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Cours sur l'apprentissage automatique

Les cours d'apprentissage automatique couvrent les algorithmes et les concepts permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions sans programmation explicite. Développez vos compétences en PNL, apprentissage profond, MLOps et plus encore.
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Recommandé pour les débutants en apprentissage automatique

Développez vos compétences en Machine Learning grâce à des cours interactifs, dispensés par des experts du monde réel.

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Comprendre le machine learning

BeginnerSkill Level
2 heures
7.6K
Introduction au machine learning sans codage.

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69 résultats

cours

Supervised Learning with scikit-learn

IntermediateSkill Level
4 heures
6.1K
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!

cours

Apprentissage non supervisé en Python

IntermediateSkill Level
4 heures
3.3K
Apprenez à regrouper, transformer, visualiser et extraire des informations à partir densembles de données non marquées en utilisant scikit-learn et scipy.

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MLOps Concepts

IntermediateSkill Level
2 heures
1.1K
Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.

cours

Machine Learning for Business

BeginnerSkill Level
2 heures
1.3K
Understand the fundamentals of Machine Learning and how its applied in the business world.

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End-to-End Machine Learning

IntermediateSkill Level
4 heures
567
Dive into the world of machine learning and discover how to design, train, and deploy end-to-end models.

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Linear Classifiers in Python

IntermediateSkill Level
4 heures
1.3K
In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.

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Cluster Analysis in Python

IntermediateSkill Level
4 heures
903
In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.

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Introduction to MLflow

AdvancedSkill Level
4 heures
402
Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.

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Extreme Gradient Boosting with XGBoost

IntermediateSkill Level
4 heures
660
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

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Dimensionality Reduction in Python

IntermediateSkill Level
4 heures
796
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.

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Feature Engineering for NLP in Python

AdvancedSkill Level
4 heures
403
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.

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MLOps Deployment and Life Cycling

AdvancedSkill Level
4 heures
457
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.

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Natural Language Processing with spaCy

IntermediateSkill Level
4 heures
514
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.

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Hyperparameter Tuning in Python

IntermediateSkill Level
4 heures
566
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.

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Machine Learning for Finance in Python

IntermediateSkill Level
4 heures
266
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.

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Supervised Learning in R: Regression

IntermediateSkill Level
4 heures
477
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

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Machine Learning with PySpark

AdvancedSkill Level
4 heures
330
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.

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Model Validation in Python

IntermediateSkill Level
4 heures
570
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.

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ARIMA Models in Python

AdvancedSkill Level
4 heures
311
Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.

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Building Chatbots in Python

IntermediateSkill Level
4 heures
104
Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.

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Sentiment Analysis in Python

IntermediateSkill Level
4 heures
291
Are customers thrilled with your products or is your service lacking? Learn how to perform an end-to-end sentiment analysis task.

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Unsupervised Learning in R

IntermediateSkill Level
4 heures
567
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

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CI/CD for Machine Learning

AdvancedSkill Level
5 heures
171
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

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Ensemble Methods in Python

AdvancedSkill Level
4 heures
346
Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.

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Machine Learning with caret in R

AdvancedSkill Level
4 heures
249
This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.

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Advanced NLP with spaCy

IntermediateSkill Level
5 heures
74
Learn how to use spaCy to build advanced natural language understanding systems, using both rule-based and machine learning approaches.

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Monitoring Machine Learning Concepts

IntermediateSkill Level
2 heures
286
Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.

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Market Basket Analysis in Python

IntermediateSkill Level
4 heures
190
Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.

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Fully Automated MLOps

IntermediateSkill Level
4 heures
220
Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.

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Cluster Analysis in R

IntermediateSkill Level
4 heures
261
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

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Machine Learning for Marketing in Python

IntermediateSkill Level
4 heures
79
From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.

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Machine Learning in the Tidyverse

IntermediateSkill Level
5 heures
102
Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.

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Feature Engineering in R

IntermediateSkill Level
4 heures
94
Learn the principles of feature engineering for machine learning models and how to implement them using the R tidymodels framework.

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MLOps for Business

BeginnerSkill Level
3 heures
81
Learn about MLOps, including the tools and practices needed for automating and scaling machine learning applications.

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Dimensionality Reduction in R

IntermediateSkill Level
4 heures
54
Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.

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Support Vector Machines in R

IntermediateSkill Level
4 heures
117
This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.

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Sentiment Analysis in R

IntermediateSkill Level
4 heures
37
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.

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Hyperparameter Tuning in R

AdvancedSkill Level
4 heures
56
Learn how to tune your models hyperparameters to get the best predictive results.

cours

Fraud Detection in R

IntermediateSkill Level
4 heures
14
Learn to detect fraud with analytics in R.

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Predicting CTR with Machine Learning in Python

IntermediateSkill Level
4 heures
14
Learn how to predict click-through rates on ads and implement basic machine learning models in Python so that you can see how to better optimize your ads.
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blog

25 projets d'apprentissage automatique pour tous les niveaux

Projets d'apprentissage automatique pour les débutants, les étudiants de dernière année et les professionnels. La liste comprend des projets guidés, des tutoriels et des exemples de code source.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

15 min


Prêt à mettre en pratique vos compétences ?

Les projets vous permettent d'appliquer vos connaissances à un large éventail d'ensembles de données afin de résoudre des problèmes concrets dans votre navigateur.

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Questions fréquemment posées

L'apprentissage automatique est-il facile à apprendre ?

Les cours d'apprentissage automatique pour débutants de DataCamp sont très amusants et fournissent une excellente base pour l'apprentissage automatique afin de faire progresser votre carrière ou votre entreprise. En quelques semaines, vous serez en mesure de créer des modèles et de générer des prévisions et des informations. Vous apprendrez également les bases de Python et de R ainsi que les principes fondamentaux de l'intelligence artificielle.

Ensuite, la courbe d'apprentissage devient un peu plus raide. Les carrières dans le domaine de l'apprentissage automatique nécessitent une compréhension approfondie des statistiques, des mathématiques et de l'ingénierie logicielle, qui peuvent toutes être maîtrisées à DataCamp.

À quoi sert l'apprentissage automatique ?

En bref, l'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle dont les algorithmes, au fur et à mesure qu'ils acquièrent des données, produisent des modèles analytiques et font des prédictions avec peu ou pas d'intervention humaine.

Il est difficile de trouver un secteur qui n'utilise pas l'apprentissage automatique. Par exemple, les spécialistes du marketing utilisent l'apprentissage automatique pour prévoir les retours sur investissement dans les campagnes de marketing. De même, les services d'achat utilisent l'apprentissage automatique pour prévoir les stocks nécessaires.

Des entreprises de toutes sortes utilisent l'apprentissage automatique pour prévoir le comportement des clients, cartographier les chaînes d'approvisionnement et établir des prévisions de revenus. L'apprentissage automatique est utilisé pour prédire les résultats en matière de santé et améliorer la satisfaction des patients. L'apprentissage automatique aide les scientifiques à modéliser les scénarios de changement climatique, y compris les solutions possibles.

Plus précisément, l'apprentissage automatique est utilisé dans les appareils intelligents, les moteurs de recherche et les services de diffusion en continu (lorsque Netflix suggère une émission ou un film en fonction de votre historique de visionnage, il s'agit d'apprentissage automatique).

Quels sont les emplois accessibles avec des compétences en apprentissage automatique ?

Les compétences en apprentissage automatique sont précieuses pour la programmation, la science des données et d'autres disciplines de l'ingénierie informatique. En outre, l'apprentissage automatique est indispensable à toute personne souhaitant travailler dans le domaine de la robotique !

Cependant, les emplois qui requièrent l'apprentissage automatique ne sont pas tous dans le domaine de la technologie. Par exemple, les linguistes utilisent l'apprentissage automatique pour suivre l'évolution constante des langues et des dialectes. En outre, les services commerciaux, tels que le marketing, la comptabilité, la logistique et les achats, pour n'en citer que quelques-uns, ont de plus en plus besoin d'experts en apprentissage automatique pour les aider à prendre des décisions commerciales éclairées. Connaître l'apprentissage automatique peut vous donner un coup de pouce dans presque tous les postes, car la modélisation et la prédiction sont des besoins essentiels pour les entreprises.

Les compétences en matière d'apprentissage automatique sont-elles recherchées ?

Oui, les compétences en apprentissage automatique sont très demandées. Selon un rapport du Forum économique mondial, la demande de spécialistes de l'IA et du ML devrait augmenter de 40 % entre 2023 et 2027.

Quelles sont les connaissances en mathématiques nécessaires pour suivre un cours d'apprentissage automatique ?

Si vous souhaitez acquérir une compréhension de haut niveau des concepts de l'apprentissage automatique, vous n'avez pas besoin de beaucoup de mathématiques. Si vous souhaitez approfondir vos connaissances et faire de l'apprentissage automatique votre carrière (plutôt qu'une valeur ajoutée à votre carrière actuelle), des bases en statistiques et en algèbre sont utiles. Si vous n'avez pas de connaissances en mathématiques, ce n'est pas grave. Nous vous enseignerons tout ce dont vous avez besoin, et nos instructeurs sont beaucoup moins effrayants que votre professeur de calcul au lycée.

Dois-je télécharger un logiciel d'apprentissage automatique pour apprendre sur DataCamp ?

Vous n'avez pas besoin de télécharger quoi que ce soit lorsque vous apprenez avec DataCamp. Tous les outils que nous utilisons sont basés sur le web.

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