University of Washington
Spécialisation Apprentissage automatique

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University of Washington

Spécialisation Apprentissage automatique

Créer des applications intelligentes. Maîtrisez les fondamentaux de l'apprentissage automatique en quatre cours pratiques.

Emily Fox
Carlos Guestrin

Instructeurs : Emily Fox

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(12,624 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
6 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Analyse d'images
  • Catégorie : Statistiques bayésiennes
  • Catégorie : Analyse prédictive
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
  • Catégorie : Vision par ordinateur
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Deep learning
  • Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
  • Catégorie : Intelligence artificielle

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Spécialisation - 4 séries de cours

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Data mining
Catégorie : Architecture de l'information
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Développement d'applications
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Intelligence artificielle

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Algèbre linéaire
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Algorithmes

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : Big Data
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Statistiques bayésiennes
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Data mining
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Données non structurées
Catégorie : Distribution de probabilité
Catégorie : Apprentissage statistique des machines
Catégorie : Big Data
Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
Catégorie : Exploration de texte

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Instructeurs

Emily Fox
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’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.’
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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.’
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