10 Meilleurs Cours de Machine Learning Supervisé en Ligne

Gros plan d'un iPhone montrant l'application Udemy et un ordinateur portable avec un bloc-notes.Il existe des milliers de cours et de classes en ligne qui vous aideront à améliorer vos  compétences en Machine Learning Supervisé et à obtenir votre  certificat de Machine Learning Supervisé.

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 Supervisé  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 Supervisé en Ligne

1. Data Science: Supervised Machine Learning in Python par “Lazy Programmer Team, Lazy Programmer Inc.” Cours Udemy Notre meilleur choix

Full Guide to Implementing Classic Machine Learning Algorithms in Python and with Scikit-Learn

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 19082+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 2486+ avis.

Contenu du cours
Introduction and Review
K-Nearest Neighbor
Naive Bayes and Bayes Classifiers
Decision Trees
Perceptrons
Practical Machine Learning
Building a Machine Learning Web Service
Conclusion
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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2. Supervised Machine Learning From First Principles par Houston Muzamhindo Cours Udemy

Discussing the principles behind the most used Machine Learning algorithms

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 8993+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 23+ avis.

Contenu du cours
Introduction to Machine Learning
Introduction to Statistical Learning
Linear Regression
Classification
Validation and The Bootstrap Methods
Linear Model Selection and Regularization
Tree Based Methods

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3. Supervised Learning for AI with Python and Tensorflow 2 par Jeremy Richard Lai Hong Cours Udemy

Uncover the Concepts and Techniques to Build and Train your own Artificial Intelligence Models

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 3433+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 25+ avis.

Contenu du cours
Introduction
The Basics
Feedforward Neural Networks
Convolutional Neural Networks
Sequential Data
Conclusion

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4. Machine Supervised Learning: Regression in Python 3 and Math par Ahmed Attia Cours Udemy

Master Regression Algorithm as it provides a base for you to build on and learn other ML algorithms.

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 3076+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 25+ avis.

Contenu du cours
Simple Linear Regression
Multiple Linear Regression
Ridge & Lasso Regression
Polynomial Regression
Decision Trees & Random Forests Regression

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5. The Complete Supervised Machine Learning Models in Python par Data Science Academy Cours Udemy

Learn the Intuition and Math behind Every Model

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 2007+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 130+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Simple Linear Regression Model
Simple Linear Regression implementation in Python
Multiple Linear Regression Model Intuitions
Multiple Linear Regression Model implementation in Python
Polynomial Regression Model Intuitions
Polynomial Regression Model implementation in Python
Ridge Regression Model Intuitions
Ridge Regression implementation in Python
Lasso Regression Model Intuition
Lasso Regression implementation in Python
Decision Tree Regression Model Intuition
Decision Tree Regression implementation in Python
Random Forest Regression Model Intuition
Random Forest Regression implementation in Python
K Nearest Neighbors Model
K Nearest Neighbors implementation in Python
Logistic Regression Model
Logistic Regression implementation in Python
Decision Tree Classification Model
Decision Tree Classification implementation in Python
Random Forest Classification Model
Random Forest Classification implementation in Python
The Naive Bayes Classification Model
Naive Bayes implementation in Python
Support Vector Classification Model
Support Vector implementation in Python

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6. Classification Models: Supervised Machine Learning in Python par Karthik K Cours Udemy

A Quick Way to Learn and Implement Classification AI Algorithms in Python. A Course for Beginners.

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 1006+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 4+ avis.

Contenu du cours
Fundamentals
Building and Evaluating Classification ML Models

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7. The Supervised Machine Learning Bootcamp par 365 Careers Cours Udemy

“Data Science, Python, sk learn, Decision Trees, Random Forests, KNNs, Ridge Lasso Regression, SVMs”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 583+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 16+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Setting up the Environment
Naïve Bayes
K-Nearest Neighbors
Decision Trees and Random Forests
Support Vector Machines
Ridge and Lasso Regression

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8. Supervised Machine Learning for beginners par Ro Science Cours Udemy

“kick start your machine learning journey with supervised learning for beginners, python, jupyter and scikit-learn!”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 152+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 41+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Classification problems
Data analysis and preparation
Model testing and evaluation
Linear models
K nearest neighbors
Decision trees and random forests
Conclusion
Appendix

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9. Supervised Machine Learning in Python par Gianluca Malato Cours Udemy

A practical course about supervised machine learning using Python programming language

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 77+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 8+ avis.

Contenu du cours
Introduction to supervised machine learning
The tools used in this course
Linear models
Decision trees
K-nearest neighbors
Naive Bayes
Support Vector Machines
Neural Networks
Introduction to ensemble models
Ensemble models: bagging
Ensemble models: boosting
Ensemble models: voting
Ensemble models: stacking
Performance evaluation
Cross-Validation and hyperparameter tuning
Feature importance and model interpretation
Recursive Feature Elimination
Practical examples in Python
Persisting our model
Practical approaches

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10. Machine Learning (Simply Explained by a Data Scientist) par CryptoShare Wealth Institute Cours Udemy

Learn how Machine Learning actually works!

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 2+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 1+ avis.

Contenu du cours
Intro to Machine Learning
Supervised Machine Learning
Unsupervised Machine Learning
Reinforcement Machine Learning

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Voici quelques questions fréquemment posées sur l’apprentissage de Machine Learning Supervisé

Combien de temps faut-il pour apprendre Machine Learning Supervisé?

La réponse à la question « Combien de temps faut-il pour apprendre Machine Learning Supervisé » 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 Supervisé ? Quel est votre niveau ? Êtes-vous débutant(e) ou avez-vous de l’expérience dans le domaine de Machine Learning Supervisé ? Combien de temps pouvez-vous y consacrer ? 1 heure par jour ? 40 heures par semaine ? Découvrez ce cours de Machine Learning Supervisé.

Est-ce que Machine Learning Supervisé est facile ou difficile à apprendre ?

Non. Pour la plupart des gens, apprendre Machine Learning Supervisé n’est pas difficile. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Machine Learning Supervisé en un rien de temps !

Comment apprendre Machine Learning Supervisé rapidement ?

Le moyen le plus rapide d’apprendre Machine Learning Supervisé est de suivre d’abord ce cours de Machine Learning Supervisé 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 Supervisé?

Si vous voulez explorer et apprendre Machine Learning Supervisé, alors Udemy vous fournira la meilleure plate-forme pour apprendre le Machine Learning Supervisé. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Machine Learning Supervisé en un rien de temps !