Dans le troisième cours de la spécialisation en apprentissage automatique, vous allez : - Utiliser des techniques d'apprentissage non supervisé : y compris le clustering et la détection d'anomalies - Construire des systèmes de recommandation avec une approche de filtrage collaboratif et une méthode d'apprentissage profond basée sur le contenu - Construire un modèle d'apprentissage par renforcement profond La spécialisation en apprentissage automatique est un programme en ligne fondamental créé en collaboration entre DeepLearning.AI et Stanford Online. Dans ce programme adapté aux débutants, vous apprendrez les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et comment utiliser ces techniques pour créer des applications d'IA dans le monde réel.





Apprentissage non supervisé, Recommandateurs, Apprentissage par renforcement
Ce cours fait partie de Spécialisation Apprentissage automatique



Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
266 368 déjà inscrits
(4,566 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Utiliser des techniques d'apprentissage non supervisé pour l'apprentissage non supervisé : y compris le regroupement et la détection d'anomalies
Construire des systèmes de recommandation avec une approche de filtrage collaboratif et une méthode d'apprentissage profond basée sur le contenu
Construire un modèle d'apprentissage par renforcement profond
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Apprentissage Humain
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Mathématiques
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Il y a 3 modules dans ce cours
Cette semaine, vous apprendrez deux algorithmes clés d'apprentissage non supervisé : le regroupement et la détection d'anomalies
Inclus
13 vidéos1 lecture2 devoirs2 devoirs de programmation
Inclus
15 vidéos3 devoirs2 devoirs de programmation1 laboratoire non noté
Cette semaine, vous découvrirez l'apprentissage par renforcement et construirez un réseau neuronal profond d'apprentissage Q afin de faire atterrir un atterrisseur lunaire virtuel sur Mars !
Inclus
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Avis des étudiants
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Révisé le 13 oct. 2024
This is an excellent introduction to supervised learning and reinforcement learning. It's an excellent course for any beginner in this field. Very easy to follow and very much enjoyable!
Révisé le 1 mai 2023
So much time to spend, so much math to understand, but it's really fun to gain knowledge from this course especially machine learning intuition for me who had passion on that. Thankyou!
Révisé le 22 juil. 2024
Got insights to what Recommender systems are and how it recommends user based on their usage and got to know how Reinforcement learning works and Successfully landed the lunar lander.

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