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Friday, 9 August 2024

Mathematics for Machine Learning Course by Imperial College London (Coursera) Les mathématiques sont à la base du Machine Learning, mais sont pourtant bien souvent négligées par la plupart des formations spécialisées. Avec ce cours, l'Imperial College London vous propose d'acquérir de solides notions de mathématiques fondamentales et d'apprendre à les utiliser pour le Machine Learning et la Data Science. Vous commencerez par l'algèbre linéaire et le calculus multivariable puis vous dirigerez vers des concepts plus complexes. Après cette formation, vous bénéficierez de connaissances mathématiques robustes que vous pourrez exploiter pour devenir un véritable expert en Machine Learning. Advanced Machine Learning Specialization — Coursera Cette formation est l'une des plus complètes dans le domaine du Machine Learning. Elle vous permettra de découvrir l'ensemble des différentes méthodes de Machine Learnign. Ce cours présente l'avantage d'être plaisant et compact. Cependant, il s'agit d'une formation avancée et vous devrez donc disposer de connaissances mathématiques importantes pour y assister.

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Ce cours est constitué de 40, 5 heures de vidéo à la demande, 19 articles, et deux ressources complémentaires. Une fois la formation complétée, vous pourrez recevoir un certificat. Machine Learning by Stanford University Ce cours de niveau débutant vous permettra de découvrir les méthodes de Machine Learning. Vous découvrirez comment exploiter ces méthodes dans la vie de tous les jours pour résoudre des problèmes concrets. La formation aborde différents sujets comme la régression linéaire, l'algèbre linéaire, la régression logistique, la régularisation, les réseaux de neurones et les machines à vecteur de support. Vous étudierez aussi la réduction de la dimensionnalité, la détection d'anomalie et les systèmes de recommandation. Cette formation à dix modules est gratuite. Elle s'étend sur 56 heures et rassemble des vidéos, des articles ainsi que des examens. Machine Learning — Coursera Plutôt que d'utiliser Python et R, la formation proposée par Coursera se base sur le langage de programmation open source Octave.

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Description Cette formation vous permettra d'acquérir les bases du Machine Learning (apprentissage automatique à partir de données). Si vous souhaitez créer vos propres modèles de prédiction et de classification en Python avec des algorithmes de Machine Learning et découvrir cette branche de la Data Science, n'hésitez plus et rejoignez cette formation (cf. programme ci-dessous) Cette formation explique pas à pas les notions compliquées de Machine Learning pour les rendre accessible au plus gr and nombre. Lors de cette formation Machine Learning, apprenez à construire, optimiser puis déployer des modèles prédictifs avec la librairie Python scikit-learn. La formation se veut progressive et pratique. On décortique étape par étape les mécanismes des algorithmes des k Nearest Neighbors (k plus proches voisins), de la régression linéaire, de la régression logistique et de l'algorithme des k-mean clustering. Une palette assez large et fondamentale du Machine Learning. Vous apprendrez à évaluer la qualité et précision de ces modèles via des métriques d'erreur.

Udacity Nanodegree Program Le programme Udacity vous propose d'acquérir toutes les compétences nécessaires pour devenir Data Analyst ou Data Scientist. Vous apprendrez à chercher des informations à travers le prisme du Machine Learning, tout en découvrant les principaux algorithmes et leur fonctionnement. Parmi les différents sujets abordés, on compte l'apprentissage supervisé et non supervisé ou encore le Deep Learning. En plus d'un accès à la communauté d'étudiants, vous bénéficierez d'un mentor » 1 to 1 » et d'un coaching personnel. Artificial Intelligence and Machine Learning Fundamentals by Udemy Ce cours proposé par Packt Publishing vous apprendra à utiliser l'intelligence artificielle à des fins d'analyse prédictive et de résolution de problèmes concrets. Il se destine principalement aux Data Scientists et aux développeurs logiciels souhaitant améliorer leurs capacités pour des projets de Machine Learning. Ce cours regroupe 53 leçons réparties sur 8 heures de vidéo à la demande.

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