6 meilleurs cours et classes d’apprentissage machine appliqué gratuit [2022]

L’apprentissage machine est l’une des compétences les plus exigeantes dans l’industrie des TI. Il encourage les individus à apporter des innovations au monde. Ainsi, si vous êtes prêt à apprendre les mathématiques qui sous-tendent l’apprentissage machine, alors consultez cette liste de didacticiels, cours, formations, classes et programmes de certification qui sont disponibles en ligne pour 2022. Nos experts ont essayé d’inclure dans la liste toutes les sources utiles qui fournissent du matériel gratuit ou payant pour apprendre l’apprentissage automatique. Que vous soyez un débutant désireux de commencer votre voyage dans le domaine de l’apprentissage machine ou un intermédiaire désireux d’améliorer vos compétences, vous pouvez trouver un cours pertinent pour vous dans cette liste. Jetez un coup d’œil à notre Les meilleurs cours de science des données.

6 meilleurs cours et classes d’apprentissage machine appliqué gratuit [2022]

1. Applied Machine Learning par Columbia Engineering Executive Education (Emeritus)

Créé par les instructeurs professionnels de la Columbia Engineering University, ce cours se concentre sur l’enseignement d’un large éventail de techniques pour les approches d’apprentissage machine supervisées et non supervisées à l’aide de la programmation Python. Vous commencerez par une compréhension et une connaissance pratique de Python en suivant le cours Python for Data Science, puis vous vous familiariserez avec les concepts de base de l’apprentissage machine. Rejoindre ce cours vous aidera à couvrir une variété de sujets d’apprentissage machine, tels que la régression, les algorithmes de classification fondamentale, les méthodes de regroupement, les modèles de données séquentielleset plus encore. Après avoir soumis le travail final du cours, vous recevrez un certificat d’achèvement signé numériquement. Consultez notre liste de Les meilleurs cours de science des données en Python.

USPs clés –

– Un cours idéal pour les personnes qui souhaitent mettre en œuvre, mener un projet d’apprentissage machine ou intégrer une capacité d’apprentissage machine dans leur application logicielle.

– Initiez-vous aux concepts de la science des données comme le travail avec les types de données, l’écriture de fonctions en Python, les fonctions avancées, le nettoyage des données, l’algèbre linéaire, etc.

– Plus de 200 conférences vidéo, plus de 40 quizz, des forums de discussion modérés, des sessions de questions-réponses avec les professeurs, et bien plus encore.

– Travaillez avec de multiples devoirs et projets de candidature inclus dans le cours pour vous aider à tester vos connaissances et compétences acquises pendant le cours.

Durée : 5 mois, 8-10 heures/semaine

Evaluation : 4,5 sur 5

Vous pouvez ——-

2. Apprentissage automatique appliqué en python par l’Université du Michigan (Coursera)

Ce cours servira de guide d’introduction pour vous aider à apprendre les techniques et les méthodes de l’apprentissage automatique appliqué afin que vous puissiez le mettre en œuvre dans vos applications logicielles. Il vous permettra Commencez par une discussion sur la différence entre l’apprentissage machine et les statistiques descriptives tout en vous présentant la boîte à outils Scikit. Après avoir absorbé les bases, vous apprendrez les concepts fondamentaux de l’apprentissage machine appliqué comme la dimensionnalité des données, le regroupement des données, les approches supervisées et non supervisées, etc. Le cours est créé par les meilleurs professeurs de l’Université du Michigan, qui forment des individus à l’apprentissage automatique depuis plus de dix ans.

USPs clés –

– Découvrez les concepts clés, les tâches et les flux de travail de l’apprentissage machine, les outils python utilisés dans l’apprentissage machine, des exemples d’apprentissage machine, etc.

– Plongez dans la grande variété des méthodes d’apprentissage supervisé pour la classification et la régression tout en apprenant le lien entre la complexité du modèle et la performance de la généralisation.

– Couvrir les méthodes d’évaluation et de sélection des modèles qui peuvent être utilisées pour comprendre et optimiser la performance des modèles d’apprentissage machine.

– Être capable d’identifier les techniques à appliquer pour un ensemble de données et un besoin particulier.

Durée : 34 heures

Evaluation : 4,6 sur 5

Vous pouvez ——-

Révision : C’est un excellent cours. Les exercices de programmation ne peuvent être résolus que si vous maîtrisez les bases. Sinon, vous devrez revoir le matériel du cours. De plus, les forums sont assez interactifs – PS.

3. Algorithmes d’apprentissage machine appliqués (Corporate Finance Institute)

Les personnes qui souhaitent apprendre comment les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour construire des applications financières peuvent s’appuyer sur ce cours. Conçu par le corps professoral expert du Corporate Finance Institute, ce cours permettra aux professionnels de la finance d’acquérir une compréhension unique de l’apprentissage automatique appliqué. Vous pourrez apprendre à construire des classificateurs d’investisseurs, à identifier des modèles de régression surajustés et à résoudre des problèmes réels dans le monde de la finance grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique. À l’issue de ce programme, vous serez en mesure de reconnaître les possibilités de résoudre les problèmes liés à l’apprentissage machine dans votre environnement immédiat tout en déterminant les meilleurs algorithmes d’apprentissage machine pour toute situation. Vous pouvez consulter notre compilation de Les meilleurs cours d’analyse de séries chronologiques.

USPs clés –

– Un cours pratique conçu pour les professionnels travaillant dans la vente et le négoce, la banque d’investissement, les marchés de capitaux, la gestion d’actifs et la gestion de trésorerie.

– Apprenez à comparer divers algorithmes de régression régularisée et d’ensemble d’arbres de décision tout en expliquant la matrice de confusion et sa relation avec la courbe ROC.

– Explorez diverses études de cas réels d’applications de banque d’investissement et de marchés des capitaux qui sont utilisées pour conseiller les entreprises du Fortune 500.

– Pouvoir construire des ensembles de données d’entraînement, des ensembles de données d’essai et des modèles de pipeline, ainsi qu’effectuer un nettoyage, une exploration et une visualisation avancés des données.

Durée : A son propre rythme

Evaluation : 4,4 sur 5

Vous pouvez ——-

Révision : Ce cours m’est très utile dans le cadre de mes missions en entreprise ; les instructions et le matériel sont vraiment utiles et faciles à comprendre. Encore un excellent travail de la part du CFI ! – Ashutosh Kaithwar.

4. Introduction à l’apprentissage automatique appliqué par l’Alberta Machine Learning Institute (Coursera)

Idéalement conçu pour les professionnels, ce cours vous apprendra à appliquer l’apprentissage machine à l’analyse des données et à l’automatisation. Que vous travailliez en médecine, en finance, en ingénierie ou dans tout autre domaine, ce cours vous présentera les problèmes courants et la préparation des données dans le cadre d’un projet d’apprentissage machine. Vous apprendre à interpréter un besoin d’entreprise en un problème d’apprentissage machine à l’aide de quelques exemples appliquéset ensuite de comprendre les définitions et les composantes de la MLPL. Le cours est développé par Anna Koop, qui a des années d’expérience dans le domaine de l’apprentissage automatique.

USPs clés –

– Apprenez à définir un problème d’apprentissage machine avec des approches uniques, comment étudier les ressources de données disponibles pour identifier les applications potentielles de ML.

– Connaître certaines idées fausses sur le ML et identifier, grâce à ces connaissances, les différents composants essentiels à une solution commerciale d’apprentissage automatique.

– Parcourez certains des exemples les mieux appliqués de ML pour comprendre ce qui fait une question bien définie pour votre session QuAM.

– Acquérir des connaissances en matière d’acquisition de données et comprendre les différentes sources de données de formation tout en connaissant les questions éthiques qui pourraient se poser au cours du processus.

Durée : 6 heures

Evaluation : 4,7 sur 5

Vous pouvez ——-

Révision : Cours très complet sur l’apprentissage machine appliqué. Les informations les plus intéressantes de ce cours sont les besoins des entreprises en matière de ML et l’exigence de disposer d’une bonne QuAM. – AA.

5. Apprentissage automatique appliqué (cours d’IA appliquée)

Il s’agit de plus de 150 heures de cours d’apprentissage machine appliqué qui se concentre sur les normes industrielles avec un contenu simplifié pour aider les individus à acquérir une solide compréhension des algorithmes d’apprentissage machine. En vous inscrivant à ce parcours d’apprentissage, vous apprendre certaines des idées de base de l’apprentissage machine, de la science des données et de l’IA afin de pouvoir résoudre rapidement un problème du monde réel en déployant des solutions d’IA. Il est créé par des instructeurs expérimentés qui ont veillé à ce qu’il y ait un bon équilibre entre la théorie et les méthodes pratiques du cours. À l’issue du cours, vous serez en mesure de déployer les algorithmes ML pour résoudre les problèmes de votre organisation.

USPs clés –

– Découvrez les bases de la programmation, les fondements du traitement du langage naturel, la science des données, l’apprentissage des machines, etc.

– Découvrez l’ingénierie des fonctionnalités, l’ionisation des produits et le déploiement des modèles ML, l’exploration des données, les réseaux neuronaux, la vision par ordinateur et l’apprentissage approfondi.

– Après avoir suivi 50 % des cours, vous pouvez vous adresser à un mentor personnel qui vous aidera à constituer un dossier spécifique, à rédiger votre CV et à vous préparer à l’entretien.

– Accédez à des conseils d’experts, à plus de 15 études de cas réels, à plus de 30 algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage approfondi, à des didacticiels vidéo gratuits, et bien plus encore.

Durée : A son propre rythme

Evaluation : 4,6 sur 5

Vous pouvez ——-

Révision : Les fondements mathématiques de l’apprentissage machine ont été expliqués de manière simple et agréable. – Sristi Bhadani.

6. Apprentissage automatique appliqué – de débutant à professionnel (Analytics Vidhya)

Créé par des professionnels compétents d’Analytics Vidhya, ce cours vous fournira tous les outils et techniques dont un individu a besoin pour appliquer l’apprentissage machine à la résolution de problèmes commerciaux. Dans ce programme, vous apprendre les bases de l’apprentissage machine, construire des modèles d’apprentissage machine et déployer ces modules d’apprentissage machine dans votre organisation. Vous comprendrez également comment l’apprentissage machine et la science des données perturbent aujourd’hui de multiples industries. Le cours est doté de nombreuses séances vidéo, de forums de discussion, de quiz notés et d’autres ressources téléchargeables. À la fin du programme, vous aurez l’occasion de travailler sur six projets réels de l’industrie pour mettre vos connaissances en pratique.

USPs clés –

– Découvrez les algorithmes de régression linéaire et logistique, d’arbre de décision et de forêt aléatoire qui permettent de construire des modèles d’apprentissage machine.

– Acquérir une solide compréhension de la manière de résoudre les problèmes de classification et de régression dans l’apprentissage machine, et de la manière d’assembler des techniques de modélisation comme le boosting, l’ensachage et les astuces du noyau.

– Connaître les techniques de réduction de la dimensionnalité et être capable d’évaluer vos modèles d’apprentissage de la machine et de les améliorer grâce à l’ingénierie des caractéristiques.

– Être capable de travailler avec différents types de données pour des problèmes d’apprentissage machine comme des tableaux, du texte, des données non structurées, etc.

Durée : 6-8 semaines, 8-10 heures/semaine

Evaluation : 4,5 sur 5

Vous pouvez ——-