• 12 heures
  • Moyenne

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J'ai tout compris !

Mis à jour le 23/12/2019

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Introduction du cours

Pour concevoir et créer l'application intelligente de vos rêves, il faut apprendre à une machine à apprendre à partir de données. Il faut savoir utiliser ces données pour élaborer un modèle statistique de prédiction et évaluer ces capacités avant de l'exploiter dans votre application.

Comment apprend-on aux machines ?

Ce cours est conçu pour vous apprendre comment l’apprentissage automatique, ou Machine Learning, est utilisé pour programmer certaines fonctionnalités des machines comme la reconnaissance vocale, la reconnaissance faciale ou la détection d'activités.

Nous commencerons par le vocabulaire de l’apprentissage statistique et les principaux concepts, comme l’apprentissage supervisé/non-supervisé, la notion de généralisation d’un modèle, le surapprentissage ou la régularisation.

Vous comprendrez ensuite de façon guidée et progressive les principales méthodes d’apprentissage statistique, notamment  la méthode des K-Means, la régression linéaire régularisée ou les SVM. Vous les mettrez en pratique à travers des activités.

Table des matières


Exemple de certificat de réussite
Exemple de certificat de réussite