Apprentissage automatique avec Python De MIT sur edX


Un cours en ligne gratuit qui rassemble le langage de programmation le plus populaire et l’un des sujets les plus populaires du jour vient de commencer et vous pouvez toujours vous inscrire avec suffisamment de temps pour le terminer.

La combinaison de Python avec l’apprentissage automatique n’est ni surprenante ni une coïncidence. Python est largement reconnu comme étant le langage de programmation le mieux adapté à ce domaine. Ce cours se veut une introduction approfondie au domaine de l’apprentissage automatique, des modèles linéaires à l’apprentissage approfondi en passant par le renforcement, en passant par des projets pratiques Python.

Le titre complet du cours est . Bien qu’il puisse être étudié séparément ou conjointement avec d’autres cours, il s’agit du quatrième cours de la , que nous avons souligné dans une quand il a commencé.

Le cours d'apprentissage automatique dure 13 semaines (se terminant le 4 septembre 2019) et nécessite, comme les autres programmes, 10 à 14 heures par semaine. C'est au niveau avancé. Pour commencer, vous avez besoin de calculs au niveau collégial, de vecteurs et de matrices. Vous devez également connaître Python, qui peut être rencontré en suivant le cours de 9 semaines, également du MIT sur edX, qui a débuté le 5 juin et se termine le 7 août. Vous devez également maîtriser la théorie de la probabilité – et le Cours MITx pour cela est , et est le premier des cours du programme MicroMasters. Ainsi, bien que vous puissiez aborder les quatre cours du programme dans n’importe quel ordre, si vous avez l’intention de les faire tous, c’est le meilleur point de départ. Une présentation a débuté le 20 mai 2019 jusqu'au 14 septembre et la suivante commence en janvier 2020.

Dans les étudiants vont:

  • Comprendre les principes qui sous-tendent les problèmes d'apprentissage automatique tels que la classification, la régression, le regroupement et l'apprentissage par renforcement
  • Implémenter et analyser des modèles tels que des modèles linéaires, des machines à noyau, des réseaux de neurones et des modèles graphiques
  • Choisissez des modèles appropriés pour différentes applications
  • Implémentez et organisez des projets d’apprentissage automatique, depuis la formation, la validation, le réglage des paramètres et l’ingénierie des caractéristiques.

Il comprend les conférences et projets suivants:

Conférences:

  • introduction
  • Classificateurs linéaires, séparabilité, algorithme de perceptron
  • Hyperplan de marge maximale, perte, régularisation
  • Descente de gradient stochastique, sur-adaptation, généralisation
  • Régression linéaire
  • Problèmes de recommandation, filtrage collaboratif
  • Classification non linéaire, noyaux
  • Fonctions d'apprentissage, réseaux de neurones
  • Apprentissage en profondeur, propagation en arrière
  • Réseaux de neurones récurrents
  • Réseaux de neurones récurrents
  • Généralisation, complexité, dimension VC
  • Apprentissage non supervisé: clustering
  • Modèles génératifs, mélanges
  • Mélanges et l'algorithme EM
  • Apprendre à contrôler: apprentissage par renforcement
  • Apprentissage par renforcement continué
  • Applications: Traitement du langage naturel

Projets:

  • Analyseur d'examen automatique
  • Reconnaissance des chiffres avec des réseaux de neurones
  • Apprentissage par renforcement

Cela semble être un programme bien pensé et on prétend qu'il a le même rythme et le même niveau de vigueur qu'un cours sur le campus du MIT. Vous pouvez suivre le cours gratuitement (sans accès à des examens évalués), mais si vous souhaitez obtenir le titre de compétence du MicroMaster, qui implique également un examen surveillé une fois que vous avez terminé avec succès les quatre cours, vous devrez payer 300 $ par cours. et pour l'examen Capstone. Vous pouvez économiser 10% (1 350 USD au lieu de 1 500 USD) en payant pour le programme MicroMasters, qui doit être complété en un an au départ. Comme il s’agit d’un titre qui vous aidera à trouver un nouvel emploi ou à avancer dans votre carrière sans devoir arrêter de travailler, beaucoup trouveront cette option attrayante.

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