Formation Apprentissage automatique : apprentissage non supervisé

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À propos de ce cours

Il s’agit du deuxième cours de la série de 3 cours sur l’apprentissage automatique et est offert à Georgia Tech sous le nom de CS7641. Suivre ce cours ici ne donne pas de crédit Georgia Tech.

Vous êtes-vous déjà demandé comment Netflix peut prédire quels films vous aimerez ? Ou comment Amazon sait-il ce que vous voulez acheter avant de le faire ? La réponse se trouve dans l’apprentissage non supervisé!

Étroitement lié à la reconnaissance de formes, l’apprentissage non supervisé consiste à analyser des données et à rechercher des modèles. C’est un outil extrêmement puissant pour identifier la structure des données. Ce cours se concentre sur la façon dont vous pouvez utiliser des approches d’apprentissage non supervisé – y compris l’optimisation aléatoire, le regroupement, la sélection et la transformation de fonctionnalités – pour trouver une structure dans des données non étiquetées.

Informations sur la série : Machine Learning est une série de 3 cours de niveau supérieur, couvrant le domaine de l’intelligence artificielle concernant les programmes informatiques qui modifient et améliorent leurs performances grâce à des expériences.

Toute la série est enseignée sous la forme d’un dialogue engageant entre deux éminents professeurs et amis d’apprentissage automatique : le professeur Charles Isbell (Georgia Tech) et le professeur Michael Littman (Brown University).

Début des cours tous les jours