Microsoft propose un cours en ligne ouvert sur les principes de l'apprentissage automatique. Dans ce cours de science des données, vous obtiendrez des explications claires sur la théorie de l'apprentissage automatique, des scénarios pratiques et une expérience pratique de la création, de la validation et du déploiement de modèles d'apprentissage automatique. L'objectif général de ce cours de six semaines est d'apprendre à construire et à tirer des enseignements de ces modèles à l'aide de R, Python et Azure Machine Learning.
Cours en un coup d'œil
Durée: 6 semaines
Effort: 3-4 heures par semaine
Objet: Informatique
Institution: Microsoft et edx
Langues: anglais
Prix: gratuit
Certificat disponible: Oui
Session: à votre rythme
Détails des fournisseurs
Microsoft propose ce cours en ligne via la plate-forme edX. Microsoft propose le cours via la plate-forme en ligne renommée edX. Dans ce nouveau monde connecté, Microsoft pense que la technologie crée des opportunités et que les cours sont conçus pour vous fournir les compétences de base en développement nécessaires pour réussir dans le monde du cloud, d'abord mobile.
A propos de ce cours
L'apprentissage automatique utilise des ordinateurs pour exécuter des modèles prédictifs tirés des données existantes afin de prévoir les comportements, les résultats et les tendances futurs.
Dans ce cours de science des données, vous obtiendrez des explications claires sur la théorie de l'apprentissage automatique, des scénarios pratiques et une expérience pratique de la création, de la validation et du déploiement de modèles d'apprentissage automatique. Vous apprendrez à créer et à tirer des enseignements de ces modèles à l'aide de R, Python et Azure Machine Learning.
Pourquoi suivre ce cours?
Ceci est un cours en ligne gratuit. Ce MOOC sera proposé avec des transcriptions vidéo en anglais. Les candidats peuvent obtenir un certificat vérifié.
Résultats d'apprentissage
- Explorez la classification
- Régression dans l'apprentissage automatique
- Comment améliorer les modèles supervisés
- Détails sur la modélisation non linéaire
- Clustering
- Systèmes de recommandation
Des instructeurs
Dr. Steve Elston
Steve est un grand connaisseur et un scientifique des données, avec plus de deux décennies d'expérience dans l'utilisation de R et S / SPLUS pour l'analyse prédictive et l'apprentissage automatique.
Cynthia Rudin
Cynthia dirige le laboratoire d'analyse des prévisions du MIT et est associée au laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle et à la Sloan School of Management.
Exigences
Aucun
Comment rejoindre ce cours
- Aller au lien du site du cours
- Créer un compte edX pour SignUp
- Choisissez «Inscrivez-vous maintenant» pour commencer.
- EdX propose des certificats de réussite du code d'honneur, des certificats de réussite vérifiés et des certificats de réussite XSeries. Actuellement, les certificats vérifiés ne sont disponibles que dans certains cours.
- Une fois que les candidats se sont inscrits à un cours et ont activé leur compte, cliquez sur le bouton Connexion de la page d'accueil d'edx.org et entrez leur adresse électronique et leur mot de passe edX. Cela les mènera au tableau de bord, avec un accès à chacun de leurs cours actifs. (Avant de commencer un cours, celui-ci sera répertorié sur son tableau de bord, mais il n’y aura pas encore d’option «Voir le cours».)