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.
Enseigné en Français (doublage IA)
Instructeurs : Joseph Santarcangelo
549 081 déjà inscrits
Inclus avec 
4.7
(17,324 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
7 heures à compléter
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 : Modélisation statistique
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Réduction de dimensionnalité
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Modélisation prédictive
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
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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
En savoir plus sur Apprentissage automatique
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitArizona State University
Statut : Essai gratuitUniversity of Michigan
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
17 324 avis
- 5 stars
75,98 %
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18,63 %
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3,39 %
- 2 stars
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- 1 star
1,01 %
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RN
5
Révisé le 26 mai 2020
RV
5
Révisé le 15 janv. 2025
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.
FO
5
Révisé le 9 oct. 2020
I'm extremely excited with what I have learnt so far. As a newbie in Machine Learning, the exposure gained will serve as the much needed foundation to delve into its application to real life problems.
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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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