Machine Learning Foundations: A Case Study Approach

University of Washington via Coursera

Aperçu

Embarquez dans un voyage dans le monde de l'apprentissage automatique avec "Fondations de l'apprentissage automatique : une approche pratique" proposé par l'Université de Washington via Coursera. Ce cours introductif est conçu pour vous fournir une expérience pratique de l'apprentissage automatique à travers des études de cas pratiques. Plongez dans la prédiction des prix des maisons, l'analyse des avis des utilisateurs, la recommandation de produits, et plus encore, en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique applicables dans divers domaines.

Accessible aux débutants, le cours commence par traiter les méthodes d'apprentissage automatique comme une boîte noire, se concentrant sur la compréhension des différentes tâches et leur association avec les outils d'apprentissage automatique appropriés. Il vise à construire une base dans l'identification des applications de l'apprentissage automatique, la distinction entre régression, classification et regroupement, et l'application de ces méthodes dans des scénarios du monde réel. Vous apprendrez à cadrer vos problèmes pour l'apprentissage automatique, choisir les bons modèles et évaluer leur efficacité.

Au long de ce cours, attendez-vous à acquérir une compétence dans :

Identifier les applications pratiques de l'apprentissage automatique.
Décrire les analyses permises par différentes approches d'apprentissage automatique.
Sélectionner des tâches d'apprentissage automatique appropriées pour des applications particulières.
Appliquer des techniques clés telles que la régression, la classification, le regroupement et l'apprentissage profond.
L'ingénierie des fonctionnalités pour améliorer l'entrée du modèle.
Évaluer les modèles avec des métriques pertinentes.
Utiliser des ensembles de données pour former des modèles pour de nouvelles analyses de données.
Développer des applications de bout en bout tirant parti de l'apprentissage automatique.
Mettre en œuvre ces techniques en utilisant Python.

Le cours est catégorisé sous Cours d'intelligence artificielle, Cours Python, Cours d'apprentissage automatique, et Cours d'introduction à l'apprentissage automatique. Cette approche structurée vous guide non seulement à travers les bases mais vous prépare également aux concepts avancés dans les cours suivants, vous aidant à construire des applications intelligentes avec une solide fondation en apprentissage automatique.