Ce cours intègre la fonctionnalité « 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 idées reçues et à approfondir votre compréhension au fur et à mesure que vous avancez dans le cours. Dans ce cours, vous acquerrez des bases solides en apprentissage automatique et en techniques d’évaluation de modèles. Vous commencerez par découvrir les concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique, notamment l’apprentissage supervisé, les modèles de régression et les techniques de classification. Le cours vous guidera ensuite vers des sujets plus avancés tels que l’ingénierie des caractéristiques, les méthodes d’évaluation des modèles et le réglage des hyperparamètres, qui sont essentiels pour construire des modèles d’apprentissage automatique hautement performants. En travaillant sur des projets pratiques, vous appliquerez ces concepts et ces outils à des scénarios concrets. Tout au long du cours, vous explorerez des algorithmes clés de l’apprentissage automatique tels que les arbres de décision, les forêts aléatoires, le boosting et les méthodes d’apprentissage par ensembles. Vous apprendrez également à évaluer et à optimiser des modèles à l’aide de techniques telles que la validation croisée et le réglage des hyperparamètres. Ces compétences vous permettront d’affiner vos modèles et d’améliorer leur précision, garantissant ainsi qu’ils sont prêts pour des applications concrètes. Ce cours s’adresse à toute personne souhaitant approfondir sa compréhension de l’apprentissage automatique, de l’évaluation des modèles et de leur optimisation. Bien qu’il n’y ait pas de prérequis stricts, une connaissance de base de la programmation en Python et des concepts d’apprentissage automatique est recommandée. Le cours est conçu pour les apprenants de niveau intermédiaire, et son contenu apportera des compétences précieuses à toute personne souhaitant poursuivre une carrière dans la science des données ou l’ingénierie de l’apprentissage automatique. À l’issue de ce cours, vous serez capable de mettre en œuvre et d’optimiser des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de divers algorithmes, de réaliser l’ingénierie et la sélection des caractéristiques, d’évaluer des modèles par validation croisée, et d’appliquer des techniques avancées telles que le boosting et les méthodes d’ensemble.