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    Cours d'Apprentissage automatique en ligne

    Découvrez des cours d'Apprentissage automatique couvrant les algorithmes, la modélisation des données, et les systèmes d'IA.

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    Explorez le catalogue de cours de Apprentissage automatique

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D
      S

      Plusieurs enseignants

      Apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Éthique des données, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux artificiels, NumPy, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Algorithme de forêt aléatoire, Apprentissage par renforcement, Intelligence artificielle, Apprentissage automatique, Arbre de classification et de régression (CART), Apprentissage automatique appliqué, Tensorflow, Apprentissage non supervisé, Jupyter, Arbre de décision, IA responsable, Ingénierie des caractéristiques, Modélisation prédictive

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      36 k avis

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Apprentissage automatique avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Analyse de régression, Programmation en Python, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage supervisé, Analyse statistique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Arbre de classification et de régression (CART), Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique, Réduction de dimensionnalité, Modélisation prédictive

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      18 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      C

      Coursera

      Foundations of Machine Learning

      Compétences que vous acquerrez: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Feature Engineering, Dimensionality Reduction, Machine Learning, Predictive Modeling, Predictive Analytics, Scikit Learn (Machine Learning Library), Forecasting, Data Processing, Anomaly Detection, Data Manipulation, Regression Analysis, Statistical Modeling, Data Transformation, Data Cleansing

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM Machine Learning

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Tests d'hypothèses statistiques, Programmation en Python, Analyse de régression, Traitement des données, Apprentissage supervisé, Algorithmes d'apprentissage automatique, Apprentissage par renforcement, Architectures de modèles génératifs, Science des données, Apprentissage non supervisé, Modélisation prédictive, Apprentissage automatique, Inférence statistique, Méthodes statistiques, Analyse exploratoire des données (AED), Apprentissage automatique appliqué, Analyse des Données, Ingénierie des caractéristiques, Réduction de dimensionnalité

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      3,3 k avis

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Tests d'hypothèses statistiques, Algèbre linéaire, Apprentissage automatique, Analyse statistique, Tests A/B, Transformation de données, Modélisation mathématique, Mathématiques appliquées, Calculs, Statistiques descriptives, Probabilité, Analyse numérique, Distribution de probabilité, Échantillonnage (statistiques), Inférence statistique, Statistiques bayésiennes, Réduction de dimensionnalité, NumPy

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      2,9 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Imperial College London

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Programmation en Python, Analyse de régression, Manipulation des données, Algèbre linéaire, NumPy, Mathématiques appliquées, Statistiques, Analyse statistique, Réseaux neuronaux artificiels, Calculs, Science des données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique, Algorithmes, Mathématiques avancées, Jupyter, Réduction de dimensionnalité, Produits dérivés

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      15 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Washington

      Apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Analyse de régression, Modélisation statistique, Apprentissage supervisé, Exploration de texte, Algorithmes d'apprentissage automatique, Vision par ordinateur, Arbre de classification et de régression (CART), Analyse prédictive, Apprentissage automatique, Intelligence artificielle, Modélisation prédictive, Apprentissage statistique des machines, Big Data, Apprentissage non supervisé, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué, Analyse d'images, Data mining, Statistiques bayésiennes

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      16 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Apprentissage automatique supervisé : régression et classification

      Compétences que vous acquerrez: Analyse de régression, Programmation en Python, Modélisation statistique, Intelligence artificielle, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage supervisé, NumPy, Arbre de classification et de régression (CART), Apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Ingénierie des caractéristiques, Jupyter, Transformation de données, Modélisation prédictive

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      30 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      A

      Amazon Web Services

      Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

      Compétences que vous acquerrez: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      1,6 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Prévisualisation
      Prévisualisation
      D

      Duke University

      Introduction à l'Apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Deep learning, Programmation en Python, Apprentissage automatique, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux artificiels, Imagerie médicale, Vision par ordinateur, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage par renforcement, Apprentissage non supervisé, Analyse d'images

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      3,8 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • D

      DeepLearning.AI

      Apprentissage automatique en production

      Compétences que vous acquerrez: Pipelines de données, Prise de décision fondée sur les données, Validation des données, Contrôle continu, Qualité des données, Cycle de vie du développement logiciel, Déploiement continu, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage automatique, MLOps (Apprentissage automatique), Ingénierie des caractéristiques, Déploiement des applications

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      3,3 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM Introduction à l'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Tests d'hypothèses statistiques, Analyse de régression, Apprentissage supervisé, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Accès aux données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Analyse statistique, Statistiques, Traitement des données, Apprentissage automatique appliqué, Méthodes statistiques, Arbre de classification et de régression (CART), Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique, Ingénierie des caractéristiques, Analyse des Données, Analyse exploratoire des données (AED), Inférence statistique, Modélisation prédictive, Réduction de dimensionnalité

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      3,1 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    1234…479

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur machine learning .

    • Apprentissage automatique: DeepLearning.AI
    • Apprentissage automatique avec Python: IBM
    • Foundations of Machine Learning: Coursera
    • IBM Machine Learning: IBM
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: DeepLearning.AI
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique: Imperial College London
    • Apprentissage automatique: University of Washington
    • Apprentissage automatique supervisé : régression et classification: DeepLearning.AI
    • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
    • Introduction à l'Apprentissage automatique: Duke University

    Questions fréquentes sur Machine Learning

    Parcourez les cours d'apprentissage automatique ci-dessous - des points de départ populaires sur Coursera.

    • Apprentissage automatique avec Python : IBM
    • Fondements de l'apprentissage automatique : Coursera
    • Apprentissage automatique supervisé : Régression et classification : DeepLearning.IA
    • Fondements de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (IA) : AWS
    • Apprentissage automatique en production : DeepLearning.IA‎

    Commencez par identifier vos objectifs, qu'il s'agisse d'explorer les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique, d'acquérir des compétences adaptées à l'emploi ou de vous préparer à un rôle dans le domaine de l'IA ou de la science des données.

    • Pour une base classique, fondée sur les mathématiques, essayez Apprentissage automatique supervisé par Andrew Ng (Stanford).
    • Vous voulez un cours moderne et facile à suivre pour les débutants ? Explorez l'Apprentissage automatique - Vision par ordinateur moderne et IA générative par Packt.
    • Pour l'apprentissage automatique appliqué avec de vrais outils, envisagez le certificat professionnel IBM Apprentissage automatique, qui comprend Python, Scikit-learn et des laboratoires pratiques.‎

    Ces cours adaptés aux débutants développent des concepts de base sans nécessiter d'expérience préalable approfondie en mathématiques ou en codage :

    • Apprentissage automatique pour tous - Offre un aperçu non technique de l'apprentissage automatique et de ses utilisations dans le monde réel.
    • IA For Everyone - Bien qu'il ne soit pas spécifique au ML, ce cours aide les apprenants à comprendre comment le ML s'inscrit dans le paysage plus large de l'IA.
    • Spécialisation en Apprentissage automatique (cours 1) - Commence avec l'apprentissage supervisé en utilisant Python, aucune connaissance préalable en ML n'est requise.‎
    • Un serveur d'authentification couvre un sujet spécifique de l'apprentissage automatique, comme l'Apprentissage non supervisé, les Recommandations, l'Apprentissage par renforcement.
    • Une spécialisation comprend plusieurs cours pour construire des connaissances structurées - comme la spécialisation Apprentissage automatique, qui enseigne les techniques supervisées, non supervisées et avancées.
    • Un certificat professionnel vous prépare à des fonctions professionnelles avec une formation, des outils et des projets de bout en bout, comme le certificat d'apprentissage automatique IBM ou le certificat d'ingénierie IA.‎

    Oui, Coursera propose une variété de cours gratuits sur de nombreux sujets, y compris l'apprentissage automatique. Bien que vous puissiez accéder gratuitement à la plupart des supports de cours en auditant les cours, cela n'inclut pas les devoirs notés ou un certificat d'achèvement. Pour ceux qui souhaitent obtenir un certificat afin de présenter leur apprentissage ou d'améliorer leur profil professionnel, Coursera offre la possibilité d'acheter le cours. En outre, Coursera propose des essais gratuits ou une aide financière aux apprenants qui remplissent les conditions requises, ce qui rend les certifications plus accessibles à tous.‎

    L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui cherche à développer des systèmes informatiques capables d'apprendre à partir de données sans intervention humaine. Ces techniques puissantes reposent sur la création de modèles analytiques sophistiqués qui sont « formés » pour reconnaître des structures au sein d'un ensemble de données spécifique avant d'être libérés pour appliquer ces structures à un volume croissant de données, améliorant progressivement les performances sans instructions supplémentaires.

    Par exemple, l'apprentissage automatique ouvre la voie à des algorithmes de reconnaissance d'image de plus en plus précis. Les programmeurs humains fournissent un ensemble relativement restreint d'images catégorisées, comme par exemple « voitures » ou « pas des voitures », puis exposent les algorithmes à un nombre beaucoup plus important d'images afin qu'ils puissent apprendre. Bien que les algorithmes itératifs généralement utilisés dans l'apprentissage automatique ne soient pas nouveaux, la puissance des systèmes informatiques actuels a permis à cette méthode d'analyse de données de devenir plus efficace plus rapidement que jamais. ‎

    L'apprentissage automatique est une sorte de domaine hybride, situé à la croisée des chemins entre l'informatique, la science des données, les algorithmes et la théorie mathématique. Du côté de l'informatique, les ingénieurs en apprentissage automatique et d'autres professionnels dans ce domaine ont généralement besoin de solides compétences en génie logiciel, des fondamentaux comme la programmation en toute confiance et la capacité de codage à la connaissance globale des principes de conception de systèmes.

    Il est également important de connaître les concepts de la science des données, notamment en matière d'évaluation et de modélisation de données, afin de garantir que les algorithmes fonctionnent correctement et deviennent plus précis au fil du temps, et non moins. Enfin, l'apprentissage automatique s'appuyant fortement sur les algorithmes ainsi que sur les statistiques et les principes de probabilité qui les sous-tendent, une solide formation théorique en mathématiques peut également être précieuse. ‎

    Les compétences en apprentissage automatique peuvent ouvrir les portes à de nombreux rôles à forte demande dans la technologie et la recherche, notamment :

    • Apprentissage automatique
    • Scientifique des données
    • Chercheur en IA
    • Ingénieur en robotique
    • Analyste quantitatif en finance
    • Développeur de logiciels spécialisé dans l'IA
    • Les professionnels occupant ces rôles utilisent les techniques d'apprentissage automatique pour créer des solutions innovantes, améliorer la prise de décision basée sur les données et repousser les limites de l'intelligence artificielle.

    Découvrez quel rôle d'apprentissage automatique vous convient le mieux en répondant à notre quiz sur les carrières!‎

    Les algorithmes d'apprentissage automatique en ligne sont des méthodes d'apprentissage automatique qui mettent à jour les modèles en continu à mesure que de nouvelles données arrivent, plutôt que de s'entraîner sur un ensemble de données fixe. Ils sont utiles pour les applications en temps réel telles que la détection des fraudes ou les systèmes de recommandation. Vous pouvez explorer ces concepts dans des cours comme Apprentissage automatique by Stanford University sur Coursera, qui présente les techniques fondamentales utilisées dans les modèles adaptatifs.‎

    L'inférence causale dans l'apprentissage automatique se concentre sur l'identification des relations de cause à effet plutôt que de simples corrélations. Elle est utilisée dans des domaines tels que les soins de santé, l'économie et la politique pour faire des prédictions et prendre des décisions plus fiables. Des cours tels que A Crash Course in Causality : Inferring Causal Effects from Observational Data de l'Université de Pennsylvanie sur Coursera offrent une solide introduction à ces méthodes.‎

    Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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