Ce cours intègre Coursera Coach !

Une façon plus intelligente d’apprendre grâce à des conversations interactives en temps réel qui vous aident à tester vos connaissances, à remettre en question vos hypothèses et à approfondir votre compréhension au fur et à mesure que vous avancez dans le cours. Dans ce cours, vous vous plongerez dans l’ensemble du processus de création, d’évaluation et de mise en œuvre de modèles d’apprentissage automatique (ML). En commençant par l’exploration des données, vous apprendrez à sélectionner les algorithmes adaptés aux tâches de régression et de classification, puis à les affiner pour obtenir des performances optimales. Au fil du cours, vous acquerrez une expérience pratique avec des outils tels qu’Azure ML Studio, en vous exerçant à la personnalisation de modèles, à l’ingénierie des caractéristiques et à l’utilisation d’algorithmes avancés tels que XGBoost et les réseaux neuronaux. Vous découvrirez également comment évaluer les modèles, optimiser leurs performances et les déployer efficacement. Le cours propose des démonstrations pratiques qui vous permettront de mettre en œuvre tout type de solution, des modèles simples aux pipelines complexes dans les workflows d’apprentissage automatique. Tout au long de la formation, vous explorerez les techniques d’évaluation des modèles, notamment la validation croisée et les indicateurs de performance, et apprendrez à résoudre des problèmes tels que le surapprentissage et la dérive des modèles. Vous vous familiariserez également avec les concepts ML-Ops, en découvrant comment structurer des pipelines évolutifs, automatiser les workflows et gérer le cycle de vie de vos modèles. Ce cours est idéal pour ceux qui souhaitent acquérir des compétences concrètes en apprentissage automatique, en particulier ceux qui s’intéressent à Azure ML Studio et aux pipelines automatisés. Que vous débutiez avec les concepts de base de l’apprentissage automatique ou que vous souhaitiez approfondir vos connaissances, ce cours vous offre un guide complet. Vous apprendrez à prendre des décisions fondées sur les données tout en optimisant le cycle de vie complet de l’apprentissage automatique. À l’issue de cette formation, vous serez en mesure de créer et de déployer des modèles à la fois efficaces et évolutifs, tout en maîtrisant la gestion des versions et la surveillance des performances.