de la solution, MLOps (Apprentissage automatique), Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes, Analyse exploratoire des données (AED)

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

      Compétences que vous acquerrez: MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, DevOps, Machine Learning Software, Continuous Deployment, Machine Learning, Continuous Integration, Continuous Monitoring, Automation, Software Development Methodologies

      4
      évaluation, 4 sur 5 étoiles
      ·
      462 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • E

      Edge Impulse

      Vision par ordinateur avec apprentissage automatique intégré

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Intelligence artificielle, Vision par ordinateur, Systèmes embarqués, Collecte de données, Réseaux neuronaux artificiels, Deep learning, Analyse d'images, Éthique des données, Programmation en Python, Tests de performance

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Réseaux neuronaux convolutifs

      Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Intelligence artificielle, Vision par ordinateur, Tensorflow, Réseaux neuronaux artificiels, Analyse d'images, Deep learning, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes, Traitement des données

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      C

      CertNexus

      Former des modèles d'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Modélisation statistique, Analyse de régression, Apprentissage supervisé, Arbre de classification et de régression (CART), Algorithmes, Mesure de la performance, Modélisation prédictive, Apprentissage automatique appliqué, Jupyter, Apprentissage non supervisé, Optimisation des performances

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      Introduction to Generative AI Learning Path

      Compétences que vous acquerrez: Large Language Modeling, Generative AI, Prompt Engineering, Data Ethics, Google Cloud Platform, Business Ethics, Application Development, Artificial Intelligence, Accountability, Compliance Training, Ethical Standards And Conduct, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Governance, Organizational Effectiveness, Machine Learning Methods, Decision Making, Corporate Strategy

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      9,2 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado Boulder

      Introduction à l'apprentissage automatique : Apprentissage supervisé

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Programmation Statistique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Mathématiques appliquées, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Science des données, Modélisation mathématique, Apprentissage supervisé, Matplotlib, Analyse de régression, Algorithme de forêt aléatoire, Programmation en Python, Arbre de classification et de régression (CART), Modélisation prédictive, Ingénierie des caractéristiques, Nettoyage des données, Arbre de décision, Analyse exploratoire des données (AED), Apprentissage automatique appliqué, Optimisation des performances

      Préparer un diplôme

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Applied Machine Learning: Techniques and Applications

      Compétences que vous acquerrez: Computer Vision, Machine Learning Algorithms, Image Analysis, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Data Cleansing, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Transformation, Predictive Modeling, Machine Learning, Data Analysis

      3,9
      évaluation, 3,9 sur 5 étoiles
      ·
      8 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    1…101112…416

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

    • Modèles d'apprentissage automatique en science: LearnQuest
    • Apprentissage automatique : Concepts et applications: The University of Chicago
    • Apprentissage automatique pour la comptabilité avec Python: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Algorithmes avancés d'apprentissage automatique: Fractal Analytics
    • Suivez un flux de travail d'apprentissage automatique: CertNexus
    • Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started: Google Cloud
    • Vision par ordinateur avec apprentissage automatique intégré: Edge Impulse
    • Réseaux neuronaux convolutifs: DeepLearning.AI
    • Former des modèles d'apprentissage automatique: CertNexus
    • Introduction to Generative AI Learning Path: Google Cloud

    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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