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Suivez un flux de travail d'apprentissage automatique
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RenÊe Cummings

Instructeur : RenÊe Cummings

3 057 dÊjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.8

(18 avis)

niveau IntermÊdiaire

ExpÊrience recommandÊe

2 semaines à complÊter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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 entraÃŽner 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

Certificat partageable

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EnseignÊ en Anglais

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Élaborez votre expertise en Apprentissage automatique

Ce cours fait partie de la CertNexus Certified Artificial Intelligence Practitioner (Praticien certifiÊ en intelligence artificielle) Certificat Professionnel
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous ÃĒtes Êgalement inscrit(e) à ce Certificat Professionnel.
  • 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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RenÊe Cummings
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à ÊtÊ une expÊrience 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 appliquÊ les concepts et les compÊtences 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 universitÊ ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits oÚ se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'amÊliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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JL
5

RÊvisÊ le 1 sept. 2023

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Foire Aux Questions

š Certains travaux de ce cours sont notÊs par l'IA. Pour ces travaux, vos DonnÊes internes seront utilisÊes conformÊment à Notification de confidentialitÊ de Coursera.