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Certificat

Apprentissage Automatique Supervisé

4.9+

★★★★★

7 avis

Intermediate

Ce parcours introduit les concepts fondamentaux et les méthodes de l'apprentissage automatique. Il couvre l'utilisation de scikit-learn pour le développement de modèles, la régression linéaire pour l'analyse prédictive, et les méthodes de classification pour la catégorisation des données. Afficher plus

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What you will learn

Understand the core principles of supervised learning and apply them using scikit-learn
Develop a strong mathematical foundation for data science, including linear algebra, probability, and optimization
Learn to implement and evaluate linear regression models for predictive analysis
Explore classification techniques and build models to distinguish between different categories of data
Master ensemble learning methods to improve model performance and robustness
Learn the core principles of neural networks, how to build basic deep learning models and evaluate them

122 chapters
17 hours
144 tasks

Trusted by employees of leading companies

Learning track content

Module 1 / ML Introduction with scikit-learn

Learn the Machine Learning concepts and the ML project workflow.

Preprocessing is probably the most important stage of an ML project. This chapter covers the preprocessing steps needed for almost any dataset.

A pipeline is a neat way to combine all the preprocessing steps as well as a model. Pipelines make it much easier to train and use a model.

Modeling is the most fun stage of an ML project. Let's learn to build, fine-tune and evaluate the model!

Module 2 / Régression Linéaire Avec Python

Commençons par le modèle de régression linéaire le plus simple ! Vous apprendrez l'idée derrière la régression linéaire et comment faire des prédictions en Python.

La plupart des tâches de prédiction dans le monde réel impliquent plus d'une caractéristique. Vous apprendrez à gérer la régression linéaire avec plusieurs caractéristiques.

Une ligne droite ne décrit pas toujours bien les données. Apprenons à construire un modèle plus complexe pour la prédiction ! C'est pour cela que la régression polynomiale est adaptée.

Maintenant que vous savez comment construire de nombreux modèles de régression linéaire, vous avez besoin d'un moyen pour choisir le meilleur. Cela est réalisable en utilisant des métriques. Cette section explique les plus utilisées et les difficultés que vous pouvez rencontrer en les utilisant.

Module 3 / Classification Avec Python

Module 4 / Apprentissage Ensembliste

Qu'est-ce qu'un ensemble ? En quoi les ensembles diffèrent-ils des modèles d'apprentissage automatique standard ? Quels sont les types d'ensembles ? Considérons les réponses à ces questions.

Considérons certains modèles d'ensemble de bagging couramment utilisés, les caractéristiques de leur utilisation, et appliquons également certains d'entre eux pour résoudre des tâches réelles.

Le mécanisme de fonctionnement des modèles de boosting diffère de celui des modèles de bagging. Nous allons maintenant explorer ces distinctions, acquérir des connaissances sur l'utilisation du boosting de modèles pour résoudre des problèmes, et illustrer son fonctionnement à travers des démonstrations pratiques.

Considérons certains modèles d'ensemble de stacking couramment utilisés, les caractéristiques de leur utilisation, et appliquons également certains d'entre eux pour résoudre des tâches réelles.

Module 5 / Introduction to Neural Networks

First, we will discuss what a neural network is and how it works. And also consider the scope of its application.

Next, we will try to build our own neural network and see how efficiently it copes with learning. We will also consider a ready-made solution from the scikit-learn library.

Finally, we will give you some additional useful information on how to understand which model to use and what types of neural networks there are. To complete the course, you will be tested on your acquired knowledge.

Requirements

A computer with a browser - all browsers are supported.
Your enthusiasm to enhance your tech skills.
Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.

Over 200,000 5-star ratings and counting

Ruslan Kravchuk

L'essentiel est d'apprendre et de ne pas abandonner

Le matériel est bon, il y a beaucoup à apprendre, tout cela pour s'améliorer, et l'essentiel est d'apprendre ce que vous souhaitez....

Matteo Comune

Grâce à eux, j'apprends énormément…

Grâce à eux, j'apprends beaucoup plus rapidement car ils vous aident à tout comprendre depuis le début. C'est le meilleur site web pour aider les personnes sans connaissances préalables en informatique...

Yuliana Cadavid

super cours pour débutants

super cours pour débutants, ils testent vos connaissances à chaque leçon...

Elpunzon

Je profite pleinement de mon expérience Codefinity…

Je profite pleinement de mon expérience Codefinity en apprenant Python. L'apprentissage à votre rythme est idéal car il s'adapte à votre emploi du temps...

Alexandru Alexandru

C'est agréable d'apprendre avec Codefinity

C'est agréable d'apprendre avec Codefinity. C'est facile et il y a de bons exemples de ce que j'ai appris ici...

jacob Templet

Easy to follow along with and provides…

Facile à suivre et apporte un défi dans mon quotidien. Ce défi me motive à apprendre chaque jour...

Elan

Codefinity est un outil d'apprentissage complet…

Codefinity est un outil d'apprentissage complet qui vous aide à développer vos compétences en tant qu'ingénieur logiciel ou data scientist. Les exercices sont amusants et constituent un excellent moyen d'affiner vos compétences...

Thibault

Première fois que j'apprends à coder

Première fois que j'apprends à coder et je réussis grâce à Codefinity - merci...

Adrien Morel

Parfaitement conçu pour les débutants complets

Parfaitement conçu pour les débutants complets, le progrès pas à pas me donne confiance....

_Gracy

c'est tout simplement parfaitement bien expliqué

C'est tout simplement parfaitement bien expliqué ! Jusqu'à présent, je n'ai rencontré aucune difficulté car tout est si bien organisé...

Ruslan Kravchuk

L'essentiel est d'apprendre et de ne pas abandonner

Le matériel est bon, il y a beaucoup à apprendre, tout cela pour s'améliorer, et l'essentiel est d'apprendre ce que vous souhaitez....

Matteo Comune

Grâce à eux, j'apprends énormément…

Yuliana Cadavid

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Alexandru Alexandru

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C'est agréable d'apprendre avec Codefinity. C'est facile et il y a de bons exemples de ce que j'ai appris ici...

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Facile à suivre et apporte un défi dans mon quotidien. Ce défi me motive à apprendre chaque jour...

Elan

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Thibault

Première fois que j'apprends à coder

Première fois que j'apprends à coder et je réussis grâce à Codefinity - merci...

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Parfaitement conçu pour les débutants complets

Parfaitement conçu pour les débutants complets, le progrès pas à pas me donne confiance....

_Gracy

c'est tout simplement parfaitement bien expliqué

C'est tout simplement parfaitement bien expliqué ! Jusqu'à présent, je n'ai rencontré aucune difficulté car tout est si bien organisé...

Data Engineer

Certificat de Réalisation

Montrez vos compétences nouvellement acquises. Vous l'avez mérité

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Apprentissage Automatique Supervisé

TEST TRACK 12

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Devenez Développeur React

Maîtriser la Visualisation des Données

SQL de Zéro à Héros

Essentiels de C++

Python de Zéro à Héros

Python au-delà de l'Intermédiaire

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Développement de Jeux avec Unity

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Développement Web Avec C#

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Essentiels d'Excel

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