Dans le troisième cours de la spécialisation en apprentissage automatique, vous allez : - Utiliser des techniques d'apprentissage non supervisé : y compris le clustering et la détection d'anomalies - Construire des systèmes de recommandation avec une approche de filtrage collaboratif et une méthode d'apprentissage profond basée sur le contenu - Construire un modèle d'apprentissage par renforcement profond La spécialisation en apprentissage automatique est un programme en ligne fondamental créé en collaboration entre DeepLearning.AI et Stanford Online. Dans ce programme adapté aux débutants, vous apprendrez les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et comment utiliser ces techniques pour créer des applications d'IA dans le monde réel.

Apprentissage non supervisé, Recommandateurs, Apprentissage par renforcement
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Apprentissage non supervisé, Recommandateurs, Apprentissage par renforcement
Ce cours fait partie de Spécialisation "Apprentissage automatique"
Enseigné en Français (doublage IA)



Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
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5,657 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Utiliser des techniques d'apprentissage non supervisé pour l'apprentissage non supervisé : y compris le regroupement et la détection d'anomalies
Construire des systèmes de recommandation avec une approche de filtrage collaboratif et une méthode d'apprentissage profond basée sur le contenu
Construire un modèle d'apprentissage par renforcement profond
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage par renforcement
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : L'IA responsable
- Catégorie : Détection des anomalies
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Apprentissage profond
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Réduction de la dimensionnalité
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
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Avis des étudiants
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- 4 stars
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Révisé le 14 août 2025
The course has been very informational, and even though it had some complex topics, it never felt too complicated to understand as all the explanations and examples were really great.
Révisé le 23 sept. 2025
Thank you so much this is a great course, and thanks for the financial aid that enabled me to study the course and improve my skills and career. this specialization is so valuable and useful.
Révisé le 13 oct. 2024
This is an excellent introduction to supervised learning and reinforcement learning. It's an excellent course for any beginner in this field. Very easy to follow and very much enjoyable!
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