John Wiley & Sons

Apprentissage automatique avancé, réseaux neuronaux et NLP

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John Wiley & Sons

Apprentissage automatique avancé, réseaux neuronaux et NLP

Wiley Skills Network

Instructeur : Wiley Skills Network

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Avancées

Expérience recommandée

5 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Maîtrisez les techniques avancées d'apprentissage automatique supervisé, telles que la régression, les arbres de décision et les méthodes d'ensemble.

  • Comprendre les architectures des réseaux neuronaux et les techniques d'apprentissage profond pour la résolution de problèmes complexes.

  • Découvrez les techniques de traitement du langage naturel (NLP), telles que la tokenisation, l'analyse des sentiments et les représentations de mots, pour le traitement des données textuelles.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Analyse d'images
  • Catégorie : Réseaux neuronaux convolutifs
  • Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
  • Catégorie : Exploration de texte
  • Catégorie : Vision par ordinateur
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Apprentissage supervisé
  • Catégorie : Apprentissage profond
  • Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
  • Catégorie : Apprentissage statistique des machines
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Régression logistique
  • Catégorie : Analyse avancée
  • Catégorie : Optimisation du modèle
  • Catégorie : Apprentissage par arbre de décision
  • Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
  • Catégorie : Traitement du langage naturel
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)

Détails à connaître

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avril 2026

Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Guide d'étude CompTIA DataX"
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

Dans cette section, nous examinons les principales techniques d'apprentissage automatique supervisé, notamment la régression linéaire et logistique, les arbres de décision et les méthodes d'ensemble, tout en mettant l'accent sur les hypothèses des modèles, la régularisation et les applications concrètes en science des données.

Inclus

1 vidéo7 lectures1 devoir

Dans cette section, nous examinons l'architecture et les composants essentiels des réseaux neuronaux artificiels, passons en revue les techniques d'apprentissage profond telles que le « dropout » et la normalisation par lots, et distinguons les principales architectures d'apprentissage profond à l'aide d'exemples concrets d'application.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

Dans cette section, nous abordons les principales techniques de traitement du langage naturel (NLP), notamment la préparation du texte (tokenisation, lemmatisation), l'analyse du texte (extraction de mots-clés, analyse des sentiments) et la représentation du texte (modèles d'espaces vectoriels, embeddings de mots), en vue d'applications pratiques de traitement du langage.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

Dans cette section, nous comparons différents modèles d'optimisation en examinant les variables de décision et les contraintes, et nous expliquons les concepts de la vision par ordinateur à l'aide d'étapes pratiques pour le prétraitement des images et l'extraction de caractéristiques dans le cadre d'applications concrètes.

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