Le cours donne un aperçu général des principales méthodes dans le domaine de l'apprentissage automatique. A partir d'une taxonomie des différents problèmes qui peuvent être résolus par des techniques d'apprentissage automatique, le cours présente brièvement quelques solutions algorithmiques, en soulignant quand elles peuvent être efficaces, mais aussi leurs limites. Ces concepts seront expliqués à l'aide d'exemples et d'études de cas.
Apprentissage automatique : une vue d'ensemble
Apprentissage automatique : une vue d'ensemble
Ce cours fait partie de Spécialisation Intelligence artificielle : une vue d'ensemble
Instructeur : Marcello Restelli
8 169 déjà inscrits
Inclus avec 
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4.6
(186 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Classer les problèmes d'apprentissage automatique, les problèmes d'apprentissage supervisé et décrire les limites des techniques d'apprentissage automatique dans l'apprentissage supervisé
Classer les problèmes d'apprentissage automatique dans l'apprentissage non supervisé, décrire l'utilité des techniques de réduction de la dimensionnalité
Formulez un problème de prise de décision séquentielle, expliquez ce qu'est une fonction de valeur et décrivez comment optimiser une politique dans le cadre de l'apprentissage par renforcement
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Réduction de dimensionnalité
- Catégorie : Apprentissage par renforcement
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
- Catégorie : Data mining
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Intelligence artificielle : une vue d'ensemble
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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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Il y a 3 modules dans ce cours
Inclus
4 vidéos1 devoir
Inclus
3 vidéos1 devoir
Inclus
3 vidéos1 devoir
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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.5 (90 évaluations)Offert par
En savoir plus sur Gestion des données
Statut : Essai gratuitAlberta Machine Intelligence Institute
Statut : PrévisualisationDuke University
Statut : PrévisualisationNortheastern University
Statut : PrévisualisationThe University of Chicago
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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CL
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Révisé le 6 déc. 2022
This is an excellent course on Machine learning, very concise and well presented.
SP
4
Révisé le 8 août 2023
condensed, good if you (still?) have good math background or spend some time on (re)education after each session
TJ
5
Révisé le 14 juil. 2025
Excelente, me gusta la forma de explicar los temas
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Foire Aux Questions
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