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Apprentissage automatique avec Python
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Apprentissage automatique avec Python
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Enseigné en Français (doublage IA)
Instructeurs : Joseph Santarcangelo
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Inclus avec 
4.7
(16,949 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 heure pour terminer
Planning flexible
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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.
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Arizona State University
University of Michigan
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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
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Larry W.
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’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.
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Avis des étudiants
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RV
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Révisé le 15 janv. 2025
HR
5
Révisé le 6 sept. 2021
This course just gave me substantial and valuable knowledge on ml algorithms and how to apply it using python. As a result, it was a benefiting journey for me. Thanks a lot for such a course.
JT
5
Révisé le 18 avr. 2020
This course was a great taster for machine learning techniques. My only recommendation would be to add more explanation on tuning techniques for models and cover more of the supporting mathematics.
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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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