Dans le troisième cours de la spécialisation Deep Learning, vous apprendrez à construire un projet d'apprentissage automatique réussi et à vous entraîner à la prise de décision en tant que chef de projet d'apprentissage automatique.



Structurer les projets d'apprentissage automatique
Ce cours fait partie de Spécialisation Deep learning
Enseigné en Français (doublage IA)



Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
489 354 déjà inscrits
(50,024 avis)
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Optimisation des performances
- Catégorie : Prise de décision fondée sur les données
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Débogage
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage supervisé
Détails à connaître

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2 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 2 modules dans ce cours
Rationalisez et optimisez votre flux de production de ML en mettant en œuvre des lignes directrices stratégiques pour la fixation d'objectifs et en appliquant des performances de niveau humain pour aider à définir les priorités clés.
Inclus
13 vidéos3 lectures1 devoir
Développez des procédures d'analyse des erreurs qui vous feront gagner du temps pour évaluer les options les plus intéressantes à mettre en œuvre et acquérir de l'intuition sur la manière de diviser vos données et sur le moment d'utiliser l'apprentissage profond multitâche, de transfert et de bout en bout.
Inclus
11 vidéos2 lectures1 devoir
Instructeurs

Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
DeepLearning.AI
Amazon Web Services
Duke University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?




Avis des étudiants
50 024 avis
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82,94 %
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2,80 %
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Révisé le 20 févr. 2019
This is the knowledge in which we will get from lots of experience only, but the andrew has shared in this course which might help us in future by saving a lot of time through this course experience
Révisé le 25 févr. 2020
Generally, the course is great. This is a short course and could be combined with other courses in this series. Also, some knowledge such as data splitting has been introduced in the courses before.
Révisé le 8 juil. 2020
I think this is the best way of understanding the models we build and train. Now I can understand where are the errors are coming from and how to focus and choose an error rate problem to solve.

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