Machine Learning Models in Science

Aperçu

Explorez l'apprentissage automatique dans le domaine scientifique avec Coursera

Plongez dans le monde fascinant de l'apprentissage automatique et de son application dans les domaines scientifiques avec ce cours complet proposé par Coursera. Conçu pour les individus désireux d'appliquer les techniques d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes scientifiques, ce curriculum offre une exploration approfondie de l'ensemble du pipeline d'apprentissage automatique.

Les participants commenceront par maîtriser les méthodes de prétraitement des données, incluant l'Analyse en Composantes Principales (PCA) et l'Analyse Discriminante Linéaire (LDA), avant de progresser vers des algorithmes IA essentiels tels que les Machines à Vecteurs de Support (SVMs) et le regroupement par K-moyennes.

Au fur et à mesure que le cours avance, les apprenants amélioreront leurs compétences mathématiques et de programmation, essentielles pour gérer des modèles plus sophistiqués. Le parcours à travers l'apprentissage automatique couvrira des méthodologies avancées, y compris les forêts aléatoires et les réseaux neuronaux, en utilisant des ensembles de données médicales et astronomiques réels.

L'aboutissement du cours est un projet final où les étudiants utiliseront Python pour évaluer différents modèles d'apprentissage automatique, démontrant ainsi leurs compétences dans un cadre pratique.

Ce cours se situe dans plusieurs catégories clés telles que l'Intelligence Artificielle, Python, l'Apprentissage Automatique, les Réseaux Neuronaux, et les Cours Scientifiques, ce qui en fait un choix parfait pour les étudiants et les professionnels désireux d'élargir leurs connaissances dans ces domaines.

Enseigné par

Sabrina Moore, Rajvir Dua and Neelesh Tiruviluamala

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