Comprendre le machine learning
"Introduction au machine learning sans codage."
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Description du cours
Introduction aux concepts du machine learning
Qu'est-ce qui se cache derrière l'engouement pour le machine learning ? Dans ce cours non technique, vous apprendrez tout ce que vous n'osiez pas demander sur le machine learning. Aucun codage n'est nécessaire.Vous explorerez des concepts basiques mais essentiels pour commencer votre parcours en machine learning, et résoudrez des exercices pratiques pour consolider vos connaissances. Il s'agit notamment de comprendre au-delà du jargon et d'apprendre comment cette technologie passionnante permet des technologies allant des voitures autonomes à vos suggestions d'achat personnelles sur Amazon.
Découvrez les bases de lu machine learning
Comment fonctionne le machine learning, quand pouvez-vous l'utiliser et quelle est la différence entre l'IA et le machine learning ? Ce cours traite de tous ces sujets.Vous commencerez par aborder ce qu'est le machine learning, en explorant sa définition de base et sa relation avec la science des données et l'intelligence artificielle. Vous vous familiariserez ensuite avec son vocabulaire et terminerez par le workflow du machine learning pour la construction de modèles.
Nous terminerons le cours en approfondissant le deep learning. Vous explorerez deux cas d'utilisation courants du deep learning : la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (NLP), et apprendrez à reconnaître les limites et les dangers du machine learning.
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Comprendre les thèmes des données
Aller à la piste- 1
Qu’est-ce que le machine learning ?
GratuitDans ce chapitre, nous définirons le machine learning et sa relation avec la science des données et l’intelligence artificielle. Nous aborderons ensuite le jargon important du machine learning et terminerons par le workflow du machine learning pour la construction de modèles.
Qu’est-ce que le machine learning ?50 xpGénérer des recommandations de films50 xpL’IA, la science des données et le machine learning entrent dans un bar…50 xpQu’est-ce qui est vrai sur le machine learning ?100 xpConcepts du machine learning50 xpLe jargon du machine learning100 xpSupervisé ou non supervisé50 xpWorkflow du machine learning50 xpÉtapes de la construction d’un modèle100 xpUne vraie étape50 xp - 2
Modèles de machine learning
Maintenant que vous connaissez les fondamentaux du machine learning, nous allons approfondir un peu plus la question. À la fin de ce chapitre, vous connaîtrez les différents types de machine learning, ainsi que la manière d’évaluer et d’améliorer vos modèles.
Apprentissage supervisé50 xpÉchauffement50 xpRégression avec classe100 xpApprentissage non supervisé50 xpNous n’avons pas besoin de supervision100 xpRegroupez-les tous !50 xpÉvaluation des performances50 xpVrai ou faux ?100 xpTerre de confusion50 xpAmélioration des performances50 xpLe chemin est long jusqu’au sommet100 xpExplorer le réglage des hyperparamètres50 xp - 3
Deep learning
Dans ce chapitre, nous allons aborder le deep learning, en commençant par les réseaux neuronaux. Nous examinerons ensuite de plus près deux cas d’utilisation courants du deep learning : la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Nous terminerons le cours en discutant des limites et des dangers du machine learning.
Deep learning50 xpQu’est-ce que le deep learning ?100 xpDois-je utiliser le deep learning ?50 xpVision par ordinateur50 xpDonnées d’image50 xpLe processus100 xpTraitement du langage naturel50 xpAnalyse des sentiments50 xpClassification des tâches de machine learning100 xpSac de mots50 xpLimites du machine learning50 xpBoîte noire ou pas boîte noire ?100 xpRepérer les biais dans le machine learning50 xpFélicitations !50 xp
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