Machine Learning

L'Apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui automatise la construction de modèles analytiques, permettant aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer à partir de l'expérience sans être explicitement programmés. Le catalogue Apprentissage automatique de Coursera vous donne les moyens de comprendre, concevoir et appliquer de puissants algorithmes et modèles statistiques pour faire des prédictions ou prendre des décisions sans intervention humaine. Vous découvrirez diverses formes d'apprentissage, telles que l'apprentissage supervisé, non supervisé et l'apprentissage par renforcement, ainsi que des techniques telles que la régression, la classification, le clustering et l'apprentissage profond. En outre, vous aurez un aperçu des considérations éthiques et sociétales de l'Apprentissage automatique et de ses applications à travers diverses industries telles que la santé, la finance et le divertissement.
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    A Machine Learning Engineer builds and optimizes algorithms that enable computers to learn from data, using large datasets and neural networks.

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    A Data Scientist analyzes large datasets to uncover insights, using statistics, machine learning, and visualization to inform business strategies.

    Ce rôle a un(e) Salaire médian de 55 702 £GB ¹.

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    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Arbre de classification et de régression (CART), Normes et conduite éthiques, Éthique des données, IA responsable, Données d'essai, Validation des données, Apprentissage supervisé, Nettoyage des données, Apprentissage automatique appliqué, Qualité des données, Gestion du cycle de vie des produits, Jupyter, MLOps (Apprentissage automatique), Traitement des données, Ingénierie des caractéristiques, Project Management, Opérations commerciales

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    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Deep learning, Intelligence artificielle, Apprentissage supervisé, Éthique des données, Apprentissage non supervisé, Apprentissage par renforcement, Réduction de dimensionnalité, Apprentissage automatique appliqué, Détection des anomalies, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Algorithmes

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    Johns Hopkins University

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    Coursera Project Network

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