Apprentissage Machine | Coursera – Apprendre langue

L'apprentissage automatique est la science qui consiste à faire en sorte que les ordinateurs agissent sans être explicitement programmés. Au cours des dix dernières années, l’apprentissage automatique nous a permis d’acquérir des voitures autonomes, une reconnaissance pratique de la parole, une recherche efficace sur le Web et une compréhension considérablement améliorée du génome humain. L'apprentissage automatique est aujourd'hui si omniprésent que vous l'utilisez probablement des dizaines de fois par jour sans le savoir. De nombreux chercheurs pensent également que c'est le meilleur moyen de progresser vers l'IA au niveau humain. Au cours de cette classe, vous apprendrez les techniques d’apprentissage automatique les plus efficaces et vous familiariserez avec l’application de ces techniques afin de les amener à travailler pour vous-même. Plus important encore, vous apprendrez non seulement les fondements théoriques de l'apprentissage, mais vous acquerrez également le savoir-faire pratique nécessaire pour appliquer rapidement et puissamment ces techniques à de nouveaux problèmes. Enfin, vous découvrirez certaines des meilleures pratiques d'innovation de Silicon Valley en matière d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle.

Ce cours fournit une introduction générale à l’apprentissage automatique, à l’analyse de données et à la reconnaissance statistique de modèles. Les sujets abordés sont les suivants: (i) Apprentissage supervisé (algorithmes paramétriques / non paramétriques, machines à vecteurs de support, noyaux, réseaux de neurones). (ii) Apprentissage non supervisé (clustering, réduction de la dimensionnalité, systèmes de recommandation, apprentissage approfondi). (iii) Meilleures pratiques en matière d’apprentissage automatique (théorie des biais / variances; processus d’innovation en apprentissage automatique et IA). Le cours s'appuiera également sur de nombreuses études de cas et applications. Vous apprendrez également à appliquer des algorithmes d'apprentissage à la construction de robots intelligents (perception, contrôle), à ​​la compréhension de textes (recherche sur le Web, anti-spam), à la vision par ordinateur et à l'informatique médicale. , audio, extraction de base de données et autres domaines.

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