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Il existe des milliers de cours et de classes en ligne qui vous aideront à améliorer vos compétences en Machine Learning et à obtenir votre certificat de Machine Learning .
Dans cet article de blog, nos experts ont soigneusement établi la liste des 10 meilleurs cours, tutoriels, programmes de formation, cours et certifications de Machine Learning qui sont disponibles en ligne actuellement.
Nous n’avons inclus que les cours qui répondent à nos normes de qualité rigoureuses. Nous avons consacré beaucoup de temps et d’énergie pour rassembler toutes ces précieuses informations pour vous. Ces cours sont adaptés à tous les niveaux, aux débutants, aux étudiants de niveau intermédiaire et aux experts.
Voici un aperçu de ces cours et de leur contenu !
10 Meilleurs Cours de Machine Learning en Ligne
Learn to create Machine Learning Algorithms in Python and R from two Data Science experts. Code templates included.
À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 888481+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 161303+ avis.
Contenu du cours
Welcome to the course! Here we will help you get started in the best conditions.
——————– Part 1: Data Preprocessing ——————–
Data Preprocessing in Python
Data Preprocessing in R
——————– Part 2: Regression ——————–
Simple Linear Regression
Multiple Linear Regression
Polynomial Regression
Support Vector Regression (SVR)
Decision Tree Regression
Random Forest Regression
Evaluating Regression Models Performance
Regression Model Selection in Python
Regression Model Selection in R
——————– Part 3: Classification ——————–
Logistic Regression
K-Nearest Neighbors (K-NN)
Support Vector Machine (SVM)
Kernel SVM
Naive Bayes
Decision Tree Classification
Random Forest Classification
Classification Model Selection in Python
Evaluating Classification Models Performance
——————– Part 4: Clustering ——————–
K-Means Clustering
Hierarchical Clustering
——————– Part 5: Association Rule Learning ——————–
Apriori
Eclat
——————– Part 6: Reinforcement Learning ——————–
Upper Confidence Bound (UCB)
Thompson Sampling
——————– Part 7: Natural Language Processing ——————–
——————– Part 8: Deep Learning ——————–
Artificial Neural Networks
Convolutional Neural Networks
——————– Part 9: Dimensionality Reduction ——————–
Principal Component Analysis (PCA)
Linear Discriminant Analysis (LDA)
Kernel PCA
——————– Part 10: Model Selection & Boosting ——————–
Model Selection
XGBoost
Bonus Lectures
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“Learn how to use NumPy, Pandas, Seaborn , Matplotlib , Plotly , Scikit-Learn , Machine Learning, Tensorflow , and more!”
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Contenu du cours
Course Introduction
Environment Set-Up
Jupyter Overview
Python Crash Course
Python for Data Analysis – NumPy
Python for Data Analysis – Pandas
Python for Data Analysis – Pandas Exercises
Python for Data Visualization – Matplotlib
Python for Data Visualization – Seaborn
Python for Data Visualization – Pandas Built-in Data Visualization
Python for Data Visualization – Plotly and Cufflinks
Python for Data Visualization – Geographical Plotting
Data Capstone Project
Introduction to Machine Learning
Linear Regression
Cross Validation and Bias-Variance Trade-Off
Logistic Regression
K Nearest Neighbors
Decision Trees and Random Forests
Support Vector Machines
K Means Clustering
Principal Component Analysis
Recommender Systems
Natural Language Processing
Neural Nets and Deep Learning
Big Data and Spark with Python
BONUS SECTION: THANK YOU!
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“Covers Regression, Decision Trees, SVM, Neural Networks, CNN, Time Series Forecasting and more using both Python & R”
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Contenu du cours
Introduction
Setting up Python and Jupyter Notebook
Setting up R Studio and R crash course
Basics of Statistics
Introduction to Machine Learning
Data Preprocessing
Linear Regression
Introduction to the classification Models
Logistic Regression
Linear Discriminant Analysis (LDA)
K-Nearest Neighbors classifier
Comparing results from 3 models
Simple Decision Trees
Simple Classification Tree
Ensemble technique 1 – Bagging
Ensemble technique 2 – Random Forests
Ensemble technique 3 – Boosting
Support Vector Machines
Support Vector Classifier
Support Vector Machines
Creating Support Vector Machine Model in Python
Creating Support Vector Machine Model in R
Introduction – Deep Learning
Neural Networks – Stacking cells to create network
ANN in Python
ANN in R
CNN – Basics
Creating CNN model in Python
Creating CNN model in R
Project : Creating CNN model from scratch in Python
Project : Creating CNN model from scratch
Project : Data Augmentation for avoiding overfitting
Transfer Learning : Basics
Transfer Learning in R
Time Series Analysis and Forecasting
Time Series – Preprocessing in Python
Time Series – Important Concepts
Time Series – Implementation in Python
Time Series – ARIMA model
Time Series – SARIMA model
Congratulations & About your certificate
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“Complete hands-on machine learning tutorial with data science, Tensorflow, artificial intelligence, and neural networks”
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Contenu du cours
“Getting Started
Statistics and Probability Refresher, and Python Practice
Predictive Models
Machine Learning with Python
Recommender Systems
More Data Mining and Machine Learning Techniques
Dealing with Real-World Data
Apache Spark: Machine Learning on Big Data
Experimental Design / ML in the Real World
Deep Learning and Neural Networks
Generative Models
Final Project
You made it!”
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Learn how to use the R programming language for data science and machine learning and data visualization!
À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 83152+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 15164+ avis.
Contenu du cours
Course Introduction
Course Best Practices
Windows Installation Set-Up
Mac OS Installation Set-Up
Linux Installation
Development Environment Overview
Introduction to R Basics
R Matrices
R Data Frames
R Lists
Data Input and Output with R
R Programming Basics
Advanced R Programming
Data Manipulation with R
Data Visualization with R
Data Visualization Project
Interactive Visualizations with Plotly
Capstone Data Project
Introduction to Machine Learning with R
Machine Learning with R – Linear Regression
Machine Learning Project – Linear Regression
Machine Learning with R – Logistic Regression
Machine Learning Project – Logistic Regression
Machine Learning with R – K Nearest Neighbors
Machine Learning Project – K Nearest Neighbors
Machine Learning with R – Decision Trees and Random Forests
Machine Learning Project – Decision Trees and Random Forests
Machine Learning with R – Support Vector Machines
Machine Learning Project – Support Vector Machines
Machine Learning with R – K-means Clustering
Machine Learning Project – K-means Clustering
Machine Learning with R – Natural Language Processing
Machine Learning with R – Neural Nets
Machine Learning Project – Neural Nets
Bonus Section
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“A primer on Machine Learning for Data Science. Revealed for everyday people, by the Backyard Data Scientist.”
À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 55859+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 11895+ avis.
Contenu du cours
“Introduction
Core Concepts
Impacts, Importance and examples
The Machine Learning Process
How to apply Machine Learning for Data Science
Conclusion
Section 1 -Bonus course – Machine Learning in Python and Jupyter for Beginners
Section 2 -Bonus course – Machine Learning in Python and Jupyter for Beginners
Section 3 – Bonus course – Machine Learning in Python and Jupyter for Beginners
Section 4 – Bonus course – Machine Learning in Python and Jupyter for Beginners
Section 5 -Bonus course – Machine Learning in Python and Jupyter for Beginners
Section 6 – Bonus course – Machine Learning in Python and Jupyter for Beginners
Section 7 -Bonus course – Machine Learning in Python and Jupyter for Beginners
Bonus Content”
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“Build a Portfolio of 12 Machine Learning Projects with Python, SVM, Regression, Unsupervised Machine Learning & More!”
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Contenu du cours
Introduction
Getting Started with Anaconda
Regression
Classification
Support Vector Machine (SVM)
Tree
Ensemble Machine Learning
k-Nearest Neighbours (kNN)
Unsupervised Learning: Dimensionality Reduction
Unsupervised Learning: Clustering
Deep Learning
Appendix A1: Foundations of Deep Learning
Computer Vision and Convolutional Neural Network (CNN)
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“Learn the latest Big Data technology – Spark and Scala, including Spark 2.0 DataFrames!”
À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 29802+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 5039+ avis.
Contenu du cours
Course Introduction
Scala IDE Options and Overview
Windows Scala and Spark Set-up and Installation
Mac OS Setup and Installation
Linux (Ubuntu) Setup and Installation
Scala Programming: Level One
Collections
Scala Programming: Level Two
Spark DataFrames with Scala
Introduction to Machine Learning
Regression with Spark
Classification with Spark
Model Evaluation
Clustering with Spark
PCA with Spark
DataBricks and Spark
BONUS SECTION: THANK YOU!
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“Data science, machine learning, and artificial intelligence in Python for students and professionals”
À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 29579+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 5408+ avis.
Contenu du cours
Welcome
1-D Linear Regression: Theory and Code
Multiple linear regression and polynomial regression
Practical machine learning issues
Conclusion and Next Steps
Setting Up Your Environment (FAQ by Student Request)
Extra Help With Python Coding for Beginners (FAQ by Student Request)
Effective Learning Strategies for Machine Learning (FAQ by Student Request)
Appendix / FAQ Finale
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Hands on AWS ML SageMaker Course with Practice Test. Join Live Study Group Q&A!
À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 25814+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 3134+ avis.
Contenu du cours
Introduction and Housekeeping
SageMaker Housekeeping
Machine Learning Concepts
Model Performance Evaluation
SageMaker Service Overview
SageMaker Service and SDK Changes
XGBoost – Gradient Boosted Trees
Invoke Model Endpoint from External Clients
Endpoint Changes with Zero Downtime
Emerging AI Trends and Social Issues
Cloud Security and Access Management
Principal Component Analysis (PCA)
Recommender Systems – Factorization Machines
Model Optimization and HyperParameter Tuning
Time Series Forecasting – DeepAR
Anomaly Detection – Random Cut Forest
Artificial Intelligence (AI) Services
S3 Data Lake Architecture – Data Consolidation
Deep Learning and Neural Networks
Bring Your Own Algorithm
Storage for Servers
AWS – Support Plans and Feedback
Databases on AWS
On-Premises usage and other technologies
Practice Exam – AWS Certified Machine Learning Specialty
Other Resources
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Voici quelques questions fréquemment posées sur l’apprentissage de Machine Learning
Combien de temps faut-il pour apprendre Machine Learning ?
La réponse à la question « Combien de temps faut-il pour apprendre Machine Learning » est… « Ça dépend. » Tout le monde a des besoins différents et tout le monde travaille dans des situations différentes, donc la réponse donnée à telle ou telle personne peut se révéler complètement différente de celle donnée à telle ou telle autre personne.
Posez-vous les questions suivantes : Dans quel but cherchez-vous à apprendre Machine Learning ? Quel est votre niveau ? Êtes-vous débutant(e) ou avez-vous de l’expérience dans le domaine de Machine Learning ? Combien de temps pouvez-vous y consacrer ? 1 heure par jour ? 40 heures par semaine ? Découvrez ce cours de Machine Learning .
Est-ce que Machine Learning est facile ou difficile à apprendre ?
Non. Pour la plupart des gens, apprendre Machine Learning n’est pas difficile. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Machine Learning en un rien de temps !
Comment apprendre Machine Learning rapidement ?
Le moyen le plus rapide d’apprendre Machine Learning est de suivre d’abord ce cours de Machine Learning puis de pratiquer ce que vous apprenez à chaque fois que vous en avez l’occasion. Même s’il s’agit seulement de 15 minutes de pratique par jour. La régularité est la clé de la réussite.
Où apprendre Machine Learning ?
Si vous voulez explorer et apprendre Machine Learning , alors Udemy vous fournira la meilleure plate-forme pour apprendre le Machine Learning . Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Machine Learning en un rien de temps !