Cours d'apprentissage automatique
Apprendre à enseigner aux ordinateurs à apprendre. Ces cours couvrent les concepts fondamentaux et les outils de l'apprentissage automatique — de l'entraînement des modèles à l'évaluation des prédictions et à la création d'applications intelligentes.
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Compétences acquises :
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAjustement des hyperparamètresAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgorithmes de bandit manchotAlgorithmes génétiquesAlignment and Generalization RisksAnalyse des sériesAnalyse en composantes principales (ACP)Anomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApprentissage automatique avec scikit-learnApprentissage par différence temporelleApproximate InferenceApproximate ReasoningArrow Data ModelAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–Variance Trade-offs in High DimensionsBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Cloud Compute PatternsCloud Data Science WorkflowsCloud Mental ModelsCloud Networking ConceptsCloud Storage ArchitecturesClustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clustering hiérarchique et dendrogrammesCoefficient VisualizationColumnar Data RepresentationCommittee-Based QueryingCompactness and ConvergenceConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsConstruction de pipelinesContinuity and BoundednessConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN : gestion du bruit et des formes irrégulièresData Access PatternsData InteroperabilityData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescente de gradientDescriptive StatisticsDimensionality reduction evaluation Distance CollapseDocument ClusteringDocument Similarity MeasuresDrift Detection FundamentalsDécomposition matricielleDétection des valeurs aberrantesEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncodage des variablesEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEntraînement et évaluation de modèlesEntraînement et évaluation des modèlesEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFonctions et ensemblesFondements de l'apprentissage par renforcementForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFormal Preference ModelingFunctional Analysis FoundationsFunctional Analysis in MLFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGaussian DistributionGeneralization BoundsGeneralization in Learning TheoryGenerative Model ConnectionsGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric Intuition in High DimensionsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGestion des données manquantes et catégoriellesGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Data InterpretationHigh-Dimensional Geometry IntuitionHigh-Dimensional Statistical TheoryHilbert Spaces in LearningHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImportance SamplingImputation des valeurs manquantesInductive BiasInformation-Theoretic LossesIngénierie des variablesIntelligence en essaimInterpreting Generalization BoundsIntégralesIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means : principes et optimisation des clustersKernel MethodsKernel-based RegularizationKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLimites et dérivéesLinear Algebra FoundationsLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLois de probabilitéLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMarkov Chain Monte CarloMarkov Random FieldsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrice de covariance et décomposition spectraleMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMembership FunctionsMesures statistiquesMinimum-Norm SolutionsMise à l'échelle des variablesModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Selection UtilitiesModel-Based Drift DetectionModèles de classification PythonModèles de mélanges gaussiens : clustering probabilisteMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo IntuitionMultinomial DistributionMultivariate AnalysisMéthodes de programmation dynamiqueNettoyage des donnéesNeuroévolutionNode ClassificationNormalisation des données et mesures de distanceNormalization (L1, L2, Max)Normed and Banach SpacesNotions de base de GymnasiumNull Handling in ArrowOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOperator TheoryOptimisation par essaim particulaireOptimisation évolutionnaireOptimization Dynamics in RLHFOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPAC Generalization BoundsPGM Inference and LearningPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositive Definite KernelsPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryPrincipes fondamentaux et algorithmes de clusteringProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsProgrammation PythonPrétraitement des donnéesPyArrow API UsageRIPPER AlgorithmRKHS FoundationsRademacher ComplexityRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regularization and Inductive BiasReliability DiagramsRepresenter TheoremReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsReproducing PropertyReward Model TheoryRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmRègles de probabilitéRéduction de dimensionnalitéRégression linéaire avec PythonRégression logistiqueSampling Strategies in MLServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSparsity and Effective DimensionalitySpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic OptimizationStress Testing ML ModelsSystèmes immunitaires artificielsSélection des variablesTF-IDF WeightingTechniques de Monte CarloTemporal ValidationTheoretical OverfittingThéorème de BayesTime Series AnalysisTime Series WindowingTransformation des donnéesTransformations linéairesTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUniform ConvergenceVC DimensionVecteurs et matricesVector Space ModelingVector and Raster Data HandlingWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationWorkflow AutomationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationt-Norms and t-Conormst-test and z-test Application
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Niveau
Type de leçon
Technologies
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Introduction to Machine Learning with Python
4 heures 32 chapitresIntermédiaire
Compétences acquises : Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
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Linear Regression with Python
2 heures 19 chapitresIntermédiaire
Compétences acquises : Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
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Classification with Python
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Compétences acquises : Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
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Cluster Analysis with Python
4 heures 34 chapitresIntermédiaire
Compétences acquises : Clustering fundamentals and algorithms , Handling missing and categorical data , Data normalization and distance metrics , K-Means: principles and cluster optimization , Hierarchical clustering and dendrograms , DBSCAN: noise handling and irregular shapes , Gaussian Mixture Models: probabilistic clustering
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Introduction to Reinforcement Learning with Python
6 heures 37 chapitresAvancé
Compétences acquises : Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics
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Active Learning with Python
1 heure 10 chapitresIntermédiaire
Compétences acquises : Active Learning Fundamentals, Label Efficiency Techniques, Sampling Strategies in ML, Uncertainty-Based Querying, Committee-Based Querying, Density-Weighted Sampling, scikit-learn Active Learning Implementation, Learning Curve Analysis
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Advanced Tree-Based Models with Python
1 heure 9 chapitresIntermédiaire
Compétences acquises : CatBoost Modeling, XGBoost Modeling, LightGBM Modeling, Model Regularization, Categorical Feature Handling, Model Interpretation, Model Blending, Deployment Best Practices
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Apache Arrow and PyArrow for Data Scientists
2 heures 12 chapitresAvancé
Compétences acquises : Columnar Data Representation, Arrow Data Model, PyArrow API Usage, Data Interoperability, Null Handling in Arrow
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Applied Hypothesis Testing & A/B Testing
3 heures 31 chapitresDébutant
Compétences acquises : Hypothesis Testing, t-test and z-test Application, Chi-Square Analysis, A/B Test Design, Experimental Data Preparation, Statistical Interpretation
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Bio-Inspired Algorithms with Python
1 heure 16 chapitresDébutant
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Cloud Foundations for Data Science
2 heures 9 chapitresAvancé
Compétences acquises : Cloud Mental Models, Cloud Compute Patterns, Cloud Storage Architectures, Data Access Patterns, Cloud Networking Concepts, Identity and Access Management, Serverless and Event-Driven Design, Cloud Data Science Workflows
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Data Cleaning Techniques in Python
2 heures 12 chapitresIntermédiaire
Compétences acquises : Fuzzy Matching in Python, Deduplication Algorithms, Record Linkage Techniques, Advanced Text Cleaning
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Cours d'apprentissage automatique: Informations clés et questions
Introduction aux cours d'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique (ML) est un domaine de l'IA qui permet aux machines d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions sans programmation explicite. Les cours d'apprentissage automatique enseignent les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'entraînement des modèles, le traitement des données et les techniques d'évaluation. De la régression linéaire et la classification aux méthodes plus avancées comme l'apprentissage par renforcement, ces cours guident les apprenants dans la construction de modèles capables de reconnaître des motifs dans les données et de s'améliorer au fil du temps. Le ML est utilisé dans diverses applications telles que les systèmes de recommandation, la détection de fraude et les systèmes autonomes.
Avantages de nos cours d'apprentissage automatique
Nos cours offrent une expérience pratique avec des ensembles de données réels, un enseignement par des experts et un environnement d'apprentissage flexible. Cette approche robuste garantit que les étudiants acquièrent non seulement des concepts théoriques, mais les appliquent également de manière concrète.
Débouchés professionnels après les cours d'apprentissage automatique
Les diplômés peuvent accéder à divers postes tels que Data Scientist, Ingénieur en apprentissage automatique, Analyste IA ou Chercheur scientifique dans des secteurs comme la finance, la santé, l'automobile et la technologie.
Options de cours en apprentissage automatique
Nous proposons une gamme de cours, des formations pour débutants comme Introduction au ML avec scikit-learn à des sujets plus avancés tels que la Classification avec Python, la Régression linéaire avec Python. Vous pouvez également suivre le parcours Apprentissage supervisé pour une progression structurée.
Informations sur le certificat
À l'issue de l'un de nos cours d'apprentissage automatique, les étudiants reçoivent un certificat de réussite reconnu dans l'industrie, qui peut favoriser l'évolution de leur carrière.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique et pourquoi est-il important ?
L'apprentissage automatique est une branche de l'IA qui permet aux applications logicielles de devenir plus précises dans leurs prédictions sans être explicitement programmées. Il est essentiel pour créer des algorithmes adaptatifs capables de traiter et d'apprendre à partir de données en temps réel.
Où l'apprentissage automatique est-il utilisé dans l'industrie ?
L'apprentissage automatique est largement utilisé dans des secteurs comme la finance pour le trading algorithmique, la santé pour le diagnostic prédictif, l'automobile pour les voitures autonomes et les services grand public pour des expériences personnalisées.
Quelles sont les opportunités de carrière en apprentissage automatique ?
Les carrières en apprentissage automatique incluent des postes tels qu'Ingénieur en apprentissage automatique, Analyste de données, Scientifique en traitement du langage naturel (NLP) et des rôles dans les technologies émergentes nécessitant une prise de décision basée sur les données.
Comment choisir le cours d'apprentissage automatique adapté ?
Tenez compte de votre niveau de compétence actuel et de vos objectifs professionnels. Les débutants devraient commencer par « Introduction au ML avec scikit-learn », tandis que ceux ayant déjà des bases peuvent préférer des cours plus spécialisés comme Classification avec Python et Régression linéaire avec Python.
Quel est le coût de la formation en apprentissage automatique ?
Le coût de la formation dépend du type d'abonnement et de sa durée. Pour des informations tarifaires précises et détaillées, ainsi que sur les éventuelles remises, veuillez consulter notre page de paiement.
Quel cours d'apprentissage automatique convient le mieux aux débutants ?
« Introduction au ML avec scikit-learn » est idéal pour les débutants qui ne connaissent pas l'apprentissage automatique, fournissant les connaissances fondamentales nécessaires pour progresser dans ce domaine.
Quelles sont les compétences clés pour exceller en apprentissage automatique ?
Les compétences clés incluent une solide compréhension des statistiques, la programmation (Python est privilégié), l'intuition des données et la capacité à appliquer des modèles mathématiques à des problèmes concrets.
Comment l'apprentissage automatique se compare-t-il à l'intelligence artificielle en termes d'applications ?
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA axé sur les systèmes qui apprennent à partir de données, tandis que l'IA englobe un éventail plus large de technologies simulant l'intelligence humaine. L'apprentissage automatique est plus spécifique aux algorithmes orientés données.
Quel impact l'apprentissage automatique a-t-il sur le secteur de la santé ?
L'apprentissage automatique améliore la précision des diagnostics, optimise les plans de traitement et améliore les résultats des patients grâce à l'analyse prédictive et à l'identification des maladies.
Quels sont les 4 types d'apprentissage automatique ?
Les quatre principaux types sont l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage semi-supervisé et l'apprentissage par renforcement.
Python suffit-il pour l'apprentissage automatique ?
Python est suffisant pour débuter en apprentissage automatique grâce à ses nombreuses bibliothèques et frameworks, mais la compréhension des algorithmes sous-jacents et des mathématiques est essentielle pour progresser dans le domaine.
L'apprentissage automatique est-il toujours en demande ?
Oui, l'apprentissage automatique reste très demandé, car les entreprises de divers secteurs s'appuient sur les décisions basées sur les données pour la planification stratégique et l'innovation.
Ce que disent nos utilisateurs
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