Data for Machine Learning

Aperçu

Titre :

Données pour l'apprentissage automatique

Description :

Plongez dans les fondamentaux de l'utilisation des données en apprentissage automatique avec ce cours complet. Découvrez le rôle significatif des données dans différentes phases de l'apprentissage automatique, incluant les phases d'apprentissage, de formation et opérationnelles.

Acquérez une expertise dans l'identification des éléments critiques des données, la compréhension et la correction des biais, et la mise en œuvre de stratégies pour améliorer les capacités de généralisation de votre modèle. Apprenez à atténuer les effets du surapprentissage, à appliquer des techniques rigoureuses de test et de validation, et à affiner l'exactitude du modèle grâce à l'ingénierie des caractéristiques stratégiques.

Explorez également l'effet des paramètres algorithmiques sur la force de vos modèles.

Ce cours est conçu pour les individus possédant au moins une compréhension de niveau débutant de la programmation Python, capables de lire et de modifier le code existant et familiers avec les constructions de programmation de base comme les conditionnels, les boucles, et les structures de données telles que les listes, les dictionnaires et les tableaux. Une compréhension fondamentale de l'algèbre linéaire et des statistiques, y compris la notation vectorielle et les bases des distributions de probabilité, est également essentielle.

Université :

Institut d'Intelligence Machine de l'Alberta

Fournisseur :

Coursera

Catégories :

Cours de statistiques et probabilités, Cours d'apprentissage automatique, Cours d'analyse de données, Cours d'algèbre linéaire

Ce cours fait partie de la Spécialisation en apprentissage automatique appliqué, une offre exclusive de Coursera en collaboration avec l'Institut d'Intelligence Machine de l'Alberta, conçue pour approfondir vos connaissances et compétences en apprentissage automatique.

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Enseigné par

Anna Koop

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