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Si vous êtes intéressé par une carrière dans les données, il est important de vous familiariser avec l’apprentissage automatique. Grâce à l’analyse des données, vous pouvez analyser des données historiques pertinentes pour répondre aux questions commerciales. Mais grâce au machine learning, vous pouvez aller encore plus loin en créant des modèles capables de prédire les tendances futures sur la base des données disponibles.
Pour vous aider à démarrer avec l’apprentissage automatique, nous avons compilé une liste de cours gratuits dans des universités comme le MIT, Harvard, Stanford et UMich. Je recommande de parcourir le contenu des cours pour avoir une idée de ce qu’ils couvrent. Et puis, en fonction de ce qui vous intéresse, vous pouvez choisir de suivre un ou plusieurs de ces cours.
Commençons!
1. Introduction à l’apprentissage automatique – MIT
Le Introduction à l’apprentissage automatique Le cours du MIT couvre une gamme de sujets ML de manière considérable. Vous pouvez accéder gratuitement au contenu du cours, y compris les exercices et les laboratoires pratiques, sur la MIT Open Learning Library.
Des bases de l’apprentissage automatique aux ConvNets et aux systèmes de recommandation, voici une liste de sujets abordés par ce cours :
- Classificateurs linéaires
- Perceptrons
- Maximisation de la marge
- Régression
- Les réseaux de neurones
- Réseaux de neurones convolutifs
- Machines à états et processus de décision de Markov
- Apprentissage par renforcement
- Systèmes recommandés
- Arbres de décision et voisins les plus proches
Lien: Introduction à l’apprentissage automatique
2. Science des données : apprentissage automatique – Harvard
Science des données : apprentissage automatique est un autre cours dans lequel vous apprendrez les bases de l’apprentissage automatique en travaillant sur des applications pratiques telles que les systèmes de recommandation de films.
Le cours aborde les thèmes suivants :
- Bases de l’apprentissage automatique
- Validation croisée et surapprentissage
- Algorithmes d’apprentissage automatique
- Systèmes de recommandation
- Régularisation
Lien: Science des données : apprentissage automatique
3. Apprentissage automatique appliqué avec Python – Université du Michigan
Apprentissage automatique appliqué en Python est proposé par l’Université du Michigan sur Coursera. Vous pouvez vous inscrire gratuitement sur Coursera et accéder gratuitement au contenu du cours (audit track).
Il s’agit d’un cours complet qui se concentre sur les algorithmes d’apprentissage automatique populaires ainsi que sur leur implémentation scikit-learn. Vous travaillerez sur des exercices et des projets de programmation simples à l’aide de scikit-learn. Voici la liste des sujets abordés par ce cours :
- Introduction à l’apprentissage automatique et à scikit-learn
- Régression linéaire
- Classificateurs linéaires
- Arbres de décision
- Évaluation et sélection du modèle
- Naive Bayes, Forêt aléatoire, Boosting de dégradé
- Les réseaux de neurones
- Apprentissage non supervisé
Ce cours fait partie du Science des données appliquée avec Python spécialisation proposée par l’Université du Michigan sur Coursera.
Lien: Apprentissage automatique appliqué en Python
4. Apprentissage automatique – Stanford
En tant que data scientist, vous devez également être à l’aise dans la création de modèles prédictifs. Apprendre comment fonctionnent les algorithmes d’apprentissage automatique et être capable de les implémenter en Python peut donc être très utile.
CS229 : Apprentissage automatique à l’université de Stanford est l’un des cours de ML hautement recommandés. Ce cours vous permet d’explorer les différents paradigmes d’apprentissage : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. De plus, vous découvrirez également des techniques telles que la régularisation pour éviter le surajustement et créer des modèles qui se généralisent bien.
Voici un aperçu des sujets abordés :
- Enseignement supervisé
- Apprentissage non supervisé
- L’apprentissage en profondeur
- Généralisation et régularisation
- Apprentissage et contrôle par renforcement
Lien: Apprentissage automatique
5. Apprentissage statistique avec Python – Stanford
Le Apprentissage statistique avec Python le cours couvre tout le contenu du ISL avec Python livre. En parcourant le cours et en utilisant le livre comme compagnon, vous apprendrez les outils essentiels pour la science des données et la modélisation statistique.
Voici une liste des domaines clés couverts par ce cours :
- Régression linéaire
- Classification
- Rééchantillonnage
- Sélection de modèle linéaire
- Méthodes basées sur les arbres
- Apprentissage non supervisé
- L’apprentissage en profondeur
Lien: Apprentissage statistique avec Python
Emballer
J’espère que vous avez trouvé utile cette liste de cours d’apprentissage automatique gratuits dispensés par les meilleures universités. Que vous souhaitiez travailler en tant qu’ingénieur en apprentissage automatique ou explorer la recherche en apprentissage automatique, ces cours vous aideront à acquérir les bases.
Voici quelques ressources connexes qui pourraient vous être utiles :
Bon apprentissage!
Bala Priya C est un développeur et rédacteur technique indien. Elle aime travailler à l’intersection des mathématiques, de la programmation, de la science des données et de la création de contenu. Ses domaines d’intérêt et d’expertise incluent le DevOps, la science des données et le traitement du langage naturel. Elle aime lire, écrire, coder et prendre le café ! Actuellement, elle travaille à l’apprentissage et au partage de ses connaissances avec la communauté des développeurs en créant des didacticiels, des guides pratiques, des articles d’opinion, etc. Bala crée également des aperçus de ressources attrayants et des didacticiels de codage.
