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!
Apprentissage automatique avec Python
Apprentissage automatique avec Python
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Joseph Santarcangelo
507 371 déjà inscrits
Inclus avec 
4.7
(16,798 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
Des compétences fondamentales en apprentissage automatique prêtes à l'emploi en Python en seulement 6 semaines, y compris la façon d'utiliserScikit-learn pour construire, tester et évaluer des modèles.
Comment appliquer les techniques de préparation des données et gérer les compromis biais-variance pour optimiser la performance des modèles.
Comment mettre en œuvre les principaux algorithmes d'apprentissage automatique, notamment la régression linéaire, les arbres de décision et les SVM, pour les tâches de classification et de régression.
Comment évaluer les performances des modèles à l'aide de métriques, de la validation croisée et du réglage des hyperparamètres pour garantir la précision et la fiabilité.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage automatique
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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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
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Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
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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
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RN
5
Révisé le 26 mai 2020
CX
4
Révisé le 25 juin 2020
This course walks us through the fundamentals of machine learning methods. The capstone project is very useful for those who have previous knowledge of machine learning and Python programming.
MJ
5
Révisé le 4 juin 2020
In peer graded assignments, if someone is grading any peer below passing criteria then it must be compulsory to let the learner know his mistakes or shortcomings because of which he does not graded.
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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.