L'apprentissage automatique n'est pas une simple tÃĸche, ni mÃĒme un petit groupe de tÃĸches ; il s'agit d'un processus complet, que les praticiens doivent suivre du dÊbut à la fin. C'est ce processus, Êgalement appelÊ flux de travail, qui permet à l'organisation d'obtenir les rÊsultats les plus utiles de ses technologies d'apprentissage automatique. Quelle que soit la forme que prend le produit ou le service final, l'exploitation du flux de travail est la clÊ du succès de la solution d'IA de l'entreprise.



Suivez un flux de travail d'apprentissage automatique
Ce cours fait partie de CertNexus Certified Artificial Intelligence Practitioner (Praticien certifiÊ en intelligence artificielle) Certificat Professionnel

Instructeur : RenÊe Cummings
3â¯057 dÊjà inscrits
Inclus avec
(18Â avis)
ExpÊrience recommandÊe
Ce que vous apprendrez
Collectez et prÊparez un ensemble de donnÊes à utiliser pour former et tester un modèle d'apprentissage automatique.
Analyser un ensemble de donnÊes pour en tirer des enseignements.
Mettre en place et entraÎner un modèle d'apprentissage automatique selon les besoins pour rÊpondre aux exigences de l'entreprise.
Communiquer les rÊsultats d'un projet d'apprentissage automatique à l'organisation.
CompÊtences que vous acquerrez
- CatÊgorie : Apprentissage automatique
- CatÊgorie : Gestion de processus
- CatÊgorie : Collecte de donnÊes
- CatÊgorie : Apprentissage automatique appliquÊ
- CatÊgorie : Analyse statistique
- CatÊgorie : MLOps (Apprentissage automatique)
- CatÊgorie : ModÊlisation des donnÊes
- CatÊgorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- CatÊgorie : IngÊnierie des caractÊristiques
- CatÊgorie : Gestion des flux de travail
- CatÊgorie : Analyse des DonnÊes
- CatÊgorie : DÊploiement des applications
- CatÊgorie : Analyse exploratoire des donnÊes (AED)
DÊtails à connaÎtre

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Ãlaborez votre expertise en Apprentissage automatique
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- AcquÊrez une comprÊhension de base d'un sujet ou d'un outil
- DÊveloppez des compÊtences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de CertNexus

Il y a 6 modules dans ce cours
Le cours prÊcÊdent de cette spÊcialisation a donnÊ un aperçu du flux de travail de l'apprentissage automatique. Maintenant, dans ce cours, vous allez plonger plus profondÊment et passer en revue le processus Êtape par Êtape. Dans ce premier module, vous commencerez par collecter les donnÊes qui seront utilisÊes pour vos projets d'apprentissage automatique.
Inclus
9 vidÊos4 lectures2 devoirs1 sujet de discussion2 laboratoires non notÊs
Vous avez formulÊ un problème d'apprentissage automatique et identifiÊ un ensemble de donnÊes potentiel à utiliser. Vous allez maintenant analyser l'ensemble de donnÊes pour dÊvelopper des idÊes sur la manière d'utiliser au mieux les informations qu'il contient et vous prÊparer à crÊer votre modèle initial d'apprentissage automatique.
Inclus
15 vidÊos5 lectures1 devoir1 sujet de discussion3 laboratoires non notÊs
Avant qu'un ensemble de donnÊes puisse ÃĒtre utilisÊ avec un modèle d'apprentissage automatique, vous devez gÊnÊralement effectuer diverses tÃĸches pour vous assurer que les donnÊes sont dans un Êtat optimal. Dans ce module, vous utiliserez diverses mÊthodes pour prÊparer les donnÊes.
Inclus
9 vidÊos4 lectures2 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non notÊ
Pour mettre en place un modèle d'apprentissage automatique dans un environnement comme Python, vous devez dÊterminer l'algorithme qui produira les rÊsultats que vous recherchez, puis l'utiliser pour crÊer un modèle basÊ sur vos donnÊes d'apprentissage. Après la configuration initiale, il peut ÃĒtre nÊcessaire de procÊder à de nombreux tests et perfectionnements pour produire un modèle qui rÊponde à vos besoins.
Inclus
13 vidÊos3 lectures1 devoir1 sujet de discussion4 laboratoires non notÊs
Maintenant que vous avez terminÊ l'entraÃŽnement et le rÊglage d'un modèle d'apprentissage automatique, vous pouvez vous concentrer sur son dÊploiement. Cela peut se rÊsumer à la production d'un rapport basÊ sur vos rÊsultats, ou ÃĒtre beaucoup plus complexe, en particulier si le modèle doit ÃĒtre incorporÊ dans des processus reproductibles ou faire partie d'une solution logicielle. Dans tous les cas, la finalisation est la conclusion cruciale du flux de travail de l'apprentissage automatique.
Inclus
8 vidÊos3 lectures1 devoir2 Êvaluations par les pairs1 sujet de discussion
Vous travaillerez sur un projet dans lequel vous appliquerez vos connaissances de la matière de ce cours à un scÊnario pratique.
Inclus
1 Êvaluation par les pairs1 laboratoire non notÊ
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Avis des Êtudiants
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RÊvisÊ le 1 sept. 2023
Great course and content. Useful information I can apply to future machine learning workflows.

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